Возможности сочетания естественного и искусственного интеллектов в образовательных системах
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Монография написана коллективом авторов по результатам работы межрегиональной конференции «Возможности сочетания естественного и искусственного интеллектов в образовательных системах», а также на основе регулярных совещаний в рамках виртуальной лаборатории по исследованию искусственного интеллекта и робототехники. Дискуссия проводилась в формате, совмещенном с совещанием Южного отделения межрегиональной общественной организации «Академия информатизации образования» (ЮО АИО), которому исполнилось 20 лет. Главной задачей конференции был анализ возможностей взаимодействия естественного и искусственного интеллектов в системах образования различного уровня, были рассмотрены вопросы применения современных информационных технологий, программных средств, искусственного интеллекта, цифровизации в образовательных организациях при осуществлении образовательной деятельности и воспитательного процесса, робототехнические технологии в образовании и др. Предлагаемые материалы могут быть полезны специалистам управления системы образования России и ее регионов, сотрудникам федеральных и региональных органов власти и управления, а также региональным объединениям академической мобильности.

Ключевые слова:
Искусственный и естественный интеллект, информационное образовательное пространство, цифровая образовательная среда, системы общего образования, цифровизация, активизация интеллектуальных систем, образовательные платформы, моделирование, идентификация, нейронные сети
Список литературы

1. Agrawal H. Student Performance Prediction using Machine Learning by Havan Agrawal, Harshil Mavani / H. Agrawal, H. Mavani // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). — Vol. 4. — Iss. 03. — March 2015.

2. Akperov G.I. Using soft computing methods for the functional benchmarking of an intelligent workplace in an educational establishment / G.I. Akperov, V.V. Khramov, A.A. Gorbacheva // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2020. — Vol. 1095. — Pp. 54–60. — DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-35249-3_6.

3. Akperov I.G. Development of Instruments of Fuzzy Identification of Extended Objects Based on the Results of Satellite Monitoring / I.G. Akperov, V.V. Khramov // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2019. — Vol. 896. — Pp. 325–332. — DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-04164-9_44.

4. Akperov I.G. Development of Instruments of Fuzzy Identification of Extended Objects Based on the Results of Satellite Monitoring / I.G. Akperov, V.V. Khramov // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2019. — Vol. 896. — Pp. 325–332. — DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-04164-9_44.

5. Alhumaid K. COVID-19 & elearning: Perceptions & attitudes of teachers towards e-learning acceptancein the developing countries / K. Alhumaid, S. Ali, A. Waheed et al. // Multicultural Educ. — Oct. 2020. — Vol. 6. — Pp. 100–115.

6. Alshmrany S. Adaptive learning style prediction in e-learning environment using levy flight distribution based CNN model / S. Alshmrany // Cluster Comput. — Feb. 2022. — Vol. 25. — Iss. 1. — Pp. 523–536.

7. Atkins A. Metrics feedback cycle: Measuring and improving user engagement in gamified eLearning systems / A. Atkins, V. Wanick, G. Wills // J. Serious Games. — Dec. 2017. — Vol. 4. — Iss. 4. — Pp. 3–19.

8. Bernard J. Using artificial neural networks to identify learning styles / J. Bernard, T.W. Chang, E. Popescu et al. // International Conference on Artificial Intelligence in Education. — 2015 Jun 21. — Pp. 541–544.

9. Bone D. Use of machine learning to improve autism screening and diagnostic instruments: effectiveness, efficiency, and multi-instrument fusion / D. Bone, S.L. Bishop, M.P. Black et al. // J Child Psychol Psychiatry. — 2016. — Vol. 57. — Pp. 927–937.

10. Cameron D. Context-driven automatic subgraph creation for literature-based discovery / D. Cameron et al. // Journal of biomedical informatics. — 2015. — Vol. 54. — Pp. 141–157.

11. Cameron D. Context-driven automatic subgraph creation for literature-based discovery / D. Cameron et al. // Journal of biomedical informatics. — 2015. — Vol. 54. — Pp. 141–157.

12. Caruana R. An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithms / R. Caruana, A.N. Mizil // Department of Computer Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853 USA Dissertation Series. — 2006.

13. Chen P. Prerequisite-driven deep knowledge tracing / P. Chen, Y. Lu, V.W. Zheng // Proc. IEEE Int. Conf. Data Mining (ICDM), Nov. 2018. — Pp. 39–48.

14. Chi M. Instructional factors analysis: A cognitive model for multiple instructional interventions / M. Chi, K.R. Koedinger, G.J. Gordon et al. // IEDM Tech. Dig. — 2011. — Pp. 61–70.

15. Christudas B.C.L. An evolutionary approach for personalization of content delivery in e-learning systems based on learner behavior forcing compatibility of learning materials / B.C.L. Christudas, E. Kirubakaran, P.R.J. Thangaiah // Telematics Informat. — 2018. — Vol. 35. — Iss. 3. — Pp. 520–533.

16. Colchester K. A survey of artificial intelligence techniques employed for adaptive educational systems within E-learning platforms / K. Colchester, H. Hagras, D. Alghazzawi et al. // Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research. — 2017. — Iss. 7(1). — Pp. 47–64.

17. Computers & Education. — URL: https://theintactone.com/2019/11/02/cf-u4-topic-5-application-of-computer-in-education.

18. De Nooy W. Exploratory Social Network Analysis with Pajek: Revised and Expanded Edition for Updated Software / W. De Nooy, A. Mrvar, V. Batagelj // Structural Analysis in the Social Sciences. Cambridge: Cambridge University Press, 2018, 3rd ed. — DOI:https://doi.org/10.1017/9781108565691.

19. Dennis A.R. Sparking creativity: Improving electronic brainstorming with individual cognitive priming / A.R. Dennis, R.K. Minas, A.P. Bhagwatwar // Journal of Management Information Systems. — 2013. — Vol. 29(4). — Pp. 195–215. — DOI:https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222290407.

20. Duda M. Crowdsourced validation of a machine-learning classification system for autism and ADHD / M. Duda, N. Haber, J. Daniels et al. // Transl Psychiatry. — 2017. — 7:e1133.

21. Duda M. Use of machine learning for behavioral distinction of autism and ADHD / M. Duda, R. Ma, N. Haber et al. // Transl Psychiatry. — 2016. — 6:e732.

22. Duquette A. Exploring the use of a mobile robot as an imitation agent with children with low-functioning autism / A. Duquette, F. Michaud, H. Mercier // Auton Robot. — 2008. — Vol. 24(2). — Pp. 147–157

23. Erdős P. On random graphs I / P. Erdős, A. Rényi // Publ. Math. Debrecen. — 1959. — Iss. 6. — Pp. 290–297. — URL: https://studylib.net/ doc/25387956/on-random-graphs--1959--by-p.-erdosand-a.-renyi.

24. Felder R.M. Learning and teaching styles in engineering education / R.M. Felder, L.K. Silverman // Engineering education. — 1988. — Vol. 78(7). — Pp. 674–681.

25. Fergnani A. Extracting scenario archetypes: A quantitative text analysis of documents about the future / A. Fergnani, M. Jackson // Futures & Foresight Science. — 2019. — DOI:https://doi.org/10.1002/ffo2.17.

26. Fishman G. Monte Carlo: concepts, algorithms, and applications / G. Fishman // Springer Science & Business Media. — 2013.

27. Gan W. Modeling learner’s dynamic knowledge construction procedure and cognitive item difficulty for knowledge tracing / W. Gan, Y. Sun, X. Peng // Int. J. Speech Technol. — Nov. 2020. — Vol. 50. — Iss. 11. — Pp. 3894–3912.

28. Goutte C. Confident learning curves in additive factors modeling / C. Goutte, G. Durand // Proc. Int. Educ. Data Mining Soc. — 2020. — Pp. 1–7.

29. Huang M.J. Constructing a personalized e-learning system based on genetic algorithm and case-based reasoning approach / M.J. Huang, H.S. Huang, M.Y. Chen // Expert Systems with Applications. — Vol. 33(3). — Pp. 551–564.

30. International Journalof Artificial Intelligence in Education. — URL: https://www.springer.com/journal/40593?#:~:text=The%20International%20Journal%20of%20Artificial,of%20AI%20techniques%20and%20concepts.

31. Irfan M. Challenges during the pandemic: Use of e-learning in mathematics learning in higher education / M. Irfan, B. Kusumaningrum, Y. Yulia et al. // Infinity J. — 2020. — Vol. 9. — Iss. 2. — Pp. 147–158,

32. Kamps H.J. The autism solutions bot helps autistic kids / H.J. Kamps. — URL: https://techcrunch.com/2016/09/11/autism-solutions/.

33. Khramov V.V. Development of the Geoinformation Space Soft Model Considering Its Intelligent Properties / V.V. Khramov // 11th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptions and Artificial Intelligence — ICSCCW-2021, Antalya, August 26–27, 2021 / Editor: Rafik A. AlievJanusz KacprzykWitold PedryczMo JamshidiMustafa BabanliFahreddin M. Sadikoglu. — Antalya: SpringerLink, 2022. — Pp. 529–536. — DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-92127-9_71.

34. Kit L. Perception of university students towards the use of artificial intelligence-generated voice in explainer videos / L. Kit, C. Yuin-Y, B. Zulkifli et al. // SEARCH Journal of Media and Communication Research. — 2023. — URL: https://fslmjournals.taylors.edu.my/wp-content/uploads/SEARCH/SEARCH-2023- Special-Issue-SEARCH-Conf2022/SEARCH-2023-P6-15-SEARCHConf2022.pdf.

35. Kolmogorov A. Logical basis for information theory and probability theory / A. Kolmogorov // IEEE Transactions on Information Theory: journal. — 1968. — Vol. 14. — Iss. 5. — Pp. 662–664. — DOI:https://doi.org/10.1109/TIT.1968.1054210.

36. Kramarov S. Methodology of Formation of Unite Geo-Informational Space in the Region / S. Kramarov, V. Khramov // Communications in Computer and Information Science. — 2020. — Vol. 1201. — Pp. 309–316. — DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-46895-8_24.

37. Kramarov S.O. Cognitive approach to the formation of a robotic system in education / S.O. Kramarov, V.V. Khramov, А. Işiklar // Informatics and Education. — 2022. — Vol. 37. — Iss. 6. — Pp. 69–74. — DOI:https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-69-74.

38. Kramarov S.O. Cognitive approach to the formation of a robotic system in education / S.O. Kramarov, V.V. Khramov, А. Işiklar // Informatics and Education. — 2022. — Vol. 37. — Iss. 6. — Pp. 69–74. — DOI:https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-6-69-74.

39. Lande D.V. Formation of the Subject Area on the Base of Wikipedia Service / D.V. Lande, V.B. Andrushchenko, I.V. Balagura // Open semantic technologies for designing intelligent systems. — Minsk, 2017. — Iss. 7. — Pp. 211–214.

40. Lavelle S. The machine with a human face: From artificial intelligence to artificial sentience / S. Lavelle // International Conference on Advanced Information Systems Engineering. — Springer, Cham, 2020, June. — Pp. 63–75.

41. Lavesson N. Evaluation and Analysis of Supervised Learning Algorithms and Classifiers / N. Lavesson // Blekinge Institute of Technology Licentiate Dissertation Series. — 2006.

42. Lee J. Which robot features can stimulate better responses from children with autism in robot-assisted therapy? / J. Lee, H. Takehashi et al // J. Adv. Robot. Syst. — 2012. — Vol. 9(72). — Pp. 1–5.

43. Li H. A Review of Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power Plant Operations and Maintenance / H. Li, L. Li // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. — 2018. — Pp. 933–946.

44. Lo J.J. Identification of learning styles online by observing learners’ browsing behaviour through a neural network / J.J. Lo, P.C. Shu // British Journal of Educational Technology. — 2005. — Vol. 36(1). — Pp. 43–55.

45. Mazon-Fierro M. Usability of e-learning and usability of adaptive e-learning: A literature review / M. Mazon-Fierro, D. Mauricio // J. Hum. Factors Ergonom. — 2022. — Vol. 9. — Iss. 1. — Pp. 1–31.

46. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? / J. McCarthy // Stanford University. — 2007. — URL: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai (дата обращения: 21.09.2023).

47. McCutcheon K. A systematic review evaluating the impact of online or blended learning vs. Face-toface learning of clinical skills in undergraduate nurse education / K. McCutcheon, M. Lohan, M. Traynor et al. // J. Adv. Nursing. — Feb. 2015. — Vol. 71. — Iss. 2. — Pp. 255–270.

48. Mota J. Using learning styles and neural networks as an approach to elearning content and layout adaptation / J. Mota // Doctoral Symposium on Informatics Engineering. — 2008.

49. Osborn A. Applied Imagination: Principles and Procedures of Creative Problem Solving / A. Osborn. — New York: Charles Scribner's Sons, 1953.

50. Panjaburee P. Acceptance of personalized e-learning systems: A case study of concept-effect relationship approach on science, technology, and mathematics courses / P. Panjaburee, N. Komalawardhana, T. Ingkavara // J. Comput. Educ. — Jan. 2022. — Vol. 9. — Pp. 1–25.

51. Paulus P.B. Idea generation in groups: A basis for creativity in organizations / P.B. Paulus, H.-C. Yang // Organizational Behavior and Human Decision Processes. — 2000. — Vol. 82(1). — Pp. 76–87.

52. Peng H. Personalized adaptive learning: An emerging pedagogical approach enabled by a smart learning environment / H. Peng, S. Ma, J.M. Spector // Smart Learn. Environ. — Dec. 2019. — Vol. 6. — Iss. 1. — Pp. 1–14.

53. Rodrigues H. Tracking e-learning through published papers: A systematic review / H. Rodrigues, F. Almeida, V. Figueiredo et al. // Comput. Educ. — 2019. — Vol. 136. — Pp. 87–98.

54. Rusakov A.A. A Life a model example / A.A. Rusakov, S.I. Grozdev, B.I. Sendov // Journal of the Bulgarian Academy of Sciences. — 2011. — Vol. 1. — Iss. 1. — Pp. 31–39.

55. Rusakov A.A. The First Student of academician Andrey Nikolaevich Kolmogorov / A.A. Rusakov // Springer International Publishing Switzerland 2015, Mathematics. — 2015. — Vol. 116. — Pp. 125–153.

56. Saat F.G. A Comprehensive Review on Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Nuclear Reactor Physics / F.G. Saat, S. Kahrobaee // Progress in Nuclear Energy. — 2021. — P. 134.

57. Shen L. Teaching and Learning with Artificial Intelligence / L. Shen, I. Chen, A. Grey et al. // Impact of AI Technologies on Teaching, Learning, and Research in Higher Education. — 2021. — Pp. 73–98. — URL: https://www.igi-global.com/chapter/teaching-andlearning-with-artificial-intelligence/261496.

58. Shrimali P. Study of an adaptive web based e-learning system through SVM / P. Shrimali // Int. J. Eng. Sci. — 2017. — Vol. 26. — Iss. 28. — Pp. 303–315.

59. Smith J.R. Applications of Artificial Intelligence in Nuclear Energy: A Comprehensive Review / J.R. Smith, A.B. Johnson // Nuclear Engineering and Technology. — 2021. — Pp. 1131–1140.

60. Stanton C.M. Robotic animals might aid in the social development of children with autism / C.M. Stanton, P.H. Kahn, R.L. Severson et al. // Proceedings of the 3rd ACM/IEEE international conference on Human-robot interaction. — Pp. 271–278.

61. Stapel M. An ensemble method to predict Student performance in an online math learning environment / M. Stapel, Z. Zheng, N. Pinkwart // Proc. Int. Educ. Data Mining Soc. — 2016. — Pp. 1–8.

62. Subhash S. Gamified learning in higher education: A systematic review of the literature / S. Subhash, E.A. Cudney // Comput. Hum. Behav. — Oct. 2018. — Vol. 87. — Pp. 192–206.

63. Taylor D.L. Personalized and adaptive learning / D.L. Taylor, M. Yeung, A.Z. Bashet // Innovative Learning Environments in STEM Higher Education. — Cham, Switzerland: Springer, 2021. — Pp. 17–34.

64. Thatcher S.M.B. Individual creativity in teams: The importance of communication media mix / S.M.B. Thatcher, S.A. Brown // Decision Support Systems. — 2010. — Vol. 49(3). — Pp. 290–300.

65. The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education: Policies for the Future. — URL: https://www.researchgate.net/publication/329544152.

66. Thomas B. The effect of Bloom’s taxonomy on random forest classifier for cognitive level identification of e-content / B. Thomas, J. Chandra // Proc. Int. Conf. Emerg. Trends Inf. Technol. Eng. — Feb. 2020. — Pp. 1–6.

67. Thurstone L.L. Psychophysical analysis / L.L. Thurstone // American Journal of Psychology. — 1987. — Vol. 100. — Iss. 3-4. — Pp. 587–609.

68. Vie J.-J. A review of recent advances in adaptive assessment / J.-J. Vie, F. Popineau, E. Bruillard et al. // Learning Analytics: Fundaments, Applications and Trends (Studies in Systems, Decision and Control). — Cham, Switzerland: Springer, 2017. — Pp. 113–142.

69. Villaverde J.E. Learning styles' recognition in e-learning environments with feed-forward neural networks / J.E. Villaverde, D. Godoy, A. Amandi // Journal of Computer Assisted Learning. — 2006. — Vol. 22(3). — Pp. 197–206.

70. Yang J. Artificial intelligence in intelligent tutoring robots: A systematic review and design guidelines / J. Yang, B. Zhang // Applied Sciences. — 2019. — Vol. 9(10). URL: https://www.mdpi.com/465634.

71. Адамчук А.В. Технология повышения психической стрессоустойчивости на основе БОС-тренинга / А.В. Адамчук // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2008. — № 6.

72. Айварова Л.Г. Проект «Формирование основ безопасности у дошкольников в процессе использования мультимедийных средств обучения» / Л.Г. Айварова. — URL: https://dohcolonoc.ru/proektnayadeyatelnost-v-detskom-sadu/11306-proekt-formirovanie-osnov-bezopasnosti-udoshkolnikov.html.

73. Акишина А.А. Национальные интересы и вопросы регионального развития в системе приоритетов международной деятельности российских университетов / А.А. Акишина, М.А. Аникьева, И.В. Антипина и др. — М.: РИОР, 2021. — 266 с.

74. Алексеева М.Г. ИИ в медицине / М.Г. Алексеева, А.И. Зубов, М.Ю. Новиков // МНИЖ. — 2022. — № 7-2(121).

75. Амиров Р.А. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования / Р.А. Амиров, У.М. Билалова // Управленческое консультирование. — 2020. — № 3. — С. 80–88. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pers pektivy-vnedreniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-vysshego-obrazovaniya (дата обращения: 04.09.2023).

76. Антонова Д.А. Цифровая трансформация системы образования. Проектирование ресурсов для современной цифровой учебной среды как одно из ее основных направлений / Д.А. Антонова, Е.В. Оспенникова, Е.В. Спирин // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия: Информационные компьютерные технологии в образовании. — 2018. — № 14. — С. 5–37. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-sistemyobrazovaniya-proektirovanie-resursov-dlya-sovremennoy-tsifrovoy-uchebnoysredy-kak-odno-iz-ee.

77. Архипов В.В. Искусственный интеллект и автономные устройства в контексте права: о разработке первого в России закона о робототехнике / В.В. Архипов, В.Б. Наумов // Труды СПИИРАН. — 2017. — № 6. — С. 46–62.

78. Астахов Д.А. Использование современных алгоритмов машинного обучения для задачи распознавания эмоций / Д.А. Астахов, А.В. Катаев // Cloud of science. — 2018. — № 4.

79. Бабушкина Н.Е. Сравнительный анализ использования нейронной сети в задаче идентификационных свойств материалов / Н.Е. Бабушкина, А.А. Ляпин // ИВД. — 2021. — № 11(83). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-ispolzovaniya-neyronnoy-seti-v-zadache-identifikatsionnyh-svoystv-materialov (дата обращения: 01.09.2023).

80. Бадмаева М.Х. Социально-философские проблемы и принципы применения систем искусственного интеллекта: дисс. ... канд. филос. наук / М.Х. Бадмаева. — Улан-Удэ, 2023. — 224 с.

81. Баймулдина Н.С. Мультимедийные технологии как эффективный способ обучения в вузе / Н.С. Баймулдина // Материалы VIII Международной научно-практической конференции. — Екатеринбург: ФГАОУ ВПО «Рос. гос. проф.-пед.ун-т», 2015. — 623 с.

82. Балынская Н.Р. Анализ использования информационно-коммуникационных технологий в органах муниципального управления / Н.Р. Балынская, С.В. Коптякова, Е.Г. Зиновьева. — Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2019.

83. Бардашова Г.А. Опыт внедрения информационно-коммуникационных технологий в образовательную среду ДОУ / Г.А. Бардашова, М.В. Кормильцева // Муниципальное образование: инновации и эксперимент. — 2012. — № 3. — С. 45–48.

84. Белозеров В.В. Синергетика безопасной жизнедеятельности / В.В. Белозеров. — Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2015. — 420 с.

85. Борисов В.В. «Мягкие» модели и технологии в задачах искусственного интеллекта / В.В. Борисов // Сборник трудов VI Международной конференции «Управление бизнесом в цифровой экономике», ИПЦ СПбГУПТД, 2023. — URL: https://events.spbu.ru/eventsContent/events/2023.pdf.

86. Бороненко Т.А. Исследование цифровой компетентности педагогов в условиях цифровизации образовательной среды школы / Т.А. Бороненко, В.С. Федотова. — 2021. — DOI:https://doi.org/10.18287/2542-0445-2021-27-1-51-61.

87. Бороненко Т.А. Развитие цифровой грамотности школьников в условиях создания цифровой образовательной среды / Т.А. Бороненко, А.В. Кайсина, В.С. Федотова // Перспективы науки и образования. — 2019. — № 2(38). — С. 167–193. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-tsifrovoy-gramotnosti-shkolnikovv-usloviyah-sozdaniya-tsifrovoy-obrazovatelnoy-sredy.

88. Букаев И. Использование нейросетей для создания персонализированных учебных программ / И. Букаев. — URL: https://vc.ru/education/672256-ispolzovanie-neyrosetey-dlya-sozdaniya-personalizirovannyh-uchebnyh-programm (дата обращения: 01.09.2023).

89. В. В. Путин «Выступление на конкурсе «Учитель года — 2021» // РИА Новости. — URL: https://ria.ru/20211005/shkoly-1753187279.html?ysclid=l71tjpr4d854302577 (дата обращения: 17.11.2022).

90. Васильева И.В. Инклюзивное образование: опыт и практика / И.В. Васильева. — СПб.: Питер, 2019.

91. Воеводин А.А. Педагогические подходы к построению базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта: дисс. ... канд. пед. наук / А.А. Воеводин. — СПб., 1998. — 205 с

92. Войтишек А.В. Дискретно-стохастические модификации стандартного метода Монте-Карло / А.В. Войтишек. — Новосибирск: НГУ, 2009.

93. Гвоздев Д.С. Прикладные методы идентификации в автоматизированных системах на транспорте / Д.С. Гвоздев, В.В. Храмов, С.М. Ковалев и др.; РГУПС. — Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2015. — 186 с.

94. Голубенко Е.В. Информационная оценка структурированности человеко-машинной системы / Е.В. Голубенко, И.Г. Акперов, В.В. Храмов // Транспорт: наука, образование, производство: сборник научных трудов международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 26–28 апреля 2023 года. Том 1. — Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2023. — С. 38–41.

95. Гольцова А.А. Управление реализацией федерального государственного образовательного стандарта общего образования в условиях малокомплектной школы / А.А. Гольцова // Сборник материалов по реализации региональной инновационной площадки «Апробация комплексной модели управления реализацией федерального государственного образовательного стандарта общего образования в условиях малокомплектной школы в муниципальном образовании» (Из опыта работы образовательных организаций Костромской области). — Кострома: ОГБОУ ДПО «КОИРО», 2019. — 420 с.

96. Горовенко Л.А. Построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта: автореф. дисc. ... канд. техн. наук / Л.А. Горовенко. — Краснодар: Кубан. гос. технол. ун-т, 2002. — 23 с.

97. Грибов В.Д. Организационная структура управления: учебник и практикум для академического бакалавриата / В.Д. Грибов, Г.В. Кисляков. — М.: 2016. — 365 с.

98. Грушин В.И. Инклюзивное образование в России: адаптация и развитие / В.И. Грушин. — М.: Просвещение, 2018.

99. Гуревич И.М. Информация — всеобщее свойство материи: характеристики, оценки, ограничения, следствия / И.М. Гуревич, А.Д. Урсул. — М.: URSS, 2012.

100. Гусев А.Н. Психологические измерения. Теория. Методы: учебное пособие / А.Н. Гусев, И.С. Уточкин. — М.: Аспект Пресс, 2011. — 319 с.

101. Гэйбл Э. Цифровая трансформация школьного образования. Международный опыт, тренды, глобальные рекомендации / Э. Гэйбл; пер. с англ.; под науч. ред. П.А. Сергоманова; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. — М.: НИУ ВШЭ, 2019. — 108 с. — 200 экз. — URL: https://ioe.hse.ru/data/2019/07/18/1482267351/САО%2023%20электронный.pdf.

102. Дмитриева Н.В. Педагогическая диагностика в инклюзивном образовании / Н.В. Дмитриева. — М.: Школьная пресса, 2016.

103. Ережепова И.М. Формирование основ безопасности жизнедеятельности у детей дошкольного возраста / И.М. Ережепова // Сборник материалов ежегодной международной научно-практической конференции «Воспитание и обучение детей младшего возраста». — 2015. — С. 140.

104. Еремин А.Л. К анализу моделей объединения и появления новой информации в интеллектуальных системах / А.Л. Еремин // Современные проблемы физики, биофизики и инфокоммуникационных технологий (коллективная монография). — Краснодар: ЦНТИ, 2016. — С. 17–27.

105. Ерофеева В.А. Обзор теории интеллектуального анализа данных на базе нейронных сетей / В.А. Ерофеева // Стохастическая оптимизация в информатике. — 2015. — Т. 11. — № 3. — С. 3–17. — URL: https://math.spbu.ru/user/gran/soi11_3/p3-17.pdf (дата обращения: 01.09.2023).

106. Есенин Р.А. Психологические вызовы цифровой реальности: ИИ сегодня и в перспективе / Р.А. Есенин // Профессиональное образование и рынок труда. — 2023. — № 2(53).

107. Жуйков В.В. Система оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей: автореф. дисс. ... канд. пед. наук / В.В. Жуйков. — Курск, 2009. — 23 с.

108. Заир-Бек С.И. Портрет российской сельской школы / С.И. Заир-Бек, Т.А. Мерцалова, К.М. Анчиков // Мониторинг экономики образования. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». — 2020. — № 35. — C. 1–16.

109. Зверева Ю.С. Информатизация образования / Ю.С. Зверева // Молодой ученый. — 2016. — № 6.3. — С. 23–26. — URL: https://moluch.ru/archive/110/27234.

110. Ивановская Ж.В. Перспективы развития Российской атомной энергетики на мировом энергетическом рынке / Ж.В. Ивановская // Интеллектуальные ресурсы — региональному развитию. — 2021. — Т. 1. — № 8. — С. 164–174.

111. Ижбулатова Э.А. Инновационные технологии образовательной деятельности в диджитальную эпоху / Э.А. Ижбулатова, Л.Х. Салимова // Педагогический журнал Башкортостана. — 2019. — № 3(82).

112. Интерактивные дидактические игры и упражнения по формированию финансовой грамотности старшего дошкольного возраста. — URL: https://ulybkasalym.ru/wp-content/uploads/2022/03/Интерактивные-дидактические-игры-и-упражнения-по-формированию-финансовой-грамотности-старшего-дошкольного-возраста.pdf (дата обращения: 25.08.2023).

113. Исаева Г.Г. Подготовка будущего педагога профессионального обучения к использованию элементов искусственного интеллекта: на примере отрасли «информатика, вычислительная техника и компьютерные технологии»: дисс. ... канд. пед. наук / Г.Г. Исаева. — Махачкала, 2013. — 194 с.

114. Казаченок В.В. Применение нейронных сетей в обучении / В.В. Казаченок // Информатика и образование. — 2020. — № 2. — С. 41–47. — DOI:https://doi.org/10.32517/0234-0453-2020-35-2-41-47 (дата обращения: 01.09.2023).

115. Карасева Е. Анализ результатов использования ИКТ учителями в образовательном процессе МОУ СОШ села Комаровка / Е. Карасева. — URL: https://pandia.ru/text/78/573/11085.php (дата обращения: 04.10.2023).

116. Кислицына В.В. Алгоритм генерирования идей методом «мозгового штурма» / В.В. Кислицына // Наука и образование: новое время. — 2017. — № 5(22). — С. 266–269. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46298764 (дата обращения: 15.09.2021).

117. Кнорринг В.Г. Развитие репрезентативной теории измерений / В.Г. Кнорринг // Измерения, контроль, автоматизация: сб. науч.-техн. обзоров. — 1980. — № 11-12. — С. 3–10.

118. Когай В.Н. Алгоритмическая модель компьютерной системы выделения ключевых слов из текста на базе онтологий / В.Н. Когай, В.С. Пак // Проблемы современной науки и образования. — 2016. — Т. 16(58). — С. 33–40.

119. Козлов Ф.А. Методы агрегирования и анализа данных в системах электронного обучения с использованием семантических технологий: автореф. дисс. ... канд. техн. наук / Ф.А. Козлов. — СПб., 2015. — 18 с.

120. Колбин А.Б. Современные концепции обучения / А.Б. Колбин // Молодой ученый. — 2010. — № 4(15). — С. 339–342. — URL: https://moluch.ru/archive/15/1338.

121. Коломейченко А.С. Инновационные образовательные технологии высшей школы / А.С. Коломейченко // Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности: матер. Междунар. науч.-практ. конф. (31 января 2013 г., г. Тамбов). — Тамбов, 2013. — С. 86–87.

122. Коляда М.Г. Метод ИИ для выявления психологических/нарушений учебности в физической воспитательной и спортивной деятельности / М.Г. Коляда, С.И. Белых, Т.И. Бугаева и др. // Теория и практика физической культуры. — 2021. — № 11.

123. Комарова И.И. Информационно-коммуникационные технологии в дошкольном образовании / И.И. Комарова, А.В. Туликов. — М.: Мозаика-Синтез, 2013. — 128 с.

124. Копылова Н. 19 сервисов и приложений, которые сделают вас умнее, прокачают память и логику / Н. Копылова. — URL: https://lifehacker.ru/razvivaj-mozg.

125. Корж Е.М. потенциал применения технологий ИИ в психологии / Е.М. Корж, А.В. Громова // Системная психология и социология. — 2023. — № 2(46).

126. Коробкин А.А. Разработка моделей и методов принятия решений с применением искусственного интеллекта для организации учебного процесса: автореф. дисс. ... канд. физ.-мат. наук / А.А. Коробкин. — Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 2009. — 18 с.

127. Королев Д.В. Роль искусственного интеллекта в обеспечении безопасности атомной энергетики / Д.В. Королев, В.С. Мирошниченко // Атомная энергия. — 2018. — С. 116–122.

128. Котлярова И.О. Технологии искусственного интеллекта в образовании / И.О. Котлярова // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические науки. — 2022. — № 3.

129. Крамаров С.О. Динамика формирования связей в сетях, структурированных на основе прогностических терминов / С.О. Крамаров, О.Р. Попов, И.Э. Джариев и др. // Russian Technological Journal. — 2023. — Т. 11. — № 3. — С. 17–29. — DOI:https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-3-17-29.

130. Крамаров С.О. Динамика формирования связей в сетях, структурированных на основе прогностических терминов / С.О. Крамаров, О.Р. Попов, И.Э. Джариев и др. // Russ. Technol. J. — 2023. — Т. 11(3). — С. 17−29. — DOI:https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-3-17-29.

131. Крамаров С.О. Методы и модели идентификации протяженных информационных объектов с использованием клеточных автоматов / С.О. Крамаров, В.В. Храмов, О.Ю. Митясова и др. // Современные информационные технологии и ИТ-образование. — 2021. — Т. 17. — № 3. — С. 564–573. — DOI:https://doi.org/10.25559/SITITO.17.202103.564-573.

132. Крамаров С.О. Обработка космических данных пространственных объектов поверхности Земли / С.О. Крамаров, В.В. Храмов, О.Ю. Митясова и др. // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 14–18 ноября 2022 года. — М.: Институт космических исследований Российской академии наук, 2022. — С. 44.

133. Крамаров С.О. Основы эрготехнического подхода к формированию электронной образовательной среды / С.О. Крамаров, В.В. Храмов, Е.В. Гребенюк и др. — М.: РИОР, 2021. — 160 с. — DOI:https://doi.org/10.29039/02086-9.

134. Крамаров С.О. Основы эрготехнического подхода к формированию электронной образовательной среды / С.О. Крамаров, В.В. Храмов, Е.В. Гребенюк и др. — М.: РИОР, 2021. — 160 с. —DOI:https://doi.org/10.29039/02086-9.

135. Крылова Е.В. Практическое руководство по образованию детей с особыми потребностями / Е.В. Крылова. — М.: Просвещение, 2020.

136. Кувалдина Т.А. Систематизация понятий курса информатики на основе методов искусственного интеллекта: дисс. ... д-ра пед. наук / Т.А. Кувалдина. — М., 2003. — 280 с.

137. Кузнецов А.Л. Аналитическое уточнение метода статистических испытаний для исследования морских портов / А.Л. Кузнецов, А.В. Кириченко, А.Д. Семенов // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 6. — С. 905–914. — DOI:https://doi.org/10.21821/2309-5180-2022-14-6-905-914.

138. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев. — М.: Наука, 2006. — 181 с.

139. Левитин А.В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ / А.В. Левитин. — М.: Вильямс, 2006. — 576 с.

140. Линденбаум Т. М. Визуализация информационных моделей управления компетенциями при подготовке бакалавров IT-направленности / Т.М. Линденбаум, Т.И. Акперов, Т.С. Александрова и др. // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. — 2022. — № 3(60). — С. 48–53.

141. Линденбаум Т.М. Когнитивная модель управления организацией как человеко-машинной системой / Т.М. Линденбаум, Т.И. Акперов, В.В. Храмов // Сборник научных трудов «Транспорт: наука, образование, производство»: труды Международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 26–28 апреля 2023 года. Том 2. — Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2023. — С. 222–225.

142. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем: основные положения / Д.А. Ловцов. — М.: Правовая информатика. — 2019. — № 3. — С. 4–20.

143. Мазур М. Качественная теория информации / М. Мазур. — М.: Мир, 1974. — 238 с.

144. Минаева Т.С. Психологическая помощь детям с ограниченными возможностями / Т.С. Минаева. — М.: Генезис, 2017.

145. Михайлов Г.А. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло / Г.А. Михайлов, А.В. Войтишек. — М.: Изд. центр Академия, 2006.

146. Мониторинг и распространение лучших практик деятельности малокомплектных школ и школ, находящихся в труднодоступной местности. — URL: https://little-school.ru/public/files/monitoring.pdf (дата обращения: 15.12.2022).

147. Мухамадиева К.Б. Машинное обучение в совершенствовании образовательной среды / К.Б. Мухамадиева // Образование и проблемы развития общества. — 2020. — № 4(13). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mashinnoe-obuchenie-v-sovershenstvovanii-obrazovatelnoy-sredy (дата обращения: 17.10.2023).

148. Нариньяни А.С. НЕ-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике / А.С. Нариньяни // Труды IV Национальной конференции «Искусственный интеллект — 94». — Рыбинск, 1994. — С. 3–28

149. Никитин П.В. Совершенствование системы онлайн-обучения средствами ИИ / П.В. Никитин, Р.И. Горохова, В.Г. Абашин // ПНиО. — 2022. — № 4(58).

150. Никифорова О.А. Педагогика инклюзивного образования / О.А. Никифорова. — М.: Академия, 2015.

151. Никольский С.М. Избранные главы и задачи математического анализа, (учебное пособие) / С.М. Никольский, А.А. Русаков. — М.: ИЦПИ МГУ им. М.В. Ломоносова, 2008. — 101 с.

152. Новоселова С.Л. Проблемы информатизации дошкольного образования / С.Л. Новоселова // Информатика и образование. — 2010. — № 2. — С. 91–92.

153. О гигиенических требованиях к максимальной нагрузке на детей дошкольного возраста в организованных формах обучения: письмо Министерства образования Российской Федерации от 14 марта 2000 г. № 65/23-16. — URL: https://docs.cntd.ru/document/901764917 (дата обращения: 21.08.2023).

154. Основные управленческие модели проекта «Школа Минпросвещения России». Программа развития школы в условиях внедрения проекта. — URL: // https://disk.yandex.ru/i/s2OWIHC_LOWTOQ.

155. Павлов А.С. Применение методов искусственного интеллекта в атомной энергетике / А.С. Павлов, Ю.С. Лукьянов // Вестник Приазовского государственного технического университета. — 2019. — Серия: Технические науки. — С. 111–120.

156. Павлюк Е.С. Анализ зарубежного опыта влияния искусственного интеллекта на образовательный процесс в высшем учебном заведении / Е.С. Павлюк // Современное педагогическое образование. — 2020. — № 1. — С. 65–72.

157. Паскова А.А. Технологии искусственного интеллекта в персонализации электронного обучения / А.А. Паскова // Вестник Майкопского государственного технологического университета. — 2019. — № 3.

158. Паскова А.А. Технологии искусственного интеллекта в персонализации электронного обучения / А.А. Паскова // Вестник Майкопского государственного технологического университета. — 2019. — № 3/42. — С. 113–122.

159. Пахомов А.П. Проблема осмысленности психологических измерений / А.П. Пахомов // Психологический журнал. — 2006. — Т. 27. — № 5. — С. 75–82.

160. Петров Е.А. Подход к прогнозированию универсальных динамических процессов на примере моделирования электромагнитного воздействия на газогидратные пласты / Е.А. Петров, И.Э. Джариев, О.Р. Попов и др. // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 6. — С. 56–66. — DOI:https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_6_0_5.

161. Платонова Т.Е. Информатизация дошкольного образования / Т.Е. Платонова // Материалы VIII Международной научно-практической конференции. — Екатеринбург: ФГАОУ ВПО «Рос. гос. проф.-пед.ун-т», 2015. — 623 с.

162. Порубай О. Машинное обучение как инструмент современных педагогических технологий / О. Порубай, М. Хасанова // ГАИ. — 2022. — № Б3.

163. Постановление Правительства РФ от 26 декабря 2017 г. № 1642 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации “Развитие образования”» (с изменениями и дополнениями). — URL: https://base.garant.ru/71848426 (дата обращения: 04.10.2023).

164. Приказ Министерства образования и науки РФ от 22 февраля 2018 г. № 125 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования — бакалавриат по направлению подготовки 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)» (с изменениями и дополнениями от: 26 ноября 2020 г., 8 февраля 2021 г., 19 июля 2022 г., 27 февраля 2023 г.). — URL: https://base.garant.ru/71897864/ (дата обращения: 15.09.2023).

165. Приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ и Министерства просвещения РФ от 30 апреля 2021 г. № 417/221 «Об утверждении требований к подключению и доступу, включая требования к передаче данных, государственных и муниципальных образовательных организаций, реализующих программы общего и среднего профессионального образования, избирательных комиссий субъектов Российской Федерации и территориальных избирательных комиссий к единой сети передачи данных».

166. Приказ Минпросвещения России и Минцифры России от 30 апреля 2021 г. № 417/221 «Об утверждении требований к подключению и доступу, включая требования к передаче данных, государственных и муниципальных образовательных организаций, реализующих программы общего и среднего профессионального образования, избирательных комиссий субъектов Российской Федерации и территориальных избирательных комиссий к единой сети передачи данных».

167. Приказ Минтруда России от 30 января 2023 г. № 53н «Об утверждении профессионального стандарта “Специалист в области воспитания”» (зарегистрировано в Минюсте России 3 марта 2023 г. № 72520). — URL: https://www.eduprofrb.ru/uploads/documents/docs/prikaz-mintruda-rossii-ot-30012023-n-53n.pdf (дата обращения: 04.10.2023).

168. Прус М.Ю. Численный метод определения вероятностных характеристик индивидуальных многокомпонентных рисков / М.Ю. Прус, М.С. Жубанов, Ю.В. Прус // Технологии техносферной безопасности. — 2022. — № 4(98). — C. 144–157.

169. Пшеничный А.С. Распознавание эмоций для адаптации процесса обучения в компьютерной игре / А.С. Пшеничный, А.В. Катаев, О.А. Шабалина // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. — 2019. — № 2(12).

170. Распоряжение Правительства РФ от 24 июня 2022 г. № 1688-р «Об утверждении Концепции подготовки педагогических кадров для системы образования на период до 2030 года». — URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/404830447/ (дата обращения: 15.09.2023).

171. Родионов О.В. Технологии искусственного интеллекта в образовании / О.В. Родионов, Н.В. Тамп // Воздушно-космические силы. Теория и практика. — 2022. — № 22.

172. Романчак В.М. Об эквивалентности законов Фехнера и Стивенса / В.М. Романчак // Журнал Белорусского государственного университета. Философия. Психология. — 2019. — № 3. — С. 97–102.

173. Роспатент. — URL: https://rospatent.gov.ru/ru.

174. Российская педагогическая энциклопедия. — URL: https://pedagogicheskaya.academic.ru/1539 (дата обращения: 14.12.2022).

175. Русаков А.А. Идеи А.Н. Колмогорова в профессиональном становлении современного учителя математики и информатики / А.А. Русаков // Информатизация образования: труды научно-практической конференции МГГУ им. М.А. Шолохова, 2008. — С. 43–50.

176. Русаков А.А. Книги и педагогические идеи С.М. Никольского для углубленного изучения математики в школе / А.А. Русаков // Материалы Всероссийской научнометодической конференции Адыгейского университета «Актуальные проблемы углубленного математического образования», АГУ, г. Майкоп. — 2010. — C. 180–184.

177. Русаков А.А. Корифеи математики — наши соотечественники: учебно-методическое пособие / А.А. Русаков, Г.Ф. Межуев, Б.С. Поздеев. — Южно-Сахалинск: Изд-во филиала ТГЭУ, 2010. — С. 1–5.

178. Русаков А.А. Методические особенности преподавания математики в летних школах: учебно-методическое пособие для подготовки учителей математики и информатики по материалам работы летней школы СУНЦ МГУ / А.А. Русаков, Ю.П. Николаев, Е.В. Щепин. — М., 2007. — 56 с.

179. Русаков А.А. Научно методические аспекты преподавания математики в школе им. А.Н. Колмогорова (в историческом ракурсе) / А.А. Русаков // Международная конференция «Теория вероятностей и ее приложения», посвященная столетию со дня рождения Бориса Владимировича Гнеденко (Москва, 26–30 июня 2012): тезисы докладов. — М.: Ленард, 2012. — 400 с. — С. 332–334.

180. Русаков А.А. Предельная теорема для числа выходов за высокий уровень огибающей гауссовского стационарного случайного процесса / А.А. Русаков // Успехи мат наук. — 2003. — № 12. — C. 162–165.

181. Русаков А.А. Проектирование методической системы обучения математически, творчески одаренных детей на основе реализации идей А.Н. Колмогорова (монография): дисс. ... д-ра пед. наук / А.А. Русаков. — М., 2006. — 375 с.

182. Русаков А.А. Реализация идей А.Н. Колмогорова в обучении и преподавании математики и информатики / А.А. Русаков // Современные информационные технологии и ИТ-образование: II Межд. науч.-практ. конф. Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 18–21 декабря 2006 г.: сб. докладов: учебно-методическое пособие / Под ред. В.А. Сухомлина; отв. ред. Е.Н. Никулина. — М.: МАКС Пресс, 2006. — С. 234–243.

183. Русаков А.А. Содержание элективного курса алгебры в школе им. А.Н. Колмогорова / А.А. Русаков, Ю.П. Николаев // Материалы Всероссийской научнометодической конференции Адыгейского университета «Актуальные проблемы углубленного математического образования», АГУ, г. Майкоп. — 2010. — C. 159–166.

184. Русаков А.А. Счет. Число. Континуум: монография / А.А. Русаков, В.Н. Чубариков. — М.: Человек слова, 2018. — 136 с.

185. Русаков А.А. Творческая лаборатория. Методическая система обучения математически, творчески одаренных детей в колмогоровской школе-интернат: монография / А.А. Русаков. — М., 2006. — 71 с.

186. Русаков А.А. Теория и практика непрерывного математического образования на основе реализации идей А.Н. Колмогорова / А.А. Русаков // Математика. Образование: материалы XV международной конференции. — Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2007. — С. 33–36.

187. Русаков А.А. Точечные процессы и выходы за уровень реализаций гауссовских процессов: автореф. дисс. ... канд. физ.-мат. наук / А.А. Русаков. — М., 2001. — 14 с.

188. Русаков А.А. Физико-математический интернат имени А.Н. Колмогорова: становление и развитие, научно-методические проблемы / А.А. Русаков // Вестник Елецкого государственного университета им. А.И. Бунина. Вып. 17: Серия «Педагогика» (История и теория математического образования). — Елец: ЕГУ им. И.А. Бунина, 2008. — С. 133–148.

189. Саати Т.Л. Об измерении неосязаемого. Подход к относительным измерениям на основе главного собственного вектора матрицы парных сравнений / Т.Л. Саати // Cloud of Science. — 2015. — Т. 2. — № 1. — С. 5–39.

190. Саймон Г. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении / Г. Саймон; под ред. В.М. Гальперина // Вехи экономической мысли. Теория потребительского поведения и спроса. Т. 1. — СПб.: Экономическая школа, 1999. — 283 с.

191. Салахова А.А. Методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования: автореф. дисс. ... канд. пед. наук / А.А. Салахова. — 2022. — 24 с.

192. Самылкина Н.Н. Методическая система углубленного обучения информатике на основе интегративного подхода: дисс. ... д-ра пед. наук / Н.Н. Самылкина. — М., 2020. — 391 с.

193. Светличный Е.Г. Совершенствование образовательного процесса в школе с использованием цифровых платформ на основе искусственного интеллекта / Е.Г. Светличный, М.М. Хамгоков, В.В. Шабаев // Проблемы современного педагогического образования. — 2022. — № 74-2.

194. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023610049 Российская Федерация. Способ выделения значимых концептов для оценки интернет-ресурсов организации: № 2022683540: заявл. 02.12.2022: опубл. 09.01.2023 / И.М. Магеррамов, И.Г. Акперов, Г.И. Акперов и др.; заявитель частное образовательное учреждение высшего образования «Южный университет».

195. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665463 Российская Федерация. Программа для комплексной оценки информационных мер системы: № 2023663897: заявл. 04.07.2023: опубл. 17.07.2023 / Г.И. Акперов, Т.И. Акперов, Т.С. Александрова, и др.; заявитель частное образовательное учреждение высшего образования «Южный университет».

196. Секованов В.С. Академик АН СССР А.Н. Колмогоров: Жизнь в науке и наука в жизни гения из Туношны / В.С. Секованов. — М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2014. — 704 с.

197. Серякова О.И. Современные подходы к проблеме аутизма, его дифференциальной диагностике и коррекции / О.И. Серякова // Северо-Кавказский психологический вестник. — 2011. — № 4.

198. Сиразетдинов Р.Т. Новые технологии образования на основе малоразмерного антропоморфного робота РОМА / Р.Т. Сиразетдинов, А.Ю. Фадеев, Р.Э. Хисамутдинов // Информатика и образование. — 2019. — № 1(300). — С. 33–39. — DOI:https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-1-33-39.

199. Смирнова Е.Н. Методические рекомендации по формированию цифровой образовательной среды в образовательной организации / Е.Н. Смирнова. — СПб.: ГБУ ДПО «СПбЦОКОиИТ», 2022. — 71 с.

200. Сможет ли приложение Norbu Stress Control заменить психологов? — URL: https://vc.ru/tribuna/125656-smozhet-li-prilozhenie-norbu-stress-control-zamenit-psihologov.

201. Соболева Е.В. Методические рекомендации по построению модели «Школа полного дня» / Е.В. Соболева, М.К. Косарева // ГАУ ДПО ПК ИРО. Владивосток. — 2022. — URL: // https://pkiro.ru/wp-content/uploads/2022/07/shpd-model.pdf?ysclid=lc7n86ww34836297718 (дата обращения: 26.12.2022).

202. Сорокина Ю.А. Бинаризация алгоритма «мозговой штурм» в задачах отбора признаков для нечетких классификаторов / Ю.А. Сорокина // Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР. — 2018. — № 1-3. — С. 146–149. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36415534 (дата обращения: 15.09.2021).

203. Старостенко И.Н. Технологии искусственного интеллекта в образовании (на примере персонализированного обучения) / И.Н. Старостенко, А.А. Хромых // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. — 2023. — № 7.

204. Суслова И.А. Методика обучения студентов компьютерных специализаций с использованием интеллектуальных информационных систем: дисс. ... канд. пед. наук / И.А. Суслова. — Екатеринбург, 2008. — 173 с.

205. Тимофеева О.П. Распознавание эмоций по изображению лица на основе глубоких нейронных сетей / О.П. Тимофеева, С.А. Неимущев, Л.И. Неимущева и др. // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. — 2020. — № 1(128).

206. Тюшняков В.Н. Анализ цифровой трансформации общеобразовательных организаций / В.Н. Тюшняков, И.А. Тюшнякова // Современные наукоемкие технологии. — 2022. — № 12-1. — С. 159–164.

207. Тюшнякова И.А. Актуальные аспекты цифровой трансформации образования / И.А. Тюшнякова // Информационные и инновационные технологии в науке и образовании: сборник научных трудов VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. — Ростов-на-Дону, 2022. — С. 283–284.

208. Тюшнякова И.А. Обучение видеомонтажу школьников / И.А. Тюшнякова, К.С. Евстратова // Вестник Таганрогского института имени А.П. Чехова. — 2022. — № 2. — С. 94–102.

209. Тюшнякова И.А. Элективные курсы по информатике как средство профильного самоопределения учащихся / И.А. Тюшнякова, М.Г. Макарченко // Вестник Таганрогского института имени А.П. Чехова. — 2021. — № 2. — С. 40–47.

210. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»). — URL: https://base.garant.ru/72838946/ (дата обращения: 14.05.2022).

211. Урсул А.Д. Новая глобальная революция в науке и образовании / А.Д. Урсул, Т.А. Урсул // Глобалистика-2020: Глобальные проблемы и будущее человечества: сборник статей Международного научного конгресса, Москва, 18 мая — 24 мая 2020 года. — М.: Межрегиональная общественная организация содействия изучению, пропаганде научного наследия Н.Д. Кондратьева, 2020. — С. 68–75. — DOI:https://doi.org/10.46865/978-5-901640-33-3-2020-68-75.

212. Ухинов С.А. Обоснование сходимости для алгоритмов метода Монте-Карло восстановления индикатрисы рассеяния с учетом поляризации / С.А. Ухинов, А.С. Чимаева // Сиб. журн. вычисл. математики / РАН. Сиб. отд-ние. Новосибирск, 2011. — Т. 14. — № 1. — С. 101–114.

213. Федеральная образовательная программа дошкольного образования. — М.: ТЦ «Сфера», 2023. — 224 с.

214. Федеральный государственный образовательный стандарт дошкольного образования. — М.: ТЦ «Сфера», 2020. — 96 с.

215. Федеральный закон «О внесении изменений и дополнений в Закон Российской Федерации «Об образовании» от 13 января 1996 г. № 12-ФЗ. Ст. 41. Ч. 2. — URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/8753.

216. Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ (с изменениями на 5 декабря 2022 года). Ст. 99, п. 4. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174/

217. Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.2012 г. № 273-ФЗ (с изменениями на 5 декабря 2022 года), ст. [1]. 22. п. 12. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174/ (дата обращения: 30.05.2023).

218. Федеральный закон от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Федеральный_закон_Российской_Федерации (дата обращения: 04.10.2023).

219. Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации». — URL: http://www.consultant.ru.

220. Федеральный институт промышленной собственности. — URL: https://fips.ru/.

221. Фершт В.М. Современные подходы к использованию ИИ в медицине / В.М. Фершт, А.П. Латкин, В.Н. Иванова // Территория новых возможностей. — 2020. — № 1.

222. Филатова О.Н. Применение нейросетей в профессиональном образовании / О.Н. Филатова, М.Н. Булаева, А.В. Гущин // Проблемы современного педагогического образования. — 2022. — № 77-3. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyrosetey-v-professionalnom-obrazovanii (дата обращения: 01.09.2023).

223. Филипова И.А. Правовое регулирование искусственного интеллекта: учебное пособие / И.А. Филипова. — Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2-е изд., обновленное и дополненное, 2022. — С. 9.

224. Финансовая культура. — URL: https://fincult.info/entertainment/game/ (дата обращения: 28.08.2023).

225. Фомин Н.И. Обоснование разработки сервиса для обеспечения изобретательской деятельности студентов университета / Н.И. Фомин, Д.А. Летавин, Л.И. Миронова // Перспективы науки. — 2023. — № 5(164). — С. 184–190.

226. Фомин Н.И. Разработка и защита технических решений в строительстве: учебник / Н.И. Фомин, Ю.Д. Лысова. — Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2020. — 156 с.

227. Фомин Н.И. Технологическое проектирование сервиса для обеспечения изобретательской деятельности студентов университета / Н.И. Фомин, Д.А. Летавин, Л.И. Миронова // Перспективы науки. — 2023. — № 7(166). — С. 104–111.

228. Хабибуллин И.Р. Актуальность использования нейросетей в образовательных целях / И.Р. Хабибуллин, О.В. Азовцева, А.Д. Гареев // Молодой ученый. — 2023. — № 13(460). — С. 176–178. — URL: https://moluch.ru/archive/460/101127/ (дата обращения: 01.09.2023).

229. Хвостова И.П. Построение и использование образовательной автоматизированной информационной системы с элементами искусственного интеллекта в учебном процессе вуза: дисс. ... канд. пед. наук / И.П. Хвостова. — Ставрополь, 2003. — 301 с.

230. Холмс У. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения / У. Холмс, М. Бялик, Ч. Фейдел. — М.: Альпина ПРО, 2022. — 304 с.

231. Храмов В.В. Агрегирование информации как проблема личностной самоорганизации / В.В. Храмов // Российский психологический журнал. — 2007. — Т. 4. — № 4. — С. 9–21.

232. Храмов В.В. Анализ существующих систем технического зрения для коммерческого осмотра подвижных единиц железнодорожного транспорта / В.В. Храмов, Д.С. Гвоздев, С.М. Ковалев // Ученые записки Института управления, бизнеса и права. Серия: Информационные технологии и управление. — 2012. — № 1. — С. 18–27.

233. Храмов В.В. Генерация моделей объектов интеллектуального пространства. Теория и использование для управления сложными системами / В.В. Храмов // Управление в социальных, экономических и технических системах: труды МНК, Кисловодск, 20 июня 2000 года. Книга III. — Кисловодск: Кисловодский университет Академии оборонных отраслей промышленности РФ, 2000. — С. 67–68.

234. Храмов В.В. Интегральная модель коррекции навигационных параметров подвижных объектов транспорта / В.В. Храмов, Е.В. Голубенко, О.Ю. Митясова // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. — 2015. — № 4(60). — С. 60–64.

235. Храмов В.В. Концепция обеспечения эффективности организационно-технических систем на основе бионико-интеллектуального подхода / В.В. Храмов // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. — 2001. — № 2. — С. 138–141.

236. Храмов В.В. Методология описания процессов самоорганизации смысла в образовании / В.В. Храмов // Преподаватель высшей школы в XXI веке: труды Международной научно-практической интернет-конференции, Ростов-на-Дону, 1 января — 31 января 2008 года. — Том 6, часть 1. — Ростов-на-Дону: РГУПС, 2008. — С. 43–48.

237. Храмов В.В. Многомерный контурный анализ в обработке космических снимков протяженных объектов земной поверхности / В.В. Храмов // Транспорт: наука, образование, производство: труды международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 12–15 апреля 2016 года / Ростовский государственный университет путей сообщения; председатель организационного комитета конференции А.Н. Гуда. Том 1. — Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2016. — С. 244–248.

238. Храмов В.В. О способах контурного кодирования моделей информационных объектов / В.В. Храмов // Ученые записки Института управления, бизнеса и права. Серия: Информационные технологии и управление. — 2012. — № 1. — С. 76–81.

239. Храмов В.В. Основы информационного подхода к управлению подготовкой специалистов в сфере военного образования / В.В. Храмов. — Пущино: Отдел научной и технической информации ПНЦ РАН (ОНТИ ПНЦ РАН), 2001. — 212 с.

240. Храмов В.В. Особенности мотивации учения в процессе переподготовки операторов боевых расчетов / В.В. Храмов, А.Л. Оганесян // Сборник тезисов докладов на IV НТК ракетных войск, Краснодар, 18–20 сентября 1996 года / Краснодарское ВВКИУ ракетных войск. — Краснодар: Без издательства, 1996. — С. 200.

241. Чимров А.В. Применение нейронных сетей в обучении ИЯ / А.В. Чимров, В.В. Сидоров; науч. рук. Н.А. Качалов // Язык. Общество. Образование: сборник научных трудов Международной научно-практической конференции «Лингвистические и культурологические аспекты современного инженерного образования», Томск, 10–12 ноября 2020 г. — Томск: ТПУ, 2020. — С. 288–292.

242. Чулюков В.А. Искусственный интеллект и будущее образования / В.А. Чулюков, В.М. Дубов // Современное педагогическое образование. — 2020. — № 3.

243. Шамсутдинова Т.М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования / Т.М. Шамсутдинова // Открытое образование. — 2022. — Т. 26(6). — С. 4–10. — DOI:https://doi.org/10.21686/1818-4243-2022-6-4-10.

244. Шикин Е.В. Математические методы и модели в управлении / Е.В. Шикин. — М.: КДУ, 2009. — 439 с.

245. Широких А.А. Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта: автореферат дисс. ... канд. пед. наук / А.А. Широких. — Омск, 2007. — 23 с.

246. Ширяев А.Н. Колмогоров в воспоминаниях: сб. ст. / Ред. сост. А.Н. Ширяев. — М.: МЦНМО, 2023. — 576 с.

247. Энциклопедический словарь / Под ред. Ю.Ю. Глущеня. — М.: Рипол-Классик. — 2012. — 1568 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?