Предмет дослідження - процес інтелектуального комп'ютерного навчання інженерним навичкам. Мета роботи - моделювання процесу навчання інженерним навичкам в інтелектуальних комп'ютерних навчальних програмах за допомогою динамічних байесівських мереж. Завдання: запропонувати підхід до моделювання процесу навчання інженерним навичкам. Оцінити рівень студентських компетенцій шляхом розгляду умінь складати алгоритми виконання інженерних завдань і вмінь їх застосовувати. Створити структуру динамічної байєсівської мережі процесу навчання. Вибрати значення для таблиць умовних ймовірностей. Вирішити завдання фільтрації, прогнозування та ретроспективного аналізу. Виконати моделювання розробленої динамічної байєсівської мережі з використанням спеціального середовища Genie 2,0. Використовуваними методами є методи теорії ймовірностей і методи виведення в байесівських мережах. Отримані наступні результати: представлена розробка динамічної байєсівської мережі для навчального процесу на основі рішення інженерних задач. Розглянуто математичні розрахунки для задач імовірнісного виведення, таких як фільтрація, прогнозування, згладжування. Рішення завдання фільтрації дозволяє оцінити поточний рівень компетентності студента після отримання останніх ймовірностей розробки алгоритму і його чисельних розрахунків поставленого завдання. Передбачено розподіл ймовірностей моделі процесу навчання. Зроблено оцінку кількості додаткових ітерацій, необхідних для досягнення необхідного рівня компетенції. Ретроспективний аналіз дозволяє отримати згладжену оцінку рівня компетентності, яка була отримана після виконання попереднього примірника завдання і після наявності нових додаткових можливостей. Рішення описаних задач імовірнісного виведення дає можливість надати правильну інформацію про процес навчання для інтелектуальних комп'ютерних навчальних систем. Це допомагає отримувати належний зворотний зв'язок і відслідковувати рівень компетентності студентів. Розроблена методика ядра імовірнісного виведення може бути використана в якості основи для моделі прийняття рішень для автоматизованого процесу навчання. Висновки: наукова новизна полягає в тому, що динамічні байєсовські мережі застосовані до нового класу задач, пов'язаних з моделюванням навчання інженерним навичкам в процесі виконання алгоритмічних завдань.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"