Разработка web-приложения для подготовки к экзамену по математике
Аннотация
В статье рассматривается проблема значительных временных затрат преподавателей на подготовку экзаменационных материалов по математике. Анализируются текущие методы составления и поиска задач, выявляются их недостатки, такие как временные затраты и однородность задач. В качестве решения предлагается разработка модели рекуррентной нейронной сети (RNN) для динамической генерации задач. Эта модель позволит автоматически создавать уникальные и разнообразные задачи в реальном времени, что повысит эффективность учебного процесса и даст преподавателям возможность сосредоточиться на других важных аспектах своей деятельности. Проведен анализ существующих платформ, таких как Решу ЕГЭ/ОГЭ, Яндекс Репетитор и ФИПИ, для выявления их преимуществ и недостатков. В результате предложенная модель RNN обещает стать инновационным инструментом, который значительно улучшит процесс подготовки экзаменационных материалов.
