2. Практическая часть

0. 2.1. Порядок выполнения

1. Для выполнения лабораторной работы необходимо:

2. 1. Получить вариант задания у преподавателя.

3. 2. Представить балльно-рейтинговую систему оценки знаний студентов.

4. 3. Определить параметры, цель и задачу управления учебным процессом.

5. 4. Представить таблицу и вычислить соотношения исходных параметров учебного процесса группы студентов по данной дисциплине.

6. 5. Построить структурную схему управления учебным процессом в рамках определенной задачи.

7. 6. Выводы по результатам работы.

Варианты заданий

Контрольные вопросы

1. Что такое учебный процесс и как он может быть формально представлен?

2. Какие задачи управления Вам известны?

3. Каким образом можно задать цель управления процессом?

4. Для чего и какие параметры должны быть нормативными в АСУ УП?

5. Что такое обратная связь в управлении и как она реализована в АСУ УП?

6. Какие основные процедуры управления Вам известны?

7. Что такое целевая функция и для чего она используется в управлении?

8. Какие операции над информацией и на каком этапе используются в АСУ УП?

9. Каким образом получают состав и количественную оценку параметров учебного процесса?

10. Что такое резервы и как определяют ресурсные возможности для корректировки учебного процесса?

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ УЧЕБНОГО

ПРОЦЕССА ГРУППЫ СТУДЕНТОВ

Цель работы: получение практических навыков и умений для анализа результатов учебного процесса группы студентов.

1. Теоретическая часть

1.1. Кластерный анализ

Для исследования свойств и особенностей учебного процесса важно знать, как могут группироваться (классифицироваться) студенты по каким-либо признакам (параметрам) при выполнении определенных видов занятий. При этом возможна проверка гипотез о том действительно ли такие группы существуют и насколько они значимы (представительны). Для таких задач наиболее эффективным средством является кластерный анализ.

Постановка задачи кластеризации. Пусть — множество объектов (студентов), — множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами . Имеется конечная обучающая выборка объектов . Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике , а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту приписывается номер кластера .

Алгоритм кластеризации

1. Определить центр для всех объектов и разделить все поле исследования на 4 зоны.

2. Определить расстояния объектов до центра .

3. Определить ряды приоритетов расстояний объектов от центра в каждой зоне .

4. Определить в каждом секторе объект как центр по его максимальному расстоянию от центра .

5. Определить для каждого из центров принадлежность других объектов по минимальному их расстоянию к этим центрам . Таким образом, образуем 5 классов в первом приближении.

6. Определяем новые центры в образованных таким образом классах .

7. Определяем принадлежность всех объектов к новым центрам по условию п.5.

8. Если в каких-либо классах определяются или исключаются объекты, то центры этих классов изменяются. Образование новых классов повторяется по итерационным циклам (см. п.5,6) до тех пор, пока перемещение объектов в новые классы прекратится.