Учебная аналитика на основе ИИ

Материал из Поле цифровой дидактики
Версия от 10:37, 8 ноября 2025; Yarmakhov (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{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). }} AI-Driven Learning Analytics, в отличие от Learning Analytics...»)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)


Описание 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
Авторы
Поясняющее видео
Близкие понятия
Среды и средства для освоения понятия

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.