Архив журнала
Анализ применения модели прогнозирования успеваемости студентов по иностранному языку на основе алгоритма искусственного интеллекта
- 67
- Файл статьи: PDF
Аннотация: В данной статье представлена модель прогнозирования успеваемости студентов по иностранным языкам, разработанная с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Модель применяет методы глубокого и машинного обучения для достижения высокой точности прогнозов. В статье рассматриваются различия в производительности модели среди различных групп студентов и предлагаются методы улучшения, такие как оптимизация предварительной обработки данных и корректировка архитектуры модели. Подчеркивается значимость применения модели для разработки персонализированных образовательных программ и мониторинга успеваемости, при этом особое внимание уделяется вопросам конфиденциальности и безопасности данных, а также точности модели. Предлагаются стратегии для решения этих проблем. Дополнительно обсуждаются будущие направления развития, включая технологическую интеграцию, персонализацию на основе данных и междисциплинарное взаимодействие, акцентируется внимание на важности этических норм и защиты конфиденциальности. В процессе внедрения технологий искусственного интеллекта в образование необходимо учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных, точности и стабильности моделей, а также их популярности и принятия. Создание надежной системы защиты данных, оптимизация работы моделей, активное информационное продвижение технологий, разработка справедливых и разумных политик и норм позволят полностью реализовать потенциал и ценность технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере, способствуя ее высококачественному развитию.
Ключевые слова: студенты; иностранные языки; методика преподавания иностранных языков; модели прогнозирования; успешность обучения; прогнозирование успеваемости; успеваемость студентов; учебная деятельность; искусственный интеллект; информационные технологии
Abstract: This paper mainly introduces the prediction model of students’ foreign language achievement based on artificial intelligence algorithm. Through deep learning and machine learning technology, the accurate prediction of students’ foreign language achievement is realized. The paper also analyzes the performance difference of the model in different student groups, and puts forward the improvement direction such as optimizing data preprocessing and adjusting the model structure. This paper emphasizes the application prospect of the model in personalized teaching scheme design, learning progress tracking and feedback, and pays attention to data privacy and security, model accuracy and other challenges, and puts forward corresponding countermeasures. In addition, the paper also looks forward to the future trend of technology integration, data-driven personalization and cross-disciplinary integration, and emphasizes the importance of ethics and privacy protection. When applying artificial intelligence technology, the education industry needs to comprehensively consider data privacy and security, model accuracy and stability, technology popularization and acceptance, and educational equity. By building a sound data protection mechanism, optimizing model performance, strengthening technical publicity and promotion, and formulating fair and reasonable policies and norms and other measures, we can give full play to the potential and value of artificial intelligence technology in the field of education, and promote the education industry to achieve high-quality development.
Key words: students; foreign languages; methods of teaching foreign languages; forecasting models; learning success; forecasting academic performance; student academic performance; educational activities; artificial intelligence; information technology
Для цитирования:
Ся, Янь. Анализ применения модели прогнозирования успеваемости студентов по иностранному языку на основе алгоритма искусственного интеллекта / Ся Янь, Сунь Инвэй. – Текст : непосредственный // Педагогическое образование в России. – 2024. – №6. – С. 221-231.
For citation
Xia, Yan, Sun, Yingwei. (2024). Analysis of Application of a Forecasting Model of Students’ Performance in a Foreign Language Based on an Artificial Intelligence Algorithm // Pedagogical Education in Russia. – 2024. – №6. – P. 221-231.