Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Шаров Дмитрий Александрович. Автоматизация контроля знаний с применением синонимических рядов в автоматизированных системах управления образовательного назначения : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 : Москва, 2004 179 c. РГБ ОД, 61:05-5/354

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 3

Глава 1 Исследование и анализ методов представления и контроля знаний в
автоматизированных системах управления образовательного назначения 13

  1. Применение автоматизированных обучающих систем в образовании 14

  2. Роль и место экспертных систем в образовании 27

  3. Применение алгоритмов функционирования искусственных нейронных сетей в автоматизированных системах образовательного назначения 34

  4. Способы хранения, методы использования и извлечения знаний; 47

1.5 Выводы 53

Глава 2 Теоретическое обоснование моделей представления и контроля знаний и
реализация автоматизированной системы контроля знаний. 54

2.1 Разработка модели контроля знаний с использованием синонимических

рядов 55

2-2 Базы данных и базы знаний в автоматизированных системах контроля,
знаний 65

  1. Общетеоретическая модель представления и контроля знаний- 69

  2. Модель обработки текстового ответа с применением синонимических рядов 85

  3. Разработка аналитической модели,расчета показателя синонимической близости эталонного определения и ответа 95

  4. Разработка автоматизированной системы контроля знаний на основе разработанных моделей1 98

  5. Выводы 101

Глава 3 Практическая реализация автоматизированной системы контроля знаний
на основе предложенных моделей; 102

ЗЛ Практические испытания разработанной автоматизированной системы
контроля знаний 103

  1. Анализ трудоемкости наполнения базы знаний и показателя эффективности разработанной автоматизированной системы 108

  2. Результаты исследований и опытной эксплуатации 111

ЗЛ Оценка качества аналитического аппарата разработанной системы 124

3-5 Выводы 139

Заключение 140

Использованные источники 145

Приложение А. Словарь экспериментальной системы контроля знаний 153

Приложение Б-.Определения терминов, использованных в разработанной системе 155

Приложение В,! Конструкторская документация (выдержки) 159

Приложение Г. Диплом фирмы Microsoft , 178

Введение к работе:

На рубеже ХХ-ХХІ веков на уровне Правительства России были приняты такие важные документы, как «Национальная доктрина образования», Федеральный закон «Об. утверждении > Федеральной программы развития. образования», целевая Федеральная программа «Развитие единой образовательной; среды на 2001-2005 годы». Эти документы являются основой государственной системы политики России в области образования. Одной из приоритетных задач, реализуемых каждой из перечисленных Федеральных программ, является гармоничное развитие жизнеспособной личности, ее творческих способностей и самоидентификации на основе мотивации необходимости непрерывного образования,

В государственном документе "Основные положения концепции очередного этапа реформирования системы образования", в частности, сформулированы: ближайшие задачи:

"В области информатизации образования:

обеспечить развитие телекоммуникационных сетей! образования и науки;.

осуществить поддержку перспективных информационных технологий, создания и актуализации банков и баз данных".

Кроме того, появилась законодательная база для развитиядистанционного обучения.

Автором ранее был опубликован ряд работ [69, 73], в которых одной из сред функционирования^ информационных систем,, в частности, обучающих программ. (в том числе и Web-ориентированных), были названы кампусные сети, традиционно создававшиеся при, высших образовательных учреждениях-. В последнее время большее значение приобретают корпоративные сети, причем,, принцип организации доступа к циркулирующей в них информации соизмерим с принципами кампусных сетей, но корпоративные сети имеют большую степень, защиты от проникновения из глобальных информационных сетей.

Корпоративные информационные системы создаются в сети Интернет и
других сетях с важным отличием: они формируют единую информационную
среду для поддержки всех деловых процессов корпорации: (отрасли, объединения:
предприятий и учреждений, совокупности подразделений и филиалов учреждения
л и.тл;), В системе образования корпоративное построение можеттакже относиться

какко всей системе образования страны или региона, так и к отдельным звеньям образовательных учреждений и структур (ВУЗам; академгородкам)^ Но*при,этом: прослеживается неизбежная тенденция укрупнения и интеграциикорпоративных систем-4 образования* в метасистемы; единую государственную систему образования и; в* единое мировое: информационное пространство;. Отчасти; это объясняется; открытостью и гуманитарным- характером самого* процесса образования. Но еще: в большей* степени' это- диктуется? перерастанием, информатизации образования; в информационное мировое сообщество- Наиболее заметно эти. процессы^ проявляются, и* реализуются^ в мировой^ глобальной сети Интернет, при поддержке которой: формируется; единая, информационная среда, всего жизнеобеспечения общества и его образовательных технологий. Таким-образом, в системе образования, происходит интегрирование корпоративных и: всеобщих информационных систем.

С позиций образовательных технологий уместно структурировать, все многообразие информационных ресурсов следующим образом:.

* каталоги многих мировых библиотек;

- базыданных, содержащие результаты реальных исследований;

* подготовленные: специальным^ образом^ электронные модульные
учебники, пособия, справочники;

* электронные: библиотеки и архивы1 и иное сопровождение учебногог

процесса в различных областях знаний;;

доступ-к учебному программному обеспечению и документации из
огромных файловых архивов (в ряде случаев бесплатно) и другие..

В наиболее выраженном виде все перечисленные дидактические возможности и- достоинства компьютерных телекоммуникаций, реализуются^

5 посредством информационных систем в образовании (дидактических систем, обучающих систем,- информационных и обучающих систем), объединяющих совокупности, программно-аппаратных компьютерно-сетевых, информационных, методических и организационных средств в целях реализации функции обучения - автоматизированных обучающих систем.

Сегодня имеется большое: число ставших уже: привычными автоматизированных средств обучения, работающих с базами данных, обслуживающих гипертекстовую, аудио, видео, мультимедийную, информацию, которые могли бы стать технологической основой создаваемых информационных систем;

Как видно из: приведенных обзоров высоких технологий > и прессы, общая: тенденция развития обучающих систем заключается в построении своеобразного глобального «банка знаний» - электронных библиотек, хранилищ, данных - для целей- общего среднего, специального и высшего образования в- России; Естественно, параллельно идут работы и по усовершенствованию механизмов = доступа и извлечения знаний;

Подавляющие большинство алгоритмов обработки текстовой информации, основано на так называемой "векторной модели, текста", предложенной Дяс, Солтоном (Salton G;)^ в 1975 году. Работа Солтона; представляет собой теоретическую основу современных: информационно-поисковых систем^ в их классической реализации. В таких системах должна: поддерживаться некоторая совокупность-словарей терминов (ключевых слов),, а сам текст представляться-в виде двоичных векторов. Способность классифицировать' бинарные вектора, которую предоставляют нейронные сети, хорошо сочетается с классической моделью Солтона.

Особое место в автоматизированных системах обучения занимают системы, контроля* знаний, тестирующие системы, в первую очередь реализующие основополагающий принцип автоматизации — обратную связь, т.е, воздействие реактивной составляющей выхода системы, обучения (в данном случае качества

знаний обучаемых) на ее же вход (базу знаний) с целью выработки наилучшего воздействия (методологической составляющей) на процесс обучения.

Разработке одного из вариантов тестирующей системы как части автоматизированной обучающей системы и посвящена настоящая работа.

Накопленные к настоящему времени колоссальные объемы информации и современный уровень проникновения автоматизированных систем в сферу управления и образования определяют актуальность и значимость исследований в области автоматизации процессов контроля знаний в образовании- Под термином "знания" будем понимать совокупность терминов и определений (формулировок) предметной области, сформированную в сознании человека.

Ставшие классическими модели. представления и контроля знаний: одиночного выбора, множественного выбора, упорядочивание и; др, ориентированы на автоматизированную обработку данных в ЭВМ, но слабо учитывают возможность угадывания; правильного ответа. Модели заданий, открытого типа позволяют значительно снизить вероятность угадывания ответа в процессе контроля знаний. Однако в настоящее время это направление исследований- проработано достаточно слабо, о чем свидетельствуют существенные ограничения, накладываемые моделями контроля знанийна форму заданий открытого типа- Поэтому следует, признать актуальной проблему автоматизации контроля знаний посредством заданий открытого типа.

В настоящее время задания открытого типа являются составной частью большинства автоматизированных систем контроля знаний (АСКЗ). Однако ;во? всех этих системах оценка правильности текстового ответа основашг на методе абсолютного совпадения ответа с одним из эталонных вариантов текста- При этом в ряде систем (таких как. TeachLab^ PROUST) ответ может засчитываться как правильный либо частично правильный, в других (например^ CALAT, LISP-Tutor, ЦКТ, AGT) ответ считается правильным, при совпадении-хотя бы, с одним из эталонов, хранящихся в базе данных системы. Предложение считается в этих системах единым целым, неделимым и неизменяемым эталоном ответа.

Существующие модели контроля знаний ограничивают возможности
автоматизированных систем контроля знаний, так как не позволяют
автоматизировать процесс контроля знаний терминологии предметной области
путем анализа ответов на задания, требующие ввести с клавиатуры определение
» (формулировку) того или иного термина- Например, в существующих АСКЗ легко

* реализовать анализ ответа на задание открытого типа следующего вида: "Введите

термин, которому соответствует определение «Данные, предназначенные для управления конкретными компонентами системы обработки информации в целях реализации определенного алгоритма»" (стандартизованное определение термина «Программа», предметная область «Информатика»), В то же время в широко известных АСКЗ не реализован автоматизированный анализ текстового ответа на обратное задание открытого типа: "Введите определение термина «Программа»".

В связи с этим снижается эффективность автоматизированного контроля; знаний с применением информационных систем

Таким образом, необходимо автоматизировать процесс контроля знаний терминологии предметной области путем разработки моделей анализа ответов на задания открытого типа, требующие ввести с клавиатуры определение (формулировку) того или иного термина.

Разработанные и широко применяемые в настоящее время і модели анализа ответов на: задания открытого типа обладают как достоинствами, так и недостатками.

К достоинствам относятся:

отсутствие у учащихся возможности угадать правильный ответ;.

задания открытого типа удобно использовать при проверке *4 номенклатуры понятий и учебной эрудиции учащихся;

Все существующие системы контроля знаний обладают общими недостатками:

ответ анализируется либо по совпадению; ключевых слов, либо по полному совпадению ответа с эталоном;

не исключена возможность неоднозначно сформулированных заданий;

« отсутствует возможность анализа ответов на задания открытого типа, требующие ввести с клавиатуры определение (формулировку) того или иного термина предметной области.

Характерной чертой естественных языков является синонимия1 понятий (терминов). Поэтому для реализации АСКЗ, имеющей возможность анализа-ответов на задания открытого типа, важное значение имеет учет синонимии понятий, а следовательно, актуальны вопросы учета синонимии терминов при анализе ответов на задания открытого типа.

В связи с эти актуальным на сегодняшний день является диссертационное исследование, направленное на разработку моделей анализа ответов на задания открытого типа^ требующие ввести с клавиатуры определение (формулировку) того или иного термина предметной области,

В настоящее время все большее значение приобретают модели количественной; оценки естественно-языковой информации: по- различным критериям. Большое значение для автоматизированных систем управления, образовательного назначения (АСУОН) имеют модели оценки ответов, представленных в виде: свободного текста произвольной длины. В диссертационной работе предлагается использовать модель вычисления показателя синонимической близости двух текстовых выражений, основанную на учете коэффициентов синонимии терминов предметной области,_

Основное- противоречие состоит в необходимости^ автоматизировать ^ процесс контроля знаний терминологии предметной области путем анализа, ответов на задания, требующие ввести определение того или. иного термина, с одной стороны, и отсутствии разработанных моделей такого анализа, с другой стороны.

Цель диссертации. - разработка моделей анализа ответов на: задания открытого типа, требующие ввести определение того или1 иного термина, позволяющих повысить эффективность. контроля знаний терминологии предметной области.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать общетеоретическую модель представления: и контроля знаний.

2,Разработать модель обработки текстового ответа при?контроле знаний на основе словаря синонимов.

3.Разработать аналитическую модель расчета показателя синонимической близости двух текстовых выражений на естественном языке.

4. Разработать АСКЗ для автоматизации процесса контроля знаний терминологии на основе предложенных моделей.

Объектом исследования являются автоматизированные системы управления образовательного-назначения, предназначенные для контроля знаний в рамках учебного курса по информатике.

Предметом исследования являются модели контроля знаний,с применением синонимических рядов в АСУОН,

В. процессе: исследования ^ использовались модели; и методы1 теории множеств,,комбинаторики, математической статистики, семантического анализа текста и построения синонимических, рядов, методы объектно-ориентированного программирования и; разработки автоматизированных систем (системного анализа). Проведенные диссертационные исследования основаны на научных1 трудах таких известных ученых в областях автоматизации обработки информации, информатизации образования и контроля знаний как А.И, Галушкин, Р, Левин, П. Брусиловский, B.JL Дунин-Барковский, С.А. Шуйский, И, Сегалович, B.C. Аванесов, И.В. Роберт, О.А. Козлов.

Научная новизна:

К Разработана общетеоретическая модель представления и контроля знаний на основе синонимических рядов терминов предметной области, которая в отличие от. существующих моделей позволяет установить соответствие между тестовыми ответами и эталонным определением одного термина предметной области, представленными в виде текста произвольной длины с использованием слов-синонимов.

2, Разработана модель обработки ответа обучаемого на задание открытого типа с применением синонимических рядов, которая позволяет связать эталонные определения и ответы в пространстве терминов предметной области через поверхность синонимов и дает возможность анализировать ответ тестируемого, данный в виде свободного текста произвольной длины.

3 - Разработана аналитическая > модель вычисления показателя синонимической близости эталонного определения и ответа, отличающаяся использованием коэффициентов синонимии терминов, что дает возможность поэлементного анализа ответов на задания открытого типа,

4, Разработана автоматизированная система контроля* знаний, отличающаяся, совместным использованием технологий: экспертных систем и информационного поиска, что^ дает возможность автоматизировать процесс контроля знаний^ терминологии предметной области, реализовав анализ ответов на задания открытого типа, требующие ввести определение того или иного термина*

Основные положения, выносимые на защиту:

  1. Общетеоретическая модель представления и контроля знаний терминологии предметной области.

  2. Модели обработки текстового ответа с применением синонимических рядов,

  3. Автоматизированная система контроля знаний, в которой* реализована возможность анализа ответов на; задания открытого типа; требующие ввести определение термина на естественном языке, позволяющая обеспечить вычисление показателя синонимической близости эталонного определения' и-ответа на естественном языке.

Теоретическая ценность: предложена общетеоретическая: модель контроля знаний- Она позволила установить соответствие1 между -терминами эталонного определения и ответа при помощи синонимических рядов.

Разработана модель обработки ответа обучаемого на задание открытого типа, которая позволила обосновать использование числовых показателей

синонимии терминов для вычисления показателя синонимической близости эталонного определения и тестового ответа при реализации прикладного программного обеспечения автоматизированной системы контроля знаний.

Разработана аналитическая модель вычисления показателя синонимической, близости эталонного определения и тестового ответа: Она. позволила провести расчет показателя взаимного синонимического соответствия двух текстовых выражений.

Практическая ценность работы; разработанный на основе предлагаемых моделей программный, продукт позволил автоматизировать процесс контроля знаний терминологии предметной' области путем анализа ответов на задания открытого типа, требующие ввести определение того или иного' термина: Применение синонимических рядов, по результатам опроса преподавателей-экспертов, позволило повысить эффективность тестирования с применением, автоматизированных систем контроля знаний на -10-15%.

Научные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

на.отчетном семинаре Института^ информатизации образованиям РАО о результатах комплексной программы «Информатизация образования» (г. Москва;. 2000 г,};

на * VII Международной научно-практической: конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2000г.);

на Международном конкурсе-конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Санкт-Петербург, 2004г.);

на Международной конференции «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии» ДИАЛОГ-2004 (Москва, 2004 г.);

Разработанный* пакет прикладных программ был представлен на Международном конкурсе-конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», проходившем в 2004 г, в Санкт-Петербурге, где был особо отмечен фирмой Microsoft в секции «Приложения и; инструменты» и

12 удостоен третьего места, что подтверждено дипломом фирмы Microsoft (Приложение Г),

Результаты диссертационного исследования использованы при решении практической задачи- проведении тестирования студентов Пензенского государственного педагогического университета им. В.1\ Белинского на знание терминологии предметной области «Информатика», что подтверждено актом внедрения. Результаты исследования также использованы при разработке системы "Автоматизированная система контроля знаний" для обеспечения контроля качества учебного процесса в Научно-учебном центре Калужского филиала ОАО "Центртелеком", что подтверждено актом внедрения. Создан и внедрен пакет прикладных программ для проведения тестирования, обработки данных тестирования и организации семантических баз знаний — синонимических рядов и числовых показателей синонимии для части терминов конкретной предметной области.

Подобные работы
Лубенцов Валерий Федорович
Автоматизация периодических процессов ферментации производства антибиотиков медицинского назначения
Кривин Валерий Вольфович
Автоматизация контроля и аттестации сварочного производства на основе методов идентификации ограниченно детерминированных процессов
Ломанов Алексей Николаевич
Автоматизация контроля скоростей распыления и осаждения тонких пленок методом электронно-эмиссионной спектроскопии при магнетронном нанесении
Куленко Евгений Сергеевич
Автоматизация контроля герметичности изделий при периодических возмущениях давления пробной среды
Подгорный Сергей Александрович
Автоматизация контроля и управления холодным кондиционированием зерна перед помолом
Селивановских Вера Витальевна
Автоматизация контроля гранулометрического состава агломерата на основе оптико-электронного метода
Лазичев Андрей Александрович
Комплексное моделирование и автоматизация контроля теплового состояния доменной печи
Абубакиров Денис Равильевич
Автоматизация контроля герметичности изделий с использованием вибрации
Косарев Тимофей Владимирович
Автоматизация контроля и удаления катодных отложений в технологическом процессе прецизионной электрохимической обработки
Барабанов Виктор Геннадьевич
Автоматизация контроля герметичности газовой арматуры на основе манометрического метода испытаний

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net