Педагогическое прогнозирование в компьютерных интеллектуальных системах, Коляда М.Г., Бугаева Т.И., 2015

Педагогическое прогнозирование в компьютерных интеллектуальных системах, Коляда М.Г., Бугаева Т.И., 2015.

В учебном пособии впервые в педагогической практике представлена компьютерная реализация процессов дидактического прогнозирования в интеллектуальных информационных системах Fuzzy Logic Toolbox (в среде матричной лаборатории MatLab) и Neural Networks (в среде статистического пакета STATISTICA). Представлены основы теории нечетких множеств, раскрыты принципы работы искусственных нейронных сетей и обоснована методология добычи данных (Data Mining) в огромных потоках педагогической информации. Показаны практические шаги в решении задач педагогической реальности с помощью современных информационных технологий через моделирование, анализ, оптимизацию и прогнозирование дидактических процессов и явлений. Пособие содержит множество примеров на поиск педагогических прогнозов, а также рекомендаций по применению различных инструментариев в реализуемом программном обеспечении. Учебное пособие рассчитано на студентов-магистрантов психолого-педагогических специальностей, оно может быть использовано преподавателями, управленцами в системе образования, слушателями курсов повышения квалификации. Оно также будет полезно аспирантам, директорам учебных заведений, заведующим кафедрами и деканам факультетов высших учебных заведений.





ПРЕДИСЛОВИЕ.

Прогнозирование педагогических систем и явлений, предсказание поведения обучаемого, издавна рассматривалось передовыми педагогами как одно из важнейших условий организации эффективного обучения и воспитания. По мере совершенствования системы образования и развития педагогики как науки, проблема нахождения достоверных прогнозов все более актуализировалась, так как принятие обоснованных дидактических и воспитательных решений требовало все более глубоких методов анализа и более совершенных прогностических моделей. Педагогическое прогнозирование вплотную подошло к решению проблемы использования многофакторного учета причин и факторов, которые системно влияют на процессы обучения и развития. Классическая педагогика здесь бессильна, так как полностью исчерпала свои возможности.

Содержание.

ПРЕДИСЛОВИЕ.
Глава I. Педагогическое прогнозирование на основе теории нечетких множеств.
Глава II. Педагогическое прогнозирование на основе нейронных сетей пакета STATISTICA NEURAL NETWORKS (SNN).
Глава III. Педагогическое прогнозирование в интеллектуальных системах DATA MINING.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.
ПРИЛОЖЕНИЯ.
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ.

Купить .





Теги: Коляда :: Бугаева :: 2015 :: педагогика