ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТАЛЬНИХ НЕЙРОНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИДІЛЕННЯ ІНФОРМАТИВНИХ ОЗНАК, ЩО ВПЛИВАЮТЬ НА ЯКІСТЬ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Робота ілюструє застосування згортальних нейронних мереж в синтезі когнітивних
карт з метою визначення інформативних ознак, які впливають на рівень навчання студентів ВНЗ
при використанні дистанційної складової в навчальному процесі університету.
Методи оцінки якості дистанційного навчання поділяються на статичні та внутрішні.
Статичні методи засновані на вивченні, порівнянні отриманих цифрових даних один з одним або
зразком, їх узагальнення, інтерпретацію та формування наукових та практичних висновків.
Внутрішні методи використовують ідею аналізу отриманих цифрових даних за допомогою
вбудованих (або додаткових) інструментів системи. Перспектива в наш час - це напрямок із
застосуванням пізнавальних карт. Когнітивна карта - це структура знань, графічне зображення
причинних зв'язків між концептами, атрибутами, показниками, взаємодією з системами та їх
блоками. Найближчим і точнішим виконанням когнітивних карт є нейронні мережі.
Метою презентації є пошук особливостей, які найбільше впливають на якість освіти. Цей
документ присвячений використанню згортальних нейронних мереж (ЗНМ) у синтез когнітивних
карт для визначення інформаційних особливостей, які впливають на рівень викладання учнів
університету при використанні компоненту дистанційного навчання в навчальному процесі
університету . Синтез ЗНМ для побудови пізнавальних карт відбувається наступним чином: після
створення ЗНМ і підключення до СДН Moodle набори даних з бази даних СДН Moodle надсилаються
на вхід ЗНМ. При використанні фільтра формується вага кожного набору даних. Всі набори даних
взаємозалежні з заданим набором розглянутих функцій. Виходячи з результатів операцій,
виділяється характеристична карта - ті функції, маса яких найбільша. Переваги ЗНМ - висока
швидкість обробки даних, автоматизація процесу обчислення ваги для кожної функції, високий
рівень опори інтерференції. Виявлено найбільш інформативні особливості: кількість тестів на
курсі; наявність практичних завдань; теоретичні матеріали, розміщені на курсі; час, витрачений
студентом на курс після авторизації. Перераховані ознаки якості, які можуть загалом підтвердити
якість дистанційного навчання.

Біографії авторів

Екатерина Михайловна Филоненко, Одеський національний політехнічний університет

студент кафедры компьютеризированных
систем управления Одесского национального политехнического университета.

Александр Алексеевич Фомин, Одеський національний політехнічний університет

кандидат технических наук, доцент кафедры
компьютеризированных систем управления Одесского национального политехнического университета

Александр Дмитриевич Рубан, Одеський національний політехнічний університет

аспирант кафедры компьютеризированных систем управления Одесского национального политехнического университета.

Опубліковано
2018-06-26
Розділ
Інновації в освіті, науці та промисловості