Купить статью

В статье дано обоснование актуальности разработки рекомендательной системы в сфере электронного обучения. Проанализированы основные подходы к построению рекомендательной системы: коллаборативная, контентная и гибридная фильтрации. В алгоритмическом обеспечении рассмотрены методики создания рекомендательных систем, такие как машинное обучение, нейронные сети, генетические алгоритмы. Представлены основные объекты рекомендательной системы по выбору онлайн- курсов: обучающийся, учебные модули (онлайн-курсы), элементы знаний, которые может получить пользователь по окончании обучения. Выявлены проблемы в методах построения рекомендательных систем: разреженность; холодный запуск; масштабируемость; поиск элементов, которые с наибольшей вероятностью будут предпочтительнее для пользователя из общего набора элементов. Основная проблема рекомендательных систем состоит в получении точной и качественной рекомендации выбора учебных объектов в соответствии с предпочтениями пользователей. Сделан вывод о необходимости построения архитектуры рекомендательной системы, включающей модель индивидуальной траектории обучения. Фильтрация учебных объектов происходит с помощью генетического алгоритма. Определена целесообразность использования микросервисного подхода для создания веб- приложения. Выделены функциональные задачи разрабатываемой системы, такие как сбор данных, анализ запросов пользователя, формирование учебных объектов с применением индивидуальной траектории обучения и выдача рекомендаций по выбору онлайн-курсов. Разработаны алгоритм функционирования рекомендательной системы, схема работы рекомендательной системы, а также информационное обеспечение работы данной системы. Предложен общий подход к разработке универсального рекомендательного сервиса, который может встраиваться в сервис клиента. Цель разработки рекомендательной системы по выбору онлайн-курсов заключается в предоставлении обучающимся наиболее подходящих учебных объектов (последовательность объектов) для изучения в соответствии с характеристиками обучающегося и фрагментами знаний (компетенций).