Журнал - Управляющие системы и машины 2009 №2 Март

Подождите немного. Документ загружается.

УСиМ, 2009, № 2 71

По результатам этих двух этапов можно оце-

нить степень реализации спортсменкой своей

функциональной и физической подготовлен-

ности к соревнованиям, которая характеризу-

ется следующими количественными оценками:

– результат стрельбы (с десятыми долями

очка) – 416,9 очка;

– коэффициент центральности размещения

пробоин – 0,96;

– дисперсия – 0,08;

– площадь эллипса рассеивания – 310 ус-

ловных единиц;

– отклонение центра тяжести сформирован-

ного

многоугольника от центра мишени – 3,06

условных единиц.

Технико-тактическая и психологическая под-

готовленность стрелка оценивается на третьем

этапе после выявления пути перемещения сред-

ней точки попадания во время выполнения уп-

ражнения в целом. Результаты этой части ра-

боты информационной технологии представ-

лены на рис. 2.

Рис. 2. Путь перемещения точки попадания

Этот этап также сопровождается конкрет-

ными количественными характеристиками:

– суммарное отклонение совокупности про-

боин от центра мишени – 6,79 условной еди-

ницы;

– суммарная длина пути перемещения сред-

ней точки попадания – 5,03 условной единицы;

– соотношение отклонение/перемещение –

0,74.

Приведенные данные позволяют дать коли-

чественную оценку соревновательной деятель-

ности стрелка.

Выводы по технико-тактической подготов-

ленности

: спортсменка имеет высокий уровень

подготовленности: ее квалификационный ре-

зультат повторяет национальный рекорд, а фи-

нальный только на 0,1 очка отстает от него.

Однако спортсменка имеет и реальный резерв,

подтверждаемый выявленной тенденцией сис-

тематического появления пробоин в одном на-

правлении (на семь часов – 3,06). Кроме того,

во время ведения стрельбы заметно незначи-

тельное,

но постепенное перемещение средней

точки попадания выстрелов из зоны на 10 ча-

сов во второй серии в зону на пять часов в

третьей и четвертой сериях.

Сравнительный анализ прогнозируемых и

фактических результатов соревновательной дея-

тельности: отклонение фактических результа-

тов от прогнозируемых не выявлено, несмотря

на значительную нагрузку за последние три

недели, связанную

с участием в двух турнирах

за Кубок мира в Австралии и Таиланде.

Определение доминирующих и лимитирую-

щих сторон подготовленности спортсменки:

явных лимитирующих сторон подготовленности

спортсменки не выявлено. Доминирующая –

уверенность в уровне подготовки, позволившая

сохранить позицию лидера на протяжении всего

процесса выполнения упражнения.

Заключение. Результатами работы с исполь-

зованием предложенной технологии будут поль-

зоваться не только тренеры, преподаватели, эк-

сперты, но и ведущие спортсмены Украины,

Белоруссии и других стран, поэтому она дово-

дится до мобильной формы, т.е. предназначен-

ной для использования ее как программного

продукта. Для расширения круга вопросов, ре-

шаемых с помощью

предложенной техноло-

гии, со специалистами фирмы

ASCOR были про-

ведены предварительные переговоры, целью

которых была реализация возможности опера-

тивного получения информации в электронном

виде о результатах выполнения упражнений

украинскими стрелками.

72 УСиМ, 2009, № 2

Решение комплекса прикладных задач, ко-

торые ставятся для осуществления коопера-

тивной деятельности различных категорий

участников (спортсмены, тренеры, врачи, пси-

хологи и др.), направленные на получение

максимально возможных результатов, дает

возможность: оценить общий уровень подго-

товки обучаемого, представить немалое коли-

чество различных параметров в удобном для

пользователя виде, развивать мышление и опе

ративно принимать решения по повышению

профессиональных навыков. Эффективность

предлагаемой технологии заключается в пре-

доставлении возможности непрерывного и це-

лостного процесса обучения, тренировки и пе-

реподготовки, а использование информацион-

ной технологии обеспечит участников коопе-

ративной деятельности оперативными данны-

ми, необходимыми для дальнейшего планиро-

вания и достижения целей.

1. Момынова Б., Ибрагимова А. Журнал цифровой ци-

вилизации «Digital Kazakhstan», 22 августа 2008. –

C. 15–23.

2. Стрелковые тренажеры СКАТТ. – http://www.scatt.ru/

3. SUIS ASCOR. – http://sius.com/

4. Богіно В.І., Бєсєдна Л.Л., Гладківська О.В. Параме-

тричний аналіз результатів стрільби по мішені

// Експрес-новини: наука, техніка, виробництво. –

Київ, УкрІНТЕІ, дайджест–бюлетень. – 2002. –

№ 1–2. – С. 25–29.

5. Воронков Р. Влияние некоторых наиболее распро-

страненных

ошибок на меткость стрельбы из лука:

Разноцветные мишени. – М.: Физкультура и спорт,

1982. – С. 15–19.

6. Зыков М.Б. Анализ результатов стрельбы с помо-

щью вычисления центральности и очкового остат-

ка: Памятка тренера и спортсмена. – Васмиера:

Лиесма, 1979. – С. 3–24.

7. Зыков М.Б., Саблин В.Г., Локшин Л.Л. Применение

метода центральности стрельбы для

оценки техни-

ческой подготовленности спортсмена: Разноцвет-

ные мишени. – М.: Физкультура и спорт, 1981. –

С. 52–56.

8. Новый метод анализа результатов в стрельбе из вин-

товки: Разноцветные мишени / В.И. Степанский,

В.И. Моросанова, В.А. Власов и др. – М.: Физ-

культура и спорт, 1983. – С. 61 –66.

9. Наставление по стрелковому делу. – М.: Военное

издательство, 1985. – С. 42–47.

10.

Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей

и ее инженерные приложения. – М.: Наука, 1988. –

480 с.

11. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математиче-

ская статистика. – М.: Наука, 1979. – 496 с.

12. RIKA Sport. – http://www.rika1. com/

Окончание статьи М.С. Львова

5. Львов М.С. Концепція програмної системи підтри-

мки математичної діяльності. // Комп’ютерно-орієн-

товані системи навчання: Зб. наук. пр. – К.: НПУ

ім. М.П. Драгоманова. – 7. – 2003. – С. 36–48.

6. Львов М.С. Основные принципы построения педа-

гогических программных средств поддержки прак-

тических занятий //

УСиМ. – 2006. – № 6. – С. 70–75.

7. Львов М.С. Терм VII – шкільна система комп’ю-

терної алгебри. Комп’ютер у школі та сім’ї. – 2004. –

№ 7. – С. 27–30.

8. Львов М.С. Шкільна система комп’ютерної алгеб-

ри ТерМ 7–9. Принципи побудови та особливості

використання //

Науковий часопис НПУ ім. Дра-

гоманова. – Сер. № 2. Комп’ютерно-орієнтовані си-

стеми навчання: Зб. наук. пр. – К.: НПУ ім. Драго-

манова. – 2005. – № 3(10) – С. 160–168.

9. Інтегроване середовище вивчення курсу «Основи

алгоритмізації та програмування» для вищих нав-

чальних закладів / О.В. Співаковський, Н.В. Колесні-

кова, І.М. Ткачук та ін. // Зб

. пр. Другої міжнар.

конф. «Нові інформаційні технології в освіті для

усіх: стан та перспективи розвитку», Київ, 21–23

лист. 2007 р. – К.: Академперіодика, 2007. –

С. 240–249.

10. WEB-среда для изучения основ алгоритмизации и

программирования / А.В. Спиваковский, Н.В. Колес-

никова, Н.И. Ткачук и др. /

УСиМ. – 2008. – № 1. –

С. 70–75.

11. Kravtsov H., Kravtsov D. Knowledge Control Model

of Distance Learning System on IMS Standard. Inno-

vative Techniques in Instruction Technology, E-lear-

ning, E-assessment, and Education. – Springer Scien-

ce+Business Media B.V. – 2008. – P. 195–198.

12. Кравцов Г.М., Кравцов Д.Г. Адаптивные и объектные

тесты в модели контроля знаний по стандарту IMS

// УСиМ. – 2008. – № 1. – С. 42–48.

УСиМ, 2009, № 2 73

УДК 681.3:658.56

Г.Г. Маклакова

Интеллектуальное управление в распределенной системе

дистанционного обучения

Рассмотрены принципы организации интеллектуальной системы анализа и контроля качества распределенной системы дистанци-

онного обучения. Изложены основные положения построения распределенной системы дистанционного обучения, включающей

подсистему «супервайзер» для контроля качества телекоммуникационных услуг. Описана структура и функции супервайзера.

The principles of organizing an intelligent system of the analysis and quality control of the distributed distance learning system are

considered. Main regulations are stated of constructing a distributed distance learning system including a «supervisor» system for the

quality control of telecommunication services. A structure and functions of the supervisor are described.

Розглянуто принципи організації інтелектуальної системи аналізу та контролю якості розподіленої системи дистанційного на-

вчання. Викладено основні положення побудови розподіленої системи дистанційного навчання, яка містить підсистему «су-

первайзер» для контролю якості телекомунікаційних послуг. Описано структуру та функції супервайзера.

Введение. В документах Болонской деклара-

ции отмечается, что одно из важнейших на-

правлений совершенствования высшего обра-

зования – развитие системы объективного кон-

троля качества обучения, в частности, обеспе-

чение качества высшего образования в соот-

ветствии с требованиями Европейской сети

обеспечения качества (ENQA) [1, 2].

В связи с широким внедрением в учебный

процесс дистанционной формы обучения акту-

альна задача разработка адекватной системы

оценки качества дистанционного обучения

(ДО). Рассмотрим принципы оценки ДО в рас-

пределенной системе дистанционного обуче-

ния (РСДО). Под РСДО подразумеваем вирту-

альную среду, технически реализованную на

принципах децентрализации информационных

ресурсов. Суть такого подхода состоит в том,

что структура сети динамически изменяется в

зависимости от количества запросов пользова-

телей и наличия свободных преподавателей.

Эта система дает возможность рационально

использовать серверы учебных заведений, вхо-

дящих в РСДО. Таким образом, появляется

возможность рационально использовать обо-

рудование учебных заведений для организации

виртуальных лабораторий, позволяющих сту-

дентам работать на промышленном оборудо-

вании [3].

Путь решения задачи оценки качества обу-

чения при дистанционной форме образования

предлагался ранее [4–6]. Однако его недоста-

ток – отсутствие учета влияния качества теле-

коммуникационной сети на процесс дистанци-

онного обучения.

В настоящее время качество обслуживания

(Quality of Service, QoS) телекоммуникацион-

ных систем является предметом активных ис-

следований международных и отечественных

научно-исследовательских организаций. Боль-

шой вклад в развитие различных аспектов

концепции QoS вносит Международный союз

электросвязи (МСЭ), в том числе в разработку

норм и требований к показателям качества об-

служивания, стандартизации сетевых механиз-

мов, обеспечивающих необходимые показате-

ли QoS.

Среди стандартов качества обслуживания в

электросвязи ведущее место занимает Рекомен-

дация МСЭ Е.800 [7, 8], где качество обслужи-

вания определяется как «суммарный эффект

рабочих характеристик обслуживания, опреде-

ляющий степень удовлетворенности пользова-

теля данной службой». Именно такой форму-

лировки определения качества и будем при-

держиваться в данной статье.

Управление QoS – плохо формализуемая не-

тривиальная задача, особенно в ситуации, ко-

гда необходимо конфигурирование большого

числа очередей на каждом удаленном компью-

тере и выполнение требований, определяемых

пользователем. Поэтому управление QoS целе-

сообразно решать на основе теоретических по-

ложений искусственного интеллекта.

74 УСиМ, 2009, № 2

Постановка задачи

Качество телекоммуникационных услуг ком-

пьютерной сети оценивается с позиции качест-

ва дистанционного обучения. Одним из про-

грессивных направлений повышения эффектив-

ности дистанционного обучения является ши-

рокое использование средств мультимедиа и

технологии IP-телефонии [9], поэтому требо-

вания, предъявляемые к качеству сети, – обес-

печение надежной передачи звуковой (голосо-

вой) и видеоинформации.

В соответствии с рекомендациями Y.1540

[7] рассмотрим следующие сетевые характери-

стики как наиболее важные по степени их

влияния на качество обслуживания, оценивае-

мое пользователем: производительность и на-

дежность сети (сетевых элементов), задержка,

вариация задержки (джиттер), потери пакетов.

Основные принципы организации систе-

мы анализа и контроля качества телеком-

муникационных услуг в РСДО

В основу архитектуры РСДО положены

идеи, представленные в работе [10]. На рис. 1

изображена ее структурная схема. Рассмотрим

особенности архитектуры РСДО, позволяющей

осуществлять контроль качества телекомму-

никационных услуг при дистанционной форме

обучения.

Блоки «Преподаватели» отражают тот факт,

что преподаватели могут находиться не в од-

ном определенном месте, как при классической

схеме дистанционного обучения (например, в

каком-то определенном вузе), а в разных точ-

ках города, региона, государства, континента;

как в учебном заведении, так и дома.

Блоки «Пользователи» отражают возмож-

ность связи с отдельным пользователем по се-

ти Интернет, причем предполагается, что

пользователь работает у себя дома. Если у уча-

стника РСДО нет возможности работать за

компьютером дома, он может подключаться к

РСДО и выполнять соответствующие задания

в центрах коллективного доступа: компьютер-

ных клубах или учебных заведениях (школы,

институты и т.п.), в которых студент арендует

компьютерное время.

Блоки «Серверы вузов» отражают возмож-

ность создания локальных серверов в учебных

заведениях, обладающих требуемыми вычис-

лительными ресурсами, например виртуальной

лабораторией, для доступа к уникальному

промышленному оборудованию, которым рас-

полагает данный вуз.

Блок «Супервайзер ДО» осуществляет ко-

ординацию работы всей системы, в частности,

обрабатывает запросы пользователей к вычис-

лительным ресурсам, оптимизирует время вы-

полнения таких запросов, распределяет обуча-

емых к преподавателям и т.п. Понятие «Су-

первайзер» (англ.: supervisor) по ГОСТ 19781–

83 [11] – часть управляющей программы, ко-

ординирующая распределение ресурсов вы-

числительной системы. В данной статье под

этим понятием будем подразумевать програм-

мный комплекс, координирующий распреде-

ление ресурсов РСДО для контроля качества

телекоммуникационных услуг и автоматичес-

кого поддержания эффективной работы дис-

танционного обучения. Такой программный

комплекс в принципе может находиться в лю-

бом месте системы (в частном случае – в учеб-

ном заведении), где есть возможность предос-

тавления соответствующих телекоммуникаци-

онных услуг.

Для повышения эффективности дистанци-

онного обучения студентов в РСДО использу-

ется технология VoIP, а для ее реализации осо-

бенно удобно использовать программу Skype

(www.skype.com).

Структура супервайзера ДО

Основная функция супервайзера – осущест-

вление контроля качества дистанционного

обучения в распределенной компьютерной се-

ти. Рассмотрим более подробно подсистему

контроля качества телекоммуникационных ус-

луг РСДО. Неопределенность в процессе при-

нятия решений при совершенствовании каче-

ства компьютерной сети не позволяет точно

оценить роль всех факторов, влияющих на ка-

чество телекоммуникационных услуг, ослож-

няется еще тем, что в настоящее время отсут-

ствуют четко определенные критерии и алго-

УСиМ, 2009, № 2 75

ритмы оценки эффективности РСДО. В связи с

этим принято решение строить супервайзер на

основе теории искусственного интеллекта.

Учитывая широкое развитие сетевых систем

мультимедиа, в частности – IP-телефонии, и вы-

сокую эффективность таких технологий в ДО

[9], особое внимание уделяется оценке каче-

ства доставки потребителю услуг аудио- и ви-

деоинформации.

Основываясь на исследованиях Г.Г. Янов-

ского [12] делаем вывод, что разделение ре-

сурсов и процессы управления трафиком долж-

ны быть скоординированы в условиях наличия

большого числа разнообразных приложений с

существенно отличающимися требованиями к

рабочим характеристикам сети.

Рекомендация Y.1541 [7], устанавливает со-

ответствие между классами качества обслужи-

вания и приложениями:

• класс 0 – приложения реального времени,

чувствительные к джиттеру, характеризуемые

высоким уровнем интерактивности (VoIP, ви-

деоконференции);

• класс 1 – приложения реального времени,

чувствительные к джиттеру, интерактивные

(VoIP, видеоконференции);

• класс 2 – транзакции данных, характери-

зуемые высоким уровнем интерактивности

(например, сигнализация);

• класс 3 – транзакции данных, интерактив-

ные;

• класс 4 – приложения, допускающие низ-

кий уровень потерь (короткие транзакции, мас-

сивы данных, потоковое видео).

С учетом Рекомендации Y.1541 МСЭ приня-

ты следующие правила продукции, обуславли-

вающие нормы для характеристик сетей IP:

1) ЕСЛИ «Задержка доставки пакета IP»

< 100 мск И «Вариация задержки пакета IP»

< 50 мск И «Коэффициент потери пакетов IP»

< 1·10

–3

И «Коэффициент ошибок пакетов IP»

< 1·10

–4

ТО «Класс сети 0»;

2) ЕСЛИ 100 мск < «Задержка доставки па-

кета IP» < 400 мск И «Вариация задержки па-

кета IP» < 50 мск И «Коэффициент потери па-

кетов IP» < 1·10

–3

И «Коэффициент ошибок

пакетов IP» < 1·10

–4

ТО «Класс сети 1»;

3) ЕСЛИ «Задержка доставки пакета IP»

< 100 мск И «Коэффициент потери пакетов IP»

< 1·10

–3

И «Коэффициент ошибок пакетов IP»

< 1·10

–4

ТО «Класс сети 2»;

4) ЕСЛИ 100 мск < «Задержка доставки па-

кета IP» < 400 мск И «Коэффициент потери

пакетов IP» < 1·10

–3

И «Коэффициент ошибок

пакетов IP» < 1·10

–4

ТО «Класс сети 3»;

5) ЕСЛИ «Задержка доставки пакета IP»

< 1000 мск И «Коэффициент потери пакетов

IP» < 1·10

–3

И «Коэффициент ошибок пакетов

IP» < 1·10

–4

ТО «Класс сети 4».

Качество передачи речи оценивалось по сле-

дующим параметрам: слышимость собствен-

ной речи («эхо»), громкость речи («уровень»),

возможность пользователя связываться и раз-

говаривать с другим пользователем в реальном

времени («диалог»), чистота и тональность ре-

чи («разборчивость»).

Качество IP-сети: максимальный объем поль-

зовательских и служебных данных, которые

она способна передать («максимальная пропу-

скная способность»); промежуток времени, тре-

буемый для передачи пакета через сеть («за-

держка»); изменение задержки пакетов потока

в течение сеанса связи («джиттер»); доля паке-

тов, потерянных во время сеанса связи при пе-

редаче через сеть («потеря пакетов»).

Постоянный контроль над работой распре-

деленной сети необходим для поддержания ее

в работоспособном состоянии, его обычно де-

лят на два этапа – мониторинг и анализ. На

этапе мониторинга выполняется процедура сбо-

ра первичных данных о работе сети: статисти-

ки о количестве циркулирующих в сети кадров

и пакетов различных протоколов, состоянии

портов концентраторов, коммутаторов и мар-

шрутизаторов и т.п. Для этой цели использует-

ся стандартное программное и аппаратное обес-

печение (тестеры, сетевые анализаторы, про-

граммные средства мониторинга коммуника-

ционных устройств и т.п.). Этап анализа каче-

ства сетевого сервиса, т.е. обработку собран-

ной на этапе мониторинга информации, сопос-

76 УСиМ, 2009, № 2

тавление ее с данными, полученными ранее, и

выработку предположений о возможных при-

чинах замедленной или ненадежной работы

сети, целесообразно проводить в системе ис-

кусственного интеллекта, точнее – экспертной

системе.

Перечень лингвистических переменных, не-

обходимых для реализации метода экспертно-

го оценивания, приняли исходя из разработан-

ной модели оценки качества дистанционного

обучения [4]). В качестве примера приведем

описание некоторых лингвистических пере-

менных:

• «Уровень чувствительности к сетевой ха-

рактеристике “полоса пропускания”» = {«Очень

низкий», «Низкий», «Средний», «Высокий»};

• «Уровень чувствительности к сетевой ха-

рактеристике “задержка”» = {«Низкий», «Сред-

ний», «Высокий»};

• «Уровень чувствительности к сетевой ха-

рактеристике “потери”» = {«Низкий», «Сред-

ний», «Высокий»}.

Заключение. Для эффективной реализации

одной из приоритетных целей системы образо-

вания – обеспечения высокого качества обра-

зования целесообразно ввести в архитектуру

системы дистанционного обучения программ-

ный комплекс («Супервайзер»), обеспечиваю-

щий контроль и оперативное управление каче-

ством телекоммуникационных услуг.

Следует подчеркнуть, что основное досто-

инство интеллектуальной системы – гибкость

и легкость перестройки под различные крите-

рии и системы оценки качества.

1. European Association for Quality Assurance in Higher

Education (ENQA): Standards and Guidelines for Qua-

lity Assurance in the European Higher Education Area.

2005.

2. Болонський процес у фактах і документах (Сорбон-

на–Болонья–Саламанка–Прага–Берлін) / Упоряд.:

Степко М.Ф., Болюбаш Я.Я., Шинкарук В.Д., Гру-

біянко В.В., Бабин І.І. – Тернопіль: Вид-во ТДПУ

ім. В. Гнатюка, 2003. – 52 с.

3. Маклаков Г.Ю. Принципы разработки лабораторных

практикумов удаленного доступа

на базе имитаци-

онных моделей и реального оборудования // Мате-

риалы III междунар.конф. «Стратегия качества в

промышленности и образовании», 1–8 июня 2007 го-

да, Варна, Болгария. – Техн. ун-т. Варна, 2007. –

Т. 2. – С. 563–566.

4. Маклаков Г.Ю., Кожаев Е.А., Маклакова Г.Г. Мо-

дель оценки качества дистанционного обучения. –

Там же. – С. 560–563.

5. Маклакова Г.Г

. Метод анализа результатов эксперт-

ного оценивания качества дистанционного обуче-

ния, основанный на нечеткой логике. – Там же. –

С. 557–560.

6. Маклакова Г.Г. Комплексная оценка качества сис-

тем дистанционного образования. / Информацион-

ные технологии и информационная безопасность в

науке, технике и образовании «Инфотех–2007»:

Материалы междунар. науч.-практ. конф., г. Севас-

тополь, 10–16 сен. 2007 г. – Севастополь

: Изд-во

СевНТУ, 2007. – Ч. 2. – С. 125–126.

7. МСЭ-Т Recommendation Y.1540. IP Packet Transfer

and Availability Performance Parameters, Dec. 2002.

8. МСЭ-Т Recommendation Y.1541. Network Perform-

ance Objectives for IP-Based Services, May 2002.

9. Маклаков Г.Ю., Маклакова Г.Г. Принципы исполь-

зования технологии IP-телефонии класс SKYPE для

оптимизации процесса дистанционного обучения

// Сб. тр. второй междунар. конф. «Новые информа-

ционные технологии в образовании для всех: со-

стояние и перспективы развития. МНУЦИТиС НАН

и МОН Украины. Киев, 21–23 ноября 2007 года. –

С. 429–433.

10. Маклакова Г.Г. Основные принципы создания рас-

пределенной системы дистанционного образова-

ния на базе виртуальной среды // УСиМ. – 2008. –

№ 1.– С. 76–83.

11. Программные средства вычислительной техники:

Толковый терминологический словарь-справочник. –

М.: Изд-во стандартов, 1990. – 368 с.

12. Яновский Г.Г. Качество обслуживания в сетях IP

// Вестник связи. – 2008. – №

1. – С. 65–74.

УСиМ, 2009, № 2 77

Электронные образовательные среды

УДК 004.42

С.В. Зикратый, Л.А. Савюк

Адаптивная система дистанционного диагностирования уровня знаний студентов

Описана система А-tester дистанционного диагностирования уровня знаний студентов, реализованная на основе усовершен-

ствованного алгоритма адаптивного тестирования.

An A-tester system of the distance diagnosis of a students’ knowledge level implemented on the basis of the advanced algorithm of the

adaptive testing is described.

Описано систему А-tester дистанційного діагностування рівня знань студентів, реалізовану на основі вдосконаленого алгори-

тму адаптивного тестування.

Введение. С развитием системы дистанцион-

ного образования в Украине приобретает осо-

бую актуальность проблема объективного ди-

агностирования уровня знаний студентов, осу-

ществляемого с помощью специализированно-

го программного обеспечения.

Следует отметить, что, к сожалению, боль-

шинство систем дистанционного диагностиро-

вания уровня знаний студентов (СДДУЗ), ос-

нованных на упрощенных алгоритмах тести-

рования, используют ограниченное количество

типов заданий и вопросов, при разработке ко-

торых не учитываются достижения современ-

ной теории педагогических измерений (Item

Response Theory – IRT). Такое положение объ-

ясняется многими причинами: стремлением

скорейшего внедрения методов дистанционно-

го обучения (ДО) в систему высшего образо-

вания, сложностями разработки и программ-

ной реализации СДДУЗ, основанных на интел-

лектуальных алгоритмах тестирования, недос-

таточными знаниями преподавателей и разра-

ботчиков в данной предметной области, а ино-

гда легкомысленным отношением к проблеме.

Так, в [1] указывается на то, что теория IRT

широко известна на Западе, однако, к сожале-

нию, мало известна специалистам в странах

СНГ, которые пока еще в большинстве своем

недостаточно овладели даже основами класси-

ческой теории тестов, сформировавшейся на

Западе еще в 30–40 годы прошлого века.

Не стоит лишний раз указывать на то, что

этап своевременного оперативного контроля

уровня знаний, умений и навыков студентов по-

зволяет выбрать индивидуальную траекторию

прохождения ДО, оптимизировать его темп,

сделать гуманным процесс усвоения знаний и,

тем самым, достичь максимальных результа-

тов обучения.

Методология проектирования адаптив-

ных СДДУЗ

Как отмечено в работе [2], «В последние го-

ды в практике образования складывается си-

туация, под влиянием которой традиционное

тестирование, осуществляемое с помощью стан-

дартизированных тестов фиксированной дли-

ны, перерастает в современные эффективные

формы адаптивного тестирования, базирующие-

ся на отличных от традиционных теоретико-

методологических основах и иных технологи-

ях конструирования и предъявления тестов».

СДДУЗ адаптивного уровня должны обес-

печивать максимальное качество диагностиро-

вания уровня знаний, умений и навыков на ос-

нове определенных критериев надежности и

валидности. При этом такие системы должны

оптимизировать время диагностирования, обес-

печивать поточное усовершенствование струк-

туры банка тестовых заданий (БТЗ), ее инфор-

мационную безопасность и защиту. С педаго-

гической точки зрения адаптивные СДДУЗ не

должны быть жесткими менторами, они при-

званы создавать студентам дружественную

среду, которая не только контролирует уро-

вень знаний, но и пытается, в определенных

ситуациях, дать повторный шанс для предъяв-

78 УСиМ, 2009, № 2

ления правильного ответа, формирует не пря-

мые подсказки, наводит примеры и иллюстра-

ции правильного решения проблемы. В опти-

мальном случае, студент сам принимает реше-

ние о повторном решении задания с соответ-

ствующим весовым коэффициентом повыше-

ния и понижения рейтингового балла.

«Основная идея исследователей в сфере

адаптивного тестирования заключается в том,

что тестовые задания необходимо адаптиро-

вать (подогнать) по трудности к уровню под-

готовленности испытуемых в тестируемой

группе» [1].

Использование адаптивных СДДУЗ позво-

ляет:

• подстроиться под индивидуальные воз-

можности студента путем исключения из теста

слишком легких и слишком сложных для него

заданий и вопросов;

• повысить точность оценки уровня знаний

сильных и слабых студентов благодаря исполь-

зованию БТЗ уровня сложности;

• сократить длительность процесса диагно-

стирования и количество предъявленных во-

просов, необходимых для достижения доста-

точной точности оценки уровня знаний сту-

дента;

• снизить степень утомляемости студента;

• обеспечить информационную безопас-

ность БТЗ путем предъявления каждому сту-

денту индивидуального набора тестовых зада-

ний, соответствующих его уровню знаний;

• упростить процедуру внесения изменений

в БТЗ.

В работе [3] приводятся наиболее адекват-

ные определения процесса адаптивного тести-

рования, алгоритмы создания БТЗ для адап-

тивных СДДУЗ, рассмотрены существующие

методики и алгоритмы адаптивного диагно-

стирования уровня знаний.

Отметим, что в основу адаптивных СДДУЗ

должна быть положена Европейская кредитно-

трансферная система (European Community Cre-

dit Transfer System) (ЕCTS). Такой подход уп-

рощает дальнейшее интегрирование систем по-

добного класса в практику вузов Украины.

Также в [3] представлен модифицирован-

ный алгоритм адаптивного диагностирования

уровня знаний, разработанный сотрудниками

филиала кафедры ЮНЕСКО «Новые информа-

ционные технологии в образовании для всех»

при Ивано-Франковском приватном учебном

заведении «Галицкая академия». Данный алго-

ритм предусматривает разбиение тестовых во-

просов и заданий на уровни, соответствующие

критериям оценивания усвоения знаний, уме-

ний и навыков студентов по шкале ECTS.

На основе разработанного алгоритма прове-

дена программная реализация адаптивной

СДДУЗ А-tester, апробируемая и внедряемая

на кафедре документоведения и информаци-

онной деятельности. Для статистической обра-

ботки тестовых результатов и формирования

БТЗ адаптивной СДДУЗ используются основы

теории латентно-структурного анализа, двухпа-

раметрическая статистическая модель Г. Раша,

программное обеспечение (ПО) – СДДУЗ сту-

дентов D-tester 1.2 [4] и среды обработки ре-

зультатов тестирования MiniSteps, которая от-

носится к ПО с открытым программным кодом

(Free Open Source).

Программная реализация СДДУЗ А-tester

Одной из основных проблем, которую необ-

ходимо разрешить при разработке ПО СДДУЗ

студентов является выбор средств ее проекти-

рования, анализ их возможностей и ценовых

затрат. Наиболее полно для решения указан-

ной проблемы подходят ПО, используемые в

компьютерных сетях на базе архитектуры кли-

ент/сервер. Использование технологии клиент/

сервер обеспечивает дистанционный и центра-

лизованный контроль над работой всех поль-

зователей (студентов, преподавателей). Извест-

но, что коммерческое ПО, поддерживающие

технологию клиент/сервер, не является дос-

тупным в ценовом отношении. ПО, свободно

распространяемое, ничем не уступает функ-

ционально, а в некоторых случаях превосходит

коммерческие аналоги.

СДДУЗ для проведения адаптивного тести-

рования на базе Internet-технологий реализо-

вана на кафедре компьютерных технологий в

системах управления и автоматики ИФНТУНГ.

УСиМ, 2009, № 2 79

Разработанное ПО проходит этап апробации и

усовершенствования в рамках научных иссле-

дований на базе филиала ЮНЕСКО «Новые

информационные технологии в образовании

для всех» при Ивано-Франковском приватном

учебном заведении «Галицкая академия» Для

обеспечения быстрой и качественной работы

системы были выбраны следующие программ-

ные средства:

• Web-сервер – Apache Web Server + PHP 5.2

Module;

• SQL-сервер (сервер базы данные) – MYSQL

Server.

Все выбранные средства ус

ловно бесплатны

и распространяются согласно условиям лицен-

зии GNU (General Public License (GNU/GPL).

Следует также отметить, что выбранный Web-

сервер используется в более чем 60% из всех

известных Internet-серверов, SQL-сервер MYSQL

считается одним из самых скоростных в мире

[5]. Специализированный язык для генерации

динамических Web-доку

ментoв (PHP Hypertext

Preprocessor) – один из самых мощных и по-

пулярных в мире [6]. Данное ПО является

кросс-платформенным и может работать под

управлением любой операционной системы

(ОС), в которую интегрируется интерпретатор

языка РНР.

СДДУЗ A-tester состоит из двух подсистем,

позволяющих разделить задачи, возложенные

на администратора (преподавателя), и работу

пользователя. Для работы пользователей с дан-

ной программой необходимо, чтобы на ЕОМ

клиента была установлена программа-навига-

тор по сети Internet. Обычно соответствующая

программа входит в состав дистрибутива лю-

бой ОС, а от него распространяется бесплатно.

Рассмотрим основные возможности СДДУЗ

A-tester. Подсистема проверки и оценивания

уровня знаний студентов предназначена для

проведения адаптивного тестирования. Данная

подсистема выполняет следующие функции:

случайное формирование блока БТЗ, которые

будут заданы пользователю; анализ и оценива-

ние ответов студентов. На рис. 1 показано окно

выдачи тестового задания, сформированного

ядром подсистемы проверки и оценивания

уровня знаний.

Рис. 1. Страница выдачи тестового задания

Алгоритм работы пользователя в системе

тестирования приведен на рис. 2.

Рис. 2. Схема алгоритма функционирования подсистемы тес-

тирования

Главной процедурой алгоритма функциони-

рования подсистемы тестирования является

реализация алгоритма адаптивного диагности-

рования уровня знаний (рис. 3).

На блок-схеме адаптивного оценивания уров-

ня знаний приняты следующие обозначения:

1 – Блок констант: n – общее количество

вопросов в тесте; k – количество уровней, на

которые разделяются задания; n

mini

– мини-

мальное количество тестовых заданий на і-м

80 УСиМ, 2009, № 2

уровне для вычисления качества ответов; a

–

весовые коэффициенты, определяющие слож-

ность уровня, которые могут быть учтены при

вычислении качества ответов; Рн, Рв – предель-

ные значения качества знаний, определяющих

условия перехода на низший или высший уро-

вень в процессе процедуры тестирования.

Рис. 3. Схема алгоритма адаптивного диагностирования уров-

ня знаний

2 – Блок переменных: j – номер текущего за-

дания в тесте; и – номер текущего уровня зна-

ний; n

– текущее количество вопросов на і-м

уровни; m

– количество правильных ответов

на вопрос і-го уровня.

Константы могут быть избраны пользовате-

лем (преподавателем или другим лицом, ответ-

ственным за проведение контролирующего ме-

роприятия) в зависимости от предметной об-

ласти, сложности ее изучения, связи с другими

дисциплинами и др. Переменные используют-

ся для программной реализации приведенного

алгоритма адаптивного тестирования. Все при-

веденные параметры адаптивного теста вно-

сятся в базу данных администратором.

Подсистема администрирования предназна-

чена для обеспечения возможностей наполне-

ния БТЗ соответствующей информацией и ана-

лиза результатов проведения тестового кон-

троля знаний.

В обязанности администратора системы вхо-

дят следующие функции:

• внесение необходимой информации в базу

данных (БД) системы (группы пользователей и

адаптивные вопросы и задания);

• редактирование информации;

• анализ результатов проведения сеансов

тестирования;

• удаление информации из БД.

На рис. 4 приведена схема Web-узла под-

системы администрирования СДДУЗ A-tester.

Меню администратора

Пользователи Работа с текстом Результаты

Добавить Просмотр

Редакти-

ровать

Добавить

Редакти-

ровать

Текущие

результаты

Редактировать

пользователя

Удалить

Редактировать

текст

Добавить

вопрос

Удалить

Рис. 4. Схема Web-узла подсистемы администрирования

Для доступа к подсистеме администриро-

вания пользователь (администратор) должен

пройти процедуру аутентификации. Для этого

необходимо, чтобы в БД была зарегистрирова-

на информация о пользователе: имя, пароль.

Администратор имеет полный доступ ко всем

модулям системы.

Для проведения анализа результатов прохож-

дения тестового контроля необходимо восполь-

зоваться модулем «Результаты». На рис.

5 пока-

зана диаграмма результатов прохождения теста.

Одной из серьезных проблем при реализа-

ции адаптивных СДДУЗ является защита инфор-

мации от несанкционированного доступа поль-

зователей. Уже отмечалось, что доступ к сис-

Журнал - Управляющие системы и машины 2009 №2 Март - Апрель

Подождите немного. Документ загружается.