Аннотация: Статья посвящена одной из актуальных проблем современного математического образования – формированию учебно-исследовательских умений у обучающихся в процессе решения задач в предметной области «Математика». Описаны уровни сформированности учебно-исследовательских умений обучающихся на основе совокупности критериев, выделенных Н.А. Меньшиковой. Показано, что для формирования учебно-исследовательских умений (УИУ) обучающихся целесообразно использовать блоки взаимосвязанных учебно-исследовательских задач, которые позволяют обучающимся с низким уровнем сформированности УИУ участвовать в решении задач более высокого уровня сложности.

Аннотация:

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.

В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

Аннотация: Mason and Spence’s (1999) work demonstrate a detailed view into the concept of knowing. Although they highlight the importance of not-knowing as a first step, it is a topic that is not well researched. This study aims at expanding that research, by analyzing not-knowing expressions from teacher to student and possible connections to be found. During a course of geometric reasoning student teachers were asked to reason with a tangram while simultaneously recording their expressions of not-knowing and reflecting on it periodically. Student teachers were then tasked to teach this lesson to their students, who would also reflect and express their forms of not-knowing. Findings presented no real link between teacher-student expressions of not-knowing, but two major conclusions were made. Individuals altogether struggle conveying their not-knowing clearly and when they did express it, these expressions leaned heavily on not-knowing-that and not-knowing-how forms. A discussion follows to interpret said findings. A conclusion is made detailing key points in the study and what comes next for the concept of not-knowing.

Аннотация:

Представлены результаты исследований параллельных приложений для гетерогенных архитектур с использованием стандарта SYCL и его реализации DPC++, а также технологии OpenMP, разработанные студентами кафедры прикладной математики и искусственного интеллекта (ПМИИ) ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в ходе выполнения научно-исследовательских работ. В качестве прикладной задачи рассмотрен поиск кратчайших путей в графах различной размерности с использованием алгоритмов Беллмана-Форда и дельта-шага.

Алгоритм Беллмана – Форда легко поддается распараллеливанию и продемонстрировал отличную масштабируемость. Для алгоритма дельта-шага, напротив, использование GPU не дало заметного ускорения из-за сложности согласования памяти и необходимости многократного копирования данных между устройствами.

Тестирование проводилось с использованием следующих аппаратных средств: центральный процессор Intel Core i5-12400F (6 ядер, 12 потоков), графический процессор NVIDIA GeForce GTX1660 (1408 CUDA-ядер). Результаты тестирования показывают, что даже в рамках одной вычислительной задачи различные реализации могут демонстрировать разное поведение при изменении параметров задачи. Это подтверждает важность предварительного анализа и тестирования при выборе аппаратно-программной архитектуры для задач, требующих высокой производительности.

Разработанный комплекс программ визуализирует зависимость ускорения параллельных реализаций алгоритма от числа вершин в графе при различных параметрах метода и успешно используется в учебно-научном процессе кафедры ПМИИ ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ».

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.

Аннотация:

Изучены возможности среды имитационного моделирования SimInTech для создания программного комплекса, пригодного для выявления зависимостей между параметрами системы автоматического управления (САУ) и показателями качества ее работы. Рассмотрены инструменты выбранной среды, на основе которых разработана совокупность образовательных моделей. Показаны результаты работы созданного учебного комплекса на примере решения задачи коррекции линейной непрерывной системы автоматического управления с отрицательной обратной связью при использовании пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД)-регулятора, входящего в САУ последовательно, задачи адаптивного управления линейной непрерывной системы с явно заданной эталонной моделью и задачи многомерного сканирования с целью выяснения закономерностей выбранной системы.

Аннотация: Определены профессиональные задачи, которые необходимо решать учителю информатики в условиях цифровой образовательной среды. Автором представлен опыт организации и сопровождения научно – исследовательской деятельности студентов педагогического вуза, связанной с изучением области применения цифровых технологий в образовании.

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.