I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 ,   p p .   3 6 3 ~ 3 7 2   I SS N:  2 2 5 2 - 8814 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j aa s . v 10 . i 4 . p p 363 - 3 7 2       363       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Tra ina ble genera tor o ed uca tiona l conten t       Vla di m ir  Ro t k in   In d e p e n d e n t   R e se a rc h e r,   Un iv e rsity   o f   Ha i f a   In tern a ti o n a S c h o o l ,   Ha ifa,  Isra e l       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 3 2 0 2 1   R ev i s ed   J u l 6 2 0 2 1   A cc ep ted   J u l 2 3 2 0 2 1       A s   th e   m a in   p ro b lem   o th e   re s e a rc h ,   th e   p o ss ib il i ty   o f   c re a ti n g   a   u n iv e rsa e d u c a ti o n a l   p latf o rm   th a c o m b in e th e   p o ss i b il it ies   o f   a n   o n li n e   g e n e ra ti o n   o f   e d u c a ti o n a l   c o n te n w it h   t h e   in te rf a c e   o f   th e   train in g   p r o c e ss   it se lf   wa s   c o n sid e re d .   T h e   m e th o d o l o g y   o f   th e   e d u c a ti o n a p latf o rm   h a b e e n   d e v e lo p e d ,   i n   w h ich   th e   m a ss   g e n e ra ti o n   o f   c o n ten is  c a rried   o u a ra n d o m ,   b a se d   o n   sim u latio n   m o d e ls  o f   e d u c a ti o n a o b jec ts.  A   m a tri x   i n terf a c e   is   u se d ,   w h ich   a ll o w p e rf o r m in g   c u sto m   o p e ra ti o n b y   e n terin g   a   se q u e n c e   o f   ty p ica o p e ra to rs.  T h e   s y ste m   f o r m a   re fe re n c e   b a se   o o p e ra to rs,   re p len ish i n g   it   f ro m   u se so lu ti o n s,  w h ich   m a k e it   p o ss ib le  t o   train   a n d   im p ro v e   th e   s y ste m   in   o rd e to   p ro v id e   m e th o d o l o g ica su p p o rt  to   stu d e n t   u se rs.  A n   a c ti v e   d e m o   la y o u o f   a n   e d u c a ti o n a c o n ten t   g e n e ra to wa c re a ted   a n d   tes ted ,   u si n g   th e   e x a m p le  o f   a   sp e c if i c   p ro b lem   f ro m   sc h o o m a th e m a ti c s.  A ll   m e th o d o l o g ica o p ti o n f u n c ti o n   in   t h e   lay o u t.   T h e re   a r e   th re e   in t e rf a c e   o p ti o n s:  a d m in istr a ti v e ,   train in g   a n d   c o n tro l.   It  w a c o n c lu d e d   th a th e   a p p ro a c h   b a se d   o n   th e   sim u latio n   o f   e d u c a ti o n a o b jec t m a k e s   it   p o ss ib le  t o   c re a te  a   u n if ied   a lg o ri th m ic  p latf o r m   th a c o m b in e th e   f u n c ti o n s   o f   c o n ten g e n e ra ti o n   w it h   e d u c a t io n a trai n in g .   T h e   sy ste m   c o n tain s a   u n iq u e   o p ti o n   to   tea c h   y o u rse lf   b a se d   o n   it s in tera c ti o n   w it h   stu d e n ts.   K ey w o r d s :   C o n te n t g e n er ato r   E d u ca tio n al  co n te n t   I n f o r m a tio n   tec h n o lo g y   Ma ch i n lear n i n g   Op er ato r   id en tif icatio n   Settle m en t o p er ato r   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vlad i m ir   R o t k i n   I n d ep en d en t r esear ch er   Un i v er s it y   o f   Hai f I n ter n atio n al  Sc h o o l   Sh ai  Ag n o n   s t.,   9 /2 1 ,   Haif a,   I s r ae l   E m ail: r ice n tr @ m ail. r u       1.   I NT RO D UCT I O N   T h m ai n   f ea t u r o f   m o d er n   e d u ca tio n ,   p er h ap s ,   lies   i n   t h p r esen ce   o f   s ig n i f ica n g ap   b et w ee n   t h e   ca p ab ilit ies  o f   i n f o r m atio n   an d   co m m u n icat io n   tec h n o lo g ies  ( I C T )   an d   th e ir   i m p l e m en tatio n   in   th e   ed u ca tio n al   p r o ce s s .   On   th e   o n h an d ,   t h er is   r ap id   p en e tr atio n   o f   th e   lates tec h n o lo g i es  i n to   th e   f ield   o f   ed u ca tio n ,   f r o m   ad m in is tr atio n   to   t h tr ain in g   p r o ce s s ,   m a n y   p ar ticip a n ts   ar m o ti v ated   an d   r ea d y   f o r   th w id esp r ea d   u s o f   I C T .   Ho w e v er ,   o n   th o t h er   h a n d ,   th q u an titati v e”   ad v a n ta g es  o f   I C T   ( s p ee d   an d   v o lu m o f   in f o r m at io n   p r o ce s s i n g ,   t h e   p o s s ib ilit y   o f   r e m o te  a n d   j o in w o r k )   ar ac co m p a n ied   b y   i n co m p ar ab l y   s m al l   q u alitati v ch a n g e s   in   t h ed u ca tio n al  p r o ce s s   its el f .   Ma in l y ,   tr ad itio n al  m eth o d s   an d   d id ac tics   ar u s ed o ld ,   p o s s ib l y   s l ig h tl y   m o d i f ied ,   ed u ca tio n al  co n te n r etr iev ed   f r o m   d atab ases v id eo   lectu r es  f r o m   " talk in g   h ea d s " th u s u a l f o r m s   o f   tr ai n in g .   I n   all  w alk s   o f   li f e,   I C T s   h a v b ec o m u b iq u ito u s   in s tit u ti o n s .   T h u s o f   I C T   in   h ig h e r   ed u ca ti on  co n tr ib u tes   to   t h cr ea tio n   o f   s t u d en t - ce n tr ed   lear n i n g   e n v ir o n m e n t   [ 1 ] .   B en ef it s   a n d   ch alle n g e s   o f   u s i n g   I C T in cr ea s i n g   s t u d en e f f ici en c y ,   r ed u ci n g   teac h er   ti m an d   e f f o r t,  r ed u ci n g   co s t s   a n d   p r o m o ti n g   h ig h er   o r d er   o f   th o u g h t.  I C T   also   f ac ed   s o m d if f ic u ltie s   s u c h   as  in ad eq u ate  tech n o lo g ical   in f r as tr u ct u r an d   in s u f f icien t c o m p u ter   e x p er ien ce   o f   s tu d e n ts .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8814   I n t J   A d v   A p p l Sci Vo l.  10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 :   363     3 7 2   364   A   h i g h er   f o cu s   o n   d ig ital  lear n in g   i s   ass o ciate d   w it h   i m p r o v ed   attitu d e s   to w ar d s   c h an g an d   m o r e   in n o v ati v b eh av io u r s .   A b o o b ak er   an d   Z ak k ar i y [2 ]   h ig h li g h t h n ee d   to   s tr en g th e n   th r o le  o f   d ig ital  o r ien tatio n   i n   teac h in g   a n d   lear n in g   i n   o r d er   to   tr an s f o r m   ed u ca tio n al  in s tit u tio n s   t h at  ar s u s tai n ab le  i n   ter m s   o f   p r ep ar in g   g r ad u ates,  r ea d y   f o r   ch an g an d   in n o v ati v b eh av io u r   at  w o r k ,   i n   th co n t e x o f   th e m er g in g   d ig ital e co n o m y .   E d u ca tio n   i s   a   p r o ce s s   ai m ed   at  f in d i n g   n e w   k n o w led g e,   i n clu d i n g   f i n d in g   alter n ati v w a y s   in   t h e   f ield   o f   n e w   tech n o lo g ie s   t h at  s er v to   m ee s p ec ial  ed u ca tio n al  n ee d s   [ 3 ] .   So ci et y   r eq u ir es  t h ese   tech n o lo g ical  ad v a n ce s   t o   s o lv p r o b lem s   an d   e n ab le  h u m an s   to   w o r k   w i th   g r ea ter   er g o n o m ic s s c h o o l,  s o cial  i n s ti tu t io n ,   al s o   n ee d s   t h ese  r e s o u r ce s   s o   t h at  a ll  s tu d en ts   ca n   b u ild   f u n ctio n al   an d   m ea n in g f u teac h i n g   an d   lear n i n g   p r o ce s s .   T h ed u ca tio n   s y s te m   o f f er s   an   ed u ca tio n   t h at  m ee ts   t h ed u ca tio n al  n ee d s   o f   all   s tu d e n ts n e w   tec h n o lo g ies ar e   w a y   to   s u p p o r t d iv er s it y .   B len d ed   lear n in g   s u p p o r ts   o r   in cr ea s es  ac ce s s   f o r   m o s s t u d en co h o r ts   an d   y ie l d s   h ig h er   ac h iev e m e n r ate s   f o r   b o th   m i n o r it y   a n d   n o n - m i n o r it y   s tu d en t s .   C h ar a cter is tics   th a t   s t u d en t s   co n s id er   i m p o r tan ar e   ass o ciate d   w it h   clea r l y   e s tab lis h i n g   a n d   p r o g r ess i n g   to w ar d s   co u r s o b j ec tiv es,   cr ea tin g   a n   ef f ec tiv lear n in g   en v ir o n m e n an d   ef f ec ti v co m m u n icat io n   b et w ee n   teac h er s   [ 4 ] .   I f   in   th eir   o p in io n ,   th ese   th r ee   el e m en ts   o f   t h co u r s a r s atis f ied ,   t h e y   ar al m o s g u ar an teed   to   r ate  th eir   ed u ca ti o n al  ex p er ie n ce   as   ex ce lle n t,  r eg ar d less   o f   m o s t o th er   co n s id er atio n s .   T r an s f o r m i n g   th lear n i n g   e n v ir o n m e n is   o f ten   s y n o n y m o u s   w it h   ac ce p tan ce   an d   co n tin u ed   atten tio n   to   th p o ten tial  b en e f its   o f   o n li n lear n i n g   in   t h h ig h er   ed u ca tio n   s ec to r .   T h b lack b o ar d   lear n in g   m an a g e m e n s y s te m   w a s   p il o ted   an d   i m p le m e n ted   u s i n g   to p - d o w n   ap p r o ac h   o f   in t eg r ated   tr ain in g   f o r   f ac u lt y ,   s t u d en t s ,   a n d   s u p p o r t staf f .   B ased   o n   d ata  f r o m   in ter v ie w s   w it h   p ar ticip an ts ,   t h s t u d y   [ 5 ]   e m p h as izes   th n ee d   to   s tr e n g t h e n   ac ad em ic  s u p p o r f o r   t h d esi g n   o f   o n l in lear n i n g   an d   i n cr ea s th f o cu s   o n   th e   d ev elo p m en t   o f   ef f ec ti v tea ch in g   p r ac tices  a m o n g   e m p lo y ee s .   w h ile   tr y in g   to   u n d er s t an d   h o w   s cie n ti s ts   p er ce iv an d   in ter p r et  th r o le  o f   o n li n tech n o lo g ie s   in   s u p p o r tin g   e f f ec tiv teac h i n g   p r ac t ices.   T o   m ee t h n ee d s   o f   n e w   g en er atio n   o f   s t u d en t s ,   h i g h er   ed u ca tio n   in s tit u tio n s   ar in cr ea s in g l y   u s i n g   d ig ital  to o ls   s u ch   as  v ir tu al  lear n i n g   en v ir o n m en ts   ( VL E )   an d   s o cial  m ed ia  ( SM) .   R esear ch - b ased   o n   th t h eo r y   o f   s er v ice  p r o d u cti v it y   [ 6 ]   f in d s   t h at  lear n i n g - o r ien ted   o u tco m e s   ar m o s t   i m p o r tan ev e n   w h e n   d ig ital  tec h n o lo g ies  ar n o u s ed ,   an d   th ese  r es u lt s   ar f u r t h er   i m p r o v ed   w h e n   s t u d en t s   u s th V L E .   St u d en t s   ten d   to   p r io r itize  k n o w led g tr an s f er   r esu l ts .   T h u s o f   in v er ted   s ce n ar io s   in   th clas s r o o m ,   w it h   i n cr ea s ed   atten tio n   to   s o lv in g   s p ec i f ic  s et s   o f   p r o b lem s ,   i s   p r esen ted   o n   th e   ex a m p le  o f   co u r s in   m ec h an ica en g i n ee r in g   [ 7 ] .   T h ce n tr ep iece   o f   t h e   co u r s is   t h u n iv er s itie s '   o w n   i m p le m e n tat io n   o f   t h m o o d le  lear n in g   m a n a g e m en s y s te m .   On   t h o n h an d ,   it  p r o v id es  all  t h g e n er al  i n f o r m atio n   s u c h   a s   d etailed   cu r r icu lu m ,   o r g a n izatio n al  i n f o r m atio n ,   a s   w ell  a s   a   g r ad in g   s y s te m   f o r   th co u r s e   an d   an   o r g a n izatio n al  d is c u s s io n   b o ar d .   On   th o t h er   h a n d ,   it  co n tain s   all  t h e   th e m atic  i n f o r m atio n .   T h n ec ess ar y   th eo r etica l   i n p u is   p r o v id ed   in   t h f o r m   o f   w i k p ag es   an d   v id eo   lectu r es,  an d   p r o b lem   s ets  ar e   av ailab le  as  ex er cise s   in   Mo o d le.   I n   ad d itio n ,   d is cu s s io n   b o ar d   is   av ailab le   f o r   th e m atic  is s u e s .   T h i s   g r o u p   o f   r esear c h er s   [ 8 ] ,   [ 9 ]   co n d u cted   co m p ar ati v e   an al y s i s   o f   co n v e n tio n a a n d   elec tr o n i c   ass es s m en t s   i n   t h ed u ca tio n a p r o ce s s .   T h s a m p le  p r o b lem s   h a v b ee n   d esi g n ed   to   ac co m m o d ate  w id v ar iet y   o f   i n p u t s ,   f r o m   g r ap h i cs  to   n u m er ic  an d   alg eb r aic,   an d   s tr in g   in p u t y p es.  B y   i m p le m en t in g   r an d o m   v ar iab les,  it  i s   ev e n   p o s s ib le  t o   cr ea te  an   in d i v id u al   s et  o f   s ee d   v alu e s   f o r   ea c h   p ar ticip an t.  I n   ad d itio n ,   w h en   w o r k i n g   w it h   co m p lex   p r o b le m   e x a m p le s ,   y o u   n ee d   b a w a r o f   th e   tr an s f er r ed   er r o r s .   T o   s h o r te n   t h ti m it   tak es  to   g i v m ar k s ,   t h ex a m   p r o ce d u r co n s is t s   o f   an   e - a s s ess m e n p ar an d   class ic  p ap er   an d   p en cil  p ar t.   T h r esu lts   o f   th e   elec tr o n ic   ass e s s m e n a n d   g e n er al  e x a m i n atio n   w er s t u d ied   s tati s ticall y ,   d ata  w er e   co llected   o v er   s e v er al  y ea r s .   A   clea r   co r r elatio n   w a s   f o u n d   b et w ee n   t h s co r es  o b tain e d   o n   t h elec tr o n ic   ass es s m en t a n d   th cla s s ical  o n e.   A   n e w   s y s te m   f o r   g en er ati n g   an d   m o d ellin g   ta s k s   in   r ea l - ti m is   p r ese n ted   [ 1 0 ] .   T h u s o f   m o d er n   p r in cip les  o f   o b j ec t - o r ien ted   p r o g r a m m in g   a n d   r ef lectio n - o r ien ted   p r o g r a m m i n g   al lo w s   r e al - ti m a n al y s i s   to   b d iv id ed   in to   s u b s y s te m s ,   wh er ea ch   s u ch   s u b s y s te m   ca n   b im p le m en ted   as  r u n ti m e   p lu g i n   th at  ca n   b in d ep en d en tl y   d ev elo p ed   b y   d if f er en r esear ch   g r o u p s .   T h is   m et h o d   is   in te n d ed   to   s av s ig n i f ica n a m o u n t   o f   ti m s p en t o n   v alid ati n g   r es u lts ,   a s   w ell  as to   p r o v id p ee r   r ev ie w er s   w it h   m o r ef f icie n t r ev ie w .   A b e   et  a l .   [ 1 1 ]   p r o p o s es  s tr ateg y   to   s u p p o r th au to m at ic  cr ea tio n   an d   v alid atio n   o f   task s .   T h e   i m p o r tan ce   o f   s u p p o r tin g   au to m atic  tas k   cr ea tio n   is   to   r ed u ce   teac h er   ef f o r an d   p er s o n ali ze   e - lear n i n g   tas k s   f o r   s t u d en ts ,   e n h an c in g   t h eir   u n d er s ta n d i n g   o f   t h s u b j ec t.  I n   ad d itio n ,   an   a u to m atic  v er if icatio n   s tr ate g y   p r o v id es  i m m ed iate  f ee d b ac k .   T h ap p r o ac h   is   b a s ed   o n   t h s tan d ar d izatio n   o f   l ea r n in g   o b j ec tiv es   b y   p r o v id in g   f o r m al  d ef i n itio n   o f   th s tr u ct u r o f   lear n i n g   ac t iv itie s .   T h cr ea tio n   o f   o p en   d atase t s   ca n   ac ce ler ate  t h p r o g r ess   o f   r esear ch   b y   allo w i n g   r es ea r ch er s   to   f o cu s   o n   d ev elo p in g   a n d   v ali d atin g   a n al y tical  m et h o d s   r at h er   th a n   o b tain i n g   d ata.   Op en   d atasets   also   allo r esear ch er s   to   co m p ar n e w   an a l y t ical  ap p r o ac h es  w ith   k n o w n   s tan d ar d s   an d   i m p r o v r esear ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       Tr a in a b le  g en era to r   o e d u ca t io n a l c o n ten t   ( V la d imir   R o tkin )   365   r ep r o d u cib ilit y .   I is   p r o p o s ed   to   u s e   s y n t h etic   d ata  g e n er at o r s   to   cr ea te  o p en - ac ce s s   v er s io n s   o f   s t u d en d ata  [ 1 2 ] .   Sy n th e tic  d ataset s   ta k p r ec ed en ce   o v er   r ea l d ataset s   b ec au s p r i v ate  s t u d en t d ata  is   p r o tecte d   b y   f ed er al  la w s .   P er s o n aliza tio n   o f   o n li n co u r s es  b y   co n te x is   al w a y s   l i m ited   to   ex is ti n g   teac h i n g   m at er ial;  th ei r   cr ea tio n   is   lab o r io u s   ta s k .   A   co n v e y o r   f o r   g e n e r atin g   q u esti o n s   an d   co r r ec a n s w er s   b ased   o n   ed u ca t io n al   tex ts ,   li m ited   to   ac tu al  q u esti o n s   f o r   g i v e n   s en te n ce s ,   is   p r es en ted   [ 1 3 ] .   T h m et h o d o lo g y   co m m o n l y   u s ed   in   b io in f o r m at ics  is   ad ap ted   to   g en er ate  q u e s tio n   an d   a n s w er   p air s .   T h s y s te m   g e n er ates  q u es tio n s   a n d   r elate d   an s w er s   b ased   o n   s u g g e s tio n s ,   7 0 % o f   w h ich   m a k s e n s e.   T ea ch er s   ca n   s u g g est  n atu r al  la n g u a g co r r ec tio n s .   T h s y s te m   o f   i n telli g e n f o r m al  r ea s o n i n g   an d   v er i f icati o n   [ 1 4 ]   h as  h ig h   ef f icie n c y   d u to   th e   f o r m al  d escr ip tio n   o f   t h f o r m al  p r o o f   an d   t h r eg u lar   m atch i n g   al g o r it h m   a f ter   t h i n tr o d u ctio n   o f   t h m ac h in lear n i n g   a lg o r it h m .   E x p er i m e n tal  r es u lt s   s h o w   th at  th s y s te m   ca n   c h ec k   th c o r r ec tn ess   o f   lo g ica l   r ea s o n in g   o f   s tate m en ts   a n d   r eu s e   th e   r es u lts   o f   lo g ical   r ea s o n i n g   o f   s tate m e n ts   i n   o r d er   to   o b tain   i m p lici k n o w led g in   t h k n o w led g b ase  an d   p r o v id b asic r ea s o n in g   m o d el  f o r   b u ild i n g   a n   in tel lig e n t s y s te m .   W o r k   in   ar ti f icia i n telli g e n ce   h as  s h o w n   th at   r u le   i n d u ctio n   is   u s e f u i n   g ai n i n g   k n o w led g e,   b u t h a t   in d u ce d   r u les  ca n   b d i f f icu lt   to   u n d er s ta n d   a n d   ch a n g e.   T e r h e y d en   an d   C h a lcr af t   [ 1 5 ]   d escr ib es  co m p u ter   p r o g r am   f o r   cr ea tin g   k n o w led g b ase s   f r o m   ex a m p les   i n   a   f o r m   t h at  ca n   b in ter p r eted   eit h er   as   s et  o f   r u le s   o r   as  an   in f er en ce   n e t w o r k .   T h r u les  ar ea s y   to   u n d er s ta n d ,   s o   th s tr u c tu r ca n   b c h a n g ed   b y   a n   e x p er in to   f o r m   th at   t h p r o g r a m   w il r e - ad j u s t   to   m atch   t h e x a m p les.  T h is   n e w   d a ta/k n o w l ed g an al y s is   to o co m b i n es t w o   v er y   d i f f er e n m et h o d s ,   in d u ct iv a n d   d ed u ctiv e,   th at  ar u s ed   in   b u ild in g   e x p er t s y s te m s .   T h u s o f   cla s s i f icat io n   tr ee s   in   v ar io u s   f ield s   o f   ap p licati o n   is   p r esen ted   [ 1 6 ] .   Su p p le m en tin g   th e   d ir ec u s o f   in d u ct io n   w it h   th u s o f   f o r m s   o f   d ed u c tiv ( ex p er t)   k n o w led g is   co n s id er ed .   E x p er t   k n o w led g i n   t h f o r m   o f   r u l es  f r o m   h u m a n   ex p er ts   is   u s e d   to   i m p r o v t h co n s tr u ctio n   o f   clas s i f icatio n   tr ee   b y   s u p p le m e n ti n g   in d u cti v k n o w led g f r o m   ex a m p le s   w h e n   ch o o s i n g   t h n e x n o d to   ad d   t o   th tr ee .   T h id ea   o f   m a n a g i n g   t h lea r n in g   p r o ce s s   i n   th e - lear n in g   s y s te m   i s   co n s id er ed   [ 1 7 ] .   T h is   s tu d y   us e s   p er s o n al ized   ad ap tiv e   e - l ea r n in g   s y s te m   t h at  i n cl u d es  th r ee   d ev e lo p ed   th e m s eq u en ce s teac h er ,   s tu d e n t,  o r   o p tim a th e m s e q u en ce s .   T h an a l y s is   s h o w e d   th at  j u s o v er   h al f   o f   t h s tu d e n ts   u s ed   t h s eq u en ce   o f   th e   teac h er 's  to p ics;   h i g h er   g r ad es  o n   to p ics   w er r ec ei v ed   b y   t h o s s tu d e n ts   w h o   ch o s e   t h s tu d e n o r   th o p ti m al  s eq u e n ce   o f   to p ics.  T h is   ar ticle   p r o p o s es  an   alg o r it h m   f o r   t h d ev elo p m en o f   t h r ec o m m e n d ed   lear n in g   p at h .   C o u r s to p ics  a n d   li n k s   b et wee n   th e m   ar d escr ib ed   u s in g   w ei g h ted   d ir ec t ed   g r ap h .   T h w ei g h o f   ea ch   ed g an d   v er te x   o f   th g r ap h   is   ca lcu lated   b ased   o n   th v al u e s   o f   th p ar a m eter s   d escr ib in g   th e   to p ic.   Su b s eq u en tl y ,   it  i s   a s s u m ed   th at   t h r ec o m m e n d ed   lear n i n g   p ath   is   th p at h   w i th   th e   least  w ei g h f o u n d   in   t h w ei g h ted   d ir ec ted   g r ap h   u s i n g   s ea r ch .   T h r o u g h   v er if iab le  ex p er i m en [ 1 8 ] ,   s ig n if ica n s tati s t ics  h a v b ee n   f o u n d   t h at  s u g g es th a t   an th r o p o m o r p h is m   in   t h u s e r   in ter f ac in   th co n tex o f   u s in g   o n lin s y s te m s   is   m o r ef f ec tiv e   th a n   n o n - an th r o p o m o r p h ic  f ee d b ac k .   T h is   w ill  lead   to   b etter   u s er   i n t er f ac es  b y   m a k i n g   t h e m   m o r e   u s er - f r ien d l y ,   m o r e   ef f icien t,  an d   m o r ac ce s s ib le  to   ev er y o n e.     T h er is   a   g r o w i n g   p er ce p tio n   th at  ac ad e m ic  i n s ti tu t io n s   a r n o o n ly   p r o v id er s   o f   k n o w led g b u t   also   cu lt u r al  a g e n ts .   T h e y   m u s t   d ev elo p   n e w   s k ill s   i n   s tu d en ts .   T h ese  i n cl u d r ea l - ti m p r o b lem   s o lv i n g ,   d ec is io n   m a k in g ,   i n d ep en d en t   lear n i n g ,   k n o w led g s y n t h e s is   a n d   th e   d ail y   ch al len g es   o f   an   e v er - c h a n g in g   n e w   w o r ld ,   an d   th d ev elo p m en o f   cr itical  th i n k i n g   an d   s e lf - estee m .   T o   s tay   r elev a n t,   t h ac ad e m ic  w o r ld   m u s i n co r p o r ate  in n o v a tiv c o n ten a n d   lear n i n g   p ar ad ig m s   th at  ad ap to   t h ese  c h an g es,  r ath er   th a n   s t ick i n g   to   tr ad itio n al  o n lin lear n i n g   m e th o d s .   Sch n eid er   an d   Me ir o v ich   [ 1 9 ]   d escr ib es  th i m p le m e n tat io n   o f   a   u n iq u s t u d en t - ce n tr ed   t ea ch i n g   m et h o d o lo g y   t h at  i s   s t u d ie d   an d   ass es s ed   d ig itall y .   T h u s o f   s m all  g r o u p   lear n in g   ( SG L )   teac h i n g   m et h o d o lo g ies  in   tar g et in g   s t u d en ts   o n   d ig i tal  p latf o r m s   allo w s   f o r   s ig n if ican t   d eg r ee   o f   in t er ac tio n   b et w ee n   th i n ter f ac e s - s t u d en t - teac h er ,   s tu d e n t - s t u d en t,  a n d   s tu d e n t c o u r s co n te n t.  T h is   in ter ac tio n   p r o v id es a   b etter   le ar n in g   ex p er ie n ce   an d   p r o m o tes s af e t y   a n d   d ig ital to o l e x p er ien ce .   On o f   th m o s s ig n i f ica n t   f ea tu r es  o f   e - ed u ca tio n   s y s t e m s   is   t h i n cr ea s ed   r eq u ir em en ts   f o r   ed u ca tio n al  co n te n t.  T o   i m p le m en a n   ad ap tiv e   lear n i n g   e n v ir o n m e n t,  n o o n l y   lar g v o lu m es   o f   ed u ca tio n a l   m ater ials   ar n ee d ed ,   b u a ls o   q u alitati v c h an g es g r ea ter   v a r iet y ,   s tr u ct u r in g   b y   to p ic,   co m p lex i t y ,   a n d   o th er   ch ar ac ter is tic s ,   an d ,   at  t h s a m ti m e,   t h m ater ial  m u s t   b m et h o d icall y   h o m o g e n eo u s .   Me an w h ile,   e x is ti n g   co n ten g en er atio n   s y s te m s ,   a s   r u le,   m o d i f y   t h tr ad itio n al  co n ten r etr iev ed   f r o m   d at ab ases   b u d o   n o t   p r o d u ce   q u alitativ el y   n e w   co n ten t.  T o   o b tain   s u c h   co n ten t ,   f u n d a m e n tal l y   d i f f er en a p p r o ac h   is   n ee d ed ,   b ased ,   f o r   e x a m p le,   o n   i m i tatio n - o n to lo g ical  m o d elli n g   an d   th cr ea tio n   o f   i n telli g en g e n er ato r s   o f   k n o w led g [ 2 0 ] - [ 2 4 ] .   Su m m ar izin g   t h ab o v e,   it  b ec o m e s   clea r   t h at  m o s ap p r o ac h es  to   th f o r m at io n   o f   e - ed u ca tio n   s y s te m s   ar o f   an   an t h r o p o m o r p h ic  n atu r e.   T h is   ap p lie s   to   all  asp ec ts   o f   e - ed u ca tio n t h co n ten o f   tr ai n i n g ,   th ed u ca tio n al  p r o ce s s   it s el f ,   th co n ce p ts   a n d   tec h n o lo g ies  u s ed .   Fo r   ex a m p le,   i n tel l ig en s y s te m s   ar u s u all y   cr ea ted   o n   t h b asi s   o f   n eu r al   n et w o r k s   o p er atin g   i n   th " b lack   b o x "   m o d e.   I is   co n s id er ed   n ec e s s ar y   to   d ev elo p   au d io v i s u al  s y s te m s   in   n atu r al   lan g u ag e s   u s in g   lo g ical,   s e m a n tic   an d   o t h e r   ap p r o ac h es.  I is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8814   I n t J   A d v   A p p l Sci Vo l.  10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 :   363     3 7 2   366   g en er all y   ac ce p ted   t h at   an t h r o p o m o r p h i s m   u n a m b ig u o u s l y   i m p r o v es  th e   q u alit y   o f   t h s y s te m .   Ho w e v er ,   t h e   tr ain i n g   m a ter ials   o b tai n ed   i n   th is   w a y   o f ten   co n tai n   s ig n i f ic an er r o r s   a n d   ar s u b j ec to   ad d itio n al  s elec t io n .   I n   ad d itio n ,   s u c h   ap p r o ac h es  r eq u ir an   in cr ea s e   i n   co m p u t atio n al  r eso u r ce s .   I s h o u ld   b ass u m ed   t h at  t h e   is s u o f   th o p ti m al  lev e o f   an th r o p o m o r p h is m   h a s   n o b ee n   s u f f ic ie n tl y   s t u d ied   an d   r eq u ir es  ca r ef u l   ap p r o ac h .   C o n s id er in g   th a t,  u n li k t h f ield   o f   s cie n ti f ic  r e s ea r ch ,   ed u ca tio n al   s y s te m s   ar r ep ea ted ly   test ed   w it h   s tab le  ed u ca tio n al  m a ter i al,   it  is   p o s s ib le  to   s u cc es s f u l l y   ap p l y   d ed u cti v ( an al y tical)   t y p es  o f   ar ti f icia in telli g e n ce   ( AI ) - b ased   o n   g en er al  m at h e m atica m o d els.   T h is   ap p r o ac h   allo w s   y o u   to g et  an   u n li m ited   n u m b er   o f   d iv er s ed u ca tio n al  tas k s ,   s tr u ct u r th e m   ac co r d in g   to   an y   n ec es s ar y   c r iter ia,   an d   en s u r m et h o d o lo g ical  u n it y .   Mo r eo v er ,   ea ch   o p er atio n   is   ac cu r atel y   id en t if ied   b y   u n iq u e   s et  o f   ca lcu lated   v ar iab les ( p ar a m eter s ) .   I n   p r ac tice,   th is   r ep r ese n ts   s i m p ler   eq u iv ale n t o f   th p atter n   r ec o g n itio n   p r o ce d u r i n   in d u cti v ar tific ial  in te lli g en c s y s te m s   u s i n g   n e u r al  n et w o r k s   an d   m ac h i n lear n i n g .   T h is   ap p r o ac h   ass u m e s   th u s o f   s i m p le  a n d   in t u iti v e   m atr ix   f o r m s   as a n   i n ter f ac e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h m et h o d o lo g y   o f   t h f o r m atio n   o f   an   ed u ca tio n al  s y s te m   b ased   o n   d ed u ctiv i n tellect u al   g en er ato r   o f   k n o w led g is   co n s id er ed .   T h s y s te m   a s s u m es r an d o m   g e n er atio n   o f   ed u ca tio n al   tas k s ,   te x t i n p u t   o f   s o l u tio n s ,   a n d   th e ir   v er i f ic atio n   t h r o u g h   th e   as s ess m e n t   o f   t h ac c u r ac y   o f   t h r e s u l ts .   I al s o   p r o v id es   in tellect u al  s u p p o r t f o r   u s er s   a n d   tr ain i n g   t h s y s te m   b y   f o r m i n g   t h ele m en t b ase  o f   r ef er en ce   s o lu tio n s .     2 . 1 .   Co nte nt  g ener a t io n   T r ain in g   tas k s   ar g en er ated   o n   t h b asi s   o f   a   s i m u latio n   m o d el   t h at  d eter m in e s   th e   r elatio n s h i p   b et w ee n   th m ai n   v ar iab les ( p ar a m eter s )   o f   t h g e n er al  tas k   X .     1   ( 1   ) = 0 ;   ( 1   ) = 0 ;   ( 1   ) = 0 .   ( 1 )     Her J   is   th n u m b er   o f   b asic  v ar iab les  ( X) ,   is   th n u m b e r   o f   co n n ec tio n s   b et w ee n   v ar i ab les.  A cc o r d in g l y ,   th d i m e n s io n   o f   t h s y s te m   i s   eq u al  to   J - K,   th at  is ,   b y   s p e cif y in g   v ar iab les  i n   d if f er e n co m b i n atio n s ,   as   th i n itia o n e s ,   y o u   ca n   ca lc u late  th e   r est  o f   t h J - ca lc u l ated   v ar iab les.  T h u s ,   co m b i n a tio n s   o f   J   ele m e n ts   f r o m   K   d eter m i n t h n u m b er   o f   p o s s ib le  p ar tic u lar   p r o b lem s   b a s ed   o n   t h g en er al  m o d e ( p r o b lem ) .   I n   t u r n ,   ea ch   p ar ticu lar   p r o b le m   ca n   b g e n er ated   in   v ar iet y   o f   r an d o m   v ar ia n ts   if   th v al u es   o f   i ts   i n itial  p ar a m eter s   ar s et  r an d o m l y .   T h p r o ce s s   o f   g en er ati n g   p ar tial  p r o b le m s   is   b ased   o n   t h f o r m a tio n   o f   an   ar r a y   o f   r a n d o v alu e s   o f   t h m a in   v ar iab les   a s   s h o w n   i n   T ab le  1 .       T ab le  1 .   T h m ai n   ar r a y   o f   r an d o m   v ar iab les   N a me   S i g n   O p e r a t i o n   D a t a   k i n d s   N a m e R( i ; 1 )   R( i ; 1 )   RAN D G E N ( i ; 1 )   B a si c   i n i t i a l   d a t a   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . .   N a m e R( i ; K )     R( i ; K )   RAN D G E N ( i ; K )   N a m e ( i ; K + 1 )   R( i ; K + 1 )   P 1 ( R( i ; 1 ) ; ; R( i ; K ) )   B a si c   c a l c u l a t e d   d a t a   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . .   N a m e R( i ; j )   R( i ; j )   P j - K ( R( i ; 1 ) ; ; R( i ; K ) )   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . .   N a m e R( i ; J )   R( i ; J )   P J - K ( R( i ; 1 ) ; ; R( i ; K ) )       T h in itial  d ata  o f   t h m ai n   a r r ay   i s   g e n er ated   b y   t h r an d o m   o p er ato r   R A NDGE N,   in   w h ic h   th i   in d ex   d ef in e s   th c u r r en n u m b er   o f   t h v al u o f   t h e   o r ig in al  v ar iab le  in   r an d o m   s eq u e n ce .   T h e   co r r esp o n d in g   v alu e s   o f   t h r e m ain in g   v ar iab les  ar ca lc u lated   u s i n g   ex p lici tl y   d ef i n e d   f u n ctio n s   P .   T h r esu lti n g   m ai n   ar r ay   s er v es  as   s o u r ce   f o r   th f o r m atio n   o f   o p er atio n al  in itial  d ata  f o r   p ar ticu lar   task s ,   s ee   T ab le  2 Usi n g   t h R ANDSE L   ( 1 J )   o p e r ato r ,   r an d o m   s elec tio n   o f   n o n - r ep ea tin g   R   v ar iab les  f r o m   J   v ar iab les  o f   th m a in   ar r a y   i s   p er f o r m ed .   T h r em ai n i n g   J - v ar iab les  s er v as  th s o u r ce   o f   th m ain   r ef er en ce   r es u lts   ( a n s w er s )   f o r   th r esp ec tiv t a s k s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       Tr a in a b le  g en era to r   o e d u ca t io n a l c o n ten t   ( V la d imir   R o tkin )   367   T ab le  2 .   Op e r atio n al  ca lcu lati o n   m atr i x   N a me   S i g n   O p e r a t i o n   D e v i a t i o n   D a t a   k i n d s   N a m e Z ( i ; 1 )   Z ( i ; 1 )   R( i ; j ( RA N D S EL( 1 ; J ) )   δ 1   O p e r a t i v e   i n i t i a l   d a t a   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . . .   . . . .   N a m e Z ( i ; K )   Z ( i ; K )   R( i ; j ( RA N D S EL( K ; J ) )   δ K   N a m e Z ( i ; K + 1 )   Z ( i ; K + 1 )   Q 1 ( Z ( i ; 1 ) ; ; Z ( i ; K ) )   δ K+ 1   O p e r a t i v e   c a l c u l a t e d   d a t a   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . . .   . . . .   N a m e Z ( i ; n )   Z ( i ; n )   Q n - K ( Z ( i ; 1 ) ; ; Z ( i ; n - 1 ))   δ n   . . . . . . . . . .   . . . .   . . . . . . . . . . . . . . . . . .   . . . .   N a m e Z ( i ; N )   Z ( i ; N )   Q N - K ( Z ( i ; 1 ) ; ; Z ( i ; N - 1 ))   δ N       2 . 2 .   M a t rix   inte rf a ce   I n   th p r o ce s s   o f   s o l v i n g   t h p r o b lem ,   t h u s er   i n ter ac ts   w i th   th s y s te m   t h r o u g h   t h in ter ac tiv ce ll s   o f   th o p er atio n al  m a tr ix .   Op e r atio n al  ca lcu lated   d ata  Z   ( n a m es o f   v ar iab les,  ca lc u latio n - a n d - lo g ical  f o r m u las  ( Q ) )   ar s eq u en tiall y   e n ter ed   b y   tex f o r m   u s i n g   s ta n d ar d   o p e r ato r s .   T h u s er   i n d ep en d en tl y   d eter m i n es  t h n a m es  o f   v ar iab les,   th eir   n u m b er   a n d   s eq u e n ce ,   f o r m i n g   a n   o p er atio n al  ch ain ,   w h er ea ch   ca lcu la ted   v ar iab le  is   ex p r ess ed   th r o u g h   th p r ev io u s   ca lcu lated   an d   i n itial   v ar iab les.  Data   ca n   b e n ter ed   b o th   in   f o r m u laic  an d   n u m er i ca f o r m ,   w it h   a n   ar b itra r y   co m b in at io n   o f   m ai n ,   in ter m ed iate  an d   ad d itio n al  v a r iab les,  w h ich   p r o v id es  h i g h   f l ex ib ilit y   o f   i n ter ac tio n   w i th   t h in ter f ac e.     2 . 3 .   Da t a   identif ica t io n   R ec o g n itio n   a n d   v er i f icatio n   o f   t h in p u t d ata  ar ca r r ied   o u t b y   co n v er ti n g   th te x t s   in to   n u m er ica l   f o r m at  a n d   co m p ar in g   t h o b tain ed   n u m er ical  v al u es  o f   Z   w it h   t h co r r esp o n d in g   v alu es  o f   Z 0   f r o m   t h e   r ef er en ce   d atab ase.   T o   en s u r th r eliab ilit y   o f   th i s   p r o ce d u r e ,   f o r   ea ch   v ar iab le,   co m p ar is o n   is   m ad o f   th e   s ets  o f   r a n d o m   v al u es  o f   t h i s   v ar iab le  i   ( 1   . . .   I ) .   E ac h   s u ch   s et   { Z   ( 1 n )   . . .   Z   ( I n ) ac ts   a s   u n iq u e   id en ti f ier   o f   th co r r esp o n d in g   o p er ato r   (n - K) .   T h m o d i f ied   r o o t - m ea n - s q u a r v alu o f   its   r elat i v d ev iat i o n s   f r o m   ea ch   r e f er en ce   v alu e   Z 0j   is   u s e d   as a n   i n d icato r   o f   th id en ti f ic atio n   o f   t h v ar iab le  Z n .      = 1 ( ( ; ) 0 ( ; ) m ax   ( | ( ; ) | ; | 0 ( ; ) | ) ) 2 = 1   ( 2 )     Her I   is   th n u m b er   o f   r an d o m   v al u es  o f   Z   an d   Z 0   in   th co m p ar ed   s et s .   T h d if f er en ce   b et w ee n   th e s v al u es   is   d iv id ed   b y   th m a x i m u m   o f   th ab s o lu te  v al u es o f   t h ese  t wo   v alu es.   Of   all  th v al u es  o f    ,   th m in i m u m   is   s elec ted ,   an d   i f   it  d o e s   n o e x ce ed   th s p ec if ied   li m it  v al u e    0 ,   th en   th f o llo w i n g   ar f i x e d th r ef er e n ce   v ar iab le  0 ( ; ) th v alu o f   t h r elati v d ev iat io n   =  ,   an d   th e   v al u es   o f   Z   a n d   Z 0   ( a n d   th co r r esp o n d i n g   o p er ato r s )   ar r ec o g n ized   as   id en tica l   ( eq u iv ale n t) .     2 . 4 .   M a chine   lea rning   C o n s id er in g   t h at  u s er s   ar g i v en   t h o p p o r tu n it y   to   b u ild   u n iq u ca lcu la tio n   s eq u e n ce s   u s i n g   th ei r   o w n   v ar iab les  a n d   p ar a m eter s ,   it  s h o u ld   b r ec o g n ized   th at  th ar r a y   o f   b asic  v ar iab le s   is   i n s u f f ic ien to   id en ti f y   c u s to m   o p er ato r s .   Ob v io u s l y ,   t h b ase  o f   r ef er en ce   d ata  n ee d s   co n s tan r e p len is h m e n t.  T h n at u r al   s o u r ce   o f   u p d ati n g   t h is   d atab a s is   th s o lu t io n s   to   t h tas k s   p er f o r m ed   b y   t h u s er s .   I f   i n   s o lv in g   t h tas k   th e   u s er   co r r ec tl y   ca lc u lated   th v ar iab les  f r o m   t h m a in   ar r a y ,   b u at  t h s a m ti m t h er ar in ter m ed iate   v ar iab les  t h at  d o   n o h a v r ef er en ce   eq u i v alen t s ,   t h en   s u ch   v ar iab les   ca n   b at tach e d   to   th r ef er e n ce   d atab ase.   T o   im p r o v r eliab il it y ,   p r eli m in ar y   v er i f icatio n   ( m o d er atio n )   o f   n e w   r ef er en c d ata  is   r eq u ir ed .   Su c h   ch ec k   ca n   b ca r r ied   o u b o th   au to m atica ll y ,   b y   s p e cial  alg o r ith m s ,   a n d   m a n u all y .   T h u s ,   th s y s te m   i m p r o v es it s   ab ilit y   to   r ec o g n i ze   th en ter ed   o p er ato r s ,   p er ce iv i n g   n e w   i n f o r m atio n   f r o m   s t u d en t s   ( u s er s ) .     2 . 5 .   H elp a nd   s up po rt   T h p r esen ce   o f   a   r ep len is h ed   r ef er en ce   b a s o f   o p er ato r s   m ak e s   it   p o s s ib le  n o o n l y   to   id en ti f y   th e   en ter ed   o p er ato r s   an d   ev alu a te  th u s er 's  ac tio n s   b u als o   to   p r o v id h i m   w it h   m et h o d o lo g ical  s u p p o r t,   p r o v id in g   f ee d b ac k   w ith   t h s y s te m .   Fo r   th is ,   an   al g o r ith m   is   u s ed   th at,   n o o n l y   u s i n g   th id en tific atio n   m ec h a n i s m ,   s elec ts   r ef er e n ce   o p er ato r   eq u iv alen to   th e   o p er ato r   m ar k ed   b y   t h u s er ,   b u also   f ix e s   th e   co r r esp o n d in g   o p er atio n al  c h a in .   T h e n tire   s eq u e n ce   o f   r ef e r en ce   o p er ato r s   c h ai n   i s   r ep r esen ted   i n   s p ec ia l   s a m p les  m atr i x .   T h is   m a tr ix   s er v es a s   a n   au x iliar y   in ter f ac f o r   th m e th o d o lo g ical  s u p p o r t o f   th u s er .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8814   I n t J   A d v   A p p l Sci Vo l.  10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 :   363     3 7 2   368   3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h o r d e r   an d   r esu lts   o f   th i m p le m e n tat io n   o f   t h co n te n g en er atio n   m e th o d o lo g y   ar c o n s i d er ed   i n   s p ec if ic  e x a m p le,   f o llo w ed   b y   a n   a n al y s i s   o f   t h w a y s   an d   p r o s p ec ts   f o r   ex p an d i n g   an d   m o d if y i n g   th e   g en er ato r   m o d el.     3 . 1 .   I m ple m ent a t io n o f   a   co nte nt   g ener a t o us ing   a   t uto ri a l t o pic a s   a n e x a m ple   T h cu r r en la y o u o f   t h ed u ca tio n al  co n te n g e n er ato r   is   i m p le m e n ted   o n   s i m p le  e x a m p le  o n   t h e   to p ic  f r o m   th e   s c h o o m at h e m atic s   co u r s e   " Vec to r   in   f l at  co o r d in ate  s y s te m " .   T h d esig n   m o d el  a n d   th e   co r r esp o n d in g   m ai n   ar r a y   o f   v ar iab les  ar f o r m ed   f r o m   th e   f o llo w i n g   d ata  th at  d eter m i n th co n f i gur atio n   o p tio n s   f o r   th tas k s   as s h o w n   in   Fi g u r e   1 .   I n itial d ata:     co o r d in ates o f   p o in A     XA;    YA;   len g th   ( m o d u l u s )   o f   v ec to r   AB   -   А В   th an g le  b et w ee n   th a x is   O X   an d   th v ec to r   A B   -     α.   C alcu lated   d ata:     th co s i n o f   th a n g le  b et w ee n   th O ax i s   an d   th A B   v ec t o r   -      ;   th s i n o f   t h an g le  b et w ee n   t h OX  ax is   an d   t h A B   v ec to r   -     ;   th p r o j ec tio n   o f   th A B   v ec to r   o n to   th OX  ax i s   -      =     ;   th p r o j ec tio n   o f   th A B   v ec to r   o n to   th OY  ax i s   -      =    ;   co o r d in ates o f   p o in t B   -   = +     ;   = +    .           Fig u r e   1.   A   v ec to r   in   f lat  co o r d in at s y s te m : r an d o m   co n f i g u r atio n s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       Tr a in a b le  g en era to r   o e d u ca t io n a l c o n ten t   ( V la d imir   R o tkin )   369   I n   th e   ad m i n i s tr ativ e   ( m o d e r a ted )   in ter f ac o f   t h g e n er ato r ,   s ee   Fig u r e   2 ,   th n a m es  a n d   d esig n atio n s   o f   t h m ain   d at ar p r esen ted   i n   t h g lo s s ar y ”  tab le.   O n   th e   lef is   a   r an d o m   g eo m etr ic   co n f i g u r atio n   o f   t h o b j ec an d   th te x t   o f   th e   ed u ca tio n al  t ask .   T h is   i n ter f ac e   is   i n ten d ed   to   f o r m   t h i n it ial   r ef er en ce   b ase  o f   tas k s .   T h ad m in i s tr ato r   ( m o d er ato r )   en ter s   th in it ial  d ata  in to   th w o r k in g   m atr ix ,   i n   th e   f o r m   o f   li n k s   to   th n a m e s   o f   th m ai n   v ar iab le s   f r o m   t h " g lo s s ar y "   tab le.   T h en   th s o l u tio n   o f   t h tas k   is   in tr o d u c ed   in   t h f o r m   o f   s eq u en ce   o f   o p er ato r s   o f   ca l cu lated   v ar iab les.  I f   th e   r ef e r en ce   b ase  alr ea d y   co n tain s   t h p r ev io u s   d ata,   t h en   th e   o p er atio n s   ca n   b co n tr o lled   b y   t h v alu e s   o f   th e   r elativ p er ce n ta g e   d ev iatio n s .   W h er t h er is   n o   r ef er en ce   v ar iab le  o r   t h d ev iatio n   d o es  n o f it  i n to   t h li m it  v al u e,   g ap   i s   f i x ed   in   t h m atr i x .   Usi n g   t h " v ar ia n t "   co u n ter ,   y o u   ca n   ar b itra r il y   ch a n g t h v alu e s   o f   t h i n itial  d ata,   co n t r o llin g   th e   co r r esp o n d in g   d ev iatio n s .   I n   ad d itio n ,   th " lin e "   co u n ter   allo w s   y o u   to   f in d   o p er ato r s   in   th r e f er en ce   d atab ase  th at  ar eq u i v alen t o   th o p er ato r   en ter ed   b y   th u s er   i n   th s p ec if ied   r o w   o f   t h w o r k i n g   m atr i x ,   an d   to   d is p la y   t h co r r esp o n d in g   ca lcu lated   ch ai n s   o f   r ef er en ce   o p er ato r s   in   t h s a m p les   m atr i x .   A f ter   th e   in itial  d ata  a n d   ca lcu lated   o p er ato r s   ar en ter ed   an d   th s o l u tio n   i s   v er i f ied ,   t h tas k   is   s en to   th r e f er en ce   d atab ase  b y   ac ti v ati n g   t h " s av e "   o p tio n .           Fig u r e   2 .   A d m in i s tr ati v in ter f ac " Mo d er ato r "       T h " I n s tr u cto r "   tr ain in g   in ter f ac i s   f o r m ed   b y   r ed u ci n g   t h ad m in is tr ati v i n ter f ac ( Fi g u r 3 ) .   I t   d if f er s   i n   t h at  t h i n itia d ata   o f   t h ta s k s   ar n o en ter ed   b y   th e   u s er ,   b u ar r etr ie v ed   f r o m   th e   r ef er e n ce   d atab ase  u s i n g   t h ta s k s ”  c o u n ter   a n d   ar p r esen ted   i n   n u m er ical  f o r m .   T h r es o f   th i n ter f ac e   w o r k s   s i m ilar l y   to   t h " m o d er ato r " .   P r o b lem   s o lu t io n s   f r o m   t h " in s tr u cto r "   in ter f ac ca n   al s o   b f o r w ar d ed   to   th e   r ef er en ce   d atab ase.   T o   d o   th is ,   o p en   t h e   tas k   i n   th e   " m o d er ato r "   an d   af ter   v er i f y i n g   t h s o lu tio n ,   u s e   t h e   " s av e "   b u tto n .   Fu r t h er   r ed u ctio n   o f   th e   in ter f ac e,   b y   t h w a y   o f   ex ce p tio n   o f   t h g r ap h ic  i m a g o f   t h o b j ec t a n d   t h e   s a m p les  m atr i x ,   g iv e s   v er s i o n   f o r   co n tr o llin g   t h u s er ' s   l ea r n in g   s k ill s - th co n tr o in te r f ac " Stu d en t"   as   s h o w n   in   F ig u r 4 .   T o   co m p li ca te  th tas k ,   th " Dev iatio n "   o p tio n   ca n   also   b ex clu d ed .   T h f u n c tio n al  o f   th p r o p o s ed   tr ain in g   s y s te m   b ased   o n   s i m u lat io n   co n te n g e n er ato r ,   p r esen ted ,   in   p ar ticu lar ,   i n   th f o r m   o f   d em o n s tr atio n   la y o u [ 2 5 ] ,   in d icate s   t h at  d ed u cti v n o n - a n t h r o p o m o r p h i c   ap p r o ac h es  in   th cr ea tio n   o f   in telli g e n s y s te m s   ca n   co m p e te  w it h   m a in s tr ea m   d ev e lo p m en ts   i n   th f o r m   o f   tr ain ed   n e u r al  a n d   lo g ical - s e m an tic  n et w o r k s ,   o n to lo g ical   s y s te m s ,   a n d   s o   o n .   S u c h   a p p r o ac h es  m a k it   p o s s ib le  to   cr ea te  f u ll - f led g ed   tr ain i n g   s y s te m s   w it h   t h n ec e s s ar y   s ets  o f   i n tel lig e n o p tio n s   r elativ el y   s i m p le   m ea n s ,   w it h o u t t h f o r m atio n   o f   d atab ases ,   w ith   m i n i m u m   co s t o f   co m p u ti n g   an d   o th er   r e s o u r ce s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8814   I n t J   A d v   A p p l Sci Vo l.  10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 :   363     3 7 2   370       Fig u r e   3 .   T r ain in g   in ter f ac " I n s tr u cto r "       3 . 2 .   P ro m i s ing   m o difica t io ns   o f   t ra ini ng   co nte nt  g ener a t o rs   T h co n s id er ed   s am p le  o f   th g en er ato r ,   alth o u g h   it  is   th s i m p lest   ex a m p le  o f   tr ain in g   o b j ec t,  co n tain s   s i g n i f ica n s et  o f   ca p ab ilit ies:   g en er ati n g   ta s k s   w ith   v ar io u s   o b j ec co n f ig u r atio n s   a n d   r an d o m   v ar ian t s   o f   t h ese   tas k s ,   th e   p o s s ib ilit y   o f   te x i n p u t   o f   s o l u tio n   co m p o n e n ts ,   r ec o g n i tio n   a n d   v er i f icatio n   o f   en ter ed   o p er ato r s ,   in ter ac tiv e   u s er   s u p p o r th r o u g h   t h p r o v is io n   o f   s a m p le  s o lu tio n s ,   el e m en ts   o f   m ac h in e   lear n in g   b y   r ep len i s h in g   t h g en er ato r   w it h   co m p o n e n t s   o f   n e w   u n u s u al  s o lu tio n s .     T h m e t h o d o lo g ical  a n d   tec h n o lo g ical  s o l u tio n s   u s ed   m ak it  p o s s ib le  to   d e v elo p   an d   i m p r o v e   ed u ca tio n al  g en er ato r s   i n   th f o llo w i n g   w a y s .   T h s i m p lest   ap p r o ac h   in v o l v es  r ep licatin g   g e n er ato r   v er s i o n s   b y   r ep lacin g   t h tr ain in g   o b j ec an d ,   ac co r d in g l y ,   its   s i m u la ti o n   m o d el.   T h is   is   d o n th r o u g h   t h m o d i f icatio n   o r   r ep lace m en o f   s o m e   o f   t h e   alg o r ith m ic  m o d u les.  T h ac cu m u lat io n   o f   g en er ato r   v er s io n s   al lo w s   f o r   th e x p an s i o n   o f   ed u ca tio n a co n ten t.           Fig u r e   4 .   C o n tr o l in ter f ac " S tu d en t "       T h h ier ar ch ical  ap p r o ac h   is   to   m o v f r o m   m o d ellin g   p ar tic u lar   p r o b lem s   to   m o r g en er al   o n es.  Fo r   ex a m p le,   i n   th p lan e,   n o o n e,   b u t w o   v ec to r s   ar s p ec if i ed ,   an d   th en   th f o llo w in g   ar d eter m i n ed th eir   s u m ,   d if f er en ce ,   s ca lar   p r o d u ct,   an d   o th er   o p er atio n s .   Yo u   c an   g o   b e y o n d   t h p lan b y   g o in g ,   f o r   ex a m p le,   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       Tr a in a b le  g en era to r   o e d u ca t io n a l c o n ten t   ( V la d imir   R o tkin )   371   v ec to r   o r   m i x ed   p r o d u cts.  T h is   ap p r o ac h   allo w s   y o u   to   s ig n i f ican tl y   e x p an d   t h g e n er ati o n   o f   b o th   g e n er al   an d   s p ec if ic  ta s k s .   I m p r o v e m e n t o f   t h f ee d b ac k   b et w ee n   t h u s er   a n d   th e   s y s te m   i s   n ee d ed .   Fo r   ex a m p le,   i n   ad d itio n   to   th d ev iat io n   v alu e,   t h s y s te m   m u s n o tify   t h u s er   ab o u t h in co r r ec i n p u o f   t y p ical  o p er ato r   ( f o r m u la) .   T h p er s p ec tiv es  o f   m ac h in l ea r n in g   ar o f   co n s id er ab le  in ter est.  A t h i n itial  s tag e,   m a n u al  m o d er atio n   o f   u s er   s o lu tio n s   i s   ap p lied   b ef o r th e y   ar s e n to   t h r e f er en ce   b ase.   I is   n ec es s ar y   to   d ev elo p   an d   i m p r o v e   s p ec ial  alg o r ith m s   to   au to m a te   m o d er atio n .   T h u s o f   n e u r al   n et w o r k   A I   s y s te m s   i s   n o t e x clu d ed .       4.   CO NCLU SI O N   T h d ed u ctiv ap p r o ac h   b ased   o n   th s i m u la tio n   o f   ed u ca tio n al  o b j ec ts   allo w s   y o u   t o   cr ea te  a   u n i f ied   a lg o r it h m ic  p lat f o r m   t h at  co m b i n e s   t h f u n ct io n s   o f   co n te n g en er atio n   w i th   ed u ca tio n al  tr ai n i n g .   I n   co m p ar is o n   w i th   an t h r o p o m o r p h ic  lo g ical,   o n to lo g ical,   s e m an tic  m et h o d s   o f   co n te n f o r m atio n ,   s i m u lati n g   tr ain i n g   g e n er a to r s   d e m o n s tr at n u m b er   o f   ad v a n tag e s .   T h e y   ar ca p ab le  o f   p r o d u cin g ,   o n li n e,   a n   u n l i m ited   n u m b er   o f   e x tr e m e l y   v ar ied   t ask s ,   to g et h er   w it h   s o l u tio n s .   T h ese  teac h i n g   m ater ial s   ar co m p lete l y   r eliab le   an d   d o   n o n ee d   an y   ad d itio n a s elec tio n .   T h ab ilit y   f o r   th e   u s er   to   ar b itra r ily   d e f i n th f o r m   a n d   s eq u en c e   o f   o p er atio n s   i n   s o l v i n g   p r o b le m s   g i v es  th s y s te m   h i g h   f le x ib ilit y   a n d   v ar iab ilit y .   T h r ep r esen tatio n   o f   ta s k s   in   th f o r m   o f   s ets  o f   o p er ato r s   w it h   n u m er ical  v a lu e s ,   in   co m b i n atio n   w i th   t h r an d o m   f o r m atio n   o f   th e   in itial  d ata,   p r o v id es  h i g h   ac cu r ac y   o f   v er i f icatio n   o f   u s er   o p er atio n s   b ased   o n   th co m p ar i s o n   o f   in teg r al   n u m er ical  id e n ti f ier s .   Si n ce   t h co m p ar is o n   i s   m ad w it h   th r ef er e n ce   s o lu t io n   b ase,   t h r ep len is h m en o f   th is   b ase  f r o m   n e w   i n d iv id u a s o l u tio n s   i s   u n iq u e   o p tio n   f o r   teac h i n g   t h s y s te m   b ase d   o n   it s   i n ter ac tio n   w it h   s tu d e n ts .       RE F E R E NC E S   [1 ]   M M S u leim a n ,   A T Ya h y a   a n d   M . T u k u r,   Ef fe c ti v e   Util iza ti o n   o f   ICT   T o o ls  in   Hig h e Ed u c a ti o n , ”  J o u rn a l   o f   Xi d ia n   U n ive rs it y ,   v o l.   14 ,   n o .   9 p p .   5 8 8 - 5 9 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 3 7 8 9 6 /j x u 1 4 . 9 / 0 6 1 .   [2 ]   N.  A b o o b a k e r   a n d   K.A .   Zak k a ri y a   In f lu e n c e   o f   d ig it a lea rn in g   o rien tatio n   a n d   re a d i n e ss   f o c h a n g e   o n   in n o v a ti v e   w o rk   b e h a v io u r:  re f lec ti o n f ro m   th e   h ig h e e d u c a ti o n   se c to r ,   De v e lo p me n a n d   L e a rn i n g   in   Or g a n iza ti o n s v o l.   34 ,   no .   2 ,   p p .   2 5 - 2 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 8 /DL O - 08 - 2 0 1 9 - 0 1 9 1 .   [3 ]   J M S T o m é ,   T h e   IC T   a n d   Ne S c e n a rio f o Di v e rsit y , ”  S u sta in a b il it y   in   E n v iro n me n t v o l.   5 ,   n o .   3 ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 15 ,   d o i:   1 0 . 2 2 1 5 8 /se . v 5 n 3 p 1 .   [4 ]   C Dz iu b a n ,   C R.   G ra h a m ,   P D.  M o sk a l A No rb e rg   a n d   Nic o le  S icili a ,   Blen d e d   lea rn in g th e   n e n o rm a a n d   e m e rg in g   te c h n o l o g ies , ”  In ter n a ti o n a J o u r n a l   o E d u c a ti o n a T e c h n o l o g y   i n   Hig h e Ed u c a ti o n ,   v o l.   15 ,   p .   3,   2 0 1 8 d o i:   1 0 . 1 1 8 6 /s4 1 2 3 9 - 0 1 7 - 0 0 8 7 - 5 .   [5 ]   H.   Ha u g sb a k k e n ,   S .   N y k v ist   a n d   D.   Ly sn e ,   T h e   Ne e d   to   F o c u o n   Dig it a P e d a g o g y   f o On li n e   L e a rn in g .   Eu ro p e a n   J o u rn a Of   Ed u c a ti o n v o l.   2 ,   n o .   3 ,   p p .   25 - 3 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i 1 0 . 2 6 4 1 7 /eje d . v 2 i3 . p 2 5 - 31 .   [6 ]   E L a c k a   a n d   T .   C.   W o n g ,   Ex a m in in g   th e   im p a c o f   d ig it a tec h n o l o g ies   o n   st u d e n ts’  h ig h e e d u c a ti o n   o u tco m e s:  th e   c a se   o f   th e   v irt u a lea rn in g   e n v iro n m e n a n d   so c ial  m e d ia ,”   S tu d ies   i n   Hig h e Ed u c a ti o n v o l.   4 6 ,   n o .   8 ,   p p .   1 6 2 1 - 1 6 3 4 2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 0 8 0 /0 3 0 7 5 0 7 9 . 2 0 1 9 . 1 6 9 8 5 3 3 .     [7 ]   M.   Orth a b e r,   Ex p e rien c e w it h   a   b le n d e d   lea rn in g   c o n c e p i n   a   f irst  y e a e n g in e e rin g   m e c h a n ics   c o u rse ,   ICER I2 0 1 9   Pro c e e d in g s ,   2 0 1 9 ,   p p .   9 2 2 9 - 9 2 3 9 ,   d o i:   1 0 . 2 1 1 2 5 /i c e ri . 2 0 1 9 . 2 2 3 1 .   [8 ]   M Orth a b e r D S t ü tz,  T .   A n tretter,  M.   Eb n e r,   Co n c e p ts  f o E - A ss e ss m e n ts  in   S T EM   o n   t h e   Ex a m p le  o f   En g in e e rin g   M e c h a n ics , ”  In ter n a ti o n a J o u r n a o Eme rg in g   T e c h n o l o g ies   in   L e a r n in g v o 1 5 ,   n o   1 2 ,   p p .   1 3 6 - 1 5 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 3 9 9 1 / ij e t. v 1 5 i1 2 . 1 3 7 2 5 .   [9 ]   M.   Orth a b e r,   T.   A n tretter,  R.   Ju ri sits,  M.   S c h e m m e l ,   “E - a ss e ss m e n in   e n g in e e rin g   m e c h a n ics h o w   d o e s it   c o m p a re   to   c las sic a p a p e r - p e n c il   e x a m s? , ”  ICER I2 0 1 9   Pro c e e d i n g s ,   2 0 1 9 ,   p p .   9 3 8 1 - 9 3 9 0 ,   d o i:   1 0 . 2 1 1 2 5 /i c e ri . 2 0 1 9 . 2 2 7 2 .   [1 0 ]   C.   Be lw a a n d   A .   M .   K.  Ch e n g ,   A n   Ex ten sib le  F ra m e w o rk   f o Re a l - T i m e   T a sk   Ge n e ra ti o n   a n d   S i m u latio n , ”  2 0 1 1   IEE 1 7 th   I n ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   Emb e d d e d   a n d   Rea l - T ime   Co mp u t in g   S y ste ms   a n d   Ap p li c a ti o n s ,   2 0 1 1 ,   p p .   259 - 2 6 3 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /RT CS A . 2 0 1 1 . 1 2 .   [1 1 ]   K.  A b e ,   R.   Co rtez   a n d   A .   V a z h e n in ,   T a sk   m a n a g e m e n stra teg ie f o a u to m a ti c   tas k   g e n e ra t io n   a n d   v e rif ica ti o n ,   2 0 1 3   I n ter n a t io n a J o in C o n fer e n c e   o n   Aw a re n e ss   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y   &   Ub i - M e d ia   Co mp u ti n g   ( iCA S T   2 0 1 3   &   U M EDIA   2 0 1 3 ) ,   2 0 1 3 ,   p p .   6 0 1 - 6 0 6 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICA w S T . 2 0 1 3 . 6 7 6 5 5 1 0 .   [1 2 ]   M .   Do ro d c h i,   E.   A l - Ho ss a m i,   A .   Be n e d ict  a n d   E.   De m e ter,  U si n g   S y n th e ti c   Da ta  G e n e r a to rs  to   P r o m o te  Op e n   S c ien c e   in   Hig h e Ed u c a ti o n   L e a rn in g   A n a l y ti c s,   2 0 1 9   IE EE   In t e rn a ti o n a C o n fer e n c e   o n   Bi g   Da ta   ( Bi g   Da t a ) 2 0 1 9 ,   p p .   4 6 7 2 - 4 6 7 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /Bi g Da ta4 7 0 9 0 . 2 0 1 9 . 9 0 0 6 4 7 5 .   [1 3 ]   S.   d ian   a n d   N.   P i n k w a rt ,   To w a rd a n   A u to m a ti c   Q & A   G e n e ra ti o n   f o On li n e   Co u rse -   P i p e li n e   Ba se d   A p p ro a c h , ”  AIE 2 0 1 9   Arti f icia In telli g e n c e   in   Ed u c a ti o n ,   v o l .   1 1 6 2 6 ,   p p .   2 3 7 - 2 4 1 2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 2 3 2 0 7 - 8 _ 4 4 .   [1 4 ]   S Ch e n ,   X Hu a n g ,   J F a n g   a n d   Jia   L i a n g .   M a c h in e   L e a rn in g - b a se d   In telli g e n F o rm a Re a so n in g   a n d   P r o v in g   S y st e m , ”  IOP  Co n fer e n c e   S e rie s:  M a ter ia ls  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g v o l 3 2 2 ,   n o .   5 ,   p .   0 5 2 0 1 6 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X /3 2 2 /5 / 0 5 2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8814   I n t J   A d v   A p p l Sci Vo l.  10 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 :   363     3 7 2   372   [1 5 ]   A .   G .   R.   v a n   T e rh e y d e n   a n d   D.  A .   Ch a lcra f t,   Co m b in in g   in d u c t iv e   a n d   d e d u c ti v e   re a so n in g , ”  Co mp u ter - Ai d e d   En g i n e e rin g   J o u rn a l ,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 4 - 28,   1 9 8 7 ,   d o i:   1 0 . 1 0 4 9 /ca e . 1 9 8 7 . 0 0 0 6 .   [1 6 ]   F.   T u rin i M.   Ba g li o n i ,   B.   F u rle tt i   a n d   S.   Rin z iv il l o ,   Ex a m p les   o f   In teg ra ti o n   o f   In d u c ti o n   a n d   De d u c ti o n   in   Kn o w led g e   Disc o v e r y , ”  Rea so n i n g ,   Acti o n   a n d   I n ter a c ti o n   in   AI   T h e o rie a n d   S y ste ms ,   v o l .   4 1 5 5 pp .   3 0 7 - 3 2 6 2 0 0 6 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 / 1 1 8 2 9 2 6 3 _ 1 7 .   [1 7 ]   V.   V a g a le,  L.   Nie d rit e   a n d   S.   Ig n a tj e v a ,   T h e   Us e   o f   th e   Re c o m m e n d e d   L e a rn in g   P a th   in   t h e   P e rso n a li z e d   A d a p ti v e   E - L e a rn in g   S y ste m , ”  DB & IS   2 0 2 0 Da ta b a se a n d   In f o rm a ti o n   S y ste ms ,   v o l .   1 2 4 3 ,   pp .   2 8 0 - 294 2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 5 7 6 7 2 - 1 _ 2 1 .   [1 8 ]   P.   M u ra n o ,   A n th ro p o m o rp h ic  v s.  No n - a n t h ro p o m o rp h ic  S o f twa re   In terf a c e   F e e d b a c k   f o On li n e   S y ste m s   Us a g e , ”  UI4 AL L   2 0 0 2 Un ive rs a Acc e ss   T h e o re ti c a Per sp e c ti v e s,  Pra c ti c e ,   a n d   Ex p e rie n c e ,   v o l .   2 6 1 5 ,   pp .   339 - 3 4 9 ,   2 0 0 3 d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /3 - 5 4 0 - 3 6 5 7 2 - 9 _ 2 6 .   [1 9 ]   L .   N .   S c h n e id e r   a n d   A.   M e iro v ich ,   S tu d e n G u id e d   L e a rn in g - f ro m   Tea c h in g   to   E - lea rn in g , ”  Rev ista   Ro m a n e a sc a   Pen tru   E d u c a ti e   M u lt i d ime n sio n a la ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 5 - 1 2 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 8 6 6 2 /rrem /1 2 . 1 s u p 2 / 2 5 4 .   [2 0 ]   V .   R o tk in ,   M e th o d o l o g y   o f   i m m a n e n lea rn in g   c o n ten t , ”  J o u rn a S c ien ti fi c   Isr a - el - T e c h n o l o g ic a A d v a n t a g e s v o l.   19 ,   n o .   4 ,   p p .   1 1 2 - 1 1 8 ,   2 0 1 7 .     [2 1 ]   V Ro tk in ,   R Ya v ich   a n d   S.  M a lev ,   Co n c e p o f   A . I.   Ba se d   Kn o w led g e   G e n e ra to r ,   J o u rn a o E d u c a t io n   a n d   e - L e a rn in g   Res e a rc h v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   2 3 5 - 2 4 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 2 0 4 4 8 /j o u r n a l. 5 0 9 . 2 0 1 8 . 5 4 . 2 3 5 . 2 4 1 .   [2 2 ]   R Ya v ich ,   S ,   M a lev ,   V.   Ro tk in ,   T rian g le   G e n e ra to f o On li n e   M a th e m a ti c a E - lea rn in g , ”  Hi g h e Ed u c a ti o n   S tu d ies ,   v o l.   10 ,   n o .   3 ,   p .   7 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i: 1 0 . 5 5 3 9 /h e s.v 1 0 n 3 p 7 2 .   [2 3 ]   V.   P Zv o li n sk y ,   V.   M .   R o tk in ,   V.   G.   G o lo v i   a n d   N.   I.   M a tv e e v a Au to ma ted   sy ste ms   fo th e   fo rm a ti o n   o f   e d u c a ti o n a c o n ten t ,   L u lu   P re ss ,   I n c . ,   2 0 1 7 .   [2 4 ]   V.   Ro tk i n ,   G e n e ra ti o n   o f   train in g   in it ial - g e n e ra ti o n   c o n ten t , ”  El e c tro tec h n ic  a n d   Co mp u ter   S y ste ms v o l.   32 ,   n o .   108 ,   p p .   66 - 7 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 5 2 7 6 /eltec s.3 2 . 1 0 8 . 2 0 2 0 . 7 .   [2 5 ]   V .   Ro tk in ,   In telli g e n g e n e ra to o f   k n o w led g e   b a se d   o n   m o d e ra ted   m a c h in e   lea rn in g .   De m o   la y o u t , ”  Pre se n ta ti o n ,   Res e a rc h Ga te 2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 3 1 4 0 /RG . 2 . 2 . 3 0 1 6 8 . 9 3 4 4 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.