Наукові видання каф. АІІТмонографії, книги та ін.http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/11482024-03-26T08:40:48Z2024-03-26T08:40:48ZМоделі гейміфікації в системах управління навчаннямКоваленко, О. О.Паламарчук, Є. А.http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/367582023-05-05T08:11:12Z2023-01-01T00:00:00ZМоделі гейміфікації в системах управління навчанням
Коваленко, О. О.; Паламарчук, Є. А.
Запропонована комплексна модель поєднання визначення рівня активності студента, яка базується на нарахування балів за різні активності в електронному освітньому інформаційному середовищі (ЕОІС) з елементами гейміфікації для різних дисциплін. У ній використані моделі окталізу, Problem-Based Learning, концепції супроводження геймінгом процесів навчання. Модель спрямована на підвищення рівня мотивації та покращення.
Монографія містить результати досліджень моделей гейміфікації для систем управління навчанням та освітніх платформ різного типу.
Запропонована комплексна модель поєднання визначення рівня активності студента, яка базується на нарахування балів за різні активності в електронному освітньому інформаційному середовищі (ЕОІС) з елементами гейміфікації для різних дисциплін. У ній використані моделі окталізу, Problem-Based Learning, концепції супроводження геймінгом процесів навчання. Модель спрямована на підвищення рівня мотивації та покращення результатів навчання у здобувачів вищої освіти.; The monograph contains results of research of gamification models for learning management systems (LMS) and educational platforms of various types.
A hybrid model of the combination of determining the student`s activity level is proposed. This model is based on awarding points for various activities in an electronic environment with elements of gamification for various disciplines. It uses octalysis models, problem-based learning (PBL), the concept of supporting learning processes with gaming. The model is aimed at increasing the level of motivation and improving the learning outcomes of students of higher education.
The improved octalysis model for the gamification module in LMS differs the known ones by application of a systematic approach to the development of activity monitoring projections and interaction it in a game form, by recording the activity of participants in the form of indicators and forming on base of it recommendations for taking into account these types of activity by the teacher when evaluating learning outcomes.
2023-01-01T00:00:00ZThe conjugated null space method of blind deconvolutionBunyak, Yu. A.Kvetnyy, R. N.Sofina, O. Yu.Квєтний, Р. Н.Софина, О. Ю.Буняк, Ю. А.http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/182632017-09-28T11:19:28Z2017-01-01T00:00:00ZThe conjugated null space method of blind deconvolution
Bunyak, Yu. A.; Kvetnyy, R. N.; Sofina, O. Yu.; Квєтний, Р. Н.; Софина, О. Ю.; Буняк, Ю. А.
The method of blind deconvolution for a problem of image deblurring solution is suggested. The method includes estimation of the point spread function (PSF), evaluation of optimized inverse PSF and optimization of original image estimate. It was shown that the left side null space of the autoregression (AR) matrix operator is the lexicographical presentation of the PSF on condition the AR parameters are common for original and blurred images. The method of inverse PSF evaluation with regularization functional as the function of surface area is offered. The inverse PSF was used for primary image estimation. Two methods of original image estimate optimization were designed. The first method uses balanced variations of convolution and deconvolution transforms to obtaining iterative schema of image optimization. The variations balance is joined with dynamic regularization basing on condition of iteration process convergence. The regularization has dynamic character because depends on current and previous image estimate variations. The second method implements the regularization of deconvolution optimization in curved space with metric defined on image estimate surface. It is basing on target functional invariance to fluctuations of optimal argument value. The given iterative schemas have faster convergence in comparison with known ones, so they can be used for reconstruction of high resolution images series in real time.
2017-01-01T00:00:00ZRecognition of textured objects using optimal inverse resonant filtrationKvyetnyy, R. N.Sofina, O. Yu.Bunyak, Yu. A.Квєтний, Р. Н.Софина, О. Ю.Буняк, Ю. А.http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/182622017-09-28T11:09:35Z2017-01-01T00:00:00ZRecognition of textured objects using optimal inverse resonant filtration
Kvyetnyy, R. N.; Sofina, O. Yu.; Bunyak, Yu. A.; Квєтний, Р. Н.; Софина, О. Ю.; Буняк, Ю. А.
Recognition of textured objects is a typical problem in computer vision and pattern recognition. Usually are meeting two variations of this problem. The first is the recognition of a signed texture. The second is objects of interest recognition in image with textured background. We offer an approach for solving of the both problems with using of the inverse resonant filtration. A textured object or background dynamic space can be approximated by a set of principal eigenvectors in the form of resonantharmonic functions called as eigen harmonics (EH). The Inverse ResonantFilter (IRF) which is resonant in respect to EH series eliminates textured background and forms indicator signal of certain species. The IRF is founded on the approximation and extrapolation of the texture template signal by series of EH. Two methods of 2-dimensional (2D) EH parameter estimation are considered. The methods give estimates robust tobreaks and noise peakspresentedin textured image signal. The first method is based on the linear symmetry model and can be presented as a double linear prediction model. Additionally the condition of the unitary symmetry is used to provide stationarity and periodicity of the model. The second method is based on 2D correlation matrix splitting with projection into the subspace of principal harmonic components. Implementation of the IRF is considered in spatial and spectral domains. Discrete Fourier transform with eigen kernel (DFTEK) was used for design and realization of the high order IRF. The DFTEK has fractionally fast transform algorithm. Aligning image fragment phases improved inverse resonant filtration in the spectral domain. It was shown that the optimal approach to image filtration consists of an initial fast filtration in the spectral domain, followed by post-filtration of the image zones containing anomalous background variations using IRF in the spatial domain. It was shown that the IRF is invariant to shift transform. It can be invariant to affine and scale transform if instead initial texture and image are using their invariant pattern in the form of image surface geometry characteristics.
2017-01-01T00:00:00Z