Разработанная АОС «Искусственный нейронные сети» состоит из следующих подсистем: "Регистрация", "Преподаватель", "Контроль знаний (блок тестирования)", "Статистика", "Лекции по нейросетям".
Подсистема "Регистрация" содержит набор средств по декларированию прав пользователей АОС и прав преподавателя; подсистема "Контроль знаний" содержит набор средств для проверки индивидуальных знаний обучаемого. Блок тестирования АОС содержит модули: сведения о пользователе, запрос помощи, изменение помощи, изменение наборов тестов, результаты тестирования; подсистема "Лекции по нейросетям" содержит комплект лекций по нейросетям, представленный в виде гипертекста в HTML; подсистема "Преподаватель" содержит набор средств по управлению, созданию, удалению, редактированию наборов тестов; подсистема "Статистика" содержит набор средств для хранения и статистической обработки количественных и качественных показателей уровня знаний обучаемого (номер теста, оценка, время ответа, количество попыток и т.д.) в течение периода обучения.
Разработана методика построения тестов в АОС «Искусственные нейронные сети» на основе пяти документов IMS Question - международных спецификаций взаимодействия вопросов и тестов в дистанционном образовании: краткий обзор взаимодействия вопросов и тестов; информационная модель взаимодействия вопросов и тестов; методы и руководство выполнения взаимодействия вопросов и тестов; обработка результатов тестирования; спецификация последовательности и отбора тестов и вопросов.
Ключевые компоненты системы контроля знаний:
- авторская система (Authoring system) - поддерживает создание и редактирование исследования, разделов и пунктов АОС;
- механизм исследования (Assessment engine) - поддерживает оценку ответов в терминах создания АОС;
- система управления обучением (Learning management system) - отвечает за управление структурой изучаемого материала;
- репозиторий данных (Candidate data repository) - база данных результатов обучения;
- внешний репозиторий (External ASI repository) - внешние базы данных, которые будут импортированы с помощью QTI спецификаций.
Вопросы по искусственным нейронным сетям, входящие в блок тестирования, являются базисом контроля знаний в АОС. В процессе использования АОС вопросы могут дополняться. Пример вопросов по разделу «Исследование модели Больцмана».
- Пункт 1. Как меняются веса синапсов по правилу обучения Хебба.
- Пункт 2. Понятие вероятностного алгоритма поиска экстремума функции энергии (машина Больцмана).
- Пункт 3. В чем достоинства и недостатки модели - машина Больцмана.
Рассмотрено применение искусственных нейронных сетей в различных областях, например, в слабоформализованных задачах экономики, в том числе и в финансовой деятельности; указаны принципы построения моделей нейронных сетей и их функционирование. В финансовой области эффективно решаются с помощью нейронных сетей следующие классы задач: прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки (валютный курс, спрос и котировки акций, фьючерсные контракты и др.; страховая деятельность банков; прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания; определение курсов облигаций и акций предприятий с целью вложения средств в эти предприятия; применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности; прогнозирование экономической эффективности финансирования экономических и инновационных проектов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Кудряшова Э.Е. Новые информационные технологии в автоматизированных системах обработки информации и управления: Учеб. пособие. - гриф УМО вузов /РПК Политехник». - Волгоград, 2001.
- Пояснительная записка к проекту Концепции развития дистанционного образования на территории государств - участников Содружества Независимых Государств [Электронный ресурс]. - 2004.
- IMS Question & Test Interoperability Final Specification Version 1.2 (спецификация взаимодействия вопросов и тестов) [Электронный ресурс]. - 2004. - http://www.imsglobal.org/
Библиографическая ссылка
Кудряшова Э.Е. РАЗРАБОТКА (НА ОСНОВЕ МЕЖДУНАРОДНЫХ СПЕЦИФИКАЦИЙ) АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ «ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ» // Успехи современного естествознания. – 2006. – № 6. – С. 36-36;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=10533 (дата обращения: 17.08.2024).