Система поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования

Авторы патента:

Полезная модель относится к области устройств для научного и математического моделирования и поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования. Преимущественная область применения устройства - моделирование для реализации поддержки принятия решений при проведении психологического и педагогического тестирования. Предлагается система поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования, содержащая блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, вход запроса, отличающаяся тем, что в нее введены блок ввода данных, блок анализа, блок моделирования, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок вывода данных, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов, выход устройства, при этом вход запроса соединен с первым входом блока ввода данных и с первым входом блока первая фактографическая база данных и с первым входом блока вторая фактографическая база данных и с первым входом блока третья фактографическая база данных, вход испытуемого является вторым входом блока ввода данных, вход априорных вероятностей является вторым входом блока анализа, вход тестов является вторым входом блока первая фактографическая база данных, вход вероятностей состояний является вторым входом блока вторая фактографическая база данных, вход параметров тестов является вторым входом блока третья фактографическая база данных, выход блока первая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока ввода данных, выход блока вторая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока анализа, выход блока третья фактографическая база данных соединен со вторым входом блока моделирования, выход блока анализа соединен со входом блока принятия решения, выход которого соединен со вторым входом блока вывода данных, выход блока ввода данных соединен с первым входом блока анализа, выход которого соединен с первым входом блока моделирования, выход которого соединен с первым входом блока вывода данных, выход которого является выходом устройства.

Предлагается устройство, позволяющее выполнять моделирование для адаптивного тестирования когнитивных способностей испытуемого и получать на выходе заявленного устройства необходимый вектор Q.

Когнитивные способности это сложное и в значительной степени комплексное понятие. Под когнитивными способностями испытуемого специалистами понимается [33]: интегральная способность управлять умственными конструкциями. Далее (для технических целей) под когнитивными способностями будем понимать способность испытуемого решать предъявленную тестовую задачу, в плане внутреннего образа, антиципируя (предвидя) пути решения этой задачи из набора тестовых задач в процессе анализа условия (исходных данных) предъявленного теста.

Основная идея работы предлагаемого авторами устройства состоит в следующем.

По сути предлагаемое авторами устройство позволяет в режиме реального времени путем моделирования и принятия решения реализовать возможность оценивать знания и способности субъекта (испытуемого) в условиях адаптивно изменяемого порядка предъявления тестов заданной методики.

Вышеуказанный эффект достигается за счет моделирования и принятия решения путем использования заявленного устройства.

Испытуемый с помощью заявленного устройства решает задания теста, передавая данные о выбранном варианте ответа, например, на удаленный сервер. Испытуемый имеет средство ввода, позволяющее осуществлять выбор из списка вариантов ответа. С его помощью он набирает (формирует) различные последовательности ответов, формируя необходимый вектор R для заявленного устройства.

Полученный (преобразованный) от испытуемого после ввода данных сигнал в заявленном устройстве (т.е. вектор R) сравнивается с предварительно (заранее) вычисленными данными моделей из фактографической базы данных (ФБД) заявленного устройства для различных групп испытуемых, представленных трехмерной матрицей (массивом) числовых данных.

Выполняется моделирование, с целью определения (выявления) других тестов методики обладающих для данного испытуемого наибольшей дифференцирующей силой. Для этого в заявленном устройстве формируется необходимый вектор M.

Успешность прохождения текущего задания (теста) испытуемым определяется, как оценка вероятности обладания определенным качеством (умением) при условии, что на решение задач теста было затрачено определенное время. В частности для построения таких оценок используются результаты интегрирования системы обыкновенных дифференциальных уравнений Колмогорова с параметрами (интенсивностями переходов), определенными для различных групп испытуемых.

Отметим, что на практике при конкретной реализации заявленного устройства Z - это данные, получаемые например из ФБД и отражающие (показывающие) расстояние - типичные результаты, например, как вероятности пребывания в состояниях сети Маркова, соответствующих различным заданиям.

Цель (задача) эксперта (пользователя устройства) путем анализа данных Q полученных от блока вывода данных и руководствуясь личным опытом выбрать тест, обладающий максимальной дифференцирующей силой для следующего предъявления. Как только этот выбор будет осуществлен, выбранный следующий тест будет предъявлен тестируемому субъекту (испытуемому).

Текущее тестирование испытуемого завершается, в случае если формируется выходной вектор Q как результат моделирования и принятия решения передается на выход заявленного устройства.

Последующий анализ (обработка) модельных данных и результата принятия решения Q позволяет более подробно исследовать и оценить когнитивные способности испытуемого и принять окончательное решение об испытуемом.

Рассмотрим кратко идею [17] адаптивного тестирования.

Предполагается, что психологический тест позволяет разделить испытуемых на группы по определенному признаку, для оценки которого он был создан. Здесь и далее под психологически тестом подразумевается тест, оценивающий определенные способности, такие как способность к логическому мышлению, невербальный интеллект и так далее. Свойством таких тестов является то, что ответы на вопросы задания могут быть верными или не верными, в отличии от ситуации когда любой ответ является корректным, как в тестах направленных на построение психологического профиля.

Динамика прохождения таких тестов, напрямую связана с результатом, например, испытуемый, дающий быстрые и правильные ответы на предъявляемые задания, вероятно, обладает высоким уровнем оцениваемой способности. В противоположность этому долгие размышления испытуемого над заданиями свидетельствуют о неуверенности его в ответах. Процесс выполнения такого теста можно представить, как переход от одного задания к другому.

Модели для описания динамики этих переходов могут быть представлены ориентированными графами, в которых вершины (обозначаются как прямоугольники) соответствуют состояниям (текущим заданиям), а дуги (обозначаются как стрелки) соответствуют переходам.

В случае моделей с непрерывным временем процесс тестирования может рассматриваться как случайное блуждание по графу с переходами из одного состояния в другое согласно направлениям дуг. Эти переходы мгновенны и происходят в случайные моменты времени.

Предполагается, что для них выполняются следующие два свойства пуассоновских потоков событий:

- ординарность (поток называется ординарным, если вероятность появления двух и более событий в течение малого интервала времени намного меньше, чем вероятность появления за это же время одного события);

- независимость приращений (это свойство означает, что количества событий, попадающих в два непересекающихся интервала, не зависят друг от друга).

Можно показать, что в рассматриваемых потоках число событий X, попадающих в любой временной интервал длины г, начинающийся в момент t, распределено согласно закону Пуассона:

где P_t,(X=m) - вероятность появления m событий в течение рассматриваемого интервала, a(t,) - среднее число событий, попадающих в интервал длины , начинающийся в момент времени t. Далее будут рассматриваться только стационарные потоки (в которых a(t,)=, =const). Параметр - интенсивность стационарного потока. Он равен среднему числу событий в единицу времени. Средняя продолжительность времени между двумя смежными событиями в этом случае равна 1/.

Упомянутые выше предположения о свойствах потоков событий обычны для прикладных задач, так как эти потоки (или потоки, близкие к ним по свойствам) часто встречаются на практике благодаря предельным теоремам для потоков событий [40, 41].

При указанных предположениях динамика изменения во времени вероятностей пребывания системы в различных состояниях описывается системой обыкновенных дифференциальных уравнений Колмогорова, в которой каждому состоянию соответствует уравнение

где k - индекс состояния; p_k и p_i - вероятности нахождения в k-м и i-м состояниях; _kj - интенсивности потоков, выходящих из состояния k; _ik - интенсивности потоков, входящих в состояние k. Для интегрирования указанной системы необходимо задать начальные условия: p₀(0), P₁(0), , p_n(0). Нормализующее условие выполняется в любой момент времени.

Для моделей с непрерывным временем неизвестными (свободными) параметрами модели являются интенсивности потоков событий. Их значения определяются путем сравнения наблюдаемых и прогнозируемых гистограмм, описывающих распределения частот пребывания в состояниях модели, а именно: вычисляются значения, обеспечивающие наилучшее соответствие наблюдаемых и ожидаемых частот попадания в определенное состояние системы в заданные моменты времени. Прогнозируемые вероятности нахождения в состояниях получаются путем численного интегрирования систем уравнений Колмогорова (1).

Марковские модели с непрерывным временем и свободными параметрами, которые идентифицируются по данным наблюдений, называются сетями Маркова [39].

Для описания того, как при прохождении заданного теста вероятности нахождения в заданных состояниях изменяются со временем, применяются сети Маркова. На фиг.10 приведен пример сети Маркова. Предполагается, что тест состоит из определенного количества заданий, каждое из которых может быть выполнено правильно или не выполнено. Состояния S_i,+ (i=1, , m) соответствуют правильному выполнению i-го задания, a S_i,- - его невыполнению или неправильному выполнению. S₀ - начальное состояние, в котором испытуемый находится до выполнения теста. Интенсивности переходов между состояниями a, b, c, d, x, y, w и z идентифицируются отдельно для каждого уровня способностей по выборкам испытуемых, причем x, y, w и z отражают изменение способности выполнять задания теста со временем.

Динамика вероятностей нахождения в различных состояниях указанной сети описывается следующей системой обыкновенных дифференциальных уравнений:

где P_S*(t) - вероятность нахождения в состоянии S_* в момент времени t. В момент начала тестирования p_S0(0)=1, а остальные вероятности пребывания в состояниях сети Маркова равны нулю.

Для упрощения задачи интенсивности потоков в ряде случаев могут полагаться зависящими друг от друга, включая тривиальный вариант: x=y=w=z, a=b, c=d. Подходящий выбор подобных зависимостей опирается на метод проверки статистических гипотез.

Процедура адаптивного тестирования заключается в последовательном предъявлении испытуемому тестов из заданного набора. Тесты не повторяются. Процедура тестирования завершается по достижении заданного условия, накладываемого на вероятность наиболее правдоподобного варианта диагноза (например, можно потребовать, чтобы эта вероятность превышала 0,7). Если указанное условие не выполняется в течение всей процедуры тестирования, то испытуемому предъявляется весь заготовленный набор тестов.

Психолог (эксперт) и испытуемый работают, например, за разными компьютерами, между которыми организован обмен данными. Монитор испытуемого служит для предъявления тестов, а монитор психолога - для отображения результатов тестирования и данных, необходимой для выбора очередного теста. На мониторе испытуемого после выбора теста психологом появляется соответствующее задание, которое испытуемый пытается выполнить, работая за своим компьютером.

После выполнения каждого теста вычисляются:

- вероятности различных вариантов диагнозов при условии принадлежности испытуемого к каждой из диагностируемых групп и нахождения в контрольный момент времени в наблюдаемом состоянии сети;

- вероятности различных вариантов диагнозов при условии принадлежности испытуемого к каждой из диагностируемых групп и нахождения по истечении заранее фиксированного интервала времени в конечном состоянии S_m+ каждого из непредъявленных к данному моменту тестов.

Стратегия лица, принимающего решение о последовательности предъявления тестов, обусловлена необходимостью обеспечения за наименьшее время наибольшей дифференциации результата тестирования, представленной условием, накладываемым на вероятность наиболее правдоподобного варианта диагноза. Эта задача не имеет строго определенного решения вследствие известной неопределенности реальных действий испытуемого, включая непредсказуемое время выполнения заданий. Поэтому, при отсутствии каких-либо дополнительных аргументов, принимающему решение лицу следует, как правило, выбирать в качестве следующего такой тест, который приводит к наибольшей дифференциации самого вероятного диагноза от его остальных вариантов при условии нахождения испытуемого по истечении заранее фиксированного интервала времени в соответствующем конечном состоянии S_m+. Такой подход обеспечивает близкую к оптимальной последовательность прохождения тестов и допускает различные вариации процедуры тестирования в зависимости от опыта и дополнительных сведений, которыми располагает психолог.

Расчет вероятностей диагнозов при выполнении очередного теста выполняется по хорошо известной формуле Байеса (2). Они рассчитываются для каждого из рассматриваемых вариантов диагноза в контрольный момент времени для наблюдаемого состояния сети, в котором испытуемый оказывается после выполнения последнего предложенного ему задания:

где C_i - событие, связанное с наличием у испытуемого i-го варианта диагноза (i=1, , I), S - событие, связанное с нахождением в наблюдаемом состоянии сети в контрольный момент времени, Р(C_i) - априорная вероятность наличия у испытуемого i-го варианта диагноза, P(S|C_i) - вероятность нахождения в наблюдаемом состоянии сети в контрольный момент времени при наличии i-го варианта диагноза, P(C_i|S) - вероятность i-го варианта диагноза при условии нахождения в наблюдаемом состоянии сети в контрольный момент времени. Вероятности P(S|C_i) вычисляются путем численного интегрирования приведенных выше уравнений Колмогорова.

Вероятности нахождения по истечении заданного интервала времени в конечном состоянии Sm+каждого из непредъявленных тестов рассчитываются для всех рассматриваемых вариантов диагноза по формуле Байеса [17]: , где C_i - событие, связанное с наличием у испытуемого i-го варианта диагноза (i=1 ,, I), S_f - - событие, связанное с нахождением в состоянии S_m+ по истечении заданного интервала времени, Р(C_i) - априорная вероятность наличия у испытуемого i-го варианта диагноза, P(S_f|C_i) - вероятность нахождения в состоянии S_m+ по истечении заданного интервала времени при наличии i-го варианта диагноза, P(C_i|S_f) - вероятность i-го варианта диагноза при условии нахождения в состоянии S_m+ по истечении заданного интервала времени. Вероятности P(S_f|C_i), как и в предыдущем случае, вычисляются путем численного интегрирования уравнений Колмогорова. В качестве априорных вероятностей Р(C_i) в формулу следует подставлять вероятности P(C_i |S), вычисленные по результатам прохождения последнего выполненного теста.

Наиболее вероятным вариантом диагноза является тот, при котором достигается наибольшая условная вероятность , вычисленная по результатам прохождения последнего выполненного теста. Распределение вероятностей {Р(C_i|S)}_{i=1, ,I}, позволяет оценить степень надежности этой оценки [17].

Рассмотрим предлагаемое устройство более подробно. Далее будем опираться также на работы [1-15, 16, 17, 18-37].

Известна полезная модель Российской Федерации 114186. "Автоматизированная система мониторинга технического состояния и поддержки принятия управляющих решений по повышению безопасности и надежности комплексов гидротехнических сооружений гидроэлектростанций и иных объектов" [1], представляющее собой устройство, содержащее, разные элементы (блоки), а так же: базу данных, блок автоматизированной статистической обработки данных, блок подготовки исходных данных, средства ввода-вывода информации.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока подготовки исходных данных, средства ввода-вывода информации реализовать фрагмент блока ввода данных, с помощью блока автоматизированной статистической обработки данных реализовать фрагмент блока анализа, с помощью базы данных реализовать фрагмент блока первая фактографическая база данных.

Это устройство не позволяет осуществлять ввод всех исходных данных (их передачу в предлагаемое устройство) так как отсутствуют следующие входы: вход запроса, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать, блок моделирования, блок принятия решения, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Таким образом, это устройство не позволяет осуществлять ввод исходных данных, необходимый вывод результатов, выполнять в полном объеме необходимый анализ и моделирование, принимать необходимое решение, выполнять хранение и выдачу фактографических данных, и как следствие этого не позволяет моделировать и выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Известна еще одна полезная модель Российской Федерации 105769. "Система поддержки принятия управленческих решений формирования маркетинговой политики предприятий сервиса" [2], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок ввода данных, блок хранения данных, блок поддержки принятия управленческих решений.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока ввода данных реализовать ввод некоторых данных, с помощью блока хранения данных осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных, с помощью блока поддержки принятия управленческих решений осуществлять частично (не в полном объеме) принятия решений.

Это устройство не позволяет осуществлять передачу в предлагаемое устройство требуемых данных, так как отсутствуют следующие входы: вход запроса, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать, блок анализа, блок моделирования, блок 8 вывода данных, в полном объеме: блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Таким образом, это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод результатов, выполнять в полном объеме необходимый анализ и моделирование, принимать необходимое решение, выполнять необходимое хранение и выдачу фактографических данных, и как следствие этого не позволяет моделировать и выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Известна еще одна полезная модель Российской Федерации 106397. "Автоматизированная информационно-аналитическая система поддержки принятия решения по техническому перевооружению химически опасных предприятий" [3], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок обработки данных, блок хранения данных, блок визуализации и выходных данных.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока обработки данных реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока хранения данных осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных, с помощью блока визуализации и выходных данных осуществлять частично (не в полном объеме) вывод необходимых данных.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, в полном объеме: блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна еще другая полезная модель Российской Федерации 113386. "Система поддержки принятия решений для системы дистанционного обучения специалистов в области навигационной аппаратуры пользователя глонасс" [4], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок предметных баз данных, блок прогностических моделей.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока предметных баз данных осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных, с помощью блока прогностических моделей реализовать фрагмент блока моделирования.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок анализа, блок принятия решения, блок 8 вывода данных, в полном объеме: блок моделирования, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известен патент Российской Федерации 2294013. "Система поддержки принятия решений по повышению рентабельности авиаперевозок" [5], содержащая разные элементы (блоки), а так же: сумматор, компаратор, блок идентификации массивов данных группы рейсов, базы данных сервера.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью сумматора, компаратора реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока идентификации массивов данных группы рейсов, базы данных сервера осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, блок 8 вывода данных, в полном объеме: блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известен также еще патент Российской Федерации 2386569. "Система поддержки принятия решений экипажа воздушного судна по предотвращению особых ситуаций" [6], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок прогноза, вычислитель принятия решений о переходе на автоматическое управление, системы отображения информации.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока прогноза частично реализовать блок моделирования, с помощью вычислителя принятия решений о переходе на автоматическое управление реализовать фрагмент блока принятия решения, с помощью системы отображения информации осуществлять частично вывод результатов моделирования и принятия решения путем их отображения.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый полностью вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, в полном объеме: блок принятия решения, блок моделирования, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна также полезная модель 52220. "Система поддержки принятия решений по увеличению доходов авиаперевозок" [7], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок памяти, блока сравнения кодов.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока сравнения кодов реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блок памяти осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных.

Это устройство не позволяет осуществлять ввод всех исходных данных (их передачу в - предлагаемое устройство) так как отсутствуют следующие входы: вход запроса, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, блок 8 вывода данных, в полном объеме: блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна также полезная модель 57481. "Автоматизированная система поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций" [8], содержащая разные элементы (блоки), а так же: модуль приема запросов пользователей, сумматор, модуля селекции опорного адреса записи, модуль выдачи данных.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью модуля приема запросов пользователей реализовать фрагмент блока ввода данных, с помощью сумматора, модуля селекции опорного адреса записи реализовать фрагмент блока анализа, с помощью модуля выдачи данных осуществлять частично (не в полном объеме) вывод необходимых данных.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый ввод всех исходных данных (их передачу в предлагаемое устройство) так как отсутствуют следующие входы: вход запроса, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов.

Это устройство не позволяет осуществлять в полном объеме необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок моделирования, блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, в полном объеме необходимый, блок ввода данных, блок анализа, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Таким образом, это устройство не позволяет осуществлять в полном объеме ввод исходных данных, необходимый вывод результатов, выполнять в полном объеме необходимый анализ и моделирование, принимать необходимое решение, выполнять хранение и выдачу фактографических данных, и как следствие этого не позволяет моделировать и выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Известен также патент Российской Федерации 2262131. "Устройство для моделирования процесса принятия решений" [9], содержащая разные элементы (блоки), а так же: две группы регистров, компаратор, блок суммирования.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью групп регистров, компаратора, блока суммирования реализовать фрагмент блока анализа.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, полностью реализовать блок анализа, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна также полезная модель 98387. "Система поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки (СППР КДК СУ)" [10], содержащая разные элементы (блоки), а так же: блок интеллектуального анализа параметров устройств, блок обработки и очистки данных, блок базы данных телеметрии, блок формирования отчетов.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока интеллектуального анализа параметров устройств, блока обработки и очистки данных реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока базы данных телеметрии осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных, с помощью блока формирования отчетов осуществлять частично (не в полном объеме) вывод необходимых данных.

Это устройство не позволяет осуществлять в полном объеме необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, в полном объеме: блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна также полезная модель 23701. "Устройство для объединения уголовных дел, определения фальшивых банкнот, ценных бумаг и документов при раскрытии преступлений в криминалистике" [11], содержащее разные элементы (блоки), а так же: блок сравнения, блок моделирования автоматизированной фактографической информационно-поисковой системы, блок принятия решения, вход запроса.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью входа запроса реализовать входа запроса, с помощью блока сравнения реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока моделирования автоматизированной фактографической информационно-поисковой системы осуществлять частично (не в полном объеме) моделирование для поддержки принятия решения, с помощью блока принятия решения реализовать фрагмент необходимого блока принятия решения и осуществлять частично (не в полном объеме) необходимое принятие решений.

Это устройство не позволяет осуществлять ввод всех исходных данных (их передачу в предлагаемое устройство) так как отсутствуют следующие входы: вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, в полном объеме: блок анализа, блок моделирования, блок принятия решения, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна еще также полезная модель 8145 G09B 23/02. "Устройство для моделирования значений функции принадлежности" [12], содержащее разные элементы (блоки), а так же: блок памяти, три блока сравнения, блок суммирования.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блоков сравнения и блока суммирования реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока памяти осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, в полном объеме: блок анализа, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна еще также полезная модель 14305 G09B 23/28. "Информационная система, моделирующая алгоритм возникновения и развития болезней неинфекционной природы" [13], представляющее устройство, содержащее разные элементы (блоки), а так же: блоки обработки и хранения данных, блок отображения.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блоков обработки и хранения данных реализовать фрагмент для блока анализа, с помощью блока отображения осуществлять частично вывод результатов моделирования и принятия решения путем их отображения.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, в полном объеме: блок анализа, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Известна еще также полезная модель 20686 G09B 23/02.

"Устройство для моделирования значений функции вероятности правильного ответа на запрос АФИПС криминалистического назначения" [14], содержащее разные элементы (блоки), а так же: блок суммирования, блоки вычисления первой и второй вероятности, блок вывода результатов моделирования.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью блока суммирования, блоков вычисления первой и второй вероятности реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блока блок вывода результатов моделирования осуществлять частично вывод результатов моделирования и принятия решения путем их отображения.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый в полном объеме вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, в полном объеме: блок анализа, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться к необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять вывод результата работы предлагаемого устройства.

Наиболее близким к предлагаемому устройству является полезная модель 110638 (прототип) "Навигационное устройство для ориентации слепых" [15], содержащее разные элементы (блоки), а так же: вход запроса, блок принятия решения, блок фактографическая база данных, блок вычисления, блок звуковой индикации.

Это устройство позволяет решать только одну незначительную часть поставленной задачи, а именно - например, с помощью входа запроса реализовать входа запроса, с помощью блок вычисления реализовать фрагмент блока анализа, с помощью блок звуковой индикации осуществлять частично (не в полном объеме) вывод данных (т.е. осуществлять частично вывод результатов моделирования и принятия решения путем их индикации), с помощью одного блока фактографическая база данных осуществлять частично (не в полном объеме) хранение и выдачу некоторых фактографических данных, с помощью блока принятия решения реализовать фрагмент необходимого блока принятия решения и осуществлять частично (не в полном объеме) необходимое принятие решений.

Это устройство не позволяет осуществлять необходимый вывод всех данных из устройства (нет необходимого выхода блока вывода данных, являющейся выходом устройства) и не позволяет реализовать блок ввода данных, блок моделирования, в полном объеме: блок принятия решения, блок анализа, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, т.е. не позволяет в полном объеме вводить данные, выполнять необходимый анализ, выполнять необходимое моделирование, принимать необходимые решения, обращаться ко всем необходимым фактографическим базам данных (ФБД) и осуществлять необходимый вывод результата работы предлагаемого устройства.

Предлагаемой полезной моделью решается задача моделирования и принятия решения по итогам, которых формируется выходной вектор Q как результат моделирования и принятия решения. И как следствие этого расширяется класс решаемых задач.

Для достижения названного технического результата полезной моделью, содержащей блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, вход запроса введены блок ввода данных, блок анализа, блок моделирования, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок вывода данных, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов, выход устройства, при этом

вход запроса соединен с первым входом блока ввода данных и с первым входом блока первая фактографическая база данных и с первым входом блока вторая фактографическая база данных и с первым входом блока третья фактографическая база данных,

вход испытуемого является вторым входом блока ввода данных, вход априорных вероятностей является вторым входом блока анализа,

вход тестов является вторым входом блока первая фактографическая база данных,

вход вероятностей состояний является вторым входом блока вторая фактографическая база данных,

вход параметров тестов является вторым входом блока третья фактографическая база данных,

выход блока первая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока ввода данных,

выход блока вторая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока анализа,

выход блока третья фактографическая база данных соединен со вторым входом блока моделирования,

выход блока анализа соединен со входом блока принятия решения, выход которого соединен со вторым входом блока вывода данных,

Признаки, отличающие предлагаемое устройство от наиболее близкого к нему известного по свидетельству (патенту) Российской Федерации 110638 (прототип) [15], характеризуют наличие следующих блоков, входов, выходов и соединений между ними: блок ввода данных, блок анализа, блок моделирования, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок вывода данных, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов, выход устройства, при этом

вход испытуемого является вторым входом блока ввода данных, вход априорных вероятностей является вторым входом блока

анализа,

вход тестов является вторым входом блока первая фактографическая база данных,

вход вероятностей состояний является вторым входом блока вторая фактографическая база данных,

вход параметров тестов является вторым входом блока третья фактографическая база данных,

выход блока первая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока ввода данных,

выход блока вторая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока анализа,

выход блока третья фактографическая база данных соединен со вторым входом блока моделирования,

выход блока ввода данных соединен с первым входом блока анализа, выход которого соединен с первым входом блока моделирования, выход которого соединен с первым входом блока вывода данных, выход которого является выходом устройства, что позволяет провести моделирование и принятие решений для поддержки принятия решений психологического и педагогического тестирования.

Предлагаемая полезная модель иллюстрируется чертежами, представленными на фиг.1-12.

На фиг.1 приведена блок-схема полезной модели. Приведенная блок-схема отражает набор, необходимых блоков для моделирования и принятия решений, и связи между блоками. На блок-схеме показаны:

блок 1 ввода данных, блок 2 анализа, блок 3 моделирования, блок 4 принятия решения, блок 5 первая фактографическая база данных, блок 6 вторая фактографическая база данных, блок 7 третья фактографическая база данных, блок 8 вывода данных, V - вход запроса, W - вход испытуемого, Y - вход априорных вероятностей, A - вход тестов, B - вход вероятностей состояний, G - вход параметров тестов, R - выход блока 1 ввода данных, E - выход блока 2 анализа, M - выход блока 3 моделирования, F - выход блока 4 принятия решения,

T - выход блока 5 первая фактографическая база данных,

D - выход блока 6 вторая фактографическая база данных,

Z - выход блока 7 третья фактографическая база данных,

Q - выход блока 8 вывода данных, являющейся выходом устройства.

На фиг.2÷9 приведены блок-схемы алгоритмов работы каждого блока полезной модели для частного случая (см. ниже Пример) ее промышленной реализации с помощью программируемых вычислителей (например, персональных компьютеров).

На фиг.2 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 1 ввода данных.

На фиг.3 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 2 анализа.

На фиг.4 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 3 моделирования.

На фиг.5 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 4 принятия решения.

На фиг.6 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 5 первая фактографическая база данных.

На фиг.7 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 6 вторая фактографическая база данных.

На фиг.8 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 7 третья фактографическая база данных.

На фиг.9 приведена блок-схема алгоритма программы работы блока 8 вывода данных.

На фиг.10 приведен пример сети Маркова.

На фиг.11 в таблице А приведены характеристики компьютеров (вычислителей), на которых проводилось тестирование варианта устройства, а в таблице Б приведены данные о количестве байт отправленных и принятых для сервера после прохождения одного из тестов.

На фиг.12 приведены данные о количестве переданных и полученных данных в зависимости от времени.

Предлагаемая полезная модель работает следующим образом.

Рассмотрим ее работу на примере решения задачи моделирования и принятие решения, в результате которой можно выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

На входы устройства (фиг.1) поступают исходные данные для его работы: V, W, Y, A, B, G.

Предполагается, что пользователь устройства (эксперт, испытуемый) выносит свое решение V (выражает свое желание как запрос к заявленному устройству на получение выходного вектора Q) либо в виде, например, логического нуля, либо в виде логической единицы. Если значение V изменяется с логического нуля на логическую единицу, то это означает запрос пользователя устройства на получение поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Сначала на входе запроса значение V есть логический нуль. Предполагается, что после того как поступили все исходные данные, например, на входы: Y, A, B, G, то на входе запроса значение V изменяется с логического нуля на логическую единицу, что означает запрос пользователя устройства на выполнение моделирования и принятия решений.

Параметр V через вход запроса поступает на первый вход блока 1 ввода данных, на первый вход блока 5 первая фактографическая база данных и на первый вход блока 6 вторая фактографическая база данных и на первый вход блока 7 третья фактографическая база данных.

Параметр W через вход испытуемого поступает на второй вход блока 1 ввода данных.

Параметр Y через вход априорных вероятностей поступает на второй вход блока 2 анализа.

Параметр A через вход тестов поступает на второй вход блока 5 первая фактографическая база данных.

Параметр B через вход вероятностей состояний поступает на второй вход блока 6 вторая фактографическая база данных.

Параметр G через вход параметров тестов поступает на второй вход блока 7 третья фактографическая база данных.

Когда V есть логический нуль ФБД (первая, вторая или третья) работают в режиме записи, а в случае когда V есть логическая единица может происходить чтение фактографических данных (из ФБД) - это чтение (выгрузка) T, D, Z. Когда V есть логический нуль ФБД работает в режиме записи - происходит запись фактографических данных (в ФБД) - это запись (загрузка) A, B, G.

Предполагается, что пользователь устройства (испытуемый) выносит свое решение в виде номера W ответа (т.е. числа от 1 до m_j) в задаче j. По результатам тестирования испытуемого требуется определить (дать рекомендации) к какому классу принадлежит испытуемый (всего может быть K классов) и какой следующий тест (указать номер M теста) следует применить для этого испытуемого.

Введем следующие обозначения (и далее будем их использовать):

K - число классов испытуемых;

L - число состояний сети Маркова;

H - число тестов;

N - число задач в тесте;

m_j - число ответов в задаче j;

W - номер (число от 1 до m_j) ответа испытуемого в задаче j;

M - номер (число от 1 до H) следующего рекомендуемого теста для испытуемого;

R=(r₁, r₂) - вектор, у которого r₁ - время ответа на последнюю N-ю задачу теста; r₂ - номер ответа на последнюю N-ю задачу теста;

Y=(y₁, , y_i, , y_K) - вектор, у которого y_i - априорная вероятность отнести испытуемого к классу i;

Е=(e₁, , e_i, , e_K) - вектор, у которого e_i - оценка (по результатам тестирования) вероятности того, что испытуемый принадлежит к классу i;

F=(f₁, f₂) - вектор, у которого

f₁=max{ e₁, , e_i, , e_K }=e_l;

f₂=l;

Q=(q₁, q₂, q₃) - вектор, у которого

q₁=f₁;

q₂=f₂;

q₃=M;

T={T₁, , T_j, , T_N} - набор из N тестовых задач, у которого T_j - условие задачи j с m_j вариантами возможных ответов для испытуемого;

D=(d_sjt) - трехмерная матрица (массив) числовых данных, у которой

d_sjt - вероятность состояния s сети Маркова;

s - номер состояния в сети Маркова, где s=1, 2, , L;

j - номер класса испытуемого, где j=1, 2, , K;

t - номер момента времени, где j=1, 2, , K;

Z={Z¹, Z²} - набор из 2-х матриц (массивов) числовых данных, у которого

- вероятности для случая успешного (правильного) решения, i=1, 2, , H; j=1, 2, , K;

- вероятности для случая не успешного (не правильного) решения, i=1, 2, , H; j=1, 2, , K;

- вероятность для случая успешного (правильного) решения, i=1, 2, , H; j=1, 2, , K;

- вероятность для случая не успешного (не правильного) решения, i=1, 2, , H; j=1, 2, , K.

Блоки заявленного устройства работают следующим образом. Блок 1 ввода данных по входным данным T, W и V поступившим на его вход формирует (если V есть логическая единица) выходной вектор

R=(r₁, r₂).

Блок 1 ввода данных на основании полученных данных T от блока 5 первая фактографическая база данных выполняет предъявление испытуемому (пользователю устройства) вопросов теста с возможностью выбора пользователем вариантов ответов. Номер выбранного варианта ответа W испытуемого и время его ответа t_x (т.е. абсолютное время ответа (время с момента начала тестирования) на последнее задание теста, и вариант ответа) формируют вектор R=(r₁, r₂):

r₁=t_x,

r₂=W.

Когда на все задания переданные блоку ввода данных получены ответы испытуемого, вектор R передается на выход блока 1 ввода данных. Вектор R передается на выход блока 1 ввода данных а, затем и на первый вход блока 2 анализа.

Блок 2 анализа по входным данным R, D и Y поступившим на его вход выполняет анализ и по его результату формирует выходной вектор

Е=(e₁, , e_i, , e_K).

Блок 2 анализа на основании полученных фактографических данных D=(d_sjt) от блока 5 вторая фактографическая база данных, вектора Y=(y₁ , , y_i, , y_K), вектора R=(r₁, r₂ ) формирует выходной вектор Е=(e₁, , e_i, , e_K):

где

i{1, , K},

t - заданная константа (t0 и r₁t), например

t=10 секундам,

[x] - целая часть числа х.

Иными словами на основании вектора априорных вероятностей (различных диагнозов) Y, данных о времени и номере ответа в виде вектора R, результатов интегрирования системы обыкновенных дифференциальных уравнений (1) Колмогорова общего вида [17] в виде матрицы D блок 2 анализа формирует набор условных вероятностей (2) [17] различных вариантов диагнозов в виде вектора E, как было описано выше.

Вектор E передается на выход блока 2 анализа а, затем и на первый вход блока 3 моделирования и на вход блока 4 принятия решения.

Блок 3 моделирования по входным данным E, и Z выполняет моделирование возможных результатов решения других тестов батареи следующим образом. Вычисляются:

условные вероятности M^- всех вариантов диагнозов в случае не успешного решения для каждого теста:

, ,

условные вероятности М⁺ всех вариантов диагнозов в случае успешного решения для каждого теста:

, ,

Затем вычисляется сумма максимальных модулей покомпонентной разности и следующим образом:

где |x| - модуль числа x, при этом конечным результатом моделирования является номер рекомендуемого теста:

M=h.

Результат моделирования в виде номера рекомендуемого теста M передается на выход блока 3 моделирования а, затем и на первый вход блока 8 вывода данных.

В блоке 4 принятия решения по входным данным E поступивших на его вход выполняется принятие решения о векторе F (о том, к какому классу принадлежит испытуемый) по следующему правилу:

f₁=max{e₁, , e_i, , e_K}=e_l;

f₂ =l;

F=(f₁, f₂).

Результат принятия решения F передается на выход блока 4 принятия решения а, затем передается и на второй вход блока 8 вывода данных.

В блоке 5 первая фактографическая база данных по входным данным V и A поступивших на его вход выполняется первоначальная загрузка (запись в ФБД) и последующая передача (чтение из ФБД) данных следующим образом.

Если V есть логический нуль, то это означает, что блок 5 первая фактографическая база данных находится в режиме записи (загрузки) фактографических данных. В этом случае происходит запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) A в ФБД блока 5 первая фактографическая база данных.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 5 первая фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных. В этом случае происходит выборка (чтение) T из ФБД блока 5 первая фактографическая база данных.

Результат выборки (чтения) T передается на выход блока 5 первая фактографическая база данных а, затем и на третий вход блока 1 ввода данных вход.

В блоке 6 вторая фактографическая база данных по входным данным V и B поступивших на его вход выполняется первоначальная загрузка (запись в ФБД) и последующая передача (чтение из ФБД) данных следующим образом.

Если V есть логический нуль, то это означает, что блок 6 вторая фактографическая база данных находится в режиме записи (загрузки) фактографических данных. В этом случае происходит запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) B в ФБД блока 6 вторая фактографическая база данных.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 6 вторая фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных. В этом случае происходит выборка (чтение) D из ФБД блока 6 вторая фактографическая база данных.

Результат выборки (чтения) D передается на выход блока 6 вторая фактографическая база данных а, затем и на третий вход блока 2 анализа.

В блоке 7 третья фактографическая база данных по входным данным V и G поступивших на его вход выполняется первоначальная загрузка (запись в ФБД) и последующая передача (чтение из ФБД) данных следующим образом.

Если V есть логический нуль, то это означает, что блок 7 третья фактографическая база данных находится в режиме записи (загрузки) фактографических данных. В этом случае происходит запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) G в ФБД блока 7 третья фактографическая база данных.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 7 третья фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных. В этом случае происходит выборка (чтение) Z и ФБД блока 7 третья фактографическая база данных.

Результат выборки (чтения) Z передается на выход блока 7 третья фактографическая база данных а, затем и на второй вход блока 3 моделирования.

Блок 8 вывода данных по входным данным M и F выполняет вывод данных моделирования и принятия решения для предоставления их пользователю в виде вектора Q следующим образом:

q₁=f₁;

q₂=f₂;

q₃=M;

Q=(q₁, q₂, q₃).

Выход блока 8 вывода данных является выходом устройства.

Таким образом, предлагаемое устройство позволяет успешно выполнять необходимое моделирование, принимать решение и как результат этого позволяет выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Предлагаемая полезная модель может быть промышленно применимой (осуществимой) следующим образом.

Опираясь на работы [11, 12, 14, 15, 16, 17, 31-37] и на [18-30] покажем возможность промышленной применимости предлагаемой авторами полезной модели по аналогии, как это было сделано ранее для других полезных моделей, например, [11, 12, 14, 15, 35].

В общем случае блоки устройства могут быть реализованы с помощью вычислителя (компьютера) и программы для ЭВМ.

РОСПАТЕНТом принято положительное решение о выдаче охранного документа и авторами были успешно получены свидетельства на программы и базы данных Российской Федерации (РФ), например, [31, 32, 36].

Эти программы и базы данных могут быть при определенной адаптации или модификации успешно использоваться в предлагаемом устройстве полезной модели.

Пример (промышленного применения (осуществления) полезной модели). Каждый блок полезной модели (фиг.1) является стандартным программируемым вычислителем (например, персональным компьютером (ПК) или карманным ПК (КПК)). Так как в предлагаемом устройстве всего 8 штук блоков, то потребуется 8 штук программируемых вычислителей, например, компьютеров.

Все эти блоки (компьютеры) соединены в стандартную компьютерную сеть, например, на "витой паре" с использованием необходимого числа соответствующих сетевых карт и сетевых концентраторов - HUB ("хабов") [18], с необходимым числом разветвлений. Другим способом соединением блоков (компьютеров) является известный, стандартный способ соединения через последовательные (СОМ1-СОМ4) и(или) параллельные порты (LPT1, LPT2) с помощью соответствующих стандартных кабелей и программного обеспечения, например, фирм Microsoft [19], Symantec и т.п. В каждом блоке (компьютере) загружена своя программа, реализующая свою функцию данного блока.

Отметим, что возможно соединение компьюеров (вычислителей) также с помощью USB портов и необходимого для этого обрудования.

Отметим, что возможно и так, что эти вычислители небольших размеров (например, КПК), соединены в общую компьюерную сеть (например, беспроводную сеть) с общим доступом к некоторому внешнему устройству хранения данных (базы данных).

Заметим, что подготовка пользователем (испытуемым, экспертом или администратором) файлов fV, fV2, fV3, fV4 (каждый из которых содержит V, т.е. логический нуль (V=0) или логическая единица {V=1)), означает желание пользователя, например, если значение V изменяется с логического нуля на логическую единицу, то это означает запрос пользователя устройства на моделирование и принятие решений (при реализации на практике вместо файла может использоваться переменная (флаг) в памяти компьютера, которая принимает либо значение 1 (логическая единица), либо значение 0 {логический нуль)). Далее предполагаем, что пользователем (экспертом или администратором) подготавливаются файлы fV1, fV2, fV3, fV4 - содержащие каждый V.

Далее предполагаем, что программа блока 2 анализа подготавливает файлы fE1, fE2 - содержащие каждый вектор E.

Для работы устройства необходимы файлы fV1, fV2, fV3, fV4, fW, fY, fA, fB, fG и fR, fE1, fE2, fM, fF, fT, fD, fZ с данными.

Пользователь устройства (эксперт), например, на своем персональном компьютере (вычислителе), который тоже подсоединен к общей сети, готовит исходные файлы: fV1, fV2, fV3, fV4, fW, fY, fA, fB, fG. Другие файлы: fR, fE1, fE2, fM, fF, fT, fD, fZ и fQ формируются (создаются) в процессе работы заявленного устройства. Все эти файлы передаются, соответственно:

fV1 (содержащий V) - на вход программы для блока 1 ввода данных,

fV2 (содержащий V) - на вход программы блока 5 первая фактографическая база данных,

fV3 (содержащий V) - на вход программы блока 6 вторая фактографическая база данных,

fV4 (содержащий V) - на вход программы блока 7 третья фактографическая база данных,

fW (содержащий W) - на вход программы блока 1 ввода данных,

fY (содержащий Y) - на вход программы блока 2 анализа,

fA (содержащий A) - на вход программы блока 5 первая фактографическая база данных,

fB (содержащий B) - на вход программы блока 6 вторая фактографическая база данных,

fG (содержащий G) - на вход программы блока 7 третья фактографическая база данных,

fR (содержащий R) - на вход программы блока 2 анализа,

fE1 (содержащий E) - на вход программы для блока 3 моделирования, fE2 (содержащий E) - на вход программы для блока 4 принятия решения,

fT (содержащий T) - на вход программы блока 1 ввода данных,

fD (содержащий D) - на вход программы блока 2 анализа,

fZ (содержащий Z) - на вход программы блока 3 моделирования,

fM (содержащий M) - на вход программы блока 8 вывода данных,

fF (содержащий F) - на вход программы блока 8 вывода данных,

fQ (содержащий выходной вектор Q) - на выход программы блока 8 вывода данных, выход которой является выходом устройства.

Возможен случай, когда, например, файлы fD, fZ, fY, fA, fB, fG формируются один раз, например, администратором (экспертом, пользователем устройства), и содержат данные по умолчанию, рекомендуемые для постоянного использования, которые можно хранить в долговременной памяти соответствующих блоков и не удалять после каждого считывания данных из них. Возможен вариант когда, например, файлы fV1, fV2, fV3, fV4 не обязательно часто удалять программой их использующей.

Перед началом работы устройства ни один блок и ни одна программа не запущены.

Общий порядок работы блоков устройства следующий:

- в случае наличия логического нуля на входе запроса V:

запускается программа (фиг.6) блока 5 первая фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, (при необходимости запись (очистка) удаление всех записей из ФБД) запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) A в ФБД;

запускается программа (фиг.7) блока 6 вторая фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, (при необходимости запись (очистка) удаление всех записей из ФБД) запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) B в ФБД;

запускается программа (фиг.8) блока 7 третья фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, (при необходимости запись (очистка) удаление всех записей из ФБД) запись (загрузка) текущих фактографических данных (ФД) G в ФБД;

- в случае наличия логической единицы на входе запроса V:

запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.6) блока 5 первая фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, чтение (выгрузка) требуемых фактографических данных (ФД) T, запись этих данных Т в файл fT;

запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.7) блока 6 вторая фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, чтение (выгрузка) требуемых фактографических данных (ФД) D, запись этих данных D в файл fD;

запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.8) блока 7 третья фактографическая база данных, которая выполняет подготовку запроса к ФБД, чтение (выгрузка) требуемых фактографических данных (ФД) Z, запись этих данных Z в файл fZ.

В случае наличия логической единицы на входе запроса V запускается программа (фиг.2) блока 1 ввода данных, затем запускается программа (фиг.3) блока 2 анализа, затем запускается программа (фиг.4) блока 3 моделирования, затем запускается программа (фиг.5) блока 4 принятия решения, затем запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.6) блока 5 первая фактографическая база данных, затем запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.7) блока 6 вторая фактографическая база данных, затем запускается (если не была запущена ранее) программа (фиг.8) блока 7 третья фактографическая база данных.

Синхронизация работы программ всех блоков может осуществляться, например, с помощью проверки наличия каждой программой соответствующего файла (или файлов) с данными и последующим (при необходимости) удалением этого файла (или файлов), а также путем проверки наличия логического нуля или логической единицы специального флага (переменной).

Перед началом работы устройства ни один блок и ни одна программа блоков не запущены. Пользователь устанавливает значение V как логический нуль или как логическую единицу. В случае наличия логической единицы (или логического нуля) на входе запроса V блоками устройства (программами в них) выполняются все необходимые действия в соответствии с алгоритмами их работы (фиг.2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9).

Сначала готовятся фактографические базы данных для моделирования и принятия решения.

Первым запускается блок 5 первая фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.6), при этом V=0, а А это данные для ФБД (выполняется загрузка фактографических данных A в ФБД).

Вторым запускается блок 6 вторая фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.7), при этом V=0, а B это данные для ФБД (выполняется загрузка фактографических данных B в ФБД).

Третьим запускается блок 7 третья фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.8), при этом V=0, a G это данные для ФБД (выполняется загрузка фактографических данных G в ФБД).

Затем запускается блок 1 ввода данных (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.2), которая осуществляет удаление файла fR если он существует. После этого проверяется наличие файлов fV1, fT и данных в них. Если эти файлы не подготовлены, то выполняется снова проверка и т.д. до тех пор, пока эти файлы не будут подготовлены или не будет выключен блок 1 ввода данных. Если эти файлы подготовлены, то выполняется чтение необходимых данных.

Затем проверяется значение V (если V=1 (т.е. логическая единица), то это означает, что сделан запрос испытуемого (пользователя устройства) на моделирование и принятие решения).

Если V=0, то выполняется снова проверка наличия необходимых файлов, а если V=1, то выполняются следующие действия.

Выполняется проверка наличия (подготовленности) файла fW и данных в нем. Если этот файл не подготовлен, то выполняется снова проверка и т.д. до тех пор, пока этот файл не будет подготовлен или не будет выключен блок 1 ввода данных. Если этот файл подготовлен, то выполняется чтение необходимых данных (чтение: W из файла fW).

Формируется вектор R-(r₁, r₂) как было описано выше. Запись данных R в созданный файл fR.

Далее удаляются файлы IV1, fW, fT.

Отметим, что файл fV1 может храниться в долговременной памяти блока 1 ввода данных и заменяется только при необходимости изменения параметров работы программы блока 1 ввода данных.

Затем запускается блок 2 анализа (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.3), которая осуществляет удаление файлов fE1, fE2 если они существуют. После этого проверяется наличие файлов fR, fY, fD и данных в них. Если эти файлы не подготовлены, то выполняется снова проверка и т.д. до тех пор, пока эти файлы не будут подготовлены или не будет выключен блок 2 анализа. Если эти файлы подготовлены, то выполняется чтение необходимых данных. Выполняется анализ входных данных и формирование вектора E=(е₁, , e_i, , e_K) как было описано выше. Затем происходит запись данных E в созданные файлы fE1, fE2.

Далее удаляются файлы fV1, fW, fT.

Затем запускается блок 3 моделирования (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.4), которая осуществляет удаление файла fM если он существует. После этого проверяется наличие файлов fE1, fZ и данных в них. Если эти файлы не подготовлены, то проверка выполняется до тех пор, пока файлы не будут подготовлены или не будет выключен блок 3 моделирования. Если эти файлы подготовлены, то выполняется чтение необходимых данных из них.

Выполняется необходимое моделирование в результате которого формируется величина M (как было описано выше).

После того, как выполнено моделирование, программа блока 3 моделирования сохраняет результат моделирования M в файл fM и затем удаляет файлы fE1, fZ.

Отметим, что результат моделирования M передается на вход программы блока 8 вывода данных.

Затем запускается блок 4 принятия решения (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.5), которая осуществляет удаление файла fF если он существует. После этого проверяется наличие файла fE2 и данных в нем. Если этот файл не подготовлен, то проверка выполняется до тех пор, пока файл не будет подготовлен или не будет выключен блок 4 принятия решения. Если этот файл подготовлен, то выполняется чтение необходимых данных из него.

Выполняется необходимое принятие решения в результате которого формируется вектор F (как было описано выше).

После того, как выполнено принятие решения, программа блока 4 принятия решения сохраняет результат принятие решения F в файл fF и затем удаляет файл fE2.

Отметим, что результат принятия решения F передается на вход программы блока 8 вывода данных.

Затем для блока 5 первая фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - для его программы (фиг.6) пользователем (экспертом) изменяется содержимое V - входа запроса (т.е. файла FV2), так что V=1.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 5 первая фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных.

Если файлы fV2, fA подготовлены и данные в них (и V=1), то выполняется чтение необходимых данных.

Затем происходит выборка (чтение) T из ФБД. Далее программа блока 5 первая фактографическая база данных сохраняет результат T в файл fT и затем удаляет файлы fV2, fA.

Затем для блока 6 вторая фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - для его программы (фиг.7) пользователем (экспертом) изменяется содержимое V - входа запроса (т.е. файла fV3), так что V=1.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 6 вторая фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных.

Если файлы fV3, fB подготовлены и данные в них (и V=1), то выполняется чтение необходимых данных.

Затем происходит выборка (чтение) D из ФБД. Далее программа блока 6 вторая фактографическая база данных сохраняет результат D в файл fD и затем удаляет файлы fY3, fB.

Затем для блока 7 третья фактографическая база данных (фиг.1), а в нем - для его программы (фиг.8) пользователем (экспертом) изменяется содержимое V - входа запроса (т.е. файла fV4), так что V=1.

Если V есть логическая единица, то это означает, что блок 7 третья фактографическая база данных находится в режиме чтение (выгрузки) фактографических данных.

Если файлы fV4, fG подготовлены и данные в них (и V=1), то выполняется чтение необходимых данных.

Затем происходит выборка (чтение) Z из ФБД. Далее программа блока 7 третья фактографическая база данных сохраняет результат Z в файл fZ и затем удаляет файлы fV4, fG.

Затем запускается блок 8 вывода данных (фиг.1), а в нем - его программа (фиг.9), которая осуществляет удаление файла fQ если он существует. После этого проверяется наличие файлов fF, fM и данных в них. Если эти файлы не подготовлены, то проверка выполняется до тех пор, пока файлы не будут подготовлены или не будет выключен блок 8 вывода данных. Если эти файлы подготовлены, то выполняется чтение необходимых данных из них.

Выполняется необходимый вывод данных в результате которого формируется вектор Q (как было описано выше).

После этого программа блока 8 вывода данных сохраняет вектор Q в файл fQ и затем удаляет файлы fF, fM.

Отметим, что файл fQ содержащий вектор Q (результаты моделирования и принятия решения), является конечным результатом работы предлагаемого устройства и является его выходом (выход устройства).

Для того, чтобы еще раз осуществить работу предлагаемого устройства (фиг.1) при других исходных данных, необходимо опять сначала подготовить исходные (данные), например, файлы: fV1, fV2, fV3, fV4, fW, fY, fA, fB, fG с данными - и после этого затем уже запустить в устройстве блок 5 первая фактографическая база данных, а в нем - его программу, затем запустить в устройстве блок 6 вторая фактографическая база данных, а в нем - его программу и уже далее затем запустить в устройстве блок 1 ввода данных, а в нем - его программу, затем запустить в устройстве блок 2 анализа, а в нем - его программу, т.е. по порядку как было описано выше.

Отметим, что возможно упростить этот процесс запуска этих программ в блоках устройства по единой команде с помощью специально созданной программы (диспетчера программ), которая автоматически следит за очередностью и периодичностью запуска программ для каждого блока, заявленного устройства.

Экспериментальное тестирование устройства

Авторами разработан экспериментальный образец завяленного устройства для поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Предлагаемое авторами устройство на практике (с целью проверки и подтверждения возможности промышленного применения (осуществления) полезной модели, заявленного устройства) было реализовано в виде набора компьютерных программ персонального компьютера (вычислителя), реализующих работу алгоритмов каждого блока заявленного устройства в среде графического программирования National Instruments Lab VIEW 2010.

Разработанное программное обеспечение (с использованием, например, языка графического программирования "G" [37, 38]) предназначено для промышленной реализации заявленного устройства.

Разработанная система поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования (СППР ППТ) была протестирована на стабильность (устойчивость) работы. Тестирование выполнялось следующим образом: подпрограмма СППР ППТ, расположенная на клиентской машине, была запущена в режиме ожидания служебной команды с сервера. Время ожидания было ограничено 10 минутами (программными средствами это время можно изменять в соответствии с необходимостью). Далее была запущена серверная часть программы СППР ППТ. После отправки команды о предъявлении теста клиентское приложение проанализировало команду, тест был предъявлен и выполнен (испытуемым), далее необходимые данные были отправлены на сервер. При передаче пакетов по сети ошибок не обнаружено - все пакеты были доставлены, программа не прервала свое выполнение. Характеристики компьютеров (вычислителей), на которых проводилось тестирование СППР ППТ, приведены на фиг.11 в таблице A.

Сетевое взаимодействие между компьютерами обеспечивалось маршрутизатором ASUS WL-520GC.

При тестировании программного обеспечения СППР ППТ также использовались встроенные возможности среды LabView. Элементы, обеспечивающие передачу данных по протоколу TCP (TCP Read, TCP Write), имеют возможность фиксировать количество байт, переданных и полученных в процессе работы программы. Сравнение этих значений на стороне сервера и клиента дает возможность утверждать о стабильности работы СППР ППТ. На фиг.11 приведена таблица Б, которая содержит значения данных, составляющих историю состояний (о количестве байт отправленных и принятых для сервера) после прохождения одного из тестов.

Объем данных, передаваемый по сети, напрямую зависит от количества заданий в тесте, а также от значений времен, за которые было выполнено задание. В течении 20 минут СППР ППТ была запущена, на ней выполнялись запрограммированные тесты. Объем данных (в килобайтах (Кб)), переданной за этот промежуток времени, представлен на фиг.12.

Как видно из фиг.12, за 20 минут интенсивного использования компьютер (вычислитель) получил 1366,92 Кб данных, отправлено клиенту было 600,35 Кб данных. Разница в количестве переданных и принятых данных связана с объемом (количеством) передаваемой информации: со стороны сервера - это единственная команда, идентифицирующая тест для предъявления испытуемому, со стороны клиента - это история состояний, временные промежутки выполнения заданий и правильность выполнения заданий.

Фиксирование этих экспериментальных данных выполнялось на серверном компьютере (вычислителе) СППР ППТ с помощью известной утилиты (специальной программы) мониторинга трафика NetLimiter.

В целом, по результатам тестирования можно сделать вывод, что СППР ППТ работает стабильно при требуемых системных возможностях компьютеров (вычислителей), на которых она установлена, а также при наличии стабильного сетевого взаимодействия между компьютерами, являющимися платформой для проведения процедуры тестирования.

По результатам экспериментов установлено, что заявленное устройство работоспособно, все выявленные ошибки в программах были исправлены при отладке программ, при необходимости успешно выполнена модификация программ. Заявленное устройство позволяет успешно выполнять необходимое моделирование, принимать решение и как результат этого позволяет выполнять поддержку принятия решений для психологического и педагогического тестирования путем формирования выходного вектора Q.

Важно отметить, что экспериментальные исследования можно успешно провести для других условий (для другой возможной промышленной реализации) заявленного устройства (полезной модели).

Предлагаемая полезная модель может быть промышленно применимой (осуществимой) еще другим следующим образом.

Блоки предлагаемой полезной модели, как и в устройствах (полезных моделях) [11, 12, 14, 15, 35] реализуются с помощью (см. [20-30]) аналоговых и цифровых элементов (интегральных микросхем).

На этом не исчерпывается все многообразие возможности вариантов применения (построения) предлагаемой полезной модели.

Использованные источники

1. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 114186 G06F 17/00. Автоматизированная система мониторинга технического состояния и поддержки принятия управляющих решений по повышению безопасности и надежности комплексов гидротехн. сооружений гидроэлектростанций и иных объектов, опубл. 10.03.2012; Бюл. 7 (аналог).

2. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 105769 G06Q 90/00. Система поддержки принятия управленческих решений формирования маркетинговой политики предприятий сервиса, опубл. 20.06.2011; Бюл. 17 (аналог).

3. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 106397 G01W 1/06. Автоматизированная информационно-аналитическая система поддержки принятия решения по техническому перевооружению химически опасных предприятий, опубл. 10.07.2011; Бюл. 19 (аналог).

4. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 113386 G06F 17/00. Система поддержки принятия решений для системы дистанционного обучения специалистов в области навигационной аппаратуры пользователя глонасс, 10.02.2012; Бюл. 4 (аналог).

5. Патент Российской Федерации 2294013 G06F 17/40. Система поддержки принятия решений по повышению рентабельности авиаперевозок, 02.02.2007; Бюл. 5 (аналог).

6. Патент Российской Федерации 2386569 B64C 13/18. Система поддержки принятия решений экипажа воздушного судна по предотвращению особых ситуаций, опубл. 20.04.2010; Бюл. 11 (аналог).

7. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 52220 G06F 17/30. Система поддержки принятия решений по увеличению доходов авиаперевозок, опубл. 10.03.2006; Бюл. 7 (аналог).

8. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 57481 G06F 12/00, G06F 15/00. Автоматизированная система поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций, опубл. 10.10.2006; Бюл. 28 (аналог).

9. Патент Российской Федерации 2262131 G06F 17/00, G06N 7/06. Устройство для моделирования процесса принятия решений, опубл. 10.10.2005; Бюл. 28 (аналог).

10. Федерации 98387 B61L 17/00, G06F 17/00. Система поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки (СППР КДК СУ), опубл. 20.10.2010; Бюл. 29 (аналог).

11. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 23701 G07D 7/00. Устройство для объединения уголовных дел, определения фальшивых банкнот, ценных бумаг и документов при раскрытии преступлений в криминалистике, опубл. 27.06.2002; Опубл. Бюл. 18 (аналог).

12. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 8145 G09B 23/02. Устройство для моделирования значений функции принадлежности, опубл. 16.10.1998 (аналог).

13. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 14305 G09B 23/28. Информационная система, моделирующая алгоритм возникновения и развития болезней неинфекционной природы, опубл. 10.07.2000 (аналог).

14. Патент (свидетельство) на полезную модель Российской Федерации 20686 G09B 23/02. Устройство для моделирования значений функции вероятности правильного ответа на запрос АФИПС криминалистического назначения, опубл. 20.11.2001; Бюл. 32 (аналог).

15. Куравский Л.С., Кулик С.Д., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А. Патент на полезную модель 110638, Российская Федерация (RU), кл. МПК⁸ A61F 9/08. Навигационное устройство для ориентации слепых / МГППУ (Россия). - Заявка 2011125847; Заяв. 24.06.2011; Приоритет от 24.06.2011; Бюл. 33 (прототип).

16. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования // Вопросы психологии, 2011. - 2. - с.98-107.

17. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Адаптивное тестирование как марковский процесс: модели и их идентификация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2, 2011, с.21-29.

18. Ethernet user's manual for CN8800TPC // CNet total network solutions: CNet, 1993-20p.

19. Решения Microsoft. Вып.1-5: Microsoft, 1996.

20. Лысиков Б.Г. Арифметические и логические основы цифровых автоматов. - Мн.: Вышэйшая школа, 1980.

21. Савельев А.Я. Арифметические и логические основы цифровых автоматов. - М.: Высшая школа, 1980.

22. Соловьев Г.Н. Арифметические устройства ЭВМ. - М: Энергия, 1978.

23. Евреинов Э.В., Бутыльский Ю.Т., Мамзелев И.А. и др. Цифровая и вычислительная техника: Учебник для вузов. - М: Радио и связь, 1991.

24. Шило В.Л. Популярные цифровые микросхемы. - М.: Радио и связь, 1987. - 352 с.

25. Буреев Л.Н., Дудко А.Л., Захаров В.Н. Простейшая микро-ЭВМ. - М.: Энергоатомиздат, 1989.-216 с.

26. Тарабрин Б.В., Лунин Л.Ф., Смирнов Ю.Н. и др. Интегральные микросхемы Справочник. - М.: Радио и связь, 1983.

27. Алгинин Б.Е. Кружок электронной автоматики. - М.: Просвещение, 1990.

28. Хокинс Г. Цифровая электроника для начинающих. - М.: Мир, 1986.

29. Мухитдинов М., Мусаев Э.С. Светоизлучающие диоды и их применение. - М.: Радио и связь, 1988

30. Якубовский С.В., Барканов Н.А., Ниссельсон Л.И. и др. Аналоговые и цифровые интегральные микросхемы. - М.: Радио и связь, 1985.

31. Свидетельство на программу Российской Федерации 2007614119 "Программа принятия решений и представления данных для лица, принимающего решения на финансовом рынке" (PInterface) / С.Д.Кулик и др. (Россия). - Заявка 2007613119; Заяв. 31.07.2007; Зарегистр. 26.10.2007; Опубл. Бюл. 4(61). - Ч.2. - С.303.

32. Свидетельство на базу данных 2001620076, Российская Федерация, "Фактографическая база данных АФИПС "Абрис"" (FBD-ABR$) / С.Д.Кулик (Россия).-Заявка 2001620050; Заяв. 29.03.2001; Зарегистр. 25.05.2001. Бюл. 3(36). - С.348-349.

33. Палмер Дж., Палмер Л. Эволюционная психология. Секреты поведения Homo sapiens. - СПб.: Прайм-Еврознак, 2003. - 384 с.

34. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А., Мармалюк П.А. Концепция системы поддержки принятия решений для задач психологического тестирования // Тезисы докладов. X Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2012. Москва, 20 марта 2012 г. - М: МГППУ, 2012. - С.49.

35. Куравский Л.С., Кулик С.Д., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А. Патент на полезную модель 110269, Российская Федерация (RU), кл. МПК⁸ A61F 9/08. Устройство для ориентации слепых. - Заявка 2011120734/14; Заяв. 24.05.2011; Зарегистр. 20.11.2011; Приоритет от 24.05.2011. Опубл. Бюл. 32.

36. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Свидетельство на программу Российской Федерации 2009613028 "Программа распознавания и озвучивания текстов для людей с нарушениями зрения v.1.0" (El-Reader) / Л.С.Куравский, Г.А.Юрьев (Россия). - Заявка 2009611751; Заяв. 21.04.2009; Зарегистр. 10.06.2009. - (РОСПАТЕНТ).

37. Думин П.Н. Программная реализация прототипа системы поддержки принятия решений для задач психологического тестирования // Тезисы докладов. X Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2012. Москва, 20 марта 2012 г. - М: МГППУ, 2012. - С.50-51.

38. Пейч Л.И., Точилин Д.А., Поллак Б.П. LabView для новичков и специалистов. - М.: Горячая Линия-Телеком, 2004.

39. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems // Proc. Condition Monitoring 2005, Cambridge, United Kingdom, July 2005. - pp.111-117.

40. Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории массового обслуживания. - М.: Машиностроение, 1969.

41. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. - М.: ЛИБРОКОМ, 2010.

Система поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования, содержащая блок принятия решения, блок первая фактографическая база данных, вход запроса, отличающаяся тем, что в нее введены блок ввода данных, блок анализа, блок моделирования, блок вторая фактографическая база данных, блок третья фактографическая база данных, блок вывода данных, вход испытуемого, вход априорных вероятностей, вход тестов, вход вероятностей состояний, вход параметров тестов, выход устройства, при этом

вход испытуемого является вторым входом блока ввода данных,

вход априорных вероятностей является вторым входом блока анализа,

вход тестов является вторым входом блока первая фактографическая база данных,

вход вероятностей состояний является вторым входом блока вторая фактографическая база данных,

вход параметров тестов является вторым входом блока третья фактографическая база данных,

выход блока первая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока ввода данных,

выход блока вторая фактографическая база данных соединен с третьим входом блока анализа,

выход блока третья фактографическая база данных соединен со вторым входом блока моделирования,

Похожие патенты:

Колокол // 121953

Игровой набор для обучения детей правилам пожарной безопасности и игровые элементы набора (варианты) // 113485

Блочная кустовая насосная станция // 42598

Установка погружного центробежного насоса // 102672

Устройство для замера и транспортировки нефти куста нефтяных скважин // 123832

Устройство для дистанционного стирания информационного накопителя типа "usb flash drive" // 84614

Установка для мембранно-абсорбционной очистки газовых смесей от кислых компонентов // 113670

Геоинформационная система безопасности // 83294

Трубная обвязка замерно-распределительного узла кустовой насосной станции // 61340

Матрешка русская музыкальная // 57135

Изобретение относится к устройствам для развлечения с национальным культурологическим фоном

Структура автоматизированной системы учета расхода энергоресурсов в жилищно-коммунальном хозяйстве // 51255

Изобретение относится к области энергетики, а именно к энергосбережению в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ)

Универсальный комплекс мониторинга подвижных объектов // 94367

Микропроцессорная централизация стрелок и сигналов // 133798

Полезная модель относится к железнодорожному транспорту, к области железнодорожной автоматики н телемеханики, и может быть использована в системах управления и регулирования движения поездов на станциях, перегонах и на промышленных предприятиях

Кукла и ее основа // 78083

Система формирования правил политик безопасности, реализующих модели безопасности на основе состояний информационных систем // 105486

Съемный носитель информации с безопасным управлением доступом // 123571

Информационная система мониторинга информационного развития региона // 118777

Автоматизированная система обучения // 95885

Электрифицированная развивающая игрушка // 117095

Устройство защиты вычислительных сетей и систем от компьютерных атак // 113041

Автоматизированная система учета квартирного и домового потребления энергоносителей и воды // 103685