Приклад виконання завдання

Створення класифікаційних шкал, градацій та шаблонів навчальної вибірки

Лабораторна робота № 5.

Завдання
1. Формалізувати задачу.

2. Сконструювати класифікаційні шкали і градації

3. Зібрати вихідну фактографічну інформацію і ввести в систему навчальну вибірку

4. Провести кластерно-конструктивний аналіз класів і факторів

5. Здійснити змістовне порівняння класів і факторів

 


1.Формалізувати задачу:

- Створити класифікаційні та описові шкали;
- Зібрати вихідну фактографічну інформацію і ввести в систему навчальну вибірку.
2. Здійснити синтез і верифікацію моделі.
3. Оцінити цінність ознак для прогнозування. Виокремити ознаки, найбільш істотні для вирішення поставленого завдання.
4. Провести аналіз моделі, давши відповіді на наступні питання:
- Як відвідуваність занять по системах штучного інтелекту впливає на успішність з цієї дисципліни?
- Як позначається стать студента на відвідуваності?
- Як виглядають конструкти "Стать", "Місто-село", "Навчальна група", "Успішність", "Відвідуваність"?


- Які студенти є "типовими представниками" для своїх навчальних груп, а які володіють своєрідністю і ви-вираженої індивідуальністю;
Результати аналізу відобразити в графічній формі нелокальний нейронів і семантичних мереж ознак. На їх основі побудувати класичні когнітивні карти для добре і погано успішних студентів.

Приклад рішення завдання 1: Формалізувати задачу: створити класифікаційні та описові шкали. Один з варіантів класифікаційних шкал і градацій представлений в таблиці 12, а описових - у таблиці 13:


Таблиця 12 - класифікаційні шкали і градації

 

Таблиця 13 - Описова шкали і градації

Формалізувати задачу: зібрати вихідну фактографічну інформацію і ввести в систему навчальну вибірку


Таблиця 15 - Приклад заповнення шаблону
для введення навчальної вибірки

Код Наименование Классы Признаки
Бабенко ПИ-51          
Воробьева ПИ-51  
Гура ПИ-51                            
Гловнев ПИ-51                            
Дыбова ПИ-51                            
Жеребятьев ПИ51        
Заяц ПИ-51    
Иванова ПИ-51  
Котенко ПИ-51  
Кузина О. ПИ-51    
Кузина Я. ПИ-51          
Лях ПИ-51
Мясников ПИ-51
Нагапетян ПИ-51
Полонская ПИ-51                            
Трунина ПИ-51                            
Черкашина ПИ-51  
Чепурченко ПИ51                            
Чушкин ПИ-51                            
Шульгин ПИ-51        
Арушунян ПИ-52                            
Быченок ПИ-52                            
Веревкина ПИ-52      
Григорьева ПИ52      
Давыдич ПИ-52                            
Дронова ПИ-52                            
Еременко ПИ-52
Жмурко ПИ-52                            
Иванова ПИ-52  
Костенко ПИ-52                            
Крейс ПИ-52      
Куркина ПИ-52
Люлик ПИ-52    
Максимов ПИ-52                            
Мануйлов ПИ-52
Нарижний ПИ-52
Ольховская ПИ52                            
Паршакова ПИ-52      
Силенко ПИ-52      
Соколова ПИ-52  
Турбин ПИ-52                            
Цисарь ПИ-52      

 

Видно, що по ряду студентів немає описової інформації, а класифікаційна - мінімальна. Це пов'язано з тим, що вони були відсутні на заняттях, коли проводилася дана лабораторна робота і не брали участь у формалізації предметної області та підготовці навчальної вибірки. У цих студентів дана робота не була зарахована.

 

Приклад виконання завдання - Провести аналіз моделі


Аналіз моделі дозволяє дати обгрунтовані відповіді, наприклад, на наступні питання:
1. Як відвідуваність занять по системах штучного інтелекту впливає на успішність з цієї дисципліни?

2. Як позначається підлогу на відвідуваності?

3. Як виглядають конструкти "Пол", "Місто-село", "Навчальна група", "Успішність", "Відвідуваність"?

4. Які студенти є "типовими представниками" для своїх навчальних груп, а які володіють своєрідністю і вираженої індивідуальністю?
Результати аналізу відобразити в графічній формі нелокальних нейронів і семантичних мереж ознак. На їх основі побудувати класичні когнітивні карти для добре і погано успішних студентів.