Киричек, Галина ГригорівнаКиричек, Галина ГригорьевнаKirichek, Galina G.Вершина, Олександр ІвановичВершина, Александр ИвановичVershina, Alexander I.2015-03-102015-03-1020132075-4272http://eir.zntu.edu.ua/handle/123456789/66Киричек Г.Г. Алгоритмизация параметров процесса обучения [Текст]/ Г.Г. Киричек, А.И.Вершина // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. № 1(24). – Донецьк: ДонНТУ, 2013. – С.113-120. – ISSN 2075-4272UK: Запропоновано структурований підхід до отримання алгоритму визначення і використання параметрів навчального процесу з позиції засвоєння та перевірки знань. Процес навчання описано як марковський і представлено сукупністю станів і постійністю ймовірностей переходів між ними. Ступінь засвоєння матеріалу, який вивчається студентами визначено як сукупність станів якісного і неякісного його засвоєння на різних етапах процесу навчання. RU: Предложен структурированный подход к получению алгоритма определения и использования параметров учебного процесса с позиции усвоения и проверки знаний. Процесс обучения описан как Марковский и представлен совокупностью состояний и постоянством вероятностей переходов между ними. Степень усвоения изучаемого материала студентами определяется как совокупность состояний качественного и некачественного его усвоения на различных этапах процесса обучения. EN: The paper offers a structured approach to obtaining and using the algorithm for determining the parameters of the learning process from the perspective of learning and knowledge testing. The degree of mastering the material by students is defined as high and low quality of learning at various stages of the learning process. The relevance of the solutions is related to theoretical research and practical results in the development of automated systems for the educational process in higher education that improves the quality of education - a major component of which is the development of evaluation methods and improving its quality. Effective management of the learning process by using automated systems is possible when we know the mathematical description of the set of characteristics and criteria that changes depending on the objectives set in the development of automated data systems. Professionals involved in these matters can select the set of characteristics and criteria. Therefore, the construction of the mathematical description - the identification of the learning process - is an important step in creating any automated system of supporting the educational process with taking in scope the possible influence on the quality. The paper shows the structure of the learning process modeling different types of knowledge check and having (for complex testing of knowledge) simultaneous transitions to several previous stages of learning. An approach involving Markov chains made it possible to determine such characteristics as the expected number of time points of the process in different states and the probability of getting to this or that absorbing state. The first is the basis for estimating the cost of training; the second is the quality at the process output. Using the concept of "states" of students, based on the degree of mastering the material, is determined by a set of states of high and low quality of learning at various stages of the learning process. This leads to a significant increase in the dimension of the transition matrix, which determines the order of the transitions between these states, taking into account the stages of training. The quality at the output of the process with several stages of decision-making and analysis is defined as the product of the probabilities of obtaining high quality solutions from each stage of decision-making.otherзнаннякінцеві ланцюги Марковапроцес навчанняякість навчаннямодельknowledgefinite Markov chainslearning processquality of learningmodelзнанияконечные цепи Марковапроцесс обучениякачество обученияArticle