ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ процесу і синтезу адаптивних систем контролю знань

Краткое содержание

                                                   ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність дисертаційного дослідження, сформульовано мету й основні задачі досліджень, сформульовано наукову новизну та практичне значення одержаних результатів, наведено відомості про апробацію та публікацію основних результатів роботи.

У першому розділі подано аналітичний огляд наукових праць, присвячених питанням аналізу та синтезу інтелектуальних технологій та сучасних вітчизняних і закордонних СКО . Показано, що не зважаючи на суттєві досягнення в галузі комп’ютеризації навчального процесу і великий обсяг публікацій за цією тематикою значних зрушень у підвищенні функціональної ефективності адаптивних СКО все ще не відбувається, оскільки вони забезпечують транспортування до користувачів навчального контенту, але, як правило, в них відсутня інтелектуальна складова, пов’язана з моделюванням когнітивних процесів прийняття рішень, притаманних людині-викладачу. Узагальнено структуру  інтелектуальної СКЗ для керування та супроводження навчального процесу. Зазначено, що стримуючим фактором підвищення функціональної ефективності СКО є невирішені проблеми методологічного плану, пов’язані з розробкою інтелектуальних інформаційних технологій оптимізації параметрів функціонування  СКЗ з метою надання їй властивості адаптивності шляхом використання ідей і методів машинного навчання та розпізнавання образів.

У другому розділі розглянуто теоретичні та методологічні основи інформаційного аналізу і синтезу інтегрованої в СКЗ здатної навчатися СППР. Встановлено, що навчальний процес визначається як слабо формалізований з лінійно нероздільними ознаками розпізнавання рівня знань слухачів, обґрунтовано вибір напряму досліджень і наведено формалізовану постановку загального інформаційного синтезу адаптивної СКЗ, за якою можливі функціональні стани навчального процесу вивчення дисципліни, який складається з   тематичних модулів, характеризуються нечітким алфавітом класів розпізнавання , де  .