1. Способ адаптивного обучения, включающий: • сбор мультимодальных данных о состоянии учащегося, включающих одновременно: данные о мозговой активности, полученные с использованием нейротехнологий, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ) или функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS); данные о движениях глаз, полученные с помощью устройств отслеживания взгляда; физиологические параметры, включая частоту сердечных сокращений и электродермальную активность; поведенческие данные, полученные путём анализа взаимодействий с платформой и видеонаблюдения; анализ собранных данных в реальном времени с использованием искусственного интеллекта, включая глубокие нейронные сети, для определения когнитивных и эмоциональных состояний учащегося, таких как концентрация, усталость, стресс или интерес; адаптацию учебного материала в реальном времени на основе анализа данных, включающую: динамическую корректировку сложности, темпа и формата заданий; создание персонализированных заданий с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта; предоставление визуализаций сложных концепций в виртуальной или дополненной реальности (VR/AR) при обнаружении трудностей в обучении; предложение перерывов или релаксационных упражнений при обнаружении стресса или усталости; переключение на геймифицированный контент при обнаружении снижения интереса; • предоставление обратной связи в реальном времени учащемуся и преподавателю, включая персонализированные рекомендации и прогноз будущих трудностей в обучении на основе анализа исторических и мультимодальных данных; • интеграцию с образовательной платформой для автоматизации процесса обучения, использующую: виртуальную и дополненную реальность для создания иммерсивных учебных сред; технологию блокчейн для безопасного хранения данных учащихся и выдачи цифровых сертификатов; голосовые помощники с искусственным интеллектом для интерактивной поддержки и обратной связи; • тем самым обеспечивая персонализированный, эффективный и снижающий стресс процесс обучения, адаптированный к индивидуальным когнитивным и эмоциональным потребностям каждого учащегося в полностью автоматическом и дистанционном режиме. 2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сбор данных о мозговой активности осуществляется с использованием электроэнцефалографии (ЭЭГ), магнитоэнцефалографии (МЭГ), функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) или имплантируемых нейрочипов. 3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что анализ данных включает использование глубокого обучения и рекуррентных нейронных сетей для классификации когнитивных и эмоциональных состояний учащегося. 4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что адаптация учебного материала включает динамическое изменение сложности заданий в реальном времени и генерацию новых заданий с использованием генеративных моделей. 5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что предоставление обратной связи включает визуализацию данных о состоянии учащегося и прогнозирование будущих трудностей в обучении. 6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что интеграция с образовательной платформой включает использование виртуальной и дополненной реальности (VR/AR) для создания интерактивных образовательных сред. 7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные о каждом учащемся хранятся на блокчейне для обеспечения безопасности и прозрачности. 8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что система взаимодействует с голосовыми помощниками для предоставления обратной связи и рекомендаций. 9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что используются элементы геймификации для повышения мотивации и вовлечённости учащихся.
Спасибо! Мы перезвоним вам в ближайшее время!