WWW.NAUKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, издания, публикации
 

«Те хни че ск ие науки Избасханов К.С., Жакселеков М.М., Ниязов А.А., Шалымбаев С.Т., Ли Э.М. «Шалкия» кен орны полиметалды шикізатты байытуды бірлескен сызбасына жартылай ндірістік ...»

Те хни че ск ие науки

Избасханов К.С., Жакселеков М.М., Ниязов А.А., Шалымбаев С.Т., Ли Э.М.

«Шалкия» кен орны полиметалды шикізатты байытуды бірлескен сызбасына жартылай

ндірістік сынатар жргізу

Тйіндеме. Жмыс масаты – гидрометаллургиялы сынаа ажетті р-трлі маркалы бірлескен

ойыртпаларды тжірибелі – ндірістік жадайында пысытау.

Шалия кен орныны полиметалды шикізатты затты рамын зерделеу негізінде зертханалы

жадайда технологиялы сызбалар жне бірлескен ойыртпаларды 3 маркасын алуды реагенттік тртібі пысыталды.



Казмеханобр филиалыны тжірибелі фабрикасында жартылай ндірістік жадайында млшері 15 тонна бірлескен ойырпаларды пысытау жмыстары жргізілді:

- ККШ - 1 рамында орасын 4,83%, мырыш 16,75%, млшері 500,571 кг;

- ККШ - 2 рамында орасын 5,51%, мырыш 20,25%, млшері 501,140 кг;

- ККШ - 3 рамында орасын 6,39%, мырыш 22,26%, млшері 220,088 кг.

Байытуды бірлескен сызбасын пайдалану алынан бірлескен ойырпаларды сапасына тиісті орасын 73% ден бастап 79 % дейін жне мырыш 86% ден бастап 90 % дейін алуын арттыруа ммкіндік береді.

Кілтті сздер: орасын, мырыш, кйелі зат, полиметалды шикізат, минералогия, шикізатты дайындау, жартылай ндірістік сынатар, бірлескен ойыртпа.

Izbaskhanov K.C., Ramazanov B.M., Zhakselekov M.M., Niyazov A.A., Shalgymbaev S.T. Lee E.M., Pilot test of collective enrichment schemes of complex ore in "Shalkiya" deposit Summary. The purpose of the work is an exploratory works for getting the different brands of collective concentrates in experimental-industrial conditions required for the hydrometallurgical tests.

Based on the study of the material composition of complex ore deposits of Shalkiya, in laboratory conditions, the processing schemes and reagent regimes for obtaining 3 types of collective concentrates were explored thoroughly.

In the pilot plant of the Kazmehanobr branch in testing conditions out of 15 tons of ore the following collective

concentrates were extracted:

- KCS - 1 with a lead content of 4.83%, zinc of 16.75% in an amount of 500.571 kg;

- KCS - 2 with a lead content of 5.51%, zinc of, 20.25% in an amount of 501.140 kg;

- KCS - 3 with a lead content of 6.39%, zinc of22.26%, in an amount of 220.088 kg.

It was found that the use of the collective enrichment scheme improves extraction of lead from 73% to 79% zinc and from 86% to 90% respectively depending on the quality of the collective concentrates.

Key words: lead, zinc, carbonaceous matter, polymetallic ore, mineralogy, ore preparation, pilot tests, collective concentrate.

УДК 004.9:519.8(075.8) А.А. Шарипбаев, А.Б. Барлыбаев (Евразийский национальный университет имени Л.Н.Гумилева, Астана, Республика Казахстан, e-mails: sharalt@mail.ru, frank-ab@mail.ru)

МЕТОДОЛОГИЯ СМАРТ-ОБРАЗОВАНИЯ КАК НОВАЯ ФОРМА

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ УСЛУГИ

Аннотация. Стремительное развитие ИКТ влияет на традиционные формы и на услуги в области образования. Быстрые перемены в мире приводят к изменению способов обучения применяемых в образовании.

Ради сохранения профессионального уровня специалисты обязаны постоянно изучать новые процессы, технологии, технику. Постоянная переменчивая ситуация на трудовом рынке заставляет большинство людей в корне менять свою специализацию или обучаться новым знаниям [1]. Хотя мировая индустрия электронного образования по самым скромным подсчётам составляет 56 млрд. долларов [2] но нынешний мировой уровень качества электронного образования очень низок. В Казахстане сектор электронного образования почти отсутствует, процентная доля обучающихся в электронном образовании низок, есть системы автоматизирующие процесс традиционного обучения, но это не электронное (дистанционное) обучение.

Количество студентов со всего мира в настоящее время больше 150 млн. человек. Электронное обучение, как правило, на 25-60% короче по продолжительности, чем традиционные занятия, но процент качества такого образования низок [3]. Проблема качества лежит в монотонности электронных ресурсов (как правило простой набор информации), а также в отсутствии диалога с обучающимся, ведь некоторая часть таких электронных ресурсов вызывает массу вопросов у студента, у электронного ресурса просто нет возможности ответить на вопросы студентов. Эту проблему можно решить если заменить монотонные электронные ресурсы на умные учебники (smart-tutor), а также заменить системы электронного образования на интеллектуальные обучающие системы. Место преподавателя или простого учебника заменит smart-tutor, интеллектуальные виртуальные 320 №5 2015 Вестник КазНТУ Те хник а лы ылымдар преподаватели и учебники. При этом интеллектуальное электронное обучение будет короче по продолжительности и будет иметь высокое качество [4].





Ключевые слова: смарт-образование, электронное обучение, интеллектуальное электронное обучение, интеллектуальные обучающие системы, смарт-тьютор.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ

Электронное обучение (э-обучение, e-learning) – взаимодействие тьютора (преподавателя) и обучающихся между собой на дистанции, реализуемые сетевыми средствами и информационными технологиями, в том числе и Интернет, предусматривающими интерактивность [5].

Интеллектуальное электронное обучение (intelligent e-learning или smart e-learning) – взаимодействие тьюторов и персонала обучающей организации со студентами частично или полностью заменено на взаимодействие с интеллектуальной обучающей системой, и имеет следующие свойства и функции: Адаптивность интерфейсов; Возможность представления и обработки знаний; Самообучаемость; Самопроверяемость; Возможность вести письменный и устный диалог; Интеллектуальный интерфейс (смарт-интерфейс) – онлайн справочный агент (модуль), который самостоятельно может вести устный или письменный диалог с пользователями;

Интеллектуальное электронное учебное издание (смарт-тьютор), имеет способность самостоятельно обучать и оценивать знания обучающихся и самого себя [6-8].

В исследованиях данного направления используется понятие интеллектуальных обучающих систем (ИОС). Понятие ИОС зародилось в 1970 году в работах Дж. Карбонелла [9], в 80-е годы XX века были предложены различные классификации обучающих систем, включая ИОС в работах таких ученых как В. Стефанюк [10], П. Брусиловский [11], В. Петрушин [12]. На ранних стадиях развития ИОС подходы, разработанные в рамках исскуственного интеллекта, использовались лишь для представления знаний из предметной области. С середины 80-х годов в состав ИОС стала в явном виде включаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) и стратегиях обучения. В 90-е годы при построении ИОС начали применять агентно-ориентированную технологию [13].

Вопросы построения и использования экспертных обучающих систем рассматривались в работах Адамович И.М., Черевик Д.В., Бабанина JI.H., Брусиловского П.Л., Баловнева О.Т., Казеннова А.Ю., Берестовой В.И., Заволович О.В., Рыбиной Г.В., и других. Принципы построения систем диалога для экспертной обучающей системы рассмотрены в работах Машбиц Е.И., Андриевской В.В., Комиссаровой Е.Ю., и других. Подходы к построению архитектуры экспертных обучающих систем рассматривались Голенковым В.В., Поповым Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д., Петрушиным В.А. [14].

Проблемами разработки интеллектуальных обучающих систем продолжительное время занимаются ученые России (ТПУ, ВШЭ, НГТУ, БГУИР) и Казахстана (ЕНУ, КазНТУ, КарГТУ, ВКГТУ), а также зарубежных стран (США, Великобритания, Германия, Франция, Япония, Китай).

Известные университеты электронного обучения за рубежом: Национальный технологический университет (США, программы электронного обучения по инженерным специальностям), Открытый университет Хаген (Германия), INTEC-колледж Кейптауна (ЮАР), Испанский национальный университет электронного обучения, Открытая школа бизнеса Британского открытого университета, Австралийская территориальная информационная сеть.

Электронное обучение в широкой практике связывают с высшим образованием. Самые известные системы электронного обучения были разработаны для университетов применяющих дистанционное обучение. Поэтому мы выбрали начать интеллектуализацию с высшего образования.

В качестве названия для интеллектуальной системы высшего образования мы выбрали – интеллектуальный электронный университет или смарт-университет.

В мире много систем электронного обучения, много компаний занимающихся этим видом бизнеса. Но можно сказать, что, ни одна из существующих систем полностью не отвечает требованиям участников образовательных процессов, таким системам не хватает интеллектуальности [15].

При разработке смарт-университета будут использованы технологии объектноориентированного программирования, технологии MVC, пост-реляционная ООСУБД Cache, bootstrap, angularjs. При разработке интеллектуальных функций будут использованы базы знаний, семантические сети, data mining, фрактальная теория, когнитивная графика, нечеткая логика, классические экспертные системы, нечеткие экспертные системы, генетические алгоритмы, мягкие вычисления, морфологические и синтаксические анализаторы, семантические анализаторы, азТУ хабаршысы №5 2015 321 Те хни че ск ие науки распознавание изображений, распознавание звука, речевые технологии. Научная новизна заключается в том, что впервые предлагается провести интеллектуальный анализ обработки данных (data mining) используемых в образовательных процессах, а также создание онтологической модели интеллектуального электронного университета, алгоритмы и программы автоматизации контроля и оценки знаний обучающихся без вмешательства человека с возможностями речевого общения.

Использование интеллектуальных моделей и алгоритмов вызовет большой резонанс среди ученых, работающих в направлении интеллектуальных информационных систем, так как будет общедоступным интеллектуальным информационным продуктом. Ведущим мотивом для (в основном начинающих) научных сотрудников в нашей исследовательской группе является самоценность научно-исследовательской работы, возможность реализовать свой творческий потенциал, участие в экономико-социальном актуальном научном проекте.

Внедрение данного смарт-университета в массы позволит ускорить темп обучения людей, повысит кадровую конкурентную способность населения на высшем мировом уровне. Учебные заведения получат возможность привлечения в процесс обучения преподавателей с мировым именем без просьбы переехать в Казахстан. Многие предприятия заинтересованы в быстром и качественном повышении квалификации своих сотрудников, так как для этой цели более 77% американских компании используют электронное обучение.

Смарт-университет вызовет большой резонанс среди ученых работающих в направлении интеллектуальных информационных систем. Результаты проекта можно использовать в развитии умных систем не только в области образования (умные школы, умные колледжи, умные центры повышения квалификации на предприятии), но и в медицине, юриспруденции, электроном правительстве и т.д.

Описание принципиального отличия идей смарт-университета от существующих аналогов – замена взаимодействия персонала обучающей организации со студентами на взаимодействие с smart e-learning. Замена реальных тьюторов (преподавателей) на интеллектуальные электронные учебные издания (smart-tutor).

Аналогичных промышленных систем, используемых в мире, практически нет, а методы и алгоритмы, которые лежат в основе таких систем достаточно наукоемки и только приобретают популярность в академической среде Казахстана.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ (ДАЛЕЕ ИОС)

Интеллектуальные обучающие системы состоят из четырех основных компонентов, основанных на общем консенсусе среди исследователей (Нвана, 1990; Фридман, 2000; Нкамбу и др.

2010.):

1. Доменная модель (предметная область);

2. Модель студента;

3. Модель преподавателя;

4. Модель пользовательского интерфейса.

Модель предметной области (также известная как когнитивная модель или экспертная модель знаний) построена на теории АСТ-R (адаптивное управление рационального мышления), которая пытается учесть все возможные меры, необходимые для решения проблемы. Подробнее, эта модель состоит из концептов, правил и стратегии решения задач самообучения доменной области. Она может исполнять несколько ролей: как источник экспертного знания, стандарт для оценки производительности студентов или для выявления проблем и т.д.

Модель студента может пониматься как покрышка доменной модели. Она рассматривается как ядро компонента системы интеллектуального обучения, обращая особое внимание на когнитивные способности и влиятельные состояния, и их оценки в качестве успеха учебного процесса. Каким способом студент работает пошагово через процесс решения проблем, таким же способом система занимается процессом трассирования модели. В любое время модель студента отклоняется от доменной модели, которую определила система, или метками в которых произошли ошибки.

Модель преподавателя принимает информацию от доменной модели и модели студента, между стратегиями обучения и действиями. В любой момент, в процессе решения проблем обучающийся может попросить руководство что делать дальше, относительно их текущего положения в модели. В дополнение, система распознает когда обучающийся отклонился от правил продукций моделей и обеспечивает своевременную обратную связь для обучающего, в результате короткого периода времени достигает мастерства в целевых навыках. Модель преподавателя может включать несколько 322 №5 2015 Вестник КазНТУ Те хник а лы ылымдар сотен правил производства, которые могут быть заданы в одном из двух состоянии, обучено или нет.

Каждый раз, когда обучающийся успешно применяет правило к проблеме, система обновляет вероятностную оценку, которая означает что обучающий изучил правило. Система продолжает обучать студентов на упражнениях, которые будут требовать эффективное применение правил до тех пор, пока вероятность освоения правил достигнет как минимум 95%.

Трассировка знаний отслеживает прогресс учащегося от проблемы к проблеме и строит профиль сильных и слабых сторон по отношению к правилам продукций. Когнитивная обучающая система, разработанная Джоном Андерсоном из Университета Карнеги-Меллона, представляет информацию от трассировки знаний в метрику способностей, визуального графика успеха учащегося в каждом из контролируемых навыков, связанных с решением проблем алгебры. Когда ученик просит намек, или делает ошибку, данные трассировки знания и метрика способностей обновляются в режиме реального времени.

Пользовательский интерфейс как компонент «интегрирует три типа информации которые нужны в проведении диалога: знание о шаблонах интерпретаций (понимание говорящего) и действия (генерация высказывания) в диалогах; знание о домене нужно для связи контента и цели».

ПРИМЕРЫ В ОБУЧЕНИИ

Algebra Tutor PAT (PUMP Algebra Tutor or Practical Algebra Tutor) разработанный Питтсбургским Расширенным Познавательным Преподавательским Центром в Университете Карнеги-Меллона, привлекает студентов в закрепленные проблемы обучения и использует современные алгебраические инструменты для того, чтобы вовлечь студентов в решении проблем и в обмене их результатов. Цель PAT заключается в подключении к студенческим предварительным знаниям и повседневному опыту в математике для того, чтобы способствовать росту.

Mathematics Tutor (Beal, Beck и Woolf, 1998) помогает студентам решать задачи, используя дроби, десятичные и процентные. Преподаватель записывает показатели успеха, а студент работает над проблемами,. Последующие проблемы, которые выбраны на основе способности студента и желаемого времени оценивается в котором студент должен решить проблему.

eTeacher (Schiaffino и другие, 2008) является интеллектуальным агентом, который поддерживает индивидуальное электронное обучение с помощью. Он строит студенческие профили пока наблюдает студенческую работу в онлайн-курсах. eTeacher затем использует информацию от исполнения студента чтобы предложить персонализированные курсы действий, направленные на оказание помощи их процессу обучения.

ZOSMAT был разработан, чтобы решить все потребности реального класса. Отсюда следует и направляет студента на разных этапах процесса обучения. Это студентно-ориентированный ИОС делает это путем записи прогресса в обучении студента и программные изменения студента, основанные на усилиях студента. ZOSMAT может быть использован, как и для индивидуального обучения так и в реальной среде класса наряду с руководством преподавателя (человеком).

REALP был разработан, чтобы помочь студентам повысить их понимание прочитанного, предоставляя читателю конкретную лексическую практику и предлагая персонализированную практику с использованием ее, аутентичные материалы для чтения, собранных из Интернета.

Система автоматически построит модель пользователя в соответствии с работой студента. После чтения, студент получает ряд упражнений, основанных на целевом словарном запасе, который нашли в чтении.

CIRCSIM-Tutor является интеллектуальной обучающей системой, которую используют с первого года студенты-медики на Иллинойском институте технологий. Он использует естественный диалог, основанный, на языке Сократа, чтобы помочь студентам узнать о регулировании кровяного давления.

Why2-Atlas ИОС, которая анализирует студентов объясняя принципы физики. Студенты вводят свои работы в форме парагрофа и программа преобразует эти слова в доказательства, делая предположения о студенческих убеждениях, основанных на их объяснениях. При этом, заблуждения и неполные объяснения будут выделены. Затем система обращается к этим проблемам путем диалога со студентами и спрашивает студента, чтобы исправить их эссе. Количество итераций может происходить до завершения процесса.

SmartTutor. Университет Гонконга (HKU) разработали SmartTutor для удовлетворения потребностей продолжающих обучение студентов. Персонализированное обучение было определено в качестве ключевой необходимости в обучении взрослых в HKU и SmartTutor стремится заполнить азТУ хабаршысы №5 2015 323 Те хни че ск ие науки эту потребность. SmartTutor обеспечивает поддержку для студентов, комбинируя технологии Интернета, педагогических исследований и искусственного интеллекта.

AutoTutor помогает студентам колледжа в изучении компьютерного оборудования, операционных систем и Интернета в качестве вводного курса компьютерной грамотности по имитации моделей дискурсивных шаблонов и педагогических стратегии человека преподавателя.

AutoTutor пытается понять что вводит с клавиатуры студент, а затем формулирует шаги диалога с обратной связью, подсказок, намеков и коррекции.

ActiveMath является веб-ориентированной адаптивной средой обучения по математике. Эта система стремится к улучшению долгого дистанционного обучения, для дополнения традиционного учения в классе, а также для поддержки индивидуального обучения и обучения на протяжении всей жизни.

ESC101-ITS разработан Индийским институтом технологий, Канпур, является интеллектуальной обучающей системой для вступительных задач по программированию.

ТЕКУЩИЕ И БУДУЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ

В некоторых аспектах, в которых люди-переподаватели могут что-то сделать, ИОС попрежнему ограничены, например, в области диалога и обратной связи. Одной из причин этих ограничений является то, что люди-переподаватели могут интерпретировать эмоциональное состояние студента. Современные исследования сосредоточены на том, чтобы улучшить эти качества ИОС, чтобы сделать его более эффективным.

Люди-переподаватели имеют возможность понять тон лица и интонацию в диалоге со студентом, и интерпретировать это, чтобы обеспечить постоянную обратную связь через происходящий диалог. Интеллектуальные обучающие системы в настоящее время разрабатываются, чтобы попытаться сымитировать естественные разговоры. Чтобы получить полный опыт диалога существует много различных областей, в которых должен быть запрограммирован компьютер, в том числе в состоянии понять тон, интонацию, жесты, и выражение лица, а затем ответить на них. Диалог в ИОС может быть использован чтобы задавать конкретные вопросы, чтобы помочь студентам и получать информации, позволяя студентам строить свои знания.

Существует растущий объем работы, который рассматривает роль влияния на обучение и исследователи пытаются разработать интеллектуальные обучающие системы, которые будут в состоянии интерпретировать и адаптироваться к различным эмоциональным состояниям. Люди не просто используют когнитивные процессы в обучении, но используют эмоциональные процессы, через которые они проходят также играют важную роль. Например, учащиеся учатся лучше, когда они имеют определенный уровень неравновесия (разочарование), но не достаточно, чтобы заставить ученика чувствовать себя совершенно разбитым. Это побудило эмоциональные вычисления, чтобы начать производить и исследовать создание интеллектуальных обучающих систем, которые могут интерпретировать эмоциональный процесс человека. ИОС могут быть разработаны, чтобы читать выражения индивидуума и другие признаки эмоций в попытке найти и обучить в оптимальном эмоциональном состоянии для обучения. Чтобы быть эффективным в интерпретации эмоциональных состояний, может потребоваться мультимодальный подход (тон, выражение лица, и т.д....). Эти идеи создали новое поле в пределах ИОС, названы они Аффективные Обученающие Системы (АОТ).

Одним из примеров эмоционального ИОС Gaze Tutor, которая была разработана для отслеживания движений глаз студентов, она определяет, скучают или отвлекаются ли они, а затем система пытается начать заново заниматься со студентом.

ВЫВОДЫ

Представленная работа описывает основу, методологию смарт-образования, подчеркивая ее необходимость и актуальность. Главной идеей проекта является замена преподавателей на ИОС (смарт-тьюторы). Рассмотрены основные понятия и обзор смарт технологий обучения, приведены примеры в обучении, описано текущие и будущие направления ИОС.

–  –  –

2 EC. Communication from the Commission: E-Learning – Designing «Tejas at Niit» tomorrow’s education.

// Brussels: European Commission, - 2000.

3 Pappas C. Important Statistics about the eLearning Market for 2013 – Infographic. 2013.

http://elearningindustry.com/important-statistics-about-the-elearning-market-for-2013-infographic.

4 Шарипбаев А.А., Омарбекова А.С., Барлыбаев А.Б. Концепция интеллектуального электронного университета // Международная научно-практическая конференция «Применение информационнокоммуникационных технологий в образовании и науке», посвященная 50-летию Департамента информационнокоммуникационных технологий и 40-летию кафедры «Информационные системы». – Алматы, 2013. – С. 177-180.

5 Сатунина А.Е. Электронное обучение: плюсы и минусы // Современные проблемы науки и образования. – 2006. – № 1. – С. 89-90.

6 Резолюция I Национальной конференции «Современные информационные технологии и ИТобразование». - Алматы, 2013. http://zerde.gov.kz/ru/page/i-nacionalnaya-konferenciya-sovremennye-informacion nye-tehnologii-i-it-obrazovanie.

7 Голенков В.В., Гулякина Н.А., Тарасов В.Б., Елисеева О.Е. и др. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации. – Мн.: БГУИР, 2001. – 488 с.

8 Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Российская ассоциация искусственного интеллекта. Новости ИИ. – 2001. – №4. – С. 1-19.

9 Carbonell J.R. AI in CAI: an Artificial Intelligence Approach to Computer-Aided Instruction // IEEE Transactions on Man-Machine Systems. - 1970. - Volume:11, Issue: 4. - P.190-202. ISSN:0536-1540 10 Стефанюк В.Л. Введение в интеллектуальные обучающие системы. Учебно-методическое пособие.

– М.: Российский университет дружбы народов. – 2002. – 59 с.

11 Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // Информатика. Информационные технологии. Средства и системы. – 1990. – № 2. – С. 3-22.

12 Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. – Киев: Наукова думка, – 1992. – 352 с.

13 Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. - 2001. - №4.

14 Кудинов В.А. Автореферат. Принципы построения и использования экспертных обучающих систем в курсе «Теоретические основы информатики». 2001 г. Научная библиотека диссертаций и авторефератов disserCat http://www.dissercat.com/content/printsipy-postroeniya-i-ispolzovaniya-ekspertnykh-obuchayushchikhsistem-v-kurse-teoretiches.

15 Барлыбаев А.Б. Проблемы внедрения интеллектуального электронного университета // Наука и образование – 2013: VIІІ Международная научная конференции студентов и молодых ученых, секция Естественно-научное направление. – Астана, 2013. – С. 61-65.

REFERENCES

1 Leonov V. V., Shagaliyeva L. N., Korosteleva N. A. Pedagogicheskiy aspekt vnedreniya distantsionnykh obrazovatel'nykh tekhnologiy v vysshey shkole Respubliki Kazakhstan // Molodoy uchenyy.– 2013. – №12. – S. 486-488.

2 EC. Communication from the Commission: E-Learning – Designing «Tejas at Niit» tomorrow’s education.

// Brussels: European Commission, - 2000.

3 Pappas C. Important Statistics about the eLearning Market for 2013 – Infographic. 2013.

http://elearningindustry.com/important-statistics-about-the-elearning-market-for-2013-infographic.

4 Sharipbayev A.A., Omarbekova A.S., Barlybayev A.B. Kontseptsiya intellektual'nogo elektronnogo universiteta // Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya «Primeneniye informatsionnokommunikatsionnykh tekhnologiy v obrazovanii i nauke», posvyashchennaya 50-letiyu Departamenta informatsionnokommunikatsionnykh tekhnologiy i 40-letiyu kafedry «Informatsionnyye sistemy». – Almaty, 2013. – S. 177-180.

5 Satunina A.E. Elektronnoye obucheniye: plyusy i minusy // Sovremennyye problemy nauki i obrazovaniya.

– 2006. – № 1. – S. 89-90.

6 Rezolyutsiya I Natsional'noy konferentsii «Sovremennyye informatsionnyye tekhnologii i IT-obrazovaniye».

- Almaty, 2013. http://zerde.gov.kz/ru/page/i-nacionalnaya-konferenciya-sovremennye-informacion nye-tehnologii-i-itobrazovanie.

7 Golenkov V.V., Gulyakina N.A., Tarasov V.B., Yeliseyeva O.E. i dr. Intellektual'nyye obuchayushchiye sistemy i virtual'nyye uchebnyye organizatsii. – Mn.: BGUIR, 2001. – 488 s.

8 Golenkov V.V., Yemel'yanov V.V., Tarasov V.B. Virtual'nyye kafedry i intellektual'nyye obuchayushchiye sistemy // Rossiyskaya assotsiatsiya iskusstvennogo intellekta. Novosti II. – 2001. – №4. – S. 1-19.

9 Carbonell J.R. AI in CAI: an Artificial Intelligence Approach to Computer-Aided Instruction // IEEE Transactions on Man-Machine Systems. - 1970. - Volume:11, Issue: 4. - P.190-202. ISSN:0536-1540 10 Stefanyuk V.L. Vvedeniye v intellektual'nyye obuchayushchiye sistemy. Uchebno-metodicheskoye posobiye.

– M.: Rossiyskiy universitet druzhby narodov. – 2002. – 59 s.

11 Brusilovskiy P.L. Intellektual'nyye obuchayushchiye sistemy // Informatika. Informatsionnyye tekhnologii.

Sredstva i sistemy. – 1990. – № 2. – S.3-22.

12 Petrushin V.A. Ekspertno-obuchayushchiye sistemy. – Kiyev: Naukova dumka, – 1992. – 352 s.

азТУ хабаршысы №5 2015 325 Те хни че ск ие науки 13 Golenkov V.V., Yemel'yanov V.V., Tarasov V.B., Virtual'nyye kafedry i intellektual'nyye obuchayushchiye sistemy // Novosti iskusstvennogo intellekta. - 2001. - №4.

14 Kudinov V.A. Avtoreferat. Printsipy postroyeniya i ispol'zovaniya ekspertnykh obuchayushchikh sistem v kurse «Teoreticheskiye osnovy informatiki». 2000 g. Nauchnaya biblioteka dissertatsiy i avtoreferatov disserCat http://www.dissercat.com/content/printsipy-postroeniya-i-ispolzovaniya-ekspertnykh-obuchayushchikh-sistem-v-kurseteoretiches.

15 Barlybayev A.B. Problemy vnedreniya intellektual'nogo elektronnogo universiteta // Nauka i obrazovaniye – 2013: VI Mezhdunarodnaya nauchnaya konferentsii studentov i molodykh uchenykh, sektsiya Yestestvennonauchnoye napravleniye. – Astana, 2013. – S. 61-65.

Шріпбаев А.., Барлыбаев.Б.

Білім беру ызметіні жаа формасы ретінде смарт білім беру дістемесі.

Тйіндеме. Бл жмыс аылды білім беруді негізін жне дістемесін жне оларды ажеттілігін мен зектілігін сипаттайды. Жобаны негізгі идеясы малімдерді зерделі оыту жйелеріне (смарт малімдерге) ауыстыру болып табылады. Смарт оыту технологияларды негізгі ымдары мен шолуы, оытуда олданылатын мысалдары, азіргі жне болаша баыттары сипатталан.

Тйін сздер: смарт-білім беру, электронды оыту, зерделі электронды оыту, зерделі оыту жйелері, смарт-малім.

Sharipbayev A.A., Barlybayev A.B.

The methodology of smart education as the new form of educational service.

Summary. This work describes a framework methodology of the smart education, emphasizing its necessity and urgency. The main idea of the project is to replace teachers on ITS (smart tutors). The basic concepts and an overview of the smart learning technologies, are examples of training, described the current and future direction of ITS.

Key words: smart-education, e-learning, smart e-learning, intelligent tutoring systems, smart-tutor.

–  –  –

ОБЗОР МЕТОДОВ РАСЧЕТА ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ В СИСТЕМЕ OFDM-MIMO:

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ПРИЕМА РАДИОСИГНАЛА

Аннотация. Эта статья показывает, как дополнительные показатели качества влияют на прием сигналов в системе OFDM-MIMO. Современная техническая литература была просмотрена для представления некоторых основных преимуществ и недостатков систем MIMO-OFDM, что делает их более предпочтительными для передачи на высоких скоростях передачи данных по беспроводным каналам, и проблемы с ACI, возникающие из-за многопользовательских операторов, которые могут быть убраны их производительностью. Одним из наиболее актуальных вопросов является нахождение оптимального соотношения между ростом спектральной эффективности систем и уменьшением вероятности возникновения ошибок при передаче данных. Необходим поиск оптимальных конфигураций, у которых был бы компромисс между производительностью и сложностью / стоимостью / размером. В современных системах радиосвязи можно максимально учесть условия распространения радиоволн в канале и адаптироваться к ним путем выбора наиболее подходящей модуляции.

Ключевые слова: помехоустойчивость, система OFDM-MIMO, ширина полосы частот, спектральная эффективность, энергетическая эффективность, многопозиционная модуляция.

1 Преимущества и недостатки, применяемой технологии

Преимущества:

При обмене мощности сигналов на полосу частот с использованием QAM требуются меньшие энергетические затраты, чем при использовании многопозиционной ФМ.

QPSK/16QAM/64QAM может комбинироваться с помехоустойчивым кодированием с различными скоростями.

Пропускная способность канала связи увеличивается при увеличении числа позиций QAM в пропорции: log264:log216:log24 = 6:4:2 [1].

–  –  –



 
Похожие работы:

«Те хни че ск ие науки Избасханов К.С., Жакселеков М.М., Ниязов А.А., Шалымбаев С.Т., Ли Э.М. «Шалкия» кен орны полиметалды шикізатты байытуды бірлескен сызбасына жартылай ндірістік сынатар жргізу Тйіндеме. Жмыс масаты – гидрометаллургиялы сынаа ажетті р-трлі маркалы бірлескен ойыртпаларды тжірибелі – ндірістік жадайында пысытау. Шалия кен орныны полиметалды шикізатты затты рамын зерделеу негізінде зертханалы жадайда технологиялы сызбалар жне бірлескен ойыртпаларды 3 маркасын алуды реагенттік...»

«Федеральное государственное унитарное предприятие «Уральский научно-исследовательский институт метрологии» КАТАЛОГ СТАНДАРТНЫХ ОБРАЗЦОВ УТВЕРЖДЕННЫХ ТИПОВ Информация для заказа стандартных образцов ФГУП «УНИИМ» Почтовый адрес: ул. Красноармейская, 4, г. Екатеринбург, ГСП-824, 620000 www.uniim.ru Директор Медведевских С.В. тел.: (343) 350-26-18 факс: (343) 350-20-39 e-mail: uniim@uniim.ru Зам. директора по научной работе Казанцев В.В. тел.: (343) 350-26-18 факс: (343) 350-20-39 e-mail:...»

«Анализ административно-хозяйственной деятельности ООО «Электрик» Потаенко А.Н. ООО «Электрик» Магнитогорск, Россия Analysis of administrative-economic activity of LLC «Electric» Potapenko A. N LLC «Electric» Magnitogorsk, Russia Согласно проведенным исследованиям в металлургической Магнитке вот уже шесть лет успешно работает Общество с ограниченной ответственностью «Электрик», инициатором создания и бессменным руководителем которого является инженер-электрик по образованию, предприниматель по...»

«1. Цели освоения дисциплины. В соответствии с ФГОСом целями освоения дисциплины «Материаловедение» являются приобретение знаний о металлических и неметаллических материалах, применяемых в горной промышленности, их свойствах, технологии обработки и применении.Задачами дисциплины «Материаловедение» являются: Изучение основных и технологических свойств материалов, используемых при изготовлении горных машин и оборудования, инструмента и конструкций. Приобретение знаний о структуре, свойствах и...»

«iPipe Клиентский бюллетень ИНТЕРПАЙП №4, 2013 Фокус на преквалиФикации: Shell и eNI Эд Воррен: Новые продукты «Качество в приоритете» ИНТЕРПАЙП на обложке: Металлургические шедевры инТерпаЙп по мотивам известных картин содержание ТеМа ноМера: Фокус на преквалификации 4 «Шелл» и ИНТЕРПАЙП развивают партнерские отношения ИНТЕРПАЙП получил одобрение ENI 5 Преквалификации 2013 6 приориТеТ каЧесТва 6 Новые решения для защиты труб 6 Запуск новой кольцевой печи 7 Инвестиции в качество 8 ИНТЕРПАЙП...»

«Рецензируемые научные издания, включенные в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук, в соответствии с требованиями приказа Минобрнауки России от 25 июля 2014 г. № 7 (зарегистрирован Минюстом России 25 августа 2014 г., регистрационный № 33863), с изменениями, внесенными приказом Минобрнауки России от 03 июня 2015 г. № 560 (зарегистрирован...»

«Адатпа Осы жмыстар масатпен «Казахмыс» серіктестіктер байланыстары интеграцияланан желілері йымдар ммкіндіктері арастыруы болды. Каналдардан р трлі параметірлерден телділікте интеграцияланан желілері теориялы зерртеу шыарылан. Байланыстар интеграцияланан жйелерді блімдер, атысты азіргі кйлер. Байланыстар клік желілерді р трлі трлер арастырылан. Есепті бліктер байланыстар спутникті жне радиорелелік сызытарды есеп айырысу шыарылан. Есеп айырысу технологиялы масаттар шін байланыстар орнытылыы...»

«Почетные жители Новосибирска и их имена на карте города. Август 2015. Почет – уважение, оказываемое комунибудь обществом, окружающими людьми. Толковый словарь Ожегова Я уже писала, что за время работы намотала много-много однотипных километров по дорогам Новосибирска и мечтала получить звание “Почетного пассажира общественного транспорта”. Увы, такого звания никогда никому присваивать не будут, разве что в шутку. Бывают почетные доноры, металлурги, строители и читатели. Мой отец работал...»







 
2016 www.nauka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.