Применение методов интеллектуального анализа данных для цифровой образовательной платформы
Автор: Жаткина Кристина Николаевна, Крейдер Оксана Александровна
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Статья в выпуске: 2, 2020 года.
Бесплатный доступ
В данной статье описывается возможность применения методов интеллектуального анализа данных с целью создания цифровой образовательной платформы. Под понятием цифровой образовательной платформой следует понимать системы организации цифрового взаимодействия производителей и потребителей образовательных услуг, открытую для присоединения новых участников. Для реализации цифровой образовательной платформы предлагается создание агента, который собирает необходимую информацию с сайтов, а также выбор и апробация архитектуры нейронной сети для построения индивидуальной траектории обучающегося с помощью компетентностной модели.
Агент, нейронная сеть, цифровая образовательная платформа
Короткий адрес: https://sciup.org/14122709
IDR: 14122709
Список литературы Применение методов интеллектуального анализа данных для цифровой образовательной платформы
- IBM Cloud Application Performance Management. Конфигурирование агента Python agent. - 2019.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras / Общество IT специалистов Habr. - [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/487808/, свободный (дата обращения: 18.06.2020).
- GRU и LSTM: современные рекуррентные нейронные сети // Научный журнал "Молодой Ученый". - [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/95/21426/, свободный (дата обращения: 18.06.2020).
- Николенко C. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. - 2018. - C. 480.
- Черняк Е. Глубинное обучение в обработке и анализе текстов // Технологии. 2019.
