ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ ОБРОБКИ ДАНИХ ЯК ОСНОВА МОДЕЛЮВАННЯ ЦИФРОВИХ АВАТАРІВ В ОСВІТНЬОМУ СЕРЕДОВИЩІ
Назва видання
Тип
Дата
Автори
DOI
Аннотація
У статті розглядається наукове підґрунтя для створення цифрових аватарів в освітньому середовищі на основі інтелектуальних технологій збору та обробки даних. У сучасних умовах цифрової трансформації університетської освіти виникає необхідність у розробці інструментів, здатних забезпечити персоналізацію навчального процесу, динамічну адаптацію освітніх ресурсів до потреб користувачів, а також інтелектуальну взаємодію у цифровому просторі. Одним із таких інструментів є цифровий аватар – віртуальна модель особи, що може імітувати фізичні, когнітивні та поведінкові характеристики студента чи викладача. Основна увага у дослідженні приділена питанням інтеграції сенсорних технологій, Інтернету речей (IoT), Big Data та алгоритмів машинного навчання як основи для побудови цифрових аватарів нового покоління. Проаналізовано етапи розвитку цифрових технологій, починаючи від промислових систем контролю та збору даних (PLC, SCADA) до сучасних IoT-платформ з хмарною обробкою, які використовуються в освітньому середовищі. Показано, що зниження вартості сенсорів та доступність IoT-рішень сприяють поширенню технологій моделювання поведінки користувача в реальному часі. У статті наголошено, що ефективне створення цифрових аватарів вимагає поєднання двох підходів – фізико-математичного моделювання процесів та аналітики даних, отриманих від користувачів. Проведено порівняльний аналіз обох підходів, їх переваг та обмежень. Доведено, що виключно аналітична модель не забезпечує цілісного уявлення про поведінку об'єкта, а лише у поєднанні з фізичною моделлю дозволяє сформувати гнучку, точну і адаптивну структуру цифрового аватара. У результаті дослідження сформульовано концептуальні засади побудови цифрових аватарів як складових інтелектуального освітнього середовища, які здатні не лише відображати індивідуальні особливості студентів, але й прогнозувати їхню поведінку, адаптувати освітні сценарії та підвищувати ефективність навчального процесу загалом. Запропонований підхід може бути використаний у рамках цифрових університетських екосистем, платформ дистанційного навчання, а також у дослідженнях адаптивного навчання, цифрової педагогіки та освітньої аналітики.
