abstract: В статье рассмотрена модель обучающей системы, состоящей из двух чередующихся процессов: процесса передачи теоретических знаний и процесса тренинга. В процессе передачи знаний в систему обучения поступает информация с интенсивностью, среднее время передачи информации. В процессе тренинга система обучения обрабатывает поступившую информацию с интенсивностью тренинга, среднее время тренинга. Параметры обучения предварительно считаются неизвестными и определяются в процессе работы процессов, входящих в обучающую систему. Определим эти неизвестные параметры обучения путём обработки экспериментальных статистических данных. Рассмотрим время решения задачи группой обучаемых как реализацию -мерной случайной величины. Составляющие этой случайной величины будем считать независимыми величинами. Найдём точечные оценки и методом наибольшего правдоподобия. В результате в качестве оценки сложности задачи можно принять значение среднего времени решения задачи обучаемыми. Рассмотрим время решения множества задач обучаемым как реализацию -мерной случайной величины. Составляющие этой случайной величины будем считать независимыми величинами. Найдём точечные оценки и методом наибольшего правдоподобия. В результате в качестве оценки среднего времени передачи информации можно принять значение среднего времени решения задач обучаемым. Полученные точечные оценки уровня подготовки обучаемого и сложности задач можно применять для оценивания результатов выполнения заданий в автоматизированной обучающей или тестирующей системе.
keywords: математическая модель обучающей системы, интенсивность передачи знаний, среднее время передачи знаний, интенсивность тренинга, среднее время тренинга, время решения задачи, вероятность решения задачи, функция оценки, показательный закон распределения, функция распределения вероятности, метод наибольшего правдоподобия