Проверяемый текст
Баринов, Кирилл Александрович; Автоматизация управления процессами подготовки и аттестации кадров на предприятиях транспортного комплекса в условиях временных ограничений (Диссертация 2004)
[стр. 50]

49 где {£jk} совокупность экспериментально найденных объемов научения i-ro учащегося, соответствующих периодам 1,2,.
..,N.
Для поиска минимума функции
СХио^Д) используются алгоритмы поисковой оптимизации, Предложенная дифференциальная модель использовалась для проверки гипотезы пригодности модели, для прогнозирования конечных результатов и для проверки создания нового метода сравнения результатов обучения.
Если на основании экспериментальных кривых обучения для совокупности
учащихся идентифицированы соответствующие каждому из них пары (А2, В2),..., (АъВр), где R количество учащихся в группе и начальной подготовленности каждого соответственно была ию, U20,..., u R0, то трудность в оценке индивидуальных достижений каждого учащегося вызвана их различной начальной подготовленностью.
При одинаковой начальной обученности
ui(0)= иг(0)=..
.= Ur{0)~ uo знание параметров дает возможность предсказать объем научения у каждого обучающегося в заданный период N.
Для обучаемого i этот объем может быть рассчитан по формуле: где i номер испытуемого; uo условная начальная точка начальной подготовленности; N число занятий.

В результате проведенного анализа построения системы обучения перечисленные механизмы следует считать: • адаптивность образовательной траектории за счет использования разработанных программно-математических методов и инструментальных средств структуризации учебного материала, а также автоматизации дельности педагогического дизайнера (автора учебного курса) и специалистов по компьютеризации; • адаптивность тестового контроля за счет программной реализации разработанных динамических процедур согласования сложности (1.4) получено, что основными особенностями, которые позволят реализовать
[стр. 42]

Если заданы начальные условия u(0)=uo, где положительную величину и можно трактовать как начальную подготовку обучаемого, то интегрируя уравнение, будем иметь: 42 Откуда вытекает первое следствие: При достаточно большом количестве проведенных занятий (условимся в этом случае считать х—»со), независимо от начальной подготовки i-ro обучаемого: Uo“ 0, Uj(cc)=,4/Bj.
Отношение AJB, можно трактовать как прогнозируемый предел достижений данного обучаемого.
Естественно принять дополнительное условие, что начальная подготовленность каждого обучаемого не превышает возможного предела достижений: ио<А/В.
Смысл и' (х) положительного параметра А: положив и—>0, A = lim—— .
Откуда видно, что параметр А это темп научения при нулевом уровне подготовленности.
Для определения индивидуальных параметров кривой учения Uq, А и В введено общепринятое условие минимума среднеквадратического отклонения теоретических данных от экспериментальных.
В результате получается выражение: где {£ш} совокупность экспериментально найденных объемов научения i-ro учащегося, соответствующих периодам 1,2,.
..,N.
Для поиска минимума функции
Q(uo,/4,i?) используются алгоритмы поисковой оптимизации.
Предложенная дифференциальная модель использовалась для проверки гипотезы пригодности модели, для прогнозирования конечных результатов и для проверки создания нового метода сравнения результатов обучения.
Если на основании экспериментальных кривых обучения для совокупности
(1.23) (1.24)

[стр.,43]

43 учащихся идентифицированы соответствующие каждому из них пары (А\,В,), (А2, В2),..
(/4r.Br), где R количество учащихся в группе и начальной подготовленности каждого соответственно была u(0, иго»---» uR0>то трудность в оценке индивидуальных достижений каждого учащегося вызвана их различной начальной подготовленностью.
При одинаковой начальной обученности
ut(0)= U2(0 )=...= Ur(0)= uo знание параметров дает возможность предсказать объем научения у каждого обучающегося в заданный период N.
Для обучаемого i этот объем может быть рассчитан по формуле: где i номер испытуемого; Uo условная начальная точка начальной подготовленности; N число занятий.

1.4.
Информационные технологии в системе подготовки Технологии дистанционного обучения — это совокупность методов, форм и средств взаимодействия обучающего с субъектом обучения в процессе самостоятельного, но контролируемого освоения им определенного массива знаний.
Обучающая технология строится на фундаменте определенного содержания и должна соответствовать требованиям его представления.
Содержание предлагаемого к освоению знания будет аккумулироваться в специальных курсах и модулях, предназначенных для ДО и основанных на имеющихся в стране образовательных стандартах, а также в банках данных и знаний, библиотеках видеосюжетов и так далее.
По мере наполнения такой информационно-образовательной среды и обеспечения повсеместного дистанционного доступа к ней будет создано единое информационное образовательное пространство.
Таким образом ключевым элементам системы ДО является специализированная информационно-образовательная среда (ИОС), позволяющая реализовать технологии дистанционного обучения.
Информационно-образовательная среда представляет собой системно ( 1.2 5 )

[стр.,54]

2.
РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССНОГО ОПИСАНИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ АТТЕСТАЦИИ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа педагогических и дидактических принципов организации обучения, методов контроля и диагностики уровня знаний формируется концепция автоматизации управления системой аттестации, подготовки и переподготовки кадров.
В результате формируются технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту системы подготовки в целях индивидуализации обучения с использованием комбинированных технологий.
Концепция направлена на достижение трех основных целей.
Первая наглядность представления учебных материалов, которая достигается на основе использования современных мультимедийных технологий.
Вторая индивидуализация образовательной траектории за счет использования формализованных математических методов и моделей.
Третья —технологическая прозрачность для обучаемого использования локальной, сетевой или WEB-технологий.
В результате поведенного анализа построения системы подготовки получено, что основными особенностями, которые позволят реализовать перечисленные механизмы следует считать: • адаптивность образовательной траектории за счет использования разработанных программно-математических методов и инструментальных средств структуризации учебного материала, а также автоматизации дельности педагогического дизайнера (автора учебного курса) и специалистов по компьютеризации; • адаптивность тестового контроля за счет программной реализации разработанных динамических процедур согласования сложности предъявляемых тестовых заданий с уровнем подготовленности безработных граждан; 54

[Back]