На сегодняшний день, с быстрым развитием информационных технологий и системы образования высших учебных заведений накапливаются огромные объемы данных, разрабатывается большое количество доступных курсов. Следовательно, студенты сталкиваются с трудностями в поиске подходящих курсов, которые соответствуют их интересам. В качестве решения в течение десятилетия было разработано несколько систем рекомендаций по курсам, а также применено множество методов интеллектуального анализа данных для кластерных данных. Рекомендательная система позволяет студентам замечать свои предпочтения и возвращает результаты, которые полезны для него, основываясь на оценках других пользователей и предположениях самой системы. С помощью рекомендательных систем, учебный процесс студента будет спланирован более продуктивно и эффективно. Целью данного исследования является определение общих критериев рекомендательной системы для удовлетворения интересов и задач студентов. Для получения глубокого теоретического понимания был проведен тщательный обзор литературы по работам, опубликованным за 5- летний период (2015-2020 годы). В работе анализируются технологии, которые используются для создания рекомендационных систем. Полученные результаты показывают общие подходы, алгоритмы и оценочные измерения рекомендательной системы.
АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ПО ЭЛЕКТИВНЫМ КУРСАМ
Опубликован June 2022
Аннотация
Язык
Eng
Ключевые слова
рекомендательная система
выбор курса
коллаборативная фильтрация
контентная фильтрация
алгоритмы
Как цитировать
[1]
Zakirova, A., Koshanova, D. и Bostanov, B. 2022. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ПО ЭЛЕКТИВНЫМ КУРСАМ. Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки». 78, 2 (июн. 2022), 109–117. DOI:https://doi.org/10.51889/2022-2.1728-7901.14.