Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск

Когнитивный подход к формированию робототехнической системы в образовании

https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-69-74

Аннотация

В статье рассматриваются особенности моделирования систем управления образовательными процессами с применением роботов-ассистентов на основе когнитивного подхода. Основной задачей исследования являются вопросы использования гибридного человеко-машинного интеллекта в системе образования. Авторами предложен новый вариант применения нечетких когнитивных карт и возможностей соответствующих программных систем для решения ряда практических задач на примерах автоматизированного обучения. В рамках когнитивного подхода, который позволяет учитывать различные языковые особенности людей, возможно использование соответствующих нечетких когнитивных карт, которые позволяют определять причинно-следственные сети, отражающие субъективное представление исследователей о системе в виде множества семантических категорий, называемых факторами или концептами.

В исследовании показано, что при учете НЕ-факторов, имеющих место в образовательном процессе, а также возможностей их применения для формирования индивидуальных траекторий обучения в условиях применения человеко-машинного интеллекта можно получать принципиально новые возможности для подготовки кадров.

Авторами предложена нечеткая когнитивная модель стратегического управления с участием робототехнической системы, выявлены основные концепты для ее построения и анализа. Выполнена идентификация параметров когнитивной карты с применением принципов интеллектуальной генерации лучших альтернатив, основанной на модифицированном методе парных сравнений. Исследование ориентировано на сотрудников учебных заведений, отвечающих за цифровизацию образования, и на преподавателей.

Об авторах

С. О. Крамаров
МИРЭА — Российский технологический университет; Южный федеральный университет
Россия

 Крамаров Сергей Олегович, доктор физ.-мат. наук, профессор, советник президента университета, профессор кафедры технологии и профессионально-педагогического образования

 г. Москва
г. Ростов-на-Дону



В. В. Храмов
Южный университет (ИУБиП)
Россия

 Храмов Владимир Викторович, канд. тех. наук, доцент, ведущий научный сотрудник

г. Ростов-на-Дону



А. Ишиклар
Технический университет Бурсы
Турция

 Ишиклар Абдулла, доктор наук, профессор кафедры
психологии, факультет гуманитарных и социальных наук

г. Бурса



Список литературы

1. Ginis L. A. The origins of modern cognitive modeling. Izvestia TRTU. 2005;(6):119–128. (In Russian.) Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/istoki-sovremennogokognitivnogo-modelirovaniya

2. Kulinich A. A. Computer systems of situation analysis and decision support based on cognitive maps: Approaches and methods. Control Sciences. 2011;(4):31–45. (In Russian.)

3. Narinyani A. S. Introduction to subdefinition. Problems of Informatics. 2018;(3):61–81. (In Russian.)

4. Khramov V. V. Method of cognitive digital coding of complex information. Transport-2006. Proc. of the AllRussian Scientific and Practical Conference: in 3 parts. Part 1. Rostov-on-Don, Rostov State Transport University; 2006:229. (In Russian.)

5. Podgorskaya S. V., Podvesovskii A. G., Isaev R. A., Antonova N. I. Fuzzy cognitive models for socio-economic systems as applied to a management model for integrated development of rural areas. Business Informatics. 2019;13(3):7–19. DOI: 10.17323/1998-0663.2019.3.7.19

6. Zakharova A. A., Podvesovskii A. G., Shklyar A. V. Visual and cognitive interpretation of heterogeneous data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2019:XLII-2/W12:243–247. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W12-243-2019

7. Zakharova A. A., Podvesovskii A. G., Isaev R. A. Fuzzy cognitive models in management of semi-structured socioeconomic systems. Information and Mathematical Technologies in Science and Management. 2020;(4):5–23. (In Russian.) DOI: 10.38028/ESI.2020.20.4.001

8. Zimonina Yu. V., Isaev R. A., Podvesovskii A. G. The subsystem of data exchange within the decision support system based on cognitive modeling “IGLA”: Architecture and implementation features. Physical and Technical Informatics (SRT2020). 2020:12–16. (In Russian.) DOI: 10.30987/conf erencearticle_5fd755bf7df3d1.35307822

9. Kramarov S. O., Khramov V. V., Grebenyuk E. V., Bocharov A. A. Fundamentals of the ergotechnical approach to the formation of an electronic educational environment. Moscow, RIOR; 2021. 160 p. (In Russian.) DOI: 10.29039/02086-9

10. Akperov I. G., Magerramov I. M., Alexandrova T. S. and others A system to support marketing decision-making based on fuzzy benchmarking. Certificate of state registration of the computer program. No. 2022614626.-11.03.2022. (In Russian.)

11. Zakharova A. A., Podvesovskii A. G., Isaev R. A. Mathematical and software support cognitive modeling weakly structured organizational and technical systems. Proc. of the Int. Scientific Conf. Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering; 2019:131–141. (In Russian.)

12. Isaev R. A., Podvesovskii A. G. Verification of causeand-effect relationships in cognitive models using visualization metaphors of fuzzy cognitive maps. Scientific Visualization. 2020;12(4):1–8. DOI: 10.26583/sv.12.4.01

13. Kosko B. Fuzzy cognitive maps. Int. Journal of ManMachine Studies. 1986:24:65–75.

14. Silov V. B. Making strategic decisions in a fuzzy environment. Moscow, INPRO-RES; 1995. 228 p. (In Russian.)

15. Ishikawa K. Japanese quality management methods. Moscow, Ekonomika; 1988. 199 p. (In Russian.)

16. National interests and regional development issues in the system of priorities of international activities of Russian universities. Moscow, RIOR; 2021. 266 p. (In Russian.) DOI: 10.29039/02084-5

17. Golubenko E. V., Khramov V. V., Mityasova O. Yu., Alexandrova T. S. The method of forming the information image of a robot assistant to a university teacher. Digital Infocommunication Technologies: Collection of Scientific Papers. Rostov-on-Don, Rostov State Transport University; 2021:38–41. (In Russian.)

18. Podvesovskii A. G., Isaev R. A. Identification of the structure and parameters of fuzzy cognitive models: Expert and statistical methods. International Journal of Open Information Technologies. 2019;7(6):35–61. (In Russian.)

19. Borisov V. V., Fedulov A. S. “Compatible” fuzzy cognitive maps. Computer Mathematics Systems and Their Applications. 2016;(17):41–43. (In Russian.)

20. Podgorskaya S. V., Podvesovskii A. G., Isaev R. A., Antonova N. I. Fuzzy cognitive models for socio-economic systems as applied to a management model for integrated development of rural areas. Business Informatics. 2019;13(3):7–19. DOI: 10.17323/1998-0663.2019.3.7.19

21. Podgorskaya S. V., Podvesovskii A. G., Isaev R. A., Tarasov A. S., Bakhmatova G. A. Modeling of scenario development of rural areas based on a fuzzy cognitive model. Control Sciences. 2019;(5):49–59. (In Russian.) DOI: 10.25728/pu.2019.5.5

22. Borisov V. V., Luferov V. S. The method of multidimensional analysis and forecasting states of complex systems and processes based on Fuzzy Cognitive Temporal Models. Systems of Control, Communication and Security. 2020;(2):1–23. (In Russian.) DOI: 10.24411/2410-9916-2020-10201


Рецензия

Для цитирования:


Крамаров С.О., Храмов В.В., Ишиклар А. Когнитивный подход к формированию робототехнической системы в образовании. Информатика и образование. 2022;37(6):69-74. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-69-74

For citation:


Kramarov S.O., Khramov V.V., Işiklar А. Cognitive approach to the formation of a robotic system in education. Informatics and education. 2022;37(6):69-74. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-69-74

Просмотров: 188


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)