title: Recommender system for educational content
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рубежанская Владислава Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rubezanskaa Vladislava Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 061636
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32336
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Все больше и больше учебных заведений регулярно используют компьютеризированные инструменты для обучения и тестирования, собираются огромные объемы данных. С развитием технологий появляются новые возможности и потребности в образовании, такие как индивидуальный подход, объективность оценки, встают вопросы, как лучше направить студентов в процессе обучения среди такого большого разнообразия книг, курсов и упражнений. В данной работе объясняется, как работают рекомендательные системы, разбираются простейшие алгоритмы и метрики. В качестве практической реализации объясняется поэтапная разработка рекомендательной системы онлайн-курсов. А также на основе данных тестирования для студентов формируются рекомендации с темами для повторения, в то время как преподавателям предлагается возможный вариант разбиения студентов на группы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: More and more educational institutions regularly use computerized tools for training and testing, and huge amounts of data are collected. With the development of technology, new educational opportunities and needs arise, such as an individual approach, objectivity of assessment, and questions arise about how to better guide students in the learning process among such a large variety of books, courses and exercises. This work explains how recommendation systems work, understands the simplest algorithms and metrics. As a practical implementation, the step-by-step development of the advisory system of online courses is explained. And also, based on testing data, recommendations with topics for repetition are formed for students, while teachers are offered a possible option of dividing students into groups.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система в образовании
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning. recommendation system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommendation system in education
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Recommender system for educational content
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Рекомендательная система для образовательного контента
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota_Rekomendatelnaa_sistema_dla_obrazovatelnogo_kontenta.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32336/1/Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota_Rekomendatelnaa_sistema_dla_obrazovatelnogo_kontenta.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,32 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Rubezanskaa__signed_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32336/2/reviewSV_Otzyv_Rubezanskaa__signed_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 122,32 kB