Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Техника arrow Новые методы математического моделирования динамики и управления формированием компетенций в процессе обучения в вузе

5.7. Результаты эксперимента для синтеза продукционных правил экспертной системы управления процессом формирования профессиональных и общекультурных компетенций

Покажем пример синтеза продукционных правил принятия экспертных решений на основе анализа квадрата модуля комплексной статусной функции. В результате эксперимента проведено четыре измерения с временным интервалом в две недели на основе тестирования начинающих и опытных менеджеров коммерческой компании. Для них разработаны специальные тесты оценки профессиональных компетенций. Каждого участника оценивал начальник отдела по работе с менеджерами компании (Expert) и себя оценивает собственно участник (Self). Фазовая часть оценивалась по типу 1:1. Для этого использовалась дополнительная графа в тесте, где тестируемый указывал желаемое состояние. Ранжирование состояний скрыто позитивной формулировкой ответа и соответствовало интересам компании. Оценка данного распределения может дать набор оценок, соответствующих времени измерения. Получено четыре функции fi{x,y), h(x,y), ь(х.у), /i(:r, у). Зададим временную модель динамики, основываясь на этих четырех функциях, полученных в результате тестирования в различные моменты времени через равные интервалы. Примем весь описываемый промежуток времени за единицу и будем использовать интерполяционный многочлен Лагранжа [127]. Исследуемая ситуация описывается следующей функцией:

которая в данном случае представляется в следующем виде:

Продукционные правила могут быть синтезированы на основе следующих числовых характеристик [127].

1. Математическое ожидание указывает некоторое среднее значение, около которого группируются все возможные значения функции. Определим математическое ожидание по х, по у и общее по х и у как следующие интегралы:

где

— условие нормировки.

Математические ожидания по х (пунктир), по у (штрих-пунктир) и общее по х и у (сплошная)

Рис. 5.9. Математические ожидания по х (пунктир), по у (штрих-пунктир) и общее по х и у (сплошная): a — для опытного менеджера «М»; б— для

начинающего «В»

Математическое ожидание представляет среднее значение случайной величины оценки уровня компетенций. Поскольку интервал изменения положения максимума ограничен пределами [—0,28; 0,28], то нетрудно перевести эту оценку в традиционные баллы или некоторую систему лингвистических формулировок, по которым возможно принятие управленческого решения. Для двух представленных примеров значение соответствующих интегралов представлено на рис. 5.9 для получения данных зависимостей использовано представление (9). Синтез продуктивной схемы рассуждений возможен с использованием классической схемы чтения контрольных карт В. Шухарта [101, 136]. Например:

Если точки измерений расположены в шахматном порядке от центральной линии,

То проверить количество таких измерений:

Если количество ^ 14,

То имеет место два альтернативных воздействия на субъекта. Заметим, что действительная часть на представленном примере не предполагает негативной динамики. Для опытного менеджера

Таблица 5.4

Фрагмент матрицы экспертных рекомендаций системы

Контролируемая

характеристика

Наличие

Количество

вращений

больше

заданного

Вывод

Рекомендация

системы

Re(m)

&

Im(m)

Вращение

Да

Да

Несоответствующее

восприятие

субъекта

руководством

Рекомендуется пересмотр требований к контролируемому субъекту (собеседование, изменение критериев контроля и т. п.)

тп2

Снижение

Да

Да

Наблюдается тенденция к снижению уровня оценки

Желательно вмешательство руководящего лица в процесс с целью выяснения причин негативной тенденции

наблюдается незначительное снижение математического ожидания га. Для начинающего наблюдается вращение структуры, что может быть интерпретировано как наличие запаздывающей взаимосвязи с супервайзером. Сравнение первоначального и последнего тестирований позволяет отметить соответствующий рост результирующей оценки. Анализ представляется как:

Если действительная и мнимая часть математического ожидания меняют знак на противоложный,

То проверить количество таких измерений:

Если количество ^ «пока не установлено»,

То предполагается несоответствующее восприятие субъекта руководством.

Таким образом создается матрица принятия решений типа представленной в табл. 5.4.

Ширина распределения (разброс величины около среднего значения) — дисперсия (математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания) характеризует согласованность мнений экспертов. Введем ее в виде

Значения дисперсии приведены на рис. 5.10. Увеличение дисперсии свидетельствует о размазывании оценок по компетенциям, что является знаком негативной динамики формирования компетенций. При улучшении одних оценок, снижаются другие. Наблюдаемое снижение дисперсии для «М» можно считать положитель-

ной тенденцией для управляющего процессом работы менеджеров компании. Соответственно по контролируемой характеристике ширина распределения — размазывание, вывод — дисбаланс мнений в структуре, рекомендация — потенциальный рост конфликтности в системе, целесообразна корректировка процесса.

Асимметрия (71) и эксцесс (72):

На рис. 5.11 представлены графики изменения этих характеристик. Отрицательный коэффициент асимметрии свидетельствует о большом влиянии на оценку отрицательных отклонений. Вывод системы — предполагается наличие негативного влияния на субъекта. Тенденция изменения данной характеристики для «М» позволяет предположить о необходимости управленческого воздействия. Однако за весь период времени это значение практически не изменилось. Заметим, что «М» работает из-за необходимости обеспечения собственного образования, в котором заключены личные приори-

Асимметрия (сплошная) и эксцесс (пунктир)

Рис. 5.11. Асимметрия (сплошная) и эксцесс (пунктир): а — для опытного менеджера «М»; б — для начинающего «В» тетные дели. Скорее всего, использован слишком короткий период времени, за который оценка затруднительна. Для «В» наблюдается изменение коэффициента асимметрии в положительную сторону, а значит, преобладание влияния положительных отклонений.

Эксцесс служит для сравнения данного распределения с нормальным, у которого он равен нулю. Распределения более островершинные, чем нормальное, имеют эксцесс положительный, а более плосковершинные — имеют отрицательный эксцесс.

Данные характеристики вводятся для формирования гипотез о состоянии объекта и наиболее эффективно могут быть использованы во всем наборе числовых характеристик распределения. Например, по эксцессу возможно проведение более четкой интерпретации контрастности распределения. Высокая контрастность будет соответствовать более коррелированному распределению. Противоречивость и несогласованность мнений будет вести к «размазыванию» распределения и снижению его контрастности и эксцесса. Сохранение контролируемых характеристик в норме предполагает выдачу системой вывода типа: «Ход процесса удовлетворяет заданным параметрам, вмешательства не требуется».

Таким образом, при ведении предложенной системы получим набор числовых характеристик, по которым можно выстроить систему принятия управленческих решений по процессу формирования компетенций в процессе образования. Данный набор оценок является весьма информативным. Его развитие позволяет ожидать не только оперативный операционный контроль изменением и возникновением новых компетенций в процессе образования, но и значительно более информативное их изучение и оценку. Такая система позволит сформировать эффективную систему управления формированием компетенций, на основе многоаспектного рассмотрения всего процесса с целью его постоянного усовершенствования.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы