Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3351
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Моделі та засоби оцінювання знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології
Authors Nozdrenkov, Valerii Stanislavovych
Nozdrenko, Valerii Stanislavovych
ORCID
Keywords автоматизована навчальна система
дистанційне навчання
нечітко-нейронна інформаційна технологія
автоматизированная обучающая система
дистанционное обучение
нечетко-нейронная информационная технология
the automated learning system
distant education
fuzzy-neural information technology
Type Synopsis
Date of Issue 2007
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3351
Publisher Вид-во СумДУ
License
Citation Ноздренков, В.С. Моделі та засоби оцінювання знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології [Текст] : Автореферат... к. техн. наук, спец.: 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології / В.С. Ноздренков. - Суми : Вид-во СумДУ, 2007. - 20 с.
Abstract У дисертаційній роботі запропоновано і обґрунтовано підхід до побудови моделей та засобів оцінки знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології. Ці моделі використовуються в автоматизованих навчальних системах як традиційної, так і дистанційної освіти. Розроблена інформаційна модель процесу автоматизованої оцінки знань, яка дозволяє враховувати час, витрачений на виконання конкретного завдання. Використання математичного апарату теорії нечітких множина та нечіткої логіки дозволяє формалізувати евристичні методи викладача при підсумковому оцінюванні знань. За допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології була реалізована модель автоматизованої адаптації параметрів системи оцінки знань до вимог конкретного викладача. У роботі запропонована модель корегування поточної оцінки знань з урахуванням часу, витраченого на виконання конкретного завдання, яка реалізована системою нечіткого логічного висновку. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3351
Диссертация посвящена разработке моделей и средств автоматизированного оценивания знаний, которые являются основой математического обеспечения подсистем контроля знаний автоматизированных обучающих систем. В работе выполнена классификация методов проведения контроля и моделей оценивания знаний. Представлен анализ методов моделирования уровня знаний обучаемого, применяемых в 12 интеллектуальных обучающих системах. Результаты анализа показали актуальность проблемы повышения качества обработки результатов контроля знаний. Применение современных информационных и компьютерных технологий позволяет автоматизировать данный процесс. На основании проведенного анализа можно сделать вывод о необходимости использования современных информационных и компьютерных технологий, что позволит приблизить результаты автоматизированного тестирования к результатам контроля знаний с привлечением преподавателя. Эффективным средством формализации и представления нечетких понятий, категорий и знаний, в том числе и лингвистических высказываний является теория нечетких множеств и основанная на ней нечеткая логика. В работе обоснована целесообразность применения аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики, а также аппарата теории искусственных нейронных сетей для формализации эвристических методов преподавателя при выставлении оценки. Разработана информационная модель процесса автоматизированной оценки знаний. На основании предложенной информационной модели была разработана нечетко-нейронная система, в которой выполнена формализация эвристических методов преподавателя при выставлении итоговой оценки знаний. Применение аппарата гибридных нейронных сетей позволяет использовать не только априорную информацию, знания эксперта-преподавателя, но и автоматически адаптировать параметры системы к требованиям конкретного преподавателя. Впервые предложена нечеткая модель корректировки текущей оценки знаний с учетом времени затраченного на выполнение конкретного задания. Применение математического аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики позволят формализовать процесс корректировки оценки. Преимуществом предложенного подхода и реализующего его алгоритма нечеткого логического вывода является возможность гибко настраивать параметры системы контроля знаний, учитывающей время, затраченное на выполнение конкретного задания. Гибкость системы осуществляется выбором базовых терм-множеств лингвистической переменной В=―Время‖ и системой нечетких предикатных правил. Предложена реализация нечетко-нейронной системы вывода итоговой оценки знаний в виде иерархической структуры формируемой на основании модели предметной области, что позволяет избежать проблем возникающих при работе с большим количеством входных переменных. Особенностью нечеткого логического вывода с использованием иерархической базы знаний является отсутствие процедур дефаззификации и фаззификации для промежуточных переменных, позволяющее задавать только терм-множества, без определения функций принадлежностей. Для практической реализации предложенных в работе моделей была создана программа ―Qwester-results‖, с помощью которой была проведена экспериментальная проверка предложенных подходов к формализации процесса оценивания знаний. Применение разработанной системы в автоматизации процесса обучения позволит повысить качество оценки знаний не только при традиционной форме обучения, но и в дистанционном образовании. Программа ―Qwester-results‖ используется в учебном процессе в Сумском государственном университете, в Конотопском институте СумДУ, в лаборатории дистанционного обучения Центра компьютерных технологий, в Сумском колледже НАУ. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3351
Effective means of formalization and representation of fuzzy concepts, categories and knowledge including linguistic statements is the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. In this work the information model of the automated knowledge appraising is developed. On the basis of the suggested information model the fuzzy-neural system in which formalized the teacher’s heurisms of knowledge appraising is developed. Application of the method of hybrid neural networks allows to use not only the aprioristic information, knowledge of the expert - teacher, but also automatically to adapt parameters of system for requirements of the concrete teacher. The model of adjusting the knowledge estimation is offered in view of time used to perform the concrete task. For the practical realization of suggested models the program "Qwester-results" was executed. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3351
Appears in Collections: Автореферати

Views

Belarus Belarus
238366
China China
4
France France
16393
Germany Germany
615
Iran Iran
1
Ireland Ireland
937076
Italy Italy
2
Lithuania Lithuania
1
Mongolia Mongolia
1
Netherlands Netherlands
1
Poland Poland
1
Romania Romania
1
Russia Russia
50
Singapore Singapore
1
Turkey Turkey
3
Ukraine Ukraine
6461192
United Kingdom United Kingdom
3271559
United States United States
45575568
Unknown Country Unknown Country
89

Downloads

Belarus Belarus
1
China China
8
France France
2
Germany Germany
920
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
4
Ukraine Ukraine
12799499
United Kingdom United Kingdom
1874145
United States United States
12799499
Unknown Country Unknown Country
341

Files

File Size Format Downloads
283.pdf 420.06 kB Adobe PDF 27474420

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.