Details

Title: Разработка модели учащегося в интеллектуальной обучающей системе // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 года: [в 3 частях]. Ч. 3
Creators: Беспалова Амина Руслановна; Левин Илья Сергеевич
Organization: ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет»
Imprint: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Collection: Общая коллекция
Subjects: Искусственный интеллект; образовательный процесс; интеллектуальная обучающая система; нечеткая логика; адаптивный контроль знаний; функциональная модель IDEF0; модель знаний обучаемого; нечеткая модель знаний; educational process; intelligent learning system; fuzzy logic; adaptive knowledge control; functional model IDEF0; learner’s knowledge model; fuzzy knowledge model
UDC: 004.8
LBC: 74.484
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-487
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\71460

Allowed Actions: Read Download (1.3 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Статья посвящена вопросам разработки модели знаний учащегося в интеллектуальных обучающих системах. Цель исследования состояла в поиске и реализации метода, позволяющего работать с качественными оценками знаний обучающихся. На начальном этапе была разработана функциональная модель интеллектуальной системы обучения и выбрана наиболее значимая функция для дальнейшего рассмотрения. Выбрана модель нечеткого представления знаний, приведено её описание. Разработана система адаптивного тестирования, позволяющая уточнить оценку знаний учащегося. Проведена апробация этой системы и приведены ее результаты.

The article is devoted to the development of a learner's knowledge model in intelligent learning systems. The purpose of the study was to find and implement a method that allows working with qualitative assessments of learners’ knowledge. The first step was to develop a functional model of the intellectual learning system and to select the most significant function for further consideration. The model of fuzzy knowledge representation is chosen and the description is given. A system of adaptive testing has been developed to clarify the assessment of a learner’s knowledge. This system has been tested and the results are presented.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Table of Contents

  • SAEC_2022_Ч_3_Обложка_стр_1
  • 2138 Системный анализ ч 3_корр
    • 1
    • SAEC_2022_Ч_3
    • Step and repeat document 1 3

Usage statistics

stat Access count: 49
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics