RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2022, том 16, выпуск 3, страницы 7–15 (Mi ia795)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

Применение самоорганизующихся нейронных сетей к процессу формирования индивидуальной траектории обучения

А. В. Босов

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Рассмотрена задача динамической классификации обучающихся в рамках поддержки процесса формирования индивидуальной траектории пользователя электронной обучающей системы. Модель обучения рассчитана на смешанную форму ведения образовательной деятельности с частичной самостоятельной работой и периодическими контрольными мероприятиями в форме тестов, частичной очной работой с выполнением контрольных работ и сдачей зачетов. Целью классификации ставится определение категории обучаемого по результатам очередного контрольного мероприятия. Семантика категорий предполагает возможность индивидуального выбора разного уровня сложности заданий на очередном шаге обучения. Направлением совершенствования существующих методик классификации определен отказ от накопления и использования статистики предыдущих (других) групп обучающихся. Отсутствие образцов правильной классификации обосновало применение самоорганизующихся нейронных сетей. Для решения использованы карты Кохонена, стандартный вариант которых адаптирован к имеющейся модели обучения и к задаче учета субъективной оценочной политики преподавателя. Описаны три варианта алгоритма самообучения. Выполнены экспериментальные исследования, их результаты проиллюстрированы.

Ключевые слова: электронное средство обучения, самоорганизующаяся нейронная сеть, карта Кохонена, задача классификации, индивидуальная траектория обучения.

Поступила в редакцию: 20.04.2022

DOI: 10.14357/19922264220302



© МИАН, 2024