Моделі та методи створення інформаційних технологій навчання

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 621.924.229; 681.003.016

Бойкова Валентина Олександрівна

Моделі та методи створення інформаційних технологій навчання

05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Херсон - 2001

Дисертацією є рукопис

Робота виконана у Національному технічному університеті України “Київський політехнічний інститут”. Кафедра технічної кібернетики.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Стєнін Олександр Афріканович, НТУУ “КПІ”, кафедра технічної кібернетики

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Михайленко Віктор Мефодійович, Національний технічний університет будівництва і архітектури, завідувач кафедри прикладної математики;

доктор фізико-математичних наук, професор Хомченко Анатолій Никифорович, Херсонський державний технічний університет, завідувач кафедри прикладної математики та математичного моделювання.

Провідна установа: Харківський державний технічний університет радіоелектроніки, кафедра інформаційно-управляючих систем Міністерство освіти і науки України

Захист дисертації відбудеться 11.05.2001 р. о 14 на засіданні спеціалізованої вченої ради К.067.052.01 при Херсонському державному технічному університеті за адресою:73008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24, корп. 3, ауд. 320.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Херсонського державного технічного університету за адресою: 73008 м. Херсон, Бериславське шосе, 24

Автореферат розісланий 10.04.2001 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Костін В.О.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Важливою складовою комплексної національної програми України є інформатизація системи освіти. Досягнення в галузі телекомунікацій і комп'ютерних мереж забезпечили необхідні технічні можливості для розробки і впровадження сучасних інформаційних технологій освіти: це вже існуючі та нове покоління гнучких систем дистанційного навчання (ГСДН). Останні наділено винятковими властивостями: розподіленість у просторі, гнучкість у часі, місці знаходження споживача, послідовності вивчення курсу та інше. Ефективність таких систем суттєво залежить від рівня використання системно-технічного підходу. В роботі особливу увагу наділено: моделюванню процесу навчання; математичному аналізу з використанням принципів ієрархії, декомпозиції, теорії графів, експертних оцінок, цілеорієнтації; синтезу адаптивних оптимальних алгоритмів навчання; опробуванню шляхом напівнатурного моделювання та розробки окремих частин реальної ГСДН. Закладення в основу ГСДН системно-технічних положень забезпечує високий як змістовий рівень дисципліни, що вивчається, так і процес її засвоєння. Тому тема дисертації актуальна.

Зв'язок з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась у відповідності з ДТНП України “Національна система комп'ютерних мереж, баз даних та баз знань у сферах науки, техніки, технології та економіки. Перспективні засоби передачі інформації”, галузевої програми комп'ютеризації закладів освіти.

Мета і задачі досліджень. З метою подальшого розвитку методологічних основ ГСДН в роботі використано високоефективний системотехнічний підхід для вирішення питань проектування ГСДН (на прикладі ГСДН по електротехнічним дисциплінам). Досліджено задачі:

аналізу існуючого становища по дистанційному навчанню через Internet;

управління процесом навчання в системі електронного підручника;

використання додаткових можливостей автоматизованих навчаючих систем для більш плідного застосування методів теорії систем при автоматизації контролю знань, підвищення методичного рівня експериментальних досліджень, адаптації і оптимізації алгоритму накопичення знань в об'єкті навчання.

Об'єктом дослідження є технології та системи дистанційного навчання за допомогою Internet. Предмет дослідження - це гнучкі адаптивні алгоритми автоматизованого навчання, в тому числі лабораторно-практичні заняття, побудовані на основі системотехнічного підходу.

Методи досліджень. З метою дослідження поставлених проблем використаний математичний апарат теорії експертного оцінювання, диференціальних і різницевих рівнянь, методологія системотехнічного підходу, методи ідентифікації, адаптації та керування, інтерполяції, фільтрації, згладжування і прогнозування випадкових послідовностей, чисельного моделювання, оптимального планування експериментів.

Автор захищає:

систематизацію характеристик систем дистанційного навчання і, як результат, актуальність розробки ГСДН;

математичні моделі процесу навчання в ГСДН, зокрема моделі навчальної підсистеми і тієї, що навчається, метод адаптивного оптимального автоматичного керування процесом навчання; математичні моделі досліджуваного курсу; технологію навчання з адаптацією мотиваційних і інформаційних блоків курсу;

нову методику проведення лабораторних робіт із застосуванням сучасних автоматизованих методів планування, проведення і обробки даних експерименту по уточненню фізико-математичних моделей електротехнічних об'єктів.

Наукова новизна одержаних результатів.

1.Вперше для вивчення електротехнічних дисциплін запропоновано ГСДН комбінованого принципу, де віртуальна реальність доповнюється дистанційним експериментом на реальному об'єкті з метою уточнення його апріорної моделі.

2.Для уточнення апріорної (теоретичної) моделі використано найсучасніші та запропоновано власні алгоритми структурно-параметричної ідентифікації часових послідовностей (сигналів) та їх взаємних відображень (операторів) електротехнічних об'єктів, що досліджуються.

3.Шляхом експертного оцінювання побудована деревоподібна модель електротехнічного курсу, яка цілеорієнтується на відповідну спеціальність за запропонованою методикою цілеспрямованої редукції.

4.Структурізовано та формалізовано процес навчання в ГСДН у вигляді дискретної адаптивної системи автоматичного керування за стандартними та оптимальними законами. Чисельним моделюванням доведено стійкість та якість процесів в цій системі.

5.Наведено фрагменти реалізації ГСДН з електротехнічних дисциплін, які демонструють науково-методичну ефективність запропонованої ГСДН.

Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що за матеріалами дисертації на кафедрі теоретичної електротехніки Національного технічного університету України “КПІ” впроваджено в учбовий процес методику цілеорієнтації учбової дисципліни на відповідну спеціальність; методику використання системотехнічного підходу в лабораторних роботах; побудовано якісно нову лабораторію з електротехніки, як автоматизовану систему експериментальних досліджень; запропонований автором адаптивний оптимальний алгоритм навчання в системі електронного підручника взято за основу електронного підручника з електротехніки, що розробляється за участю автора (акт про впровадження результатів дисертаційної роботи на кафедрі теоретичної електротехніки від 10.12.2000 затверджений першим проректором НТУУ "КПІ" чл.-кор. НАН України, проф. Якименко Ю.І.)

Особистий внесок здобувача. У роботах, які опубліковані у співавторстві особистий внесок автора полягає в постановці задач досліджень, розробці методики застосування системного аналізу, насамперед математичного моделювання різних процесів та алгоритмів визначення їх параметрів. Зокрема в роботі [1] - побудова моделі процесу; [2] - методику узгодження ієрархії критеріїв в задачах ідентифікації та керування; [3] - ознака “істинних” параметрів електротехнічних об'єктів, як часткових похідних у відповідній точці простору змінних стану; [4] - методику експертного оцінювання для формування груп учнів; [6] - оптимальний алгоритм навчання в ГСДН; [5,7,8] - математичні моделі електротехнічних об'єктів та сучасні методи їх досліджень.

Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати дисертаційної роботи доповідались і обговорювались на науково-методичних семінарах кафедри технічної кібернетики НТУУ “КПІ” (м. Київ), кафедри прикладної математики Європейського університету комп'ютерних технологій та бізнесу, кафедри програмування Херсонського державного технічного університету, на Міжнародній науково-технічній конференції “Автоматика-2000” (м. Львів), Міжнародній науково-технічній конференції “Приборостроение-2000”, (м. Симеіз), семінарі "Прикладні проблеми інформатики" наукової ради АН Украіни з проблеми "Кібернетика" (Херсон, 1998 - 2001), на міжнародному симпозіумі "Наука і підприємництво" (Мукачів, 2001).

Публікації. Основні наукові положення дисертації опубліковано в восьми працях; з них 2 монографії, 4 - у статтях видань, які рекомендовано ВАК, 2 -у матеріалах конференції.

Структура та обсяг дисертації. Робота складається зі вступу, п'яти розділів, списку використаних джерел та додатку. Загальний обсяг 260 сторінок, основний зміст викладено на 176 сторінках, містить 29 рисунків, 11 таблиць. Список джерел складає 95 найменувань. Додатки містять 84 сторінки.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність використання методології теорії систем при побудові ГСДН. Сформульована мета роботи.

У першому розділі здійснено докладний аналіз властивостей ГСДН - нового покоління автоматизованих навчаючих систем (АНС), що відрізняються від АНС не тільки можливістю дистанційного навчання, а й гнучкістю технології. Характеристики гнучкості: у часі (початок, кінець, темп, тривалість паузи, моменти контролю); змісту (цілеспрямованість на спеціальність, об'єм, послідовність, глибина); умов навчання; соціальної організації навчання (велика, середня, мала група, індивідуум); постановки та логістики (час, місце і канали підтримки та навчання). Розглянуті існуючі в Україні системи дистанційного навчання, визначено, що їм не притаманні достатня гнучкість, адаптивність та оптимальність.

Розглянуто освітні моделі ГСДН.

1.Для великих груп це лекція, панель (декілька лекторів), симпозіум (коли декілька лекторів говорять на однакову тему), обговорення (експерти і частина аудиторії обговорюють тему перед аудиторією), форум (тут є і обмін слухач-оратор), груповий форум (обмін живими коментаріями), форум симпозіуму (форум з додатками), форум обговорення (обговорення за участю аудиторії), активний клас (є зворотній зв'язок з учнями), інтерактивний клас (зв'язок з лектором і між учнями).

2.Для середніх груп це групове обговорення (базисний метод колективного навчання при чіткій темі, рівні підготовки, лідері групи), семінар (попередня підготовка теми одним з учнів, обговорення і висновок), симпозіум (обговорення попередньо індивідуально виконаних робіт, обмін результатами, оцінка, групове обговорення з метою укріплення або реструктуризації концепції, що розглядається), клініка (тип симпозіуму, присвяченого вирішенню проблем, що впливають на учасників групи).

3.Для маленьких груп це групове навчання (індивідуальна навчальна програма застосовується до 2…5 учнів, що мають попередню індивідуальну підготовку), спеціальне обговорення групою (декілька учнів доповідають поодинці останнім), маленький груповий проект (маленька група, як структура, що виконує спільну задачу), компенсуюче групування (учбові “діади” або “тріади” сформовано з доповнюючих один одного індивідів).

4.Навчання “один на один” (учень вчиться, викладач контролює). Тут важливо зменшити навантаження на викладача шляхом автоматизації контролю та консультації (розділ 2).

Побудовано концептуальну модель ГСДН у вигляді ієрархічної структури. На першому рівні розглянуто: 1 - навчання і викладання; 2 - комп'ютерні комунікації; 3 - освітні засоби; 4 - гнучкість; 5 - організаційне середовище.

На другому: 1.1 - опис підручників, 1.2 - освітні цілі, 1.3 - предмет, 1.4 - інтерактивний елемент, 1.5 - когнітивні теорії, 1.6 - стратегії навчання, 1.7- інтелект; 2.1 - системи зв'язку, 2.2 - система сумісного використання ресурсів, 2.3 - система специфічних дій групи; 3.1 - локально доступні засоби, 3.2 - розподілені, 3.3 - інтерактивні, 3.4 - неінтерактивні, 3.5 - текстові, 3.6 - засоби множення, 3.7 - мультимедіа; 4.1ё4.5 - вищенаведені види гнучкості; 5.1 - віртуальна організація, 5.2 - адміністрування, 5.3 - комп'ютерний конференц-зв'язок, 5.4 - навігаційна допомога, 5.5 - підтримка сумісних дій, 5.6 - область ресурсу, 5.7 - симпозіум, 5.8 - кафе (соціальна взаємодія студента і навчальної програми).

На третьому рівні як приклад для блоку 1 наведено деякі складові:

1.2.1 - знання, 1.2.2 - запам'ятовування, 1.2.3 - зрозуміння, 1.2.4 - застосування, 1.2.5 - синтез, 1.2.6 - оцінювання; 1.4.1 - коментарі, 1.4.2 - поради, 1.4.3 - зворотний зв'язок і т. і.

Систематизовано: освітянські засоби ГДСН (рис. 1), типи і засоби взаємодії в ГСДН, типи комп'ютерних комунікацій в ГСДН, та ін.

Розглянуто та систематизовано типи навчання в ГСДН: навчання та аналіз; ділове моделювання; сеанси критики; демонстрація; виставки; експеримент; групове обговорення; індивідуальне вивчення; multimedia; публічне обговорення; проектна робота; ролеві ігри; моделювання. Особливу увагу надано аналізу зворотного зв'язку в ГСДН, критеріям оцінювання якості знань і процесу навчання. За результатом аналізу концептуальної моделі ГСДН визначені головні керуючі впливи, змінні стану та вихідні показники.

У другому розділі виконано подальшу формалізацію концептуальної моделі ГСДН. Її представлено як імпульсну адаптивну систему автоматичного відстеження заданої зовні оптимальної програми накопичування знань у часі

За системотехнічним підходом побудовано математичні моделі курсу “Електротехніка та електроніка”; успішності особи, що навчається, та її оцінювання в реальному часі; алгоритмів автоматичного управління по заданому рівню успішності.

Модель курсу - це граф взаємозв'язаних інформаційних блоків. Запропоновано об'єктивний критерій важливості hі і-го блоку у курсі (і = 1, s)

(1)

де Ті , ni -час та кількість зв'язків і-го блоку з іншими;

Тср, nср- середній час та середня кількість зв'язків,

; .

Подальше уточнення lі ваги hі досягається цілеорієнтацією курсу на відповідну спеціальність: розраховувалась “колективна думка” групи з N експертів за методом “Дельфі” з урахуванням їх компетентності qk

: .(2)

Рівень знань за весь курс:

(3)

де Іj - оцінка за j-й блок.

Процедура визначення - ітераційна з обчисленням на кожній ітерації коефіцієнту конкордації

(4)

і його наближення шляхом узгодження експертів до 1. В роботі наведена цілеорієнтація курсу на відповідну спеціальність з редукцією графа шляхом відкидання блоків з малим lі. Отриманий граф разом із ключовими словами інфоблоків використовується для прискореного знаходження необхідної інформації підсистемою підказки в ГСДН.

За кожний сеанс, обмежений у часі, студент вивчає декілька блоків інформації. Починається сеанс з контролю остаточних знань блоків попереднього сеансу, співставлення з результатами аналогічного поточного контролю, що відбувся на попередньому сеансі і, знаючи термін часу та враховуючи експоненціальний характер забування, для моделі особи, що навчається, визначається стала часу tр забування, і рівень остаточних знань. При зменшенні їх нижче норми відбувається “параметрична настройка” особи, що навчається, шляхом збільшення мотиваційної частини першого інформаційного блоку поточного сеансу. Далі подається інформаційна частина блоку і по її закінченні поточний контроль. За результатами останнього інформаційна частина повторюється (якщо рівень низький) або вибирається рівень мотивації наступного блоку (якщо рівень достатній). При повторі, щоб утримати плановий термін вивчення всього курсу, інтервал між сеансами скорочується; якщо рівень достатній - збільшується. Тобто керуючим впливом в автоматизованій навчальній системі виступає тривалість часу паузи між заняттями та рівень мотивації.

За електротехнічною аналогією канонічна модель процесу навчання - це двоконтурне RC-коло, де перший контур являє собою амплітудний детектор, що накопичує на ємності С заряди, як еквівалент імпульсів з джерела Ui, другий - R2C-коло розряду конденсатору, тобто забування. Контроль параметрів моделі особи, що навчається, виконує підсистема ідентифікації сталих часу накопичення tз та забування tр знань.

Підсистема адаптивного автоматичного управління у функції tз та tр виробляє параметричні впливи, змінюючи рівень М і DТ у функції похибки e між оптимальною траєкторією накопичування знань і реальною (3). Шляхом моделювання досліджені стійкість та якість процесу автоматизованого регулювання за неадаптивним незамкненим принципом (негнучка незамкнена система електронного підручника); неадаптивним замкненим принципом (система зі зворотнім зв'язком); адаптивним (з прогнозом траєкторій і параметрів процесу та розрахунком оптимального терміну подачі наступного сеансу).

Моделювання виконано для детермінованого та стохастичного об'єкту. За результатами моделювання детермінованої ситуації середньо квадратичне відхилення (СКВ) розімкненого алгоритму склало 6.09 одиниць, П - регулятора 1.67, П1 - 1.57, оптимального регулятора - 0.77. Стохастичність закладено в параметри tз та tр моделі особи, що навчається, прогнозування зміни яких виконується за методом Брауна. Співставлення стандартних законів регулювання з оптимальним адаптивним при достатньо високому рівні стохастичності (нестабільній успішності особи, що навчається) підтвердило суттєву перевагу запропонованого алгоритму

В роботі показана реалізованість метризації мотиваційних та контрольних блоків на прикладі окремих розділів електротехнічних дисциплін. Мотиваційні блоки мають три рівні глибини, блоки контролю - п'ять. Це підтверджує реалізованість задачі повної формалізації та автоматизації навчання.

Третій розділ - модернізація та оптимізація лабораторних занять в ГСДН шляхом впровадження методів теорії систем. Дослідження електротехнічних об'єктів (ЕТО) в ГСДН базується на фундаментальному понятті математичної моделі: апріорної (побудованої на базі теоретичних положень) та апостеріорної більш точної для конкретного ЕТО. Задача лабораторних досліджень набула нового більш змістовного значення: уточнення властивостей реальних ЕТО відносно їх теоретичних моделей шляхом цілеорієнтованого планування, автоматизованого проведення та оптимальної обробки даних експерименту. Розроблено математичне забезпечення для автоматизованої системи експериментальних досліджень ЕТО. Систематизовано математичні моделі ЕТО та методи їх ідентифікації. Як відомо, всі реальні ЕТО, внаслідок кінцевої потужності та наявності реактивних елементів, з боку теорії систем є гладкими. Тоді існує відображення

(5)

де Т - впорядкована множина моментів часу; Х, U - множини змінних стану та впливу відповідно. За теоремою Калмана відображенню (5) відповідає розв'язок рівняння

(6)

де f(t,x,u) - нелінійна векторна функція від t,x,u. Залежно від допустимої похибки e апроксимації реального ЕТО модель (6) може бути редуційовано до (7), до лінійної стаціонарної (коли Х, U досить малі).

.(7)

Запропоновано алгоритм структурно-параметричної ідентифікації моделі (6) шляхом композиції спрощених моделей (7). Алгоритми об'єднання початкових моделей (7), визначених для обмежених областей існування DC і DU, в повну (6) використовують представлення f(t,x,u) рядом Тейлора. Для обмежених областей знаходяться лінійні компоненти ряду; для розширених, як різниця лінійних, поділених на відстань між центрами розкладання, знаходяться коефіцієнти при квадратичних компонентах. Продовжуючи процес об'єднання часткових областей, знаходять треті та вищі компоненти ряду. Процес гарантує коректність задачі визначення структури багатомірної нелінійної залежності f(t,x,u), бо в напрямках, де нелінійність обмежена, відповідні похідні від f по t, x, u будуть досить малими, статистично незначними. Параметрична неточність, що виникає внаслідок заміни похідних нормованими різницями, ліквідується шляхом уточнення параметрів моделі вже відомої структури з умови мінімізації відповідного критерію наближеності.

Залежно від критерію наближеності та апріорної інформації про параметри відображення та сигнали t, x ,u систематизовано методи оцінювання вектора невідомих параметрів b. Якщо відомі щільність ймовірності вимірювань у та ймовірності р(у) для всіх значень b, то за формулою Байеса може бути розрахована апостеріорна щільність ймовірності параметрів b:

(8)

та мінімізований середній ризик R

(9)

де R згідно (8) дорівнює

.(10)

Тут С(db) - функція втрат, яку за принципом цілеоріентації запропоновано визначити як варіацію dІ(db) функціонала І якості вирішення головної задачі по моделі . Числа М и п - мірність вибірки у та вектора b.

Далі наведено низку спрощень рішення (9). Якщо реалізація у конкретна, то в (10) і мінімізується лише внутрішній інтеграл. Якщо С(db) не задано, то шукають з умови максимуму або його логарифму для конкретної реалізації у. Тоді будуть марківськими оцінками максимальної правдоподібності. Втрата регулярізуючого множника погіршує їх ефективність. Коли невідома, оцінку шукають за умови

(11)

що відповідає методу найменших квадратів (МНК) Гаусса. Показано, що для нормально розподілених та р(b) рекурентний алгоритм мінімізації

(12)

співпадає з байесовським (9), де Q - коваріаційна матриця похибок e. Коли шум “білий”, нестаціонарний (12) вироджується в рекурентний зважений МНК, для стаціонарного - в звичайний МНК.

Доведено, що “білий” шум в вимірах незалежних змінних DХ, DU призводить як до зміщення оцінок , так і до зменшення їх дисперсії (ефект регуляризації за Тихоновим). Для підвищення незміщеності та ефективності оцінок використано попередню фільтрацію вимірів та цілеорієнтацію експерименту. Запропоновані такі планування та обробка даних експерименту, щоб еліпсоїд розсіювання оцінок параметрів b та еліпсоїд, що являє проекцію лінії dІ=соnst на гіперплощину були подібні. Доведено, що в цьому випадку досягається мінімум симетричної функції втрат С(db).

В розділі 4 з метою мінімізації похибок в оцінюванні розроблено математичне забезпечення процесів інтерполяції точних та апроксимації наближених результатів експериментів на ЕТО та компресії речової інформації в мультимедійних режимах роботи ГСДН. Розроблено алгоритм ітераційної інтерполяції з поточною оцінкою точності поліномом Ньютона, записаного по схемам Горнера



коефіцієнти якого знаходяться за умови

.(13)

Доведено ряд тверджень, що обумовлюють поліному (13) властивість найкращого рівномірного наближення. Розглянуто алгоритм чебишевського наближення тригонометричними та експоненціальними функціями.

Розроблено алгоритм структурно-параметричної ідентифікації часових послідовностей кусково-поліноміальними моделями, що гарантують наперед задану точність та однакове значення апроксимуючих поліномів та ряду похідних в граничних точках. Для цього для кожної r-ї ділянки будують і мінімізують по та lк функцію Лагранжа

(14)

Наведено методи непараметричного згладжування. З метою забезпечення робасності алгоритмів згладжування результати вимірів перевіряються на предмет виявлення та виправлення поодиноких та групових збоїв.

Для мультимедійної частини ГСДН систематизоване існуюче математичне забезпечення компресії голосової інформації.

Запропоновано простий та ефективний алгоритм компресії на основі дискретного косінусного перетворення (ДКП), виділення трансформант, які кодуються ітеруючою системою функцій, що реалізуються за допомогою афінних перетворень типа

(15)

де а, с, dx, dy - коефіцієнти перетворень.

У п'ятому розділі реалізовано підсистему автоматизації експерименту на ЕТО з метою перевірки та уточнення апріорних теоретичних моделей ЕТО, які викладено в підсистемі електронного підручника (розділи 1, 2). Нові можливості нового інструменту лабораторних робіт піднімають їх заняття на більш високий рівень. Як приклад наведемо першу за програмою вивчення курсу в ГСДН роботу по дослідженню резистора як найпростішого ЕТО. За законом Ома струм І і напруга U зв'язані пропорційно: U=RЧI, R=const.

За законом Джоуля-Ленца теплова потужність Р= I2ЧR. З рівняння термодинаміки

dQ=PЧdt=cmdQ+kTOSOXdt,

де Q - теплова енергія; с - питома теплоємність; m - маса; kTO - питома тепловіддача; SOX - поверхня охолодження; Q - температура. З молекулярної термодинаміки R(Q) ” R(Q0)(1+aDQ),

де a - температурний коефіцієнт опору.

Тоді, з урахуванням вказаних закономірностей, отримаємо диференціальне рівняння, що визначає залежність R(Q(І(t))):

(16)

де - введений замість a коефіцієнт опору, що характеризує нелінійність електричного опору. З його урахуванням отримаємо уточнену залежність U=R(І)ЧI; - теплова стала часу резистора.

Рівнянню (16) відповідає схема заміщення (б) та відповідні графіки (а,в) перехідного процесу (рис. 5), де

Експеримент полягає у визначенні параметрів R1, RҐ, С схеми заміщення резистору. Якщо визначити як відношення , то похибка при зменшенні U і І буде нескінченно зростати. Тому слід застосувати для оцінювання залежності R(І) метод марковських оцінок, що при незалежних похибках вимірювань призводить до зваженого МНК відносно R або до звичайного МНК відносно нових змінних U=ІЧR(І). Використання апріорної інформації що ця залежність проходить через нуль, та співставлення лінійної для (Umax, Imax) і нелінійної моделей дає можливість побудувати оптимальний план експерименту: визначається точка, де різниця Uл і Uн максимальна, це

.

Розраховується оптимальне співвідношення К* кількості дослідів в точці Іmax і І* і по заданій точності розраховується загальна кількість дослідів n*. Теплова стала tТ часу визначається із графіка R(t) (рис. 4,в)

Досліджуються резистори, що мають різні tТ та b: потужні з великою tТ; лінійні (манганін, константан), b ” 0, та нелінійні (вольфрам).

Аналогічно досліджуються інші ЕТО, що входять до цілеорієнтованої на відповідну спеціальність частини повного графіку курсу. Використання системно-технічних принципів декомпозиції в частотній, часовій та просторовій областях, коректної композиції з часткових повної моделі, оптимальних методів оцінювання сигналів та операторів їх перетворення в ЕТО, дає можливість особі, що навчається, отримати глибокі знання, вміння та навички по дослідженню властивостей ЕТО.

В додатки винесено цілеорієнтовану модель курсу "Електротехніка", приклади змісту окремих блоків мотивації та контролю в системі електронного підручника; приклади системно-технічного забезпечення лабораторних робіт в новій реалізації на рівні автоматизованих систем експериментальних досліджень; алгоритм стискування речових сигналів для мультимедійних режимів роботи ГСДН; алгоритми фільтрації та інтерполяції результатів вимірювань; акти впровадження в учбовий процес.

гнучкі системи дистанційне навчання

ВИСНОВКИ

В дисертаційній роботі розв'язано актуальну задачу впровадження сучасних інформаційних технологій для створення високоефективних ГСДН та модернізації лабораторних досліджень з електротехнічних дисциплін.

Отримані такі основні результати роботи:

1.Обґрунтовано актуальність побудови ГСДН та сучасних методів експериментальних досліджень.

2.За результатами аналізу структури, типів, засобів комунікації, соціальної організації та взаємодії, організаційного середовища та педагогічних стратегій в ГСДН виявлено найважливіші аспекти теорії ГСДН, що потребують подальшої розробки. Це моделювання та оптимізація підсистем електронного підручника, експериментальних досліджень (лабораторних робіт), траєкторії накопичення знань, зворотного зв'язку через активні форми Web-сторінок, адаптації, оцінювання рейтингу особи, що навчається, та ГСДН в цілому.

3.За методологією системного аналізу формалізовано, змодельовано та оптимізовано процес навчання в ГСДН. Це граф курсу та його цілеорієнтація на спеціальність, реалізовані методом експертного оцінювання; модель особи, що навчається, та алгоритм поточної ідентифікації моделі; детерміновані та стохастичні моделі автоматичних режимів навчання в ГСДН та побудова адаптивного до особи, що навчається, оптимального алгоритму.

4.Розроблено сучасне математичне забезпечення для режиму автоматизації експериментальних досліджень (лабораторних робіт методично нового рівня в ГСДН). Це система упорядкованих по складності та мірі оптимальності методів оцінювання параметрів ЕТО та сигналів первинних перетворювачів; методів компресії речових сигналів для мультимедійних режимів ГСДН; математичних моделей ЕТО та запропонованих алгоритмів коректного цілеспрямованого структурно-параметричного їх оцінювання.

5.Впровадження системотехнічного підходу в експериментальні дослідження (лабораторні роботи на ЕТО) підняло їх на новий методичний рівень: учень-дослідник, використовуючи цілеорієнтацію, оптимальне планування, автоматизоване проведення і обробку даних, отримує з ЕТО додаткову до апріорної (теоретичної) моделі інформацію.

6.Впровадження розглянутих в роботі принципів системотехніки в ГСДН має як методичний, так і економічний ефект: збереження унікального обладнання електротехнічних лабораторій, часу, коштів учнів та організацій, що навчають, можливість гнучкого графіку навчання й ін.

ПЕРЕЛІК ПУБЛІКАЦІЙ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1.Бойкова В.А. Автоматизированная система обучения электротехническим дисциплинам // Праці Міжнар. симпоз. "Наука і підприємництво". - Винниця-Мукачів: 2001. - С. 338-345.

2.Бойкова В.А., Резниченко В.Н., Хотячук Р.Ф. Об одном способе целеориентации задачи идентификации //Сборник научных трудов МЧС "Научно-практические проблемы ГО в системе МЧС". - 2000 г. - № 4. - С. 45-52.

3.Бойкова В.А., Резниченко В.Н., Хотячук Р.Ф. Определение "истинных" параметров объектов по методу предельных оценок // Сборник "Системные технологии".- 2000. - № 1(9) - С. 8-15

4.Бойкова В.А., Стенин А.А., Баландин П.Е. Социометрический метод формирования рабочих групп операторов. //Адаптивні системи автоматичного управління. Дніпропетровськ, "Системні технології". - 1999. - С. 122-128.

5.Бойкова В.О., Поворознюк Н.І. Системотехніка електронних та вимірювальних пристроїв. - К.: УМКВО, 2000. - 128 с.

6.Бойкова В.О., Сильвестров А.М., Хотячук Р.Ф. Автоматичне керування процесом навчання в системі електронного підручника // Праці МНТК "Автоматика-2000". - Т. 6. - Львів: Держ. НДІ інформаційної інфраструктури. - 2000. - С. 44 - 51.

7.Бойкова В.А., Резниченко В.Н., Сильвестров А.Н., Хотячук Р.Ф. Применение системотехнических принципов при исследовании электротехнических объектов// Труды МНТК “Приборостроение - 2000”. - Винница-Симеиз: 2000. - С. 267 - 272.

8.Бойкова В.А., Гуржий А.Н., Резниченко В.Н. Лабораторные работы по электротехнике (системотехнический подход): Метод. пособие. - К: ВІПОЛ, 2000. - 65с.

АНОТАЦІЯ

Бойкова В.О.. Моделі і методи створення інформаційних технологій навчання - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Херсонський державний технічний університет, Херсон, 2001.

Роботу присвячено розробці математичного забезпечення гнучких систем дистанційного навчання. Проведено аналіз сучасних інформаційних технологій дистанційного навчання. Сформульовано та вирішено актуальні задачі математичного моделювання особи, що навчається, та курсу який він вивчає, автоматизованої системи адаптивного оптимального управління процесом навчання електротехнічним дисциплінам з поточним та фінальним контролем якості отриманих знань. Розроблено та реалізовано новий клас лабораторних робіт з електротехнічних дисциплін - автоматизовані підсистеми оптимального планування, проведення та обробки даних експерименту на електротехнічних об'єктах з метою виявлення особливостей реальних об'єктів відносно їх електротехнічних моделей (ефекти нелінійності, неавтономності, нестаціонарності та ін.). Об'єднання підсистем експерименту та електронного підручника в системі адаптивного оптимального автоматизованого навчання створило можливість для високоякісного засвоєння учбового курсу.

Ключові слова: математична модель; інформаційні технології; автоматизовані системи; гнучкі системи дистанційного навчання; електронні об'єкти; оптимізація.

АННОТАЦИЯ

Бойкова В.А. Модели и методы создания информационных технологий обучения. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Херсонский государственный технический университет, Херсон, 2001.

Диссертационная работа посвящена решению актуальной задачи развития новых информационных технологий дистанционного обучения электротехническим дисциплинам - гибким системам дистанционного обучения (ГСДО). Информатизация системы образования является одной из важнейших составных частей комплексной Национальной программы информатизации Украины. На основе анализа научных исследований и практического опыта создания систематизированных обучающих курсов и автоматизированных обучающих систем, выделен и формализован новый тип систем - гибкие системы дистанционного обучения (ГСДО). В основу формализации ГСДО положены системно-технические принципы целеориентации, декомпозиции и композиции математических моделей элементов ГСДО, многоуровневой структуры ГСДО, адаптации к обучаемому программы обучения (в частности, соотношения между объемами и глубиной блоков мотивирующей информации), принципы обратной связи, оптимальности процесса обучения, моделирования и т.п.

На основе этих принципов построены математическая модель курса "Электротехника и электроника" в виде графа, веса отдельных элементов которого и связи между ними определены на основе экспертного оценивания; определены критерии качества знаний, управляющие воздействия на процесс, математическая модель обучаемого и процесса обучения в целом; методами численного моделирования исследованы типовые П -, ПИ-законы регулирования и оптимальное управление процессом обучения с адаптацией к параметрам стохастической модели обучаемого.

Особое внимание в работе уделено модернизации процесса проведения лабораторных работ на основе применения прогрессивных методов информационных технологий, построенных на методах системного анализа. В ГСДО имеется возможность проведения исследований электротехнических объектов (ЭТО) методами математического моделирования, планирования, проведения и обработки данных эксперимента на реальном ЭТО с целью уточнения его априорной модели (эффекты нелинейности, неавтономности, нестационарности и пр.). Техническая система представляет комплекс ПЭВМ пользователя Internet; ПЭВМ, АЦП, ЦАП, управляемый коммутатор, электротехнический стенд со всеми ЭТО, необходимыми для курса. Режим разделения по времени позволяет совместить высокий методический уровень с невысокой ценой ЭТО такой лаборатории. Разработано математическое обеспечение такого комплекса. В частности, систематизированы методы теории идентификации математических моделей сигналов ЭТО и операторов их преобразования. Предложены алгоритмы рекуррентного построения локальных моделей сигналов и операторов и корректного восстановления глобальных. Систематизированы методы сжатия речевой информации и предложен простой и эффективный алгоритм для мультимедийных режимов ГСДО. Эффективность предложенного подхода, для примера, продемонстрирована рядом лабораторных работ в ГСДО; “Резистор”, “Транзистор”, RLC-двухполюсники”, “Машины постоянного тока”, “Автоматизированный электропривод”, где применены методы равномерного и среднеквадратичного робастного приближения экспериментальных данных, методы структурно-параметрической идентификации нелинейных моделей электротехнических объектов.

Разработанное математическое обеспечение ГСДО предлагается к внедрению для оптимизации сферы заочного обучения электротехническим дисциплинам и, без существенного изменения, для любых других дисциплин, в основу которых положены методы теории систем.

Ключевые слова: математическая модель; информационные технологии; автоматизированные системы; гибкие системы дистанционного обучения; электронные объекты; оптимизация.

ABSTRACT

Boikova V.O. Models and method for creating of new training information technologies. - Manuscript.

The dissertation on competition of a scientific degree of the candidate of technical science by specialty 05.13.06 - Computerized control systems and progressive information technologies. - Kherson state technical university, Kherson, 2000.

In dissertation was solved an actual problem of development of new information technologies of distant learning of electrotechnical disciplines - flexible systems of distant learning (FSDL). The informatization of an education system is one of the major constituents of the complex National program of informatization of Ukraine. The special attention in dissertation is given to improvement the process of realization laboratory activities based on application of progressive methods of information technologies constructed on methods of systems analysis. The technical system involves a complex of user's PC with Internet connection; PC, ADC, DAC controlled commutator, desktop with all electrotechnical objects, indispensable for a course. The software of such complex is designed. The methods of the theory of identification of mathematical models of signals and operators of their transformation are classified.

Keywords: mathematical model; information technologies; computer-based systems; flexible systems of remote training; electronic objects; optimization.

Размещено на Allbest.ru

...