Формалізація знань про процеси підготовки вихідних даних при тестуванні

Abstract

В роботі запропонований підхід до формалізованого опису процесу визначення рівня знань студентів шляхом тестування. Враховуючи складність опису звичайними математичними моделями нечіткої, неповної і різнорідної інформації, запроновано для визначення результатів тестування використання методів штучного інтелекту, а саме використання нечітких мір і множин. Еталонні та поточні результати тестування представляються у вигляді нечітких LR-інтервалів, а процес логічного виводу на формалізованих знаннях організовується за допомогою неоднорідної функціональної мережіВ работе предложен подход к формализованного описания процесса определения уровня знаний студентов путем тестирования. Учитывая сложность описания обычными математическими моделями нечеткой, неполной и разнородной информации, запроновано для определения результатов тестирования использования методов искусственного интеллекта, а именно использование нечетких мер и множеств. Эталонные и текущие результаты тестирования представляются в виде нечетких LR-интервалов, а процесс логического вывода на формализованных знаниях организуется с помощью неоднородной функциональной сетиThe paper suggests an approach to a formalized description of the process of determining the level of knowledge of students through testing. Given the complexity of the description of conventional mathematical models of fuzzy, incomplete and heterogeneous information, it is requested to determine the results of testing the use of artificial intelligence methods, namely the use of fuzzy measures and sets. The reference and current test results are represented as fuzzy LR-intervals, and the process of logical inference on formalized knowledge is organized using a heterogeneous functional network