Применение обобщенных структурных моделей разработки информационно-методического обеспечения автоматизированных систем управления распределенными образовательными структурами

Михеев М.Ю., Сёмочкина И.Ю. , Новиков А.В. ПРИМЕНЕНИЕ ОБОБЩЕННЫХ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ СТРУКТУРАМИ

Быстрое развитие технологий, их интеграция в самые разнообразные сферы человеческой деятельности обуславливает рассогласование в развитии современного общественного производства и системы подготовки XT-специалистов, что делает необходимым повышение эффективности функционирования образовательных систем. Глобализация мировых технологических, информационных процессов создает технологические предпосылки глобализации образовательных процессов, а необходимость доступа в учебных и научных целях к современному лабораторному производственному оборудованию вызывает необходимость создания распределенных образовательных структур (РОС), включающих в себя, в частности, информационно-образовательные ресурсы, лаборатории удаленного доступа и ресурсные центры.

В связи с этим представляется важной разработка методик, моделей и научно-обоснованных рекомендаций построения и функционирования информационно-методического обеспечения (ИМО) автоматизированных систем управления (АСУ) распределенными образовательными структурами, обеспечивающими подготовку и переподготовку XT-специалистов в условиях перестройки экономики в направлении инновационного развития с целью достижения требуемой эффективности проводимой модернизации.

В соответствии с этим сформулирован подход [Ошибка! Источник ссылки не найден.] к проектированию ИМО АСУ РОС, основанный на идентификационно-структурном анализе эргатических производственных и экономических систем.

В процессе проектирования должно быть обеспечено выполнение следующих требований:

- разработанная модель профессиональной деятельности специалиста (ПДС) [Ошибка! Источник ссылки не найден.] должна соответствовать предметной области, учитывать бизнес-процессы предприятия, ключевые показатели эффективности выполняемых процессов, внешние и внутренние значимые факторы; должно быть обеспечено согласование семантики модели ПДС и соответствующей предметной области;

- информационно-структурные модели ПДС должны обеспечивать описание основных элементов (сущностей) моделируемой системы на выбранном уровне глубины структурного описания, подмножества предикатов, задающих виды отношений на множестве элементов, и синтаксических правил формирования обобщенной структурной модели (ОСМ);

- обеспечение эффективного управления практико-ориентированным образовательным процессом с целью формирования у выпускников вузов требуемых компетенций.

Для выполнения сформулированных требований используем ОСМ ПДС с учетом требования обеспечения согласования семантики модели ПДС и соответствующей предметной области. Для этого используем семантические ОСМ. Примером семантической ОСМ может служить семантическая сеть, представляющая собой информационную модель предметной области в виде ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Семантическая сеть является одним из способов представления знаний.

Для всех семантических сетей справедливо разделение по количеству типов отношений и по арности. По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными. В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух, они представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур.

По арности типичными являются сети с бинарными отношениями, связывающими ровно два понятия. Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов - N-арные.

Количество типов отношений в семантической сети определяется целями ее создания. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно реализованы программы обработки нужных отношений. Иерархические отношения позволяют образовать древовидную структуру отношений. При этом наиболее часто возникает потребность в описании двух основных отношений: «объект - множество (класс)» и «элемент - объект». Кроме иерархических отношений, между

объектами реального мира существует также большое число других типов отношений, наиболее важными из них являются:

- функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» ...);

- количественные (больше, меньше, равно ...);

- пространственные (далеко от, близко от, за, под, над ...);

- временные (раньше, позже, в течение ...);

- атрибутивные (иметь свойство, иметь значение ...);

- логические (И, ИЛИ, НЕ);

- лингвистические.

Заметим, что гипертекст напоминает однородную бинарную семантическую сеть, отличие заключается в отсутствии в описании смысла этой связи, т.е. не несет семантики. Кроме того страницы, связываемые гиперссылками, являются документами, которые описывают, как правило, проблемную ситуацию в целом, а не семантические связи между понятиями, описывающие объекты реального мира. Таким образом, гипертекст, получивший широкое распространение при построении электронных учебных изданий, имеет существенные методические ограничения при построении модели знаний, поскольку не позволяет строить семантические ОСМ. Известны попытки кодирования семантической сети с использованием языка RDF (языка разметки на основе XML), призванного придать ссылкам семантику, допускающую компьютерную обработку, что позволит строить ИМО, соответствующее требованиям автоматизированного управления РОС. Однако наличие адекватного описания не отвечает на вопрос, что именно должно быть описано.

В работах [Ошибка! Источник ссылки не найден., Ошибка! Источник ссылки не найден.] разработан математический аппарат, позволяющий строить семантические ОСМ ПДС. Этот подход позволяет отображать не только обобщенную связность элементов модели, но и атрибуты элементов и связей между ними, т.е. специфику предметной области системного анализа - семантические структуры. ОСМ таких структур - семантические ОСМ.

Семантическую ОСМ представим кортежем вида S=<E,V,P,R> , в котором E=<Es,Ej> - носитель модели; V=<Ve,Vs> - сигнатура модели; P - синтаксические правила формирования ОСМ; R - семантические правила формирования ОСМ, определяющие формирование семантической составляющей, т.е. формализацию превращения синтаксической ОСМ в семантическую ОСМ.

Семантические правила Я расширяют формальные конструктивные процедуры описания элементов и их отношений Р с учетом количественных и качественных характеристик элементов Б8 и видов отношений между ними, определяемых конкретным первичным описанием моделируемой системы.

Семантические правила описания элементов семантической ОСМ предлагается формализовать путем

(я Я я

VE {vRi,vR2,..,vRk }

зедения подмножества семантических предикатов ve ^ Ve] ,Ve2

Семантические ОСМ служат основой для программной реализации ИМО АСУ РОС. В простейшем случае в качестве программной реализации используются экспертные системы и базы знаний [ ].

Принцип экспертной системы предполагает разделение знаний и их обработки, обеспечивая возможность непрерывного пополнения базы знаний. Знание рассматривается как сеть некоторых сущностей (понятия и связи между ними). Задача построения обучающей экспертной системы формулируется следующим образом. Имеется готовый учебный материал (обычно текстовый), хорошо раскрывающий некоторую тему с требуемым уровнем детализации. Предполагается, что имеющийся материал , апробация учебного материала в процессе обучения доказывает, что он содержит некоторую совокупность знаний.

Структурной единицей совокупности знаний является понятие, которое обладает содержанием (совокупностью признаков предмета в данном понятии). Одной из основных операций над понятием является его определение через другие понятия. Каждому понятию соответствует некоторое подмножество понятий, входящих в его определение, с помощью которых и раскрывается смысл понятия. С этим подмножеством раскрываемое понятие находится в отношении «определяется через...». Понятие, смысл которого раскрывается в определении, называется «раскрываемым», а раскрывающие понятия, входящие в определение, называются «определяющими».

В структуре совокупности знаний более сложные понятия раскрываются через более простые.

Совокупность знаний называется систематизированной, если выполняются следующие условия:

1. Любое понятие относится либо к множеству априорно известных понятий (базовому), либо его сущность раскрывается в определении, содержащем понятия только данной совокупности.

2. Все множества понятий упорядочены по сложности от самого сложного, соответствующего теме совокупности знаний, до множества априорно известных понятий (базовых понятий).

Второе условие обеспечивает древовидность структуры, что позволяет исключить противоречивость при работе экспертной системы.

При выполнении указанных требований разрабатывается программное обеспечение с применением специализированных или универсальных средств разработки.

Заметим, что указанные ограничения оказываются достаточно жесткими, что вызывает ряд проблем:

- сохранений знаний об объектах реального мира в базе знаний после выполнения указанных требований;

- как занести все множество отношений, в том числе, количественных, функциональных, вероятностных, и.т.д. в базу знаний.

Проиллюстрируем сказанное примером. Раскроем понятие ИМО АСУ РОС. Для отображения используем Mind Mapping Diagram, а в качестве инструментального программного средства Enterprise Architect. Достоинством данного средства системного анализа и создания сложных информационных систем является использование стандарта UML 2.0, который имеет существенно более расширенные возможности по сравнению с первой версией. Кроме того Enterprise Architect имеет некоторые возможности по генерации кода практически на всех базовых языках используемых для создания распределенных информационных систем (С, C++, C#, Java, PHP, Pithon, Delfi, VisualBasic и др).

На рис.1 приведены наиболее важные для определения ИМО АСУ РОС.

[\

1 .Обеспечение • совокупность

мер и средств, создание условий, способствующих нормальному протеканию экономических процессов, реализации намеченных планов, программ, проектов, поддержанию стабильного функционирования экономической системы и ее объектов, предотвращению сбоев, нарушений законов, нормативных установок, контрактов.

2.Обеспечение -вспомогательные средства, используемые в автоматизированных системах управления и в информационных системах, используемые для поддержания функционирования этих систем. Различают методическое, информационное, техническое, кадровое, правовое обеспечение. Такие виды и средства обеспечения называют обеспечивающими подсистемами информационных систем управления.

1. Информационное обеспечение

информация необходимая для управления экономическими процессами содержащаяся в базах данных

информационных систем.

Электронные учебные издания Компьютерные обучающее программы Справочные материалы

Рис.1

Как следует из проведенного системного анализа, раскрываемое понятие может быть достаточно подробно раскрыто через три уровня иерархии раскрывающих понятий через отношение «Определяется через...» . На рис.1 представлено также два уровня иерархии образованных через отношение «Состоит из...». На нижнем уровне иерархии понятий через отношение «Определяется через...» оказываются такие фундаментальные, базовые понятия, как «информация», «методика», «обеспечение», которые в свою

очередь имеют одно или несколько канонических определений. Здесь следует сделать два замечания, во-первых, одно и то же понятие может входить в определение нескольких понятий. Так понятие «обеспечение» входит в определения «информационное обеспечение» и «методическое обеспечение», то

есть удобная для построения алгоритмов обхода древовидная структура нарушается. Во-вторых, понятие «обеспечение» имеет два определения, каждое из которых содержит далеко не одно понятие.

Для примера приведем пример автоматически сгенерированного кода на языке Java для одной из наиболее простых - вершине РОС.

/**

* @author Novicov

* @version 1.0

* @created 21-апр-2010 9:25:07

*/

public class РОС {

public Распределенная ш_Распределенная; public Образование ш_Образование; public Структура ш_Структура;

public РОС(){

}

public void finalize() throws Throwable {

}

}

В более общем случае возможно добавление необходимых атрибутов, функций, сообщений и т.д.

Обеспечивается коллективная работа с отслеживанием версий.

Как следует из рисунка, на верхнем уровне находиться самые сложные понятия или в идеальном случае одно понятие, например, тема учебного материала. Отличительной чертой понятий верхнего уровня является то, что они не используются как определяющие в этой совокупности знаний. Следует отметить, что сложность понятия можно рассматривать только относительно конкретной совокупности знаний. В самом общем случае в разных совокупностях знаний одно и то же понятие может иметь различный уровень сложности.

Таким образом, в общем случае совокупность знаний не является систематизированной. Это объясняется наличием в исходной совокупности знаний следующих недостатков:

- противоречивость - одному понятию соответствуют два и более взаимоисключающих определения;

- взаимное определение - сущность понятия раскрывается с помощью определения, у которого определяющее понятие имеет определение, содержащее раскрываемое понятие;

- наличие синонимов, затрудняющих установление отношения «определение» между понятиями;

- нераскрытое понятие, для которого в определении встречаются понятия, не принадлежащие данной совокупности знаний или не относящиеся к базовому множеству понятий;

- представляет сложность занесения и хранения в рамках экспертной системы знаний описываемых

количественными, функциональными, статистическими отношениями.

Таким образом, можно сделать следующие выводы:

- применение экспертных систем для построения ИМО АСУ РОС имеет принципиальные ограничения, и не может служить в качестве универсального средства;

- подход, основанный на построении семантических обобщенных структурных моделей, дает обобщенное, математически строгое обоснование адекватное описание сложных реальных систем

- структурное моделирование позволяет сохранять в ОСМ информацию, отражающую свойства целостности и интегративности описываемого состояния сложной реальной системы, свойства трансформируются в свойства структурной целостности и структурной интегративности ОСМ.

- непрерывно увеличивающаяся сложность и появление новых, нетрадиционных, в смысле формализации, свойств исследуемых реальных систем, в сочетании с необходимостью повышения адекватности моделирования, в условиях неоднозначности целевых критериев, требуют развития новых подходов к анализу сложных реальных систем;

- эффективным средством средства системного анализа сложных реальных систем, позволяющих строить информационные системы с учетом принципов построения семантических ОСМ может служить среда создания прототипов сложных информационных систем Enterprise Architect, основанная на использовании стандарта UML 2.0, который имеет существенно более расширенные возможности построения моделей, и обеспечивающий все стадии прототипирования информационных систем, от системного анализа реальных систем до генерации кода практически на всех базовых языках, используемых для создания распределенных информационных систем.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новиков А.В. Теоретико-множественный подход к формированию структурных моделей сложных информационных систем обучения / А.В. Новиков, А.Б. Щербань // Открытое образование. - 2009. - №5.

- С.30-35.

2. Новиков А.В. Обобщенные семантические модели виртуальных образовательных структур /

А.В. Новиков, А.Б. Щербань // Открытое образование . - 2009. - №6. - С.32-37.

3. Новиков А.В. Информационно-методическое обеспечение автоматизированной системы управления распределенными образовательными структурами // Современные информационные технологии: Сборник статей международной научно-технической конференции. - Пенза: ПГТА, 2009. - вып. 10. - С. 118 -121.

4. Новиков А.В. Использование систем поддержки и принятия решений для моделирования профессиональной деятельности специалиста в процессе практико-ориентированного обучения / Новиков А.В. Михееев М.Ю., Сёмочкина И.Ю. // Надежность и качество: Труды Международного симпозиума. Т. 1. -Пенза: ИИЦ ПГУ, 2009. - С. 174 - 175.