Магістерські студії (Вип. 21, 22, 23, 24)
Permanent URI for this collectionhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/15495
Browse
3 results
Search Results
Item ПРОФІЛАКТИКА ТРИВОЖНОСТІ У ДІТЕЙ ШКІЛЬНОГО ВІКУ(2024) Нападовська, Г. Ю.Стаття присвячена актуальній проблемі сучасної освіти – шкільній тривожності. У статті аналізуються причини виникнення цього стану у підлітків, такі як навчальний стрес, соціальні проблеми та особистісні особливості. Також розглядаються наслідки шкільної тривожності для навчального процесу, соціальних взаємин та загального самопочуття підлітка. Головною метою статті є пропозиція програми профілактики шкільної тривожності, яка включає освітній, психологічний та соціальний компоненти. Програма спрямована на створення сприятливого психологічного клімату в школі, навчання підлітків ефективним стратегіям подолання стресу та підвищення їхньої самооцінки. The article focuses on a pressing issue in modern education: school anxiety. It analyzes the causes of this condition in adolescents, such as academic stress, social problems, and personality traits. The article also examines the consequences of school anxiety on the learning process, social interactions, and overall well-being of adolescents. The main goal of the article is to propose a school anxiety prevention program that includes educational, psychological, and social components. The program aims to create a supportive psychological climate in schools, teach adolescents effective stress management strategies, and boost their self-esteem.Item МЕТОДИКА ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПРОЦЕСІ РОЗВИТКУ КРИТИЧНОГО МИСЛЕННЯ УЧНІВ ПІД ЧАС НАВЧАННЯ ФІЗИКИ(2024) Зіновська, В. О.У статті розглянуто види штучного інтелекту, що вони можуть робити та методичні рекомендації до їх використання на уроці фізики. The article discusses the types of artificial intelligence, what they can do, and methodological recommendations for their use in a physics lesson.Item МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ «ГРАВЕЦЬ-КОМП’ЮТЕРНА ГРА» ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ(2021) Шувалов, А. К.Штучний інтелект для відеоігор являє собою реалізацію набору алгоритмів і методів як традиційного, так і сучасного штучного інтелекту з метою забезпечення вирішення цілого ряду ігрових залежних задач. Однак більшість сучасних підходів призводять до визначених, статичних і передбачуваних реакцій ігрового агента, не маючи можливості пристосуватися під час гри до поведінки або стилю гри користувача. Методи машинного навчання дозволяють поліпшити поведінкову динаміку керованих комп'ютером ігрових агентів, полегшуючи автоматизовану генерацію і відбір моделей поведінки, тим самим розширюючи можливості цифрового ігрового штучного інтелекту і надаючи можливість створювати більш захоплюючі і цікаві ігрові враження. Найголовніше полягає в тому, що рішення задач у відеоіграх може привести до вирішення реальних завдань з використанням перевірених алгоритмів штучного інтелекту. У сучасних дослідженнях представлений ряд академічних робіт, які в теперішній момент відзначають популярність і релевантність машинного навчання для ігрових середовищ з точки зору використання методів нейронних мереж, еволюційних обчислень і навчання з підкріпленням для управління ігровими агентами. Artificial intelligence for video game is the implementation of a set of algorithms and methods of both traditional and modern artificial intelligence to ensure the solution of a number of game-dependent problems. However, most modern approaches lead to definite, static and predictable reactions of the game agent, not being able to adapt during the game to the behavior or style of the user's game. Machine learning techniques can improve the behavioral dynamics of computer-controlled game agents, facilitating the automated generation and selection of behavior patterns, thereby expanding the capabilities of digital gaming artificial intelligence and providing the opportunity to create more exciting and interesting gaming experiences. The most important thing is that solving problems in video games can lead to solving real problems using proven algorithms of artificial intelligence. Modern research presents a number of academic papers that currently note the popularity and relevance of machine learning for gaming environments in terms of the use of neural network techniques, evolutionary computing, and reinforced learning to control game agents.