В исследовании рассматривается создание адаптивной автоматизированной платформы для обучения иностранному языку на примере Английского языка. Адаптивность системы заключается в формировании образовательного контента в разных наиболее удобных для обучающегося формах: графика, звук, текст. Для реализации механизма определения наиболее удобной формы образовательного контента используются несколько архитектур искусственных нейронных сетей, которые обучаются на подготовленных данных. Данные для обучения искусственных нейронных сетей включают в себя текст – эссе, написанный учеником, и категорию ученика, выявленную в результате прохождения специализированного тестирования. Рассматриваются четыре категории обучающихся: аудиал, визуал, кинестетик, дигитал. С использованием разработанной и обученной искусственной нейронной сети создан прототип веб-ориентированной программной платформы, которая «предлагает» обучающемуся написать небольшое эссе на иностранном языке, после чего данный текст обрабатывается рекуррентной искусственной нейронной сетью, которая относит обучающегося к одному из четырех классов. Далее, в зависимости от определенной категории обучающегося, формируется образовательный контент в удобном для него виде. В то же время тестирование обученных нейронных сетей показывает, что объем обучающей выборки недостаточный. Таким образом, в перспективе планируется сформировать более насыщенную обучающую выборку для реализации более качественного обучения искусственной нейронной сети. Благодарности: работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования России, государственное задание № 0657-2020-0009.
В работе рассматриваются недостатки современных систем менеджмента качества, обусловленные их моделированием и проектированием средствами системно-структурного подхода. Демонстрируются возможности моделирования управления качеством в организационных системах средствами системно-объектного подхода. Описываются особенности связей/потоков управления и реализация ими некоторых общесистемных закономерностей. На основе базовой классификации связей, а также принципа построения алфавита формально-семантической нормативной системы системно-объектного подхода, предложена классификация управленческих связей и соответствующих им отчетных данных. Уточнено формальное описание системы как «Узла-Функции-Объекта» с помощью специального объекта исчисления объектов Абади-Кардели путем учета потоков управления и отчетных данных. Разработан алгоритм процедуры обеспечения качества управления процессами, использующий предложенную классификацию и четырехстороннее представление процесса. Благодарности: работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект 19-29-01047мк.
В статье обсуждается возможность создания формально-семантической нормативной системы системно-объектного анализа и моделирования. Система рассматривается в рамках системно-объектного подхода в виде конструкции «Узел-Функция-Объект», формализуемой с помощью дескрипционной логики. Предложена классификация систем, которая использует классификацию потоков связей и узлов, входящую в концепцию системно-объектного подхода. Представлена концептуальная классификационная схема для системных компонент. Описаны её свойства, на ееоснове разрабатывается способ задания формального алфавита узлов связей систем, имеющего конкретное предметное содержание. Также представлены правила манипулирования получаемыми алфавитными символами. Обосновывается возможность и целесообразность построения нормативной системы, обладающей повышенными выразительными возможностями. Рассматривается пример использования формально-семантического алфавита системных элементов, демонстрирующий возможности упрощения процедуры графоаналитического моделирования сложной системы.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.