Search
Нейросетевой подход к организации модели для анализа качества тестовой выборки
View/
Date
2009Publisher
БрГТУUDC
681.324Citation
Савицкий, Ю. В. Нейросетевой подход к организации модели для анализа качества тестовой выборки / Ю. В. Савицкий // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2009. – № 5. – С. 33–34. – Библиогр.: с. 34 (6 назв.).Abstract
Специфика современного высшего образования, предполагающая освоение больших постоянно обновляющихся информационных массивов знаний в сжатые сроки, определяет высокую практическую значимость программных систем тестирования знаний в учебном процессе. В связи с этим возрастают требования к качеству тестовой выборки, предъявляемой обучаемому для оценки знаний. Для решения задачи в работе предлагается нейросетевой подход к оценке качества тестовых заданий.
Annotation in another language
A Technique for adaptive modeling of a quality testing set using an artificial neural network is discussed. A neural network arrangement is grounded and formulated; a methodic for training set organization is proposed; a common algorithm for the model building is described. Perspectives of application of this approach to the more wide set of tasks are presented.
Collection
- 2009 [33]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.