Введение
Глава 1 Модели и программные комплексы элементов систем информационной поддержки и управления процессом промежуточной аттестации 14
1.1 Анализ типовой системы поддержки и управления процессом обучения и промежуточной аттестации учебных групп в вузе 14
1.2 Обзор моделей и методов построения оценок степени влияния факторов на успеваемость обучающихся 20
1.3 Обзор и анализ постановок, методов и технологий решения задач построения расписаний в системах поддержки образовательного процесса 28
1.3.1 Подходы и программные средства автоматизации расписаний занятий 31
1.3.2 Подходы и программные средства автоматизации расписаний экзаменов 43
Выводы по главе 1 47
Глава 2 Математические модели в задаче управления процессом промежуточной аттестации и прогнозирования результатов сессий 50
2.1 Математическая модель успеваемости студенческих групп и анализа степени влияния факторов на значение успеваемости 50
2.1.1 Модель системы оценки успеваемости студенческой группы 51
2.1.2 Модель анализа степени влияния факторов на успеваемость групп по результатам сессий, с использованием кластеризации объектов 61
2.2 Регрессионная модель в системе прогнозирования результатов сессий 64
2.2.1 Обоснование структуры регрессионной модели успеваемости 65
2.2.2 Математическая модель прогнозирования результатов сессии 69
2.2.3 Проблема мультиколлинеарности факторов 71
2.2.4 Вычисление коэффициентов регрессии 73
2.2.5 Оценка адекватности регрессионной модели и значимости коэффициентов регрессии 74
2.2.6 Подклассы регрессионной модели 77
2.2.7 Анализ «грубых ошибок» 79
2.3 Модель технологии построения расписания экзаменов 80
Выводы по главе 2 86
Глава 3 Информационные модели, алгоритмы и технологии 89
3.1 Метод кластеризации объектов СПОП в подсистеме анализа степени влияния параметров объектов на результаты экзаменов 89
3.1.1 Псевдокод алгоритма кластеризации множества объектов 90
3.1.2 Псевдокод алгоритма кластеризации множеств объектов преподавателей, дисциплин и учебных групп 93
3.2 Алгоритм анализа влияния значения основных факторов на успеваемость групп 94
3.3 Алгоритм поиска «грубых ошибок» 97
3.4 Технология прогнозирования и анализа результатов сессии группы. 99
3.4.1 Алгоритм подготовительного этапа технологии прогнозирования и анализа результатов сессии группы 100
3.4.2 Алгоритм основного этапа технологии прогнозирования и анализа результатов сессии группы 101
3.4.3 Алгоритм декомпозиции объектов (групп) выборки на подклассы 103
3.5 Технология автоматизированного построения расписания экзаменов 106
Выводы по главе 3 114
Глава 4 Программный стенд и результаты экспериментальных исследований 116
4.1.Исходная информация и база данных программного стенда «Успеваемость» 117
4.1.1 Таблица результатов кластеризации учебных групп 120
4.1.2 таблица результатов кластеризации преподавателей 120
4.1.3 таблица результатов кластеризации дисциплин 121
4.1.4 таблица для дисперсионного и регрессионного анализа 121
4.2 Общее описание программного стенда «Успеваемость» и организация диалога с пользователями 122
4.2.1 Предварительная обработка исходных данных 123
4.2.2 Реализация алгоритма кластеризации 127
4.3 Результаты кластеризации объектов 129
4.4 Результат анализ распределений значений успеваемости основных объектов: «Учебные группы», «Дисциплины», «Преподаватели» 130
4.5 Результаты оценки степени влияния основных факторов на успеваемость учебных групп 133
4.6 Экспериментальное исследование технологии прогнозирования результатов сессий 138
4.7 Вторичный дисперсионный анализ 142
4.8 Результаты работы системы построения расписания экзаменов 145
4.9 Подсистема автоматизации построения расписания промежуточной аттестации и прогнозирования её результатов 148
Выводы по главе 4 150
Заключение 153
Список использованной литературы 157
Приложение 1 Копия свидетельства о регистрации программы 171
Приложение 2 Копия документа об использовании результатов 173
