Дистанционный обучающий и контролирующий курс
Таким образом в проекте создан полноценный учебный курс, причем при желании его части могут использоваться независимо друг от друга, может быть изменена одна из частей или полностью заменен теоретический материал для проведения занятий по другой теме. Готовый учебный комплекс предназначен для проведения дистанционного обучения в сети Интернет, а также может быть использован для самообучения… Читать ещё >
Дистанционный обучающий и контролирующий курс (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Разработанный курс предназначен для использования в среде WWW.
После входа на домашнюю страницу курса пользователь видит окно, состоящее из двух частей (рис. 1). В правой части предлагаются 3 опции: пройти обучающий курс, выполнить лабораторные работы по курсу и пройти итоговый тест. В левой части находится содержание курса, при нажатии на тему в правое окно загружается соответствующий материал.
Рис. 1. Домашняя страница обучающего курса.
Лабораторный практикум уже приведен в тексте проекта. В обучающем курсе присутствует лишь его HTML-представление.
Что же касается обучающего курса, то он строится на базе уже изложенного материала, но к нему также добавлены функции для проверки знаний после каждой главы (путем задания нескольких вопросов).
Содержание учебного курса предполагает, что студент уже ознакомился с основами нейронных сетей. В то же время для пользователей, не изучавших ранее теории нейронных сетей, предлагается вводная часть, содержащая базовые сведения. Она будет полезна и для студентов, желающих освежить знания.
Содержание обучающего курса Введение в искусственные нейронные сети.
Проблемы, решаемые в контексте ИНС
Краткий исторический обзор Модель технического нейрона Обучение нейронных сетей Многослойные сети прямого распространения Многослойный персептрон
RBF-сети Нерешенные проблемы Самоорганизующиеся карты Кохонена
В ходе проекта был проведен ряд экспериментов с целью исследования возможности применения нейронных сетей в процессе обучения и контроля знаний студентов. Результаты показали, что нейронные сети адекватно моделируют характеристики проставления оценок реальным преподавателем и могут быть эффективно использованы для автоматизации процесса контроля знаний.
В работе описана общая методика написания программ для среды WWW и приведен пример апплета, демонстрирующего работу сети Кохонена. Кроме того, в дистанционном курсе используется программа, работающая на Web-сервере и использующая технологию нейросетей для контроля знаний студентов.
Таким образом в проекте создан полноценный учебный курс, причем при желании его части могут использоваться независимо друг от друга, может быть изменена одна из частей или полностью заменен теоретический материал для проведения занятий по другой теме.
Готовый учебный комплекс предназначен для проведения дистанционного обучения в сети Интернет, а также может быть использован для самообучения и проведения очного курса по данной теме в институте.