Дудников Виталий Юрьевич
канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой ФГБОУ ВО «Ухтинский государственный технический университет» г. Ухта, Республика Коми
Опубликовано: Дудников В.Ю. Нечеткая модель поддержки принятия решения для оценивания знаний // Педагогика и психология: актуальные вопросы теории и практики: материалы IX Междунар. науч.–практ. конф. (Чебоксары, 25 дек. 2016 г.) / редкол.: О.Н. Широков [и др.] – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. – С. 98-100. – ISSN 2411-8117.
Аннотация: в данной работе исследователем описывается возможность применения в качестве поддержки принятия при оценивании знаний студентов модели, построенной на основе теории нечетких множеств и нечеткой логики.
Ключевые слова: нечеткие множества, нечеткая логика, лингвистическая переменная, терм.
Латентными называются положительные и отрицательные качества личности, не поддающиеся непосредственному измерению [1]. Примерами являются «подготовленность студентов», «знание учебной дисциплины», «способность понимать», «интеллектуальное развитие» и многое другое.
При измерении латентных качеств студента в качестве исходных данных преподаватель часто имеет неопределенные значения параметров. Поэтому важным становится создание компьютерных систем поддержки принятия решений, функционирующих на основе нечеткой информации, которая представляет собой суждения и знания человека - эксперта (преподавателя) и носит качественный характер. С учетом того, что попытки измерения латентных качеств оканчиваются словесными или численными оценками, содержащими в себе немалые погрешности, предлагается подход, заключающийся в создании имитационных моделей с элементами теории нечетких множеств.
Для поддержки принятия решений разработана нечеткая модель оценивания знаний студентов в предметных областях, где учитываются качества, которыми он обладает, по мнению преподавателя (рис. 1). Результатом работы модели будет возможная к выставлению преподавателем оценка по пятибалльной шкале.
В качестве входных параметров системы будем рассматривать три нечеткие лингвистические переменные: «Выполнение студентом учебного плана», «Интеллектуальное развитие студента» и «Знание студентом учебной дисциплины», а в качестве выходного параметра - нечеткую лингвистическую переменную - «Возможная оценка».
Рис. 1. Схематичное представление нечеткой модели
в Matlab Fuzzy Logic Toolbox
В качестве терм-множества первой лингвистической переменной «Выполнение студентом учебного плана» будем использовать множество Т = {«не выполняет», «выполняет удовлетворительно», «полностью выполняет»}; в качестве терм-множества второй лингвистической переменной «Интеллектуальное развитие студента» будем использовать множество Т2 = {«заурядное», «среднее», «высокое»}; в качестве терм-множества третьей лингвистической переменной «Знание студентом учебной дисциплины» будем использовать множество Т3 = {«неудовлетворительное», «хорошее», «отличное»}. В качестве терм-множества выходной лингвистической переменной «Возможная оценка» будем использовать множество Т4 = {«неудовлетворительная», «удовлетворительная», «хорошая»}.
Для каждого терма лингвистической переменной определим диапазон числовых значений, наилучшим образом характеризующий данный терм, и выберем функции из числа стандартных функций принадлежности. Так, например, первую выходную переменную («Выполнение студентом учебного плана») будем оценивать в процентах в интервале от 0 до 100 (рис. 2).
«Выполнение студентом учебного плана»
Вторую и третью входную переменную («Интеллектуальное развитие студента» и «Знание студентом учебной дисциплины») будем оценивать по 10балльной порядковой шкале, при которой цифре 0 соответствует наименьшая оценка, а цифре 10 - наилучшая оценка. Выходную переменную («Возможная оценка») будем оценивать по стандартной пятибалльной шкале.
Центральное место в нечетком моделировании занимает база правил нечетких продукций [2]. Так, например, сформулируем правила нечетких продукций следующего вида: ЕСЛИ «Выполнение студентом учебного плана не выполняет» И «Интеллектуальное развитие студента заурядное» И «Знание студентом учебной дисциплины неудовлетворительное» ТО «Возможная оценка неудовлетворительная» и т. п.
Поверхность нечеткого вывода, полученная на основе разработанной модели оценивания знаний студентов в среде MATLAB, показана на рис. 3.
Рис. 3. Поверхность нечеткого вывода
Использованные в модели правила, а также выбор переменных модели, конечно же, субъективны и не свободны от критики. Также правомерен вопрос об адекватности применяемого метода для решения обозначенной в статье задачи. Однако, автор уверен, что при должном уровне проработки вопроса о возможности применения имитационных моделей с включением элементов нечеткой логики данный подход может занять достойное место среди методов, позволяющих формализовать и использовать качественно выражаемый преподавательский опыт.
Список литературы
