Розробка методу класифікації студентів на основі кластерного аналізу прецедентів в адаптивній навчальній системі

Пікуляк, Микола Васильович

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/123456789/5361

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Пікуляк, Микола Васильович	-
dc.date.accessioned	2020-04-15T13:17:17Z	-
dc.date.available	2020-04-15T13:17:17Z	-
dc.date.issued	2015-09	-
dc.identifier.citation	Пікуляк М. В. Розробка методу класифікації студентів на основі кластерного аналізу прецедентів в адаптивній навчальній системі / М. В .Пікуляк // Вісник Хмельницького національного університету. –2015. – № 5. – С. 226–231.	uk_UA
dc.identifier.issn	2307-5732	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/5361	-
dc.description.abstract	Розглянуто стан, проблеми і перспективи розробки адаптивної системи дистанційної освіти. Запропоновано метод класифікації студентів на основі кластерного аналізу прецедентів, побудований шляхом застосування матриці сценарних прикладів, який дозволяє проводити успішне адаптивне навчання студентів в залежності від їх поточних навчальних успіхів та структури навчального матеріалу. Розроблена математична модель адаптивного управління навчанням студента та описана практична реалізація запропонованого методу	uk_UA
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Хмельницький національний університет	uk_UA
dc.relation.ispartofseries	5;	-
dc.subject	адаптивне навчання, метод класифікації, кластерний аналіз, прецедентне правило.	uk_UA
dc.title	Розробка методу класифікації студентів на основі кластерного аналізу прецедентів в адаптивній навчальній системі	uk_UA
dc.title.alternative	Development of the method of classification of students on the basis of cluster analysis of precedents in the adaptive educational system	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
Appears in Collections:	Статті та тези (ІФК)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
(229) 2015-5-t_removed.pdf		538.66 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record

DSpace JSPUI

DSpace preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets