ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ НА БАЗІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БАЗИ ТЕСТІВ
DOI:
https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2018.83.0.78Ключові слова:
Moodle, інформаційна база тестів, самоорганізація, оптимізація, фактор, нейронна мережа, кластерізація, мережа КохоненаАнотація
З метою оптимізації формування тестових завдань представлена можлива формалізація даних, технологія кластерізації на базі штучних нейронних мереж. Визначені задачі, які виникають при створенні базі даних тестових завдань. Запропонована процедура навчання нейронної мережі з використанням пакета математичного моделювання Matlab.Посилання
Kostikova M. V. Analiz effektivnosti testirovaniya pri distantsionnom obuchenii [Analysis of efficacy testing at a distance education] / M. V. Kostikova, I. V. Skripina // Dystantcijna osvita u VNZ: Innovatsijni ta psyhologo-pedagogichni aspekty: zbirnyk naukovih pracz za materialamy Mizhnarodnoyi naukovo-metodychnoyi konferenciyi, m. Xarkiv, 19 – 20 lystopada 2015 r. – Xarkiv: Miskdruk, 2015. – S. 126 – 128.
Osovskiy S. Neyronnyie seti dlya obrabotki informatsii [Neural networks for information processing] /S. Osovskiy. – M.: Finansyi i statistika, 2002. – 344 s.
Bodyanskiy E. V. Iskusstvennyie neyronnyie seti: arhitekturyi, obuchenie, primeneniya. [ Artificial neural networks: architecture, training, applications] / E. V. Bodyanskiy, O. G. Rudenko. – Harkov: Teleteh, 2004. – 369 s.
