Empowering Schools through AI:Transforming Education with Adaptive Learning Platforms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digitalisation is transforming education, offering both opportunities and challenges for schools worldwide. Central to this transformation is the integration of artificial intelligence (AI) within Learning Management Systems (LMS) to support adaptive and blended learning environments. This paper introduces an innovative AI-driven LMS equipped with modules such as Flipped Classroom and Adaptive Learning, enabling students to engage independently with foundational concepts while providing educators with real-time diagnostic insights. Leveraging advanced AI techniques, including recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) algorithms, the platform dynamically evaluates student performance, personalises learning activities, and optimises learning paths to enhance outcomes. Emphasising the importance of digital leadership, professional development, and interoperability, this study presents actionable pathways for successfully implementing AI-driven LMS platforms to foster inclusive, innovative, and future-ready educational ecosystems. Цифровизация трансформирует образование, создавая как возможности, так и вызовы для школ по всему миру. Центральным элементом этой трансформации является интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в системы управления обучением (LMS) для поддержки адаптивных и смешанных учебных сред. В данной статье представлена инновационная LMS на базе ИИ, оснащённая такими модулями, как «Перевёрнутый класс» и «Адаптивное обучение», которые позволяют ученикам самостоятельно осваивать базовые концепции, одновременно предоставляя педагогам диагностическую информацию в режиме реального времени. Используя передовые технологии ИИ, в том числе рекуррентные нейронные сети (RNN) и алгоритмы долгой краткосрочной памяти (LSTM), платформа динамически оценивает успеваемость учеников, персонализирует учебные задания и оптимизирует учебные траектории для улучшения результатов. Подчёркивая важность цифрового лидерства, профессионального развития и взаимодействия, в данном исследовании представлены практические пути успешного внедрения платформ LMS на базе ИИ для создания инклюзивных, инновационных и готовых к будущему образовательных экосистем. Цифрландыру әлемнің барлық мектептері үшін жаңа мүмкіндіктер мен сын-талаптар ұсына отырып білім беру саласына тың өзгерістер енгізіп түрлендіруде. Мұндай өзгерістер енгізуде бейімделген және аралас оқу орталарын қолдау үшін жасанды интеллектіні (ЖИ) оқытуды басқару жүйелерімен (LMS) интеграциялау маңызды орын алады. Бұл мақалада «Төңкерілген сынып» және «Бейімделген оқыту» модульдерін қамтитын және жасанды интеллектіге негізделген оқытуды басқарудың инновациялық LMS жүйесі ұсынылған. Бұл білім алушылардың негізгі тұжырымдамаларды өз бетінше игеруіне, ал оқытушылардың нақты уақыт тәртібінде диагностикалық деректерді алуына мүмкіндік береді. Рекуррентті нейрожелі (RNN) және ұзақ мерзімді қысқа жады (LSTM) алгоритмдері сияқты озық жасанды интеллект технологияларын пайдалану арқылы платформа оқушылардың үлгерімін динамикалық түрде бағалайды, оқу іс-әрекеттерін дербестендіреді және нәтижелерді жақсарту үшін оқыту тәсілдерін оңтайландырады. Цифрлық көшбасшылықтың, кәсіби дамудың және функционалдық үйлесімділіктің маңыздылығын атап көрсете отырып, бұл зерттеу инклюзивті, инновациялық және болашаққа дайын білім беру экожүйелерін қалыптастыру үшін жасанды интеллектіге негізделген LMS платформаларын табысты енгізудің практикалық тәсілдерін ұсынады.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle