Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38373
Title: Подбор учебных программ в образовательных системах с использованием нейронных сетей глубокого обучения
Authors: Папроцкий, Э. В.
Keywords: материалы конференций;учебные программы;нейронные сети
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Папроцкий, Э. В. Подбор учебных программ в образовательных системах с использованием нейронных сетей глубокого обучения / Папроцкий Э. В. // Дистанционное обучение – образовательная среда XXI века : материалы XI Международной научно-методической конференции, Минск, 12-13 декабря 2019 г. / редкол.: В. А. Прытков [и др.]. – Минск : БГУИР, 2019. – C. 228–229.
Abstract: The growth of the popularity of deep learning algorithms has been determined by the possibilities of using a special type of deep neural network - GNN (Graph Neural Network) in the field of forecasting educational programs in educational systems. In additions, based on the DKT (Deep Knowledge Tracing) method, an improved method of selecting training programs was presented. The result of the improved method indicate that this method of predicting the results of knowledge is superior to previous methods and has a positive impact on the quality of learning.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38373
Appears in Collections:Дистанционное обучение - образовательная среда XXI века (2019)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Paprotskiy_Podbor.pdf416.15 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.