Застосування статистичних методів та методів штучного інтелекту для оптимізації процесу електронного навчання

Abstract

UA : Мета роботи полягає у дослідженні та вивченні методів статистики та штучного інтелекту у сфері електронного навчання, порівняння їх особливостей, перевірка можливостей застосування і аналіз модуля рекомендаційної системи як інструменту для використання в навчальних платформах. Досліджено методи і конкуруючі сучасні системи прогнозування та створення рекомендацій курсів, фільмів, відео, новин, товарів і можливості розробки і використання системи у розрізі платформи для електронної освіти. Порівняно методи штучного інтелекту для рекомендації навчальних матеріалів. Спроектовано та реалізовано два застосунки на мові програмування C#, кожен з яких виконує функцію прогнозування (рекомендації).

EN : The purpose of the work is to research and study the methods of statistics and artificial intelligence in the field of e-learning, compare their features, test the applicability and analyze the recommendation system module as a tool for use in educational platforms. Methods and competing modern systems for predictions and creating recommendations for courses, films, videos, news, goods and the possibilities of developing and using the system in the context of a platform for e-education are investigated. Comparison of artificial intelligence methods for recommendation of e-learning materials. Designed and implemented two applications in the C # programming language, each of which performs the function of prediction (recommendation).