О КЛАССИФИКАЦИИ ЗАМЕШАТЕЛЬСТВА ОБУЧАЮЩИХСЯ В ПРОЦЕССЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

УДК 519.6
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.11-2.006

Авторы

Евгений Юрьевич Щетинин
Доктор физико-математических наук, профессор Департамента математики Финансового университета при Правительстве РФ, Москва, Россия

Аннотация

В настоящей работе исследованы проблемы повышения качества дистанционного образования на основе анализа процесса просмотра студентами материалов курса на одной из открытых онлайн-платформ. В анализе качества проведенного обучения был использован показатель замешательства студента в процессе обучения. Для этого исследованы электроэнцефалограммы студентов и применены методы машинного и глубокого обучения для их анализа с целью распознавания замешательства. Предложена гибридная модель глубокого обучения 1D_CNN+LSTM, достигшая точности классификации 96,22%, что превосходит производительность остальных рассмотренных в статье классификаторов.

Ключевые слова

дистанционное обучение
замешательство
электроэнцефалограмма
машинное обучение
глубокие нейронные сети