Фізико-орієнтована педагогіка в інженерії штучного інтелекту: тематичне дослідження викладання фундаментальних алгоритмів за допомогою обробки сигналів

Носенко, Тетяна Іванівна (2026) Фізико-орієнтована педагогіка в інженерії штучного інтелекту: тематичне дослідження викладання фундаментальних алгоритмів за допомогою обробки сигналів Computer Applications in Engineering Education, 3 (34). с. 1-10. ISSN 1099-0542

Текст NosenkoPIPAIIE.pdf Download (1MB)

Анотація

Швидка інтеграція інструментів штучного інтелекту в інженерну освіту створює ризик підходу «чорної скриньки», коли студенти використовують високорівневі бібліотеки машинного навчання без глибокого розуміння фундаментальних алгоритмів. Це дослідження пропонує та емпірично перевіряє методологію фізично-орієнтованого скарбування, яка використовує стохастичне фізичне моделювання як структуровану педагогічну підтримку для викладання основних алгоритмів на вступних курсах програмування. Було проведено тематичне дослідження (N = 34), зосереджене на локалізації аномалій випромінювання в зашумлених даних. Студенти реалізували фундаментальні алгоритми обробки сигналів (згладжування та порогове регулювання) з нуля, відтворюючи мікрологіку математичної згортки. Це завдання було сформульовано як фундаментальну проблему обробки сигналів, що забезпечує зв'язок між базовими алгоритмічними структурами та застосуваннями штучного інтелекту в інженерії. Ефективність підходу вимірювалася за допомогою валідованого інструменту, що оцінює три конструкції: залученість, концептуальне розуміння та скарбування та підтримку процесу (SPS). Кількісний аналіз підтвердив високу надійність інструменту (α Кронбаха = 0,924). Модель звичайної регресії найменших квадратів продемонструвала, що запропонована педагогічна підтримка та залученість студентів є статистично значущими предикторами, пояснюючи понад 70% дисперсії (R² = 0,718, p < 0,001) у сприйнятті студентами концептуального розуміння алгоритмів. Дослідження емпірично демонструє ефективність переходу від традиційної освітньої моделі «Синтаксис-перше» до моделі «Дані-перше». Взаємодія з реальним фізичним шумом допомагає студентам подолати «стохастичний шок» та сприяє розвитку інженерної інтуїції, необхідної для ефективного вирішення проблем у сфері штучного інтелекту. © 2026 Wiley Periodicals LLC.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	алгоритмічне мислення; освіта з CS1; інженерна освіта; навчальні скелети; машинне навчання на основі фізики (PIML)
Типологія:	Статті у базах даних > Scopus > У виданнях Q1 Scopus
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра комп'ютерних наук
Користувач, що депонує:	доцент Тетяна Іванівна Носенко
Дата внесення:	04 Черв 2026 13:52
Останні зміни:	04 Черв 2026 13:52
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/57894

Actions (login required)

Перегляд елементу