Please use this identifier to cite or link to this item: dspace.pdpu.edu.ua/jspui/handle/123456789/19338
Title: Застосування засобів штучного інтелекту для підвищення адаптивних властивостей систем управління навчанням
Other Titles: Application of artificial intelligence to increase adaptive properties of learning control systems
Authors: Мазурок, Тетяна Леонідівна
Mazurok, Tetyana Leonidivna
Keywords: синергетична модель управління
адаптивне навчання
інтелектуальні перетворення
система управління навчанням
інтелектуальні технології
synergistic control model
adaptive learning
intellectual transformations
learning control system
intellectual technologies
Issue Date: 2024
Publisher: УкрІНТЕІ
Citation: Мазурок Т. Застосування засобів штучного інтелекту для підвищення адаптивних властивостей систем управління навчанням / Т. Мазурок // Штучний інтелект у науці та освіті (AISE 2024). Artificial intelligence in science and education : збірник матеріалів міжнародної наукової конференції (Київ, 1-2 березня 2024 р.) [Електронний ресурс] / [упоряд: А. Яцишин, В. Матусевич, В. Коваленко]. – Київ : УкрІНТЕІ, 2024. – 165 – 169 с.
Abstract: У публікації визначено актуальність застосування технологій штучного інтелекту в якості засобів реалізації синергетичної моделі управління навчанням, що забезпечує підвищення адаптивних властивостей навчання. Виконано декомпозицію цілісної системи управління навчанням на чотири вкладених підсистеми, кожна з яких має виконувати певні перетворення за кожен цикл управління. Визначено вектори цих перетворювачів, їх особливості, клас задачі управління та відповідні технології штучного інтелекту для їх реалізації. Наведено відомості про проведення комп’ютерних експериментів у середовищі Matlab. The publication defines the relevance of the use of artificial intelligence technologies as means of implementing a synergistic model of training management, which ensures an increase in the adaptive properties of training. Decomposition of the integrated learning management system into four nested subsystems, each of which must perform certain transformations for each management cycle, is performed. The vectors of these converters, their features, the class of the control task and the corresponding artificial intelligence technologies for their implementation are determined. Information on conducting computer experiments in the Matlab environment is provided.
URI: dspace.pdpu.edu.ua/jspui/handle/123456789/19338
Appears in Collections:Штучний інтелект у науці та освіті (AISE 2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mazurok.pdf596.25 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.