Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/275610Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Канаш, А. В. | |
| dc.contributor.author | Мезина, А. С. | |
| dc.contributor.author | Ткалич, Т. А. | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-15T11:48:33Z | - |
| dc.date.available | 2022-02-15T11:48:33Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы II Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, посвящ. 100-летию Белорус. гос. ун-та, Минск, 27 окт. 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), Б. Н. Паньшин, А. А. Королёва. – Минск : БГУ, 2021. – С. 135-139. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-238-6 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/275610 | - |
| dc.description.abstract | Активное вынужденное использование LMS в образовательном процессе в связи с COVID-19 привело к накоплению данных больших объемов, а также к необходимости обрабатывать собранную информацию. Интеллектуальный анализ данных позволит повысить эффективность образования, в том числе положительно повлияет на непрерывное обучение. Модели машинного обучения в образовании позволяют создать адаптивную образовательную среду, которая даст возможность наиболее объективно оценивать результаты студентов и эффективно выстраивать планы учебных дисциплин | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Народное образование. Педагогика | |
| dc.title | Интеллектуальный анализ данных для построения моделей машинного обучения в образовании | |
| dc.title.alternative | Data mining for building machine learning models in education / A. V. Kanash, A. S. Mezina, T. A. Tkalich | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | The active forced use of LMS in the educational process in connection with COVID-19 has led to the accumulation of large volumes of data, as well as to the need to process the collected information. Data mining will improve the effectiveness of education, including a positive impact on life-long learning. Machine learning models in education make it possible to create an adaptive educational environment that will allow to evaluate the student’s results most objectively and effectively build plans for academic disciplines | |
| Располагается в коллекциях: | 2021. Цифровая трансформация – шаг в будущее | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 135-139.pdf | 266,17 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.