TAILIEUCHUNG - Báo cáo nghiên cứu khoa học " ÁP DỤNG LOGIC MỜ TRONG BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ HỌC SINH TRÊN CƠ SỞ ĐẠI SỐ GIA TỬ "

Đánh giá việc học tập của học sinh là một nội dung quan trọng trong giáo dục, nhằm công khai các nhận định về năng lực, kiến thức các em đã thu nhận được qua quá trình học. Khi đánh giá học sinh tuy có biểu điểm và tiêu chuẩn đầy đủ, nhưng kết quả thường vẫn không rõ ràng, chẳng hạn khi cho một bài kiểm tra 7 điểm, nhưng trong suy nghĩ của giáo viên vẫn thường nghĩ: "Bài này khoảng 7 điểm" hoặc "Có thể hơn 7 điểm". . | ÁP DỤNG LOGIC MỜ TRONG BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ HỌC SINH TRÊN CƠ SỞ ĐẠI SỐ GIA TỬ Nguyễn Thế Dũng Trường Đại học Sư phạm Đại học Huế I. MỞ ĐẦU Đánh giá việc học tập của học sinh là một nội dung quan trọng trong giáo dục nhằm công khai các nhận định về năng lực kiến thức các em đã thu nhận được qua quá trình học. Khi đánh giá học sinh tuy có biểu điểm và tiêu chuẩn đầy đủ nhưng kết quả thường vẫn không rõ ràng chẳng hạn khi cho một bài kiểm tra 7 điểm nhưng trong suy nghĩ của giáo viên vẫn thường nghĩ Bài này khoảng 7 điểm hoặc Có thể hơn 7 điểm . Tất nhiên là có các điểm lẽ đến 0 25điểm. Cũng vậy khi đánh giá các kết quả khác của học sinh ta vẫn thường đánh giá Khá tuy trong suy nghĩ là Rất khá nhưng chưa Tốt . Rõ ràng việc đánh giá học sinh chứa đựng các thông tin mờ. Nhiệm vụ của giáo viên là làm rõ các yếu tố mờ trong quá trình đánh giá để việc đánh giá thực sự chính xác công bằng hơn. Trong 9 11 đã đưa ra các phương pháp đánh giá học sinh ứng dụng tập mờ và logic mờ nhằm làm rõ các yếu tố của quá trình đánh giá. Phương pháp 1 trong 11 của Lee và Chen thực sự là một cải tiến so với phương pháp của Biswais 9 nhưng cho kết quả đánh giá tương tự để cho gọn ta gọi phương pháp trong 11 là phương pháp của Lee-Chen . Với phương pháp của Lee-Chen 11 quá trình đánh giá các câu trong bài làm của học sinh để thể hiện qua một trang chấm trên trang chấm đó giáo viên thể hiện cấp độ thỏa mãn của câu trả lời của học sinh qua 11 mức là L1 EG -extrmely good L2 VVG-very very good L3 VG- very good L4 G - good L5 LG - less good L6 F- Fair L7 LB-less bad L8 B-bad L9 VB- very bad L10 VVB- very very bad L11 EB-extremely bad. Tiếp theo các tác giả xây dựng ánh xạ T U 0 1 như sau T EG 1 T VVG T VG T G T LG T F T LB T B T VB và T VVB T EB 0. Ở đây U L1 L2 .L11 . Sau đó dựa trên hàm T để chuyển đổi các mức độ thỏa mãn của các câu trả lời trong bài làm từ các nhãn từ ngữ Li nói trên về giá trị số để tích hợp lại và cho ra điểm số cụ thể của câu đó. Có

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• nghiên cứu khoa học
• kinh tế xã hội
• nhân văn
• khoa học chuyên ngành
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học