Гібридний еволюційний алгоритм для ефективного адаптивного навчання студентів медичних спеціальностей

Анотація

У статті досліджено застосування еволюційних алгоритмів для оптимізації процесу навчання студентів медичних спеціальностей, з акцентом на індивідуалізацію освітніх траєкторій. Проаналізовано три основні підходи: генетичний алгоритм (GA), алгоритм рою часток (PSO) та мурашиний алгоритм (ACO) – для оцінки їхньої здатності адаптувати навчальні плани відповідно до різних характеристик студентів, зокрема рівня знань, стилю навчання, практичних навичок та темпу засвоєння матеріалу. У ході дослідження порівняно їхню ефективність у створенні гнучких навчальних програм, що відповідають індивідуальним потребам кожного студента. На основі проведеного аналізу запропоновано гібридний алгоритм, який поєднує переваги кожного з розглянутих підходів. У статті обговорено особливості гібридного алгоритму, його здатність швидко адаптувати навчальний процес, покращувати індивідуальну ефективність навчання та підвищувати якість підготовки медичних фахівців. Запропонований гібридний підхід було протестовано у симуляційних умовах, що продемонструвало його переваги в забезпеченні ефективної персоналізації навчання, уникненні локальних мінімумів та гнучкому реагуванні на зміни у потребах студентів.