Методики и алгоритмы обработки и управления информацией в системах поддержки процессов обучения математическим дисциплинам

Методики и алгоритмы обработки и управления информацией в системах поддержки процессов обучения математическим дисциплинам

Автор: Бавин Эй

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Москва

Количество страниц: 134 с. ил.

Артикул: 4634382

Автор: Бавин Эй

Стоимость: 250 руб.

Методики и алгоритмы обработки и управления информацией в системах поддержки процессов обучения математическим дисциплинам  Методики и алгоритмы обработки и управления информацией в системах поддержки процессов обучения математическим дисциплинам 

Введение
Глава 1. Современное состояние проблем информатизации процесса обучения.
1.1. Принципы i технологии
1.1.1. Основные характеристики i технологии
1.1.2. Дистан ционное обучен и с
1.2. Базы знаний в интеллектуальной обучающей системе.
1.3. Автоматизация процесса подготовки специалистов.
1.4. Интеллектуальный тренажр как часть системы обучения
1.5. Обучение математике на основе компьютерной технологии
.5.1. Обучение математике
1.5.2. Компьютерная техника в математике
1.5.3. Компьютерное обучение
1.6. ,ель работы и постановка задачи
1.7. Выводы.
Глава 2. Разработка алгоритмов и моделей построения тренажернообучающего комплекса для обучения теме Теория вероятностей и математическая статистика.
2.1. Обучение теме Теория вероятностей и математическая
статистика на основе интеллектуального тренажера.
2.2. Разработка алгоритмов процесса обучения
2 Идентификация в системе
2.2.2. Про цесс обучен ия.
2.2.3. Выход из системы.
2.3. Разработка алгоритмов и моделей использования базы данных
для идентификации.
2.4. Разработка методики обучения и выбор методов.
2.4.1. Индуктивный метод
2.4.2. Дедуктивны й метод.
2.5. Использование нечткой логики и создание модулей нечеткого
управления для генерации тестов и контрольных вопросов
2.5.1. Нечткая логика
2.5.2. Нечткое управление
2.5.3. Создание базы нечетких правил
2.6. Использование адаптивной нейронечткой системы для
генерации тестов и контрольных вопросов.
2.6.1. Метод генерации тестов и контрольных вопросов
2.6.2. Построение базы нечетких правил на основе численных данных
2.6.3. Оценивание сложности и количества тестов и контрольных вопросов
2.6.4. Разработка алгоритма построения системы оценок с использованием адаптивной нейронечткой системы
2.7. Выводы.
Глава 3. Программное обеспечение в среде и построение программных блоков обучающего комплекса
3.1. Использование пакета
3.1.1. Варианты использования пакета МА.
3.1.2. Наборы инструментов для пакета МА .
3.1.3. Построение графических пользовательских интерфейсов и визуализация данных.
3.1.4. Описание языка в среде МА .
3.2. Продукт для разработки ТОК
3.3. остроснис интерфейсов обучающего комплекса.
3.3.1. Создание вебинтерфейсов для теоретических сведений
3.3.2. Принципы создания приложений с графическим пользовательским интерфейсом I
3.3.3. Создание системы оценок
3.4. Использование i x в среде как базы данных
3.5. Применение компилятора для разработки независимых приложений
3.6. Выводы.
Глава 4. Использование ТОК и его эффективность.
4.1. Использование ТОК при проверке знаний
4.2. Эффективность использования ТОК
4.3. Апробация работы и сб практическое применение
4.4. Применение ТОК в МИЭТе
4.5. Выводы
Заключение
Список литературы


Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планом научнотехнических исследований кафедры Информатика и программное обеспечение вычислительных систем Московского государственного института электронной техники технического университета и являлась составной частью исследовательских мероприятий в рамках НИОКР Разработка методологии практической подготовки студентов в рамках инновационных образовательных программ Федеральной целевой программы развития образования. Вес работы по программной реализации СППО проводились под руководством или при непосредственном участии автора. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры в материалах курсов Теория систем, Системный анализ и математическое моделирование, Теория вероятностей и математическая статистика и Компьютерное моделирование. Апробация и внедрение результатов работы основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на всероссийских межвузовских научнотехнических конференциях Микроэлектроника и информатика Москва, Зеленоград, , на третьей всероссийской научной конференции Проектирование инженерных и научных приложений в среде МАТЬАВ СанктПетербург, г, на международной конференции Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе ЯлтаГурзуф, Украина, и на всероссийских межвузовских научнотехнических конференциях Актуальные проблемы информатизации, развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем Москва, Зеленоград, . Основные результаты диссертационной работы опубликованы в девяти печатных трудах. В том числе две работы в изданиях, утвержденных ВАК. Вез соавторов опубликовано 5 работ. Программные средства. При проведении работы используется объектноориентированный подход. МЛТЬАВ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Диссертация изложена на 4 страницах текста, содержит рисунка и 1 таблицу. Во введении обоснована актуальность гемы, дана общая характеристика работы, определена цель работы, приведена структура и краткое содержание диссертации. В первой главе рассматривается роль и место использования электронного обучения и разработка СППО в виде грсиажернообучающего комплекса для обучения теме Теория вероятное гей и математическая статистика. Во второй главе приводится структура разработанной СППО с точки зрения информационной и интеллектуальной поддержки управления процессом повышения эффективности и качества учебного процесса. Третья глава посвящена программной реализации тренажернообучающего комплекса в среде МАТЬ А В и его экспериментальному применению. Обосновывается выбор среды программирования. В четвертой главе представлено экспериментальное применение интеллектуального тренажера ТОК и его эффективность. Интеллектуальный тренажер ТОК способен сам автоматически выбирать методы обучения, генерировать контрольные вопросы, тестовые задания и умения студентов и управлять прогрессом студентов в приобретении знаний и умений. Заключение содержит краткие выводы по проделанной работе и основные полученные результаты. Глава 1. В настоящее время во всем мире получило распространение электронное обучение с использованием Интернета т. В системе образования электронное обучение является гуманистической формой, согласно которой никто не должен быть лишен возможности учиться по причине географической или временной изолированности, социальной незащищенности и невозможное посещать образовательные учреждения в силу физических недостатков или занятости производственными и личными делами. Являясь следствием объективного процесса информатизации общества и образования и, вбирая в себя лучшие черты других форм, электронное обучение вошло в XXI век как наиболее перспективная, синтетическая, гуманистическая, интегральная форма получения образования. Электронное обучение представляет собой наиболее современную форму обучения, направленную на получение качественных знаний и сочетающуюся с более полным развитием личности. В электронном обучении предпочтение отдается самостоятельной работе. Оно базируется на свободе выбора места обучения, времени обучения, форм обучения.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.249, запросов: 244