DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Левин, С. М. | - |
dc.contributor.author | Исакова, А. И. | - |
dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-03-26T12:49:23Z | - |
dc.date.available | 2024-03-26T12:49:23Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Левин, С. М. Технологии в адаптивном обучении: проблемы и возможности = Technologies in adaptive learning: problems and opportunities / С. M. Левин, А. И. Исакова // Инженерное образование в цифровом обществе : материалы Международной научно-методической конференции, Минск, 14 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Е. Н. Шнейдеров [и др.]. – Минск, 2024. – С. 261–265. | en_US |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54962 | - |
dc.description.abstract | В статье рассматриваются вопросы адаптивного обучения с позиции реализации студентоцентрированного
образовательного процесса с применением современных методов и технологий, основанных на анализе данных и машинном
обучении. Актуальность исследований в этой области обусловлена современными тенденциями в области педагогики, а также
требованиями государственных образовательных стандартов образования. Авторы приводят классификацию адаптивных
систем, ключевые методы машинного обучения, а также наиболее значимые проблемы, могущие возникнуть при применении
систем адаптивного обучение. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | БГУИР | en_US |
dc.subject | материалы конференций | en_US |
dc.subject | инженерное образование | en_US |
dc.subject | машинное обучение | en_US |
dc.subject | индивидуализированное обучение | en_US |
dc.subject | системы управления обучением | en_US |
dc.subject | анализ данных | en_US |
dc.title | Технологии в адаптивном обучении: проблемы и возможности | en_US |
dc.title.alternative | Technologies in adaptive learning: problems and opportunities | en_US |
dc.type | Article | en_US |
local.description.annotation | The article discusses issues of adaptive learning from the perspective of implementing a student-centred educational process
using modern methods and technologies based on data analysis and machine learning. The relevance of research in this area is due to
contemporary trends in the field of pedagogy, as well as the requirements of state educational standards. The authors provide a classification of adaptive systems, essential machine learning methods, and the most significant problems that may arise when using adaptive
learning systems. | en_US |
Appears in Collections: | Инженерное образование в цифровом обществе (2024)
|