Библиографическое описание:Представление учебной ситуации в интеллектуальных автоматизированных обучающих системах с позиций прикладной семиотики : доклад, тезисы доклада / В. А. Углев. - [Б. м. : б. и.], 2022. - Текст : непосредственный // Робототехника и искусственный интеллект : Материалы XIV Всероссийской научно-технической конференции с международным участием / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Сибирский федеральный университет, Межинститутская базовая кафедра «Прикладная физика и космические технологии» ; XIV Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием "Робототехника и искусственный интеллект" (2022 ; 26.11 - 26.11 ; Железногорск) : ЛИТЕРА-принт, 2022. - С. 76-83. - ISBN 97859077558380.
Аннотация:Организация данных для автоматического анализа в интеллектуальных автоматизированных обучающих системах должна опираться на комплексные модели. В статье рассматривается семиотический подход к организации данных из цифрового образовательного следа. Представляя совокупность данных в виде подграфов, разбивающих исходный субстрат на семантические, прагматические и синтактические структуры, обсуждается их комплексная обработка в виде квадрата Поспелова и затем как знака-фрейма. Иллюстрируется данный подход на примере отображения учебной ситуации (семантическая концентрация) с помощью когнитивных карт диагностики знаний.
The organization of data for automatic analysis in Intelligent Tutoring systems should be based on complex models. The article discusses a semiotic approach to organizing data from a digital educational footprint. Presenting a set of data in the form of subgraphs that break down the original substrate into semantic, pragmatic and syntactic structures, their complex processing in the form of a Pospelov square and then as a sign-frame is discussed. This approach is illustrated by the example of displaying the educational situation (semantic concentration) using Cognitive Maps of Knowledge Diagnosis.
