Ключевые слова
Аннотация
В научной статье рассматривается интеллектуальная система самообучения для анализа процесса обучения решению математических задач, которая использует передовые алгоритмы машинного обучения для определения сильных и слабых сторон учащихся, а также предоставляет персонализированную обратную связь и рекомендации, чтобы помочь обучающимся преодолеть трудности и развить свои сильные стороны. Система основывается на анализе данных о результатах тестов и заданий, выполненных учащимися. С помощью моделей машинного обучения определяется уровень знаний и компетенций каждого ученика в различных математических темах. На основе этого анализа система предоставляет персонализированную обратную связь, указывая на сильные и слабые стороны в подходе к решению задач и предлагая индивидуальные рекомендации для самостоятельного развития навыков.
Кроме того, система использует методы обработки естественного языка для анализа письменных ответов учащихся на математические задачи. Это позволяет выявлять ошибки и трудности, с которыми сталкиваются ученики, и предоставлять обратную связь в режиме реального времени.
Предложенная интеллектуальная система обладает потенциалом значительно улучшить образовательный процесс, обеспечивая учащимся персонализированную поддержку, основанную на их индивидуальных потребностях и способностях в области математики.
Ключевые слова: ML.NET, искусственный интеллект, методы искусственного интеллекта, нейронные сети, алгоритмы, рекомендательные системы.