Прогрессивные технологии в обучении и производстве (стр. 17 )

Критерии оценки выполнения лабораторных работ. Лабораторная работа оформляется в виде файла, созданного в любой среде для научных и инженерных расчетов (MathCAD, Matlab, Maple) и устно защищается студентом при собеседовании с преподавателем. Студент должен знать ответы на контрольные вопросы, приведенные в методических указаниях.

В КТИ ВолгГТУ действует система рейтингового контроля. Для каждой лабораторной работы данного комплекса установлен определенный срок сдачи, а также максимальный, минимальный и средний баллы (средний балл определяется как среднее арифметическое между максимальным и минимальным баллами). Если студент сдает работу вовремя, то он получает за нее максимальный балл. Если студент без уважительной причины сдает работу на одно занятие позже, чем требуется, то он получает средний балл. Если еще позже – минимальный балл.

Заключение. В разработке использованы результаты, полученные на кафедре АСОИУ КТИ ВолгГТУ и изложенные в [1], [2], [3]. Комплекс лабораторных работ внедрен в учебный процесс в КТИ ВолгГТУ.

Список литературы

1. , Степанченко комплекс для исследования цифровых систем управления с информационным запаздыванием // Датчики и системы, №11, 2002, с. 12 – 15.

2. Крушель -методический комплекс по дисциплине «Основы теории управления» // Известия ВолгГТУ, серия «Новые образовательные технологии обучения в вузе», №3, 2003, T.9 – с. 163 – 166.

3. Крушель поддержка изучения задач оценки состояния и управления дискретными динамическими системами. Идентификация систем и задачи управления // Труды II Международной конференции, Институт проблем управления им. . – М, 2003. – с. 2578 –2596.

УДК 681.2.002

ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ЭМОЦИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Волгоградский государственный технический университет

Тел. (84, e-mail: *****@***ru

Создание конкурентоспособных продуктов, учитывающих желания и настроение пользователей, является важной задачей для любой компании. [2] Создание эмоционально-ориентированного интерфейса может решить эту задачу. [1] В данной работе приведена модель пользователя, учитывающая его эмоции.

Модель пользователя, учитывающая его эмоциональное состояние, представима: M=<X, Y, Z, P, f1, f2>, где X – множество входов; Y – множество выходов (эмоций); Z – множество воздействий; Р – это множество параметров корректирующих зависимость входов от выходов; f1, f2 – функции переходов f1: X Å P Å Z ® Y, f2: X Å P Å Z ® Z.

Под множеством входных параметров понимается: Х = (х1,х2,х3,х4,х5) – множество параметров восприятия, где х1 – цвет х1={красный, желтый, коричневый, синий, зеленый, фиолетовый, серый, белый, черный}; х2 – звук (музыкальное сопровождение) х2={быстрый тепм+минорная окраска, быстрый тепм+мажорная окраска, медленный темп+минорная окраска, медленный тепм+мажорная окраска}; х3 – частота звука х3={альфа-волны, бета-волны}; х4 – параметры мыши х4={угол перемещения, расстояние перемещения}; х5 – параметры клавиатуры х5={время ввода символа, среднее время ввода (математическое ожидание), отклонение от среднего (дисперсия), изменение скорости набора (разность между соседними временными интервалами, длящимися между отдельными нажатиями)}.

Выходными параметрами модели являются эмоциональное состояние пользователя. Y=(y1, y2, y3, y4, y5, y6), где y1 – страх; y2 – грусть; y3 – гнев; y4 – стыд; y5 – радость; y6 – бесстрашие.

Зависимость между входными параметрами и выходными не всегда однозначна. Большое влияние на нее оказывают следующие параметры

Р = <К, M, Т, I>, где К – культурные особенности пользователя; М – пол пользователя; Т – время действия стимулов; I – игровые параметры (индивидуально-психологические особенности).

Список литературы

1.  Базельцева И. А., Заболеева-, The emotional oriented interface software researching \\ Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction”.-Proceedeng of the Interactionol Conference, 23-27 september 2001.-Ulianovsk,2001.

2.  Toward computers that recognize and respond to user emotion. - [Электронный ресурс]. - [2000]. - Режим доступа: http://www. research. / journal/sj/393/part2/picard. pdf

УДК378.02:372.8

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СОЗДАНИЯ
ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

, ,

Волгоградский государственный технический университет

Тел./, e-mail: *****@***ru

Современные условия развития российского общества выдвигают новые требования к содержанию и организации профессиональной подготовки будущего специалиста. Для повышения ее качества актуальными являются вопросы улучшения процесса обучения.

Одно из приоритетных направлений совершенствования учебного процесса заключается в применении дистанционных средств обучения (ДСО), что обусловлено, прежде всего, оснащением образовательных учреждений мощной компьютерной техникой.

Активная работа по созданию и внедрению в учебный процесс компонентов ДСО ведется в ВолгГТУ на факультете подготовки инженерных кадров (ФПИК), который организует подготовку дипломированных специалистов по очной и очно-заочной формам обучения. В рамках этой работы в 2005 г. в Волгоградском государственном техническом университете была создана мультимедийная лаборатория. В число основных задач лаборатории входит разработка и распространение электронных учебно-методических комплексов (ЭУМК), учебных пособий и других электронных ресурсов.

Необходимость разработки ЭУМК обусловлена спецификой обучения на ФПИК. Так, программа заочного образования предусматривает объем аудиторных занятий (лекций, практических и лабораторных занятий) в несколько раз меньший, чем на дневных отделениях. Отсюда – ограниченные возможности получения знаний и, как следствие, – порой недостаточно высокий уровень и качество подготовки студента, обучающегося по заочной форме, в сравнении со студентами-очниками.

Структура разрабатываемых на факультете ЭУМК определяется «Методикой применения дистанционных образовательных технологий (дистанционного обучения) в образовательных учреждениях высшего, среднего и дополнительного профессионального образования Российской Федерации», утвержденной приказом Минобразования России , а также "Порядком разработки и использования дистанционных образовательных технологий", утвержденным приказом Минобрнауки России от 01.01.01 г. № 63.

В соответствии с указанными нормативными документами разрабатываемые ЭУМК включают: блок организационно-справочных материалов, блок учебно-методических материалов и коммуникационный блок.

Основную информационную нагрузку несет на себе блок учебно-методических материалов, состоящий из обязательных и дополнительных элементов.

К числу обязательных элементов относятся:

-  руководство по изучению дисциплины;

-  программа курса;

-  учебное пособие, учебник, хрестоматия или конспект лекций;

-  методические указания по выполнению самостоятельной работы;

-  сборник тестовых заданий.

Дополнительно ЭУМК может содержать:

-  презентации по дисциплине;

-  мультимедиа и интерактивные материалы;

-  видео-лекции;

-  виртуальные лабораторные работы;

-  материалы справочного характера или нормативные документы.

В руководстве по изучению дисциплины приводятся общие сведения о дисциплине и авторах – разработчиках ЭУМК. На наш взгляд, руководство по изучению дисциплины должно содержать общее описание и сведения о дисциплине, сведения о разработчиках (кафедра-разработчик, список авторов дисциплины, фото каждого автора, адрес электронной почты), требования к входным и итоговым компетенциям по дисциплине, примеры и сферы возможного применения, перечень обязательных и рекомендуемых литературных источников.

Программа курса формируется на основе государственного образовательного стандарта специальности и рабочей программы по данной дисциплине, утвержденной ректором ВолгГТУ.

Для обеспечения поиска документа в информационной образовательной среде ВолгГТУ необходимо включать в ЭУМК свойства предоставляемого файла (метаданные).

Основным элементом ЭУМК, позволяющим студенту самостоятельно освоить изучаемую дисциплину, являются учебное пособие, учебник, хрестоматия или конспект лекций, представляющие собой изложение учебного материала дисциплины в соответствии с программой курса. Тексты для чтения должны, в достаточной для успешного обучения мере, освещать вопросы по каждой теме и соответствовать структуре курса.

Особое внимание уделяется выполнению самостоятельной работы, которая представляет собой задание, соответствующее учебному плану. К ней могут быть отнесены: контрольные или курсовые работы, практикумы, доклады, рефераты, эссе, отчеты, расчеты, задачи и т. п.

Общая постановка задания для размещения в ЭУМК должна быть краткой и описывать процесс выбора варианта, описание варианта и ожидаемый результат выполнения задания. Обязательной составляющей этой части ЭУМК является методика выбора варианта для самостоятельной работы. Мы считаем целесообразным, что в условиях отсутствия непосредственного контакта преподавателя и обучающегося, выбор варианта необходимо осуществлять с привязкой к уникальному номеру зачетной книжки студента (например, по сумме трех последних цифр зачетной книжки);

Для проверки хода результатов теоретического и практического усвоения студентами учебного материала в ЭУМК включается блок тестовых заданий.

В ходе подготовки ЭУМК преподавателем предоставляются следующие комплекты тестов:

-  для самопроверки по каждой теме или группе тем;

-  для промежуточного контроля не менее 2 комплектов;

-  один комплект для экзамена.

Рекомендуется использовать в тесте следующие типы вопросов:

Таблица 1

Тип вопроса	Рекомендуется использовать в тесте
для самопроверки	для промежуточного контроля	для экзамена
да/нет	+	-	-
один из многих	+	+	+
несколько из многих	+	+	+
Соответствие	+	+	+
Упорядочение	+	+	+
поле ввода	-	+	+

+ рекомендуется; - не рекомендуется;

В ЭУМК рекомендуется включать презентации (одну обзорную по всей дисциплине и одну детальную по каждой теме дисциплины). Приветствуется также мультимедиа и интерактивные материалы.

Важным вопросом при разработке ЭУМК является обеспечение взаимосвязи его элементов. Так, при предоставлении материала несколькими файлами со сложной структурой требуется описать их одним объединяющим файлом. В нем следует привести структуру ЭУМК с указанием имени файла, содержащего конкретный элемент ЭУМК.

Каждая структурная единица ЭУМК должна быть оформлена с использованием одинаковых значений параметров форматирования и разметки.

Организационно-справочный материал содержит общие сведения об организации учебного процесса на заочном отделении, описание специальности, порядок пользования предоставляемым комплексом.

Коммуникационный блок включает информационный комплекс, обеспечивающий взаимодействие студента и преподавателя. Для этого комплекс содержит контактную информацию (телефоны деканатов и выпускающих кафедр, электронные и почтовые адреса университета), а также схемы проезда к учебным корпусам ВолгГТУ.

К настоящему времени на ФПИК сформирован банк ЭУМК, насчитывающий более 200 наименований дисциплин заочного отделения. Для удобства пользования дисциплины сгруппированы по курсам обучения и по специальностям. В тираж вышли 6 таких комплексов: для 1 и 2 курсов заочного отделения; для 1 курса заочно-сокращенной формы обучения; комплексы по специальностям «Автомобили и автомобильное хозяйство», «Технология машиностроения» и экономическим специальностям второго высшего образования.

На рис. 1, 2 показаны различные элементы разработанных комплексов.

Рис. 1 Программа учебной дисциплины «Культурология»

Рис. 2. Пример таблицы вариантов.

УДК 378.147.157

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

РЕЗУЛЬТАТОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ

ДЛЯ ИТОГОВОЙ АТТЕСТАЦИИ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

, ,

Волгоградский государственный технический университет

тел/, E-Mail: *****@***ru

Внедрение компьютерных технологий в процесс обучения подразумевает широкое использование тестирования, которое, как правило, проводится в несколько этапов по мере освоения студентами изучаемой дисциплины. Подобная ситуация приводит к необходимости разработки методики пересчета результатов тестирования в итоговую оценку по дисциплине, необходимую для окончательной аттестации каждого студента.

С целью разработки общего подхода к решению этой проблемы был проведен статистический анализ результатов тестирования, проведенного в трех группах студентов общей численностью 58 человек с использованием имеющейся АКОС «Технология материалов» по пяти разделам курса: «Свойства металлов и сплавов», «Металлургия», «Литейное производство», «Обработка металлов давлением», «Сварка». В качестве критериев усвоения студентами материала перечисленных разделов (переменных X1, X2, X3, X4 и X5 соответственно) использовалось количество правильных ответов, сделанных тестируемыми без использования встроенной в программу справочно-обучающей системы, на 10 вопросов из базы, содержащей от 50 до 100 вопросов, охватывающих все основные темы соответствующих разделов. В качестве интегральной оценки усвоения курса (переменная Y) рассматривалось число баллов, полученных студентом на экзамене в ходе сессии. Обработка результатов производилась с применением стандартных процедур математической статистики, реализованных в системе STATGRAPHICS Plus for Windows.

В ходе обработки было установлено, что распределения результатов контроля по всем разделам курса с доверительной вероятностью 95% может быть признано нормальным (рис.1).

Результаты анализа свидетельствуют, что уровень усвоения материала большинством студентов в течение семестра оказывается достаточным для правильного ответа в среднем на 7–8 вопросов из 10 предложенных. Вместе с тем, достаточно высокий разброс результатов тестирования свидетельствует о значительной неравномерности в уровне знаний отдельных студентов.

В табл.1 приведены коэффициенты парной корреляции между рассматриваемыми переменными. В данной таблице первое число является коэффициентом корреляции, второе (под первым) представляет количество наблюдений, а третье – уровень значимости, с которым данный коэффициент может быть признан статистически значимым. Из представленных данных следует, что с доверительной вероятностью более 95% (при уровне значимости менее 0,05) можно считать связанными друг с другом следующие переменные X1 и X4, X1 и Y, X2 и X3, X2 и X4, X2 и X5, X2 и Y, X3 и Y, X4 и Y.

	Рис.1. Распределения результатов тестирования знаний студентов по разделам курса «Технология материалов»: X1 - «Свойства металлов и сплавов», X2 - «Металлургия», X3 - «Литейное производство», X4 - «Обработка металлов давлением», X5 - «Сварка».

Рассмотрение списка связанных стохастической связью переменных позволяет сделать вывод, что они образуют единый граф корреля­ционных связей и имеет место четко выраженная тенденция к одновре­менному увеличению каждой из рассматриваемых переменных при увеличении значения любой из них. Обнаруженная закономерность свидетельствует о том, что с повышением уровня подготовки студента по дисциплине закономерно повышаются как результаты тестирования с помощью АКОС, так и итоговая оценка, полученная им на экзамене.

Таблица 1. Результаты корреляционного анализа

	X1	X2	X3	X4	X5	Y
X1		0.0490 (58) 0.7150	-0.0376 (58) 0.7795	0.3152 (58) 0.0159	0.0400 (58) 0.7658	0.3668 (58) 0.0046
X2	0.0490 (58) 0.7150		0.3291 (58) 0.0117	0.3046 (58) 0.0201	0.5161 (58) 0.0000	0.2702 (58) 0.0402
X3	-0.0376 (58) 0.7795	0.3291 (58) 0.0117		0.1297 (58) 0.3318	0.0737 (58) 0.5827	0.3214 (58) 0.0139
X4	0.3152 (58) 0.0159	0.3046 (58) 0.0201	0.1297 (58) 0.3318		0.1661 (58) 0.2128	0.4932 (58) 0.0001
X5	0.0400 (58) 0.7658	0.5161 (58) 0.0000	0.0737 (58) 0.5827	0.1661 (58) 0.2128		0.2240 (58) 0.0909
Y	0.3668 (58) 0.0046	0.2702 (58) 0.0402	0.3214 (58) 0.0139	0.4932 (58) 0.0001	0.2240 (58) 0.0909

Для выявления связи между рейтинговой оценкой знаний, полученной на экзамене, и результатами тестирования с использованием АКОС использовали множественный регрессионный анализ с процедурой пошагового исключения из модели статистически незначимых коэффициентов. В результате было получено уравнение регрессии:

Y=-39.6543+2.27522*X1+2.82328*X3+2.64359*X4,

с доверительной вероятностью 99% отражающее взаимную зависимость между рассматриваемыми переменными. Согласно проведенному расчету построенное уравнение описывает 37,0805% изменчивости системы и имеет стандартную ошибку предсказания 7,74791. Полученные результаты (см. рис. 2) отражают большую долю случайности в экзаменационной оценке, связанную на наш взгляд с ограниченным количеством вопросов в экзаменационных билетах, что является явным недостатком традиционного метода итоговой аттестации.

Рис.2. Графическое отображение аппроксимирующих свойств уравнения множественной регрессии

Обнаруженные в ходе исследования статистические связи свидетельствуют о том, что перерасчет результатов тестирования в итоговую оценку по дисциплине в принципе возможен, но требует на начальном этапе внедрения новой технологии проведения также и традиционных форм аттестации (зачетов и экзаменов) с целью сбора статистического материала, обработка которого позволит обоснованно назначить коэффициенты удельного веса вклада оценок по отдельным тестам в итоговую оценку.

УДК 681.2.002

Предварительная оценка и построение модели
на начальных этапах инженерного анализа

В,

Волгоградский государственный технический университет

Тел: (8442), E-mail: *****@***ru

Построение модели для проведения инженерного анализа во многом зависит от опыта и знаний инженера и является слабоформализованной задачей, решение которой возможно на основе использования современных технологий и средств представления и обработки знаний.

Одним из способов разрешения данной проблемы является применение качественной модели, не требующей точной количественной информации и описывающей качественные состояния моделируемого объекта в критических точках и на интервалах.

Предлагается использование комплексной качественной модели, соединяющей в себе достоинства моделей с высоким и низким уровнем дискретизации.

При использовании качественного моделирования по качественной модели объекта и начальному состоянию можно породить (предсказать) все возможные его поведения. Эти качественные поведения образуют т. н. дерево поведений - ориентированный граф, вершинами которого являются качественные состояния системы, связи представляют причинно-следственные отношения между непосредственно следующими друг за другом состояниями.