Выбор метода интеллектуализации для решения основных задач магистерской диссертации

Нечёткая логика (НЛ) – это математическая теория о «размытых нечётких множествах, в которой говорится о том, что характеристическая функция (функция принадлежности элемента множеству, заданная на лингвистической переменной, значения которой используются в качестве оценочных категорий) может принимать любые значения в интервале [0, 1], а не только значения 0 и 1.

Основные преимущества систем на основе НЛ:

– возможность оперирования нечеткими входными данными: например, значениями, которые невозможно задать однозначно («сильно уязвимый», «довольно дорогой» и т. п.);

– возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями «большинство», «возможно», «преимущественно»;

– возможность проведения качественных оценок, как входных данных, так и выходных результатов;

– возможность проведения имитационного моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности;

– простота реализации программного кода при реализации в виде компьютерной программы.

3.1. Применение нечёткой логики в решении задачи по определению степени приближения ответа обучаемого к эталону

При использовании НЛ, полученная оценка будет более точной, так как будут рассмотрены не только варианты ответа «правильно» или «неправильно», но и «не совсем правильно» – «неполно» – «неточно» – «неопределенно», что даст, в конечном счете, больше информации о степени обученности обучаемого.

Примеры присвоения баллов с использованием элементов «жёсткой» и нечёткой логики на рис. 1 и 2.

 

Рис. 1. Пример присвоения баллов на «жёсткой» логике

 

Рис. 2. Пример присвоения баллов на НЛ

3.2. Применение нечёткой логики в решении задачи по регулированию сложностной и временной адаптации

Адаптивность – способность (для повышения эффективности работы), в зависимости от внешних факторов, изменять свои параметры и характеристики.

Под адаптивностью в обучающих системах понимают – свойство системы приспосабливаться к действиям обучаемого, т. е. изменять свои параметры и структуру в зависимости от последовательности выполнения решения обучаемым [1].

В классическом адаптивном тестировании рассматривается только сложностная адаптация, но для достижения максимальной степени индивидуализации (адаптации) по отношению к обучаемому требуется использование как временной, так и сложностной адаптации [2].

Под временной адаптацией подразумевают процедуру изменения времени (его увеличение или уменьшение), отведенного обучаемому для дачи ответа на тестовые задания (ТЗ), при правильном/ неправильном ответе на вопрос время увеличивается/ уменьшается.

Разновидности временной адаптации представлены на рис. 3.

Рис. 3. Временная адаптация

Временная адаптация позволяет понизить явление списывания за счет ограничения времени (даётся оптимальное время для тестирования, такое, чтобы его было достаточно для прочтения вопроса и вариантов ответа (ВО), для выбора правильного ответа и перехода к следующему вопросу, чтобы при этом не оставался временной запас для списывания). Как правило, время выбирается экспертно, и настраивается по результатам нескольких экспериментов в группе студентов различной подготовленности.

Под сложностной адаптацией подразумевают процедуру смены сложности ТЗ в зависимости от ответа обучаемого (при даче правильного ответа – последующее ТЗ усложняется, при не неправильном – упрощается).

Сложностная адаптация позволяет, исходя из ответов на предшествующее ТЗ, повысить эффективность контрольно-оценочных процедур за счет индивидуализации процедуры тестирования и предъявления обучаемому таких ТЗ, которые ему посильны для выполнения, что, в свою очередь, приводит к точности измерения, минимизации числа заданий и сокращению времени на контроль. Из множества доступных ТЗ «агрегируется» индивидуальная форма контроля знаний для каждого отдельного обучаемого.

Временная и сложностная адаптации позволяют снизить психологическую загруженность обучаемого и повысить мотивацию к обучению.

Применение НЛ в реализации временной и сложностной адаптации позволяет сформировать индивидуальную траекторию обучения для каждого обучаемого.

Пример алгоритма реализованного мотивационного тестирования с применением НЛ представлен на рис. 4.

Рис. 4. Алгоритм, реализованного мотивационного тестирования

4. Реализация программы для решения задачи с использованием нечёткой логики

Языки программирования

Алгоритм адаптивного мотивационного обучения реализуется в среде PHP с использованием баз данных MySQL [3].

PHP

В качестве программной среды выбран язык программирования PHP, позволяющий осуществлять удаленный контроль знаний в реальном масштабе времени, а также организовывать непрерывный мониторинг текущей успеваемости обучаемых.

PHP (PHP: Hypertext Preprocessor – PHP: препроцессор гипертекста) – скриптовый язык программирования общего назначения, интенсивно применяемый для разработки веб-приложений. В настоящее время поддерживается большинством хостинг-провайдеров и является одним из лидеров среди языков программирования, применяющихся для создания динамических веб-сайтов.

В области программирования для сети Интернет, PHP – один из самых популярных сценарных языков (наряду с JSP, Perl и языками, используемыми в ASP.NET), характеризуется простотой, скоростью выполнения, широкой функциональностью, кроссплатформенностью и распространением исходных кодов на основе лицензии PHP. Популярность в области построения веб-сайтов объясняется наличием большого набора встроенных средств для разработки веб-приложений. Основные из них:

– автоматическое извлечение POST и GET-параметров, а также переменных окружения веб-сервера в предопределённые массивы;

– взаимодействие с большим количеством различных систем управления базами данных (MySQL, MySQLi, SQLite, PostgreSQL, Oracle (OCI8), Oracle, MicrosoftSQLServer, Sybase, ODBC, mSQL, IBMDB2, Cloudscape и ApacheDerby, Informix, OvrimosSQL, LotusNotes, DB++, DBM, dBase, DBX, FrontBase, FilePro, IngresII, SESAM,Firebird/ InterBase, ParadoxFile, Аccess, MaxDB, Интерфейс PDO);

– автоматизированная отправка HTTP-заголовков;

– работа с HTTP-авторизацией;

– работа с cookies и сессиями;

– работа с локальными и удалёнными файлами, сокетами;

– обработка файлов, загружаемых на сервер;

– работа с XForms.

В настоящее время PHP используется сотнями тысяч разработчиков. Входит в LAMP – распространённый набор ПО для создания и хостинга веб-сайтов (Linux, Apache, MySQL, PHP). Синтаксис PHP подобен синтаксису языка Си. Некоторые элементы, такие как ассоциативные массивы и цикл foreach, заимствованы из Perl. Для работы программы не требуется описывать какие-либо переменные, используемые модули и т. п. Любая программа может начинаться непосредственно с оператора PHP. PHP является языком программирования с динамической типизацией, не требующим указания типа при объявлении переменных, равно как и самого объявления переменных. Преобразования между скалярными типами зачастую осуществляются неявно без дополнительных усилий (впрочем, PHP предоставляет широкие возможности и для явного преобразования типов).

Основными достоинствами PHP являются: динамическое обновление, широкая сетевая универсальность (в отличии, например, от LabView), удобная визуализация, экономичность описания сценария (в отличии, например, от Ассемблера), простота языка (синтаксис PHP подобен синтаксису Си++), а также удобство обращения к базам данных.

MySQL

My Structured Query Language (MySQL) – язык структурированных запросов, характеризуется удобством для описания логических подмножеств баз данных.

Назначение SQL:

– создание базы данных и таблицы с полным описанием их структуры;

– выполнение основных операций манипулирования данными (такие как: вставка, модификация и удаление данных из таблиц);

– выполнение простых и сложных запросов.

Одна из ключевых особенностей языка SQL заключается в том, что с его помощью формируются запросы, описывающие какую информацию из базы данных необходимо получить, а пути решения этой задачи программа определяет сама.

Вид представления

Аппарат НЛ реализован в системе «Дистанционного адаптивного тестирования навигационных знаний» располагаемого на бесплатном хостинге, предоставляющем свое уникальное имя в сети, зарезервированное за конкретным адресом ПК.

Компьютер, на котором работает система, может находиться в любой точке земного шара, базироваться на локальном ПК, не имеющем выхода в сеть интернет, что делает данную реализацию достаточно гибкой, мобильной и высокоуниверсальной.

Система простроена на базе следующих программ: операционной системы Windows XP, Apache2.2, PHP, MySQl, JQwery и представляет из себя модульную структуру, состоящую из следующих основных частей: авторизационная; пользовательская; администраторская.

Авторизационная часть предназначена для идентификации пользователя, который желает пройти тестирование или же для идентификации администратора, осуществляющего работу в системе.

Пользовательская часть предоставляет возможность выбрать тот или иной тест, который зарегистрирован в системе. В данной части пользователь проходит сам тест и получает полную детализацию прохождения.

Администраторская часть содержит ряд инструментов, необходимых для работы с системой: Добавление новых вопросов; Редактирование существующих вопросов; Просмотр отчетов пользователей, прошедших тестирование; Управление настройками теста (количество вопросов в тесте, время теста, шкала оценивания, по которой рассчитывается результат и т. д.). Для хранения данных используется база данных MySQL. Данная система включает в себя системную базу и N баз, где N – количество зарегистрированных тестов.

Характерными особенностями комплекса являются:

1. гибкость, за счет использования «каркасно-модульной» организации, что позволяет в реальном масштабе времени осуществлять быструю переналадку сценария обучения;

2. высокая универсальность, за счет возможности аудиторного и внеаудиторного исполнения и использования на любом из этапов контроля (входной, рубежный, итоговый);

3. автономность, за счет инвариантности к операционным системам и к средствам вычислительной техники, используемым для организации контроля (КПК, ЭВМ, ПЭВМ, ППВМ, планшет, смартфон и т. д.);

4. интуитивная понятность, за счет использования модульно-семантической логики построения системы;

5. функциональная простота, минимизирующая отдельные манипуляции пользователя и обеспечивающая комфортные условия работы с комплексом;

6. эргономичность, за счет удобного взаиморазмещения элементов, модулей и блоков на экране ПК, планшета, смартфона и т. д.);

7. инвариантность к предметной области дисциплины, что позволяет создавать базы тестовых заданий и сценарии тестирования по специальным дисциплинам (СД), естественнонаучным дисциплинам (ЕНД) и гуманитарным дисциплинам (ГД);

8. наличие современных алгоритмов психофизиологической самодиагностики (ПФСД) личности, за счет интегрирования в комплекс модуля ПФСД;

9. наличие эффективных алгоритмов, минимизирующих вероятность угадывания и препятствующих списыванию, что обеспечивает адекватность и достоверность оценки знаний в реальном масштабе времени;

10. потенциальная возможность построения диагностирующей и самодиагностирующей удаленной обучающей системы с возможностью реализации процедуры восстановления знаний и построения индивидуальных траекторий освоения учебного материала.

Выводы

Программная реализация реализации применения НЛ осуществляется на базе языка программирования РНР и баз данных MySQL.

Уже проводятся исследования, подтверждающие работоспособность программного комплекса системы и адекватность предложенного алгоритма адаптивного тестирования на базе нечёткой логики АТ. Также, проводится оценка эффективности разработанной системы АТ.

Уже сейчас, по начальным результатам исследования, можно сказать, что АТ с использованием НЛ имеет лучшие показатели, чем АТ без них.

Модель тестирования на базе НЛ позволяет более эффективно сформировать индивидуальную траекторию обучаемого и более качественно оценить его знания, позволяет проводить обучение авиационных специалистов в сжатые сроки без потери качества передаваемых знаний, а также создаёт предпосылки к постоянному саморазвитию у обучаемых.

Список литературы

1. Зайцева Л. В. Модели и методы адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения. Educational Technology&Society. 6(4) 2003.

2. Григорьев А. П., Чернелевский А. О. Модель дистанционного адаптивного мотивационного тестирования знаний закрытого типа Научная сессия ГУАП: сб. докл.: В 3 ч. Ч. I. Технические науки / СПб.: ГУАП, СПб., 2015. 289 с.
– 36-44 с.

3. Григорьев А. П., Демьянов А. А. Дистанционный адаптивный тестовый контроль навигационных знаний Педагогическая наука и современное образование. Сборник статей II Международной научно-практической конференции, посвященной Дню российской науки. Санкт-Петербург Издательство РГПУ им. А. И. Герцена, 2015 г. С. 232 – 235.