Добірка наукової літератури з теми "Приховані помилки"

Кращі результати розпізнавання цифр отримані на основі нейронних мереж і мають помилку менше 1%. Успішні алгоритми розпізнавання, в тому числі і глибокого навчання, приховані від користувача і складні в описі, тому не втратили свою актуальність алгоритми на основі дескрипторів. Метою роботи є вибір та дослідження дескрипторів для розпізнавання набору MNIST. Виконано розпізнавання цифр на основі 12 дескрипторів із застосуванням моделей з бібліотеки Scikit-Learn Python. За результатами розпізнавання методом k-середніх з’ясовано, що доцільно обрати 8 дескрипторів.

Для оцінки ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті (ОВП) була розроблена чотиришарова рекурентна нейронна мережа з додатковими входами – зсувами: перший шар (вхід) – збитки при виникненні ОВП в залежності від виду польотної ситуації; другий шар (прихований) – нормативний час на виконання технологічних процедур з парирування ОВП; третій шар (прихований) – нормативна послідовність виконання технологічних процедур з парирування ОВП; четвертий шар (вихід) – оцінка ризику при виникненні ОВП. Розроблена нейромережева модель за рахунок зсувів дає змогу врахувати взаємодію між пілотом та авіадиспетчером при виконанні технологічних процедур з парирування ОВП і за допомогою зворотного зв’язку коригувати прогнозовану оцінку ризику сумісного прийняття помилкових рішень на основі динамічних даних про дотримання операторами узгоджених нормативів часу та нормативної послідовності дій. За допомогою нейроемулятора NeuroSolutions на прикладі ОВП “Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту” побудовано та навчено з вчителем процедурою оберненого поширення помилки багатошарового прямонаправленого персептрона зі зсувами.

У статті розглядається актуальне питання підвищення рівня інформаційної захищеності авіації Повітряних Сил Збройних Сил України на основі використання методу завадостійкого кодування. Проводиться аналіз штатного обладнання обміну даними та існуючих методів кодування мовного повідомлення, формулюються основні недоліки. Для усунення виявлених недоліків пропонується використання завадостійкого коду Хеммінга, який передбачає виявлення та виправлення помилок, які виникли під час передачі мовного повідомлення. На основі кодування Хеммінга розроблений метод для приховування додаткової інформації в мовному повідомленні. Створено систему прямого та зворотного кодування на основі розробленого методу.

Сучасне устаткування дозволяє регулювати лише безпосередньо температуру сопла (температуру друку пластику), не враховуючи при цьому температуру зовнішнього середовища. Відомо, що більшість моделей принтерів мають відкриті корпуси і виріб може охолоджуватись нерівномірно. Ймовірність отримання браку як за якісними характеристиками поверхонь, так і за формою зростає. Описана нами пропозиція модернізації конструкції принтера дозволить оптимізувати весь процес друку. Зменшення або усунення необхідності пост-обробки деталі, дозволить зменшити час повного циклу її виготовлення і знизить її кінцеву вартість. Уникнення ж помилок на етапі виготовлення прототипу, виключать можливість прихованих помилок після запуску виробу в серію.У статті, з метою пошуку оптимальних параметрів покращення якості деталі, визначається, яким чином підтримання мікрокліматичних умов в зоні друку впливає на параметри якості деталі. Встановлено, що на якість крупногабаритних виробів, виготовлених методом FDM друку, суттєво впливають процеси підтримання температурних режимів. Результатом дослідження окреслено шляхи усунення недоліків друку, зокрема шляхом модернізації принтера.

Показано, що системи розпізнавання надзвичайних подій виявляють різні типи невизначеності: неповні потоки даних, помилки в потоках даних і невідповідні шаблони складних подій. Показано, що потоки подій, що потрапляють на вхід системи розпізнавання складних подій, характеризуються певним ступенем невизначеності. Джерела даних є неоднорідними і характеризуються різною структуризацією даних і відповідними процедурами реагування на пошкоджені блоки даних. Навіть для даних, визначених достатньо точно, система може некоректно моделювати складні події, що призводить до подальшого типу невизначеності. Отже, зазначено, що важливо розглянути методи розпізнавання складних подій, які можна віднести до невизначених. З цією метою було запропоновано відповідні модельні об'єкти. Проведений аналіз ключових моментів побудови систем розпізнавання складних подій, які здатні ефективно працювати в умовах невизначеності, охоплював методи стохастичного моделювання, моделі часового представлення та реляційні моделі. Розглянуто методики, що базуються на абстрактних автоматах, імовірнісних моделях графів, системах логіки першого порядку, мережах Петрі та прихованих мережах Петрі. Зазначено, що проміжним етапом роботи відповідних алгоритмів має бути створення ієрархії складних об'єктів, що не завжди піддаються чіткому визначенню. Виявлено низку обмежень щодо використовуваного синтаксису, моделей і ефективності, які були зіставлені з конкретними варіантами їх реалізації. Запропоновано підхід щодо переходу від детерміністичного математичного апарату до системи розпізнавання складних подій в умовах невизначеності, через введення функції вірогідності події. Розроблена методологія дала змогу виділити напрями досліджень і оцінити продуктивність використовуваних математичних методів.

Вивчення швидкості простої руховій реакції людини починається у 1796 р., коли глава Грінвічської обсерваторії Маськелайн звільнив молодого астронома, оскільки він спізнювався відзначати проходження зірки через меридіан на півсекунди. Помилковість обчислень Маськелайн встановив порівнянням отриманих даних зі своїми, які він вважав за непогрішимі. Тільки через тридцять років німецький астроном Бессел відновив репутацію молодого астронома, показавши, що неточно відмічають час всі астрономи, у тому числі і Маськелайн, та і він сам, і що у кожного астронома є свій середній час помилки. Цей час з тих пір включався в астрономічні обчислення у вигляді коефіцієнта, що отримав назву «особисте рівняння». Проте особисте рівняння – це не швидкість простої реакції, а точність реакції на рухомий об’єкт. Адже астроном може не тільки запізнитися, але і поквапитися відмітити той час, коли нитка в окулярі телескопу як би перерізує світило навпіл.Проста рухова реакція – це можливо швидша відповідь простим і заздалегідь відомим рухом на відомий сигнал, що раптово з’являється. Більш повно і точно ця реакція називається простою сенсомоторною реакцією, оскільки існує і складна сенсомоторна реакція вибору.Час простої реакції, тобто час від моменту появи сигналу до моменту початку рухової відповіді, вперше виміряв Гельмгольц у 1850 р. Він залежить від того, на який сенсор діє сигнал, від сили сигналу і від фізичного і психологічного стану людини. Зазвичай він дорівнює: на світло – 100–200 мс, на звук – 120–150 мс і на електрошкірний подразник – 100–150 мс. Нейрофізіологічні методи дозволили розкласти цей час на ряд відрізків.Однією з основних властивостей центральної нервової системи (ЦНС), разом із збудженням і гальмуванням, є швидкість проведення збудження. Даний показник характеризує загальний стан нервової системи і показує, наскільки швидко здійснюються процеси, що приводять до реакції організму на який-небудь стимул.Час, протягом якого людина відповідає руховою реакцією на зовнішній стимул, називається латентним періодом (ЛП), тобто, іншими словами, латентний (прихований) період – це час проходження нервового імпульсу від рецептора до м’яза.Час латентного періоду складається з ряду подій, які відбуваються як в ЦНС, так і за її межами. Так в латентний час слухо-моторної реакції входить: 1) час збудження кортієва органу внутрішнього вуха; 2) проведення нервового імпульсу по слуховому нерву; 3) декілька синаптичних перемикань в ЦНС; 4) проведення нервового імпульсу по руховому (моторному) волокну; 5) збудження і скорочення м’яза.За наявності стомлення в ЦНС латентний період реакції збільшується. Крім того, на час реакції впливають типологічні особливості темпераменту і вік людини.З віком час реакції зменшується. У дітей латентні періоди реакцій значно перевищують значення, характерні для дорослої людини. Це пояснюється низьким рівнем розвитку ЦНС і зокрема низьким рівнем мієлінізації волокон і тривалішим часом синаптичних перемикань. У літніх людей спостерігається збільшення латентних періодів реакцій.Залежність латентного періоду реакції від стомлення, віку відкриває можливість управління процесом навчання людини на підставі науково обґрунтованого часового навантаження. Відомо, що при зміні програми навчання, часу занять, тривалість уроків є величиною сталою. Доза нового теоретичного матеріалу і часові рамки його викладання тепер можуть бути визначені рівнем сприйняття школярів і студентів, тобто адекватністю їх реакції. Перманентно контролювати цей процес в наш комп’ютерний час не представляється складним.Тому метою даної роботи є 1) розробка сучасних вимірників простої сенсомоторної реакції і складної сенсомоторної реакції вибору, 2) визначення латентних періодів сенсомоторних і розумових реакцій учнів, 3) на підставі аналізу отриманих даних розробка методик навчання з урахуванням фактору сенсомоторної реакції учня.У цієї статті розглядаються перші два пункти проведеної роботи. Третій етап потребує значно більших зусиль і часу. Тому результати виконання цього дуже важливого для педагогічної практики етапу роботи будуть оприлюднені пізніше.Зробимо короткий огляд пристроїв, методів і результатів вимірювання сенсомоторних реакцій, які відомі у наш час.О. Пиріжків, С. Кочеткова (Кубанська державна академія фізичної культури, Краснодар, Росія) досліджували сенсомоторні реакції 35 бійців спеціальних підрозділів 21–32 років, що займаються різними видами рукопашного бою, що має в основі: самбо (12), карате (11), кікбоксинг (12 чоловік) і 13 чоловіків ідентичного віку, що не займаються спортом. Диференціювання уніполярного світлового подразника досліджуваний здійснював стоячи на платформі, забезпеченій мікровимикачами. Реакцією на спалах верхніх світлодіодів було максимально швидке натиснення кнопки великим пальцем однойменної руки, нижніх – відрив відповідної ноги від платформи. Реєстрували час простої (ЧПРР) і складної рухових реакцій (ЧСРР), розраховували відсоток помилок від кількості проб. Дані обробляли згідно критерію Стьюдента. Отримані результати приведені в таблиці 1.Каратисти виявили найкоротший ЧПРР на звук і при реагуванні на світло руками і ногами. Вони зберегли пріоритет і у ЧСРР руками і ногами, припустивши при цьому мінімальну кількість помилок.Таблиця 1Час рухових реакцій у представників різних шкіл єдиноборства ГрупиЧПРРЧСРРЧСРРрукирукиногирукиногируки-ногизвуксвітлосвітлопомилкасвітлопомилкасвітлопомилкамсмс%мс%мс%Самбо135±8,4170±10,1240±8,6267±9,811,2335±7,411,0395±10,012,4Карате134±9,2155±8,9223±9,3223±7,910,1309±8,911,2368±11,416,0Кікбоксинг148±7,8172±11,4243±11,1264±10,210,0328±6,617,1437±12,319,3Нетреновані146±6,6180±9,9281±12,0285±11,612,8360±9,518,7464±11,325,2Ускладнений варіант реакції (ЧСРР р-н) підтвердив надійність швидкісних проявів центральної нервової системи у представників карате. У цих умовах вони відреагували на 27-96 мс швидше (P<0,05–0,001) за однолітків з інших груп. У нетренованих чоловіків кожна четверта реакція була помилковою при низькій швидкості реагування на хаотично виникаючі світлові сигнали (464 мс).Як показали спостереження, ускладнення умов пред’явлення стимулу подовжує час реагування особливо в ситуаціях, що вимагають прояву екстраполяції, зростає відсоток неадекватних дій на світлові подразники, що хаотично пред’являються.Для оцінки швидкості психомоторної реакції, функціонального стану центральної нервової системи розроблений також реакціометр – вимірник RA–1. Вимірник реакції призначений для вимірювання часу реакції людини на червоне (небезпека), зелене світло, а також звуковий сигналТехнічні дані пристрою: дискретність вимірювання часу реакції 1 мс, абсолютна похибка вимірювання часу реакції не більш ±2мс.Дослідження сенсомоторних реакцій у робітників показало, що зміна часу реакції при стомленні пов’язана із зміною стійкості уваги і швидкості переробки інформації. Час реакції ближче до кінця зміни може перевищувати мінімальне значення більш ніж в 2 рази. Час реакції дуже збільшується при хворобливому стані і після прийому навіть невеликих доз алкоголю.Особливості сенсомоторної реакції людини при флуктуації атмосферного тиску в наш час досліджували Р. Шарафі, С. Богданов, Д. Горлов, Ю. Горго, Р. Коробейників (Київський національний університет ім. Тараса Шевченка). Всього в експериментах брали участь 135 осіб. Віковий діапазон випробовуваних складав від 15 до 30 років і з середнім віком 20±2 роки. Було проведено дослідження латентних періодів простої сенсомоторної реакції за допомогою комп’ютерної програми «React 22». При дослідженнях подавали 100 сигналів середньої інтенсивності з інтервалом 1500-3000 мс, який змінювався випадковим чином у вказаному діапазоні. Випробовувані повинні були сидіти за столом перед монітором (відстань від монітора до очей випробовуваних близько 50 см) і реагувати натисненням на будь-яку клавішу правою рукою на появу кожного квадрата якнайскоріше.Паралельно вимірювали флуктуації атмосферного тиску (ФАТ). Абсолютний тиск весною 2005 р. (Київ) склав 99046±24 Па; восени 2005 р., (Київ) 99922±19 Па; взимку 2006 р. (Шираз) 84618±10 Па.Результати дослідження латентного періоду під час участі чоловіків в експерименті в різний час року на території України і Ірану наведені в табл. 2.Таблиця 2Результати дослідження простої сенсомоторної реакції Весна, Київ, чоловіки (n = 48)I групаОсінь, Київ, чоловіки (n = 15)II групаЗима, Шираз, чоловіки (n = 25)III група222 (197-254)227 (202-260)210 (179-257)Знайдена середня величина часу простої сенсомоторної реакції чоловіків на 30-50 мс більше, ніж наведена в табл. 1. Це можна пояснити тільки постійною помилкою вимірювань.Отже, вимірювання, яки були зроблені у 1970-х роках і за допомогою новітніх комп’ютерних програм XXI-го ст., мають однакові недоліки, пов’язані з недосконалістю техніки і методики вимірювань. Тому до сіх пір є актуальною проблема розробки вимірників як простої, так і складної сенсомоторної реакції людини.Досвід вимірювання багатьох дослідників вказує на ряд факторів, які впливають на реакцію людини. Розглянемо ті фактори, які впливають безпосередньо на ефективність навчання школярів і студентів. Це дозволить скласти програму дослідження, тривалість якої може сягати десятиріч.Особливості рухової асиметрії правої і лівої руки в шкільному віці вивчали А. Т. Бондар, Н. А. Отмахова, А. І. Федотчев.Асиметрія , що є різницею між часом реакції правої і лівої рук, у всіх вікових групах відображає наявність швидших реакцій правої руки. Було виявлено, що вік 11–12 років є критичним періодом в розвитку рухової асиметрії у людини.Особливості динаміки латентного періоду за допомогою правої і лівої руки під час больового стресу у чоловіків і жінок вивчав М. Ю. Каменськов зі студентами 2-3 курсів у віці 18-20 років. Виявлено, що час реакції коротший, а больовий поріг вище у правшей.Для вдосконалення цього методу, на наш погляд, спостереження асиметрії часу руху треба вести на протязі всього часу навчання одних й тих же учнів, тобто, 10-15 років. Це дозволить достатньо детально описати становлення рухової функції і її асиметрії в шкільні і студентські роки навчання.Підведемо підсумки огляду.1. Високоточне вимірювання сенсомоторної реакції людини є актуальним завданням. Результати вимірювань використовуються в найрізноманітніших областях людської діяльності.2. Величина сенсомоторної реакції людини залежить від віку, особливостей темпераменту, рухової ассиметрії, роду занять, погодних умов, стомленості, хворобливості стану, прийому доз алкоголю, наркотиків і тому подібне.3. Дослідження складної сенсомоторної реакції вибору представлені в публікаціях дуже мало, а ця галузь знань найбільш важлива для процесу навчання.Все це вимагає подальшої розробки вимірювальної техніки і удосконалення методик вимірювання та обробки їх результаті.Розробка вимірника простої і складної сенсомоторної реакції в Криворізькому державному педагогічному університеті велась на кафедрі фізики та методики її навчання з урахуванням тих вад, які перекручували результати вимірювань попередників. Особлива увага приділялася врахуванню часу власної затримки вимірювальних приладів, яка не враховувалася, як видно з обзору, деякими дослідниками, особливо при роботі з комп

Где лгут и себе и друг другу,и память не служит уму,история ходит по кругуиз крови – по грязи – во тьму.И. Губерман Людину з царини тварин виділила не праця, не розвиток мови і не інші дуже важливі, але все ж другорядні чинники. Головним чинником переможної еволюції людини є накопичення, зберігання і негенетичний спосіб передачі знань про себе і навколишнє середовище. Саме для цього необхідно було розвивати мову, об’єм черепу і прямоходіння, щоб використовувати накопичені знання, тобто працювати. Щоб зрозуміти, як інформаційні технології впливають на суспільний уклад, розглянемо три епохальні винаходи. Десь близько півтори тисяч років до нашої ери почали з’являтись фонетичні алфавіти, які значно спрощували складні писемні технології з використанням ієрогліфів. Все настільки спрощувалось, що засвоїти писемність отримала змогу навіть дитина. Наступний епохальний винахід відбувся приблизно п’ятисотого року вже нашої ери. Це був винахід позиційних систем числення. Наприклад, до цього часу в Європі панувала непозиційна римська система числення, для якої алгоритми арифметичних дій були дуже складні з великою кількістю виключень з правил, тому для того, щоб вміти виконувати арифметичні розрахунки, необхідно було закінчувати університет. І, нарешті, ще через півтори висячи років винайшли персональний комп’ютер. Звичайно обчислювальні пристрої існували і раніше, але з’явились кавоварки, які розмовляють, в’язальні машини і кухонні комбайни, які необхідно програмувати і таке інше. Тепер пересічний громадянин, хоче він того чи ні, повинен засвоювати новий для нього алгоритмічний спосіб мислення так само, як щойно описані винаходи не тільки надавали нові можливості, але й вимагали засвоєння нових вмінь читати, писати і рахувати. Вже давно неписьменна людина є не тільки не бажаною, але й несе в собі певну загрозу суспільству. На жаль, досі не всі зрозуміли, що персональні комп’ютери – це не чергова «друкарська машинка», що це значно серйозніше.Зовнішнє незалежне оцінювання (ЗНО) виникло під гаслами боротьби з корупцією. Корупція в черговий раз перемогла, але ЗНО все ж таки дало корисні результати. Вперше ми отримали більш-менш об’єктивну оцінку стану освіти. Не дивлячись на шалені спроби, не вдалося повністю приховати реальні результати. По-перше, зсув оцінки на 100 балів може справити враження лише на тих, хто геть не розуміє, що таке обчислення. Наприклад, якщо успішність 50%, то додавання 100 балів може перетворити ці бали на 150 і, враховуючи, що тепер максимальна сума балів дорівнює 200, ми отримаємо загальну оцінку 150/200=75%. Кому потрібні подібні числові кульбіти? По-друге, навіщо потрібно натягувати реально виміряний розподіл результатів на геть недоречний в цьому випадку нормальний розподіл. Зрозуміло, що нормальний розподіл виникає, коли середнє значення зумовлене однією причиною, а відхилення від нього випадкові й незалежні. Коли студент шукає відповідь на завдання, він використовує декілька механізмів: просто вгадування, банальну ерудицію (побутовий досвід), знання і навіть помилково сформовані поняття (на жаль, буває і таке). Можливі й композиції наведених механізмів пошуку відповідей. Наприклад, за допомогою власного досвіду відсікається частина запропонованих відповідей і тим самим збільшується ймовірність, а далі йде просте вгадування.Існують два типи тестів, які мають відношення до освіти. Це тести для визначення здібностей і тести на визначення досягнень у навчанні. Перші цікаві більше для наукової діяльності, а використання їх для практичної діяльності, м’яко кажучи, дискусійне. Але тести на досягнення в навчанні мають суто практичне значення. Однак ці типи тестів сильно відрізняються один від одного. По-перше, діапазоном вимірювання. Наприклад, як вказати межі геніальності? А діапазон вимірювання тестів на досягнення завжди обмежений об’ємом навчальної програми. По-друге, на форму закону розподілу результатів вимірювання здібностей повинен впливати лише об’єктивний стан речей, а на форму закону розподілу тестів на досягнення може впливати і завжди впливає технологія (методика) навчання, яка не є об’єктивною причиною. До речі, форма закону розподілу результатів тестування на здібності не зобов’язана бути симетричною, як то прийнято в багатьох досить поширених теоріях тестування. Так, наприклад, якщо можна допустити, що кількість народжуваних із задатками геніїв приблизно однаково з кількістю народжуваних з задатками суперйолопів, то при вимірюванні у зрілому віці цей баланс, напевно, не зберігається. Дійсно, не всі діти з задатками геніальності зможуть розвинути їх в повній мірі. На те є дуже багато причин, при цьому відсоток тих, кому вдалося досягти максимального результату, буде складати значно менше, ніж 50. Те ж саме можна сказати про тих, хто зумів вибратись із дуже неприємних задатків і стати нормальною людиною. Таким чином, врешті решт суперйолопів буде значно більше, ніж геніїв.Оцінка в навчанні грає роль оберненого зв’язку і тому ні в якому разі не можна її спотворювати різними заохочувальними й іншими виховними змістами. Необхідно повернутися до попередньої практики, коли використовувались дві окремі оцінки: оцінка за навчання і оцінка за старанність. На жаль, п’ятибальна система оцінки була спочатку спотворена, а потім взагалі відкинута. Оцінка «задовільно» означала, що учень відтворив 100% навчального матеріалу. Оцінка «добре» відповідала осмисленому використанню знань для практичних завдань. І, нарешті, оцінка «відмінно» виставлялась у разі використання знань у нестандартних (в тих, які не згадувались у процесі навчання) випадках. Оцінка «незадовільно» виставлялась у всіх інших випадках, окрім тих, коли учень не міг або був не здатним, або не хотів навчатись. Для такої ситуації використовували оцінку «дуже погано» з обов’язковим повторним навчанням. Сучасна дванадцятибальна шкільна і, певною мірою, семибальна система вищих навчальних закладів відповідають лише градації сірого, тобто інтервалу від «незадовільно» до «задовільно» п’ятибальної системи. Слід згадати ще одну ваду сучасної системи оцінювання. Це плутанина коду оцінки з кількісною характеристикою. Мова йде про так звану середню оцінку або показник якості навчання. Якщо ми закодуємо числом «1» яблуню, числом «2» – вишню і числом «3» сливу і якщо далі з’ясується, що половина дерев у саду це яблуні, а половина – сливи, ми ж не будемо стверджувати, що у нас гарний вишневий садок? І ще гірше, якщо ми станемо оцінювати якість художнього твору за середнім кодом літер, які використані для його написання.Однією з головних вад комп’ютерного тестування є практична неможливість використати в тесті завдання, що вимагають неформальної перевірки експертом-людиною. Щодо неможливості корегувати завдання під час опитування, то це скоріше є перевагою комп’ютерного тестування, ніж його недоліком. До переваг комп’ютерного тестування слід віднести формальність, тобто незалежність від людського фактору проведення і оцінювання.Зупинимося на труднощах складання завдань для тестування. Перша перепона при розробці завдання – це визначення складності завдання. Добре відомо, що використання часу, необхідного для виконання завдання, не може бути критерієм його складності. Однак і популярний спосіб визначення складності за допомогою пробного тестування теж не витримує критики. Дійсно, якщо студента ретельно тренували бачити повний диференціал, то для нього знаходження деяких інтегралів буде дуже легким завданням, у випадку ж якщо студенту лише повідомляли про повний диференціал, але не тренували його розпізнавати, подібне завдання буде значно складнішим. Можна продовжувати подібні приклади, але і так зрозуміло, що технологія навчання радикальним способом впливає на складність виконання тестових завдань. Оскільки результати тестування мають бути незалежними від методики навчання, то зрозуміло, що використання пробного тестування для оцінки складності завдань не слід використовувати. Комп’ютерний тест – це інструмент для вимірювання. Як і будь-який прилад, він має певний діапазон, у якому він працює достеменно. Це означає, що частину балів студент може набрати, не володіючи знаннями, а просто вгадуючи відповідь. Щоб корегувати оцінку тестування, слід визначити кількість балів, яку студент може набрати, просто вгадуючи, відняти її від отриманої оцінки завдання і при визначенні підсумкової оцінки за тест провести нормування того, що залишилось, на максимальний бал тесту. При складанні завдань належить всіляко зменшувати ймовірність вгадувань. Наприклад, якщо відповідь подається у вигляді числа, то не бажано формулювати завдання у вигляді запитання з переліком можливих варіантів відповіді, а пропонувати студенту ввести число з клавіатури. Бажано відходити від практики використання завдань тільки з однією вірною відповіддю. Студент повинен сам вирішувати, скільки запропонованих відповідей він повинен вибрати: одну, дві, декілька, всі або навіть жодної. При такому підході перевіряються не тільки знання, а й впевненість у них.Рівень освіти знижується. В цьому легко переконатися, запропонувавши студентам завдання, наприклад, з посібників 30-літьої давнини для підготовки абітурієнтів. З багатьох причин необхідно створювати загальний для країни банк тестових завдань. Щоб завдання не старіли, їх треба робити багатоваріантними, тобто варіантів завдання повинно бути так багато, що запам’ятовувати без розуміння кожний з них окремо було б недоцільно. До того ж кожний варіант повинен вирішувати одну й ту саму дидактичну задачу, тобто повинен перевіряти знання конкретного теоретичного положення навчальної програми. Такий банк можна було б використовувати як для підготовки, так і для безпосередньо тестування. При наявності такого банку тестових завдань стане можливим реальне порівняння результатів тестування за різні роки, тоді як зміна завдань кожного року несе велику загрозу зменшення рівня складності. Звісно, таку базу необхідно доповнювати і розширювати на предмет все більшого і якісного охоплення навчального матеріалу. Однак слід дуже ретельно пильнувати і не дозволяти спрощення вимог до складності завдань. Необхідно уніфікувати підсумковий контроль у процесі навчання, і комп’ютерне тестування для цього на часі.Треба щиро сказати, що занепад освіти зумовлений суб’єктивним фактором, а саме недолугим і недалекоглядним керівництвом. Підтвердимо цей висновок наступними тезисами.Перша системна помилка полягає в тому, що замовник, виконавець і приймальник ‑ це одна й та ж установа, а саме МОНмолодьспорту. Якщо виконавця відокремити від замовника, то можна було б конкретніше з’ясувати, яку якість навчання можна вимагати вид виконавця і за яке фінансування. Це дуже непросте з’ясування, бо з одного боку ‑ грошей завжди не вистачає, а з другого ‑ розвиток суспільства напряму залежить від якості освіти.Друга системна вада управління освітою зумовлена недосконалістю теоретичної педагогіки. Наприклад, розглянемо теорію tabula rasa щодо освіти. Офіціальна педагогіка дуже ретельно критикує першу тезу цієї теорії, стверджуючи що «чистих дошок» не існує, але геть не розглядає другу тезу, яка стверджує, що якщо на «дошці» є вільне місце, то там можна написати що завгодно. А чи це так? Ні в кого не виникає заперечень, що процес навчання ‑ це інформаційний процес. Якщо це так, то для інформаційного процесу необхідно мати три структурні одиниці: передавач, канал і приймач. При цьому передавачів і каналів може бути декілька, а приймач один – учень. Саме на ньому відображається результат навчання і саме він є ключовою структурною одиницею в навчанні. Запитайте студента: «Що важливіше: знання чи диплом?». Ви отримаєте цілком обґрунтовану відповідь: «Звичайно ‑ знання, маючи їх завжди можна скласти іспити і отримати диплом». Але ж чому, деякі студенти попри всяку гідність вимолюють неадекватно завищені оцінки? Справа в тому, що крім недосконалостей теорії, існує варварське невігластво керівної ланки. Наприклад, варварський вираз: «Ви не учню ставите негативну оцінку, ви її собі ставите!», або більш хитромудрий: «Якщо студента відраховано з третього курсу, то гроші, які витрачені на його навчання ‑ це нецільове використання коштів». Чому саме платять хабар за вступ до навчального закладу, якщо майбутній студент справжній телепень? Тоді ж треба буде платити за кожний залік, за кожний іспит і кожну контрольну або курсову роботу. А якщо зустрінеться викладач, який не бере хабарів? Дуже довгий і ризикований ланцюжок. Чи не простіше піти і одразу купити диплом? Відповідь на ці запитання проста. Управління освітою відбувається з використанням недолугих і до того ж суперечливих показників. Наприклад, показник успішності, так званий показник якості, геть технологічно необґрунтований показник відношення кількості викладачів до кількості студентів, штучне обмеження кількості стипендіатів, і таке інше. За кожним з цих показників стоїть певна проблема керівної установи. Наприклад, популістський закон підвищення розміру стипендії без підвищення стипендіального фонду. До чого призводить цей суперечливий клубок вимог до керівництва навчального закладу і врешті-решт до викладачів? Негативні оцінки стають винятковим явищем. Тоді, якщо студент веде себе тихо, ходить на заняття, але нічого не вчить, він має свою чергову задовільну оцінку і, «відмотавши» певний строк, отримує диплом. Якби ж можна було перенести хоча б трохи відповідальності за результат навчання на студента, як того вимагає інформаційний характер процесу навчання, і при цьому використати незалежне від людського фактора комп’ютерне тестування, то можливо було б подолати описане ганебне явище.Нарешті, третя системна біда – невтримна вакханалія оптимізації і новаторства. Справа в тому, що оптимізація може бути дуже шкідливою, коли система знаходиться у збудженому нестійкому стані [1] тим, що оптимізаційні дії посилюють нестійкий стан і приводять до катастрофи. Як це не дивно, але діяльність вчителів-«новаторів» може наносити більше шкоди, ніж користі. Інновації можуть бути дуже локально корисними і шкідливими у загальносистемному сенсі. Так, багато століть учнів не спонукали зазубрювати таблицю додавання на кшталт таблиці множення, а замість цього дуже старанно привчали до виконання алгоритму переходу через розряд. Така методика сприяла глибшому розумінню того, як працює позиційна система числення. В наш час все більше вчителів змушують школярів заучувати таблицю додавання, що дійсно прискорює навчання швидкому рахуванню, але повністю знищує розуміння будови позиційної системи числення. Наступний приклад стосується викладання мови. Тенденція полягає в тому, що збільшується навчальний час на написання творів за рахунок навчання робити перекази. В результаті такого підходу учні не вміють писати доповідні, вести лабораторні журнали і взагалі пояснювати щось письмово. Замість цього вони списують з книжок незрозумілий у їхньому віці опис глибинних страждань Лариси Косач.Розглянемо деякі проблеми оптимізації з використання діаграми потенціального рельєфу рівня навчання. На рис. 1 локально стійкі стани мають номери: 1, 3, 5 і 6. Зрозуміло, що освіта може бути ефективною лише в стійких станах. Для того, щоб поліпшити ситуацію, систему треба перевести зі стійкого стану 1 до стійкого стану 3. Будемо збуджувати систему у стані 1 доти, поки система стане здатна сама переходити від збудженого стану 1 до збудженого стану 3 і навпаки. Потім, коли система буде знаходитись у збудженому стані 3, різко увімкнемо гальма, тобто використаємо відповідні стандарти, щоб система «охолола» до стійкого стану 3.Гальма ‑ це незмінний на певний час рівень тестування набутих знань. Якщо потроху знижувати рівень тестів, скажімо для покращення деяких показників, то система сама собою опиниться знов у стані 1. Описаний революційний спосіб оптимізації системи самий простий, однак він не завжди доступний. Наприклад, для переходу від стану 3 достану 5 такий спосіб не підходить. Дійсно, якщо поступово збільшувати збудженість стану 3, ми не досягнемо потрібного рівня і ймовірніше за все опинимося в стані 1. Для того, щоб перевести систему зі стійкого стану 3 до стійкого стану 5, необхідно швидко, протягом однієї чверті періоду коливань системи, збудити систему до необхідного рівня і зробити реформу, тобто змінити «правила гри», і знову увімкнути гальма, але вже на іншому вищому рівні. На рисунку такий перехід позначений штриховою лінією. Тепер зрозуміло, чому так важливо мати дієвий інструмент стабілізації системи. Комп’ютерне тестування, взагалі кажучи, відповідає вимогам для такого інструмента.

Проведено синтез системи підтримки прийняття рішень, яка здатна навчатися з використанням нейромережевої технології. Для чого використовувалася нейронна мережа зворотнього поширення. У роботі проведена оптимізація параметрів стандартного алгоритму навчання нейронної мережі такого типу, що дозволило підвищити точність сформованого нейронно мережевого класифікатора. Програмна реалізація виконувалася з використанням пакета розширення NNToolBox середовища MATLAB 6.5.

Наукова новизна одержаних результатів: 1) дістала подальшого розвитку: концептуальна модель підвищення достовірності тестування ПЗ за рахунок виявлення прихованих помилок різних типів шляхом повторного тестування ПЗ з розподілом прихованих помилок на різні категорії і припущенням, що певна кількість помилок попередньої за серйозністю категорії призводить до появи окремих типів помилок наступної категорії, що забезпечило вибір та обгрунтування категорійної моделі процесу повторного тестування на базі ШНМ; 2) вперше одержано: - категорійну модель процесу повторного тестування ПЗ на базі нейромережних інформаційних технологій (НІТ), котра відрізняється від відомих тим, що в ній враховується вплив прихованих помилок різних типів попередньої категорії на виникнення помилок наступної категорії, що дає можливість оцінити сумарний вплив помилок цієї категорії на якість ПЗ і зробити висновок щодо необхідності повторного тестування ПЗ з метою усунення помилок попередніх, наступних чи розглядуваної категорій; - метод ідентифікації прихованих помилок ПЗ на основі НІТ, суть якого полягає у виявленні множини типів прихованих помилок різних рівнів категорійності та аналізу цієї множини на предмет необхідності повторного тестування. Метод відрізняється від відомих тим, що вхідна інформація про результати основного тестування опрацьовується штучною нейронною мережею, яка відповідає моделі процесу повторного тестування; 3) удосконалено: метод оцінки достовірності виявлення прихованих помилок ПЗ, що враховує кількість виявлених прихованих помилок різних типів категорійності і дає можливість визначати приріст достовірності процесу тестування у порівнянні з неврахуванням кількості виявлених прихованих помилок.