Інформаційні технології і засоби навчання (Apr 2022)
УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ
Abstract
У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель адаптивної навчальної системи та описано систему вхідних навчальних правил, змодельованих за результатами проведеного експерименту. З метою визначення оцінки поточного рівня навченості студента введено ряд якісних показників (глибина навчання, ступінь та якість засвоєння), використання яких дозволило забезпечити повноту бази вхідних правил для здійснення нечіткого логічного виведення. Запропоновано метод на базі нечіткої нейронної мережі для побудови адаптивного модуля дистанційної системи передачі знань, застосування якого дає можливість підвищити швидкість та точність виконання обрахунків на етапі визначення навчального режиму відповідно до поточного рівня знань студента. Реалізовано адаптивний механізм побудови індивідуальної траєкторії навчання у системі дистанційної освіти на основі нечіткої нейронної мережі Мамдані. Розроблено гібридний алгоритм навчання нейро-нечіткої мережі та наведені етапи його функціонування. Досліджено особливості застосування гібридного алгоритму для визначення навчального режиму та встановлено переваги його використання шляхом паралельного й одночасного уточнення параметрів мережі. Запропоновано блок-схему гібридного алгоритму адаптивного навчального модуля, яка дозволяє мережі під час навчання модифікувати правила виведення відповідно до заданої точності навчання. Проведено експериментальне дослідження застосування гібридного алгоритму з використанням нечіткої нейронної мережі ANFIS в програмі MATLAB, що дозволило підтвердити ефективність запропонованої технології. Визначено перспективи використання математичного апарату нейромережевих технологій у дослідженні адаптивних характеристик автоматизованих навчальних систем.
Keywords
