Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sfa.org.ua:80/handle/123456789/1280
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСорока, М. Ю.-
dc.contributor.authorСало, Н. А.-
dc.contributor.authorКалачова, В. В.-
dc.contributor.authorСорока, М. Ю.-
dc.contributor.authorСало, Н. А.-
dc.contributor.authorКалачева, В. В.-
dc.contributor.authorSoroka, M.-
dc.contributor.authorSalo, N.-
dc.contributor.authorKalachova, V.-
dc.date.accessioned2021-09-02T09:16:42Z-
dc.date.available2021-09-02T09:16:42Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationСорока, М. Ю. Моделі та методи побудови мультиагентних адаптивних навчальних систем (тренажерів) / М. Ю. Сорока, Н. А. Сало, В. В. Калачова // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. - 2019. - № 4(62). - С. 79-85. DOI: 10.30748/zhups.2019.61.10.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.sfa.org.ua:80/handle/123456789/1280-
dc.description.abstractВ статті проведено аналіз моделей та методів побудови мультиагентних адаптивних тренажерних систем для адаптивних навчальних систем. На підставі аналізу літературних джерел з’ясовано, що побудова адаптивних тренажерних систем для диспетчерів управління повітряним рухом на сьогоднішній час є одним з найважливішим напрямком автоматизації процесу навчання. На сьогоднішній день формуються нові принципи побудови адаптивних тренажерних систем, які враховують індивідуальний підхід в навчанні та реалізують так звану індивідуальну стратегію навчання. Однак актуальними науковими завданнями є розробка інтелектуальної системи підтримки процесу навчання (формування та корегування завдань, бібліотеки допомоги, баз знань результатів, експертизи та оцінки дій навчаємих). На сьогоднішній час не існує універсальних методів корекції навчань та верифікації процесів, які реалізуються в адаптивних тренажерних системах. Не існує також єдиних підходів до структури інтелектуальних систем підтримки навчання. Можливим напрямком рішення даних наукових завдань є застосуванням моделей та методів мультиагентних систем. За результатами дослідження визначено, що емпіричний характер досліджень в сфері підвищення ефективності навчання диспетчерів управління повітряним рухом із застосуванням адаптивних навчальних систем(тренажерів) свідчить про перспективність застосування моделей і методів штучного інтелекту. Застосування мультиагентного підходу необхідно для адаптації системи під знання та навички особи, яка навчається, та формування індивідуальної стратегії навчання. Запропонований метод логічного виводу ґрунтується на прецедентах та дозволяє вирішити завдання класифікації та прийняття відповідно-го до прецеденту рішення. Напрямками подальших досліджень є розробка методів синтезу інтелектуальних навчальних систем(тренажерів) для диспетчерів управління повітряним рухом з закладеними механізмами генерування програм навчання на основі адекватних моделей предметної області. The article analyzes the models and methods of construction of multiagent adaptive training systems for adaptive training systems. Based on the analysis of the literature, it has been found that the construction of adaptive training systems for air traffic controllers is one of the most important areas of the learning process automation. Nowadays new principles of building adaptive training systems are being formed, which take into account the individual approach in training and implement the so-called individual training strategy. However, actual scientific tasks are to develop an intelligent system to support the learning process (formation and correction of tasks, help libraries, knowledge bases of results, expertise and evaluation of students' actions). There are currently no universal methods of exercise correction and process verification that are implemented in adaptive training systems. There are not also common approaches to the structure of intelligen learning support systems. Possible direction of solving these scientific problems is the application of models and methods of multiagent systems. According to the results of the research, it is determined that the empirical nature of studies in the field of improving the training of air traffic controllers with the use of adaptive training systems (simulators) testifies to the prospect of using models and methods of artificial intelli gence. The use of a multiagent approach is necessary to adapt the system to the knowledge and skills of the learner and to formulate an individual learning strategy. The proposed method of logical derive is based on precedents and allows solving the problems of classification and decision-making appropriate to the precedent. The areas of further research are the development of methods for the synthesis of intelligent training systems (simulators) for air traffic controllers with embedded mechanisms for gener ating training programs based on adequate domain models.en_US
dc.language.isouaen_US
dc.publisherХарків : Харківський національний університет Повітряних Силen_US
dc.subjectадаптивна навчальна системаen_US
dc.subjectдиспетчер управління повітряним рухомen_US
dc.subjectіндивідуальна стратегія навчанняen_US
dc.subjectмультиагентна система підтримки прийняття рішеньen_US
dc.subjectонтологіяen_US
dc.subjectтренажерen_US
dc.subjectштучний інтелектen_US
dc.subjectадаптивная обучающая системаen_US
dc.subjectдиспетчер управления воздушным движениемen_US
dc.subjectиндивидуальная стратегия обученияen_US
dc.subjectмультиагентная система поддержки принятия решенийen_US
dc.subjectонтологияen_US
dc.subjectискусственный интеллектen_US
dc.subjectadaptive training systemen_US
dc.subjectair traffic controleren_US
dc.subjectindividual training strategyen_US
dc.subjectmultiagent decision support systemen_US
dc.subjectontologyen_US
dc.subjectsimulatoren_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.titleМоделі та методи побудови мультиагентних адаптивних навчальних систем (тренажерів)en_US
dc.title.alternativeМодели и методы построения мультиагентных адаптивных обучающих систем (тренажеров)en_US
dc.title.alternativeModels and construction methods of multiagent adaptive training systems (trainers)en_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:Наукові публікації

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Soroka_ontologia.pdf1.57 MBAdobe PDFView/Open


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