Применение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для анализа образовательных данных и прогнозирования академической успеваемости студентов
Ключевые слова:
генеративный искусственный интеллект, генеративные состязательные сети (GAN), анализ образовательных данных, машинное обучение, предикция академической успеваемости, цифровые следы.Аннотация
Актуальность темы применения генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для анализа образовательных данных и прогнозирования академической успеваемости студентов обусловлена растущей цифровизацией высшего образования и потребностью в новых инструментах повышения его эффективности. Анализ современных публикаций выявил недостаточную исследованность возможностей генеративного ИИ в данной предметной области. Цель работы - разработать и апробировать модель на основе генеративных состязательных сетей (GAN) для анализа массивов образовательных данных и предикции индивидуальных траекторий академической успешности. Задачи: 1) адаптировать архитектуру GAN под специфику образовательных данных; 2) обучить модель на репрезентативной выборке из LMS-логов 5000 студентов; 3) верифицировать прогностическую точность на независимых данных; 4) сравнить результаты с традиционными методами машинного обучения. Методы: генеративное состязательное моделирование, байесовская оптимизация гиперпараметров, стратифицированная k-блочная кросс-валидация, тесты Фридмана и Немени. Результаты: 1) построенная GAN-модель превосходит базовые решения по точности и полноте; 2) устойчива к дисбалансу классов и переобучению; 3) позволяет генерировать синтетические профили обучающихся для расширения набора признаков; 4) демонстрирует практическую применимость в реальном образовательном процессе. Предложенный подход открывает перспективы для создания адаптивных обучающих систем, способных в реальном времени идентифицировать студентов из группы риска и обеспечивать индивидуализированную поддержку.
Библиографические ссылки
Волегжанина И.С. Уровни цифровой трансформации преподавания иностранного языка будущим инженерам // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 2 (77). C. 81-85.
Дубовикова Е.М., Воронцова Е.В. Использование искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Л59 Лингвистика и профессиональная коммуникация: сб. науч. тр. по мат. III Всерос. науч.-прак. студ. конф. с межд. уч. (17 мая 2023 г., Ярославль). Ярославль: Ярославский государственный технический университет, 2023. С. 57-61.
Дьюи Д. Психология и педагогика мышления. Пер. с англ. Н.М. Никольской. М.: Совершенство, 1997. 208 с.
Жуков А.Д. Формирование этических компетенций в медиасреде // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. 2022. № 5(109). С. 142-149.
Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9-22.
Кодекс этики в сфере ИИ // Альянс в сфере ИИ. 2021. https://ethics.a-ai.ru
Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. № 2.
Котлярова И.О. Цифровая трансформация образования как инновация // Вестник ЮУрГУ Серия: Образование. Педагогические науки. 2022. № 1.
Мамиконян О. Половина российских студентов используют нейросети в учебе // Forbes. 2023. https://www.forbes.ru/forbeslife/495175-polovina-rossijskih-studentov-ispol-zuut-nejroseti-v-ucebe
Старостенко И.Н., Хромых А.А. Технологии искусственного интеллекта в образовании (на примере персонализированного обучения) // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2023. № 7.
Стратегия цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования. 2021. https://www.minobrnauki.gov.ru/upload/iblock/e16/dv6edzmr0og5dm57dtm0wyHr6uwtujw.pdf
Фадеева В.А., Щедромирская А.И. Возможности технологий искусственного интеллекта в цифровизации образовательной среды // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 81-87.
Фандей В.А. Теоретико-прагматические основы использования формы смешанного обучения иностранному (английскому) языку в языковом вузе: дисс. ... к. пед. н. М., 2012.
Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-4. С. 288-290.
Rudolph J., Tan S., Tan Sh. ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? // Journal of applied learning & teaching. 2023. Vol. 6. № 1. pp. 342-363.
