Введение.
Глава 1.Обзор Современных алгоритмов компьютерного контроля знаний.
I. I .Функции контроля знаний.
1.2.Алгоритмы контроля знаний.
1.2.1 .Метод дерева событий.
1.2.2.Предметно критериальная методика составления тестов.
1.2.3.Метод определения количества образовательной информации.
1.2.4.Информационногенстичсские алгоритмы
1.2.5. Модель Раша
1.2.6.Абсолютная временная шкала измерения знаний.
1.2.7.Методика статистического анализа качества обучении.
1.2.8.Модель адаптивного тестового контроля.
1.2.9.Нейросетсвая технология контроля знаний.
1.2Обучеиие нейронной сети
1.3.Практическое применение компьютерного контроля знаний.
1.3Л.Российский опыт применения систем компьютерного обучения.
1.3.2.3арубежный опыт.
1.4.Краткий обзор существующих систем компьютерного обучения
1.4.1.Системы с открытым исходным кодом.
1.4.2.Коммерческие системы
1.4.3.Отечественные разработки
1.4.4.Системы тестирования и оценки знаний
1.4.5.Универсальиые авторские среды.
1.4.6.Сетевые авторские инструментальные средства.
1.5.Краткие выводы по главе 1.
Глава 2.Мстоды повышения надежности нсйросстевого алгоритма компьютерного контроля знаний.
2.1 .Использование генетических алгоритмов для генерации обучающей последовательности и оптимизации топологии нейронной сети, предназначенной для компьютерного контроля знаний.
2.1.1 .Представление данных для генетического алгоритма.
2.1 .Инициализация генетического алгоритма.
2.1.3.Методы отбора особей в генетических алгоритмах
2.1.4.Методы создания новых особен в генетических алгоритмах
2.1.5.Функция приспособленности в генетических алгоритмах.
2.1 .б.Условия завершения работы генетического алгоритма
2.1.7.Параллельная обработка данных в генетических алгоритмах.
2.1.8.Модификации генетического алгоритма.
2.1.9.Пути повышения эффективности работ ы генетического алгоритма
2.1Матсматичсскме методы, сходные с генетическими алгоритмами.
2.1. .Эволюционные алгоритмы в нейронных сетях
2.1.2.Генетический алгоритм формировании обучающей последовательности для нейронной сети .
2.2.Алгоритм генерации объяснения результатов работы нейронной сети при помощи показателей контекстной важности и утилитарности
2.3.Краткие выводы по главе 2.ПО
Глава З.Программная реализация системы анализа и синтеза стандартизированных и ненросетсвых алгоритмов компьютерного контроля знаний.
3.1.Используемые программные средства и технологии .
3.1.1.Язык про1раммирования v.
3.1.2.Технология i v
3.1.3.Библиотека реализации нейронных сетей
З.М.Библиотека реализации генетических алгоритмов ЮАР
3.2.Принципы функционирования системы ДИАНИС.
З.З.Основные экранные формы и подсистемы.
3.4.Система управления тестированием.
3.4.1.Создание систем оценок.
3.4.2.Создание курсов
3.4.3.Создание тем.
3.4.4.Создлние тестов
3.4.5.Система тестирования.
3.5.Использование системы управления тестированием.
3.5.1 .Создание теста
3.5.2.Управление данными об обучаемых
3.6.Прохождение тестирования.
3.7.Краткис выводы по главе 3
Глава 4.Экспсриментальные данные
4.1.Общие сведения о проведнном эксперименте
4.2.Оптимизация топологии нейронной сети.
4.3.Результаты компьютерного контроля знаний.
4.4.Сравнение эффективности стандартизированного и нейросетевого алгоритмов
4.5.Краткие выводы по главе 4
Основные результаты и выводы
Список литературы
- Київ+380960830922