НАВЧАЛЬНО-ІГРОВА СИСТЕМА ДЛЯ РОЗВИТКУ ЛОГІКИ З ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИМ ІНТЕРФЕЙСОМ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.41.133-140Ключові слова:
інтелектуальний інтерфейс, розпізнавання жестів, навчально-ігрова система, комп‘ютерна гра, логічна граАнотація
У сучасній освіті наявні проблеми, пов‘язані з розвитком уваги у дітей дошкільного та молодшого шкільного віку. Дітям складно зосередитися на поставленому завданні, а особливо, якщо воно не дуже цікаве і одноманітне, їхню увагу привертає усе нове та яскраве. Саме тому одним з найпопулярніших сучасних напрямів розвитку інформаційних систем є гейміфікація освітніх процесів. За допомогою гри діти у цікавій і простій формі можуть розвивати навички логічного мислення, виконувати певні завдання логіко-математичних ігор, наприклад, судоку. Більшість відомих на сьогодні інформаційних навчально-ігрових систем мають стандартний інтерфейс і орієнтовані на певну вікову категорію. Авторами пропонується сучасна навчально-ігрова система з інтелектуальним інтерфейсом, яка дасть змогу підвищити ефективність навчання дітей дошкільного і молодшого шкільного віку основам логічного мислення, завдяки адаптації під кожну конкретну дитину. Проведено порівняльний аналіз наявних систем для розвитку логіки, розроблено основні вимоги до такої системи, проведено аналіз методів розпізнавання жестів і запропоновано алгоритм роботи інтелектуального інтерфейсу, який базується на використанні нейронних мереж, а саме згорткової нейронної мережі, яка є логічним розвитком ідей таких архітектур нейронних мереж, як когнітрон і неокогнітрон. Після цього розроблено концептуальну модель навчально-ігрової системи, яка складається з ігрової підсистеми, що за допомогою бази даних та бази знань певним чином взаємодіє з інтелектуальним інтерфейсом. Також авторами розроблено загальну схему роботи ігрової підсистеми. Запропонована авторами інноваційна навчально-ігрова система дає змогу не лише використовувати для управління інтелектуальний інтерфейс, але і адаптується під кожного конкретного гравця, відповідно до попередніх результатів гри, що призводить до збільшення якості та ефективності навчання дітей дошкільного і молодшого шкільного віку. Навчання через гру – це цікаве та просте навчання, яке приводить не лише до розвитку логіки, але і до розвитку стійкої уваги у дітей.Посилання
Riabchun, Yuliia, Honcharenko, Tetyana, Honta, Victoria, Chupryna, Khrystyna, Fedusenko, Olena. (2019). Methods and Means of Evaluation and Development for Prospective Students’ Spatial Awareness. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 8, 11, 4050 – 4058.
Dubrovina. I.V., Andreeva. A.D., Danilova. E.E., Kravtsova. E.M., Moskvina. O.A., Prizhozhan. A.M., Tolstykh. N.N. 920160. The younger schoolboy: development of cognitive abilities: A tool for the teacher. Edited by I.V. Dubrovina. M.: Enlightenment, 148.
Krak, Yu.V., Shkolnyuk, D.V. (2009). Technology of recognition of elements of tactile and gesture language. Artificial Intelligence, 3, 564 – 572.
Stenger, B., Mendonca, P.R.S., Cipolla, R. (2001). Model-based 3D tracking of an articulated hand. The 20th IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'01), December 2001, Kauai, HI, US.
Utsumi, A. Miyasato, T., Kishino, F. (1995). Multi-Camera Hand Pose Recognition System Using Skeleton Image. IEEE International Workshop on Robot and Human Communication, 219 – 224.
Kato, M., Chen, Y.W., Xu, G. (2006). Articulated Hand Tracking by PCA-ICA approach. Proceedings of the IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, Southampton, 2006, pp. 329 – 333.
Manresa, C. (2005). Hand tracking and gesture recognition for human-computer interaction. Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, 5(3), 96 – 104.
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning.The MIT Press, 800.
Graves, Alex; Schmidhuber, Jürgen. (2009). Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks, in Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris K. I.; and Culotta, Aron (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS'22), December 7th–10th, 2009, Vancouver, BC, Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation, 2009, pp. 545 – 552.
LeCun, Y. (N/d). LeNet-5, convolutional neural networks [electronic source] – http://yann.lecun.com/exdb/lenet/
Fedusenko, O.V., Yerukaev A.V. (20016). Application of production rules for the implementation of the genetic algorithm. Science and Education a New Dimension. Natural and Technical Sciences, IV (12), 110, 31 – 34.
Mikhailova, Z.A. (2008). Theories and technologies of mathematical development of preschool children. SPb.: Childhood – Press, 262.
Nosov, E.A., Nepomnyaschaya, R.L. (2007). Logic and mathematics for preschoolers. M.: Childhood-Press, 79.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Olena Fedusenko, Iryna Domanetska, Tamara Lyashchenko, Daria Semeniuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
