Обучение разработке нейронных сетей учащихся основной школы в рамках дополнительного образования по информатике

Актуальность работы. Одним из наиболее эффективных инструментов для интеллектуального анализа данных стали нейронные сети. Нейронные сети способны анализировать, классифицировать, прогнозировать и распознавать информацию. Использование нейросетевых технологий открыли иной подход к методологии построения компьютерных математических моделей. Теперь, не задумываюсь над законами общественного развития, естественных наук и т.д., исходя из одного только эмпирического опыта, представленного обучающими примерами, можно строить компьютерные математические модели, которые сами извлекают эти законы и позволяют их эффективно использовать для решения широкого круга практических задач. Технологии создания интеллектуальных информационных систем на основе нейросетевых технологий в настоящее время находятся на переднем крае научно-технического прогресса и успешно бьют все рекорды по темпам развития и количеству практических приложений в различных областях человеческой деятельности. Интеллектуальная система, основанная на технологиях нейронной сети, поможет прогнозировать результаты студенческой проектной деятельности на основе их личных характеристик и образовательных достижений, и, таким образом, предлагать рекомендации по изменению параметров проектной деятельности для гарантированного достижения высоких результатов. Актуальность применения современных методов анализа и прогнозирования обусловлена необходимостью формирования у субъектов образования, в частности у учителей, достоверных и обоснованных знаний о перспективной работе в проектной деятельности в целях повышения качества планирования своей работы в школе.

---

Если вы не знаете, как заказать курсовые работы , пишите специалистам Work5.

---

. Цель работы – исследовать обучение разработке нейронных сетей учащихся основной школы в рамках дополнительного образования по информатике. Задачи: - рассмотреть дополнительное образование по информатике в основной школе; - описать историю возникновения теории искусственных нейронных сетей; - описать обучение школьников на уроках информатики разработке нейронных сетей; - выявить особенности разработки нейронных сетей на языке Python; - представить программу обучения разработке нейронных сетей учащихся; - описать методические рекомендации по использованию разработанной программы обучения. Объект исследования – обучение разработке нейронных сетей. Предмет исследования – учащиеся основной школы в рамках дополнительного образования по информатике. Методы исследования – анализ, обобщение полученной информации. Структура работы состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы, приложений.

В результате проделанной работы решены следующие задачи: рассмотрено дополнительное образование по информатике в основной школе; описана история возникновения теории искусственных нейронных сетей; описано обучение школьников на уроках информатики разработке нейронных сетей; выявлены особенности разработки нейронных сетей на языке Python; представлена программа обучения разработке нейронных сетей учащихся; описаны методические рекомендации по использованию разработанной программы обучения. Нейроинформационные технологии открыли иной подход к методологии построения компьютерных математических моделей. Теперь, не задумываясь о законах физики, химии, биологии, медицины, социального развития и т.д., основываясь на самом эмпирическом опыте, представленном на основе учебных примеров, можно строить компьютерные математические модели, которые будут независимо изолировать эти законы и позволят их эффективно использовать. решение широкого круга практических задач. Появился новый инструмент извлечения знаний из данных, позволяющий заново открывать фундаментальные законы природы, выявлять ранее неизвестные зависимости и использовать их для решения конкретных практических задач. Нейронные сети стали одним из наиболее эффективных инструментов интеллектуального анализа данных. В работе рассмотрен и проведен анализ литературы нейросетевых технологий и их использования при решении педагогических задач, описан метода проектов, его роль, значение и практика использования в процессе обучения, рассмотрены пакеты прикладных программ и/или языков программирования, направленных на реализацию нейросетевых технологий. Нейросетевые технологии являются эффективным средством анализа данных. Для построения нейросетевой математической модели необходимо определиться с входными и выходными векторами. В данной работе интеллектуальная система создавалась методом нейронных сетей, т.к. одним из ее главных преимуществ является сравнительно низкая трудоемкость создания при высоких показателях прогнозирования и тестирования. Программный комплекс, реализует прогнозирование результатов проектной деятельности на основе нейросетевых технологий. В то время как для создания экспертной системы требуются годы работы коллектива узкопрофильных специалистов, эффективная нейронная сеть может быть сгенерирована и обучена с нескольких попыток пользователем нейропакета. Также к преимуществу можно отнести возможность выявления новых, еще неизвестных экспертам знаний и зависимостей. Методический комплект, с помощью которого можно спланировать и провести занятия с учениками любой ступени обучения и уровня подготовки:  видеолекция по теме урока;  онлайн-тренажер для учеников 1–11 классов;  рекомендации по проведению урока. При отсутствии технической возможности работы с тренажером в классе, вы можете предложить ученикам поработать с ним самостоятельно в качестве домашнего задания, а на уроке, после просмотра и обсуждения видеолекции, использовать следующий материал:  презентация для проведения урока без Интернета;  методические рекомендации для проведения урока без Интернета. Школьники с 1 по 11 класс узнают, что происходит «под капотом» автомобиля и какие процессы позволяют машине прокладывать оптимальный маршрут. Специалисты Яндекса поделятся своим опытом разработки и на примере данных с реальных автомобилей пошагово разберут принципы работы автономного транспорта. Разработаны три версии урока для школьников разного возраста – задания отличаются уровнями сложности и детализации. Ученикам предстоит определить местоположение автомобиля, используя карты и данные сенсоров, предсказать поведение других участников движения и составить или доработать маршрут. Школьники 8-11 классов познакомятся с основными профессиями, задействованными в разработке беспилотных автомобилей. Раньше сложно было представить, что люди смогут научить машины решать сложные аналитические задачи. Изобретение нейронных сетей произвело революцию в создании искусственного интеллекта и позволило реализовать новый класс задач. С каждым годом сфера применения нейросетей расширяется, что благоприятно влияет на улучшение человеческой жизни. Уже сейчас ясно, что нейронные сети глубоко проникнут во все сферы человеческой жизни, тем самым упростив множество существующих профессий, но в то же время создав новый класс профессий, ранее не существовавший. Поэтому важно быть в курсе развития технологий и быть готовыми к изучению новых профессий в быстро меняющемся мире. Использование нейронных сетей позволяет эффективно проводить интеллектуальный анализ данных и выявлять закономерности. Разработанная программа, при тестировании показала достоверность прогнозов 100%, что является хорошим результатом. Таким образом, поставленные задачи решены, цель достигнута: разработан программный комплекс, реализующий интеллектуальную систему прогнозирования результатов проектной деятельности школьников на основе их личностных характеристик и учебных достижений.  

1 Абдулова, Т. П. Педагогика: учебное пособие / Т. П. Абдулова. – М.: Академия, 2018. – 284 с. 2 Абрамова, П.Р. Общая психология. Учебное пособие для вузов / П.Р. Абрамова. – М.: Академический Проект, 2019. – 496 с. 3 Аванесова, В.Н. Воспитание и обучение детей в разновозрастной группе / В.Н. Аванесова. – М.: Просвещение, 2018. – 176 с. 4 Айсмонтас, А.А. Педагогическая психология. Схемы и тесты / А.А. Айсмонтас. – М.: Владос-Пресс, 2019. – 208 с. 5 Алексеев, П.Г. Методологические принципы проектирования образовательных систем / П.Г. Алексеев. – М.: Владос, 2018. – 98 с. 6 Алексеева, М.М. Педагогика / М.М. Алексеева. – М.: Проспект, 2018. – 242 с. 7 Альжев, Д.В. Педагогика / Д.В. Альжев. – Воронеж: Научная Книга, 2017. – 540 с. 8 Баранова, Е.В. Педагогика / Е.В. Баранова. – М.: Мозаика-Синтез, 2019. – 288 с. 9 Батаршев, В.А. Педагогика / В.А. Батаршев. – М.: Дело, 2019. – 240 с. 10 Безрукова, В.С. Педагогика / В.С. Безрукова. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2013. – 384 с. 11 Бондаревская, Е.В. Гуманитарная методология науки о воспитании / Е.В. Бондаревская // Педагогика. – 2018. – № 7. – С. 364-369. 12 Борытко, Н.М. Педагогика / Н.М. Борытко. – Волгоград: Перемена, 2019. – 131 с. 13 Бутенко, Н.В. Педагогика / Н.В. Бутенко.– М.: ВЛАДОС, 2018. – 410 с. 14 Вайндорф-Сысоева, Л.П. Педагогика / Л.П. Вайндорф-Сысоева. – М.: Юрайт, 2013. – 197 с. 15 Веракса, Н.Е. Педагогика / Н.Е. Веракса. – М.: Мзаика-Синтез, 2020. – 368 с. 16 Голованова, Н.Ф. Педагогика / Н.Ф. Голованова. – 2018. – № 10. – С. 367. 17 Голоменникова, О.А. Педагогика / О.А. Голоменникова. – М.: Мозаика-Синтез, 2018. – 205 с. 18 Иопа, Н.И. Информатика (для технических направлений) / Н.И. Иопа. – М.: КноРус, 2019. – 472 с. 19 Козлова, Т.А. Дошкольная педагогика / Т.А. Козлова. – М.: Академия, 2019. – 416 с. 20 Математика и информатика / Ю.Н. Виноградов, А.И. Гомола, В.И. Потапов и др. – М.: Академия, 2018. – 272 с. 21 Медведева, Г.П. Профессионально-этические основы социальной работы / Г.П. Медведева. – М.: Академия, 2017. – 272 с. 22 Микляева, Н.В. Дошкольная педагогика. Учебник / Н.В. Микляева. – М.: Юрайт, 2018. – 412 с. 23 Микляева, Ю.В. Теоретические основы образования. Учебник / Ю.В. Микляева. – М.: Юрайт, 2018. – 498 с. 24 Михеева, Е.В. Практикум по информатике / Е.В. Михеева. – М.: Академия, 2018. – 192 с. 25 Нетесова, Н.И. Развитие проектного метода в системе образования / Н.И. Нетесова // Молодой ученый. – 2020. – № 19. – С. 587-590. 26 Практикум по информатике / А.А. Землянский, Г.А. Кретова, Ю.Р. Стратонович и др. – М.: КолосС, 2019. – 384 с. 27 Уварова, Р.П. Дошкольная педагогика с основами методик воспитания и обучения / Р.П. Уварова. – СПб.: Питер, 2017. – 464 с. 28 Юрина, Н.Н. Педагогика. Эстетическое воспитание и развитие. Учебник и практикум / Н.Н. Юрина. – М.: Юрайт, 2018. – 186 с. 29 Якушев, А.В. Педагогика. Конспект лекций / А.В. Якушев. – М.: А-Приор, 2018. – 144 с. 30 Самошкина Т.Г. Предметная неделя как средство развития индивидуальности личности / Т.Г. Самошкина // Педагогическое мастерство: материалы IV Междунар. науч. конф. (г. Москва, февраль 2020 г.). –Электрон. ресурс. – М.: Буки-Веди, 2020. – С. 133-136. – Режим доступа: https://moluch.ru/conf/ped/archive/100/4842/ (дата обращения: 09.04.2021). 31 Нетесова Н.И. Развитие проектного метода в системе образования /Н.И. Нетесова. – Электрон. ресурс. – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/78/13621/ (дата обращения: 19.04.2021).