III Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2011

Всё чаще в высших учебных заведениях встаёт вопрос о том, как оценить студента. Существенной особенностью является сложность количественного оценивания процессов обучения и управления. Однозначно определяемого перечня показателей качества подготовки не существует, так как отсутствуют четкие представления о том, какие количественно измеримые факторы на него влияют, какими достоверно оценивающими показателями оно выражается, какова достоверность этих показателей и т.д.

При построении модели рейтинговой оценки знаний студента по нескольким (или всем) дисциплинам с учётом его творческой, общественной и научной деятельности увеличивается количество факторов, влияющих на итоговую рейтинговую оценку студента.

Применение иерархических нечетких баз знаний позволяет преодолеть "проклятие размерности". При большом количестве входов эксперту трудно описать причинно-следственные связи в виде нечетких правил. Как и в случае с количеством уровней качественных показателей, это обусловлено тем, что в оперативной памяти человека может одновременно хранится не более 7±2 понятий-признаков [1]. Следовательно, количество входных переменных в одной базе знаний не должно превышать это число. Более поздние исследования показали, что хорошие базы знаний получаются, когда количество входов не превышает пяти, шести. Поэтому, при большем количестве входных переменных необходимо их иерархически классифицировать в виде иерархического дерева.

Использование иерархических баз знаний позволяют небольшим количеством «коротких» нечетких правил (правила с двумя - тремя входными переменными) адекватно описать многомерные зависимости "входы - выход".

Выбранный способ создания проектируемой нечеткой системы состоит в выполнении нечеткого вывода для промежуточных переменных с последующей передачей четких значений этих переменных в нечеткие системы следующего уровня иерархии. Для реализации этого способа необходимо выполнить нечеткий логический вывод для каждой нечеткой базы знаний. Недостаток этого способа состоит в том, что над промежуточными переменными (  на рисунке 1) последовательно выполняются операции дефаззификации и фаззификации. Нечеткие результаты промежуточных логических выводов дефаззифицируют, потом эти четкие значения подают на вход нечетких систем следующего уровня иерархии и там они фаззифицируются, т.е. становятся нечеткими, Следовательно, для промежуточных переменных надо задавать функции принадлежности. Кроме того, необходимо обеспечить эквивалентность нечетких множества до и после операций дефаззификации и фаззификации. Выбор этого способа обоснован тем, что к в системе рейтингового оценивания студента успеваемости студента необходимо реализовать расчёт промежуточных переменных.

Построение нечетких экспертных систем, которые основаны на предложенной методике, дает возможность не только оценить уровень интеллектуальной деятельности, но и создает условия для ее проектирования, т.е. такого управления частными показателями, при котором интегральный показатель качества будет принимать желаемое значение.

Список используемой литературы

1 Ротштейн О.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: "УНІВЕРСУМ-Вінниця", 1999.

2 Ершиков С., Лобова Т., Филиппов С., Шидловска Т. Опыт использования рейтинговой системы. Высшее образование в России, 4(1997). -С.97-102.

3 Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB.- М.:Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

Код для цитирования: Скопировать