Модели и методы обработки информации при анализе образовательных программ (на примере подготовки информатиков)статья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Юсупова, Н. И. Модели и методы обработки информации при анализе образовательных программ (на примере подготовки информатиков) = Models and Methods of Information Processing in the Analysis of Educational Programs (on the Example of Training Computer Scientists) / Н. И. Юсупова, О. Н. Сметанина, М. М. Гаянова. - (Информационные технологии в образовании). - Текст : непосредственный // Информационные технологии. - 2017. - Т. 23, № 6. - С. 456-463. - Библиогр.: с. 463 (35 назв.). - Исследования проводили в рамках грантов РФФИ 03-07-90242 "Интернет-комплекс поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем с применением интеллектуальных технологий на базе экспертных систем" (2003—2005 гг. ) и 06-07-89228-а "Система поддержки коммуникативных процессов при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем на основе интеллектуальных мультиагентов" (2006—2008 гг. ), а также научно-исследовательской работы по теме ИФ-ВК-01-06-ОЗ "Исследования и разработка интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний", 09-07-00408-а "Распределенная интеллектуальная система поддержки принятия решений при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем", 13-07-00273-а "Интеллектуальная поддержка принятия решений в задачах ситуационного управления сложными социально-экономическими системами". - ISSN 1684-6400.
Аннотация: Рассмотрены вопросы обработки данных об образовательных программах, представленных на сайтах вузов.
Год издания: 2017
Авторы: Юсупова Н. И. , Сметанина О. Н. , Гаянова М. М.
Источник: Информационные технологии
Выпуск: Т. 23, № 6
Номера страниц: 456-463
Количество экземпляров:
- Книгохранилище научной литературы (пр. Свободный, 79, 3 этаж): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: обработка информации, образовательные программы, кластерный анализ, нейронные сети, слабоструктурированные данные, информатики
Рубрики: Вычислительная техника,
Вычислительная техника в целом
Вычислительная техника в целом
ISSN: 1684-6400
Идентификаторы: шифр inft/2017/23/6-569745061