Часть VI issn 2072-0297
Нейросетевые технологии адаптивного обучения и контроля знаний студентов
жүктеу/скачать 2,45 Mb. Pdf көрінісі
|
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 |