Choice of metadata Статьи
Page 1, Results: 1
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
78
К 84
Крупа, Т.В.
Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении пользователей в цифровых библиотеках [Текст] / Т.В. Крупа // Научные и технические библиотеки. - 2022. - №4. - С. 126-136
ББК 78
Рубрики: Библиотечное дело
Кл.слова (ненормированные):
рекуррентная нейронная сеть -- РНС -- RNN -- образовательная траектория -- моделирование образовательной траектории -- цифровая библиотека -- моделирование пользователей цифровых библиотек
Аннотация: Представлена математическая модель применения рекуррентной сети с внешней памятью. Она предназначена для предсказания оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровых информационных средах, к которым могут быть отнесены цифровые библиотеки. Основная задача, решаемая с помо щью метода машинного обучения, основанного на применении нейронных сетей, – индивидуализация образовательных траекторий пользователя. Цель работы – моделирование различных аспектов деятельности обучающегося с использованием рекуррентных нейронных сетей для более точной индивидуализации образовательной траектории. В основе метода лежат две разновидности рекуррентных нейронных сетей: классическая с сигмоидальной функцией активации и сеть с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long Short-Term Memory). Результаты проведённых экспериментов показали существенные преимущества применения рекуррентных нейронных сетей для предсказания шагов образовательной траектории по сравнению с аналогичными методами. Таким образом, разработанная модель имеет более высокую точность предсказания (на 15–20% выше относительно аналогов). Основная область её применения – предсказание оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровой информационной среде, в частности – цифровой библиотеке.
Держатели документа:
ЗКУ
К 84
Крупа, Т.В.
Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении пользователей в цифровых библиотеках [Текст] / Т.В. Крупа // Научные и технические библиотеки. - 2022. - №4. - С. 126-136
Рубрики: Библиотечное дело
Кл.слова (ненормированные):
рекуррентная нейронная сеть -- РНС -- RNN -- образовательная траектория -- моделирование образовательной траектории -- цифровая библиотека -- моделирование пользователей цифровых библиотек
Аннотация: Представлена математическая модель применения рекуррентной сети с внешней памятью. Она предназначена для предсказания оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровых информационных средах, к которым могут быть отнесены цифровые библиотеки. Основная задача, решаемая с помо щью метода машинного обучения, основанного на применении нейронных сетей, – индивидуализация образовательных траекторий пользователя. Цель работы – моделирование различных аспектов деятельности обучающегося с использованием рекуррентных нейронных сетей для более точной индивидуализации образовательной траектории. В основе метода лежат две разновидности рекуррентных нейронных сетей: классическая с сигмоидальной функцией активации и сеть с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long Short-Term Memory). Результаты проведённых экспериментов показали существенные преимущества применения рекуррентных нейронных сетей для предсказания шагов образовательной траектории по сравнению с аналогичными методами. Таким образом, разработанная модель имеет более высокую точность предсказания (на 15–20% выше относительно аналогов). Основная область её применения – предсказание оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровой информационной среде, в частности – цифровой библиотеке.
Держатели документа:
ЗКУ
Page 1, Results: 1