Development of an applied intellectual system based on neurophysiological data to support decision-making in the organization of the educational process
Resumen
In modern science, one of the urgent problems is the search for ways to improve the teaching effectiveness. The study of neurophysiological patterns in the formation of individual variations of cognitive activity of students at various stages of ontogenesis is a condition for solving the problems of developing innovative technologies to improve the quality of the educational process. The paper describes the process of developing an applied intellectual system that allows using individual differences in cognitive activity of students and schoolchildren identified using neuroscience technologies. The use of methods and techniques of training organization is largely due to individual typological features that can be analyzed using neurobiological indicators. The individual neurophysiological profile express analysis characterizes behavioral aspects of cognitive activity. With the help of an intelligent system, a complex of neurophysiological indicators of groups of students was processed to identify the influence of learning conditions on these indicators. Based on the data sets obtained during the tests, the system forms the distribution of students into groups, project teams or pairs and recommends study activities depending on their neurophysiological profile.
Keywords:
Artificial intelligence, machine learning, applied intellectual system, neurophysiological profile, individual educational trajectory.
RESUMEN
En la ciencia moderna, uno de los problemas urgentes es la búsqueda de formas de mejorar la eficacia de la enseñanza. El estudio de patrones neurofisiológicos en la formación de variaciones individuales de la actividad cognitiva de los estudiantes en diversas etapas de la ontogénesis es una condición para resolver los problemas del desarrollo de tecnologías innovadoras para mejorar la calidad del proceso educativo. El artículo describe el proceso de desarrollo de un sistema intelectual aplicado que permite utilizar las diferencias individuales en la actividad cognitiva de estudiantes y escolares identificadas mediante tecnologías de neurociencia. El uso de métodos y técnicas de organización del entrenamiento se debe en gran medida a características tipológicas individuales que pueden analizarse mediante indicadores neurobiológicos. El análisis expreso del perfil neurofisiológico individual caracteriza los aspectos conductuales de la actividad cognitiva. Con la ayuda de un sistema inteligente, se procesó un complejo de indicadores neurofisiológicos de grupos de estudiantes para identificar la influencia de las condiciones de aprendizaje sobre estos indicadores. A partir de los conjuntos de datos obtenidos durante las pruebas, el sistema forma la distribución de los estudiantes en grupos, equipos de proyectos o parejas y recomienda actividades de estudio en función de su perfil neurofisiológico.Palabras clave:
Inteligencia artificial, aprendizaje automático, sistema intelectual aplicado, perfil neurofisiológico, trayectoria educativa individual.Descargas
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