Использование нейронных сетей в дистанционных образовательных технологиях для идентификации обучающихся
Цель исследования. Целью настоящего исследования является изучение проблематики особенностей технологий обучения современных искусственных нейронных сетей для проведения процедуры однозначной аутентификации обучающихся по заранее сформированной эталонной базе цифровых биометрических характеристик санкционированных пользователей в сфере дистанционных образовательных технологий.В современном мире искусственные нейронные сети успешно применяются как в прикладной, так и в научной областях. Задача аутентификации личности человека, которая реализуется с использованием искусственных нейронных сетей, находит практическое применение при решении таких задач, как защита государственных и корпоративных информационных ресурсов, робототехника, системы управления доступом, информационный поиск, системы контроля и т.д., а уже начинает находить применение в сфере дистанционных образовательных технологий. В марте 2021 года Правительство Российской Федерации разработало постановление, на основании которого высшим учебным заведениям разрешается использовать дистанционные образовательные технологии. Проводя дистанционно мероприятия промежуточной и итоговой аттестации, а также контролируя текущую успеваемость обучающихся как дистанционной формы обучения, так и студентов очной и очно-заочной формы при временном переходе на дистанционную форму обучения в условиях пандемии, возникает проблема идентификации личности обучающегося для достижения однозначного распознавания санкционированных пользователей с целью достоверного оценивания результатов обучения, которую и можно решить, применяя современные технологии искусственных нейронных сетей.Материалы и методы. В качестве материалов и методов были использованы методы обзора научной литературы по тематике исследования, методы сбора, структурирования и анализа полученной информации.Результаты. Результаты проведенного исследования позволяют сделать следующие выводы: для решения задачи аутентификации обучающихся в системах дистанционного образования необходимо вначале сформировать собственно базу эталонов биометрических характеристик санкционированных пользователей, с которыми будут сопоставляться с биометрические данные идентифицируемого пользователя, а для процедуры распознавания нейронную сеть необходимо заранее обучить на специальных обучающих наборах (dataset). Процедуру идентификации необходимо повторять несколько раз в течение сеанса работы, чтобы обеспечить подтверждение личности санкционированного пользователя.Заключение. Реализуя поставленную цель - исследование проблематики особенностей технологий обучения современных искусственных нейронных сетей для проведения процедуры однозначной аутентификации обучающихся по заранее сформированной эталонной базе цифровых биометрических характеристик санкционированных пользователей в сфере дистанционных образовательных технологий, и опираясь на результаты, полученные в ходе обобщения и анализа существующего опыта и собственных исследований, авторы выделили два независимых этапа в алгоритме реализации задачи идентификации личности обучающегося: формирования эталонной базы цифровых биометрических характеристик санкционированных пользователей и аутентификация пользователя по сформированной ранее эталонной базе, а также выявили, что при обучении нейронной сети необходимо учитывать достаточно большое количество различных атрибутов, влияющих на нее. При недостаточном числе обучающих наборов (dataset) нейронные сети начинает воспринимать ошибки как надежную информацию, что в результате приведет к необходимости переобучения нейронных сетей. При достаточно большом числе обучающих наборов (dataset) появляется больше версий зависимостей и изменчивостей, что дает возможность создавать достаточно сложные модели машинного обучения нейросетей, в которых основное место занимает переобучение.