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

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.