Учебная аналитика на основе ИИ: различия между версиями
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Alishari (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
}} | }} | ||
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 [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML). | 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 [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML). | ||
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). | 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). | ||
Версия от 11:02, 8 ноября 2025
| Описание | Учебная аналитика на основе ИИ |
|---|---|
| Область знаний | Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия |
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).
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). Учебная аналитика на основе ИИ 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.
