Адаптивная выдача учебно-методических материалов на основе моделей нейролингвистического программирования по результатам оценки позы учащегося за компьютером или в аудитории средствами машинного обучения

В статье исследуется использование нейролингвистического программирования (НЛП) и методов машинного обучения для адаптивного предоставления учебно-методических материалов с учетом индивидуальных особенностей восприятия студентов. Основная цель работы – создание и оптимизация индивидуальных образовательных траекторий на основе анализа позы и поведения учащихся при взаимодействии с учебными материалами. В статье рассматриваются три основных типа восприятия – визуальный, аудиальный и кинестетический – и предлагаются методы адаптации учебного контента для каждого из них. Для определения типа восприятия используется анализ данных о положении головы, направлении взгляда, выражении лица и других физиологических параметрах, получаемых с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей, таких как FSA-Net. Авторы предлагают алгоритмы для динамической калибровки и анализа позы студентов, которые могут быть применены как в индивидуальном, так и в групповом обучении. Рассматривается возможность использования этих алгоритмов в системах дистанционного обучения для повышения качества взаимодействия студентов с образовательной платформой и улучшения их образовательных результатов. Также обсуждается перспективы применения предложенных технологий для оценки вовлеченности студентов на лекциях и создания адаптивных траекторий обучения с учетом динамических характеристик, таких как эмоциональное состояние и степень умственных усилий, которые могут быть оценены с помощью анализа изменений зрачков.