Исследована когнитивная нагрузка пользователей мультиролевой 3D-платформы. В эксперименте (71 участник: 34 дизайнера, 37 покупателей; 639 наблюдений) объективными метриками и субъективными шкалами выявлены разные профили нагрузки: дизайнеров замедляют формы ввода, покупателей – 3D-контент. На основе 34 проблемных зон сформулированы семь принципов проектирования интерфейса и классификация задач по уровню когнитивной сложности с учетом ролевой специфики. Повторное тестирование (21 участник) подтвердило эффективность: время выполнения задач сократилось на 21–28%, ошибки – на 33–44%, фрустрация – на 25–35%, использование 3D-функций выросло с 40.5% до 90.9%. Разработанная трехкомпонентная модель (таксономический, диагностический, проектный уровни) рекомендована для проектирования аналогичных мультиролевых платформ с 3D-функционалом.

Предложен метод адаптивного управления параметрами скользящего окна больших языковых моделей на основе нечеткого вывода Мамдани с дефаззификацией по быстродействующему методу отношения площадей (MAR-II). Управляющими переменными являются индекс лексического разнообразия (TTR) и средняя длина BPE-токена (ATL), интерпретируемые как измеримые корреляты когнитивной нагрузки текстового фрагмента. Нечеткий регулятор на основе девяти правил вырабатывает шаг скользящего окна (stride) и длину контекста (max_length). Проведено сравнение MAR-II с методом центра тяжести (CoG) на сетке 25 × 25 точек входного пространства (RMSE по stride 99.9 токена, по max_length 147.4 токена). Показано, что MAR-II обеспечивает аддитивность нечеткой модели и устраняет систематические ошибки CoG при времени вычисления одного нечеткого вывода около 35 нс на ПЛИС Xilinx Spartan 3E.

Новый взгляд на пространство знаний научного института составляет естественный этап развития веб-технологий. Заложенная в предыдущих исследований структура данных, позволяет организовать поиск и навигацию по ним с помощью графа знаний, как версия семантической библиотеки LibMeta. Граф знаний дает более полное и качественное представление о пространстве знаний, зачастую снимает когнитивную нагрузку в восприятии сложных структур и связей данных.

Проведен комплексный анализ применения технологий виртуальной реальности (VR) в системе медицинского образования с особым акцентом на область акушерства и гинекологии. Рассмотрены педагогические основания внедрения VR (конструктивизм, теория опытного обучения Д. Колба, теория когнитивной нагрузки), современные технологические платформы различных уровней иммерсивности, а также география и практика внедрения VR-технологий в ведущих медицинских вузах России и мира. Особое внимание уделено специализированным VR-симуляторам для отработки родовспоможения, неотложных акушерских состояний и малоинвазивных гинекологических вмешательств.

Представлены результаты рандомизированных контролируемых исследований, подтверждающих эффективность VR-тренингов в формировании психомоторных навыков, клинического мышления и командного взаимодействия. Проанализированы основные барьеры внедрения VR: финансовые, технические, кадровые, а также специфические проблемы киберболезни и этические вызовы. Рассмотрены организационные подходы к расширению применения VR: модели коллективного использования оборудования, формирование репозиториев верифицированного образовательного контента, интеграция с системами управления обучением. Обоснован потенциал конвергенции VR с искусственным интеллектом для создания адаптивных персонализированных образовательных сред.