Системы поддержки принятия решений

Целью работы является построение информационной системы поддержки принятия решений в задачах организации учебного процесса.

В первую очередь, стоит отметить, что всю работу можно разделить на две отдельных компоненты, выполнение которых можно производить параллельно: создание информационной системы и математический аппарат обработки данных. В рамках данного условия для достижения заданной цели необходимо решить ряд задач:

1)               определить состав информационной базы для оценки учебного и научного потенциала студентов ВУЗа;

2)               формализовать и описать предметную область деятельности и характеристик студентов университета на основе онтологической модели данных.

3)               разработать и программно реализовать алгоритм оценки учебного и научного потенциала студентов, основанный на информационной базе знаний;

4)               разработать и реализовать в составе интеллектуальной информационной системы методику поддержки принятия решений при оценке обучающихся.

5)               спроектировать внешнюю оболочку для удобной работы с системой.

Объект исследования – учебная и научная деятельность студентов в процессе обучения в университете, а также их личностные и психологические характеристики.

Предмет исследования – модельное и алгоритмическое обеспечение процесса подготовки и принятия управленческих решений в высшем учебном учреждении.

Методы исследования: метод нечетких деревьев решений, онтологическое моделирование, теории принятия решений, программирование, разработка баз данных и информационных систем.

Практическая значимость исследования. Созданная ИСППР предоставляет лицу, принимающему решение, автоматизированный выбор оптимальной альтернативы согласно полученной базе знаний на основе построенных деревьев решений.

Основной результат исследования состоит в том, что разработанные на основе предложенной информационной базы алгоритмы позволяют оперативно и обоснованно проводить оценку студентов, анализ их успеваемости, научного потенциала и общей мотивации к обучению, а также принимать аргументированные управленческие решения, экономить время на процедуру оценки, получать информацию о взаимосвязях между уровнем компетенций и показателями деятельности студентов. Это предоставит возможность увидеть тенденции развития/деградации отдельно взятых студентов, а также общую динамику по подразделениям; определять дальнейшую индивидуальную траекторию для студентов согласно их текущей деятельности. Такая информационная поддержка позволит выпускникам лучше адаптироваться к дальнейшей деятельности, способствует также увеличению качества образования. Повышение качества принятия решения приведет уменьшение затрат на обучение студентов, ошибочно принятых в магистратуру или аспирантуру, и в итоге не закончивших обучение. Также, так как сократится нагрузка на учебно-вспомогательный персонал, возможно будет сократить расходы на выполнение функции сбора и обработки данных для принятия решений об отчислении, принятии для последующего обучения или на работу.

Введение 1

1  Теоретическая часть 5

1.1  Построение дерева решений 5

1.2  Нечеткий логический вывод 7

1.3  Нечеткие деревья решений 11

1.4  Язык 1С  13

2  Математическое и программное обеспечение СППР 14

2.1  Построение онтологии предметной области 14

2.2  Выделение основных факторов и характеристик 18

2.2.1  Определение функциональности системы  18

2.2.2  Определение участвующих в решении переменных 20

2.3  Построение дерева решений и базы знаний 24

2.3.1  Определение лингвистических переменных 25

2.3.2  Классификация 27

2.3.3  Регрессия 27

2.4  Построение базы данных 29

2.4.1  Выбор базовой структуры организации БД  29

3  Оценка экономической эффективности проекта  35

Заключение 37