Создание образовательного ресурса для социальной адаптации пожилых людей

В современном информационном обществе проблема непрерывного, открытого образования является приоритетной. Возможность приобретать новые знания без отрыва от основной работы, не тратя время на поездки к месту обучения, реализуется все чаще посредством использования дистанционных образовательных технологий
Применение дистанционных технологий имеет огромное значение при обучении пожилых людей и лиц с ограниченными возможностями здоровья

Дистанционные образовательные технологии стали особенно актуальны в период пандемии,
когда все образовательные учреждения вынуждены были перейти на удаленное обучение

На сегодняшний день самой распространённой системой управления образовательным контентом является среда Moodle, которая обеспечивает создание и сопровождение дистанционных курсов, в том числе разработку образовательного контента, систем контроля знаний, организацию коммуникаций участников образовательного процесса

Цель проекта:
разработка на основе информации из базы данных среды Moodle нейросетевой модели поведенческого анализа обучающегося

Под реализацией проекта предполагается разработка и обучение нейросетевой модели на основе информации из базы данных системы Moodle и знаний преподавателя о типичном поведении обучающихся. В случае если действия обучающегося отличаются от типичной линии поведения описываемой данной моделью, то данное поведение классифицируется системой как аномальное и передается для анализа преподавателю курса

В рамках проекта необходимо решение следующих задач:
разработка структуры нейросетевой модели
разработка скриптов, обеспечивающих импорт из базы данных среды Moodle (СУБД MySQL) массива данных для обучения нейронной сети
обучение нейронной сети с «учителем»
создание программного модуля, обеспечивающего реализацию данного алгоритма классификации пользователей для интеграции в систему Moodle

Основные технические характеристики проекта:
язык программирования – Python;
платформа машинного обучения – TensorFlow с библиотекой Keras;
формат загрузки исходных данных для обучения – файл CSV;
размер вектора данных характеризующего поведение пользователя ­– не менее 8 параметров;
точность определения принадлежности пользователя к определенному кластеру ­– не менее 90%;
объем массива данных для обучения нейронной сети – 1500 пользователей, из которых 1000 пользователей обучающая выборка и 500 контрольная выборка;
совместимость с операционными системами: MS Windows, Android, Linux;
возможность добавления данных новых пользователей и переобучение системы;
возможность интеграции разработанного продукта в качестве стандартного модуля образовательной среды Moodle

Использование данной нейросетевой модели позволит отслеживать нетипичное поведение обучающихся испытывающих трудности в освоении образовательной среды, что может быть свойственно людям с ограниченными возможностями здоровья и пожилым людям