НЕЙТРОННЕ ОЦІНЮВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ УМІНЬ СТУДЕНТІВ

Автор(и)

  • Майкл Воскоглоу Вищий технологічний освітній інститут Західної Греції (Університет Пелопоннесу), Патрас, Греція https://orcid.org/0000-0002-4727-0089

DOI:

https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-2-004

Ключові слова:

нечіткі методи оцінювання, сірі числа, індекс середнього балу, нейтронні множини, нейтронні трійки

Анотація

Формулювання проблеми. Оцінювання є важливою складовою навчального процесу, оскільки воно допомагає викладачеві визначити помилки студентів і покращити їх результати шляхом відповідної адаптації методів навчання. У даній роботі ми досліджуємо проблему оцінювання загальної успішності студента, коли викладач невпевнений у правильності виставлених оцінок. Це трапляється через те, що викладач не має достатньо часу, щоб належним чином оцінити математичні навички студентів, або тому, що у випадку письмового іспиту/тесту деякі студенти не чітко представили або не обґрунтували належним чином свої відповіді.

Матеріали та методи. Методи нечіткого оцінювання з використанням нейтронних множин і сірих чисел, а також розрахунок індексу середнього балу використовуються в цій роботі для оцінки середньої успішності студента в класі, якості успішності та загальної успішності, коли вчитель сумнівається щодо оцінки, виставленої деяким студентам.

Результати. Стаття зосереджена на застосуванні, розробленому для оцінювання математичних навичок студентів-інженерів двох факультетів Школи інженерії Вищого технологічного освітнього інституту Західної Греції (Університет Пелопоннесу), які перебувають на першому терміні навчання, за допомогою якісних (лінгвістичних) оцінок. Методика навчання на першому факультеті (експериментальна група) передбачала поєднання використання комп’ютера та аудиторних лекцій, тоді як на другому факультеті (контрольна група) проводилися лекції лише класичним методом.

Висновки. Використання нейтронних множин є корисним інструментом для оцінювання загальної успішності студента, коли викладач має сумніви щодо точності виставлених їм оцінок. Результати аудиторного застосування продемонстрували перевагу експериментальної групи. Ця перевага, однак, була значною щодо його середньої та загальної продуктивності (нейронна оцінка), але досить незначною щодо його якісних показників. Це є переконливим свідченням того, що використання комп’ютерів у навчальному процесі більше допомагає студентам з низьким та середнім рівнем навчальних досягнень.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Atanassov, K.T. (1986), Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, 20(1),.87-96.

Deng, J. (1982), Control Problems of Grey Systems, Systems and Control Letters, 288-294.

Dubois, D. & Prade, H. (2001), Possibility theory, probability theory and multiple-valued logics: A clarification, Ann. Math. Artif. Intell., 32, 35-66.

Klir, G. J. & Folger, T. A. (1988), Fuzzy Sets, Uncertainty and Information, Prentice-Hall, London.

Kosko, B. (1990), Fuzziness Vs. Probability, Int. J. of General Systems, 17(2-3) , 211-240.

Moore, R.A., Kearfort, R.B., Clood, M.G. (1995), Introduction to Interval Analysis, 2nd ed., SIAM, Philadelphia, PA, USA.

Smarandache, F. (1998), Neutrosophy / Neutrosophic probability, set, and logic, Proquest, Michigan, USA.

Smarandache, F. (2016), Subtraction and Division of Neutrosophic Numbers, Critical Review, Vol. XIII, 103-110.

Smarandache, F. (2021), Indeterminacy in Neutrosophic Theories and their Applications, International Journal of Neutrosophic Science, 15(2), 89-97.

Voskoglou, M.Gr. (2017), Finite Markov Chain and Fuzzy Logic Assessment Models: Emerging Research and Opportunities, Create space independent publishing platform (Amazon), Columbia, SC.

Voskoglou, M.Gr. (2019a), Assessing Human-Machine Performance under Fuzzy Conditions, Mathematics, 7, article 230.

Voskoglou, M.Gr. (2019b), Fuzzy Systems, Extensions and Relative Theories, WSEAS Transactions on Advances in Engineering Education, 16, 63-69.

Wang, H., Smarandanche, F., Zhang, Y. & Sunderraman, R. (2010), Single Valued Neutrosophic Sets, Review of the Air Force Academy (Brasov), 1(16), 10-14, 2010.

Zadeh, L.A. (1965), Fuzzy Sets, Information and Control, 8, 338-353.

Zadeh, L.A. (1973), Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Syst. Man Cybern., 3, 28–44.

Zadeh, L.A. (1978), Fuzzy Sets as a basis for a theory of possibility, Fuzzy Sets Syst., 3–28.

Downloads

Переглядів анотації: 71
Завантажень PDF: 92

Опубліковано

01.05.2023

Як цитувати

Voskoglou, M. G. (2023). НЕЙТРОННЕ ОЦІНЮВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ УМІНЬ СТУДЕНТІВ. Фізико-математична освіта, 38(2), 22–26. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-2-004