Работы автора

Приведены условия, необходимые для функционирования искусственного интеллекта. Определены основные правила успешного ведения образовательной деятельности. Приведены группы математических методов интеллектуального анализа данных. Показана эффективность применения современных методов Data Mining, Big Data и Learning Analytics в сфере образования. Выделены основные типы исследовательских вопросов для анализа и улучшения образовательных технологий с использованием Learning Analytics. Предложен принцип накопительного измерения для оценки условия соответствия, определяющего пропускную способность алгоритмов нейросети и влияющего на успешность обучения. Выделено направление использования искусственного интеллекта при формировании адаптивной среды обучения, предназначенной для конкретного индивидуума с учетом его когнитивных особенностей. Показана возможность использования нейросети для анализа эмоционального состояния учащихся, а также настройки учебной среды в соответствии с этим состоянием. По аналогии с упрощенной блок-схемой обучения нейронной сети разработана модель адаптивного обучения на основе технологий искусственного интеллекта. При адаптивном обучении с учетом индивидуальных когнитивных способностей обучаемого система обрабатывает процесс получения знаний в виде анализа его достижений, ошибок, физического, эмоционального состояний и других параметров. В результате собранной и обобщенной информации дорабатывается программа, адаптированная под ученика, при этом происходит постоянное самообучение и усовершенствование самой системы. Обоснованы актуальность и перспективы дальнейшего внедрения нейронных сетей в образовательный процесс в целом, и в педагогическое образование в частности, позволяющие обеспечить индивидуальную траекторию обучения по каждому предмету для каждого ученика с учетом его возможностей и способностей.