Контрольные вопросы по лабораторной работе
1. Что такое "случайная модель"?
2. Почему необходимо исследовать свойства случайной модели?
3. Какие средства для генерации и исследования случайных моделей есть в системе "Эйдос"?
1. Что такое классификационные и описательные шкалы и градации?
2. Какие существуют виды шкал?
3. Как шкалы связаны с конструктами и с познанием?
4. Чем обусловлена возможность текстового описания объектов обучающей и распознаваемой выборки на естественном языке?
1. Что понимается под формализацией задачи.
2. Как создать классификационные и описательные шкалы в системе "Эйдос"?
3. Как собрать исходную фактографическую информацию и ввести в систему обучающую выборку?
4. Как осуществить синтез и верификацию модели?
5. Как оценить ценность признаков для прогнозирования и выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи?
6. Как провести анализ модели, чтобы ответить на следующие вопросы:
– как посещаемость занятий по системам искусственного интеллекта влияет на успеваемость по этой дисциплине?
– как сказывается пол на посещаемости?
– как выглядят конструкты "Пол", "Город-деревня", "Учебная группа", "Успеваемость", "Посещаемость"?
– какие студенты являются "типичными представителями" для своих учебных групп, а какие обладают своеобразием и выраженной индивидуальностью;
7. Как отобразить результаты анализа в графической форме нелокальных нейронов и семантических сетей признаков. На их основе построить классические когнитивные карты для хорошо и плохо успевающих студентов.
1. Какие работы выполняются на этапе формализации задачи?
2. Как в системе "Эйдос" ввести классификационные шкалы и градации, выбрав в качестве классов – различные уровни учебных достижений по различным дисциплинам, перечень которых взять из зачетной книжки?
3. Как в системе "Эйдос" ввести описательные шкал и градации, использовав характеристики подчерка?
4. Каким образом подготовить и ввести в систему "Эйдос" обучающую выборку?
5. Как осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели в системе "Эйдос"?
6. Что включает системно-когнитивный анализ модели?
7. Как решаются задачи идентификации и прогнозирования в системе "Эйдос"?
8. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" генерируются информационные портреты классов и факторов и отображаются в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов)?
9. Каким образом в системе "Эйдос" провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов и отобразить его в форме семантических сетей классов и факторов?
10. Как в системе "Эйдос" осуществить содержательное сравнение классов и факторов и отобразить результаты в форме когнитивных диаграмм классов и факторов?
11. Как в системе "Эйдос" построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети?
12. Как в системе "Эйдос" построить классические когнитивные модели и отобразить их в форме когнитивных карт?
13. Как в системе "Эйдос" построить интегральные когнитивные модели и отобразить в форме интегральных когнитивных карт?
1. Какие работы выполняются на этапе формализации задачи?
2. Как в системе "Эйдос" ввести классификационные шкалы и градации, выбрав в качестве классов – различные уровни учебных достижений по различным дисциплинам, перечень которых взять из зачетной книжки?
3. Как в системе "Эйдос" ввести описательные шкал и градации, использовав характеристики подчерка?
4. Каким образом подготовить и ввести в систему "Эйдос" обучающую выборку?
5. Как осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели в системе "Эйдос"?
6. Что включает системно-когнитивный анализ модели?
7. Как решаются задачи идентификации и прогнозирования в системе "Эйдос"?
8. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" генерируются информационные портреты классов и факторов и отображаются в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов)?
9. Каким образом в системе "Эйдос" провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов и отобразить его в форме семантических сетей классов и факторов?
10. Как в системе "Эйдос" осуществить содержательное сравнение классов и факторов и отобразить результаты в форме когнитивных диаграмм классов и факторов?
11. Как в системе "Эйдос" построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети?
12. Как в системе "Эйдос" построить классические когнитивные модели и отобразить их в форме когнитивных карт?
13. Как в системе "Эйдос" построить интегральные когнитивные модели и отобразить в форме интегральных когнитивных карт?
14. Кто такой "респондент"?
15. Что понимается под "социальным статусом" респондента?
1. Каким образом провести анализ устойчивости модели к неполноте информации и наличию шума?
2. Каким образом можно проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого?
3. Как оценить ценность букв для идентификации слов. Сравнить суммарную ценность для этой цели гласных и согласных букв?
1. Что такое атрибуция текстов?
2. Каким образом выполняется когнитивная структуризация предметной области?
3. В чем состоит формализацию предметной области и как ее осуществить в системе "Эйдос"?
4. Какие средства формирования обучающей выборки используются в системе "Эйдос" при решении задач атрибуции текстов?
5. В какой подсистеме и в каком режиме системы "Эйдос" осуществляется синтез семантической информационной модели и в чем он состоит?
6. В чем заключается оптимизация семантической информационной модели и как она осуществляется в системе "Эйдос"?
7. Как семантическая информационная модель проверяется на адекватность?
8. Как связана адекватность модели с внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной валидностью?
9. Каким образом можно в системе "Эйдос" выполнить адаптацию модели и измерить, как изменилась ее адекватность?
10. Как в системе "Эйдос" осуществить пересинтез модели и измерить, как изменилась ее адекватность?
11. Чем отличается адаптация модели от пересинтеза в системе "Эйдос"?
12. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" можно вывести информационные портреты?
13. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" можно выполнить кластерно-конструктивный анализ модели?
1. Какие свойства натуральных чисел мы рассматривали в качестве их признаков?
2. Какие образом выполняется когнитивная структуризация предметной области?
3. В чем состоит формализацию предметной области и как ее осуществить в системе "Эйдос" при изучении свойств натуральных чисел?
4. Какие средства формирования обучающей выборки используются в системе "Эйдос" при изучении свойств натуральных чисел?
