Университеттің 85 жылдығына арналған Қазіргі заманғы математика


Analysis of current state problem of using information technology by teaching



Pdf көрінісі
бет350/527
Дата14.10.2023
өлшемі12,2 Mb.
#114644
1   ...   346   347   348   349   350   351   352   353   ...   527
Байланысты:
TaimanovMatem

Analysis of current state problem of using information technology by teaching
 
mathematics in college
 
Keywords: 
information technology, teaching mathematics, student, ICT. 
Список использованной литературы: 
1.
Хуторской А. В. Методика личностно – ориентированного обучения: как 
обучать всех по разному? : пособие для учителя / А. В. Хуторской. – М. : Высшее 
образование, 2005. – 383 с. 
2.
Агапова Н. В. Перспективы развития новых технологий обучения : учеб. 
пособие / Н. В. Агапова. – М. : Велби, 2005. – 247 с. 
3.
Полат Е. С. Новые педагогические и информационные технологии в системе 
образования : учеб. пособие / Е. С. Полат. – М. : Академия, 2009. – 56 с. 
4.
Педагогическая проблема прикладной направленности обучения физики в вузе / 
К. М. Беркимбаев, А. Х. Сарыбаева, И.Б. Усембаева // Қазақстан қоғамын әлеуметтік 
жаңғырту жағдайындағы білім мен педагогикалық ғылым : материалы Международной 
научно-практической конференции в честь 70-летия Ш. К. Беркимбаевой / ҚМҚПУ– 
Алматы, 2012. – С. 361-365 


Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика: 
проблемалары және қолданыстары» III халықаралық Тайманов оқуларының 
материалдар жинағы, 25 қараша, 2022 жыл 
322 
ГРНТИ 27.21.17 
О МАШИННЫХ РЕАЛИЗАЦИЯХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НОВЫХ МОДЕЛЬНЫХ 
РАССТОЯНИЙ И РАСПОЗНАВАНИИ В ЗНАНИЯХ 
 
ВИКЕНТЬЕВ АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ 
Институт математики имени С.Л. Соболева СО РАН, Новосибирск, Россия 
Новосибирский государственный университет 
 
1. Введение в проблемы 
Предлагаемые ниже подходы по обработке множеств суждений или экспертной 
информации применимы при обучении студентов, например, для оценочного 
тестирования знаний по конкретному разделу, в коллективном управлении качеством 
образования с учетом пожеланий сторон, для обработки экспертных оценок и 
предложений по улучшению окружающей среды. Использование этих подходов позволит 
повысить учет достоверности знаний, качество управления образования, повысит 
достоверность получаемой информации и учет пожеланий различных платформ. 
В настоящее время возрос интерес к построению решающих функций на основе 
анализа экспертной информации, заданной в виде вероятностных логических 
высказываний нескольких экспертов, реализации процессов адаптации и согласования 
логических формул [1-12]. Предлагаемые ниже подходы по обработке множеств 
суждений экспертов найдут применения для обучения студентов, например, математике 
(оценочное тестирование по разделу), в коллективном управлении качеством образования 
(учет пожеланий сторон), и для обработки множеств формализованных суждений по 
улучшению окружающей среды. При использовании данной технологии пользователь в 
процессе работы формирует базы знаний, которые впоследствии можно включать в 
процесс алгоритмической обработки для принятия решений. В этом случае используются 
различные модельные расстояния для формул многозначной логики, которые отражают 
многозначность суждений (высказываемых экспертом), определяются коллективные 
расстояния, которые служат некоторым согласованием мер близости, предлагаемых для 
кластеризации множеств высказываний и нахождения по ним новых кластеризаций, 
дающих более высокие индексы кластеризаций. Предполагается знакомство с [10,13-18]. 
Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ, проекты 20--07--01851а,21-07--00649a. 
Проблема распознавания образов уже давно привлекает внимание психологов, 
физиологов, инженеров и математиков. Методы распознавания образов находят 
применение в различных сферах деятельности человека: диагностика заболеваний, 
сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых и многое другое. Такие задачи всегда 
волновали академика А.Д. Тайманова и он старался прививать у детей творческую жилку 
на играх, игрушках, чтобы играя с ними, можно было придумывать алгоритмы, 
тренировать мозг и потом распознавать различную природу. 
Для решения проблемы распознавания образов необходимо проанализировать 
информацию, поступающую в виде ―данных‖, ―знаний‖ и других структур. Такой анализ 
включает в себя две процедуры: процедуру обнаружения закономерностей, содержащихся 
в предоставленной информации, процедуры структурирования знаний, и использования 
обнаруженных закономерностей для предсказания значения одной части информации по 
известным значениям другой еѐ части. 
Напомним, что в работе [10] отмечено, что при увеличении числа знаний возникает 
потребность в анализе этих знаний. В частности, допустим, задана некоторая 
структурированная база знаний (например, кластерами), на вход которой подаѐтся 




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   346   347   348   349   350   351   352   353   ...   527




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет