Наукова періодика України | Математичне та комп'ютерне моделювання | ||
Филоненко Е. М. Оценка значимости признаков на основе нейронных сетей в задачах анализа качества дистанционного обучения / Е. М. Филоненко, А. Д. Рубан, А. А. Фомин // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія : Технічні науки. - 2018. - Вип. 18. - С. 102-110. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mtkm_tekh_2018_18_11 Информатизация современного образования способствует созданию новых методов разработки учебных курсов, что существенно снижает качество обучения студентов. В данной работе предложен метод оценки значимости признаков при анализе качества внедрения дистанционного обучения в высшие учебные заведения с применением нейронной сети. Представлен алгоритм проведения исследования значимости признаков, состоящий из трех этапов: подготовка данных, нейросетевое моделирование и анализ и интерпретация результатов исследования. Подготовка данных - самый трудоемкий процесс, требующий максимального сосредоточения со стороны аналитика. В качестве обучающей выборки использованы реальные данные обучения студентов университета из системы дистанционного обучения Moodle. Данная система активно используется в качестве инструмента ведения учебного процесса в Одесском национальном политехническом университете. Нейросетевое моделирование заключается в исследовании информативности признаков после обучения нейронной сети. В качестве входов нейронов использовались данные об успеваемости студентов курсов, в качестве выходов - их результирующая оценка за курс. Информативность каждого признака определяется с помощью матрицы весов, которая формируется после обучения нейронной сети. Благодаря матрице весов можно определить, какой из признаков наиболее информативен, т.е. наиболее значим для исследования. Значения матрицы весов визуализированы с помощью графиков и гистограмм и дают возможность проанализировать результаты исследования и наглядно подтвердить значимость признаков. Таким образом, решена задача оценки значимости признаков при анализе данных обучения студентов в системе дистанционного обучения Moodle. Определены исследуемые признаки. Сформирована матрица весов признаков. Обосновано предположение о том, что значения весов признаков характеризуют уровень значимости каждого исследуемого признака. Выделены наиболее значимые признаки, которые влияют на качество внедрения дистанционного обучения. Цитованість авторів публікації: Бібліографічний опис для цитування: Филоненко Е. М. Оценка значимости признаков на основе нейронных сетей в задачах анализа качества дистанционного обучения / Е. М. Филоненко, А. Д. Рубан, А. А. Фомин // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія : Технічні науки. - 2018. - Вип. 18. - С. 102-110. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mtkm_tekh_2018_18_11. Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|
|
Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського |