WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     |
|

На правах рукописи

Жуйков Виктор Викторович СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 13.00.08 – теория и методика профессионального образования

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук

Курск - 2009

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Курский государственный университет» на кафедре программного обеспечения и администрирования информационных систем.

Научный консультант: кандидат педагогических наук, доцент Кудинов Виталий Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор педагогических наук, профессор Образцов Павел Иванович кандидат педагогических наук, доцент Шевердин Игорь Вячеславович

Ведущая организация: государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский городской педагогический университет»

Защита состоится «26» июня 2009 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.104.01 в Курском государственном университете по адресу: 305000, г.Курск, ул. Радищева, д. 33.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета по адресу: 305000, г.Курск, ул. Радищева, д.33 Текст автореферата размещён на сайте Курского государственного университета: www.kurks-uni.ru «22» мая 2009 года.

Автореферат разослан «22» мая 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Н.А. Тарасюк

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации.

Современный уровень развития науки и технологий ставит перед системой высшего профессионального образования задачу переосмысления проблем контрольно-оценочного процесса. Существующие на данный момент подходы к оценке качества знаний студентов зачастую имеют множество недостатков, таких как повышенная сложность, узкая применимость, стихийность, нерациональное использование методов и форм, отсутствие дидактической целенаправленности, недостаточная упорядоченность проведения контроля.

Увеличение объёма получаемой информации и повышение сложности образовательных программ выдвигают на первый план аспекты оперативности их изучения и систематизации. В современных системах контроля и оценки качества знаний данное направление остаётся неисследованным.

Проблема системы оценки качества знаний студентов получила теоретическую разработку в трудах многих исследователей. Вопросы построения систем контроля и оценки знаний интересовали многих учёных в разных областях знания. Так, в области обучения информатике студентов вуза этим занимались Д.С. Костылёв, Л.Ю. Заикина, в области профессиональнопедагогического образования - Ф.М Калимуллин, в области повышения качества познавательной деятельности в образовательном процессе - Л.П. Тихонова, в области подготовки учащихся профильных школ - И.Р. Павлова, Н.М.

Скотникова. В разработку проблемы управления качеством подготовки студентов внесли значительный вклад в разработку этой проблемы В.П. Беспалько, Н.Ф. Ефремова, А.А. Аветисов, А.Г. Бермус, П.И. Образцов, С. В.

Шелапутина, М.М. Поташник. Исследованиями управления качеством в образовательных системах национального уровня занимались Н.А. Селезнева, А.И. Субетто, Г.В. Гутник. Вопросы методологии построения образовательных технологий были в сфере научных интересов Л.Андерсона, Н.В. Апатовой, В.П. Беспалько, В.И. Боголюбова, В.В. Гузеева и др. Исследованиям в области построения рейтинговых систем контроля и качества обучения посвящены труды С.Н. Дуброва, Ю.В. Попова, В.П. Подлеснова, Е.С. Брискина, В.И. Садовникова, И. Р. Павловой, Н.А. Воронковой. Вопросы в области построения систем контроля и качества обучения на основе тестовых технологий интересовали О.Д. Юнеева, М.Б. Шашкина, Н.Д. Нестеренко, Г.Н. Хубаев, О.А. Маркова.

Научный подход к совершенствованию учебного процесса ставит перед собой задачу информатизации всех его этапов для обеспечения более эффективного усвоения знаний, умений, навыков обучаемыми с целью реализации успешного выполнения задач профессиональной деятельности. Без систематического и достаточного по объему осуществления принципа обратной связи не может всерьез идти речь об эффективном управлении процессом обучения.

К сожалению, до сих пор в практике вузовского обучения данный принцип реализуется очень слабо и в весьма несовершенной форме. Каждый из применяемых методов и форм проверки уровня знаний студентов имеет свои преимущества и недостатки, свои ограничения. Данные, полученные на этапе контроля и измерения результатов обучения, могут способствовать изменению методики изложения материала, поэтому решение вопросов информатизации соответствующего направления является важной задачей с педагогической точки зрения.

Для контроля над ходом образовательного процесса необходимо внедрять современные системы обработки информации, основанные на теории искусственного интеллекта. Результаты контроля учебной деятельности представляют собой набор ответов, зависящий от многочисленных параметров, многие из которых трудно формализуемы. Для того чтобы учитывать их, необходимы гибкие математические инструменты, одним из которых может служить нейронная сеть.

Нейронные сети, несмотря на то что не имеют универсальной структуры, подходящей для всех областей применения, являются инструментом для эффективного решения широкого круга задач. В настоящий момент уровень развития информационных технологий предоставляет возможность использовать нейронные сети, в том числе и при оценке качества знаний. Система оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей позволит упростить и реструктуризировать контрольно-оценочный процесс.

Проблемы использования достижений в области искусственного интеллекта, в том числе искусственных нейронных сетей, в различных сферах деятельности получили теоретическую и практическую разработку в трудах многих исследователей. Вопросам построения интеллектуальных обучающих систем уделили внимание В.Л. Латышев, М.В. Суханова, О.В. Покалицына, И.А. Суслова, В.А. Кудинов. Тем не менее, в комплексе система оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей ещё не исследовались.

Сложность исследования усугубляется его междисциплинарным характером, обусловленным его положением на стыке педагогических и технических теорий и парадигм.

Анализ существующих источников информации, посвящённых контролю и оценке результатов обучения, вскрывает целый ряд противоречий:

- существование предпосылок в необходимости создания системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей, с одной стороны, и недостаточное внимание вопросам реализации и методики использования системы в профессиональном образовании - с другой;

- существование необходимости использования в области оценки качества знаний студентов последних достижений в области нейронных сетей, с одной стороны, и отсутствие исследований в данной области, с другой стороны;

- существование необходимости создания модели обучающегося относительно предметной области и отсутствие методики и информационных средств решения данной задачи.

Научно-практические потребности и выявленные противоречия позволили определить проблему исследования: каковы теоретические основы и педагогические условия моделирования и применения системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей Цель исследования – разработка и апробация математической модели системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей.

Объект исследования - образовательный процесс в высшей школе.

Предметом исследования является математическая модель системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей.

Гипотеза исследования заключается в предположении о том, что искусственные нейронные сети позволят повысить результативность контрольно-оценочного процесса знаний студентов. Эффективность системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей может быть значительно повышена, если:

- при решении многокритериальной задачи генерации контрольнооценочного материала будет использована ЭВМ;

- в процессе мониторинга качества знаний с использованием модели усвоения предметных знаний обучающегося будут использованы нейронные сети;

- на основе объективных контрольно-оценочных данных с эффектом накопления будет строиться модель полноты усвоения знаний образовательной области на основе нейронных сетей;

- обеспечивается управление процессом оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей.

Исходя из гипотезы и цели исследования, были поставлены следующие задачи:

1) проанализировать состояние системы оценки качества знаний студентов в профессиональном образовании;

2) разработать математическую модель системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей;

3) создать программные средства, обеспечивающие информационную поддержку мониторинга оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей;

4) определить организационно-педагогические условия эффективности системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей.

Методологическую основу исследования составляют работы в области системного анализа (А.В. Антонов, Н.П. Бусленко, В.Н. Волкова, А.А. Денисов, Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко); работы в области тестового контроля качества учебных достижений обучающихся (B.C. Аванесов, Б.В. Володин, В.Н. Бочаров, В.И. Васильев, Г.А. Епанчинцева, К.Т. Кузовлева, Н.И.

Пак, А.Л. Симонова); работы в области измерения качества знаний (А.А.

Аветисов, Т.С. Анисимова); работы в области управления качеством образования (А.Г. Бермус, П.Л. Брусиловский); работы в области нейронных сетей (А.В. Гаврилов, В.А. Головко, А.Н. Горбань, B.B. Круглов, B.B. Борисов).

Теоретической основой исследования явились:

- идеи и теории тестового контроля качества учебных достижений обучающихся (B.C. Аванесов, В.Н. Бочаров, А.Н. Майоров);

- теории в области мониторинга качества знаний профессионального образования (А.И. Кукуев, А.Н. Майоров, А.А. Макаров);

- теории педагогических измерений (А.А. Аветисов, В.П.Беспалько, Т.С. Анисимова, Н.М. Розенберг, Г.Н. Хубаев);

- теория системного анализа (А.В. Антонов, Н.П. Бусленко, В.Н. Волкова, А.А. Денисов, Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко, Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, В.Н. Спицнадель);

- теории качества профессионального образования (В.П.Беспалько, О.Е.

Лебедев, И.Я. Лернеp, В.Д. Шадриков);

- теория нейронных сетей (А.В. Гаврилов, B.B. Круглов, B.B. Борисов, Ф. Уоссерман);

- теории педагогических систем (В.П.Беспалько, О.Е. Лебедев);

- фундаментальные теории кибернетики (В.И. Арнольд, Р. Аткинсон, А.И. Захаров, А.М. Матюшкин, A.H. Колмогоров);

- теории управления педагогическими процессами (Ю.К. Бабанский, П.Л. Брусиловский, С.Н. Дубров, Н.В. Кузьмина, А.И. Герцен);

- теории управления качеством профессионального образования (А.Г.

Бермус, Н.Ф. Ефремова, Г.В. Гутник, В. А. Качалов, Э.М. Коротков, М.М.

Поташник, А.И.Субетто);

- педагогические и психологические теории целостного развития личности (Н.Ф.Талызина, Ю.К. Бабанский, Е.А.Климов, П.Г. Марквард, В.В. Сериков).

Методы исследования:

- теоретические: сравнительный анализ, моделирование системы, теоретическое обобщение результатов исследования;

- эмпирические: наблюдение, педагогический эксперимент, мониторинг;

- общенаучные для теоретического и эмпирического исследования: абстрагирование, анализ, синтез, дедукция, индукция, аналогия, исторический и логический методы;

- диагностические: беседа, тестирование, контрольные задания;

- квалиметрические: статистические методы (шкалирование, методы математической статистики).

Опытно-экспериментальной базой исследования стало государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Курский государственный университет». В исследовании приняли участие 3 преподавателя кафедры программного обеспечения и администрирования информационных систем и 145 студентов специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».

Организация исследования. Исследование состояло из нескольких этапов.

На первом этапе (2005 г.) определялись исходные положения исследования, проводился поиск путей повышения эффективности оценки качества знаний студентов, изучалась научная литература и современный педагогический опыт в области построения систем оценки качества знаний, мониторинга и квалиметрии. Проводился анализ исторического развития рассматриваемой проблемы в психолого-педагогической литературе. Формулировалась рабочая гипотеза, выявлялись основные теоретико-методологические понятия исследования, определялись его задачи.

На втором этапе (2006 г.) проводилась разработка системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей. Были разработаны материалы для проведения контрольных мероприятий.

На третьем этапе (2006-2008 г.) осуществлялось внедрение разработанной системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей в процесс преподавания учебных дисциплин «Параллельное программирование», «Теория вычислительных процессов и структур» и анализ её эффективности для достижения поставленных целей. Проводилась обработка эмпирических данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математический аппарат нейронных сетей является универсальным средством, позволяющим использовать его при построении системы оценки качества знаний.

2. Математическая модель системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей состоит из следующих компонентов: подсистемы оценки результатов тестирования, подсистемы перенастройки весовых коэффициентов, подсистемы экспертной корректировки, подсистемы ввода тестовых заданий, подсистемы построения портрета обучающегося, подсистемы мониторинга качества знаний, подсистемы генерации тестов, подсистемы построения онтологий.

3. Возможности онтологии предметной области позволяют решить задачу выявления направлений корректирующих воздействий для осуществления адаптивного управления обучением на основе индивидуальных результатов обучающихся.

4. Организационно-педагогическими условиями эффективности системы оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей являются:

1) формализация и построение онтологии предметной области;

2) создание тестовых заданий многократно превосходящих по количеству обучающихся;

3) создание тестовых заданий с характеристиками:

Pages:     |
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.