Построение экспертной нейросети для выявления слабых мест учащегося в изучении предмета и рекомендации материалов для подготовки
Название компании – описание компании.
За плечами Московского технологического института стоит большой опыт образовательной деятельности, за последние 15 лет мы выпустили десятки тысяч высокопрофессиональных специалистов, обученных нашими компетентными и талантливыми преподавателями. В своей деятельности МТИ сочетает фундаментальные традиции российского академического образования и последние достижения в области новых образовательных технологий. Одним из направлений является улучшение и модернизация образования школьников.
Проблема.
Сегодня нейросетевые технологии входят в нашу жизнь. Они используются для задач автоматического распознавания, для беспилотных летательных аппаратов, в экспертных системах, например, в венчурных инвестициях и медицине. В сфере образования нейросети используются только для распознавания ответов учеников в экзаменационных бланках, что не реализует потенциальных возможностей этой технологии. Возможно использование нейросети в качестве экспертной системы для определения сильных и слабых сторон ученика в изучении предмета. Возможно, система будет находить общие ошибки для нескольких предметов и предлагать учебные материалы и задания, направленные на устранение причины ошибок. Школьники могут предложить и другие варианты экспертной системы, опираясь на знание потребностей учеников, а также тестировать систему сразу в школьной среде.
Задание
· В своей школе на основе опросов учеников и экспертных советов учителей выявить темы, которые вызывают наибольшие трудности при изучении (коммуникации, работа в текстовом редакторе и электронной таблице). Примечание: Систему можно создать для любого предмета, но проще всего работать с математикой и физикой
· Разработать упражнения и задания для рекомендаций (педагогика, методическая работа) Пример: Допустим система выявляет, что у ученика пробел по теме «Квадратные уравнения», тогда она должна порекомендовать почитать ему соответствующую теорию с примерами и предложить для самостоятельного решения несколько упражнений.
· Разработать и обучить нейросеть, выявляющую слабые стороны учащегося в каком-то одном предмете (по выбору участников) и дающую соответствующие рекомендации по устранению существующей проблемы. (дополнительный теоретический материал, задачи, упражнения и тд.) Выполнить в одном из специализированных фреймворков Teano, Torch, Caffe или Matlab NNTool (программирование).
· Разработать интерфейс пользователя (учителя) для практического внедрения и использования нейросети (дизайн приложений)
Ожидаемый результат работы:
1. Подробный проект-описание нейронной сети и алгоритма её обучения в виде презентации и обоснование технического задания к нему;
2. Созданная и обученная сеть, отзывы пользователей внутри школы.
Как решить задание?
Этап 1. – теоретическая подготовка и предварительные исследования.
1. Проанализировать особо сложные темы школьных предметов на основе внутреннего исследования – взаимодействие с учениками и учителями.
2. Изучить основные принципы создания нейронных сетей в фреймворках Teano, Torch, Caffe или Matlab NNTool.
3. Изучить классы нейронных сетей и задачи, для решения которых применяется каждый класс
Этап 2. – Разработка макета учебника.
1. Подготовка учебного материала.
2. Разработка учебных сценариев.
3. Разработка архитектуры сети.
4. Разработка модели обучения в сети.
5. Разработка базы материалов для обучения сети.
Этап 3. – Реализация учебника, отладка и тестирование.
1. Разработка и тестирование сети. Полевой тест на участниках и их коллегах.
2. Сбор статистики, коррекция алгоритмов и обучающих материалов.
3. Финальное тестирование.
4. Апробация в своей школе по выбранному предмету.
Ориентировочный состав команды (роль, функция)
«Гуманитарий» - опросы, обработка данных, тестирование;
«Предметник» - подготовка рекомендационного контента и базы для обучения сети;
«Программист» - разработка нейросети.
«Дизайнер» -разработка графического интерфейса для удобной коммуникации с нейросетью
6. Требования к решению(укажите продукты, которые должна презентовать команда, а также состав документации)
Например:
1. Рабочая и обученная нейронная сеть
2. отзывы пользователей (формат .doc),
3. презентацию в любом удобном формате (PowerPoint и т.п.), в которой будут отражены результаты исследования, обоснования технического задания и дизайна мобильного приложения (не более 20 слайдов);
4. отчет о ходе работы над кейсом, в котором будут детально описаны все проделанные командой действия (формат .doc);
видеоролик, представляющий команду и описывающий ход работы над проектом (формат — ссылка на youtube.com).
7. Как будут использоваться результаты исследования?
Разработанные и обученные сети будут использоваться образовательными учреждениями в методических разработках как для обучения технологии нейросетей, так и предметным дисциплинам.