Abstract
Обеспечение необходимого качества образования требует качественной системы управления знаниями, основанной на постоянном мониторинге, имеющем высокую точность измерений. Формулировка задачи управления системой обучения и процессом в целом начинается с формализации процесса обучения, а условия управления и характеристики управляющих воздействий должны быть основаны на диагностике знаний и ее объективных критериях. Процесс обучении можно рассматривать как случайный процесс и описывать его в терминах теории вероятности. При проектировании автоматизированных обучающих систем и их программной реализации для экспериментальной проверки моделей управления знаниями можно использовать любые формы {процедурная или декларативная) и модели представления знаний {логическая, сетевая и продукционная). Білім берудің қажетті сапасын қамтамасыз ету үшін жоғары өлшем дәлдігімен тұрақты бақылауға негізделген жоғары сапалы білімді басқару жүйесі қажет. Оқыту жүйесін және тұтастай алғанда процесті басқару мәселесін тұжырымдау оқу процесін формализациялаудан басталады, ал бақылау жағдайлары мен бақылау әсерлерінің сипаттамалары білім диагностикасы мен оның объективті критерийлеріне негізделуі керек. Оқыту процесін кездейсоқ процесс ретінде қарастыруға және ықтималдықтар теориясы тұрғысынан сипаттауға болады. Оқытудың автоматтандырылған жүйелерін жобалағанда және білімді басқару модельдерін эксперименттік тестілеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді енгізу кезінде кез келген формаларды (процедуралық немесе декларативті) және білімді ұсыну модельдерін (логикалық, желілік және өндірістік) пайдалануға болады. Ensuring the necessary quality of education requires a quality knowledge management system based on continuous monitoring with high measurement accuracy. The formulation of the task of controlling the learning system and the process as a whole begins with the formalisation of the learning process, and the control conditions and characteristics of control actions should be based on the diagnosis of knowledge and its objective criteria. The learning process can be considered as a random process and described in terms of probability theory. When designing automated training systems and their software implementation, any forms {procedural or declarative) and models of knowledge representation {logical, network and production) can be used for experimental testing of knowledge management models.