Машинное обучение для адаптивности
Мы используем алгоритмы машинного обучения для анализа поведения пользователей и адаптации учебного контента под их индивидуальные особенности. Система отслеживает время изучения материала, частоту ошибок, предпочтительные методы подачи информации и создает уникальную траекторию для каждого обучающегося.
Нейронные сети помогают прогнозировать успешность освоения тем и предлагать оптимальную последовательность изучения материала, учитывая когнитивные особенности и текущий уровень подготовки.