Детальная информация

данной работе рассмотрены методические подходы к обучению математике в начальной школе, психолого-педагогические и эргономические требования к цифровым образовательным ресурсам, а также проанализированы существующие образовательные приложения и принципы построения рекомендательных систем. На основе проведённого анализа были спроектированы архитектура приложения и структура базы данных, разработана рекомендательная система на основе многослойного перцептрона, а также реализованы генератор заданий, пользовательский интерфейс и модуль формирования отчётов для родителей. Программная часть проекта реализована на языке Python в среде разработки PyCharm. Для создания графического интерфейса использовалась библиотека PyQt5, для хранения данных применялась СУБД SQLite, для реализации рекомендательной системы и обработки данных использовались библиотеки NumPy и scikit-learn, а для визуализации статистики – matplotlib. В ходе работы были проведены функциональное и сценарное тестирование приложения, а также апробация в образовательном учреждении. Полученные результаты подтвердили корректность работы основных модулей системы, а отзывы педагогов показали практическую значимость и востребованность разработанного приложения.

In this paper, methodological approaches to teaching mathematics in elementary schools, psychological, pedagogical and ergonomic requirements for digital educational resources are considered, as well as existing educational applications and principles of building recommendation systems are analyzed. Based on the analysis, the application architecture and database structure were designed, a recommendation system based on a multilayer perceptron was developed, and a task generator, user interface, and report generation module for parents were implemented. The software part of the project is implemented in Python in the PyCharm development environment. The PyQt5 library was used to create the graphical interface, the SQLite database was used to store data, the NumPy and scikit-learn libraries were used to implement the recommendation system and process data, and matplotlib was used to visualize statistics. In the course of the work, functional and scenario testing of the application was carried out, as well as approbation in an educational institution. The results confirmed the correctness of the main modules of the system, and the feedback from teachers showed the practical significance and relevance of the developed application.