Development of an expert system to support pedagogical decisions

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.46914/2959-3999-2025-1-1-51-56
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Modern educational technologies are increasingly focused on a personalized approach that considers the individual characteristics of learners. Pedagogical diagnostics plays a crucial role in this process, enabling the identification of students’ knowledge levels, learning styles, and potential difficulties. This paper explores the development of an expert system to support adaptive learning based on pedagogical diagnostics. The key principles of building such a system are presented, including the analysis of diagnostic data, the formation of personalized learning trajectories, and the integration of artificial intelligence methods. Special attention is given to the automation of knowledge assessment and the intelligent support of educators in the learning process. An analysis of existing approaches has been conducted, and a conceptual model of the expert system has been developed, aimed at improving education quality through the personalization of the learning process.