Разработка и методические рекомендации по применению автоматизированной обучающей системы (АОС) по начертательной геометрии в учебном процессе. Доржиев Ц.Ц. - 33 стр.

                                                                          Таблица 2.7
Данные характеризующие утомляемость обучаемого (λ), рекомендуемое время сеанса
при работе с АОС (Т) и максимальное количество информации, остающейся в памяти
                  человека в процессе непрерывного обучения (δ)
        U                λ (мин-1)          T (мин.)          δ (сет) (кадр)
      0,679                 0,03             32,79            64,66 (32.33)

       Учитывая, что в нашем случае информация, выводимая на экран, состоит из
графической и текстовой части, мы делим δ в сетах на два и получаем: 64.66/2 = 32.33 кадра.
Это максимальное количество информации, перерабатываемое обучаемым за сеанс работы с
АОС. Т – среднее оптимальное время занятия с АОС (32,79 мин.).
       В АОС вопросы представлены в модуле претестов (предварительных тестов) и
постестов (последующих тестов). На экран выводится один вопрос в виде: Вопрос – Ответ –
Комментарий. Ответы представлены в виде рисунков, чертежей и текста. Количество – от 2
до 6. Комментарий – в виде гистограммы. При правильном ответе высвечивается процент
правильных ответов.
       Известно, что количественной мерой качества усвоения учебного материала на
предыдущих шагах является оценка. Поэтому вопрос контроля знаний и выставление оценок
занимает особое место при разработке обучающей программы. Процесс выставления оценок
для нашей системы выполнен с учетом метода А.П. Свиридова путем дальнейшей
модификации ее на основе экспериментов. Контроль знаний представляет собой задачу
распознавания, основанную на обучении. Широкое распространение получили линейные и
кусочно-линейные методы распознавания, отыскивающие решающую поверхность в виде
одной или нескольких плоскостей [59].
       По А.П. Свиридову предлагается искать решение, определяя характеристическую
функцию преподавателей в виде:
                                         n
                                       y= Σ w’I oi,
                                        i=1
      где oi- оценка, выставленная обучаемому за выполнение i- го задания; n- число
заданий; w’i- весовой коэффициент, характеризующий задание.
      Процесс обучения алгоритма распознавания в определении значений wi, а также
граничных значений cj, разделяющих оценки при М-балльном контроле. На этапе
распознавания машинное выставление итоговой оценки (ИО= {1,2,…,M}) осуществляется
путем определения функции у и последующего ее сравнения с граничными значениями:

                                  1, если y<= c1
                       ИО=        2, если с1< y <= c2
                                  M, если y> cM-1.

       В рассмотренном подходе количество заданий (вопросов) n обучаемому фиксируется
заранее и для данного n определяются граничные значения cj. При обучении и контроле
обычно используют двухбалльную (“зачет”- “незачет”) или четырех балльную (2, 3, 4, 5)
систему оценок. Число граничных значений при этом соответственно равно единице (с1) или
трем (с2, с3, с4). Следовательно, если предусматриваем оценивать ответы по данной теме и в
двухбалльной, и в четырех балльной системах, то необходимо определить четыре граничных
значения. Эти значения должны быть определены для случаев предъявления обучаемому
1,2,3, …, N вопросов. Каждый вопрос является уникальным и имеет свой весовой
коэффициент wi, определенный на этапе обучения.


                                             33