Внедрение моделей машинного обучения в потоковой интеллектуальной образовательной системе

Современные наукоемкие технологии. 2025. № 2. С. 45–53.

Ермаков С. Р., Зыков С. В.

Сегодня перед современными институтами образования стоит задача повышения персонализации и эффективности обучения. Технический аспект решения этой задачи сталкивается с несколькими проблемами, таким как: острый недостаток технологичных решений, программного обеспечения, которые могли бы интегрировать интеллектуальные подходы в электронные обучающие системы (ЭОС); ограниченность вычислительных ресурсов в образовательных организациях (ОО). В основном, сейчас в ОО используются ЭОС без интеллектуальных подходов к индивидуализации обучения и регулированию использования вычислительных ресурсов [1, 2]. Авторами предлагается новая концепция потоковой интеллектуальной образовательной системы (ПИОС). Она представляет собой следующий этап развития ЭОС в ОО и основана, в том числе, на реализации моделей, методов и алгоритмов машинного обучения и анализа данных обучающихся с контролем использования вычислительных ресурсов (например, оперативной памяти). В данном исследовании авторы описывают практическое внедрение моделей машинного обучения в ПИОС и их применение с использованием модифицированных и разработанных методов и алгоритмов потоковой обработки данных и потокового машинного обучения.

Ключевые слова: машинное обучение, educational system, образовательная система, machine learning models, модели машинного обучения, machine learning