Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства и др.
1.
Иванов В.К.
Обучение модели Doc2Vec. Как проверить ее качество? В 2-х частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2025, дата обращения: 26.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, doc2vec, elib, fSimilarity, gensim, loss, machine learning, векторная модель, документ, искусственный интеллект, качество, машинное обучение, обучение, обучение без учителя, оценка, текст, функция потерь
@online{158_03954381-d669-4b34-a22e-dfdaf9aca5be,
title = {Обучение модели Doc2Vec. Как проверить ее качество? В 2-х частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://ivkconsulting.ru/качество-обучения-doc2vec},
year = {2025},
date = {2025-02-05},
urldate = {2025-10-26},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Использование модели Doc2Vec для оценки качества резюмирования (или суммаризации, автореферирования) текста дает результаты. Но насколько можно доверять этим результатам? Для того, чтобы проверить это, мы прежде всего должны убедиться в том, что модель обучена так, как надо. Это означает, что мы имеем приемлемые значения показателя качества обучения, которые обеспечиваются наилучшим сочетанием значений гиперпараметров модели. Ниже описываются результаты мини-исследования влияния одного из гиперпараметров – количества итераций (“эпох”) – на качество обучения модели Doc2Vec.</p><p>А для того чтобы проверить качество обученной модели, мы прежде всего должны убедиться в том, что мы имеем приемлемые значения индикатора качества обучения. Описываются результаты исследования эффективности предлагаемого нами индикатора качества обучения — функции потерь при обучении модели.</p>},
keywords = {autocheck, doc2vec, elib, fSimilarity, gensim, loss, machine learning, векторная модель, документ, искусственный интеллект, качество, машинное обучение, обучение, обучение без учителя, оценка, текст, функция потерь},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
<p>Использование модели Doc2Vec для оценки качества резюмирования (или суммаризации, автореферирования) текста дает результаты. Но насколько можно доверять этим результатам? Для того, чтобы проверить это, мы прежде всего должны убедиться в том, что модель обучена так, как надо. Это означает, что мы имеем приемлемые значения показателя качества обучения, которые обеспечиваются наилучшим сочетанием значений гиперпараметров модели. Ниже описываются результаты мини-исследования влияния одного из гиперпараметров – количества итераций (“эпох”) – на качество обучения модели Doc2Vec.</p><p>А для того чтобы проверить качество обученной модели, мы прежде всего должны убедиться в том, что мы имеем приемлемые значения индикатора качества обучения. Описываются результаты исследования эффективности предлагаемого нами индикатора качества обучения — функции потерь при обучении модели.</p>
2.
Иванов В.К.
Приложение «Текстоматика» Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 20.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, fSimilarity, документ, искусственный интеллект, оценка, продукты, текст, текстоматика
@online{145_5efb2aa2-d36b-4917-8d07-a4059cc20b41,
title = {Приложение «Текстоматика»},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://www.ivkconsulting.ru/текстоматика/},
year = {2024},
date = {2024-12-30},
urldate = {2025-10-20},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Приложение для интеллектуальной оценки структуры и содержания текстовых документов. Инструмент текстовых коммуникаций.<br>Доступны различные алгоритмы оценки текстов в одном приложении. Установки на устройство не требуется, нужен только браузер. Поддержка основных текстовых форматов. Настройка числа и типов проверок. Оценка нескольких документов за один раз.<br>Полезно рецензентам, преподавателям, экспертам, редакторам, техническим писателям, исследователям, студентам.</p>},
keywords = {autocheck, fSimilarity, документ, искусственный интеллект, оценка, продукты, текст, текстоматика},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
<p>Приложение для интеллектуальной оценки структуры и содержания текстовых документов. Инструмент текстовых коммуникаций.<br>Доступны различные алгоритмы оценки текстов в одном приложении. Установки на устройство не требуется, нужен только браузер. Поддержка основных текстовых форматов. Настройка числа и типов проверок. Оценка нескольких документов за один раз.<br>Полезно рецензентам, преподавателям, экспертам, редакторам, техническим писателям, исследователям, студентам.</p>
3.
Иванов В.К.
Кому нужна оценка качества текстов: ответы искусственного интеллекта как индикатор мнения большинства. В 2-х частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 02.11.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, fSimilarity, GigaChat, YandexGPT, искусственный интеллект, качество, оценка, пользователь, текст
@online{159_0b8a084c-2887-4371-8d59-55bd5b09a0fb,
title = {Кому нужна оценка качества текстов: ответы искусственного интеллекта как индикатор мнения большинства. В 2-х частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://ivkconsulting.ru/оценка-качества-текстов},
year = {2024},
date = {2024-03-08},
urldate = {2025-11-02},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Почему в некоторых случаях, таких как оценка качества текстов, мнение искусственных интеллектов особенно важно? Очевидно, что при разработке, анализе или выборе любых технологий встает один банальный вопрос. А кому и с какой целью это вообще может быть нужно? Поскольку для меня оценка качества текстов и, тем более, интеллектуальная оценка представляет весомый профессиональный интерес, ответ на этот вопрос довольно актуален.</p>},
keywords = {autocheck, fSimilarity, GigaChat, YandexGPT, искусственный интеллект, качество, оценка, пользователь, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
<p>Почему в некоторых случаях, таких как оценка качества текстов, мнение искусственных интеллектов особенно важно? Очевидно, что при разработке, анализе или выборе любых технологий встает один банальный вопрос. А кому и с какой целью это вообще может быть нужно? Поскольку для меня оценка качества текстов и, тем более, интеллектуальная оценка представляет весомый профессиональный интерес, ответ на этот вопрос довольно актуален.</p>
4.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений Статья в журнале
Источник: Программные продукты и системы (Software & Systems), том 32, № 4, С. 696–707, 2019.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: certificate, data warehouse, evaluation, expert system, implementability, innovation, innovation index, invention, relevance, term, востребованность, изобретение, имплементируемость, инновационность, оценка, свидетельство, терм, хранилище данных, экспертная система
@article{nokey,
title = {Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Q7XagjMkCUl6ew
http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=4658&ysclid=l6y3q7vn1k593006109},
doi = {10.15827/0236-235X.128.696-707},
year = {2019},
date = {2019-12-31},
urldate = {2022-08-17},
journal = {Программные продукты и системы (Software & Systems)},
volume = {32},
number = {4},
pages = {696–707},
publisher = {ЦПС},
abstract = {Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представлены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.},
keywords = {certificate, data warehouse, evaluation, expert system, implementability, innovation, innovation index, invention, relevance, term, востребованность, изобретение, имплементируемость, инновационность, оценка, свидетельство, терм, хранилище данных, экспертная система},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представлены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.
5.
Иванов В.К., Образцов И.В.
Алгоритмическая реализация экспертной оценки инновационности технических решений Статья в сборнике
Источник: Семнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2019. Секция 5. Принятие решений (21-25 октября 2019, г. Ульяновск, Россия) : сборник научных трудов, С. 193-202, 2019, ISBN: 9785979519388.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: demand, evaluation, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, term, востребованность, изобретение, инновационность, новизна, оценка, свидетельство, терм
@inproceedings{nokey,
title = {Алгоритмическая реализация экспертной оценки инновационности технических решений},
author = {Иванов В.К. and Образцов И.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/hRGgFqiU5Bdhdg
http://www.raai.org/resurs/papers/cai/2019/CAI-2019_1.pdf},
isbn = {9785979519388},
year = {2019},
date = {2019-10-25},
urldate = {2019-10-25},
booktitle = {Семнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2019. Секция 5. Принятие решений (21-25 октября 2019, г. Ульяновск, Россия) : сборник научных трудов},
volume = {1},
pages = {193-202},
abstract = {Рассмотрен подход к количественному определению инновационности технических решений и изобретений с использованием результатов поисковых запросов к различным базам данных. Предложена интерпретация исходных анализируемых данных в формальной системе теории свидетельств. Рассмотрен порядок математических операций при выводе интегральной оценки показателя инновационности изобретений в соответствии с теорией свидетельств. Описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности изобретений предложенным методом.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
},
keywords = {demand, evaluation, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, term, востребованность, изобретение, инновационность, новизна, оценка, свидетельство, терм},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Рассмотрен подход к количественному определению инновационности технических решений и изобретений с использованием результатов поисковых запросов к различным базам данных. Предложена интерпретация исходных анализируемых данных в формальной системе теории свидетельств. Рассмотрен порядок математических операций при выводе интегральной оценки показателя инновационности изобретений в соответствии с теорией свидетельств. Описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности изобретений предложенным методом.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
6.
Иванов В.К.
Применение теории свидетельств для количественной оценки показателей инновационности объекта Статья в сборнике
Источник: Труды 16-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ–2018 : т. 1 : Секция 3 : Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и управления, С. 168-175, 2018, ISBN: 978-5-600-02247-8.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: assessment, engineering solution, evidence theory, innovation, innovation index, novelty, relevance, востребованность, инновационность, новизна, оценка, теория свидетельств, техническое решение
@inproceedings{nokey,
title = {Применение теории свидетельств для количественной оценки показателей инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/8B0LBaC1bp3bUQ},
isbn = {978-5-600-02247-8},
year = {2018},
date = {2018-11-30},
urldate = {2018-11-30},
booktitle = {Труды 16-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ–2018 : т. 1 : Секция 3 : Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и управления},
volume = {1},
pages = {168-175},
abstract = {Рассмотрен подход к количественной оценке показателей инновационности объектов различной природы. Предложена модель оценки, основанная на использовании результатов поиска информации об объектах в базах данных. Представлено специфическое применение теории свидетельств. Описана лингвистическая модель, технология обработки результатов измерений, полученных из поисковых систем, методика оценки достоверности источника данных. На примерах показана правомерность подхода.
V.K. Ivanov. Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in di¥erent data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
},
keywords = {assessment, engineering solution, evidence theory, innovation, innovation index, novelty, relevance, востребованность, инновационность, новизна, оценка, теория свидетельств, техническое решение},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Рассмотрен подход к количественной оценке показателей инновационности объектов различной природы. Предложена модель оценки, основанная на использовании результатов поиска информации об объектах в базах данных. Представлено специфическое применение теории свидетельств. Описана лингвистическая модель, технология обработки результатов измерений, полученных из поисковых систем, методика оценки достоверности источника данных. На примерах показана правомерность подхода.
V.K. Ivanov. Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in di¥erent data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
V.K. Ivanov. Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in di¥erent data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
7.
Иванов В.К., Глебова А.Г., Образцов И.В.
Количественная оценка инновационности технических решений в инженерном образовании Статья в сборнике
Источник: Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», г. Москва, 23–26 октября 2018 г. (ИНФОРИНО-2018). Секция 2. Информационное и программное обеспечение для инженерного образования. , С. 114-119, 2018, ISBN: 978-5-7046-2076-1.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: education, iee, innovation index, востребованность, инженерное образование, инновационность, новизна, оценка, техническое решение, электронная информационно-образовательная среда
@inproceedings{nokey,
title = {Количественная оценка инновационности технических решений в инженерном образовании},
author = {Иванов В.К. and Глебова А.Г. and Образцов И.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/y_D4f1dWL6XQ4A},
isbn = {978-5-7046-2076-1},
year = {2018},
date = {2018-10-30},
urldate = {2018-10-30},
booktitle = {Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», г. Москва, 23–26 октября 2018 г. (ИНФОРИНО-2018). Секция 2. Информационное и программное обеспечение для инженерного образования. },
pages = {114-119},
abstract = {В статье рассмотрен подход к количественному определению инновационности компонентов технической системы. Показана правомерность этого подхода на примерах экспертной оценки компонентов электронной информационно-образовательной среды университета и измерения значений показателей инновационности технических решений в инженерном образовании. Представлено обоснование и описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности объектов.},
keywords = {education, iee, innovation index, востребованность, инженерное образование, инновационность, новизна, оценка, техническое решение, электронная информационно-образовательная среда},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье рассмотрен подход к количественному определению инновационности компонентов технической системы. Показана правомерность этого подхода на примерах экспертной оценки компонентов электронной информационно-образовательной среды университета и измерения значений показателей инновационности технических решений в инженерном образовании. Представлено обоснование и описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности объектов.
8.
Иванов В.К.
Критерии и модели для комплексной оценки качества электронных учебных материалов Статья в сборнике
Источник: Сборник докладов Международной интернет-конференции "Информационно-технологическое обеспечение образовательного процесса государств-участников СНГ". От идеи к практике: ЭУМК, виртуальные лаборатории и кабинеты, С. 257-263, Минск: БГУ, 2012, ISBN: 9789855187661, (Иванов В.К. Критерии и модели для комплексной оценки качества электронных учебных материалов // cтатья в сборнике докладов Международной интернет-конференции "Информационно-технологическое обеспечение образовательного процесса государств-участников СНГ". От идеи к практике: ЭУМК, виртуальные лаборатории и кабинеты. - Минск: БГУ. - 2012. - C. 257-263,).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, education, fSimilarity, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ
@inproceedings{92_6db2e4f2-d82d-42e4-b9d4-7ddfd3cf70eb,
title = {Критерии и модели для комплексной оценки качества электронных учебных материалов},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/VMzxnzJXfbDAEw
https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/27831/1/Ivanov_ito_2012.pdf
},
isbn = {9789855187661},
year = {2012},
date = {2012-12-27},
urldate = {2012-12-27},
booktitle = {Сборник докладов Международной интернет-конференции "Информационно-технологическое обеспечение образовательного процесса государств-участников СНГ". От идеи к практике: ЭУМК, виртуальные лаборатории и кабинеты},
pages = {257-263},
publisher = {Минск: БГУ},
abstract = {Предлагается и обосновывается набор критериев для комплексной оценки качества электронных учебных материалов. Описываются базисные модели для количественной оценки параметров документов по заданным критериям. Предлагаемый набор критериев вместе с соответствующими методиками расчета, по мнению автора, может служить основой для реализации автоматизированного контроля выполнения заданий в образовательных технологиях, а также поддержки технологии работы с электронными учебно-методическими комплексами в целом. Приводятся сведения о реализации описываемых подходов.},
note = {Иванов В.К. Критерии и модели для комплексной оценки качества электронных учебных материалов // cтатья в сборнике докладов Международной интернет-конференции "Информационно-технологическое обеспечение образовательного процесса государств-участников СНГ". От идеи к практике: ЭУМК, виртуальные лаборатории и кабинеты. - Минск: БГУ. - 2012. - C. 257-263,},
keywords = {autocheck, education, fSimilarity, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Предлагается и обосновывается набор критериев для комплексной оценки качества электронных учебных материалов. Описываются базисные модели для количественной оценки параметров документов по заданным критериям. Предлагаемый набор критериев вместе с соответствующими методиками расчета, по мнению автора, может служить основой для реализации автоматизированного контроля выполнения заданий в образовательных технологиях, а также поддержки технологии работы с электронными учебно-методическими комплексами в целом. Приводятся сведения о реализации описываемых подходов.
9.
Иванов В.К.
Критерии и модели для мониторинга качества электронных учебных материалов в образовательных технологиях Статья в сборнике
Источник: Сборник докладов научно-практической конференции «Система гарантий качества образования: разработка и внедрение», 30 октября 2012 г., Тверь: ТвГТУ, 2012, (Иванов В.К. Критерии и модели для мониторинга качества электронных учебных материалов в образовательных технологиях // В сборнике докладов научно-практической конференции «Система гарантий качества образования: разработка и внедрение», 30 октября 2012 г., Тверь, ТвГТУ. - 2012.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, criterion, decision support, digital document, document structure, education, evaluation, fSimilarity, model, readability, similarity, vector space, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ
@inproceedings{93_e21cd60f-26e5-4c2f-ac68-c5821a6facbd,
title = {Критерии и модели для мониторинга качества электронных учебных материалов в образовательных технологиях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/TzMh2-RdNHoH4Q},
year = {2012},
date = {2012-12-27},
urldate = {2025-01-18},
booktitle = {Сборник докладов научно-практической конференции «Система гарантий качества образования: разработка и внедрение», 30 октября 2012 г.},
publisher = {Тверь: ТвГТУ},
abstract = {Управление системой гарантий качества образовательного процесса в вузе требует постоянно действующей системы мониторинга всех этапов этого процесса. В связи с развитием электронного обучения и дистанционных образовательных технологий роль контроля выполнения заданий студентами, как одного из важнейших этапов обучения, приобретает особое значение. Мониторинг результатов контроля обучения может оказать существенное влияние на коррекцию образовательного процесса в сторону его соответствия желаемому результату или первоначальным предположениям. Значительное место в современных технологиях контроля выполнения заданий занимает обработка электронных учебных материалов или документов. Практически любой вид учебного задания так или иначе предусматривает оценку подготовленных студентами учебных материалов с позиций, характерных для этого вида. Например, в письменных работах студентов необходимо оценивать правильность состава и структуры документов, соответствие содержания документов установленным требованиям, соответствие значений количественных показателей заданным диапазонам, Также важным показателем является уникальность работы среди подобных. Объективное наличие множества оценочных показателей дает понимание необходимости комплексной оценки. В настоящей статье рассматривается система критериев и базисные модели для интегральной оценки электронных документов применительно к результатам выполнения студентами учебных заданий. Такая система критериев, по мнению автора, может служить основой для реализации автоматизированного контроля выполнения заданий в образовательных технологиях. В статье приводятся сведения о реализации описываемых подходов.},
note = {Иванов В.К. Критерии и модели для мониторинга качества электронных учебных материалов в образовательных технологиях // В сборнике докладов научно-практической конференции «Система гарантий качества образования: разработка и внедрение», 30 октября 2012 г., Тверь, ТвГТУ. - 2012.},
keywords = {autocheck, criterion, decision support, digital document, document structure, education, evaluation, fSimilarity, model, readability, similarity, vector space, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Управление системой гарантий качества образовательного процесса в вузе требует постоянно действующей системы мониторинга всех этапов этого процесса. В связи с развитием электронного обучения и дистанционных образовательных технологий роль контроля выполнения заданий студентами, как одного из важнейших этапов обучения, приобретает особое значение. Мониторинг результатов контроля обучения может оказать существенное влияние на коррекцию образовательного процесса в сторону его соответствия желаемому результату или первоначальным предположениям. Значительное место в современных технологиях контроля выполнения заданий занимает обработка электронных учебных материалов или документов. Практически любой вид учебного задания так или иначе предусматривает оценку подготовленных студентами учебных материалов с позиций, характерных для этого вида. Например, в письменных работах студентов необходимо оценивать правильность состава и структуры документов, соответствие содержания документов установленным требованиям, соответствие значений количественных показателей заданным диапазонам, Также важным показателем является уникальность работы среди подобных. Объективное наличие множества оценочных показателей дает понимание необходимости комплексной оценки. В настоящей статье рассматривается система критериев и базисные модели для интегральной оценки электронных документов применительно к результатам выполнения студентами учебных заданий. Такая система критериев, по мнению автора, может служить основой для реализации автоматизированного контроля выполнения заданий в образовательных технологиях. В статье приводятся сведения о реализации описываемых подходов.
10.
Иванов В.К.
Критерии интегральной оценки электронных документов в системах подготовки принятия решений Статья в сборнике
Источник: Вестник Тверского государственного технического университета : науч. рецензир. журнал. - Вып.22., С. 20-26, Тверь: ТвГТУ, 2012, (Иванов В.К. Критерии интегральной оценки электронных документов в системах подготовки принятия решений / Вестник Тверского государственного технического университета : науч. рецензир. журнал. - Вып.22. - С. 20-26. - Тверь, 2012).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, criterion, decision support, digital document, document structure, education, evaluation, fSimilarity, model, readability, similarity, vector space, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ
@inproceedings{94_4f44b938-ef46-4f8f-a831-dd6ba423c5c8,
title = {Критерии интегральной оценки электронных документов в системах подготовки принятия решений},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/8dv5vtKm6ttSfA},
year = {2012},
date = {2012-12-27},
urldate = {2025-01-18},
booktitle = {Вестник Тверского государственного технического университета : науч. рецензир. журнал. - Вып.22.},
pages = {20-26},
publisher = {Тверь: ТвГТУ},
abstract = {В статье предлагается и обосновывается набор критериев для интегральной оценки электронных документов при подготовке принятия решений. Описываются базисные модели для количественной оценки параметров документов по заданным критериям. Приводятся примеры областей применения. Указанный набор критериев вместе с соответствующими методиками расчета, по мнению автора, могут служить основой для реализации технологии автоматизированной оценки документов в системах поддержки принятия решений. В статье приводятся сведения о реализации описываемых подходов. Criteria for integrated evaluation of digital documents in decision support system The article suggests and substantiates a set of criteria for the integrated evaluation of digital documents when supporting the decision. It describes basic models to quantitative assessment of document parameters on specified criteria. There are a lot of application areas examples. The specified set of criteria with corresponding methods of calculation, the author believes, can serve as the basis for the implementation of the automated assessment technology in decision support systems. The article gives information on the partial implementation of the described approaches.},
note = {Иванов В.К. Критерии интегральной оценки электронных документов в системах подготовки принятия решений / Вестник Тверского государственного технического университета : науч. рецензир. журнал. - Вып.22. - С. 20-26. - Тверь, 2012},
keywords = {autocheck, criterion, decision support, digital document, document structure, education, evaluation, fSimilarity, model, readability, similarity, vector space, близость, векторное пространство, критерий, модель, оценка, поддержка принятия решений, структура, читабельность, электронный документ},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье предлагается и обосновывается набор критериев для интегральной оценки электронных документов при подготовке принятия решений. Описываются базисные модели для количественной оценки параметров документов по заданным критериям. Приводятся примеры областей применения. Указанный набор критериев вместе с соответствующими методиками расчета, по мнению автора, могут служить основой для реализации технологии автоматизированной оценки документов в системах поддержки принятия решений. В статье приводятся сведения о реализации описываемых подходов. Criteria for integrated evaluation of digital documents in decision support system The article suggests and substantiates a set of criteria for the integrated evaluation of digital documents when supporting the decision. It describes basic models to quantitative assessment of document parameters on specified criteria. There are a lot of application areas examples. The specified set of criteria with corresponding methods of calculation, the author believes, can serve as the basis for the implementation of the automated assessment technology in decision support systems. The article gives information on the partial implementation of the described approaches.
Я подготовил довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь точнее передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана предполагаемых структуры и содержания. Помогает.
Результаты см. выше.