2025. — Т 12. — №s4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/10faor425.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/10FAOR425 (https://doi.org/10.15862/10FAOR425)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 752.1 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Семенова, Е. Н. Алгоритмы интеллектуального анализа и структурирования содержания образовательных программ в АСУ вуза / Е. Н. Семенова, А. В. Гончаров // Отходы и ресурсы. — 2025. — Т 12. — №s4. — URL: https://resources.today/PDF/10FAOR425.pdf. — DOI: 10.15862/10FAOR425. (дата обращения: 27.06.2026).

Алгоритмы интеллектуального анализа и структурирования содержания образовательных программ в АСУ вуза

Семенова Екатерина Николаевна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Ассистент кафедры «Физического воспитания и допризывной подготовки»
E-mail: Katya-Sem00@mail.ru

Гончаров Андрей Витальевич
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Заведующий кафедрой «Систем автоматизированного управления»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: a.goncharov@mgutm.ru

Аннотация. Современная система высшего образования переживает фундаментальную трансформацию, обусловленную экспоненциальным ростом объема образовательной информации, усложнением междисциплинарных связей и необходимостью персонализации образовательных траекторий в условиях цифровой экономики. Исследование посвящено комплексному анализу алгоритмов интеллектуальной обработки и структурирования образовательного контента в рамках автоматизированных систем управления высшими учебными заведениями. Предметом исследования выступают методы машинного обучения, технологии обработки естественного языка и графовые модели представления знаний, применяемые для автоматического анализа, классификации и структурирования содержания учебных программ. Рассматриваются современные подходы к построению образовательных графов знаний, семантическому анализу учебного контента, автоматическому выявлению междисциплинарных связей и картированию компетенций. Анализируется эволюция методов интеллектуального анализа образовательных данных от статистических подходов к нейросетевым архитектурам, включая трансформерные модели для обработки образовательных текстов. Выявлены ключевые технологические компоненты интеллектуальных АСУ вуза нового поколения, включающие модули автоматического извлечения знаний из неструктурированных образовательных материалов, системы семантического картирования компетенций, алгоритмы выявления пререквизитных связей между учебными элементами и механизмы персонализации образовательных траекторий на основе анализа академической успеваемости. Разработана концептуальная модель интеграции интеллектуальных алгоритмов в архитектуру АСУ вуза, демонстрирующая многоуровневое взаимодействие компонентов извлечения знаний, семантического анализа, графового представления и адаптивной рекомендации образовательного контента. Научная новизна исследования заключается в систематизации современных методов интеллектуального анализа образовательных программ, выявлении специфики применения алгоритмов машинного обучения для структурирования академического контента и разработке комплексного подхода к автоматизации процессов управления образовательными программами в условиях цифровой трансформации высшей школы. Практическая значимость работы определяется возможностью применения разработанных подходов для модернизации существующих АСУ вузов, повышения качества проектирования образовательных программ, оптимизации процессов актуализации учебного контента и создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений в управлении образовательным процессом.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных; образовательные программы; АСУ вуз; машинное обучение; графы знаний; обработка естественного языка; семантический анализ; компетентностный подход; автоматизация образования; структурирование контента; цифровая трансформация

Скачать