Експериментальний підхід до створення умовного ноосферного інтелекту за допомогою геоінформаційного моделювання

Автор(и)

  • Костянтин Метешкін Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова, Україна https://orcid.org/0000-0002-1170-2062
  • Максим Кухар Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова, Україна https://orcid.org/0000-0001-8305-6269
  • Вікторія Шевченко Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-0620-6811
  • Любов Маслій Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова, Україна https://orcid.org/0000-0003-3844-462X

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-3(41)-462-471

Ключові слова:

модель знань; інтелектуальна система; ноосферний інтелект; геоінформаційне моделювання; ГІС

Анотація

Метою цього дослідження є апробація та верифікація моделі формування умовно-ноосферного інтелекту на основі даних науково-педагогічних працівників закладів вищої освіти України із застосуванням методів математичного та геоінформаційного моделювання. Методологічна основа дослідження передбачає комплексний науковий підхід, який інтегрує методи моделювання, аналізу, синтезу, логічного узагальнення та емпіричні методи, що забезпечує всебічне вивчення динаміки та потенціалу колективних інтелектуальних ресурсів. Джерелами дослідження виступають результати наукової діяльності авторів та відкриті дані Міністерства освіти України.

У цій роботі вводиться термін «умовно-ноосферний інтелект» (УНІ), який базується на концепції ноосфери В. І. Вернадського. Під УНІ розуміється здатність системи формувати групи експертів із числа науково-педагогічних працівників (НПП) – інтелектуальної еліти ВНЗ – для вирішення актуальних наукових, освітніх та практичних завдань сучасності. Базуючись на цьому, авторами була розроблена модель формування умовно-ноосферного інтелекту.

Для верифікації моделі проведено кількісну оцінку колективного інтелекту співавторів дослідження з урахуванням їхніх кваліфікаційних показників, професійного досвіду та наукових здобутків. Використано функції корисності інтелектуальної діяльності на різних часових інтервалах, що дозволило визначити сумарний кваліфікаційний потенціал групи та оцінити ефективність колективного інтелекту. Аналіз показав, що не всі властивості природного інтелекту були повністю представлені в групі, проте специфіка досліджень у галузі кадастрових систем дозволяє вважати це обмеження несуттєвим для цілей роботи.

На основі отриманих даних створено геоінформаційну модель розподілу кваліфікаційного потенціалу колективного інтелекту по закладах вищої освіти України. Модель демонструє вплив складу науково-педагогічних працівників на наукові результати закладів, дозволяє оцінити потенціал колективного інтелекту на рівні установи та забезпечує основу для прийняття управлінських рішень щодо розвитку інтелектуальних ресурсів.

Дослідження показує, що кваліфікаційний потенціал науково-педагогічних працівників є фундаментом формування умовно-ноосферного інтелекту. Запропоновані методи та аналітичні схеми сприяють удосконаленню системи рейтингової оцінки науково-педагогічних працівників, створенню перспективної кадастрової системи інтелектуальних ресурсів, а також можуть бути адаптовані для використання в інших сферах науково-педагогічної та організаційної діяльності. Це підкреслює практичну значущість дослідження для підвищення ефективності управління знаннями та оптимізації використання людського капіталу у вищій освіті та суміжних сферах.

 

Біографії авторів

Костянтин Метешкін, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

доктор технічних наук, професор, професор кафедри земельного адміністрування та геоінформаційних систем

Максим Кухар, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

кандидат технічних наук, доцент кафедри Земельного адміністрування та геоінформаційних систем,

Вікторія Шевченко, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерних наук і інформаційних систем

Любов Маслій, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

аспірант кафедри земельного адміністрування та геоінформаційних систем

Посилання

Meteshkin, K. O., & Kukhar, M. A. (2022). Stvorennia uzahalnenoi modeli navchalno-metodychnoho zabezpechennia v systemi “Rozumnyi zaklad vyshchoi osvity” na prykladi spet-sialnosti 193 “Heodeziia ta zemleustrii” [Creation of generalized model of educational and methodological support in the system “Smart institution of higher education” on the example of specialty 193 “Geodesy and land management”]. Komunalne hospodarstvo mist – Communal economy of cities, 3(170), 234-238. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2022-3-170-234-238.

Meteshkin, K. O., & Kukhar, M. A. (2022). Formalizatsiia protsesiv i yavyshch v systemi “Rozumnyi zaklad vyshchoi osvity» na prykladi spetsialnosti 193 “Heodeziia ta zemleustrii” [Formalization of processes and phenomena in the system “Smart institution of higher educa-tion” on the example of specialty 193 “Geodesy and land management”]. Komunalne hospo-darstvo mist Communal economy of cities, 3(170), 239-246. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2022-3-170-239-246.

Zhang, K., & Aslan, A. B. (2021). AI technologies for education: Recent research & fu-ture directions. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100025.

Lin, C.-C., Huang, A. Y. Q., & Lu, O. H. T. (2023). Artificial intelligence in intelligent tu-toring systems toward sustainable education: A systematic review. Smart Learning Environ-ments, 10(41), 1-22. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00260-y.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0.

Mamonov, K., Kukhar, M., Shterndok, E., & Kamchatna, S. (2023). Standardization of geodetic data for determination of boundaries of natural reserve areas. E3S Web of Conferences, 452, 1-13. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202345203001.

Valeeva, R., Biktagirova, G., Lesev, V., Mikhailenko, O., Skudareva, G., & Valentovinis, A. (2023). Exploring the impact of modeling in science education: A systematic review. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(6), 1-22. https://doi.org/10.29333/ejmste/13268.

Zhang, W., & Mei, H. (2020). A constructive model for collective intelligence. National Science Review, 7(8), 1273-1277. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa092.

Vinueza-Martinez, J., Correa-Peralta, M., Ramirez-Anormaliza, R., Franco Arias, O., & Vera Paredes, D. (2024). Geographic information systems (GISs) based on WebGIS architecture: Bibliometric analysis of the current status and research trends. Sustainability, 16(15), 1-37. https://doi.org/ 10.3390/su16156439.

Kukhar, M. A., & Horoshanskyi, T. S. (2025). Suchasnyi pidkhid do vyrishennia zadach zboru ta analizu prostorovoi informatsii [Modern approach to solving problems of spatial information collection and analysis]. Komunalne hospodarstvo mist – Communal economy of cities, 3(191), 401-407. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2025-3-191-401-407.

Register of educational activity entities: Higher education institutions. (n.d.). Yedyna derzhavna elektron-na baza z pytan osvity [Unified State Electronic Database on Education]. https://registry.edbo.gov.ua/?utm_source.

Report on the quality of higher education in Ukraine, its compliance with the tasks of sustainable innovative development of society in 2023. (2023). Natsionalne ahentstvo iz zab-ezpechennia yakosti vyshchoi osvity [National Agency for Higher Education Quality Assur-ance]. https://naqa.gov.ua/wp-content/uploads/2024/05/Доповідь-2023-року.pdf?utm_source.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-15

Як цитувати

Метешкін, К. ., Кухар, М. ., Шевченко, В. . ., & Маслій, Л. (2025). Експериментальний підхід до створення умовного ноосферного інтелекту за допомогою геоінформаційного моделювання. Технічні науки та технології, (3 (41), 462–471. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-3(41)-462-471

Номер

Розділ

БУДІВНИЦТВО ТА ГЕОДЕЗІЯ