Введение. Одной из центральных задач образования является развитие способностей обучающихся к исследовательской деятельности, которая выступает ключевым инструментом обретения субъективного понимания окружающей действительности, формирования критического мышления, научного мировоззрения. Решение данной задачи в контексте масштабной цифровизации образовательной сферы может быть достигнуто посредством применения автоматизированных обучающих платформ с интеллектуальным компонентом. Целью настоящего исследования является разработка технологических основ функционирования нейронной сети для моделирования персонализированного образовательного процесса в условиях применения интеллектуальной обучающей системы.
Материалы и методы. Ключевой идеей исследования выступает реализация возможности интеллектного управления исследовательской деятельностью посредством использования функционала нейронной сети, обеспечивающего адаптивность и коррекцию процесса освоения материала в зависимости от учебного стиля обучающегося, уровня обученности, степени сформированности навыков самостоятельной работы.
Результаты исследования. Охарактеризована структура обобщенной гибридной нейросети, в результате функционирования которой формируются персонализированные параметры исследовательского потенциала обучаемых. Описана структура матрицы параметров, предназначенных для входных слоев нейросети. Предложена процедура формирования кластеров входных параметров обобщенной нейросети. Выполнена серия вычислительных экспериментов, дана интерпретация полученных результатов.
Заключение. Исследование вносит определенный вклад в разработку технологии организации исследовательской деятельности обучающихся средствами интеллектного управления. Оно направлено на выявление потенциала нейронных сетей для решения задач моделирования индивидуальных образовательных траекторий и мониторинга показателей образовательного процесса.
Ключевые слова: модели образовательных процессов, топология нейронных сетей, нейросетевые алгоритмы, гибридная нейронная сеть, машинное обучение с подкреплением, гибридная интеллектуальная обучающая система, исследовательский потенциал
Ссылка для цитирования: Жук Д. В., Дружинина О. В., Петров А. А., Масина О. Н. Анализ модели управления учебно-исследовательской деятельностью на основе использования гибридной нейронной сети // Перспективы науки и образования. 2025. № 3. С. 531–547. https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.35
Информация об авторах:
Жук Лариса Викторовна (Российская Федерация, Елец) — Доцент, кандидат педагогических наук, доцент кафедры математики и методики ее преподавания. Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина. E-mail: krasnikovalarisa@yandex.ru
Дружинина Ольга Валентиновна (Российская Федерация, Москва) — Доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук | Профессор кафедры математического моделирования, компьютерных технологий и информационной безопасности. Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина. E-mail: ovdruzh@mail.ru
Петров Алексей Алексеевич (Российская Федерация, Елец) — Кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры математического моделирования, компьютерных технологий и информационной безопасности. Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина. E-mail: xeal91@yandex.ru
Масина Ольга Николаевна (Российская Федерация, Елец) — Доцент, доктор физико-математических наук, профессор кафедры математического моделирования, компьютерных технологий и информационной безопасности. Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина. E-mail: olga121@inbox.ru
Оставить комментарий