Университет XXI века: научное измерение

Педагогика и психология образования 75 применена искусственная нейронная сеть (ИНС). Сравнительный график моде- лирования и эксперимента приведен на рисунке. Рис. Результаты моделирования и эксперимента Характеристики полученной ИНС стали: производительность – 0,108, кон- трольная производительность – 0,00, ошибка обучения – 0,03, коэффициент корреляции модели с фактическими данными составил 0,99. Анализ чувствительности сформированного многослойного персептрона по- зволил определить ранги влияния каждой из оцененных особенностей обучаемых. Пофакторное исследование модели (с фиксацией других факторов на средних значениях) определило нелинейный характер влияния факторов и уровень сниже- ния (повышения) результативности обучения от комплекса факторов в баллах: СНС со стороны возбуждения – 16, со стороны торможения – 1,5, нервозность – 8,5, подвижность нервных процессов – 2, уравновешенность в эмоциональных ре- акциях – 1, аттенционные – 12, мнемические – 7,5,). Прогнозные модели влияния исследуемых индивидуальных особенностей студентов на результативность их обучения позволяет повысить результаты обучения посредством учета и улучше- ния (тренировок) отдельных индивидуальных характеристик. Литература 1. Евстегнеева, В. А. Системный и процессный подход при обеспечении каче- ства образовательных процессов в медицинских вузах / В. А. Евстегнеева, О. Л. Смольянинова, С. И. Логвинов // Инновации в науке.– 2016.– № 55–2.– C. 7–16. 2. Логвинов, С. И. Управление образовательным процессом вуза на базе информационных технологий: Модельный подход [Электронный ресурс] / С. И. Логвинов, В. А. Романов // Современные проблемы науки и образования.– 2013.– № 3.– URL: http://www.science-education.ru/109-9272 3. Логвинов, С. И. Применение информационно-аналитических систем в образовательном процессе вуза: Звено «факультет – кафедра» [Электронный ресурс] / С. И. Логвинов, В. А. Романов // Современные проблемы науки и обра- зования.– 2014.– № 1.– URL: www. science - education.ru/115-12121