Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

НЕЙРОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЛЕКСНОМ РЕШЕНИИ ПРОБЛЕМ ОБРАЗОВАНИЯ И ВОСПИТАНИЯ

Медюха О.С. Парахонский А.П.
Новые эффективные решения научных и прикладных задач возникают как результат соединения и взаимодополнения ранее не связанных идеями блоков из различных дисциплин. Качественный переход знаний в результате таких междисциплинарных исследований сродни изобретению и зачастую приводит к интегрированию знаний на новом, более высоком уровне. Нейроинформатика - новое междисциплинарное направление, связанное с созданием и внедрением в практику, в том числе и медицинскую, современных методов обработки информации, которые позволяют автоматизировать процесс анализа полученных результатов и формирования выводов. Нейроинформационные технологии (НИТ) ориентированы на работу со слабо структуированными знаниями и анализ сложных нелинейных задач. Нейроинформатика является примером наукоёмкого направления, в котором переплетается множество отраслей знаний.

Цель работы - доказательство роли нейросетевых технологий как средства повышения качества образования и воспитания на основе НИТ, обеспечивающих развитие научно-исследовательской и инновационной деятельности, реализацию личностно-деятельного подхода; разработка эффективной модели учебного процесса, основанной на применении искусственных нейронных сетей для обработки информации при изучении медицинских дисциплин. В работе использованы программные продукты. В качестве объектов исследования выступали студенты и преподаватели медицинских вузов. Проведен скрининг нейросетевых приложений для ПК с учётом возможности их использования в научно-практической деятельности и совместимости с учебным процессом. Протестировано 10 нейропакетов. Установлено, что NeuroPro 0,25 и семейство программ Excel Neural Package являются наиболее удобным инструментом для решения задач прогнозирования и классификации, возникающих в ходе научно-практических работ и процесса преподавания. Необходимой составляющей процесса обучения является система оценки знаний. Система позволяет контролировать степень овладения предметом, дифференцированно подойти к оценке знаний, учитывать индивидуальный уровень подготовки обучаемых. В процессе освоения студентом учебного материала рассматривается несколько этапов: мотивация, организация, понимание, контроль и оценка, повторение и обобщение. Показано, что на всех стадиях НИТ оказывают положительное влияние на усвоение учебного материала. Они дают возможность преподавателю убедить студента, что ему под силу справиться с задачами, решение которых самому кажутся не по силам. Доказано, что использование интеллектуальных систем принятия решений ситуационных задач в процессе изучения медицинских дисциплин стимулирует студентов к занятию исследовательской работой. Логика программы Excel Neural Package позволяет анализировать учебный материал в автоматическом режиме, что создаёт у студентов иллюзию простоты процесса анализа и вызывает у них желание проявить свои способности в сфере, которую они считали для себя недоступной.

Результаты исследования позволяют утверждать, что внедрение нейроинформатики в учебный процесс подготовки специалистов медико-биологического профиля являются эффективным средством повышения качества образования на основе использования НИТ, обеспечивающим его интеллектуализацию, реализацию личностно-деятельного подхода; развитие научно-исследовательской и инновационной деятельности обучаемых. Дальнейшие перспективы связаны с созданием полнофункционально интегрированных интеллектуальных систем, обладающих мировоззрением, знаниями и способностью к творческой деятельности.


Библиографическая ссылка

Медюха О.С., Парахонский А.П. НЕЙРОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЛЕКСНОМ РЕШЕНИИ ПРОБЛЕМ ОБРАЗОВАНИЯ И ВОСПИТАНИЯ // Современные наукоемкие технологии. – 2008. – № 2. – С. 62-62;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=23147 (дата обращения: 16.07.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674