УДК 004

Применение нейронных сетей в адаптивном обучении

Нечкин Вадим Николаевич – преподаватель кафедры Вычислительной техники и информатики Бурятского государственного университета им. Д. Банзарова

Аннотация: Данная научная статья рассматривает применение нейронных сетей в адаптивном обучении и их роль в индивидуализации процесса обучения. В контексте современных требований к образованию, особенно в развитии индивидуализированных образовательных систем, использование технологий искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, становится все более актуальным. Нейронные сети обладают способностью адаптироваться к индивидуальным потребностям студентов, анализировать данные обучающихся и предлагать персонализированные учебные материалы и задания. Применение нейронных сетей в образовании может сделать его более доступным и эффективным для различных категорий студентов, включая тех, кто находится в удаленном формате обучения. Анализ эффективности использования нейронных сетей в адаптивном обучении подчеркивает их потенциал в повышении успеваемости студентов и оптимизации образовательного процесса.

Ключевые слова: нейронная сеть, адаптивное обучение, искусственный интеллект, алгоритмы машинного обучения, адаптивные образовательные системы.

Введение

В современном образовании одним из ключевых направлений развития является создание индивидуализированных образовательных систем, которые могут адаптироваться к каждому студенту, его потребностям и требованиям. Однако, традиционные методы обучения не всегда эффективно учитывают различия в уровне знаний, скорости восприятия материала и индивидуальных предпочтениях обучающихся. В этом контексте использование технологий искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, безоговорочно является перспективным направлением при создании  собой при создании адаптивных  платформ для образования нового поколения.

Нейросеть представляет собой особый тип вычислительной модели, которая была вдохновлена принципом работы человеческого мозга, они способны самостоятельно обучаться, анализируя большие массивы данных, а также принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. Они обладают гибкостью и имеют способность к адаптации, что делает их очень удобным инструментом в вопросах создания образовательных программ нового поколения, которые способны подстраиваться под индивидуальные требования и необходимости каждого индивидуального студента.

Цель исследования: рассмотрение применения нейронных сетей и их роли в процессе индивидуализации процесса обучения и создания адаптивных образовательных программ.

Анализ современных публикаций. В настоящее время для образовательной системы, формирования соответствующей среды для образования студентов и его доступности очень важным является понимание развития искусственного интеллекта и тех возможностей, которые он предоставляет. К примеру, современные нейросети уже сейчас имеют способность анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности, обучаться и и принимать решения в условиях неопределенности [5].

Нейросети имеют способность к обучению с помощью быстрого анализа значительных объемов информации, включая информацию о предыдущих успехах и неудачах студентов, их поведенческих паттернах и учебных привычках [8]. Применение нейронных сетей может потенциально помочь в создании специальных образовательных платформ, учитывающих в индивидуальном порядке уровень знаний, умений и потребностей для каждого конкретного студента [5]. Этот инструмент может  использоваться для предсказания успеваемости студентов на основе их академических данных, что помогает выявлять риски досрочного отсева и принимать меры по их предотвращению [6]. Способность анализировать большие массивы данных, связанных с обучением и обучающим процессом, помогает выявлять тенденции и паттерны, не заметные при обычном анализе [7]. Применение нейронных сетей может помогать в деятельности педагога, распределении его времени, так как может произвести оптимизацию и более эффективную комплектацию процессов обучения, выставлении оценок, корректировки образовательных программ [1].

Применение нейросетей в адаптивном и интегративном обучении представляет собой перспективный подход для повышения доступности и качества современного образования. Это возможно благодаря применению инноваций в создании новейших  образовательных практик, способных адаптироваться  к потребностям и характеристикам каждого студента в индивидуальном ключе.

Примеры таких практик включают в себя анализ создание персонализированных учебных материалов, предложенных на основе индивидуальных характеристик каждого студента. Например, системы адаптивного обучения могут обрабатывать информацию, полученную единично от каждого обучающегося и автоматически предлагать индивидуализированные учебные задания, которые соответствуют их учебным целям и уровню знаний [2].

Другим примером эффективного применения нейросетей создания индивидуализированных образовательных планов, которые учитывают особенности каждого студента и предоставляют им оптимальный путь к достижению образовательных целей. В них могут входить всевозможные разнообразные методы обучения, адаптированные к стилю обучения  и  предпочтениям  каждого студента, а также индивидуализированные рекомендации по дополнительным образовательным ресурсам и материалам [3].

Дополнительно, использование  сетей может потенциально помочь сделать образование более доступным для всех категорий студентов, включая тех, кто находится в удаленных или недоступных образовательных контекстах. Например, системы дистанционного обучения, основанные на нейронных сетях, могут обеспечить доступ к высококачественному образованию тем, кто не имеет возможности посещать традиционные образовательные учреждения [4].

Среди аспектов применения нейронных сетей в сфере интегративного и адаптивного обучения входят:

1. Анализ и сбор данных об обучающихся:
2. С помощью нейросетей можно проводить индивидуальный анализ успеваемости и других данных обучающегося, собирать информацию об успехах или неудачах, предпочтениях в стиле обучения, индивидуальных пожеланий, персональных возможностей, таких как скорость усвоения материала [4].
3. Персонализация учебных материалов: Применяя методы сбора и анализа данных нейросеть способна создавать индивидуальные учебные материала, которые будут соответствовать интересам и уровню знаний для каждого студента. К примеру, можно подобрать тексты, учебные видео и задания, прочие материалы, предоставить дополнительную информацию или объяснений по необходимости [3].
4. Автоматическая регуляция уровня сложности: Нейронные сети могут автоматически регулировать уровень сложности учебных заданий в зависимости от успехов и неудач студентов, обеспечивая оптимальный баланс в обучение [2].
5. Индивидуализированная обратная связь: Нейронные сети могут работать индивидуально с каждым студентам, предоставлять им обратную связь, в которой буду учитываться их личные результаты, трудности и успехи. Это потенциально может помочь учащимся лучше понимать и анализировать свои слабые и сильные стороны, оптимизировать учебный процесс на будущее [3].
6. Одним из ключевых аспектов применения нейронных сетей в адаптивном обучении является оценка их эффективности и влияния на учебный процесс и результаты обучения студентов [4].

Использование нейронных сетей несет ряд неоспоримых преимуществ, среди которых повышение эффективности обучения за счет адаптации учебного процесса к необходимостям каждого учащегося индивидуально, автоматизация самого образовательного процесса и сокращение времени, затрачиваемого студентом на обучение, грамотное распределение времени для студентов и преподавателей за счет передачи части нагрузки [9].

Нейросети для адаптивного обучения должны быть доступны для всех студентов, включая тех, кто имеет особые образовательные потребности или ограничения. Важно разработать  образовательные системы, которые учитывают многообразие потребностей студентов и обеспечивают инклюзивность [3].

В данной статье был рассмотрен спектр аспектов применения нейросетей в адаптивном обучении. Исследования и практические примеры показывают, что они могут значительно улучшить образовательный процесс, делая его более , индивидуализированным,  эффективным и  доступным. Персонализированные учебные материалы, индивидуализированные образовательные планы и адаптивные системы оценки и обратной связи помогают студентам достигать лучших результатов и развивать свой потенциал.

Несмотря на значительные достижения в области применения  сетей в адаптивном обучении, следует признать, что перед нами стоит еще много вызовов. Например, необходимо продолжать исследования в области разработки более эффективных алгоритмов моделей нейронных сетей  и  машинного обучения, способных адаптироваться к быстро меняющимся образовательным контекстам и потребностям .

В целом, использование современных нейронных сетей в процессе адаптивного обучения  представляет собой обширную и многообещающую область исследований и практики, которая имеет потенциал существенно изменить образовательный процесс в ближайшие годы. Важно продолжать углубленные исследования, обеспечивать открытый диалог и сотрудничество между учеными, практиками и обществом в целом, чтобы максимально реализовать возможности этого инновационного подхода и сделать образование доступным и эффективным для всех.

Список литературы

1. Макк, А. А. Способен ли искусственный интеллект превзойти интеллект человека? // URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29167840 /
2. Адаптивное обучение – Adaptive learning // URL: https://ru.qwe.wiki/wiki/Adaptive_learning/.
3. Царев, Р. Ю., Тынченко, С. В., Гриценко, С. Н. Адаптивное обучение с использованием ресурсов информационно-образовательной среды // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 5; URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=25227.
4. Тараканова, О. Что такое адаптивное образование и почему оно изменит наши школы, университеты и даже онлайн-курсы // НОЖ — 2018г.// URL: https://knife.media/adaptive-learning/.
5. Гусев, М. А. (2018). Применение нейронных сетей для анализа и классификации многомерных данных. Компьютерные исследования и моделирование, 10 (6), 1099-1109.
6. Кузнецов, С. О., Шестопалов, С. В., Солодков, А. С. (2018). Применение глубоких нейронных сетей для анализа данных медицинских исследований. Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 6, 77-87.
7. Бахромцев, Н. С., Раксин, А. В. (2019). Применение нейронных сетей для анализа и прогнозирования течения спортивного матча. Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского, (1 (6)), 31-38.
8. Петров, В. В., Немчинова, О. В. (2018). Использование нейронных сетей для прогнозирования поведения пользователей в электронной коммерции. Международный журнал экспериментального образования, (3), 83-86.
9. Корнюхин, А. В., Солодских, В. В., Тараканов, М. С. (2020). Применение нейронных сетей для прогнозирования пиковых нагрузок в электрических сетях. Сборник научных трудов студентов, аспирантов и молодых ученых «Техника и технологии: молодежь в науке», (10), 121-126.