Parameters and Structure of Neural Network Databases for Assessment of Learning Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine the methodology, develop a theory of construction, put into practice algorithmization and implement the functionality of a hybrid intelligent system for assessment of educational outcomes of trainees on the basis of the identified keyword parameters and structure of the artificial neural network using expert systems and fuzzy simulation; to develop a methodology for the construction of structural-logic, hierarchical, functional and fractal schemes for structuring databases of the didactic field of learning elements; to determine the content, structure of parameters and database components, selection criteria and the content of complexes of educational standards. The methodology of introducing intelligent systems into mathematical education is on the basis of the Hegelian triad: thesis (implementation of the coherence principle) – antithesis (implementation of principles of the fractality and historiogenesis) – synthesis (implementation of the principles of self-organization and reflection of the complex system inversion integrity). Requirements for the organization and construction of the artificial neural network for assessment of personal achievements on the basis of fuzzy simulation have been developed. In the direction of using elements of fractal geometry, the technological structures of clusters that constitute the basis of generalized structures have been developed. In particular, it is revealed that the didactic field of learning elements is equipped with a system of multi-level hierarchical databases of exercises, motivational-applied, research, practice-oriented tasks using expert systems and integration of mathematical, information, natural-science and humanities knowledge and procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».