Часть VI issn 2072-0297


Нейросетевые технологии адаптивного обучения и контроля знаний студентов



Pdf көрінісі
бет176/183
Дата17.04.2022
өлшемі2,45 Mb.
#139725
1   ...   172   173   174   175   176   177   178   179   ...   183
Байланысты:
moluch 65 ch6

Нейросетевые технологии адаптивного обучения и контроля знаний студентов 
по курсу основы программирования
Юсупов Давронбек Фирнафасович, ассистент
Ургенчский государственный университет (Узбекистан)
С
целью своевременного контроля, и корректировки знаний студентов а также системы контроля хода учебного про-
цесса необходимо создать адаптивные автоматизированные системы управления учебным процессом.
Самым слабым звеном в учебном процессе, как правило, является явно недостаточное количество или иногда полное 
отсутствие информации у преподавателя о качестве усвоения изучаемого материала, о правильном понимании его, о са-
мостоятельной работе студентов, в частности, предмета основы программирования в начальном курсе обучения. Пред-
ставление об этом может быть получено лишь в конце обучения, да и то лишь по некоторым курсам и далеко не полное, 
так как за несколько часов, которые отводятся для оценки знаний преподавателем во время текущего и рубежного кон-
троля с целой группой студентов, трудно выяснить истинные знания, полученные студентами за весь период обучения.
Для более успешного проведения занятий преподаватель должен знать о работе студентов над прочитанным мате-
риалом, о качестве его усвоения. Это можно сделать с помощью внедрения современных информационно-коммуника-
ционных, педагогических технологий и моделей обучения в учебный процесс, например созданием системы адаптивного 
обучения предмета основы программирования на основе нейросетевых технологий.
Специфика подготовки специалиста в области информационной технологии требует создания определенной модели 
обучения. Под моделью обучения мы понимаем совокупность модели обучаемого, базы знаний предметной области (ПО) 
и модели концепции обучения [1]. Рассматривая такие области знаний, как математика, информатика, физика, химия 
и другие естественнонаучные дисциплины, мы сталкиваемся с четко определенными понятиями и правилами ПО, ко-
торые характеризуются высокой степенью формализации. Подобные области знаний описывают набором определений
понятий и правил, устанавливающих взаимосвязи между ними. В качестве модели представления знаний таких ПО, нами 
предлагается семантическая сеть построенная на основе логической граф-структуры дисциплины [2, 3]. Не останав-
ливаясь на процессе логического структурирования предмета информатика и формализации знаний, будем исходить 
из предположения, что знания уже представлены семантической сетью, узлы которой содержат логически законченные 
понятия ПО, а дуги — отношения между ними.
Основной особенностью адаптивной системы обучения является оптимизация процесса обучения. На сегодняшний 
день не существует универсальной методики обучения, поэтому преподаватель выбирает наиболее приемлемый способ 




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   172   173   174   175   176   177   178   179   ...   183




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет