Исследование предиктивной аналитики с поддержкой ИИ в сфере образования

Abstract

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей силой в различных областях, включая образование. Интеграция предиктивной аналитики на основе ИИ в образовательные системы может улучшить процессы обучения, оптимизировать отслеживание успеваемости учащихся и поддержать принятие решений на основе данных. Предиктивная аналитика использует исторические данные, статистические модели и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих тенденций, позволяя преподавателям выявлять учащихся из группы риска, персонализировать пути обучения и повышать институциональную эффективность.

            Несмотря на свои преимущества, внедрение предиктивной аналитики на основе ИИ в образование сталкивается с рядом проблем. К ним относятся проблемы конфиденциальности данных, предвзятость моделей ИИ и необходимость интерпретируемости для обеспечения доверия к автоматизированным рекомендациям. Более того, во многих существующих образовательных системах отсутствует инфраструктура, необходимая для беспрепятственного внедрения ИИ. Решение этих проблем требует междисциплинарного подхода, объединяющего экспертизу в области машинного обучения, педагогики и управления данными.

            Целью данного исследования является изучение разработки системы предиктивной аналитики на основе ИИ, адаптированной для образовательного сектора. Исследование рассмотрит разработку и реализацию таких систем, оценит их влияние на результаты обучения и обсудит этические аспекты. Устраняя разрыв между исследованиями ИИ и практическими образовательными приложениями, это исследование стремится внести вклад в разработку интеллектуальных систем образования, основанных на данных, которые улучшают как процесс обучения, так и процесс преподавания.