Размещено на http://www.allbest.ru/



Содержание

Введение

1. Аналитический обзор

1.1 Теоретические основы

1.2 Анализ современных подходов

1.3 Анализ существующих решений

2. Проектирование системы

2.1 Выбор алгоритмов решения

2.2 Выбор средств разработки

2.3 Выводы

3. Реализация и тестирование

3.1 Реализация функционала

3.2 Тестирование

3.3 Выводы

Заключение

Список использованных источников

Приложение 1 Листинг алгоритма построения маршрута

Приложение 2 Блок-схема работы алгоритма подсчета статистики

Приложение 3 Процедура для обработки результатов статистики

Приложение 4 Листинг реализации генетического алгоритма

Приложение 5 Листинг алгоритма формирования маршрута

- 

Введение

Информационные технологии - неотъемлемая часть современного дошкольного образования. За счет их внедрения обеспечивается гибкость и эффективность педагогического процесса, что дает возможность своевременно реагировать на потребности образования.

Современные технологии имеют широкое применение в индивидуальном развитии детей. Информационные системы используются для хранения и обработки всех необходимые для индивидуализации данные. В основе таких систем лежит различный педагогический инструментарий.

Одним из таких инструментариев в дошкольной образовательной организации является диагностика педагогического процесса, которая предполагает оценку индивидуального развития воспитанников учреждения на основе Федерального государственного образовательного стандарта. Ее проведение помогает оценить не только индивидуальное развитие детей, но и эффективность работы воспитателей и других специалистов [1].

Диагностика педагогического процесса - важный процесс в дошкольном образовании. Результаты данного вида мониторинга отражают тенденции овладения детьми всеми наиболее важными умениями и навыками для соответствующего возраста. Работа специалистов детского сада строится на обработанных данных проведения диагностики [2].

В рамках программы «От рождения до школы» в работу воспитателей внедряются современные технологии, которые облегчают работу воспитателей.

Чаще всего, дошкольная образовательная организация не обладает всем необходимым программным и техническим обеспечением.

Разрабатываемая в данной работе система может являться важным инструментом проведения диагностики педагогического процесса в дошкольной образовательной организации.

Актуальность создания системы заключается как раз в том, что данная аналитическая система станет полноценным продуктом для проведения диагностики педагогического процесса в дошкольной образовательной организации. Ее наличие будет способствовать повышению эффективности современного образования и уровня развития воспитанников детского сада.

Цель создания системы - повышение эффективности педагогического процесса, а также облегчение работы воспитателей, сокращение времени подбора и анализа заданий и упражнений, направленных на развитие у воспитанников определенных умений и навыков.

Задачи, поставленные при проектировании и разработке системы:

- Изучение предметной области;

- Анализ существующих аналогов;

- Сравнение и выбор алгоритмов для реализации;

- Выбор конкретных решений;

- Тестирование.

Результатом проведения диагностики является индивидуальный образовательный маршрут для каждого воспитанника, который позволяет определить дальнейшую траекторию развития.

Индивидуальный образовательный маршрут представляет собой набор заданий, которые должен выполнять воспитанник для повышения своих показателей. Данная траектория разрабатывается с особенностями развития ребенка, а также на основе общей образовательной программы для дошкольной организации.

Для разрабатываемой информационной системы такой маршрут будет являться конечным продуктом работы и будет представлять собой набор подобранных на основе проведения обработки результатов педагогической диагностики заданий и упражнений, внесенный в банк разрабатываемой аналитической системы.

Формируемые в результате работы данного программного продукта отчетные формы являются опорными документами при индивидуализации педагогического процесса в дошкольной образовательной организации. К ним можно отнести диагностические карты развития.

Аналитическая система также позволит хранить информацию о составе групп воспитанников и результаты их диагностирования за несколько лет, что позволит вести определенную статистику и поддерживать управленческую деятельность.

Также система может служить хорошим информационным ресурсом, так ка содержит в себе определенные данные о критериях оценки воспитанников и дальнейшие пути их развития.

Научным результатом данной работы является использование современных алгоритмов в работе системы и оценка его эффективности для решения узкоспециализированной задачи.

Генетический алгоритм - основа построения индивидуального образовательного маршрута, которая позволит получить оптимальное решение поставленной задачи. Также стоит отметить вариативность использования данного решения, что обеспечит получение сразу нескольких маршрутов. На основе экспертной оценки может быть выбрана конкретная траектория более удобная для работников дошкольной образовательной организации.

Описание системы было опубликовано:

- VIII Всероссийская научно-практическая конференция «Современная техника и технологии: проблемы, состояния и перспективы» 2018 г;

- 6-я Международная молодежная научная конференция «БУДУЩЕЕ НАУКИ - 2018» [3];

- Национальная научно-практическая конференция «АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ НАУКИ И ПРАКТИКИ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА» 2018г [4].

Система получила практическое применение в МДОУ «Детский сад комбинированного вида №77 «Земляничка».

Внедрение такой аналитической системы значительно улучшит качество дошкольного образования, повысит его эффективность. Далее будут приведены результаты использования данного программного продукта при проведении педагогической диагностики в одной из организаций нашего города, что позволит сделать определенные выводы о правильности выборы метода реализации системы.



1. Аналитический обзор

1.1 Теоретические основы

Качество дошкольного образования рассматривается как степень соответствия результатов развития воспитанников прогнозируемым целям, которые ставит образовательная среда на основе федеральных образовательных стандартов.

Мониторинг широко используется для оценки качества и эффективности образовательных услуг, оказываемых в стенах дошкольной образовательной организации [2].

Диагностика педагогического процесса включает стандартные методы исследования объектов. К ним можно отнести:

- Наблюдение:

- Беседа:

- Анализ.

Главным инструментом для проведения диагностики, как качественного и количественного анализа, являются карты наблюдений детского развития, которые позволяют проанализировать ход индивидуальной коррекционной работы и ее актуальность. Пример такой карты представлен на рисунке 1.



Рисунок 1 Карта наблюдений детского развития

Динамика индивидуального развития оценивается по 5 образовательным областям:

- Социально-коммуникативное развитие;

- Познавательное развитие;

- Речевое развитие;

- Художественно-эстетическое развитие;

- Физическое развитие.

Каждая область имеет определенный перечень критериев, по которым производится оценка навыков и умений воспитанников.

Оценка уровня индивидуальных достижений воспитанника проводится по стандартной 5-ти бальной системе. Каждый критерий оценивается отдельно, затем все результаты сводятся в единую таблицу для дальнейшего построения индивидуального образовательного маршрута. Выводится средний показатель по группе и лично.

Частота заполнения диагностических карт - 2 раза в год: в начале учебного года (сентябрь), и в конце (май).

Технология работы с картами состоит из:

- Выставления баллов воспитанникам по определённым критериям;

- Подсчет итоговых показателей.

Двухступенчатое разграничение работы с картами обеспечивает своевременное обнаружение неточностей в педагогическом процессе, а также выделить основные проблемы в развитии у воспитанников различных возрастов, определить его особенности.

Данные диагностики отражают динамику становления показателей. Отслеживание динамики развития воспитанника выявляет прогрессивный или регрессивный характер носит процесс овладения новыми навыками и умениями. Появляется возможность дать общую оценку успешности воздействия, в данном случае не только сотрудников дошкольной образовательной организации, но и родителей, на разных этапах образовательного процесса. Также диагностика позволяет выделить дальнейшее направление развития, в которых воспитанник нуждается в помощи.

Выделенные показатели отражают основные моменты развития дошкольников, те характеристики, которые складываются и развиваются в дошкольном возрасте и обуславливают успешность перехода ребенка на следующий возрастной этап, следовательно, и переход в следующую группу в детском саду.

На основе результатов диагностики формируется для каждого ребенка индивидуальный образовательный маршрут - персональный путь реализации интеллектуального, эмоционального и духовного потенциала личности воспитанника дошкольного учреждения [5].

Целью создания такой траектории является создание благоприятных условий для воспитанника, стимулирующих раскрытие интеллектуальных и творческих качеств.

Задача воспитателя или другого специалиста обеспечить подбор учебной нагрузки, а также форм и методов взаимодействия с воспитанником, которые соответствуют в полной мере его индивидуальным потребностям развития.

Процесс построения индивидуального образовательного маршрута включает в себя 3 этапа (рисунок 2).

Рисунок 2 Процесс построения образовательного маршрута

Пример построения такой траектории представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 пример построения образовательного маршрута

Результаты диагностики выносятся на педсовет, а также обсуждаются на психолого-медико-педагогическом консилиуме.

Родители имеют право ознакомиться с результатами проведения диагностики, получить консультацию по результатам исследований.

Диагностика педагогического процесса позволяет значительно повысить эффективность образования, скорректировать образовательный план. Также данный процесс призван помогать специалистам и родителям правильно формировать педагогическое и социальное общение с детьми, учитывая все индивидуальные особенности развития.

Повышение доступности качественного образования заложено в концепции социально-экономического развития до 2020г., размещенной на официальном сайте Администрации города Вологды. Этот аспект является стратегической целью государства в сфере образования.

Рассматриваемая в данной работе система позволит повысить уровень доступности и эффективности дошкольного образования.

Информационно-аналитическая система - программа или программный комплекс, позволяющий обработать и проанализировать определенную информацию.

Такой аналитический программный продукт должен соответствовать всем требованиям современного образования, обладать определенной гибкостью и функционалом.

Разрабатываемая система поможет в решении следующих задач:

- Индивидуализация образования;

- Оптимизация работы воспитателя с группой;

- Анализ и корректировка педагогического процесса.

Обработку персональных данных планируется вести в соответствии с Федеральным законом "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ.

Аналитическая система для диагностики педагогического процесса в дошкольной образовательной организации имеет шансы стать качественным, удобным инструментарием для повышения эффективности образовательного процесса как в целом, так и в частности.

1.2 Анализ современных подходов

В современном образовании все чаще стали использоваться аналитические системы обработки информации. Такие программные продукты все чаще стали применяться в дошкольной образовательной организации за счет муниципального и государственного бюджетов.

Примером такой системы может являться программное обеспечение «Детский сад: управление». Данная система направлена на бухгалтерский учет, составление расписания, оперативный контроль и другие процессы управления в дошкольной образовательной организации.

Информационно-аналитические системы - особый класс систем, направленный на аналитическую обработку данных. Такие системы хранят и обрабатывают данные организации, позволяют получать обобщенную выверенную информацию [6].

Механизм принятия решения зависит от следующих аспектов:

- Извлечение разнородных данных в различных форматах;

- Хранение и предоставление информации для принятия решения;

- Подготовка результатов анализа для эффективного восприятия.

Информация необходимая для выработки и принятия решения должна удовлетворять требованиям полноты, достоверности, актуальности, полезности.

ЛПР - лицо принимающее решение - играет основополагающую роль в подготовке принятия решения и предоставлении информации. Адекватность принятия решения зависит от полноты отражения предметной области.

Для реализации информационно-аналитических систем строится на наборе программных инструментальных средств. Такой набор может включать ряд модулей. Крупные модули могут выступать в качестве самостоятельного программного продукта и входить в систему в качестве комплектующего элемента.

В свою очередь модули могут состоять из ряда блоков:

- Средства импорта;

- Средства преобразования данных;

- Модули для анализа данных;

- Средства визуального конструирования отчетов;

- Средства удаленного доступа;

- Средства администрирования.

Структура информационно-аналитических система представлена на рисунке 4.



Рисунок 4 Структурная схема ИАС

Аналитические системы в образовании должны выполнять ряд комплексных задач, которые направлены в свою очередь на развитие системы образования и удовлетворения ее основных нужд и потребностей в рамках образовательных стандартов [7].

Основные задачи таких систем:

- Содействие образовательному процессу;

- Информационная и учебно-методическая поддержка;

- Стимулирование трансформации образовательного процесса;

- Сокращение времени на обработку имеющейся информации;

- Повышения уровня показателя эффективности образовательного процесса.

Можно выделить 4 главные функции аналитических систем в сфере образования (таблица 1).

Таблица 1

Основные функции аналитических систем в образовании

Функция	Цели
Информационная	- обеспечение информацией об управляемых процессах; - создание баз данных образовательных организаций; - создание методологических банков.
Аналитическая	- мониторинг образовательного процесса; - выявление проблем в образовательном процессе.
Организационно-методологическая	- методологическое обеспечение образовательного процесса; - обеспечение организации образовательного процесса.
Консультационная	- комплексная организация консультационной работы; - внедрение результатов педагогических исследований

Таким образом, можно сделать вывод, что в сфере образования системы информационно-аналитического обеспечения предназначены для повышения эффективности управления учебным процессом [7].

При проектировании и разработке таких систем имеется определенная специфика:

- Рациональное применение организационных, педагогических и учебных данных;

- Оптимальное использование программных и языковых средств в рамках системы;

- Повышение согласованности, оперативности, достоверности информационных процессов.

При реализации системы могут быть выбраны различные решения. Полная классификация представлена в таблице 2.



Таблица 2

Классификация аналитических систем

OLAP-продукты	Способ хранения данных	MOLAP
		ROLAP
		HOLAP
	Место размещения OLAP-машины	OLAP-серверы
		OLAP-клиенты
	Степень готовности к применению	OLAP-компоненты
		Инструментальные OLAP-системы
		OLAP-приложения
Инструменты добычи данных	Метод Data Mining	Фильтрация
		Деревья решений
		Генетические алгоритмы
		Ассоциативные правила
		Нейронные сети
	Способ предоставления	В составе OLAP-систем
		В виде самостоятельных систем Data Mining
Средства построения Хранилищ и Витрин данных	Средства проектирования Хранилищ данных	В составе СУБД
		Универсальные средства
		Студии
	Средства извлечения, преобразования и загрузки данных	В составе СУБД
		Универсальные средства
	Готовые предметно-ориентированные ХД
Управленческие информационные системы и приложения	Вид решаемой задачи	Анализ финансового состояния
		Инвестиционный анализ
		Подготовка бизнес-планов
		Маркетинговый анализ
		Управление проектами
		Бюджетирование
		Финансовое управление
	Масштаб решаемой задачи	Автоматизация труда одного специалиста
		Для коллективной работы группы сотрудников
		Для применения в территориально распределенной корпорации
	Технологическое построение	Монолитные
		Настраиваемые
Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов	В составе OLAP-систем
	В виде систем Query & Reporting

Также можно выделить системы поддержки принятия решений.

Таким образом, использование аналитических систем позволяет решить большую часть задач современного образования, обеспечить высокий показатель его эффективности и развития.

1.3 Анализ существующих решений

На данный момент существует не так много программных продуктов, которые бы обеспечили хранение всех необходимых данных детского сада.

К основным программным комплексам можно отнести:

- Автоматизированная информационно-аналитическая система «Управление дошкольным образовательным учреждением «Аверс: Заведующий ДОУ», разработанная компанией АВЕРС;

- «SmileS.Детский сад», разработанная «Алконст.Смайлс.Школьная карта».

Данные программные продукты направлены в основном на управление организацией, т.е. хранение информации о воспитанниках, посещаемости, сотрудниках, материальном обеспечении. Но функционалом таких средств не предусмотрена обработка и хранение результатов диагностики педагогического процесса.

В качестве аналога разрабатываемой системы можно указать программу «Диагностика развития», созданная на основе пакета Microsoft Office Excel.

Программное средство реализовано на использовании в документах специальных скриптов для обработки данных и представляет собой программу на основе «офисного» приложения. В Excel имеется встроенный редактор для создания исполняемых программ. Чаще всего для этого используется VBA - Visual Basic for Application. Недостатком же такого подхода является ограниченность языка программирования.

Для импорта и хранения данных используется СУБД Microsoft Access, обладающая следующими преимуществами:

- Понятный интерфейс;

- Экспорт данных в различные форматы, такие как Word, Excel, XML. Такая особенность дает возможность дальнейшего использования информации в автоматизированном режиме;

- Набор конструкторов для быстрого построения форм.

Главным недостатком является обработка данных на стороне клиента, из чего следует, что такая информационная система может обладать низким уровнем производительности из-за использования значительных объемов курсирующих данных.

Также система обладает низким уровнем защиты, что может привести к нарушению целостности данных, их корректности. А также имеется риск несанкционированного доступа к данным.

В рассматриваемой в качестве аналога системе также отсутствует банк заданий и формирование на его основе индивидуального образовательного маршрута для воспитанника.

Все данные о результатах диагностики необходимо хранить в течение 5 лет. Следовательно, целесообразно было бы использовать архивную базу данных. В данной системе такой функционал не предусмотрен, что тоже можно отметить как недостаток.

Ниже приведены рисунки с интерфейсом системы. На рисунке 5 представлена стартовая страница данного программного продукта.



Рисунок 5 Стартовая страница программы «Диагностика развития»

Можно отметить, что система имеет приятную цветовую гамму, ссылку на рабочую почту. Указания к дальнейшим действиям позволяют быстро сориентироваться в интерфейсе системы.

На рисунке 6 представлен интерфейс информационного раздела системы «Диагностика развития».

Рисунок 6 Интерфейс информационного раздела аналога

Интерфейс отображает следующие данные:

- Информация о дошкольной образовательной организации;

- Педагогический состав;

- Список групп;

- Справочная информация;

- Возможность заполнения списков групп.

- Информационные подсказки.

На рисунке 7 изображена основная рабочая область рассматриваемого программного продукта.

.

Рисунок 7 Основная рабочая область программы «Диагностика развития»

За основу была взята форма карты диагностики педагогического процесса, сформированная на основе образовательного стандарта.

В целом система имеет удобный интерфейс и функционал. Но имеются недостатки в самой архитектуре программного продукта и способах реализации функционала.

1.4 Выводы

Из всего выше перечисленного можно сделать следующие выводы:

- Данная система может стать удобным инструментарием для повышения эффективности дошкольного образования;

- Система позволит обеспечить обработку результатов диагностики;

- Реализация аналитической системы позволит решить большую часть проблем, возникающих при проведении диагностики;

- Формирование индивидуального образовательного маршрута является главным преимуществом над уже существующими аналогами;

- Наличие в системе архивной базы данных позволит хранить данные на протяжении всего установленного стандартами срока.



2. Проектирование системы

2.1 Выбор алгоритмов решения

аналитический система диагностика педагогический

Конечный продукт работы системы - индивидуальный образовательный маршрут для воспитанников. Поэтому выбор алгоритма для данного процесса является одной из важнейших задач, которые встают при проектировании и разработке системы.

Выбор правильного алгоритма обеспечит быструю и корректную работу системы.

Рассмотрим основные методы, которые используются при разработке аналитических систем:

- Деревья решений;

- Ассоциативные правила;

- Генетические алгоритмы.

Деревья решений являются одним из средств, которые способствуют принятию решений. Их структура представляет собой «ветки» и «листья». На ребрах записаны атрибуты, от которых зависит расчет целевой функции. В «листья» записаны сами значения. В промежуточных же узлах записаны атрибуты, которые определяют ход решения.

При каждом новом случае происходит спуск по дереву до конечного листа. Таким образом, получают определенный результат, на основе созданной модели.

Целевая функция обобщает в себе набор данных, которые могут быть записаны как:

(1)

Y является целевой переменной, которую необходимо проанализировать, классифицировать и обобщить. Вектор x состоит из входных переменных, которые используются для нахождения решения.

Данный метод прост в понимании, не требует специальной подготовки данных. Также используется модель «белого ящика» - все ситуации можно объяснить при помощи булевой логики. Но при его использовании встает вопрос оптимальности решения, так как точность обеспечивается в рамках конкретного узла, а не решения в целом.

Такой метод больше подходит для описания данных и их классификации. В нашем же случае такой алгоритм может дать решение, оптимальность которого будет напрямую зависеть от сложности дерева, что повлечет за собой проблему переобучения - появление сложной конструкции.

Также понадобиться разработка дополнительного механизма отбрасывания «лишних». Воспользовавшись другим алгоритмом, этого можно избежать.

Алгоритмы ассоциативных правил основаны на закономерностях, которые указывают, что из события X следует событие Y.

Их суть заключается в определении часто встречающихся наборов объектов в огромном множестве таких же объектов. Можно сказать, что данная задача является случаем задачи классификации. Поэтому необходимо иметь набор исходных данных и параметров.

Например, для сети магазинов при расчете «средней покупательской корзины» нужно иметь данные о покупках. То есть хранить в базе списки купленных товаров. Из этого можно уже будет получить средний чек.

В случае рассматриваемой системы, необходимо хранить эталонные маршруты, которые уже были построены воспитателями ранее.

Для получения максимально оптимального решения необходимо хранить большой набор таких данных. Это повлечет за собой дополнительную нагрузку на базу данных.

Также анализ и внесение уже составленных образовательных маршрутов будет отнимать время у сотрудников дошкольной образовательной организации.

Еще одним решением при разработке аналитических систем является использование генетических алгоритмов - эвристических алгоритмов поиска, которые используются для решения задач оптимизации и моделирования. Такой метод является аналогом естественного отбора, который лежит в основе алгоритма, что ведет за собой использование специальных терминов: особь, популяция, хромосома [8].

Основной принцип работы таких алгоритмов использование компьютерного моделирования процесса эволюции с учетом факторов изменчивости, наследования и отбора наиболее приспособленных особей.

Оптимизация состоит в построении некоторого множества допустимых решений задачи и применения случайных преобразований с целью получения более качественного решения.

Основной единицей для работы такого алгоритма является особь - в нашем случае особью может выступать набор заданий, т.е. маршрут.

У каждой особи есть свой набор хромосом. В качестве хромосомы при формировании маршрута выступает отдельное задание или упражнение.

Особи объединяются в популяции.

В генетическом алгоритме приспособленность особей выражается в виде значения целевой функции - фитнесс-функции. Популяция развивается за счет отбора родительских особей с помощью оператора селекции и имитации мутаций генов, рекомбинаций генотипов [8].

Алгоритм делится на 3 этапа:

- Скрещивание;

- Селекция;

- Формирование нового поколения.

На первом этапе формируется множество генотипов начальной популяции, которые оцениваются с помощью функции приспособленности.

Далее происходит отбор на основе этой функции.

По итогам отбора из N особей должны остаться особи, которые войдет в итоговую популяцию. Остальные - погибают.

Выбранные особи участвуют в селекции и мутации образуют новую популяцию.

Все этапы повторяются до получения оптимального решения. Результат работы такого алгоритма является лишь по сравнению с другими решениями, но все-таки оптимальным. Также есть вероятность сходимости к локальному оптимуму.

В процессе работы генетического алгоритма не используется никакой дополнительной информации кроме данных об области допустимых значений параметров и целевой функции в произвольной точке, что повышает скорость их работы.

Также разрывы, существующие на поверхности ответа, имеют незначительный эффект на полную эффективность оптимизации.

Схема работы алгоритма представлена на рисунке 8.



Рисунок 8 Схема работы генетического алгоритма

Генетический алгоритм дает набор решений, так как образовательная траектория должна носить вариативный характер. При этом должно учитываться то, что некоторые задания могли уже использоваться при работе с данным воспитанником.

При нахождении сразу нескольких решений возможно использование экспертной оценки, то есть воспитатель может подобрать более понятную траекторию для более комфортной работы с ребенком.

Еще одним преимуществом генетических алгоритмов перед другими методами оптимизации является их простота реализации. В частности, перед разработкой нейронных сетей, хотя данный метод способен также эффективно решать задачу нахождения оптимального решения.

В качестве функции приспособленности в нашем случае можно использовать оценку эффективности задания, которая производиться путем обработки статистики выполнения теми или иными воспитанниками. Можно формализовать ее к следующему виду:

Эффективность = кол-во случаев выполнения/общее кол-во использования

Таким образом, целесообразно использовать для построения маршрута генетический алгоритм, с использованием кроссовера и случайных мутаций.

Кроссовер, как и в природе, представляет собой обмен участками хромосомного набор между родителями. В нашем случае конкретной хромосомой могут выступать отдельные задания и упражнения.

Мутации позволяют вносить при необходимости элемент случайности в формирование каждой новой популяции.

При использовании механизма случайной мутации при каждом новом создании популяции возможно случайное изменение набора хромосом для особей.

Использование такого решения позволит получить оптимальный индивидуальный образовательный маршрут для каждого воспитанника и сократить время работы воспитателей.

2.2 Выбор средств разработки

Важным этапом проектирования и разработки программного обеспечения является выбор средств разработки.

Осуществляя этот выбор, следует руководствоваться:

- удобством использования;

- наличием нужной документации;

- условиями распространения;

- техническими требованиями;

- предыдущий опыт работы;

- предпочтения разработчика;

- современные тенденции;

- опыт других разработчиков;

- выбранная архитектура.

В тоже время средства не должны быть примитивно простыми.

Также сразу отбрасываются устаревшие языки программирования и средства разработки, так как их использование повлечет за собой сложности в совместимости программного обеспечения с операционной системой, а также при дальнейшей поддержке продукта.

Для написания клиентского приложения выбран Qt Creator, который значительного упрощает разработку с помощью библиотек Qt [9].

В данном средстве имеется большое количество удобных компонентов. Имеется документация на русском языке. Ее наличие значительно облегчает процесс написания программного продукта.

Также Qt содержит в себе множество модулей для удобной работы с базами данных, что является важной частью представленной в данной работе информационной системы.

При выборе средства для работы с базой данных были рассмотрены несколько вариантов бесплатных СУБД.

Их сравнение представлено в таблице 3.

Таблица 3

Сравнение СУБД

СУБД	Плюсы	Минусы
Postgre SQL	- соответствует стандарту SQL; - имеет большое количество дополнений.	- сложности в настройке.
SQLite	- легкая масштабируемость; - подходит для создания небольших приложений.	- ограниченный функционал; - отсутствует система управления правами пользователя.
Firebird	- мощная языковая поддержка для использования триггеров, хранимых процедур; - высокая эффективность.	- отсутствие полнотекстовых индексов.
MySQL	- высокий уровень производительности; - разграничение прав доступа.	-некоторые ограничения функционала.

Учитывая все вышеперечисленное, для работы с базами данных была выбрана MySQL, которая является относительно небольшой и быстрой реляционной СУБД. Система распространяется в соответствии с лицензией GPL. Основывается на языке SQL [10].

MySQL обладает достаточно высоким уровнем производительности, позволяет обеспечить целостность используемых данных. Имеется функционал, обеспечивающий разграничение прав пользователей на уровне СУБД [6].

Также данное средство и основы работы с ним знакомы разработчику, поэтому нет необходимости в затратах времени на освоение новых СУБД.

Важным условием при выборе являлось то, что имеется опыт работы с данными средствами разработки, а также их распространение на условиях лицензии на свободное программное обеспечение.

2.3 Выводы

В результате можно сказать что:

- В данной системе целесообразно использовать для построения индивидуального образовательного маршрута ребенка генетический алгоритм, с использование кроссовера и случайными мутациями в процессе формирования новой популяции;

- Использование генетического алгоритма позволит получить вариативный результат. На основе экспертной оценки из полученных решений можно выбрать наиболее подходящий вариант;

- Использование генетического алгоритма позволит получить оптимальный образовательный маршрут для каждого воспитанника;

- В качестве средств разработки выступают MySQL и Qt Creator. Данная связка позволит обеспечить качественную реализацию всего функционала системы.



3. Реализация и тестирование

3.1 Реализация функционала

При реализации системы были поставлены следующие функциональные требования:

- хранение информации о воспитанниках;

- добавление, хранение и обработка результатов диагностики;

- формирование отчетности;

- построение предварительных образовательных маршрутов для воспитанников;

- предоставление информации о внесенных в систему упражнений.

Основными техническими требованиями стали:

- Время реакции системы - не более 2 с

- Возможность удобного ввода данных;

- Простое формирование отчетности нажатием на кнопку.

Для проектируемой системы выберем классическую, часто используемую, двухуровневую архитектуру «клиент-сервер» (рисунок 9). Выбор такой архитектуры позволит «безболезненно» расширять функции системы, а также обеспечит возможность внедрения новых компонентов.

Рисунок 9 Структурная схема приложения

Система состоит из 2 частей. Клиентская часть, обеспечивающая взаимодействие системы с пользователем. Серверная часть, отвечающая за обработку информации.

Из-за ограниченности материального обеспечения обе части системы планируется располагать на одном компьютере. Такое решение также связано с малым количеством рабочих мест.

Основными пользователями системы являются воспитатели дошкольной образовательной организации. В их возможности входит внесение всех результатов, просмотр банка заданий и формирование образовательного маршрута.

Доступ к информации также имеют специалисты детского сада - логопеды, дефектологи и др. На ее основе строится работа с воспитанниками.

Все взаимодействия пользователей с системой представлены на диаграмме вариантов использования системы (рисунок 10).

Рисунок 10 Диаграмма вариантов использования системы

Из схемы можно сделать вывод, что все специалисты дошкольной образовательной организации, имеющие доступ к системе, смогут использовать данные диагностики.

Для разработки схемы базы данных были исследованы основные источники информации, исходные данные и форматы выходных данных (таблица 4).

Таблица 4

Данные системы

Входные данные	Выходные данные
Федеральные государственные образовательные стандарты; Методические указания; Результаты диагностических исследований. Методические материалы; Образовательные стандарты; Внутренняя документация.	Списки групп воспитанников; Диагностические карты; Индивидуальные образовательные маршруты.

На основе структурирования данной информации была выстроена схема базы данных.

Разработанная схема содержит в себе следующие сущности (рисунок 11):

· cat_age - содержит возрастные категории воспитанников;

· criterions - содержит все критерии. Связана с cat_age с помощью таблицы-связки crit_age;

· domains - содержит образовательные области. Связь с таблицей criterions - один ко многим, одной области может принадлежать несколько критериев;

· praxis - содержит задания и упражнения. Связана с таблицей criterions с помощью таблицы-связки crit_praxis;

· marks - содержит все баллы воспитанников за определенные критерии. Связана с таблицами criterions и children, так как одному ребенку может быть выставлен балл за множество критериев и один критерий может быть использован для диагностики нескольких детей;

· children - содержит сведения о воспитанниках;

· groups - содержит все группы детского сада. Связь с таблицей children - один ко многим, так как в одной группе может быть несколько воспитанников;

· a_gr - содержит возрастные категории групп;

· view_gr - содержит виды групп;

· statistics - таблица, содержащая информацию о прохождении воспитанниками заданий;

· prax_statistic - содержит информацию об эффективности заданий и упражнений.

Рисунок 11 Схема базы данных

Все данные о результатах диагностики должны храниться в течении 5 лет. Для этого для системы была создана архивная база данных. Схема представлены на рисунке 12.

Рисунок 12 Схема архива базы данных

Основные таблицы архива:

- arch_criterions. Предназначена для хранения устаревших критериев;

- arch_marks. Содержит результаты диагностики, которые являются не актуальными на данный момент времени;

- arch_childrenю Предназначена для хранения данных о выпускниках;

- arch_groups. Хранит информацию о имеющихся ранее группах;

- arch_domains. Содержит в себе устаревшие образовательные области.

Само приложение состоит из 6 вкладок: «Диагностика», «Список воспитанников», «Список групп», «Критерии», «Задания», «Результаты диагностики». Название каждой вкладки соответствует информации, которую она отображает.

На вкладках имеются инструкции, которые помогают пользователям разобраться в функционале системы.

Интерфейс представлен на рисунках 13, 14, 15, 16, 17, 18.

Рисунок 13 Вкладка «Диагностика»



Рисунок 14 Вкладка «Список воспитанников»

Рисунок 15 Вкладка «Списки групп»



Рисунок 16 Вкладка «Критерии»

Рисунок 17 Вкладка «Критерии»



Рисунок 18 Вкладка «Результаты диагностики»

Особый интерес представляет вкладка «Результаты диагностики», так как на ней формируется основной результат работы программы - индивидуальный образовательный маршрут.

В данной версии реализации системы представлены два варианта формирования индивидуального образовательного маршрута для воспитанника (рисунок 19).

Рисунок 19 Формирование маршрута

При первом способе (выделен красным) указывается воспитанник и дата диагностики. Затем при нажатии на кнопку «Сформировать» строится маршрут на основе простого отбора, т.е. отбираются все задания, относящиеся к критерию, по которому у воспитанника показатель меньше или равен низкому значению. В данном случае таким значением является 2 балла. Листинг представлен в приложении 1.

Маршрут, построенный данным способом, включает в себя все задания и упражнения, которые удовлетворяют необходимым условиям. Из-за большого количества данных в этом случае возникает избыточность. Например, в база по каждому критерию хранится около 150 заданий. Если по критерию указан низкий балл, то все 150 заданий попадают в маршрут. Воспитателям приходится отбирать меньшее количество заданий, что влечет за собой трату временных ресурсов. И не всегда результат является оптимальным решением для использования.

Для решения данной проблемы был разработан второй вариант формирования индивидуального образовательного маршрута (выделен на рисунке 19 синим) на основе генетического алгоритма. Общая схема его работы представлена на рисунке 20.



Рисунок 20 Общая схема работы генетического алгоритма

Было принято решение в качестве популяции взять набор индивидуальных образовательных маршрутов

Каждый образовательный маршрут - отдельная особь, хромосомы которой - отдельные задания или упражнения.

Вычисление коэффициента выживаемости происходит на основе подсчета статистики по каждому заданию и упражнению. Механизм расчета статистики описан ниже.

Сам процесс ведения статистики состоит из:

- Внесения данных по выполняемости заданий в систему;

- Обработка этих данных;

- Построение на их основе индивидуального образовательного маршрута.

Этот процесс подробнее представлен на диаграмме переходов состояний на рисунке 21.

Рисунок 21 Диаграмма перехода состояний

Механизм ведения статистики по эффективности заданий и упражнений важная часть формирования индивидуального образовательного маршрута.

Для корректной работы данного алгоритма необходимо иметь результаты освоения воспитанниками их образовательных маршрутов. Для этого нужно хранить в системе данные о том, было ли выполнено в процессе работы то или иное задание. По каждому конкретному заданию или упражнению статистика ведется отдельно.

Сначала необходимо определить, сколько раз задание было выполнено, сколько не выполнено и рассчитывался ли результат. На основе этих данных ведется расчет эффективности.

Далее проверяем:

- Если количество освоений = 0 и неосвоений > 0 => если результат был ранее записан, то просто обновляем запись (проставляем 0), если нет, то создаем новую запись с эффективностью 0;

- Если количество освоений> 0 и неосвоений = 0 => если результат был ранее записан, то просто обновляем запись (проставляем 100), если нет, то создаем новую запись с эффективностью 100;

- Если количество освоений = 0 и неосвоений = 0 => если результат был ранее записан, то просто обновляем запись (проставляем -1), если нет, то создаем новую запись с эффективностью -1, т.е. информации не имеется.

Схема работы данного алгоритма представлена в приложении 2

Механизм ведения статистики был реализован с помощью создания процедуры statistic, которая заполняет таблицу statistics результатами работы. Листинг представлен в приложении 3.

Входным параметром для данной процедуры является id задания или упражнения, эффективность которого необходимо оценить.

Также объявлено несколько переменных:

- v_count_done - используется для подсчета количества воспитанников, которые справились с данным заданием;

- v_count_not_done - используется для подсчету количества воспитанников, которые не справились с данным заданием;

- v_count - используется для проверки того, было ли ранее задание внесено в таблицу statistic;

- v_result - используется для вычисления эффективности задания или упражнения (в процентах).

Процедура отбирает все записи из таблицы prax_statistic, которые указывают на то, что:

- воспитанник справился с данным заданием;

- воспитанник не справился с данным заданием.

Далее проводится проверка на наличие записи в таблице statistics о данном упражнение. На ее основе принимается решение о том создавать новую запись или изменять старую. Это необходимо для исключения дубликатов строк и лишних записей.

Ниже описана реализация генетического алгоритма.

Основой генетического алгоритма служит класс Route.Его реализация представлена на рисунке 22.

Рисунок 22 Реализация класса Route

Для работы с данным классом были созданы две структуры:

- gene - для работы с аллелями;

- prax - для работы с заданиями.

В массив типа prax заносятся первые 40 заданий, которые попадают под критерий с низкими показателями. При этом в начале работы пользователь указывает на уровень сложности маршрута: высокий, средний, низкий. Относительно данного показателя будет балансироваться сложность заданий.

Реализация структур gene и prax представлена на рисунке 23.

Рисунок 23 Реализация структур

В классе Rout реализованы все необходимые функции. Перечислим их:

- Solve - возвращает аллель с решением;

- Fitness - рассчитывает значение фитнесс-функции для каждого члена популяции;

- GenerateLikelihoods - расчет вероятности использования хромосомы;

- MultInv - мультипликативная инверсия;

- CreateFitnesses - расчет фитнесс-функции;

- CreateNewPopulation - создание новой популяции.

- Breed - создание наследника.

Их реализация представлена в приложении 4. Ниже представим лишь наиболее важные участки кода.

Максимальный размер популяции составляет 25 особей. Одна особь в свою очередь состоит из 10 заданий. Заполняются особи случайным образом из списка отобранных по условию заданий. Код заполнения представлен на рисунке 24.

Рисунок 24 Заполнение начальной популяции

Далее новые популяции генерируются на основе, представленного на рисунке 25, метода CreateNewPopulation.

Рисунок 25 Метод CreateNewPopulation

Каждая новая популяция формируется при использовании кроссовера и мутаций, которые реализованы в методе Breed (представлен в приложении 4).

Выбирается 25 пар родителей, которые дадут по 1 наследнику. Выбор родителей зависит от их показателя приспособленности. Разделитель кроссовера ставится случайным образом.

Основой отбора родителей служит фитнесс-функция. Ее реализация представлена на рисунке 26.

Рисунок 26 Расчет фитнесс-функции

Значение считается как отношения отклонения от уровня эффективности маршрута к отклонению уровня сложности.

Уровень эффективности по умолчанию 70%. Такое отношение было выбрано для правильного балансирования уровня сложности и эффективности самого маршрута.

Например, маршруты с высоким уровнем сложности должны в большей мере содержать в себе задания среднего и низкого уровня. Это обусловлено разумным распределением нагрузки на воспитанника.

Уровень сложности указывается воспитателем при формировании индивидуального образовательного маршрута.

Вместе с кроссовером используются случайные мутации. Такой подход позволяет уменьшить вероятность сходимости решения.

Данный процесс повторяется в течение 50 итераций. Листинг алгоритма представлен в приложении 5.

После работы алгоритма воспитатель получает файл с индивидуальным образовательным маршрутом, состоящим из 10 заданий. Такое количество заданий было подобрано с точки зрения оптимальности нагрузки, так как кроме индивидуального маршрута существует еще и общая программа занятий с воспитанниками.

Ниже представлены результаты тестирования работы двух вариантов алгоритмов.

3.2 Тестирование

Реализуемый программный продукт должен быть не только удобным и эстетически наполненным, но и качественно исполненным.

Проведение тестирования позволит определить качество реализованных алгоритмов формирования индивидуального образовательного маршрута воспитанника.

На вкладке «Результаты диагностики» в области «Индивидуальный образовательный маршрут» выбираем воспитанника и проставляем дату диагностики. На рисунке 27 можно увидеть внесенные данные.

Рисунок 27 Данные для формирования индивидуального образовательного маршрута

Далее необходимо нажать кнопку «Сохранить». Данные сохраняются в файл в формате xls. Результаты представлены на рисунке 28 и в таблице 5. Можно сделать вывод, что данные отображаются корректно. Все выбранные задания и упражнения соответствуют нужным критериям.

Исходя из результатов построения образовательного маршрута, можно сделать вывод, что существует ряд недостатков и неудобств:

- Избыточное количество заданий;

- Несбалансированная эффективность маршрута;

- Несбалансированный уровень сложности заданий;

- Нет возможности указать уровень сложности маршрута;

- Затраты временных ресурсов на обработку результатов.

Затраты временных ресурсов на обработку результатов связаны с тем, что сотрудникам детского сада приходится обрабатывать сформированный маршрут. Это делается с целью использования экспертной оценки для повышения эффективности работы с воспитанниками.

Использование генетического алгоритма должно сократить количество недостатков. А также обеспечить высокую вариативность решений.

Рисунок 28 Формирование индивидуального образовательного маршрута.

Чтобы оценить работу генетического алгоритма, сначала следует протестировать работу механизма ведения статистики эффективности заданий.

Для проведения тестирования составим список тестов, представленный в таблице 5.

Таблица 5

Тест-кейс

№ шага	Шаги выполнения	Ожидаемый результат
1	Для задания «Ромашка» (id = 1) - с заданием справился один воспитанник	Эффективность - 20%
2	Для задания «Волшебное облако» (id = 2) - справились 2 воспитанника	Эффективность - 40%
3	Для задания «Зоопарк» (id = 3) - воспитанники не справились	Эффективность - 0%
4	Для задания «Что за фрукт?» (id = 5) - справились все воспитанники	Эффективность - 100%
5	Для задания «Дорожное приключение» (id = 5) - нет информации в системе	Эффективность - не использовалось ранее
6	Проверка обновления записи для задания «Ромашка»	Эффективность - 40%
7	Проверка работы процедуры при id = -1	Ошибка выполнения процедуры (нарушение ограничений внешнего ключа)
8	Вызов процедуры без параметра	Ошибка
9	Вызов процедуры для 2 обработки более 1000 строк	Корректное выполнение
10	Вызов процедуры для 2 обработки более 10000 строк	Корректное выполнение

Внесем в нашу систему данные, которые будут использоваться в ходе тестирования.

Занесем результаты прохождения индивидуального образовательного маршрута для нескольких воспитанников (рисунок 29).

Рисунок 29 Данные, используемые для тестирования

Результаты тестирования представлены ниже.

Протестируем работу процедуры statistic. Вызовем ее для задания «Ромашка» (id = 1). Вызов процедуры - call mydb.statistic(1);

На рисунке 30 можно увидеть, что процедура выполняется успешно.

Рисунок 30 Результаты вызова процедуры

На рисунке 29 видно, что с данным заданием справился один воспитанник. Поэтому его эффективность будет составлять 20% (рисунок 31).

Рисунок 31 Эффективность задания «Ромашка»

Для задания «Волшебное облако» эффективность составляет 40%, так как с ним справились два воспитанника (рисунок 32).

Рисунок 32 Эффективность задания «Волшебное облако»

Для задания «Зоопарк» - 0%. C этим заданием воспитанники не смогли справиться (рисунок 33).



Рисунок 33 Эффективность задания «Зоопарк»

Для задания «Что за фрукт?» - 100%. С этим заданием справились все воспитанники (рисунок 34).

Рисунок 34 Эффективность задания «Что за фрукт?»

Для еще одного задания - «Дорожное приключение» - нет данных в таблице prax_statistic. Поэтому по логике работы процедуры в таблице statistics в поле, где хранится эффективность, будет записано -1. Обработаем полученные данные следующим запросом (рисунок 35):

Рисунок 35 Скрипт для проверки

Результаты данного запроса представлены на рисунке 36.



Рисунок 36 Результаты

Обновим одну из строк, используемых в тестировании (рисунок 37).

Рисунок 37 Изменение данных

Теперь эффективность задания составляет 40%. Так как 2 из 5 воспитанников справились с заданием (рисунок 38).

Рисунок 38 Эффективность задания «Ромашка»

Вызовем процедуру с параметром -1. Данного идентификатора нет в таблице с заданиями - call mydb.statistic(-1);

В результате процедура не выполнится, так как нарушается ограничение по внешнему ключу (рисунок 39).



Рисунок 39 Результат вызова процедуры

Вызовем процедуру без входящего параметра (рисунок 40). В результате появляется ошибка выполнения

Рисунок 40 Результат вызова процедуры без параметра

Заполним структуру prax_statistics дополнительными строками по заданию «Что за фрукт?», так чтобы общее количество строк составляло примерно 1500. Проверим, как процедура сможет обработать такое количество строк.

Процедура выполняется примерно за 11 секунд. Результат пересчета представлен на рисунке 41.

Рисунок 41 Результат вызова процедуры

Заполним процедуру для обработки 10000 строк. Процедура отработала корректно. Результат представлен на рисунке 42.

Рисунок 42 Результат вызова процедуры

В результате можно сделать вывод, что добавленный функционал работает корректно.

Используя данный функционал воспитатель может оценить эффективность заданий и упражнений, которые подбирает информационная система при построение индивидуального образовательного маршрута. Оценка успеваемости воспитанников будет способствовать корректировке работы педагогов.

Теперь протестируем работу генетического алгоритма. Для этого выполним всю необходимую последовательность действий. На рисунке 43 представлены входные данные.

Рисунок 43 Входные данные

Далее нажимаем кнопку сформировать. Получаем маршрут из 10 заданий (рисунок 44).

Для данного набора данных было сформировано еще несколько маршрутов. Для всех результатов средняя эффективность маршрутов равно примерно 80%. Уровень сложности в среднем составлял - 2, что соответствует средней сложности. Один из альтернативных маршрутов представлен на рисунке 45.