Cognitive graphics: Cognitive graphics and virtual reality for direct human-robot communication in mobile robot for service use | IEEE Conference Publication — inakhan.ru

Содержание

Intelligent Computing, Cognitive Graphics, Neural Networks in Computer Models of Forest Fires

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/236806

Title:	Intelligent Computing, Cognitive Graphics, Neural Networks in Computer Models of Forest Fires
Authors:	Taranchuk, V. B.
Keywords:	ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Issue Date:	2019
Citation:	Taranchuk, Valery B. Intelligent Computing, Cognitive Graphics, Neural Networks in Computer Models of Forest Fires / Valery B. Taranchuk // Series:Atlantis Highlights in Computer Sciences, volume 3. Proceedings of the 21st International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT 2019). – P. 317 — 321. https://www.atlantis-press.com/proceedings/csit-19/125927885. WoS.
Abstract:	The results of creation of theoretical (mathematical), empirical (statistical), semi-empirical computer models of forest fires are discussed. The features of intelligent computing, obtaining accurate analytical (in the scope of empirical and semi-empirical models), approximate solutions (in theoretical models) are noted. For different models, examples of preprocessing of initial data, including the use of artificial neural networks, are noted. Presentable examples of illustrating the results of numerical experiments by tools of cognitive graphics using Wolfram Mathematica are given.
URI:	http://elib.bsu.by/handle/123456789/236806
Appears in Collections:	Статьи факультета прикладной математики и информатики

Prebuilt — Generate Answer — REST API (Azure Cognitive Services — QnA Maker)

Вызов Женератеансвер для запроса текста в документах.

В этой статье

POST {Endpoint}/qnamaker/v5.0-preview.2/generateAnswer

With optional parameters:

POST {Endpoint}/qnamaker/v5.0-preview.2/generateAnswer?stringIndexType={stringIndexType}

Параметры URI

Name	In	Required	Type	Description
Endpoint	path	True		Поддерживаемая конечная точка Cognitive Services (например, https://< qnamaker-Resource-Name >. api.cognitiveservices.azure.com).
stringIndexType	query			Используемых Указывает метод, используемый для интерпретации смещений строк. По умолчанию используется текстовый элемент (Графемес) в соответствии с Unicode v 8.0.0.

Заголовок запроса

Name	Required	Type	Description
Ocp-Apim-Subscription-Key	True

Текст запроса

Name	Required	Description
documents	True	Документы для поиска по указанному вопросу.
question	True	Пользовательский вопрос для запроса по заданным документам.
language		Используемых Язык документов. Это представление языка в формате ISO 639-1. Например, используйте «EN» для английского языка; «ES» для испанского и т. д. Если параметр не задан, используйте EN для английского языка по умолчанию.

Ответы

Name	Type	Description
200 OK		Предварительно созданный ответ на вызов Женератеансвер.
Other Status Codes		Ошибочный ответ.

Безопасность

Ocp-Apim-Subscription-Key

Type: apiKey
In: header

Примеры

Successful query

Sample Request

POST {Endpoint}/qnamaker/v5.0-preview.2/generateAnswerOcp-Apim-Subscription-Key: {API key}

{
  "question": "qna maker and luis",
  "documents": [
    {
      "text": "Graphics  Surprise, surprise -- our 4K Envy 13 came with a discrete graphics card. While the Nvidia GeForce MX250 GPU isn't meant for demanding gaming",
      "id": "1"
    },
    {
      "text": "Graphics  Surprise, surprise -- our 4K Envy 13 came with a discrete graphics card.   While the Nvidia GeForce MX250 GPU isn't meant for demanding gaming",
      "id": "2"
    }
  ],
  "language": "en"
}

Sample Response

{
  "answers": [
    {
      "answer": "Graphics  Surprise, surprise -- our 4K Envy 13 came with a discrete graphics card. While the Nvidia GeForce MX250 GPU isn't meant for demanding gaming, it is a step up from integrated graphics as proven by comparing it to the UHD 620 GPU in the FHD model.",
      "answerSpan": {
        "endIndex": 82,
        "startIndex": 60,
        "text": "discrete graphics card",
        "score": 0
      },
      "answerEndIndex": 655,
      "answerStartIndex": 0,
      "id": 1,
      "score": 100
    }
  ]
}

Определения

AnswerSpan

Ответ на объект области QnA в отношении вопроса пользователя.

Name	Type	Description
endIndex		Конечный индекс диапазона ответов в ответе.
score		Прогнозируемый показатель диапазона ответов.
startIndex		Начало индекса диапазона ответов в ответе.
text		Прогнозируемый текст диапазона ответов.

Error

Объект ошибки. Согласно рекомендациям Майкрософт по одному API — https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses .

Name	Type	Description
code		Один из наборов кодов ошибок, определяемых сервером.
details		Массив сведений о конкретных ошибках, вызвавших эту ошибку.
innerError		Объект, содержащий более конкретные сведения об ошибке, чем текущий объект.
message		Удобное для восприятия представление ошибки.
target		Целевой объект ошибки.

ErrorCodeType

Один из наборов кодов ошибок, определяемых сервером.

Name	Type	Description
BadArgument
EndpointKeysError
ExtractionFailure
Forbidden
KbNotFound
NotFound
OperationNotFound
QnaRuntimeError
QuotaExceeded
SKULimitExceeded
ServiceError
Unauthorized
Unspecified
ValidationFailure

ErrorResponse

Ошибочный ответ. Согласно рекомендациям Майкрософт по одному API — https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses .

Name	Type	Description
error		Объект ошибки.

GenerateAnswerBatchResultItem

Представляет предварительно собранный результат ответа.

Name	Type	Description
answer		Ответ.
answerEndIndex		Конечный индекс ответа в тексте документа.
answerSpan		Ответ на объект Span в отношении вопроса пользователя.
answerStartIndex		Начальный индекс ответа в тексте документа.
id		Идентификатор документа.
score		Оценка результатов поиска.

InnerErrorModel

Объект, содержащий более конкретные сведения об ошибке. Согласно рекомендациям Майкрософт по одному API — https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses .

Name	Type	Description
code		Более конкретный код ошибки, отличный от предоставленной содержащей ошибку.
innerError		Объект, содержащий более конкретные сведения об ошибке, чем текущий объект.

PrebuiltQuery

Публикация схемы текста для запроса документов с помощью предварительно собранных ответов на вопросы.

Name	Type	Description
documents		Документы для поиска по указанному вопросу.
language		Используемых Язык документов. Это представление языка в формате ISO 639-1. Например, используйте «EN» для английского языка; «ES» для испанского и т. д. Если параметр не задан, используйте EN для английского языка по умолчанию.
question		Пользовательский вопрос для запроса по заданным документам.

TextInput

Список документов для запроса.

Name	Type	Description
id		Уникальный идентификатор документа.
text		Текстовое содержимое документа

The stages of cognitive visualization theory development in pedagogical thought of great Britain and the USA Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

3. Лукьяненко М.А., Зеленов А.А. Диалоговые технологии как фактор смыслообразования в обучении // Известия Южного федерального университета. Педагогические науки. 2015. № 5. С. 33-40.

4. Бурханова И.Ю. Диалоговые технологии образования в формировании метапредметной компетентности магистрантов // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 4. С. 75-79.

5. Орлов А.А. Аксиологическая направленность профессионального мышления учителя // Гуманитарные ведомости ТГПУ им. Л.Н. Толстого. 2014. № 1 (9). С. 5-20.

6. Болховской А.Л., Говердовская Е.В., Ши-ховцова Н.Н. Философский анализ проблемы понимания в педагогической герменевтике // Евразийский юридический журнал. 2016. № 8 (99). С. 382385.

7. Корнющенко Д.И. Интеграция диалогика: интенсивная технология гуманитарного образования: учебно-методический курс / Д. И. Корнющенко. — М.: Изд-во Спутник+. — 297 с.

8. Король А.Д. Диалогика знания: об утрачиваемых ценностях // Проблемы управления. 2015. № 3 (56). С. 143-147.

9. Медреш Е. Тестология и диалогика: особенности гуманитарного мышления и применение тестов в гуманитарных дисциплинах // Школьные технологии. 2006. № 1. С. 165-167.

10. Разбеглова Т.П. Диалектика, диалогика, дидактика: становление современной парадигмы философского образования // Проблемы современного педагогического образования. 2017. № 56-2. С. 198205.

11. Фортунатова В.А. Гуманитаризация вузовского образовательного процесса как исследовательская проблема // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2013. № 5-2. С. 204-210.

12. Пузыревский В.Ю., Виденкова Г. В. Диалогика стилей в науке. Химия: Методические материалы по изучению истории химии в 8-10 классах. Учебно-методическое пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. — СПб.: Школьная лига, 2014. — 132 с.

13. Пузыревский В.Ю., Владимирская Е.В. Диалогика стилей в науке. Физика: Методические материалы по изучению истории физики в 7, 8 и 11 классах. Учебно-методическое пособие. — СПб.: Школьная лига, Издательство «Лема», 2014. — 104с.

14. Буш Г.Я. Диалогика и творчество. — Р.: Авотс, 1985. — 318 с.

15. Библер В.С. Диалог и диалогика (доклад 22.5.97) [Электронный ресурс]. — иКЬ: ШрБУМа-logic.livejournal.com/189020.html (дата обращения 20.03.2020)

16. Федоров, Б. И. Курс повышения квалификации учителей «Логико-информационные технологии обучения» ЛИТО. СПб.: СПбАППО, 2010. 278 с

ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ КОГНИТИВНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ В ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ

МЫСЛИ ВЕЛИКОБРИТАНИИ И США

Чуричканич И.

аспирант Сумского государственного педагогического университета имени А. С. Макаренко, Сумы, Украина

THE STAGES OF COGNITIVE VISUALIZATION THEORY DEVELOPMENT IN PEDAGOGICAL

THOUGHT OF GREAT BRITAIN AND THE USA

Chyrychkanych I.

postgraduate student of Sumy State Pedagogical University named after A.S. Makarenko, Sumy, Ukraine

Аннотация

В статье освещены основные этапы развития теории когнитивной визуализации. Охарактеризованы ключевые черты каждого исторического этапа. Выделены наиболее значительные представители каждого периода и представлены их наиболее значимые достижения. Сравнительная характеристика и анализ поэтапного процесса развития теории когнитивной визуализации дает основания считать, что инфографика как наука постоянно совершенствуется и получает все больше перспектив в сфере бизнеса, рекламы, медицины и образования.

Abstract

The paper introduces the pivotal stages of the cognitive visualization theory development. The key features of each historical stage are characterized in the article. The most outstanding researchers and their significant achievements are highlighted for each stage. The comparative characterization and analysis of the phased development process of the cognitive visualization theory gives the reason to believe that infographics as a science is constantly improving and acquiring ever greater perspectives in the field of business, advertising, medicine and education.

Ключевые слова: теория когнитивной визуализации, инфографика, исследовательский подход, сюжетный подход, трёхмерный, интерактивная графика.

Keywords: cognitive visualization theory, infographics, research approach, plot approach, three-dimensional, interactive graphics.

Introduction. Emergence of a new information society with a visual type of thinking determines the relevance of cognitive visualization implementation into educational process as a way of cognition, processing and interacting with information. The cognitive visualization approach is particularly important for the learning process which involves adapting new knowledge to its rapid and productive learning.

Teachers all over the world strive to achieve the highest results in students teaching and adapt to the new educational environment of today. They seek optimal ways of self-improvement and modernization of the methodological approaches in pedagogical science. In the course of experimental research many teachers have come to the conclusion that cognitive graphics is a necessary and indispensable link that connects learning and modern life and helps students navigate the environment.

To understand the essence of the cognitive-graphic approach and its impact on the improvement of the learning process, it is necessary to study carefully the development of cognitive visualization theory in the historical context, starting from the prerequisites and ending with historical stages of cognitive graphics development.

Analysis of relevant research. It should be noted that pictorial communication with the help of images on bones and stones in caves of North Asia, West Africa and North America is considered a primitive form of cognitive visualization. Pictorial writing has been addressed by such scholars as S. Craft, R. Gregory, D. Hambling, L. Richardson, V. West and others.

Certain manifestations of cognitive graphics are associated with the advent of the Khipushri system in the Inca era. A. Kenny, J. Bogatko, S. Highland, P. Levy were involved in the study of this phenomenon.

The next historical step towards the emergence of cognitive infographics was the development of two-dimensional graphical structures: appearance of geographical maps. Scientists who have studied the cartographic period as a prerequisite of cognitive visualization development were: A. Berlant, V. Litinsky, S. Kobernyk, R. Kovalenko, E. Lagotska and others.

The scientific dimension of research on modern types of cognitive visualization theory is represented by studies of such Ukrainian and foreign educators as N. Holmes, E. Tafte, T. Buzan, R. Kosara, R. Yacob-son, D. Rosenberg, K. Gilbert, A. Crafton, D. Newsom, R. Sung, K. Butcher, M. Hegarty and many others.

The aim of the article is to distinguish the stages of cognitive visualization theory development in the pedagogical thought of Great Britain and the USA.

The methods of investigation are comparative analysis — aimed at determining overall qualities which are common and different as for stages of cognitive visualization theory development in the USA and Great Britain; analysis, synthesis, induction and deduction.

Results. Starting from the pictographic writing, the «quipu» opened by the Spanish conquistador Francisco Pizarro, cartography, anatomical drawings by Leonardo da Vinci and ending with orthodox icon and Ti-

betan tank, one can speak of prototypes of modern cognitive-visual blocks, which are used in mathematics, physics, linguistics and pedagogy of today.

The innovative nature of European bourgeois culture, formation of anthropogenic civilization, such pivotal introductions in the field of science as analytical geometry, coordinate system, probability theory have created the conditions for the flowering of the first stage of chart-graph infographics.

This period was marked by appearance of various types of diagrams. A well-known medical reformer Florence Nightingale first used the chart called «The Nightingale’ s rose» during a speech on the deaths of the British military men from illnesses in the Crimean war. The scientist has the chart on a polar coordinate system with segmental distribution. Each ring in the center of the Arabic grid was used by the chart author as a scale to determine the size of a segment. Florence’s chart and statistical analysis managed to prove to skeptical authorities the need to reform the army and reduce the mortality of soldiers by improving sanitation.

The mathematician William Playfer in the book «Commercial and political Atlas» where he considered the relationship between the financial and productive forces of England used his personal types of charts: sector diagrams, line diagrams, radial charts, etc.

In his atlas Playfer demonstrates completely new types of diagrams and introduces new techniques of in-fographics, such as highlighting certain areas in different colors of overlapping circles, using slope lines to represent changes and trends, resizing shapes to compare certain metrics.

Joseph Priestley, by his history chart, tried to schematically skim the entire history of mankind up to the 18th century. This is an example of graphical compression and completion of the great amount of information. The English scientist was able to convey the location of the states, their size; to mark the period from birth to decline of each formation using a timeline that was plotted above the graph and the geographical regions the author decided to place on the right.

The anesthesiologist John Snow (1854) creates a map of cholera disease. This work was not marked by the great complexity of graphical submission but played a major role in the history of infographic development because it revealed the importance of visual presentation of information for analytics. John Snow pointed out on the map of London the so-called cholera outbreaks. After the graphic image it became clear that the places of the disease are not far from the water towers. It struck the local government and the water towers terminated their work. The cholera epidemic has been extinguished thanks to John Snow’s infographic analysis.

Summarizing the above mentioned it should be noted that the chart-graph stage of cognitive graphics development was noted by:

• emergence of the main types of charts: linear, sectoral, bar and pie charts;

• visualization of large amount of information;

• understanding the role of visualization as an «analyst»;

• minimization in the design of the material;

• appearance of timelines;

• use of geometric shapes;

• use of different color shapes with the advent of color printing machines;

• complication of visualization methods.

It should be noted that after the so-called «Golden Age» in the development of infographics with new techniques and meticulous accuracy of data transmission, cognitive visualization is under stagnation for a while (1900-1950).

The illustrations made by human hand due to the lack of computer technologies development do not arouse sufficient interest. And in some cases, graphic methods of image are perceived negatively. There appears a problem of data distortion.

Only the writings of the visual analyst Otto Newrath revived the confidence and interest in cognitive visualization as such. An Australian sociologist was the founder of the graphic language called Isotype (International System of Typographic Picture Education). In the graphic language of the scientist the symbols were used instead of letters, the number of words was minimized. He was one of the first scientists who was interested in the educational function of the cognitive graphics. Otto believed that the learning process would be much more effective if supported by visualized images and graphic symbols. Education spreadsheets should have a unified visual graphical basis, based on different topics with their own characteristics, depending on the subject.

The gradual computerization of society, the advent of the Internet networks, such programs as open office, Grapher, Color draw (1952-1990) became the starting point for the emergence and development of a new stage in the history of cognitive visualization theory. There were times of transition from the pictographic-pictorial method in statistics to the automation of information visualization. «The popularity of research in semiotics has led to the emergence of new trends in the provision of information: functional, geometrically accurate and logic» [3].

This is a period of active development of in-fographics in journalism. One of the founders of «news graphics» is considered Peter Sullivan. The scientist defines infographics as some combination of words, drawing, photos in order to create a visual communication tool for analytical or artistic news that would help the reader to better understand the concept of the text, placed on newspaper or magazine pages. He believed that text is the last thing the reader sees in the magazine. Infographic images should be vivid, and clearly express the main content of the text.

The term «infographic design» is born, which is inextricably linked to the figure of the Czech-American artist and designer Ladislaw Sutnar. He worked extensively on the methods of forming imaginative thinking and space organization styles. Sutnar is considered to be one of the founders of «joy-art» due to the sunshine of his design work.

This period was marked by the birth of two schools, two approaches to visualizing the thought imagery: research and plot approaches.

The founder of the research approach is rightly considered the father of infographics Professor Edward

Tufte, who systematized the basic tenets of infographics as a science and till today is an icon of modern infographers. The essence of the Tufte’s research approach is abandonment of decorative elements in charts that visualize numerical data. Data should be displayed in all the complexity, the use of colors and extra drawings should be minimized. The research approach has justified itself in business analytics, mathematics, data analysis, scientific work.

Another approach was started by journalist — illustrator of New York Times editorials — Nigel Holmes (1978-1994). Holmes’ plot approach is opposite to Tufte’s one as far as display method is concerned. The author stands for creation of the most attractive images of entertaining content of humor in infographics. Holmes pays special attention to the colors and drawings, expressive illustrations. The scope of this approach can be considered journalism, blogs, marketing and promotional materials. Thus, the research approach implies extraction of the necessary information by the consumer, whereas the plot approach already concludes what the consumer should reach [2].

The further improvement of computer technologies in the early 21st century, the advent of library Di-rectx12, the diversification of ways of content delivery in the media sphere caused emergence and development of the modern stage of multimedia infographics. With the advent of a variety of sophisticated computer programs, there was a need for skilled specialists in the design of higher graphic computer systems. In this connection it is necessary to mention Jeff Ruskin, who started working at the end of the 20th century. In 2000 he published his book «The Humane Interface», which the author devoted to the problems of human-machine interconnections. The author of the book has developed an interface taking into account the basic principles of cognetics, the science that deals with the study of the applied sphere of our mental abilities. This science is also called cognitive design from the word «cognate» -related.

21st century graphics are becoming increasingly complex with texts, photography, media and audio files. This stage is characterized by the diversification of computer infographics types. Raster infographics, animated, 3D, interactive infographics and other types appeared.

In 1963 the American scientist Ivan Sutherland became the creator of a sketchpad program that allowed users to paint dots with a digital pen. He was the father of all bitmap editors. But raster infographics gained the greatest development in the 20th century. Along with other types of computer graphics it has become a powerful tool in the hands of such contemporary graphic designers as Nicholas Felton, Artem Gorbunov, Richard Saul Wurman, Alberto Cairo, Donna M. Vonna, Robert Kosara and others.

If the bitmap infographic is formed of pixels: the smallest elements of the image and looks like a mosaic of multicolored dots; then the vector infographic consists of primitives: lines, rectangles, circles, which have certain parameters — vector commands. The more primitives there are on the screen, the better and more accurate is the object being depicted. The history of vector infographics dates back to 1985 when Copeland founded Corel company to create systems for the layout of print products.

One of the latest versions of the vector graphics editor has serious set of innovations, such as: instant fill color selection, perspective projection, node editing tool, complex gradient fill. Today «Corel Draw» is positioned as a whole suite of graphics applications and not as a standalone graphic editor.

Another kind of graphics — fractal graphics — is one of the most sophisticated and complicated types of informational graphics of the 21st century. Fractal graphics consists of fractals (structures, parts of which are similar to the whole). The small elements of each fractal object repeat the basic properties of the whole object. Today fractal graphics allow you to simulate multicolored intricate images of both wild and non-living nature, design abstract compositions, ornaments, reproduce copies of any painting that is absolutely close to the original. It can be the surface of the ocean, mountains or clouds.

Animated infographics is another kind of graphics that has evolved into the 21st century. Graphics deals with the visual design of static images. This is a field of graphic design firmly incorporated into television, video games, advertising, cinema of today. Motion Design (the second name of animated infographics) is able to visualize both concrete information and abstract ideas through visual effects, audio, animation techniques. It should be noted, that animated graphics are not cartoons, they are not intended to reveal a full story, but merely illustrate certain information. Motion Design uses at ones three channels of information: audio, visual and text, which allows the users to discover for themselves the content of the concept, in the most complete and versatile way. Previously, the Motion Design creation process was time-consuming and costly. With the rapid development of computer technology, this process has become much easier.

Now, the presentations with animated graphics is a great idea for presenting products to business partners; short, vivid entertainment news videos do not bypass Motion Design; advertising saturates the promotional materials with animated graphics. Education uses Motion Graphic’s capabilities for accessible and fast explanations of any complex material. The 21st century is the Age of rapid 3D graphics development. 3D in-fographics operates with geometric objects in three-dimensional space. «An object of 3D graphics is represented as a set of surfaces; a minimal surface is called a polygon; most often a triangle is selected as a polygon. The polygon coordinates are a vector (x, y, z) for creating visual effects; the polygon vector is processed in conjunction with three materials: rotations, shifts and scaling» [1]. The task of 3D graphics is to create a volumetric visual image of the object.

The first successes in developing of 3D graphics were the works of Ivan Sutherland in the 20th century. He developed a special program for creating elementary three-dimensional images. The mathematician of the former USSR Konstantinov was able to teach 3D figures to move. The crown of his work was a cat that could change a movement on command. John Blinn introduces the algorithms for realistic image microrelief in 1997. In 1978 Catmell implements in practice the z-puffer method by which it is possible to store information about the depth of each pixel of the image.

Since the 90’s with the advent of the Internet and to this day 3D graphics have firmly penetrated our lives. Thanks to high-tech 3D graphics cards scientists are trying to find a cure for the oldest human diseases such as Alzheimer’s disease, cancer, etc. The achievements of 3D graphics are used in chemistry, applied physics, nanoelectronics.

On the basis of three-dimensional infographics another branch of computer design develops. It is interactive graphics. This kind of infographics allows the user to control the contents of a computer images, to modify and refine its color, shape, size; it provides the ability to communicate with graphic images in a dialogue mode. The first interactive computer-aided design systems appear in the 60’s of the 20th century for the design of aircraft cars, architectural structures. The computers on which these systems were operating used to be large and expensive to maintain.

Nowadays the systems of interactive computer graphics that are successfully accumulating geodetic methods, methods of mathematics and physics and capable to realistically represent spacial objects and territories, are gaining popularity. Typical for such a system is operation of entering and editing objects, taking into account their location on the surface of the Earth, formation of various digital models, record in the database, execution of various database queries.

Conclusions. Summarizing the above mentioned, it should be noted that development of the theory of cognitive visualization has passed three stages in historical terms: 1) the stage of infographic diagrams; 2) the story-research stage; 3) the stage of multimedia in-fographics. The first stage was characterized by the distribution of graphs and the emergence of diagrams of four types: circular, sectoral, linear and columnar. The second stage was characterized by the development of two approaches to visualization: research approach and plot one. In the research approach the graphics should be minimalistic, any data should be transmitted as accurately as possible. The storytelling approach focuses on creating compelling images of humorous content. The modern stage is marked by the fact that the graphics are complemented by the photo, audio, video files. The new types of computer graphics appear: raster, vector, animated, three-dimensional and interactive graphics.

References

1. TpboxMipHa графжа (3D гафка). — Режим доступу: https ://studme.org/97267/in.

2. Lankow J. Infographics: The power of visual storytelling / J. Lankow, J. Richre, R. Crooks. — Wiley, 2012. — 264 p.

3. 1сторичш етапи розвитку iнфографiки як засобу графiчного представлення шформацп. Коле-кщя Revolution — A/best. — Режим доступу: https ://revolution. allbest.ru>history.

4. Newrath O. International picture language. The first rules of isotype. — London, 1936. — 117 p.

5. Tufte E. Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. CT: Graphics Press. — 1997. — 157 p.

(PDF) Когнитивная компьютерная графика для интерпретации информации в интеллектуальных системах реального времени.

эффективность распознавания и анализа скрытых структур, описывающих DO-среду

взаимодействия. Особенно важна роль приложения изображений CCG для анализа и прогноза

экстремальных ситуаций, связанных с безопасностью судоходства и посадки самолетов

в морских условиях. «Сжатые» и легко интерпретируемые когнитивные представления

динамики стимулируют образное мышление и позволяют оперировать

репрезентативными объектами абстрактной природы.

Работа поддержана грантами РФФИ № 00-07- и INTAS 1999 N666.

Список литературы

1. Альбу В.А., Чорошевский В.Ф. COG – система когнитивной графики. Разработка, реализация

, заявка. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1990, 5, 37–43.

2. Башлыков А.А., Павлова Е.Б. Интеллектуальный пользовательский интерфейс системы СПРИНТ – РВ на базе когнитивной графики

. Proc. V Междунар. Конф. ЦАИ96, Казань, Россия, 1996, 3, 385–386.

3. Боулт Т.Э., Фенстер С.Д. и Ким Дж. У. Динамические атрибуты, генерация кода и IUE,

DARPA 94. vol.1, p.p.405-422.

4. Чембер Д.М., Кливленд В.С., Кляйнер Б., Тьюки П.А. Графические методы анализа данных

. Бельмонт, Калифорния: Wadsworth, 1983.

5. Когнитивная наука. Введение в книгу Брэдфорда // The MIT Press Cambridge-

Messachusetts-London-England.1989.

6. Дегтярев А.Б., Дмитриев С.А., Нечаев Ю.И. Методы когнитивной компьютерной графики

для анализа поведения динамических объектов.Труды II Междунар. Конф. МОРИНТЕХ – 97,

Санкт-Петербург, Россия, 1997, 6, 83–87

7. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях / Под ред. Ю. Нечаев.

Санкт-Петербург. СМТУ. 2001 с.

8. Иванищев В.В. Моделирование объектов на визуализации. Proc. II конференции искусственного интеллекта

. Минск.1990, с.122-124.

9. Джонсон Р.А., Уичерн Д.В. Прикладной многомерный статистический анализ. Prentice-Hall

International, Inc., London, 1992, 642 pp.

10. Лакофф Дж. Когнитивное моделирование. Известия о языке и интеллекте. -Моск.

Прогресс.1996.

11. Лоутон Д.Т., Дай Д., Фрогге М.А., Гарднер В.Р., Притчетт Х., Раткопф А.Т. и TenG.

Пользовательский интерфейс IUE, DARPA 93, стр.289-300.

12. Магасов С.С. Функциональная схема когнитивной модели. Искусственный интеллект. 3, 2000,

pp.257–262.

13. Мардиа К.В. Кент Дж., Бибби Дж. Многовариантный анализ.Лондон, Academia Press Inc.,

1979

14. Нечаев Ю., Дегтярев А., Бухановский А. Согласованная компьютерная графика для

интерпретации информации в системе разведки реального времени. Proc. III Межд. Конф.

MORINTEX-99. Санкт-Петербург. 2001. Vol.1, pp.297-303.

15. Шнейдерман Б. Перцептивные и когнитивные проблемы в синтаксике. Семантическая модель поведения программиста

. Proc. симп. по человеческому фактору и информатике. Человек

Фактор Общества.Санта-Моника, Калифорния, 1978 год.

16. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. М., Наука, 1991

17. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика — приложение для систем поддержки принятия решений. Proc

II Int. Конф. МОРИНТЕХ – 97, Санкт-Петербург, Россия, 1997, 8, стр.197–203

Страница не найдена

К сожалению, страница, которую вы искали на веб-сайте AAAI, не находится по URL-адресу, который вы щелкнули или ввели:

https: // www.aaai.org/papers/symposia/fall/1997/fs-97-03/fs97-03-015.pdf

Если указанный выше URL-адрес заканчивается на «.html», попробуйте заменить «.html:» на «.php» и посмотрите, решит ли это проблему.

Если вы ищете конкретную тему, попробуйте следующие ссылки или введите тему в поле поиска на этой странице:

Выберите темы AI, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте.
Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».
Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press и журналах AAAI.
Для рефератов (а иногда и полного текста) технических документов по ИИ выберите Библиотека
Выберите AI Magazine, чтобы узнать больше о флагманском издании AAAI.
Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите Conferences
Для ссылок на симпозиумы AAAI выберите «Симпозиумы».
Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «Организация».

Помогите исправить страницу, которая вызывает проблему

Интернет-страница

, который направил вас сюда, должен быть обновлен, чтобы он больше не указывал на эту страницу.Вы поможете нам избавиться от старых ссылок? Напишите веб-мастеру ссылающейся страницы или воспользуйтесь его формой, чтобы сообщить о неработающих ссылках. Это может не помочь вам найти нужную страницу, но, по крайней мере, вы избавите других людей от неприятностей. Большинство поисковых систем и каталогов имеют простой способ сообщить о неработающих ссылках.

Если это кажется уместным, мы были бы признательны, если бы вы связались с веб-мастером AAAI, указав, как вы сюда попали (т. Е. URL-адрес страницы, которую вы искали, и URL-адрес ссылки, если таковой имеется).Спасибо!

Содержание сайта

К основным разделам этого сайта (и некоторым популярным страницам) можно перейти по ссылкам на этой странице. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вам следует посетить страницу AI Topics. Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство». Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press, AI Magazine, и журналах AAAI. Чтобы получить доступ к цифровой библиотеке AAAI, содержащей более 10 000 технических статей по ИИ, выберите «Библиотека».Выберите Награды, чтобы узнать больше о программе наград и наград AAAI. Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Встречи». Для ссылок на программные документы, президентские обращения и внешние ресурсы ИИ выберите «Ресурсы». Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «О нас» (также «Организация»). Окно поиска, созданное Google, будет возвращать результаты, ограниченные сайтом AAAI.

Когнитивная наука о тактильной графике: Исследование: Исследовательская сеть Реджинальда Филлипса для улучшения образования людей с нарушением зрения (Исследовательская сеть Р. М. Филлипса): Университет Сассекса

Принципы мультимедийного обучения — Центр преподавания и обучения

Основополагающая книга Ричарда Майера « Multimedia Learning » подробно описывает его обширное исследование того, как эффективно структурировать мультимедийные материалы для максимального обучения.Опираясь на многочисленные эксперименты, он обобщает свои выводы в 12 принципов, которые составляют (частично) то, что он называет «когнитивной теорией мультимедийного обучения». Эта теория и ее принципы служат руководством по созданию эффективных мультимедийных презентаций для обучения.

Эта статья вводит основы когнитивной психологии, на которых построены принципы Майера, а затем резюмирует каждый принцип. Начнем с обсуждения предположений Майера о том, как люди учатся.

Обработка информации

Когнитивная теория мультимедийного обучения Майера делает три предположения о том, как люди обрабатывают информацию: предположение о двухканальности, предположение об ограниченных возможностях и предположение об активной обработке.

Предположение о двухканальности

Согласно Mayer (2009), допущение о двухканальности подразумевает, что «люди обладают отдельными каналами для обработки зрительной и слуховой информации» (стр. 63). Первый — это визуально-графический канал, который обрабатывает изображения, видимые глазами (включая слова, отображаемые на экране).Другой канал — слухово-вербальный канал, который обрабатывает произносимые слова.

Предположение об ограниченной емкости

Предположение об ограниченных возможностях предполагает, что у людей есть жесткие ограничения на количество информации, которую они могут обработать в любой момент. Это, вероятно, интуитивно понятно любому, кто сидел в спорт-баре и пытался смотреть несколько игр одновременно или пытался слушать новости во время разговора.

Хотя это и сложно определить, Майер предполагает, что большинство людей могут одновременно хранить в рабочей памяти от пяти до семи «блоков» информации (стр.67). Он также указывает, что люди с более высоким уровнем этого диапазона могут иметь более сильные метакогнитивные стратегии, которые позволяют им более эффективно управлять своими ограниченными когнитивными ресурсами.

Предположение об активной обработке

Предположение об активной обработке утверждает, что люди не учатся, просто пассивно поглощая информацию. Вместо этого им необходимо участвовать в активных когнитивных процессах, а именно идентифицировать и выбирать соответствующий материал, систематизировать его в визуальные и / или вербальные модели и интегрировать эти новые модели с предшествующими знаниями (стр.70). Когнитивная теория мультимедийного обучения принципиально выступает против подхода «передачи знаний» к обучению в пользу модели «конструирования знаний», ориентированной на студента. Он утверждает, что студенты — это не «пустые сосуды», ожидающие наполнения информацией, а вместо этого они должны работать над синтезом слов и изображений в значимую информацию, которая сохраняется в долговременной памяти.

Теория когнитивной нагрузки

Когнитивная теория мультимедийного обучения Майера также во многом опирается на теорию когнитивной нагрузки .Хотя мы обсуждаем это более подробно в другом месте, основная предпосылка заключается в том, что информация, с которой мы сталкиваемся во время обучения, приводит к одному из трех различных типов обработки в мозгу.

Посторонняя нагрузка (также известная как «посторонняя обработка») означает потраченное впустую когнитивное усилие на материал или детали, которые не поддерживают результаты обучения. Преподаватели могут свести к минимуму постороннюю нагрузку, сосредоточившись на основном материале и избегая всего, что может отвлекать учащихся (например, ненужных анимаций или нерелевантной информации).

Внутренняя нагрузка (также известная как «основная обработка») относится к когнитивным усилиям, необходимым для представления материала в рабочей памяти, и основывается на сложности или сложности, присущей учебным материалам. Инструкторам следует стремиться управлять внутренней нагрузкой, заранее разбивая материалы и определяя технические термины.

Germane load (также известная как «генеративная обработка») — это усилие, необходимое учащимся для реального понимания материала, на которое сильно влияет их мотивация.Инструкторы должны оптимизировать уместную нагрузку, правильно подбирая строительные леса и задавая темп материала.

В некотором смысле мы можем рассматривать теорию когнитивной нагрузки как продолжение предположения об ограниченных возможностях. Учитывая, что у нас ограниченная способность обрабатывать информацию в реальном времени, преподаватели должны стремиться создавать мультимедиа, которые управляют внутренней нагрузкой, оптимизируют ее и минимизируют постороннюю нагрузку, чтобы обеспечить максимальное хранение в долговременной памяти. Таким образом, хотя принципы Майера дают представление о том, как эффективно создавать мультимедийные сообщения для обучения, каждый из них также соответствует передовой практике управления когнитивной нагрузкой.

Короче говоря, когнитивная теория мультимедийного обучения предполагает, что человеческий разум представляет собой двухканальную систему с активной обработкой с ограниченными возможностями, и что докладчики должны создавать мультимедийные сообщения для управления всеми тремя типами когнитивной нагрузки соответственно. Майер придерживается конструктивистского взгляда на обучение, в котором мультимедиа — это не просто системы доставки информации, а скорее когнитивные средства для конструирования знаний (стр. 14).

Принципы мультимедийного обучения

Теперь, когда мы заложили основы когнитивной психологии, давайте перейдем к обобщению каждого принципа.

Принципы минимизации посторонней нагрузки

Принцип согласованности

«Люди лучше учатся, когда посторонний материал не включается, а исключается». (стр. 89)

Принцип согласованности сводится к минимизации посторонней обработки. Преподаватели не должны включать в свои мультимедийные сообщения информацию, которая не будет оцениваться, просто предназначена для «оживления» презентации или отвлекает от целей обучения в целом.

Майер также предостерегает от включения соблазнительных деталей (интересный, но не относящийся к делу материал, который докладчик может включить, чтобы повторно привлечь аудиторию или вызвать эмоциональную реакцию), которые аудитория часто сохраняет лучше, чем предполагаемое основное сообщение (стр.97). Учитывая, что обучение — это активный процесс, эти посторонние детали могут мешать учащимся создавать ментальные модели для представления материала.