Реферат: Принятые в дедуктивных рассуждениях, с оценкой степени соответствия функции профессиональной ориентации сформулированным требованиям в рамках нечетких методов

И.В. САМОЙЛО, Д.О. ЖУКОВ

Московский государственный университет приборостроения и информатики


ПОДДЕРЖКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА
И УПРАВЛЕНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОРИЕНТАЦИЕЙ

НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ


Для решения задачи разработки эффективных моделей профессиональной ориентации были применены методы логического вывода, принятые в дедуктивных рассуждениях, с оценкой степени соответствия функции профессиональной ориентации сформулированным требованиям в рамках нечетких методов. Разработан алгоритм работы и создана автоматизированная система поддержки принятия решений для профессиональной ориентации при поступлении абитуриентов на специальность (кафедру).


Представленная работа является шагом к решению проблемы создания комплексной системы поддержки профессионального выбора. Особенно этот выбор сложен, если его надо сделать по отношению к близким специализациям. Поэтому одним из направлений построения моделей управления профессиональной ориентацией может быть использование методов логического вывода, принятых в дедуктивных рассуждениях, с оценкой полученных результатов в рамках нечетких методов. В частности, возможно применение принципа резолюции (гиперрезолюции) в условиях неопределенности с оценкой степени истинности или ложности полученного результата [1]. В данной модели любой элемент, входящий в состав формального описания конкретной задачи, должен иметь экспертную оценку истинности (достоверности), или степени принадлежности некоторому значению лингвистической переменной, характеризующей этот элемент. Область практического применения данной модели - создание автоматизированных экспертных систем профессионального выбора, которые должны обеспечить оптимальную профессиональную ориентацию при переходе между уровнями образования.

При построении математических моделей профессиональной ориентации и выбора можно выделить следующие основные этапы:

Выбор и смысловое определение переменных и групп переменных, входящих в модели.

Шкалирование или задание возможных значений этих переменных на некотором числовом множестве.

Непосредственное построение функций профессионального выбора с помощью определения логических операций над переменными и группами переменных.

После окончания данных этапов, полученные результаты могут быть использованы для создания экспертных систем, позволяющих давать рекомендации по профессиональной ориентации конкретному абитуриенту.

В качестве переменных и групп переменных, которые нужно использовать для построения функции, описывающей данное состояние обучаемого можно выбрать:

Группа переменных (O) – оценки. В общем случае для группы переменных O можно записать O = {O1, O2, O3, …, On}.

Группа переменных (C) – психологические тесты, направленные на выявление способностей, связанных с обучением и интеллектом.

Группа переменных (L) – характеристики личности обучаемого.

Группа переменных (M) – результаты диагностики сферы интересов обучаемого: М = {m1, m2, …,mk}

После того, как произведен выбор и смысловое определение переменных и групп переменных, входящих в состав функции профессионального выбора F = F(O, C, L, M) и перед тем, как вводить логические операции над этими переменными необходимо осуществить их шкалирование и задать множество числовых значений, которые они могут принимать.

^ Степень соответствия функции профессиональной ориентации требованиям кафедры (специальности) оценивается при определении степени достоверности резольвент на множестве дизъюнктов.

Алгоритм определения степени соответствия функции профессиональной ориентации требованиям кафедры может быть положен в основу работы автоматизированной экспертной системы поддержки решений при профессиональной ориентации.

Реализованный работающий прототип такой системы, позволил сформировать четкий механизм управления кафедральным выбором:

Пользователь (абитуриент) заходит на стартовую страницу системы, заносит школьные оценки и (или) вносит результаты единого государственного экзамена, результаты текущей успеваемости, система проводит оценку достоверности результата с помощью нечеткой логики.

Пользователь проходит тестирование психологических особенностей личности и способности к обучению, сферы интересов с оценкой достоверности результата с помощью нечеткой логики.

Автоматизированная экспертная система (АЭС) проверяет, соответствует ли данный абитуриент требованиям кафедры (учебного заведения). Если «да», то с помощью управляющей образовательной среды корректируются знания пользователя, создаются оптимальные условия преодоления кафедрального «барьера», кроме этого у пользователя есть возможность отказаться от борьбы за интересующую его кафедру, и продолжить образование на той кафедре, на которой позволяют его достижения.

Последующие тестирования проходят раз в полгода. Результаты тестирования помогают отследить динамику развития студента, выбрать оптимальную стратегию формирования будущего профессионала.

Выводы:

Для решения задачи разработки эффективных моделей профессиональной ориентации построена функция профессиональной ориентации студента, определены переменные этой функции.

Для определения степени соответствия функции профессиональной ориентации требованиям кафедры (образовательного учреждения) применены методы логического вывода, принятые в дедуктивных рассуждениях, с оценкой полученных результатов в рамках нечетких методов, т.е. вне двоичной логики. В рамках данной модели любая переменная функции профессиональной ориентации должна иметь экспертную оценку истинности (достоверности), или степени принадлежности некоторому значению лингвистической переменной, характеризующей эту переменную.

На основании математического аппарата методов логического вывода, с оценкой полученных результатов в рамках нечетких методов, разработан алгоритм работы автоматизированной экспертной системы поддержки решений при профессиональной ориентации.


Список литературы


Аверкин А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта // Под ред. Д.А. Поспелова – М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. 312 с.