Адаптивное управление персонализацией образовательной системы на основе многомерных цифровых данных

В статье проанализированы возможности применения предиктивной аналитики в качестве основы построения адаптивного управления образовательной системой, основанной на данных (Data-Driven образования). Рассмотрены теоретические и методологические аспекты возможности интеграции алгоритмов машинного обучения в образовательный процесс. Выявлены ключевые преимущества интеграции предиктивного анализа и адаптивного управления, а также этические, технические и методические ограничения их использования в образовательном процессе. Показано, что нейросетевые модели выступают технологическим ядром обучения, основанного на многомерных данных, обеспечивают возможность обработки и анализа многомерных образовательных данных в реальном времени. Авторы подчеркивают необходимость адаптации успешных практик предиктивной аналитики и адаптивного управления для повышения эффективности и качества персонализация обучения.