Разработка механизма интеллектуального управления отношениями "студент-преподаватель" в пространстве виртуального образования с применением нейронных сетейстатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Г 229)
Библиографическое описание: Гасымов, Гусейн Алекпер оглы. Разработка механизма интеллектуального управления отношениями "студент-преподаватель" в пространстве виртуального образования с применением нейронных сетей = Development of the mechanism of intellectual management of “student-lecturer” relations in the space of virtual education with the use of neural networks / Г. А. оглы Гасымов. - (Новые технологии). - Текст : непосредственный // Открытое образование. - 2018. - № 5. - С. 94-103. - Библиогр.: с. 101-103 (21 назв.). - ISSN 1818-4243.
Аннотация: Рассматривается решение проблемы регулирования преподавательских и студенческих отношений с использованием нейронных сетей для бимодальных электронных университетов. Для этого в первую очередь исследуются подходы других авторов к этой теме. Известно, что в бимодальных электронных университетах студенты проходят обучение как в традиционном порядке, так и вне класса (в дистанционной форме). Исследования показывают, что для традиционных университетов имеют разные подходы с применением экспертных систем, генетических алгоритмов по решению этой проблемы. Тем не менее, проблема не решена применением нейронных сетей, а также для студентов, которые имеют вне кампуса. Известно, что отношения между преподавателями и студентами в университетах регулируются учебным планом. Материалы и методы. Расписания курсов доступны в различных сочетаниях. Сочетание учебной программы определяется раз в начале каждого семестра для традиционного образования, но эти комбинации постоянно меняются в среде дистанционного обучения. Эти изменения происходят из-за требования независимости времени и пространства для дистанционных учебных сред. Это указывает на актуальность проблемы и совместимость применение нейронных сетей для решения проблемы. Для решения проблемы расписание занятий рассматривается как матрица.
Research objective. The paper deals with the solution of the problem of regulation of lecturer and student relations using neural networks for bimodal electronic universities. First, the approaches of other authors to this topic are explored. It is known that in bimodal electronic universities, students are trained both in the traditional order and outside the classroom (in distance form). Studies show that for traditional universities there are different approaches with the use of expert systems, genetic algorithms to solve this. Development of the mechanism of intellectual management of “student-lecturer” relations in the space of virtual education with the use of neural networks problem. However, the problem is not solved using neural networks, as well as for students who have an off-campus. The relationship between lecturers and students in universities is regulated by the schedule of lessons. Materials and methods. Schedule of lessons is available in various combinations. The combination of the schedule of lessons is determined once in the beginning of each semester for traditional education, but these combinations are constantly changing in the distance learning environment. These changes are due to the requirement of independence of time and space for distance learning environments. This indicates the relevance of the problem and the compatibility of the use of neural networks to solve the problem. In the presented paper, to solve the problem, the schedule of classes is considered as a matrix. As you know, it is easier to process matrix elements when it is in the form of numbers.
Research objective. The paper deals with the solution of the problem of regulation of lecturer and student relations using neural networks for bimodal electronic universities. First, the approaches of other authors to this topic are explored. It is known that in bimodal electronic universities, students are trained both in the traditional order and outside the classroom (in distance form). Studies show that for traditional universities there are different approaches with the use of expert systems, genetic algorithms to solve this. Development of the mechanism of intellectual management of “student-lecturer” relations in the space of virtual education with the use of neural networks problem. However, the problem is not solved using neural networks, as well as for students who have an off-campus. The relationship between lecturers and students in universities is regulated by the schedule of lessons. Materials and methods. Schedule of lessons is available in various combinations. The combination of the schedule of lessons is determined once in the beginning of each semester for traditional education, but these combinations are constantly changing in the distance learning environment. These changes are due to the requirement of independence of time and space for distance learning environments. This indicates the relevance of the problem and the compatibility of the use of neural networks to solve the problem. In the presented paper, to solve the problem, the schedule of classes is considered as a matrix. As you know, it is easier to process matrix elements when it is in the form of numbers.
Год издания: 2018
Авторы: Гасымов Гусейн Алекпер оглы
Источник: Открытое образование
Выпуск: № 5
Номера страниц: 94-103
Количество экземпляров:
- Книгохранилище научной литературы (пр. Свободный, 79, 3 этаж): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: matlab, perms, reshape, simulate, train, бимодальный электронный университет, виртуальное образование, интеллектуальное расписание занятий, матрицы, модель off campus, нейронные сети, преподаватели, студенты
Рубрики: Образование. Педагогика,
Высшее профессиональное образование,
Дистанционное образование
Высшее профессиональное образование,
Дистанционное образование
ISSN: 1818-4243
Идентификаторы: полочный индекс Г 229, шифр otob/2018/5-024649836