МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПО ВОПРОСАМ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ

Автор(ы): Таратухина Юлия Викторовна, Власов Владимир Владимирович, Барт Татьяна Вячеславовна

Рубрика: Образовательная среда

DOI: 10.21777/2500-2112-2019-2-7-14

Выпуск: 2019-2 (27)

Страницы: 7-14

Ключевые слова: Индивидуализация образования, Машинное обучение модели, Анализ больших данных, Рекомендательные системы

Аннотация: Обучение модели информационной рекомендательной системы связано с исследованием применяемых математических и информационных методов и моделей, их комбинаций с целью обеспечения необходимой точности формируемых прогнозов и выводов. В статье рассматривается машинное обучение модели рекомендательной системы с применением статистических методов и анализа больших данных, направленной на решение вопросов индивидуализации образования. В данном случае точность машинного обучения модели зависит от типа статистической модели, используемой для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков, а также обучающей выборки, используемой для подбора параметров, и функции регуляризации, используемой для улучшения обобщающей способности получающейся модели. В рамках исследования проверяются модели на основе логистической регрессии, методах наивного байесовского классификатора (Naïve Bayes), регрессии типа Лассо. Экспериментально подтверждается теоретическое предположение о возможности создания рекомендательной системы по вопросам индивидуализации образования на основе массива образовательных данных, включающего результаты учебной и внеучебной деятельности учащихся. Формулируются выводы о наличии корреляционных зависимостей в данных, которые могут быть использованы для повышения точности обучения модели рекомендательной системы.

Библиографическая ссылка: Таратухина Ю.В., Власов В.В., Барт Т.В. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПО ВОПРОСАМ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ // Образовательные ресурсы и технологии. – 2019. – № 2 (27). – С. 7-14. doi: 10.21777/2500-2112-2019-2-7-14