МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕГІ АДАПТИВТІ ЖӘНЕ ЖЕКЕЛЕНДІРІЛГЕН ОҚЫТУҒА АРНАЛҒАН LEARNLY ПЛАТФОРМАСЫ

Аңдатпа

Бұл зерттеу Learnly платформасы мысалында интерактивті платформалардағы жекелендірілген оқытуда машиналық оқытуды қолдануды қарастырады. Жұмыстың мақсаты — адаптивті қайталау жоспарлауын, контент генерациясын және мінез-құлыққа негізделген жекелендіруді бір масштабталатын өнім архитектурасына біріктіру мүмкіндігін көрсету. Зерттеу spaced repetition модельдеріне, адаптивті бағалау логикасына және заманауи үлестірілген жүйелер тәжірибесіне негізделген жобалық-аналитикалық тәсілді қолданады. Әдістер бөлімінде SM-2 алгоритмінің easiness factor арқылы келесі қайталау интервалын қалай бағалайтыны және SM-17 алгоритмінің бұл логиканы тұрақтылық (stability), еске түсіру ықтималдығы (retrievability) және қиындық (difficulty) айнымалылары арқылы қалай кеңейтетіні түсіндіріледі. Сонымен қатар, мақалада Learnly Intelligence Layer тұжырымдамасы енгізіледі — бұл жады динамикасын, пайдаланушы белсенділігі сигналдарын және жасанды интеллект көмегімен контент генерациясын біріктіретін меншікті адаптивті модель. Нәтижелер мұндай тәсілдің оқу сессияларының өзектілігін арттыратынын, артық қайталауларды азайтатынын және білім беру контентін жылдам жасауға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Сонымен қатар, Java, Spring Boot, WebFlux, микросервистер, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Kafka және Elasticsearch негізіндегі платформа архитектурасы нақты уақыттағы жекелендіруді масштабтауға берік негіз қалайды. Зерттеу қорытындысы бойынша, өнімнің құндылығы жекелеген AI функцияларынан емес, математикалық жоспарлау, оқу аналитикасы, генеративті жасанды интеллект және сенімді жүйелік архитектураның үйлесімді өзара әрекеттесуінен қалыптасады.