Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «higher mathematics»

  • Сравнительный анализ эффективности нейросетевых и алгоритмических обучающих программ в курсе высшей математики

    Кĕнеке сыпăкĕ
    Актуальные вопросы педагогики и психологии
    Автор:
    Чайкина Инга Альфредовна
    рубрика:
    Глава 7
    Аннотаци:
    В главе представлен сравнительный анализ эффективности двух классов цифровых образовательных инструментов, применяемых в преподавании высшей математики в вузе: программ на основе нейросетей: генеративные языковые модели, адаптивные ИИ-платформы, и классических алгоритмических продуктов: базы данных задач, компьютерные тренажеры, интеллект-карты. На основе анализа современных научных исследований (2019–2026 гг.) и педагогической практики были выявлены сильные стороны и ограничения каждого подхода. Установлено, что нейросети обладают значительным трансформационным потенциалом для персонализации обучения и генерации учебных материалов, однако уступают алгоритмическим системам в надежности, достоверности и способности формировать устойчивые вычислительные навыки. Обоснован вывод о необходимости гибридной стратегии интеграции обоих типов инструментов, дополненной активной ролью преподавателя как фильтра и модератора результатов работы ИИ.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Использование нейросетей в преподавании высшей математики в техническом вузе

    Кĕнеке сыпăкĕ
    Современные образовательные технологии: психология и педагогика
    Автор:
    Генварева Юлия Анатольевна, Марченкова Наталья Георгиевна
    рубрика:
    Глава 7
    Аннотаци:
    В связи с быстрым развитием информационных технологий и искусственного интеллекта использование нейросетей становится все более распространенным и значимым в различных сферах исследования и обучения. В высшей математике нейросети могут быть использованы для улучшения процесса обучения студентов. Например, они могут помочь в создании онлайн-курсов, адаптированных к индивидуальным потребностям студентов. Нейросети могут анализировать результаты работы студентов и предлагать индивидуальные рекомендации для изучения конкретных тем или проблемных областей. Кроме того, нейросети могут быть использованы для разработки интеллектуальных систем автоматической проверки задач и распознавания образцов. Это может помочь преподавателям в процессе оценки работ студентов и предоставления обратной связи. Нейросети могут также диагностировать проблемы в понимании материала и предлагать дополнительные материалы или упражнения для закрепления навыков. Также нейросети могут быть использованы для исследования сложных математических проблем и разработки новых подходов и методов в высшей математике. Их способность обрабатывать большие объемы данных и находить сложные закономерности может помочь в исследовании математической структуры и создания новых математических моделей. Очевидно, что применение нейросетей в преподавании высшей математики открывает возможности для более эффективного и индивидуализированного обучения студентов, а также для развития самой математики. Поэтому данная тема является актуальной и интересной для дальнейших исследований и применений.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Специфика преподавания математики в техническом вузе: опыт работы

    Кĕнеке сыпăкĕ
    Теоретические и практические аспекты педагогики и психологии
    Автор:
    Генварева Юлия Анатольевна, Марченкова Наталья Георгиевна
    рубрика:
    Глава 11
    Аннотаци:
    В данной научной работе рассматривается специфика преподавания дисциплины «Математика» для студентов технических, инженерных специальностей. Анализируются проблемы преподавания математики в вузе, а также рассматриваются пути их преодоления. Подробно описаны формы работы со студентами в рамках дисциплины, позволяющие осуществлять качественную математическую подготовку будущих инженеров.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ