Тестирование, тест примеры и апробация подмодуля анализа текущего уровня компетенций обучаемых

На Рис. 17 показаны примеры модели обучаемого для нескольких студентов факультета У по итогам семестра. Студенты за время обучения проходят несколько курсов по специализации «Интеллектуальные системы и технологии», в течение этого времени все данные сохраняются, обновляются и пополняются.

 


Итоговые ведомости семестровой успеваемости группы У8-06, полученные с помощью обучающих ИЭС по курсу Базы данных и экспертные системы  
ФИО обучаемого Сетевая модель обучаемого Реферат Зачет по л/р (AT&G2) Доп. зачетные единицы Зачет Прогноз-экзамен Экзамен  
Модель знаний обучаемого (М1зн2014) Модель умений обучаемого (М1ум2014)  
 
Результаты веб-тестирования М1зн2014 (15 неделя) Контрольные работы  
 
8 неделя (27.03.14) 15 неделя (15.05.14) Прямой вывод Обратный вывод Фреймы СС/F  
 
Тема/подтема Коэффициент    
Баранов Максим Технология разработки программного обеспечения с использованием СОЗ 0,3 100,00 24,00   +            
Классификация знаний 0,378571  
Уровни представления знаний 0,428571  
Архитектура динамической СОЗ(ЭС) 0,363636  
Основные понятия и определения 0,821429  
Классификация систем, основанных на знаниях 0,388889  
Сравнение СОЗ (ЭС) и обычных программных систем 0,75  
3 типа источников знаний 0,541667  
Понятие эвристики  
Машина вывода 0,428571  
Понятийная структура предметной области 0,75  
Выбор формализма для представления знаний 0,25  
Критерии для выявления идеального эксперта 0,416667  
Понятие фрейма-прототипа и фрейма-экземпляра  
Башкатов Роман н/я НЕ-факторы знаний 100,00 100,00   +            
Способы интеграции компонентов ИЭС  
Анализ на уместность применения СОЗ (ЭС) 0,428571  
Понятие фрейма-прототипа и фрейма-экземпляра  
Критерии для выявления идеального эксперта 0,125  
Классификация методов получения знаний 0,666667  
Основные понятия и определения 0,839286  
Фазы процесса приобретения знаний 0,416667  
Промышленная технология создания СОЗ 0,333333  
Понятие интеллектуальной системы 0,666667  
Машина вывода  
Достоинства и недостатки основных подходов к приобретению знаний 0,333333  
Приобретение знаний 0,75  
Выбор ИС для СОЗ 0,833333  
Бочаров Филипп н/я н/я         ?   -            
     
     

 

Рис. 17. Пример модели обучаемого для студентов группы У8-06 по курсу «Базы данных и экспертные системы»

 


По окончании тестирования формируется файл .csv, в котором имеется таблица с результатами прохождения тестирования.

Пример:

Таблица 2. Пример результатов тестирования

id Coeff created_at updated_at student_id element_id
0,428571
0,125
0,666667
0,839286
0,416667
0,333333
0,666667
0,333333
0,75
0,833333
0,2

 


Пример определения текущих компетенций обучаемого (id=5, Баранов Максим):

Рис. 18. Пример определения уровня текущих компетенций обучаемого

 


Итоговые значения текущих компетенций обучаемых факультета У (группа У8-06) представлены ниже:

Рис. 19. Итоговые значения уровня текущих компетенций обучаемых

 


Заключение

Целью данной работы являлась разработка подмодуля анализа текущего уровня компетенций обучаемых (средства мониторинга процесса функционирования обучающей ИЭС).

В рамках УИР и КП был проведен анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов, функционирующих в комплексе АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, анализ недостатков текущей версии компонента. Представлены разработанные алгоритмы анализа текущего уровня компетенций обучаемых.

Разработанный подмодуль анализа текущего уровня компетенций обучаемых для модуля статистической обработки данных был реализован с использованием Ruby on Rails и прошел апробацию в учебном процессе НИЯУ МИФИ по курсу Рыбиной Г.В. «Базы данных и экспертные системы» группы У8-06 факультета У.

 

 


 

Литература

1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. – 482 с.

2. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1. C. 22-46.

3. Рыбина Г.В., Сикан К.В, Степанов Л.С. Методы и инструментальные средства разработки веб-ориентированных интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 2008. №2. С. 31-35.

4. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: опыт и перспективы использования в современном компьютерном обучении// Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008. Труды конференции. В 3-х т. Т.1. – М.: Физматлит, 2008.

5. Рыбина Г.В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ// Новости искусственного интеллекта. 2005. №3. С.69-86.

6. Рыбина Г.В. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем.//Курс лекций. - М.: МИФИ, 2005 -132 с.

7.Ruby on Rails Tutorial, Хартл М., 2011








Дата добавления: 2015-01-13; просмотров: 1136;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.009 сек.