что первый этап поиска системы завершен. Определены проблемы, объем исследований, цель и задачи функционирования системы. Затем вы можете выбрать показатель производительности, который сможет определить, достигает ли система своих целей и насколько хорошо она работает. Таким образом, показатель эффективности будет выступать мерой достижения цели. Поэтому под показателем эффективности сложной системы понимают числовую характеристику, оценивающую степень адаптации системы к достижению поставленной цели.
В целом выполнение операций, составляющих работу системы, сопровождается элементами случайности, поэтому реальность достижения цели обычно непредсказуема и случайна. Поэтому в качестве показателей эффективности принимаются неслучайные свойства случайной величины. В частности, для оценки ожидаемой эффективности работы конкретного предприятия можно принять следующие два типа показателей эффективности.
Во-первых, это вероятность события. Например, выполнение заказа в определенное время.
Во-вторых, если целью является достижение максимальной производительности, формулируется среднее математическое выражение.
Чтобы оценить крупномасштабные, физически сложные процессы, становится необходимым использовать множество показателей. Один из них должен быть основным, остальные -дополнительными. Оно должно соответствовать основной цели операции. Дополнительное - должно описывать состояние товара, наличие и другие условия или ограничения.
Например, если у компании есть цель выполнения заказа, ключевым показателем эффективности может быть вероятность того, что она будет выполнена в течение заданного времени. Дополнительные показатели могут включать потребление материальных ресурсов, энергии и другие затраты. В то же время, если решается непосредственная задача системного исследования, за счет соответствующей структуры работы зачастую увеличивается основной показатель, а дополнительные показатели выступают в качестве ограничений. При решении обратной задачи основной показатель определяется на определенном критическом уровне и становится одним из ограничений, а один из предыдущих дополнительных показателей, например материальные ресурсы, снижается. В связи с этим при решении обратной задачи обучения систем показатель степени адаптации системы к достижению цели называют объективным показателем, который по сути играет ту же роль, что и показатель эффективности.
Список использованной литературы:
1. www.salamnews.com
2. www.turkmenportal.com
© Атдаев Я.Д., Поповов А., Аманова М., Гурбанмырадов Ю., 2024
УДК 33
Атдыева А.,
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
Ашхабад, Туркменистан
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАНИИ: АДАПТИВНЫЕ УЧЕБНЫЕ СИСТЕМЫ
Аннотация
В данной работе рассматриваются современные подходы к использованию искусственного
интеллекта (ИИ) в образовательных процессах, с особым акцентом на адаптивные учебные системы. Адаптивные системы на базе ИИ предлагают персонализированные образовательные программы, которые автоматически подстраиваются под уровень знаний, интересы и темп обучения каждого учащегося. Это позволяет повышать эффективность учебного процесса, минимизируя разрыв в знаниях и помогая студентам осваивать материал в индивидуальном ритме. В аннотации обсуждаются такие ключевые аспекты, как использование алгоритмов машинного обучения для анализа прогресса студентов, создание интерактивных платформ, виртуальных репетиторов и их роль в модернизации традиционных методов обучения.
Ключевые слова
искусственный интеллект (ИИ), адаптивные учебные системы, персонализированное обучение, машинное обучение, виртуальные репетиторы, интерактивные образовательные платформы, анализ данных студентов, цифровое образование, персонализация обучения.
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет образовательный ландшафт, предлагая новые решения для улучшения и персонализации учебных процессов. Одним из ключевых направлений его применения являются адаптивные учебные системы, которые позволяют создавать индивидуализированные образовательные программы, подстраивающиеся под особенности каждого учащегося.
Принципы работы адаптивных учебных систем
Адаптивные системы на основе ИИ используют алгоритмы машинного обучения и анализа данных для мониторинга прогресса студентов и динамически подстраивают учебный контент под их нужды. Это позволяет студентам проходить курс в удобном для них темпе, получать больше практики по темам, вызывающим сложности, и минимизировать потерю мотивации.
Ключевые технологии и их применение
1. Машинное обучение: Используется для анализа больших данных о поведении учащихся, их успехах, и на этой основе система выстраивает персональные траектории обучения.
2. Виртуальные ассистенты и репетиторы: Эти ИИ-инструменты помогают в разъяснении сложных тем и отвечают на вопросы в режиме реального времени, повышая интерактивность обучения.
3. Аналитика и прогнозирование: Системы ИИ могут предсказывать, в каких темах учащийся столкнется с трудностями, и предоставляют соответствующие материалы для предотвращения пробелов в знаниях.
Преимущества адаптивных систем
1. Индивидуальный подход: Адаптивные учебные системы подстраиваются под уровень и способности каждого учащегося, повышая эффективность обучения.
2. Гибкость и доступность: Обучение может происходить в любое время и в любом месте, предоставляя возможность обучаться в индивидуальном темпе.
3. Обратная связь в реальном времени: Системы ИИ могут быстро оценивать успехи и предоставлять мгновенные рекомендации по улучшению результатов.
Этические и социальные вызовы
1. Конфиденциальность данных: Большие объемы данных о поведении учащихся требуют строгого соблюдения стандартов защиты персональных данных.
2. Неравенство в доступе к технологиям: Внедрение ИИ в образование может усилить цифровое неравенство, если доступ к таким технологиям останется ограниченным для некоторых социальных групп.
3. Роль учителя: Вопросы о том, как ИИ будет взаимодействовать с традиционными методами преподавания и какова роль учителя в образовательной системе будущего, остаются открытыми.
Адаптивные учебные системы на основе ИИ обладают большим потенциалом для повышения качества и доступности образования. Они позволяют сделать учебный процесс более персонализированным и эффективным, но требуют продуманного подхода к этическим вопросам, связанным с приватностью и доступом к технологиям. В будущем такие системы могут стать неотъемлемой частью образования, открывая новые возможности для учащихся всех возрастов. Список использованной литературы:
1. Woolf, B. P. (2010). Building Intelligent Interactive Tutors: Student-Centered Strategies for Revolutionizing E-learning. Morgan Kaufmann.
2. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
3. Khalil, M., & Ebner, M. (2016). Learning Analytics: Fundaments, Tools, and Applications. Springer.
© Атдыева А., 2024
УДК 1082
Джуммиева Н.
Студент
Туркменабатского Агросельскохозяйственного колледжа Имени С.А. Ниязова Туркменского Сельскохозяйственного университета
Аннаев Б. Студент 3-го курса
Института инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана,
Г. Ашхабад Туркменистан Оразов Ш. Студент 3-го курса
Института инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана,
Г. Ашхабад Туркменистан Гошунов А. Студент 2-го курса
Института инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана,
Г. Ашхабад Туркменистан Научный Руководитель: Гылычмырадов М.
Преподаватель
Института инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана,
Г. Ашхабад Туркменистан
ДОКАЗАТЕЛЬСТВА АУДИТОРА 2
Закон четко не определяет обязательный характер информации и доказательств, необходимых для подтверждения достоверности финансовой отчетности экономического субъекта. Аудиторы сами должны определить.
Для формирования обоснованного мнения о достоверности финансовой отчетности аудитор должен получить аудиторские доказательства на основе следующих аудиторских процедур (процедур):