LnRiLWZpZWxke21hcmdpbi1ib3R0b206MC43NmVtfS50Yi1maWVsZC0tbGVmdHt0ZXh0LWFsaWduOmxlZnR9LnRiLWZpZWxkLS1jZW50ZXJ7dGV4dC1hbGlnbjpjZW50ZXJ9LnRiLWZpZWxkLS1yaWdodHt0ZXh0LWFsaWduOnJpZ2h0fS50Yi1maWVsZF9fc2t5cGVfcHJldmlld3twYWRkaW5nOjEwcHggMjBweDtib3JkZXItcmFkaXVzOjNweDtjb2xvcjojZmZmO2JhY2tncm91bmQ6IzAwYWZlZTtkaXNwbGF5OmlubGluZS1ibG9ja311bC5nbGlkZV9fc2xpZGVze21hcmdpbjowfQ==
LnRiLWhlYWRpbmcuaGFzLWJhY2tncm91bmR7cGFkZGluZzowfQ==
.tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em} .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] { text-align: center; } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] .tb-button__link { background-color: rgba( 255, 255, 255, 1 );border-radius: 13px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 );border: 2px solid rgba( 89, 52, 255, 1 );font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] .tb-button__icon { font-family: dashicons; } .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] { font-size: 13px;font-style: italic;color: rgba( 89, 89, 89, 1 );margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] a { color: rgba( 89, 89, 89, 1 );text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"]  { font-size: 17px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="b5a2a1f08d1627075e53cd72b6615a53"] { padding: 25px 0 25px 0; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.72fr) minmax(0, 0.28fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="668ae1855b25b162eb8e46027e84eed6"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="141f0efa1834a8f0cdf3c504febcbacf"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="a093f80b98988f44867bc92bc8b2bcce"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="b207be1f09b5cfeaede6a71988a74275"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="66077008f8b3822688e427d9e039f21f"] a { text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"]  { font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end}h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"]  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );background-color: rgba( 6, 147, 227, 1 );padding-top: 20px;padding-bottom: 20px;padding-left: 25px;margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"] a  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );text-decoration: none; } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="7990017b9d2a69714997192d12cdf930"] { padding: 25px;box-shadow: 5px 5px 10px 0 rgba( 0, 0, 0, 0.5 ); } .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] { margin-top: 30px;margin-bottom: 30px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] a { text-decoration: none; }  h1.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="4f5a660589f8a2eb8e7a8502090d81dc"] a  { text-decoration: none; } @media only screen and (max-width: 781px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.5fr) minmax(0, 0.5fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }       .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } @media only screen and (max-width: 599px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 1fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"]  > .tb-grid-column:nth-of-type(1n+1) { grid-column: 1 }       .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } 
Главная Работы на конкурс Предметное образование Гуманитарные дисциплины Исследовательская работа «Нейрообразование: Инновации в образовательном процессе»
Исследовательская работа «Нейрообразование: Инновации в образовательном процессе»
Автор: Семков Алексей Викторович
Место работы/учебы (аффилиация): МАОУ "СОШ №4", Мирнинский район, Республика Саха (Якутия), 11 класс
Цель проекта:
Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс для повышения качества обучения, улучшения эффективности обучения и создания персонализированных образовательных траекторий.
Основные задачи проекта:
- Исследование возможностей применения нейросетей для анализа поведения и успеваемости учащихся, а также для оценки уровня понимания и усвоения знаний.
- Разработка алгоритмов и моделей ИИ для прогнозирования успеваемости, выявления проблемных областей и определения оптимальных траекторий обучения.
- Проведение экспериментов связанных с внедрением нейросетей в образовательный процесс МАОУ “СОШ№4”.
- Внедрение системы адаптивного обучения на основе нейросетей, которая будет предлагать индивидуальные задания, учебные материалы и рекомендации, исходя из результатов анализа данных об успеваемости и интересах каждого ученика.
- Проведение пилотных испытаний и апробации новых технологий в нескольких школах или учебных заведениях с целью оценки их эффективности и выявления возможных недостатков.
- Разработка методических рекомендаций и обучающих программ для преподавателей по использованию новых технологий и методик на основе нейросетей и ИИ.
Результаты проекта способствуют повышению качества образования и эффективности учебного процесса.
Смотреть похожие работы
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
Исследовательская работа «Исследование различных методов классификации и машинного обучения»
Цель работы — исследование и сравнительный анализ эффективности пяти различных методов машинного обучения для решения задач классификации на трех эталонных наборах данных, а также визуализация полученных результатов. Актуальность. В эпоху стремительн…
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
Научно-исследовательская работа «Применение сервисов искусственного интеллекта в языковом образовании»
Цель работы — изучить роль искусственного интеллекта в процессе изучения иностранных языков и оценить его эффективность на основе теоретического анализа и практического исследования. Актуальность. В современном мире владение иностранными языками явл…
Научно-исследовательская работа «Социально-философский анализ этики искусственного интеллекта как фактора устойчивого развития и качества жизни»
Целью исследования является социально-философская концептуализация этики искусственного интеллекта (ИИ) как конститутивного фактора устойчивого развития и качества жизни, а также выявление механизмов, посредством которых этические принципы (прозрачно…
Исследовательская работа «Оценка качества машинного перевода: нейросетевые модели против традиционных статистических систем»
Целью исследовательской работы является сравнение ИИ-системы, предназначенной для работы с текстом, с онлайн-переводчиками, изучение эффективности и качества их работы с текстом на английском языке. Задачи: Познакомиться с историей появления искусств…
Исследовательский проект «Применение технологий дополненной реальности в образовательном процессе: Ожившие биографии композиторов»
Цель работы — разработка комплекта интерактивных материалов с дополненной реальностью («Ожившие биографии композиторов») и экспериментальная проверка его эффективности в повышении вовлеченности и успеваемости учащихся музыкальной школы. Актуальность….
Исследовательская работа «Использование искуственного интеллекта и наглядности на уроках истории для подготовки к ГИА»
Цель и задачи работы — разработка и анализ методических приемов использования современных средств наглядности (ИИ, интернет-мемы, киноматериалы) для эффективной подготовки учащихся основной школы к ВПР и ОГЭ по истории. Актуальность. Статья посвящена…
Мероприятие завершено
Конкурс, в котором работа участвует
Направление
Форма представления работы
Ключевые слова
Дата публикации работы
31.08.2024
Добавить комментарий