РОЗРОБКА МУЛЬТИМЕДІЙНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ВЕББАЗОВАНИХ НАВЧАЛЬНИХ СИСТЕМ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ТЕХНОЛОГІЇ ВЕЛИКИХ БАЗ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.4.14Ключові слова:
великі бази даних, навчання, соціотип, кластеризація, мультимедійні технології, мультимедійні інформаційні системи, методи використання і налаштування баз даних, методи розробки.Анотація
Серед мультимедійних інформаційних веборієнтованих систем на сьогодні все більш значне місце займають саме навчальні мультимедійні інформаційні системи. Тому, при розробці методу проєктування такого підкласу існує потреба у створенні інструментів для інтеграції та використання мультимедійних баз даних для таких систем. З розвитком мультимедійних технологій відкриваються нові можливості підвищення якості викладання в університетах. Цьому також сприяє розвиток технологій обробки великих баз даних. Технологія великих даних дозволяє збирати і аналізувати величезні обсяги даних, що генеруються в ході навчального процесу, що дає змогу більш глибоко розуміти педагогічну діяльність. Однак витяг корисної інформації з цих величезних обсягів даних та перетворення її в стратегії покращення викладання є непростим завданням. Окрім корисності самої інформації, слід враховувати когнітивні здібності учнів, а саме їх соціотип. Метою дослідження є розробка методу моніторингу та покращення якості викладання, заснованого на технології великих даних, який поєднує алгоритм кластеризації K-середніх та алгоритм врахування індивідуальних особливостей студентів. Щоб впоратися з цими проблемами, в цій роботі пропонується метод дослідження технології великих даних, заснований на спільному алгоритмі кластеризації K-середнього та алгоритмі інтелектуального аналізу когнітивних особливостей учнів. Такий підхід може значно підвищити ефективність формування необхідних компетентностей у студентів за рахунок формування індивідуальних траєкторій навчання.
Посилання
Davis, Katie & Christodoulou, Joanna & Seider, Scott & Gardner, Howard. (2011). The Theory of Multiple Intelligences.
Svichko T. O. (2024). Оцінювання ефективності контенту для мультимедійних інформаційних систем // Global science: prospects and innovations. Proceedings of the 7th International scientific and practical conference. Cognum Publishing House. Liverpool, United Kingdom. 2024. Pp. 21-27. doi: https://sci-conf.com.ua/vii-mizhnarodna-naukovo-praktichnakonferentsiya-global-science-prospects-andinnovations-1-3-03-2024-liverpulvelikobritaniya-arhiv/.
Zhou Z., Zhao L. (2020). Cloud computing model for big data processing and performance optimization of multimedia communication. Computer Communications, 160, 2020, 326-332. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2020.06.015.
Shih T. K. (2002). Multimedia Database Systems in Education, Training, and Product Demonstration. In Cornelius T. Leondes (Ed.), Database and Data Communication Network Systems, Academic Press, pp. 327-366, ISBN 9780124438958, https://doi.org/10.1016/B978-012443895-8/50012-X.
Cord M., Gosselin P. H., Philipp-Foliguet S. (2007). Stochastic exploration and active learning for image retrieval. Image and Vision Computing, 25 (1), 14-23, https://doi.org/10.1016/j.imavis.2006.01.004.
Albagli S., Ben-Eliyahu-Zohary R., Shimony S. E. (2012). Markov network based ontology matching. Journal of Computer and System Sciences, 78 (1), 105-118, ISSN 0022-0000, https://doi.org/10.1016/j.jcss.2011.02.014.
Guo K., Pan W., Lu M., Zhou X., Ma J. (2015). An effective and economical architecture for semantic-based heterogeneous multimedia big data retrieval. Journal of Systems and Software, 102, 207-216. https://doi.org/10.1016/j.jss.2014.09.016.
Jung J. J. (2012). Evolutionary approach for semantic-based query sampling in large-scale information sources. Information Sciences, 182 (1), 30-39. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.08.042.
Guo K., Zhang R., Kuang L. (2016). TMR: Towards an efficient semantic-based heterogeneous transportation media big data retrieval. Neurocomputing, 181, 122-131. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.06.101.
Jung J. J. (2012). Evolutionary approach for semantic-based query sampling in large-scale information sources. Information Sciences, 182(1), 30-39. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.08.042.
Babenko V., Hrabovskyi Y., Gordyeyev A., Pushkar O., Akhmedova O. (2024). Development of Database-Driven Multimedia Training Products. Proceedings of the 8th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems.
Volume III: Intelligent Systems Workshop (ISW-CoLInS 2024), Lviv, Ukraine, April 12-13. https://ceur-ws.org/Vol-3688/paper6.pdf
Wang J., Peng J., Liu O. (2015). A classification approach for less popular webpages based on latent semantic analysis and rough set model. Expert Systems with Applications, 42(1), 642-648. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.08.013.
Zhang S., Liu X., Wang J., Cao J., Min G. (2015). Energy-efficient active tag searching in large scale RFID systems. Information Sciences, 317, 143-156. https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.04.048.
Tousch A. M., Herbin S., Audibert J. Y. (2012). Semantic hierarchies for image annotation: A survey. Pattern Recognition, 45(1), 333-345. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2011.05.017.
Guo K., Liang Z., Tang Y., Chi T. (2018). SOR: An optimized semantic ontology retrieval algorithm for heterogeneous multimedia big data. Journal of Computational Science, 28, 455-465. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2017.02.005.
Guo K., Liang Z., Tang Y., Chi T. (2018). SOR: An optimized semantic ontology retrieval algorithm for heterogeneous multimedia big data. Journal of Computational Science, 28, 455-465.
, Nozari A.Y., Siamian H. (2015). The effect of applying podcast multimedia teaching system on motivational achievement and learning among the boy students. Acta Inf. Med., 23(1), 29.
Picciano A. G. (2012). The evolution of big data and learning analytics in American higher education. Journal of Asynchronous Learning Networks, 16(3), 9-20.
Daniel B. (2015). Big Data and analytics in higher education: Opportunities and challenges. British Journal of Educational Technology, 46(5), 904-920.
Eynon R. (2013). The rise of Big Data: what does it mean for education, technology, and media research? British Journal of Educational Technology, 237-240.
Adilkhanova A.S. (2021). The place of education of e-learning. The American Journal of Applied Sciences, 3, 22-26. https://doi.org/10.37547/tajas/Volume03Issue07-05.
Hrabovskyi Y. M., Kots P. G. (2023). Methods of development of mobile application graphic design for remote interaction with patients. Наукові записки Української академії друкарства, 2(67), 93-106.
Starkova O., Bondarenko D., Hrabovskyi Y. (2023). Providing software support for economic analysis. Technology Audit and Production Reserves, 5/2(73), 34-39.
