978-5-907688-93-3 10.31483/a-10558 Современные образовательные технологии: психология и педагогика Modern educational technologies: psychology and pedagogy

В монографии представлены научно-исследовательские материалы известных и начинающих ученых, объединенные основной темой современного видения путей развития педагогики и психологии. Книга предназначена для педагогов и психологов, а также может быть полезна студентам, бакалаврам, магистрантам, аспирантам и всем тем, кого интересуют актуальные вопросы педагогики и психологии.

 chief_editor Мурзина Жанна Владимировна Murzina Zhanna Vladimirovna https://orcid.org/0000-0003-1322-0515 jinnist@yandex.ru Егорова Анна Семёновна Egorova Anna Semenovna https://orcid.org/0000-0002-3603-171X annaerenar@mail.ru ИД «Среда» 2024 © 2023 Iuliia A. Genvareva, Natalia G. Marchenkova © 2023 Генварева Ю. А., Марченкова Н. Г. 2023 Генварева Ю. А., Марченкова Н. Г. Iuliia A. Genvareva, Natalia G. Marchenkova This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 10.31483/r-109482 109482 Использование нейросетей в преподавании высшей математики в техническом вузе Ispol'zovanie neirosetei v prepodavanii vysshei matematiki v tekhnicheskom vuze Генварева Юлия Анатольевна Genvareva Iuliia Anatolevna genvar@mail.ru Марченкова Наталья Георгиевна Marchenkova Natalia Georgievna nata_nata1973@mail.ru Оренбургский институт путей сообщения (филиал) ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» Россия Orenburgskii institut putei soobshcheniia (filial) FGBOU VO "Samarskii gosudarstvennyi universitet putei soobshcheniia" Russia Филиал ФГАОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина» в г.Оренбурге Россия FGBOU VO "Rossiiskii gosudarstvennyi universitet nefti i gaza im. I.M. Gubkina" filial v g.Orenburge Russia 99 107

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.

due to the rapid development of information technology and artificial intelligence, the use of neural networks is becoming more widespread and significant in various fields of research and training. In higher mathematics, neural networks can be used to improve the learning process of students. For example, they can help create online courses tailored to the individual needs of students. Neural networks can analyze the results of students' work and offer individual recommendations for studying specific topics or problem areas. In addition, neural networks can be used to develop intelligent systems for automatic task verification and pattern recognition. This can help teachers in the process of evaluating students' work and providing feedback. Neural networks can also diagnose problems in understanding the material and offer additional materials or exercises to consolidate skills. Neural networks can also be used to study complex mathematical problems and develop new approaches and methods in higher mathematics. Their ability to process large amounts of data and find complex patterns can help in the study of mathematical structure and the creation of new mathematical models. It is obvious that the use of neural networks in teaching higher mathematics opens up opportunities for more effective and individualized student learning, as well as for the development of mathematics itself. Therefore, this topic is relevant and interesting for further research and applications.

 высшая математика технический вуз нейросеть методика преподавания высшей математики higher mathematics technical university neural network methods of teaching higher mathematics References Ross K. Doing and proving: the plase of algorithms and proof in school mathematics / K. Ross // American Mathematics Manthly. – 1998. – Vol. 3. – P. 252–255. Ross K. Doing and proving: the plase of algorithms and proof in school mathematics American Mathematics Manthly 1998 3 252 255 Jiang J. A review and prospect of readable machine proofs for geometry theorems / J. Jiang, J. Zhong // Journal of Systems Science and Complexity. – 2012. – Vol. 25. No 4. – P. 802–820. – DOI 10.1007/s11424-012-2048-3. – EDN YLKCFS Jiang J. Zhong J. A review and prospect of readable machine proofs for geometry theorems Journal of Systems Science and Complexity 2012 25 4 802 820 10.1007/s11424-012-2048-3 YLKCFS Бессмертный И.А. Семантическая паутина и искусственный интеллект / И.А. Бессмертный // Научно-технический вестник информационных технологий, математики и оптики. – 2009. – №6 (64). – С. 77–83. Бессмертный И. А. Семантическая паутина и искусственный интеллект Научно-технический вестник информационных технологий, математики и оптики 2009 6 (64) 77 83 Барский А.Б. Логические нейронные сети: учебное пособие / А.Б. Барский. – М.: Бином, 2013. – 352c. Барский А. Б. Логические нейронные сети М. Бином Генварева Ю.А. Самореализация подростка в системе взаимодействия семьи и школы / Ю.А. Генварева // Вестник Томского государственного университета. – 2009. – №323. – С. 312–315. – EDN LHQSQB. Генварева Ю. А. Самореализация подростка в системе взаимодействия семьи и школы Вестник Томского государственного университета 2009 323 312 315 LHQSQB Егорова Ю.Н. Факторы и риски успешной самореализации студента в образовательном пространстве вуза / Ю.Н. Егорова, Ю.А. Генварева // Теоретические и практические аспекты психологии и педагогики. – Уфа: Аэтерна, 2016. – С. 61–76. – EDN VWTREL. Егорова Ю. Н. Генварева Ю. А. Факторы и риски успешной самореализации студента в образовательном пространстве вуза 61 76 VWTREL Уфа Егорова Ю.Н. Электронная образовательная среда как средство организации самостоятельной работы студента железнодорожного вуза / Ю.Н. Егорова, Ю.А. Генварева // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Педагогика, психология. – 2018. – №2 (33). – С. 21–26. – DOI 10.18323/2221-5662-2018-2-21-26. – EDN XSFVQD. Егорова Ю. Н. Генварева Ю. А. Электронная образовательная среда как средство организации самостоятельной работы студента железнодорожного вуза Вектор науки Тольяттинского государственного университета 2018 2 (33) 21 26 10.18323/2221-5662-2018-2-21-26 XSFVQD Генварева Ю.А. Современные подходы к преподаванию математики в техническом вузе / Ю.А. Генварева, Н.Г. Марченкова // ЦИТИСЭ. – 2023. – №2 (36). – С. 50–57. – DOI 10.15350/2409-7616.2023.2.04. – EDN HORKNW. Генварева Ю. А. Марченкова Н. Г. Современные подходы к преподаванию математики в техническом вузе ЦИТИСЭ 2023 2 (36) 50 57 10.15350/2409-7616.2023.2.04 HORKNW Генварева Ю.А. Решение профессионально-ориентированных задач по физике и математике как средство формирования профессиональной компетентности будущего инженера / Ю.А. Генварева, Н.Г. Марченкова // ЦИТИСЭ. – 2022. – №4 (34). – С. 171–179. – DOI 10.15350/2409-7616.2022.4.16. – EDN OPGNHI. Генварева Ю. А. Марченкова Н. Г. Решение профессионально-ориентированных задач по физике и математике как средство формирования профессиональной компетентности будущего инженера ЦИТИСЭ 2022 4 (34) 171 179 10.15350/2409-7616.2022.4.16 OPGNHI Попов А.Н. Формирование корпоративных компетенций будущего инженера ресурсами образовательного процесса технического вуза / А.Н. Попов, А.А. Хандримайлов, О.Ю. Малахова // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – №74–2. – С. 188–191. – EDN UFYZUB. Попов А. Н. Хандримайлов А. А. Малахова О. Ю. Формирование корпоративных компетенций будущего инженера ресурсами образовательного процесса технического вуза Проблемы современного педагогического образования 2022 74–2 188 191 UFYZUB Малахова О.Ю. Детерминированность социокультурного самоопределения и саморегуляции в контексте становления личности студента вуза / О.Ю. Малахова, Д.В. Никифоров // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – №75–4. – С. 180–184. – EDN BUSMWK. Малахова О. Ю. Никифоров Д. В. Детерминированность социокультурного самоопределения и саморегуляции в контексте становления личности студента вуза Проблемы современного педагогического образования 2022 75–4 180 184 BUSMWK