Нечеткая оверлейная модель учащегося в интеллектуальной обучающей системе
Аннотация
Статья посвящена вопросам разработки модели учащегося для использования в интеллектуальной обучающей системе (ИОС), предназначенной для оценки компетенций учащихся вузов различных направлений обучения. Приводятся классификация и примеры различных моделей учащегося, выбирается и дорабатывается наиболее подходящая модель для оценки компетенций. Описывается динамическая оверлейная нечеткая модель знаний учащегося, опирающаяся на модель предметной области, основанную на понятии дидактической единицы. Приводятся формулы, схема и диаграммы.
Список литературы
1. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Техническая кибернетика. 1992. № 5. С. 97-119.
2. Буль Е.Е. Сравнительный анализ моделей обучаемого / Телематика'2003: труды X Всероссийской науч.-методич. конф. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2003. С. 362-364.
3. Коляда М.Г. Виды моделей, обучаемых в автоматизированных обучающих системах // Искусственный интеллект. 2008. № 2. С. 28-33.
4. Лазарева О.Ю. Использование SWI-Prolog в веб-ориентированной интеллектуальной обучающей системе / Актуальные проблемы современной науки: сб. статей Международной науч.-практич. конф. (1 августа 2014 г., г. Уфа). Уфа: Аэтерна, 2014. С. 11-16.
5. Лазарева О.Ю. Когнитивная карта предметной области в интеллектуальной обучающей системе / Научно-образовательная информационная среда XXI века: материалы VIII Международной науч.-практич. конф. (15-18 сентября 2014 года). Петрозаводск, 2014. С. 134-137.
6. Лазарева О.Ю. Профилирование пользователей в интеллектуальных обучающих системах / Информационная среда вуза XXI века: материалы VII Международной науч.-практич. конф. (23-27 сентября 2013 года). Петрозаводск, 2013. С. 135-137.
7. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. К.: Наукова думка, 1992.
8. Попов Д.И. Проектирование интеллектуальных систем дистанционного образования // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2001. Т. 22. № 4. С. 325-332.
9. Попов Д.И., Демидов Д.Г. Адаптивная стратегия обучения персонала предприятий // В мире научных открытий. 2011. № 9. С. 65-71.
10. Попов Д.И., Комолова Т.И., Попова Е.Д., Якубовский К.И. Особенности формализации компетентностного подхода при обучении в области полиграфии и издательского дела // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2013. № 3. С. 106-112.
11. Попов Д.И., Якубовский К.И., Демидов Д.Г. Нечеткая модель выбора тестовых заданий для аттестации персонала полиграфических предприятий // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2014. № 3. С. 3-9.
12. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006.
13. Freedman R. What is an intelligent tutoring system? // Intelligence. 2000. № 11 (3). Рp. 15-16.
14. Mizoguchi R. Student Modeling in ITS // Chan, T.W., Self., J. (eds.) Emerging Technologies in Education. AACE. 1995. Рp. 35-48.
15. Nkambou R., Mizoguchi R., Bourdeau J. Advances in intelligent tutoring systems. Heidelberg: Springer. 2010. Рp. 1-11.
16. Nwana H.S. Intelligent tutoring systems: An overview // Artificial Intelligence Review. 1990. № 4 (4). Pp. 251-277.
17. Shang Y., Shi H., Ghen S. An Intelligent Distributed Environment for Active Learning // ACM Journal on Educational Resources in Computing. 2001. № 1 (2). Pp. 1-17.
18. Woolf B.P. Building Intelligent Interactive Tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann, 2010.
Для цитирования:
Попов Д.И., Лазарева О.Ю. Нечеткая оверлейная модель учащегося в интеллектуальной обучающей системе. Научный вестник МГТУ ГА. 2015;(213):141-148.
For citation:
Popov D.I., Lazareva O.Y. THE FUZZY OVERLAY STUDENT MODEL IN AN INTELLIGENT TUTORING SYSTEM. Civil Aviation High Technologies. 2015;(213):141-148. (In Russ.)
Просмотров: 99
Послать статью по эл. почте 
