НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

Проблема подготовки современного специалиста состоит в том, что он должен обладать умениями и профессиональной мобильностью. Проблемные ситуации требуют от специалистов не столько знания теории, сколько владения универсальными способами работы. Поэтому обучающимся нужны встроенные в процесс обучения системно-логические помощники.

Одним из путей решения этой задачи является внедрение в учебный процесс интегрированных программ по специальностям. Такие программы ориентированны на конечную цель обучения – умение студентов решать профессиональные задачи. Теоретически это воплощается в подборе соответствующих курсов и их логической расстановкой.

На сегодняшний день, при разработке обучающих систем в основу закладываются статистические (вероятностные) модели, что делает их не особенно эффективными при решении трудноформализуемых задач и адаптации системы к способностям и знаниям конкретного студента. Это делает проблематичной настройку системы на индивидуального пользователя. Решением проблемы могут стать искусственные нейронные сети.

Нейроинформационные технологии выступают естественным, адекватным и эффективным средством реорганизации и модернизации научно-исследовательской и практической деятельности в различных областях. Нейроинформационные технологии наиболее подходящая система для широкого практического применения и в научных исследованиях, и в образовательном процессе по следующим причинам:

1. Эффективность развертываемой в вузах и средних специальных учебных заведениях масштабной работы по созданию учебно-методических комплексов, основанных на информационных технология, связана с проблемой создания соответствующих баз данных.

2. Пользователю необязательно иметь навыки в программировании для формирования собственной сети и решения задач, это значительно расширяет круг пользователей.

3. При использовании нейросетевыех технологий между объектом и пользователем нет промежуточных звеньев, таких как программист, в случае ИНС основную роль выполняет именно специалист в конкретной области знаний, что исключает ряд негативных психологических моментов, мешающих более широкому внедрению компьютерных информационных технологий.

4. Нейросетевые технологии отличаются универсальностью, одна и та же программа обеспечивает возможность работы в разных областях знаний. Экспертные системы на базе ИНС можно легко доучивать.

5. Искусственные нейронные сети не требует столь детальной формализации информации, как системы, основанные на жесткой логике, что особенно ценно на начальных стадиях работы или в разведочном анализе, а также в учебном процессе. У студента в силу чисто объективных причин, просто не хватает знаний для построения четкой логической схемы. Если воспользоваться, терминологией Выготского Л.С., ИНС позволяют работать с учащимся в «зоне ближайшего развития», т.е. играют роль советчика и помощника с помощью которого, пользователь может выполнять задания, самостоятельно ему недоступные.