Вісник № 02. Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55880
Переглянути
Документ Алгоритмічне забезпечення рекoмендaційної системи вебсервісу для вивчення іноземних мов(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Боднар, Лілія Василівна; Шулакова, Катерина Сергіївна; Гризун, Людмила ЕдуардівнаДана робота присвячена аналізу aлгoритмічнoгo забезпечення рекомендаційних систем мультимедійного контенту та розробці вебсервісу для підвищення ефективності вивчення іноземних мов за допомогою рекомендаційної системи, яка персоналізовано підбирає навчальний контент для користувача. Для формування переліку необхідного мультимедійного контенту були обрані основні критерії рекомендаційної системи, виявлені основні потреби користувачів, які повинна вирішувати система, оскільки підвищення ефективності вивчення іноземної мови досягається не тільки шляхом вибору методів навчання, але й переглядом мультимедійного контенту, а саме новин, фільмів, навчальних роликів, кліпів та ін. З боку методу реалізації aлгoритмічнoгo забезпечення були розглянути різні види фільтрації даних від сучасних технічних методів до бібліотек для забезпечення функціональності системи та обрано алгоритм на основі гібридної фільтрації, при якому використовуються відомі оцінки користувачів для прогнозування уподобань іншого користувача. Розроблені функціональні вимоги та запропоновано вебсервіс, який уможливлює комплексний вплив на навчання користувача при вивченні іноземної мови, програмна реалізація якого виконана за допомогою мов Java Script, Python та додаткових бібліотек. Ця реалізація дозволяє побудувати процес відстеження змін стосовно вимог користувача та передавати інформацію в базу даних (БД) і після аналізу вхідних даних змінювати запропонований мультимедійний контент користувачу. Під час подальших досліджень заплановано проведення практичних експериментів з урахуванням специфіки тих чи інших методів навчання іноземних мов і застосування статистичних даних для оцінки ефективності роботи алгоритму запропонованої рекомендаційної системи.