Standards and Monitoring in Education Standards and Monitoring in Education Стандарты и мониторинг в образовании 1998-1740 69610 10.12737/1998-1740-2023-11-4-13-21 Методика и методология обучения Methods and methodology of education Методика и методология обучения Selection of Control Tasks for Students Using Neural Networks and Multi-Criteria Optimization Подбор контрольных заданий для обучающихся с использованием нейронных сетей и многокритериальной оптимизации Концова Т. А. Koncova T. A. ktania2013@mail.ru Догадина Е. П. Dogadina E. P. epdogadina@fa.ru Бочаров М. И. Bocharov M. I.

кандидат педагогических наук;

candidate of pedagogical sciences;

 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Financial University under the Government of the Russian Federation 24 08 2023 24 08 2023 11 4 13 21 21 06 2023 26 06 2023 https://zh-szf.ru/en/nauka/article/69610/view

Одним из наиболее важных параметров успеваемости обучающегося является правильный подбор контрольных заданий при проведении промежуточного среза знаний. В данной работе предлагается оптимальное составление заданий контрольной работы с учетом их сложности, продолжительности выполнения, количества вопросов в задании, количества охватываемых тем и действий, необходимых для выполнения задания. Поскольку каждый обучающийся индивидуален, встает вопрос о корректности предоставления одного и того же контрольного задания ученикам с разными умственными и психоэмоциональными особенностями. Поэтому оптимальное составление задания под конкретного обучающегося является достаточно актуальным. Данное исследование позволит повысить успеваемость обучающегося и его успешность в целом, а также снимет ряд обязанностей с преподавателя, связанных с генерацией тем и заданий при составлении контрольной работы. В работе предлагается разработать гибридную систему многокритериальной оптимизации с двумя полносвязными нейронными сетями, позволяющую определять наиболее подходящую модель для составления задания контрольной работы, основываясь на ряде признаков конкретного обучающегося.

One of the most important parameters of a student’s progress is the correct selection of control tasks when conducting an intermediate cut of knowledge. This paper proposes the optimal compilation of test tasks, taking into account their complexity, duration of execution, the number of questions in the task, the number of topics covered and the actions required to complete the task. Since each student is individual, the question arises of the correctness of providing the same control task to students with different mental and psycho-emotional characteristics. Therefore, the optimal compilation of tasks for a particular student is quite relevant. This study will improve the student’s progress and success in general, and will also remove a number of responsibilities from the teacher related to the generation of topics and tasks when compiling the test. The paper proposes to develop a hybrid system of multi-criteria optimization with two fully connected neural networks, which allows determining the most suitable model for compiling a task of control work based on a number of features of a particular student.

 проверка качества знаний многокритериальная оптимизация генетический алгоритм множество Парето мотивированность к обучению успешность обучения нейронные сети knowledge quality control multicriteria optimization genetic algorithm Pareto set motivation for learning learning success neural networks

Соболь Н.В. Оценка успешности обучения учащихся // ИД «Первое сентября», фестиваль «Открытый урок». URL: https://festival.1september.ru/articles/101368/ Sobol N.V. Ocenka uspeshnosti obucheniya uchashchihsya // ID «Pervoe sentyabrya», festival' «Otkrytyj urok». URL: https://festival.1september.ru/articles/101368/ Маркова, А.К., Матис, Т.А., Орлов, А.Б. Формирование мотивации учения // - М.: Просвещение, 1990. - 192 с. Markova, A.K., Matis, T.A., Orlov, A.B. Formirovanie motivacii ucheniya // - M.: Prosveshchenie, 1990. - 192 s. Божович Л.И. Личность и ее формирование в детском возрасте. -СПб.: Питер, 2009. 400 с. Bozhovich L.I. Lichnosti ee formirovanie v detskom vozraste. -SPb.: Piter, 2009. 400 s. Анцыферова Л.И. К психологии личности как развивающейся системе // Психология формирования и развития личности. -М., 1981. Ancyferova L.I. K psihologii lichnosti kak razvivayushchejsya sisteme // Psihologiya formirovaniya i razvitiya lichnosti. -M., 1981. Эльконин Д.Б. Психологические вопросы формирования учебной деятельности в младшем школьном возрасте//Хрестоматия по возрастной и педагогической психологии / Под ред. И.И. Ильясова, В.Я. Ляудис. - М., 1981. Elkonin D.B. Psihologicheskie voprosy formirovaniya uchebnoj deyatel'nosti v mladshem shkolnom vozraste//Hrestomatiya po vozrastnoj i pedagogicheskoj psihologii / Pod red. I.I. Ilyasova, V.YA. Lyaudis. - M., 1981. Якунин В.А. Педагогическая психология. - СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000 YAkunin V.A. Pedagogicheskaya psihologiya. - SPb.: Izd-vo Mihajlova V.A., 2000 Гинзбург М.Р. Развитие мотивов учения у детей 6-7 лет // Особенности психического развития детей 6-7-летнего возраста / Под ред. Д.Б. Эльконина, А.Л. Венгера. - М.: Педагогика, 1988. С. 36-44. Ginzburg M.R. Razvitie motivov ucheniya u detej 6-7 let // Osobennosti psihicheskogo razvitiya detej 6-7-letnego vozrasta / Pod red. D.B. Elkonina, A.L. Vengera. - M.: Pedagogika, 1988. S. 36-44. Гуткина Н.И. Психологическая готовность к школе. - СПб.: Питер, 2004. - 208 с. Gutkina N.I. Psihologicheskaya gotovnost k shkole. - SPb.: Piter, 2004. - 208 s. Зарецкий Ю.В., Зарецкий В.К., Кулагина И.Ю. Методика исследования субъектной позиции учащихся разных возрастов // Психологическая наука и образование. 2014. № 1. С. 99-110. Zareckij YU.V., Zareckij V.K., Kulagina I.YU. Metodika issledovaniya subektnoj pozicii uchashchihsya raznyh vozrastov // Psihologicheskaya nauka i obrazovanie. 2014. № 1. S. 99-110. Лусканова Н.Г. Методы исследования детей с трудностями в обучении: учебно-методическое пособие. - М.: Фолиум, 1999. - 32 с. Luskanova N.G. Metody issledovaniya detej s trudnostyami v obuchenii: uchebno-metodicheskoe posobie. - M.: Folium, 1999. - 32 s. Матюхина М.В. Мотивация учения младших школьников. - М.: Педагогика, 1984. - 144 с. Matyuhina M.V. Motivaciya ucheniya mladshih shkolnikov. - M.: Pedagogika, 1984. - 144 s. Нежнова Т.А. Психологические различия в отношении к школе и учению у шести- и семилетних школьников в начале и в конце первого года обучения // Диагностика учебной деятельности и интеллектуального развития детей / Под ред. Д.Б. Эльконина, А.Л. Венгера. - М.: НИИ ОПП АПН СССР, 1981. С. 79-97. Nezhnova T.A. Psihologicheskie razlichiya v otnoshenii k shkole i ucheniyu u shesti- i semiletnih shkolnikov v nachale i v konce pervogo goda obucheniya // Diagnostika uchebnoj deyatelnosti i intellektualnogo razvitiya detej / Pod red. D.B. Elkonina, A.L. Vengera. - M.: NII OPP APN SSSR, 1981. S. 79-97. Солдатов Д.В. Диагностика мотивационной готовности к обучению в школе. Обнинск: Принтер, 2001. - 92 с. Soldatov D.V. Diagnostika motivacionnoj gotovnosti k obucheniyu v shkole. Obninsk: Printer, 2001. - 92 s. Щукина Г. И. Педагогические проблемы формирования познавательных интересов учащихся. - М.: Педагогика, 1988. - 208 с. SHCHukina G. I. Pedagogicheskie problemy formirovaniya poznavatelnyh interesov uchashchihsya. - M.: Pedagogika, 1988. - 208 s. Muhammad Kamal Amjad , Shahid Ikramullah Butt , Rubeena Kousar, Riaz Ahmad, Mujtaba Hassan Agha, Zhang Faping , Naveed Anjum, and Umer Asgher. Recent Research Trends in Genetic Algorithm Based Flexible Job Shop Scheduling Problems // Hindawi, Mathematical Problems in Engineering, Volume 2018, Article ID 9270802, 32 pages. https://doi.org/10.1155/2018/9270802 Muhammad Kamal Amjad , Shahid Ikramullah Butt , Rubeena Kousar, Riaz Ahmad, Mujtaba Hassan Agha, Zhang Faping , Naveed Anjum, and Umer Asgher. Recent Research Trends in Genetic Algorithm Based Flexible Job Shop Scheduling Problems // Hindawi, Mathematical Problems in Engineering, Volume 2018, Article ID 9270802, 32 pages. https://doi.org/10.1155/2018/9270802 Viana, M.S.; Morandin Junior, O.; Contreras, R.C. A Modified Genetic Algorithm with Local Search Strategies and Multi-Crossover Operator for Job Shop Scheduling Problem. Sensors 2020, 20, 5440. https://doi.org/10.3390/s20185440 Viana, M.S.; Morandin Junior, O.; Contreras, R.C. A Modified Genetic Algorithm with Local Search Strategies and Multi-Crossover Operator for Job Shop Scheduling Problem. Sensors 2020, 20, 5440. https://doi.org/10.3390/s20185440 Rarità L., Stamova I., Tomasiello S. Numerical schemes and genetic algorithms for the optimal control of a continuous model of supply chains // Applied Mathematics and Computation / Volume 388, 1 January 2021, 125464. https://doi.org/10.1016/j.amc.2020.125464 Rarità L., Stamova I., Tomasiello S. Numerical schemes and genetic algorithms for the optimal control of a continuous model of supply chains // Applied Mathematics and Computation / Volume 388, 1 January 2021, 125464. https://doi.org/10.1016/j.amc.2020.125464 Bakoush M. Evaluating the role of simulation-based experiential learning in improving satisfaction of finance students // The International Journal of Management Education, 20 (3). DOI:10.13140/RG.2.2.19256.47363. Bakoush M. Evaluating the role of simulation-based experiential learning in improving satisfaction of finance students // The International Journal of Management Education, 20 (3). DOI:10.13140/RG.2.2.19256.47363. Luo X., Sun Y., Liu Y. Course timetable optimization for a university teaching building considering the building energy efficiency and time-varying thermal perception of students // Building and Environment, 2022, 219, 109175. Luo X., Sun Y., Liu Y. Course timetable optimization for a university teaching building considering the building energy efficiency and time-varying thermal perception of students // Building and Environment, 2022, 219, 109175. Xu Y., Yan Ch., Jiang Y. A three-stage optimization method for the classroom envelope in primary and secondary schools in China // Journal of Building Engineering, 2022, 52, 104487. DOI:10.1016/j.buildenv.2022.109175. Xu Y., Yan Ch., Jiang Y. A three-stage optimization method for the classroom envelope in primary and secondary schools in China // Journal of Building Engineering, 2022, 52, 104487. DOI:10.1016/j.buildenv.2022.109175. Курапова Т. Ю. Критерии успешности обучения учащихся общеобразовательных школ // Психология в России и за рубежом: материалы I Междунар. науч. конф. Санкт-Петербург: Реноме, 2011. - С. 106-109. URL: https://moluch.ru/conf/psy/archive/32/1092/ (дата обращения: 27.08.2022). Kurapova T. YU. Kriterii uspeshnosti obucheniya uchashchihsya obshcheobrazovatel'nyh shkol // Psihologiya v Rossii i za rubezhom: materialy I Mezhdunar. nauch. konf. Sankt-Peterburg: Renome, 2011. - S. 106-109. URL: https://moluch.ru/conf/psy/archive/32/1092/ (data obrashcheniya: 27.08.2022). Dogadina, E.P.; Smirnov, M.V.; Osipov, A.V.; Suvorov, S.V. Formation of the Optimal Load of High School Students Using a Genetic Algorithm and a Neural Network. Appl. Sci. 2021, 11, 5263. https://doi.org/10.3390/app11115263. Dogadina, E.P.; Smirnov, M.V.; Osipov, A.V.; Suvorov, S.V. Formation of the Optimal Load of High School Students Using a Genetic Algorithm and a Neural Network. Appl. Sci. 2021, 11, 5263. https://doi.org/10.3390/app11115263.