Perspectives and methodology of implementing convolutional neural networks in the educational process

Abstract

The current stage of information technology development is characterized by the rapid integration of artificial intelligence methods into humanitarian and applied fields, among which higher and secondary education occupy a special place. Traditional approaches to organizing education increasingly face the problem of processing large amounts of unstructured data, particularly visual and multimedia content. In this context, the use of convolutional neural networks opens up fundamentally new opportunities for automating routine processes, increasing the objectivity of assessment, and creating an adaptive learning environment. Thanks to their ability to efficiently recognize patterns, analyze spatial structures, and extract key features from images and video streams, convolutional architectures are becoming a fundamental tool for building intelligent learning management systems. Сучасний етап розвитку інформаційних технологій характеризується швидкою інтеграцією методів штучного інтелекту в гуманітарну та прикладну галузі, серед яких особливе місце займають вища та середня освіта. Традиційні підходи до організації освіти все частіше стикаються з проблемою обробки великих обсягів неструктурованих даних, зокрема візуального та мультимедійного контенту. У цьому контексті використання згорткових нейронних мереж відкриває принципово нові можливості для автоматизації рутинних процесів, підвищення об'єктивності оцінювання та створення адаптивного навчального середовища. Завдяки своїй здатності ефективно розпізнавати закономірності, аналізувати просторові структури та витягувати ключові ознаки із зображень та відеопотоків, згорткові архітектури стають фундаментальним інструментом для побудови інтелектуальних систем управління навчанням.