Диссертация. Основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования Научная
 Скачать 4.76 Mb.
|
|
Исакин, МА Модификация метода средних с неизвестным числом классов Электронный ресурс. – Режим доступа https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/74653331 (дата обращения 30.09.2021) 41. Каймин, В. А, Щеголев, А. Г, Ерохина, Е. А, Федюшин Д. П. Основы информатики и вычислительной техники. Учебник для 10-11 классов ср. школы. - М Просвещение, 1989 42. Калинин, И. А Информатика. Углубленный уровень задачник-практикум для 10–11 классов / И. А. Калинин, Н. Н. Самылкина, П. В. Бочаров. — М Бином. Лаборатория знаний, 2015. — 248 с. 43. Калинин, И. А, Самылкина, Н. Н Интеллектуальные алгоритмы и искусственный интеллект / И. А. Калинин, Н. Н. Самылкина // Учебно- методический журнал для учителей информатики Информатика. Издательский дом Первое сентября. — 2014. — № 10. — С. 38–47. 44. Калинин, И. А, Самылкина, Н. Н Информатика. Углубленный уровень. 10 класс / И. А. Калинин, Н. Н. Самылкина. — М Бином. Лаборатория знаний, 2013. — 256 сил. Калинин, И. А, Самылкина, Н. Н. Информатика. Углубленный уровень. 11 класс / И. А. Калинин, Н. Н. Самылкина. — М Бином. Лаборатория знаний, 2013. — 216 сил. Калинин, И. А, Самылкина, Н. Н, Салахова, А. А Практикум по искусственному интеллекту для учащихся 10–11 классов / И. А. Калинин и др. — М Просвещение, 2022. 47. Карпович Е. Б, Пархоменко ДА Инструменты анализа и визуализации данных повышение образовательных компетенций обучающихся // Big Data and Advanced Analytics. 2020. № 6-3. С. 275-277. 48. Ким, О. Дж Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / О. Дж. Ким. и др. – М. : Финансы и статистика, 1989. – 215 c. 49. Китайгородский М. Д. Изучение технологий искусственного интеллекта при подготовке школьных робототехнических команд // Физико- математическое и технологическое образование проблемы и перспективы развития. Материалы VI Международной научно-методической конференции. Москва, 2021. С. 121-124. 50. Кларин, МВ Инновационные модели обучения. Исследование мирового опыта монография / МВ. Кларин. — е изд. — М Луч, 2018, — 632 с 51. Кластерный анализ. Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана Электронный ресурс. – Режим доступа https://ru.bmstu.wiki/ (дата обращения) 52. Коваленко, МИ, Соболь, Б. В, Ступина, МВ Подготовка современных инженеров-разработчиков информационных систем теоретический и 239 методический аспекты — Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет. Ростов-на-Дону, 2020. — 120 с. 53. Колесникова А. А, Колесников О. Л, Худякова О. Ю, Пешиков О.В. Анализ данных обратной связи о качестве образования в условиях самоизоляции // Научное обозрение. Педагогические науки. 2020. № 4. С. 32-36. 54. Корсаков, С. Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. АС. Михайлова. — М МИФИ, 2009. — 44 с. 55. Кузнецов, А. А, Бешенков, С. А, Ракитина, Е. А Современный курс информатики от элементов к системе / А. А. Кузнецов и др // Информатика и образование. — 2004. — № 1. — С. 2–8. 56. Кузнецов, А. А, Бешенков, С. А, Ракитина, Е. А Современный курс информатики от концепции к содержанию / А. А. Кузнецов и др // Информатика и образование. — 2004. — № 2. — С. 2–6. 57. Кузнецов, А. А, Григорьев, С.Г., Гриншкун, В. В, Заславская, О. Ю, Левченко, ИВ Содержание обучения информатике в основной школе на пути к фундаментализации / А. А. Кузнецов и др // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия Информатизация образования. — 2010. — № 4. — С. 5–17. 58. Кураев, НИ Применение искусственного интеллекта в образовании // Образовательная робототехника состояние, проблемы, перспективы. Сборник статей Международной научно-практической конференции, посвященной 85-летию Новосибирского государственного педагогического университета. Под редакцией Р.В. Каменева, ИВ. Сартакова . Новосибирск, 2021. С. 189-190. 59. Лавренов, АН Искусственный интеллект в современной информационной образовательной среде // Актуальные проблемы методики обучения информатике и математике в современной школе. Материалы международной научно-практической интернет-конференции. под ред. Л. Л. Босовой, Д. И. Павлова. 2019. С. 660-665. 60. Левченко, ИВ Основные подходы к обучению элементам искусственного интеллекта в школьном курсе информатики // Информатика и образование. 2019. № 6 (305). С. 7-15. 61. Леонов, А. В Использование приложения для кластерного анализа категориальных данных пользовательских интерфейсов при обучении студентов основам анализа данных // Современное образование содержание, технологии, качество. 2019. Т. 1. С. 366-367. 62. Леонтьев, АН Деятельность. Сознание. Личность / АН. Леонтьев. — М Политиздат, 1975. — 304 с. 63. Лутц, М Python. Карманный справочнике изд. изд. - СПб.: ООО Диалектика, 2019. - 320 с. 64. Люгер, Дж. Ф Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем — М Вильямс, 2005 – 864 с. 240 65. Ляликова, В. И Практико-ориентированный подход в преподавании курса методы анализа панельных данных для магистрантов специальности прикладной компьютерный анализ данных как фактор интеграции в мировое образовательное пространство // Университет образовательных инноваций. 2018. № 2. С. 20-31. 66. Макаров, ИМ. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / ИМ. Макаров. и др. – М. : Отделение информ. технологий и вычислит, систем РАН. Наука, 2006. – 333 c. 67. Маркс К, Энгельс Ф Сочинения. Т. 8. С. 119. Электронный ресурс. – Режим доступа :http://uaio.ru/marx/08.htm#s119, (дата обращения) 68. Мельников Б. Ф, Мельникова Е. А, Пивнева СВ Пасьянс "махджонг": научный проект для старшеклассников с элементами искусственного интеллекта // Компьютерные инструменты в образовании. 2018. № 5. С. 41-51. 69. Мерлин, В. С. Психология индивидуальности избранные психологические труды / В. С. Мерлин; под ред. Е. А. Климова. – М Изд-во Моск. Психолого-социального ин-та; Воронеж МОДЭК, 2005. – 544 с. 70. Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных монография / И. Ю. Парамонов, В. А. Смагин, НЕ. Косых, АД. Хроменко, Под ред. В. А. Смагина, АД. Хроменко. - СПб.: Лань, 2020. - 236 с. 71. Микелуччи, У Прикладное глубинное обучение. Подход к понимаю глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов Перс англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2020. - 368 с. 72. Национальный доклад Российской Федерации на II Международном конгрессе ЮНЕСКО Образование и информатика. Москва, 1996 // Информатика и образование. 1996, №5 73. Нейман, Дж Вычислительная машина и мозг. - М Издательство АСТ, 2018. - 192 с. 74. Нестеров, П Кластеризация k-means с расстоянием Евклида и Махаланобиса Электронный ресурс. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/147973/ (дата обращения 30.12.2020) 75. Никандров, А. А. Организация тестирования и анализа данных в LMS Moodle В сборнике Дистанционное обучение в высшем образовании опыт, проблемы и перспективы развития. XIII Всероссийская научно- практическая конференция с международным участием. научный редактор Л. В. Путькина, заведующая кафедрой информатики и математики СПбГУП, кандидат технических наук, профессор СПбГУП. 2020. С. 134-135. 76. Новиков, ДА Статистические методы в педагогических исследованиях типовые случаи) / ДА. Новиков. — М МЗ-Пресс, 2004. — 67 с. 241 77. Новиков, ФА Символический искусственный интеллект математические основы представления знаний учебное пособие для вузов. - М Издательство Юрайт, 2020. - 278 с. 78. Обучение цифровым навыкам модели цифровых компетенций // URL: http://obzory.hr-media.ru/cifrovye_navyki_sotrudnika дата обращения 02.12.2020) 79. Осовский, С Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 344 c. 80. Оськин, А. Ф, Оськин, ДА Программный комплекс для интеллектуального анализа образовательных данных в среде приложения RStudio Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. 2020. № 4. С. 31-35. 81. Официальный сайт группы AI4K12 URL: https://github.com/touretzkyds/ ai4k12/wiki (дата обращения 10.04.2019) 82. Официальный сайт проекта Урок Цифры Электронный ресурс / Режим доступа https://урокцифры.рф/ Дата обращения 13.01.2020). 83. Паршин, М. Д Введение в искусственный интеллект для младших школьников // Актуальные проблемы методики обучения информатике и математике в современной школе. Материалы международной научно- практической интернет-конференции. Московский педагогический государственный университет. Москва, 2020. С. 169-173. 84. Паршин, М. Д Свёрточные нейронные сети в образовании // Актуальные проблемы обучения математике и информатике в школе и вузе. Материалы V международной заочной научной конференции. Под общей редакцией ЛИ. Боженковой, МВ. Егуповой. 2020. С. 380-385. 85. Пичужкина, Д. Ю, Смекалова, Е. С, Сулима, И. И. Искусственный интеллект возможности в системе образования // Наука и образование новое время (https://www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=51169). - 2019. - №1. - С. 619-623. 86. Полипович, С. А Анализ дистанционных курсов по искусственному интеллекту для обучающихся старших классов // Образовательная робототехника состояние, проблемы, перспективы. Сборник статей Международной научно-практической конференции, посвященной 85- летию Новосибирского государственного педагогического университета. Под редакцией Р.В. Каменева, ИВ. Сартакова . Новосибирск, 2021. С. 200-206. 87. Поляков, К. Ю, Еремин, Е. А Информатика. 11 класс. Углубленный уровень учебник в 2 ч. ЧМ БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. - 241 с. 88. Поспелов, ДА Из истории искусственного интеллекта история искусственного интеллекта до середины х годов // Новости искусственного интеллекта. 1994. № 4. С. 70-90. 89. Поспелов, ДА Инженерия знаний // Наука и жизнь, №6, 1987 − 11-24 с. 242 90. Прадед, АС Значение анализа открытой базы данных по представлению задач ОГЭ // Постулат. 2018. № 12-1 (38). С. 104. 91. Примерная основная образовательная программа основного общего и среднего общего образования. Электронный ресурс / Режим доступа https://fgosreestr.ru/ (дата обращения 13.01.2020). 92. Программа Цифровая экономика Российской Федерации утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 28.07.2017 гр Электронный ресурс / Правительство РФ. – Москва, 2017. – URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7 M0.pdf (Дата обращения 24.11.2019). 93. Проскурин, И. Е Обзор методов искусственного интеллекта, с особой ссылкой на сферу образования // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике (https://www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=63492). - 2019. - №1. - С. 46-57. 94. Пургина, Е.И. Методические подходы в современном образовании и педагогической науке. Учебное пособие. – Екатеринбург Урал. гос. пед. унт, 2015. – 275 с 95. Разумаева, МА. Использование искусственного интеллекта в образовании // Инновации и традиции в современном образовании, психологии и педагогике. - Челябинск ОМЕГА САЙН, 2018. - С. 239-243. 96. Рассел, Б. Введение в математическую философию — М Гнозис, 1996. — 240 с. 97. Рассел, С, Норвиг, П Искусственный интеллект современный подход = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Перс англ. и ред. КА. Птицына. — е изд. — М Вильямс, 2006. — 1408 с. 98. Ревина, СВ Функциональный анализ в примерах и задачах учеб. пособие / СВ. Ревина, ЛИ. Сазонов. – Ростов-на-Дону : Издательство ЮФУ, 2009. – 120 c. 99. Роберт, ИВ. Теория и методика информатизации образования. Психологопедагогический и технологический аспекты. - М БИНОМ, 2014.- 400 с. 100. Робототехника в школьном пространстве // Вестник Государственного социально-гуманитарного университета. 2019. № 3 (35). С. 67-71. 101. Розов, КВ Профессиональная подготовка педагога к применению технологий искусственного интеллекта в образовательной робототехнике // В сборнике Образовательная робототехника состояние, проблемы, перспективы. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Под редакцией Р.В. Каменева, ЕЕ. Ступиной. 2020. С. 162- 167. 102. Розов, КВ, Розова, МС Знакомство школьников с современными технологиями искусственного интеллекта посредством языка программирования Python // В книге Молодежь XXI века образование, наука, инновации. Материалы VII Всероссийской студенческой научно 243 практической конференции с международным участием. Под редакцией ТА. Василенко. 2018. С. 147-148. 103. Розов, КВ, Розова МС. Приемы развития алгоритмической культуры будущего учителя информатики при изучении технологий искусственного интеллекта // Актуальные проблемы обучения математике и информатике в школе и вузе. Материалы V международной заочной научной конференции. Под общей редакцией ЛИ. Боженковой, МВ. Егуповой. 2020. С. 315-320. 104. Салахова, А. А Техническое творчество и соревнования для формирования новых качеств личности (на примере робототехнических соревнований) // Информатика в школе. - 2017. - № 8 (131). - С. 22-24. 105. Салахова, А. А AIEd: искусственный интеллект в образовании на примере алгоритма кластеризации средних // Актуальные проблемы методики обучения информатике в современной школе. Материалы Международной научно-практической интернет-конференции. Под редакцией Л.Л. Босовой, Н.К. Нателаури. 2018. — С. 134-140. 106. Салахова, А. А AIEd: искусственный интеллект в образовании. Изучение и применение интеллектуальных алгоритмов // Информационные технологии в образовании. материалы X Всероссийской научно- практической конференции. 2018. — С. 314-318. 107. Салахова, А. А. Алгоритмы кластерного анализа семейства средних подготовка данных и выбор метрики // Материалы студенческой научной сессии. Сборник статей. Под общей редакцией Е.С. Крупицына. 2019. – С. 67-76 108. Салахова, А. А. Изучение вопросов искусственного интеллекта на уровне СОО на примере нескольких популярных интеллектуальных алгоритмов // Образование. Технологии. Качество. Материалы III Всероссийской научно-практической конференции. - Саратов 2019. - С. 148-153. 109. Салахова, А. А. Изучение вопросов искусственного интеллекта на уровне среднего общего образования интеллектуальные алгоритмы как инструмент межпредметных проектов // Информационные и педагогические технологии в современном образовательном учреждении. Материалы X Всероссийской научно-практической конференции. Ответственный редактор Ю.В. Грибкова. 2019. - С. 61-64. 110. Салахова, А. А Изучение вопросов искусственного интеллекта на уровне СОО на примере итерационного алгоритма кластеризации K-Means // Информационные технологии в образовании "ИТО-САРАТОВ-2017". Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции. 2017. — С. 283-287. 111. Салахова, А. А Инженерная культура, проектная деятельность и робототехника // Робототехника и образование школа, университет, производство. Материалы всероссийской научно-практической конференции. 2018. — С. 94-99. 112. Салахова, А. А Искусственный интеллект в старшей школе на примере четырёх интеллектуальных алгоритмов // Преподавание информационных 244 технологий в Российской Федерации. Материалы Семнадцатой открытой Всероссийской конференции. Ответственный редактор А. В. Альминдеров. 2019. - С. 152-155. 113. Салахова, А. А. Искусственный интеллект в школе в России и США // Актуальные проблемы методики обучения информатике и математике в современной школе. Материалы международной научно-практической интернет-конференции. под ред. Л. Л. Босовой, Д. И. Павлова. 2019. - С. 201-205. 114. Салахова, А. А Образовательная робототехника как пропедевтика изучения вопросов искусственного интеллекта. Инженерные проекты // Информатизация образования - 2020. международная научно- практическая конференция, посвященная 115-летию со дня рождения патриарха российского образования, великого педагога и математика, академика РАН СМ. Никольского (1905 - 2012 гг.). - Орёл: МОО Академия информатизации образования ОГУ имени И.С. Тургенева, 2020. - С. 370-374. 115. Салахова, А. А Прикладные вопросы искусственного интеллекта в индивидуальных проектах обучающихся // Информационные технологии в образовании. - 2020. - №3. - С. 208-211. 116. Салахова, А. А. Формирование инженерной культуры обучающихся средствами робототехнических соревнований FIRST Tech Challenge // Материалы студенческой научной сессии. Сборник статей. Под общей редакцией Е.С. Крупицына. 2018. — С. 38-42. 117. Самылкина, Н. Н Методическая система углубленного обучения информатике на основе интегративного подхода дис. ... др. пед. наук 13.00.02. - Мс. Самылкина, Н. Н, Калинин, И. А Информатика. Методическое пособие для учителя. Углубленный уровень / Н. Н. Самылкина, И. А. Калинин. –– М Бином. Лаборатория знаний, 2015. –– 342 с. 119. Самылкина, Н. Н, Калинин, И. А Информатика. Программа для старшей школы. Углубленный уровень. 10–11 класс / Н. Н. Самылкина, И. А. Калинин. –– М Бином. Лаборатория знаний, 2014. –– 166 с. 120. Самылкина, Н. Н, Салахова, А. А Основы искусственного интеллекта в школьном курсе информатики история вопроса и направления развития / Н. Н. Самылкина, А. А. Салахова // Информатика в школе. –– 2019. –– № 7. –– С. 23–32. 121. Самылкина, Н. Н Искусственный интеллект в образовании (AIEd): от прикладных задач информатизации до изучения темы в содержании курса информатики Н. Н. Самылкина, А. А. Салахова // Профильная школа. – 2021. –№ 5, 2021 г. 122. Самылкина, Н. Н Структура и содержание цифровых компетенций, формируемых в предпрофессиональном обучении. Информатика в школе" №4, 2020 год. С. 12 245 123. Семакин, И. Г, Ясницкий, Л. НО возможностях преподавания искусственного интеллекта в общеобразовательной школе. Электронный ресурс / Режим доступа http://metodist.lbz.ru/lections/12/files/about.pdf (дата обращения 04.04.2021) 124. |