2.1 Формування вхідного математичного опису інтелектуальної СППР для керування та супроводження навчального процесу

 

 

Розв’язання поставленої задачі будемо проводити для чотирьох класів, тобто для оцінок рівня знань студентів «відмінно» – клас , «добре» – – клас , «задовільно»– клас   і  «незадовільно» – клас  . Класи формувалися за експериментальними даними, отриманими в процесі перевірки знань студентів з навчальної дисципліни «Інтелектуальні системи», яка викладається в Сумському державному університеті для студентів спеціальності «Інформатика», що навчалися за дистанційною формою. Тестові запитання для  семестрового контролю складалися на базі навчального контенту цієї дисципліни у кількості 130, для контролю навчального модулю «Методи подання знань» – 48 і для контролю навчального модулю «Методи виведення знань»– 28. Початковий словник ознак залежно від обсягу навчального матеріалу, що контролювався, складався відповідно із 130, 48 і 32 ознак розпізнавання, значення яких дорівнювали відповідним результатам тестування. Відповідь на кожний з тестів оцінювалася за 100 бальною шкалою.

Нормоване поле допусків на кожну ознаку вибиралося однаковим: верхній  допуск 100 балів, нижній 0 балів. Контрольні допуски на ознаки вибиралися в процесі навчання СППР за наведеною у цьому розділі методикою. Як базовий був обраний клас, який відповідав найкращому функціональному стану СКО. Мінімальна кількість реалізацій, яка забезпечувала репрезентативність навчальної вибірки для використання ІЕІ-технології, визначалася за методикою праці [132], і для кожного з класів дорівнювала , що забезпечує максимальну статистичну похибку при рівні значущості .

На підготовчому етапі створювалися за наведеним у цьому підрозділі інформаційно-екстремальним алгоритмом еквівалентні набори тестів, які формувалися шляхом додавання в початкові довільно сформовані базові набори (10-15 тестів) еквівалентних тестів із залишкового словника, еквівалентність яких визначалася СППР за результатами тестування. Нееквівалентними вважалися тести (ознаки) групи, для яких значення інформаційного КФЕ навчання СППР було меншим допустимого значення .

Таким чином, початковий словник ознак  розглядається як об’єднання декількох підмножин ознак:

                                                                        (2.1.1)

 

де    – підмножина еквівалентних ознак розпізнавання.

При цьому для виразу (2.1.1) має місце умова

 

},

 

тобто класи еквівалентності ознак розпізнавання можуть перетинатися.

Оскільки у рамках ІЕІ-технології адаптація вхідного математичного опису СППР відбувається шляхом допустимих перетворень в дискретному субпарацептуальному просторі ознак розпізнавання, то визначення елементів бінарної навчальної матриці  ,  здійснюється за правилом (1.6.3), а формування еталонних векторів-реалізацій класів розпізнавання за правилом (1.6.4). Як вхідний тестовий набір розглядались запитання закритого типу з одним, або декількома правильними варіантами відповідей для оцінки рівня знань студентів за результатами їх атестації після вивчення модулів «Методи подання знань» і «Методи виведення знань» навчальної дисципліни «Інтелектуальні системи».