Информационная система электронного обучения с элементами искусственного интеллекта для сегментирования обучающихся по типу восприятия

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 6
ВВЕДЕНИЕ 7
1 Исследовательский раздел 10
1.1 Анализ предметной области 10
1.2 Анализ существующих информационных систем электронного обучения 11
1.3 Типы восприятия, их влияние на процесс обучения. Принципы работы искусственного интеллекта в образовании 17
1.4 Основные пробелы при применении искусственного интеллекта для улучшения процесса обучения 19
Выводы по разделу 21
2 Проектный раздел 22
2.1 Информационная система, процесс сегментации обучающихся по типу восприятия системе 22
2.2 Описание применения искусственного интеллекта для улучшения процесса обучения информацией в процессе разработки 28
2.3 Проектирование логических и физических уровней модели базы данных 34
3 Технологический раздел 46
3.1 Разработка системы защиты процесса электронного обучения сотрудников (модель «как будет») 46
3.2 Реализация базы данных отдела электронного обучения сотрудников 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
CONCLUSION 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 55
ПРИЛОЖЕНИЕ А 63

Весь текст будет доступен после покупки

Современное образование неизменно трансформируется под влиянием новых технологий, в том числе искусственного интеллекта. Разработка информационных систем электронного обучения становится все более актуальной и востребованной задачей в сфере образования. Особое значение приобретает сегментация обучающихся по типу восприятия, что позволяет адаптировать образовательный материал под индивидуальные потребности и особенности каждого учащегося.
Это способствует повышению эффективности обучения и улучшению результатов обучающихся. В данном контексте, использование элементов искусственного интеллекта в системе электронного обучения играет ключевую роль, позволяя создать персонализированные образовательные пути и максимально эффективную образовательную среду.
Современное образование сталкивается с вызовами и требованиями, которые постоянно меняются и развиваются. Одним из ключевых аспектов обучения является учет индивидуальных особенностей каждого учащегося, включая их тип восприятия информации.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Исследовательский раздел
1.1 Анализ предметной области
Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
Машинное обучение — распространенный раздел искусственного интеллекта, цель которого не в прямом решении задачи, а в обучении за счет применения решений множества схожих задач.
В качестве решаемых задач выбраны: классификация изображений и классификация текста. Все эти задачи являются примерами так называемого обучения с учителем, т.е. данные представляют собой пары «входов» и «выходов». Входные данные итеративно проходят через модель, вычисляется ошибка, которая затем распространяется через всю модель, благодаря чему она обучается. Есть необходимость в большом количестве размеченных данных (в которых для каждого элемента известен правильный ответ), но, с другой стороны, это позволяет добиваться достаточно высокого качества обучения.
Для выбранных задач чаще всего используется обобщенный конвейер жизненного цикла данных и моделей, изображенный на рисунке 1.

Весь текст будет доступен после покупки

1. СМКО МИРЭА 7.5.1/03.П.30-19. Порядок проведения государственной итоговой аттестации по образовательным программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета и программам магистратуры. – URL: https://www.mirea.ru/docs/ (дата обращения: 12.03.2024). – Текст: электронный.
2. ГОСТ 7.32—2017. Межгосударственный стандарт. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления": введен в действие Приказом Росстандарта от 24.10.2017 N 1494-ст: дата введения 2018-01-07. – URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 12.03.2024). – Текст: электронный.
3. ГОСТ Р 7.0.100—2018. Национальный стандарт Российской Федерации. Библиографическое описание: общие требования и правила составления: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию от 03 декабря 2018 № 1050: дата введения 2019-01-07. – М.: Стандартинформ, 2018. – 128 с. – URL: https://docs.cntd.ru/document/ (дата обращения: 12.03.2024). – Текст: электронный.
4. СМКО МИРЭА 7.5.1/03.П.68-19. Положение о выпускной квалификационной работе студентов, обучающихся по образовательным программам подготовки магистров. – URL: https://www.mirea.ru/docs/ (дата обращения: 12.03.2024). – Текст: электронный.
5. ГОСТ 34.603—90 Межгосударственный стандарт. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Виды испытаний автоматизированных систем: Утвержден и введен в действие Постановлением Комитета стандартизации и метрологии СССР №161 от 17.02.1992: дата введения 1993-01-01. – М.: Стандартинформ, 2009. – 6 с.
6. ГОСТ Р 59792—2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Виды испытаний автоматизированных систем: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии № 1284-ст от 25 октября 2021 г.: Дата введения 2022-04-30. – М.: Российский институт стандартизации, 2021. – 6 с.
7. ГОСТ Р 59793—2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии № 1285-ст от 25 октября 2021 г.: Дата введения 2022-04-30. – М.: Российский институт стандартизации, 2021. – 6 с.
8. ГОСТ Р 59795—2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии № 1297-ст от 25 октября 2021 г.: Дата введения 2022-04-30. – М.: Российский институт стандартизации,
9. 2021. – 26 с. ГОСТ Р 59796—2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Интероперабельность. Термины и определения: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии № 1298-ст от 25 октября 2021 г.: Дата введения 2022-04-30. – М.: Российский институт стандартизации,
10. 2021. – 26 с. ГОСТ Р 59797—2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Сложные системы. Интероперабельность. Основные положения: Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии № 1299-ст от 25 октября 2021 г.: Дата введения 2022-04-30. – М.: Российский институт стандартизации,

Весь текст будет доступен после покупки