Описание модели для автоматического получения комплексной оценки уровня сформированности профессиональных умений операторами, а также изучение особенностей применения метода анализа иерархий для вычисления комплексного коэффициента освоения материала.
Аннотация к работе
Особенности комплексной автоматической оценки качества выполнения упражнений на компьютерном тренажере оператора производственно-технологической системыВ настоящее время разработаны различные модели и методы, позволяющие повысить эффективность освоения профессиональных умений и навыков операторами сложных производственно-технологических процессов за счет использования разнообразных компьютерных средств учебного назначения, главным образом компьютерных тренажеров и создаваемых на их основе автоматизированных обучающих систем (АОС). Однако, нерешенным является вопрос разработки моделей, методов и средств, позволяющих автоматически получить комплексную оценку [6] уровня сформированности профессиональных умений операторами (в процессе выполнения упражнений с использованием АОС) на основе ряда показателей качества, имеющих различную физическую природу. Комплексный коэффициент освоения вычисляется в завершении выполнения обучаемым упражнения как среднее взвешенное на основе весов показателей качества, используемых в этом упражнении, и коэффициентов освоения по этим показателям качества: , (1) где - весовой коэффициент-го показателя качества; В свою очередь, отдельные коэффициенты освоения из формулы (1) вычисляются с использованием нечетких множеств [7-10], а веса отдельных показателей качества определяются с помощью метода анализа иерархий [4], особенности применения которого для данной задачи рассмотрим далее. Рассмотрим на примере особенности данного этапа применительно к задаче определения весовых коэффициентов показателей качества, используемых в упражнении на подъем и опускание крюка или груза.
Список литературы
1. Файзрахманов Р.А., Полевщиков И.С. Анализ методов и средств автоматизации процесса обучения операторов производственно-технологических систем (на примере операторов перегрузочных машин) // Современные проблемы науки и образования. 2013. №5. URL: science-education.ru/111-10494.
2. Щемелева Т.К. Система подготовки крановщиков с применением тренажеров: 30 лет спустя // Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2009. №3. С. 106-109.
4. Файзрахманов Р.А., Мехоношин А.С., Бакунов Р.Р., Федоров А.Б., Бикметов Р.Р. Особенности разработки и реализации мобильных пультов тренажерного комплекса оператора портального крана // Инженерный вестник Дона. 2012. №4-1. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4t1y2012/1267.
5. Файзрахманов Р.А., Бакунов Р.Р., Мехоношин А.С. Создание трехмерных моделей для системы визуализации тренажерного комплекса // Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2011. №5. С. 62-69.
6. Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи). М.: МЗ-Пресс, 2004. 67 с.
7. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FUZZYTECH. СПБ.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
8. Azarkasb S.O. An Efficient Intrusion Detection System Based on Fuzzy Genetic approaches // Life Science Journal. 2013. №10(8s). pp. 6-21. URL: lifesciencesite.com/lsj/life1008s/002_19226life1008s_6_21.pdf.
9. Beiranvand A., Khodabakhshi M., Yarahmadi M., Jalili M. Making a Mathematical Programming in Fuzzy Systems with Genetic Algorithm // Life Science Journal. 2013. №10(8s). pp. 50-57. URL: lifesciencesite.com/lsj/life1008s/008_19232life1008s_50_57.pdf.
10. Файзрахманов Р.А., Полевщиков И.С. Оценка качества выполнения упражнений на компьютерном тренажере перегрузочной машины с использованием нечетких множеств // Инженерный вестник Дона. 2012. №4-1. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4t1y2012/1265.