Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання
В статті обґрунтовується необхідність і пропонується спосіб багатокритерійної оптимізації багаторівневих модульних архітектур для систем електронного навчання. На основі представлення архітектури системи електронного навчання у вигляді ієрархії рівнів, кожному з яких відповідає певний набір функцій...
Збережено в:
| Дата: | 2008 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2008
|
| Назва видання: | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18680 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання / О.Є. Коваленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 95-99. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-18680 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-186802025-02-23T20:13:08Z Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання Коваленко, О.Є. В статті обґрунтовується необхідність і пропонується спосіб багатокритерійної оптимізації багаторівневих модульних архітектур для систем електронного навчання. На основі представлення архітектури системи електронного навчання у вигляді ієрархії рівнів, кожному з яких відповідає певний набір функцій і множина засобів реалізації цих функцій, і які взаємодіють між собою за допомогою відповідних інтерфейсів, задача оптимізації формулюється як багатокритерійна. Кожному рівню ставиться у відповідність певний критерій ефективності і за аналізом сукупності показників ефективності застосування різних засобів на відповідних рівнях здійснюється ранжування множин і вибір оптимальної по Парето множини засобів реалізації функцій кожного рівня. Отже можна говорити про оптимальність, у певному розумінні, вибору набору компонентів для системи електронного навчання в цілому. In the article a necessity of multi-objective optimization of multilevel modular architecture for e-learning systems is grounded and the method of such optimization realization is offered. On the basis of presentation of the e-learning system architecture as a hierarchy of levels, to each of which the specified set of functions and set of tools of these functions realization corresponds, and which co-operate by the proper interfaces, the task of optimization is formulated as a multi-objective. The specified criterion of efficiency associates with every level and after the analysis of aggregate of different tools application efficiency characteristics on the proper levels carried out set ranking and choice of optimum Pareto set of functions realization tools of every level. Therefore we can to talk about an optimum choice, in the certain understanding, of set of components for the e-learning system on the whole. 2008 Article Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання / О.Є. Коваленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 95-99. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. XXXX-0060 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18680 004.051 uk Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| description |
В статті обґрунтовується необхідність і пропонується спосіб багатокритерійної оптимізації багаторівневих модульних архітектур для систем електронного навчання. На основі представлення архітектури системи електронного навчання у вигляді ієрархії рівнів, кожному з яких відповідає певний набір функцій і множина засобів реалізації цих функцій, і які взаємодіють між собою за допомогою відповідних інтерфейсів, задача оптимізації формулюється як багатокритерійна. Кожному рівню ставиться у відповідність певний критерій ефективності і за аналізом сукупності показників ефективності застосування різних засобів на відповідних рівнях здійснюється ранжування множин і вибір оптимальної по Парето множини засобів реалізації функцій кожного рівня. Отже можна говорити про оптимальність, у певному розумінні, вибору набору компонентів для системи електронного навчання в цілому. |
| format |
Article |
| author |
Коваленко, О.Є. |
| spellingShingle |
Коваленко, О.Є. Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки |
| author_facet |
Коваленко, О.Є. |
| author_sort |
Коваленко, О.Є. |
| title |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| title_short |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| title_full |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| title_fullStr |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| title_full_unstemmed |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| title_sort |
оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2008 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18680 |
| citation_txt |
Оптимізація архітектур модульних систем електронного навчання / О.Є. Коваленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. — Вип. 1. — С. 95-99. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. |
| series |
Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки |
| work_keys_str_mv |
AT kovalenkooê optimízacíâarhítekturmodulʹnihsistemelektronnogonavčannâ |
| first_indexed |
2025-11-25T00:17:52Z |
| last_indexed |
2025-11-25T00:17:52Z |
| _version_ |
1849719388029059072 |
| fulltext |
Серія: Технічні науки. Випуск 1
95
УДК 004.051
О. Є. Коваленко
Інститут проблем математичних машин
і систем НАН України, м. Київ
ОПТИМІЗАЦІЯ АРХІТЕКТУР МОДУЛЬНИХ СИСТЕМ
ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАННЯ
В статті обґрунтовується необхідність і пропонується спо-
сіб багатокритерійної оптимізації багаторівневих модульних
архітектур для систем електронного навчання. На основі пред-
ставлення архітектури системи електронного навчання у ви-
гляді ієрархії рівнів, кожному з яких відповідає певний набір
функцій і множина засобів реалізації цих функцій, і які взає-
модіють між собою за допомогою відповідних інтерфейсів, за-
дача оптимізації формулюється як багатокритерійна. Кожному
рівню ставиться у відповідність певний критерій ефективності
і за аналізом сукупності показників ефективності застосування
різних засобів на відповідних рівнях здійснюється ранжування
множин і вибір оптимальної по Парето множини засобів реалі-
зації функцій кожного рівня. Отже можна говорити про опти-
мальність, у певному розумінні, вибору набору компонентів
для системи електронного навчання в цілому.
Ключові слова: система електронного навчання, багато-
рівневі відкриті системи, багатокритерійна оптимізація,
множина Парето.
Вступ. Сучасні системи електронного навчання (e-learning) на-
бувають все більшого поширення на різних рівнях освітньої діяльно-
сті – від початкової і середньої освіти до систем перепідготовки і під-
вищення кваліфікаційного рівня фахівців. Різноманітність застосу-
вань систем e-learning обумовлює необхідність врахування особливо-
стей реалізації таких систем:
– різноманітність вимог до реалізацій систем e-learning;
– різноманітність стандартних компонентів для побудови систем
e-learning;
– дотримання стандартів організації навчального процесу;
– дотримання стандартів побудови навчальних курсів;
– організація розробки нових навчальних курсів і/або доступу до
репозиторіїв стандартизованих навчальних курсів за відповідними
напрямками знань;
– розмежування навчального контенту і системи управління на-
вчанням;
– організація підтримуючої інфраструктури.
Аналіз стану проблеми. Врахування названих особливостей
можливе шляхом застосування компонентного підходу до побудови
© О. Є. Коваленко, 2008
Математичне та комп’ютерне моделювання
96
систем e-learning на основі багаторівневих архітектур [1]. Компонен-
тний підхід передбачає організацію середовища e-learning на основі
стандартних універсальних компонентів мережних технологій, сис-
тем управління базами даних і спеціальних компонентів управління
навчальним процесом і доставки навчальних курсів студентам, що
реалізуються на відповідних рівнях.
Більшість методик оцінювання масштабу систем e-learning, зок-
рема описана у [2, с.25-37], орієнтовані на визначення розміру баз
даних і системних вимог до таких систем виходячи із кількості сту-
дентів, робочого навантаження, потрібної продуктивності, фізичного
розподілу користувачів. В реальності необхідно враховувати також
вже існуючу мережну інфраструктуру, її технічні характеристики та
можливості розподілу ресурсів між різними задачами, вимоги, які
стосуються результативності і сертифікації результатів навчання та
інші специфічні для кожної окремої системи обмеження.
Постановка задачі. Задача розробки системи електронного на-
вчання пов’язана із задоволенням вимог до функціональності навча-
льної системи і забезпечення її ефективної реалізації. Вимоги до сис-
теми електронного навчання можна згрупувати таким чином:
1) вимоги до комп’ютерної платформи;
2) вимоги до базового програмного забезпечення;
3) вимоги до спеціального програмного забезпечення;
4) вимоги до комунікацій;
5) вимоги до об’ємів пам’яті;
6) вимоги до контенту;
7) вимоги до методичного забезпечення;
8) вимоги до організаційної підтримки.
Вимоги виступають в якості обмежуючих факторів або цільових
функцій при реалізації системи e-learning потрібної функціональності
і утворюють множину вимог W= {wi | i=1, … n}.
Наявні альтернативні можливості для задоволення вимог визна-
чаються варіантами комбінацій сумісних компонентів при реалізації
систем e-learning. Допустимість використання компонентів для задо-
волення відповідних вимог може бути визначена матрицею кваліфіка-
цій V=[vij]m×n, де vij – уніфікований параметр оцінки можливості вико-
ристання компоненти j для задоволення вимоги wi. Якщо вимога і може
бути задоволена компонентою j, то vij = 1, в іншому випадку vij = 0.
Потрібно визначити – які компоненти із заданою ефективністю
застосування окремої компоненти cj потрібно використати для задо-
волення множини вимог W. Параметри ефективності cj можуть бути
задані, виходячи із рекомендацій, викладених у [3]. Оскільки множи-
на вимог може бути слабко формалізована, то необхідно виконати
етап формалізації вимог, тобто відобразити множину вимог W у мно-
жину критеріїв ефективності реалізації системи Φ = {ϕ j | j = 1,..., m}.
Серія: Технічні науки. Випуск 1
97
Цей етап може бути реалізований за участю експертів, які повинні
дати кількісну оцінку неформалізованим вимогам, наприклад, у ви-
гляді вагових коефіцієнтів.
Слід використовувати ідентичні показники ефективності кожної
з компонент, які приймають участь в оцінюванні, і при необхідності
потрібно приводити частковий показник компоненти до прийнятої
норми оцінювання.
Вибір оптимальної по Парето архітектури. Оскільки, керую-
чись показниками ефективності компонентів, потрібно обрати най-
кращий набір компонентів з поміж багатьох доцільно привести зада-
чу до багатокритерійної задачі прийняття рішення. Множина вибору
альтернатив матиме вигляд:
( ) ( ) ( ){ }n
m
nnn
mm XXX ϕϕϕϕϕϕϕϕϕ ..,,.,...,,..,,.,,..,,., 21
22
2
2
1
211
2
1
1
1=Ω , (1)
де X i – альтернатива, i = 1,…, n; k
jϕ – значення j-го критерію для аль-
тернативи X k, j = 1,..., m.
Враховуючи неоднозначність різних альтернатив (комбінацій
компонентів) при різних умовах використання і, відповідно, відмін-
них вимогах та їх важливості слід оцінювати альтернативи виходячи
із балансу критеріїв, які характеризують стан (ефективність) системи,
коли значення кожного окремого критерію, що характеризує стан
системи не може бути покращено без погіршення стану інших крите-
ріїв. Такий підхід відповідає принципу Парето, який говорить, що
будь-які зміни, які не наносять шкоди і покращують деякі показники
є позитивними. Тоді ефективність по Парето – це ситуація, коли ви-
черпані всі можливості покращення одних показників без погіршення
інших. Відповідно, множину конфігурацій системи, оптимальних по
Парето називають “множиною Парето”, або “множиною альтернатив,
оптимальною по Парето”, або “множиною оптимальних альтернатив”.
Згідно з [4] багатокритерійний вибір по Парето визначається
функціоналом оцінки ефективності реалізації різних альтернатив сис-
теми:
{ }[ ]{ };,...,1|)( ii yxmixC ≥∈∀Ω∈=Ω (2)
де Ω – множина альтернатив; X = (х1, х2,..., хm) – векторна оцінка аль-
тернативи х ∈ Ω.
Такий вибір дає декомпозицію вихідної багатокритерійної зада-
чі: спочатку визначається область компромісних рішень (множина
Парето) Х0, а потім за допомогою деякого математичного методу ос-
таточний вибір X* здійснюється вже з Х0.
Таким математичним методом доцільно узяти турнірний меха-
нізм. Вхідною інформацією для турнірного механізму є множина аль-
тернатив Ω та множина відношень переваги R, яка є результатом ви-
бору по Парето.
Математичне та комп’ютерне моделювання
98
Найкраща альтернатива згідно цьому механізмові визначається
із оцінки ефективності:
{ })(maxarg,| xfxXxxCT =∈= , (3)
де
∑= ),()( yxfxf R , (4)
де
.,,
,
,
,2
1
,0
,1
)(
xRyyRxабоyRxxRy
yRxyRx
xRyxRy
xfR
= (5)
Тобто спершу з отриманих відношень R і (5) будуємо таблицю
значень fR(x), потім отримуємо суму f(x) для кожної альтернативи, і
альтернативи, яким відповідатиме найбільше значення цієї суми бу-
дуть оптимальними.
Перехід від матриці кваліфікацій V і ефективностей використання
C до числових значень критеріїв Φ здійснюється наступним чином:
,
1
∑
=
= n
j
j
i
i
c
ς
ϕ (6)
де ϕ і – нормована оцінка і-тої компоненти,
ς і – ненормована оцінка і-тої компоненти:
( )∑
=
⋅=
n
j
jiji c
1
νς . (7)
Загальний показник ефективності Φ (Xi)альтернативи Xi можна
визначити як суму:
∑
=
=Φ
n
j
i
j
i
1
ϕ . (8)
Порівнюючи кінцеві оцінки Φai можна зробити остаточний вибір
оптимальних конфігурацій компонентів системи електронного на-
вчання.
Висновок. Запропонована в статті модель оцінки альтернатив
конфігурацій систем електронного навчання і методика застосування
моделі при оптимізації таких систем дозволяє реалізувати об’єктив-
ний механізм вибору оптимальних альтернатив конфігурацій в умо-
вах часткової невизначеності або зміни системних вимог.
Програмна реалізація запропонованої методики може бути ви-
користана як аналітичний компонент у системах підтримки прийнят-
тя рішень відповідного призначення при обґрунтуванні вибору кон-
Серія: Технічні науки. Випуск 1
99
фігурацій інформаційних систем та в системах управління проектами
при створенні і супроводженні інформаційних систем.
Список використаних джерел:
1. Коваленко О. Є. Архітектура модульних систем дистанційного навчання
// Актуальні проблеми економіки. – 2007. – № 12. – С.172-176.
2. IBM Lotus Learning Management System Handbook / Mike Ebbers, Christina
Bischoff, Danny Buls, Dag Oliver, Edwin Steenvoorden, Sebastian Thom-
schke. – International Technical Support Organization, 2003. – 466 p.
3. Kovalenko O. Efficiency of Corporate Electronic Learning // Управленски,
информационни и маркетингови аспекти на икономическото развитие на
балканските страни: Сборник доклади от международна научна конфе-
ренция. – 4 ноември 2005. – София: Университет за национално и светов-
но стопанство. – 2005. – С.197-208.
4. Тоценко В. Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Алго-
ритмический аспект. – К.: Наукова думка, 2002 – 381 с.
In the article a necessity of multi-objective optimization of multilevel
modular architecture for e-learning systems is grounded and the method of
such optimization realization is offered. On the basis of presentation of the
e-learning system architecture as a hierarchy of levels, to each of which the
specified set of functions and set of tools of these functions realization cor-
responds, and which co-operate by the proper interfaces, the task of opti-
mization is formulated as a multi-objective. The specified criterion of effi-
ciency associates with every level and after the analysis of aggregate of
different tools application efficiency characteristics on the proper levels
carried out set ranking and choice of optimum Pareto set of functions reali-
zation tools of every level. Therefore we can to talk about an optimum
choice, in the certain understanding, of set of components for the e-lear-
ning system on the whole.
Key words: E-learning system, multilevel open systems, multi-
objective optimization, Pareto set.
Отримано: 05.06.2008
|