AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS: различия между версиями
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - | '''AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS''' - | ||
это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML). | это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML). | ||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды. | AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды. | ||
Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics: | ''Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:'' | ||
• Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования. | • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования. | ||
• Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных. | • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных. | ||
• Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение. | • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение. | ||
Текущая версия от 12:02, 25 октября 2025
AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML).
AI-Driven Learning Analytics, в отличие от Learning Analytics — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).
Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.
Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:
• Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.
• Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.
• Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.
