Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении учащихся в больших информационных средах

Abstract

В работе представлена математическая модель применения рекуррентной сети xMANN, предназначенная для предсказания оптимальной образовательной траектории учащегося, являющегося пользователем большой информационной среды.

Предложенная математическая модель применяет в качестве внешней памяти хранилище типа “ключ-значение” и, в отличие от базовой модели MANN, использует разные векторы весов на запись и чтение. При этом подходе объектом индивидуализации будет являться образовательная траектория, включающая в свой состав учебные взаимодействия, относящиеся к большому числу классов (не менее 30). Таким образом, делается возможным повышение уровня автоматизации оказания образовательных услуг за счет использования алгоритма предсказания оптимальных образовательных траекторий, а следовательно, и их индивидуализации, а также степень гибкости учебного процесса.