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    基于故障樹(shù)分析方法的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2017-10-26 16:45:08劉曉萌
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2017年22期
    關(guān)鍵詞:職業(yè)教育

    劉曉萌

    摘要:職業(yè)院校的教育教學(xué)質(zhì)量直接關(guān)系到技術(shù)人才的培養(yǎng)質(zhì)量,而影響教育教學(xué)質(zhì)量的因素分散于教學(xué)活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié),目前尚缺乏一種系統(tǒng)性的工具可以對(duì)整個(gè)過(guò)程進(jìn)行評(píng)估。該文基于高等職業(yè)院校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課的教學(xué)特點(diǎn)和故障樹(shù)分析方法,設(shè)計(jì)了基于故障樹(shù)分析方法的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng),并且基于VC軟件平臺(tái),開(kāi)發(fā)了原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括評(píng)估知識(shí)的獲取與完善、圖形化定性評(píng)估以及基于最小割集的定量評(píng)估等功能,可輔助提高教學(xué)質(zhì)量。

    關(guān)鍵詞:職業(yè)教育;故障樹(shù)方法;教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)

    中圖分類(lèi)號(hào):G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2017)22-0126-02

    目前,課堂教學(xué)依然是我國(guó)職業(yè)院校的主要教育模式,因此要提高勞動(dòng)者的素質(zhì)與能力必須深入到課堂教學(xué)的實(shí)際中,對(duì)影響課堂教學(xué)的眾多因素進(jìn)行分析研究。

    國(guó)內(nèi)職業(yè)院校普遍采用檢查表式多項(xiàng)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法對(duì)教師的教學(xué)效果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià),這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行,在某種程度上可以達(dá)到評(píng)價(jià)教學(xué)效果的目的。然而,教學(xué)系統(tǒng)是由各種復(fù)雜的硬件、軟件、環(huán)境和人等因素組成,簡(jiǎn)單幾項(xiàng)指標(biāo)很難全面反映這一系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)質(zhì)量。并且,影響教學(xué)質(zhì)量的各個(gè)因素重要性也不盡相同,它們之間還存在著復(fù)雜的聯(lián)系,綜合檢查表不容易查清教學(xué)質(zhì)量差的原因和途徑以及各因素對(duì)教學(xué)效果的影響程度。

    為了解決這個(gè)問(wèn)題,不少教育研究人員采用“故障樹(shù)分析法”對(duì)職業(yè)院校的開(kāi)課質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。該類(lèi)方法將借鑒了系統(tǒng)可靠性工程理論,可以全面的對(duì)教學(xué)過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行綜合性分析,從定性和定量?jī)蓚€(gè)層次找出影響教學(xué)質(zhì)量的原因。

    1故障樹(shù)分析法簡(jiǎn)介

    故障樹(shù)分析(Fauh Tree Analysis)技術(shù)是美國(guó)Bell電報(bào)公司的電話實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行火箭發(fā)射系統(tǒng)的安全評(píng)估時(shí)提出的一種系統(tǒng)工程方法。隨后波音公司分別發(fā)展了定性和定量的故障樹(shù)分析方法。發(fā)展到今天,故障樹(shù)分析方法已經(jīng)是可靠性分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域最常用的方法之一。傳統(tǒng)的故障樹(shù),主要分析系統(tǒng)故障產(chǎn)生的原因,計(jì)算各底事件導(dǎo)致頂事件發(fā)生的概率。

    故障樹(shù)適用于二狀態(tài)系統(tǒng),即每個(gè)單元均有成功和失效兩種狀態(tài)。設(shè)某一系統(tǒng)由n個(gè)單元組成,針對(duì)該系統(tǒng)建立故障樹(shù),故障樹(shù)的頂事件為系統(tǒng)失效,記為T(mén);故障樹(shù)的底事件為系統(tǒng)各個(gè)單元無(wú)法完成規(guī)定功能,記為Bi,單元狀態(tài)記為Si

    對(duì)于并聯(lián)結(jié)構(gòu)有,

    不管故障樹(shù)的結(jié)構(gòu)如何,其頂事件都可以用上述結(jié)構(gòu)函數(shù)的組合表示。

    割集與最小割集是從故障樹(shù)引申出來(lái)的一個(gè)概念:

    割集(Cut Sets):如果故障樹(shù)的某幾個(gè)底事件共同發(fā)生將引起頂事件的發(fā)生,那么稱(chēng)這幾個(gè)底事件的集合稱(chēng)為割集。

    最小割集(Minimal Cut Sets):對(duì)于故障樹(shù)的某個(gè)割集,如果去掉其中任一底事件后都不再構(gòu)成割集,那么稱(chēng)這樣的底事件集合稱(chēng)為最小割集。

    故障樹(shù)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估法可以教師弄清教學(xué)目標(biāo)未達(dá)成的故障模式,同時(shí)可在對(duì)教學(xué)過(guò)程的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)和診斷中,找出過(guò)程中存在的薄弱環(huán)節(jié),以便在實(shí)施中采取相應(yīng)的改進(jìn)措施,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的最優(yōu)化。

    由于故障樹(shù)是由特定的邏輯門(mén)構(gòu)成的邏輯圖,因此可借助計(jì)算機(jī)程序來(lái)輔助建樹(shù)和做定性定量分析。

    2教學(xué)質(zhì)量評(píng)估模型

    教學(xué)質(zhì)量評(píng)估模型可以根據(jù)課程的特點(diǎn)以及教師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行創(chuàng)建。這里,參考同類(lèi)型分析目標(biāo)的故障樹(shù)進(jìn)行說(shuō)明,將不希望發(fā)生的“課堂教學(xué)質(zhì)量差”作為頂事件,以頂事件為出發(fā)點(diǎn)對(duì)其逐層進(jìn)行分析,找出影響課堂教學(xué)效果的原因。

    在頂事件之下,教師、學(xué)生和教學(xué)環(huán)境是課堂教學(xué)最主要的三個(gè)組成部分,將其作為二級(jí)中間事件。繼續(xù)細(xì)化,教師部分包括教學(xué)方法、教師魅力和授課速度三個(gè)子部分;學(xué)生部分包括學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與學(xué)習(xí)方法三個(gè)子部分;教學(xué)環(huán)境部分包括習(xí)題課、實(shí)驗(yàn)課、教學(xué)內(nèi)容和課堂管理四個(gè)子部分。將這些子部分都作為三級(jí)中間事件,每個(gè)三級(jí)中間事件都包含若干不同的基本事件,基本事件位于故障樹(shù)模型的最底層。各個(gè)層次之間通過(guò)邏輯門(mén)連接成樹(shù)形圖,以此來(lái)描述課堂教學(xué)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)之間的邏輯關(guān)系,如圖1所示。

    3教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)

    基于教學(xué)質(zhì)量評(píng)估故障樹(shù)模型,評(píng)估系統(tǒng)包含評(píng)估模型導(dǎo)入模塊、知識(shí)庫(kù)編輯模塊、教學(xué)評(píng)估知識(shí)庫(kù)、圖形化定性評(píng)估模塊、基于最小割集的定量評(píng)估模塊,軟件框架六個(gè)部分。

    3.1軟件框架

    軟件框架是教學(xué)質(zhì)量軟件的用戶(hù)接口,是軟件直接與評(píng)估人員接觸的部分,基本的要求是簡(jiǎn)單易用。普通的單機(jī)版本軟件,按界面類(lèi)型不同,可分為基于對(duì)話框的軟件、單視圖的軟件、多視圖的軟件和網(wǎng)頁(yè)型界面軟件。

    基于故障樹(shù)分析方法的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)包含四個(gè)模塊,其中圖形化定性評(píng)估模塊和基于最小割集的定量評(píng)估模塊需要和用戶(hù)進(jìn)行交互,因此采用對(duì)話框中嵌入視圖的軟件框架。用戶(hù)通過(guò)導(dǎo)航區(qū)的按鈕來(lái)選擇不同的模塊,軟件在視圖顯示區(qū)域進(jìn)行切換來(lái)響應(yīng)用戶(hù)的選擇。

    3.2評(píng)估模型導(dǎo)入、知識(shí)庫(kù)編輯模塊與評(píng)估知識(shí)庫(kù)

    在課程準(zhǔn)備階段,需要?jiǎng)?chuàng)建教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)的模型。通過(guò)評(píng)估模型導(dǎo)入模塊,可以將已有模型中的有用信息提取出來(lái),存儲(chǔ)到診斷軟件知識(shí)庫(kù)中。

    如果沒(méi)有合適的評(píng)估模型可供導(dǎo)人,或者導(dǎo)入的信息需要修改與完善,則利用知識(shí)庫(kù)編輯模塊進(jìn)行創(chuàng)建和修改。

    3.3圖形化定性分析模塊

    圖形化定性分析模塊的功能包括兩個(gè)方面:首先,通過(guò)可視化手段幫助教師熟悉影響教學(xué)質(zhì)量的各個(gè)因素的邏輯關(guān)系。其次,在教學(xué)效果不好時(shí),為教師提供分析參考與信息記錄。

    3.4基于最小割集的定量評(píng)估模塊

    設(shè)教學(xué)評(píng)估故障樹(shù)的底事件集合為X={x1,x2,…,xn},其中xi為各個(gè)底事件的狀態(tài)變量。這些底事件可以組合成許多不同形式的底事件集合,當(dāng)最小割集中的底事件全部發(fā)生時(shí),頂事件必定發(fā)生,當(dāng)最小割集中的底事件沒(méi)有全部發(fā)生時(shí),頂事件必定不發(fā)生。這樣的底事件集合就代表了導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量差一種故障模式。若教學(xué)過(guò)程較為復(fù)雜,一般存在多種故障模式。

    在系統(tǒng)工程學(xué)中,求故障模式的方法很多,有真值表法,Monte Carlo法、Semanderes法和Fussell法等。

    定量評(píng)估模塊采用經(jīng)典方法計(jì)算出所有可能導(dǎo)致“課堂教學(xué)質(zhì)量差”的失效模式。根據(jù)需要,還可進(jìn)一步定量計(jì)算出這些失效模式的發(fā)生概率,并按照一定的順序排序,為教師改進(jìn)教學(xué)活動(dòng)提供指引。

    4原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    VC++6.0,是微軟公司開(kāi)發(fā)的面向?qū)ο蟮能浖_(kāi)發(fā)環(huán)境,具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫(kù)連接和圖像開(kāi)發(fā)功能?;赩C++平臺(tái),開(kāi)發(fā)了教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)原型。

    利用該系統(tǒng),教師可以在準(zhǔn)備階段通過(guò)圖形化的界面創(chuàng)建教學(xué)質(zhì)量評(píng)估模型,并將其轉(zhuǎn)換為知識(shí)庫(kù);通過(guò)知識(shí)庫(kù)編輯模塊,可根據(jù)教學(xué)活動(dòng)的實(shí)際情況對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行修改,并加入節(jié)點(diǎn)描述、提示信息。利用圖形化定性分析模塊,教師可以分層瀏覽各級(jí)節(jié)點(diǎn),自頂向下逐個(gè)排查,支持標(biāo)記功能。通過(guò)定量評(píng)估模塊,可以計(jì)算出所有的故障模式,并將故障模式的發(fā)生概率由大到小進(jìn)行排序,以便教師先查找發(fā)生概率較大的故障模式中的影響因素,從而更快速的改進(jìn)教學(xué)活動(dòng)。

    5總結(jié)

    近年來(lái)基于故障樹(shù)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估方法成為高等院校教學(xué)評(píng)估領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。該方法借鑒了系統(tǒng)工程理論,可以從全局上找出影響課堂教學(xué)效果的原因,同時(shí)又可以發(fā)現(xiàn)提高課堂教學(xué)效果的途徑。

    本文設(shè)計(jì)了基于故障樹(shù)分析方法的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估軟件系統(tǒng)并完成了原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā),使得故障樹(shù)這一工具可以更便捷地幫助高等院校教師改進(jìn)教學(xué)過(guò)程。endprint

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