Диагностирующая система деятельности оператора-навигатора на основе задачного подхода


https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.2.96

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: благодаря компьютеризации образовательного процесса и использования дистанционных адаптивных обучающих систем можно реализовать сквозную непрерывную подготовку высококвалифицированных кадров, способных решать широкий спектр прикладных инженерных задач. При этом в обязательном порядке для мониторинга знаний и умений требуется проводить непрерывную диагностику обучаемого. Цель: разработка системы диагностики навигационных умений на базе задачного подхода с использованием вывода на аппарате бинарных деревьев посредством графосемантического ранжирования сложности отдельных действий при решении обучаемым типовой практической задачи. Результаты: сформулирована основная задача, решаемая экспертной диагностирующей системой при обучении авиационных специалистов, - диагностика знаний и практических умений. За счет графосемантического подхода осуществлено объективное ранжирование отдельных действий оператора при построении частного семантического графа на основании задачи, решаемой обучаемым. При создании и последующем функционировании разработанной дистанционной адаптивной системы обучения применение аппарата бинарных деревьев позволило проанализировать все возможные варианты решения задачи и на базе простых математических действий запрограммировать решение. Применив указанные выше подходы с использованием аппарата нечеткой логики, авторы выдвинули гипотезу о возможности рассчитать степень приближения ответа обучаемого к эталону (правильному ответу), тем самым эффективно диагностируя его знания и умения на всех этапах решения задачи. Практическая значимость: разработанная система позволяет сократить время обучения, интенсифицировать обучающий процесс и повысить степень усвоения знаний и умений. Осуществляется разгрузка инструктора (преподавателя) за счет его освобождения от выполнения ряда технологических операций, связанных с обработкой и проверкой результатов решения обучаемыми практических заданий.

Об авторах

А. П. Григорьев
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; ВАО «Конструкторское бюро «Арсенал» им. М.В. Фрунзе»
Россия


С. Г. Бурлуцкий
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


А. О. Чернелевский
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; ВПАО «Техприбор»
Россия


Список литературы

1. Суховиенко Е. А. Информационные технологии педагогической диагностики: теория и практика. - Челябинск: Южно-Уральское кн. изд-во, 2005. - 238 с.

2. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам/ пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. - 388 с.

3. Knuth D. E. The Art of Computer Programming. Vol. 1. Fundamental Algorithms. 3rd Ed. - Redwood City: Addison Wesley, 1997. - 672 p.

4. Stroustrup B. The C++ Programming Language. 4th Ed. - Addison Wesley Professional, 2013. - 1368 p.

5. Васильев В. И., Тягунова Т. Н., Хлебников В. А. Триадная сущность шкалы оценивания // Дистанционное образование. 2000. № 6. С. 19-25.

6. Лаптев В. В. Модель предметной области и оценка ее сложности в обучающей системе по программированию // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. Управление, вычислительная техника и информа тика. 2010. № 2. С. 35-44.

7. Рудинский И. Д. Модель нечеткого оценивания знаний как методологический базис автоматизации педагогического тестирования // Информационные технологии. 2003. № 9. С. 46-51.

8. Григорьев А. П., Писаренко Е. С. Моделирование психофизиологического тестирования обучаемых высшей технической школы // Сб. докл. научной сессии ГУАП. СПб.: ГУАП, 2014. С. 26-29.

9. Григорьев А. П., Орлов А. А. Адаптация АОС к психофизиологическим особенностям обучаемых // Сб. докл. научной сессии ГУАП. СПб.: ГУАП, 2014. С. 22-26.

10. Зайцева Л. В. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения // Образовательные технологии и общество. 2003. Т. 6. № 4. С. 204-211.

11. Дуплик С. В. Модель адаптивного тестирования на нечеткой математике // Открытое и дистанционное образование. 2004. № 4. С. 78-88.

12. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd Ed. - Prentice-Hall, 1998. - 842 p.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Григорьев А.П., Бурлуцкий С.Г., Чернелевский А.О. Диагностирующая система деятельности оператора-навигатора на основе задачного подхода. Информационно-управляющие системы. 2018;93(2):96-103. https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.2.96

For citation: Grigoryev A.P., Burlutsky S.G., Chernelevsky A.O. Operator-Navigator Activity Diagnostics System based on Task Approach. Information and Control Systems. 2018;93(2):96-103. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.2.96

Просмотров: 33


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)