Статьи за последние 2 года
   
ТЕХНОЛОГИЯ МНОГОФАКТОРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО КОНТЕНТА ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ / Босов А. В., Иванов А. В. // Информат. и ее применения.— 2023 т. 17 № 4.— C. 32-41.— русский; рез.: английский
 
Источник: 
 - Выпуск сериального издания ( 1 )
 
Автор: 
 - Персоналии ( 2 )
Постоянная ссылка (СИД2) J218362616X
Название ТЕХНОЛОГИЯ МНОГОФАКТОРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО КОНТЕНТА ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ
Автор Босов А. В.
Автор Иванов А. В.
Источник Информатика и ее применения
Страницы/Объём 32-41
Сокращ. назв. источника Информат. и ее применения
Год 2023
Том 17
Номер 4
Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=56444095
Постоянная ссылка (СИД) J21836261
Ключевые слова (авторские) математический контент%машинное обучение%многофакторная классификация%оценка качества контента%электронная обучающая система
Дата регистрации в ВИНИТИ 27.12.2023
Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ
Язык текста русский
Язык резюме английский
Аннотация Статья продолжает исследование задачи классификации контента электронной обучающей системы (ЭОС). Разработанная ранее технология тематической классификации математического контента, содержащегося в блоках задач и примеров ЭОС, усовершенствована и дополнена новыми функциями. Для этого использованная ранее модель контента с двумя свойствами - традиционной текстовой формулировкой и формульной частью в формате TEX - дополнена рядом дополнительных числовых атрибутов, таких как наличие трансцендентных и производных функций, число формул в задании. Этот блок атрибутов позволил повысить качество имеющегося тематического классификатора и реализовать два новых, а именно: в дополнение к тематической классификации задач реализована возможность автоматического определения, во-первых, сложности задания и, во-вторых, набора компетенций, формируемых у обучаемого заданием. Такая многофакторная классификация представляется важным этапом перспективного направления развития ЭОС - автоматизированного оценивания качества образовательного контента. Проверка работоспособности предлагаемых алгоритмов, обучение классификаторов и анализ качества классификации выполнены по той же дисциплине теории функций комплексного переменного, но на существенно расширенном материале, включая задания для самостоятельной работы студентов - расчетные и экзаменационные работы
Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника
Издательский номер в РЖ 24.05-01Г.294
Шифр ГРНТИ 50.41.25
Ключевые слова обучающие системы, классификация, математический контент