Информационная система поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса университета на основе онтологии
1На правах рукописи
НУГАЕВА Камила Радиковна ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА УНИВЕРСИТЕТА НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИИ Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Уфа 2007 2
Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета Научный руководитель д-р техн. наук, доцент ЧЕРНЯХОВСКАЯ Лилия Рашитовна Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.
КАБАЛЬНОВ Юрий Степанович канд. техн. наук КАРТАШОВ Антон Геннадьевич Ведущая организация Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН (г. Уфа)
Защита диссертации состоится 30 мая 2007 г.
на заседании диссертационного совета Д-212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К.Маркса,
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета
Автореферат разослан 27 апреля 2007 г.
Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. В.В. Миронов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Одной из основных проблем в области образования является повышение его качества. Проблема качества подготовки является цен тральной в аспекте востребованности специалистов национальной экономикой и международного признания российских степеней и квалификаций. Выпус каемые вузом специалисты — очень трудоемкая «продукция», производство которой невозможно без эффективного управления образовательным учрежде нием. Система отечественного высшего образования стоит на пороге интегра ции с образовательными системами стран-участников Болонского соглашения, следовательно, необходимо обеспечение соответствия качества знаний выпуск ников как российским, так и международным стандартам. Образовательная система выпускает специалистов с высшим образованием, часть из которых в дальнейшем пополняет кадровый потенциал для научно-исследовательской ин новационной системы. Научно-исследовательская система вуза тоже произво дит особый вид продукции – новые знания, получаемые в ходе выполнения фундаментальных и прикладных научных исследований. Знания как один из компонентов интеллектуального потенциала используются как в инновацион ной системе, так и в образовательном процессе. Таким образом, нужно решить задачу сохранения и передачи накопленных знаний, то есть необходимо храни лище знаний университета. Решение задач управления в сложных системах в настоящее время лежит в сфере проектирования корпоративных информацион ных систем. Однако в управлении университетом есть особенности, которые препятствуют непосредственному внедрению комплексных информационных систем, используемых на производстве. Необходима оригинальная универси тетская информационная система, обеспечивающая поддержку принятия ре шений при управлении качеством образования на основе хранилища знаний университета.
Повышение эффективности управления за счет автоматизации поддержки принятия решений, в том числе и на основе методов и средств искусственного интеллекта рассмотрено в трудах Д.А.Поспелова, В.А. Геловани, В.М. Глушко ва, И.Ю. Юсупова, Т.А. Гавриловой, Э.А. Трахтенгерца, А.И. Галушкина, а также зарубежных ученых А. Ньюэлла, H.А. Саймона, Б. Алена, Т. Бернерс-Ли, Р. Бергмана и др. Вопросами стандартизации образования и совершенствования управления образовательными процессами занимаются ведущие ученые:
С.Ю. Трапицын, И.Н. Бородулин, М.Б. Гузаиров, Л.А. Громова, Н.К. Криони, Н.И. Юсупова, Л.А. Исмагилова, Ю.С. Кабальнов, В.Н. Ефанов, В.Е. Бочков и др. В то же время недостаточно исследованной является проблема разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении ка чеством образовательного процесса, что обуславливает актуальность выбран ного направления исследований.
Диссертационное исследование является составной частью исследований, проведенных в рамках гранта РФФИ (проект №03-07-90242 на 2003–2005 гг.
по теме: «Интернет-комплекс поддержки выполнения проектов фундаменталь ных исследований сложных систем с применением интеллектуальных техноло гий на базе экспертных систем», рук. Н.И. Юсупова) и гранта РФФИ (проект 07-08-00538-а на 2007-2009 гг. по теме «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний», рук. Л.Р. Черняховская), а также НИР НЧ-НЧ-04 05-ПГ по теме «Разработка концепции комплексной подготовки специалистов в области CALS-технологий и ее апробация на базе УГАТУ», 2005 г (рук.
М.Б. Гузаиров).
Цель работы и задачи исследования Целью настоящей работы является разработка информационной системы поддержки принятия решений для повышения эффективности управления каче ством образовательного процесса университета.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Разработать концепцию поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса, обеспечивающую хранение, обработку, передачу и представление общих и специальных знаний университета.
2. Разработать комплекс моделей для информационной системы поддерж ки принятия решений, включающий объектно-ориентированную модель и он тологию управления качеством образовательного процесса.
3. Разработать структуру информационной системы поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса.
4. Разработать алгоритм поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса университета на основе критериев каче ства.
5. Разработать методику проектирования информационной системы под держки принятия решений при управлении качеством образовательного про цесса университета.
6. Исследовать эффективность функционирования информационной сис темы поддержки принятия решений при управлении качеством образовательно го процесса университета.
Методы исследования В работе использовались принципы и методы системного анализа, методо логии объектно-ориентированного анализа и моделирования информационных систем, онтологического анализа, семантического анализа, принципы и методы представления знаний, поиска решений и интеллектуального анализа данных.
На защиту выносятся 1. Концепция поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса.
2. Комплекс моделей, входящий в состав информационной системы под держки принятия решений, включающий объектно-ориентированную модель и онтологию управления качеством образовательного процесса, отражающие структуру классов объектов управляемого процесса, отношения между ними и операции, выполняемые в процессе поиска решений.
3. Структура информационной системы поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса, включающая хранилище знаний (содержащее онтологию предметной области и базу правил принятия решений, прецеденты проблемных ситуаций, возникающих при управлении ка чеством образовательного процесса), модуль поиска решений и модуль адапта ции к новым или измененным требованиям.
4. Алгоритм поддержки принятия решений при управлении качеством об разовательного процесса университета с использованием правил и прецедентов, содержащихся в онтологии управления качеством образовательного процесса.
5. Методика проектирования информационной системы поддержки приня тия решений при управлении качеством образовательного процесса универси тета, позволяющая проектировать информационную систему поддержки приня тия решений в соответствии с предложенными моделями и алгоритмами.
6. Результаты оценки эффективности функционирования информационной системы поддержки принятия решений при управлении качеством образова тельного процесса университета на основе онтологии.
Научная новизна 1. Новизна предложенной концепции состоит в том, что она включает раз работку моделей и методов инженерии знаний, позволяющих управлять качест вом образовательного процесса на основе имеющихся в университете знаний и активизировать их для создания новых знаний.
2. Новизна онтологии управления качеством образовательного процесса состоит в том, что она интегрирует основные классы объектов в области управ ления образовательным процессом и классы объектов в области управления ка чеством, в том числе стандарты и критерии качества, что позволяет формиро вать правила принятия решений.
3. Новизна предложенной методики построения информационной системы поддержки принятия решений для управления качеством образовательного процесса заключается в решении задачи интеграции и представления общих и специальных знаний в онтологии на основе дескриптивной логики. Особен ность заключается в интеграции моделей правил и прецедентов проблемной си туации на основе онтологии на этапе формализации процесса поиска решений.
Практическая значимость заключается в том, что – разработанная онтологическая база знаний позволяет осуществлять поддержку принятия решений при управлении качеством образовательного процесса;
– предложенная методика позволяет проектировать информационную сис тему поддержки принятия решений;
– разработанное информационное и программное обеспечение информаци онной системы поддержки принятия решений позволяет производить оценку качества образования на основе предложенных критериев.
Разработанное информационное, алгоритмическое и программное обес печение прототипа информационной системы поддержки принятия решений, а также предложенные методика разработки информационной системы поддерж ки принятия решений и система критериев качества образования внедрены в учебный процесс на базе ГОУ ВПО Уфимского государственного авиационного технического университета. По результатам исследований разработаны мето дические указания к лабораторным работам «Объектно-ориентированный ана лиз и проектирование программных систем», используемые при проведении за нятий по дисциплинам «Технология объектно-ориентированного моделирова ния» и «Системы искусственного интеллекта» направлений подготовки дипло мированных специалистов 230102 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления», 220500 – «Управление качеством» и направлениям подготовки бакалавров 230100 – «Информатика и вычислительная техника», 220100 – «Системный анализ и управление». Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение внедрено в процесс разработки учебных модулей и программного обеспечения в ООО «РЦПИ «Акцент плюс».
Апробация работы Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конфе ренциях: «Актуальные проблемы трудоустройства и адаптации к рынку труда выпускников учреждений профессионального образования» (Межрегиональная научно-практическая конференция. - Уфа, 2002), «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Всероссийская молодежная научно техническая конференция – Уфа, 2003), «Электронное правительство в инфор мационном обществе: теория и практика» (Всероссийская научная конферен ция. – СПб., 2003), «Мехатроника, автоматизация, управление» (Вторая все российская научно-техническая конференция с международным участием – Уфа, 2005), «Стратегическое управление организацией: теория, методы, прак тика» (Международная научно-практическая конференция (СПб.:Изд-во Поли техн.ун-та, 2006), «Интеллектуальные системы обработки информации и управления» (Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых уче ных, 2006. – Уфа), «Бизнес взаимодействие - ICE» (11-ая международная кон ференция, Мюнхен, Германия, 2005, Милан, Италия, 2006), «Компьютерные науки и информационные технологии – CSIT» (Международный симпозиум, Уфа, 2005, Карлсруэ, Германия, 2006).
Публикации Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 12 работах, в том числе в 6 стать ях, из них 1 – в изданиях, входящих в список ВАК, 5 материалах и трудах кон ференций, 1 свидетельстве об официальной регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографии и пя ти приложений. Работа содержит 193 страницы машинописного текста, страниц приложений и 148 наименований библиографических источников.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении приводится общая характеристика работы – обоснована акту альность, сформулированы цель и задачи исследования, перечисляются методы исследования, приводятся результаты, выносимые на защиту, отмечается их новизна и практическая значимость.
В первой главе проведен анализ проблемы управления качеством образо вательного процесса.
Проведен обзор существующих подходов к управлению качеством образо вания. Выявлены недостатки, присущие существующим методам и средствам управления:
1) отсутствие информационной поддержки, обеспечивающей автоматизи рованный процесс принятия управленческих решений на всех уровнях органи зационной структуры и позволяющей объективно оценить качество образова тельного процесса;
2) отсутствие технологии автоматизированной разработки учебно методических материалов с учетом их семантической целостности;
3) отсутствие моделей и методов представления знаний в едином инфор мационном пространстве характеристик учебной, научно-исследовательской и инновационной деятельности образовательного учреждения, позволяющих объективно оценить качество образовательного процесса.
Для устранения выявленных недостатков предложен подход к обеспече нию поддержки принятия решений (ППР) при управлении качеством образова ния на основе инженерии знаний.
Разработанная информационная система поддержки принятия решений (ИСППР) предназначена для выполнения следующих функций: оценка качества образовательных процессов на основе предложенных критериев качества, под держка принятия решений при управлении качеством образовательных процес сов в проблемных ситуациях. С учетом специфики предметной области был по строен контур управления качеством образовательных процессов и определено место разрабатываемой информационной системы поддержки принятия реше ний в процессе управления качеством образования (рисунок 1). После оценки качества образования целесообразно выявить отклонения от требуемых значе ний критериев качества ( Q ), произвести анализ отклонений и принять реше ние по их устранению. Решение DecS реализуется по сценарию совершенствова ния образовательной системы Scenr. Модулями предложенной ИСППР являются хранилище знаний, модуль поиска решений на основе хранилища знаний и мо дуль адаптации к новым/измененным требованиям. Знания хранилища регуляр но пополняются новыми требованиями к знаниям специалистов ( Q ), которые поступают в систему управления образовательными процессами со стороны по требителей услуг образовательной системы (работодателей). Эти требования анализируются экспертом с помощью ИСППР и вносятся в хранилище знаний в виде новых фрагментов знаний, которые будут в дальнейшем использоваться для оценки качества образовательного процесса, а также при разработке учебно методических комплексов для конкретных специальностей или направлений.
Источники формирования требований к Модуль адаптации качеству подготавливаемых специалистов к измененным Q требованиям Хранилище Анкеты с Государственные знаний требованиями образовательные Предложенное работадателей стандарты ВПО решение (сценарий) Требования к Модуль поиска знаниям решений ИСППР Q специалистов Q {DecS} Запрос Сравнение Q Показатели {Scenr} Мониторинг качества База образовательного образовательного данных процесса ЛПР процесса Управляющее Характеристики воздействие образовательного (x) процесса ОУ Образовательный процесс Рисунок 1. Контур управления качеством образовательных процессов Для повышения эффективности принимаемых решений предложено разра ботать онтологию, которая обеспечит полноту знаний о качестве образователь ного процесса и позволит построить иерархию понятий, формализовать систему суждений экспертов в форме правил принятия решений, и сформировать базу прецедентов проблемных ситуаций в области управления качеством образова тельного процесса. В онтологии установлены парадигматические отношения между понятиями, независимые от контекста решения задачи, и правила форми рования переменных синтагматических отношений понятий, возникающих в не котором контексте решения задачи. Разработка онтологии решает задачу совме стного и повторного использования знаний различными пользователями, задей ствованными в управлении качеством образовательных процессов.
Во второй главе проведен системный анализ и моделирование информа ционной системы поддержки принятия решений при управлении качеством об разовательного процесса.
На начальном этапе было проведено объектно-ориентированное моделиро вание управления качеством образовательного процесса. Целью моделирования является системное описание знаний, используемых при управлении. На осно ве формирования прецедентов использования ИСППР устанавливаются требо вания к качеству образовательного процесса и к специальным знаниям, кото рыми должен обладать обучаемый. Источниками знаний для разработки моде лей являются суждения экспертов в области образовательного процесса и спе циальных знаний, научно-техническая литература, регламентирующие доку менты (Устав университета, Государственные образовательные стандарты), нормативно-справочная информация. Объектно-ориентированная модель раз работана c использованием стандартного языка объектного моделирования Uni fied Modeling Language. Результатом объектно-ориентированного моделирова ния являются знания о структуре классов и динамика взаимодействия этих классов в образовательном процессе. Полученные результаты явились основой онтологического анализа управления качеством образовательного процесса. На следующем этапе была сформирована логическая модель;
в результате модели рования разработаны правила поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса, прецеденты проблемных ситуаций, ал горитм поиска решений (рис. 2).
Онтология управления качеством образовательного процесса Результаты Источники знаний моделирования Объектно-ориентированные Логическая модель знаний об модели экспертных знаний управления качеством в образовательном образовательного процесса Модели управления процессе требованиями к качеству образовательного процесса Рисунок 2. Комплекс моделей ИСППР Разработана модель управления требованиями к качеству образовательного процесса (QReq), которая может быть представлена в виде совокупности сле дующих классов объектов: QReqe = Reqi, Course, Actor, Res, Glossary, где Reqi – множество требований к качеству образовательного процесса (представ ленных в модели как прецеденты использования UC);
Course – множество дис циплин обучения (представленные в модели как Features);
Actor – множество субъектов предметной области, объединяющее подмножества преподавателей, обучаемых, экспертов – специалистов предметной области;
Res – множество материальных ресурсов (оборудование, программное обеспечение, аудиторный фонд);
Glossary – глоссарий модели. Основным источником информации о тре бованиях к знаниям специалистов является государственный образовательный стандарт. Однако образовательные стандарты предоставляют неполную ин формацию о содержании дисциплин циклов учебного плана «Специальные дисциплины» и «Дисциплины специализации». При этом имеющегося опыта экспертов по разработке учебно-методических материалов, как правило, недос таточно. Необходимо учитывать требования времени, выраженные требова ниями к знаниям специалистов со стороны рынка труда. Рынок труда представ ляет собой службы занятости, кадровые агентства, потребителей знаний спе циалистов. Формализация требований работодателей производится для их уче та в обновляемых образовательных стандартах. Информационная поддержка для формирования требований к результатам освоения отдельных разделов об разовательных программ осуществляется на основе моделирования фрагментов знаний в онтологии. По результатам моделирования сформированы отношения R(Reqзнания, Course) – отношение «требования к знаниям - дисциплины», пока занные в спецификации требований к знаниям специалистов в виде матрицы связей между фрагментами знаний и образовательными дисциплинами, как ре зультат отображения : UCCourse(Features). Каждый кортеж отношения оп ределяет соответствие учебных модулей и образовательных дисциплин. Эле менты этих матриц принимают значение 1, если между соответствующими объ ектами (классами) имеется связь, и 0, в противном случае. При разработке мо делей требований хранилища знаний университета пополняется новыми фраг ментами знаний, в результате появляется возможность совершенствования со держания учебно-методических комплексов.
Предложено использовать композиции бинарных нечетких отношений для определения стратегии управления университетом. Нечеткие отношения R1(Reqуслуг, Reqзнания) отображающее влияние качества предоставляемых уни верситетом услуг на качество знаний специалиста, R2(Reqзнания, Reqвнеш), ото бражающее влияние качества знаний специалиста на соответствие внешним требованиям к качеству образовательного процесса, определяются на основе суждений экспертов при формализации объектной модели с помощью про граммного продукта Rational Requisite Pro. На основе композиции нечетких от ношений Rcomp =R1 R2 вычисляются отклонения текущих характеристик от внешних требований к качеству образовательного процесса. Далее ИСППР предлагает альтернативы решений в зависимости от выявленных отклонений.
Для реализации поддержки принятия решений предложен критериальный подход, в соответствии с которым разработана система критериев оценки каче ства образовательного процесса. Множество критериев сформировано на осно ве требований, отраженных в существующих системах показателей качества (системы показателей для аттестации вуза, утвержденные Министерством обра зования РФ, требования ГОСТ Р ИСО 9001:2001, требования к специальностям, установленные учебно-методическим объединением). Критерии сформированы таким образом, чтобы предоставить управляющим возможность сравнительной оценки качества образовательного процесса по различным направлениям под готовки специалистов в различных подразделениях университета, а также для сопоставления полученных оценок качества образовательного процесса с тре буемыми.
Интегральный критерий качества образовательного процесса QG является обобщением критерия качества предоставляемых образовательных услуг Q1 и критерия качества профессиональных знаний выпускников вуза Q2, которые, в свою очередь, являются обобщением множеств критериев {Qi1} и {Qi2} соот ветственно. Последовательная иерархическая декомпозиция каждого из инте гральных свойств, основанная на результатах онтологического анализа, позво ляет определить множество свойств объектов образовательного процесса, кото рые вычисляются на основе измеряемых данных в образовательном процессе или оценены экспертно. Каждый i-й показатель качества образовательного про _ _ цесса, сформированный в подсистеме j, i 1, nI, j 1, nS, nI – количество част ных критериев оценки качества в j-й подсистеме, nS – количество подсистем критериев качества, описан с помощью частных показателей качества Qij.
Обобщенный показатель качества для j-й подсистемы есть вектор Q j (Q1 j, Q2 j,...,Qi j,...,Qns j ).
В объектно-ориентированной модели разработана структура классов обра зовательного процесса. Были выделены классы сущностей-документов на осно вании которых производится управление процессом (Государственные образо вательные стандарты (ГОС ВПО), требования со стороны работодателей). Оп ределены классы объектов, отражающих процесс управления качеством обра зовательного процесса (например, «критерий качества», «учебно-методическое обеспечение», «ГОС ВПО» и др.), а также их свойства и методы. Функциони рование ИСППР было представлено с помощью диаграмм динамики взаимо действия классов в образовательном процессе в проблемных ситуациях.
На основе результатов объектного моделирования, лингвистического ана лиза текстов в области управления качеством образования, а также анализа ан кет с требованиями со стороны работодателей разработана концептуальная мо дель онтологии, выявившая основные классы и свойства предметной области, а также отношения между ними. Для разрабатываемой онтологии предложен комплексный метод извлечения концептов, интегрирующий результаты анали за объектно-ориентированного моделирования и комплексный метод извлече ния отношений: отношения выделяются из объектной модели и на основании проведенного автоматизированного лингвистического анализа текстов. Кон цептуализация онтологии проводилась в форме семантической сети понятий, отображающих классы объектов, их свойств, примеров классов и отношений между ними.
В третьей главе описана разработка онтологической базы знаний при управлении качеством образовательного процесса.
С помощью онтологии определено единое информационное пространство, в котором интегрируются различные модели представления знаний об образо вательном процессе управления качеством, знания о конкретной области под готовки специалистов, правила управления образовательным процессом и пре цеденты конкретных проблемных ситуаций, требующих принятия решений.
Фрагмент разработанной онтологии, отражающей множество классов образова тельного процесса и управления качеством представлен на рисунке 3.
Формально онтологию управления качеством образовательного процесса можно представить в виде совокупности следующих компонентов: онтологии верхнего уровня (метаонтологии) Ontometa, онтологии управления качеством об разовательного процесса Ontoedu :
Ontoedu = C, R, I, Ax, Infj, где Сk – множество классов [{CEP},{CQM}];
{CEP} – классы образовательно го процесса;
{CQM} – классы управления качеством;
R – отношения между клас сами;
I – множество примеров класса, в том числе множество прецедентов про блемных ситуаций (Case), возникающих в процессе управления;
Ax – аксиомы (основное содержание разрабатываемой в работе онтологии, представляемой как логическая теория, отражено в фактах и аксиомах, которые предоставляют информацию о классах, свойствах и экземплярах);
Infj, j ={Rule, Case} – алго ритмы поиска решений на основе правил (Rule) и прецедентов (Case). Классы понятий образуют таксономию или категоризацию посредством задания реф лексивного, ациклического, транзитивного отношения слабого порядка H C C, H (C1, C2 ) означает, что C1 есть подкласс понятий C2.
Ректорат Учебное_ управление Организационная _структура Совет Документы_и_материалы НИЧ АХЧ Отдел_менеджмента_качества_ Штат Учебно образования _и_научно методическое_обеспечение инновационной_деятельности Устав_университета ГОС_ВПО Подразделение Факультет Приказ Требования_к_качеству_образования Критерий_качества_ образования Образовательный процесс _ Образование swrl:SameIndividualAtom Фрагмент_знаний Конртоль Критерий_качества_ swrl:DatavaluedPropertyAtom Дисциплина образовательных_ Специальность услуг swrl:DataRangeAtom swrl:IndividualPropertyAtom swrl:Atom swrl:Builtin swrl:ClassAtom swrl:Imp swrl:DifferentIndividualsAtom owl: Thing Критерий_качества _знаний_ ПС Управление swrl:Variable rdf:List Рисунок 3. Фрагмент онтологии управления качеством образовательного процесса университета На основе онтологии разработаны правила для оценки качества образова тельного процесса. Прецеденты проблемных ситуаций, возникающих в образо вательном процессе, являются примерами (I) соответствующих классов онтоло гии.
Системный подход к организации поддержки принятия решений по управ лению качеством образовательного процесса предполагает анализ данных о проблемных ситуациях и выявление присутствующих в них детерминирован ных и вероятностных структур. Для того чтобы выделить категории прецеден тов управления качеством образовательного процесса, был осуществлен пере ход от данных к знаниям на основе интеллектуальных методов анализа данных.
Для определения количества кластеров (классов наборов фрагментов знаний) применены статистический кластерный анализ и кластерный анализ с исполь зованием искусственных нейронных сетей. В области категоризации прецеден тов проблемных ситуаций существуют нерешенные проблемы, связанные с не определенностью, неточностью и неполнотой информации. Поэтому предложе но при обучении нейронной сети использовать дополнительно знания экспер тов, выраженные в отношениях семантического сходства между понятиями.
Отношения сходства между понятиями в таксономии определяются на ос нове отношения обобщения и вычисляются как отношение количества общих классов между объектами к общему количеству классов онтологии.
По результатам кластерного анализа произведено индексирование множе ства методических материалов Casei по нескольким направлениям подготовки специалистов. Индексирование множества описания прецедентов позволяет описать каждый отдельный ее элемент Casei с помощью полученного набора значимых терминов (дескрипторов) т.е., Casei = (d1, d2,.., dj,.., dn), в котором ка ждый элемент di {0;
1} определяет вклад (весовой коэффициент) каждого из дескрипторов в описание прецедента Casei. В результате полного индексирова ния всего множества описаний Casei получаем некоторую матрицу «термин – документ» S = {dij}, i = 1,..,M;
j = 1,..,N, где dij – вес i-го дескриптора в описа нии j-го прецедента. Кластерный анализ позволил сформировать правила рас познавания проблемных ситуаций, возникающих в процессе управления каче ством образовательного процесса, правила, определяющие набор фрагментов знаний, из которых формируется учебно-методическое обеспечение по кон кретной дисциплине для рассматриваемой специальности или направления, а также производить оценку качества учебно-методических материалов в части семантической целостности.
Описание разработанной в диссертации онтологии произведено на языке OWL DL (Ontology Web Language based on Description Logic). Основное содер жание разрабатываемой в работе онтологии, представляемой как логическая теория, отражено в фактах и аксиомах, которые предоставляют информацию о классах, свойствах и экземплярах. В работе использованы аксиомы классов, описания, суждения, аксиомы, и ограничения, накладываемые на свойства.
В ходе диссертационного исследования в онтологии были определены ак сиомы обобщения. Аксиомы представляют описания таксономии классов, ре презентативные примеры классов. Аксиомы, описывающие конкретные ситуа ции предметной области и правила, описывающие каузальные отношения, ото бражают правила, сформированные на базе онтологии на языке SWRL (Seman tic Web Rule Language), являющемся расширением языка OWL DL дизъюнкта ми Хорна. Правила имеют вид:
r : U, App, ;
S', где U – область использования правила, U = {U1,U2,U3}, U1 – правила оценки качества образовательного процесса, U2 – правила принятия решений на осно ве оценки качества образовательного процесса, U3 – правила разработки учеб но-методического обеспечения;
App – условие применения;
– антецедент пра вила;
– консеквент;
S’ – состояние процесса после принятия решения. При мер правила оценки качества образовательного процесса:
Аудиторный_фонд(?x,?Q11) ^ Литература (?y,?Q21) ^ Профессионализм (?f,?Q31) ^ Техническая_оснащенность (?j,?Q41) ^ Семантическая_целостность (?s,?Q51) Критерий_качества_образовательных_услуг(?z? Q1).
Начало Выбор критерия Онтология Q j = {Q 1, Q 2} База Ввод данных для расчета данных Qij(X), i=1,n Расчет значения критерия качества Q j(Z), j j j j Qj (Q1, Q2,..., Qi,..., Qns ) Вызов модуля правил оценки качества по выбранному критерию U 1 (Q j ) Хранилище знаний Поиск решения на основе правил Dec(Z) Конец Рисунок 4. Процедура ППР по оценке качества образовательного процесса Пример правила типа U2:
Семантическая целостность(?неполное_соответствие) Реше ние(?корректировать_материал).
Пример правила типа U3:
Корректный_УМК(?УМК,?Спец,?Дисц) has(?Уч_прогр,?Статус,?Фр_знаний), has(?Критерий_оц), has(?Экзам_вопр,?Фр_знаний), has(?Литерат,?Год), has(?Учебный_курс,?Вид,? Фр_знаний), has(?Методич_материал_ЛР,? Фр_знаний), has(?Методич_материал_КР).
Разработан алгоритм поддержки принятия решений при управлении каче ством образовательного процесса университета на основе онтологии. Алгоритм состоит из трех основных процедур: процедура ППР по разработке учебно методического обеспечения, с помощью которой также осуществляется кон троль семантической целостности учебно-методических материалов;
процедура ППР по оценке качества образовательного процесса и ППР по совершенствова нию качества образования. На рисунке 4 показана процедура ППР по оценке качества образовательного процесса.
Предложена методика разработки ИСППР, включающая следующие этапы:
моделирование управления качеством образовательного процесса;
онтологиче ский анализ предметной области и разработка онтологии предметной области;
формирование моделей представления знаний и синтез алгоритмов поддержки принятия решений при управлении качеством с использованием хранилища знаний;
реализация ИСППР;
оценка эффективности функционирования ИСППР.
В четвертой главе описан прототип ИСППР, реализованный на основе разработанных моделей и алгоритмов, в соответствии с предложенной методи кой. Для разработки онтологии управления качеством образовательного про цесса и базы правил был использован редактор онтологий Protg 3.2.1 совме стно с приложениями SWRLTab, TGVisTab, OWLTab.
Дисциплины Требования Новые требования работодателей Рисунок 5. Определение требований к качеству образовательного процесса Для реализации процедур алгоритма поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса университета на основе он тологии было разработано программное обеспечение в среде Matlab.
Формализована процедура определения требований к качеству образова тельного процесса, которая обеспечивает необходимую адаптацию разработан ных учебно-методических материалов в соответствии с новыми требованиями работодателей к специальным знаниям при активизации перехода на двухсту пенчатую форму образования (рисунок 5).
Произведена оценка эффективности от функционирования ИСППР. Уста новлено повышение уровня семантической целостности учебно-методического обеспечения и сокращение времени на разработку учебно-методических мате риалов с использованием ППР.
Установлено, что использование ИСППР сокращает время на разработку учебно-методического обеспечения, кроме того, разработанные с помощью ИСППР учебно-методические материалы в большей степени соответствуют сформулированным требованиям к качеству обучения и, сохраняемые в качест ве прецедентов, участвуют в создании новых знаний.
Приложения содержат комплекс объектно-ориентированных моделей по управлению качеством образования и интеллектуальной СППР, OWL код онто логии предметной области, фрагменты листинга программы тестирования для промежуточной оценки уровня знаний студентов, фрагменты листинга про граммы процедуры ППР при разработке УМО.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ:
В ходе диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получены следующие результаты:
1. Обоснована актуальность разработки ИСППР для управления качеством образования. Предложена концепция поддержки принятия решений на основе онтологии управления качеством образовательного процесса. Предложенная концепция включает модели и методы инженерии знаний в области управления качеством образовательного процесса, позволяющие аккумулировать имею щиеся в университете знания, представить их в онтологии и активизировать для создания новых знаний.
2. Разработан комплекс моделей для информационной системы поддержки принятия решений, компонентами которого являются объектно ориентированная модель и онтология управления качеством образовательного процесса. Показано, что разработанный комплекс моделей отражает структуру классов объектов в области управления качеством образования и отношения между ними, а также операции, выполняемые в процессе поиска решений.
3. Разработана структура информационной системы поддержки принятия решений при управлении качеством образовательного процесса университета, включающая хранилище знаний (содержащее онтологию предметной области, базу правил принятия решений и прецеденты проблемных ситуаций), модуль поиска решений и модуль адаптации к новым или измененным требованиям.
4. На основе предложенной системы критериев качества разработан алго ритм поддержки принятия решений с использованием правил и прецедентов, содержащихся в онтологии управлении качеством образовательного процесса.
Алгоритм, разработан в соответствие со стандартами семантической сети (Se mantic Web), что позволило консолидировать распределенные знания и обеспе чить доступ к ним удаленным пользователям.
5. Разработана методика проектирования информационной системы под держки принятия решений при управления качеством образовательного про цесса университета. Предложенная методика позволяет проектировать инфор мационную систему поддержки принятия решений в соответствии с разрабо танными моделями и алгоритмами.
6. Исследована эффективность функционирования информационной сис темы поддержки принятия решений при управлении качеством образовательно го процесса на основе онтологии. Выявлен социальный эффект от предложен ной технологии управления требованиями к знаниям специалистов, от исполь зования хранилища знаний университета для оценки качества образовательного процесса и создания новых знаний.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В РАБОТАХ В рецензируемых журналах из списка ВАК 1. Онтологический подход к разработке систем поддержки принятия реше ний / Л.Р. Черняховская, Р.А. Шкундина, К.Р. Нугаева // Вестник УГАТУ: На учный журнал Уфимского государственного авиационного технического уни верситета. 2006, Т. 8. № 1 (17). С. 68 – 77.
В других изданиях 2. Практические занятия как основа будущей успешной профессиональ ной деятельности выпускника ВУЗА / А.И. Низамова, Эн.И. Низамова, К.Р. Ну гаева // Актуальные проблемы трудоустройства и адаптации к рынку труда вы пускников учреждений профессионального образования: Межрегиональная на учно-практическая конференция. Уфа, 2002. С. 103 – 105.
3. Моделирование автоматизированной системы мониторинга экономиче ской деятельности предприятий / Л.Р. Черняховская, К.Р. Нугаева // Интеллек туальные системы управления и обработки информации: Всероссийская моло дежная научно-техническая конференция. Уфа, 2003. С. 38.
4. Моделирование и анализ информационных структур взаимодействия предприятий и региональных органов государственного управления / Л.Р. Чер няховская, Е.Б. Старцева, К.Р. Нугаева // Электронное правительство в инфор мационном обществе: теория и практика: Всерос. науч. конф. СПб., 2003. С. – 136.
5. Организация поддержки принятия решений при управлении бизнес про цессами на основе объектно-когнитивного анализа / Л.Р. Черняховская, К.Р.
Нугаева, Р.А. Шкундина, П.В. Муксимов // Бизнес–взаимодействие: cб. стат.
11-й междунар. конф. Мюнхен, Германия, 2005. С. 41–44. (Статья на англ. яз.).
6. Методология разработки объектно-ориентированной базы знаний для повышения качества образования / Б.Г. Ильясов, Л.Р. Черняховская, Н.О. Ни куллина, К.Р.Нугаева А.П. Ефремов // Компьютерные науки и информацион ные технологии CSIT’2005: 7-я междунар. конф. Карлсруэ, 2005. Т. 1. С. 60 – 64. (Статья на англ. языке).
7. Разработка интеллектуальной системы диагностики сердечно сосудистых заболеваний на основе инженерии знаний / Л.Р. Черняховская, Н.Ш. Загидуллин, К.Р. Нугаева // Мехатроника, автоматизация, управление:
вторая всероссийская науч.-техн. конф. с междунар. участием. Уфа, 2005. С.
335 – 338.
8. Разработка ИСППР в стратегическом управлении на основе объектно когнитивного анализа / Л.Р. Черняховская, К.Р. Нугаева // Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика: труды междунар. науч. практ. конф. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2006. С. 339 – 341.
9. Поддержка принятия решений по стратегическому управлению на осно ве менеджмента знаний / Л.Р. Черняховская, К.Р. Нугаева. // Бизнес взаимодействие: cб. стат. 12-й междунар. конф. Милан, Италия, 2006. С. 237 – 240. (Статья на англ. яз.).
10. Интеллектуальная информационная поддержка подготовки специали стов на основе гипертекстовой базы знаний / К.Р. Нугаева // Интеллектуальные системы обработки информации и управления: Сб. стат. региональной зимней шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа: Технология, 2006, Т. 1. С. 122 – 124.
11. Методология разработки объектно-ориентированной базы знаний для повышения качества образования / М.Б. Гузаиров, Л.Р. Черняховская, И.Б. Ге расимова, К.Р. Нугаева. // Компьютерные науки и информационные технологии CSIT’2006. 8-я междунар. конф. Карлсруэ, 2006. Т. 1. С. 226 – 229. (Статья на англ. языке).
12. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007610331 (Проверка уровня знаний студентов «ТЕСТЕР») от 18 января 2007г.
Диссертант К.Р. Нугаева НУГАЕВА Камила Радиковна ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ОБРА ЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА УНИВЕРСИТЕТА НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИИ Специальность 05.13. Управление в социальных и экономических системах АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано к печати 26.04.2007 г. Формат 60x80 1/16.
Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.
Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.–отт. 0,9. Уч.-изд. л. 0,9.
Тираж 100 экз. Заказ № 207.