Главная База знаний "Allbest" Программирование, компьютеры и кибернетика Программный комплекс лабораторных работ по методам обработки экспертной информации

Программный комплекс лабораторных работ по методам обработки экспертной информации

Особенности и классификация обучающих программных средств обучения. Обзор методов обработки экспертной информации. Требования к программному комплексу лабораторных работ. Построение логической модели данных. Описание компьютерной реализации для студента.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	дипломная работа
Язык	русский
Дата добавления	19.01.2017
Размер файла	2,0 M

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Размещено на http://www.allbest.ru/

содержание

ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ООБУЧЕНИЯ

1.1 Особенности и классификация программных комплексов
1.2 Обзор существующих программных продуктов для обучения
1.3 Обзор методов обработки экспертной информации

2. ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ АВТОМАТИЗАЦИИ И ПОСТАНОВКА ОЗАДАЧИ

2.1 Предметная область автоматизации
2.2 Постановка задачи
2.3 Требования к разрабатываемому программному комплексу

2.3.1 Требования к программному комплексу в целом
2.3.2 Требования к функциям программного комплекса
2.3.3 Требования к видам обеспечения

3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ОЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

3.1 Функционально-ориентированное проектирование комплекса

3.1.1 Построение диаграммы IDEF0
3.1.2 Построение диаграммы IDEF3

3.2 Объектно-ориентированное проектирование проекта

3.2.1 Диаграмма вариантов использования
3.2.2 Диаграмма деятельности

3.3 Оценка трудоемкости разработки программного обеспечения

4. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ

4.1 Информационный анализ предметной области и выделение информационных объектов
4.2 Построение логической модели данных
4.3 Описание таблиц базы данных
4.4 Содержание программного комплекса лабораторных работ

5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЛЕКСА

5.1 Алгоритм решения задачи
5.2 Тестирование и оценка надежности комплекса

5.2.1 Структурное тестирование
5.2.2 Функциональное тестирование
5.2.3 Оценка надежности комплекса

6. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА

6.1 Описание компьютерной реализации для студента
6.2 Описание компьютерной реализации для преподавателя

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Введение

На сегодняшний день в сфере обучения, представлено немало способов улучшить и ускорить процесс обучения с помощью разнообразных программных продуктов. Однако не все из них являются универсальными и могут предоставить свои функции для работы в сфере визуального представления информации и обучения.

Применение программных комплексов позволяет автоматизировать и ускорить процесс усвоения студентами знаний. Еще одним преимуществом внедряемых обучающих комплексов является получение контроля над выполнением лабораторных работ и знаниями студентов.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка программного комплекса лабораторных работ по методам обработки экспертной информации.

Работа состоит из шести разделов, в каждом из них рассматриваются разные аспекты разработки автоматизированного комплекса лабораторных работ.

В первом разделе представлен литературный обзор, затрагивающий особенности и классификацию программных комплексов, обзор существующих программных продуктов для обучения, также рассматриваются методы экспертных оценок.

Во втором разделе описывается предметная область и осуществляется постановка задачи. Разрабатывается функциональная структура и определяются требования к системе. Рассматривается функции, которые должны быть реализованы в программном комплексе.

В третьем разделе осуществляется проектирование программного комплекса с помощью построения диаграмм: контекстной диаграммы, диаграммы IDEF0, IDEF3, диаграммы вариантов использования, диаграммы деятельности. Также в данном разделе приводится оценка трудоемкости разработки программного обеспечения.

В четвертом разделе производится информационный анализ предметной области, строится логическая модель данных, Описываются таблицы разрабатываемой базы данных, дается содержание лабораторных работ программного комплексе.

В пятом разделе производится разработка программного обеспечения комплекса: приводятся алгоритмы решения задач, производится тестирование и оценка надежности комплекса, производится структурное и функциональное тестирование.

В шестом разделе описывается компьютерная реализация комплекса.

1. Аналитический обзор программных средств для обучения

1.1 Особенности и классификация программных комплексов

Компьютерное средство обучения - это программное средство (программный комплекс) или программно-технический комплекс, предназначенный для решения определенных педагогических задач, имеющий предметное содержание и ориентированный на взаимодействие с обучаемым [1].

Программный комплекс, ориентированный на обучение, позволяют не только дублировать учебно-методические средства, но и открывает новые возможности в обучении. Внедрение компьютерных средств предоставляет возможности для самостоятельной проработки учебного материала студентом, автоматизируют контроль и приводят к более объективному оцениванию знаний и умений, допускают возможность автоматической генерации вариантов заданий.

Основным назначением для компьютерных средств обучения является использование в учебном процессе. Их отличием от других программных продуктов, применяемых в обучении, является наличие учебного материала по предметной области. Учебный материал включает в себя теоретические сведения по теме, задания для контроля знаний, модели и алгоритмы, позволяющие реализовать изучаемые процессы в данном компьютерном средстве.

Компьютерные средства обучения ориентированы на обучаемых. Именно при взаимодействии с ним программный комплекс выполняет свои основные функции: предоставление материала для изучения, выполнение заданий и контроль знаний. Отсюда следует, что обучаемые составляют базовую категорию пользователей, а прочие участники образовательного процесса, такие как преподаватель, в эту категорию не входят.

Между различными видами программных комплексов нельзя провести четкие границы, но при этом они часто используются совместно, поэтому необходимо знать их особенности использования и взаимодействия.

Список признаков, по которым классифицируются компьютерные средства обучения весьма, обширен. Подробная классификация компьютерных средств обучения представлена на рисунке 1.1

Рисунок 1.1 - Классификация компьютерных средств обучения

Классификация по педагогическим задачам подразделяет компьютерные средства обучения на четыре вида, при этом каждый из видов представлен несколькими программными средствами, несущими на себе определенные функции.

К первому классу относятся средства теоретической и технологической подготовки: компьютерные учебники, компьютерные обучающие системы, системы контроля знаний - все они несут на себе функции предоставления знаний в объеме курса или его части и их проверка.

Компьютерные учебники ориентированы на самостоятельную работу обучаемых. Их отличает относительная полнота и ширина содержания, которое имеет иерархическую структуру. В компьютерном учебнике предусматривается система, отвечающая за контроль и самоконтроль знаний, имеется глоссарий и ссылки на источники информации.

Компьютерные обучающие системы предназначены для проработки одной или нескольких тем курса, или дисциплины, в них также имеются системы контроля и самоконтроля.

Системы контроля знаний обеспечивают контроль за знаниями обучаемого. При этом они обязательно включают в себя блоки с требованиями к знаниям и описание методики оценивания.

Второй вид, средства практической подготовки, представлен компьютерными задачниками и тренажерами. Их функция - наработка навыков решения типовых задач и получение опыта в ходе определенной деятельности.

Основным классом данного вида являются компьютерные тренажеры, функциями которых являются: моделирование изучаемых объектов и среды деятельности, обеспечение возможностей имитации воздействий на изучаемые объекты и процессы со стороны обучаемых, управление тренировочным процессом. Компьютерные задачники используются для решений типовых задач. Вспомогательные средства представляют собой третий тип, представляют собой дополнительные средства обучения, такие как компьютерный лабораторный практикум и компьютерный справочник. Компьютерный лабораторный практикум используется для поддержки автоматизированных лабораторных работ, в которых изучаемые процессы и среда деятельности изучаются с помощью экспериментов с моделями.

Четвертый тип представляет собой комплексные средства, такие как компьютерный ученый курс и компьютерный восстановительный курс. Данные средства объединяют в себе функции всех предыдущих трех видов, т.е. вспомогательные средства получаются путем объединения нескольких программных, причем объединение это представляет собой систему, имеющую единое управление, составляющие которой согласованы и выполняют свои функции дополняя друг друга.

Классификация программных комплексов также производится на локальные и сетевые. Локальные позволяют работать на базе отдельных машин и не требуют подключения к сети. Сетевые же осуществляют свою деятельность на базе локальной или глобальной вычислительной сети. Они позволяют ввести модули преподавателя, которые дают таким системам преимущество по сравнению с локальными. Сетевые программные комплексы позволяют вводить автоматизированные места преподавателей, что дает системе дополнительные преимущества по сравнению с локальными системами. Подсистема преподавателя позволяет производить контроль за выполнением обучаемыми заданий, производить корректировку заданий и формировать новые задания, вносить изменения в параметры моделей изучаемых процессов, производить анализ и оценку результатов работы обучаемых.

1.2 Обзор существующих программных продуктов для обучения

Компьютерных средств, позволяющих получать знания по теме «Методы обработки экспертной информации» мною обнаружено не было. Программные продукты, имеющие в своем составе модули, функции которых представляют наибольший интерес для разработки программного комплекса по заданной теме можно разделить на несколько групп.

К первой группе относятся программы, применяемые на практике в обучении и решении прикладных задач. Для реализации методов экспертных оценок в данных программных продуктах используются методы табличного представления данных в Microsoft Еxcеl и математический аппарат MathLAB, т.к. совокупность оценок представляет собой совокупность многомерных матричных структур [2].

Microsoft Еxcеl - это табличный процессор, предназначенный для создания электронных таблиц и автоматизированной обработки табличных данных. Еxcеl обрабатывает данные путем проведения различных вычислений с помощью формул и функций, встроенных в редактор, строя диаграммы; решая задач оптимизации, проводя статистическую обработка данных, анализируя и составляя прогнозы на основании имеющихся данных. Таким образом, Еxcеl являются не только средством автоматизации расчетов, но и средством моделирования различных ситуаций [3].

MATLAB -- это интерактивная среда, имеющая встроенный высокоуровневый язык для программирования, численных расчетов и визуализации результатов. MATLAB анализирует данные, разрабатывает алгоритмы, создает модели и приложения [4].

Ко второй группе относятся программные комплексы, позволяющие проводить лабораторные работы по разнообразным темам.

На кафедре прикладной математики и информатики НовГУ разработан и прошёл испытания программный комплекс, обеспечивающий проведение лабораторных работ по дисциплинам «Численные методы» и «Математическое моделирование». Каждая работа имеет страничную организацию и включает в себя краткие сведения из теории рассматриваемой проблемы, методические указания к выполнению работы, набор заданий, исследование которых дополняет лекционный материал и иллюстрируется соответствующими графиками или таблицами, контроль знаний основ теории и качества выполнения исследований. Оценки за каждый раздел работы и за работу в целом выставляет компьютер. Роль преподавателя в основном сводится к консультированию студентов по вопросам исследуемых задач, если это необходимо, и к обеспечению самостоятельности выполнения работы каждым студентом.

Принятая структура лабораторных исследований под управлением разработанного программного обеспечения пригодна для широкого спектра дисциплин, читаемых на различных специальностях. Любую работу студенты могут осваивать на домашних компьютерах или в компьютерных залах университета. Однако зачётное выполнение работы проводится только в дисплейном классе под наблюдением преподавателя. При этом подделка выставляемых ЭВМ оценок за выполнение лабораторных работ практически исключается, так как в программном обеспечении предусмотрена соответствующая защита.

В настоящее время в состав разработанного комплекса входят 6 работ по дисциплине «Численные методы» и 6 работ по дисциплине «Математическое моделирование» [5].

Программный комплекс проведения лабораторных работ, представленный фирмой РусПромСофт, предназначается для обучения по естественнонаучным дисциплинам в учебных заведениях среднего образования. Система даёт возможность ученикам подробно изучать темы и закреплять полученные знания с помощью экспериментов.

Программа содержит как текстовую информацию, так и видео-презентации, позволяющие ученику управлять процессом с помощью компьютерной мыши, тесты с автоматическим выставлением оценок.

Программа представлена в виде модулей преподавателя и ученика. Модуль преподавателя дает возможность выбора готовых уроков для ознакомления учениками, проведения опроса по урокам, хранения и обработка результатов опроса, подготовка собственных уроков и опросников. Модуль ученика позволяет учащимся ознакомиться с заданным учителем уроком и пройти опрос, а также узнать результаты пройденных ранее тестов. Удобная навигация, возможность быстрого вызова на экран того или иного элемента, включение и выключение текстов и надписей, возможность делать заметки, подписи и рисунки поверх учебного материала - всё это предоставляет широкие возможности использования продукта в качестве интерактивного наглядного пособия, инструмента для проведения устных и письменных опросов учащихся, основы для проектной деятельности и проблемного обучения [6].

К третьей группе программных средств отнесем программные средства, непосредственно реализующие методы обработки экспертной информации. К ней можно отнести «Автоматизированную систему обработки экспертных оценок при принятии технологических решений» разработанную в Российском государственном технологическом университете имени К.Э. Циолковского.

Разработанное программное обеспечение, позволяет оперативно производить сбор и обработку экспертных мнений в области инновационных технологий сложного формообразования деталей и конструкций. Компонентами такой автоматизированной системы являются следующие подсистемы, отражающие этапы проведения научно-технической экспертизы: подсистема постановки задачи; подсистема организации экспертизы; подсистема экспертного оценивания; подсистема генерации отчета.

В рамках данных подсистем реализованы следующие модули (блоки): блок постановки целей, точки зрения, задач, условий и требований экспертизы (техническое задание на экспертизу); блок организации экспертной группы с определением коэффициентов квалификации и значимости мнений экспертов; блок формирования технических и технологических альтернатив, как массив принципиально возможных технологических решений, количество которых превосходит желаемое, а следовательно, возникает необходимость выбора решения; блок формирования массива критериев оценки; блок формирования коэффициентов весомости (приоритетов) критериев оценки технологических решений; блок сбора мнений экспертов в локальных оценках по бальной шкал; блок анализа согласованности (ранговой корреляции) мнений экспертов в принятии решений по коэффициенту конкордации; блок определения качества экспертизы по параметрам точности, достоверности, согласованности и сравнения расчетных показателей с требуемыми; блок генерации экспертного заключения с определением показателей качества научно- технической экспертизы по параметрам точности, достоверности и согласованности [7].

1.3 Обзор методов обработки экспертной информации

Методы экспертных оценок находят очень широкое применение в разнообразных сферах, в частности, в сфере экономики данные методы применяется для прогнозирования и планирования развития бизнеса [8], в сфере производства при проведении технологической экспертизы [7], в сфере управления для принятия решений [9].

Сущность метода экспертных оценок заключается в рациональной организации проведения экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и обработкой их результатов. Обобщенное мнение группы экспертов принимается как решение проблемы. В процессе принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений [10].

Методы экспертных оценок представляют комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью экспертов по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации.

Оценочные экспертные суждения в количественной форме называются экспертными оценками. Они могут быть индивидуальными и коллективными. Получение индивидуальных экспертных оценок называется экспертным опросом, а совокупность процедур, необходимых для получения коллективных экспертных оценок, включая и экспертный опрос, называется экспертизой.

Таким образом, метод экспертных оценок является достаточно специфическим способом получения информации, необходимой для решения управленческих и исследовательских задач посредством применения совокупности специальных приемов сбора, обработки и анализа сведений, получаемых от экспертов [11].

После проведения опроса группы экспертов осуществляется обработка результатов. Исходной информацией для нее являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений.

Целью обработки является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение проблемы. Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости применения качественных и количественных методов обработки результатов группового экспертного оценивания.

В зависимости от целей экспертного оценивания при обработке результатов опроса решают следующие основные задачи: определение согласованности оценок экспертов; построение обобщенной оценки объектов; определение зависимости между суждениями экспертов; определение относительных весов объектов; оценка надежности результатов экспертизы.

Определение согласованности оценок экспертов необходимо для подтверждения правильности гипотезы о том, что эксперты являются достаточно точными измерителями, и выявления возможных группировок в экспертной группе. Оценка согласованности мнений экспертов производится путем вычисления количественной меры, характеризующей степень близости индивидуальных мнений. Анализ значений меры согласованности способствует выработке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мнений экспертов, обусловленных различием взглядов, концепций, существованием научных школ, характером профессиональной деятельности и т.п. [10].

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при групповом экспертном оценивании. Если эксперты производили оценку объектов в количественной шкале, то задача построения групповой оценки заключается в определении среднего значения или медианы оценки. При измерении в порядковой шкале методом ранжирования, парного сравнения или непосредственной оценки целью обработки индивидуальных оценок экспертов является построение обобщенного упорядочения объектов на основе осреднения оценок экспертов.

Метод непосредственной оценки используется в случаях, когда обеспечивается чёткое различие между альтернативами и (или) альтернативы поддаются непосредственному измерению, так как имеют одинаковую природу. Диапазон изменения какой-либо качественной переменной разбивается на несколько интервалов, каждому из которых присваивается определённая оценка (балл). Задача эксперта заключается в помещении каждой из рассматриваемых альтернатив в определённый оценочный интервал, в соответствии со степенью обладания тем или иным свойством либо в соответствии с предположениями эксперта об их значимости.

Метод ранжирования заключается в том, что эксперт располагает альтернативы в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, и приписывает каждой из них числа натурального ряда - ранги. При этом ранг 1 получает наиболее предпочтительная альтернатива, а ранг N - наименее предпочтительная. Следовательно, порядковая шкала, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов N числу ранжируемых альтернатив n . Эксперт может присваивать один и тот же ранг нескольким альтернативам, и в результате число рангов N оказывается не равным числу ранжируемых альтернатив n . В таких случаях альтернативам приписывают "стандартизованные" ранги. С этой целью общее число стандартизованных рангов полагают равным n , а альтернативам, имеющим одинаковые ранги, присваивают стандартизованный ранг, значение которого представляет среднее суммы мест, поделенных между собой альтернативами с одинаковыми рангами.

Парное сравнение производится, когда число альтернатив велико, и в тех случаях, когда различия между альтернативами настолько малы, что непосредственная оценка или ранжирование не обеспечивают их разумного упорядочения. Таким образом, метод парных сравнений имеет некоторое преимущество перед другими методами упорядочения в случаях, когда альтернатив много и (или) они трудно различимы. В методе парных сравнений альтернативы сопоставляются попарно экспертом (экспертами), а затем выбирается одна из них наиболее важная. В этом случае эксперт предпочитает данную альтернативу, хотя выбор не обязательно будет выражать его предпочтение. В общем случае эксперт может установить равенство альтернатив или зафиксировать свои предпочтения на некоторой шкале. За основу берут результаты ранговой оценки альтернатив. Основной элементарный акт - сравнение двух альтернатив A и B одним экспертом - можно распространить на случай, когда несколько экспертов рассматривают более чем две альтернативы [12].

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между суждениями различных экспертов. Выявление этих зависимостей позволяет устанавливать степень близости во мнениях экспертов.

Оценка согласованности суждений экспертов основывается на использовании понятия компактности, наглядное представление о котором дает геометрическая интерпретация результатов экспертизы. Оценка каждого эксперта представляется как точка в некотором пространстве, в котором имеется понятие расстояния. Если точки, характеризующие оценки всех экспертов, расположены на небольшом расстоянии друг от друга, т.е. образуют компактную группу, то, очевидно, можно это интерпретировать как хорошую согласованность мнений экспертов. Если же точки в пространстве разбросаны на значительные расстояния, то согласованность мнений экспертов невысокая. Возможно, что точки - оценки экспертов - расположены в пространстве так, что образуют две или несколько компактных групп. Это означает, что в экспертной группе существуют две или несколько существенно отличающихся точек зрения на оценку объектов.

Определение относительных весов объектов требуется, когда необходимо определить, насколько тот или иной фактор (объект) важен с точки зрения какого-либо критерия. Определение его веса позволяет сделать качественные выводы о важности того или иного фактора.

Обработка результатов экспертизы вручную связана с большими трудовыми затратами (даже в случае решения простых задач упорядочения), поэтому ее целесообразно проводить на базе вычислительной техники. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания. При организации обработки результатов опроса следует тщательно проанализировать трудоемкости решения задач с учетом разработки математического обеспечения для ЭВМ [10].

2. Предметная область автоматизации и постановка задачи

2.1 Предметная область автоматизации

Предметной областью данной работы является выполнение лабораторных работ по методам экспертных оценок. В ходе выполнения лабораторных работ студентом происходит проверка и закрепление его знаний по таким темам: «Метод ранжирования», «Метод парного сравнения». Проверку выполнения работ осуществляет преподаватель на основе отчетов оформленных студентом на основании выполненных работ.

Преподаватель осуществляет подготовку, проведение и проверку выполнения работ студентами. Материалы для работ предоставляются в печатном виде преподавателем каждому студенту. Выполнение лабораторных заданий производится на ПК в табличном редакторе MS Еxcel. В ходе лабораторной работы студент использует уже имеющиеся у него знания по теме, а также пользуется данными из раздаточных материалов. По завершении работы студент оформляет отчет по лабораторной работе и сдает его на проверку преподавателю. После проверки отчета студент устно отвечает на контрольные вопросы. Оценка ставится преподавателем и зависит от правильности оформления отчета и ответов студента на контрольные вопросы. Документами, описывающими предметную область, являются список студентов и титульный лист лабораторной работы.

Группа_________

№ п.п.	Фамилия	Имя	Отчество

Рисунок 2.1 - Список студентов

Список студентов содержит информацию о группе в которой состоит студент, порядковом номере, фамилии, имени, отчестве студента.

Титульный лист представляет собой документ вида, представленный на рисунке 2.2. Он содержит: номер лабораторной работы, её название, имя выполнившего работу студента, номер группы, оценка и дата сдачи.

Лабораторная работа № __

«_________________»

название

Выполнил: студент ______

Группа: ______

Оценка: ____

Дата сдачи: «»_____

20__г.

Рисунок 2.2 - Титульный лист отчета по лабораторной работе.

2.2 Постановка задачи

Целью данной работы является автоматизация выполнения лабораторных работ по методам экспертных оценок, т.е. объединение всех процессов выполнения работ в одну систему.

На основе изученной предметной области разработана функциональная структура комплекса, которая представлена на рисунке 2.3, на следующей странице.

Программный комплекс состоит из следующих блоков: модуль авторизации, модуль студента и модуль преподавателя, соответственно комплекс предоставляет возможность раздельного входа для студента и преподавателя.

Рисунок 2.3 - Функциональная структура программного комплекса

Модуль студента включает в себя подмодули выполнения лабораторных работ и информационный модуль.

Программный комплекс включает две лабораторные работы. Модули лабораторных работ позволяют выполнять лабораторные работы по методам обработки экспертной информации и проходить тестирование по каждой из работ и генерировать отчеты по работам. Информационный модуль предоставляет возможность студенту редактировать личную информацию и просматривать выполнение лабораторных работ и полученные оценки.

Модуль преподавателя включает в себя подмодули оценивания, информационный и административный модули.

Для модуля оценивания характерны такие функции как установка критериев оценки и непосредственно оценивание работ. Функции информационного модуля идентичны функциям информационного модуля студента.

Административный модуль используется для назначения вариантов лабораторных работ.

2.3 Требования к разрабатываемому программному комплексу

Требования к программному комплексу можно разделить на несколько групп: требования к комплексу в целом, к функциям комплекса, к видам обеспечения.

2.3.1 Требования к программному комплексу в целом

К общим можно отнести следующие требования: простой и понятный интерфейс, быстрая обработка данных, надежность, возможность изменять и добавлять варианты заданий, наличие главного меню, теоретической справки, руководства студента и преподавателя.

2.3.2 Требования к функциям программного комплекса

Комплекс должен предоставлять студентам следующие функции: выполнение лабораторных работ по методам обработки экспертной информации; прохождение тестирования по каждой из работ; генерировать отчеты по выполненным лабораторным работам; возможность редактировать личную информацию; возможность просматривать полученные оценки.

Для преподавателя требуются следующие функции: оценивание работ, возможность получать различные сведения по выполненным лабораторным работам; назначение вариантов лабораторных работ.

2.3.3 Требования к видам обеспечения

Далее сформулированы требования к видам обеспечения. Для функционирования комплекса необходим ПК с минимальными системными требованиями: процессор с тактовой частотой от 2000 MHz; ОЗУ - 2 Gb; мышь и клавиатура, ОС Windows XP SP3 и позднее, не менее 150 мегабайт на жёстком диске. Необходимым ПО являются: СУБД InterBase, Microsoft Excel.

3. Проектирование программного комплекса лабораторных работ

3.1 Функционально-ориентированное проектирование комплекса

Процесс моделирования процессов может быть реализован в рамках различных методик, отличающихся, прежде всего своим подходом к тому, что непосредственно представляет собой процесс. Методы моделирования делятся на объектные и функциональные (структурные).

Наиболее известной из функциональных методик является методика IDEF, рассматривающая моделируемый процесс как набор функций, преобразующий поступающий поток информации в выходной поток. Процесс преобразования информации потребляет определенные ресурсы. Основное отличие от объектной методики заключается в четком отделении функций (методов обработки данных) от самих данных [13].

3.1.1 Построение диаграммы IDEF0

Разработка диаграммы IDEF0 включает в себя построение контекстной диаграммы и последующая её декомпозиция.

Контекстная диаграмма является вершиной древовидной структуры диаграмм и представляет собой самое общее описание системы и ее взаимодействия с внешней средой. После описания системы в целом проводится разбиение ее на крупные фрагменты. Этот процесс называется функциональной декомпозицией, а диаграммы, которые описывают каждый фрагмент и взаимодействие фрагментов, называются диаграммами декомпозиции. После декомпозиции контекстной диаграммы проводится декомпозиция каждого большого фрагмента системы на более мелкие и так далее, до достижения нужного уровня подробности описания.

Рисунок 3.1 - Контекстная диаграмма

В таблице 3.1, представлено описание стрелок контекстной диаграммы.

Таблица 3.1 - Стрелки контекстной диаграммы

Наименование стрелки	Описание	Тип
Преподаватель	Пользователь, осуществляющий контроль за выполнением лабораторных работ и осуществляющий оценивание	Input
Студент	Пользователь системы, выполняющий лабораторные работы	Input
Методы оценивания	Определяют оценки за выполненные работы	Control
Методы экспертной обработки информации	Контролируют правильность выполнения лабораторных работ	Control
Программный комплекс	Обеспечивает взаимодействие всех элементов системы	Mechanism
Оценки	Являются качественным результатом выполнения оценки студентом	Output
Статистика	Предоставляет обработанную информацию по выполненным студентами работам	Output
Отчеты по лабораторным работам	Отчеты содержащие в себе результаты выполненных лабораторных работ - матрицы рангов, диаграммы предпочтений и т.д.	Output

Целью метода построения диаграммы IDEF0 является построение функциональной схемы исследуемой системы, описывающей все необходимые процессы с точностью, достаточной для однозначного моделирования деятельности системы.

Представленная на рисунке 3.2 диаграмма является декомпозиция первого уровня, т.е. декомпозицией контекстной диаграммы.

Рисунок 3.2 - Диаграмма декомпозиции контекстной диаграммы.

Декомпозируем блок «Выполнение практикума и отслеживание выполнения». Данная декомпозиция является декомпозицией второго уровня. Она представлена на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 - Декомпозиция блока «Выполнение практикума и отслеживание выполнения »

Основные элементы модели IDEF0 представлены в таблице 3.2

Таблица 3.2 - Основные элементы модели IDEF0

Название проекта: Проектирование программного комплекса лабораторных работ по методам обработки экспертной информации
Цель проекта: Реализация структурной функциональной модели программного комплекса
Технология моделирования: метод функционального моделирования IDEF0
Инструментарий: программный продукт BP Win 4.0
Список данных	Перечень функций
Преподаватель Студент Методы оценивания Методы обработки экспертной информации Оценки Статистика Отчеты по лабораторным работам Программный комплекс	А0. Проектирование программного комплекса лабораторных работ по методам обработки экспертной информации
Преподаватель Студент Методы оценивания Методы обработки экспертной информации Оценки Статистика Отчеты по лабораторным работам Программный комплекс Открыть форму отслеживания Открыть форму выполнения Собранные данные Обработанные данные	А1. Вход преподавателя А2. Вход и регистрация студента А3. Выполнения практикума и отслеживание выполнения А4. Работа с данными
Методы обработки экспертной информации Отчеты по лабораторным работам Программный комплекс Открыть форму отслеживания Открыть форму выполнения Собранные данные Обработанные данные Выбранная работа Выполненные задания	А31.Выбор лабораторной работы А32. Выполнение студентом лабораторной работы А33. Отслеживание выполнения

Описание задач, которые решают функциональные блоки, представлено в таблице 3.3.

Таблица 3.3 - Описание функциональных блоков IDEF0

Наименование блока	Описание решаемых задач
А1. Вход преподавателя	На данном этапе осуществляется вход преподавателя в систему
А2. Вход и регистрация студента	Осуществляется авторизация студента и регистрация по необходимости
А3. Выполнения практикума и отслеживание выполнения	Выполнение студентом лабораторного практикума
А4. Работа с данными	На данном этапе собираются данные по каждому студенту и происходит их последующая обработка.
А31.Выбор лабораторной работы	Студент выбирает работу
А32. Выполнение студентом лабораторной работы	Выполнение студентом конкретной работы
А33. Отслеживание выполнения	Просмотр результатов выполненной работы студентов

3.1.2 Построение диаграммы IDEF3

Стандарт IDEF0, который был рассмотрен ранее, предназначен для описания процессов верхнего уровня. Для описания временной последовательности и алгоритмов выполнения работ стандарт IDEF0 не подходит. Для таких целей используется стандарт IDEF3.

Стандарт IDEF3 предназначен для описания бизнес-процессов нижнего уровня и содержит объекты - логические операторы, с помощью которых показывают альтернативы и места принятия решений в процессе, а также объекты - стрелки с помощью которых показывают временную последовательность работ в бизнес-процессе [14].

С помощью диаграмм IDEF3 опишем подробно такие блоки схемы IDEF0, как «Выбор лабораторной работы» и «Выполнение студентом лабораторной работы».

Декомпозиция блока «Выбор лабораторной работы» представлена на рисунке 3.4.

Описание основных элементов этих диаграмм представлено в таблице 3.4.

Рисунок 3.4 - Декомпозиция блока «Выбор лабораторной работы»

Декомпозиция блока «Выполнение студентом лабораторной работы» представлена ниже на рисунке 3.5. Описание функциональных блоков представлено в таблице 3.5.

Рисунок 3.5 - Декомпозиция блока «Выполнение студентом лабораторной работы»

Таблица 3.4 - Основные элементы модели IDEF3

Название проекта: Разработка компьютерного практикума по информатике
Цель проекта: Реализация структурной функциональной модели программного комплекса
Технология моделирования: метод описания бизнес-процессов IDEF3
Инструментарий: программный продукт BP Win 4.0
Перечень действий	Тип соединения
	Название	Вид
1.Выбрать лабораторную работу	Соединение «ИЛИ» J1	Разворачивающее
2.Выбрать выполнение «Метод ранжирования» 3.Выбрать выполнение «Метод парных сравнений и метод предпочтений»	Соединение «ИЛИ» J2	Сворачивающее
5.Старт лабораторной работы	Соединение «И» J3	Разворачивающее
6.Выполнение задания 7.Получение теории по заданию	Соединение «И» J4	Сворачивающее

Описание функциональных блоков схем IDEF3 представлено в таблице 3.5.

Таблица 3.5 - Описание функциональных блоков IDEF3

Наименование блока	Описание решаемых задач
Выбрать лабораторную работу	Осуществляется переход к выбору лабораторных работ
Выбрать выполнение «Метод ранжирования»	Выбор лабораторной работы №1
Выбрать выполнение «Метод парных сравнений и метод предпочтений»	Выбор лабораторной работы №2
Выбранная работа	Осуществляется переход к выполнению выбранной лабораторной работы.
Старт лабораторной работы	Студент приступает к выполнению работы
Выполнение задания	Выполнения последовательности заданий по лабораторной работе
Получение теории по заданию	Получение теории, соответствующей заданию
Получение отчета	Получение отчета по лабораторной работе, содержащего все выполненные задания
Ответы на контрольные вопросы	Ответы на вопросы, позволяющие оценить работу
Получение оценки	Получение оценки в соответствие с ответами на контрольные вопросы

3.2 Объектно-ориентированное проектирование проекта

Помимо функциональных (структурных) методов проектирования также применяются методы объектного моделирования.

Методы объектного моделирования рассматривают моделируемый процесс как набор взаимодействующих объектов. Целью применения данной методики является выделение объектов, составляющих процесс, и распределение между ними выполняемых действий.

3.2.1 Диаграмма вариантов использования

Варианты использования предназначены для определения точности реализации требований пользователей и позволяют провести пошаговую проверку этих требований. Использование данной диаграммы позволяет определить, что пользователи ждут от системы и что система должна делать для конкретного пользователя. Такой подход позволяет искать функции, которые нужны многим пользователям, и исключать те возможности, которые не могут помочь пользователям выполнять свои повседневные задачи.

Диаграмма вариантов использования, разработанная для определения функций, которые необходимы для студента и преподавателя в этой системе представлена на рисунке 3.6.

Рисунок 3.6 - Диаграмма вариантов использования

Для описания таблицы вариантов использования воспользуемся шаблоном, который представлен в таблице 3.6, на следующей странице. Таким образом, получим формализованное и достаточно полное описание модели разработанной согласно нотации, соответствующей стандарту диаграммы вариантов использования.

Таблица 3.6 - Шаблон для написания сценария отдельного варианта использования

Главный раздел	Раздел «Типичный ход событий»	Раздел «Исключения»	Раздел «Примечания»
Имя варианта использования	Типичный ход событий, приводящий к успешному выполнению варианта использования	Исключение №1 Исключение №2 Исключение №2	Примечания
Актеры
Цель
Тип
Ссылки на другие варианты использования

Таблица 3.7 представляет собой подробное описание каждого варианта использования а именно: название варианта использования, актеры, взаимодействующие с вариантом, цель варианта, тип варианта и ссылки на другие варианты использования

Таблица 3.7 - Главный раздел

Вариант использования	Актеры	Цель	Тип	Ссылки на другие варианты исп.
Просмотр данных о студенте	Преподаватель, студент	Предоставление данных о студенте	Базовый	-
Просмотр выполненных работ	Преподаватель	Получение информации о выполненных работах	Базовый	Просмотр данных о студенте
Оценка выполненных работ	Преподаватель	Оценивание работ преподавателем	Базовый	Просмотр выполненных работ
Заполнение анкеты	Студент	Заполнение личных данных студентом	Базовый	Просмотр данных для студентов
Получение результатов	Студент	Получение результатов студентом	Базовый	Получение результатов для студентов
Выполнение лабораторных работ	Студент	Выполнение студентом лабораторных работ	Базовый	Получение результатов

Таблица 3.8 раскрывает последовательность действий в разрабатываемой системе в контексте данной диаграммы, позволяет подробно рассмотреть действия актеров и соответствующий им отклик системы.

Таблица 3.8 - Раздел «Типичный ход событий»

Действия актеров	Отклик системы
Преподаватель выбирает просмотр данных о студенте Исключение №1: нет данных о студенте	Предоставляются данные о студенте
Оценка выполненных работ Исключение №2: нет данных для проверки	Преподаватель оценивает работу студента
Просмотр выполненных работ Исключение №2: нет данных для проверки	Преподаватель просматривает выполненные работы
Заполнение анкеты	Студент вносит свои личные данные
Выполнение лабораторных работ	Студент выполняет лабораторные работы
Получение результатов Исключение №3: лабораторная работа не выполнена	Производится обработка данных по результатам выполненных лабораторных работ

Таблица 3.9 описывает исключения, описанные в предыдущей таблице, которые могут происходить в системе с при обращении к определенным вариантам использования.

Таблица 3.9 - Раздел «Исключения»

Действия актеров	Отклик системы
Исключение №1: нет данных о студенте
Преподаватель выбирает просмотр данных о студенте	Система оповещает преподавателя об отсутствии информации о студенте
Исключение №2: нет данных для проверки
Оценка выполненных работ	Система оповещает преподавателя об отсутствии информации
Просмотр выполненных работ
Исключение №3: лабораторная работа не выполнена
Получение результатов	Система оповещает студент о том, что лабораторная работа не выполнена

3.2.2 Диаграмма деятельности

При моделировании поведения проектируемой или анализируемой системы возникает необходимость не только представить процесс изменения ее состояний, но и детализировать особенности алгоритмической и логической реализации выполняемых системой операций.

Для моделирования процесса выполнения операций используются диаграммы деятельности, на этих диаграммах также присутствуют обозначения состояний и переходов. Каждое состояние на диаграмме деятельности соответствует выполнению некоторой элементарной операции, а переход в следующее состояние выполняется только при завершении этой операции.

Диаграмма, смоделированная на основании процесса выполнения лабораторной работы представлена на рисунке 3.7.

Рисунок 3.7 - Диаграмма деятельности.

С помощью диаграммы деятельности был смоделирован процесс выполнения лабораторной работы. Была описана схема выполнения заданий и их проверка, а также последующие получение отчета и ответы на вопросы.

3.3 Оценка трудоемкости разработки программного обеспечения

Далее приводится оценка трудоемкости разработки проекта с использованием методики на основе вариантов использования.

Ниже в таблице 3.10 представлены весовые коэффициенты действующих лиц.

Таблица 3.10 - Весовые коэффициенты действующих лиц

Тип действующего лица	Весовой коэффициент
Простое	1
Среднее	2
Сложное	3

В таблице 3.11 представлены типы действующих лиц для разрабатываемого комплекса.

Таблица 3.11 - Типы действующих лиц

Действующее лицо	Тип
Студент	Сложное
Преподаватель	Сложное

При вычислении общего весового показателя количество действующих лиц каждого типа умножается на соответствующий весовой коэффициент. Общий весовой показатель рассчитывается по формуле:

(3.1)

Вычислим общий весовой показатель количества действующих лиц, по формуле (3.1):

Далее в таблице 3.12 представлены весовые коэффициенты вариантов использования.

Таблица 3.12 - Весовые коэффициенты вариантов использования

Тип варианта использования	Описание	Весовой коэффициент
Простой	3 или менее транзакций	5
Средний	от 4 до 7 транзакций	10
Сложный	более 7 транзакций	15

Далее в таблице 3.13 представлена сложность вариантов использования для разрабатываемой системы

Таблица 3.13 - Сложность вариантов использования для разрабатываемой системы

Вариант использования	Тип
Заполнение анкеты	Простой
Выполнение лабораторных работ	Сложный
Получение результатов	Простой
Оценка выполненных работ	Простой
Просмотр данных о студенте	Простой
Просмотр выполненных работ	Простой

При вычислении общего весового показателя количество вариантов использования каждого типа умножается на соответствующий весовой коэффициент по формуле (3.1):

Общий весовой показатель вычисляется по формуле:

. (3.2)

Вычислим общий весовой показатель по формуле (3.2):

В таблице 3.14 представлены показатели технической сложности.

Таблица 3.14 - Показатели технической сложности проекта

Показатель	Описание	Вес
Т1	Распределенная система	2
Т2	Высокая пропускная способность	1
Т3	Работа конечных пользователей в режиме онлайн	1
Т4	Сложная обработка данных	-1
Т5	Повторное использование кода	1
Т6	Простота установки	0,5
Т7	Простота использования	0,5
Т8	Переносимость	2
Т9	Простота внесения изменений	1
Т10	Параллелизм	1
Т11	Специальные требования к безопасности	1
Т12	Непосредственный доступ к системе со стороны внешних пользователей	1
Т13	Специальные требования к обучению пользователей	1

В таблице 3.15 представлены показатели технической сложности для рассматриваемой системы

Таблица 3.15 - Показатели технической сложности для рассматриваемой системы

Показатель	Вес	Значение	Значение с учетом веса
Т1	2	2	4
Т2	1	2	2
Т3	1	2	2
Т4	1	1	1
Т5	1	0	0
Т6	0,5	2	1
Т7	0,5	5	2,5
Т8	2	2	4
Т9	1	4	4
Т10	1	2	2
Т11	1	2	2
Т12	1	4	4
Т13	1	3	3
?			31,5

Техническая сложность проекта информационной системы вычисляется по формуле:

(3.3)

Вычислим техническую сложность проекта по формуле (6.3):

TCF=0,6+(0,0131,5)=0,915.

Ниже в таблице 3.16 представлены показатели уровня квалификации разработчиков

Таблица 3.16 - Показатели уровня квалификации разработчиков

Показатель	Описание	Вес
1	2	3
F1	Знакомство с технологией	1,5
F2	Опыт разработки приложений	0,5
F3	Опыт использования объектно-ориентированного подхода	1
F4	Наличие ведущего аналитика	0,5
F5	Мотивация	1
F6	Стабильность требований	2
F7	Частичная занятость	-1
F8	Сложные языки программирования	-1

Каждому показателю присваивается значение от 0 до 5.

Для показателей F1 - F4: 0 - отсутствие, 3 - средний уровень, 5 - высокий уровень.

Для показателя F5: 0 - отсутствие мотивации, 3 - средний уровень мотивации, 5 - высокий уровень мотивации.

Для показателя F6: 0 - высокая нестабильность требований, 3 - средняя нестабильность требований, 5 - стабильные требования.

Для показателя F7: 0 - отсутствие специалистов с частичной занятостью, 3 - средний уровень, 5 - все специалисты с частичной занятостью.

Для показателя F8: 0 - простой язык программирования, 3 - средняя сложность языка программирования, 5 - высокая сложность языка программирования.

В таблице 3.17 представлены показатели уровня квалификации разработчиков для разрабатываемой системы.

Таблица 3.17 - Показатели уровня квалификации разработчиков

Показатель	Вес	Значение	Значение с учетом веса
F1	1,5	3	4,5
F2	0,5	3	1,5
F3	1	3	3
F4	0,5	2	1
F5	1	5	5
F6	2	4	8
F7	-1	0	-1
F8	-1	1	-1
?			21

Уровень квалификации разработчиков вычисляется по формуле:

(3.4)

EF=1,4+(-0,0321*)=0,77.

Окончательное значение трудоемкости рассчитывается по формуле :

(3.5)

UCP=460,9150,77=32,40.

В качестве начального значения предлагается использовать 15 человеко-часов на один UCP. Общее количество человеко-часов на весь проект рассчитывается:

32,4015=486

При сорока часовой рабочей неделе получается 13 недель.

4. Разработка информационного обеспечения системы

4.1 Информационный анализ предметной области и выделение информационных объектов

Произведем анализ исходной информации предметной области с целью определения состава и структуры информации для последующей формализации и построения информационно-логической модели данных.

На основе анализа предметной области и требований к разрабатываемой системе был определен следующий набор информационных объектов, представленный в таблице 4.1.

Таблица 4.1 - Информационные объекты

Название информационного объекта (ИО)	Обозначение ИО	Семантика ИО
Студент	STUDENTS	Сведения о студентах
Группа	GROUP	Группы студентов
Лабораторная работа	LABORS	Сведения о лабораторных работах
Журнал	JORNAL	Выполненные лабораторные работы
Вариант	VARIANTS	Сведения по вариантам лабораторной работы

Документами, описывающими предметную область, являются: список студентов и титульный лабораторной работы. На основании этих документов, а также дополнительных сведений из описания предметной области определим роль реквизитов, содержащихся в документах.

Рассмотрим список студентов. В группе может находиться несколько студентов, при этом каждый студент имеет свой порядковый номер, от номера зависит имя, фамилия и отчество студента.

Рассмотрим титульный лист. От номера лабораторной работы зависит её название, также для каждой лабораторной работы существуют свои варианты, вариантов у каждой лабораторной работы несколько. При этом выполнение разных лабораторных работ происходит в разное время. Каждая лабораторная работа имеет свои критерии оценивания, и, соответственно, это влияет на оценку. Каждому студенту назначается свой вариант для каждой лабораторной работы.

Студенты выполняют лабораторные работы, выполнение студентом работы напрямую влияет на дату сдачи и оценку.

На основании реквизитов, представленных в документах, установим функциональную зависимость реквизитов.

Функциональная зависимость реквизитов представлена таблице 4.2.

Таблица 4.2 - Функциональная зависимость реквизитов

Документ	Название реквизита	Имя Реквизита	Функциональная зависимость
Список студентов	Группа Порядковый номер Фамилия Имя Отчество	GR N_STUD FAM IM OT
Титульный лист	Название лабораторной работы Оценка Дата Имя Отчество Группа Номер лабораторной работы Фамилия Вариант	LAB_NAME MARK DATE IM OT GR LAB_NUM FAM LAB_VAR

Установим по функциональным связям реквизиты, зависимые от других, и определяющие ключевые реквизиты, для этого воспользуемся проведенным анализом предметной области и документов, описывающих предметную область. Соответствие описательных и ключевых реквизитов представлено в таблице 4.3.

Сгруппируем реквизиты по информационным объектам. Информационный объект вариант содержит номер лабораторной и номер варианта, студент - фамилию, имя и отчество, группу, лабораторная работа - название.

Таблица 4.3 - Соответствие описательных и ключевых реквизитов

Описательные реквизиты	Ключевые реквизиты	Вид ключа	Имя ИО, включающего реквизиты
Список студентов
N_STUD FAM IM OT	GR N_STUD	П.,У.(простой, универсальный) П.,У.	Группа Студент
Титульный лист
LAB_NAME LAB_VAR MARK DATE IO GR LAB_NUM FAM	LAB_NUM FAM LAB_VAR	П.,У.(простой, универсальный) П.,У. П.,У.	Лабораторная работа Журнал, студент Вариант

Информационный объект «Журнал» имеет реквизиты: номер лабораторной работы, вариант лабораторной работы, дата выполнения, фамилию, имя и отчество студента, оценку и дату выполнения. Т.к. объект «Журнал» не имеет ключевого реквизита, введем ключевой реквизит - ZAP, соответствующий записи о выполненной работе. Объект «Группа» также не имеет ключевого реквизита, поэтому вводим в группу реквизитов, соответствующую этому объекту ключевой реквизит GR_NUM. Информационному объекту «Вариант» ключевым атрибутом назначим ID_VAR. Сгруппированные реквизиты по информационным объектам представлены в таблице 4.4.

Таблица 4.4 - Соответствие описательных и ключевых реквизитов

Реквизиты

Признак ключа

Имя ИО

Семантика ИО

LAB_NUM

LAB_NAME

П.,У.

Лабораторная работа

Сведения о лабораторных работах