БІЛІМ БЕРУ БАҒДАРЛАМАЛАРЫН ӘЗІРЛЕУ КЕЗІНДЕ ЭЛЕКТИВТІ КУРСТАР ҰСЫНАТЫН АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕРГЕ ТАЛДАУ
Authors: Zakirova A.B. 
Published: October 2023

In these days, with the rapid development of information technologies and the education system of higher educational institutions, huge amounts of data are accumulating, and a large number of available courses are being developed. Consequently, students face difficulties in finding suitable courses that match their interests. As a solution, several course recommendation systems have been developed over the course of a decade, and many data mining methods for cluster data have been applied. The recommendation system allows students to notice their preferences and returns results that are useful to them, based on the assessments of other users and the assumptions of the system itself. With the help of recommendation systems, the student's learning process will be planned more productively and efficiently. The purpose of this study is to determine the general criteria of the recommendation system to meet the interests and objectives of students. In order to gain a deep theoretical understanding, a thorough review of the literature on works published over a 5-year period (2015-2020) was conducted. The paper analyzes the technologies that are used to create recommendation systems. The results obtained show common approaches, algorithms, and evaluation measurements of the recommendation system. Keywords: recommendation system, course selection, Collaborative Filtering (CF), Content-Based Filtering (CBF), algorithms.
Қазіргі таңда, ақпараттық технологиялар мен жоғары оқу орындарында білім беру жүйесінің қарқынды дамуыда және де көптеген элективті курстар әзірленуде. Десекте, деректердің үлкен көлемі студенттердің өздерінің қызығушылықтарына сәйкес келетін курстарды табуда қиындықтарға әкелуде. Атап өтілген мәселелінің шешімі ретінде, соңғы он жыл ішінде шешім ретінде бірнеше элективті курстарды ұсыныстын ақпараттық жүйелерлер әзірленуде, сонымен қатар кластерлік мәліметтер үшін көптеген деректерді іздеу әдістері қолданылды. Элективті курстарды ұсынатын ақпараттық жүйелер студенттерге басқа пайдаланушылардың бағалары мен курс туралы ойларын білу арқылы, ең тиімді деген курстарды таңдауға мүмкіндік береді. Ұсыныс жүйелерінің көмегімен студенттің оқу процесі нәтижелі және тиімді жоспарланады. Осы зерттеудің мақсаты ұсынымдық жүйенің жалпы өлшемдерін анықтау болып табылады. Бұл зерттеудің мақсаты студенттердің мүдделері мен міндеттерін қанағаттандыру үшін құрылып қатқан ақпараттық ұсыныс жүйелерінің жалпы критерийлерін анықтау болып табылады. Терең теориялық түсінік алу үшін 5-жылдық кезеңде (2015-2020 жылдар) жарияланған жұмыстар бойынша әдебиеттерге мұқият шолу жасалды. Алынған нәтижелер ұсыныс жүйесінің жалпы тәсілдерін, алгоритмдерін және бағалау өлшемдерін көрсетеді. Түйін сөздер: ақпараттық ұсыныстар жүйесі, курсты таңдау, коллаборативті фильтрлеу, контенттік фильтрлеу, алгоритмдер.
На сегодняшний день, с быстрым развитием информационных технологий и системы образования высших учебных заведений накапливаются огромные объемы данных, разрабатывается большое количество доступных курсов. Следовательно, студенты сталкиваются с трудностями в поиске подходящих курсов, которые соответствуют их интересам. В качестве решения в течение десятилетия было разработано несколько систем рекомендаций по курсам, а также применено множество методов интеллектуального анализа данных для кластерных данных. Рекомендательная система позволяет студентам замечать свои предпочтения и возвращает результаты, которые полезны для него, основываясь на оценках других пользователей и предположениях самой системы. С помощью рекомендательных систем учебный процесс студента будет спланирован более продуктивно и эффективно. Целью данного исследования является определение общих критериев рекомендательной системы для удовлетворения интересов и задач студентов. Для получения глубокого теоретического понимания был проведен тщательный обзор литературы по работам, опубликованным за 5- летний период (2015-2020 годы). В работе анализируются технологии, которые используются для создания рекомендационных систем. Полученные результаты показывают общие подходы, алгоритмы и оценочные измерения рекомендательной системы. Ключевые слова: рекомендательная система, выбор курса, коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, алгоритмы.