Грекова Алия Александровна, психолог медико-психолого-социального центра, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Санкт-Петербург), Aliya

Рассматривается индивидуализация электронного обучения (ЭО) как совокупности процессов создания, развития, использования и утилизации цифрового контента и данных ЭО, описаны соответствующие онтологические модели и методы. Описан технологический стек для построения и реализации индивидуальных траекторий обучения, приведены примеры существующих систем, которые полностью или частично используют указанный стек технологий. Для эффективной обработки образовательных материалов и данных, формируемых системами управления обучением, предложена архитектура, позволяющая осуществить семантическое аннотирование и выделение в данных слоѐв концептов различной степени абстракции. Эти слои включают: верхнеуровневые абстракции моделирования, общие концепты учебных материалов и образовательного процесса, специфические концепты для доступа и интеграции данных системы ЭО в терминах предметной области. Впервые в качестве формальной основы для индивидуализированного ЭО предложено использовать семантические модели, включающие аппарат векторных представлений графов знаний, который позволяет эффективно обрабатывать большие и сложные структуры данных, а также обладает гибкостью и выразительностью онтологического подхода. Последовательно рассмотрены основные аспекты, связанные с индивидуализацией в системах ЭО, в том числе: существующие технологии и онтологии для ЭО, моделирование индивидуальной траектории, семантическое аннотирование образовательных материалов, способы оценки знаний в индивидуализированном обучении, а также онтологическое моделирование когнитивного профиля обучаемого.

An ontological synthesis of models for interpreting non-stationary dynamics in onboard intelligence systems operating in the emergency computing mode (Urgent Computing - UC) is considered. The ontological system of a dynamic knowledge base is formulated on the basis of theoretical models of the modern catastrophe theory (СT). The analysis and forecast of the evolutionary dynamics of a non-stationary object is implemented in a multiprocessor computing environment. Within the framework of the ontological system, an approach to the interpretation of non-stationary dy-namics using fractal geometry and the theory of dynamical systems stability is formulated. The practical application of the developed ontology model is discussed in relation to the interpretation of the interaction of a marine dynamic object (MDO) with the external environment at a given time interval. The dynamic СT model determines the motion of the MDO system to the target attractor and in case of stability loss. Examples of the implementation of the ontological synthesis of non-stationary dynamics in safety systems for navigation and landing of ship-based aircraft are given.

No abstract