РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки/2009/№ 1/
В наличии за
40 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

Методика оценки семантической сложности графовых моделей учебных элементов

В статье рассматривается одна из методик разработки и оценки семантической сложности графовых моделей учебных элементов. Полученные результаты используются при планировании изучения базовых понятий математической статистики.

Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Г. А. Воробьев, В. Н. Малыш МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЛОЖНОСТИ ГРАФОВЫХ МОДЕЛЕЙ УЧЕБНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Аннотация. <...> Полученные результаты используются при планировании изучения базовых понятий математической статистики. <...> Для разработки методов формализации рассматриваются две модели расчета трудоемкости усвоения учебного объекта (УО) как информационного продукта, отображающего те или иные стороны структуры или функционирования, на которые направлено конкретное обучающее воздействие: модель <...> В основе обеих моделей лежат идеи А. И. Уемова [3], в соответствии с которыми информационная мера сложности графовой модели обусловливается: <...> 1 Постановка задачи оценки семантической сложности Для разработки и оценки семантической сложности графовых моделей учебного элемента (УЭ) как информационного продукта, представляющего собой отображение логически завершенного элемента содержания программы обучения в соответствии с целями его изучения [4], предлагается методика, использующая модель В. П. Мизинцева [3]. <...> Второй этап включает оценку семантической сложности альтернативных моделей УО: 62 1 (9), 2009 Технические науки. <...> Определяется средний ранг связности пучка в графовой модели УЭ: ср zz p mmm ii , i1 1 m <...> Определяются абсолютные значения приведенной степени абстрагирования для каждой из вершин Xj модели: y Xjj 1 () 1 () 2 где ()jX Xz j , log (X ) – приведенная степень абстрагирования вершины <...> На основании функции распределения определяются вероятности для всех вершин графа: qX q X X , (3) () ( z jz) () (X ) j l l 11 1 где ()jqX – вероятность рассматриваемой вершины jX ; ( )zqX – вероятность вышестоящей вершины, образующей пучок связей, в который входит рассматриваемая вершина jX ; ( )jX ния рассматриваемой вершины; ()lX – приведенная <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы: