• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Разработка мобильной системы сбора цифрового следа для использования при горизонтальном обучении

Роберт Ринатович Алимбеков, Айрат Фаридович Хасьянов
104-120
Аннотация:

Горизонтальное обучение — это современная модель, альтернативная традиционному вертикальному обучению и основанная на сотрудничестве, взаимодействии между студентами в рамках образовательного процесса. При этом для промежуточной аттестации по дисциплине преподавателю необходимо оценить вклад каждого студента в решение групповой задачи.


На сегодняшний день пользователями мобильных приложений в разных областях оставляется огромное количество цифровых следов. Основными типами оставляемого цифрового следа являются текст, фотографии, видеозаписи, аудиозаписи, а также текущее местоположение.


Для содействия преподавателю при горизонтальном обучении нами разработано мобильное приложение, собирающее все вышеперечисленные виды цифрового следа, а также веб-приложение, анализирующее его.

Ключевые слова: сотовая связь, мобильное приложение, цифровой след, сбор цифрового следа, учет, анализ.

Подход к индивидуализации и контролю деятельности студента в ходе просмотра видеолекции

Максим Юрьевич Новиков
64-74
Аннотация:

Статья посвящена вопросу применения цифровых образовательных сервисов в процессе обучения студентов высших учебных заведений. На основе опыта применения различных методов обучения и цифровых ресурсов в обучении студентов предложены новые цифровые решения, которые решают часть дидактических задач и предоставляют новые возможности для организации процесса обучения. Основной обсуждаемый вопрос – возможность индивидуализации и контроля процесса обучения в случае использования преподавателем обучающих видеоматериалов. Путем сравнения традиционной очной лекции и обучающего видео описаны положительные и отрицательные эффекты каждого из подходов к выдаче лекционного материала. На основе результатов такого сравнения предложена модель видеолекции, включающая в себя интерактивные элементы обратной связи.

Ключевые слова: методы обучения, видеоуроки, обучающее видео, цифровые сервисы.

Электронное обучение математике студентов инженерных специальностей: первичный опыт

Татьяна Владимировна Дмитриева
36-48
Аннотация: На основе литературных источников проанализирован опыт вузов, реализующих электронное обучение. Обозначены основные достоинства, недостатки, противоречия, проблемы, задачи, возможности их решения. Сформулированы основные требования к электронному обучению, обеспечивающие его эффективность. Выявлены ошибки внедрения элементов электронного обучения. Разработаны рекомендации с целью минимизации нежелательных эффектов.
Ключевые слова: электронное обучение, желаемые характеристики, особенности образовательной ситуации, трудности, замечания, предложения.

Разработка методов и программных инструментов формирования цифрового портрета учащихся

Марат Альбертович Солнцев, Михаил Михайлович Абрамский
697-717
Аннотация:

Рассмотрены вопросы возможности использования данных об обучающихся, представленных в электронном виде, для построения цифрового портрета. Предложен набор характеристик, необходимых для его построения, обозначена модель данных. Реализованы инструменты сбора данных об обучающихся из социальных сетей и других интернет-ресурсов. Предложены алгоритмы построения цифрового портрета. Проиллюстрировано применение алгоритмов машинного обучения для этих задач. Приведены примеры использования цифрового портрета в образовании.

Ключевые слова: социальные сети, сбор данных, портрет пользователя, образование.

Применение методов машинного обучения для выявления взаимосвязи академической успеваемости и данных профиля социальной сети

Ильяс Раисович Ихсанов, Ирина Сергеевна Шахова
95-118
Аннотация: Предложена модель машинного обучения для выявления взаимосвязи между данными профиля социальной сети и академической успеваемости учащегося, а также прогнозирования среднего балла успеваемости по данным параметрам.
Ключевые слова: машинное обучение, социальные сети, психометрия, академическая успеваемость, образование, абитуриент.

Сигнатурные методы анализа временных рядов

Кирилл Алексеевич Мащенко
681-700
Аннотация:

Сигнатурные методы представляют собой мощный инструмент анализа временных рядов, который преобразует их в форму, удобную для задач машинного обучения. В статье рассмотрены основные понятия сигнатуры пути, ее свойства и геометрический смысл, а также методы вычисления для различных типов временных рядов. Приведены примеры применения сигнатурных методов в различных областях, включая финансы, медицину и образование, продемонстрированы их преимущества перед традиционными подходами. Особое внимание уделено генерации синтетических данных на основе сигнатур, что особенно актуально в условиях ограниченного объема исходных данных. Представлены результаты экспериментальных исследований по генерации и предсказанию траекторий цифрового следа обучения студентов, подтверждающие эффективность сигнатурных методов для применения в задачах машинного обучения по анализу и прогнозированию временных рядов.

Ключевые слова: сигнатура, сигнатурные методы, временные ряды, генерация данных, анализ траекторий, цифровой след.

Медицинский цифровой паспорт, основанный на технологии распределенных реестров

Александр Маркович Плискин, Айрат Фаридович Хасьянов
338-356
Аннотация:

Представлена реализация медицинского цифрового паспорта, использующая технологию распределенного реестра для хранения зашифрованных медицинских данных, цифровых сущностей пациентов и медицинских работников и доступов к данным. Описана система безопасного распределенного хранения высокочувствительных конфиденциальных медицинских данных.

Ключевые слова: медицинские записи, электронные данные о здоровье, блокчейн, распределенный реестр, пиринговая сиcтема, IPFS, Ethereum, Bitcoin, смарт-контракт, цифровая сущность, шифрование с открытым ключом, симметричное шифрование.

Применение технологий мобильного обучения для формирования компетенций проектного менеджера

Михаил Михайлович Абызов, Ирина Сергеевна Шахова
146-166
Аннотация: Представлен обзор способов измерения прогресса разработки программного продукта в рамках гибкой методологии SCRUM, а также дано описание разработки программного инструмента, отслеживающего текущее состояние проекта по временным характеристикам. Анализируя их, такой инструмент способен подсказать проектному менеджеру, на что именно ему следует обратить внимание в текущей проектной обстановке, и помочь в выборе действий для достижения эффективных результатов.
Ключевые слова: управление проектами, проектный менеджер, обучение проектных менеджеров, мобильное приложение, SCRUM, Mobile Learning.

Автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов android-приложений на основе низкодетализированных макетов

Анатолий Сергеевич Хлопунов, Ирина Сергеевна Шахова
160-172
Аннотация: Приведены механизмы автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов мобильных приложений на основе рукописных макетов. Процесс автоматизации включает в себя использование методов машинного обучения для распознавания рукописных макетов. Для обеспечения взаимодействия пользователя с предложенными механизмами реализовано мобильное Android-приложение.
Ключевые слова: прототипирование, UI, UX, мобильные приложения, пользовательский интерфейс.

Применение алгоритма Дугласа–Пеккера в вопросах онлайн-аутентификации инструментов удалённой работы при подготовке специалистов укрупнённой группы специальностей 10.00.00 «Информационная безопасность»

Антон Григорьевич Уймин, Владимир Сергеевич Греков
679-694
Аннотация:

В условиях перехода образовательных систем на дистанционное обучение, а также развития тренда на удалённую работу, возникла острая потребность в разработке надежных технологий биометрической идентификации и аутентификации для верификации исполнителей работ в режиме удаленной работы. Такие технологии позволяют обеспечить высокую степень защиты и удобство использования, что делает вопросы их разработки и оптимизации крайне важными.


Проблема заключается в необходимости повышения точности и эффективности систем распознавания движений манипулятора «мышь» без использования специализированных устройств в максимально короткий промежуток времени. Для ее решения требуется эффективная предобработка таких движений, чтобы упростить их траектории, сохранив при этом их ключевые особенности.


В статье предложено использование алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных траекторий движений «мыши». Этот алгоритм позволяет значительно уменьшить количество точек в траекториях, упрощая их при сохранении основной формы движений. Данные с упрощенными траекториями затем используются для обучения нейронных сетей.


Экспериментальная часть работы показала, что применение алгоритма Дугласа–Пеккера позволяет сократить количество точек в траекториях на 60%, что приводит к увеличению точности распознавания движений с 70% до 82%. Такое упрощение данных способствует ускорению процесса обучения нейронных сетей и повышению их операционной эффективности.


Проведенное исследование подтвердило эффективность использования алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных в задачах распознавания движений «мыши». Полученные результаты могут найти применение в разработке более интуитивно понятных и адаптивных пользовательских интерфейсов.


Предложены также направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию параметров алгоритма для различных типов движений и исследование возможности его комбинирования с другими методами машинного обучения.

Ключевые слова: аутентификация, биометрическая идентификация, удалённая работа, дистанционное обучение, алгоритм Дугласа–Пеккера, предобработка данных, нейросеть, HID-устройство, траектория движений «мыши», оптимизация данных.

Методическая система изучения курса «Методика обучения и воспитания в математическом образовании» в цифровую эпоху

Татьяна Леонидовна Блинова, Карина Юрьевна Наймушина
14-24
Аннотация: Изложена методология подготовки студентов специальности «Математика и информатика» педагогического вуза в парадигме смешанного обучения с элементами дистанционного, объединяющего классическую дидактику и дидактику электронного обучения.
Ключевые слова: методика обучения математике, смешанное обучение, е-дидактика, сайт преподавателя.

Исследование алгоритмов обработки, детекции и защиты данных с целью минимизации воздействия вредоносного по и фишинговых атак на пользователей цифровых платформ

Татьяна Сергеевна Волокитина, Максим Олегович Таныгин
187-206
Аннотация:

Статья посвящена разработке научно-методического аппарата повышения эффективности защиты цифровых платформ от киберугроз путем создания алгоритмов обработки и детекции с учетом когнитивных особенностей пользователей. Предложена концептуальная модель трехэтапной системы защиты, интегрирующая технические механизмы безопасности с когнитивными моделями принятия решений. Разработан алгоритм эвристической детекции на основе машинного обучения Random Forest с анализом 47 признаков, включающих технические характеристики URL и когнитивно-семантические характеристики контента. Создана методика динамической интеграции четырех источников данных об угрозах, сокращающая время реагирования с 12–14 ч. до 2 ч. Предложен алгоритм рекурсивного анализа цепочек перенаправлений глубиной до десяти уровней для обнаружения замаскированных угроз. Экспериментальная валидация на эмпирической базе объемом около миллиона записей подтвердила точность детекции 87% при обработке ста тысяч записей в час. Разработанные решения обеспечивают соответствие требованиям ГОСТ Р 57580.1–2017 и российского законодательства в области защиты персональных данных.

Ключевые слова: эвристическая детекция угроз, машинное обучение, когнитивная безопасность, фишинговые атаки, социальная инженерия, защита данных, интеграция источников угроз.

Цифровизация школьной математики – от целей обучения к технологиям

Борис Евгеньевич Стариченко, Любовь Владимировна Сардак
75-86
Аннотация:

Выделены четыре категории целей изучения математики в школе: освоение теоретических положений на доказательном уровне; освоение алгоритмов решения математических задач, иллюстрирующих положения теории; использование изученных алгоритмов для решения прикладных и исследовательских задач; использование математических методов и алгоритмов при обучении программированию. Такое выделение позволяет обосновать и конкретизировать применение цифровых технологий в курсе математики, а также обеспечить их преемственность, в том числе, с последующими курсами высшей школы. Подчеркнута значимость применения мобильных и облачных технологий и приложений в самостоятельной (домашней) работе учащихся по математике.

Ключевые слова: цели изучения математики в школе, цифровые технологии в курсе математики, математические мобильные приложения, преемственность при обучении математике.

Цифровой паспорт карьерной траектории, основанный на технологии распределенных реестров

Айдар Ильдарович Шайфутдинов, Айрат Фаридович Хасьянов
268-286
Аннотация:

Рассмотрены проблемы, связанные с документальным сопровождением процесса трудоустройства и фиксации трудового стажа. Сегодня эти задачи решаются через бумажные контракты и, в Российской Федерации, посредством «трудовых книжек». Предлагается заменить существующий бумажный документооборот программным решением, основанным на технологии распределенных реестров (блокчейн) и смарт-контрактах.

Ключевые слова: трудовые отношения, трудовой стаж, бумажный документооборот, блокчейн, смарт-контракты, цифровизация, децентрализованные приложения, Ethereum, Solidity, IPFS.

Распределенная тренировка ML-модели на мобильных устройствах

Денис Васильевич Симон, Ирина Сергеевна Шахова
1076-1092
Аннотация: В настоящее время потребность в наличии решений по распределенной тренировке ML-модели в мире возрастает. Однако существующие инструменты, в частности, TensorFlow Federated, – в самом начале своего развития, сложны в реализации и пригодны на текущий момент исключительно для симуляции на серверах. Для мобильных устройств надежно работающих подходов для достижения этой цели не существует. В статье спроектирован и представлен подход к такой распределенной тренировке ML-модели на мобильных устройствах, реализуемый с использованием существующих технологий. В его основе лежит концепция model personalization. В данном подходе эта концепция улучшена как следствие смягчения выявленных недостатков. Процесс реализации выстроен так, чтобы на всех этапах работы с ML-моделью использовать только один язык программирования Swift (применяются Swift for TensorFlow и Core ML 3), делая такой подход еще более удобным и надежным благодаря общей кодовой базе.
Ключевые слова: ML-модель, распределенная тренировка ML-модели, мобильная разработка, программная инженерия, машинное обучение, on-device ML, on-device training, edge computing.

Интернет вещей – «цифровым аборигенам» и их родителям

Диана Александровна Богданова
72-81
Аннотация: На основании публикаций в западной научной литературе и средствах массовой информации рассмотрено разнообразие интернет-игрушек, предлагаемых на рынке в настоящее время. Сформулированы ожидания по взаимодействию компаний-производителей с потребителями продукции. Приведены рекомендации для родителей по покупке и пользованию интернет-игрушками.
Ключевые слова: интернет-игрушки, безопасность интернет-игрушек, соблюдение конфиденциальности, персональные данные, защита конфиденциальности, цифровые аборигены, игрушки «в реале», «Хелло, Барби!».

Автоматизация процессов сбора и анализа данных о взаимодействии с интерактивными прототипами мобильных приложений

Айнур Ринатович Динмухаметов, Ирина Сергеевна Шахова
185-199
Аннотация: Представлено описание разработанной программной платформы для сбора и автоматического анализа данных о взаимодействии пользователей с интерактивными прототипами, позволяющей организовать непрерывную и оперативную связь между целевой аудиторией и проектировщиками интерфейсов мобильных приложений. Программная платформа включает в себя десктопное и мобильное приложения, а также серверную часть для осуществления анализа данных, хранения информации и организации взаимодействия между клиентскими приложениями.
Ключевые слова: UI, UX, пользовательский интерфейс, мобильные приложения, прототипирование.

Программирование запахов для виртуального осмотра места происшествия

Игорь Олегович Антонов, Ксения Васильевна Зезегова, Влада Владимировна Кугуракова, Евгений Николаевич Лазарев, Мурад Рустэмович Хафизов
301-313
Аннотация:

Проанализированы существующие программы виртуального осмотра места происшествия и выделены основные важные критерии, которые могут понадобиться для разработки обучающего приложения с использованием виртуальной реальности. Для повышения погружения в иммерсивную виртуальную среду, воссоздающую процесс осмотра места происшествия, изучены устройства, генерирующие запахи, и выбрано оптимальное. Разработан метод использования ароматов в виртуальном осмотре места происшествия. Этот метод может быть использован и в других сферах, требующих при вынесении решений знания о составе воздуха.

Ключевые слова: виртуальная реальность, VR, иммерсивность, виртуальный запах, цифровой запах, криминалистика, обучение криминалистов, виртуальные симуляции.

Методы модификации визуальных интерфейсов Android-приложений на основе индивидуальных пользовательских характеристик

Антон Михайлович Сарматин, Ирина Сергеевна Шахова
369-381
Аннотация:

Проанализированы факторы, влияющие на модификацию визуальных интерфейсов. Предложены правила модификации рассмотренных факторов на основе индивидуальных пользовательских характеристик. Разработаны методы модификации визуальных интерфейсов Android-приложений.

Ключевые слова: android, UI, user interface, пользовательский интерфейс, визуальный интерфейс, мобильные приложения.

Механизмы применения мобильных устройств для задач распределенных вычислений

Нуршат Рушанович Низамов, Ирина Сергеевна Шахова
200-213
Аннотация: Описана система, реализующая механизмы применения мобильных устройств для операционной системы Android в рамках решения задач, требующих использования распределенных вычислений. Особое внимание уделено компонентам данной системы, отвечающим за управление задачами и распределение ресурсов.
Ключевые слова: распределенные вычисления, мобильные приложения, Android, мобильные устройства.

Синхронизация сессий дополненной реальности в нативных мобильных приложениях

Дмитрий Андреевич Евдокименко, Ринат Гафурович Ханов, Ирина Сергеевна Шахова
167-180
Аннотация:

Представлена реализация алгоритма синхронизации сессий дополненной реальности в мобильных iOS-приложениях, позволяющего создавать такие сессии с несколькими участниками для их совместного взаимодействия с одними и теми же виртуальными объектами.

Ключевые слова: дополненная реальность, augmented reality, AR, ARKit, сессия дополненной реальности, синхронизация сессий дополненной реальности.

Сравнительный анализ производительности механизмов метапрограммирования в языке Java

Азат Фердинандович Галиуллин, Ирина Сергеевна Шахова
985-996
Аннотация: Использование определенных механизмов метапрограммирования при разработке программных библиотек на языке Java может негативно сказываться на времени сборки и работе конечного программного продукта, в котором они используются. Для того, чтобы нивелировать воздействие различных подходов, необходимо предложить комплексное решение, позволяющее регулировать их использование в зависимости от особенностей контекста, что, в свою очередь, требует проведения предварительного анализа. В данной статье рассмотрены существующие в языке Java механизмы метапрограммирования и представлены результаты сравнения влияния данных подходов на время сборки Android-приложений.
Ключевые слова: annotation processing, Reflection, обработка аннотаций, рефлексия, кодогенерация, производительность, Android, Java.
1 - 22 из 22 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества