3. Разработка алгоритма анализа уровня текущих компетенций обучаемых

Рассмотрим постановку задачи в целом.

Дано:

• “Проблемные зоны” обучаемого, выявленные в ходе тестирований

• Коэффициенты за каждую “проблемную зону”, выявленные в ходе тестирований

Примечание: “проблемная зона” PZ = {PZ_i}, i=1, . . . , n, где PZ_i = <N, T, W>; N – изучаемое понятие, T = (0, 1) – коэффициент за каждую “проблемную зону”, W = (0,…,10) – вес вершины (см. п. 1.1 компонент выявления текущего уровня компетенций обучаемого)

Требуется:

• Определить текущий уровень компетенций обучаемых.

Примечание: уровень текущих компетенций Now_comp = {Now_comp_i}, i = 0,…,n, где Now_comp_i = <Nc, ZL, Wn>; Nc – множество названий компетенций, ZL – уровень сложности, Wn – сбалансированные весовые коэффициенты.

Анализ текущего уровня компетенций обучаемых происходит в несколько этапов, в соответствии с алгоритмом, который подробно описан далее. Блок-схема приведена на рис.21.

Рис.21. Блок-схема алгоритма анализа текущего уровня компетенций обучаемых

Шаг 1: Insert результатов тестирования обучаемых в БД;

Примечание: после прохождения тестирования студентом имеется .csv - файл, где находятся 6 столбцов (1-ый – ID записи, 2-ой – баллы для каждой проблемной зоны, 3-ий – дата создания записи, 4-ый – дата изменения записи, 5-ый – ID студента, 6-ой – проблемная зона); Соответственно у каждого студента имеется 15 проблемных зон по окончании тестирования;

Шаг 2: Получение из БД W_el_com - весовых коэффициентов компетенций по отношению к элементам учебного материала (в данном случае, к темам)

Шаг 3: Находим значение переменной W_nach_i, W_nach_i = W_el_com_i / ∑_iW_el_com, i = 1, . . . , 15 – сбалансированные весовые коэффициенты для каждой из 15 проблемной зоны (темы);

Шаг 4: Строится некоторая эталонная модель для каждой из 15 проблемной зоны:

W_kon_etalon_i = 1/15 * W_nach_i, i = 1, . . . , 15;

Шаг 5: Находим значение уровня сложности Zlevel_i = Coeff_i / 15, i = 1, . . . , 15;

Шаг 6: Считаем конечные весовые коэффициенты W_kon_i = Zlevel_i * W_nach_i, i = 1, . . . , 15;

Шаг 7: Находим итоговое значение уровня текущих компетенций обучаемого по данной теме Now_comp_i = W_kon_i * 100 / W_kon_etalon_i, i = 1, . . . , 15;

Шаг 8: Import Now_comp_i в БД;

Шаг 9: Считаем итоговое значение уровня текущих компетенций обучаемого за курс в целом Summ_result_comp_i = ∑¹₁₅Now_comp_i/15;

Шаг 10: Import посчитанных данных в БД;

4. Алгоритм прогноза уровня компетенций обучаемых

Рассмотрим постановку задачи в целом.

Дано:

• Текущий уровень компетенций обучаемых, выявленный в ходе обучающих воздействий

Требуется:

• Спрогнозировать ожидаемый уровень компетенций обучаемых в будущем.

Прогноз уровня компетенций обучаемых происходит в несколько этапов, в соответствии с алгоритмом, который подробно описан далее. Блок-схема приведена на рис.22.

Рис.22. Блок-схема алгоритма прогноза уровня компетенций обучаемых

Шаг 1: Выбирается курс (К6, К8 или У8), которому необходимо осуществить прогноз уровня компетенций.

Шаг 2: Осуществляется выборка всех Summ_result_comp_i по курсу, которому необходимо сделать прогноз, результат записывается в класс.

Шаг 3: Все обучаемые, входящие в курс, которому делается прогноз разбиваются на группы по следующему принципу. Имеется 5 групп:

Summ_result_comp_i = [0; 20]% – 1 группа,

Summ_result_comp_i = [20; 40]% – 2 группа,

Summ_result_comp_i = [40; 60]% – 3 группа,

Summ_result_comp_i = [60; 90]% – 4 группа,

Summ_result_comp_i = [90; 100]% – 5 группа.

Соответственно, далее происходит сортировка по группам в зависимости от значения Summ_result_comp_i. Все результаты сохраняются в другой класс.

Шаг 4: Для каждой получившейся группы вычисляется своя Summ_result_comp_i, i = 1, . . . , 5, которая равна среднему арифметическому Summ_result_comp_i всех обучаемых, вошедших в конкретную группу.

Шаг 5: Далее каждому студенту присваивается уровень компетенций, на основе того, в какую группу он вошёл и какая Summ_result_comp_i была вычислена данной группе в шаге 4.

Далее рассмотрим вопросы, связанные с проектированием и программной реализацией алгоритмов анализа текущего уровня компетенций обучаемых.

43