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:
Технология разработки тестовых заданий
Педагогический тест (тест успеваемости) - система заданий специфической формы, которая позволяет качественно оценить структуру и измерить уровень знаний, умений и навыков. Интерес к тестированию – как методу педагогического контроля в последнее время заметно вырос. Но составление тестов, их примене ...
Физиологические особенности детей старшего дошкольного
возраста
Старший дошкольный возраст (6-ти - 7 лет) характеризуется как период существенных изменений в организме ребенка и является определенным этапом созревания организма. В этот период идет интенсивное развитие и совершенствование опорно-двигательной и сердечно-сосудистой систем организма, развитие мелки ...
Обучение решению задач шестилеток
Работа с задачами является важным аспектом обучения математики. Для эффективной работы необходимо, чтобы каждая задача давала пищу для интенсивной умственной деятельности учащихся, а ученик приступал к ее решению, рассчитывая на успех. Вводить задачи в подготовительном классе целесообразно с некото ...