В работе рассматривается двухпараметрическая модель педагогической прогностики, использующая комбинацию баллов оценки успешности и учета времени в период дистанционного процесса обучения. Гипотезой исследования служит предположение о том, что при выполнении соответствующей процедуры выбора ассоциативной модели прогнозирования на основе нейронной сети тьютор будет обладать возможностью получения достоверного индивидуального педагогического прогноза успешности обучения учащихся в системе дистанционного обучения как по основному параметру - итоговому баллу, так и по временному критерию, тем самым диагностируя процесс дистанционного обучения в его динамике. Тьютор, определяя на двухпараметрических диаграммах зоны риска и зоны успешности, способен дифференцировать множество вновь приступивших к обучению дистанционно обучающихся на подмножества, тем самым оценивая как успешность группы в целом, так и степень ее однородности по степени рассеянности точек на диаграмме.
The article studies the two-parametrical model of pedagogical prognostics using a combination of marks of success assessment and accounting time during the remote training. The hypothesis of the research is the assumption that when performing the corresponding procedure of a choice of associative model of forecasting on the basis of a neural network the tutor will possess possibility of obtaining the authentic individual pedagogical forecast of success of pupils’ training in the system of distance learning both by key parameter - total point, and by time criterion. Thereby the distance learning process is diagnosed in its dynamics. The tutor, defining risk and success zones in two-parametrical charts, is capable to differentiate the set of those who just started training remotely into subsets, thereby estimating both the success of the group in general, and the degree of its uniformity by assessing the degree of dispersion of points on the chart.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.