Применение искусственного интеллекта для анализа данных учебной активности в LMS Moodle: предиктивная модель для выявления студентов в группе риска

Abstract

Предложена концептуальная модель, использующая методы искусственного интеллекта для анализа больших данных, генерируемых системой управления обучением (LMS) Moodle. Описаны ключевые этапы построения модели. Модель направлена на повышение академической успеваемости и снижение отчисления студентов путем предоставления преподавателям инструмента для раннего выявления потенциальных проблем.

A conceptual model is proposed that uses artificial intelligence methods to analyze large data generated by the Moodle learning management system (LMS). The key steps of building the model are described. The model aims to improve academic performance and reduce student dropout rates by providing instructors with a tool for early detection of potential issues.