Разработка электронного учебного курса по моделированию систем управления

В настоящее время в высшей школе применяются различные методологии построения учебного процесса: традиционное обучение, традиционное обучение с веб-поддержкой [1], гибридное обучение [2], смешанное обучение, дистанционное (онлайн) обучение [3].

Электронные образовательные ресурсы (ЭОР) используются для организации самостоятельной работы студентов, предоставления теоретического материала, контроля выполнения учебных заданий, обратной связи с обучающимися. Вузами для этих целей применяются различные электронные образовательные системы (ЭОС), системы дистанционного обучения (СДО), разрабатываются электронные учебно-методические комплексы (УМК) дисциплин [4]. При традиционном обучении ЭОР являются полезным дополнительным инструментом для реализации образовательных программ.

События последних двух лет, в частности, эпидемиологическая ситуация, повлекли за собой необходимость перехода на дистанционное обучение. В этот период учебными заведениями протестированы различные онлайн-платформы. В постэпидемиологический период традиционное обучение также не исключает применение СДО. Аудиторные занятия сочетаются с дистанционным освоением материала.

1.    Этапы разработки электронного учебного курса

Деятельность современного специалиста в области автоматизации и информационных технологий в добыче и переработке углеводородного сырья связана с такими понятиями, как «цифровое производство», «имитационная модель», «искусственный интеллект», «цифровое месторождение», «цифровой завод». Компьютерное имитационное моделирование, интеллектуальный анализ данных, анализ больших данных являются одними из ключевых компонентов деятельности производственных предприятий.

В связи с этим есть необходимость обучения по данным направлениям. Обучение включает комплекс дисциплин: основы технологических процессов цикла «от скважины до бензоколонки», методы математического и имитационного моделирования, методы оптимизации, теория автоматического управления, системы цифрового управления, основы искусственного интеллекта и др. Инструменты, позволяющие осуществлять обучение методам математического и имитационного моделирования, реализуются следующими программными продуктами: MatLab , Mathcad, Scilab , Python и др.

MatLab является мощным математическим пакетом с одноимённым языком программирования, имеет широкие графические возможности. MatLab снабжен средствами интерфейса с другими языками. В настоящее время MatLab содержит несколько десятков пакетов приложений, позволяющих решать задачи различного уровня сложности.

В бакалавриате при изучении дисциплины «Моделирование систем и процессов» и в магистратуре при изучении дисциплины «Идентификация и математическое моделирование систем управления» при проведении практических работ изучается математический пакет MatLab . На первых занятиях вышеназванных дисциплин изучаются простейшие команды, графика, типы данных, основы программирования. Следующий блок занятий - обыкновенные дифференциальные уравнения, численные методы, разностные методы решения уравнений в частных производных, решение систем нелинейных уравнений, корреляционно-регрессионный анализ в MatLab . Изучение вышеперечисленных методов является базовым и необходимым условием для понимания принципов разработки точных и экспериментально-статистических моделей процессов и систем. Отметим, что некоторые численные методы включены в учебные программы на младших курсах, и в рамках дисциплин старших курсов не ставится как цель изучение основ методов, а главное направление - это их реализация в MatLab , применение изученных методов на практике.

Затем в следующем блоке для разработки моделей процессов и систем используется пакет Control System Toolbox . В нем представлены алгоритмы и инструменты для системного анализа, проектирования и настройки линейных систем управления. При помощи Control System Toolbox можно задать систему через передаточную функцию, уравнения состояния, расположение нулей и полюсов, затем можно исследовать качество переходных процессов. Есть возможность построения нелинейных систем управления.

В инструменте System Identification Toolbox используются различные методы идентификации систем по экспериментальным данным в качестве исходных. System Identification Toolbox позволяет выполнять идентификацию системы как чёрного ящика для оценки параметров модели, выбранной пользователем. Идентифицированную модель можно использовать для предсказания реакции системы и для работы в Simulink .

Simulink – пакет компьютерного имитационного моделирования динамических систем. Основные этапы работы: создаётся компьютерная модель, запускается на выполнение, отлаживается, анализируются полученные результаты. Если в MatLab необходима программная реализация математической модели процесса или системы на языке программирования (скрипт), то в Simulink применяются библиотеки блоков, из которых составляется структурная схема системы. При этом остается открытым доступ к функциям MatLab . Можно строить модели, использующие функции MatLab , Simulink , Excel и другие приложения.

Для более подробного изучения возможностей MatLab и решения практических задач используются часы, отведенные для самостоятельной работы студентов. Результатом такой деятельности обучающихся может быть их участие в конференциях различного уровня, применение программного пакета при выполнении выпускных квалификационных работ.

MatLab применяется при проведении научных исследований, в том числе на этапах выполнения кандидатских диссертаций, НИР. Результаты исследований отражаются в научных статьях, опубликованных в журналах Scopus / WoS , в журналах, рекомендованных ВАК, в патентах на полезную модель, в свидетельствах о регистрации программы для ЭВМ. Систему MatLab возможно применить при разработке моделей процессов добычи, подготовки, переработки нефти и газа. Примером является разработка модели статических и динамических режимов процесса ректификации нефти [5, 6].

В случае отсутствия возможности работы в MatLab (при дистанционном обучении) может применяться среда SciLab , в которой можно решать почти все вышеперечисленные задачи. Аналогом Simulink является графическая среда Xcos . Xcos обеспечивает возможность визуального моделирования динамических непрерывных и дискретных систем. Существует возможность конвертировать файлы MatLab в SciLab .

Освоение дисциплины «Идентификация и математическое моделирование систем управления» предполагает использование компьютерного класса с мультимедийным оборудованием, пакетов прикладных программ Matlab , Simulink , SciLab . На всех видах занятий предусмотрено использование электронных презентаций в виде слайдов и демонстрационных материалов. Самостоятельная работа студентов обеспечивается ресурсами научной библиотеки вуза, электронной библиотечной системы (ЭБС) IPRbooks .

При изучении дисциплины используется система дистанционного обучения Альметьевского государственного нефтяного института (СДО АГНИ) «Цифровой университет». СДО АГНИ создана на платформе Moodle , которая позволяет организовать контактную работу обучающихся посредством сети «Интернет» в удаленном режиме доступа. Платформа содержит широкий спектр инструментов для создания контента и онлайн-обучения.

Трудоемкость дисциплины и контактной работы, материалы, используемые для проведения занятий, соответствуют учебному плану, рабочей программе дисциплины (РПД) и позволяют полностью освоить необходимые компетенции. Вид и форма лекционного материала и материала для практических занятий определяется преподавателем и размещается в СДО АГНИ «Цифровой университет». Учебно-методическая литература для данных дисциплин имеется в ЭБС IPRbooks , доступ к которой предоставлен студентам.

Электронный учебный курс (ЭУК) должен соответствовать техническим требованиям к разработке и оформлению ЭОР с учетом требований «универсального дизайна»: легко воспринимаемая информация, гибкость в использовании, равенство в использовании, простой и интуитивно понятный дизайн и др.

Этапами разработки ЭУК являются: формирование целей и задач создания ЭУК, определение целевой аудитории; разработка подробной структуры курса в соответствии с образовательной программой, РПД, подготовка учебно-методических материалов; создание курса в Moodle ; экспертиза и оценка качества ЭУК; апробация и внедрение курса в учебный процесс, при необходимости последующая корректировка ЭУК.

Целью курса «Идентификация и математическое моделирование систем управления» является знакомство с основными принципами идентификации и моделирования процессов и систем, а также построение статических и динамических моделей с использованием современных математических пакетов.

Структура ЭУК организована по блочно-модульному принципу, позволяющему реализовывать образовательную программу. Модуль ЭУК представлен отдельными темами, разделами учебного материала, снабжен необходимыми инструкциями и учебно-методическими разработками. Модуль формирует одну или несколько компетенций и содержит инструмент контроля знаний и умений обучающихся. На рисунке 1 приведена структура учебного курса.

Информационный блок

Темы (разделы) дисциплины

Информация о курсе

Теоретический материал

Информация о преподавателе

Видеолекции, презентации

Рабочая программа дисциплины

Задания и методические указания к практическим работам

Вебинар

Блок контроля успеваемости

Контрольные вопросы

Задания для рубежной/ итоговой аттестации

Тесты для рубежной/ итоговой аттестации

Глоссарий

Материалы и задания к самостоятельной работе

Учебно-методический комплекс

Основная литература

Дополнительная литература

Гиперссылки на статьи, патенты, справочники, ГОСТы

Методические рекомендации по изучению курса

Анкета, входной/ выходной опрос

Рис. 1. Структура ЭУР

При разработке ЭУК в Moodle применялись следующие элементы и ресурсы платформы: Страница, Глоссарий, Файл, Чат, Форум, Презентация, Видеолекция, Задание, Пояснение, Тест, Книга, Интерактивный контент, Гиперссылка, База данных.

В начале учебного семестра студенты получают права доступа к изучаемому ЭУК. Учебный материал представлен в виде видеолекций, презентаций. Практические занятия представлены в виде заданий, вебинаров, теоретического материала. Курс разделен на два дисциплинарных модуля. Взаимодействие участников образовательного процесса организовано элементами обратной связи. Доступно несколько видов обратной связи: вебинары, форумы, чаты, результаты выполнения заданий, анкеты, опросы и др. Студент может видеть процент изучения курса, оценки. В ЭУК прикреплена необходимая основная и дополнительная литература, дополнительные материалы для изучения.

Структура курса в Moodle показана на рисунке 2.

Идентификация и математическое моделирование систем управления

и Рабочая программа и Аннотация курса

• □    Информация о преподавателе

L Методические рекомендации для студентов по изучению курса

• □    Общий форум

• □    Новостной форум

П Чат

• □    Входной опрос

2.    Особенности разработки электронного учебного курса

п Главный глоссарий

Кроссворд

Дисциплинарный модуль №1

Инструкция по выполнению практических заданий

Рис. 2. Некоторые элементы структуры электронного учебного курса в Moodle

Контроль знаний представлен в виде заданий, контрольных вопросов, промежуточных и итоговых тестов. При создании тестов преподаватель формирует банк вопросов. Применяются следующие типы вопросов: множественный выбор, верно/неверно, на соответствие, короткий ответ, вложенный ответ, выбор пропущенных слов, вычисляемый, несколько числовых ответов и др. Результаты проверки выполнения тестов, практических заданий учитываются платформой автоматически или заносятся в электронный журнал оценок вручную преподавателем. Результаты контроля успеваемости представлены согласно балльно-рейтинговой системе, утвержденной в АГНИ.

Особенности разработки ЭУК по дисциплине «Идентификация и математическое моделирование систем управления» состоят в следующем:

• 1.    Разработка эмблемы.

• 2.    Написание пошаговой инструкции по выполнению практических заданий (применяемый ресурс «Страница»).

• 3.    Применение ресурса «Интерактивный контент» для практического задания. Создание библиотеки «Решатели ОДУ», что удобно при выборе метода решения при выполнении задания.

• 4.    Организация справочника по функциям Matlab , SciLab с разбиением по темам (главам) «Некоторые функции», что сокращает время поиска необходимой функции Matlab , SciLab (применяемый ресурс «Книга»).

• 5.    Использование ресурса «База данных» для возможности прикрепления статей студентов при их участии в конференциях или в журналах РИНЦ, курсовых работ, что актуально для обучающихся магистратуры.

• 6.    Использование ресурса «Гиперссылка» для прикрепления опубликованных статей РИНЦ и ВАК (в т.ч. с участием студентов) для ознакомления, рекомендаций по написанию научноисследовательских работ, что полезно при написании статей и научных работ обучающимися. Кроме этого, при выполнении каждого практического задания используется «Гиперссылка» на краткую теорию, примеры, инструкцию для предварительного изучения.

После разработки ЭУК в Moodle проведена защита выполненных проектов. На предлагаемый курс получен сертификат о рекомендации к внедрению в учебный процесс СДО АГНИ «Цифровой университет». Курс применялся при переходе на дистанционное обучение в 2020 году. Его примене- ние продолжилось в 2021 году при возращении к традиционной форме обучения. Результаты оценки знаний и умений студентов за вышеназванные периоды показывают эффективность применения ЭОР при различных видах обучения.

Заключение

На современном этапе развития системы высшего образования широко применяются системы электронного обучения с использованием информационных и коммуникационных технологий. Предлагаемый ЭУК знакомит обучающихся с основами работы в современных программных пакетах ( Matlab / Simulink , SciLab / Xcos ) по моделированию процессов и систем управления на базе онлайн-платформы Moodle. Предлагаемый ресурс может применяться в качестве базового при дистанционном обучении и как дополнительное средство при традиционном обучении (очной и заочной формы).