МУЛЬТИМЕДИЯЛЫҚ БІЛІМ БЕРУ ПЛАТФОРМАЛАРЫНЫҢ ФУНКЦИОНАЛДЫҒЫН ЖАҚСАРТУ ҮШІН АЛГОРИТМДЕРДІ ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ЖЕТІЛДІРУ

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.70239/arsu.2025.t82.n4.01
Достоверность данных 70 средняя
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

В данной статье всесторонне проанализированы современные алгоритмы, направленные на повышение функциональности мультимедийных образовательных платформ. Основная цель исследования – определить возможности использования методов, основанных на искусственном интеллекте, образовательной аналитике и больших данных, для повышения эффективности образовательных систем. Особое внимание уделено адаптивным системам обучения и рекомендательным алгоритмам, их роли и преимуществам в персонализации учебного процесса студентов. Кроме того, рассмотрено влияние алгоритмов мультимедийных платформ на мотивацию обучающихся, доступность учебных материалов и их эффективность в повышении качества образования. Полученные результаты показали, что такие технологии позволяют повысить познавательную активность студентов, индивидуализировать содержание обучения и оптимизировать учебный процесс. В статье также затронуты педагогические и организационные аспекты внедрения данных технологий. Наряду с преимуществами систем на основе искусственного интеллекта отмечены трудности и ограничения, возникающие при их интеграции в образовательный процесс. Авторы обосновывают, что развитие мультимедийных платформ должно быть направлено не только на технические улучшения, но и на повышение качества обучения. В перспективе предлагаются возможные направления дальнейшей персонализации образовательного процесса посредством использования виртуальных консультантов, интеллектуальных чат-ботов и адаптивных систем оценки.