Читать диплом по менеджменту: "Математическая модель когнитивной структуры обучающего пространства" Страница 12

(Назад) (Cкачать работу)

Мы можем найти для некоторого n, откуда следует, что учащийся может быть определён в класс n-1.

Однако это не является лучшим решением, еслиочень мало. Необходима большая информация. Кроме того, мы должны предусмотреть ситуации, в которых не существует ни одного такого n. Далее, фильтр вычисляет стандартное расстояниедля каждого класса n и фиксирует множество Таким образом, S(K) содержит все классы, которые минимизируют расстояние до K. Предположим, что S(K) содержит единственный элемент nj, и GnjK. Разумно тогда рекомендовать учащегося принять в класс no + 1, но S(K) может содержать больше, чем один элемент. Мы все еще нуждаемся в большей информации. В частности, содержание K, с его достоинствами и недостатками относительно его близости к Gnj должно в итоге быть полезным. Не вдаваясь в технические детали такого вывода, обрисуем, в общих чертах, пример отчета, который система могла бы сделать в такой ситуации:

Ближе всего учащемуся X соответствует 5-й класс. Однако X был бы необычным учеником в этом классе. Знание элементарной геометрии значительно превышает знание учащегося 5 - го класса. Например, X знает о Теореме Пифагора и способен к её использованию. С другой стороны, X имеет удивительно слабые знания по арифметике.

Описания такого типа требуют разработки различных наборов новых фильтров, кроме использованных для вычисления S(K). Кроме того, у системы должна быть возможность преобразования через генератор естественного языка и вывода фильтров в грамматически корректные операторы на обыденном языке. Мы не будем обсуждать это здесь. Целью этого раздела было проиллюстрировать, как маркировка элементов, значительно расширяя понятие навыков, может привести к улучшению описания состояний знаний, которое может быть полезным в различных ситуациях. Заключение В работе дан адаптированный перевод на русский язык части одной из глав монографии Ж-Кл. Фалмажа и Ж-П. Дуанона [1], которая называется "Карты навыков, метки и фильтры".

Приведены необходимые сведения из первых глав монографии, перевод которых выполнен в дипломных работах [2] и [3]. Наряду с поясняющими примерами, приведенными авторами в монографии, приводятся аналогичные примеры из курса "Комплексный анализ". Список используемых источников 1. J.-Cl. Falmagneand, J.P. Doignon. Learning Spaces Berlin Heidelberg. 2011, 417 p.

2. Н.А. Ралко. Математические модели пространств знаний. Дипломная работа, КубГУ, 2013, 47 с.

3. Т.В. Алейникова. Онтологический инжиниринг в системах управления знаниями. Дипломная работа, Кубу, 2013, 66 с.

Похожие работы