Машинное обучение как инструмент современных педагогических технологий

Статья в сборнике статей
Сборник статей «Развитие системы образования: теория, методология, опыт»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Сборник статей «Развитие системы образования: теория, методология, опыт»
Автор:
Крамар С. А. 1
Рубрика:
Современные технологии в образовании
Страницы:
19-22
Получена: 18.11.2019

Рейтинг:
Статья просмотрена:
3654 раз
Размещено в:
РИНЦ
Статья процитирована:
1 articles
1 А.И. Герцен ячĕллĕ Раççей патшалăх педагогика университечĕ
Для цитирования:
Крамар С. А. Машинное обучение как инструмент современных педагогических технологий: сборник статей. // Развитие системы образования: теория, методология, опыт : сборник статей – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2019. – pp. 19-22. – ISBN 978-5-6043758-1-5.

Аннотаци

Использование машинного обучения в области образования в настоящее время представляет большой интерес для исследователей и ученых. Следование курсу на цифровизацию невозможно без внедрения самых передовых технологий в сферу образования. В статье рассматриваются возможности практического применения технологий машинного обучения в образовательном процессе.

Список литературы

  1. 1. Крамар А.Б. «Океан» уникальных возможностей / А.Б. Крамар, Е.В. Фёдорова // Народное образование. – 2018. – №3–4 (1467). – С. 97–100.
  2. 2. Abbott R.G. Automated expert modeling for automated student evaluation. In International Conference on Intelligent Tutoring Systems. – Berlin, 2006.
  3. 3. Alpaydin E. Introduction to machine learning. – MIT press, 2009.
  4. 4. Bhat A.H. Machine learning approach for intrusion detection on cloud virtual machines / A.H. Bhat, S. Patra, D. Jena // International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM). – 2013. – Vol. 2(6). – P. 56–66. doi: 10.1016/j.compedu.2015.07.003.
  5. 5. Delen D.A comparative analysis of machine learning techniques for student retention management // Decision Support Systems. – 2010. – Vol. 49 (4). – P. 498–506.
  6. 6. Ibtehal T.N. Machine Learning – Advanced Techniques and Emerging Applications. – 2018. doi: 10.5772/intechopen.72906.

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.