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
Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ
Дата регистрации в ВИНИТИ 27.12.2023
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