Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи

Розглянуто сукупність параметрів інформаційної моделі школи. Запропоновано класифікацію параметрів, основану на придатності до використання при побудові відповідної експертної системи. Запропоновано способи відбору та вимірювання параметрів. Описано багатовимірну модель загальноосвітнього навчальног...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2012
1. Verfasser:	Григорович, В.Г.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Schriftenreihe:	Штучний інтелект
Schlagworte:	Обучающие и экспертные системы
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57196
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи / В.Г. Григорович // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 377-384. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-57196
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-571962014-03-05T03:01:39Z Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи Григорович, В.Г. Обучающие и экспертные системы Розглянуто сукупність параметрів інформаційної моделі школи. Запропоновано класифікацію параметрів, основану на придатності до використання при побудові відповідної експертної системи. Запропоновано способи відбору та вимірювання параметрів. Описано багатовимірну модель загальноосвітнього навчального закладу, представлену у вигляді гіперкуба даних з метою її реалізації в комплексі інтелектуальних інформаційних технологій генерації проектів трансформації школи. Рассмотрена совокупность параметров информационной модели школы. Предложена классификация параметров, основанная на возможности использования при построении соответствующей экспертной системы. Предложены способы отбора и измерения параметров. Описана многомерную модель общеобразовательного учебного заведения, представленная в виде гиперкуба данных с целью ее реализации в комплексе интеллектуальных информационных технологий генерирования проектов трансформации школы. The article describes a set of parameters for information model of school. Classification of parameters based on the possibility of using to construction of the relevant expert system is proposed. The methods of selection and measurement of parameters are proposed. The multidimensional model of school represented in the form of a hypercube of data in order to implement the complex intelligent information technologies of generating of projects of transformations of the school is described. 2012 2012 Article Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи / В.Г. Григорович // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 377-384. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57196 004.65; 004.4:004.9; 004.42; 004:67; 004.915; 004.4'27; 004.89:004.4 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Обучающие и экспертные системы Обучающие и экспертные системы
spellingShingle	Обучающие и экспертные системы Обучающие и экспертные системы Григорович, В.Г. Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи Штучний інтелект
description	Розглянуто сукупність параметрів інформаційної моделі школи. Запропоновано класифікацію параметрів, основану на придатності до використання при побудові відповідної експертної системи. Запропоновано способи відбору та вимірювання параметрів. Описано багатовимірну модель загальноосвітнього навчального закладу, представлену у вигляді гіперкуба даних з метою її реалізації в комплексі інтелектуальних інформаційних технологій генерації проектів трансформації школи.
format	Article
author	Григорович, В.Г.
author_facet	Григорович, В.Г.
author_sort	Григорович, В.Г.
title	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
title_short	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
title_full	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
title_fullStr	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
title_full_unstemmed	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
title_sort	відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Обучающие и экспертные системы
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57196
citation_txt	Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи / В.Г. Григорович // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 377-384. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT grigorovičvg vídbírtavimírûvannâparametrívínformacíjnoímodelíškoli
first_indexed	2025-07-05T08:26:49Z
last_indexed	2025-07-05T08:26:49Z
_version_	1836794784271826944
fulltext	«Штучний інтелект» 3’2012 377 6Г УДК 004.65; 004.4:004.9; 004.42; 004:67; 004.915; 004.4'27; 004.89:004.4 В.Г. Григорович Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів Україна, 79013, м. Львів, вул. Степана Бандери, 12 Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи V.G. Grigorovich Lviv Polytechnic National University, c. Lviv Ukraine, 79013, c. Lviv, Stephan Bandera st., 12 Selection and Measurement of Parameters for Information Model of School В.Г. Григорович Национальный университет «Львовская политехника», г. Львов Украина, 79013, г. Львов, ул. Степана Бандеры, 12 Отбор и измерение параметров информационной модели школы Розглянуто сукупність параметрів інформаційної моделі школи. Запропоновано класифікацію параметрів, основану на придатності до використання при побудові відповідної експертної системи. Запропоновано способи відбору та вимірювання параметрів. Описано багатовимірну модель загальноосвітнього навчального закладу, представлену у вигляді гіперкуба даних з метою її реалізації в комплексі інтелектуальних інформаційних технологій генерації проектів трансформації школи. Ключові слова: параметри оцінювання шкіл, інформаційна модель школи, відбір та вимі- рювання параметрів, гіперкуб даних, експертна система. The article describes a set of parameters for information model of school. Classification of parameters based on the possibility of using to construction of the relevant expert system is proposed. The methods of selection and measurement of parameters are proposed. The multidimensional model of school represented in the form of a hypercube of data in order to implement the complex intelligent information technologies of generating of projects of transformations of the school is described. Key Words: parameters for evaluation of school, informational model of the school, selection and measurement of parameters, data hypercube, expert system. Рассмотрена совокупность параметров информационной модели школы. Предложена классификация параметров, основанная на возможности использования при построении соответствующей экспертной системы. Предложены способы отбора и измерения параметров. Описана многомерную модель обще- образовательного учебного заведения, представленная в виде гиперкуба данных с целью ее реализации в комплексе интеллектуальных информационных технологий генерирования проектов трансформации школы. Ключевые слова: параметры оценивания школ, информационная модель школы, отбор и изме- рение параметров, гиперкуб данных, экспертная система. Вступ Розвиток світового і, зокрема, європейського освітнього простору об’єктивно ви- магає від української школи адекватної реакції на процеси реформування загальної середньої освіти, що відбуваються у провідних країнах світу. Зокрема, запровадження Григорович В.Г. «Искусственный интеллект» 3’2012378 6Г новітніх технологій навчання, основаних насамперед на використанні сучасних інтелек- туальних освітніх технологій, потребує вирішення проблеми трансформації загально- освітніх шкіл – переведення кожної школи у той стан, в якому стане технічно мож- ливим застосування новітніх технологій навчання. Розв’язання вказаної проблеми можливе завдяки реалізації експертної системи – програмного генератора проектів переведення кожної школи з нинішнього (фактичного) стану у цільовий стан. Створення такого програмного генератора проектів вимагає побудови інформаційної моделі школи, яка спирається на сукупність параметрів, що описують школу і, зокрема, з використанням сучасних засобів збору, зберігання і обробки даних, заснованих на технології створення сховищ даних як агрегованого інформаційного ресурсу, що містить інформацію з усієї предметної області та вико- ристовується для підтримки прийняття рішень. Параметрам оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів присвячено ряд публікацій та нормативних актів. У наказах та розпорядженнях Міністерства освіти і науки України [1-3] рекомендується оцінювати діяльність загальноосвітніх навчальних закладів за параметрами, які передбачають оцінку організації навчально-виховного процесу, управління навчальним закладом матеріально-технічних та фінансових ре- сурсів, соціального захисту учнів та працівників закладу. Параметри, які стосуються інформаційно-технічного оснащення навчальних закладів, описані в інтернет-анкету- ванні освітніх закладів, проведеному Національним проектом «Відкритий Світ» [4]. Згідно із «системою зірочок», запропонованою у книзі [5] Володимира Співаков- ського, необхідно оцінювати не лише навчальний процес та ресурсне забезпечення, а й менеджмент, імідж, фінансування та моральний клімат школи. Параметри оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів, описані у джерелах [6], [7], умовно можна поділити на три групи: оцінка знань школярів; виявлення рівня професіоналізму педагога; аналіз управлінських рішень, направлених на вдосконалення навчально-виховного процесу. Мета роботи – описати багатовимірну модель загальноосвітнього навчального закладу на основі простору станів, представлену у вигляді гіперкуба даних, з метою її реалізації в комплексі інтелектуальних інформаційних технологій генерації проектів трансформації школи; та описати способи відбору і вимірювання параметрів інфор- маційної моделі, тобто: – ввести класифікацію джерел отримання інформації про параметри оцінювання навчальних закладів; – розробити систему класифікації атрибутів з точки зору придатності для побу- дови експертної системи генерування проектів трансформації школи; – вибрати відповідну семантичну метрику та описати способи вимірювання пара- метрів інформаційної моделі; – описати інформаційну модель навчального закладу на основі простору станів та її реалізацію за допомогою гіперкуба даних. Параметри інформаційної моделі Багатовимірну модель школи побудуємо на основі параметрів, запропонованих у джерелах [1-7]. Для цього введемо наступну класифікацію джерел отримання інфор- мації про параметри P оцінювання навчальних закладів: М – параметри оцінювання діяльності загальноосвітніх навчальних закладів, реко- мендовані Міністерством освіти і науки України [1]; D – параметри оцінювання діяльності загальноосвітніх навчальних закладів, за- пропоновані державними органами управління освітою [2], [3]; Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи «Штучний інтелект» 3’2012 379 6Г N – параметри оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів, визначені Націо- нальним проектом «Відкритий Світ» (згідно з проведеним інтернет-анкетуванням) [4]; S – параметри оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів відповідно до «системи зірочок» В. Співаковського [5]; Z – параметри оцінювання діяльності навчальних закладів відповідно до зару- біжних джерел [6], [7]. P M D N S Z     Кожен з параметрів множини P, залежно від можливості його використання при побудові експертної системи, може бути віднесений до однієї з підмножин: P F I V   причому підмножини F, I, V взаємно не перетинаються, де F – підмножина фіксованих атрибутів, які не будуть змінюватися; I – підмножина атрибутів, які можна тлумачити двояко: з однієї сторони, це атрибути, зміна яких не приведе до фактичної зміни умов навчання, такі параметри можна ігнорувати при побудові інформаційної моделі навчального закладу; з іншої сторони, якщо наповнити ці атрибути відповідним змістом, то вони будуть інформа- тивними і суттєвими при побудові інформаційної моделі; V – підмножина атрибутів, зміна яких означатиме фактичну зміну умов навчання. В результаті зіставлення категорій джерел інформації про параметри та категорій параметрів оцінювання навчальних закладів підмножині V належатимуть наступні атрибути: V = {M1.1.1, M1.1.7, M1.2.1, M1.2.2, M1.2.3, M1.2.4, M1.2.5, M1.2.6, M1.3, M2.1.1, M3.1.4, M4.2, D1.1, D1.2, D1.3, D1.4, D1.5, D1.6, D1.8, D2.1, D2.2, D2.3, D2.4, D2.5, D3.1, D3.3, D3.4, D3.12, D4.1, D4.12, D4.13, D5.1, D5.4, D7.1, N5, N6, N7, N8, N9, N10, N11, N12, N13, N14, N16, N17, N18, N19, N20, N21, N22, N23, N24, N25, N26, N27, N28, N29, N30, N31, N32, N33, N34, N35, S1.1, S1.2, S1.3, S1.4, S1.5, S1.6, S2.1, S2.2, S2.3, S2.4, S2.5, S7.1, S7.2, S8.1, Z2, Z4, Z5, Z6, Z8, Z11, Z15, Z16, Z25} (1) Тут позначено: M1.1.1 – укомплектованість закладу педагогічними кадрами, умотивованість їх роз- становки; M1.1.7 – впровадження інноваційних педагогічних технологій у навчальний процес; M1.2.1 – загальний стан будівель та приміщень навчального закладу; M1.2.2 – зовнішня естетична культура загальноосвітнього навчального закладу; M1.2.3 – дотри- мання техніки безпеки, охорони праці; M1.2.4 – стан матеріально-технічного забезпе- чення навчальних кабінетів, лабораторій, майстерень, спортзалів, спортмайданчика, навчально-дослідних ділянок та ін.; M1.2.5 – забезпеченість сучасною комп’ютерною технікою; M1.2.6 – забезпеченість навчально-методичною та довідковою літературою, ефективність їх використання; M1.3 – фінансове забезпечення діяльності закладу; M2.1.1 – рівень навчальних досягнень учнів за результатами річного (семестрового) оцінювання; M3.1.4 – впровадження інноваційних технологій в управління закладом, інформаційне забезпечення діяльності закладу; M4.2 – забезпечення соціальної підтримки дітей-сиріт, дітей з малозабезпечених сімей та інших учнів із соціально вразливих категорій; D1.1 – площа приміщень, задіяних у навчальному процесі; D1.2 – вартість обладнання, інструментів, приладів та інших засобів навчання, задіяних у навчальному процесі; D1.3 – кількість навчальних кабінетів, включаючи спортивну залу, майстерні; D1.4 – кількість сучасних комп’ютерів, задіяних у навчальному процесі; D1.5– кошти Григорович В.Г. «Искусственный интеллект» 3’2012380 6Г бюджету навчального закладу; D1.6 – витрати на придбання лабораторного обладнання, приладів, інструментів, наочності; D1.8 – кількість класних кімнат; D2.1 – витрати на придбання підручників, навчально-методичної, художньої та довідкової літератури, передплату періодичних видань, придбання прикладних комп’ютерних програм; D2.2 – бібліотечний фонд літератури та підручників, необхідних для виконання навчальних планів і програм (крім періодичних видань); D2.3 – кількість предметів інваріантної частини навчального плану, під час викладання яких використовуються ліцензовані прикладні комп’ютерні програми; D2.4 – кількість годин роботи школи в мережі Інтернет за рік; D2.5 – кількість предметів інваріантної частини; D3.1 – контингент педагогічних працівників; D3.3 – кількість педагогічних працівників, які здійснюють викладання не за фахом; D3.4 – кількість педагогічних працівників пенсійного віку; D3.12 – кількість педагогічних працівників, які використовують ПК в навчально-виховному процесі; D4.1 – контингент учнів; D4.12 – кількість учнів 10 – 11 (12) класів; D4.13 – кількість учнів 5 – 9 класів; D5.1 – кількість предметів варіативної частини; D5.4 – кількість освітніх інновацій, які впроваджуються у навчально-виховному процесі; D7.1 – кількість учнів, рівень засвоєння навчальних досягнень яких за підсумками минулого навчаль- ного року є достатнім і високим; N5 – наявність та кількість комп’ютерів; N6 – наяв- ність підключення до мережі Інтернет; N7 – спосіб підключення до мережі Інтернет; N8 – середня швидкість доступу до мережі Інтернет; N9 – режим доступу комп’ютерів школи до мережі Інтернет; N10 – кількість комп’ютерів, підключених до локальної комп’ютерної мережі; N11 – кількість спеціалізованих комп’ютерних класів; N12 – кіль- кість комп’ютерів у спеціалізованих комп’ютерних класах; N13 – наявність підключення комп’ютерів у спеціалізованих комп’ютерних класах до локальної мережі; N14 – наяв- ність Інтернет-сторінки або сайта школи; N16 – типи операційних систем, з якими звикли працювати учні та викладачі; N17 – загальна кількість учнів у школі; N18 – кількість учнів у 1 – 8 класах; N19 – кількість учнів з малозабезпечених сімей у 1 – 8 класах; N20 – кількість учнів з багатодітних родин у 1 – 8 класах; N21 – наявність системного адміністратора; N22 – наявність спеціалізованого телекомунікаційного обладнання або комп’ютерної техніки, яка не використана внаслідок відсутності фахівців для її вста- новлення та налаштування; N23 – назва спеціалізованого телекомунікаційного облад- нання або комп’ютерної техніки, яка не використана внаслідок відсутності фахівців для її встановлення та налаштування; N24 – частота проблем з електропостачанням; N25 – кількість Смарт-дошок; N26 – кількість Смарт-дошок, що використовуються за призначенням; N27 – кількість Смарт-дошок, які не використовуються за призначенням; N28 – кількість класних кімнат, обладнаних Смарт-дошками; N29 – наявність та кількість проекторів; N30 – кількість класних кімнат, обладнаних проекторами; N31 – кількість вчителів у школі, які володіють інформаційно-комунікаційними технологіями (ІКТ) і вміють працювати з інтерактивною чи Смарт-дошкою; N32 – проходження вчителями курсів підвищення кваліфікації з інформатики або комп’ютеризації; N33 – придбання батьками підручників для своїх дітей; N34 – придбання батьками додаткової літератури для своїх дітей; N35 – середня сума грошей, яка щорічно витрачається батьками кож- ного з учнів на придбання шкільних підручників та іншої необхідної для навчання літератури; S1.1 – освітні технології; S1.2 – вчителі; S1.3 – підручники; S1.4 – предмети; S1.5 – наповненість класів; S1.6 – навантаження на учня; S2.1 – будівля та рівень ремонту; S2.2 – обладнання; S2.3 – інформаційне оснащення; S2.4 – кількість вчителів та персоналу на 1 учня; S2.5 – кількість одиниць техніки на 1 учня; S7.1 – доходи та видатки; S7.2 – оплата праці; S8.1 – фінансова, організаційна, кадрова, контентна залежність від райвно, міськ- вно, засновників і т.п.; Z2 – використання інноваційних методів навчання; Z4 – викори- Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи «Штучний інтелект» 3’2012 381 6Г стання у навчанні інтернет-ресурсів та інформаційних технологій; Z5 – впровадження у навчальний процес інноваційних (експериментальних) проектів; Z6 – розвиток про- фільного навчання; Z8 – участь школи в Інтернет-проектах; Z11 – кількість учнів по класах; Z15 – наявність сучасної оргтехніки; Z16 – секційне або блокове планування шкільної будівлі; Z25 – робота шкільного сайта. Семантичні метрики та вимірювання значень параметрів Як видно, багато параметрів, за якими оцінюється діяльність школи, є нечисло- вими, тому важливо описати відповідні семантичні метрики та способи вимірювання таких параметрів. Всі класи задач, для розв’язування яких необхідні інтелектуальні системи, можна поділити на два підкласи, виходячи з постановки задачі [8]. Перший клас задач – ті, для яких суттєве значення понять (властивостей). Сюди відносяться задачі діагностики захворювань, класифікації явищ на основі збору даних, гра на біржі, планування діяль- ності підприємств тощо. Такі задачі називаються ознаковими. Для другого класу задач не є суттєвим значення понять, а скоріше їх семантика або частота вживання термінів в тексті і т.д. Зокрема сюди можна віднести кластеризацію інформаційних ресурсів, кла- сифікацію текстів згідно з УДК, інтелектуальні пошукові системи, реферування та ано- тування текстових документів. Такий клас задач називається семантичними задачами. Оцінювання значень нечислових параметрів, якими характеризується діяльність навчального закладу, можна віднести до ознакових задач (різноманітні вербальні оцінки необхідно зіставити з відомою шкалою). В роботі [8] побудовано ефективні метрики для ознакових задач. Очевидно, що визначена для таких задач метрика успішно може використовуватися і в інтелектуаль- них системах планування діяльності, зокрема і для вимірювання значень нечислових параметрів, які характеризують діяльність школи. Нехай множина прецедентів Pr={Pr1,Pr2,…,PrN} описується характеристиками (властивостями) Х={x1,x2,…,xM}. Позначимо Di – домен властивості xi. Для відобра- ження властивостей використовується нове позначення Х, а не С, оскільки як правило, ці значення є властивостями об’єктів, які належать класу С. Релевантним Prk є прецедент, для якого відстань d до поточної ситуації є най- меншою, тобто Prk = i idminarg . (2) Прецеденти відрізняються між собою значеннями, які набувають властивості понять. Для розпізнавання прецеденту не потрібні значення всіх властивостей мно- жини Х, а лише деякої її підмножини. Дійсно, якщо розглянути деяке дерево рішень, то окрема гілка від кореня дерева до листка описує окремий прецедент, а значення властивостей, які знаходяться на цій гілці, достатньо для опису цього прецеденту. Значення властивості xi позначимо zi = z(xi). Очевидно, що zi  Di. Можна вста- новити однозначну відповідність між прецедентом та значеннями властивостей:   1 1 2 2 Pr , , , k ki i i i i i i iX x z x z x z     , де jj ii Dz  . Очевидно, що властивість, яка знаходиться на вищому рівні дерева рішень, по- винна мати більшу вагу. Оскільки для різних прецедентів властивості можуть знахо- дитися на різних рівнях дерева рішень, то коефіцієнти важливості понять насправді являють собою вектори виміром кількості прецедентів, тобто W = (W1, W2, …, WN), де Григорович В.Г. «Искусственный интеллект» 3’2012382 6Г Wi – коефіцієнти важливості понять онтології, яка описує прецедент Pri. Тоді відстань між прецедентом Pri та поточною ситуацією S обчислюється за формулою:  , l l l i S i i i i I d z z    , ( 3 ) д е jiz – з н а ч е н н я в л а с т и в о с т і jix п р е ц е д е н т у P r i , s i j z – з н а ч е н н я в л а с т и в о с т і jix п о т о ч н о ї с и т у а ц і ї S , jiw – к о е ф і ц і є н т в а ж л и в о с т і в л а с т и в о с т і jix п р е ц е д е н т у P r i , iI – м н о ж и н а і н д е к с і в в л а с т и в о с т е й п р е ц е д е н т у P r i , iI – м н о ж и н а і н д е к с і в в а ж л и в и х в л а с т и в о с т е й п р е ц е д е н т у P r i , ii Niii IIII  21 , iN – к і л ь к і с т ь в л а с т и в о с т е й , я к і н е о б х і д н о р о з г л я н у т и , щ о б п р и й н я т и р і ш е н н я с т о с о в н о п р е ц е д е н т у P r i . 1 1 1 a r g m a x l l i i s s i i I I i i w         , 1 2 2 2 / a r g m a x l l i s i s s i i I i I i i w         , 1 2 3 3 3 / / a r g m a x l l i s s i s s i i I i i I i i w         , … Р о з г л я н е м о ф у н к ц і ю ),( yx . О ч е в и д н о , щ о х м о ж е б у т и : а б о д і а п а з о н о м , т о б т о н е ч і т к о ю м н о ж и н о ю , д е D – у н і в е р с а л ь н а м н о ж и н а , Dx  ; а б о ч и с л о в и м з н а ч е н н я м ; а б о н е ч и с л о в и м з н а ч е н н я м . З а л е ж н о в і д п р и р о д и x , ),( yx в и з н а ч а є т ь с я п о - р і з н о м у :       1 , нечітка множина, , , , числові значення, 1 , , , нечислові значення. x y x x y x y x y x y x y               , (4) де )( yx – коефіцієнт впевненості того, що y належить нечіткій множині x;  – числова величина, яка залежить від ПО, вибрана таким чином, щоб \|x–y\|  [0,1];  (x, y)  [0,1] – нечітка величина подібності значень x та y. Наприклад,  (x, y) = 1, якщо x = y,  (x, y) = 0,9, якщо x  y,  (x, y) = 0, якщо x  y. Для задачі вимірювання параметрів оцінки діяльності навчального закладу пре- цедентами можуть бути значення відомої шкали (наприклад, «відмінно», «добре», «задовільно», «незадовільно»), сформованої за допомогою експертних оцінок або на основі певної онтології; а поточна ситуація – це те значення параметра, яке необхідно зіставити із вказаною шкалою (наприклад, «непогано»). Можна запропонувати наступну процедуру вимірювання значень для нечислових параметрів: отримані за допомогою анкетування, опитування експертів тощо значення вербальних характеристик (поточні ситуації) зіставляються з певною опорною шкалою (прецедентами), за формулами (2) – (4) визначається релевантний прецедент (значення опорної шкали з мінімальною відстанню до поточної ситуації), знайдене значення і буде результатом вимірювання параметра. Простір станів та гіперкуб даних інформаційної моделі Простір станів системи подамо трійкою S = ( O, A, R ) з такими компонентами: O – множина об’єктів, А – множина їх атрибутів та R – множина зв’язків між об’єктами. Додавання або вилучення об’єкта, зміна значення атрибута чи зміна зв’язку приводить до зміни стану системи. Стосовно інформаційної моделі системи загальноосвітніх навчальних закладів, об’єкти – це школи, атрибути – це інформаційні параметри, що описують школу, наприклад: «Фінансування», «Матеріально-технічне забезпечення» тощо, зв’язки – відношення на множині об’єктів. Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи «Штучний інтелект» 3’2012 383 6Г Описані вище атрибути оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів, які на- лежать підмножині V з формули (1), використаємо для побудови багатовимірної моделі школи, яку представимо у вигляді гіперкуба даних. Гіперкуб даних позначимо як множину комірок, що відповідає множинам V, A: H (V, A), де V={V1, V2, …, Vn} – множина вимірів гіперкуба, AVi = {A1i, A2i, …, Aki}, i = 1, …, n – множина атрибутів виміру Vi, nVVV AAAA  ... 21 – множина атрибутів гіперкуба [9]. Атрибутами відношення фактів багатовимірної моделі школи будуть параметри оцінювання навчальних закладів V1…Vn з підмножини V з формули (1). Кортежі від- ношення міститимуть значення атрибутів окремої школи (наприклад, кількість учнів, кількість комп’ютерів та ін.). Таким чином, кожна комірка гіперкуба H (V, A) визнача- тиметься одним і лише одним набором значень вимірів – атрибутів. Кожній комірці гіперкуба даних Hh відповідає єдино можлива множина атрибутів вимірів AAh  . Для отримання доступу до даних загальноосвітніх шкіл необхідно фіксувати виміри VV  та атрибути AA  гіперкуба школи (вказувати множину необхідних вимірів V і значень атрибутів A). Уздовж кожної осі гіперкуба значення атрибутів оцінювання загальноосвітніх навчальних закладів можуть бути організовані у вигляді ієрархії, що представляє різні рівні їх деталізації [10]. Це дозволить створити ієрархічні виміри, за якими при подаль- шому аналізі даних буде здійснюватися агрегування або деталізація подання даних. Висновки У статті введено класифікацію джерел отримання інформації про параметри оцінювання навчальних закладів. Запропоновано кожний з параметрів, залежно від можливості використання його при побудові експертної системи, відносити до однієї з підмножин: фіксованих атрибутів, формальних атрибутів або важливих атрибутів. Відібрано атрибути, які використовуються для побудови багатовимірної моделі школи. Вибрано семантичну метрику для ознакових задач та описано процедуру вимі- рювання параметрів інформаційної моделі. Описано багатовимірну інформаційну модель загальноосвітнього навчального закладу, основану на просторі станів системи, реалізовану у вигляді гіперкубу даних в комплексі інтелектуальних інформаційних технологій генерації проектів трансформації школи. Література 1. Міністерство освіти і науки України. Наказ від 14.02.2005 р. № 99. Про затвердження Орієнтовних критеріїв оцінювання діяльності загальноосвітніх навчальних закладів [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://uazakon.com/document/fpart53/idx53178.htm – Назва з титул. екрана. 2. Головне управління освіти і науки Київської обласної державної адміністрації. Наказ від 27.07.2010 р. № 226. Про затвердження та введення в дію змін до Критеріїв оцінювання діяльності загальноосвіт- нього навчального закладу, введених в дію наказом Управління освіти і науки Київської обласної державної адміністрації від 02.08.2005 р. № 202 [Електронний ресурс] / В.Г. Бутник. – Режим доступу : http://kyiv-oblosvita.gov.ua/index.php?mode=n_doc&file=n_u226_10 – Назва з титул. екрана. 3. ІНФОРМАЦІЯ МОН Про хід виконання Указу Президента України від 04.07.05 р. № 1013/2005 «Про невідкладні заходи щодо забезпечення функціонування та розвитку освіти в Україні» стосовно розробки критеріїв оцінювання якості навчального процесу для здійснення моніторингу ефективності діяльності загальноосвітніх навчальних закладів та визначення їх рейтингу [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://rating.devstudio.com.ua/about.php – Назва з титул. екрана. 4. Національний проект «Відкритий Світ». Львівська область. Анкетування освітніх закладів [Елект- ронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.ow.org.ua/nventarizats_ya/Lvivska_region/ – Назва з титул. екрана. http://uazakon.com/document/fpart53/idx53178.htm http://kyiv-oblosvita.gov.ua/index.php?mode=n_doc&file=n_u226_10 http://rating.devstudio.com.ua/about.php http://www.ow.org.ua/nventarizats_ya/Lvivska_region/ Григорович В.Г. «Искусственный интеллект» 3’2012384 6Г 5. Спиваковский В.М. Образовательный взрыв / Спиваковский В.М. – Киев : ЧФ «МУВЦ “Гранд- Экспо”», 2011. – 436 с. 6. Бахмутский А.Е. Оценка деятельности современной школы : учебное пособие / Бахмутский А.Е., Кондракова И.Э., Писарева С.А. – М. : АПК и ППРО, 2009. – 72 с. 7. Критерии оценки школы [Електронний ресурс] / Е.П. Мясоедова. – Режим доступу : http://pedsovet.org/ component/option,com_mtree/task,viewlink/link_id,6065/Itemid,118/ – Назва з титул. екрана. 8. Литвин В.В. Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень : монографія / Лит- вин В.В. – Львів : Видавництво НУЛП, 2011. – 264 с. 9. Шаховська Н.Б. Сховища та простори даних : монографія / Н.Б. Шаховська, В.В. Пасічник. – Львів : Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2009. – 244 с. 10. Заботнев М.С. Методы поиска и агрегации информации в разреженных гиперкубах данных / М.С. За- ботнев // Информационные технологии. – 2006. – № 1. – С. 57-62. Literatura 1. Ministerstvo osvity. http://uazakon.com/document/fpart53/idx53178.htm 2. Golovne upravlinnia osvity i nauky Kyivskoji oblasnoji derzhavnoji administratsiji. http://kyiv-oblosvita.gov.ua/index.php?mode=n_doc&file=n_u226_10 3. Informaciya MON. http://rating.devstudio.com.ua/about.php 4. Nacionalnij proekt “Vidkrytij Svit”. http://www.ow.org.ua/nventarizats_ya/Lvivska_region/ 5. Spivakovskij V. Obrazovatel’nyj vzryv. Kiev: ChF MUVC “Grand- Jekspo”.2011. 436 s. 6. Bakhmudskij A. Ocenka dejatelnosti sovremennoj shkoly. 7. Kriteriji ocenki shkoly. http://pedsovet.org/component/option,com_mtree/task,viewlink/link_id,6065/ Itemid,118/ 8. Lytvyn V. Bazy znan’ intelektualnykh system pidtrymky pryjniattia rishen. 9. Shakhovska N. Skhovyshcha ta prostory danykh. 10.Zabotnev M. Informacionnyje tekhnologiji. 2006. №1. S. 57-62. RESUME V.G. Grygorovych Selection and Measurement of Parameters for Information Model of School The implementation of new technologies of schooling primarily based on using of modern intelligent educational technologies requires a solution of the problem of transformation of comprehensive schools, i.e. the conversion of each school into the state, which it will be possible to apply new technologies of schooling in. The solution of this problem is possible through the implementation of programme generator of projects of transformation of each school from the current (actual) state into target state. Creating such programme generator of projects requires the construction of the informational model of school that is based on a set of parameters that describe the school. The article introduced classification of sources of the information about the parameters of evaluation of educational institutions. It is proposed to refer each parameter to one of the subsets: the fixed attributes, the formal attributes or the important attributes, depending on the possibility of its use in building of the expert system. Attributes that are used to build multi-dimensional model of the school are selected. Semantic metric for the attributive tasks is chosen and the procedure of measuring the parameters of the informational model is described. The multi-dimensional informational model of general education institutions, based on the state space system and implemented in the form of the data hypercube in the complex of intelligent information technologies of generation of projects of transformation of the school is described. Стаття надійшла до редакції 05.06.2012. http://pedsovet.org/ http://uazakon.com/document/fpart53/idx53178.htm http://kyiv-oblosvita.gov.ua/index.php?mode=n_doc&file=n_u226_10 http://rating.devstudio.com.ua/about.php http://www.ow.org.ua/nventarizats_ya/Lvivska_region/ http://pedsovet.org/component/option

Відбір та вимірювання параметрів інформаційної моделі школи

Institution

Ähnliche Einträge