Создание моделей системы поддержки принятия решений и управления вузом Абруков В.С. Чувашский государственный университет Кафедра прикладной физики и нанотехнологий

Постановка задачи Исследование возможностей Data Mining и в частности, искусственных нейронных сетей, при реализации некоторых пунктов «дорожной карты» Министерства образования и науки РФ: - проведение мониторинга эффективности образовательного процесса - оценка качества обучения студентов. Ниже представлены первые результаты …

Data Mining Data Mining – комплекс современных средств предобработки, обработки, анализа, моделирования и представления данных. Data Mining включает в себя: средства очистки данных, факторный и корреляционный анализ, деревья решений, искусственные нейронные сети (ИНС), самоорганизующиеся карты Кохонена и др.

Искусственные нейронные сети - ИНС ИНС – уникальное средство аппроксимации многомерных экспериментальных функций. В основе применения ИНС лежит теорема Колмогорова – Арнольда о возможности представления непрерывной многомерной функции …. с помощью суперпозиции функций одной переменной.

Методология работы На сайте размещены анкеты – интервью, заполняемые в режиме он-лайн и содержащие около 100 вопросов по процессу образования в целом и качеству образовательного процесса. К настоящему времени собрано около 300 анкет (около ответов).

Статистические данные

Архитектура ИНС-модели

Зависимости количества различных оценок в первую сессию от результатов ЕГЭ по МАТЕМАТИКЕ (в случае, когда студент получал стипендию - ДА)

Зависимости количества различных оценок в первую сессию от результатов ЕГЭ по ФИЗИКЕ (в случае, когда студент получал стипендию - ДА)

Зависимости количества различных оценок во вторую сессию от количества «троек» в первую сессию (стипендия: 1-й семестр – ДА, 2-й семестр –НЕТ)

Зависимости …. количества (качества) …. от качества (количества) …. (дополнительные условия … ) Здесь могли бы быть Ваши результаты! ? Мы приглашаем

Планы дальнейшей работы 1. Прогнозирование «траектории» учебной и научной работы студентов различных специальностей и определение мер способствующих повышению качества учебной и научной работы студентов. 2. Кластеризация – группировка специальностей по качеству учебной и научной работы студентов, районам проживания студентов с хорошим качеством учебной и научной работы, уровню востребованности выпускников различных специальностей и направлений подготовки.

Планы дальнейшей работы 3. Решение задач регрессии (получения многофакторных вычислительных ИНС- моделей) устанавливающих зависимости таких целевых функций, как: - - качество учебы по курсам и качество выпускных квалификационных работ, - - востребованность выпускников и уровень их заработной платы после трудоустройства, - - степень удовлетворенности участников процесса образования (студенты, аспиранты, преподаватели, учебно-вспомогательный персонал, административно-управленческий аппарат, потребители – работодатели, родители студентов)

Планы дальнейшей работы Но ведь есть еще и обратные задачи, например, - - какой должен быть абитуриент чтобы получить 5 по всем дисциплинам на первой сессии, учится на 4 и 5 первые четыре семестра, устроится на работу с зарплатой более в течение 1 года после выпуска, стать кандидатом наук, получить более 5 дипломов за участие в научных конкурсах и грант РФФИ на 3 году после защиты диссертации и … или какой должна быть зарплата доцента, чтобы 50% выпускников ….

Заполнение анкеты занимает примерно 10 минут, несмотря на то, что в ней около 100 вопросов

Спасибо за внимание!