Industrial implementation of the immune network modeling of complex objects on the Siemens equipment

368 

ƏОЖ 004:371.26  

 

Самигулина Г. А.

1

, А. С. Шаяхметова

2

 

G. A. Samigulina

1

, A. S. Shayakhmetova

2 

докторант  

2 

Қ.И. Сəтбаев атындағы Қазақ Ұлттық Техникалық Университеті 

Алматы қ., Қазақстан Республикасы 

asemshayakhmetova@mail.ru 

 

КӨРУ МҮМКІНДІКТЕРІ ШЕКТЕУЛІ ЖАНДАР ҮШІН ҚАШЫҚТЫҚТАН ОҚЫТУДЫҢ 

ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ ТЕХНОЛОГИЯСЫ 

 

Аңдатпа.  Заманауи  білім  беру  үдерісінде  қашықтықтан  оқытудың  интеллектуалды  технологиялары 

қарқынмен дамуда. Əсіресе бұл технологиялар көру мүмкіндіктері шектеулі жандар үшін сұранысқа ие. Зерттеу 

көзі нашар көретін жандарға қолайлы интеллектуалды білім беру технологиясын құруға арналған.  Нейронды 

желілер,  генетикалық  алгоритмдер,  жасанды  иммунды  жүйелер  жəне  т.б.  жасанды  интеллект  əдістерін  нақты 

уақыт режимінде көп өлшемді ақпаратты өңдеу мен білім алу нəтижесін болжамдауды, алынған білім сапасын 

жоғарлату мен  логикалық ойлау қабілетін жетілдіруді, білім алуда көру мүмкіндіктері шектеулі жандарға жеке 

тəсілді қолдануды жүзеге асырады.    

Түйін  сөздер:  қашықтықтан  оқыту  жүйесі,  ақпараттық  технология,  көру  мүмкіндігі  шектеулі  жандар, 

жасанды интеллект тəсілдері.  

 

Қазіргі  уақытта  жасанды  интеллект  (ЖИ)  тəсілдері  негізінде  қашықтықтан  оқыту  (ҚО) 

жүйелерін құру қарқынмен даму үстінде.  

Тақырып бойынша көптеген жариялымдар бар. Электронды оқытудың интеллектуалды жүйелері 

(ЭОИЖ)  жасанды  интеллект  теориясы  мен  инженерлік  білім  арқылы  құрылған  білімге  негізделген 

жүйелер болып табылады [1, 2]. Бұл мақалада интеллекталды электронды оқыту жүйелерін жобалау 

үдерісінің  тапсырмалары  мен  техникалық  мəселелері  қарастырылады.  Мұндай  əдістердің  үйлесімі 

сенімді ЭОИЖ жобалауды қамтамасыз етеді.  

[3]  мақалада  интеллектуалды  жүйелер  мен  олардың  электронды  жəне  қашықтықтан  оқыту 

салаларына таралуы ұсынылған. Электронды оқытудың интеллектуалдылығы мен дəстүрлі оқытумен 

салыстырғанда  артықшылығының  негізгі  сұрақтары  талқыланды.  Электронды  оқытуда 

интеллектуалды  агенттерді  қолдану  мен  таратудың  мүмкін  болатын  əр  түрлі  тəсілдері  ұсынылған. 

Электронды оқыту технологиясының бірнеше эволюциялық тректері: интеллектуалды оқыту жүйесі, 

интеллектуалды интерфейс пен интеллектуалды агент қарастырылады [4].    

[5]  зерттеуде  электронды  оқытудың  интеллектуалды,  бейімделген web-жүйесінің  дамуының 

тұлғалы-бағытталған  модулі  түсіндіріліп,  құрылымды  жобалауы  ұсынылған.  Мақсатқа  жетудің 

қолайлылығы  үшін,  жүйе  түрлі  интеллектуалды  деңгейдегі  əр  түрлі  контингентті  білім  алушыларға 

бағытталған. Курс мазмұны əр білім алушының ерекшелігін ескеріп, бейімделіп, құрылған. Бастапқы 

білімін  анықтау  үшін  əрбір  білім  алушы  жақсы  іріктелініп  алынған  тест  сұрақтарына  жауап  беруі 

тиіс. Тест сұрақтары білім алушының домендік модулі мен сұрақтарды талқылау негізінде кездейсоқ 

генерацияланған.  Жүйе  əрбір  білім  алушы  үшін  оқу  үдерісінің  соңғы  үш  сессиясын  есте  сақтайды. 

Соңғы  оқу  үдерісі  аяқталмаған  жағдайда  да  білім  алушы  оқу  үдерісін  аяқтай  алады.  Бұл  білім 

алушының білім деңгейі мен білімін жақсартуға көмектеседі.  

[6] мақалада білім берудің дəстүрлі əдісі E-Learning Systems мен ЭОИЖ [7] қалай ауысатындығы 

түсіндіріледі.  Оқытудың  интеллектуалды  жүйелерінің  ЖИ  əдістерін  [8]  қолдану  арқылы  жүзеге 

асатындығы  талқыланады. [9] мақалада  электронды  курстың  дамуында  моделді  формализм  ретінде 

Петри  желілері  негізінде  бейімделген,  интеллектуалды  технологиялардың  модульді  объектілі-

бағытталған  динамикалық  оқу  ортасы (MOODLE) қолданылады.  Өйткені  жаңа  кіріс  мəліметтерінің 

өзгерісіне сəйкес бейімделмейді. Авторлар параметрге динамикалық сəйкес келетін жоғары дəрежелі 

бейімделген анық емес Петри желісін енгізеді.  

Қазіргі  уақытта  ақпараттық  технологиялар  көру  мүмкіндігі  шектеулі  жандардың  (КМШЖ) 

өміріне белсенді енуде [10, 11]. Көптеген көзі көрмейтін жандар үшін компьютерлік техника жұмыс 

істеу  мен  байланыс  орнату  үшін  қажет  құрылғыға  айналды.  Заманауи  білім  беруде  КМШЖ  оқыту 

мен  қоршаған  ортаға  бейімдеу  негізгі  сұрақтарының  бірі  болып  табылады.  Бүгінгі  таңда  КМШЖ 

үшін  қашықтықтан  оқытудың  интеллектуалды  ақпараттық  жүйесін  құру  өзекті  болып  есептеледі. 

Қашықтықтан оқыту оқытудың жеке троекториясын таңдау мен ыңғайлы қарқынмен жұмыс істеуге, 

КМШЖ  психологиялық  мəселелерін  шешу,  уақыт  пен  кеңістік  шектеуін  алып  тастауға  мүмкіндік 

береді.  

369 

[12]  жұмыста  интеллектуалды,  сөйлеуге  негізделген,  пайдаланушының  сөйлеу  мен  веб-

интерфейсінен  тұратын  оқытудың  электронды  жүйесі  келтірілген.  Бұл  жүйе  нашар  көретін  білім 

алушыларға  арналған.  Келтірілген  қосымша web-оқыту, m-оқыту  сияқты  электронды  оқыту 

жүйелерін толықтырады. [13] мақалада нашар көретін білім  алушылар үшін интерактивті құрылғы 

ұсынылған. Мұнда бейнені мəтінге жəне мəтінді дауысқа  ауысыратын символдарды тану алгоритмі 

қолданылады.  Нашар  көретін  білім  алушы  қабылданған  ақпаратты  түсіну  мүмкіндігіне  ие  болады. 

Құрылған ақпаратты тану жүйесі сандық камера мен сөйлеу интерфейсі бар қолданбалы программа 

көмегімен  жүзеге  асатын  дауыс  синтезаторынан  тұрады.  КМШЖ  үшін  қашықтықтан  оқытудың 

ақпараттық  технологиясын құруда дербес компьютерде толық жұмыс істеуді қамтамасыз  ету өзекті 

тапсырма болып табылады.  

Н.  Островский  атындағы  көзі  көрмейтін  жəне  нашар  көретін  балаларға  арналған  арнайы  мектеп-

интернатында (Алматы қ.) компьютермен жұмыс істеуге арналған JAWS программасы қолданылады [14]. 

Бұл  программаны  Флорида  штатының Freedom Scientific (АҚШ)  бір  топ  көзі  көрмейтін  жəне  нашар 

көретін  жандар  жасаған.  Ол  программаның  көмегімен  КМШЖ Microsoft Windows операциялық 

жүйесінде  еркін  жұмыс  істеуге  мүмкіндік  алады.  Компьютердің  аудио-картасы  арқылы  сөйлеу 

синтезаторының көмегімен экран бетіндегі ақпаратты дыбыстауға, сол арқылы əр түрлі программалармен 

жұмыс істеуге, Брайл шрифтінің көмегімен пернетақтаны еркін қолдануға мүмкіндік туады.  

Тапсырма  қойылымы  келесідей  қойылады:  ЖИ  заманауи  əдістері  негізінде  ұжымдық 

қолданыстағы зертханада (ҰҚЗ) қымбат құрылғылардың көмегімен жаңашыл  технологияларды оқу 

мақсатында  интеллектуалды  оқыту  технологиясы  мен  КМШЖ  үшін  қашықтықтан  оқыту  жүйесін  

(МООDLE компоненті ретінде) құру.  

Ұсынылған  жүйе  ақпараттық  жəне  ғарыштық  технологиялар  Ұлттық  ғылыми  ұжымдық 

қолданыстағы зертханада жүзеге асады.  

Берілген тапсырманың шешімі КМШЖ қоғамда əлеуметтік бейімделуі мен білім алуда бəсекеге 

қабілеттілігін арттыруға қолайлы жағдай жасайды. Нақты уақыт өлшемінде көп өлшемді мəліметтер 

легін өңдеу қажеттілігі жүйенің ерекшелігі болып табылады. 

Соңғы  уақытта  ЖИ  тəсілдері  ҚО  жүйелерінің  қолайлы  жұмыс  істеуін  жоғарлатуда  белсенді 

қолданылады.  Өзін-өзі  ұйымдастыру  мен  оқыту  қабілетінің  арқасында  бұл  тəсілдер  ҚО  жаңашыл 

технологияларын құруда келешекті құрал ретінде қарастырылады.   

Жасанды  интеллект  тəсілдерінің  негізінде  құрылған  оқыту  жүйелерінің  негізгі  ерекшелігі  көп 

өлшемді анық емес мəліметтермен жұмыс істеу мен жасырын білімді анықтау болып табылады. Ол: 

бейімделген, бөлшектелген жəне бір мəнді емес болуы керек.   

Қашықтықтан оқытудың интеллектуалды жүйесінің дамуында жақсы нəтижеге жету үшін ЖИ əр 

түрлі: нейронды желілер (НЖ), генетикалық алгоритмдер (ГА), жасанды иммунды жүйелер (ЖИЖ), 

нейро анық емес логика (НАЕЛ) əдістерін байланыстыру қажет. Нейро анық емес логика анық емес, 

талқылауға жақын, сөздермен есептелетін, бөлшектенген ақпаратта жатыр. Нейро есептеу бейімделу, 

сəйкестендіру  мен  оқыту  қабілетін  бейнелейді.  Генетикалық  алгоритмдер  сипаттаудың  оңтайлы 

мəніне жету мен кездейсоқ іздеуді жүйелеуге мүмкіндік береді. Жасанды иммунды жүйелер КМШЖ 

оқу  нəтижесін  болжамдайды [15, 16]. Ықтималды  есептеулер  анық  емес  басқарудағы  қорды 

қамтамасыз етеді.   

Жасанды  интеллект  тəсілдері  негізінде  құрылған  қашықтықтан  оқытудың  интеллектуалды 

ақпараттық жүйесі (ҚОИАЖ) модульдік сипатқа ие. ҚОИАЖ негізгі модульдері (сур.1): ақпараттық 

блок, интеллектуалды блок, оқыту блогы мен бақылау блогынан тұрады.  

Көру мүмкіндігі шектеулі жандарға ҚОИАЖ келесідей жалпыланған алгоритмі ұсынылады: 

1. JAWS программасы негізінде пайдаланушының іс- əрекетін дыбыстайтын арнайы интерфейс құру.  

2. Қашықтықтан оқыту жүйесінде КМШЖ тіркеу. Пəн мен оқытудың ұзақтылығын таңдау.  

3.  Тестлеу  негізінде  алынған  ақпарат  бойынша  мəліметтер  қорын  құру  мен  көру  мүмкіндігін 

ескеріп КМШЖ моделін құру.  

4. КМШЖ сұранысты қабылдап, сценарий серверінің интерпритаторына мəліметтерді жіберу.  

5. Мəліметтерді алдын-ала өңдеу  мен интеллектуалды жүйені оқыту. 

6.  Таңдалып  алынған  оқыту  моделіне  (оқыту  пəні  мен  оқу  курсына)  байланысты  ұжымдық 

қолданыстағы зертханаға КМШЖ енуін ұйымдастыру. 

7.  Теориялық  материалдар  мен  практикалық,  зертханалық  жəне  өзіндік  жұмыстарды  ҰҚЗ 

заманауи құрылғыда орындау. 

8. КМШЖ білімін бақылау. ЖИ тəсілдері негізінде оқыту нəтижесін болжамдау. 

9. КМШЖ білімін кешенді бақылау. 

10. КМШЖ қашықтықтан оқыту жүйесі үдерісін шұғыл басқару.  

370 

Арнайы программалық қамтамасыздандыруды қолдану, сенімді жəне шұғыл ақпарат алмасу мен 

КМШЖ  білім  алу  үдерісінің  қолайлылығын  біршама  жоғарлатады.  Құрылған  ҚОИАЖ  ендіру, көру 

мүмкіндігі шектеулі жандардың білім алу сапасын жақсартады: компьютерді өздігінен қолдану, кез-

келген  құжатты  іздеу  мен  өңдеу,  Интернет  желісінде  қарым-қатынас  орнату  мен  жұмыс  істеу,  ҰҚЗ 

ену,  лекцияларды  оқу,  зертханалық  жұмыстарды  орындау,  программалау  мен  құрылған 

программаларды тестлеу. Жасанды интеллект тəсілдерін [17] қолдану, оқу нəтижесін болжамдау мен 

КМШЖ білім алу үдерісін ұйымдастыруға мүмкіндік береді. 

 

 

 

Сурет 1 – Қашықтықтан оқытудың интеллектуалды ақпараттық жүйесінің негізгі модулдері 

 

Ұсынылған интеллектуалды ақпараттық жүйе бірқатар артықшылыққа ие. Дыбыс сүйемелдеуін 

қолданып, ҚОИАЖ жұмыс істеуге қолайлы мүмкіндік беретін КМШЖ ыңғайлы интерфейс. КМШЖ 

үшін оқу материалын қабылдау ерекшелігі мен жеке сипаттамаларын ескеріп, оқу үдерісін бейімдеу. 

Оқыту нəтижесін болжамдау мен ЖИ тəсілдері негізінде көп өлшемді мəліметтерді қолайлы өңдеуді 

жүзеге  асыру.  Білім  алушы  моделіне  бейімделетін  оқытудың  оңтайлы  моделі  құрылады. 

Интеллектуалды  жүйе  КМШЖ  нақты  уақыт  өлшемінде  ҰҚЗ  есептеуіш  кластерлерде  зертханалық 

жəне  тəжірибелік  жұмыстарды  орындау  мүмкіндігін  қамтамасыз  етеді.  ҚОИАЖ  модульдік 

құрылымының  негізінде  жүйені  кеңейту  мүмкіндігі  туындайды.  Жасанды  иммунды  жүйелер 

негізінде көп өлшемді мəліметтерді өңдеуде бөлінген есептеулер жүргізу қарастырылған. 

Сонымен,  құрылған  жүйе  көру  мүмкіндігі  шектеулі  жандардың  жаңашыл  ақпараттық 

технологияларды қолайлы қабылдау мен жасанды интеллект əдістерін қолдану негізінде оқу үдерісін 

шұғыл басқаруды қамтамасыз етеді.    

 

ƏДЕБИЕТТЕР 

1.  Hisham S. Katoua Reasoning Methodologies for Intelligent e-Learning Systems // International Journal of 

Computing Academic Research (IJCAR), 2012. – Vol. 1 – P. 36 – 44. 

2.  Henning, P., Heberle, F., Streicher, A., Zielinski, A., Swertz, C., Bock, J., and Zander, S. Personalized Web 

Learning: Merging Open Educational Resources into Adaptive Courses for Higher Education // Proceedings of the 22nd 

International Conference User Modeling, Adaptation, and Personalization. - Aalborg, Denmark, 2014. – P. 55 - 62. 

3.  Veselina Nedeva1, Dimitar Nedev. Evolution in the E-Learning Systems with Intelligent Technologies // 

Proceedings of the International Scientific Conference Computer Science, 2008. – P. 1028 - 1034. 

4.  De Bra P., Smits D. van der Sluijs K., Cristea A.I., Foss J., Glahn C., Steiner C. Learning Management 

Systems Meet Adaptive Learning Environments. // Intelligent and Adaptive Educational-Learning Systems: 

Achievements and Trends, Springer, 2013. – Р. 1230 - 1238. 

5.  Nedhal A. M. Al Saiyd, and Intisar A. M. Al-Sayed A Generic Model of Student-Based Adaptive Intelligent 

Web-Based Learning Environment // Proceedings of the World Congress on Engineering. - London, U.K, 2013 Vol. 2. 

– P. 66 - 71. 

371 

6.  Priyanka Jain, Saurabh K Rajput, Sumit Kumar Singh, Anuj Kumar. An Innovation towards Intelligent E-Learning 

Systems: A Study // International Journal of Electronics and Computer Science Engineering, 2012. –P. 520 – 523. 

7.  Farhang Jaryani, Mohd Ridzuan Bin Ahmad, Shamsul Sahibuddin and Jamshid Jamshidi. How Artificial 

Intelligent Scheduling Techniques Support Intelligent Reflective E-Portfolio // Proceedings of the International 

Conference on Information and Computer Application, 2012. – Vol. 24. – Р. 1578 – 1581. 

8.  Jabar H. Yousif, Dinesh Kumar Saini and Hassan S. Uraibi Artificial Intelligence in E-learning-Pedagogical and 

Cognitive Aspects // Proceeding of the World Congress on Engineering. London, U.K, 2011. - Vol II. – Р. 452 - 457.  

9.  Nabawia El-Ramly, Doaa Shebl, Mohamed Amin, Nabawia El-Ramly, Doaa Shebl. Modeling Intelligent E-

Learning Systems based on Adaptive Fuzzy Higher Order Petri Nets // International Journal of Computer Applications, 

2011. - № 25(10). – Р. 7 - 14. 

10. Heidi Schelhowe, Saeed Zare. Intelligent Mobile Interaction: A Learning System for Mentally Disabled 

People (IMLIS) //Universal Access in Human-Computer Interaction. Addressing Diversity Lecture Notes in Computer 

Science, 2009. - Vol. 14. – P. 412 – 421. 

11. Julie M. David, Kannan Balakrishnan. Performance Improvement of Fuzzy and Neuro Fuzzy Systems: 

Prediction of Learning Disabilities in School-age Children // International Journal Intelligent Systems and Applications, 

2013. - № 12. – Р. 34 - 52.  

12. Azeta A. A., Ayo C. K., Atayero A. A., Ikhu-Omoregbe N. A. A Case-Based Reasoning Approach for Speech-

Enabled e-Learning System // Proceedings of the 2nd International Conference on Adaptive Science & Technology, 

2009. – P. 211 - 217. 

13. Senthamarai R., Khana V. An Efficient Method For Intelligence In E-Learning For Visually Impaired Persons 

// International Journal of Advanced Research, 2013. – Vol. 1. – P. 757 - 767. 

14. The World's Most Popular Windows Screen Reader. - 2014. [the electronic resource]: 

http://www.freedomscientific.com/. 

15. Samigulina G. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the 

artificial immune systems // Automatic and remote control. Springer, 2012. - Vol. 74. - №2. - С. 397 - 403. 

16. Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based 

on artificial immune systems. Monograph. –Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, - 172 p. 

17. Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. Построение интеллектуальной системы дистанционного обучения для 

людей с ограниченными возможностями // Проблемы информатики. – Новосибирск, 2014. – С. 87 - 95. 

 

REFERENCES 

1.  Hisham S. Katoua Reasoning Methodologies for Intelligent e-Learning Systems // International Journal of 

Computing Academic Research (IJCAR), 2012. – Vol. 1 – P. 36 – 44. 

2.  Henning, P., Heberle, F., Streicher, A., Zielinski, A., Swertz, C., Bock, J., and Zander, S. Personalized Web 

Learning: Merging Open Educational Resources into Adaptive Courses for Higher Education // Proceedings of the 22nd 

International Conference User Modeling, Adaptation, and Personalization. - Aalborg, Denmark, 2014. – P. 55 - 62. 

3.  Veselina Nedeva1, Dimitar Nedev. Evolution in the E-Learning Systems with Intelligent Technologies // 

Proceedings of the International Scientific Conference Computer Science, 2008. – P. 1028 - 1034. 

4.  De Bra P., Smits D. van der Sluijs K., Cristea A.I., Foss J., Glahn C., Steiner C. Learning Management 

Systems Meet Adaptive Learning Environments. // Intelligent and Adaptive Educational-Learning Systems: 

Achievements and Trends, Springer, 2013. – Р. 1230 - 1238. 

5.  Nedhal A. M. Al Saiyd, and Intisar A. M. Al-Sayed A Generic Model of Student-Based Adaptive Intelligent 

Web-Based Learning Environment // Proceedings of the World Congress on Engineering. - London, U.K, 2013 Vol. 2. 

– P. 66 - 71. 

6.  Priyanka Jain, Saurabh K Rajput, Sumit Kumar Singh, Anuj Kumar. An Innovation towards Intelligent E-Learning 

Systems: A Study // International Journal of Electronics and Computer Science Engineering, 2012. –P. 520 – 523. 

7.  Farhang Jaryani, Mohd Ridzuan Bin Ahmad, Shamsul Sahibuddin and Jamshid Jamshidi. How Artificial 

Intelligent Scheduling Techniques Support Intelligent Reflective E-Portfolio // Proceedings of the International 

Conference on Information and Computer Application, 2012. – Vol. 24. – Р. 1578 – 1581. 

8.  Jabar H. Yousif, Dinesh Kumar Saini and Hassan S. Uraibi Artificial Intelligence in E-learning-Pedagogical and 

Cognitive Aspects // Proceeding of the World Congress on Engineering. London, U.K, 2011. - Vol II. – Р. 452 - 457.  

9.  Nabawia El-Ramly, Doaa Shebl, Mohamed Amin, Nabawia El-Ramly, Doaa Shebl. Modeling Intelligent E-

Learning Systems based on Adaptive Fuzzy Higher Order Petri Nets // International Journal of Computer Applications, 

2011. - № 25(10). – Р. 7 - 14. 

10. Heidi Schelhowe, Saeed Zare. Intelligent Mobile Interaction: A Learning System for Mentally Disabled 

People (IMLIS) //Universal Access in Human-Computer Interaction. Addressing Diversity Lecture Notes in Computer 

Science, 2009. - Vol. 14. – P. 412 – 421. 

11. Julie M. David, Kannan Balakrishnan. Performance Improvement of Fuzzy and Neuro Fuzzy Systems: 

Prediction of Learning Disabilities in School-age Children // International Journal Intelligent Systems and Applications, 

2013. - № 12. – Р. 34 - 52.  

12. Azeta A. A., Ayo C. K., Atayero A. A., Ikhu-Omoregbe N. A. A Case-Based Reasoning Approach for Speech-

Enabled e-Learning System // Proceedings of the 2nd International Conference on Adaptive Science & Technology, 

2009. – P. 211 - 217. 

372 

13.  Senthamarai R., Khana V. An Efficient Method For Intelligence In E-Learning For Visually Impaired 

Persons // International Journal of Advanced Research, 2013. – Vol. 1. – P. 757 - 767. 

14.  The World's Most Popular Windows Screen Reader. - 2014. [the electronic resource]: 

http://www.freedomscientific.com/. 

15.  Samigulina G. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the 

artificial immune systems // Automatic and remote control. Springer, 2012. - Vol. 74. - №2. - С. 397 - 403. 

16.  Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects 

based on artificial immune systems. Monograph. –Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, - 172 p. 

17.  Samigulina G. A., Shayakhmetova A.S Postroenie intellektyalnoi systemi disansionnogo obychenia dla lydei 

s ogranichennimi vozmoznostiami // Problemi informatiki. – Novosibirsk, 2014. – P. 87 - 95. 

 

Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. 

Технология построения интеллектуальной системы дистанционного обучения людей  

с ограниченными возможностями зрения 

Резюме. В статье рассматривается интеллектуальные технологии для дистанционного обучения. Особенно 

данные технологии востребованы людьми с ограниченными возможностями зрения. Исследования посвящены 

созданию  эффективной  интеллектуальной  образовательной  технологии  для  слабовидящих.  Методы 

искусственного интеллекта: нейронные сети, генетические алгоритмы, искусственные иммунные системы и др. 

применяются  для  обработки  многомерной  информации  в  режиме  реального  времени,  прогнозирования 

результатов  обучения,  способствуют  повышению  качества  полученных  знаний  и  развитию  логического 

мышления,  позволяют  улучшить  процесс  обучения  и  осуществить  индивидуальный  подход  к  людям  с 

ограниченными возможностями зрения. 

Ключевые  слова:  дистанционная  система  обучения,  информационная  технология,  люди  с 

ограниченными возможностями зрения, подходы искусственного интеллекта. 

 

Samigulina G. A., Shayakhmetova A. .S. 

Technology of construction of intelligence system of distance learning for impaired vision people 

Summary. The article considers the intellectual technologies for distance learning are rapidly developing. 

Particularly these technologies are required by visually impaired people. A lot of research is devoted to the creation of 

effective intellectual educational technology. Methods of artificial intelligence such as neural networks, genetic 

algorithms, artificial immune systems, and others are applied for processing multi-dimensional information in real-time, 

forecasting of learning results. They contribute to increasing the quality of learning and to developing logical thinking, 

allowing to enhance the process of learning and to carrying out an individual approach to visually impaired people. 

жүктеу/скачать 20,3 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: