В рамках тестирования программного продукта и для определения уровня адекватности модели, необходимо оценить полученные при помощи нее данные. Таким образом, рассмотрим поведение модели при следующих входных параметрах:
- общее время эксперимента – 20 минут (1200 секунд);
-число каналов обслуживания – 10;
-максимальное число заявок – 30
- минимальное время обслуживания одной заявки – 4 минуты (240 секунд);
- балл для допуска к тесту на оценку отлично - 70;
- балл для допуска к тесту на оценку хорошо - 60;
- балл для допуска к тесту на оценку удовлетворительно - 50;
- вероятность прибытия новой заявки – 5%.
Для этого:
1) Запустим программный продукт, для этого введем в консоли команду, как показано на рисунке 2.3.1.
Рисунок 2.3.1. –Команда для запуска программы
2) В появившемся окне, выберем клавишу «Начальные данные»(рисунок 2.3.2).
Рисунок 2.3.2 – Выбор клавиши «начальные данные»
3) В появившемся окне – необходимо заполнить все ячейки соответствующими значениями. Стоит отметить специфику заполнения поля «Вероятность добавления заявки». Его стоит заполнять следуя формуле – 
, где 
-желаемая величина вероятности, а P – значение, которое необходимо вписать в ячейку. Правильно заполнение полей для текущего эксперимента представлено на рисунке 2.3.3.
Рисунок 2.3.3. – Заполнение первоначальных данных
После чего необходимо нажать на клавишу применить и закрыть модальное окно программы.
4) После заполнения и применения начальных значений, необходимо выбрать клавишу Старт (рисунок 2.3.4.), после чего запустится процесс моделирования, о чем засвидетельствует заполнение всех полей главного окна значениями.
Рисунок 2.3.4. – Старт моделирования
5) В результате моделирования, все 30 заявок прошли через устройства обслуживания. Среднее время обслуживания при этом, составило 277 секунд.
6) На рисунке 2.3.5 – представлен график, построенный по результатам моделирования с заданными параметрами.
Рисунок 2.3.4. – графический вывод результатов моделирования
Как видно из графика – все заявки были обслужены, что в свою очередь означает правильность выбора начальных условий для проведения тестирования.
Рассмотрим также поведение модели, при проведении эксперимента со следующими входными параметрами:
- общее время эксперимента – 10 минут (600 секунд);
-число каналов обслуживания –5;
-максимальное число заявок – 30
- минимальное время обслуживания одной заявки –5минут (300 секунд);
- балл для допуска к тесту на оценку отлично - 60;
- балл для допуска к тесту на оценку хорошо - 50;
- балл для допуска к тесту на оценку удовлетворительно - 40;
- вероятность прибытия новой заявки – 5%.
Как и следовало ожидать, в процессе моделирования в системе возникала большая очередь заявок, в связи с малым количеством устройств обслуживания и достаточно высоким значением минимального времени обслуживания. На рисунке 2.3.5 видно, что ближе к концу моделирования в очереди находилось 14 заявок.
Рисунок 2.3.5. – Очередь заявок
В этом случае график принимает вид, представленный на рисунке 2.3.6.
Рисунок 2.3.6. – Графическое представление результатов моделирования
Также проведем эксперименты, где в качестве входных параметров установим часто используемые форматы проведения тестирования. К примеру, возьмем случай проведения тестирования группы численностью в 30 человек, на 10 компьютерах, в течение полутора часов. При этом в первом случае установим жесткое значение времени обслуживания одной заявки равное 30 минутам, в другом случае, позволим программному алгоритму задавать время на обслуживание каждой заявки.
Результаты первого эксперимента в графическом виде представлены на рисунке 2.3.7.
Рисунок 2.3.7. – Графическое представление результатов первого эксперимента
Из диаграммы видно, что при заданных условиях обслуживания происходит большое количество потерь, связанное с высокой занятостью устройств обслуживания. При этом среднее время обслуживания составило 1768, что обуславливается заявками, не допущенными до прохождения обслуживания.
Рассмотрим диаграмму, заданную теми же условиями, но с возможностью программного регулирования времени обслуживания. Диаграмма представлена на рисунке 2.3.8.
Рисунок 2.3.8. – Графическое представление результатов второго эксперимента
На второй диаграмме заметно снижение числа потерь (первый столбец) заявок. При этом среднее время обслуживания в этом эксперименте составило 1113 секунд на заявку. При этом на заявки с большим числом вопросов отдано больше времени, что позволяет более рационально использовать время отведённое для проведения тестирования, и более качественно оценивать знания обучающихся.
Исходя из полученных результатов, можно заключить, что представленная программная модель обладает достаточной достоверностью, и адекватностью и может быть использована для проведения имитационных экспериментов.
Результаты работы программной модели информационной системы образовательного процесса позволяют с использованием методов имитационного моделирования оценить правильность выбора тех или иных первоначальных данных для проведения тестирования среди студентов, что может помочь более рационально распределить временные затраты, в условиях ограниченных ресурсов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе проделанной работы, была разработана программная имитационная модель образовательного процесса, позволяющая без высоких временных и денежных затрат произвести моделирование процесса прохождения студентами тестирования, в условиях ограниченных ресурсов, что позволяет заранее оценить возможности для качественного проведения мероприятия в тех или иных условиях. Так же, разработанное программное обеспечение, после некоторой модернизации, может использоваться в качестве автоматизированной системы проведения тестирования, с автоматическим распределением времени тестирования, и генерацией вариантов прохождения тестирования в зависимости от баллов обучающихся.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Боголюбов, А.Н. Основы математического моделирования:учеб. пособие/ А.Н.Боголюбов. - М.: МГУ, 2003.
2. Борщев, А. Как строить красивые и полезные модели сложных систем: материалы конф. «Имитационное Моделирование. Теория и Практика» ИММОД- 2013. – Казань: Изд-во «Фэн» АН РТ, 2013.
3. Влацкая, И.В. Моделирование систем массового обслуживания:методические указания к расчетно-графическим работам / И.В.Влацкая, О.А.Татжибаева. – Оренбург: Изд-во ОГУ, 2005.
4. Гнеденко, Б.Б. Введение в теорию массового обслуживания /Б.Б.Гнеденко, И.Н.Коваленко. – М., Наука, 1966.
5. Девятков, В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография / В.В.Девятков. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА–М, 2013.
6. Задорожный, В.Н. Имитационное моделирование: учеб. пособие/ В. Н. Задорожный. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 1999.
7. Замятина, О.М. Моделирование систем: учеб. пособие / О.М Замятина. – Томск: Изд-во ТПУ, 2009.
8. Замятина, Е.Б. Современные теории имитационного моделирования(Специальный курс для магистров второго курса). Пермь: ПГУ, 2007.
9. Ивченко, Г.И. Теория массового обслуживания / Г. И. Ивченко, В. А. Каштанов, И. Н. Коваленко. – М.: Высш. школа, 1982
10. Кобелев, Н.Б. Имитационное моделирование: учеб. пособие /Н.Б.Кобелев, В.В.Девятков, В.А.Половников. – М.: КУРС: ИНФРА-М, 2013.
11. Максимей, И. В. Имитационное моделирование сложных систем. В 3 частях. Часть 1. Математические основы / И.В. Максимей. - М.: БГУ, 2009. - 264 c.
12. Советов Б.Я. Моделирование систем./ Б.Я. Советов, С.А. Яковлев – М.: Высшая школа, 2005. – 343 с.
13. Павловский, Ю. Н. Имитационное моделирование / Ю.Н. Павловский, Н.В. Белотелов, Ю.И. Бродский. - М.: Академия, 2008. - 240 c.
14.Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 c.
15. Электронный ресурс PythonWorld // Самоучитель Python. – Режим доступа: https://pythonworld.ru/, свободный.
16. Электронный ресурс Научная библиотека // Sherman. – Режим доступа: https://sernam.ru/book_mm.php, свободный.
17. Электронный ресурс Имитационное моделирование как метод исследования систем // Ermak. – Режим доступа: https://ermak.cs.nstu.ru/, свободный
18. Электронный ресурс Имитационное моделирование сложных динамических систем // Exponenta. – Режим доступа: https://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/ds_sim.asp, свободный
19 Электронный ресурс Документация SciPy: Pylab // Github – Режим доступа: https://scipy.github.io/, свободный.
20. Электронный ресурс Документация Python // Python – Режим доступа: https://docs.python.org, свободный.