Ветренко Е.А.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПОТЕНЦИАЛА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИМ ДИСЦИПЛИНАМ В ВУЗЕ *
Аннотация:
в статье рассмотрены вопросы возможности применения искусственного интеллекта при обучении студентов в ВУЗе на примере математических дисциплин. Приводятся метрики, которые можно использовать для оценки эффективности применения этих технологий.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, нейронные сети, студенты, высшая математика
В современном мире технологии стремительно развиваются, и образование не остаётся в стороне от этого процесса. Одним из самых значимых достижений в области технологий за последнее время стало появление нейросетей. Эти мощные инструменты искусственного интеллекта открывают перед образованием новые возможности и перспективы.В последние годы наблюдается значительное внимание к использованию современных технологий в образовательных процессах. Сфера высшего образования активно меняется под влиянием этих технологий, и нейросети играют все более значимую роль в этом процессе. Использование нейросетей как современного метода преподавания, представляют собой важный шаг к улучшению качества образования и повышению заинтересованности студентов.Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в различные образовательные сферы, и высшая математика не стала исключением. Преподавание высшей математики в вузах, благодаря нейросетям, стало более интерактивным и ориентированным на индивидуальные потребности студентов. Современные ИИ-решения предлагают студентам и преподавателям новые инструменты для эффективного и углубленного изучения сложных математических дисциплин. Нейросети, как образы модернизации педагогических подходов, способны не только облегчить процесс усвоения сложных математических концепций, но и адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся. Однако, наряду с возможностями, которые они предоставляют, встает вопрос об оценке их эффективности и влиянии на качество обучения. В данной статье рассмотрим, как искусственный интеллект может способствовать изучению высшей математики и какие перспективы он открывает для будущего образования, а также определим ключевые показатели, которые можно использовать для оценки эффективности использования нейронных технологий.Одним из основных преимуществ применения нейросетей в высшей математике является возможность предоставления индивидуализированного обучения. Искусственный интеллект может анализировать успехи и слабые стороны студентов, помогая преподавателям настроить курс так, чтобы он соответствовал индивидуальным потребностям каждого ученика. Адаптивные образовательные платформы используют алгоритмы, чтобы предложить каждому студенту персонализированный план обучения, ориентированный на его текущий уровень знаний и предпочтительный темп обучения. Это позволяет каждому студенту учиться в своем темпе и фокусироваться на тех темах, которые требуют дополнительного внимания. Персонализированные системы могут автоматически подбирать задачи для закрепления определённых навыков, рекомендуя те или иные темы для повторения, если обнаруживают пробелы в знаниях. Это не только делает процесс обучения более эффективным, но и мотивирует студентов, поддерживая их интерес к предмету.Для оценки эффективности использования нейросетей для персонализированного подхода к обучению можно использовать следующие критерии:Уровень успеваемости: изменение среднего балла студентов по курсу до и после внедрения нейросетей.Темпы прогресса: измерение скорости прохождения материала и объема успешно выполненных заданий.Уровень вовлеченности студентов: отслеживание активности студентов на платформе и их интереса к предмету.Нейросети могут создавать интерактивные и визуально насыщенные задания по высшей математике, которые помогут студентам лучше понять материал и закрепить знания. Это может быть в форме онлайн-курсов, интерактивных задач или симуляций. Для обучения высшей математике особенно важна визуализация, так как многие концепции в математике сложны для восприятия. Нейросети помогают создавать интерактивные визуализации многомерных объектов, функций и пространств, которые могут быть сложны для понимания без графических представлений. Виртуальные модели и симуляции помогают студентам визуализировать такие абстрактные концепции, как многомерные пространства, теорию функций комплексного переменного, топологию и другие. Это особенно полезно при изучении таких дисциплин, как математический анализ или линейная алгебра, где визуализация помогает глубже понять сложные теоретические концепции. Программы на базе нейросетей, такие как TensorFlow Playground и другие интерактивные платформы, позволяют студентам экспериментировать с параметрами и наблюдать как это изменение параметров влияет на результаты, что способствует более глубокому пониманию материала.Для оценки эффективности визуализации с помощью нейросетей можно рассмотреть следующие показатели:Уровень понимания концепций: результаты опросов студентов о том, как визуализация влияет на их понимание материала.Результаты тестов и экзаменов: изменение успеваемости студентов при изучении визуализируемых и не визуализируемых тем.Количество повторных обращений к визуализациям: насколько часто студенты используют интерактивные элементы для закрепления материала.Нейронные сети помогают преподавателям автоматизировать процесс проверки знаний студентов, при этом обеспечивая мгновенную обратную связь, анализировать успеваемость студентов и их прогресс, выявляя проблемные области в курсе или отдельные темы, которые требуют доработки. Например, системы анализа данных могут анализировать не только правильность ответа, но и сам процесс решения, выявляя типичные ошибки, которые студенты допускают. Это позволяет студентам сразу увидеть свои недочеты, а преподавателям — лучше понять, какие темы вызывают наибольшие трудности, что позволяет преподавателям адаптировать учебный план. Кроме того, искусственный интеллект может помочь в создании новых учебных материалов, в том числе автоматизированных тестов и заданий, которые можно настраивать в зависимости от уровня подготовки студентов. Это позволяет снизить нагрузку преподавателя на проверку и оценивание работ студентов, и преподаватель может сосредоточиться на более глубоких аспектах обучения, таких как разъяснение сложных концепций и помощь в проектной работе. Это может повысить качество обучения, так как время преподавателя распределяется более рационально.Для измерения эффективности использования ИИ – технологий в этом направлении можно использовать следующие метрики:Снижение числа повторяющихся ошибок: отслеживание, насколько часто студенты повторяют одни и те же ошибки до и после получения обратной связи.Скорость исправления ошибок: измерение времени, которое требуется студентам для освоения темы после первого анализа ошибок.Качество и полезность обратной связи: опрос студентов о том, насколько детальная и полезная информация им предоставляется после выполнения заданий.Частота и качество взаимодействий: анализ того, сколько времени преподаватель уделяет каждому студенту до и после внедрения нейросетевых помощников.Уровень удовлетворенности преподавателя: опросы преподавателей о том, насколько нейросети способствуют снижению их нагрузки и позволяют сосредоточиться на более ценных аспектах преподавания.Нейросетевые технологии способны не только проверять работы студентов, но и прогнозировать успеваемость студентов на основании данных об их текущих успехах, активности и вовлеченности. Такой анализ этих систем помогает выявлять студентов, которым требуется дополнительная помощь, и предлагает корректирующие меры для предотвращения академических неудач.Для измерения эффективности прогностических возможностей нейросетей можно использовать следующие метрики:Точность предсказаний: насколько точно система прогнозирует успеваемость студентов на основании их текущих данных.Эффективность вмешательств: изменение результатов студентов, которые получили поддержку на основании прогностических данных, по сравнению с контрольной группой.Процент студентов, успешно завершивших курс: увеличение процента студентов, которые успешно завершили курс благодаря своевременной помощи.В образовательном процессе нейросети могут выступать ценными помощниками для студентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта, могут предлагать ответы на часто задаваемые вопросы и создавать объяснения по разным темам высшей математики. Виртуальные помощники могут обучать в любое время и обеспечивать мгновенный доступ к знаниям, помогая студентам решать проблемы на разных уровнях сложности. Такие чат-боты могут быть обучены на базе учебных материалов курса, а также использовать информацию из интернета, чтобы предложить наиболее полный и точный ответ. Кроме того, они могут направлять студентов на дополнительные ресурсы, такие как видеоуроки или статьи, чтобы углубить понимание темы.Современные ИИ-системы обучены так, что они могут выполнять сложные математические расчеты, решать уравнения, интегралы, производные и другие задачи, что значительно облегчает процесс изучения для студентов. Такие платформы, как Wolfram Alpha, Microsoft Math и Photomath, позволяют студентам получить решение задачи и пошаговое объяснение, что помогает глубже понять принципы и логику решений.Алгоритмы машинного обучения в этих системах способны не только решать стандартные задачи, но и адаптироваться к новым типам уравнений. Например, нейронные сети, обученные на больших массивах данных, могут предсказывать решения задач на основании опыта решения схожих уравнений, что позволяет быстро находить ответы на необычные задачи.Однако, несмотря на многие преимущества, использование нейросетей в образовании имеет также и отрицательные аспекты. При использовании ИИ-технологий важно учитывать вопросы конфиденциальности, безопасности и справедливости. К отрицательным моментам использования нейросетей в образовании следует отнести сложность внедрения и необходимость постоянного обновления. Внедрение нейросетей в образовательный процесс может быть сложным и требовать значительных ресурсов, при этом нейросети требуют постоянного обновления и улучшения, чтобы соответствовать новым стандартам образования и новым методикам преподавания высшей математики.Использование нейросетей для решения математических задач может также привести к снижению качества обучения высшей математике, так как студенты могут потерять навыки критического мышления и анализа. Это может отрицательно сказаться на качестве выпускаемых специалистов.Однако, ИИ в образовании — это будущее, которое наступает уже сегодня, и его интеграция в учебный процесс обещает вывести уровень образования на новую высоту. Использование нейросетей в преподавании высшей математики в вузах открывает новые горизонты для образовательного процесса, предлагая множество преимуществ. Однако для достижения максимальной эффективности важно продолжать исследование этого направления и учитывать как положительные, так и отрицательные аспекты таких технологий. Тщательная оценка их влияния на образовательный процесс поможет сделать осознанный выбор в пользу внедрения нейросетей в высшую математику, что в конечном итоге принесет пользу как студентам, так и преподавателям.
Номер журнала Вестник науки №11 (80) том 3
Ссылка для цитирования:
Ветренко Е.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПОТЕНЦИАЛА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИМ ДИСЦИПЛИНАМ В ВУЗЕ // Вестник науки №11 (80) том 3. С. 578 - 585. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/18759 (дата обращения: 30.04.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+