Machine Learning for Personalized Education Systems
Keywords:
machine learning, education, personalization, algorithms, privacyAbstract
This article explores the application of machine learning to develop personalized education systems tailored to individual learning styles and needs. The study reviews different algorithms and methods for adapting content and pacing, aimed at enhancing student engagement and outcomes. It also considers the ethical implications of data collection and privacy in educational settings. Successful implementations and pilot projects are discussed, illustrating the transformative potential of machine learning in education.
References
Mamedov, S. E., & Rahimov, E. R. (2024). Information model of vehicle telematics data cluster collection using UAV. Synchroinfo Journal, 10(2), 21-27.
оглу Рагимов, Э. Р., & оглу Искендерзаде, Э. Б. (2023). ЭФФЕКТИВНЫЕ МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ НАНОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ В ТРАНСПОРТНОЙ СФЕРЕ. Сетевое издание «Нефтегазовое дело», (1), 126-142.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
Рагимов, Э. Р. (2011). Модель идентификации безотказной работы программных средств в корпоративных сетях. Телекоммуникации, (2), 2-5.
