Анотація до роботи:

Ноздренков В.С. Моделі та засоби оцінювання знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Харків, 2007.

У дисертаційній роботі запропоновано і обґрунтовано підхід до побудови моделей та засобів оцінки знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології. Ці моделі використовуються в автоматизованих навчальних системах як традиційної, так і дистанційної освіти. Розроблена інформаційна модель процесу автоматизованої оцінки знань, яка дозволяє враховувати час, витрачений на виконання конкретного завдання. Використання математичного апарату теорії нечітких множина та нечіткої логіки дозволяє формалізувати евристичні методи викладача при підсумковому оцінюванні знань. За допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології була реалізована модель автоматизованої адаптації параметрів системи оцінки знань до вимог конкретного викладача. У роботі запропонована модель корегування поточної оцінки знань з урахуванням часу, витраченого на виконання конкретного завдання, яка реалізована системою нечіткого логічного висновку.

Проведено практичну апробацію запропонованих моделей та алгоритмів оцінки знань.

У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-практична задача побудови моделей і засобів оцінки знань, які застосовуються в автоматизованих навчальних системах. Основні результати й висновки дисертаційної роботи полягають у наступному:

1. Виконано аналіз методів, моделей та програмних засобів оцінки знань, які застосовуються в автоматизованих навчальних системах. На підставі проведеного аналізу сформульована постановка задачі дослідження.

2. Обґрунтовано доцільність застосування апарата теорії нечітких множин і нечіткої логіки, а також апарата теорії штучних нейронних мереж для формалізації евристичних методів викладача при виставлянні оцінки.

3. Розроблено інформаційну модель процесу автоматизованої оцінки знань, яка разом з кількісним показником поточної оцінки знань враховує показник часу, витраченого на виконання конкретного завдання.

4. Розроблено нечітко-нейронну систему, у якій виконана формалізація евристичних методів викладача при підсумковому оцінюванні знань. Формалізація виконана системою нечітких предикатних правил та відповідною реалізацією алгоритму нечіткого логічного висновку.

5. Удосконалено модель автоматизованої адаптації параметрів системи підсумкової оцінки знань до вимог конкретного викладача. Адаптація здійснюється корегуванням відповідних функцій належності термів лінгвістичної змінної «Оцінка» з використанням методів теорії оптимізації, які застосовуються при навчанні штучних нейронних мереж.

6. Запропоновано нечітку модель корегування поточної оцінки знань із урахуванням часу витраченого на виконання конкретного завдання. Застосування математичного апарата теорії нечітких множин і нечіткої логіки дозволяє формалізувати процес корегування оцінки за допомогою системи нечітких предикатних правил та відповідною реалізацією алгоритму нечіткого логічного висновку.

7. Запропоновано реалізацію нечітко-нейронної системи висновку підсумкової оцінки знань у вигляді ієрархічної структури, яка формується на підставі моделі предметної області. Декомпозиція системи на функціональні модулі дозволяє уникнути проблем, виникаючих при роботі з великою кількістю вхідних змінних.

8. Для практичної реалізації запропонованих у роботі моделей була створена програма «Qwester-results», за допомогою якої проведена експериментальна перевірка запропонованих підходів до формалізації процесу оцінювання знань, на підставі якої одержані акти про впровадження результатів дисертаційної роботи.

Публікації автора:

1. Романовский В.И., Ноздренков В.С. Индивидуализация процесса дистанционного обучения в системах реального времени типа клиент-сервер на основе модели пользователя // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – Вінниця: ВНТУ.– 2005. –№1. – С. 23-27.

Здобувачем розроблені моделі та засоби індивідуалізації процесу дистанційного навчання за допомогою інформаційної технології «клієнт-сервер».

2. Ноздренков В.С., Лебединский И.Л., Романовский В.И. Модуль нечеткого логического вывода итоговой оценки знаний обучаемого «QWESTER-RESULTS» // Східно-європейський журнал передових технологій. – Харків. – 2005. – №5/2 (17).– С. 137-140.

Здобувачем розроблені моделі та засоби підсумкової оцінки знань за допомогою теорії нечітких множин та нечіткої логіки.

3. Лебединский И.Л., Ноздренков В.С., Романовский В.И. Информационная модель оценки знаний обучаемого, учитывающая время, затраченное на выполнение конкретного задания // Вісник Сумського державного університету.– Суми: СумДУ.– 2005. –№ 9(81).– С. 76-82.

Здобувачем розроблені моделі та засобів оцінки знань з урахуванням часу, витраченого на виконання конкретного завдання.

4. Ноздренков В.С., Лебединский И.Л. Гибридная нечетко-нейронная система вывода итоговой оценки знаний // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – Вінниця: ВНТУ.– 2006. –№2(6). – С. 73-78.

Здобувачем розроблені моделі та засоби адаптації параметрів системи підсумкової оцінки знань до вимог конкретного викладача.

5. Ноздренков В.С. Иерархическая структура экспертной системы вывода итоговой оценки знаний // Вестник Херсонского национального технического университета. – Херсон: ХНТУ. – 2006.– № 1 (24).– С. 473-478.

6. Ноздренков В.С. Рейтинговая система оценки знаний, реализованная модифицированной моделью Такаги-Сугено // Вісник Сумського державного університету. – Суми: СумДУ.– 2006.– № 4(88). – С. 11-17.

7. Romanovskij V., Nozdrenkov V. Individualization of the remote education process in real time client-server systems based on user model // Збірник матеріалів четвертої міжнародної конференції «ІНТЕРНЕТ–ОСВІТА–НАУКА–2004». – Том 1.– Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця.– 2004.– С. 163-167.

Здобувачем запропоновано використання інформаційної технології клієнт-сервер для побудови адаптивної системи дистанційної освіти.

8. Ноздренков В.С., Лебединский И.Л. Оценка качества тестовых методик на основе критериев валидности и надежности // Збірник праць Шостої міжнародної науково-методичної конференції «Інформатизація освіти та дистанційна форма навчання: сучасний стан і перспективи розвитку». – Суми: СумДУ.– 2004. – С. 86-90.

Здобувачем розроблені засоби, які використовуються для оцінки якості тестових завдань.

9. Ноздренков В.С. Подсистема вычисления итоговой рейтинговой оценки «QWESTER-RESULTS» // Тези науково-технічної конференції викладачів, співробітників, аспірантів і студентів фізико-технічного факультету СумДУ. Частина 2. – Суми: СумДУ.– 2006. – С. 135-137.

10. Ноздренков В.С. Реализация рейтинговой системы оценки знаний с помощью гибридной нечетко-нейронной информационной технологии // Труды Первой Международной конференции «Новые информационные технологии в образовании для всех». – Киев.– 2006. – С. 166-176.

11. Ноздренков В.С. Концептуальная структура экспертной системы итоговой оценки знаний // Тезисы докладов Третьей международной научной конференции «Современные методы кодирования в электронных системах». – Суми: СумДУ.– 2006. – С. 28-29.