Сборник докладов республиканской научно-методической конференции вопросы применения современных систем и технологий

АДАПТИВНЫЙ ПОДХОД В ОНЛАЙН ОБУЧЕНИИ НА ОСНОВЕ 
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА 
 
Расулова Н.Ю., ТУИТ 
В 
современных 
условиях 
пандемии 
наиболее 
перспективным 
направлением в обучении является адаптивное обучение или - Educational Data 
Mining (EDM), которое опирается на технологии искусственного интеллекта. 
Адаптивное обучение, пожалуй, одно из наиболее важных направлений 
применения искусственного интеллекта (ИИ) в образовании. Применение ИИ в 
образовании значительно изменит процесс обучения в будущем. В настоящее 
время зарождается волна EdTech, которая принесла много успешных компаний: 
cервис для обучения ИТ-специалистов Pluralsight, платформы массовых 

---

364 
онлайн-курсов (MOOC) Lynda, Udemy, Coursera, Everfi, сервис обучения 
английскому языку Duolingo, платформа по персонализации образовательных 
программ с помощью алгоритмов адаптивного обучения Knewton и другие. 
Современным направление в области систем электронного обучения 
являются системы обучения с адаптивным подходом. Основной особенностью 
данных систем является адаптация учебного материала к индивидуальным 
особенностям обучающегося.
Адаптивность – свойство системы, характеризующее ее способность 
изменяться под текущее состояние внешней среды или входных параметров. 
Индивидуальные характеристики каждого обучающегося определяются 
на начальном этапе обучения при помощи специальных тестов и в дальнейшем 
служат параметрами обучения, коррекцию которых необходимо осуществлять 
на протяжении всего процесса обучения. Особенность восприятия может 
меняться в процессе обучения, и своевременный учет данных изменений 
позволит так же повысить качество обучения. 
В обучении адаптация предполагает индивидуализацию содержимого 
учебных курсов и тестовых заданий, предназначенных для контроля знаний, 
для каждого обучающегося. Адаптация может происходить по различным 
параметрам, например по объему предлагаемого материала или по форме его 
представления. Задача адаптивных систем обучения – оптимизация учебного 
процесса путем предоставления обучающемуся учебного материала в наиболее 
предпочтительной форме. Результатом такого подхода является повышения 
качества и эффективности учебного процесса. 
Важным параметром АСО (Адаптивная система обучения) является 
качество взаимодействия ее с пользователем. Необходимо учитывать, как 
предопределенные параметры адаптации (предпочтительный стиль обучения, 
выбранная предметная область), так и динамически изменяющиеся в процессе 
обучения (уровень подготовки, текущие цели и компетенции). Вся необходимая 
информация хранится в модели обучающегося. Основой разработки 
качественной адаптивной системы является разработка модели обучающегося.
Модель обучающегося – совокупность характеристик обучающегося, 
измеряемых во время работы системы с обучающимся, и определяющей 
степень усвоения им знаний по изучаемому предмету, а также методы 
(правила) обработки этой совокупности.
В процессе обучения АСО активно использует модель обучающегося, 
постоянно корректируя ее параметры, а также на их основе адаптирует процесс 
обучения, делая его максимально эффективным для каждого обучающегося. 

---

365 
Разрабатываемая система предполагает итерационный подход к процессу 
обучения, то есть в процессе обучения пользователь проходит многочисленные 
этапы. В начале каждого этапа определяются цели обучения, формируется 
учебный план. По завершении каждого этапа происходит анализ достижения 
целей, корректировка параметров модели обучающегося, которые будут учтены 
в очередном этапе и т.д. (рис.1.) 
Рисунок. Этапы Адаптивной системы обучения 
По рисунку мы можем видеть, что после диагностики система предлагает 
обучаемому индивидуальный план обучения по его уровню знаний, интересов и 
цели обучения. Пройдя обучение, обучаемый сдаѐт адаптивный тест, который 
определяет уровень освоения материала и в зависимости от результата 
направляет его на новый индивидуальный план для восполнения пробелов 
знаний или же при успешном результате заканчивает цикл. 
Адаптивные обучающие системы позволят решить проблему развития 
искусственного интеллекта – адаптивного обучения; максимально реализовать 
потенциал обучающихся; повысить качество подготовки специалистов, за счет 
персонализации обучения (технологии интеллектуального анализа данных 
позволяют индивидуально подобрать учебную программу и траекторию 
обучения). 
Внедрение 
адаптивной 
образовательной 
платформы 
в 
образовательные 
учреждения, 
может 
решить 
проблему 
подготовки 
высококвалифицированных 
специалистов 
с 
помощью 
технологий 
искусственного интеллекта (ИИ) – адаптивного обучения.