|
Провеждането на интердисциплинарни научни
изследвания и създаването на нови знания за фундаменталните явления и факти
в екосистемата на персонализирано електронно обучение и сензорни мрежи, ще
допринесат за постигането на основната цел на проекта чрез:
1. Изследване и създаване на модели на
сензори и сензорни мрежи за приложение в интелигентни системи за обучение;
2. Разработване на модели на знания и
организация на персонализирано обучение, необходими за структурирано
съхранение на данни, събирани чрез сензорни мрежи;
3. Проектно моделиране на интелигентни
системи за обучение чрез интегриране на модели за персонализирано обучение
и модели на сензорни мрежи.
4. Изследване на методи за постигане на
надеждност в екосистемата на персонализирано електронно обучение и сензорни
мрежи.
5. Изграждане на учени-изследователи в
областта на Интелигентните системи за обучение.
За постигането на изследователските цели се използват
подходите на моделирането и експерименталното изследване на сложни системи,
каквито са Интелигентните Системи за Обучение. Това са съществена и
неразделна част от фундаменталните научни изследвания, като многото
различни и свързани дисциплини в тази област имат свои собствени идеи за
конкретни видове моделиране. Тематиката на проекта има подчертано
интердисциплинарен характер. Основният фактор за извършване на
интердисциплинарните изследвания е приложението на Изкуствения Интелект за
целите на образованието. В резултат, интердисциплинарните изследвания са
необходими и се разглеждат като процес на решаване на проблеми, които
възникват при опита да се съвместят резултатите от научни и научно-приложни
изследвания от широк спектър от дисциплини, които покриват интелигентното
персонализирано обучение и информационно-комуникационните технологии, свързани
със сензорните мрежи, осигуряване на надеждност и качество на услугите на
интелигентните системи за обучение, както и различни теми от изкуствения
интелект. В случая при интелигентните системи за обучение, интеграцията е
от съществено значение и в настоящия проект се подпомага от концептуален
анализ и моделиране, прилагане на гъвкав модел на изследователския процес и
много важната екипна дейност, което разграничава планираните
интердисциплинарни изследвания от мултидисциплинарни изследвания. Проектните
решения ще са съобразени с тенденциите в развитието на европейските научни
изследвания и с добрите световни практики в тематичната област. Получените
проектни резултати ще се приложат при проектиране на конкретна интелигентна
система за обучение, където ще бъдат експериментирани, тествани,
анализирани и усъвършенствани. Основната цел се постига чрез решаване на
научни задачи, разпределени в 4 работни пакета (РП1 – РП4). Всички
дейности, свързани с разпространение и мултиплициране на проектните резултати
са обединени в РП5, а тези, свързани с ефективно управление на проекта - в
РП6:
1. РП1: Изследване и моделиране на сензорни
мрежи и системи;
2. РП2: Моделиране на знания и методи за
персонализирано обучение;
3. РП3: Проектиране и изследване на интелигентна
среда за обучение;
4. РП4: Надеждност
и качество на услугите в интелигентни системи за обучение и сензорни мрежи;
5. РП5: Разпространение и мултиплициране на
резултатите;
6. РП6: Управление на проекта
Очакваните резултати при изпълнение на
проекта са: 8
приети или изпратени за печат публикации в списания, индексирани в SCOPUS и
Web of Science или
издания с импакт фактор, IF (Web
of Science) и импакт
ранг SJR (SCOPUS); 8 приети или изпратени за печат доклади на международни
конференции, индексирани в SCOPUS и Web of Science; 2
рецензирана монографии издадени или приети за печат; 2-4
специализирани курса/учебни помагала, 2-4 регистрирани патента/полезни
модела в Патентно Ведомство на Р. България; участие в организирането и
провеждането на 4 международни научни събития:
а) Три международнr
конференции IEEE “Big Data, Knowledge and Control Systems Engineering” 3 последователни години;
б)
Един Workshop посветен на тематиката на
проекта в рамките на международна конференция.
|
