Методическое пособие 662

ниже), то есть один раз разворачивает это высказывание. Повторяются пункты

2-5;

7.Если все возможные комбинации были перебраны, но не нашлось таких значений переменных, при которых выполняются условия истинности или ложности переменных верхнего уровня, программа возвращается к первой посылке верхнего уровня и берет следующую, удовлетворяющую условию истинности посылки строку в таблице истинности. Повторяются пункты 2-5;

8.Пункты 6 и 7 выполняются до тех пор, пока не найдется комбинация переменных верхнего и нижнего уровня, где переменные верхнего уровня удовлетворяют условию истинности посылок, которые они формируют,

апеременные нижнего уровня удовлетворяют значениям переменных верхнего уровня.

Возьмём для примера высказывание: (b V c) V (b Λ c), (a V c) V (b Λ c), (b V c) V (a Λ b) |= (a Λ b) Λ (b V c). Упростим его (п.1): (A) V (B), (C) V (B), (A) V

(D) |= (D) Λ (A). Для первой посылки (A) V (B) составляется таблица истинности и берется первая строка значений, при которых эта посылка истинна (п.2). Такой строкой будет A = 0, B = 1. Переходим ко второй посылке

(C) V (B). У нас известно B = 1, значит, берём C = 0 и проверяем посылку на истинность (п.3). При B = 1 и C = 0 вторая посылка истинна. Переходи к третьей посылке (A) V (D). Известно, что A = 0, значит, пробуем D = 0. Посылка ложна, значит, берём D = 1. При A = 0 и D = 1 посылка истинна. Переходим к заключению (D) Λ (A). Все значения известны A = 0, D = 1. Заключение ложно при данных значениях, значит, переходим на нижний уровень. A = 0, A = b V c, из таблицы истинности для этой посылки берём первою удовлетворяющую условию ложности этой логической связки строку – b = 0, c = 0. Переходим к B = 1, B = b Λ c. Из A известно, что b = 0 и c = 1, а эти значения не дают требуемое B = 1. Программа возвращается к первой посылке (А), ищет другую удовлетворяющую условию A = 0 строку значений. В нашем случае таких строк нет, значит, возвращаемся на верхний уровень и ищем другое сочетание значений A, B, C, D удовлетворяющие истинности посылок и ложности заключения. Следующей такой комбинацией будет A = 1, B = 0, C = 1, D = 0. Спускаемся на нижний уровень. A = 1, A = b V c, первая подходящая строка – b = 0, c = 1. B = 0, B = b Λ c, b = 0, c = 0. Получили требуемое B = 0,

переходим к C = 1, C = a V c. Известно, что c = 0, пробуем с a = 0 – не подходит, пробуем a = 1 – подходит. Переходим к D = 0, D = a Λ b, a = 1, b = 0, эти значения дают нужное: D = 0. Значит, все значения переменных двух уровней были заполнены без противоречий, заключения не является логическим следствием.

Итого программе потребовалось 3 шага, чтобы опровергнуть наличие логического следствия. Программа, основанная на проверке по полной таблице истинности, сделала бы то же самое, но только за 11 шагов. Но эти цифры справедливы только для данного примера.

50

Литература

1.Герасимов А.С. Курс математической логики и теории вычислимости. – СПб.: Издательство «ЛЕМА», 2011. – 284 с.

2.Игошин В. И. Математическая логика и теория алгоритмов. – 2-е изд., стереотип. – М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 448 с.

3.Марков А. А. Элементы математической логики / Под ред. А. Г. Драгалина. – М.: изд-во МГУ, 1984. – 79 с.

Воронежский государственный технический университет

УДК 004.048

К. А. Меркушова

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЗНАНИЙ И КОМПЕТЕНЦИЙ

ОБУЧАЕМЫХ

Для эффективной работы учебного заведения требуется оперативная информация о текущем уровне приобретенных знаний и сформированных компетенций каждым студентом, об особенностях усвоения студентами теоретических и практических вопросов изучаемых дисциплин, об особенностях развития каждого студента. Для создания условий эвристической и творческой познавательной деятельности студента необходимо создание информационной среды, которая позволит управлять процессом сбора и анализа данных результатов текущей успеваемости. Повышение эффективности такой среды возможно, посредством совершенствования системы мониторинга знаний и компетенций обучаемых, в том числе за счет использования технологий искусственного интеллекта [1].

Для мониторинга знаний и компетенций, обучаемых следует внедрять современные системы обработки информации, основанные на использовании инструментов интеллектуального анализа данных [2].

Существует множество задач, в которых методы интеллектуального анализа данных, полученных в ходе обучения, очень полезны для всех участников образовательного процесса. Анализ таких данных способствует лучшему пониманию обучаемых; позволяет выявить предметы вызывающие наибольшие затруднения; способствует оптимальному построению дисциплины для достижения заданного уровня знаний и компетенций; позволяет определить задания, с которыми студенты не справляются; определить форму предпочитаемых занятий; создать индивидуальную траекторию обучения для каждого из обучаемых и т. д. Использование знаний

51

полученных в ходе анализа таких данных позволит принимать эффективные решения с целью совершенствования образовательного процесса.

Современный уровень развития науки и техники позволяет использовать нейросетевые технологии при решении задачи мониторинга знаний и компетенций обучаемых. Система такого мониторинга позволит упростить и реструктуризировать контрольно-оценочный процесс и устранить возможную субъективность итоговой оценки преподавателем.

Мониторинг знаний и компетенций обучаемых производится на основании результатов текущего контроля и личностных характеристик обучаемых. В качестве показателей текущего контроля могут выступать оценки письменных работ (контрольные работы, курсовые работы, отчеты по научноисследовательской работе студентов, отчеты по практике, тесты, рефераты); устных опросов (экзамен, зачет, защита лабораторных работ, собеседование); компьютерного тестирования, анкетирования, опросов преподавателей и т.д. Кроме того, могут учитываться личностные характеристики студентов.

Рассматриваемая задача является задачей классификации. Пусть, имеется группа студентов, каждый из которых характеризуется определенным набором независимых переменных, в качестве которых выступают результаты текущего контроля, и на основании значений которых рассчитывается искомая переменная - итоговая оценка, принимающая конечное множество значений. Для обучения нейронной сети создается обучающая выборка, содержащая объекты с известными значениями зависимых и независимых переменных. Обученная нейронная сеть будет представлять собой модель определения значения зависимой переменной для произвольных значений независимых.

Вработе в качестве независимых переменных использовались оценки в четырехуровневой шкале полученные студентами при тестировании, написании контрольных работ и устных опросов. Зависимая переменная также принимает четыре возможных значения: 2, 3, 4 и 5.

Вработе, с использованием аналитической платформы Deductor Studio, разработана модель мониторинга знаний и компетенций студентов по результатам текущего контроля. Разработанная модель получена на основе использования нейронной сети в виде многослойного персептрона. Для решения рассматриваемой задачи был выбран двухслойный персептрон с пятью

итремя нейронами соответственно в первом и втором скрытых слоях. Для обучения сети использовался алгоритм обратного распространения ошибки. Исходные данные для формирования обучающей выборки были взяты из базы данных обучения магистрантов второго курса ТГТУ при освоении дисциплины «Основы интеллектуального анализа данных».

На рис. 1 представлен результат работы визуализатора «Что - если» аналитической платформы Deductor Studio, который позволяет получить значение выходной итоговой оценки по произвольным значениям результатов текущего контроля для любого студента.

52

Рис. 1. Результат работы визуализатора «Что - если» Диаграмма рассеяния, показывающая отличие реальных выходных

данных от данных полученных нейронной сетью показана на рис. 2.

Рис. 2. Диаграмма рассеяния

Анализ диаграммы рассеяния показывает, что разработанная на основе использования нейросетевых технологий модель, позволяет проводить качественный мониторинг знаний и компетенций обучаемых

Использование полученной модели позволит проводить аналогичный мониторинг оценки знаний и компетенций студентов по любым другим дисциплинам и на любом этапе обучения. Кроме того, использование данной модели устраняет субъективность оценки преподавателя.

53

Литература

1. Меркушова, К. А. Интеллектуальная система обучения, адаптивная к уровню подготовки студентов / К. А. Меркушова, А. П. Рыжков // Сборник трудов ХХVI международной научно-технической конференции: «Современные технологии в задачах управления, автоматизации и обработки информации». 14-20 сентября 2017 г., Алушта. – М.: ИД «МЕДПРАКТИКА-

М», 2017. С. 28-29.

2. Меркушова, К. А. Интеллектуальный анализ данных в задаче определения итоговой оценки по результатам текущего контроля / К. А. Меркушова, А. П. Рыжков // Сборник трудов ХХVII международной научнотехнической конференции: «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». 14 -20 сентября 2018 г., Алушта. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2018. С. 116-117.

Тамбовский государственный технический университет

УДК 681.3

В. В. Решетов

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР МЕТОДОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ WEB-СРЕДСТВ

Методология разработки программного обеспечения - это процесс описания того, как будет разрабатываться конкретный продукт, то есть способ организации коллективной разработки. Существует много разных моделей этого процесса, каждая из которых описывает свой собственный подход, и нельзя сказать, что одна из них выделяется тем, что необходимо использовать в каждом проекте. Выбор зависит от специфики проекта, бюджетной системы, субъективных предпочтений и даже темперамента руководителя.

Управление проектами помогает улучшить вашу реализацию с точки зрения эффективности и затрат, одновременно снижая риски. Но одного объявления приоритетов недостаточно. Необходимо хорошо понимать положительное влияние каждой из методологий управления проектом и то, как оно может помешать успешной реализации проекта.

Для выбора оптимальной методологии разработки очень важно учитывать многие критерии.

Немаловажно учитывать отрасль и структуру организации, которая разрабатывает проект. До начала создания проекта следует изучить рынок конкуренции и аналогичные продукты. На современном рынке важно иметь уверенное и гибкое руководство – то есть, уметь подстраиваться под потребителя и в нужный момент изменить концепцию разработки. Структура

54

организации не должна быть представлена слишком большим аппаратом, в работе которого не будет выявлено четких полномочий каждой отдельной части структуры руководства.

После, необходимо рассчитать доступные ресурсы, а также изучить и выбрать средства реализации проекта. Так как зачастую компания не может себе позволить все наилучшие средства разработки.

Поэтому очень важно оценить подготовленность и опыт своих сотрудников, и при необходимости набрать новых, владеющих знаниями необходимыми для разработки проекта. Частью подготовки к разработке проекта является обучение сотрудников, в процессе которого команда не только приобретет новые знания, но и улучшат коммуникативные способности лучше понимать друг друга. Считается, что команда, работающая в комфортной обстановке, приносит больше результативности, при этом немаловажным является живое общение.

Еще одним из принципиальных критериев выбора являются внутренние процессы, влияющие на команду, такие как: процесс принятия решений в команде и в компании в целом, уровень доверия в команде и к руководству, а также руководства к команде. Не последней по важности стоит политика в управлении компании. То есть принципы для принятия решений и достижения оптимальных результатов. Зачастую политика направляет действие на достижение генеральных целей при выполнении конкретных задач. Путём распределения направлений, которым нужно следовать, она объясняет основные механизмы, каким образом должны быть достигнуты цели. Политика оставляет свободу манёвра в последовательных действиях.

После учета всех описанных выше критериев, необходимо непосредственно приступить к оцениванию критериев проекта. А именно оценить сроки реализации проекта, реальность их исполнения с учетом всех внешних факторов. Изучить всю доступную документацию и требования, поставленные заказчиком, при необходимости скорректировать его ожидания. Так как масштаб и сложность проекта могут не совпадать с ожидаемыми сроками реализации. Обговорить с заказчиком возможное отклонение от сроков и ожидаемого результата.

Таким образом, в нашей задаче принятия решения можно сформулировать следующие критерии первого и второго уровня:

1.Организация:

-Доступные ресурсы;

-Продукты;

-Уровень зрелости;

-Структура;

-Отрасль, конкуренция;

-Степень гибкости.

55

2.Проект: - Сроки;

- Бизнес требования к проекту; - Масштаб сложность;

- Ожидания заинтересованных людей.

3.Люди:

-Подготовленность;

-Опыт;

-Обучение;

-Локация команды.

4. Процессы:

-Внутренние процессы;

-Политика компании.

5. Технологии:

- Доступное программное обеспечение и инструменты.

С учетом оценки всех критериев необходимо выбрать одну из альтернатив. Альтернативы представляют собой конкретные методологии и модели:

-Scrum;

-Kanban;

-FDD;

-Экстремальное программирование;

-LEAN;

-Спиральная;

-V-model;

-Waterfall.

Каждая из альтернатив имеет свои положительные и отрицательные стороны. Поэтому важно выбрать именно ту, которая будет ярко проявлять свои положительные особенности, при этом, не замедляя процесс разработки своими отрицательными качествами. Для выбора методологии необходимо подробно изучить все особенности каждой из альтернатив, ведь этот выбор будет прямо влиять на главную цель разработки.

Как уже упоминалось, не существует подходящей методологии управления проектами на все случаи жизни, даже в рамках одной компании. В одной ситуации одна методология может работать лучше, а в другой - другой или даже гибридный подход. Та же методология вряд ли подойдет для всех проектов организации.

56

Таким образом, учитывая важность этой задачи, имеет смысл разработать и внедрить такую процедуру оценки методологий, которая поможет найти наилучший подход для каждого проекта.

Литература

1.Жданов С.А. Информационные системы - М.: Прометей, 2015. - 304 с.

2.Вольфсон Б.И. Гибкое управление проектами и продуктами – СПБ:

Питер, 2017. – с. 144.

3.Хаймсмит Д. Agile Software Development Ecosystems - Addison-Wesley Professional, 2002. – 442 с.

4.Кон М. Succeeding with Agile: Software Development Using Scrum –

Вильямс, 2016. – 576 с.

Воронежский государственный технический университет

УДК 377.5

И. И. Мюгриев, Н. И. Мюгриева, Н. В. Кривоносова

РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОЙ СТУДЕНТОВ В РАМКАХ ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Одним из показателей качества современного образовательного процесса является итоговая государственная аттестация, а именно – показатели по качеству и готовности к внедрению выпускных квалификационных работ.

Выполнение дипломного проекта позволяет создать ситуацию, близкую к реальной производственной ситуации. Выполнение и защита дипломного проекта, как форма государственной итоговой аттестации требует значительных усилий со стороны организации и разработки графика выполнения дипломного проекта, предъявляет особые требования к профессиональному уровню преподавателей - руководителя дипломного проекта, а также задает направление профессионального роста преподавателей, создает условия для сплочения коллектива, понимания общей задачи и общего направления развития.

В данной работе предлагается программное решение для организации работы студентов и преподавателей колледжа в рамках дипломного проектирования, которое позволит организовать эффективное управление процессом выполнения ВКР.

Функционал системы рассмотрим на диаграмме вариантов использования

(рис.1).

57

Действующее лицо:

a) Председатель предметно-цикловой комиссии (ПЦК) Название прецедента: Подготовка к ВКР

Цель: добавить тему ВКР в БД

Главная последовательность:

1) председатель ПЦК выбирает в главном меню пункт <<Список ВКР студентов>>;

2) система показывает председателю ПЦК таблицу ВКР студентов, содержащее поля для ввода темы ВКР и выбора руководителя ВКР,

атакже кнопку «Сохранить»;

3)председатель ПЦК вводит желаемый тему ВКР и выбирает руководителя ВКР, нажимает кнопку «Сохранить»;

4)система сохраняет ВКР.

Альтернативная последовательность (отсутствует руководитель):

1)председатель ПЦК выбирает на странице <<Список студентов>> пункт

<<Добавить руководителя>>;

2)система показывает председателю ПЦК поле ввода имени руководителя, а также кнопку <<Добавить>>;

Рис.1. Диаграмма вариантов использования системы

3)председатель ПЦК нажимает кнопку «Добавить»;

4)в систему добавляется руководитель.

b) Студент

Название прецедента: Добавление ВКР

58

Цель: загрузка файлов ВКР Предусловия: председатель ПЦК добавил тему ВКР студенту

Главная последовательность:

1)студент выбирает в главном меню пункт <<ВКР>>;

2)система показывает студенту поля для загрузки <<Пояснительной записки>> и <<Архива с файлами ВКР>>, и текстовые блоки с <<Рецензией>> и <<Комментарием>>.

Альтернативная последовательность (председатель ПЦК не добавил тему ВКР студенту):

1)студент выбирает в главном меню пункт <<ВКР>>;

2)система показывает студенту текст <<Вам ещё не добавили ВКР>> и

поля для загрузки <<Пояснительной записки>> и <<Архива с файлами ВКР>>,

итекстовые блоки с <<Рецензией>> и <<Комментарием>>.

3)Студент не может использовать поля.

c)Рецензент

Название прецедента: Проверка ВКР

Цель: добавление комментария и рецензии Предусловия: председатель ПЦК добавил тему ВКР студенту

Главная последовательность:

1)рецензент выбирает в главном меню пункт <<Список ВКР студентов>>;

2)система показывает рецензенту поля <<Сохранить>> и для выгрузки

<<Пояснительной записки>>, <<Архива с файлами ВКР>>, и текстовые блоки с <<Рецензией>> и <<Комментарием>>;

3)рецензент изменяет текстовые блоки <<Рецензии>> и <<Комментария>>;

4)рецензент нажимает кнопку сохранить;

5)система сохраняет ВКР.

d) Преподаватель

Название прецедента: Просмотр ВКР

Цель: просмотр ВКР

Главная последовательность:

1)рецензент выбирает в главном меню пункт <<Список ВКР студентов>>;

2)система показывает преподавателю поля для выгрузки

<<Пояснительной записки>>, <<Архива с файлами ВКР>>, и текстовые блоки с <<Рецензией>> и <<Комментарием>>, без возможности изменения.

Для понимания работы системы рассмотрим диаграмму компонентов

(рис.2).

Диаграмма компонентов показывает разбиение программной системы <<Системы учёта ВКР>> на структурные компоненты и связи (зависимости) между компонентами.

Для работы системы необходимо реализовать базу данных (рис.3). В ходе разработка системы были определены основные сущности:

59