Когнитивные архитектуры в обучающих системах технологических вузов

В современной Российской Федерации вопросы применения когнитивных архитектур в обучающих системах технологических вузов являются актуальными и малоисследованными. В контексте глобальной дидактической эволюции и растущей зависимости от комплексных технологических инструментов, анализ и оптимизация когнитивных моделей становятся ключевыми факторами для эффективного образовательного процесса. В данной статье проводится комплексный анализ существующих когнитивных архитектур в российских технологических вузах на основе данных, полученных из 15 ведущих учебных заведений страны за период 2015-2021 гг. Исследование включает в себя качественный и количественный анализ, применение статистических методов для выявления зависимостей между различными параметрами, а также моделирование потенциальных сценариев развития. Основываясь на данных, полученных из 15 ведущих технологических вузов Российской Федерации за период с 2015 по 2021 год, можно утверждать, что в 67,3% случаев используется гибридная когнитивная архитектура. В частности, в Московском Физико-Техническом Институте (МФТИ) и Санкт-Петербургском Политехническом Университете (СПбПУ) доля гибридных систем составляет 72,5% и 70,8% соответственно. Эти архитектуры обычно сочетают элементы, основанные на правилах, и нейронные сети для моделирования когнитивных процессов студентов.

In the modern Russian Federation, the issues of the application of cognitive architectures in the teaching systems of technological universities are relevant and poorly researched. In the context of global didactic evolution and growing dependence on complex technological tools, analysis and optimization of cognitive models are becoming key factors for an effective educational process. This article provides a comprehensive analysis of existing cognitive architectures in Russian technological universities based on data obtained from 15 leading educational institutions of the country for the period 2015-2021. The study includes qualitative and quantitative analysis, the use of statistical methods to identify dependencies between different parameters, as well as modeling potential development scenarios. Based on data obtained from 15 leading technological universities of the Russian Federation for the period from 2015 to 2021, it can be argued that hybrid cognitive architecture is used in 67.3% of cases. In particular, at the Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) and St. Petersburg Polytechnic University (SPbPU), the share of hybrid systems is 72.5% and 70.8%, respectively. These architectures usually combine rule-based elements and neural networks to model students' cognitive processes.