Національний педагогічний університет імені М. П. Драгоманова На правах рукопису cпірін олег МихайловичКоличество страниц18Дата28.03.2012Размер2.95 Mb.ТипДокументыСодержаниеЗміст 2 перелік умовних скорочень 5Розділ 2 51Список використаних джерел 163Актуальність дослідженняЗв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.Об’єкт дослідженняПредмет дослідженняМета дослідженняГіпотеза дослідженняМетодологічною основою дослідженняЕкспериментальна база дослідженняОрганізація та етапи дослідження.Наукова новизнаТеоретичне значенняПрактичне значенняАпробація і впровадження результатів дисертації.Структура дисертації.1.1. Методологічні аспекти різнорівневого формування знань та вмінь майбутнього вчителяПрофільна диференціаціяВнутрішня диференціаціяРівнева диференціаціяДиференційоване навчанняНауковість, орієнтація на сучасні наукові та практичні досягнення зі штучного інтелекту.Розгляд штучного інтелекту з позицій його історичного розвитку.Диференційована реалізованість та модульний добір змісту.Теоретична повнота, доступність та практична реалізованість.2.2.1. Компоненти методичної системи реалізації диференційованого підходу у навчанні основ штучного інтелекту.Пропонуються такі різнорівневі програмні вимоги для спеціальності "математика та інформатика".Студенти повинні знатиСтуденти повинні вмітиСтуденти (в доповнення до вимог І рівня) повинні вмітиСтуденти (в доповнення до вимог І-ІІ рівнів) повинні вмітиРізнорівневі програмні вимоги для студентів спеціальностей "математика і фізика", "фізика і математика".Базовий рівень.Студенти повинні вмітиПідвищений рівень.Студенти повинні вмітиФорми і методи.Засоби навчання.ІІІ рівеньІ рівень. 1-13 варіанти.ІІ рівень. 1-3 варіанти4-6 варіанти7-9 варіант10-13 варіантВаріант ІВаріант ІІВаріант ІІІВаріант ІVВаріант VІ2.3. Зміст і методика вивчення теми “Знання у системах штучного інтелекту” на фізико-математичних спеціальностях1) здобуття знань з різних джерел.2) одержання знань від професіоналів3) подання знань у пам'яті інтелектуальної системи4) маніпулювання знаннями5) пояснення на основі знаньПри розгляді логічних моделей подання знаньОднією з моделей подання знань є семантична мережа.Наступна модель подання знань – фрейми.Чергова розглядувана модель подання знань - правила (системи) продукційГрафічна схема семантичної мережі.3.3. Аналіз результатів навчального експериментуНульова гіпотезаАльтернативна гіпотезаС – кількість категорій, ОРозподіл у контрольних(1) та експериментальних(2) групах та обробка експериментальних даних перед формуючим етапом експериментуСписок використаних джерелПриклади програм для лекцій з основ штучного інтелекту (мова програмування ТУРБО-ПРОЛОГ)Лабораторна робота №1Лабораторна робота №2Лабораторна робота №3Лабораторна робота №4Лабораторна робота №5Лабораторна робота №6Лабораторна робота №7Лабораторна робота №8
