Svetlana N. Dvoryatkina - Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Department of Mathematics and Teaching Methods, Bunin Yelets State University (Yelets, Russia).
Дворяткина Светлана Николаевна - доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры математики и методики ее преподавания Елецкого государственного университета им. И.А. Бунина (Елец, Россия).
The possibility of statement and solution of the problem of searching of theoretical justification and development of efficient didactic mechanisms of the organization of process of pedagogical monitoring and assessment of level of knowledge of trainees can be based on convergence of the leading psychological and pedagogical, mathematical, and informational technologies with accounting of the modern achievements in science. In the article, the pedagogical expediency of realization of opportunities of means of informational technologies in monitoring and assessment of the composite mathematical knowledge, in the management of cognitive activity of students is proved. The ability to integrate fractal methods and neural network technologies in perfecting of a system of pedagogical monitoring of mathematical knowledge of trainees as a part of the automated training systems (ATS) is investigated and realized in practice. It is proved that fractal methods increase the accuracy and depth of estimation of the level of proficiency of students and also complexes of intellectual operations of the integrative qualities allowing to master and apply cross-disciplinary knowledge and abilities in professional activity. Neural network technologies solve a problem of realization of the personal focused tutoring from positions of optimum individualization of mathematical education and self-realization of the person. The technology of projection of integrative system of pedagogical monitoring of knowledge of students includes the following stages: establishment of the required tutoring parameters; definition and preparation of input data for realization of integration of fractal and neural network technologies; development of the diagnostic module as a part of the block of an artificial intelligence of ATS, filling of the databases structured by system; start of system for obtaining the forecast. In development of the integrative automated system of pedagogical monitoring of knowledge the fact that individual evaluation test of tutoring of students is carried out on the basis of two parameters depths of assimilation of a concept, its interrelation with other concepts and assessment of size of the synergetic effect of integration of knowledge and activity of trainees is new. Experience of introduction and operation of the automated system of pedagogical monitoring and assessment of the level of knowledge on the basis of integration of fractal model operation and neural network technologies allowed to increase the level of objectivity of estimation of trainees, quality of management of the educational process, its effectiveness in general.
Постановка и решение проблемы поиска теоретического обоснования и разработки эффективных дидактических механизмов организации процесса педагогического контроля и оценки знаний обучаемых может быть основана на конвергенции ведущих психолого-педагогических, математических и информационных технологий с учетом современных достижений в науке. В статье обоснована педагогическая целесообразность реализации возможностей средств информационных технологий в оценке сложного математического знания, в управлении познавательной деятельностью студентов. Исследована и реализована на практике интеграция фрактальных методов и нейросетевых технологий в совершенствовании системы педагогического контроля математических знаний обучаемых в составе автоматизированных обучающих систем (АОС). Доказано, что фрактальные методы увеличивают точность и глубину оценивания уровня обученности студентов, комплексов интеллектуальных операций и интегративных качеств, позволяющих осваивать и применять междисциплинарные знания и умения в профессиональной деятельности. Нейросетевые технологии решают проблему реализации личностно-ориентированного обучения с позиций оптимальной индивидуализации математического образования и самореализации личности. Технология проектирования интегративной системы педагогического контроля знаний студентов включает следующие этапы: установление требуемых параметров обучения; определение и подготовка исходных данных для реализации интеграции фрактальной и нейросетевой технологий; разработку диагностического модуля в составе блока искусственного интеллекта АОС, заполнение структурированных системой баз данных; запуск системы для получения прогноза. Новым в разработке интегративной автоматизированной системы педагогического контроля знаний является то, что индивидуальная оценка качества обучения студентов осуществляется на основе двух параметров - глубины усвоения понятия, его взаимосвязи с другими понятиями и оценке величины синергетического эффекта интеграции знаний и деятельности обучаемых. Опыт внедрения и эксплуатации автоматизированной системы педагогического контроля и оценки знаний на основе интеграции фрактального моделирования и нейросетевых технологий позволил повысить уровень объективности оценивания знаний обучаемых, качество управления учебным процессом, его результативность в целом.