Конопацкий Денис Александрович – директор «Институт повышения квалификации и переподготовки кадров по новым направлениям развития техники, технологии и экономики БНТУ».
г. Минск
Тел.: +375 (29) 346-82-56
Denis A. Konopacki – director "Institute for advanced training and retraining of personnel in new areas of development of engineering, technology and economics of the BNTU".
Minsk
Тел.: +375 (29) 346-82-56
Лобатый Александр Александрович – доктор технических наук, профессор.
г. Минск
Тел.: +375 (29) 346-82-56
Alexander A. Lobaty – doctor of Engineering Science, Professor.
Minsk
Тел.: +375 (29) 346-82-56
Статья посвящена исследованию особенностей применения систем поддержки принятия решений при создании автоматизированных интеллектуальных систем управления образовательными процессами. Проводится обоснование принципов и методик синтеза интеллектуальной системы, особенностей применения различных математических моделей регуляторов, их достоинств и недостатков. Сделан обоснованный вывод о том, что применение традиционных подходов, основанных на использовании теоретических положений классической теории автоматического управления применительно к синтезу систем управления социальными системами, к которым относятся системы управления образовательными процессами, не позволяет достичь желаемого результата. Предложено при построении системы управления образовательным процессом использовать принципы и методы построения интеллектуальных систем, основное отличие которых состоит в том, что система сама синтезирует цель управления на основе внешних условий, имеющейся в системе базы знаний и мотивации к задачам функционирования системы. Рассматривается построение системы поддержки принятия решений как элемента управляющего блока, основным элементом которого является человек – руководитель (преподаватель), осуществляющий непосредственное управление объектом, которым является также человек – обучаемый (ученик, студент, слушатель). Предложена структурная схема построения интеллектуальной системы управления информационными потоками образовательного процесса и модель воздействия на объект управления. Основой системы управления является динамическая экспертная система, осуществляющая прогнозное моделирование результатов управляющего воздействия, формируемого на основе теории нечетких множеств. Приведен пример моделирования управления информационным потоком, демонстрирующий качественную картину происходящих в системе процессов с учетом внешних воздействий на объект управления.
The article is devoted to the study of the features of using decision support systems in creating automated intelligent systems for managing educational processes. The substantiation of the principles and methods of synthesizing an intelligent system, the features of using various mathematical models of regulators, their advantages and disadvantages is carried out. A reasonable conclusion is made that the use of traditional approaches based on the use of theoretical provisions of the classical theory of automatic control as applied to the synthesis of control systems for social systems, which include educational process control systems, does not allow achieving the desired result. It is proposed to use the principles and methods of building intelligent systems when building an educational process control system, the main difference of which is that the system itself synthesizes the control goal based on external conditions, the knowledge base available in the system and motivation for the tasks of the system functioning. The construction of a decision support system as an element of the control block is considered, the main element of which is a person - a manager (teacher), who directly manages the object, which is also a person - a student (pupil, student, listener). A structural diagram of the construction of an intelligent system for managing information flows of the educational process and a model of influence on the control object are proposed. The basis of the control system is a dynamic expert system that carries out predictive modeling of the results of control action formed on the basis of the theory of fuzzy sets. An example of modeling information flow control is given, demonstrating a qualitative picture of the processes occurring in the system taking into account external influences on the control object.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.