Етапи концептуалізації та формалізації в розробці моделі нейро-нечіткої експертної системи професійного відбору учнів

Основний зміст статті

Богдан Буяк
Іван Цідило
Віктор Репський
Віталій Лялюк

Анотація

Буяк Б.Б., Цідило І.М., Репський В.І., Лялюк В.П. Етапи концептуалізації та формалізації в розробці моделі нейро-нечіткої експертної системи професійного відбору учнів.


У статті описано проблему проєктування нейро-нечіткої експертної системи професійного відбору на етапах концептуалізації та формалізації, яка передбачає визначення понять, взаємозв'язків та механізмів управління, необхідних для опису вирішення проблем у обраній предметній галузі. Обґрунтовано структурну модель системи прийняття рішень для визначення професійного відбору студентів для навчання за ІТ спеціальностями. У якості структурних компонентів для вивчення пропонуються три підсистеми: психологічні особливості, особистісні якості, фактичні знання, вміння та навички студентів. Якість роботи системи визначається використанням різних методик отримання знань, на основі яких буде формуватися база знань нейро-нечіткої системи та поєднання використання нечітких та стохастичних даних.

Деталі статті

Як цитувати
Буяк, Б., Цідило, І., Репський, В., & Лялюк, В. (2018). Етапи концептуалізації та формалізації в розробці моделі нейро-нечіткої експертної системи професійного відбору учнів. Педагогіка вищої та середньої школи, 51, 147-158. https://doi.org/10.31812/pedag.v51i0.3664
Розділ
Статті

Посилання

1. Aidinian, A. R., Tcvetkova, O. L.: Metodika otcenki kachestva obucheniia studentov vuza s ispolzovaniem neiro-nechetkogo podkhoda (Methods of estimation of the quality of students’ education with the use of neuro-fuzzy approach). Programmnye produkty i sistemy. 29 (4), 189–193 (2016).
2. Bekh, I. D.: Stanovlennia profesionala v suchasnykh sotsialnykh umovakh (Becoming a professional in modern social conditions). Pedahohika tolerantnosti. 3–4, 157–162 (2001).
3. Beliakov, A. G., Mandel, A. S.: Analiz dostovernosti vyvodov, formiruemykh s pomoshchiu ekspertno-statisticheskikh sistem (The analysis of reliability of the conclusions formed with the help of expert statistical systems). Ros. AN. In-t probl. upr. im. V. A. Trapeznikova, Moscow (2002).
4. Berezsky, O., Melnyk, G., Batko, Yu.: Modern Trends in Biomedical Image Analysis System Design. In: Laskovski, A. (ed.) Biomedical Engineering, Trends in Electronics, Communications and Software, pp. 461–480. InTech, Rijeka (2011).
5. Dubovoi, V. M., Kovaliuk, O. O.: Modeli pryiniattia rishen v upravlinni rozpodilenymy dynamichnymy systemamy (Models of decision-making in the management of distributed dynamic systems). UNIVERSUM-
Vinnytsia, Vinnytsia (2008).
6. Granin, S. S., Mandel, A. S.: Stationary Inventory Control Policies in Supply Systems under Inflation Condition. Automation and Remote Control. 77 (8), 1453–1460 (2016).
7. Hlon, O. V., Dubovoi, V. M.: Modeliuvannia system keruvannia v umovakh nevyznachenosti (Modeling of control systems under uncertainty). UNIVERSUM-Vinnytsia, Vinnytsia (2004).
8. Iliasov, B. G., Startceva, E. B., Iangurazova, N. R.: Modulnaia struktura bazy znanii ekspertnoi sistemy “Vybor spetcialnosti pri postuplenii v vuz” (Modular structure of the knowledge base of the expert system “The choice of specialty at admission to an institution of higher education”). Neftegazovoe delo. 2. http://ogbus.ru/authors/Ilyasov/Ilyasov_1.pdf (2006). Accessed 29 Jan 2017.
9. Kirpichnikov, A. P., Liasheva, S. A., Shleimovich, M. P., Leonova, I. V.: Proektirovanie avtomatizirovannoi sistemy obrabotki dannykh uspevaemosti studentov na osnove nechetkoi logiki (Designing an automated system for data processing of students’ progress based on fuzzy logic). Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 372–376 (2014).
10. Kruglov, V. V., Dli, M. I., Golunov, R. Iu.: Nechetkaia logika i iskusstvennye neironnye seti (Fuzzy logic and artificial neural networks). Izdatelstvo fiziko-matematicheskoi literatury, Moscow (2001).
11. Krushelnytska, Ya. V.: Fiziolohiia i psykholohiia pratsi (Physiology and psychology of labor). KNEU, Kyiv (2003).
12. Lozovetska, V. T.: Profesiine stanovlennia osobystosti v suchasnykh umovakh pratsi (Psychological and pedagogical aspects of professional formation of personality in modern working condition). Naukovyi visnyk Instytutu profesiino-tekhnichnoi osvity. 5, 20–24 (2013).
13. Luger, G. F.: Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (6th Edition). Pearson, London (2008).
14. Nychkalo, N.: Profesiinyi rozvytok osobystosti u konteksti neperervnosti (Professional development of the individual in the context of continuity). In: Kremen, V. H., Dmytrychenko, M. F., Nychkalo, N. H. (eds.)
Kontseptualni zasady profesiinoho rozvytku osobystosti v umovakh yevrointehratsiinykh protsesiv, pp. 12–23. NTU, Kyiv (2015).
15. Otych, O.: Mystetstvo u profesiinomu rozvytku osobystosti (Art in the professional development of personality). In: Kremen, V. H., Dmytrychenko, M. F., Nychkalo, N. H. (eds.) Kontseptualni zasady
profesiinoho rozvytku osobystosti v umovakh yevrointehratsiinykh protsesiv, pp. 571–582. NTU, Kyiv (2015).
16. Polishchuk, O. P., Teplytskyi, I. O., Semerikov, S. O.: Profesiina spriamovanist fundamentalizatsii informatychnoi osvity (Professional orientation of fundamentalization of informational education). Theory
and methods of learning mathematics, physics, informatics. 11 (3), 122–129 (2013).
17. Shcherbak, O.: Psykholoho-pedahohichni zasady profesiinoho rozvytku i samorozvytku pedahoha profesiinoho navchannia (Psychological-pedagogical principles of professional development and self-development of a teacher of professional training). In: Kremen, V. H., Dmytrychenko, M. F., Nychkalo, N. H. (eds.) Kontseptualni zasady profesiinoho rozvytku osobystosti v umovakh yevrointehratsiinykh protsesiv, pp. 472–481. NTU, Kyiv (2015).
18. Shtovba, S. D., Pankevich, O. D., Nagorna, A. V.: Analyzing the criteria for fuzzy classifier learning. Automatic control and computer sciences. 49 (3), 123–132 (2015). doi: 10.3103/S0146411615030098
19. Shulepov, A. V.: Postroenie ekspertnoi sistemy vybora ratcionalnoi strategii na rynke truda dlia vypusknika vuza (Constructing an expert system for selecting a rational strategy in the labor market for a graduate of the university). Vestnik kibernetiki. 8 (2009).
20. Tcidylo, I. N.: Nechetkaia otcenka rezultatov avtomatizirovannogo testirovaniia (Fuzzy evaluation of the results of automated testing). Problemy sovremennoi nauki. 11 (1), 105–114 (2014).
21. Tereshchuk, H. V.: Pedahohichna diahnostyka tsinnisnykh oriientatsii molodi v protsesi yii sotsialnoho i profesionalnoho stanovlennia (Pedagogical diagnostics of value orientations of youth in the process
of its social and professional formation). Pedahohika i psykholohiia. 3 (12), 119–124 (1996).
22. Wasserman, Ph. D.: Neural computing: theory and practice. Van Nostrand Reinhold Co., New York (1989).
23. Zhernakov, S. V.: K voprosu o postroenii gibridnykh neiro-nechetkikh ekspertnykh sistem diagnostiki i kontrolia GTD (On the construction of hybrid neuro-fuzzy expert systems for diagnostics and control of
GTE). In: Upravlenie v slozhnykh sistemakh, pp. 119–126. UGATU, Ufa (1999).
24. Ziaziun, I. A.: Pedahohichnyi profesionalizm u konteksti profesiinoi svidomosti (Pedagogical professionalism in the context of professional consciousness). In: Pedahoh profesiinoi shkoly, pp. 8–17. Naukovyi svit,
Kyiv (2001).

Найчастіше читають статті цього автора (авторів)

Особливість: цей модуль вимагає, що б був включений хоча б один модуль статистики / звітів. Якщо ваші модулі статистики повертають більше однієї метрики, то будь ласка обраний вами головну метрику на сторінці налаштувань сайту адміністратором і / або на сторінках налаштування керуючого журналом.