Применение методов интеллектуального анализа данных для цифровой образовательной платформы

Основное содержимое статьи

К. Н. Жаткина
О. А. Крейдер

Аннотация

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.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
Жаткина, К. Н., & Крейдер, О. А. (2021). Применение методов интеллектуального анализа данных для цифровой образовательной платформы. Системный анализ в науке и образовании, (2), 1–5. https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-1-5
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

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.