АЛГОРИТМЫ РЕКОМЕНДАЦИЙ ДЛЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ: ОБЗОР - Bekarystankyzy, A. Bekarystankyzy; Baizakova, М.; Kassenkhan, A.; Iglikova, M. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
Образовательные рекомендательные системы (ERS) трансформируют процесс обучения, предоставляя персонализированный контент и рекомендации по курсам, адаптированные к индивидуальным потребностям студентов. Эти системы используют подходы, такие как коллаборативная фильтрация, гибридные модели и глубокое обучение, для улучшения образовательных траекторий. Однако остаются нерешённые проблемы, включая холодный старт, разреженность данных и вопросы конфиденциальности. Недавние достижения в области гибридных моделей, методов глубокого обучения и знаний графов открывают перспективы для решения этих проблем и повышения точности рекомендаций. В данной статье рассматриваются эти технологии с акцентом на потенциал использования крупномасштабных наборов данных и объяснимого ИИ (XAI) для улучшения образовательного опыта.