Розробка вебплатформи для інтелектуального розширення навчальних матеріалів
No Thumbnail Available
Date
2025-05-20
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
У кваліфікаційній магістерській роботі розглянуто процес проєктування та реалізації вебплатформи для інтелектуального поширення навчальних матеріалів. Розроблено систему, яка підтримує персоналізовані рекомендації на основі нейромережевої моделі, реалізованої з використанням ML.NET. Проведено аналіз сучасних ІУС, обґрунтовано вибір архітектури, стеку технологій та моделей машинного навчання. Реалізовано повноцінний програмний продукт з можливістю масштабування та адаптації під потреби окремих організацій, забезпечено контейнеризацію і хостинг. Результати дослідження мають як наукову новизну, так і практичну цінність.
The qualification master's thesis considers the process of designing and implementing a web platform for the intelligent distribution of educational materials. A system has been developed that supports personalized recommendations based on a neural network model implemented using ML.NET. An analysis of modern IMS has been conducted, the choice of architecture, technology stack, and machine learning models has been justified. A full-fledged software product has been implemented with the ability to scale and adapt to the needs of individual organizations, containerization and hosting have been provided. The research results have both scientific novelty and practical value.
Description
Keywords
навчання, курси, рекомендації, нейронні мережі, вебплатформа, learning, study courses, recommendations, neural networks, web-platform
Citation
Терентьєв Є. Г. Розробка вебплатформи для інтелектуального розширення навчальних матеріалів : магістер. диплом. робота : 122, Комп’ютерні науки / Терентьєв Євгеній Геннадійович ; наук. керівник Устенко С. В. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. інформ. систем в економіці. – Київ, 2025. – 94 с.