Переглянути
Нові надходження
Документ pH as an indicator of phase transitions in water-protein solutions(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Чжан Вей,The main properties of the blood in human and mammal organisms are determined by temperature and so called pH index. The last is tightly connected with the relative concentration of H ions [1,2].Документ Вплив режимів халькогенідної обробки на проходження струмів у p-n переходах на основі арсеніду галію(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Шершньов, Ігор ІгоровичЗменшення розмірів напівпровідникових приладів призводить до збільшення впливу поверхні на їхні характеристики. Сучасні методи обробки поверхні складаються з двох різних технологічних операцій. При травленні з поверхні видаляють оксидний шар, а потім наносять захисне покриття. Халькогенідна обробка ці процеси поєднує в один технологічний цикл. Після халькогенідної обробки поверхні повністю або часткове видаляються поверхневі оксиди, відбувається реконструкція поверхні та утворюється пасивуючий шар сполук галію з халькогеном. Внаслідок халькогенідної обробки змінюється щільність поверхневих станів. Це призводить до покращення характеристик напівпровідникових приладів. Однак систематичні дослідження дії халькогенідної пасивації, проведені для різних розчинників, їх концентрацій, різних тривалостях обробки досі відсутні.Документ Багаточастинкові внески до дієлектричної проникності систем різного типу(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Черевко, Євген ВолодимировичДіелектричні властивості рідин і розчинів давно викликають зацікавленість дослідників, але реальних точних результатів отримано не так вже й багато. Це пов’язано з тим, що молекули рідин суттєво взаємодіють між собою, і це ускладнює розрахунок поляризовностей і дипольних тих молекулярних груп,. що визначають властивості діелектричної проникності. Слід додати, що протягом довгого часу був відсутні загальний алгоритм побудови діелектричної проникності. Стандартні теорії Клаузіуса-Мосотті, Онзагера, Кірквуда та Вертхайма не дозволяли адекватно враховувати багаточастинкові ефекти, і навіть, двохчастинкові.Документ Випаровування та горіння крапель емульгованих палив(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Тимофієнко, Костянтин ВікторовичВажливим питанням сучасної теплоенергетики є зниження викидів шкідливих речовин при спалюванні вуглеводневого палива. Одним із перспективних шляхів вирішення цієї проблеми є використання води у складі вуглеводневого палива. Вода сприяє зниженню температури полум’я, і завдяки цьому викиди NOx можуть бути значно зменшені. Крім того, використання води може призводити до зміни реологічних властивостей палива, що в свою чергу сприяє якості його розпилення. Перспективним напрямком сучасних досліджень є аналіз можливості використання емульсійного палива (масло-у-воді та вода-в-маслі) в дизельних двигунах. За певних умов горіння крапель емульсії всередині камери згоряння двигуна може супроводжуватися досить важливим з прикладної точки зору явищем мікровибуху. Суть цього явища полягає у вибуховому кипінні крапель емульсії, що призводить до утворення масиву досить дрібних крапель палива. Завдяки збільшенню поверхні контакту між реагуючими компонентами підвищується ефективність горіння. Механізм горіння крапель емульсії суттєво залежить від їх структури (від кількості та діаметра крапель дисперсної фази та діаметра краплі емульсії в цілому).Документ Походження об'єктів "Гарячої популяції" у Поясі Койпера(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Охотко, Ганна КостянтинівнаПояс Койпера є однією з найбільших структур у нашій Сонячній системі, що простягається від ~30 а.о. до ~55 а.о. за орбітою планети- гіганта Нептуна. На даний момент в астрономічних каталогах та базах даних налічують понад 2000 транснептунових об’єктів, а це становить лише невелику частку від загальної кількості об’єктів, які можуть існувати в даній області Сонячної системи.Документ Люмінсценція леггованих наночастинок ZnO(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Ігнатов, Дмитро ОлеговичНаноматеріали на основі оксиду цинку є широко поширеними в сучасних технологіях. Завдяки унікальним оптичним, структурним та електрофізичним властивостям оксид цинку отримав застосування в оптоелектроніці як аналог GaN, сонячній енергетиці розширяючі область фотоелементів на основі кремнію, в сенсориці та медицині. Медичне застосування наносполук на основі ZnO визначається як ярко вираженою антибактеріальною дією так і низькою цитотоксичністю наночастинок оксиду цинку.Документ Phase transitions in 2D-Coulomb gas(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Ван Бінь,The present Diploma Project is devoted to study of the simplest phase transitions in the two dimensional Coulomb gas: 1) vapor-liquid phase transition and 2) Dielectric-Conductor transition. These problems are solved on the base of cluster representations generating by strong Coulomb interaction between positive and negative discs.Документ Application of image quality processing in face recognition(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Zhang Aifei; Джан АйфейThis paper focuses on the use of surface microstructure image analysis to enhance the reliability and accuracy of anti-counterfeiting technology, with the aim of improving the anti-counterfeiting level of commodities and combating counterfeiting products. At first, the introduction explains the importance of microstructure image analysis of object surface in anti-counterfeiting technology and its application nowadays, clarifies the purpose, significance, content, general idea, research method and the structure and framework of the paper, and also highlights the innovation of the research. After that, the thesis discusses the microstructure image acquisition technology in detail, covering the composition of the image acquisition system, the working principle, the selection of imaging technology, the setting of imaging parameters and the image acquisition process. Image pre-processing and enhancement are explored in depth, including the removal of image noise, contrast adjustment, image sharpening and image de-blurring and other technical means to improve image quality for subsequent processing. In the part of image feature extraction and matching, common feature extraction methods such as KAZE are introduced and their advantages and disadvantages are analyzed. The process of generating feature descriptors and the application scenarios of many common feature matching algorithms are described in detail, and the validity and reliability of the matching results are also discussed. In the anti-counterfeiting algorithm design and implementation section, an image feature-based anti-counterfeiting algorithm is designed and agreed upon to distinguish between genuine and fake items. A performance evaluation of the algorithm is implemented, an optimization strategy is proposed, and the specific flow and test results of the algorithm implementation are shown. In the experiments and case studies section, the composition and configuration of the experimental platform are introduced, the experimental design process is described in detail, the experimental results are analyzed, the effectiveness and reliability of the algorithm are verified, and the effectiveness of the algorithm in the anti-counterfeiting field is analyzed in combination with practical application cases. In the summary and outlook section, the main findings and results of the study are summarized, the problems and shortcomings encountered in the research process are pointed out, and the future research directions and development trends are envisioned, with specific proposals and initiatives for further improvement of the study given.Документ Research on Feature Extraction Technology of Medical Record Data Based on Big Data and NLP Natural Language Recognition(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Wang Chunmei; Ван ЧуньмейThe topic of "Research on Feature Extraction Technology of Medical Record Data Based on Big Data and NLP Natural Language Recognition " is considered in the thesis. This article investigates a medical record data feature extraction technique based on big data and NLP natural language recognition. We propose a scheme to use Scispacy's English medical model to extract keywords from the original text medical records for the first time through NLP natural language recognition technology, and then use HPO standard words and OMIM disease words to extract keywords from the medical records for the second round through NLP natural language recognition technology. This article provides a detailed introduction to the processes of data preprocessing, model design, training, and validation, and discusses the results and future research directions. This experiment selected some long text electronic medical records and HPO medical records from the company's historical orders, and validated and compared the keywords selected from the long text with the HPO medical records. The experimental results showed that the algorithm can have good accuracy in data feature extraction and can assist medical tasks in feature extraction and classification of large text medical records.Документ Методи рекомендаційних систем в сфері фітнесу(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Сергатий, Євген ЮрійовичУ кваліфікаційній роботі розробляється тема «Методи рекомендаційних систем в сфері фітнесу». Мета роботи полягає у розробці та дослідженні методів рекомендаційних систем спрямованих на персоналізацію фітнес-тренувань та підвищення їх ефективності та безпеки. Робота складається з 4 розділів. У першому розділі детально розглядаються основні поняття та призначення рекомендаційних систем, їх роль у сучасному інформаційному суспільстві, різні типи рекомендаційних систем та метрики оцінки їх ефективності. У другому розділі описується процес проектування рекомендаційної системи для сфери фітнесу, включаючи архітектуру системи, опис використаного датасету та вибір методів. Третій розділ присвячений програмній реалізації системи, охоплюючи обробку та передобробку даних, синтез нових наборів даних для навчання та тестування моделі, а також використані алгоритми для забезпечення якості даних. У четвертому розділі розглядається процес оптимізації та оцінки розробленої системи, включаючи візуалізацію та аналіз результатів, підбір гіперпараметрів моделі та методи підвищення точності та ефективності рекомендацій.Документ Інформаційна технологія генерації персоналізованих рекомендацій у спорті(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Гальчинський, Максим ВячеславовичУ роботі представлено результати дослідження, спрямованого на покращення аналізу спортивної техніки, зокрема техніки плавання, за допомогою сучасних методів комп’ютерного зору та машинного навчання. Розроблено інформаційну систему, яка здатна визначати ключові точки тіла спортсмена у тривимірному просторі на основі відео послідовності, виділяти патерни руху та порівнювати їх. Метою даної роботи є підвищення ефективності надання рекомендацій в плаванні шляхом розробки інформаційної технології виявлення та візуалізації помилок на основі порівняння відео послідовності у техніці плавання. Об'єктом дослідження є процес виділення патерну руху спортсмена з відео послідовності та його порівняння з іншим патерном. Предметом дослідження є методи та алгоритми для розпізнавання правильної техніки на основі патернів руху спортсмена. Для реалізації системи створено Docker середовище. Проєкт виконано мовою програмування Python із застосуванням низки спеціалізованих бібліотек, зокрема: PyQt6 для створення користувацького інтерфейсу, cv2 для обробки зображень, MMPose для роботи з ключовими точками тіла, json_tricks для ефективного збереження та обміну даними, matplotlib для візуалізації, а також Open3D для побудови тривимірних моделей та візуалізації рухів. Результати дослідження демонструють нові можливості в аналізі спортивної техніки та визначення її недоліків. Розроблена технологія сприяє підвищенню якості тренувального процесу та є першим кроком для побудови автоматизованої рекомендаційної системи. Крім того це є важливим етапом у побудові кіберфізичних систем, які базуються на фізичних моделях рухів живих організмів, що відкриває нові перспективи для інтеграції біологічних і фізичних процесів у єдину інформаційну інфраструктуру.Документ Інформаційна технологія пiдбору та рекомендації кандидатiв на вакансiю на основі компетентнісної оцінки(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Джигов, Дмитро ЮрійовичВ даній кваліфікаційній роботі розглянуто процес підбору та рекомендації кандидатів на вакансії шляхом розробки інформаційної технології на основі компетентнісної оцінки за допомогою методів машинного навчання. Метою даного дослідження є підвищення ефективності процесу підбору кадрів за рахунок зниження суб’єктивності вибору шляхом розробки інформаційної технології компетентністної оцінки персоналу на основі комбінованої рекомендаційної моделі, яка поєднує контентну та колаборативну фільтрацію. Об'єктом дослідження є процес підбору та рекомендації кандидатів на вакансії у галузі крюїнг-бізнесу. Предметом дослідження є методи та алгоритми класифікації та ранжування груп кандидатів (моряків) в ІС «Crewisor» крюїнг-сервісу СТАФФ ЦЕНТР. Розроблено комбіновану систему рекомендацій, яка поєднує контентну модель на основі XGBoost та колаборативну модель на основі KNN. Реалізовано механізм динамічного налаштування вагового коефіцієнта для оптимального поєднання результатів обох моделей. В якості прикладної предметної області обрано процеси найму крюїнг-компанії. Ефективність розробленої технології підтверджено за двома ключовими критеріями: швидкість відбору кандидатів збільшилась утричі, що характеризує покращення продуктивності системи, а точність відбору зросла в півтора рази за рахунок автоматизації процесу рекомендацій та зниження впливу суб'єктивних факторів.Документ Інформаційна система дослідження еволюції збуреного руху твердого тіла(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Цісар, Дар'я АндріївнаУ даній кваліфікаційній роботі розробляється тема «Інформаційна система дослідження збуреного руху твердого тіла відносно центру мас». Мета роботи – зменшення нестабільностей у русі твердого тіла шляхом розробки інформаційної технології на основі модифікованої математичної моделі руху тіла В результаті проведених в роботі досліджень були отримані наступні результати: − проведено огляд існуючих методів та моделей, які використовуються для вивчення збуреного руху твердих тіл та виділено основні підходи та їх недоліки, що потребують вдосконалення; 1) розроблено математичну модель руху тіла відносно центру мас, яка враховує декілька збурюючих моментів та їх взаємодію; 2) створено програмне забезпечення для чисельного розрахунку та аналізу математичної моделі; 3) використано метод Рунге-Кутта для чисельного розв'язання диференціальних рівнянь, що описують рух тіла; 4) проведено розрахунки для різних сценаріїв збуреного руху та проаналізувати отримані результати; 5) виконано аналіз всіх показників, що дозволило оцінити ефективність запропонованих методів та моделей. Отримані результати підтверджують, що розроблена інформаційна система дозволяє ефективно досліджувати динаміку збуреного руху твердого тіла відносно центру мас. Завдяки розширенню математичної моделі та впровадженню програмного забезпечення вдалося значно покращити точність розрахунків і візуалізації, що сприяє глибшому розумінню поведінки системи за різних умов. Проведений аналіз отриманих результатів свідчить про можливість використання розробленої системи в наукових дослідженнях та інженерній практиці для прогнозування та оптимізації руху твердих тіл.Документ Інформаційна технологія аналізу добробуту та потреб громадян віртуальної країни з метою прийняття відповідних рішень влади(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Нуждіна, Марина ІгорівнаУ кваліфікаційній роботі розробляється тема «Інформаційна технологія аналізу добробуту та потреб громадян віртуальної країни з метою прийняття відповідних рішень влади». Мета дослідження – удосконалення та оптимізація процесу аналізу даних з перепису населення з метою прийняття відповідних рішень влади щодо добробуту громадян віртуальної країни за рахунок зниження впливу людського фактору шляхом розробки відповідної інформаційної технології. Об'єкт дослідження – процеси та методи аналізу потреб громадян віртуальної країни та підтримки прийняття відповідних рішень влади. Предмет роботи – оригінальна інформаційна технологія, яка використовується для аналізу добробуту та потреб громадян віртуальної країни та підтримки прийняття відповідних рішень влади. Розроблено інформаційну технологію, яка поєднує кластеризацію даних з перепису населення з використанням методу кластеризації категоріальних даних K-modes для виявлення основних соціальних груп, які мають схожі потреби, та прогнозування майбутніх потреб громадян на основі поточних та попередніх даних про громадян з використанням моделі лінійної регресії. В результаті виконання кваліфікаційної роботи було розроблено 4 проекти. Розробка проводилася у СУБД PostgreSQL із використанням декларативної мови програмування SQL, IDE “Visual Studio” із використанням мови програмування високого рівня C# та веб-інтерактивного обчислювального середовища Jupyter Notebook із використанням мови програмування високого рівня Python. Кваліфікаційну роботу виконано на 110 сторінках. Робота містить 15 рисунків та 8 додатків.Документ Інформаційна технологія виділення та класифікації онейрологічних образів в природньомовному тексті(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Жар, Михайло ЮрійовичВ роботі досліджено методи та технології для виявлення та класифікації онейрологічних образів у текстах українською мовою. Основною метою було зменшення кількості помилок другого роду під час обробки текстів снів шляхом налаштування моделей машинного навчання. Розроблено методологію обробки україномовних текстів снів, яка може бути застосована для створення систем автоматичного ведення щоденників сновидінь та адаптована для інших завдань обробки природньомовних текстів. Розглянуто два основні підходи: розділений, що базується на моделях сімейства BERT, та уніфікований з використанням великих мовних моделей (LLM). Для розділеного підходу оцінено різні комбінації моделей сімейства BERT. Для уніфікованого – сучасні великі мовні моделі: GPT-4o та Claude 3.5 Sonnet. Проведено порівняльний аналіз між найкращими комбінаціями моделей сімества BERT та великими мовними моделями.Документ Information Technology for Optimization of High-Resolution Remote Sensing Image Semantic Segmentation Based on Self-Attention Mechanism(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Юй Фей; Yu FeiThis study explores detail optimization for semantic segmentation of remote sensing images with high-resolution, emphasizing the use of self-attention mechanism to alleviate detail loss and improve segmentation accuracy and robustness. of segmentations. In this paper, the principle of the self-attention mechanism is explored, an innovative semantic segmentation model is designed and implemented, and its effectiveness is verified by experiments, all of which could provide theoretical guidance and practical support for technological development. In the experimental section, the proposed method was applied to several datasets: PASCAL VOC, Cityscapes, and COCO. The results showed that the selfattention mechanism based improved model had better performance in image segmentation tasks. Especially, on the Cityscapes dataset, the mAP reached 90.2%, which attests to the effectiveness of the approach in handling urban scenes. Besides, an evaluation of various loss functions revealed that hybrid loss functions consistently outperformed others in enhancing object detection performance. These achievements not only enhanced the precision of semantic segmentation for remote sensing images with high-resolution but also strengthened the model's adaptability to complex scenarios.Документ Information technology of the Optimizing Internal Railway Transportation Paths in Metallurgical Enterprises Using Dijkstra's Algorithm(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Pengyang LiuThis paper explores the theme of "Information Technology Based on Dijkstra Algorithm in Metallurgical Railways." It discusses the application of the Dijkstra algorithm to optimize the selection of railway transportation paths in the metallurgical industry, aiming to enhance transportation efficiency, reduce costs, and alleviate the workload of internal railway employees in metallurgical enterprises. With the continuous advancement of the metallurgical industry, the growth in production volume has led to a significant increase in the frequency of molten iron transportation, making the role of railway transportation increasingly important. However, the complex layout of railway lines within metallurgical plants, numerous switches, coupled with the high speed of shunting and the diversity of transportation demands, pose considerable challenges for railway path planning. The Dijkstra algorithm, as an efficient tool for shortest path searches, has demonstrated significant effectiveness in addressing route planning issues. Its potency stems from its ability to manage single source shortest path problems, its path recording mechanism, and its graphical representation advantages. The essence of this algorithm lies in its gradual expansion process: starting from the origin, it visits nodes in the graph one by one and calculates the shortest path from the starting point to each node. The Dijkstra algorithm not only effectively identifies the shortest path but also records the specific details of the path, providing comprehensive reference information for subsequent path selection. This paper initially outlines the core concepts of the Dijkstra algorithm and its applicability in the field of route planning. Following that, a path optimization strategy based on the Dijkstra algorithm is designed, tailored to the specific characteristics of metallurgical railway transportation. This strategy takes into account not only the distance aspect of the path but also comprehensively considers multiple dimensions, including safety, economic cost, time efficiency, and expansion potential, all in an effort to find the optimal transportation solution. By constructing a mathematical model and combining it with specific practical cases, the algorithm's application value and practical effectiveness are verified. In practical applications, the Dijkstra algorithm can effectively tackle various issues encountered in metallurgical railway transportation. For instance, it can assist dispatchers in selecting the optimal path by accurately calculating the cost of each path, thereby reducing unnecessary travel distances and saving time and resources. Moreover, this method exhibits excellent flexibility and adaptability, capable of adjusting relevant parameters according to different transportation requirements, providing an efficient and stable solution for railway transportation in the metallurgical industry. For example, when rapid response to emergencies or adjustments to transportation plans are needed, the Dijkstra algorithm can quickly recalculate the path to ensure the smooth progress of transportation tasks. Furthermore, the application of the Dijkstra algorithm also lays the groundwork for the construction of subsequent intelligent dispatching systems. By integrating with big data analysis, Internet of Things (IoT) technology, and Artificial Intelligence (AI), the Dijkstra algorithm can achieve dynamic path optimization in more complex environments. For example, using real time data monitoring and predictive analysis, potential transportation bottlenecks can be identified in advance, allowing for preventive measures; through machine learning algorithms, path selection strategies can be automatically adjusted, further enhancing the intelligence and precision of path planning. In summary, path optimization using the Dijkstra algorithm not only enhances the precision and efficiency of path planning but also provides more flexible and reliable technical support for railway transportation in the metallurgical industry. This contributes to enhancing the competitiveness of enterprises and promoting the sustainable development of the entire industry. In the future, with the continuous advancement of information technology, the Dijkstra algorithm will play a greater role in metallurgical railway transportation, promoting the diversified development of shortest path algorithm selection.Документ Інтелектуальна стратегія оптимізації обслуговування клієнтів з урахуванням системи ОПМ діалогу(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Пан Гуанхуй; Pang GuanghuiWith the continuous expansion of digital services, companies are increasingly relying on intelligent customer service systems to improve user experience and efficiency. However, traditional dialogue systems often fail to meet user expectations due to insufficient comprehension, response delays, and low personalisation. The purpose of this research is to analyze the limitations of the existing intelligent customer service system and propose specific optimization strategies to improve the natural language understanding (NLV), dialogue management (PM), and response generation (DG) capabilities of the dialogue system. By using the latest artificial intelligence technology and algorithms, the research results showed that the optimization strategy significantly improved the system's response speed, accuracy, and user satisfaction. This paper not only provides theoretical support for the development of intelligent customer service system, but also provides strategic guidance for practical operation.Документ Information Technology for Optimization of Common Cold Weapon Object Detection Algorithm Based on YOLOv11(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Li YongmingUnder the theme of "Optimization of the cold weapon detection algorithm based on YOLOv11", this paper explores the pressing demand for enhancing the accuracy and efficiency of cold weapon detection against the backdrop of increasingly severe public security issues. This study is particularly important in view of the increasing number of criminal incidents involving cold weapons, which pose a major threat to social stability and personal safety. The study began by collecting and managing a comprehensive dataset of cold weapons, leveraging the e-commerce platform's vast repository to ensure a diverse and representative collection of weapon types. This dataset contains a variety of cold weapons and is the basis for training and evaluation of the YOLOv11 algorithm. The dataset is carefully curated to reflect the variability of cold weapon appearance, including different models, conditions, and backgrounds, thus providing a solid foundation for algorithm training and testing. Through several strategy adjustments, the optimization of YOLOv11 algorithm is realized. The configuration of the network layer is finely adjusted to boost the model's capability of extracting cold weapon features. Advanced loss functions are utilized to improve the model's capacity to generalize from training data and heighten its robustness against changes in real-world scenarios. These modifications were critical to adapting the YOLOv11 algorithm to the nuances of cold weapon detection, resulting in significant improvements in its detection capabilities. A key contribution of this study is the introduction of focal - iou loss function, which solves the class imbalance problem prevalent in target detection datasets. This innovative loss function not only provides a more comprehensive assessment of the quality of the prediction box, but also adjusts the loss weights to focus the model's attention on samples that are harder to classify. The integration of the GSConv module represents another important advance, as it simplifies the calculation process without compromising the accuracy of the model. This module offers a more efficient feature extraction approach via grouping and separable volume design, thereby making the algorithm more applicable to real-time applications. The results of the experiments carried out in this study indicate that the optimized YOLOv11 algorithm (called YOLOv11s+) has superior performance in various indexes. Compared to the previous model and other models, YOLOv11s+ has higher accuracy, recall and average accuracy (mAP) at different cross over association (IoU) thresholds. These metrics play a critical role in assessing the efficacy of target detection algorithms, particularly in situations where detection accuracy is of vital significance. In a word, the research not only promotes the technological frontier of cold weapon detection, but also has practical significance for strengthening public safety. The optimized YOLOv11 algorithm provides a promising solution for accurate and efficient detection of cold weapons, and has potential application prospects in smart city development and social governance.Документ Information Technology of Learning Personalization based on the Advanced Big Data Analytics Methods(Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, 2024) Han ZaihuiThe thesis explores the transformative potential of information technology of learning personalization based on the advanced Big Data analytics methods. It underscores the significance of leveraging advanced BDA techniques to enhance educational outcomes by tailoring learning experiences to individual needs. The study evaluates various BDA tools and methodologies, assessing their efficacy in processing and analyzing vast educational datasets. The research employs a mixed-method approach, integrating quantitative data analysis with qualitative case studies. The findings suggest that BDA can significantly improve personalized learning, leading to better academic performance and student satisfaction. The thesis concludes with recommendations for educational institutions to integrate BDA into their learning management systems to facilitate personalized learning pathways. In the wake of the digital transformation catalyzed by the COVID-19 pandemic, educational institutions have witnessed an unprecedented surge in the adoption of online learning platforms. This shift has resulted in an explosion of educational data, providing a rich repository of information that can be harnessed to enhance the learning experience. Big Data Analytics (BDA) plays a pivotal role in this context, offering insights into student behaviors, preferences, and performance patterns that can inform the design of personalized learning pathways. The purpose of this thesis is to investigate the role of advanced BDA in revolutionizing personalized learning and its impact on educational outcomes post-2020. The study aims to understand how BDA can be utilized to process and analyze educational data to create tailored learning experiences that address the unique needs of individual students. The research focuses on the evaluation of various BDA tools and methodologies, including Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI), and Educational Data Mining (EDM), to assess their effectiveness in enhancing personalized learning. A mixed-method research approach is adopted, combining quantitative data analysis with qualitative case studies to provide a comprehensive understanding of 3 the impact of BDA on personalized learning. The quantitative analysis involves the examination of large educational datasets from various learning management systems (LMS), while the qualitative component includes detailed case studies of educational institutions that have successfully integrated BDA into their teaching and learning strategies. The case studies reveal that the integration of BDA in educational practices has led to significant improvements in student academic performance and satisfaction. BDA enables educators to identify at-risk students early, personalize content delivery, and adapt teaching methods to better meet the needs of diverse learners. Additionally, BDA facilitates the creation of dynamic learning environments that can adapt in real-time to student interactions and feedback, thus enhancing the overall learning experience. The thesis also discusses the challenges associated with the implementation of BDA in education. These include issues related to data privacy, the need for robust data infrastructure, and the requirement for technical expertise to manage and analyze the data effectively. Despite these challenges, the opportunities presented by BDA are substantial, with the potential to revolutionize education by making it more accessible, inclusive, and effective.