Модель інтелектуалізації оптимальної траєкторії проходження дистанційного курсу
DOI:
https://doi.org/10.33099/2311-7249/2022-43-1-105-114Ключові слова:
штучний інтелект, інтелектуалізація, система дистанційного навчання, автоматизаціяАнотація
У цій роботі висвітлено один із сучасних напрямків дослідження в області штучного інтелекту, як науки з розроблення інтелектуалізованих автоматичних систем. Визначено роль інтелектуалізації адміністрування систем дистанційного навчання в освітньому процесі освітніх навчальних закладів. Ця стаття дає можливість зрозуміти масштаби і перспективи розвитку даного напрямку, штучного інтелекту з його властивостями адаптації, безперервного трансформування у відповідь на виклики сьогодення та намічені перспективи, підходи до його вивчення та забезпечення функціонування. Наразі перспективними напрямками в умовах сьогодення є інтелектуалізація елементів адміністрування та автоматизація ряду навчальних компонентів у системах дистанційного навчання. Інтелектуалізація адміністрування в освітньому процесі дасть можливість автоматизувати рутинні, типові завдання, які потребують людських ресурсів і багато часу на їх виконання. Одним з них є розроблення оптимальної траєкторії проходження дистанційного курсу в системі дистанційного навчання. І саме, модель такої інтелектуалізованої оптимальної траєкторії для проходження дистанційного курсу представлено в цій статті. Проаналізовано існуючі підходи, методи рішення задач цього класу, а також алгоритми нечіткого виводу. Представлено структуру моделі підбору завдань оптимальної траєкторії курсу. Звичайно ж у сфері освіти, а тим більше, освіти військового напрямку штучний інтелект лише починає набирати оберти та займати своє гідне місце, руйнуючи застарілі норми, принципи та стереотипи. Але вектор розвитку вже визначений.
Посилання
Калачова В., Інформаційне забезпечення інформаційно-освітнього середовища для дистанційного навчання в Збройних Силах України. / О Коломійцев, С. Ткачук // Міжнародна науково-практична конференція “Проблеми впровадження дистанційного навчання в освітньому процесі вищих військових навчальних закладів та можливі шляхи їх вирішення” – 2018. – С. 77-82.
Романишин Ю., Функціональні аспекти адаптивності технологій дистанційного навчання. / Ю. Романишин, Л. Потеряйло // Міжнародна наукова конференція “Інформація, комунікація, суспільство” – 2018. – С. 287–288.
Заболоцький А.Ю. Модель використання системи підтримки e-learning длярозвитку ікт-компетентностей працівників центрів дистанційної освіти університетів / А.Ю. Заболоцький // Інформаційні технології і засоби навчання. – 2020, – №5, – С. 76–81.
Ткаченко О. Онтологічне моделювання процесів навчання / О. Ткаченко , К. Ткаченко К., М. Боняр // Міжнародна наукова конференція “ІТ-технології в освіті, мистецтві та культурі”, – 2020, – С. 109–118.
Walcutt, J.J. & Schatz, S. (Eds.) (2019). Modernizing Learning: Building the Future Liarning Ecosystem. Washington, DC: Government Publishing Office. License: Creative Commons Attribution CC BY 4.0 IGO Міжнародний стандартний номер книжки в Україні ISBN: 978-617-7187-61-4 (2021 рік)
Пінчук О.П., Прокопенко А.А. Розвиток цифрової компетентності – професійно значущого складника компетентності офіцерів Збройних Сил України. Сучасні інформаційні технології та інноваційні методики навчання у підготовці фахівців: методологія, теорія, досвід, проблеми : збірник наукових праць. Вінниця : ТОВ «Друк плюс», 2021. Вип. 62. с. 54-69 https://lib.iitta.gov.ua/728786/
Kravchenko Y., Davidovitch N., Belichenko M. (2017), Information Resources Usage in Project Management Digital Learning System. Journal of Education and Learning. Published by Canadian Center of Science and Education. Vol. 6, No. 2. pp.146-154.
Bondarenko V., Kravchenko Y., Salkutsan, S., Tyshchenko M. (2020), Synthesis of the structure of multilevel hierarchical systems of increased survivability based on a subjective probability model. [ ], ATIT 2020 – Proceedings 2nd IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory, pp. 138–142.
Kravchenko Y., Afanasyeva O.,Tyshchenko M., Mykus S. Intellectualisation of decision support systems for computer networks: Production-logical F-inference. CEUR Workshop Proceedings, 2021, vol. 2845, pp. 117–126.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати як монографію), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
4. Персональні дані і метадані, які наводяться у статтях, надаються для їх зберігання і оброблення в різноманітних базах даних і інформаційних системах, включення їх в аналітичні і статистичні звітності, створення обгрунтованих взаємозв'язків об'єктів творів науки, літератури і мистецтва з персональними даними і т.п. на території, яка не обмежена.
