CC BY
60
36 ТАЪЛИМ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ / ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ч_/
Тураев Б.З.,
Тошкент ахборот технологиялари университети «Аудиовизуал технологиялар» кафедраси катта укитувчиси
ТАЛАБАЛАР КАСБИЙ КОМПЕТЕНТЛИГИНИ АНИЩШНИНГ ИНТЕЛЛЕКТУАЛ ТИЗИМИ
ТУРАЕВ Б.З. ТАЛАБАЛАР КАСБИЙ КОМПЕТЕНТЛИГИНИ АНИЦЛАШНИНГ ИНТЕЛЛЕКТУАЛ ТИЗИМИ
Маколада талабалар компетентлик моделини амалга ошириш ва касбий фаолиятга тайёр-лаш жараёнида мутахассислик фанлари буйича бериладиган топшириклар асосида олинадиган таълимий маълумотларни интеллектуал тах,лил килиш учун Байес тармок тузилмасини куриш алгоритми аник мисоллар оркали ёритиб берилган.
Таянч суз ва иборалар: таълимий маълумот, интеллектуал тах,лил, компетентлик, компетенция, компетентлик модели, Байес тармоFи.
ТУРАЕВ Б.З. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ
В данной статье описывается алгоритм структуры Байесовской сети для интеллектуального анализа получаемых образовательных данных на основе предоставленных заданий специальных дисциплин в процессе реализации компетентностной модели студентов и подготовки их к профессиональной деятельности.
Ключевые слова и понятия: образовательные данные, интеллектуальный анализ, компетентность, компетенция, компетентностная модель, Байесовская сеть.
TURAYEV B.Z. INTELLIGENT SYSTEM FOR DETERMINING THE PROFESSIONAL COMPETENCE OF STUDENTS
There is described in the article the structure of the Bayesian network algorithm for analyzing intellectual educational data mining, based on the provided tasks of special disciplines in the course of implementation of students' competence model and their preparation for professional activities.
Keywords: educational data, intellectual analysis, competence, competence model, Bayesian network.
Бугунги кунда таълим тизимини ахборотлаштиришга ху-куматимиз томонидан алоцида эътибор царатилмоцдаки, бунинг натижасида таълим объекти ва субъектига тегиш-ли булган вазифаларда бир цатор цулайликлар яратилди. Талабаларнинг мустацил таълим олиши учун етарлича шарт-шароитлар яратилмоцда.
Дарс жараёнида ёки дарсдан ташкари та-лабалар билан ишлаш, уларга берилган топшириклар натижаларини тармок техноло-гиялари оркали назорат килиш, таълимий маълумотларни интеллектуал тах,лилини олиб бориш имкониятлари ривожланмокда. Шу уринда таълимий маълумотларни интеллектуал тах,лил килиш тушунчасига муаллифлар берган таърифга назар соламиз. Таълимий маълумотларнинг интеллектуал тах,лили (ТМИТ) - алох,ида фан булиб, унинг доираси-да таълим олувчилар кай даражада уки-шаётгани ва улар буни кандай шароитларда бажаришаётганини тушуниш учун х,исоблаш ва педагогик методлар ва ёндашувлар кул-ланилади1.
Таълим тизими катта х,ажмдаги ахборот-ларни узида саклайдики, биз улардан кейин-чалик маълум максадларда фойдаланишимиз мумкин. Аммо ушбу маълумотлар купрок энг кулай куринишларда сакланмайди. Бу мурак-кабликларни х,ал этишда маълумотларни интеллектуал кайта ишлаш ёрдам беради.
Умуман олганда маълумотларни интеллектуал тах,лил килиш (data mining) атамаси кас-бий фаолиятнинг турли сох,аларида карор кабул килиш учун зарур булган янги, мазмун-ли ва амалий фойдали билимларни аниклашни кузда тутади.
Маълумотларни интеллектуал тах,лил килиш буйича изланишлар олиб борган тадкикотчиларнинг берган таърифларини урганиб, мазкур атамага куйидагича таъриф бериш мумкин. Маълумотларни интеллектуал тацлил килиш - карор кабул килинишини кувватлаш максадида таълим жараёни ва унинг иштирокчилари х,акидаги амалий фойдали ва изох,ланувчи билимлар, илгари номаълум булган маълумотларни аниклаш жараёнидир.
1 Baker R.S.J.d.: Data mining for education. // International Encyclopedia of Education, vol. 7, 3rd edn. / McGaw B., Peterson P., Baker E. (eds.) - Amsterdam: Elsevier, 2010. - pp. 112-118.
ТМИТ асосида компьютер технологиялари, дидактика ва математик статистика ётади. Фанлараро сох,а сифатида, ТМИТ статистика, автоматлашган укитиш, маълумотларни тах,лил килиш, ахборотларни излаш, тавсия этиш ти-зимларидан фойдаланади. Кандай методнинг кулланилиши кераклигини танлаш х,ал этила-диган саволга боFлик.
ТМИТ кулланилишининг асосий максадлари сифатида куйидагилар белгиланиши мумкин: таълим олувчилар моделини куриш, таълим траекториясини индивидуаллаштириш, ман-фаатдор шахслар уртасидаги узаро алока, укув курсларини такомиллаштириш.
Таълим сох,асидаги фойдаланувчи шахсини моделлаштириш узида билим, малака, мотивация, тажриба, таълимий юксалиш каби хусу-сиятларни деталлаштирилган тавсифини ифо-далайди. Шунингдек моделлаштириш жараёнида укув жараёнига, укитиш услублари ва имкониятларига салбий таъсир курсатиши мумкин булган турли хил муаммолар тавсиф-ланиши мумкин. Таълим олувчилар моделини куриш - бу таълимий маълумотларни интеллектуал тах,лил килишнинг таянч вазифасидир. Амалда ушбу сох,адаги х,еч бир тадкикотда таълим олувчилар моделини дастлабки куриш четлаб утилмаган. Таълим олувчилар модели таълимий интеллектуал компьютер тизими-нинг асосий кисмларидан бири х,исобланади. У таълим олувчи х,акида етарлича тулик ахбо-ротдан таркиб топади: унинг билим, малака ва куникма даражаси, укишга булган кобилияти, топширикларни бажариш кобилияти, олинган ахборотлардан фойдаланиш малакаси, шахсий сифатлар ва бошка параметрлар. Таълим олувчилар модели тизим билан ишлаш даво-мида динамик куринишда акс этиб, фанларни урганиш жараёнида узгариб туради.
Шу уринда битирувчи ва иш урнига эга му-тахассис компетентлик моделининг фаркли жих,атларини киска шаклда тавсифлаш лозим булади.
Компетентлик - инсоннинг ижтимоий-касбий фаолиятидаги интеллектуал ва шахсий шартли тажрибаси, барча компетенцияларга эгалик даражаси, касбий фаолиятда компетен-цияларни куллашга тайёрлигидир1.
Мутахассиснинг компетентлик модели таълим ва тарбия максади, шунингдек бити-рувчилар тайёргарлигига куйиладиган вази-фалар ва кутиладиган натижаларни тартибга солувчи укув-услубий х,ужжатлар мажмуини уз ичига олади. «Информатика ва ахборот тех-нологиялари» таълим йуналиши буйича тай-ёрланаётган бакалавр компетентлик модели-нинг йуналиши Давлат таълим стандартлари (ДТС) асосида иш берувчилар билан узаро х,амкорликда битирувчи кафедра томонидан ишлаб чикилади.
Битирувчининг компетентлик модели таълим жараёнида шаклланади. Олинган мо-дел таълимдан кутилаётган натижа х,исобла-нади, укув режа ва ишчи дастурларни ишлаб чикиш асосида тулдирилади2.
Аксарият таълим олувчилар модели фан укитувчилари томонидан белгиланган билим-ларни бах,олаш механизмини акс эттирмайди. Ушбу вазифани х,ал этиш учун улар асосида Байес тармоFи куринишида талабалар билим-лари моделини куриш таклиф этилади3.
Байес тармоFи - бу йуналтирилган циклик график булиб, у х,ар бир уч тасодифий узгарувчиларни ифодалайди, кирра узаро алокадор тасодифий узгарувчиларга бевосита боFликликнинг мавжудлигини белгилайди, ушбу боFликлик кучи эса х,ар бир узгарувчилар
1 Тураев Б.З. Case-Study технологиясини куллаш асосида булажак мутахассис кадрлар касбий компетентлигини бахолалшнинг интерфаол усули. // «Замонавий таълим» журнали, Т., 2015, 1-сон. -С. 29-35.
2 Хлопотов М.В., Шишкин А.Р. Система диагностики сформированности профессиональных компетенций студентов специальности «Информационные технологии в образовании». // «Дистанционное и виртуальное обучение», Москва, 2010, № 2. -С. 59-69.
3 Сологуб Г.Б. Разработка математических методов и
комплекса программных средств имитационного тестирования знаний на основе семантических моделей: Дисс. канд. ф.-м. наук: 05.13.18, 05.13.11 / Г.Б.Сологуб. -Москва, 2013. -С. 134.
билан солиштирилган шартли эх,тимоллик куринишида микдорий берилади4.
Таълим олувчилар модели х,исобланган Байес тармоFини куришда куйидаги хусусият-ларни х,исобга олиш керак булади:
1. Байес тармоFи - бу йуналтирилган циклик график. Байес тармоFи учлари кирраларга йуналтирилган тарзда узаро жуфт-жуфт булиб боFланади. Шу сабабли графикда йуналтирил-маган циклларнинг мавжудлигига йул куйи-лади.
2. График учлари таълим олувчи моделида-ги узгарувчилар х,исобланади, яъни таълим олувчининг баъзи аломатлари, масалан, КЙТ-ни бажаришга бериладан бах,о ва компетен-цияларнинг шаклланганлик даражаси. Ушбу аломатлар узлуксиз ёки дискрет булиши мум-кин. Таълим олувчилар моделини яратишда купрок дискрет маълумотлардан фойдалани-лади.
3. Байес тармоFининг ихтиёрий иккита Х ва Y учи учун, агарда кирра Х дан Y га йуналтирилган булса, у х,олда Х учи Y га нис-батан яратувчи деб юритилади. Шундай экан, ихтиёрий учда бир канча яратувчи учлар булиши мумкин. Уз навбатида яратувчи уч бир ёки бир канча авлод учлар учун шунака булади.
4. Яратувчи учлар мавжуд булган барча учлар шартли эх,тимоллик жадвали асосида аникланади. Бу компетенцияларни куйидаги куринишда шаклланганлиги х,акидаги мулох,а-заларни формаллаштириш (расмийлаштириш) имконини беради. Агарда талаба компетенцияларга эга булса, у х,олда ушбу талаба ушбу компетенцияларга мос топширикларни бажа-ра олади. Шундай экан, компетенция шакл-ланган шароитда топширикларни бажариш учун шартли эх,тимоллик белгиланиши мумкин.
Агарда parents (Х) - бу Байес тармоFида Х учи учун яратувчи учлар туплами булса, у х,олда Х учи P^lparentsTO) шартли эх,тимоллик таксимланишини характерлайди, кайсики Х учига яратувчи учнинг таъсирини микдорий бах,оланишини белгилайди.
4 Desmarais M.C., Gagnon M. Bayesian student models based on item to item knowledge structures. // Innovative approaches for learning and knowledge sharing. - Springer, 2006 - pp. 111-124.
ЗАМОНАВИЙ ТАЪЛИМ / СОВРЕМЕННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ 2017, 1
Агарда Байес тармоFи тасодифий х = {х I,} элементлари билан берилган булса, у х,олда уларнинг биргаликдаги таксимоти куйидаги формула билан белгила-нади:
(1)
н
5. Яратувчи учлар мавжуд булмаган учлар учун эх,тимоллик шартсиз х,исобланади. Бошкача суз билан айтганда, агар X учларида яратувчи учлар булмаса, у х,олда ундаги эх,тимолликларнинг таксимланиши шартсиз х,исобланади, акс х,олда - шартли. Эх,тимоллик куйидаги формула ёрдамида аникланади:
Р(Х1\рагеШ5(Х1))=Р(Х1) (2)
6. Агар тугунлардаги киймат тажриба нати-жасида олинган булса, у вактда учнинг узи асос булади, бундай тажриба натижаси далил-дир.
7. БоFланмаган кирралардаги ихтиёрий ик-кита учлар шартли боFликмас, агарда уларнинг яратувчи кийматлари маълум булса.
Юкорида келтирилган назарий маълумот-ларга асосланиб ДТСда шакллантирилган ком-петенциялар буйича ишнинг умумий схемаси-ни тасвирлаймиз. Алгоритмни тавсифлашда шартли эх,тимоллик таксимотининг анча сама-рали куриниши учун ва локал тузилмалашти-рилган Байес тармоFини куриш процедураси-ни х,исобга олиб дарахт тузилмасидан фойда-ланамиз.
Алгоритм. Таълим йуналиши компетентлик модели учун Байес тармок тузилмасининг курилишини куйидаги алгоритм асосида олиб борамиз.
1. V тармок тузилмасида С бошланFич уч п киритамиз. Хар бир бошланFич уч - бу ДТСда келтирилган компетенциялар.
Р(Г)=ПР(С) (3)
/=1
2. V тармоFида эквивалент компетенциялар аникланади, агарда улар мавжуд булса. Эквивалент компетенциялар касбий компетенция-ларни ташкил этувчи оддий ёки таркибли ком-петенцияларга алмаштириладики, бу эса С учлар сонининг кискаришига олиб келади. Фа-раз киламиз, эквивалент учлар сони I га тенг, бунда 0 < I < п. п ни п-1 га алмаштирамиз.
3. V тармоFида агрегациялар аникланади. Агарда кандайдир компетенция бошка С нинг кисми х,исобланса, улар уртасида умумий ком-петенциялардан алох,идаликка йуналтирилган тарзда алока урнатилади, бунда таркибий компетенция аС куринишида белгиланади ва унинг учун 1-жадвал буйича р(аС|С) шартли эх,тимоллик берилади.
БошланFич учлари сони бунда агрегация муносабатлари билан алокадорликда булган учлар сонига кискаради.
Ушбу кадамда бошкача деталлаштириш олиб борилмайди. Шундай экан, ушбу кадамда бошланFич учларга таъсир этувчи учлар тармокда киритилади.
4. V тармоFида оддий компетенциялар ёзилган ва кейинчалик деталлаштириш талаб этмайдиган оралик учлар аникланади. Фараз киламиз, ушбу кадамда оддий учлар сони т га тенг, бунда 0 < т < п. Шундай экан п -бу янги учларга таъсир курсатувчи учлар сони, яъни компетенцияларнинг декомпозицияла-ниши (таркалиши) натижасида юзага келиши мумкин булган янги учлар. п ни п-т га алмаштирамиз. Оддий компетенциялар ёзилган уч-ларни блокировка килинган деб атаймиз. п киймати 0 га тенг булмагунга кадар 5- ва 6-кадамлар бажарилади. Акс х,олда 7-кадамга утамиз.
5. V тармоFида п блокировка килинмаган учлар учун, кайсики таркибли компетенция-лар ёзилган, компетенцияларни деталлашти-рамиз. Хар бир таркибли компетенция икки ёки ундан куп ташкил этувчиларни белгилаш йули билан деталлаштирилади. Деталлаштириш натижасида янги к учлар киритилади, бунда г - бу янги учларни яратувчилар сони. Агарда к > 0 булса, у х,олда 1 < г < к. Янги учлар уларни яратувчилари билан боFланади. Шу билан бирга х,ар бир янги учлар учун 1-жадвал буйича шартли эх,тимоллик берилади. Хар бир янги учлар уз навбатида кейинчалик узгариши мумкин.
6. Агарда ташкил этувчилар ичида эквивалент компетенциялар аникланса, демак, икки ёки ундан ортик яратувчи компетенцияларнинг умумий урни мавжуд. Тармок учун дарахт тузилмаси олинган, унда умумий алока урнатилмайди, эквивалент компетенциялар алмаштирилмайди. Бошка х,олатда куп дарахт-га эга булиш мумкин, кайсики компетентли
ЗАМОНАВИЙ ТАЪЛИМ / СОВРЕМЕННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ 2017, 1
мoдeлни куришдa шaртли эхтимoлликлapни aниклaш caмaрaли хиcoблaнмaйди. Шу билaн биргa aлoхидa тузилмaлaрдa умумийлик х^ки-дaги axбoрoтлaр ёзилгaн 6Улиши мумкин. 4- кaдaмгa yтaмиз.
7. Бaрчa тaркибли кoмпeтeнциялaр дeтaл-лaштирилгaнидaн cyнг Бaйec тaрмoк тузилмa-^ни тaшкил этувчи бaрчa yзгaрувчилaргa э^ 6улинди. ammo тaрмoкдa бaрчa aлoкaлaр хaли aниклaнмaди. Кoмпeтeнциялaр yртacидaги aлoкaлaрни aкc эттирувчи Бaйec тaрмoк ту-зилмacини куришнинг якуний бocкичидa зa-рурaт бyлгaндa шaртли aлoкa yрнaтилaди. Бундa янги учлaр пaйдo бyлмaйди.
Изох, 2. TapMoK тузилмacи ишини муpaккaб-лaштиpмacлик учун дacтлaбки бocкичдa шшрт-ли aлoкaлapни имкoн кaдap ypнaтмaгaн Ma^ кул.
В. Нaтижaдa кoмпeтeнциялapнинг шaкллaн-гaнлигини бaхoлaш aco^ cифaтидa куйилиши мумкин бyлгaн кoмпeтeнтли мoдeлгa эгa бyлaмиз.
Mиcол 1. A кoмпeтeнцияни учтa a1, a2, a3 тoпшиpиклapи билaн тeкшиpилишигa oид V Бaйec тapмoFини кури6 чи^миз. Tapмoкнинг Moc тузилмacи 1-pacмдa ^лтирил^н.
1-расм. Учта топширик, билан текширилувчи битта A компетенция билан берилган Байес тармоги.
(1) фopмулa бyйичa:
р(П=ЖШ^^р&МР^АЛ) (4)
A учдa кoмпeтeнциялapнинг шaкллaнгaнли-ги хaкидaги axбopoтлap, a1, a2, a3 учлapдa эca тoпшиpиклapни бaжapгaндaги нaтижaлap moc paвишдa ^йд этилaди. A учдa yзгapувчилap кoмпeтeнциялapнинг шaкллaнгaнлик дapaжa-лapи, яъни куйидaн пacт, куйи, ypтa вa ю^ри^ moc paвишдa 0, 1, 2 вa 3 киймaтлapи Kaбул килиниши мумкин. Бу дapaжaлap шм-пeтeнциялap идeнтификaтopидa кaйд килингaн 6Улиши ^pa^ Ушбу тoпшиpик бeш бaлли ти-
зим бyйичa бaхoлaнaди: 1, 2, 3, 4, S. Бaхoлaш мeзoнлapи укитувчи тoмoнидaн бeлгилaнaди.
БoшлaнFич эхтимoлликдa бapчa тypттa дa-paжa учун xap бир кoмпeтeнция тeнг шшкл-лaнгaн бyлcин.
p(A=«0») = p(A=«1») = p(A=«2») = p(A=«3») = 0,25
Бу ифoдa биздa кoмпeтeнциялapнинг шшкл-лaнгaнлиги xуcуcидa хeч кaндaй тaxминлap йуклигини aнглaтaди.
Дaлиллap ёзил^н тугунлap учун шapтли эхтимoллик тaкcимлaнишини бeлгилaймиз. a1 тoпшиpиFи moc paвишдa 1-дapaжaдaги, a2 тoпшиpиFи 2-дapaжaдaги, a3 тoпшиpиFи 3^a-paжaдaги кoмпeтeнциялapнинг шaкллaнгaн-лигини тeкшиpcин.
Шapтли эхтимoлликлapни aникpoк бeлги-лaш учун Укув жapaёнидaн oлингaн мaълумoт-лapдaн фoйдaлaниш кepaк. Ammo ушбу ми^л-дa эхтимoлликни куйидaги шapт-шapoитлapдaн кeлиб чикиб бeлгилaймиз:
1. Кoмпeтeнцияcи юкopи дapaжaдa шшкл-лaнгaн тaлaбaлap кoмпeтeнцияcи aнчa пacт шaкллaнгaн тaлaбaлapгa ниcбaтaн ™пширик-лapни кyпpoк юкopи бaллapгa (S вa 4) бaжa-pишaди.
2. Муpaккaблик дapaжacидaн кaтъий нaзap, бapчa топшири^р учун эхтимoлликни тoпиш бир xил.
3. Муpaккaб тoпшиpикни бaжapиш эхти-мoллиги ocoнpoк тoпшиpикни бaжapиш эхтимoллигигa кapaгaндa пacт.
4. Taлaбaлap тoмoнидaн 1 ёки 2 бaлл oлин-гaн тoпшиpиклap бaжapилмaгaн хиcoблaнaди.
5. БoшлaнFич эхтимoлликлapнинг тaбиий acocлaниши ут^н йиллapдaги укитиш бyйичa мaълумoтлap хиcoблaнaди. Бундaй мaълумoт-лapгa куйидaгилap тeгишли: фaнлapдaн якуний нaзopaтлapни caмapaли тoпшиpгaнлик фoизи, хap бир топширикни caмapaли бaжap-гaнлик фoизи.
Taълим нaтижacи cифaтидa кoмпeтeнция-лapнинг узи^ xoc xуcуcияти, унинг фaнлapapo xapaктepдa экaнлигидaн ибopaтдиp. Бунинг нaтижacи э^ кoмпeтeнциялap туpличa фaн-лapдa шaкллaниши хиcoблaнaди. 2-pacмдa кoмпeтeнциялap, тoпшиpиклap вa фaнлap Уpтacидaги aлoкaдopлик учун Бaйec тapмoFи тузилмacини кypcaтувчи тaълим йyнaлиши тaйёpгapлигининг кoмпeтeнтлик мoдeли Kиcми тacвиpлaнгaн.
ЗAMOHAВИЙ TAЪЛИM I COВPЕMЕHHOЕ OБPAЗOВAHИЕ 2017, 1
3-расм. D2 фанининг компетентлик модели к,исми
2-расм. Компетентлик модели к,исми
Модел учларнинг учта асосий туридан тар-киб топган: компетенциялар (оддий ва таркибли), топширик (компетентликка йуналти-рилган), урганиладиган фанлар.
Узлаштиришни прогнозлаш вазифаси таъ-лимий маълумотларни интеллектуал тах,лил килиш усуллари ёрдамида х,ал этиладиган энг куп таркалган вазифалардан бири х,исобла-нади. Сунгги йилларда талабаларнинг узлаш-тиришларини башорат килишга баFишланган куплаб ишлар чоп этилди. Бу вазифа турлича усуллар билан формаллаштирилиши мумкин. Хаммасидан купрок фанлар буйича талабаларнинг бах,оси прогнозлаштирилади. Прогнозлаш учун таснифлашнинг турли алгоритм-ларидан фойдаланилади.
Мисол 2. Иккита А ва В компетенциялар шаклланадиган D2 фанини куриб чикамиз. Бунда А ва В компетенциялар мос равишда а1_1, а1_2, a2_1, a2_2, a2_3 ва b1_1, b1_2, b2_1,
b2_2, b3 топшириклари билан текширилади. Шу билан бирга ушбу топширикларнинг бир кисми (айнан а1_1, а1_2) D2 фанидан олдинда булган D1 фанида бажарилади. Топширикларнинг яна бир кисми (айнан b2_2, b3) эса укув режасида D2 фанидан кейинда турувчи D3 фанида бажарилади.
Буларни схематик тарзда ифодалаймиз (3-расм).
Компетентлик модели кисми шуни курса-тадики, А компетенция D1 фанида шаклланиш-ни бошлайди ва D2 фанида шаклланишни да-вом эттиради. Шунингдек, фанлараро алокадорлик аникланади.
ХУЛОСА
Компетентли моделлаштиришнинг асосий максади - Байес тармоFини куриш булиб, бунда компетенциялар учун барча таркибли ком-
ЗАМОНАВИЙ ТАЪЛИМ / СОВРЕМЕННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ 2017, 1
петенциялар яратувчи учлар х,исобланади. Барча оддий компетенциялар эса компетент-ликка йуналтирилган топшириклар учун яратувчи х,исобланади.
Таълим олувчиларнинг компетентли моде-лини куриш алгоритми ишлаб чикилди. Мо-делни ифодалаш учун Байес тармок аппарати ишлатилди. Байес тармоFи учларнинг учта асосий туридан таркиб топган: компетенциялар (оддий ва таркибли), топширик (компе-тентликка йуналтирилган), урганиладиган фанлар.
Прогнозлаш вазифасининг формал куйи-лиши караб чикилди ва Байес тармоFи асоси-да прогноз амалга оширилди. Ишлаб чикилган алгоритмларнинг кулланилиши ми-соллар оркали ёритиб берилди.
Айнан шундай куринишда мутахассислик фанларидан талабаларнинг касбий компетен-цияларини аниклаш, олинган натижаларга асосланиб уларнинг мутахассислик фанларидан кайсилари буйича узлаштириш даражаси юкори ва кайсиларидан паст эканлигини куриш мумкин булади.
Адабиётлар руйхати:
1. Сологуб Г.Б. Разработка математических методов и комплекса программных средств имитационного тестирования знаний на основе семантических моделей: Дисс. канд. ф.-м. наук: 05.13.18, 05.13.11 / Г.Б.Сологуб. - Москва, 2013. -С. 134.
2. Тураев Б.З. Case-Study технологиясини куллаш асосида булажак мутахассис кадр-лар касбий компетентлигини бах,олашнинг интерфаол усули. // «Замонавий таълим» журнали, Т., 2015, 1-сон. -С. 29-35.
3. Хлопотов М.В., Шишкин А.Р. Система диагностики сформированности профессиональных компетенций студентов специальности «Информационные технологии в образовании». // «Дистанционное и виртуальное обучение», Москва, 2010, № 2. -С. 59-69.
4. Baker R.S.J.d.: Data mining for education. // International Encyclopedia of Education, vol. 7, 3rd edn. / McGaw B., Peterson P., Baker E. (eds.) - Amsterdam: Elsevier, 2010. - pp. 112-118.
5. Desmarais M.C., Gagnon M. Bayesian student models based on item to item knowledge structures. // Innovative approaches for learning and knowledge sharing. -Springer, 2006 - pp. 111-124.
