№19-29-14057

Исследование методов применения машинного обучения и нейронных сетей для построения динамических персональных траекторий обучаемых и автоматической верификации правильности выполнения заданий в цифровых образовательных системах

руководитель проекта Александр Георгиевич Леонов
Использование искусственного интеллекта и нейросетевых технологий для индивидуализации обучения

Как в нашей стране, так и во всем мире активно идут процессы трансформации образовательных программ вузов, школьных и даже дошкольных образовательных организаций с упором на цифровизацию образования. Эти процессы подразумевают не только создание цифровых образовательных курсов, но и реструктуризацию всего образования, включая использование дистанционных и смешанных форм и технологий обучения. Стратегия развития цифровой экономики в РФ предусматривает цифровую трансформацию во всех сферах жизни как государства, так и общества. Глобальные вызовы современности ставят новые задачи ускорения темпов развития производства, технологий, образования. Скорость цифровой трансформации и широта внедрения цифровой образовательной среды должны соответствовать целям и задачам современных образовательных процессов. Цифровая трансформация образования не только требует от педагогов «производить» цифровой контент в ускоренном режиме, но и фактически меняет весь учебный процесс, интегрируя оффлайн и онлайн занятия на базе современных цифровых сред и социальных сетей, а также требует создания и интеграции в цифровые образовательные платформы (ЦОП) инновационных цифровых педагогических программных продуктов с современным адаптивным контентом. 

При смешанной (гибридной) формы обучения, когда самостоятельная работа ученика в цифровой образовательной среде, ориентированной на изучаемый предмет, поддержана непрерывным контактом с преподавателем, при котором образовательный процесс фактически становится непрерываемым потоком освоения желаемой компетенции. Образовательным организациям необходимо поддерживать баланс между стратегией образования и современной технологией, что позволит учреждениям непрерывно адаптироваться к изменениям окружающей среды. Так, вычислительные мощности современных компьютеров позволяют применить методы машинного обучения и нейронные сети для решения общих проблем цифровой трансформации образования. 

В рамках данного проекта исследуется современное состояние и актуальность методов построения динамических персональных траекторий обучаемых и автоматической верификации правильности выполнения задания обучаемыми в различных, в том числе мультимедийных, представлениях, как текстовых, так и графических. При построении цифровых динамических траекторий также учитываются факты заимствования решений и соответствие типовым решениям. Нагрузку на педагога также можно существенно сократить, если в платформу интегрированы цифровые помощники преподавателя – интеллектуальные предметно-ориентированные чат-боты, построенные с использованием нейросетевых технологий, настроенные на текущую тему изучаемого предмета и обладающие набором ответов на наиболее часто возникающие у учеников вопросы.

Универсальность подходов формирования образовательных треков позволит осуществлять цифровую трансформацию не только естественно-научных курсов, но и гуманитарных. 

Неотъемлемой частью работ являются исследование и разработка методов сбора и разметки (в том числе автоматических) большого набора данных для обучения нейронных сетей. 

Проводимое исследование и его результаты являются уникальными и могут быть широко применены для построения современных цифровых образовательных систем.


  • Информационные технологии
  • Цифровые инструменты измерения и диагностики, инструменты оценивания (с замахом на использование больших данных, машинного обучения, нейросетей и т.п.)

Команда проекта
Александр
Александр Георгиевич ЛЕОНОВ
ведущий научный сотрудник мехмата МГУ, профессор МПГУ, ГУУ, зав.кафедрой ДПО ФНЦ НИИСИ РАН
Никита
Никита Олегович БЕСШАПОШНИКОВ
Младший научный сотрудник
Михаил
Михаил Александрович КУЗЬМЕНКО
заместитель руководителя отраслевого Центра коллективного проектирования Федерального государственного учреждения «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» с.н.с.
Елизавета
Елизавета Антоновна ЧИСТЯКОВА
Инженер ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН

Организация
Поделиться:

Комментарии

Войдите, чтобы оставить комментарий.
Icon