Концепция подключаемой рекомендательной системы заданий для персонализации образовательного процесса
Автор: Живетьев А.В., Белов М.А., Токарева Н.А., Черемисина Е.Н.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Новые образовательные системы и технологии обучения
Статья в выпуске: 1, 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается концепция подключаемой рекомендательной системы заданий, предназначенной для персонализации образовательного процесса. В условиях цифровой трансформации образования традиционные образовательные платформы и системы управления обучением (LMS) часто не предоставляют достаточно гибких инструментов для адаптации контента под индивидуальные потребности студентов. В ответ на эту проблему предлагается создание рекомендательной системы, которая интегрируется с внешними образовательными модулями, такими как тренажеры, и использует цифровой профиль студента для анализа его образовательных потребностей. Цифровой профиль включает академические данные, поведенческие паттерны и психолого-физиологические показатели, что позволяет системе более точно прогнозировать потребности учащегося и предлагать соответствующие задания. Также рассматриваются методы кластеризации, используемые для группировки студентов с похожими характеристиками, и проблемы, связанные с «холодным стартом» системы. Описанная архитектура системы, основанная на модульности и масштабируемости, позволяет гибко интегрировать различные образовательные сервисы и обеспечивать персонализированное взаимодействие с учащимися. Разработанная система обещает значительно повысить эффективность учебного процесса, улучшая подход к обучению каждого студента.
Рекомендательная система, персонализация обучения, подбор задач, цифровой профиль, образовательный процесс, кластеризация, адаптивное обучение, цифровая трансформация образования, интеграция образовательных платформ
Короткий адрес: https://sciup.org/14133449
IDR: 14133449 | УДК: 004.89
The concept of a plug-in recommendation system for task personalization in the educational process
The article discusses the concept of a plug-in recommender system for assignments designed to personalize the educational process. In the context of the digital transformation of education, traditional educational platforms and learning management systems (LMS) often do not provide sufficiently flexible tools to adapt content to the individual needs of students. In response to this issue, the creation of a recommender system is proposed, which integrates with external educational modules, such as simulators, and uses the student's digital profile to analyze their educational needs. The digital profile includes academic data, behavioral patterns, and psycho-physiological indicators, enabling the system to more accurately predict the student's needs and offer appropriate assignments. The article also discusses clustering methods used to group students with similar characteristics and issues related to the system's "cold start." The described system architecture, based on modularity and scalability, allows for the flexible integration of various educational services and ensures personalized interactions with students. The developed system promises to significantly improve the efficiency of the learning process by enhancing the approach to each student's education.
