Інформаційна технологія підтримки навчальних траєкторій на основі рекурентних нейронних мереж і ситуаційно-сценарного підходу

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності підтримки навчальних траєкторій студентів у системах дистанційного навчання на основі інтелектуального аналізу накопичених освітніх даних. Сучасні освітні платформи забезпечують значні обсяги інформації про результати та активність студентів, однак прогнозування успішності саме по собі не визначає подальших педагогічних дій. Проблема дослідження полягає у необхідності переходу від отримання прогнозних показників до їх ситуаційної інтерпретації та формування адаптивних сценаріїв підтримки. Метою роботи є розроблення інформаційної технології підтримки навчальних траєкторій на основі поєднання рекурентних нейронних мереж і ситуаційно-сценарного підходу. Використано методи нейромережевого прогнозування часових послідовностей, ситуаційного аналізу, продукційні правила, порогові механізми прийняття рішень та експериментальне моделювання. Запропоновано багаторівневу архітектуру технології, що охоплює збір і підготовку даних, прогнозування, ситуаційну інтерпретацію, формування сценаріїв, звітність і візуалізацію. RNN-модель забезпечує прогнозування підсумкової оцінки та ймовірності успішного завершення курсу, а ситуаційно-сценарний модуль визначає стан навчальної траєкторії та формує відповідний набір педагогічних дій. Розроблено програмний прототип, інтегрований з LMS Moodle, та проведено його апробацію на модельних даних дисципліни «Основи програмування». Результати підтвердили працездатність повного технологічного циклу та можливість формування диференційованих сценаріїв підтримки з урахуванням прогнозованих результатів і показників навчальної активності студентів. Запропонована технологія створює передумови для своєчасного виявлення ризиків, адаптивного супроводу навчальних траєкторій та підтримки прийняття обґрунтованих педагогічних рішень у дистанційному навчанні.