Xl Туполевские чтения : всероссийская (с международным участием) молодежная научная конференция. Казань, 8-10 октября 2003 г., тезисы докладов. Т. 3

Построение обучающего процесса на основе нечетких графовых моделей К.А. Калинин Научный руководитель: В.И. Глова, д.т.н., профессор Казанский государственный технический университет им. А. Н. Туполева В работе рассматривается подход к моделированию процессов авто­ матизированного обучения (АО) с помощью взвешенных ориентирован­ ных графов - сетей. При построении модели эксперт устанавливает связи между различ­ ными характеристиками исследуемого процесса. Величины вершин можно задавать как характеристики конкретной порции учебного материала или определять на предварительном тестировании каждого учащегося. Все эти величины нормируются в пределах [0,1]. Для глубокого анализа моделей А О необходимо построить алго­ ритм влияния изменений значения одной вершины на величины других вершин. В основу алгоритма положена идея импульсного процесса. В некоторую вершину анализируемого графа вносится внешнее возмуще­ ние, рассматривается распространение начального импульса, и опреде­ ляются значения других вершин. Импульсный процесс может быть ус­ тойчивым и неустойчивым. В неустойчивых импульсных процессах воз­ мущение, вносимое в одну из вершин, приводит либо к возрастающим колебаниям величин, либо к неограниченному увеличению этих вели­ чин. Устойчивый импульсный процесс характеризуется асимптотическим приближением значений величин к некоторым фиксированным величи­ нам. Для подбора параметров так, чтобы орфаф был импульсно устойчив и имел хорошую сходимость, применяется машинная оптимизация. Модели рассматриваются как прескриптивные и дескриптивные. Исследование моделей, экспертный анализ и оптимизация их парамет­ ров позволяют более обоснованно подходить к проектированию сцена­ риев учебной работы, планированию различных видов помощи, форму­ лировке требований к структуре учебного материала, определению ко- -личества и типов упражнений для его усвоения.Дескриптивные модели описывают уже существующие процессы АО и могут использоваться для анализа их эффективности. Сетевые модели могут встраиваться непосредственно в автоматизи­ рованную обучающую систему (АОС) и использоваться как средства интеллектуального управления. Разработанные алгоритмы могут исполь­ зоваться как средства исследования, проектирования и управления АОС, и как средства педагогического тренинга при подготовке и переподготовке преподавательских кадров в сфере информационных технологий обучения. 24