Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання

У статті досліджено моделі і методи, що застосовуються при розробці комп’ютерних навчальних систем. Наведено класифікацію існуючих систем навчання. У моделі процесу навчання запропонована схема блока 
 адаптивного прийняття рішень, яка дозволяє застосувати індивідуальний підхід до кожного ст...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2011
Main Authors: Плакасова, Ж.М., Кравченко, О.В.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60481
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання / Ж.М. Плакасова, О.В. Кравченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 443-448. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862744994768486400
author Плакасова, Ж.М.
Кравченко, О.В.
author_facet Плакасова, Ж.М.
Кравченко, О.В.
citation_txt Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання / Ж.М. Плакасова, О.В. Кравченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 443-448. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
description У статті досліджено моделі і методи, що застосовуються при розробці комп’ютерних навчальних систем. Наведено класифікацію існуючих систем навчання. У моделі процесу навчання запропонована схема блока 
 адаптивного прийняття рішень, яка дозволяє застосувати індивідуальний підхід до кожного студента. 
 Запропоновано принцип обчислення коефіцієнта зростання знань учня, який дає змогу викладачеві 
 коригувати процес засвоєння студентом навчального матеріалу протягом всього курсу навчання. В статье исследованы модели и методы, применяемые в разработке компьютерных обучающих систем. Приведена классификация существующих систем обучения. В модели процесса обучения предложена 
 схема блока адаптивного принятия решений, которая позволяет применить индивидуальный подход к 
 каждому студенту. Предложен принцип вычисления коэффициента роста знаний учащегося, который 
 позволяет преподавателю корректировать процесс усвоения студентом учебного материала на протяжении 
 всего курса обучения. The models and methods of adaptive control of knowledge are researched. The basic principles of building amodern system of testing, self-testing and self-study are given. Principles of computation of student’s achievements
 are offered. These principles help a teacher to govern the process of digestion of knowledge over the
 course of study.
first_indexed 2025-12-07T20:38:16Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60481
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Ukrainian
last_indexed 2025-12-07T20:38:16Z
publishDate 2011
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Плакасова, Ж.М.
Кравченко, О.В.
2014-04-15T18:19:36Z
2014-04-15T18:19:36Z
2011
Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання / Ж.М. Плакасова, О.В. Кравченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 443-448. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60481
004.89
У статті досліджено моделі і методи, що застосовуються при розробці комп’ютерних навчальних систем. Наведено класифікацію існуючих систем навчання. У моделі процесу навчання запропонована схема блока 
 адаптивного прийняття рішень, яка дозволяє застосувати індивідуальний підхід до кожного студента. 
 Запропоновано принцип обчислення коефіцієнта зростання знань учня, який дає змогу викладачеві 
 коригувати процес засвоєння студентом навчального матеріалу протягом всього курсу навчання.
В статье исследованы модели и методы, применяемые в разработке компьютерных обучающих систем. Приведена классификация существующих систем обучения. В модели процесса обучения предложена 
 схема блока адаптивного принятия решений, которая позволяет применить индивидуальный подход к 
 каждому студенту. Предложен принцип вычисления коэффициента роста знаний учащегося, который 
 позволяет преподавателю корректировать процесс усвоения студентом учебного материала на протяжении 
 всего курса обучения.
The models and methods of adaptive control of knowledge are researched. The basic principles of building amodern system of testing, self-testing and self-study are given. Principles of computation of student’s achievements
 are offered. These principles help a teacher to govern the process of digestion of knowledge over the
 course of study.
uk
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Обучающие и экспертные системы
Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
Вычисление коэффициента уровня усвоения знаний в системе адаптивного обучения
Computation of Achievements in the System of Adaptive Learning
Article
published earlier
spellingShingle Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
Плакасова, Ж.М.
Кравченко, О.В.
Обучающие и экспертные системы
title Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
title_alt Вычисление коэффициента уровня усвоения знаний в системе адаптивного обучения
Computation of Achievements in the System of Adaptive Learning
title_full Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
title_fullStr Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
title_full_unstemmed Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
title_short Обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
title_sort обчислення коефіцієнта рівня засвоєння знань у системі адаптивного навчання
topic Обучающие и экспертные системы
topic_facet Обучающие и экспертные системы
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60481
work_keys_str_mv AT plakasovažm občislennâkoefícíêntarívnâzasvoênnâznanʹusistemíadaptivnogonavčannâ
AT kravčenkoov občislennâkoefícíêntarívnâzasvoênnâznanʹusistemíadaptivnogonavčannâ
AT plakasovažm vyčisleniekoéfficientaurovnâusvoeniâznaniivsistemeadaptivnogoobučeniâ
AT kravčenkoov vyčisleniekoéfficientaurovnâusvoeniâznaniivsistemeadaptivnogoobučeniâ
AT plakasovažm computationofachievementsinthesystemofadaptivelearning
AT kravčenkoov computationofachievementsinthesystemofadaptivelearning