Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/255923| Title: | Методика прогнозирования результатов обучения на основе нейронных сетей |
| Authors: | Моисеева, Наталья Александровна |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Народное образование. Педагогика |
| Issue Date: | 2020 |
| Citation: | Педагогическая наука и образование. – 2020. – № 2. – С. 38–47. |
| Abstract: | Разработана и исследована нейросетевая модель интегрированного обучения студентов по дисциплине «Высшая математика с основами информатики». Предложен новый подход к нейросетевому описанию трудно формализуемого процесса обучения студентов, основанный на моделировании процесса передачи знаний в зависимости от личностных характеристик студента и факторов среды обучения. Данный подход включает разработку алгоритма конструирования нейросетевой модели, прогнозирующей знания, умения и навыки у студентов по дисциплине. |
| Abstract (in another language): | The neural network model of integrated teaching of students on the subject “Higher Mathematics with the Basics of Computer Science” has been developed and investigated. A new approach to neural network description of a difficultly formalized process of teaching students, based on modeling the process of knowledge transfer depending on the student's personal characteristics and factors of the learning environment, is proposed. It includes the development of an algorithm for constructing a neural network model that predicts the knowledge and skills of students in the discipline. |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/255923 |
| ISBN: | 2310-273Х |
| Appears in Collections: | Кафедра общей математики и информатики (статьи) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Методика прогнозирования результатов обучения на основе нейронных сетей.pdf | 1,05 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.