этого, можно рекомендовать использовать небольшое число мер — не
более семи.
2. Предпочтение следует отдавать теммерамсложности, значения
которых имеют простую содержательную интерпретацию.
3. При прочих равных условиях преимуществом обладают меры,
имеющие меньшую вычислительную сложность.
Исходя из этих соображений, к применению можно рекомендовать
следующие меры сложности понятий, модулей, библиотек модулей и
учебных курсов:
•
μ
1
(
c
i,j
)
, μ
3
(
c
i,j
)
;
•
μ
4
(
m
i
)
, μ
5
(
m
i
)
, μ
7
(
m
i
);
•
μ
4
(
L
)
, μ
5
(
L
)
, μ
7
(
L
)
, μ
8
(
L
)
, μ
10
(
L
)
—
μ
12
(
L
);
•
μ
4
(
T
)
, μ
5
(
T
)
, μ
7
(
T
)
, μ
8
(
T
)
, μ
10
(
T
)
−
μ
12
(
T
)
.
Организация в обучающей системе контроля понятийных знаний
субъекта обучения может требовать использования расширенной се-
мантической сети [5]. К необходимости построения такой сети приво-
дит также задача планирования в обучающей системе индивидуальной
траектории обучения. В качестве мер сложности расширенной семан-
тической сети и ее фрагментов могут использоваться некоторые из
мер, рассмотренных в настоящей работе. Могут быть предложены так-
же иные меры, учитывающие специфику расширенной семантической
сети. Систематическое рассмотрение мер сложности расширенной се-
мантической сети составит предмет самостоятельной публикации.
Некоторые из предложенных мер сложности могут быть использо-
ваны в качестве мер усвояемости учебного материала и мер его ада-
птивности. Такимобразом, результаты работы позволяют формально
ставить задачу оценки качества учебных материалов как трехкритери-
альную задачу (со следующими критериями: сложность, усвояемость,
адаптивность).
Все рассмотренные меры построены только на основе соответству-
ющей семантической сети. Наряду с этим можно предложить и другие
меры, например: использующие объемы модулей, библиотек и учеб-
ных курсов; использующие метаданные того же учебного материала.
Меры такого сорта менее содержательны и объективны, чем меры,
предложенные в настоящей работе.
Для многих приведенных мер можно предложить их варианты,
построенные на основе шенноновской меры информации.
Авторы благодарят И.П. Норенкова за плодотворное обсуждение
концепции работы и множество ценных советов, а также М.Ю. Уварова
за помощь в оценке мер сложностей учебных курсов, рассмотренных
в примере.
64 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1
