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 | УДК: 004.8
Application of intellectual data analysis methods for digital educational platform
This article describes the possibility of using data mining techniques. In order to join new carpet participants, it is necessary to understand that the system of interaction with them is public educational services. To implement digital educational platforms, it is proposed to create an agent that collects information about sites, and also selects and tests the architecture of the neural network to build an individual trajectory that is trained using the competency-based model.
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.
