Management of Fuzzy Data in Education

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorVoskoglou Michael Gr.
dc.contributor.authorВоскоглой Майкл Гр.
dc.date.accessioned2019-05-13T11:39:47Z
dc.date.available2019-05-13T11:39:47Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractFormulation of the problem. Some years ago the unique tool in hands of the scientists for handling the situations of uncertainty that frequently appear in problems of science, technology and of the everyday life, used to be the theory of Probability. However, nowadays the theory of Fuzzy Sets initiated by Zadeh in 1965 and its extensions and generalizations followed in the recent years have given a new dynamic to this field. Materials and methods. Mathematical methods of analysis are used. Results. In the present work a model is developed for handling the fuzzy data appearing in the field of Education. The model is based on the calculation of the possibilities of the profiles involved in the corresponding situations, which, according to the British economist Schackle and many other researchers, are more suitable than the fuzzy probabilities for studying the human behaviour. A classroom application to learning mathematics is also presented illustrating the importance of the model in practice. The general model is extended for studying the combined results of the evaluation of fuzzy data obtained from two (or more) different sources and an example is provided to emphasize the usefulness of this extension for real situations in education. Conclusions. The management and evaluation of the fuzzy data obtained by the operation mechanisms of large and complex systems is very important for real life and science applications. A developed model evaluates such kind of data in terms of the corresponding membership degrees and possibilities. The examples for the process of learning a subject-matter in the classroom and the example for a market's research illustrate the applicability and usefulness of the model to practical problems. The general character of the proposed model enables its application to a variety of other human and machine activities for a description of such kind of activities and this is one of main targets for future research.uk_UA
dc.description.abstractФормулювання проблеми. Кілька років тому унікальним інструментом в руках вчених для обробки ситуацій невизначеності, які часто з'являються в проблемах науки, техніки і повсякденного життя, була теорія ймовірності. Однак тепер теорія нечітких множин, ініційована Заде в 1965 році, а також її розширення та узагальнення дали нову динаміку цій галузі. Матеріали і методи. Використано математичні методи аналізу. Результати. У даній роботі розроблена модель для обробки нечітких даних, що з'являються в галузі освіти. Модель базується на розрахунках можливостей профілів, що беруть участь у відповідних ситуаціях, які, на думку британського економіста Шеккла і багатьох інших дослідників, є більш придатними, ніж нечіткі ймовірності для вивчення поведінки людини. Також в роботі представлено застосування навчального класу для вивчення математики, що ілюструє важливість моделі на практиці. В подальших дослідженнях загальна модель розширена для вивчення об'єднаних результатів оцінки нечітких даних, отриманих з двох (або більше) різних джерел, і наведено приклад, який підкреслює корисність цього розширення для реальних ситуацій в освіті. Висновки. Управління та оцінка нечітких даних, отриманих механізмами експлуатації великих і складних систем, дуже важлива для реального життя та наукових застосувань. Розроблена модель дозволяє оцінити такого роду дані з точки зору відповідних ступенів та можливостей участі. Приклад процесу вивчення предмета в навчальному класі та приклад дослідження ринку ілюструють застосовність і корисність моделі в практичній площині. Загальний характер запропонованої моделі дає змогу застосовувати його до інших людських та машинних дій, що і є однією з головних цілей для подальших досліджень.uk_UA
dc.identifier.citationVoskohlu, M. Management of Fuzzy Data in Education [Text] / M. Voskohlu // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки України, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; [редкол.: М. П. Вовк, М. Гр. Воскоглу, Т. Г. Дерека та ін.]. – Суми : [СумДПУ імені А. С. Макаренка], 2019. – Вип. 1 (19). – С. 13–17.uk_UA
dc.identifier.doi10.31110/2413-1571-2019-019-1-002
dc.identifier.orcid0000-0002-4727-0089
dc.identifier.urihttps://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/7249
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherСумДПУ імені А. С. Макаренкаuk_UA
dc.subjectFuzzy Set (FS)uk_UA
dc.subjectmembership degreeuk_UA
dc.subjectpossibilityuk_UA
dc.subjectFuzzy datauk_UA
dc.subjectFuzzy Variableuk_UA
dc.subjectнечітка множинаuk_UA
dc.subjectступінь участіuk_UA
dc.subjectможливістьuk_UA
dc.subjectнечіткі даніuk_UA
dc.subjectнечітка зміннаuk_UA
dc.titleManagement of Fuzzy Data in Educationuk_UA
dc.title.alternativeУправління нечіткими даними в освітіuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2019_1-19-Voskoglou_FMO.pdf
Розмір:
1.01 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.99 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Фізико-математична освіта