ПРИМЕНЕНИЕ РЕШЕНИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ СТИМУЛИРОВАНИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВУЗОВ К ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В статье рассматриваются вопросы связанные с возможностями использования искусственных нейронных сетей в оценке, мониторинге и анализе результатов инновационной образовательной деятельности педагогов высших учебных заведений. Описан метод дифференциального определения направления инновационной деятельности для преподавателей по некоторым условным признакам, выявленным посредством опроса, при помощи программного нейросимулятора. Приведены характеристики приложения «Нейросимулятор 1.0.», а также этапы обучения на основе выборок оценочных признаков, тестирования и получения прогноза искусственной нейронной сети.
Коляда М. Г. Компьютационная педагогика. Донецк: Ноулидж, 2013. 321 с.
Коляда М. Г., Бугаева Т. И. Вычислительная педагогика. Ростов-на Дону: ЮФУ, 2018. 270 с.
Beecher K. Computational thinking. BCS, The Chartered Institute for IT, 2017. 306 p.
Oancea B., Dragoescu R.,Ciucu S. Predicting students’ results in higher education using neural networks // International Conference on Applied Information and Communication Technologies. 2013. Is. 6. P. 190–193.
Romero C., Ventura S., Pechenizkiy M., Baker R. S.j.d. Handbook of educational data mining. New York: CRC Press, 2011. 526 p.
Osman Y. Computational pedagogy: Fostering a new method of teaching // Computers in Education Journal. 2016. 16(3). P. 51-72.
Yasar O., Veronesi P. Computational pedagogical content knowledge (CPACK): integrating modeling and simulation technology into STEM teacher education // Proc. SITE 2015 — Society for Information Technology & Teacher. Education Int. Conf. Las Vegas: AACE, 2015. P. 3514–3521.
Yasar O., Maliekal J. Computational pedagogy: a modeling and simulation approach // Computing in Science & Engineering. 2014. Vol. 16. No. 3. P. 78–88. DOI: 10.1109/MCSE.2014.60
Berry D. The computational turn: Thinking about the digital humanities // Culture Machine. 2011. Vol. 12. http://sro.sussex.ac.uk/id/eprint/49813/
Патаракин Е. Д., Ярмахов Б. Б. Вычислительная педагогика: мышление, участие и рефлексия //Образовательные технологии и общество. 2018. Т. 21. № 4. С. 502–523.
Baker R. S., Inventado P. S. Educational data mining and learning analytics // Learning Analytics. 2014. P. 61–75. DOI: 10.1007/978-1-4614-3305-7_4
Dutt A. A., Ismail M. A., Herawan T. A systematic review on educational data mining // IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 15991–16005.
Huebner R. A. A survey of educational data-mining research // Research in Higher Education Journal. 2013. Vol. 19. 13 p.
Бабаходжаева Н. М. Использование искусственных нейронных сетей в анализе и прогнозировании результатов педагогической деятельности преподавателей высших учебных заведений // Материалы международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в среде цифровизации высшего образования: проблемы и решения-2024». Том 1. С. 212-218.
.jpg)
2.png)
