У статті описано технологію побудови індивідуальної адаптивної траєкторії навчання на базі методу різнорівневого алгоритмічного квантування знань. Запропонована технологія дає можливість сформувати індивідуальну структуру навчального матеріалу, що дозволяє реалізувати значні можливості адаптації до початкового рівня знань і інших характеристик тих, хто навчається. Предикатно-аналітична і векторно-матрична форми представлення знань дають можливість здійснювати машинну обробку інформації засобами алгебри скінченних предикатів і алгоритмічних структур індуктивного пошуку, завдяки чому вирішується задача оптимального управління потоком квантів знань в адаптивній системі дистанційного навчання і контролю знань у процесі вивчення курсу.
В статье описано технологию построения индивидуальной адаптивной траектории обучения на базе метода разноуровневого алгоритмического квантирования знаний. Предложенная технология представляет возможность сформировать индивидуальную структуру учебного материала, что позволяет реализовать значительные возможности адаптации к начальному уровню знаний и другим характеристикам обучаемых. Предикатно-аналитическая и векторно-матричная формы представления знаний дают возможность осуществлять машинную обработку информации средствами алгебры конечных предикатов и алгоритмических структур индуктивного поиска, благодаря чему решается задача оптимального управления потоком квантов знаний в адаптивной системе дистанционного обучения и контроля знаний в процессе изучения курса.
The article reveals the technology of individual adaptive learning trajectory formation on the basis of the method of multilevel algorithmic knowledge quantification. The given technology gives the possibility to create individual structure of the learning material, that lets realize great possibilities of adaptation to the beginner’s knowledge level and other characteristics of learners. Predicative-analytical and vector-matrix forms of knowledge presentation give possibility to fulfill machine information processing of algebra of completed predicates and algorithmic inductive searching structures by means of which the task of optimal governance of quantum knowledge stream in the adaptive system of distance learning and knowledge control in the process of course learning.