Читайте также:
|
На Рис. 17 показаны примеры модели обучаемого для нескольких студентов факультета У по итогам семестра. Студенты за время обучения проходят несколько курсов по специализации «Интеллектуальные системы и технологии», в течение этого времени все данные сохраняются, обновляются и пополняются.
| Итоговые ведомости семестровой успеваемости группы У8-06, полученные с помощью обучающих ИЭС по курсу Базы данных и экспертные системы | ||||||||||||||||
| № | ФИО обучаемого | Сетевая модель обучаемого | Реферат | Зачет по л/р (AT&G2) | Доп. зачетные единицы | Зачет | Прогноз-экзамен | Экзамен | ||||||||
| Модель знаний обучаемого (М1зн2014) | Модель умений обучаемого (М1ум2014) | |||||||||||||||
| Результаты веб-тестирования | М1зн2014 (15 неделя) | Контрольные работы | ||||||||||||||
| 8 неделя (27.03.14) | 15 неделя (15.05.14) | Прямой вывод | Обратный вывод | Фреймы | СС/F | |||||||||||
| Тема/подтема | Коэффициент | |||||||||||||||
| Баранов Максим | Технология разработки программного обеспечения с использованием СОЗ | 0,3 | 100,00 | 24,00 | + | |||||||||||
| Классификация знаний | 0,378571 | |||||||||||||||
| Уровни представления знаний | 0,428571 | |||||||||||||||
| Архитектура динамической СОЗ(ЭС) | 0,363636 | |||||||||||||||
| Основные понятия и определения | 0,821429 | |||||||||||||||
| Классификация систем, основанных на знаниях | 0,388889 | |||||||||||||||
| Сравнение СОЗ (ЭС) и обычных программных систем | 0,75 | |||||||||||||||
| 3 типа источников знаний | 0,541667 | |||||||||||||||
| Понятие эвристики | ||||||||||||||||
| Машина вывода | 0,428571 | |||||||||||||||
| Понятийная структура предметной области | 0,75 | |||||||||||||||
| Выбор формализма для представления знаний | 0,25 | |||||||||||||||
| Критерии для выявления идеального эксперта | 0,416667 | |||||||||||||||
| Понятие фрейма-прототипа и фрейма-экземпляра | ||||||||||||||||
| Башкатов Роман | н/я | НЕ-факторы знаний | 100,00 | 100,00 | + | |||||||||||
| Способы интеграции компонентов ИЭС | ||||||||||||||||
| Анализ на уместность применения СОЗ (ЭС) | 0,428571 | |||||||||||||||
| Понятие фрейма-прототипа и фрейма-экземпляра | ||||||||||||||||
| Критерии для выявления идеального эксперта | 0,125 | |||||||||||||||
| Классификация методов получения знаний | 0,666667 | |||||||||||||||
| Основные понятия и определения | 0,839286 | |||||||||||||||
| Фазы процесса приобретения знаний | 0,416667 | |||||||||||||||
| Промышленная технология создания СОЗ | 0,333333 | |||||||||||||||
| Понятие интеллектуальной системы | 0,666667 | |||||||||||||||
| Машина вывода | ||||||||||||||||
| Достоинства и недостатки основных подходов к приобретению знаний | 0,333333 | |||||||||||||||
| Приобретение знаний | 0,75 | |||||||||||||||
| Выбор ИС для СОЗ | 0,833333 | |||||||||||||||
| Бочаров Филипп | н/я | н/я | ? | - | ||||||||||||
Рис. 17. Пример модели обучаемого для студентов группы У8-06 по курсу «Базы данных и экспертные системы»
По окончании тестирования формируется файл.csv, в котором имеется таблица с результатами прохождения тестирования.
Пример:
Таблица 2. Пример результатов тестирования
| id | Coeff | created_at | updated_at | student_id | element_id |
| 0,428571 | |||||
| 0,125 | |||||
| 0,666667 | |||||
| 0,839286 | |||||
| 0,416667 | |||||
| 0,333333 | |||||
| 0,666667 | |||||
| 0,333333 | |||||
| 0,75 | |||||
| 0,833333 | |||||
| 0,2 | |||||
Пример определения текущих компетенций обучаемого (id=5, Баранов Максим):
Рис. 18. Пример определения уровня текущих компетенций обучаемого
Итоговые значения текущих компетенций обучаемых факультета У (группа У8-06) представлены ниже:
| Рис. 19. Итоговые значения уровня текущих компетенций обучаемых |
Заключение
Целью данной работы являлась разработка подмодуля анализа текущего уровня компетенций обучаемых (средства мониторинга процесса функционирования обучающей ИЭС).
В рамках УИР и КП был проведен анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов, функционирующих в комплексе АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, анализ недостатков текущей версии компонента. Представлены разработанные алгоритмы анализа текущего уровня компетенций обучаемых.
Разработанный подмодуль анализа текущего уровня компетенций обучаемых для модуля статистической обработки данных был реализован с использованием Ruby on Rails и прошел апробацию в учебном процессе НИЯУ МИФИ по курсу Рыбиной Г.В. «Базы данных и экспертные системы» группы У8-06 факультета У.
Литература
1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. – 482 с.
2. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1. C. 22-46.
3. Рыбина Г.В., Сикан К.В, Степанов Л.С. Методы и инструментальные средства разработки веб-ориентированных интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 2008. №2. С. 31-35.
4. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: опыт и перспективы использования в современном компьютерном обучении// Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008. Труды конференции. В 3-х т. Т.1. – М.: Физматлит, 2008.
5. Рыбина Г.В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ// Новости искусственного интеллекта. 2005. №3. С.69-86.
6. Рыбина Г.В. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем.//Курс лекций. - М.: МИФИ, 2005 -132 с.
7. Ruby on Rails Tutorial, Хартл М., 2011
Дата добавления: 2015-10-24; просмотров: 42 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Особенности программной реализации подмодуля анализа текущего уровня компетенций обучаемых | | | Глава 1. Темное облако. |