УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ
У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель а...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Institute for Digitalisation of Education of the NAES of Ukraine
2022-04-01
|
| Series: | Інформаційні технології і засоби навчання |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/4434 |
| _version_ | 1797699662818312192 |
|---|---|
| author | Микола Васильович Пікуляк Микола Васильович Кузь Оксана Дмитрівна Ворощук |
| author_facet | Микола Васильович Пікуляк Микола Васильович Кузь Оксана Дмитрівна Ворощук |
| author_sort | Микола Васильович Пікуляк |
| collection | DOAJ |
| description |
У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель адаптивної навчальної системи та описано систему вхідних навчальних правил, змодельованих за результатами проведеного експерименту. З метою визначення оцінки поточного рівня навченості студента введено ряд якісних показників (глибина навчання, ступінь та якість засвоєння), використання яких дозволило забезпечити повноту бази вхідних правил для здійснення нечіткого логічного виведення. Запропоновано метод на базі нечіткої нейронної мережі для побудови адаптивного модуля дистанційної системи передачі знань, застосування якого дає можливість підвищити швидкість та точність виконання обрахунків на етапі визначення навчального режиму відповідно до поточного рівня знань студента. Реалізовано адаптивний механізм побудови індивідуальної траєкторії навчання у системі дистанційної освіти на основі нечіткої нейронної мережі Мамдані. Розроблено гібридний алгоритм навчання нейро-нечіткої мережі та наведені етапи його функціонування. Досліджено особливості застосування гібридного алгоритму для визначення навчального режиму та встановлено переваги його використання шляхом паралельного й одночасного уточнення параметрів мережі. Запропоновано блок-схему гібридного алгоритму адаптивного навчального модуля, яка дозволяє мережі під час навчання модифікувати правила виведення відповідно до заданої точності навчання. Проведено експериментальне дослідження застосування гібридного алгоритму з використанням нечіткої нейронної мережі ANFIS в програмі MATLAB, що дозволило підтвердити ефективність запропонованої технології. Визначено перспективи використання математичного апарату нейромережевих технологій у дослідженні адаптивних характеристик автоматизованих навчальних систем.
|
| first_indexed | 2024-03-12T04:11:04Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8d85e7abf65048da939138bb7690ba57 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2076-8184 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-12T04:11:04Z |
| publishDate | 2022-04-01 |
| publisher | Institute for Digitalisation of Education of the NAES of Ukraine |
| record_format | Article |
| series | Інформаційні технології і засоби навчання |
| spelling | doaj.art-8d85e7abf65048da939138bb7690ba572023-09-03T11:02:18ZengInstitute for Digitalisation of Education of the NAES of UkraineІнформаційні технології і засоби навчання2076-81842022-04-0188210.33407/itlt.v88i2.4434УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯМикола Васильович Пікуляк0Микола Васильович Кузь1Оксана Дмитрівна Ворощук2Прикарпатський національний університет імені В. СтефаникаПрикарпатський національний університет імені В. СтефаникаПрикарпатський національний університет імені В. Стефаника У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель адаптивної навчальної системи та описано систему вхідних навчальних правил, змодельованих за результатами проведеного експерименту. З метою визначення оцінки поточного рівня навченості студента введено ряд якісних показників (глибина навчання, ступінь та якість засвоєння), використання яких дозволило забезпечити повноту бази вхідних правил для здійснення нечіткого логічного виведення. Запропоновано метод на базі нечіткої нейронної мережі для побудови адаптивного модуля дистанційної системи передачі знань, застосування якого дає можливість підвищити швидкість та точність виконання обрахунків на етапі визначення навчального режиму відповідно до поточного рівня знань студента. Реалізовано адаптивний механізм побудови індивідуальної траєкторії навчання у системі дистанційної освіти на основі нечіткої нейронної мережі Мамдані. Розроблено гібридний алгоритм навчання нейро-нечіткої мережі та наведені етапи його функціонування. Досліджено особливості застосування гібридного алгоритму для визначення навчального режиму та встановлено переваги його використання шляхом паралельного й одночасного уточнення параметрів мережі. Запропоновано блок-схему гібридного алгоритму адаптивного навчального модуля, яка дозволяє мережі під час навчання модифікувати правила виведення відповідно до заданої точності навчання. Проведено експериментальне дослідження застосування гібридного алгоритму з використанням нечіткої нейронної мережі ANFIS в програмі MATLAB, що дозволило підтвердити ефективність запропонованої технології. Визначено перспективи використання математичного апарату нейромережевих технологій у дослідженні адаптивних характеристик автоматизованих навчальних систем. https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/4434дистанційне навчанняадаптивний модульнейро-нечіткі мережінавчальна системагібридний алгоритм |
| spellingShingle | Микола Васильович Пікуляк Микола Васильович Кузь Оксана Дмитрівна Ворощук УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ Інформаційні технології і засоби навчання дистанційне навчання адаптивний модуль нейро-нечіткі мережі навчальна система гібридний алгоритм |
| title | УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ |
| title_full | УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ |
| title_fullStr | УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ |
| title_full_unstemmed | УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ |
| title_short | УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ НАВЧАННЯ |
| title_sort | удосконалення інформаційної технології побудови системи дистанційної освіти із застосуванням гібридного алгоритму навчання |
| topic | дистанційне навчання адаптивний модуль нейро-нечіткі мережі навчальна система гібридний алгоритм |
| url | https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/4434 |
| work_keys_str_mv | AT mikolavasilʹovičpíkulâk udoskonalennâínformacíjnoítehnologíípobudovisistemidistancíjnoíosvítiízzastosuvannâmgíbridnogoalgoritmunavčannâ AT mikolavasilʹovičkuzʹ udoskonalennâínformacíjnoítehnologíípobudovisistemidistancíjnoíosvítiízzastosuvannâmgíbridnogoalgoritmunavčannâ AT oksanadmitrívnavoroŝuk udoskonalennâínformacíjnoítehnologíípobudovisistemidistancíjnoíosvítiízzastosuvannâmgíbridnogoalgoritmunavčannâ |