Алгоритм анализа уровня текущих компетенций обучаемых

Рассмотрим постановку задачи в целом.

Дано:

· “Проблемные зоны” обучаемого, выявленные в ходе обучающих воздействий

· Баллы за каждую “проблемную зону”, выявленные в ходе обучающих воздействий.

Требуется:

· Определить текущий уровень компетенций обучаемых.

Анализ текущего уровня компетенций обучаемых происходит в несколько этапов, в соответствии с алгоритмом, который подробно описан далее. Блок-схема приведена на рис.13.

Средствами построения модели обучаемого М1 поддерживается М1^зн_тек, которая представляет собой ориентированный граф следующего вида:

М1^зн_тек =<V, U>, где

V=<V¹,V²> – множество вершин, которые в свою очередь делятся на V¹={v¹₁,…,v¹_n} – множество изучаемых понятий, n – количество изучаемых понятий, элемент v¹_i= <N,T,W,K_текi>, i =1,…,n, где N – изучаемое понятие; Т=(0,1), принимает значения знает/не знает; W=(0,..,10) – вес вершины; K_текi = <N_Сij,W^нач_Cij, W^кон_Сij>, i = 1,…, ; j=1,…,k, – множество выявленных компетенций, k – количество компетенций, соответствующих курсу, N_Сij = {n_C1,…,n_Ck} – множество названий компетенций, соответствующих курсу; W^нач_Cij = {w^нач_C1,…,w^нач_Ck} - множество сбалансированных эталонных значений весовых коэффициентов компетенций; W^кон_Сij={w^кон_C1,…,w^кон_Ck} - множество выявленных компетенций обучаемого;

V²={v²₁,…v²_m} – множество умений, относящихся к данной модели, m – количество соответствующих умений, элемент v²_j= <N,T,W>, j=1,…,m, где N – изучаемое умение; Т=(0,1), принимает значения умеет/не умеет; W=(0,..,10) – вес вершины;

U={uj}=<V_k, V_l, R>, j=1,…,m – множество связей между вершинами, где V_k – родительская вершина; V_l – дочерняя вершина; R={R_z} – тип связи, z=1,…,Z ( R₁ – связь типа «часть-целое» (агрегация); R₂ – связь типа «ассоциация»; R₃ – «слабая» связь).

Рис.13. 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;