Ру
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Монография
  3. Современные образовательные технологии: психология...
  4. Использование нейросетей в преподавании высшей мат...

Использование нейросетей в преподавании высшей математики в техническом вузе

Глава в книге
DOI: 10.31483/r-109482
Open Access
монография «Современные образовательные технологии: психология и педагогика»
Creative commons logo
Опубликовано в:
монография «Современные образовательные технологии: психология и педагогика»
Авторы:
Генварева Ю. А. 1 , Марченкова Н. Г. 2
Рубрика:
Глава 7
Страницы:
99-107
Получена: 16.12.2023

Рейтинг:
Статья просмотрена:
1610 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 Оренбургский институт путей сообщения (филиал) ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения»
2 Филиал ФГАОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина» в г.Оренбурге
Для цитирования:

Аннотация

В связи с быстрым развитием информационных технологий и искусственного интеллекта использование нейросетей становится все более распространенным и значимым в различных сферах исследования и обучения. В высшей математике нейросети могут быть использованы для улучшения процесса обучения студентов. Например, они могут помочь в создании онлайн-курсов, адаптированных к индивидуальным потребностям студентов. Нейросети могут анализировать результаты работы студентов и предлагать индивидуальные рекомендации для изучения конкретных тем или проблемных областей. Кроме того, нейросети могут быть использованы для разработки интеллектуальных систем автоматической проверки задач и распознавания образцов. Это может помочь преподавателям в процессе оценки работ студентов и предоставления обратной связи. Нейросети могут также диагностировать проблемы в понимании материала и предлагать дополнительные материалы или упражнения для закрепления навыков. Также нейросети могут быть использованы для исследования сложных математических проблем и разработки новых подходов и методов в высшей математике. Их способность обрабатывать большие объемы данных и находить сложные закономерности может помочь в исследовании математической структуры и создания новых математических моделей. Очевидно, что применение нейросетей в преподавании высшей математики открывает возможности для более эффективного и индивидуализированного обучения студентов, а также для развития самой математики. Поэтому данная тема является актуальной и интересной для дальнейших исследований и применений.

Список литературы

  1. 1. Ross K. Doing and proving: the plase of algorithms and proof in school mathematics / K. Ross // American Mathematics Manthly. – 1998. – Vol. 3. – P. 252–255.
  2. 2. Jiang J. A review and prospect of readable machine proofs for geometry theorems / J. Jiang, J. Zhong // Journal of Systems Science and Complexity. – 2012. – Vol. 25. No 4. – P. 802–820. – DOI 10.1007/s11424-012-2048-3. – EDN YLKCFS
  3. 3. Бессмертный И.А. Семантическая паутина и искусственный интеллект / И.А. Бессмертный // Научно-технический вестник информационных технологий, математики и оптики. – 2009. – №6 (64). – С. 77–83.
  4. 4. Барский А.Б. Логические нейронные сети: учебное пособие / А.Б. Барский. – М.: Бином, 2013. – 352c.
  5. 5. Генварева Ю.А. Самореализация подростка в системе взаимодействия семьи и школы / Ю.А. Генварева // Вестник Томского государственного университета. – 2009. – №323. – С. 312–315. – EDN LHQSQB.
  6. 6. Егорова Ю.Н. Факторы и риски успешной самореализации студента в образовательном пространстве вуза / Ю.Н. Егорова, Ю.А. Генварева // Теоретические и практические аспекты психологии и педагогики. – Уфа: Аэтерна, 2016. – С. 61–76. – EDN VWTREL.
  7. 7. Егорова Ю.Н. Электронная образовательная среда как средство организации самостоятельной работы студента железнодорожного вуза / Ю.Н. Егорова, Ю.А. Генварева // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Педагогика, психология. – 2018. – №2 (33). – С. 21–26. – DOI 10.18323/2221-5662-2018-2-21-26. – EDN XSFVQD.
  8. 8. Генварева Ю.А. Современные подходы к преподаванию математики в техническом вузе / Ю.А. Генварева, Н.Г. Марченкова // ЦИТИСЭ. – 2023. – №2 (36). – С. 50–57. – DOI 10.15350/2409-7616.2023.2.04. – EDN HORKNW.
  9. 9. Генварева Ю.А. Решение профессионально-ориентированных задач по физике и математике как средство формирования профессиональной компетентности будущего инженера / Ю.А. Генварева, Н.Г. Марченкова // ЦИТИСЭ. – 2022. – №4 (34). – С. 171–179. – DOI 10.15350/2409-7616.2022.4.16. – EDN OPGNHI.
  10. 10. Попов А.Н. Формирование корпоративных компетенций будущего инженера ресурсами образовательного процесса технического вуза / А.Н. Попов, А.А. Хандримайлов, О.Ю. Малахова // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – №74–2. – С. 188–191. – EDN UFYZUB.
  11. 11. Малахова О.Ю. Детерминированность социокультурного самоопределения и саморегуляции в контексте становления личности студента вуза / О.Ю. Малахова, Д.В. Никифоров // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – №75–4. – С. 180–184. – EDN BUSMWK.

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.