Personalized education plan construction using neural networks

Abstract

У статті представлено персоналізовану систему планування навчання, яка використовує нейронні мережі та штучний інтелект для динамічної адаптації навчальних шляхів для окремих користувачів. Система використовує нейронні мережі для аналізу профілів користувачів, уподобань і даних про ефективність у реальному часі, що дозволяє створювати індивідуальні навчальні плани. Нейронні мережі є невід’ємною частиною прогнозування потреб учнів шляхом аналізу минулої успішності, стилю навчання та моделей залучення, що дозволяє системі рекомендувати відповідні навчальні модулі та оптимальні розклади персоналізованого навчання. Крім того, система коригує навчальні плани в реальному часі, балансуючи когнітивне навантаження та забезпечуючи персоналізований темп, щоб запобігти втомі. Використовуючи ці вдосконалені механізми, система надає рекомендації щодо контенту та графіку навчання, які постійно змінюються в міру прогресу користувача. Адаптивний характер системи додатково посилюється завдяки здатності нейронних мереж оптимізувати довгострокові стратегії навчання, забезпечуючи баланс між поставленим завданням і підтримкою. Запропоновану систему можна легко інтегрувати з системами управління навчанням (LMS), пропонуючи масштабоване рішення для персоналізованого навчання. У статті підкреслюється ефективність нейронних мереж у створенні ефективних, орієнтованих на учня планів навчання та покращенні результатів навчання за допомогою адаптації на основі даних.In the paper, a personalized education planning system that utilizes neural networks and artificial intelligence to adapt learning paths for individual learners dynamically is presented. The system employs neural networks to analyze learner profiles, preferences, and real-time performance data, enabling the generation of tailored study plans. Neural net works are integral in predicting learner needs by analyzing past performance, learning style, and engagement patterns, allowing the system to recommend appropriate learning modules and optimal study schedules. Additionally, the system adjusts learning plans in real time, balancing cognitive load and ensuring personalized pacing to prevent learner fatigue. By incorporating these advanced mechanisms, the system provides content recommendations and schedules that evolve continuously as learners progress. The adaptive nature of the system is further enhanced through neural networks’ ability to optimize longterm learning strategies, ensuring that the right balance between challenge and support is maintained. The proposed system can be seamlessly integrated with Learning Management Systems (LMS), offering a scalable solution for personalized education. The paper highlights the effectiveness of neural networks in creating efficient, learner-centered study paths and improving educational outcomes through data-driven adaptation.