Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
5 результатів
Результати пошуку
Документ Методи штучних нейронних мереж для адаптивного тестування знань(Харківський національний університет радіоелектроніки, 2021) Шубін, Ігор Юрійович; Четвериков, Григорій Григорович; Ляшик, Володимир Андрійович; Шанідзе, Надія ОлександрівнаПід адаптивним тестовим контролем розуміють комп’ютеризовану систему науково обґрунтованої перевірки й оцінювання результатів навчання, що має високу ефективність за рахунок оптимізації процедур генерації, пред’явлення й оцінки результатів виконання адаптивних тестів, що заснована на методах побудови та оптимізації логічних мереж. Алгоритми підбору й пред’явлення завдань будуються за принципом зворотного зв’язку, коли при правильній відповіді суб’єкта навчання чергове завдання вибирається більш важким, а невірна відповідь спричиняє пред’явлення наступного більш легкого завдання, ніж те, на яке суб’єктом навчання була дана невірна відповідь. Також є можливість завдання додаткових питань по темах, які суб’єкт навчання знає не дуже добре для більш точного з’ясування рівня знань у даних областях. Вибір алгоритмів тестування наразі фактично обмежений формами представлення тестових завдань і алгоритмами оцінювання результатів тестування. Досягнення більш високих результатів і підвищення мотивації навчання в остаточному підсумку є основною метою тестування знань. Для визначення базового алгоритму, необхідно навести сценарій роботи системи. У його основі лежить модель приймання іспиту викладачем у студента, як модель адаптивного тестування. Такий вибір сценарію роботи системи обумовлений тим, що, по-перше, дана процедура історично добре формалізована, по-друге, при проектуванні тестів, їх розробнику необхідно спиратися на загальноприйняті, відомі й використовувані їм методи з мінімальною модифікацією.Документ Адаптивне тестування знань методами логічних мереж(Харківський національний університет радіоелектроніки, 2020) Шубін, Ігор Юрійович; Четвериков, Григорій Григорович; Ляшик, Володимир Андрійович; Шанідзе, Надія ОлександрівнаПід адаптивним тестовим контролем розуміють комп’ютеризовану систему науково обґрунтованої перевірки й оцінювання результатів навчання, що має високу ефективність за рахунок оптимізації процедур генерації, пред’явлення й оцінки результатів виконання адаптивних тестів, що заснована на методах побудови та оптимізації логічних мереж. Алгоритми підбору й пред’явлення завдань будуються за принципом зворотного зв’язку, коли при правильній відповіді суб’єкта навчання чергове завдання вибирається більш важким, а невірна відповідь спричиняє пред’явлення наступного більш легкого завдання, ніж те, на яке суб’єктом навчання була дана невірна відповідь. Також є можливість завдання додаткових питань по темах, які суб’єкт навчання знає не дуже добре для більш точного з’ясування рівня знань у даних областях. Вибір алгоритмів тестування наразі фактично обмежений формами представлення тестових завдань і алгоритмами оцінювання результатів тестування. Досягнення більш високих результатів і підвищення мотивації навчання в остаточному підсумку є основною метою тестування знань. Для визначення базового алгоритму, необхідно навести сценарій роботи системи. У його основі лежить модель приймання іспиту викладачем у студента, як модель адаптивного тестування. Такий вибір сценарію роботи системи обумовлений тим, що, по-перше, дана процедура історично добре формалізована, по-друге, при проектуванні тестів, їх розробнику необхідно спиратися на загальноприйняті, відомі й використовувані їм методи з мінімальною модифікацією.Документ Relations and operations on predicates in the theory of intelligence(NTU "KhPI", 2017) Khudhair, Abed ThamerThe purpose of the paper is to develop a formal technique of the theory of intelligence, namely, to develop the model and axiomatics in the language of algebra of finite predicates (AFP); to introduce a system of operations on relations; to construct of the algebra of relations. The methods of algebra of finite predicates, Boolean algebra and axiomatic method are used in the paper. In the paper the mathematical apparatus of the theory of intellect was further developed. The models and axiomatics of relations in the language of algebra of finite predicates (AFP) are developed, operations on relations such as the injection, equivalence, surjection, quasi-order, partial order, circulation and product of the relation are introduced. The algebra of relations is constructed. The system of operations on p redicates in the algebra of finite predicates, namely, the Boolean negation, disjunction, conjunction, implication, equivalence is axiomatically assigned. The basic predicates (predicates of object recognition) are introduced. The predicates of different orders correspond to concepts of a different level of abstraction. The solution of the AFP equations can be interpreted as a creative activity of a person. Due to the presence of such a wide and meaningful interpretation, even the purely mathematical development of the AFP allows at the same time to impel the development of the theory of intelligence. The minimization, decomposition, solution of equations, identical transformation of formulas are important tasks of the theory of intelligence.Документ The intelligence theory mathematical apparatus formal base(НТУ "ХПІ", 2017) Khudhair, Abed ThamerPurpose. The main task of the theory of intelligence is to describe mathematically the laws governing the intellectual activity of a human. This requires to obtain using physical and objective methods to obtain formal description of the subjective states of a human sufficiently complete for practical purposes. Human thoughts, sensations, perceptions and awareness are all subjective states. This paper is tasked to develop a multidimensional predicate model of comparator identification - the basic experimental method of the intelligence theory and to substantiate the axiomatics of this model. Methods. The comparator identification method developed in this paper provides the possibility of obtaining objective knowledge of subjective states of human intelligence. According to the comparator identification method with his behavior the subject realizes some finite predicate, the properties of which are experimentally studied and mathematically described. The comparator identification method is based on the algebra of finite predicates, Boolean algebra and the axiomatic method. Results. As a result of the comparator identification method application, we obtain a mathematical description of the studied subjective states of a subject, as well as the form of the function underlying the transformation of physical objects into subjective images generated by them. Conclusions. The results of this paper provide a mathematical substantiation of the possibility of using the comparator identification method in human intelligence modeling.Публікація Методичні вказівки для самостійної роботи з курсу "Теорія інтелекту"(НТУ "ХПІ", 2017) Чередніченко, Ольга Юріївна; Вовк, Марина Анатоліївна; Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович