ПРИКЛАДНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ПАРАМЕТРОВ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ СУБЪЕКТА ОБУЧЕНИЯ В АДАПТИВНОЙ СРЕДЕ


https://doi.org/10.21822/2073-6185-2017-44-1-70-85

Полный текст:


Аннотация

Резюме: Цель. Повышение эффективности функционирования информационно-образовательной среды системы автоматизированного обучения за счет реализации индивидуально ориентированного формирования знаний обучаемого с использованием адаптивной генерации разнородных образовательных воздействий на основе инновационного блока параметрических когнитивных моделей и комплекса программ для обеспечения автоматизации задач исследования. Метод. Системный анализ и моделирование информационно-образовательной среды. В процессе автоматизации диагностики индивидуальных особенностей личности субъекта обучения каждый метод исследования обуславливает ввод: локализации метода исследования, наименования блока вопросов (субтеста), текстологических содержаний пояснения, формулировки вопроса и вариантов ответа на вопрос, номинального значения интервала времени отображения формулировки вопроса, а также графических сопровождений определенного вопроса и вариантов ответа на вопрос.

Результат. Прикладной диагностический модуль выступает компонентом системы автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе инновационного блока параметрических когнитивных моделей. Обучающая система реализует генерацию упорядоченной последовательности информационно-образовательных воздействий, которые отражают содержание предмета изучения. Вывод. Прикладной диагностический модуль предназначен для автоматизации исследования физиологических, психологических и лингвистических параметров когнитивной модели субъекта обучения с целью системного анализа информационно-образовательной среды и реализации адаптивной генерации образовательных воздействий посредством использования средств автоматизации обучения, которые позволяют учитывать индивидуальные особенности обучаемых. 


Об авторе

А. Н. Ветров
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, «ЛЭТИ»; Международный банковский институт
Россия

Президент ГМО «Академия когнитивных естественных наук»

197376, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5

191023, г. Санкт-Петербург, Невский пр., д. 60



Список литературы

1. Ветров А.Н., Ветров Н.А. Факторы успеха в образовательной деятельности ВУЗа: Тенденции развития информационной среды дистанционного образования; колл. монография под ред. чл.-корр. МАН ВШ И.Н. Захарова. – СПб.: МБИ, 2004. – С.54–65.

2. Ветров А.Н., Котова Е.Е. Факторы успеха в образовательной деятельности ВУЗа: Когнитивная модель для адаптивных систем дистанционного обучения; колл. монография под ред. чл.-корр. МАН ВШ И.Н. Захарова. – СПб.: МБИ, 2004. – С.65–78.

3. Ветров А.Н., Котова Е.Е., Кузьмин Н.Н. Информационная среда автоматизированного обучения на основе когнитивных моделей // Известия МАН ВШ, №3(37), 2006. – С.100– 112.

4. Ветров А.Н. Особенности развития теории информации и информационных технологий на пороге XXI века: Монография. – М.: Деп. в РАО, 2007. – 141 с.

5. Ветров А.Н. Среда автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей: Монография. – М.: Деп. в РАО, 2007. – 256 с.

6. Ветров А.Н. Реализация адаптивного обучения в автоматизированной образовательной среде на основе когнитивных моделей // Известия СПбГЭТУ "ЛЭТИ", №1, 2007. – С.10- 16.

7. Ветров А.Н. Электронный учебник на основе процессора адаптивной репрезентации информационных фрагментов в автоматизированной образовательной среде // ВКИТ, №11, 2008. – С.38-50.

8. Ветров А.Н. Технология когнитивного моделирования в автоматизированной образовательной среде // Вестник РУДН, №4, 2008. – С.26-42.

9. Ветров А.Н. Программный комплекс для задач исследования адаптивной среды автоматизированного обучения на основе когнитивных моделей // Автоматизация и современные технологии, №10, 2010. – СПб.: СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2009, М.: Машиностроение, 2010. – С.20-33.

10. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. – М.: Наука, 1983. – 343 с.

11. Гик М.Л. Когнитивные основы переноса знаний. – М.: ИНИОН, 1990. – 67 с.

12. Гельфандбейн Я.А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. – Рига: Знание, 1967. – 199 с. 13. Гонтмахер Ф.Р. Теория матриц. – М.: Наука, 1967. – 269 с.

13. Ершов А.П. Концепция использования средств вычислительной техники в сфере образования. – Новосибирск: Препринт ВЦ СО РАН АН СССР, 1990. – 58 с.

14. Измайлов Ч.А. Психофизиология цветового зрения. – М.: Изд-во «МГУ», 1989. – 205 с.

15. Каймин В.А. Технология разработки учебных программных средств. – М.: ИНФО, 1987. – 126 с.

16. Каймин В.А. Методы разработки программ на языках высокого уровня. – М.: МИЭМ, 1985. – 120 с.

17. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. – М.: Наука, 1997. – 109 с.

18. Петров В.В. Прикладная лингвистика и компьютер. – М.: ИНИОН, 1992. – 41 с.

19. Семенов В.В. Компьютерные технологии в дистанционном обучении. – М.: НИИВО, 1997. – 155 с.

20. Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. – СПб.: ИД «Бизнес-пресса», 2002. – 394 с.

21. Теплицкий Л.А. Англо-русский толковый словарь по вычислительной технике, Интернету и программированию. – 2 –е изд. – М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000. – 438 с.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Ветров А.Н. ПРИКЛАДНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ПАРАМЕТРОВ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ СУБЪЕКТА ОБУЧЕНИЯ В АДАПТИВНОЙ СРЕДЕ. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2017;44(1):70-85. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2017-44-1-70-85

For citation: Vetrov A.N. APPLIED DIAGNOSTIC MODULE FOR DETERMINING COGNITIVE MODEL PARAMETERS OF SUBJECTS OF EDUCATION IN AN ADAPTIVE ENVIRONMENT. Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2017;44(1):70-85. (In Russ.) https://doi.org/10.21822/2073-6185-2017-44-1-70-85

Просмотров: 139

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-6185 (Print)
ISSN 2542-095X (Online)