Academic Journal
INTELLIGENT TECHNOLOGY FOR OPTIMIZING THE PROJECT-BASED APPROACH TO TEACHING STUDENTS USING LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS
| Title: | INTELLIGENT TECHNOLOGY FOR OPTIMIZING THE PROJECT-BASED APPROACH TO TEACHING STUDENTS USING LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS |
|---|---|
| Source: | Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 1 (13) (2025); 125-130 Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 1 (13) (2025); 125-130 Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 1 (13) (2025); 125-130 |
| Publisher Information: | NTU "KhPI", 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | алгоритм зворотного розповсюдження помилки, multiagent modeling, effective learning trajectory, мультиагентне моделювання, ефективна траєкторія навчання, backpropagation algorithm, learning process, система управління навчанням, навчальний процес, learning management system, штучна нейронна мережа, artificial neural network |
| Description: | Дана робота присвячена розробці рекомендаційної системи, яка дасть можливість ефективно будувати траєкторії навчання для студентів, які навчаються у вищих навчальних закладах з використанням систем управління навчанням. Ядром рекомендаційної системи буде штучна глибока нейронна мережа прямого розповсюдження, що приймає на вхід інформацію про студента і предмет, який він повинен вивчити, і пропонує на виході найбільш ефективну для нього траєкторію навчання. Навчання нейронної мережі відбувається на даних підготовлених за допомогою мультиагентного моделювання. Своєю чергою, доменна область декомпонована на окремі складові та в процесі мультиагентного моделювання була представлена у вигляді агентів і середовища, в рамках якого вони комунікують між собою. Предметом дослідження є моделювання процесу навчання в системах управління навчанням. Метою дослідження є оптимізація процесу навчання студентів, які навчаються з використанням систем управління навчанням. Проаналізовано та вивчено предметну область, розроблено архітектуру рекомендаційної системи, розроблено архітектуру мультиагентної системи, розроблено математичну модель взаємодії агентів. Розглянуто метод моделювання процесу навчання з використанням систем управління навчанням. Для досягнення поставлених цілей необхідно розв'язати дві раніше описані задачі, а саме: підготувати набір тренувальних даних за допомогою мультиагентного моделювання, а також розробити й навчити на цьому наборі даних рекомендаційну систему на основі штучної глибокої нейронної мережі. Після виконання всіх поставлених задач дослідження очікується, що процес навчання студентів у системі управління навчанням буде оптимізовано з погляду часу та ресурсів, що витрачаються на навчання, а середній рівень здобутих знань зросте. This work is devoted to developing of a recommendation system that enables the effective construction of learning trajectories for students studying in universities using learning management systems. The core of the recommendation system will be an artificial deep neural network of forward propagation, which takes as input information about the student and the subject that he or she should study and produces as output the most effective learning trajectory. The neural network is trained on data prepared using multi-agent modeling. The domain was decomposed into separate components and in the process of multi-agent modeling was represented in the form of agents and the environment in which they communicate with each other. The subject of this research is the modeling of the learning process in learning management systems. The purpose of the study is to optimize the student learning process within learning management systems. The subject area was analyzed and studied, the architecture of the recommendation system was developed, the architecture of the multi-agent system was developed, and a mathematical model of agent interaction was developed. To achieve the goals of the study, it is necessary to solve main tasks, namely: to prepare a training data set using multi-agent modeling and to develop and train a recommendation system that is based on an artificial deep neural network on this data. After completing all the tasks of the work, it is expected that the learning process of students in the learning management system will be optimized in terms of time and resources spent on learning, and the average level of knowledge will be increased. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | English |
| ISSN: | 2079-0023 2410-2857 |
| Access URL: | http://samit.khpi.edu.ua/article/view/335158 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.scientific.p..4e1e0154aa5e688a9b92968c0dd06b9d |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 20790023 24102857 |
|---|