В режиме пользователя рассчитывается оценка работы преподавателей за интересующий период на основе уже настроенных методов. Результаты анализа можно просмотреть в динамике в виде графических зависимостей, вывести на принтер.
Применение гибридной аналитической системы позволяет использовать для получения оценок по направлениям деятельности преподавателей методы искусственного интеллекта, что значительно улучшает общий результат. Наилучшие результаты, как показывали эксперименты, при оценке направлений деятельности преподавателей дает нейросетевой анализ. При этом необходимо привлечение высоко квалифицированных экспертов, которые позволят создавать полные и непротиворечивые обучающие выборки.
Главное преимущество нейросетевого анализа над зависимостями формализованными экспертным путем – это более точная аппроксимация мнения эксперта. Режим дообучения позволяет оперативно подстраивать сеть под меняющуюся реальность, тогда как на расчет экспертных весовых коэффициентов требуются дополнительные затраты времени специалистов.
Процедуру анализа можно разбить на две части. Сначала происходит настройка системы на решение конкретной задачи (оценка рейтинга преподавателя), а затем ее непосредственное решение и интерпретация результата (рисунок 2.11) .
Рисунок 2.11 – Последовательность действий при работе в аналитическом блоке программы
В информационно-аналитической системе «Кафедра» создается шаблон документа «Информационная карта преподавателя», который состоит из набора показателей, характеризующих анализируемую предметную область (см. рисунок 2.12). Данные передаются из ИАС «Кафедры» в систему «Бизнес-Аналитик» с помощью специальной функции конвертации.
Рисунок 2.12 – «Информационная карта преподавателя»
На основе переданных показателей шаблона документа в системе «Бизнес-Аналитик» автоматически формируется «группа показателей», однако в случае необходимости можно добавлять показатели в самой аналитической системе. В таком случае значения придется вводить вручную (см. рисунок 2.13).
Рисунок 2.13 – Ввод значений показателей вручную
Пользователь производит настройку дерева решений «Оценка рейтинга качества работы преподавателей» (рисунок 2.14). Добавляются новые «узлы» и «листья», выбираются и настраиваются методы решений на основе «подчиненных» показателей (см. рисунок 2.15).
Рисунок 2.14 - Дерево решений «Оценка рейтинга качества работы преподавателей»
Рисунок 2.15 - Настройка дерева решений
При настройке нейронной сети необходимо последовательно пройти несколько этапов:
- выбор задачи (классификация или прогнозирование),
- загрузка исходных данных (обучающая выборка или временного ряда),
- предобработка данных (первичная обработка, устранение пропусков и аномалий, выбор периода, преобразование ряда, фильтрация, погружение),
- выбор метода построения сети (автоматический или ручной),
- создание структуры сети (указание количества слоев и нейронов),
- обучение сети,
- сохранение сети.
Для обучения нейронных сетей с учетом совокупного мнения экспертов были предварительно подготовлены обучающие выборки, которые содержат примеры, описывающие состояние объекта исследования, и значения целевого параметра. Обучающую выборку можно составить на основе накопленного опыта за прошлые периоды. В этом случае используется экспертная информация, формируемая опытным специалистом в соответствующей области знаний или группой экспертов при помощи метода экспертной оценки.
При формировании обучающих выборок каждому опрошенному эксперту был присвоен определенный коэффициент, характеризующий его компетентность в рассматриваемом вопросе. Таким образом, наибольшее влияние на итоговое значение показателя оказали мнения наиболее квалифицированных экспертов. Пример обучающей выборки представлен в таблице 2.2.
Материалы по педагогике:
Специфика мотивации обучения в подростковом возрасте
Прежде чем обсуждать, пути развития мотивации учебной деятельности учащихся средних классов, необходимо определить, чем психологически отличается этот возраст от младшего школьного возраста, от юношеского возраста и от взрослых людей. От младшего школьного возраста подростковый (12 - 14 лет) отлича ...
Историко-педагогические предпосылки становления
тестового контроля в педагогической практике
История возникновения и использования диагностического метода, (diagnostikos – гр. – способный распознавать уходит в глубь веков. Имеются сведения, что уже с III тысячелетия до н.э. в странах Древнего Востока (Египет, Вавилон, Индия, Китай) использовались системы конкурсных испытаний интеллектуальн ...
Модельное занятие №1 Исследование современной ситуации в образовании
Вопросы для обсуждения мо материалам кейсов. 1. Используя текст одного, или нескольких кейсов, проявите направления изменений в образовании. Для организации работы заполните систематизирующую таблицу Цитаты из текста Кейс 1 Кейс 2 Области изменений в образовании С чем связаны изменения Субъекты, ос ...