Разработан модернизированный комбинаторный алгоритм метода группового учета аргументов (МГУА) для идентификации целевых функций качества знаний студентов (КЗС), реализующий рациональный вычислительный процесс с помощью процедуры оценивания независимых параметров и порядком применения внешних критериев выбора оптимальной модели
алгоритм идентификации, качество знаний студентов, метод группового учета аргументов
В настоящее время с формированием нового информационного общества все более актуальными становятся проблемы развития системы образования. Таким образом, естественно рассматривать в качестве управляемого процесса качество знаний студентов (КЗС) или группы студентов (КЗГ). В настоящей работе предлагается алгоритм идентификации моделей качества знаний студентов (групп) и создания постоянно действующих математических моделей (ПДММ) КЗС с целью их дальнейшего использования для управления КЗС. Для реализации методики идентификации моделей КЗС предлагается использовать комбинаторный алгоритм МГУА.
Предположим, что в качестве класса отображений будет выступать динамическая функция
, (1)
где Y – идентифицируемая функция (КЗС); ω1, ω2,... – внешние параметры, - внутренние параметры экономико-социальной системы ВУЗа; t – время; z-запаздывание, z=0,1,2; m1 и m2 – соответственно количество внешних и внутренних переменных, взятых для проведения эксперимента по идентификации модели КЗС.
При реализации МГУА могут использоваться комбинаторный алгоритм и многорядные алгоритмы отбора моделей [1]. Выбор комбинаторного алгоритма МГУА диктуется стремлением получить прогностическую модель управления КЗС с минимальной погрешностью прогноза. Многорядные алгоритмы не обеспечивают просмотр всех моделей в классе отображений (1), что увеличивает риск пропустить оптимальную модель (оптимальная модель - модель с минимумом внешних критериев отбора [2]).
1. Ивахненко, А. Г. Пеpебоpные методы самооpганизации моделей и кластеpизаций (обзоp основных новых идей) [Текст] / А. Г. Ивахненко // Автоматика. - 1989. - № 4. - С. 82-93.
2. Ивахненко, А. Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным [Текст] / А. Г. Ивахненко, Ю. П. Юрачковский. -М. : Радио и связь, 1987. - 120 с.
3. Шхачева, Р. Г. Алгоритм ранжирования переменных для идентификации целевых функций социально-экономических процессов в задачах управления [Текст] / Р. Г. Шхачева // Естественные и технические науки. - 2011. - №2 (52). - С. 405-410.
4. Ивахненко, А. Г. Долгосpочное пpогнозиpование случайных пpоцессов по алгоpитмам МГУА с использованием кpитеpиев несмещенности и баланса пеpеменных [Текст] / А. Г. Ивахненко, H. А. Ивахненко // Автоматика. - 1974. - № 4. - С. 52-59.
5. Стародубцев, В. С. Структурное моделирование экономических систем [Текст] : монография / В. С. Стародубцев, Т. Л. Безрукова. - Воронеж : Изд-во Истоки, 2004. - 115 с.
6. Ивахненко, А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. [Текст] / А. Г. Ивахненко. - Киев : Наук. думка, 1982. - 296 с.
