Автоматизация контроля знаний с применением синонимических рядов в автоматизированных системах управления образовательного назначения

• Автор: Шаров, Дмитрий Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 179 с.

1.1 Применение автоматизированных обучающих систем в образовании.

1.2 Роль и место экспертных систем в образовании.

1.3 Применение алгоритмов функционирования искусственных нейронных

сетей в автоматизированных системах образовательного назначения

1.4 Способы хранения, методы использования и извлечения знаний.

1.5 Выводы.
Глава 2 Теоретическое обоснование моделей представления и контроля знаний и реализация автоматизированной системы контроля знаний

2.1 Разработка модели контроля знаний с использованием синонимических

2.2. Базы данных и базы знаний в автоматизированных системах контроля

знаний.

2.3 Общетеоретическая модель представления и контроля знаний.

2.4 Модель обработки текстового ответа с применением синонимических
2.5 Разработка аналитической модели расчета показателя синонимической
близости эталонного определения и ответа.
2.6 Разработка автоматизированной системы контроля знаний на основе
разработанных моделей
2.7 Выводы
Глава 3 Практическая реализация автоматизированной системы контроля знаний на основе предложенных моделей .
3.1 Практические испытания разработанной автоматизированной системы
контроля знаний.
3.2 Анализ трудоемкости наполнения базы знаний и показателя
эффективности разработанной автоматизированной системы
3.3 Результаты исследований и опытной эксплуатации
3.4 Оценка качества аналитического аппарата разработанной системы.
3.5 Выводы
Заключение0
Использованные источники
Приложение А. Словарь экспериментальной системы контроля знаний.
Приложение Б. Определения терминов, использованных в разработанной системе
Приложение В Конструкторская документация выдержки.
Приложение Г. Диплом фирмы i.
Введение


Результаты исследования также использованы при разработке системы Автоматизированная система контроля знаний для обеспечения контроля качества учебного процесса в Научноучебном центре Калужского филиала ОАО Центртелеком, что подтверждено актом внедрения. Создан и внедрен пакет прикладных программ для проведения тестирования, обработки данных тестирования и организации семантических баз знаний синонимических рядов и числовых показателей синонимии для части терминов конкретной предметной области. Глава 1 Исследование и анализ методов представления и контроля знаний в автоматизированных системах управления образовательного назначения. Обучение как регулируемый процесс представляет собой управляемый перенос знаний от обучающего преподавателя, консультанта, эксперта к обучаемому ученику, студенту, слушателю. В условиях организации учебного процесса с использованием технических средств обучения, в частности, компьютерных информационных технологий, неизбежно возникает ряд теоретических и практических вопросов, касающихся адекватности этих технологий обучения, а также контроля знаний и навыков. Естественным решением этих вопросов является конструирование автоматизированной обучающей системы АОС,. Кроме того, АОС должны обладать свойством инвариантности по отношению к знаниям, закладываемым в базызнаний. В них также должно присутствовать свойство адаптивности. Такие системы получили название интеллектуальных обучающих систем ИОС. Адаптивнообучающая технология развивается в рамках современного подхода к проблеме обучения, который был предложен Гордоном Паском и развит профессором Л. А. Растригиным. Отношения между учеником и учителем рассматриваются как отношения между объектом управления и управляющим устройством, что позволяет использовать методы теории управления. Проектирование интеллектуальных обучающих систем с самого начала
страдало от того факта, что методология создания основного программного обеспечения не разрабатывалась специально для обучения и не обладала всеми необходимыми атрибутами для поддержки интеллектуального обучения. ЭС, однако все более популярной среди разработчиковстановится парадигма нечеткой логики. Построению интеллектуальных обучающих систем посвящено множество работ. Предлагаемые их авторами подходы четко показывают уровень развития теоретических исследований и их практической реализации в тот или иной период времени. В х начале х годов исследования в области ИОС ограничивались попытками обучить очень детально узкому предмету. Подход, лежащий в основе интеллектуального компьютерного обучения, традиционно основан на имитации учителя, уделяющего индивидуальное внимание каждому обучаемому и обучающему очень узкой теме Большинство студентов, обучаются другим образом. От преподавателя, ориентирующего свой урок на среднего обучаемого, они получают намного менее детализированную информацию Если у обучаемого возникают трудности, преподаватель бегло анализирует проблему и вкратце объясняет обучаемому путь решения. Однако в настоящее время в области компьютерного и программированного обучения начала складываться новая тенденция. С появлением мультимедиа и глобальных сетей Интернет стало очевидно, что компьютеры способны обучать, большому объему первоочередных, поучительных знаний, представляя их в привлекательной форме, мотивирующей процесс обучения. Контрольное тестирование и устный опрос являются одними из наиболее широко используемых и хорошо разработанных средств проверки знаний в. Классический тест представляет собой последовательность достаточно простых вопросов. На каждый вопрос имеется простой ответ, который может быть формально проверен и оценен как правильный, неправильный или частично правильный например, неполный. Вопросы обычно классифицируются по типам соответственно типу ожидаемого ответа. Классические типы тестовых заданий делятся на вопросы типа одиночный выбор много вариантоводин ответ, вопросы типа множественный выбор много вариантовмного ответов и вопросы открытого типа с текстовым или числовым ответом. Другие типы.