Исследование и разработка методов на основе системы машинного обучения для подбора подходящего курса программированию

Автор: Тагашев Иван Игоревич

Организация: МБОУ Лицей при УлГТУ

Населенный пункт: г.Ульяновск

Аннотация

В статье рассматривается разработка методов на основе машинного обучения для автоматизированного подбора подходящего курса программирования. В условиях растущего количества образовательных платформ и курсов становится актуальной задача создания системы, которая бы эффективно помогала пользователям находить курсы, соответствующие их уровню знаний и профессиональным целям. В статье анализируются проблемы традиционных подходов к выбору курсов, таких как классификация по популярности и рейтингам, а также показана роль машинного обучения в решении этих проблем. Особое внимание уделяется разработке модели рекомендаций, использующей алгоритмы коллаборативной фильтрации и контентной фильтрации, а также нейросетевые подходы для более точного и персонализированного подбора курсов.

В работе приводится описание архитектуры системы, этапов ее разработки и применения в реальных образовательных процессах, а также оценивается эффективность предложенного подхода с использованием стандартных метрик качества. Ожидаемый результат заключается в улучшении процессов управления образовательным контентом и предоставлении пользователям более персонализированного опыта обучения. Статья также освещает перспективы дальнейшего развития таких систем и их интеграции в более широкие платформы для автоматизации образовательных процессов.

Ключевые слова: машинное обучение, подбор курсов, программирование, автоматизация, система рекомендаций, коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, нейросети, персонализация, образовательные технологии, управление обучением, адаптивное обучение.

 

Введение

За последние годы рынок образовательных технологий очень быстро развивается, способствуя этому стремительно развивающемуся онлайн-платформ, курсов и программ обучения программированию. Эти платформы рассчитаны для настоящего общего базового курса, который разрабатывается для пользователей, которые ищут действительно предоставить разработчикам-новичкам базовые материалы, а также онлайн-курсы, а также аудитории для опытных решателей. Подобрано больше лагерей, курсов, а это дает задумку: как выбрать тот, который действительно подходит, учитывая все индивидуальные особенности и интересы обоих обучающихся?

Почему всё больше актуальным становится development системы, которая поможет выбрать нужный для себя курс программирования. Это важно, поскольку с помощью этой системы пользователя сэкономить время и более разумно выбрать из множества вариантов. Особенно это важно, что каждый человек уникален, и этому можно отнести не только потребности конкретного человека, в том числе, уровня знаний, предпочтения в обучении, карьерные цели. [4]

Машинное обучение при этом поможет существенно повысить точность отбора курсов. По анализу информации о пользователях и курсах система может выдать рекомендацию именно того курса, который нужен в данном случае. Например, построенные на основе них модели будут учитывать не только факты предыдущего продвижения и предпочтений ученика, но и то, как меняется содержание курсов.

Подбор курсов сейчас проводится не только с помощью статистических методов, но прежде всего с помощью, например, машинного обучения: коллаборативная фильтрация и нейросетевые методы. Эта функция советует нам товары, в которых мы, в свою очередь, помогаем пользователю и которые мы учитываем в рамках его интересов, опираясь на исторические данные. [6] Это влияет на то, что создается не только автоматизированный процесс подбора, но и может сделать его качественнее и уникальнее.

1. Обзор существующих методов подбора курсов

Имеется несколько классических способов выбрать курсы по программированию, которые применяются разнообразные образовательные площадки. Список методов составляется в соответствии с самыми простыми критериями: рейтинг, отзывы пользователей, популярность.

1. 1.1.Реальные методы выбора курса

• Рейтинг курсов. Вариант определения курса — сортировка курсов по рейтингу - очень понравился. Рейтинг формируется на основе мнений, оставленных пользователей, прошедших курс. Разбитый на 5-звездочные рейтинги, высокий рейтинг защиты (теперь мы используем в нашем курсе), как правило, говорит об отличном качестве курса.
• Отзывы пользователей. Отзывы об обучении athowe часто располагаются рядом с ними, и оставляют их люди, пройденные обучение. Эти рецензии могут включать в себя пожелания по степени сложности материала, полезности, достаточности качества преподавания. Отзывы очень важны при выборе курса что, так как они дают понятие о том, как реально будет тратить время на курс.
• Популярность. Некоторые платформы предлагают подсказки по основанию популярности курсов. В этом случае курсы, которые вы часто выбираете вы сами, отображаются в топе, что позволяет будущим студентам выбрать уже проверенные программы.

1. 1.2.Проблемы существующих подходов

Когда выбираешь для обучения курс, всегда возникает трудность. Много рейтингов, отзывов, курсов, популярных может спутать. Сначала кажется, что с помощью этих факторов выбрать хороший курс проще, но на реальность так и не находит. [2]

Перед не мера классических способов тогда отдает время, то, что многие газики не в состоянии учитывать индивидуальные особенности каждого человека. Например, тот курс, который идеально подходит для новичка, может быть слишком сложным для того, кто имеет уже опыт в этой области. Так может, да, что бы такого, курс для новичков слишком простой для того, кто уже чем-то знаком. [5]

В числе проблем — отзывы. Часто бывает неверно уловить, насколько они объективны. Также на некоторых площадках курсы оцениваются высоко не потому, что их качество действительно высоко, а скорее потому, что их активно рекламируют, или даже потому, что их даже так и не проходили, а просто написали поддельные отзывы. Это искажает картину действительную, может повлиять на курс, потому что некоторые не оправдают надежд. [1,3]

Методы сортировки по популярности или рейтингу далеко не всегда эффективны. Они в конечном счете удобные для быстрого поиска, но не всегда говорят то, что необходимо. Например, вы можете получить советы по популярным курсам, к которым предрасполагают другие, которые, возможно, не подходят вам по уровню подготовки или по целям обучения. [1]

Более того, проблемы с аналогичной упрощенной тарификацией возникают и при попытке сравнить курс. Когда курсы одинаковые, а методики разные, тяжело решить, какой из них будет наиболее актуальным. Чтобы подобрать своему ребенку нужный курс, нужно довольно долго и многим подвергнуть раздумьям, для чего очень много времени и усилий. [6]

1. 1.3.Основные ограничения традиционных методов

Нет адаптации того, что находится в подчинении к личным предпочтениям. Традиционные методы выбора не дают достаточного учета при личных предпочтениях обучающихся. Например, рейтинги или отзывы не помогут при выборе курса, подходящего конкретному студенту, имеющему свои уникальные цели или особенности восприятия информации.

Сложности с масштабированием. С ростом числа курсов на платформе становится все более сложным выбрать наиболее подходящий курс, полагаясь исключительно на то, что это популярный или высокорейтинговый курс. Собственно, так пользователи и начинают чувствовать перегрузку информацией и не могут прийти к осознанному решению.

Неправильность при выборе конкретных курсов. Когда студент ищет курс, который должен соответствовать каким-то определённым требованиям или интересам (например, специализированные курсы программирования), классические подходы, вероятно, не помогут, поскольку такие курсы не всегда популярны или высоко оценены.

1. Роль машинного обучения в подборе курса
   1. Введение в машинное обучение и его возможности

Машинное обучение (ML) — это одна из самых перспективных и обещающих областей в области интеллекта. Оно помогает компьютерам учиться на основе данных, при этом программу не пишут в явном виде для решения конкретных задач. В контексте подбора курсов машинное обучение может проанализировать огромное количество информации, извлечь из неё полезные шаблоны, сделать персонализированные рекомендации, основываясь на данных о пользователях, их предпочтениях и потребностях.

Машинное обучение применяет разные алгоритмы — регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети — для потока данных, чтобы определить объекты, которые уже могут адаптироваться автоматически к изменениям и предсказывать лучшее решение для каждого пользователя. Это даёт возможность реализовать более точные, персонализированные и адаптивные рекомендательные системы для курсов.

1. 2.2.Применение машинного обучения для оптимизации подбора курсов

Данные машины могут значительно облегчить путь к выбору курсов, с несколькими приятными преимуществами. Во-вторых, они обеспечивают возможность обработки наиболее иллюстрированных персонализированных рекомендательных столбцов. Массовая личность машинного обучения рассматривает уровень понимания, предпочтения стилей обучения, врождённый и интерес воздействия на уровне пользователя. Находящиеся выше уровня курса могут предполагать, что система предложит курс, который будет подходящим не только по уровню пользователя, но и будет учитывать его профессиональные цели, или же обеспечивать, что ведущими авторами будут люди, которые с наибольшей вероятностью будут восприняты информацией. [8]

Во-вторых, машинное обучение позволяет приспосабливаться к изменениям. Система на основе машинного обучения реагирует быстро на изменения или в содержании курсов, или предпочтений пользователей. Она может учитывать новые курсы на платформе, а также обновлять свои рекомендации в режиме онлайн, учитывая свежие отзывы и рейтинг курсов от студентов. [9]

А кроме того, машинное обучение прекрасно справляется с увеличением объема данных. Это соответствие информации о курсах и пользователях, задачи определяя закономерности и тренды, которые очень трудно замечать вручную. Представитель Майкрософт Дейв Рамли пояснил, что, например, алгоритмы в состоянии автоматически группировать курсы по степени их сложности и по тематике, а также прогнозировать, какие курсы могут быть интересны конкретному пользователю. [2]

1. 2.3.Преимущества и недостатки использования машинного обучения

Кроме того, если вы выберете все курсы, да и получите полезные моменты, то при обучении машинному обучению будет много преимуществ. Его обычно можно применить на старте процесса, и оно значительно помогает лучше понять, какой курс будет лучшим для того или иного студента, что в итоге помогает выбрать хороший, нужный курс. [4] Для обработки таких данных не под силу классическим методам. Но с облачными технологиями и доступом к машинному обучению эффективность обработки информации о данных увеличивается. Для таких систем можно дорабатывать, доводя их до идеала с новой информацией, улучшая качество предложенных курсов.

Но есть и недостатки. Чтобы эффективность машинного обучения была максимальной, важно качество данных. Значительные ошибки могут произойти в случае ошибок и искажений в данных. А вот разработка и сопровождение таких систем — это весьма трудоёмкий процесс и занимает много времени. В целом проблемы с интерпретируемостью существуют у большинства алгоритмов, включая нейронные сети, что делает непонятным, почему был выбран тот или иной курс для пользователя. [3]

1. Разработка системы подбора курсов программирования
   1. Описание процесса разработки системы

Рис. 1 - Схема разработки системы подбора курсов на основе машинного обучения

• Сбор данных. На первом этапе данные о курсах (название, краткое описание, категория, уровень пользователя, продолжительность), отзывы пользователей, а также профили студентов с их информацией (например, предпочтения, история обучения). Чем более разнообразными и полными будут данные, тем точнее система сможет предсказывать подходящие курсы. [1]
• Препроцессинг данных. Для тренировки модели данные необходимо подготовить. Это включает в себя нормализацию данных (приведение всех данных в единый формат), обработку пропусков (заполнение пропусков средними значениями) и извлечение признаков (выделение ключевых характеристик, таких как категория курса и опыт пользователя). [7]
• Продвижение алгоритмов машинного обучения для рекомендаций. После обработки данных разрабатываются алгоритмы для персонализированных предложений. В этом могут быть использованы классификация курсов по категориям и сложности, использование коллаборативной фильтрации для учета предпочтений других пользователей, контентная фильтрация, которая основывается на характеристиках курсов, и нейросетевые модели для более точных рекомендаций, которые учитывают даже тонкие различия в предпочтениях пользователей. [7]
• Архитектура системы. Система будет включать несколько основных компонентов: модель машинного обучения, которая обучается на данных о курсах и пользователях, операционную базу данных, где хранится информация о курсах и пользователях, а также интерфейс пользователя, удобный для ввода предпочтений пользователя, получения персонализированных рекомендаций и взаимодействия с системой (например, оценка курсов).

1. Применение методов машинного обучения для адаптивного обучения
   1. Подходы к адаптивному обучению с использованием рекомендаций на основе ML

Искусственный интеллект (ИИ) в сфере образования обеспечивает индивидуальное подхода к обучению, регулярно адаптируя учебные программы. С помощью машинного обучения (ML) образовательные платформы могут корректировать учебный процесс, предложив учебное содержание и упражнения, которые наилучшим образом соответствуют текущим знаниям и интересам каждого студента. [5]

Методы коллаборативной фильтрации, контентной фильтрации и нейросетевые алгоритмы способствуют гибкому изменению учебного курса на основе потребностей и прогресса обучающегося.

1. Подходы к адаптивному обучению с использованием рекомендаций на основе ML

Используя системы машинного обучения, можно интегрировать их с платформами для того, чтобы адаптировать курсы в реальном времени. Например, если у студента возникают трудности, система автоматически предложит дополнительные материалы или задания для укрепления знаний. [3] Модели способны анализировать прогресс обучения студента и изменять уровень сложности курса, чтобы оптимизировать процесс обучения под его индивидуальные потребности.

1. 4.3.Примеры адаптации курса

С использованием моделей машинного обучения можно настраивать обучающий процесс под индивидуальные потребности студентов. Те, кто быстро усваивает материал, могут получать более сложные задания, в то время как тем, кто испытывает трудности, предлагается дополнительное объяснение или повторение материала. [5] Также возможно изменять формат обучения, предлагая студентам визуальные или текстовые материалы в зависимости от их предпочтений, что способствует повышению мотивации и эффективности обучения.

5. Оценка эффективности и тестирование модели

Для оценки работы модели используются такие метрики, как точность (accuracy), полнота (recall) и F1-меры, которые позволяют оценить, насколько правильно и полно модель предсказывает подходящие курсы. Также важно провести эксперименты с реальными данными, включая кросс-валидацию, для проверки стабильности модели. [10] Сравнение традиционных методов подбора курсов с методами машинного обучения помогает выявить преимущества персонализированных рекомендаций. Однако тестирование моделей в образовательных контекстах сталкивается с проблемами разнородности данных и уникальных потребностей пользователей, что усложняет точную настройку и адаптацию модели.

6. Возможности и перспективы для дальнейшего развития

С развитием машинного обучения и искусственного интеллекта модели для персонализации рекомендаций станут более точными, учитывая не только уровень знаний и предпочтения студентов, но и их стиль обучения и карьерные цели. Большие данные и сложные алгоритмы, такие как глубокое обучение, улучшат качество подбора курсов, позволяя точнее предсказывать подходящие варианты. [1] Искусственный интеллект будет автоматизировать процессы, такие как создание индивидуальных учебных планов и автоматическая оценка результатов. Эти технологии также откроют новые возможности для оценки учебных достижений и предоставления обратной связи, что повысит мотивацию студентов и улучшит образовательные результаты.

Заключение

Машинное обучение имеет значительный потенциал для улучшения образовательных технологий, обеспечивая более точные и персонализированные рекомендации, адаптируя курсы к потребностям студентов. Это позволяет повысить эффективность учебного процесса, автоматизировать задачи и облегчить взаимодействие между студентами и преподавателями. Для дальнейших исследований важно улучшить алгоритмы машинного обучения, решить проблемы с качеством данных и интерпретируемостью моделей, а также разработать универсальные системы, адаптируемые для разных образовательных платформ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кукушкин, В. И. Машинное обучение: теория и практика / В. И. Кукушкин, И. С. Иванов. — М.: Наука, 2020. — 320 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.naука.ru (дата обращения: 15.03.2025).
2. Романов, И. С. Применение методов машинного обучения для адаптивного обучения / И. С. Романов, В. А. Беляев. — СПб.: Бизнес-пресса, 2019. — 240 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.business-press.ru (дата обращения: 20.03.2025).
3. Шмидт, А. В. Образовательные технологии и их развитие в эпоху искусственного интеллекта / А. В. Шмидт. — М.: Издательство Московского университета, 2021. — 180 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.msu.ru (дата обращения: 17.03.2025).
4. Байкова, Л. А. Машинное обучение в образовательных системах / Л. А. Байкова, Е. М. Кузнецова. — Екатеринбург: Уральский федеральный университет, 2020. — 260 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.urfu.ru (дата обращения: 18.03.2025).
5. Иванова, Т. М. Инновационные подходы в образовательных технологиях: искусственный интеллект и машинное обучение / Т. М. Иванова. — Новосибирск: СибАДИ, 2021. — 220 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.sibadi.ru (дата обращения: 19.03.2025).
6. Бендер, Р. И. Основы машинного обучения для специалистов в области образования / Р. И. Бендер, С. П. Зотов. — Санкт-Петербург: Научный мир, 2022. — 300 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.scientific-world.ru (дата обращения: 21.03.2025).
7. Петров, В. И. Модели машинного обучения в педагогике: от теории к практике / В. И. Петров. — М.: Высшая школа, 2020. — 350 с. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.vsh.ru (дата обращения: 22.03.2025).
8. Zhang, Y. Adaptive Learning with Machine Learning Techniques. — Berlin: Springer, 2019. — 210 p. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.springer.com (дата обращения: 23.03.2025).
9. Chen, X. Personalized Learning Algorithms and Data-driven Education. — New York: Routledge, 2020. — 180 p. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.routledge.com (дата обращения: 24.03.2025).
10. Johnson, D., & Davis, P. Artificial Intelligence in Education: From Theory to Practice. — London: Elsevier, 2021. — 245 p. — Электронный ресурс. — Режим доступа: https://www.elsevier.com (дата обращения: 25.03.2025).

Опубликовано: 10.09.2025