Model of an Individualized Learning System Based on Data Analytics and Artificial Intelligence

Abstract

The implementation of a model that optimizes the learning process and creates effective educational trajectories for each student ensures a flexible, individualized distribution of the learning load: extending the time spent on complex topics, reinforcing the subjects that the student masters best, and reducing overload in areas that do not match their abilities. Based on analytics, the system can form different groups of students and create effective schedules using artificial intelligence algorithms. The integration of artificial intelligence and big data analysis into school education transforms the traditional learning process into an intelligent, flexible, and adaptive system. Впровадження моделі, яка оптимізує навчальний процес і створює ефективні освітні траєкторії для кожного учня, забезпечує гнучкий, індивідуалізований розподіл навчального навантаження: подовження часу на складні теми, закріплення предметів, які учень опановує найкраще, та зменшення перевантаження в областях, що не відповідають його здібностям. На основі аналітики система може формувати різні групи учнів і створювати ефективні розклади за допомогою алгоритмів штучного інтелекту. Інтеграція штучного інтелекту та аналізу великих даних у шкільну освіту перетворює традиційний навчальний процес на інтелектуальну, гнучку та адаптивну систему.