Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Министерство образования и науки РФ

ФГБОУВПО «Самарский государственный архитектурно-строительный университет»

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра прикладной математики и вычислительной техники

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА БАКАЛАВРА

на тему: Исследование и компьютерное моделирование закономерностей развития научных способностей личности

СТУДЕНТА ГИП-110

Мавричева Дмитрия Олеговича

Самара 2014 г.



РЕФЕРАТ

Выпускная квалификационная работа бакалавра.

Пояснительная записка: 44 с., 9 рис., 10 таб., 20 источников, 5 приложений.

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС, МОДЕЛИРОВАНИЕ НАУЧНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ, ВЛИЯНИЕ ОГРАНИЧЕНИЙ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ, РАЗВИТИЕ.

Объектом проектирования и исследования является программный комплекс моделирования развитием научных способностей личности.

Цель работы - изучить и систематизировать различные подходы к моделированию развития научных способностей личности. Разработать и реализовать программный комплекс, позволяющий моделировать формирование научных способностей личности на основе базовой математической модели. Исследовать области значений коэффициентов базовой математической модели, приводящие к реалистичным результатам.

Разработан программный комплекс, способный моделировать развитие научных способностей, на основе базовой математической модели, сохранять результаты расчета и находить наилучший вариант моделирования, методом подбора значений коэффициентов.

Программный комплекс реализован по методологии UML.

Объект исследования - разработка программного комплекса моделирования развития научных способностей личности.

Предмет исследования - исследование области значений коэффициентов базовой модели в сравнении с коэффициентами Пиявского.

Методы исследования: сравнительный анализ результатов.

Наиболее значительные исследования в данной области, принадлежат: С.А. Пиявскому.

В работе используется концепция организации учебного процесса на основе оптимально управления творческим развитием школьника и студента. Эта концепция предложена и реализована на кафедре ПМ и ВТ СГАСУ под руководством С.А. Пиявского [1].

Таблица 1 - Таблица оценки творческого уровня работы

Критерий	Значение критерия	Комментарий
Исследовательский характер работы кроме 3, работа содержит обзор с выделением десятка тем на применение ИКТ на фоне своей темы	4	Новый результат: Области значений коэффициентов базовой модели в сравнении с коэффициентами Пиявского
Связь с НИР руководителя результаты достойны использования руководителем в докладах и статьях в центральной печати	2	Работа бакалавра
Перспективность тематики работы традиционное направление с невысокой частотой защит кандидатских диссертаций (например, сложные вычислительные программы, документальные и фактографические ИС)	2	Реализация программного комплекса
Публикация работы нет	0	Публикаций нет
Практическая значимость работы может быть использована в учебных целях в своем учебном заведении	1	Работа может быть внедрена на факультет ИСТ СГАСУ
Анализ научной проблематики знает об отдельных научных школах в России и за рубежом, их отличиях	2	Сопоставительный обзор математических методов оценки развития научных способностей и исследовательских компетенций
Авторская формализация проблемы достаточно сложный аппарат, выполнена, в основном, самостоятельно	4	Метод Эйлера и Рунге-Кутты
Новые научные результаты получены, в основном, самим учащимся и достаточно значительны	4	Исследование области значений коэффициентов базовой модели в сравнении с коэффициентами Пиявского; Разработка и реализация метода оценки уровня формирования исследовательских компетенций
Оригинальные идеи автора использованы оказавшиеся эффективными непривычные, неожиданные приемы в оформлении/изложении результатов работы	1	Используется QWT
Анализ литературы анализ проведен учащимся по Интернет-источникам и журнальным статьям (всего не менее 6) с перекрестным сопоставлением	4	Проведен сопоставительный анализ отечественных и зарубежных статей
Освоенные обеспечивающие методы, приемы освоены средства программирования типа C++, C#, PHP, Java	3	Используется язык программирования C++
Разработанные обеспечивающие методы, приемы интеллектуальные, имитационные, визуальные, мультигенные системы; сложные целостные ИТ	3	Разработан программный комплекс
Многопараметрическое исследование с помощью разработанных программных средств на большом материале и приводит к существенным выводам	4	Производится подбор оптимальных параметров
Обычное для автора качество оформление работы кроме 2, программный продукт работает безупречно	3	ПО реализовано в полном объеме
Обычное для автора качество доклада докладывает самостоятельно, четко, громко, отвечает на все вопросы	3	Докладываю четко, громко и отвечаю на все вопросы



СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Обзор проблематики и постановка задачи

1.1 Основное содержание компетентностного подхода

1.2 Описание и системный анализ предметной области

1.3 Моделирование и его виды

1.4 Методы разработки информационных систем

1.5 Системный анализ предметной области

1.6 Постановка задачи

1.7 Необходимые методы исследования

1.7.1 Метод Эйлера

1.7.2 Метод Рунге -- Кутты

1.8 Ожидаемые новые научные результаты

1.9 Ожидаемая практическая значимость

Выводы по главе 1

2. Разработка программного обеспечения

2.1 Требования к программному обеспечению

2.2 Описание разработанного программного обеспечения

2.3 Средства разработки

2.3.1 Библиотека Qt 5.2.1

2.3.2 Библиотека Qwt 6.1.0

2.3.3 СУБД Microsoft Office Access 2010

2.3.4 Язык программирования C++

2.3.5 Язык SQL

2.3.6 Техногония UML

2.4 Разработка физической структуры БД

Выводы по главе 2

3. Математическая модель

3.1 Основные гипотезы и допущения

3.2 Основные понятия модели и обозначения

Выводы по главе 3

4. Исследование и анализ результатов

4.1 Описание объекта внедрения

4.2 Разработка плана исследования

4.3 Исходные данные

4.4 Анализ результатов

Выводы по главе 4

Заключение

Список использованных источников

Приложения



ВВЕДЕНИЕ

Актуальность данной работы обусловлена переходом от квалификационного подхода в профессиональном образовании к компетентностному, что дает возможность описать функциональную характеристику личности выпускника, включающую не только знания, умения и навыки, но и необходимый уровень развития интеллекта, личных качеств, мотивацию и опыт практической деятельности.

В то же время недостаточно решены проблемы математического и информационного обеспечения. Таким образом, актуальной задачей становится создания средств поддержки и контроля развития научных способностей. коэффициент математический модель интеллект

Целью квалификационной работы является разработки и практическая реализация информационно-технических основ формирования компетентностного подхода при оценке научных способностей.

Достижение указанной цели, предполагает решение задач:

1. Сопоставительные обзор математических методов оценки развития.

2. Разработка математической модели формирования исследовательских компетенций.

3. Анализ полученных результатов для эффективности достижения поставленной цели.

В работе использованы следующие методы:

1. Методы решения систем ОДУ.

2. Элементы математической статистики.

3. Проектирование программного комплекса.

Практическая значимость обусловлена возможностью моделирования и контроля учебного процесса.



1 ОБЗОР ПРОБЛЕМАТИКИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Основное содержание компетентностного подхода

Основная задача высшей школы состоит в достижении студентами качеств, которые отвечают требованиям, предъявляемым к личности в современных быстро меняющихся социально-экономических условиях. Эти требования заключаются в ключевых компетентностей, позволяющих реализовать себя в условиях информационного общества.

В информационном обществе изменяются культурные и социально-экономические условия, которые приводят к изменению системы ценностных ориентаций. Соответственно меняется идеология системы образования, которая должна ориентироваться на высшую ценность - человека, реализующего свой творческий потенциал во взаимодействии с миром, природой, обществом. В этой связи необходимо реализовать субъектный подход в обучении, в рамках которого каждый обучаемый наделяется безусловным правом активно выбирать конструировать свою учебную деятельность.

Изменения, происходящие в современном обществе, существенно влияют на все сферы жизни человека, а также вызывают изменения в содержании и организации образовательного процесса как общего, так и дополнительного образования. Содержание образования отражает переход от одного состояния общества к другому.

Информационное общество - это общество знания, в котором главным условием благополучия каждого человека и каждого государства становится знание, полученное благодаря беспрепятственному доступу к информации и наличию умений с ней работать.

Важнейшим условием достижения нового качества образования является усиление личностной направленности образования.

Ситуация в современной системе образования свидетельствует о том, что все больше ученых и практиков обращаются к проблеме, связанной с необходимостью переосмысления целей образования. Помощь в становлении таких личностных качеств, как самостоятельность, готовность к постоянному саморазвитию и самосовершенствованию - такой сегодня видят цель образования. Произошло переосмысление - от представления, что выпускник - это «носитель» определенной группы «знаний, умений, навыков», идет переход к пониманию, что ведущей целью становится создание таких условий, при которых те личностные качества, которые были названы выше, могли проявляться и развиваться. Поэтому изменяются и подходы к формулировке практических педагогических задач, ставящихся перед той или иной сферой образования. К данному моменту, приоритетный показатель качества подготовки выпускника, на рынке труда - готовность быстро, без особых затрат, адаптироваться к рабочему месту и соответствовать профессиональным требованиям специальности.

Понятие «компетентность» объединяет в себе интеллектуальную и навыковую составляющие образования, требует обновления содержания, формируемого «от результата», и обладает интегративной природой (вбирает в себя умения и знания, относящиеся к широким сферам культуры и деятельности: информационной, коммуникативной, бытовой и т.д.). Компетентность - уже состоявшееся личностное качество(совокупность качеств), позволяющее решать проблемы и типичные задачи, возникающие в реальных жизненных ситуациях, с использованием знаний, учебного и жизненного опыта, ценностей и наклонностей. Выделяются следующие сущностные признаки компетентности:

· компетентность имеет деятельностный характер обобщенных умений в сочетании с предметными умениями и знаниями в конкретных областях;

· компетентность проявляется в умении осуществлять выбор, исходя и адекватной оценки себя в конкретной ситуации.

Компетентность выступает в качестве ключевой, если она имеет характерные признаки:

· многофункциональность. Овладение позволяет решать различные проблемы в повседневной, профессиональной или социальной жизни;

· междисциплинарность;

· многомерность. Сочетают различные умственные и психические процессы и интеллектуальные умения (абстрактное мышление, саморефлексия, определение своей собственной позиции, самооценка, критическое мышление и т.д.).

Ключевые компетентности необходимы в любом виде деятельности и связаны с успехом личности в быстро меняющемся мире. Они проявляются в способности решать разнообразные задачи на основе использования информации, коммуникации, социально-правовых основ поведения личности в гражданском обществе.

Формы проявления компетентностей достаточно многообразны, так как связаны с различными сферами жизни человека, с его особенностями. Все виды компетентностей необходимы и самоценны, в процессе взросления человека они обогащаются, взаимодействуют между собой. Существует огромное многообразие видов деятельности и отношений, каждый из которых требует определенных компетентностей для реализации на разных уровнях.

Ценностным основанием выделения компетентностей является ориентация на создание максимально благоприятных условий для саморазвития, самоопределения учащихся в образовательном процессе. Следует учитывать, что для каждого возраста характерна своя система ценностей, которая проявляется в позициях, социальных ролях, значимых проблемах [2].

Интерес представляет подход к пониманию компетентности британского психолога Дж. Равена. У Дж. Равена компетентность выступает в качестве ведущего содержательного основания, позволяющего сформулировать четыре следствия о необходимости:

· пересмотра взглядов на возможности обучаемого, ибо все студенты могут стать компетентными, сделав свой выбор в широчайшем спектре занятий; соответственно нужно научиться видеть каждого студента с точки зрения наличия у него уникального набора качеств;

· переформулировки целей образования: на первый план выходит задача развития личности с помощью индивидуализации обучения;

· изменения методов обучения, которые должны содействовать выявлению и формированию компетентностей студентов в зависимости от их личных склонностей и интересов, важных для успеха в той или иной деятельности;

· отказа от традиционных процедур оценивания учащихся и образовательных программ.

При этом существеннейшим образом изменяется роль педагога: от трансляции знаний и способов деятельности он должен переходить к проектированию индивидуальной траектории интеллектуального и личностного развития каждого студента, развитию его компетентностей.

На факультете ИСТ Самарского государственного архитектурно-строительного университета разработан и реализован метод оценки научных, способностей, называемый базовой математической моделью. Создателем этой модели является С.А. Пиявский. В ее основе лежит утверждение о том, что исследовательские способности включают четыре компоненты: интеллект, креативность, квалификацию и мотивацию, из которых две первые, начиная с возраста 15-16 лет уже не подлежат изменениям. Что же касается квалификации и мотивации, то они динамичны и могут изменяться, причем исследовательская квалификация формируется исключительно в процессе целостной исследовательской деятельности личности.

В соответствии с этой гипотезой, количественными показателями, описывающими научной квалификацию личности, являются характеристики ее способности реализовывать основные элементы исследовательской деятельности, а именно: девять функций исследовательской деятельности [3].

Функции исследовательской деятельности представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Функции исследовательской деятельности

Название функции
1. Поиск тематики
2. Постановка и формализация темы исследования
3. Формирование идеи и плана решения
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения
5. Реализация отдельных элементов исследования
6. Синтез решения
7. Оформление решения
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения
9. Внутренний критический анализ решения

1.2 Описание и системный анализ предметной области

В Уральском университете создают рейтинг самых талантливых школьников страны. Планируется, что в список 350 «золотых голов России» войдут учащиеся старших классов из разных регионов. Возможно, именно эти ребята -- будущая бизнес-элита нашей страны.

Претенденты на звание «самых-самых» учащихся должны продемонстрировать свой талант в двух конкурсах. Первый этап -- это пробный ЕГЭ, где самое главное -- знания. На втором этапе школьникам важно показать свою креативность и нестандартность мышления, подготовив презентацию на тему: «Высшее образование в России. Качественно. Доступно. Для меня». В составлении списка победителей участвуют государственные органы, предприятия-работодатели и вузы [4].

1.3 Моделирование и его виды

Моделирование является одним из способов познания мира.

Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.

Для различных явлений и процессов бывают уместными разные способы моделирования с целью исследования и познания.

Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью. Должно быть понятно, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его изучении и описании поведения.

Хотя модель и может быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель - точную копию оригинала - бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение объекта в условиях космоса. Можно сказать, что модель - это определенный способ описания реального мира.

Моделирование проходит три этапа:

1) создание модели;

2) изучение модели;

3) применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:

· математические модели. Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения;

· графические модели. Визуальное представление объектов, которые настолько сложны, что их описание иными способами не дает человеку ясного понимания. Здесь наглядность модели выходит на первый план;

· имитационные модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, проводить эксперименты, изменяя некоторые параметры модели.

Над созданием модели могут работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей [5].

1.4 Методы разработки информационных систем

Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение персональных компьютеров открыло перед моделированием огромные перспективы для исследования процессов и явлений окружающего мира, включая сюда и человеческое общество.

Компьютерное моделирование - это в определенной степени, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.

Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль неоценима в выполнении численных операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.

Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.

Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Однако следует четко понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек [5].

1.5 Системный анализ предметной области

Системный анализ показал, что в настоящее время недостаточно полно решены проблемы математического и информационного обеспечения. Таким образом, актуальной задачей становится создания средств поддержки и контроля развития научных способностей.

1.6 Постановка задачи

Актуальность данной работы обусловлена переходом от квалификационного подхода в профессиональном образовании к компетентностному, что дает возможность описать функциональную характеристику личности, включающую не только знания, умения и навыки, но и необходимый уровень развития интеллекта, личных качеств, мотивацию и опыт практической деятельности.

Целью квалификационной работы является разработка и практическая реализация информационно-технических основ формирования научных способностей при подготовке личности.

Достижение указанной цели, предполагает решение задач:

1) сопоставительный обзор математических методов оценки развития научных способностей.

2) разработка математической модели формирования научных способностей.

3) анализ полученных результатов для эффективности достижения поставленной цели.

Практическая значимость обусловлена возможностью моделирования развития научны способностей.

1.7 Необходимые методы исследования

В соответствии с логикой научного поиска осуществляется разработка методики исследования. Она представляет собой комплекс теоретических и эмпирических методов, сочетание которых дает возможность с наибольшей достоверностью исследовать сложные и многофункциональные объекты.

Применение целого ряда методов позволяет всесторонне изучить исследуемую проблему, все ее аспекты и параметры [6].

· Анкетирование;

· Теоретические методы;

· Изучение литературы;

· Математические методы;

· Статистические методы.

1.7.1 Метод Эйлера

При решении научных и инженерно-технических задач часто бывает необходимо математически описать какую-либо динамическую систему. Лучше всего это делать в виде дифференциальных уравнений (ДУ) или системы дифференциальных уравнений. Наиболее часто они такая задача возникает при решении проблем, связанных с моделированием кинетики химических реакций и различных явлений переноса (тепла, массы, импульса) - теплообмена, перемешивания, сушки, адсорбции, при описании движения макро- и микрочастиц.

В ряде случаев дифференциальное уравнение можно преобразовать к виду, в котором старшая производная выражена в явном виде. Такая форма записи называется уравнением, разрешенным относительно старшей производной (при этом в правой части уравнения старшая производная отсутствует):

.

Решением обыкновенного дифференциального уравнения называется такая функция y(x), которая при любых х удовлетворяет этому уравнению в определенном конечном или бесконечном интервале. Процесс решения дифференциального уравнения называют интегрированием дифференциального уравнения.

Исторически первым и наиболее простым способом численного решения задачи Коши для ОДУ первого порядка является метод Эйлера. В его основе лежит аппроксимация производной отношением конечных приращений зависимой y и независимой x переменных между узлами равномерной сетки:

,

где y_i+1 это искомое значение функции в точке x_i+1.

Точность метода Эйлера можно повысить, если воспользоваться для аппроксимации интеграла более точной формулой интегрирования -формулой трапеций. Данная формула оказывается неявной относительно y_i+1 (это значение есть и в левой и в правой части выражения), то есть является уравнением относительно y_i+1, решать которое можно, например, численно, применяя какой-либо итерационный метод (в таком виде его можно рассматривать как итерационную формула метода простой итерации) [7].

1.7.2 Метод Рунге -- Кутты

Методы Рунге-Кутты -- важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.

Формально, методом Рунге--Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера, они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения. Наиболее часто используется и реализована в различных математических пакетах (Maple, MathCAD, Maxima) стандартная схема четвёртого порядка. Иногда при выполнении расчётов с повышенной точностью применяются схемы пятого и шестого порядков. Построение схем более высокого порядка сопряжено с большими вычислительными трудностями. Методы седьмого порядка должны иметь по меньшей мере девять стадий, в схему восьмого порядка входит 11 стадий. Хотя схемы девятого порядка не имеют большой практической значимости, неизвестно, сколько стадий необходимо для достижения этого порядка точности. Аналогичная задача существует для схем десятого и более высоких порядков.

Метод Рунге -- Кутты четвёртого порядка столь широко распространён, что его часто называют просто методом Рунге -- Кутты. Рассмотрим задачу Коши:

,.

Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле:

.

Вычисление нового значения проходит в четыре стадии:

,

,

,

,

где h -- величина шага сетки по x.

Этот метод имеет четвёртый порядок точности, то есть суммарная ошибка на конечном интервале интегрирования имеет порядок (ошибка на каждом шаге порядка [8].

1.8 Ожидаемые новые научные результаты

В результате выполнения данной работы будут получены следующие новые научные результаты:

1. Исследование области значений коэффициентов базовой модели.

2. Выдача рекомендаций по дальнейшей стратегии развития научных способностей личности.

1.9 Ожидаемая практическая значимость

По завершению работы будет разработан программный комплекс, который будет позволять моделировать развитие научных способностей личности на основе базовой математической модели, разработанной и реализованной на факультете ИСТ Самарского государственного архитектурно-строительного университета. Данный программный продукт будет позволять моделировать развитие научных способностей, иметь возможность сохранять текущий результат моделирования или загружать расчет из базы данных, а также методом подбора начальных значений находить оптимальные коэффициенты и выбирать наилучшую стратегию развития научных способностей личности.



ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1

Значительная заслуга в разработке метода оценки научных способностей принадлежит C.А.Пиявскому, начавшему разработку такого метода еще в 90-ые года. Тем не менее в мире пока нет полноценного программного комплекса позволяющему производить моделирование развития научных способностей личности. В связи с этим данная тема несет совершенно новый научный результат - разработка мощного программного комплекса моделирования научных способностей.



2. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

2.1 Требования к программному обеспечению

Программный комплекс должен удовлетворять следующим требованиям:

· функциональный характер -- требования к поведению системы;

· бизнес-требования;

· пользовательские требования;

· функциональные требования.

· нефункциональный характер -- требования к характеру поведения системы;

· бизнес-правила -- определяют ограничения, проистекающие из предметной области и свойств автоматизируемого объекта (предприятия);

· системные требования и ограничения -- определения элементарных операций, которые должна иметь система, а также различных условий, которым она может удовлетворять. К системным требованиям и ограничениям относятся:

· ограничения на программные интерфейсы, в том числе к внешним системам;

· требования к атрибутам качества;

· требования к применяемому оборудованию и ПО.

· требования к документированию;

· требования к дизайну и удобности интерфейсов;

· требования к безопасности и надёжности;

· требования к показателям назначения (производительность, устойчивость к сбоям и т.п.);

· требования к эксплуатации и персоналу;

· прочие требования и ограничения (внешние воздействия, мобильность, автономность и т.п.).

Диаграмма вариантов использования программного комплекса представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Диаграмма вариантов использования

Диаграмма классов реализации представлена в приложении В. рисунок В.1.

Диаграмма состояний представлена в приложении Г. рисунок Г.1.

На рисунке 2 представлена диаграмма развертывания.

Рисунок 2 - Диаграмма развертывания



2.2 Описание разработанного программного обеспечения

Для соответствия требованиям к программному обеспечению, был выбран язык программирования C++ с использованием библиотеки Qt и Qwt.

Программное обеспечение реализовано в виде EXE-приложения для операционной системы Windows 7 x86.

Программное обеспечение состоит из следующих модулей:

· модуль моделирования научных способностей личности;

· модуль формирования графиков результатов моделирования;

· модуль поиска оптимального развития научных способностей личности.

Модуль моделирования научных способностей личности предназначен для формирование научных способностей личности на основе базовой математической модели. Модуль включает в себя:

· систему сохранения результатов моделирования;

· систему загрузки результатов моделирования;

· систему удаления результатов моделирования.

Модуль формирования графиков результатов моделирования предназначен для более удобного визуального отображения результатов расчета модуля моделирования научных способностей личности.

Модуль поиска оптимального развития научных способностей личности разработан для максимизации результатов модуля моделирования научных способностей личности. Схема работы алгоритма приведена в приложении А. рисунок А.1. Исходными данными этого модуля являются:

· значение Д_min;

· количество квант;

· количество оптимизируемых функций.

На рисунке 3 показан скриншот главного окна.

Рисунок 3 - Скриншот главного окна

2.3 Средства разработки

2.3.1 Библиотека Qt 5.2.1

Qt -- кроссплатформенный инструментарий разработки ПО на языке программирования C++. Qt позволяет запускать написанное с его помощью ПО в большинстве современных операционных систем путем простой компиляции программы для каждой ОС без изменения исходного кода. Включает в себя все основные классы, которые могут потребоваться при разработке прикладного программного обеспечения, начиная от элементов графического интерфейса и заканчивая классами для работы с сетью, базами данных и XML. Qt является полностью объектно-ориентированным, легко расширяемым и поддерживающим технику компонентного программирования [9].



2.3.2 Библиотека Qwt 6.1.0

Qwt -- набор Qt-виджетов и вспомогательных классов, необходимых для создания графического представления числовых данных. Помимо виджета для двумерного отображения данных (QwtPlot) он включает в себя классы для отображения данных в разных масштабах осей, различные стили отображения кривых и маркеров на виджете QwtPlot, а также некоторые другие вспомогательные виджеты [10].

2.3.3 СУБД Microsoft Office Access 2010

MS Access -- реляционная СУБД корпорации Microsoft входящий в пакет программ MS Office. Access включая связанные запросы, связь с внешними таблицами и базами данных. Благодаря встроенному языку VBA, в самом Access можно писать приложения, работающие с базами данных [11].

2.3.4 Язык программирования C++

C++ -- компилируемый статически типизированный язык программирования общего назначения. Поддерживает такие парадигмы программирования как процедурное программирование, объектно-ориентированное программирование, обобщённое программирование, обеспечивает модульность, раздельную компиляцию, обработку исключений, абстракцию данных, объявление типов (классов) объектов, виртуальные функции. Стандартная библиотека включает, в том числе, общеупотребительные контейнеры и алгоритмы. C++ сочетает свойства как высокоуровневых, так и низкоуровневых языков. В сравнении с его предшественником -- языком C, -- наибольшее внимание уделено поддержке объектно-ориентированного и обобщённого программирования. C++ широко используется для разработки программного обеспечения, являясь одним из самых популярных языков программирования. Область его применения включает создание операционных систем, разнообразных прикладных программ, драйверов устройств, приложений для встраиваемых систем, высокопроизводительных серверов, а также развлекательных приложений (игр). Существует множество реализаций языка C++, как бесплатных, так и коммерческих и для различных платформ. Например, на платформе x86 это GCC, Visual C++, Intel C++ Compiler, Embarcadero (Borland) C++ Builder и другие. C++ оказал огромное влияние на другие языки программирования, в первую очередь на Java и C#. Синтаксис C++ унаследован от языка C. Одним из принципов разработки было сохранение совместимости с C. Тем не менее, C++ не является в строгом смысле надмножеством C; множество программ, которые могут одинаково успешно транслироваться как компиляторами C, так и компиляторами C++, довольно велико, но не включает все возможные программы на C [12].

2.3.5 Язык SQL

SQL (Structured Query Language) -- формальный непроцедурный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в произвольной реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных (СУБД). SQL основывается на исчислении кортежей [13].

2.3.6 Техногония UML

UML (Unified Modeling Language) -- язык графического описания для объектного моделирования в области разработки программного обеспечения. UML является языком широкого профиля, это -- открытый стандарт, использующий графические обозначения для создания абстрактной модели системы, называемой UML-моделью. UML был создан для определения, визуализации, проектирования и документирования, в основном, программных систем. UML не является языком программирования, но на основании UML-моделей возможна генерация кода [14].



2.4 Разработка физической структуры БД

Для разработки базы данных была выбрана СУБД MS Office Access 2010. Данная система обеспечивает основные требования: контроль корректности данных средствами СУБД, поддержка языка SQL.

Для хранения истории расчетов программный комплекс использует одну таблицу - Calculating. Данная таблица обеспечивает хранение всех результатов моделирования научных способностей личности, а именно: идентификационный номер расчета, название расчета, его исходные данные, а также время и дата сохранения расчета. Скриншот структуры таблицы приведен на рисунке 5.

Рисунок 4 - Структура таблицы Calculating



ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2

Язык программирования C++ наиболее полно отвечает представленным требованиям к программному обеспечению, поэтому для разработки программного комплекса был выбран именно этот язык программирования. При разработке программного обеспечения была применена технология UML, которая позволила существенно сократить время на разработку Программного комплекса.

Разработанный программный комплекс реализован в полном объеме и соответствует требованиям к программному обеспечению. ПК позволяет формировать научные способности личности на основе базовой математической модели с возможность сохранения результатов моделирования, а также находить оптимальное значения коэффициентов для наилучшей стратегии развития научных способностей личности.



3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

3.1 Основные гипотезы и допущения

Гипотеза 1. Формирование научных способностей личности происходит исключительно в процессе целенаправленной деятельности.

В соответствии с этой гипотезой формирование научных способностей рассматривается как управляемый процесс.

Текущие состояние объекта характеризируется уровнем достижения отдельных функций и активности личности, направленных на деятельность, приводящую к повышению ее научных способностей.

Гипотеза 2. Уровень научных способностей является ограниченной величиной, достигающей максимально возможного ограниченного значения.

Гипотеза 3. Сумма ?? всегда должна равняться 1.

3.2 Основные понятия модели и обозначения

На факультете ИСТ Самарского государственного архитектурно-строительного университета разработан и реализован метод оценки научных, способностей, называемый базовой математической моделью. Создателем этой модели является д.т.н. С.А. Пиявский [1]. В ее основе лежит утверждение о том, что исследовательские способности включают четыре компоненты: интеллект, креативность, квалификацию и мотивацию, из которых две первые, начиная с возраста 15-16 лет уже не подлежат изменениям. Что же касается квалификации и мотивации, то они динамичны и могут изменяться, причем исследовательская квалификация формируется исключительно в процессе целостной исследовательской деятельности личности.

В соответствии с этой гипотезой, количественными показателями, описывающими научной квалификацию личности, являются характеристики ее способности реализовывать основные элементы исследовательской деятельности.

Введем обозначения:

i - номер функции исследовательской деятельности (от 1 до 9),

в_i - коэффициенты возрастания i-ой функции,

x_i - значение i-ой функции,

??_i - оптимизируемый параметр (ч/час),

C _i - коэффициенты значимости i-ой функции,

M - уровень мотивации личности,

б_0, б _i - коэффициенты формирования мотивации,

M_max - максимальный уровень мотивации личности,

Д_min - минимальная гарантированная доля времени уделяемая функции,

K - количество квант,

N - количество оптимизируемых функций.

Здесь переменной величиной оптимизации является значения коэффициентов ??. С помощью этих коэффициентов определяются доли времени затрачиваемые на функций исследовательской деятельности.

Функция расчета исследовательской деятельности:

,

.

Функция расчета мотивации:

,

.

Модель должна отражать ограничения оптимизации:



,

,

.

Тогда функция поиска оптимального развития научных способностей при поиске оптимальных значений ?? будет выглядеть так:

.

Для модуля поиска оптимального развития научных способностей необходимо задать коэффициенты Д_min, K, N. Модуль будет задавать каждой функции значение коэффициента ?? равное значению Д_min, затем перебирать все возможные комбинации оптимизируемых функций, ограничиваясь значением N. Дальше модуль будет подбирать количество квант на каждую выбранную функцию. Сумма квант на выбранных функциях не должно превышать значение K. Найдя свободное пространство, где модуль задаст каждой выбранной функции значение рассчитанное по формуле:

.

Тогда .

На основе этих значений ?? будет выполнен расчет модуля моделирования и получен результат научных способностей. Затем модуль поиска оптимального развития выберет другие оптимизированные функции, и повторит моделирование. Если новый результат моделирования научных способностей лучше предыдущего, то новый расчет запоминается. По окончании работы модуля будут найдены оптимальные значения коэффициентов ??, приводящие к наилучшему результату научных способностей.

Пример работы алгоритма поиска оптимального развития научных способностей личности приведен в приложении Б. таблица Б.1.



ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

Описанный выше метод (базовая математическая модель), позволяет моделировать развитие научных способностей личности. На основе результатов моделирования можно облегчить и значительно повысить эффективность образовательного процесса при подготовке молодежи.



4. ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ

4.1 Описание объекта внедрения

Объектом внедрения является факультет ИСТ Самарского государственного архитектурно-строительного университета.

4.2 Разработка плана исследования

Для проведения исследования с помощью действующей системы, необходимо:

1. Ввести в программный комплекс базовые значения Пиявского.

2. Выполнить поиск оптимального развития научных способностей.

3. Обеспечить функционирование целостной системы.

План исследования:

1. Исследовать области значений коэффициентов базовой модели.

2. Сделать выводы об эффективности и направлениях дальнейшего развития.

4.3 Исходные данные

Исходными данными для программного комплекса является:

· коэффициенты ??;

· коэффициенты возрастания;

· максимальный уровень мотивации личности;

· начальные значения исследовательских деятельностей личности;

· начальное значение мотивации личности;

· коэффициенты формирования мотивации;

· коэффициенты значимости функции;

· время интегрирования;

· шаг интегрирования.

Т.к. в начале мы не знаем оптимальное развитие научных способностей в качестве исходах значений коэффициентов ?? примем равномерно распределим сумму на все функций из условия (таблица 3).

Таблица 3 - Исходные значения коэффициентов ??

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.11
2. Постановка и формализация темы исследования	0.11
3. Формирование идеи и плана решения	0.11
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.11
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.11
6. Синтез решения	0.11
7. Оформление решения	0.11
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.11
9. Внутренний критический анализ решения	0.11

Исходные значения коэффициентов возрастания функций получены путем подбора так, чтобы конечные коэффициенты исследовательской деятельности стали равны стандартному отклонению результатов функций теста “Квалификации” за текущий семестр всех курсов (таблица 4).

Таблица 4 - Исходные значения коэффициентов возрастания функции

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.12
2. Постановка и формализация темы исследования	0.21
3. Формирование идеи и плана решения	0.00
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.07
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.05
6. Синтез решения	0.24
7. Оформление решения	0.11
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.19
9. Внутренний критический анализ решения	0.17

Исходные значения формирования мотивации получены из теста “Деятельность - мотивация” (таблица 5).

Таблица 5 - Исходные значения формирования мотивации

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.03
2. Постановка и формализация темы исследования	0.27
3. Формирование идеи и плана решения	0.00
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.54
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.36
6. Синтез решения	0.17
7. Оформление решения	0.24
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	-0.13
9. Внутренний критический анализ решения	0.13

Исходные начальные значения исследовательской деятельности получена из средних результатов функций теста “Квалификации” за текущий семестр всех курсов (таблица 6).

Таблица 6 - Исходные значения коэффициентов исследовательской деятельности

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.0278
2. Постановка и формализация темы исследования	0.0465
3. Формирование идеи и плана решения	0.0291
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.0317
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.0296
6. Синтез решения	0.0335
7. Оформление решения	0.0357
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.0404
9. Внутренний критический анализ решения	0.0317

В качестве исходных значений весовых коэффициентов возьмем весовые коэффициенты Пиявского (таблица 7).



Таблица 7 - Значения весовых коэффициентов

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.37
2. Постановка и формализация темы исследования	0.12
3. Формирование идеи и плана решения	0.37
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.00926
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.037
6. Синтез решения	0.037
7. Оформление решения	0.00926
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.00926
9. Внутренний критический анализ решения	0.37
Сумма	1

Установим исходные данные также для:

· максимального уровня мотивации равному 20;

· начального значения мотивации личности равному 3;

· коэффициента формирования мотивации равный 0;

· шага интегрирования равному 0.01;

· времени интегрирования равному 8.

4.4 Анализ результатов

На основе текущих начальных значениях выполним расчет научных способностей.

Получим таблицу конечных значений функций исследовательских деятельностей (таблица 8).

Таблица 8 - Значения коэффициентов исследовательской деятельности

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.0388008
2. Постановка и формализация темы исследования	0.0812943
3. Формирование идеи и плана решения	0.0291
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.0385532
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.0340731
6. Синтез решения	0.0638537
7. Оформление решения	0.0483577
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.0674005
9. Внутренний критический анализ решения	0.0504703

Здесь конечное значение мотивации будет равно 3.78614, а приращение комплексного рейтинга - 0.0106594.

Скриншот графика возрастания мотивации сформированным программным комплексом представлен на рисунке 6.

Рисунок 5 - Скриншот возрастания графика мотивации сформированным программным комплексом.

Скриншот графика возрастания функций исследовательской деятельности сформированным программным комплексом представлен на рисунке 7.

Рисунок 6 - Скриншот возрастания графика функций исследовательской деятельности

Теперь воспользуемся модулем поиска оптимального развития научных способностей.

Для поиска оптимальной стратегии развития научных способностей зададим следующие исходные данные:

· значение Д_min равной 0,05;

· количество квант зададим 5;

· количество оптимизируемых функций 2.

В результате после выполнения работы модуля получим следующие оптимизированные значения коэффициентов ?? (таблица 9).

Таблица 9 - оптимизированные значения коэффициентов ??

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.05
2. Постановка и формализация темы исследования	0.05
3. Формирование идеи и плана решения	0.05
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.6
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.05
6. Синтез решения	0.05
7. Оформление решения	0.05
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.05
9. Внутренний критический анализ решения	0.05
Сумма	1

Тогда конечные оптимизированные значения коэффициентов исследовательской деятельности примут вид как в таблице 10.

Таблица 10 -конечные оптимизированные значения коэффициентов исследовательской деятельности

Название функции	Значение
1. Поиск тематики	0.0388008
2. Постановка и формализация темы исследования	0.0812943
3. Формирование идеи и плана решения	0.0291
4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения	0.0385532
5. Реализация отдельных элементов исследования	0.0340731
6. Синтез решения	0.0638537
7. Оформление решения	0.0483577
8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения	0.0674005
9. Внутренний критический анализ решения	0.0504703

Здесь конечное значение мотивации будет равно 4.83077, а приращение комплексного рейтинга - 0.0055006.

Скриншот графика возрастания оптимизированной мотивации сформированным программным комплексом представлен на рисунке 8.

Рисунок 7 - Скриншот возрастания графика оптимизированной мотивации сформированным программным комплексом.

Скриншот графика возрастания оптимизированных функций исследовательской деятельности сформированным программным комплексом представлен на рисунке 9.

Рисунок 8 - Скриншот возрастания графика оптимизированных функций исследовательской деятельности

В итоге после оптимизации мотивация личности увеличилась н...