Аннотация.

В статье рассматриваются проблемы организации поддержки принятия решений по совершенствованию психофизической готовности человека к профессиональной деятельности и современное состояние вопроса. Приведены экспертные знания в области требований, предъявляемых к психофизической готовности человека к определенной профессиональной деятельности. Рассмотрена постановка задачи, предложена методика по организации информационной поддержки принятия решений в виде рекомендаций по совершенствованию психофизической готовности к предстоящей профессиональной деятельности для обучающихся вузов и их реализации на занятиях по физической культуре. Предложенная методика включает подготовку данных к анализу, выявление новых знаний на основе сходства объектов с использованием кластеризации, их интеграцию с экспертными знаниями, формализацию знаний и формирование базы знаний, получение решения с использованием знаний и механизма логического вывода. Показаны средства Data mining (алгоритмы очистки данных, аппарат нейронных сетей), с использованием которых выявляются неявные знания. Показаны формализация и выбор модели представления знаний. Приведены результаты эксперимента на основе предложенной методики. Рассмотрены рекомендации по усовершенствованию психофизической готовности человека к профессиональной деятельности с учетом результатов кластеризации.

Ключевые слова:

Data mining, продукционные правила, карты Кохонена, механизм логического вывода, поддержка принятия решений.

Стр. 13-21.

DOI: 10.14357/20790279190402

 Полная версия статьи в формате pdf.

Литература

1. Васильев С.Н. Формализация знаний и управление на основе позитивно образованных языков // Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. №1. С. 3-17.
2. Райков А.Н. Автоматизированный синтез когнитивной модели на основе анализа больших данных и глубокого обучения // Труды 21-й Международной объединенной конференции Интернет и современное общество, Cанкт-Петербург, 2018. Т. 2. С. 103-111.
3. Gressgård L.J., Nesheim T. Knowledge Management Systems and Work Improvements: The Moderating Effects of Work Characteristics // Journal of Information & Knowledge Management (JIKM), World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2018. 17(04): P. 1-18.
4. Medina Moya J. L., Jarauta Borrasc B., Menegaz, J. The formalization of professional knowledge in the curriculum // Revista Ibero-Americana de Estudos em Educacao. 2018. V. 13, n. 2. P.588-603.
5. Евсюков В.В. Интеллектуальный анализ данных как инструмент поддержки принятия решений в системе банковского финансового менеджмента // Известия Тульского государственного университета. 2014. № 4-1. C. 374-384.
6. Asci F.H. The effects of physical fitness training on trait anxiety and physical self-concept of female university students // Psychology of Sport and Exercise. 2003. 4. P. 255–264. http://dx.doi.org/10.1016/S1469-0292(02)00009-2.
7. Wei C., Xiaodong L., Lihong M., Liang, C. Comparison of the promoting effect of different training programs on the physical and psychological quality of college students based on data mining algorithm // Boletin Tecnico/Technical Bulletin. 2017. 55 (19). P. 583-588.
8. Yu L. Applying clustering to data analysis of Physical Healthy Standard // In the Proceedings of the 2010 7th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2010, 6, pp. 2766-2768. 10.1109/FSKD.2010.5569224.
9. Yu L. Association Rules Based Data Mining on Test Data of Physical Health Standard // In the Proceedings of the 2009 International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization (CSO), Sanya, Hainan, China, 2009, pp. 322-324. doi:10.1109/CSO.2009.428.
10. Yu L. Occupation Oriented and Data Mining Based Personalized Physical Quality Promotion // In the Proceedings of the 2nd International Conference on Information and Communication Technology for Education (ICTE 2015), 2015, pp. 234-237.
11. Bi Y. Jia, L., Wang QB. Formulation of Scheme for Sports Training Management Based on System Dynamics // In the Proceedings of the 4th International Conference on Machinery, Materials and Information Technology Applications (ICMMITA), 2016, pp. 1500-1503.
12. Li M. Investigation of Action Decomposition of Track and Field Sports Based on Data Mining // Chimica Oggi-Chemistry Today. 2018. 36(6). P. 746-749.
13. Pichurin V.V. Psychological and psycho-physical training as a factor of personal anxiety at students // Pedagogics, psychology, medical-biological problems of physical training and sports. 2015, vol. 3, pp. 46-51. 10.15561/18189172.2015.0307.
14. Егорычев Е.А. Выбор критериев при управлении психофизической готовностью студентов к профессиональной деятельности // Физическая культура. Научно-методический журнал. 2005. URL: http://sportlib.info/Press/FKVOT/2005N1/p51-55.htm (дата обращения 01.02.2019)
15. Егорычев Е.А. Теория и технология управления психофизической подготовкой студентов к профессиональной деятельности: дис. … д-ра пед. Наук. Российский государственный университет нефти и газа имени И. М. Губкина, Ярославль, 2005
16. Шаропин К.А. Информационная система оценки психофизической готовности студентов к профессиональной деятельности: автореф. дис. … канд. техн. наук. Томский Политехнический Университет, Томск, 2007.
17. Шаропин К.А. Психофизическая готовность студентов к профессиональной деятельности. Информационная система оценки // LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011, 196 p.
18. Pichurin V.V. Psychological and psycho-physical training as a part of physical education of students in higher educational establishments // Pedagogics, psychology, medical-biological problems of physical training and sports. 2014. 18. P. 44-47
19. Сметанина О.Н., Гаянова М.М., Наумова Т.В., Гаянов Р.Ч. Информационные аспекты профессиональной прикладной физической подготовки студентов // Материалы Международной конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки решений»: сб. ст. – Т. 1., Уфа, 2016. С. 186-191.
20. Сметанина О.Н., Наумова Т.В., Адельметова А.Ю., Назмиева К.В. Формализация знаний при поддержке управленческих решений // Материалы Международной конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки решений»: сб. ст. – Т. 3., Уфа, 2018. С. 7-16.