Разработка статистических процедур адаптации в автоматизированных обучающих системах

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ 1.1. Классификация систем обучения с помощью ЭВМ
1.2. Моделирование предметной среды в АОС
1.3. Генерирование заданий .
Основные результаты и выводы
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ПОРОВДАЮЩПХ ГРАММАТИК В АОС
2.1. Описание учебных задач вероятностными порождающими грамматиками
2.2. Вероятностные процедурные индексные грамматики
Основные результаты и выводы
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР АДАПТАЦИИ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНЫХ РЕГРЕССИОННЫХ
МОДЕЛЕЙ .
3.1. Анализ методов оценки сложности учебной информации .
3.2. Линейные модели множественной регрессии с
качественными и количественными факторами 3.3. Методы построения регрессионных моделей
неполного ранга .
3.4. Модифицированный метод перепараметризации. 3.5. Количественное определение сложности задач
в АОС на основе регрессионных моделей.
Основные результаты и выводы .
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ КОНТРОЛЯ В ГАОС
4Л. Эвристический алгоритм автоматического генерирования задач
4.2. Алгоритм генерирования заданий по заданным примитивам .
4.3. Методика планирования и проведения эксперимента, оценивающего качество подготовки учебных материалов с алгоритмами адаптации в АОС .
4.4. Анализ результатов экспериментального исследования .ИЗ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА