Разработка алгоритмов и программных средств поддержки взаимодействия компетентностно-ориентированных моделей в обучающих ИЭС (АТ-ТЕХНОЛОГИЯ). Анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого.
1. Анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов (подсистема поддержки построения обучающих веб-ИЭС, комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ) 1.1 Общая характеристика функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов 1.2 Экспериментальное программное исследование базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов 1.3 Требования на создание алгоритмов анализа текущего уровня компетенций обучаемых 1.4 Постановка задачи курсового проекта 2. Комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ реализует задачно-ориентированную методологию компьютерного проектирования интегрированных экспертных систем, созданную профессором Рыбиной Г.В. в середине 90-х годов. Важной особенностью разработки и использования обучающих ИЭС и веб-ИЭС является то, что обеспечивается автоматизация практически всех процессов, которые возникают в ходе обучения и контроля знаний/умений обучаемых. В связи с возникшей необходимостью в анализе уровня текущих компетенций обучаемых, а также в статической обработке соответствующих данных, был проведен анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов (подсистема поддержки построения обучающих веб-ИЭС, комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ). Так как при мониторинге важную роль играет обработка данных, то рассмотрим параметры статистической обработки информации, используемой в процессе функционирования обучающих веб-ИЭС, характеризующих обучаемого и контингент обучаемых, сформулированные Рыбиной Г.В., для анализа огромного количества накопленных данных, с целью улучшения качества обучения и выполнения функций мониторинга.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
