Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования  




PDF просмотр
НазваниеФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования  
страница14/187
Дата конвертации03.10.2012
Размер3.65 Mb.
ТипДокументы
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   187

информационной  базы  исследования  формировались  репрезентативные 
выборки  учащихся  и  преподавателей  на  основе  полноты  представления 
генеральных совокупностей и случайности отбора объектов. Предварительный 
анализ  характеристик  как  входных  параметров  НС  модели  разделял  входные 
параметры  на  значимые  и  малозначимые.  Данный  анализ  выполнялся 
различными  методами  -  факторным  анализом,  генетическими  алгоритмами  и 
кластерным  анализом  в  среде  профессионального  пакета  обработки  данных 
STATISTICA 8.0, после чего результаты подвергались сравнительному анализу. 
Для  проверки  выдвинутой  гипотезы  применялась  ассоциативная  модель 
педагогической  прогностики  на  основе  нейросетевого  моделирования  [2]. 
Теоретической  основой  для  исследований  послужили  теоремы  Колмогорова  - 
Арнольда, 
Хехт-Нильсона 
и 
следствия 
из 
них, 
принципиально 
обосновывающих  возможность  построения  адекватной  модели  в  виде  НС 
определенной  архитектуры.  Как  известно,  из  теоремы  Хехт-Нильсена  следует 
представимость  любой  многомерной  функции  нескольких  переменных  с 
помощью  НС  фиксированной  размерности.  Практической  основой  к 
построению  и  определению  конкретных  характеристик  НС  в  данном 
исследовании 
послужили 
несколько 
прикладных 
пакетов 
по 
нейрокомпьютерному  моделированию,  в  том  числе  Excel  Neural  Package  и 
STATISTICA Neural Networks StatSoft. 
Этапу моделирования предшествовал этап обучения с итерационным, по 
сути, процессом уменьшения невязок между теоретическими и эмпирическими 
значениями моделирования. В данном случае в качестве обучающих примеров 
были  выбраны  рейтинговые  данные  учащихся  предыдущих  годов  обучения  в 
количестве  600  человек,  причем  согласно  теории  построения  и  обучения  НС 
число обучающих примеров в общем случае на порядок должно превосходить 
контрольные.  Кроме  того,  в  работе  применялась  процедура  уточняющего 
прогнозирования,  с  увеличивающимся  числом  входных  параметров, 
характеризующих завершенные этапы обучения курса. Архитектура НС модели 
определялась в результате предварительного анализа нескольких вариантов НС 
и выявления значащих факторов среди множества входных параметров. После 
сравнения 
результатов 
обучения 
на 
основе 
алгоритма 
обратного 
распространения  отбиралась  сеть,  имеющая  наименьшие  значения  ошибок 
обучения,  контроля  и  теста  в  тестовых  примерах.  На  рис.  2  приведены 
прогнозные  и  фактические  данные  по  трем  учебным  группам  ранжированные 
по возрастанию рейтингового балла.  
Данный  рисунок  демонстрирует  высокое  соответствие  прогнозных  и 
фактических  данных,  что  позволяет  эффективно  использовать  ассоциативные 
модели  в  задачах  педагогической  прогностики.  На  основании  результатов 
проведенных  исследований  можно  сделать  вывод  о  том,  что  соответственным 
образом  обученная  НС  является  эффективным  средством  анализа  процесса 
обучения 
и 
способна 
служить 
инструментарием 
педагогического 
прогнозирования  индивидуальных  результатов  обучения,  что  позволит  при 
соответствующей  коррекции  методики  преподавания  и  учебных  планов 
повысить качество обучения. 
29 
 

 
 
 
Педагогический 
 
объект 
 
 
 

Разработка методики корректирующих 
Формулировка существующих  
 
воздействий
противоречий и проблем 
 
 
По  становка задачи исследования 
Проверка 
 
адекватности модели 
 Выделение качественных и 
 
количественных характеристик 
 
Интерпретация 
объекта 
результатов 
 
 

Формирование  
 репрезентативной выборки 
 

данных 
 
 
Прогнозные 
Данные 
 Предварительный анализ. 
данные 
классификации 
 Определение значимости 
  входных параметров 
 
 
 
 

Промежуточный 
 
анализирующий 
 
слой 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Выходные 
Вхо дные 
параметры  
пар аметры 
для 
для  
нейронной  
ней ронной 
сети 
сет  и 
 
 
 
 

 
Процесс обучения 
 
 
Рис.  1.  Принципиальная  схема  использования  нейросетевой  модели  в 
исследовании педагогического объекта 
 
 
30 
 
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   187

Похожие:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconРоссийской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconРоссийской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconРоссийской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconРоссийской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconРоссийской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconМинистерство образования и науки РФ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconФедеральное агентство железнодорожного транспорта 
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования 
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   icon  Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение   высшего профессионального образования 
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение   высшего профессионального образования 
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования   iconФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение  высшего профессионального образования 

Разместите кнопку на своём сайте:
TopReferat


База данных защищена авторским правом ©topreferat.znate.ru 2012
обратиться к администрации
ТопРеферат
Главная страница