Сборник задач по математическому анализу. М., 2003. Аннотация Понятие предела функции одна из важнейших концепций математического


Нейрондық желілер шешетін мәселелер


бет11/27
Дата22.04.2017
өлшемі
түріСборник задач
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   27

Нейрондық желілер шешетін мәселелер
Қазіргі  уақытта  нейрондық  желілер  адам  миы  қызметінің  қалыптасқан  моделі 
болып табылады, кең ауқымды мәселелерді шешуге қолданылады. Төменде  [3] жұмыста 
келтірілген  сұрыптамаға  сэйкес  жасанды  нейрондық  желілер  (ЖНЖ)  көмегінде 
шешілетін негізгі проблемалық мәселелер анықталған [5]:
1.
  Классификация/бейнелерді 
ганымдау. 
Тапсырма 
белгілер 
векторымен 
ұсынылған  бір  немесе  бірнеше  анықталған  кластардан  гұратын  кіріс  образьшьщ 
кімге  тиісті  екендігін  корсету  (мысалы  дыбыстық  белгі  немесе  қолтаңба  белгісі 
арқылы). 
Атақты 
қосымшаларға 
эріптерді 
тану, 
дыбыстық 
тану, 
электрокардиограммалар  сигналыньщ  классификациясы,  қан  жасушаларының 
классификациялары, бармақ іздерін тану,  бет пішінін тану т.б.
2. 
Кластеризация/категоризация. 
Тапсырмаларды 
шешуде 
кластеризация 
«ұстассыз»  образдар  классификациясы  деген  атпенде  танымал.  Мұнда  кластар 
белгісі  арқылы  үйретуші  таңдау  жоқ.  Кластеризация  алгоритмі  образдар  тэрізді 
негізделген. Олар ұқсас образдарды бір кластерге жинақтайды. Кластеризация әдісі 
мэліметтер қүрамын анықтағанда, мәліметтерді сыққанда, қайта қалпына келтіруде 
қолданылады.
3.
  Функция  аппроксимациясы. 
шуылмен  бүрамаланган  анықталмаған 
(х) 
функциясы  арқылы  генерленген  үйретуші  таңдау  бар  делік.  Аппроксимация 
тапсырмасы  анықталмаған 
(х)  функциясыныц  бағасын  табу. 
Функция 
аппроксимациясы  көпмәнді  инженерлік  жэне  ғылыми  тапсырма  моедльдерін 
анықтау үшін қажет.
4. 
Болжамдау/болжау. 
t уақытында сәттері тізбектелген п дискретті  санағы берілген 
делік.  Мақсат  t >п+ 1  уақыттың келесі  сэті  тізбектегі 
у(()
 
мэндерін  болжамдаудан 
тұрады.  Болжамдау/болжау  бизнесте,  ғылымда  жэне  техникада  шешімдер 
қабылдауда  колемді  эсерге  ие.  Қор  биржасындагы  баға болжамы жэне  ауа-райы, 
бейтаныс  қоршаган  ортаға  бейімделу  жағдайында  өзі  оқушы  мобильдік  дербес 
жүйелерді шешетін негізгі мэселе болып табылады.
5. 
Оптимизация. 
Математикадағы,  статистикадағы,  техникадағы,  ғылымдағы, 
медицинадағы  жэне  экономикадағы  көптеген  мэселелер  тиімдестіру  мәселелері 
ретінде  қарастырылуы  мүмкін.  Тиімдестіру  ізбе  -ізділіктің  міндеті  -  мақсатты 
тиістілікті  азайту  немесе  көбейту  жолы  мен  шектеу  жүйесін  қанағаттандырудың 
шешімін  табу.  NP 
тольтқ  класында  енуші  коммивояжер  мысалы  тиімдестіру 
мэселесніц классикалық үлгісі болып табылады.
133

ФИЗИКА. ФИЗИКАНЫ ОҚЫТУ ӘДІСТЕМЕСІ 
ФИЗИКА. МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ ФИЗИКИ
6. 
Ассоциативті  жады. 
Мазмұнына  қарай  бағытталған  ассоциативті  жады  немеес 
жады  құрамы  толық  емес  кіріс  немесе  бұрмаланған  мазмұннан  пайда  болуы 
мүмкін. 
Ассоциативті  жады  мультимедиалық  ақпараттар  қорын 
қуруда 
пайдаланылады.  Сонымен  қатар  ол  мобильдік  роботтардың  басқару  жүйесінің 
негізі болып табылады.
7.
  Басқару.  {«(/), 
y(t)}  уақытымен  берілген динамикалық жүйесін қараймыз  мұнда: 
u(t) -  кірісті басқарушы эсер, y(t) -  t уақыттық сәттегі  жүйелік шығыс.  Эталондық 
модельді  басқару  жүйелерінде  жүйе  эталондық  модельмен  берілген  бағытта 
қозғалатын  кірістік  эсерді  u(t)  есептеп  шығу  болып  табылады.  Қозғалтқышты 
басқару траекториясы мысал бола алады  [5-7].
Зерттеу  барысында  Нейрондық  желілердің  негізгі  модельдері  қарастырылып, 
нейрондық  желілердің  модельдеріне  салыстырмалы  мінездемесі  жасалды.  Көпқабатты 
нейронның  ақпаратгық  жүйе  моделінің  жеке  қасиеттері  мен  Хопфильд  моделінің 
мүмкіндіктері 
ұсынылды.  Нейрондық  желілердің  қолданылу  аясымен  тиімділігі 
анықталды.
1.  Луценко  Е.В.  Интеллектуальные  информационные  системы:  учебное  пособие  для 
студентов  специальности  «прикладная  информатика  (по  отраслям)».  -   Краснодар: 
КубГАУ, 2004. -  633  с.
2.  Макаренко  С.  И.  Интеллектуальные  информационные  системы:  учебное  пособие.  -  
Ставрополь:  СФ МГТУ им. М. А. Шолохова, 2009 -  206 с.
3.  Хайкин,  Саймон.  Нейронные  сети:  полный  курс,  2-е  издание.:  Пер.  с  англ.  -М.: 
Издательский дом «Вильямс»,  2006.,-1104 с.
4.  Кожихова  Н.А.,  Ширяев  В.И.  Нейронные  сети  и  задачи  прогнозирования 
хаотических рядов // Науч.  сессия ИИЯУ  МИФИ-2010  XII  Всерос.  науч.-тех.  конф. 
«Нейроинформатика-2010». Сб.  науч. тр.  В 2-х частях. 4.2. М.:  НИЯУ МИФИ, 2010.
С .122-13
5.  Ширяев  В.И.  Финансовые  рынки:  нейронные  сети,  хаос  и  нелинейная  динамика.  -  
М.:  Либроком,  2009.  230с.
6.  Волчихин  В.  И.  Основы  обучения  искусственных  нейронных  сетей.  Учебное 
пособие. -Пенза:  Изд-во Пенз.гос.ун-та,  2004.-110 с.
7.  Р. Рохас.  Нейронные сети:  систематическое введение / Р. Рохас; Forew.  Фельдман, - 
Берлин [и др.]:  Springer,  1996. - стр.  502.
Аннотация.  В статье рассматриваются новые направления,  позволяющие в результате 
бурного развития в течение последних десяти лет сферы прикладной математики,  основанной 
на  искусственные  нейронные  сети.  Изучались  процессы  создания  искусственных  нейронных 
сетей  -  математических  моделей  в  виде  программ  и  информаций  на  основе  организаций  и 
деятельности нервных клеток живых организмов.  Рассмотрены основы работы со свойствами 
модели  Хопфильда,  являющейся  обобществленным  видом  модели  многоструктурного 
персептрона. 
Актуальность 
исследований 
в 
этом 
направлений 
подтверждается 
использованием  моделей  многоструктурных  нейронных  сетей  в  автоматизаций  опознования 
образов,  текущего  управления,  функциональной  аппроксимаций,  прогнозирования,  строения 
экспертной  системы,  ассоциативной  памяти.  Согласно  анализа,  приведенного  в  труде 
определены основные проблемные вопросы, разрешаемые с помощью  искусственных нейронных 
сетей
Ключевые  слова:  нейронные  сети,  искусственные  нейронные  сети,  аппроксимация, 
автоматизация, модели нейронных сетей
Abstract.  The  article  discusses  new  directions,  allowing  a  result  o f rapid development  in  the 
last ten years the fie ld  o f applied mathematics,  based on artificial neural networks. Studied the processes 
o f creation o f artificial neural networks - mathematical models in the form  ofprograms and information 
through the organization and activity o f the nerve cells o f living organisms.  The basics o f working with
134

Хабаршы  • Вестник
«Физика-математика гылымдары» сериясы  • Серия «Физико-математические науки», 
_________________________________ М2 (50) -2015________________________________
the properties o f Hopfield model,  which is socialized view o f the model by multi perceptron.  Relevance 
o f research  in  this  area  is  confirmed  using  the  models  o f neural  networks  with  multi  automation 
identification,  the current management, functional approximations forecasting expert system structure, 
associative  memory.  According to  the  analysis  in  the  work  identified major  issues  are  resolved using 
artificial neural networks
Keywords:  neural  network,  artificial neural networks,  approximation,  automation,  models  o f 
neural networks
У Д К   533.15:536.25
Ю.И. Жаврин1, B.H. Косов2, С.А. Красиков1,0.В . Федоренко1 
ЛАБОРАТОРНОЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОЧИСТКҢ УГЛЕВОДОРОДНЫХ 
ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ ОТ ТЯЖЕЛЫХ ПРИМЕСЕЙ
(г. Алматы,  'НИИ  Экспериментальной и теоретической физики  при Казахского национального
университета имени аль-Фараби,
2Казахский национальный педагогический университет им.  Абая)
Аннотация. Рассмотрен принцип работы лабораторного устройства,  осуществляющего 
преимущественное  разделение  углеводородных  газовых  смесей  от  тяжелых  примесей. 
Приведено иллюстрированное описание реального лабораторного устройства для исследования 
особенностей  диффузионного  разделения.  Приведены  различные  сменные  модули  типовых 
диффузионных каналов,  которые позволяют проводить исследования в различных режимах.
Ключевые  слова:  Газы,  диффузия,  смеси,  конвекция,  разделение,  лабораторное 
устройство разделения,  сменные модули типовых диффузионных каналов
Экспериментальное изучение диффузионного многокомпонентного массопереноса 
в газовых системах показало,  что в них при определенных условиях может иметь место 
неустойчивость 
механического 
равновесия 
с 
последующим 
возникновением 
концентрационной гравитационной конвекции [1].  В работах [1-3] опытным путем были 
определены  условия,  определяющие  смену  режимов  «диффузия  -   концентрационная 
гравитационная  конвекция».  В  рамках  теории  устойчивости  [4]  был предложен подход 
[5],  позволяющий  определить  границы  смены  режимов  для  различных  типов 
диффузионных  каналов  и  граничных  условий.  Сравнительный  анализ  показал 
удовлетворительное согласие между экспериментальными  [1-3]  и расчетными данными 
[5-7].
Изучение  различных  особенностей  смешения  в  режиме  конвективной  диффузии 
показали, что для развитого течения имеют место особенности, которые не наблюдаются 
на границе перехода «диффузия -  концентрационная гравитационная конвекция». К ним 
прежде  всего  нужно  отнести  эффект преимущественного  переноса самого  тяжелого  по 
плотности  компонента смеси.  Суть  явления  заключается  в  том,  что  смесь  газов  1  и  2  с 
различными  молекулярными  весами  и  коэффициентами  диффузии  компонентов, 
находящиеся  в  верхней  емкости  I  (рисунок  1),  поступают  в  емкость  II  не  в  отношении 
си 
/
с2!,  как  следовало  ожидать  при  конвекции,  а  так,  что  Q, /<9, 

c2Ijcu ,  т.е.  имеет
место  концентрационное  разделение  компонентов  смеси  с  преимущественным 
переносом  самого  тяжелого  по  плотности  из  них  [3,5].  В  [3,8]  были  получены 
соотношения,  позволяющие  оценивать  максимальную  величину  разделения  в  тройных
135

ФИЗИКА. ФИЗИКАНЫ ОҚЫТУ ӘДІСТЕМЕСІ 
ФИЗИКА. МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ ФИЗИКИ
изотермических газовых смесях. Проведенное сравнение с опытными данными  показало 
удовлетворительное соответствие полученных результатов.
Такая 
сходимость 
результатов 
позволила 
выдвинуть 
предположение 
о 
возможности  создания  промышленного  способа  разделения  смеси  газов  в  режиме 
конвективной  диффузии,  вызванной  неустойчивостью  механического  равновесия  [9]. 
Проведенные  в  углеводородных  газовых  смесях  исследования  [10]  по  изучению 
характерных  особенностей  конвективного  массопереноса  позволил  разработать 
комплекс  инновационных  подходов,  обеспечивающих  преимущественный  перенос 
самого тяжелого по плотности компонента смеси [11-14].
Метод концентрационного разделения основан на различии молекулярных весов и 
коэффициентов взаимной диффузии компонентов смеси. Процесс проходит в устройстве 
[11,12], в канале которого за счет конвективной диффузии осуществляется селективный 
перенос  (до  50%  от  исходного  состава)  самого  тяжелого  по  плотности  компонента 
газовой смеси, который перемещается в нижний газовод и замещается технологическим 
газом [15]. Технологический газ должен иметь промежуточные значения молекулярного 
веса  и  диффузионной  подвижности  в  сравнении  с  самыми  тяжелыми  и  легкими  по 
плотности  компонентами  газовой  смеси.  Схема  устройства  осуществляющего 
разделение углеводородных газовых смесей приведена на рисунке  1  [11,12].
Рисунок  1  -  Схема устройства для разделения газов в режиме конвективной диффузии
Фотография лабораторного устройства для разделения газов приведена на рисунке 2.
Устройство  для  разделения  газов  [11,12],  реализующее  предложенный  способ, 
содержит  канал  1,  емкости  для  подвода  газовой  смеси  2  и  технологического  газа  3  с 
подводящими  4  и  отводящими  магистралями.  Процесс  разделения  происходит 
следующим  образом.  Через  магистраль  4  разделяемая  смесь  поступает  в  емкость  2,  а 
технологический газ в емкость 3. Технологический газ выбирают таким образом, чтобы, 
во-первых, его плотность занимала промежуточное значение в сравнении с очищаемыми 
тяжелым  и  легким  компонентами,  во-вторых,  желательно  его  легкое  отделение  в 
известном 
технологическом 
процессе. 
Для 
предотвращения 
«паразитных» 
гидродинамических  течений  давление  в  емкостях  2  и  3  устанавливают  одинаковым. 
Тогда,  если  характерный  размер  канала  и  условия  смешения  соответствует  расчетам, 
предложенным  в  рамках  подхода  [5],  то  реализуется  режим  концентрационной 
гравитационной  конвекции.  Предположим,  что  разделяемая  смесь  газов  определяет 
нисходящий  конвективный  поток,  а  технологический  газ  формирует  восходящее 
конвективное  течение.  Встречные  потоки  различаются  по  составу,  и  поэтому  будет 
происходить  диффузия,  причем  за  время  движения  бинарной  смеси  на  пути  L  она 
обедняется  легким  компонентом,  так  как  он  быстрее  будет  проникать  во  встречный
136

Хабаршы  • Вестник
«Физика-математика гылымдары» сериясы • Серия «Физико-математические науки», 
_________________________________ М2 (50) -2015_________________________________
поток  за  счет  большего  коэффициента  диффузии.  Тяжелый  по  плотности  компонент 
перемещается в  нижнюю емкость  3  с технологическим  газом.  В  свою  очередь  ячейки  с 
более легким технологическим газом перемещаются в верхнюю емкость 2.
Рисунок 2 -  Лабораторное устройство для  разделения углеводородных газовых смесей
Таким  образом,  в  разделяемой  смеси  происходит  преимущественный  перенос 
самого  тяжелого  по  плотности  газа  и  замещение  его  более  легким  технологическим 
газом,  т.е.  нижняя  емкость  3  обогащается  тяжелой  составляющей  смеси,  а верхняя  2  -  
легкой,  которые  далее  удаляются  через  магистрали  5.  Для  окончательного  разделения 
проводят (если это необходимо) отделение технологического газа.  Поскольку механизм 
разделения 
осуществляется 
в 
сформированных  конвективных  восходящих 
и  ‘ 
нисходящих потоках, то преимущественный перенос самого тяжелого по плотности газа 
и  других  компонентов  определяется  значительно  большей  производительностью,  чем 
чисто  диффузионные  способы  или  подходы,  связанные  с  проявлением  вынужденной 
конвекции  [16,17].
Изготовленное  лабораторное  устройство  для  разделения  газов  в  режиме 
конвективной  диффузии  предусматривает  возможность  смены  каналов  для  изучения 
особенностей разделения газов при различных характерных размерах.  На рисунках 3 и 4 
приведены  узел  крепления  дйффузионного  канала  и  типовой  диффузионный  канал 
прямоугольного сечения.
Рисунок 3 -  Установка  модуля диффузионного  канала на устройстве для  разделения  газов  в
конвективном режиме
137

Хабаріиы  • Вестник
«Физика-математика гылымдары» сериясы •  Серия «Физико-математические науки», 
_________________________________М2 (50) -2015  ________________________________
Таким  образом,  описанная  лабораторная  установка  и  сменные  диффузионные 
модули  позволяют  проводить  исследования  концентрационной  гравитационной 
конвекции  и  эффекта  преимущественного  переноса  тяжелого  компонента  в  широких 
диапазонах исходных теплофизических параметров.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Комитета Науки МОН 
Р К М го с.р ег.  0113РК01030.
1. 
Жаврин  Ю.И.,  Косов  Н.Д.,  Белов  С.М.,  Тарасов  С.Б.  Влияние  давления  на 
устойчивость  диффузии  в  некоторых трехкомпонентных  газовых  смесях // ЖТФ.  -  
1984. -  Т.  54, Вып.  5. -  С. 943-947.
2. 
Жаврин  Ю.И.,  Айткожаев  А.З.,  Косов  В.Н.,  Красиков  С.А.  Влияние  вязкости  на 
устойчивость  диффузионного  массопереноса  в  изотермических трехкомпонентных 
газовых смесях// Письма в ЖТФ. -   1995. -  Т. 21,  Вып.  6 .,- С. 7-12.
3. 
Косов  В.Н.,  Селезнев  В.Д.,  Жаврин  Ю.И.  Эффект  разделения  компонентов  при 
изотермическом  смешении  тройных  газовых  систем  в  условиях  свободной 
конвекции // ЖТФ. -   1997. -  Т. 67, Вып.  10. -  С.  139-140.
4. 
Гершуни  Г.З.,  Жуховицкий  Е.М.,  Непомнящий  А.А,  Устойчивость  конвективных 
течений. -  М.: Наука,  1989. -  320 с.
5. 
Косов  В.Н.,  Селезнев  В.Д.  Аномальное  возникновение  свободной  гравитационной 
конвекции  в  изотермических  тройных  газовых  смесях.  Екатеринбург:  УрО  РАН.  -  
2004. -   149 с.
6. 
Seleznev  V.N.,  Kosov  V.N.,  Poyarkov  I.V.,  Fedorenko  O.V.,  Beketaeva  M.T.  Double 
diffusion  in  Ar -  N2  binary'  gas  system  at  the  constant  value  of temperature  gradient  // 
APhPol A .- 2 0 1 3 .-V o l.  123, No.  l . - P .   62-66.
7. 
Kosov  V.N.,  Fedorenko  O.V.,  Zhavrin  Yu.I.,  Mukamedenkyzy  V.  Instability  of 
Mechanical Equilibrium during Diffusion in a Three-Component Gas Mixture in a vertical 
Cylinder with a Circular Cross Section // Technical  Physics. -  2014. -  Vol.  59, No.  4. -  P. 
482-486.
8. 
Косов 
B.H. 
Особенности 
концентрационного 
разделения 
при 
диффузии 
многокомпонентных  газовых  смесей  во  встречных  потоках  //  Вестник  КазНПУ. 
Серия физ.-мат.  науки -  2013. -  № 3  (43).
9. 
Жаврин  Ю.И.,  Косов  В.Ң.,  Красиков  С.А.  Опытное  устройство  осуществляющее 
очистку углеводородных газовых смесей  от тяжелых примесей // Вестник КазНПУ, 
сер.  физ.-мат. -  2014. -  №  1  (45). -  С.  60-63.
10.  Косов  В.Н.,  Кульжанов  Д.У.,  Жаврин  Ю.И.,  Красиков  С.А.,  Федоренко  О.В. 
Особенности  разделения  углеводородных  изотермических  газовых  смесей  при 
конвективной диффузии / Под ред.  чл.-корр.  НАН РК, проф.  В.Н. Косова. -  Алматы: 
MV-Принт,  2 0 1 4 .-  144 с.
11.  Предварительный  патент  РК  №  6359  /  Жаврин  Ю.И.,  Косов  В.Н.,  Красиков  С.А.  -  
Опубл.  15.07.1998.-Б ю л .№  6.
12.  Патент  РК  №  26884.  Устройство  разделения  газовой  смеси  /  Жаврин  Ю.И.,  Косов 
В.Н., Красиков С.А., Федоренко О.В. // Промышленная собственность. -  2013. -  Бюл. 
№ 12 б .- С .   129.
13.  Патент  РК №  26885.  Способ  разделения  газовой  смеси / Жаврин Ю.И.,  Косов  В.Н., 
Красиков  С.А.,  Федоренко  О.В.  //  Промышленная  собственность.  -  2013.  -  Бюл.  № 
12 б .- С .   129-130.
14.  Инновационный  патент  РК  №  28071.  Способ  разделения  газовой  смеси  /  Жаврин 
Ю.И., Косов В.Н., Красиков С.А.,  Федоренко О.В.  // Промышленная  собственность. 
- 2 0 1 4 .-Б ю л . №  1 . - С .   26.
139

ФИЗИКА. ФИЗИКАНЫ ОҚЫТУ ӘДІСТЕМЕСІ 
ФИЗИКА. МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ ФИЗИКИ
15.  Жаврин  Ю.И.,  Косов  В.Н..  Красиков  С.А.  Исследование  неустойчивого 
диффузионного  процесса  в  изотермических  трехкомпонентных  газовых  смесях  в 
стационарных условиях // ЖТФ. -  1999. -  Т. 69, Вып. 7. -  С.  5-9.
16.  Taylor R., Krishna R. Multicomponent mass transfer. New York: John Wiley & Sons, Inc., 
1993.
17.  Франк-Каменецкий  Д.А.  Основы  макрокинетики.  Диффузия  и  теплопередача  в 
химической кинетике. -  М.: Интеллект, 2008.
18.  Merzkirch  W.  Approaches  in  flow  visualization.  Trends  in  Optical  Non-Destructive 
Testing and Inspection / P.K. Rastogi and D. Inaudi (ed.). -  Amsterdam: Elsevier, 2000. -  
260 p.
Аңдатпа.  Ауыр  цоспалардан  көмірсутекті  газ  ңоспачарын  артыцшылыцтармен  бөліп 
алуды  жузеге  асыратын  лабораторльщ  цондыргыныц  жүмыс  істеу  принцип!  царастырылды. 
Диффузиялыц бөлінудің ерекшеліктерін зерттеуге арналган лабораторльщ цондыргыныц нацты 
сипаттамасы келтірілді.  Әртүрлі режімде зерттеуге мүмкіндік беретін типтік диффузиялыц 
каналдың дртүрлі ауыспачы модулдері келтірілді.
Түйін  сөздер:  Газдар,  диффузия,  цоспа,  конвекция,  бөліну,  лабораторльщ  болу 
цондыргысьі,  типтік диффузиялыц каналдыц ауыспачы модулі.
Abstract.  The principle o f operation o f the laboratory device realizing the preferential separation 
o f hydrocarbon  gas  mixtures  o f heavy  impurities  is  examined.  The  illustrated description  o f the  real 
laboratory  device fo r   the  study  o f features  o f the  diffusion  separation  is  given.  The  different plug-in 
modules  o f standard  diffusion  channels  that  allow  carrying  out  researches  in  various  modes  are 
presented.
Keywords:  Gases,  diffusion,  mixtures,  convection,  separation
  , 
separation  laboratory  device, 
plug-in modules o f standard diffusion channels
ӘОЖ  372.8
E.K. Жаменкеев, Д. Кинжебаева, A.H. Есіркеп*
КӘСІПТІК ОҚЫТУ САБАҚТАРЫНДА БЛУМ ТАКСОНОНОМИЯСЫН
ҚОЛДАНУДЫҢ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ
(Алматы к., Абай атындағы Қазақ ұлттық педагогикалық университеті, * - студент)
Аңдатпа.  Бүл  мацалада  жаңа  оцыту  эдісінің  бір  түрі  ретінде  Блум  таксономиясы 
царастырылган.  Блум  таксономиясының  сабац  барысында  цолданылатын  сатылары  және 
кэсіптік 
оцыту 
сабацтарында 
цолданудың 
артыциіылыцтары 
көрсетілген. 
Блум 
таксономиясын  цолданудыц  ерекшелігін  корсету  үигін  мысач  сабац  жоспары  жасалынып  эр 
түрлі  пәндерден  сабацтар  өткізілді.  Блум  т аксоном иясы на  ж алпы  сипат т ама  беріліп, 
практ ика  бары сы нда  осы  т аксаномия  арцылы  өт ілген  мы сал  сабақ  ж оспары 
үсынылды. 
А лы нган 
сабақ 
үлгерімінің 
нәт иж елері 
диаграммага 
түсіріліп, 
сипат т амасы  ж асалды.
Түйін сөздер: Блум таксономиясы,  инновациялыц технологиялар,  сатылары,  жинацтау, 
синтез
Каталог: journals -> 2455
journals -> Н. Ю. Зуева (жауапты хатшы), О. Б. Алтынбекова, Г. Б. Мәдиева
journals -> Л-фараби атында ы аза лтты
journals -> Issn 1563-0269 Индекс 75871; 25871
journals -> Issn 2306-7365 1996 жылдың қарашасынан бастап екі айда бір рет шығады
journals -> ҚОҒамдық Ғылымдар мәселесі вопросы общественных наук
journals -> Казахский национальный
journals -> Ғылыми журнал 1996 жылдың қарашасынан бастап екі айда бір рет шығады
journals -> Казахский национальный
journals -> №4(68)/2012 Серия филология
2455 -> Сборник задач по математическому анализу. М., 2003. Аннотация Понятие предела функции одна из важнейших концепций математического

жүктеу

Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   27




©emirb.org 2020
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет