ПОЛОЖЕНИЕ о составе и структуре УМК дисциплин;doc

Смирнова Е.Е.
К.п.н., доцент, НОО ВПО НП «ТИЭИ»
Имитационное моделирование системы дистанционного обучения. Постановка задачи.
Процессы глобализации всех сфер общественной жизни, становление в
развитых государствах информационной (постиндустриальной) стадии развития делают реализацию задачи непрерывного образования населения жизненной необходимостью. В ее решении особую роль сегодня приобретают
модели и технологии дистанционного образования.
Анализ современного состояния теории и практики дистанционного
обучения на различных уровнях системы непрерывного образования позволил выявить ряд нерешённых вопросов, связанных изучением механизмов
информационного взаимодействия субъектов в среде дистанционного обучения. В этой связи постановка задачи построения математических моделей и
анализа на их основе характеристик процесса информационного взаимодействия в системе дистанционного обучения (СДО) представляются весьма актуальной и своевременной [3].
Рассмотрим с общих позиций постановку задачи исследования. Пусть
известны платформа, структура и общесистемные характеристики СДО.
В общем случае эффективность функционирования СДО определяется
тремя группами характеристик [3, 4]:
1) суммарные затраты на организацию и комплексное обеспечение дистанционного обучения С .
2) среднее время на подготовку одного обучающегося Т ср .
3) качество подготовки обучающегося, которое определяется через рейтинг Rср к моменту сдачи экзамена и уровень остаточных знаний после сдачи обучающимся контрольного мероприятия (экзамена).
Предположим, что укрупнённая математическая модель СДО представляет собой сеть (граф) следующего вида:
G  ( D, S , P, Q, X ), X  (C, R, T ) ,
где
D - совокупность определяющих параметров методической системы
обучения (МСО);
S - общие характеристики контингента обучающихся;
Р - общие характеристики преподавателя (преподавателей);
Q - характеристики сети ДО, которые характеризующие топологию и
особенности процесса информационного взаимодействия;
X - векторный показатель (эффективности) СДО.
В рамках общей проблемы выделим три группы задач исследования:
1. Задача оценки устойчивости работы СДО и расчета достигаемых значений характеристик С , R , T (СДО должна выполнять свои задачи в диапазоне заданных характеристик).
Здесь проводится тестирование модели ДО, уточняются её параметры,
оценивается соответствие СДО задачам обучения в вузе в интересах её аттестации и сертификации.
Уточним структуру множеств:
D  (d1 , d 2 ) . Здесь
- управляемые параметры МСО;
- фиксирован-
ные параметры МСО;
Q  (q1 , q2 ) . Здесь
- управляемые параметры сети ДО;
- фиксиро-
ванные параметры сети ДО.
Управляемые параметры МСО:
– методы и средства обучения, прие-
мы организации учебной работы с использованием электронных образовательных ресурсов;
– параметры модели междисциплинарных знаний.
2. Задача оптимизации качества обучения:
R*  max
( d1 ,q11) B0
где С  Сmax ;
метров
и .
;
R D, S , P, Q, X ,
– допустимая область изменения пара-
На основе реализации имитационной сетевой модели СДО требуется
определить максимальный рейтинг обучающегося при заданном времени и
при ограничениях на привлекаемые ресурсы, а также соответствующие экстремуму оптимальные значения изменяемых параметров d1 и q1 МСО.
Данную задачу целесообразно формулировать при проектировании
МСО, возникающей при открытии новых направлений подготовки студентов
(слушателей) или при корректировке основной образовательной программы
профессиональной подготовки.
3. Задача минимизации суммарных затрат на обучение:
C *  max 0 C  D, S , P, Q, X  ,
( d1 ,q11) B
где Rcp  Rmin ; Tmin  T  Tmax ; Rmin – пороговый уровень среднего рейтинга.
На основе реализации имитационной (сетевой) модели требуется определить минимальные суммарные затраты на научно-методическое и организационное обеспечение ДО, необходимые для получения заданного качества
обучения при фиксированном времени и при ограниченных суммарных ре*
*
сурсах, а также соответствующие экстремуму значения d1 и q1 изменяемых
параметров.
4. Задача минимизации среднего времени обучения:
T *  min
( d1 ,q11) B0
T  D, S , P, Q, X 
где Rcp  Rmin ; C  Cmax .
На основе реализации имитационной (сетевой) модели требуется определить минимальное время, необходимое для получения заданного качества
обучения при ограничениях на привлекаемые ресурсы R , а также соответ*
*
ствующие экстремуму значения d1 и q1 изменяемых параметров. Данная
задача имеет место на этапе формирования основной образовательной про-
граммы и составлении учебного плана по направлениям подготовки (распределение ресурсов учебного времени между дисциплинами).
В качестве наиболее перспективных математических схем, привлекаемых для построения имитационных моделей СДО, можно указать [2-4]:

метод статистических испытаний:

прикладные методы систем (сетей) массового обслуживания;

математический аппарат искусственных нейронных сетей;

инструментарий семантических сетей (байесовские сети, диаграммы
влияния, временные сети Петри);
методы сетевого планирования и управления (сетевые графики).
В нашей работе рассматривалось решение первой задачи исследования с
использованием вероятностной модели СДО, построенной на базе Марковских процессов с конечным числом состояний и непрерывным временем перехода [2].
Результаты вероятностного моделирования были представлены в виде
таблиц и графиков, на основе которых определяют значения вероятностей
нахождения системы в любом выделенном состоянии для t  t 0 , t N .
Анализ показывает, что вероятностная модель СДО на базе Марковских
случайных процессов при очевидных достоинствах имеет ограниченные возможности в аспектах исследования характеристик СДО как информационной
системы.
Таким образом, представленная вероятностная модель, отражая простейший поток событий в эволюцию состояний модели, может быть полезной только на первом этапе исследования, для которого характерны задачи
укрупнённого формального описания этапов процесса обучения и анализа
общих характеристик СДО.
Литература:
1. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные
приложения: учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Академия,
2007.–464 с.
2. Надеждин
Е.Н.,
Шичанина
О.В.
Вероятностная
модель
автоматизированной системы обучения специалистов МЧС // Вестник
Тульского артиллерийского инженерного института. Вып.1.- Тула: Изд-во
Тульского артиллерийского инженерного института, 2010.- С. 21-29.
3. Надеждин Е.Н. Методические подходы к решению задач проектирования автоматизированной системы управления образовательным учреждением // Педагогическая информатика.-2011.- № 5.-С. 51-64.
4. Надеждин Е.Н., Смирнова Е.Е. Оптимизация методики обучения информатике в системе повышения квалификации руководителей среднего звена // Надеждин Е.Н., Смирнова Е.Е. // Учёные записки. Вып. 29. Ч. II. – М.:
Институт информатизации образования, 2009. – С. 66-78.
5. Смирнова Е.Е. Оптимизация методики обучения информатике в
системе повышения квалификации руководителей среднего звена //
Надеждин Е.Н., Смирнова Е.Е. // Учёные записки. Вып. 29. Ч. II. – М.:
Институт информатизации образования, 2009. – С. 66-78.