Современные методы разработки учебных планов
Данная работа не охватывает весь объем задачи построения учебного плана вуза, т.к. не учитывается множество ограничений, налагаемых на учебный план. Кроме того, продолжительность изучения модуля при такой постановке задачи должна быть известна продолжительность изучения модуля, что является значительным неудобством, т.к. создает необходимость многократного пересмотра продолжительности изучения различных разделов.
В качестве критерия оптимальности в работах [48,51,57,73] предложена равномерная загрузка студентов в течение всего периода обучения, в работах [67,68] - равномерность самостоятельной работы студентов.
В работах [4,26] наиболее полно сделана математическая постановка задачи оптимизации учебного плана. Описано множество ограничений, налагаемых на план. В качестве критерия предложен критерий минимизации временных разрывов между разделами с учетом тесноты связи. Предложен метод решения задачи по принципу динамического программирования.
После анализа разработок в области составления учебных планов можно сделать следующие выводы.
· В большинстве работ не рассматривался весь комплекс ограничений, налагаемых на учебный план [10,48,50,51,65,67,68,73,74].
Это связано, прежде всего, с тем, что ранее существовали значительно более жесткие ограничения на размерность задачи в связи с ограниченными ресурсами ЭВМ, а именно, эти ограничения были обусловлены малым размером оперативной памяти и низким быстродействием.
Размерность поставленной задачи следующая: один учебный план разбивается приблизительно на сто модулей. Соответственно матрица связей - это квадрат числа модулей. При переборе возможных вариантов заполнения семестров при расчете плана 27.03.00 даже при отбросе неперспективных вариантов и дальнейшем рассмотрении только 20 записей после каждого семестра количество записей в базе вариантов было 7135. Обработка задач такой размерности может потребовать значительного промежутка времени для расчета. При современном уровне развития электронно-вычислительной техники, когда быстродействие ПЭВМ возросло многократно, временное ограничение становится менее жестким и ресурсов персонального компьютера становится достаточно, чтобы решить поставленную задачу за разумное время. Наиболее полно комплекс ограничений, налагаемых на план, описан в работе [26]. Данная математическая постановка взята за основу при решении задачи.
· Во всех ранее предлагавшихся вариантах решения задачи оптимизации учебных планов вузов на основе графа связности модулей усекаются исходные данные (исключаются связи), часто даже в том случае, когда в критерий оптимизации включена длина связи [16,48,51].
· Во многих работах используется анализ связей между учебными модулями, но не учитывается теснота связи [10,41,48,50,51,65,68,67,73].
Это не полностью отражает структуру учебного материала, т.к. связь может быть сильной или слабой. Информационная связанность дисциплин влияет на усвоение материала. Чем дольше нет повторения изученного материала, тем больше он забывается. Поэтому при построении учебного плана сильно связанные между собой модули нужно расположить как можно ближе друг к другу во времени. При возникновении ситуации, когда невозможно построение учебного плана с соблюдением всех ограничений, необходимо иметь информацию о тесноте связи для того, чтобы минимальными нарушениями достигнуть решения задачи.