Разработка статистических процедур адаптации в автоматизированных обучающих системах

• Автор: Калацкая, Людмила Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Минск
• Количество страниц: 153 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ 1.1. Классификация систем обучения с помощью ЭВМ

1.2. Моделирование предметной среды в АОС

1.3. Генерирование заданий .

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ПОРОВДАЮЩПХ ГРАММАТИК В АОС

2.1. Описание учебных задач вероятностными порождающими грамматиками

2.2. Вероятностные процедурные индексные грамматики

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР АДАПТАЦИИ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНЫХ РЕГРЕССИОННЫХ
МОДЕЛЕЙ .
3.1. Анализ методов оценки сложности учебной информации .
3.2. Линейные модели множественной регрессии с
качественными и количественными факторами 3.3. Методы построения регрессионных моделей
неполного ранга .
3.4. Модифицированный метод перепараметризации. 3.5. Количественное определение сложности задач
в АОС на основе регрессионных моделей.
Основные результаты и выводы .
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ КОНТРОЛЯ В ГАОС
4Л. Эвристический алгоритм автоматического генерирования задач
4.2. Алгоритм генерирования заданий по заданным примитивам .
4.3. Методика планирования и проведения эксперимента, оценивающего качество подготовки учебных материалов с алгоритмами адаптации в АОС .
4.4. Анализ результатов экспериментального исследования .ИЗ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Предложен метод построения регрессионных моделей неполного ранга в АОС - модифицированный метод "перепараметризации", характеризующийся экономичностью в сравнении с шаговой процедурой Эфроим-сона. Предложены алгоритмы и средства автоматического генерирования заданий в ГАОС. Практическая значимость. Разработанные способы и конкретные алгоритмы адаптации в АОС непосредственно направлены на использование в реальных системах управления сложными объектами. Алгоритмы оптимального управления сложными объектами с помощью ЭВМ реализованы программно и используются в учебном процессе Белгосуниверситета имени В. И.Ленина, Московского технологического института пищевой промышленности. Акты о внедрении результатов диссертационной работы приведены в приложении. Разработанная методика и алгоритмы автоматического генерирования заданий в ГАОС могут быть реализованы как функции или утилиты в "СПОК” - системе программирования обучающих курсов или других языках авторов курсов, а также при подготовке контрольных заданий и работ по математическим и техническим дисциплинам. Результаты диссертации могут быть рекомендованы к использованию в организациях, включенных в Комплексную программу работ по созданию автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ Iприказ Минвуза СССР № от г. АОС, в Новосибирском электротехническом институте, в Московском технологическом институте пищевой промышленности - результаты работы по созданию пакета подпрограмм построения регрессионных моделей с количественными и качественными факторами, переданного в Республиканский фонд алгоритмов и программ. Апробация результатов работы и публикации. Всесоюзной научной сессии, посвященной Дню радио и Дыю связиста, г. Москва, г. Ш зональной научно-методической конференции преподавателей вузов Прибалтики и Белоруссии, Рига, г. У1 Всесоюзной конференции по автоматизации эксперимента в научных исследованиях, М. I0 г. У Республиканской конференции математиков Белоруссии, Гродно, I0 г. Часть результатов диссертационной работы вошла в отчеты по НИР Белгосуниверситета с номерами государственной регистрации , . Калацкая Л. В.Об одном подходе к определению сложности задач в автоматизированных обучающих системах. Вестник Белорусского университета, серия I, № 2, , с. Калацкая JI. B. О генерировании задач в автоматизированных обучающих системах. Савельев А. Я., Калацкая Л. В. Особенности построения регре-сионных моделей при определении сложности задач в автоматизированных обучающих системах. В сб. Тезисы докладов У1 Всесоюзной конференции по планированию и автоматизации эксперимента в научных исследованиях, ч. Лозовик М. С., Калацкая Л. В. Методические указания по спец-лаборатории ’’Методы вычислений” для обучающей системы ЭВОС, Мн. БГУ, I9, с. Зеленков Н. И., Калацкая Л. В., Лозовик М. С., Орлов A. B., Стрикелева Л. В. Об использовании автоматизированной обучающей системы в курсе ’’Методы вычислений”. В сб. У Республиканская конференция математиков Белоруссии. Тез. I0, с. Барановский Л. K., Калацкая Л. В., Новиков С. В., Орлов A. B. Тихоненко О. М. Разработка обучающей программы по курсу ’’Основы математической логики”. В сб. Диалоговые обучающие системы, Киев, , C. II2-I2I. Барановский Л. К., Калацкая Л. В., Новиков С. В., Орлов A. B. Тихоненко О. М. Применение ЭВМ для проверки домашних заданий и репетиторства по разделам "Алгебра высказываний "Булевы функции" курса "Основы математической логики". В сб. Вопросы программирования в преподавании математики, Рига, , с. Барановский Л. К., Калацкая Л. В., Новиков С. В., Орлов A. B. Тихоненко О. М. Применение ЭВМ при изучении курса "Математическая логика". В сб. Труды научной сессии, посвященной Дню радио и Дню связиста, М. Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю доктору технических наук профессору Савельеву А. Я. за постоянное внимание к работе и сотрудникам кафедры электронных математических машин, принимавшим участие в разработке технического, математического и методического обеспечений автоматизированных обучающих систем Белгосуниверситета им. В.И. Ленина.