МЕТОД СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА С ИИ В ОБУЧЕНИИ Российский патент 2024 года по МПК G09B19/00 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее техническое решение относится к области вычислительной техники, в частности к программно-аппаратному комплексу для построения индивидуальной траектории обучения пользователя.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Из уровня техники известно решение, выбранное в качестве наиболее близкого аналога, RU 2672171 C1. Данное решение представляет из себя способ обработки информации для подготовки рекомендаций на основе компьютеризированной оценки способностей пользователя, в котором с помощью средств аутентификации, обеспечивающих доступ к устройству пользователя для решения хотя бы одной компьютеризированной задачи, осуществляется распознавание эмоций пользователя в режиме реального времени.

Вышеуказанный аналог характеризует способ обработки информации для подготовки рекомендаций на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей, в котором: предоставляют доступ с использованием средств аутентификации к решению по меньшей мере одного компьютеризированного задания устройству пользователя; осуществляют распознавание эмоций пользователя в реальном времени во время указанного решения посредством одной видеокамеры, с помощью которой получают набор эмоций и используют искусственные нейронные сети для распознавания полученных эмоций; передают данные на устройство обработки данных системы для получения параметров действий пользователя во время указанного решения по меньшей мере одного задания; определяют по меньшей мере одну способность пользователя на основании данных, полученных после пользовательского решения по одному заданию, и распознанных эмоций пользователя; в устройстве обработки данных преобразуют данные в числовые значения, а распознанные эмоции - в шкалу, по которым рассчитывают показатель способностей пользователя; по полученным результатам система определения способностей формирует рекомендации пользователю для принятия решений на основании определенной на предыдущем шаге по меньшей мере одной способности на основе рассчитанных значений способностей.

Предлагаемое техническое решение направлено на устранение недостатков современного уровня техники и отличается от известных решений тем, что предложенный программно-аппаратный комплекс обеспечивает качественное и эффективное построение индивидуальной траектории обучения пользователя.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное решение, является создание программно-аппаратного комплекса для построения индивидуальной траектории обучения пользователя. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимых пунктах изобретения.

Технический результат заключается в повышении качества обучения пользователя за счет эффективного построения индивидуальной траектории обучения пользователя.

Заявленный результат достигается за счет осуществления программно-аппаратного комплекса для построения индивидуальной траектории обучения пользователя, содержащего в своём составе взаимосвязанные:

систему сбора внешней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации по ключевым параметрам из общедоступных источников информации;

систему сбора внутренней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации на основе дополнительных данных, указанных при регистрации и опросе пользователя;

систему интеллектуального анализа полученных данных с вышеупомянутых систем, выполненную с возможностью анализа данных, ассоциированных с пользователем, определяя уровень подготовки по направлениям;

систему формирования рекомендаций, выполненную с возможностью генерирования списка рекомендаций на основе анализа извлеченных данных;

систему хранения данных, причем система является конвергентной базой данных с высокой степенью защиты, которая развернута на платформе облачных серверов.

В частном варианте реализации описываемого комплекса система формирования рекомендаций использует метод фильтрующих ограничений, который выводит рекомендации только по наиболее полным данным, отсекая наименее наполненные категории.

В частном варианте реализации описываемого комплекса в системе интеллектуального анализа полученных данных направления - это:

грамматика;

математические знания;

общеобразовательная подготовка;

коммуникация;

уровень стресса;

интересы;

сильные качества;

слабые стороны;

цели.

ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако квалифицированному в предметной области специалисту будет очевидно, каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять излишне понимание особенностей настоящего изобретения.

Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.

Дополнительные системы поддержки принятия решения и построения индивидуальной траектории обучения играют важную роль в современной образовательной среде. Изначально поставщики образовательных услуг концентрировали свои усилия на создании большого количества образовательных продуктов с целью извлечения дохода и расширения своей клиентской базы.

Однако очевидно, что пользователи начали недоверительно относиться к окружающей их информации, так как рынок практически достиг точки насыщения. В результате поставщики образовательных услуг для увеличения своих доходов переключились на предоставление пользователям услуг по индивидуальному подбору траектории обучения для достижения обозначенных пользователем целей.

Настоящее решение предназначено для решения задач ситуационного анализа в обучении, в котором принятие управленческих решений осуществляется на каждом этапе в зависимости от результатов выполнения предыдущего этапа. Инновационность решения заключается в обработке внутренней и внешней информации при работе с ситуациями для получения наиболее точного результата анализа. Внутренняя информация получается из решений, принятых внутри кейса, внешняя информация включает в себя обработку мультимедийной информации, орфографической информации, учитывая пол, возраст, образование и социальное положение обучающегося, статистическую обработку социальной активности.

Предлагаемое техническое решение применяется в организациях среднего и высшего образования, а также в коммерческом секторе. Решение позволяет выполнять когнитивные задачи, помогает выстроить индивидуальную траекторию обучения для достижения целей пользователей.

Настоящее техническое решение, а именно программно-аппаратный комплекс для построения индивидуальной траектории обучения пользователя, содержит в своём составе следующие взаимосвязанные технические элементы:

систему сбора внешней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации по ключевым параметрам из общедоступных источников информации;

систему сбора внутренней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации на основе дополнительных данных, указанных при регистрации и опросе пользователя;

систему интеллектуального анализа полученных данных с вышеупомянутых систем;

систему формирования рекомендаций;

систему хранения данных.

Система сбора внешней информации способна собирать данные с социальных сетей пользователя, передавать полученные данные в хранилище данных, из которого данные передаются в систему интеллектуального анализа для дальнейшей обработки. Система в предпочтительном варианте реализации реализована в виде сервера базы данных. Система сбора внешней информации осуществляет выборку собираемых данных по словам, терминам, фразам, цитатам или оценкам, которые могут иметь отношение к требуемым классификаторам собираемых данных о пользователе. Данные структурируются по ячейкам классификации. Структуризация происходит по следующим тринадцати параметрам:

наполненность персональной информации;

образование;

интересы;

опыт работы;

владение иностранными языками;

частота размещения информации;

родственные связи;

социальная активность;

вовлеченность сторонних пользователей в социальную активность пользователя;

отношение размещенной текстовой информации к графической;

грамматика;

эмоциональное настроение пользователя по частоте использования меченых слов в своих постах;

использование нецензурной лексики.

Параметры разделяются на подкатегории, на основании глубины которых система может манипулировать выборкой данных на основе конфигурируемых политик. Например, конфигурируемая политика может указывать не только уровень образования пользователя, но и количество образовательных учреждений, рейтинг учреждений. Конфигурируемая политика задает глубину выборки данных и удаление лишних данных после структуризации.

Структурированные данные передаются далее для дальнейшего анализа и хранения.

Система сбора внутренней информации выполняет функцию классификации пользователя на основе предоставляемых им данных. Система в предпочтительном варианте реализации реализована в виде сервера базы данных.

Система сбора внутренней информации разделяет полученные данные на атрибуты, а атрибуты разделяет по признакам, после чего распределяет полученную информацию по степени сходства до отнесения к одному из заранее известных классов с имеющимися в классификаторе параметрами.

При регистрации пользователь вносит в базу данных следующую информацию о себе:

пол;

возраст;

уровень образования;

наличие дополнительного образования;

периодичность изучения новых образовательных программ.

После получения данных пользователю предлагается пройти опрос, содержащий вопросы на выявление общих аспектов уровня подготовки пользователя, его интересов, текущего уровня удовлетворенности своими знаниями, целей по уровню знаний (данные записываются в базу данных). Объем опроса зависит от достижения алгоритмом «чистой» классификации отношения ответа к одной из категории. Допустимы дополнительные корректирующие вопросы с вариантами множественного выбора. Алгоритм воспроизведения корректирующих вопросов воспроизводит вопросы до получения «чистого» отношения ответа в одну из заданных подкатегорий. Продолжительность прохождения от трех минут. Для сокращения времени на прохождение опроса в алгоритме воспроизведения корректирующих вопросов задано максимально допустимое количество корректирующих вопросов по каждой категории. «Чистое» отношение при достижении максимально допустимого количества корректирующих вопросов основывается на числовом количестве ответов, относящихся к одной из категорий. В процессе прохождения опроса проявляются графические элементы для поддержки эмоциональной вовлеченности пользователя в процесс.

Система интеллектуального анализа полученных данных

Данные, собранные из вышеупомянутых источников, объединяются и консолидируются для поступления в систему интеллектуального анализа данных, которая представляет собой совокупность данных о состоянии исследуемого пользователя, применяет системный комплексный подход к изучению результатов деятельности пользователя, обобщает материалы анализа в виде выводов и рекомендаций на основе обработки всей имеющейся информации о результате собранных данных.

Система использует соединители в форме интерфейсов API, протоколов и служб, чтобы поддерживать связь с источниками данных и системой хранения данных. Система в предпочтительном варианте реализации реализована на вычислительном серверном оборудовании и использует его ресурсы для реализации установленных задач.

Алгоритм интеллектуального анализа данных использует метод машинного обучения по дереву поиска решений, что позволяет качественно и ресурсоёмко осуществлять анализ внешних источников и kNN (метод ближайших соседей) при работе с внутренними источниками данных.

Алгоритм выполняет когнитивные задачи: получает данные, комбинирует входные и выходные данные одновременно на каждом этапе действия пользователя, чтобы “изучить” данные, и на основании набора данных и желаемого результата выдает выходные данные при вводе новых входных данных.

Построение происходит от корневого узла к листьям. Постепенно разбивая полученные данные на основе определенных атрибутов на подгруппы, достигается наиболее близкое отношение к определённой классификации. По меньшей мере одна команда заставляет систему получать запрос на рекомендацию. По меньшей мере одна команда заставляет анализировать данные, ассоциированные с пользователем, определяя уровень подготовки по направлениям:

грамматика;

математические знания;

общеобразовательная подготовка;

коммуникация;

уровень стресса;

интересы;

сильные качества;

слабые стороны;

цели.

Система формирования рекомендаций сопоставляет характеристику полученных данных из системы интеллектуального анализа к наиболее привлекаемым вариантам увеличения соотношения данных по каждому параметру к полной величине. Система в предпочтительном варианте реализации реализована на вычислительном серверном оборудовании и использует его ресурсы для реализации установленных задач.

По меньшей мере одна команда заставляет создавать список рекомендаций на основе анализа извлеченных данных. Набор рекомендаций использует метод фильтрующих ограничений, который выводит рекомендации только по наиболее полным данным, отсекая наименее наполненные категории. Чем выше будет получен объем извлеченных данных, тем успешнее будет выполнение поставленной задачи и выше степень прогностической точности в построении индивидуальной траектории обучения.

На основе полученных параметров система выстраивает цепочку персонализированных заданий, которые состоят из инструктивных информационных материалов, выводящихся в интерфейс пользователя в виде учебных элементов. Учебные элементы представляют собой электронные информационные носители (например планы тематических занятий, тексты, видео, графические элементы), наполненные информацией для повышения уровня подготовки по каждому направлению.

Полученные данные находятся в распределенной системе хранения данных, в которой они могут храниться в течение длительных периодов времени и дублироваться для обеспечения надежности.

Система является конвергентной базой данных с высокой степенью защиты, которая развернута на платформе облачных серверов Oracle. Объем системы оптимизируется для увеличения скорости работы.

Настоящее техническое решение в предпочтительном варианте реализации осуществляется посредством по меньшей мере баз данных, вычислительного оборудования (например сервера (облачного или физического)), устройств отображения (например дисплеев, планшетов), а также вычислительных устройств, посредством которых осуществляется взаимодействие обучающегося через пользовательский интерфейс.

Таким образом, реализуется качественное и эффективное построение индивидуальной траектории обучения пользователя.

В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществления заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Программно-аппаратный комплекс для построения индивидуальной траектории обучения пользователя содержит в своём составе взаимосвязанные: систему сбора внешней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации по ключевым параметрам из общедоступных источников информации; систему сбора внутренней информации о пользователе, выполненную с возможностью сбора информации на основе дополнительных данных, указанных при регистрации и опросе пользователя; систему интеллектуального анализа полученных данных с вышеупомянутых систем, выполненную с возможностью анализа данных, ассоциированных с пользователем, определяя уровень подготовки по направлениям; систему формирования рекомендаций, выполненную с возможностью генерирования списка рекомендаций на основе анализа извлеченных данных; систему хранения данных, причем система является конвергентной базой данных с высокой степенью защиты, которая развернута на платформе облачных серверов. Технический результат заключается в повышении качества обучения пользователя за счет эффективного построения индивидуальной траектории обучения пользователя. 2 з.п. ф-лы.

1. Программно-аппаратный комплекс для построения индивидуальной траектории обучения пользователя, содержащий в своём составе взаимосвязанные:

систему сбора внешней информации о пользователе, реализованную в виде сервера базы данных, выполненную с возможностью сбора информации по ключевым параметрам из общедоступных источников информации, причем система сбора внешней информации о пользователе дополнительно выполнена с возможностью осуществления выборки собираемых данных по словам, терминам, фразам, цитатам или оценкам, которые могут иметь отношение к требуемым классификаторам собираемых данных о пользователе;

систему сбора внутренней информации о пользователе, реализованную в виде сервера базы данных, выполненную с возможностью сбора информации на основе дополнительных данных, указанных при регистрации и опросе пользователя, причем система сбора внутренней информации дополнительно выполнена с возможностью: разделения полученных данных на атрибуты, разделения атрибутов по признакам и распределения полученной информации по степени сходства до отнесения к одному из заранее известных классов с имеющимися в классификаторе параметрами;

систему интеллектуального анализа полученных данных с вышеупомянутых систем, выполненную с возможностью анализа данных, ассоциированных с пользователем, определяя уровень подготовки по направлениям, причем система содержит алгоритм интеллектуального анализа данных, который использует метод машинного обучения по дереву поиска решений, причем система интеллектуального анализа полученных данных выполнена с возможностью: получения данных, комбинирования входных и выходных данных одновременно на каждом этапе действия пользователя и выдачи выходных данных при вводе новых входных данных;

систему формирования рекомендаций, выполненную с возможностью генерирования списка рекомендаций на основе анализа извлеченных данных, причем система выстраивает цепочку персонализированных заданий, которые состоят из инструктивных информационных материалов, выводящихся в интерфейс пользователя в виде учебных элементов;

систему хранения данных, причем система является конвергентной базой данных с высокой степенью защиты, которая развернута на платформе облачных серверов.

2. Программно-аппаратный комплекс по п.1, в котором система формирования рекомендаций использует метод фильтрующих ограничений, который выводит рекомендации по наиболее полным данным, отсекая наименее наполненные категории.

3. Программно-аппаратный комплекс по п.1, в котором в системе интеллектуального анализа полученных данных направления - это:

грамматика;

математические знания;

общеобразовательная подготовка;

коммуникация;

уровень стресса;

интересы;

сильные качества;

слабые стороны;

цели.