Development of a Distance Education Cognitive Technology Based on a Unified Artificial Immune System

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945767
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

Current trends in the development of the digital society show the relevance of distance education using innovative artificial intelligence technologies. The need for highly qualified engineering personnel determines the increased role of training students of technical specialties online in higher education institutions. The use of the latest advances in the field of artificial intelligence in education makes it possible to increase the efficiency and quality of student training and optimize the work of teachers with large student flows. The difficulties associated with distance education lie in the need for a differentiated approach to students with different cognitive and psychophysical abilities, social conditions and material and technical base. On the other hand, there are problems with the introduction of these technologies in the educational process and educational programs. The research is devoted to the development of a cognitive technology for distance learning of students of technical specialties using the promising direction of artificial immune systems on the MS Teams platform. It is proposed to use a unified artificial immune system to analyze and predict the efficiency of students' knowledge acquisition, as well as to promptly correct the learning trajectory. The technology has been tested on real data obtained in the process of training students of Kazakh-British Technical University JSC (KBTU).