• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Паскова, А. А. Рекурретные нейронные сети в образовании: возможности и перспективы / А. А. Паскова. - Текст : непосредственный // Актуальные вопросы науки и образования : теоретический и научно-практический журнал. - 2023. - N 1. - С. 44-47. - ISSN 2782-1951.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26
    28.23.02378:004.8
    14.35

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение в образовании
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): интеллектуальные системы обучения -- образовательный интеллектуальный анализ данных -- предиктивная аналитика -- персонализация обучения -- образовательная аналитика -- образовательный процесс -- машинное обучение -- рекуррентная нейронная сеть -- нейронные сети -- нейросеть -- искусственный интеллект
    Аннотация: Здоровая и устойчивая система высшего образования играет важную роль в социальном развитии. Оценка и прогнозирование такой системы жизненно важны для высшего образования. Существующие модели обычно строятся на основе меньшего количества показателей, а исходные данные неполные; таким образом, оценка может быть неэффективной. В процессе обучения формируются огромные массивы необработанных данных. Одним из способов получения непредвзятой информации из данных учащихся для управления образовательным процессом является использование искусственных нейронных сетей. Статья посвящена применению рекуррентных нейронных сетей в образовательном процессе. Рассмотрены основные возможности их применения, такие как персонализированное обучение, разработка интеллектуального контента, предиктивная аналитика, автоматическая оценка, создание интеллектуальных систем обучения. Приведены примеры внедрения этих технологий в образовательных учреждениях разных стран. Также представлены основные перспективы дальнейшего использования рекуррентных нейронных сетей в образовании.
    Экз-ры полностью 2af79dbedbaa26253a71766df7b591bf/2023/1
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -526697-130009)

    Шифр в сводном ЭК: fe4040e2facaaaea12cb9def3fa89a25




    Заказ фрагмента документа ₽