Математическая модель автоматизированной системы обучения игре на фортепиано

Цель исследования. В наши дни актуальным является автоматизация дистанционного процесса обучения или самообучения. Однако для повышения его эффективности возникает потребность в личностно-ориентированном подходе к ученику. Создание технологий адаптивного обучения становится приоритетной задачей. Целью данной работы стала разработка математической модели автоматизированной системы обучения игре на фортепиано, позволяющей реализовать принципы адаптации учебного процесса.

Методы. В статье представлена математическая модель автоматизированной системы обучения игре на фортепиано, для этого рассмотрен один из подходов к моделированию образовательных процессов и систем – кибернетический подход. Использование такого подхода позволяет рассмотреть модель образовательной системы с точки зрения внутренних блоков и их функций, позволяет выявить наборы входных и выходных данных и внутренние взаимосвязи различных компонентов системы. В основу математической модели положены операции алгебры логики и теории множеств.

Результаты. В статье получена функциональная схема системы, которая демонстрирует последовательность выполняемых системой действий, а также поток различных множеств входных и выходных данных. Функционал блоков описан в терминологии операторов, которые определяют последовательность и необходимое количество вопросов для определения начальных знаний, умений, навыков обучаемого и его целей, подбирают наиболее оптимальный начальный план обучения, оценивают прогресс и корректируют начальный план обучения в зависимости от результатов обучаемого. Описание входных и выходных данных показывает, какой информацией должна оперировать система для ее корректной и эффективной работы. Еще одним значимым результатом работы стала полученная в результате исследований математическая модель системы, определяющая взаимосвязь входных и выходных данных.

Заключение. Кибернетический подход к моделированию образовательной деятельности позволяет структурировать отдельную область образовательной системы, упорядочить сложные логические связи в образовательной системе, определить последовательность и варианты работы системы. Модель будет положена в основу информационной системы обучения игре на фортепиано.

1. Зайдуллина С.Г., Сафронов А.М. Роль современных систем адаптивного обучения в образовании // Преподавание информационных технологий в Российской Федерации. 2018; 227-228.

2. Дьячков Д.Б., Дьячкова Е.В. Обзор и анализ технологий для адаптивного обучения // E-Scio. 2022; №12 (75). URL: http://e-scio.ru/wp-content/uploads/2022/12/ДьячковД.-Б.-Дьячкова-Е.-В.-Голубничий-А.-А.pdf.

3. Андрадэ А.И., Насуро Е.В. Средство музыкальной транскрипции при помощи методов машинного обучения // BIG DATA and Advanced Analytics. 2019; №5: 386-390.

4. Корухова Ю.С., Мытрова М.В. Поиск нот в электронных библиотеках по фрагменту мелодии // Биомашсистемы. 2018; №3: 101-108.

5. Свиязова Е.Р. Проблема автоматической музыкальной транскрипци // Молодежный вестник уфимского государственного авиационного технического университета. 2019; №1: 159-162.

6. Recurrent Neural Network for MIDI Music Emotion Classification / W. Zhao, Y. Zhou, Y. Tie, Y. Zhao // 2018 IEEE 3rd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), Chongqing, China. 2018. 2596-2600. doi: 10.1109/IAEAC.2018.8577272.

7. Остренко А.А., Рыжкова М.Н. Обзор и анализ технологий построения компьютерных систем обучения игре на фортепиано // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2020; №1: 21-32.

8. Остренко А.А., Рыжкова М.Н. Обзор и анализ автоматизированных систем обучения игре на фортепиано // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России. XII Всероссийские научные Зворыкинские чтения. Муром, 2020: 388.

9. Зверева Н.А. Разноуровневое и дифференцированное обучение как фактор повышения эффективности образовательного процесса в СПО // Молодой ученый. VIII Международная научная конференция «Педагогическое мастерство». Казань, 2016; 35-37.

10. Муранова Н.П. Моделирование физико-математической подготовки старшеклассников к обучению в техническом университете как дидактической системы // Известия ВГПУ. 2015; №1 (96): 56-63.

11. Ванягина М.Р. Комплексная модель системы иноязычного обучения в высшей военной школе // Вестник ТГУ. 2023; №1: 122-133.

12. Кунцевич О.Ю. Моделирование процесса обучения в контексте адаптивных образовательных технологий (на примере дисциплины «Базы данных») // ДМ. 2022; №55: 76-80.

13. Гончаров Д.И., Геращенкова Т.М. Алгоритм построения рекомендаций в электронных образовательных средах на основе стохастических моделей Маркова // Современные технологии управления. 2022; №1 (97). URL: https://sovman.ru/article/9713/

14. Августова Ю.В. Векторная модель практико-ориентированного обучения в подготовке будущих юристов в системе СПО // Общество: социология, психология, педагогика. 2022; №12 (104): 342-348.

15. Домужнева К.Е. Моделирование подходов к обучению информатике студентов системы среднего профессионального образования путем их кластеризации на дидактические группы // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2022; №2 (60): 190-199.

16. Надеждин Е. Н., Федотенко И. Л., Смирнова Е. Е. Методология имитационного моделирования педагогических систем // Чебышевский сборник. 2022; №5 (86): 291-304.

17. Шапорева А.В., Кухаренко Е.В., Григоренко О.В. Применение инфологического моделирования при разработке автоматизированной системы оценки качества обеспечения и организации учебного процесса при дистанционной технологии обучения // Евразийский Союз Ученых. 2019: №3-3 (60): 63-68.

18. Курзаева Л.В., Чусавитина Г.Н., Мусийчук М.В. Разработка базы знаний интеллектуальной системы поддержки обучения ИТ-специалистов с использованием онтологического моделирования // Мир науки. Педагогика и психология. 2017; №6. URL: https://mir-nauki.com/PDF/99PDMN617.pdf.

19. Тулохонова И.С. Моделирование системы обучения на основе тезаурусного подхода // Вестник евразийской науки. 2017; №4 (41). URL: https://naukovedenie.ru/PDF/86TVN417.pdf.

20. Остренко А.А., Рыжкова М.Н. Алгоритм построения индивидуальной траектории обучения // Научный потенциал молодежи – будущее России. XII Всероссийские научные Зворыкинские чтения. Муром, 2020.