Обучающие выборки для оценки качества деятельности преподавателей приведены в Приложении Л.
Обучение сети проходило в системе «Нейро-Аналитик». Подготовленные выборки были сохранены в файлах формата Excel и затем загружены в систему (см. рисунок 2.16).
Рисунок 2.16 – Настройка нейронной сети
На рисунке 2.17 изображен процесс обучения сети на исходной выборке.
Как видно на рисунке при данной структуре сеть обучилась достаточно хорошо.
Рисунок 2.17 – Обучение нейронной сети
Обучение сети было проведено при различных структурах, во всех случаях сеть улавливала закономерность оценки эксперта и обучалась с маленькой ошибкой. На рисунке 2.18 показан график изменения ошибки обучения нейронной сети. В результате тестирования нейронных сетей, были отобраны сети, наиболее точно решающие поставленные задачи.
Рисунок 2.18 – График изменения ошибки обучения нейронной сети
Для возможности анализировать результаты решения необходимо настроить аналитическую таблицу «Оценка преподавателей», которая представляет собой произвольные сводные данные, формируемые на основе результатов решений. Настройка аналитической таблицы заключается в выборе показателей, по которым будет производиться анализ (рисунок 2.19).
Рисунок 2.19 – Настройка аналитической таблицы
Чтобы оценить рейтинг теперь достаточно заполнить документ за определенную дату в аналитическом блоке системы «Кафедра», экспортировать значения в «Бизнес-Аналитик» и запустить решение задачи.
При расчете указывается дата расчета и период, за который производится расчет (год, квартал, месяц, день).
Результаты расчета отображаются в аналитической таблице, где можно посмотреть изменение показателей в динамике, а также произвести сравнение с другими показателями. Существует возможность графического представления результатов в виде графиков и диаграмм, также можно вывести отчет в Excel (рисунок 2.20).
Рисунок 2.20 – Просмотр результатов оценки
Таким образом, использование в связке программ «Кафедра» и «Бизнес-Аналитик» позволит значительно упростить и улучшить качество процедуры оценки рейтинга деятельности преподавателей кафедры, за счет применения методов искусственного интеллекта.
Разрабатываемая система автоматизации управления деятельности преподавателей является достаточно актуальной и перспективной для кафедры «Информационные системы в экономике» Алтайского государственного технического университета. Развитие системы на кафедре поможет:
Заведующему кафедры
- выявить роль и место каждого преподавателя в составе кафедры;
- стимулировать творческий рост и повышение ответственности преподавателей с помощью мер морального и материального поощрения (можно отнести объявления в приказе, представления к званиям и наградам, премии, учет результатов работы преподавателей при рассмотрении конкурсных дел, повышении разряда и т.п.);
- позволит осуществить более объективный анализ деятельности кафедры и факультета с учетом показателей работы коллектива преподавателей.
Преподавателям
- определить слабые стороны в своей преподавательской деятельности и постараться их устранить, а также усовершенствовать качество своей работы.
Можно выделить несколько перспективных направлений в дальнейшем развитии системы.
Во-первых, расширение функций системы. Наиболее актуальными задачами здесь являются:
реализация построения различных аналитических отчетов для преподавателей и руководителя кафедры,
расширение возможностей ведения базы данных преподавателей.
Вторым перспективным направлением является развитие сайта кафедры «Информационные системы в экономике», пополнение материалами о преподавателей. Для того чтобы каждое заинтересованное лицо могло получить возможность просмотреть интересующую его информацию о каждом преподаватели кафедры.
Материалы по педагогике:
Биологические и
культурные особенности воспитания
Процессы размножения сильно различаются у рептилий, птиц и млекопитающих, и столь же значительны различия в уходе за детенышами. Самка аллигатора охраняет свою кладку яиц, затем бережно переносит только что вылупившихся крокодильчиков в зубастой пасти и отпускает их в реку для самостоятельной жизни ...
Применение интеллектуальных систем для анализа
данных
Гибридные экспертные системы – это такой метод решения неформализованных задач, с использованием которого задачу можно представить в виде иерархического дерева подзадач и указать для каждой из них свой метод решения. За основу работы гибридных экспертных систем положена гибридная модель представлен ...
Нарушение моторной, эмоционально-волевой сфер и произвольного поведения у
заикающихся детей младшего школьного возраста
Исследователи придавали особое значение связи состояния общей моторики и речи при заикании. В.А. Гиляровский отмечал, что запоздалое развитие речи может быть частичным проявлением общего недоразвития моторики. М.Ф. Брунс, исследуя моторику заикающихся детей, пришла к выводу, что у них имеется выраж ...