Рубрики журнала
"Образовательные ресурсы и технологии"

Аннотация: Статья посвящена разработке и эмпирической проверке формализованной методики анализа и оценки вариантов развития CRM-системы в условиях изменяющихся бизнес-процессов. Методика основана на интеграции методов многокритериального анализа и мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI). Для выбора альтернатив развития CRM-системы используется связка методов AHP – TOPSIS, позволяющая учитывать разнородные технологические, экономические, организационно-управленческие и стратегические критерии с контролем согласованности экспертных оценок. В ходе исследования сформирована и уточнена система критериев, определены метрики эффективности процедуры реконфигурации системы и критерии валидации (согласованность экспертов, устойчивость ранжирования к изменению весов, динамика KPI после внедрения). Проведена эмпирическая апробация разработанной методики на базе информационной системы AmoCRM в компании малого/среднего бизнеса. Результаты эмпирической апробации показали статистически значимое улучшение ключевых KPI. Полученные результаты исследования подтверждают эффективность предложенной методики и возможность ее применения для повышения обоснованности решений по развитию CRM-системы.

Аннотация: Цель исследования состоит в апробации воспроизводимой схемы фрактально-топологического анализа открытых межстрановых данных рынка труда. Эмпирическая база включает годовые ряды показателя WDI SL.UEM.TOTL.ZS – безработица, всего, в процентах от рабочей силы, смоделированная оценка МОТ для России, США, Германии и агрегата Европейского союза за 1991–2025 годы. Методика объединяет детрендированный флуктуационный анализ уровней и первых разностей, поисковую MFDFA-диагностику и описательные показатели персистентной гомологии для лаговых вложений. Показано, что уровневые ряды в большей степени отражают трендовую нестационарность, тогда как первые разности дают более корректную основу для осторожной интерпретации масштабных свойств. Научный результат состоит в разграничении трендовой, масштабной и топологической компонент динамики безработицы. Эффективность подхода проявляется в снижении риска ложной интерпретации долгой памяти на коротких годовых рядах.

Аннотация: Современные микросервисные приложения порождают значительный объём телеметрических данных, необходимых для обеспечения наблюдаемости и быстрой диагностики инцидентов. Однако полная трассировка всех запросов становится экономически нецелесообразной из-за накладных расходов на сбор, хранение и обработку информации. В статье рассматриваются методы адаптивного семплирования распределённой трассировки, позволяющие динамически регулировать объём собираемых данных в зависимости от текущего состояния системы и характеристик запросов. Предложена архитектура системы трассировки, включающая компонент самообучающегося выбора трассируемых запросов на основе анализа метрик и признаков запросов. Представлен алгоритм, сочетающий системные и поведенческие критерии оценки значимости запросов. Экспериментальное моделирование показало, что предложенный подход позволяет охватить до 90 % аномальных случаев при сокращении объёма телеметрии более чем в шесть раз по сравнению с полным сбором. Результаты демонстрируют перспективность адаптивного семплирования для повышения эффективности наблюдаемости микросервисных систем без увеличения инфраструктурной нагрузки.

Аннотация: В статье рассматривается процесс формирования компетенций с учетом времени их достижения.
Применение системного подхода позволило сформулировать задачу построения индивидуального образовательного маршрута с минимизацией времени обучения. Предложена математическая модель в виде модификации задачи маршрутизации. Для представления исходных данных используется ориентированный взвешенный граф, где вершинами выступают индикаторы достижения компетенций, а веса дуг отражают асимметричное влияние последовательности изучения учебных тем на временные затраты. Разработан гибридный подход, сочетающий нейросетевые технологии и классические методы экспертной оценки для автоматизации выявления межкомпетентностных связей учебных тем. Для формирования индивидуального образовательного маршрута используется прикладной программный модуль на основе генетического алгоритма. Описан пример практического использования предложенного подхода на основе образовательного модуля «Цифровая грамотность». Проведен вычислительный эксперимент, подтверждающий эффективность предложенного подхода для формирования индивидуальных образовательных маршрутов, минимизирующих временные затраты при сохранении полноты освоения требуемых компетенций.

Аннотация: В статье рассматривается концептуальное проектирование интеллектуальной системы изучения английского языка, основанной на использовании больших языковых моделей и ориентированной на поддержку преподавателя английского языка в вузе. Актуальность исследования обусловлена ростом роли английского языка в академической и профессиональной коммуникации, а также активным развитием цифровых образовательных технологий. Предлагаемая система рассматривается как ИИ-ассистент преподавателя, способный поддерживать автоматизированную проверку письменных работ, выявление и комментирование языковых ошибок, формирование персонализированной обратной связи, а также подготовку и модерирование учебной дискуссии. В работе представлен обзор современных исследований в области технологии образования. На этой основе предложена концептуальная модель интеллектуальной системы, включающая диагностический, оценочный, диалоговый и аналитический модули. Отдельное внимание уделено описанию вычислительного эксперимента, направленного на экспериментальную проверку эффективности ИИ-ассистента при решении задач преподавателя английского языка в вузе.
Показано, что практическая ценность подобных систем определяется не только качеством генерации текста, но и педагогической корректностью обратной связи, степенью управляемости модели и ее интегрируемостью в реальный образовательный процесс.