ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

STUDY OF NEURAL NETWORK APPLICATION METHODS IN EDUCATIONAL INFORMATION SYSTEMS

Naumova Olga Konstantinovna

Master's degree student, MIREA – Russian Technological University, Russia, Moscow

Аннотация. В статье проводится анализ традиционных и интеллектуальных методов обучения в образовательных информационных системах, рассматриваются их достоинства и недостатки. Особое внимание уделяется применению нейронных сетей в сфере образования. Рассматриваются основные архитектуры нейронных сетей, используемые при изучении различных дисциплин, а также в системах подготовки к экзаменам. Предполагается, что внедрение нейросетевых методов способствует повышению эффективности обучения, персонализации образовательных траекторий и снижению нагрузки на преподавателей.

Abstract. The article analyzes traditional and intelligent learning methods used in educational information systems, examining their advantages and disadvantages. Special attention is given to the application of neural networks in the field of education. The main neural network architectures used in the study of various disciplines, as well as in exam preparation systems, are considered. It is assumed that the implementation of neural network-based methods contributes to improving learning efficiency, personalizing educational trajectories, and reducing the workload of instructors.

Ключевые слова: нейронные сети, образовательные информационные системы, искусственный интеллект в образовании, персонализация обучения, машинное обучение.

Keywords: neural networks, educational information systems, artificial intelligence in education, personalized learning, machine learning.

Введение

Современное развитие информационных технологий характеризуется активным внедрением методов искусственного интеллекта в различные сферы деятельности, включая образование.

Цифровизация учебного процесса и распространение дистанционных и смешанных форм обучения привели к росту объёмов образовательных данных и усложнению требований к их обработке [1].

Традиционные методы обучения, ориентированные на изучение различных дисциплин, как правило, предполагают единый темп освоения материала и стандартизированные формы контроля знаний. Такой подход не всегда учитывает индивидуальные особенности обучающихся, что может снижать эффективность усвоения материала [2].

В этих условиях всё большую популярность приобретают нейронные сети, которые позволяют анализировать учебную активность, адаптировать образовательный контент и формировать персонализированные траектории обучения [3].

Понятие нейронных сетей и их место в информационных системах

Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) представляют собой класс алгоритмов машинного обучения, основанных на математической модели биологических нейронов.

Они состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя, соединённых взвешенными связями.

Обучение нейронных сетей осуществляется с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск и алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation).

В рамках образовательных информационных систем нейронные сети выступают в роли интеллектуального ядра, обеспечивающего анализ данных обучающихся, обработку естественного языка, классификацию контента и прогнозирование результатов обучения.

Использование нейронных сетей в процессе обучения

В сфере образования нейросетевые технологии применяются для создания адаптивных обучающих систем (Adaptive Learning Systems).

Такие системы анализируют уровень знаний учащегося, скорость усвоения материала и типичные ошибки, формируя индивидуальную образовательную траекторию.

Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформерные архитектуры используются для:

• автоматического объяснения теоретического материала;
• генерации примеров и задач различного уровня сложности;
• анализа письменных ответов и выявления логических ошибок;
• интерактивного диалога в формате интеллектуального помощника.

Сверточные нейронные сети (CNN) находят применение при работе с визуальными данными, включая распознавание рукописных формул, графиков и диаграмм, что особенно актуально для технических и естественнонаучных дисциплин.

При подготовке к экзаменам (ЕГЭ, ОГЭ, вступительные и профессиональные экзамены) нейронные сети используются в интеллектуальных тренажёрах и тестирующих платформах. Основные функции таких систем включают:

• классификацию заданий по темам и уровням сложности;
• выявление пробелов в знаниях обучающегося;
• прогнозирование вероятности успешной сдачи экзамена;
• генерацию персонализированных рекомендаций по повторению материала.

Модели машинного обучения на основе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) способны формировать развернутые пояснения решений, имитируя стиль преподавателя или экзаменатора, что значительно повышает качество самостоятельной подготовки.

Классификация методов обучения в образовательных информационных системах

Согласно исследованиям [4–6], методы обучения, применяемые в образовательных информационных системах, можно разделить на три основные группы: традиционные автоматизированные методы, методы машинного обучения и методы глубокого обучения.

Различия между группами методов проявляются в уровне адаптивности, сложности реализации, требованиях к вычислительным ресурсам и возможностях обработки образовательных данных. При этом на практике нередко используются гибридные решения, сочетающие элементы нескольких подходов.

Традиционные автоматизированные методы основаны на заранее заданных правилах, алгоритмах и сценариях обучения. К ним относятся электронные учебники, тестирующие системы с фиксированными вопросами, линейные обучающие курсы и системы контроля знаний с пороговыми значениями оценок.

Основным преимуществом данных методов является простота реализации и эксплуатации, а также высокая скорость работы, что делает их удобными для массового применения.

Однако такие системы практически не учитывают индивидуальный уровень подготовки обучающихся, их стиль обучения и динамику усвоения материала. Отсутствие механизмов самообучения и адаптации ограничивает эффективность традиционных автоматизированных методов в условиях разнородной аудитории [2, 4].

Методы машинного обучения представляют собой следующий этап развития образовательных информационных систем.

Они используют статистические и вероятностные модели для анализа образовательных данных, таких как результаты тестирования, активность в системе, время выполнения заданий и количество ошибок.

Наиболее распространёнными алгоритмами являются: логистическая регрессия (LR), деревья решений (DT), метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (RF). Эти методы позволяют прогнозировать результаты обучения, выявлять группы риска, рекомендовать учебные материалы и адаптировать сложность заданий [5].

В то же время эффективность машинного обучения существенно зависит от качества и репрезентативности обучающей выборки. Недостаточный объём данных или наличие смещений может приводить к снижению точности прогнозов и некорректным рекомендациям.

Глубокое обучение является наиболее современным направлением и основано на использовании многослойных нейронных сетей, таких как сверточные (CNN), рекуррентные (RNN, LSTM) и трансформерные архитектуры. Эти методы способны обрабатывать сложные, разнородные и неструктурированные данные, включая тексты, изображения, аудио и поведенческие характеристики обучающихся [6].

Ключевым преимуществом глубокого обучения является высокий уровень персонализации обучения. Такие системы могут динамически подстраивать содержание курса, темп подачи материала и формы контроля знаний под конкретного пользователя.

Однако данные методы требуют значительных вычислительных ресурсов и больших объёмов размеченных данных, что ограничивает их широкое внедрение.

Сравнительный анализ представлен в таблице 1.

Таблица 1.

Сравнительный анализ методов обнаружения фишинга

Нейронные сети в образовательных системах тесно связаны с технологиями анализа больших данных (Big Data) и обучающей аналитики (Learning Analytics). В процессе эксплуатации системы накапливают массивы данных: результаты тестов, временные метрики, поведенческие характеристики пользователей. Эти данные используются для обучения моделей и повышения точности прогнозирования.

Интеграция нейросетевых модулей осуществляется через API и микросервисную архитектуру, что позволяет внедрять интеллектуальные функции в существующие информационные системы без полной их переработки.

Преимущества и ограничения применения нейронных сетей в обучении

К основным преимуществам использования нейронных сетей в образовательных технологиях относятся:

• персонализация обучения;
• масштабируемость образовательных платформ;
• снижение нагрузки на преподавателей;
• повышение мотивации обучающихся за счёт интерактивности.

Однако существуют и ограничения, такие как:

• зависимость качества обучения от объёма и качества обучающих данных;
• сложность интерпретации решений нейронных сетей (проблема «чёрного ящика»);
• необходимость вычислительных ресурсов;
• этические и правовые вопросы, связанные с обработкой персональных данных.

Заключение

Нейронные сети являются важным компонентом современных образовательных информационных систем.

Их применение в изучении школьных и университетских дисциплин, а также при подготовке к экзаменам, позволяет значительно повысить эффективность обучения за счёт интеллектуального анализа данных и адаптации образовательного процесса.

Дальнейшее развитие нейросетевых технологий и их интеграция с информационными системами открывают новые перспективы для цифровой трансформации образования.