В этой статье обсуждается растущая роль искусственного интеллекта (ИИ) в образовании английского языка, подчеркиваются его преимущества и потенциальные недостатки. Были обозначены три основные цели ИИ в образовании. Кроме того, практические примеры, такие как ChatGPT, Mentimeter, Gencraft и калькулятор оценок Aspose, используются для иллюстрации того, как ИИ преобразует процессы преподавания и обучения. Признавая преимущества ИИ в предоставлении персонализированного обучения, создании увлекательных материалов и автоматизации оценки, текст также подчеркивает важность критического мышления, руководства учителями и ответственного использования ИИ. В заключении подчеркивается, что ИИ больше не является футуристическим инструментом, а современным ресурсом, и преподаватели должны вооружить студентов, чтобы использовать его разумно и этично.

Использование технологий искусственного интеллекта в преподавании математики и теории вероятностей повышает качество обучения, делает его более доступным и увлекательным для студентов. Применение персонализированного подхода, интерактивных методов и геймификации способствует развитию аналитического мышления и самостоятельных навыков у обучающихся.

В данном исследовании представлен передовой подход к оптимизации систем нечеткого вывода (СНВ) с использованием генетических алгоритмов (ГА) -мощного эволюционного метода, вдохновленного естественным отбором. Традиционная разработка FIS основана на эвристической настройке базы правил и функций релевантности, что может быть неэффективным. Это исследование позволяет систематически оптимизировать базу правил СНВ, что повышает точность, гибкость и надежность систем принятия решений. Экспериментальные результаты показывают, что сложность базы правил значительно снижается при сохранении производительности системы. В исследовании также подчеркивается важность таких операторов ГА, как отбор, кроссинговср и мутация, для достижения глобальной оптимальности. Такая интеграция помогает разрабатывать интеллектуальные системы, способные адаптироваться к реальным ситуациям, обеспечивая многообещающие результаты для экспертных систем, приложений автоматизации и управления.