д-р физ.-мат. наук, профессор,
305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor,
305040, Kursk, 50 Let Oktyabrya str., 94
канд. пед. наук, доцент,
305041, Курск, ул. К. Маркса, 3
Candidate of Pedagogical Science, Associate Professor,
305041, Kursk, К. Маrksa str., 3
Введение. Использование средств информационно-коммуникационных технологий позволяет преподавателю актуализировать содержание обучения. Успешность учебного процесса во многом определяется от ИКТ-компетентности и ИКТ-грамотности преподавателя. В качестве одного из элементов информационно-коммуникационных технологий может быть использован интеллектуальный анализ данных на основе искусственных нейронных сетей. Основное направление применения тестов заключается в измерении уровня знаний учащихся. Большой объем накопленных результатов тестирования при должной обработке способен предоставить преподавателю дополнительные (скрытые) данные. Использование искусственной нейронной сети для анализа результатов тестирования дает возможность расширить исследуемое тестами направление.
Методы. Теоретическая основа исследования базируется на комплексе научных положений отечественных и зарубежных ученых в области образования и искусственного интеллекта. Практические методы исследования основаны на эксперименте по созданию теста по информатике, тестировании студентов и накоплении полученных данных, а также их обработки смоделированной искусственной нейронной сетью.
Результаты. В статье рассмотрен процесс анализа полученных результатов тестирования средствами программы SPSS STATISTICA 20. Был осуществлен поиск скрытых закономерностей теста, проверена достоверность полученных результатов.
Обсуждение. Предложена возможность дальнейшего применения полученных результатов в управлении учебно-воспитательным процессом. Полученные результаты могут быть использованы для поиска и корректировки трудных или легких тестовых заданий, замены провальных тестовых заданий. У преподавателя появляется возможность перераспределить временной ресурс для изучения трудно усваиваемых тем, за счет легко усваиваемых. Предложена идея комплексного подхода по использованию искусственных нейронных сетей в образовании.
Introduction. The use of information and communication technologies allows the teacher to update the content of training. The success of the educational process is largely determined by the ICT competence and ICT literacy of the teacher. Data mining based on artificial neural networks can be used as one of the elements of information and communication technologies. The main direction of application of tests is to measure the level of knowledge of students. A large amount of accumulated test results with proper processing can provide the teacher with additional (hidden) data. The use of an artificial neural network for the analysis of test results makes it possible to expand the direction of the tests. Methods. The theoretical basis of the study is based on a complex of scientific statements of domestic and foreign scientists in the field of education and artificial intelligence. Practical research methods are based on an experiment in creating a test in computer science, testing students and accumulating data, as well as their processing simulated artificial neural network. Results. The article describes the process of analyzing the results of research using the SPSS STATISTICA 20 programs. The search for hidden patterns of the test was carried out, the reliability of the results obtained was verified. Discussion. There was suggested the possibility of further application of the results obtained in the educational process. The results obtained can be used to search for and correct difficult or easy test items, and to replace failed test tasks. The teacher has the opportunity to redistribute the time resource for the study of difficult digestible topics, due to easily digestible. The idea of an integrated approach to the use of artificial neural networks in education is proposed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.