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 // Мат. та комп'ютер. моделювання. Сер. Техн. науки. - 2018. - Вип. 18. - С. 102-110. - Библиогр.: 6 назв. - рус.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. Індекс рубрикатора НБУВ: Ж.р(4УКР)3-8
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж73557:Техн.н. Пошук видання у каталогах НБУВ Повний текст Наукова періодика України Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|