Гибрид агент-ориентированной модели оценки знаний участниками дистанционного обучения

В данной статье рассматриваются методологические подходы к построению гибридной агент-ориентированной модели (АОМ) оценивания знаний в сфере дистанционного обучения (ДО) с использованием искусственных нейронных сетей. Речь идет о разработке теоретической модели, которая направлена на поддержку компьютерных экспериментов оценивания тенденций производства и распространения знаний участниками ДО на примере одного из ВУЗов. При разработке искусственных нейронных сетей нами применялся переход к таким унифицированным шкалам измерения переменных, чтобы нулевое значение преобразованной переменной модели соответствовало наименьшему качеству ее характеристики, а единичное - наибольшему. Исследуется эффективность использования программного обеспечения для поддержки реализации гибрида АОМ: AnyLogic, одного из популярных пакетов для агент-ориентированного моделирования, а также пакета STATISTICA Neural Networks.