Учебная аналитика на основе ИИ: различия между версиями
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Понятие | {{Понятие | ||
|Description=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). | |Description=Учебная аналитика на основе ИИ (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). | ||
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные | |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные | ||
|similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS | |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS | ||
|Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019 | |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019 | ||
}} | }} | ||
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). | Учебная аналитика на основе ИИ (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. | 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. | ||
Версия от 10:50, 8 ноября 2025
| Описание | Учебная аналитика на основе ИИ (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). |
|---|---|
| Область знаний | Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS |
| Среды и средства для освоения понятия | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019 |
Учебная аналитика на основе ИИ (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.
