В статье предложен метод прогнозирования успеваемости студентов в зависимости от мотивационных предпочтений учения на основе нечеткой логики. Академическая группа студентов распределяется на четыре типологические группы в зависимости от успеваемости по выбранному предмету, а именно: успеваемость неудовлетворительная, удовлетворительная, хорошая, отличная. В каждой такой группе путем анкетирования определяется уровень важности следующих трех мотивов: желание получать стипендию (в том числе повышенную), интерес к предмету, необходимость избежать конфликта с родителями. Эти мотивы являются входными лингвистическими переменными в нечетком логическом выводе, определяющих значение выходной лингвистической переменной «успеваемость». С целью автоматизации процесса прогнозирования применяется пакет Fuzzy Logic Toolbox в программной среде MATLAB. В результате с учетом степени мотивации учения прогнозируется возможность перехода студентов между типологическими группами в зависимости от уровня успеваемости.
The paper proposed a method for predicting student performance, depending on the preference of motivational exercises based on fuzzy logic. The academic group of students is divided into four typological groups depending on the performance of the selected object, namely performance unsatisfactory, satisfactory, good, excellent. In each group is determined by questioning the level of importance of the following three motives: the desire to receive a scholarship (including elevated), interest in the subject, the need to avoid conflict with their parents. These motifs are input linguistic variables in the fuzzy inference that determine the value of the output linguistic variable «performance». In order to automate the forecasting process is applied Fuzzy Logic Toolbox package in MATLAB software environment. As a result, taking into account the degree of motivation of the doctrine predicted the possibility of the transition of students between the typological groups, depending on the performance level.
1. Абсалямова Р.А. Моделирование процесса обучения иностранному языку в вузе с помощью интерактивных технологий // Образовательные технологии и общество. – 2016. – Т. 19, № 3. – С. 365–375.
2. Гвоздев А.В., Хтун Хтун Гаинг. Структурно-функциональная модель синергетического подхода к процессу обучения химии в вузе // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. – 2015. – № 2. (34). – С. 148–153.
3. Горбаченко И.М., Лопатеева О.Н. Моделирование процесса обучения с использованием раскрашенных сетей Петри // Образовательные ресурсы и технологии – 2014. – № 1 (4). – С. 10–20.
4. Дзюба Ю.Ю. Моделирование процесса формирования информационно-аналитической компетентности студентов в процессе обучения в вузе // Вестник Краснодарского университета МВД России. – 2016. – № 1 (31). – С. 227–230.
5. Игнатова И.Б., Покровская Е.А. Моделирование процесса профессиональной подготовки студентов в вузах социокультурной сферы на принципе дуальной системы обучения // Вестник Тамбовского университета. Серия: Общественные науки. – 2015. – № 3 (3). – С. 63–69.
6. Ильин Е.П. Мотивация и мотивы. – СПб.: Питер, 2002. – 512 с.
7. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ. Петербург, 2005. – 736 с.
8. Мамаева Н.А., Львова В.Д., Мамаева Д.В. Педагогическая модель формирования учебной мотивации студентов технических вузов в процессе изучения математики // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2015. – № 1 (59). – С. 47–55.
9. Мормужева Н.В. Мотивация обучения студентов профессиональных учреждений // Педагогика: традиции и инновации: материалы IV Mеждунар. науч. конф. – г. Челябинск, декабрь 2013 г. – С. 160–163.
10. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. – 798 с.
11. Ядровская М.В. Новые технологии моделирования в педагогике // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Философия. Психология. Педагогика. – 2014. – Т. 14, № 4–1. – С. 108–113.