Теоретические основы построения автоматизированной системы управления обучением с учетом нечеткой информации

• Автор: Комаров, Евгений Геннадиевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 266 с. : ил.

Введение

Глава I. Анализ методов обработки информации образовательного процесса и

постановка решаемой проблемы

Статистические и экспертные методы обработки информации образовательного

процесса

Шкалы и допустимые преобразования

Элементы теории нечетких множеств

Методы обработки информации образовательного процесса на основе теории нечетких

множеств

Выводы по главе 1

Глава II. Линейная и нелинейная регрессионные модели для прогноза характеристик

студентов и выявления зависимостей между этими характеристиками
Совокупность 7, Лчисел, используемых в качестве формализаций нечеткой
исходной информации
Методы формализации характеристик студентов
Метод представления нечетких чисел на основе взвешенных интервалов
Линейная комбинированная регрессионная модель
Линейная комбинированная регрессионная модель на основе нечетких
неотрицательных чисел
Нелинейная комбинированная регрессионная модель при неотрицательных исходных
данных Т типа 0
Выводы по главе II
Глава III. Построение модели совокупности формализованных характеристик
специалиста и рейтинговых оценок на ее основе 0
Модель выявления существенных характеристик студентов
Модель совокупности формализованных характеристик специалиста
Определение рейтинговых оценок студентов на основе совокупности
формализованных характеристик специалиста
Выводы по главе III
ГЛАВА IV. Модели рейтингового оценивания студентов и метод
кластерного анализа на их основе
Рейтинговые оценки студентов в рамках одного предмета по результатам их работы
в течение семестра 4
Рейтинговые оценки и квалификационные уровни студентов в рамках нескольких
качественных характеристик, измеренных в вербальных шкалах 8
Определение рейтинговых оценок студентов в рамках нескольких количественных и
качественных характеристик 3
Определение рейтинговых оценок групп студентов в рамках одной и нескольких
качественных характеристик 7
Метод кластерного анализа на основе рейтинговых оценок
Выводы по главе IV
Глава V. Построение оператора агрегирования информации образовательного
процесса 4
Обоснование выбора класса функций для построения оператора агрегирования
информации образовательного процесса 4
Логический подход к построению оператора агрегирования информации
образовательного процесса 7
Метод выбора оператора агрегирования информации образовательного процесса
Выводы по главе V
Глава VI. Модель выбора направления профессиональной деятельности студентов на
основе оценок их характеристик и требований работодателей 4
Функциональная модель профессионального отбора выпускников
Формализация и обработка характеристик выпускников
Формализация экспертных высказываний и определение направления будущей
профессиональной деятельности выпускников 5
Выводы по главе VI
Глава VII. Примеры практического использования разработанной автоматизированной
системы управления обучением 9
Прогнозирование успешности будущей профессиональной деятельности студентов
Построение совокупности формализованных характеристик специалиста
Определение рейтинговых оценок студентов на основе совокупности формализованных
характеристик специалиста 8
Выработка управляющих рекомендаций на основе оператора агрегирования
информации 3
Мониторинг психофизиологических характеристик у групп
студентов
Выбор профессиональной деятельности на основе характеристик
студентов и нечетких высказываний
работодателей
Выводы по главе VII
Заключение
Список использованных источников


Глава I. Глава II. Глава III. ГЛАВА IV. Глава V. Глава VI. Глава VII. Васильева Вик. Н., Васильева Вл. Н., Васильева С. Н., Гузаирова М. Гуриева М. А., Иванникова А. Д., Майера Г. В., Мищенко С. В., Роберт И. Стронгина Р. Г., Тихомирова В. Н., Тихонова А. Н., и др. Этим исследованиям посвящены труды Игнатовой И. Крукиера Л. А., Кульбы В. В., Найханова В. В., Николаева А. Б., Новикова Д. Палюха Б. В. и Др. Лотфи А. Заде. Разработанные рядом исследователей методы и модели можно разбить на две группы. Петровым В. Л. . Аналогично это делалось в . В ряде работ осуществляется построение модели эталонного специалиста. Б . На данный момент методы фаззистики разработаны недостаточно. АСУ обучением с учетом нечеткой информации. АСУ в образовании изложены в работах Иванова И. П., Лисицыной Л. О.Ю. Подольского В. Е., Рузановой Н. С., Швецова В. Н., Ямпольского В. З. и др. Первой причиной было отсутствие необходимого математического аппарата. Объект исследования. Предмет исследования. Научная новизна. Практическая значимость результатов работы. На защиту выносятся. В соответствии с выше изложенным, диссертация построена следующим образом. Московский государственный университет леса. Петрозаводский государственный университет.