IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Применение компьютерных технологий почти во всех сферах деятельности человека смещает фокус внимания на самого пользователя систем и интернет-ресурсов. Понимание того, какие именно действия он выполняет (или должен выполнить), может использоваться при пректировании различных систем, например, в систем безопасности, также для разработки персонализированного окружения для пользователей. Поэтому можно сказать, что задача реализации моделей поведения пользователей в компьютерных системах является актуальной.

Целью данной работы является: повышение эффективности взаимодействии пользователя с автоматизированной системой за счет применения модели поведения пользователя. Для достижения поставленной цели были решены следующие исследовательские задачи:

• Провести анализ и исследование моделей автоматизированных обучающих систем (АОС), моделей пользователя компьютерных систем и их применения в АОС.

• Составить математическое описание модели поведения пользователя при его взаимодействии с автоматизированной обучающей системой.

• Выполнить программную реализацию АОС, в составе которой разработана модель поведения пользователя.

• Проверить эффективность реализованных алгоритмов модели поведения пользователя при его взаимодействии с автоматизированной обучающей системой.

Постановка задачи

В результате проведения исследования были рассмотрена типовая структура автоматизированной обучающей системы, в состав которой необходимо включить модель поведения пользователя для более эффективного взаимодействия пользователя и обучающей системы. Также были рассмотрены такие модели поведения пользователя как: модель поведения пользователя в поисковых системах, модель поведения пользователя при посещении сайтов, комплексная нейросетевая модель пользователя компьютерных систем.

В качестве моделей поведения пользователя в поисковых системах были рассмотрены модель CCM (Click Chain Model), блок-схема которой представлена на рисунке 1 и модель DBN (Dynamic Bayesian Network), блок-схема которой представлена на рисунке 2.

Рисунок 1 – Блок-схема модели CCM (Click Chain Model)

Рисунок 1 – Блок-схема модели DBN (Dynamic Bayesian Network)

Нейросетевая модель пользователя учитывает обе составляющие поведения пользователя: динамическую (интерактивная часть) и статистическую (сеансовая часть) модель поведения пользователя. В основе данной модели лежит нейронная сеть прямого распространения, состоящая из входного, выходного и одного или нескольких скрытых слоев нейронов.

В результате можно сделать вывод о том, что для применения в АОС необходимо реализовать нейросетевую модель пользователя, т.к. она позволяет варьировать учитываемые параметры.

Далее был выполнен анализ автоматизированных обучающих систем, которые отслеживали бы действия пользователя: Автоматизированная система обучения для теоретической подготовки летного и инженерно-технического состава на вертолет КА-52, Система "ОЛИМП:ОКС", Автоматизированная система обучения «Путевой подогреватель нефти» и Проект ТАИС.

Библиографический список

1. Макушкина Л.А., Лемякина Л.В. Разработка автоматизированной системы интернет тестирования школьников с целью родительского контроля посещаемости и успеваемости учеников // Макушкина Л.А., Лемякина Л.В. Вестник магистратуры. 2013. № 5 (20). С. 49-52.

2. Рыбанов А.А., Сержантова Е.О., Макушкина Л.А. Аналитическая платформа deductor как средство анализа результатов активности пользователей системы дистанционного обучения moodle // Рыбанов А.А., Сержантова Е.О., Макушкина Л.А. Молодой ученый. 2013. № 5. С. 173-176.

3. Рыбанов А.А. Алгоритмическое и математическое обеспечение автоматизированной системы оценки качества учебного процесса по контрольным картам// ВЕСТНИК КОМПЬЮТЕРНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Издательство: Издательский дом "Спектр" (Москва) Номер: 2 Год: 2009 Страницы: 30-36

4. Фролов Ю.В., Махотин Д.А. Компетентностная модель как основа оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня. – 2014. – № 8. – С. 34–41.