Экспертная система прогнозирования успеваемости студентов в ВУЗах (стр. 4 из 12)
«Учится хорошо (От 3.6 до 4.5) * Другие факторы»
| "Другие факторы" | Total | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | |||
| 0 | Count | 19 | 20 | 15 | 21 | 75 | |
| % within "Учится хорошо"(От 3.6 до 4.5) | 25,3% | 26,7% | 20,0% | 28,0% | 100,0% | ||
| % within "Другие факторы" | 46,3% | 48,8% | 34,1% | 48,8% | 44,4% | ||
| 1 | Count | 22 | 21 | 29 | 22 | 94 | |
| % within "Учится хорошо"(От 3.6 до 4.5) | 23,4% | 22,3% | 30,9% | 23,4% | 100,0% | ||
| % within "Другие факторы" | 53,7% | 51,2% | 65,9% | 51,2% | 55,6% | ||
| Total | Count | 41 | 41 | 44 | 43 | 169 | |
| % within "Учится хорошо" | 24,3% | 24,3% | 26,0% | 25,4% | 100,0% | ||
Теперь проведем анализ второй стратегии – «Учится хорошо». Построим таблицы сопряженности этой стратегии с каждым фактором. Полученные результаты занесем в таблицы 3.6, 3.7, 3.8 и 3.9. По ним можем сделать следующие выводы: на студентов, которые не выбрали стратегию «учится хорошо» влияют только личностные факторы, студенты отказываются от нее по причинам внутренней мотивации, так как динамика разности процентных соотношений очевидна. На студентов, которые выбрали стратегию «учится хорошо» влияет фактор "Объяснение и понимание материала», и очевидно то, что если студент выбирает эту стратегию ему легко воспринимать новый материал, бытовые факторы не влияют, динамика отсутствует, личностные факторы не влияют на хорошистов, другие факторы также влияют.
Аналогично проведем анализ третей стратегии – «Учится плохо»:
Таблица 2.9
«Учится плохо (От 3 до 3.5) *Объяснение и понимание материала»
| "Объяснение и понимание материала" | Total | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | |||
| 0 | Count | 34 | 28 | 30 | 31 | 123 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 27,6% | 22,8% | 24,4% | 25,2% | 100,0% | ||
| % within "Объяснение и понимание материала" | 77,3% | 63,6% | 69,8% | 81,6% | 72,8% | ||
| 1 | Count | 10 | 16 | 13 | 7 | 46 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 21,7% | 34,8% | 28,3% | 15,2% | 100,0% | ||
| % within "Объяснение и понимание материала" | 22,7% | 36,4% | 30,2% | 18,4% | 27,2% | ||
| Total | Count | 44 | 44 | 43 | 38 | 169 | |
| % within "Учится плохо" | 26,0% | 26,0% | 25,4% | 22,5% | 100,0% | ||
Таблица 2.10
«Учится плохо (От 3 до 3.5) *Бытовые факторы»
| "Бытовые факторы": | Total | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | |||
| 0 | Count | 33 | 24 | 33 | 33 | 123 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до | 26,8% | 19,5% | 26,8% | 26,8% | 100,0% | ||
| % within "Бытовые факторы": | 75,0% | 63,2% | 75,0% | 76,7% | 72,8% | ||
| 1 | Count | 11 | 14 | 11 | 10 | 46 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 23,9% | 30,4% | 23,9% | 21,7% | 100,0% | ||
| % within "Бытовые факторы": | 25,0% | 36,8% | 25,0% | 23,3% | 27,2% | ||
| Total | Count | 44 | 38 | 44 | 43 | 169 | |
| % within "Учится плохо" | 26,0% | 22,5% | 26,0% | 25,4% | 100,0% | ||
Таблица 2.11
«Учится плохо (От 3 до 3.5) *Личностные факторы»
| "Личностные факторы": | Total | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | |||
| 0 | Count | 25 | 34 | 34 | 30 | 123 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3 | 20,3% | 27,6% | 27,6% | 24,4% | 100,0% | ||
| % within "Личностные факторы": | 64,1% | 79,1% | 79,1% | 68,2% | 72,8% | ||
| 1 | Count | 14 | 9 | 9 | 14 | 46 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 30,4% | 19,6% | 19,6% | 30,4% | 100,0% | ||
| % within "Личностные факторы": | 35,9% | 20,9% | 20,9% | 31,8% | 27,2% | ||
| Total | Count | 39 | 43 | 43 | 44 | 169 | |
| % within "Учится плохо" | 23,1% | 25,4% | 25,4% | 26,0% | 100,0% | ||
Таблица 2.12
«Учится плохо (От 3 до 3.5) * Другие факторы»
| "Другие факторы" | Total | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | |||
| 0 | Count | 29 | 31 | 35 | 28 | 123 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 23,6% | 25,2% | 28,5% | 22,8% | 100,0% | ||
| % within "Другие факторы" | 70,7% | 75,6% | 79,5% | 65,1% | 72,8% | ||
| 1 | Count | 12 | 10 | 9 | 15 | 46 | |
| % within "Учится плохо"(От 3 до 3.5) | 26,1% | 21,7% | 19,6% | 32,6% | 100,0% | ||
| % within "Другие факторы" | 29,3% | 24,4% | 20,5% | 34,9% | 27,2% | ||
| Total | Count | 41 | 41 | 44 | 43 | 169 | |
| % within "Учится плохо" | 24,3% | 24,3% | 26,0% | 25,4% | 100,0% | ||
По данным таблиц 3.10, 3.11, 3.12 и 3.13 можно сделать следующие выводы: на студентов которые не выбрали стратегию «учится хорошо» не влияют никакие факторы; на студентов которые выбрали стратегию «учится хорошо» влияет фактор "Объяснение и понимание материала им сложно воспринимать новый материал, бытовые факторы не влияют, динамика отсутствует, личностные факторы не влияют на хорошистов, а вот другие факторы влияют, позитивно.
При построении этой модели всю предметную область, т.е. факторы, которые были получены в результате построения и анализа таблиц сопряженности, и от которых зависит результат сдачи сессии, разбили на три группы: успеваемость, посещение, личные факторы. При анализе предметной области были учтены как качественные так и количественные показатели . База знаний имеет четыре уровня ,а это значит что она также имеет промежуточные решения. Структура продукционной модели представлена ниже:
Рис. 2.1. «Факторы, от которых зависит прогнозируемая оценка»
В свою очередь каждый из этих факторов хранит в себе еще оду подсистему критериев по которым происходит оценка степени влияния каждого из них.
Рис.2.2. «Факторы, от которых зависит от которых зависит успеваемости»
Рис.2.3. «Факторы, от которых зависит от которых зависит посещаемость»
Рис.2.3. «Факторы, от которых зависит от которых зависят личные факторы»
Базу данных нашей системы наполняет сам пользователь, для этого отвечая на следующий набор вопросов:
1. Проживаете ли вы в общежитии?(YesorNo).
2. Хорошие ли у Вас отношения с одногрупниками?( YesorNo).
3. Хорошие ли у Вас отношения с куратором?( YesorNo).
4. Ваши родители одобряют Ваш выбор? ( YesorNo).
5. Вам нравится Ваша специальность? ( YesorNo).
6. Сколько часов в день Вы тратите на выполнение лабораторных работ(1,2,3)?
7. Сколько часов в день Вы тратите на подготовку к лекциям(1,2,3)?
8. Сколько раз в месяц вы посещаете библиотеку(1,2,3)?
9. Оцените по 100-балльной системе Ваше посещение лекций?
10. Оцените по 100-балльной системе Ваше посещение практических занятий?
11. Какой у Вас средний балл прошлой сессии(3,4,5)?
12. Вы довольны результатами предыдущей сессии?
13. Ваш средний балл аттестата в школе(3,4,5)?
14. Ваша школа имеет высокий уровень по техническим предметам?
15. Ваша текущая успеваемость, примерно в баллах(3,4,5)?
16. Вы считаете , что полностью отдаетесь учебе?
17. На каком курсе вы учитесь?
Выводы по разделу 2
Построение продукционной модели экспертной системы, прогнозирования результатов сессии на основе анализа текущей успеваемости, является сложной задачей из-за сложно формализуемых входных в систему данных. Наиболее оптимальным вариантом и по наглядности и по экономичности представления знаний оказалась продукционная модель. Она отличается свое простотой и модульностью, и сокращение факторов не теряет свою информативность. Всю область знаний разбили на три самых важных класса знаний: успеваемость, посещение занятий, личные факторы.
РАЗДЕЛ 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
3.1 Описание языка логического программирования SWI-Prolog
SWI-Prolog - язык и система логического программирования, основанные на языке предикатов математической логики дизъюнктов Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Основными понятиями в языке Пролог являются факты, правила логического вывода и запросы, позволяющие описывать базы знаний, процедуры логического вывода и принятия решений.
Факты в языке Пролог описываются логическими предикатами с конкретными значениями. Правила в Прологе записываются в форме правил логического вывода с логическими заключениями и списком логических условий.
Особую роль в интерпретаторе Пролога играют конкретные запросы к базам знаний, на которые система логического программирования генерирует ответы «истина» и «ложь».
Для обобщённых запросов с переменными в качестве аргументов созданная систем Пролог выводит конкретные данные в подтверждение истинности обобщённых сведений и правил вывода.
Факты в базах знаний на языке Пролог представляют конкретные сведения (знания). Обобщённые сведения и знания в языке Пролог задаются правилами логического вывода (определениями) и наборами таких правил вывода (определений) над конкретными фактами и обобщёнными сведениями.