Создаваемая образовательная SMART-среда вуза на основе широкого применения нейросетевых технологий предоставит возможность путем измерения изменяющихся характеристик обучающихся оперативно реагировать на их деятельностные проявления и достижения в образовательном процессе, что обеспечит повышение эффективности их распределения по определенным траекториям. При этом создаваемый массив данных позволит оценивать процессы изменения в динамике.
Литература
1. Бакунова О.М., Калитеня И.Л., Бакунов А.М., Палуйко А.Ф., Антонов Е.Д., Гречко И.С. Использование нейронных сетей в образовании // Web of Scholar. - 2018. - №1(19). - С. 8-10.
2. Бесшапошников Н.О., Дьяченко М.С., Леонов А.Г., Матюшин М.А., Орловский А.Е. Использование машинного обучения и нейронных сетей для автоматической верификации заданий в текстовом и графическом представлении и помощи преподавателю // Успехи кибернетики. - 2020. - Т. 1, №2. - С. 39-45.
3. Босов А.В. Применение самоорганизующихся нейронных сетей к процессу формирования индивидуальной траектории обучения // Информатика и ее применения. - 2022. - Т. 16, №3. - С. 7-15.
4. Бум нейросетей: Кто делает нейронные сети, зачем они нужны и сколько денег могут приносить [Электронный ресурс].
5. Дочкин С.А. Об отдельных аспектах воздействия цифрового мира на образование взрослых // Профессиональное образование и занятость молодежи: XXI век. Цифровое образование: от прогнозов к реальности: материалы Международной научно-практической конференции, 21-22 апреля 2021 года: в 2 ч. - Кемерово: КузГТУ, 2021. - Ч. 1. - С. 29-33.
6. Дочкин С.А., Кабачевская Е. Проектирование сетевых моделей взаимодействия в интересах непрерывного образования // Адресная подготовка специалистов среднего профессионального образования в процессе сетевого взаимодействия: материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 17-18 июня 2019 г., Екатеринбург / под ред. Е.А. Шакуто. - Уфа: Аэтерна, 2019. - С. 30-38.
7. Дочкин С.А., Кузнецова И.Ю. Цифровой след как инструмент отбора абитуриентов в вуз // Актуальные научные исследования в современном мире. - 2021. - №11-10 (79). - С. 154-158.
8. Казаченок В.В. Применение нейронных сетей в обучении // Информатика и образование. - 2020. - №2(311). - С. 41-47.
9. Козлова О.А., Протасова А.А. Использование нейронных сетей в дистанционных образовательных технологиях для идентификации обучающихся // Открытое образование. - 2021. - Т. 25, №3. - С. 26-35.
10. Костюк Н.В., Султан Р.Г. Позитивная мотивация к обучению как фактор выстраивания учебно-профессиональной траектории студентов вузов сферы культуры и искусства // Вестник Кемеровского государственного университета культуры и искусств: журнал теоретических и прикладных исследований. - 2018. - №45/2. - С. 47-52.
11. Костюк Н.В., Панина Т.С., Пахомова Е.А. Трансформация подготовки управленческих кадров на этапе цифровизации экономического и социального развития общества // Профессиональное образование и рынок труда. - 2019. - №4 (39). - С. 43-51.
12. Курбанова 3.С., Исмаилова Н.П. Нейросети в контексте цифровизации образования и науки // Мир науки, культуры, образования. - 2023. - №3(100). - С. 309-311.
13. Микрюков А.а., Бабаш А.В., Сизов В.А. Классификация событий в системах обеспечения информационной безопасности на основе нейросетевых технологий // Открытое образование. - 2019. - Т 23, №1. - С. 57-63.
14. Мицель А.А., Погуда А.А., Семенов К.А., Утешева А.Е. Методы тестирования знаний на основе применения аппарата нейронной сети // Открытое образование. - 2013. - №2(97). - С. 34-41.
15. Можаева Г.В., Слободская А.В., Фещенко А.В. Информационный потенциал социальных сетей для выявления образовательных потребностей школьников // Открытое и дистанционное образование. - 2017. - №3 (67). - С. 25-29.
16. Можаева Г.В. Онлайн-обучение в современном университете: от брендирования и рекрутинга к новому качеству образования // Менеджмент XXI века: образование в эпоху цифровой экономики: сборник научных статей по материалам XVII Международной научно-практической конференции. - СПб.: Изд-во РГПУ имени А. И. Герцена, 2019. - С. 251-257.
17. Панина Т.С., Дочкин С.А. Некоторые аспекты цифровой трансформации в образовании взрослых: вопросы без ответов // Известия Российской академии образования. - 2022. - №2(58). - С. 160-171.
18. Чумакова Е.В., Кореев Д.Г., Гаспариан М.С. Разработка метода адаптивного тестирования на основе нейротехнологий // Открытое образование. - 2022. - Т 26, №2. - С. 4-13.
19. Шамсутдинова Т.М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования // Открытое образование. - 2022. Т 26, №6. - С. 4-9.
References
1. Bakunova О.М., Kalitenya I.L., Bakunov A.M., Paluyko A.F., Antonov E.D., Grechko I.S. Ispol'zovanie neyronnykh setey v obrazovanii [Use of neural networks in education]. Web of Scholar [Web of Scholar], 2018, no. 1(19), pp. 8-10. (In Russ.).
2. Besshaposhnikov N.O., Dyachenko M.S., Leonov A.G., Matyushin M.A., Orlovskiy A.E. Ispol'zovanie mashinnogo obucheniya і neyronnykh setey dlya avtomaticheskoy verifikatsii zadaniy v tekstovom і graficheskom predstavlenii і pomoshchi prepodavatelyu [Using machine learning and neural networks for automatic verification of tasks in text and graphical representation and assistance to the teacher]. Uspekhi kibernetiki [Advances in Cybernetics], 2020, vol. 1, no. 2, pp. 39-45. (In Russ.)
3. Bosov A.V. Primenenie samoorganizuyushchikhsya neyronnykh setey k protsessu formirovaniya individual'noy traektorii obucheniya [Application of self-organizing neural networks to the process of forming an individual learning trajectory]. Informatika i ee primeneniya [Informatics and its applications], 2022, vol. 16, no. 3, pp. 7-15. (In Russ.),
4. Bum neyrosetey: Kto delaet neyronnye seti, zachem oni nuzhny i skol'ko deneg mogut prinosit' [The boom of neural networks: Who makes neural networks, why are they needed and how much money can they bring in]. (In Russ.)
5. Dochkin S.A. Ob otdel'nykh aspektakh vozdeystviya tsifrovogo mira na obrazovanie vzroslykh [On certain aspects of the impact of the digital world on adult education]. Professional'noe obrazovanie i zanyatost' molodezhi: XXI vek Tsifrovoe obrazovanie: ot prognozov k real'nosti: materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, 21-22 aprelya 2021 goda: v 2 chastyakh [Vocational education and youth employment: XXI century Digital education: from forecasts to reality: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, April 21-22, 2021. In 2 parts]. Kemerovo, T.F. Gorbachev Kuzbass State Technical University Publ., 2021, part 1, pp. 29-33. (In Russ.).
6. Dochkin S.A., Kabachevskaya E. Proektirovanie setevykh modeley vzaimodeystviya v interesakh nepreryvnogo ob- razovaniya [Designing network models of interaction in the interests of lifelong education]. Adresnaya podgotovka spetsialistov srednego professional'nogo obrazovaniya v protsesse setevogo vzaimodeystviya: materialy IV Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem, 17-18 iyunya 2019 goda, Ekaterinburg [argeted training of secondary vocational education specialists in the process of network interaction: materials of the IV All-Russian scientific and practical conference with international participation, June 17-18, 2019 goda, Ekaterinburg]. Ed. by E.A. Shakuto Ufa, Aeterna Publ., 2019, pp. 30-38. (In Russ.).
7. Dochkin S.A., Kuznetsova I.Y Tsifrovoy sled как instrument otbora abiturientov v vuz [Digital footprint as a tool for selecting applicants to a university]. Aktual'nye nauchnye issledovaniya v sovremennom mire [Current scientific research in the modern world], 2021, no. 11-10 (79), pp. 154-158. (In Russ.).
8. Kazachenok V.V. Primenenie neyronnykh setey v obuchenii [Application of neural networks in teaching]. Informatika i obrazovanie [Computer science and education], 2020, no. 2(311), pp. 41-47. (In Russ.)
9. Kozlova O.A., Protasova A.A. Ispol'zovanie neyronnykh setey v distantsionnykh obrazovatel'nykh tekhnologi- yakh dlya identifikatsii obuchayushchikhsya [The use of neural networks in distance educational technologies for identifying students]. Otkrytoe obrazovanie [Open education], 2021, vol. 25, no. 3, pp. 26-35. (In Russ.)
10. Kostyuk N.V, Sultan R.G. Pozitivnaya motivatsiya к obucheniyu как faktor vystraivaniya uchebno-professional'noy traektorii studentov vuzov sfery kul'tury і iskusstva [Positive motivation for learning as a factor in building the educational and professional trajectory of university students in the field of culture and art]. Vestnik Kemerovskogo gosudarstvennogo universiteta kul'tury i iskusstv [Bulletin of the Kemerovo State University of Culture and Arts], 2018, no. 45/2, pp. 47-52. (In Russ.).
11. Kostyuk N.V, Panina T.S., Pakhomova E.A. Transformatsiya podgotovki upravlencheskikh kadrov na etape tsi- frovizatsii ekonomicheskogo і sotsial'nogo razvitiya obshchestva [Transformation of training of management personnel at the stage of digitalization of economic and social development of society]. Professional'noe obrazovanie i rynok truda [Professional education and labor market], 2019, no. 4 (39), pp. 43-51. (In Russ.).
12. Kurbanova Z.S., Ismailova N.P. Neyroseti v kontekste tsifrovizatsii obrazovaniya і nauki [Neural networks in the context of digitalization of education and science]. Mir nauki, kul'tury, obrazovaniya [World of science, culture, education], 2023, no. 3(100), pp. 309-311. (In Russ.).
13. Mikryukov A.A., Babash A.V., Sizov V.A. Klassifikatsiya sobytiy v sistemakh obespecheniya informatsionnoy bezopasnosti na osnove neyrosetevykh tekhnologiy [Classification of events in information security systems based on neural network technologies]. Otkrytoe obrazovanie [Open Education], 2019, vol. 23, no. 1, pp. 57-63. (In Russ.)
14. Mitsel' A.A., Poguda A.A., Semenov K.A., Utesheva A.E. Metody testirovaniya znaniy na osnove primeneniya apparata neyronnoy seti [Methods for testing knowledge based on the use of a neural network]. Otkrytoe obrazovanie [Open Education], 2013, (In Russ.). no. 2(97), pp. 34-41.
15. Mozhaeva G.V., Clobodskaya A.V., Feshchenko A.V Informatsionnyy potentsial sotsial'nykh setey dlya vyyavleniya obrazovatel'nykh potrebnostey shkol'nikov [Information potential of social networks for identifying the educational needs of schoolchildren]. Otkrytoe i distantsionnoe obrazovanie [Open and distance education], 2017, no. 3 (67), pp. 25-29. (In Russ.).
16. Mozhaeva G.V Onlayn-obuchenie v sovremennom universitete: ot brendirovaniya і rekrutinga к novomu kachest- vu obrazovaniya [Online learning at a modern university: from branding and recruiting to a new quality of education]. Menedzhment XXI veka: obrazovanie v epokhu tsifrovoy ekonomiki: sbornik nauchnykh statey po materialam XVII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Management of the 21st century: education in the era of the digital economy. Collection of scientific articles based on the materials of the XVII International Scientific and Practical Conference]. St. Petersburg, Herzen State Pedagogical University of Russia Publ., 2019, pp. 251-257. (In Russ.).
17. Panina T.S., Dochkin S.A. Nekotorye aspekty tsifrovoy transformatsii v obrazovanii vzroslykh: voprosy bez otvetov [Some aspects of digital transformation in adult education: unanswered questions]. Izvestiya Rossiyskoy akademii obrazovaniya [News of the Russian Academy of Education], 2022, no. 2(58), pp. 160-171. (In Russ.)
18. Chumakova E.V., Koreev D.G., Gasparian M.S. Razrabotka metoda adaptivnogo testirovaniya na osnove neyrotekh- nologiy [Development of an adaptive testing method based on neurotechnologies]. Otkrytoe obrazovanie [Open Education], 2022, vol. 26, no. 2, pp. 4-13. (In Russ.),
19. Shamsutdinova T.M. Problemy і perspektivy primeneniya neyronnykh setey v sfere obrazovaniya [Problems and prospects for the use of neural networks in the field of education]. Otkrytoe obrazovanie [Open Education], 2022, vol. 26, no. 6, pp. 4-9. (In Russ.)