Реєстраційний номер
0826U004961, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
02-09-2026
Статус
Захищена
Назва роботи
Методи та інформаційна технологія адаптації цифрового контенту у системах підготовки спеціалістів Ракетних військ і артилерії
Здобувач
Москаленко Денис Русланович,
Керівник Дерев'янчук Анатолій Йосипович
Керівник Баранова Ірина Володимирівна
Опонент Олевський Віктор Ісаакович
Опонент Шафроненко Аліна Юріївна
Рецензент Ободяк Віктор Корнелійович
Рецензент Іванов Віталій Олександрович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Сумський державний університет
Опис
Об'єктом дослідження є процес адаптації цифрового навчального контенту в системах підготовки спеціалістів Ракетних військ і артилерії. Метою дослідження є підвищення ефективності підготовки спеціалістів РВіА шляхом розроблення методів та інформаційної технології предиктивної адаптації цифрового навчального контенту до когнітивних характеристик користувача.
Для досягнення мети застосовано методи кореляційного та регресійного аналізу, статистичну перевірку припущень методу найменших квадратів, алгоритм градієнтного бустингу XGBoost та метод пояснюваного штучного інтелекту SHAP; опрацювання даних виконано засобами мови програмування Python. Емпіричною основою дослідження слугує вибірка з 1350 спостережень, зібраних на 18 навчальних групах за розробленою автором методикою лонгітюдного збору даних.
Наукова новизна одержаних результатів полягає в такому: уперше розроблено метод лонгітюдного збору експериментальних даних із подвійним вимірюванням ефективності навчання; уперше формалізовано когнітивні чинники користувача як вимірювані параметри для задач машинного навчання; удосконалено підхід до персоналізованого вибору формату цифрового контенту за рахунок моделі мультикласової класифікації на основі XGBoost із SHAP-інтерпретацією; набула подальшого розвитку архітектура адаптивних навчальних систем у вигляді замкненого циклу безперервного перенавчання предиктивних моделей з підтримкою офлайн-режиму.
Побудована регресійна модель забезпечує скоригований коефіцієнт детермінації R²=0,390, а класифікаційна модель — точність (accuracy) 81% та ROC-AUC 0,863 на тестовій вибірці.
Практичне значення результатів підтверджується їх впровадженням у діяльність ТОВ НВП «Метекол», Науково-дослідного центру Ракетних військ і артилерії та в навчальний процес кафедри військової підготовки Сумського державного університету. Розроблена інформаційна технологія реалізована на базі мобільного застосунку доповненої реальності QUADRANT. За темою дисертації опубліковано 18 наукових праць (9 — у фахових виданнях України, 1 — у виданні, що індексується Scopus, 8 — за матеріалами конференцій).
Галузь застосування: системи цифрової підготовки військових спеціалістів, зокрема з використанням технологій доповненої реальності.
Дата реєстрації
2026-08-31
Додано/оновлено в НРАТ
2026-08-31 / 2026-09-07
