学科研究的计算机双分量概率模型

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注解: 本文致力于解决学习数学理论的主要问题，其中包括在学习某门课程时确定学生的知识水平。 假设所有学到的教育信息有条件地分为两类：1）很快被遗忘的脆弱知识;2）由于学生反复引用教育材料（EUM）的这一元素而形成的坚实知识（技能）并慢慢遗忘。 所提出的模拟模型还考虑了同化系数和学生对所研究问题的上诉时间对学生知识的依赖性。 为了解决这个问题，使用了复杂系统的分析和综合方法，数学和计算机（模拟）建模方法。 科学上的新颖性在于，建立一个研究某一学科的双组分概率模型的可能性，该模型考虑到：1）学生从以前的主题中获得新问题或EUM的可能性；2）扎实知识的份额增加，学生获得该EUM的次数增加；3）使用该EUM的时间减少，访问次数增加；4）该EUM的学习系数增加，作为该EUM的知识和/或知识的总量尤姆。 该模型允许您跟踪学生对每个主题的总知识和知识的增长动态。

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