Комплексная система коллаборативного обучения на основе нечетких моделей для описания поведения систем с частичным знанием

Автор: Куликовских Илона Марковна, Прохоров Сергей Антонович, Сучкова Светлана Анатольевна, Матыцин Ефим Владимирович

Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc

Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление

Статья в выпуске: 4-4 т.18, 2016 года.

Бесплатный доступ

В работе рассматриваются аспекты поведения систем с частичным знанием в условиях стимулирования и совместного обучения. Предложены нечеткие модели для описания поведения систем и даны определения оценивания уровня частичного знания с нечетко заданными когнитивными уровнями при самостоятельном и совместном обучении. Разработанные модели были положены в основу комплексной системы коллаборативного обучения, для которой было приведено описание и реализуемые функции.

Коллаборативное обучение, частичное знание, когнитивный уровень, нечеткое множество, адаптивное обучение

Короткий адрес: https://sciup.org/148204765

IDR: 148204765

Список литературы Комплексная система коллаборативного обучения на основе нечетких моделей для описания поведения систем с частичным знанием

Using clickers in class. The role of interactivity, active collaborative learning and engagement in learning performance/L. Blasco-Arcas, I. Buil, B. Hernandez-Ortega, F. Javier Sese//Computers & Education. 2013. 62. pp.102-110.
McDonough K., Foote J.A. The impact of individual and shared clicker use on students' collaborative learning//Computers & Education. 2015. 86. Pp.236-249.
Vygotsky L.S. Mind in society: The development of higher psychological processes. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1978. 174 p.
Brady M., Seli H., Rosenthal J. «Clickers» and metacognition: A quasi-experimental comparative study about metacognitive self-regulation and use of electronic feedback devices//Computers & Education. 2013. 65. Pp. 56-63.
Cook R. Calkins S. More than recall and opinion: Using «clickers» to promote complex thinking//Journal on Excellence in College Teaching. 2013. 24(2). Pp. 51-76.
Lantz M.E. The use of «Clickers» in the classroom: Teaching innovation or merely an amusing novelty//Computers in Human Behavior. 2010. 26(4). Pp.556-561.
Lantz M.E., Stawiski A. Effectiveness of clickers: Effect of feedback and the timing of questions on learning//Computers in Human Behavior. 2014. 31. Pp.280-286.
Clickers in college classrooms: Fostering learning with questioning methods in large lecture classes/R.E. Mayer, A. Stull, K. DeLeeuw, K. Almeroth, B. Bimber, D. Chun, et al.//Contemporary Educational Psychology. 2009. 34. Pp.51-57.
Chien, Y.-T., Chang Y.-H., Chang C.-Y. Do we click in the right way? A meta-analytic review of clicker-integrated instruction//Educational Research Review. 2016. 17. Pp.1-18.
Why peer discussion improves student performance on in-class concept questions/M.K. Smith, W.B. Wood, W.K. Adams, C. Wieman, J.K. Knight, N. Guild, et al.//Science. 2009. 323. Pp.122-124.
Неосознанно воспринятая информация как основа принятия решения о принадлежности к классу/В.Ю.Карпинская, Н.С.Куделькина, Ю.Ю.Карпинская, Ю.Е.Шилов//Известия Самарского научного центра РАН. 2015. T. 17. № 1(4). С.891-896.
Шилов Ю.Е. Когнитивные аспекты изучения бессознательного в современной психологии//Известия Самарского научного центра РАН. 2015.T. 17, № 1(4). С.907-912.
Prokhorov S.A., Kulikovskikh I.M. Fuzzy learning performance assessment based on decision making under internal uncertainty//7th Computer Science and Electronic Engineering Conference (CEEC 2015). Colchester, UK, 2015. pp. 65-70.
Карпинская В.Ю. Владыкина Н.П., Шилов Ю.Е. Классификация в процессе зрительного восприятия//Известия Самарского научного центра РАН. 2015.T. 17. №1(3).С. 642-650.
Interval type-2 fuzzy sets are generalization of interval-valued fuzzy sets: Towards a wider view on their relationship/H. Bustince, J. Fernandez, H. Hagras, M. Pagola, E. Barrenechea//IEEE Tran. On Fuzzy Sets. 2014 DOI: 10.1109/TFUZZ.2014.2362149
Almohammadi K., Hagras H. An interval type-2 fuzzy logic based system for customised knowledge delivery within pervasive e-learning platform//Systems, Man and Cybernetics: Proc. 2013 IEEE International Conference on. Manchester, UK, 2013. pp.2872-2879.
Chen S.-M., Chang Y.-C. Fuzzy rule interpolation based on principle membership functions and uncertainty grade functions of interval type-2 fuzzy sets//Expert Systems with Applications. 2011. 38. Pp. 11573-11580.
Mendel J.M., John R.I.B. Type-2 fuzzy sets made simple/J.M. Mendel//IEEE Tran. On Fuzzy Sets. 2002. 10(2). Pp. 117-127.
Zadeh L.A. Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design//Inf. Sci. 1971. 3. Pp. 159-176.
Mizumoto M., Tanaka K. Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design//Inf. Control. 1976. 31. Pp. 312-340.
Goguen J. Fuzzy rule interpolation based on principle membership functions and uncertainty grade functions of interval type-2 fuzzy sets//J. Math. Anal. Appl. 1967. 18. Pp. 145-174.
Karnik N.N., Mendel J.M., Liang Q. Type-2 fuzzy logic systems//IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1999. 7(6). Pp. 643-658.
Mendel J.M., John R.I.B. Type-2 fuzzy sets made simple//IEEE Tran. On Fuzzy Sets. 2002. 10(2). Pp. 117-127.
Garibaldi J.M., Ozen T. Uncertain Fuzzy Reasoning: A Case Study in Modelling Expert Decision Making//IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2007. 15(1). Pp. 16-30.
Ozen T., Garibaldi J.M. Effect of type-2 fuzzy membership function shape on modelling variation in human decision making//Fuzzy Systems: The proceedings of IEEE International Conference on. Budapest, Hungary, 2004. Pp. 971-976.
Meng F., Chen X. A new method for group decision making with incomplete fuzzy preference relations//Knowledge-Based Systems. 2015. 73. Pp. 111-123.
On multi-granular fuzzy linguistic modeling in group decision making problems: A systematic review and future trends/J.A. Morente-Molinera, I.J. Perez, M.R. Urena, E. Herrera-Viedma//Knowledge-Based Systems. 2015. 74. Pp. 49-60.
Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. Handbook 1: Cognitive domain/B.S. Bloom (Ed.), M.D. Engelhart, E.J. Furst, W.H. Hill, D.R. Krathwohl. -New York: David McKay, 1956. 207 p.
A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's Taxonomy of Educational Objectives/L.W. Anderson (Ed.), D.R. Krathwohl (Ed.), P.W. Airasian, K.A. Cruikshank, R.E. Mayer, P.R. Pintrich, J. Raths, M.C. Wittrock. New York: Longman, 2001. 336 p.
Прохоров С.А., Куликовских И.М. Создание комплекса программ на основе пространственной схемы взаимодействия объектов//Программные продукты и системы. 2012. № 3. С.5-8.
Прохоров С.А., Куликовских И.М. Система адаптивного обучения на основе иерархических конечных автоматов//Известия Самарского научного центра РАН. 2015. T. 17. № 2(5). С.1087-1091.
Прохоров С.А. Сучкова С.А., Куликовских И.М. Кластеризация диагностических тестов при изучении предлогов английского языка в соответствии с таксономией Блума//Известия Самарского научного центра РАН. 2015. T. 17. № 2(5). С.1097-1103.
Система адаптивного обучения на основе коллаборативной фильтрации/С.А. Прохоров, С.А. Сучкова, Е.В. Матыцин, И.М. Куликовских//Перспективные информационные технологии (ПИТ-2016): материалы Международной конференции. Самара, 2016. С. 150-156.

Еще

Статья научная