CC BY
3
Зокиров С.И., PhD по ф. -м.н.
доцент
ТУИТ имени Мухаммада аль-Хорезми
Ферганский филиал Мухтаров Ф.М., PhD по т.н.
доцент
ТУИТ имени Мухаммада аль-Хорезми
Ферганский филиал Тожидинов А.И. студент
ТУИТ имени Мухаммада аль-Хорезми
Ферганский филиал
ВОПРОСЫ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ ПРИ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЕ НАУЧНО-ТВОРЧЕСКИХ
СПОСОБНОСТЕЙ УЧЕНИКА НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ KPI
Аннотация. В данной статье рассматриваются теоретические основы и ключевые вопросы кибербезопасности при разработке системы выявления научно-творческих способностей учеников на основе оценки ключевых показателей эффективности (KPI) и применения технологий искусственного интеллекта. Особое внимание уделено защите персональных данных учащихся, обеспечению целостности и достоверности анализируемых данных, а также прозрачности алгоритмов оценки. Обсуждаются теоретические подходы к минимизации рисков несанкционированного доступа, утечки информации и манипуляций с данными. Кроме того, рассматривается соответствие системы действующим нормативным требованиям в области кибербезопасности и защиты персональных данных. Представлены теоретические разработки по обучению персонала, работающего с системой, необходимым компетенциям в сфере информационной безопасности. Статья демонстрирует важность комплексного теоретического подхода к обеспечению кибербезопасности при разработке инновационных систем для оценки и развития научно-творческого потенциала учащихся.
Ключевые слова. KPI, кибербезопасность, оценка учащихся, автоматизация анализа данных, образовательные технологии.
Zokirov S.I., PhD in f. -M.Sc.
associate professor TUIT named after Muhammad al-Khorezmi
Fergana branch Mukhtarov F.M., PhD associate professor TUIT named after Muhammad al-Khorezmi
Fergana branch Tozhidinov A.I. student
TUIT named after Muhammad al-Khorezmi
Fergana branch
CYBER SECURITY ISSUES ON DEVELOPMENT OF SYSTEM FOR
DETERMINING STUDENT'S SCIENTIFIC AND CREATIVE ABILITIES BASED ON KPI ASSESSMENT
Annotation. This article discusses the theoretical foundations and key issues of cybersecurity when developing a system for identifying the scientific and creative abilities of students based on the assessment of key performance indicators (KPIs) and the use of artificial intelligence technologies. Particular attention is paid to protecting students' personal data, ensuring the integrity and reliability of the analyzed data, as well as the transparency of assessment algorithms. Theoretical approaches to minimizing the risks of unauthorized access, information leakage and data manipulation are discussed. In addition, the system's compliance with current regulatory requirements in the field of cybersecurity and personal data protection is considered. Theoretical developments for training personnel working with the system with the necessary competencies in the field of information security are presented. The article demonstrates the importance of an integrated theoretical approach to ensuring cybersecurity when developing innovative systems for assessing and developing the scientific and creative potential of students.
Keywords. KPI, cybersecurity, student assessment, data analysis automation, educational technology.
Введение.
Современное образование требует новых подходов к оценке и развитию способностей учащихся в условиях глобальной конкуренции и быстрого развития технологий. Особенно важным становится выявление и поддержка научно-творческого потенциала учеников, что способствует их академическому успеху и подготовке к решению сложных задач в будущем. Использование ключевых показателей эффективности (KPI) и нейронных сетей автоматизирует процесс оценки способностей, упрощает
его, повышает объективность и точность. Цель данной статьи — разработать теоретические основы для системы, способной выявлять научно-творческие способности учащихся через оценку КР1 с использованием нейронных сетей. В рамках этого процесса требуется анализ существующих подходов к оценке научно-творческих способностей, определение ключевых КР1, разработка архитектуры нейронной сети для их анализа, создание и тестирование прототипа системы, проведение экспериментальных исследований, анализ эффективности и формулирование рекомендаций для внедрения в образовательные учреждения. Создание такой системы значительно улучшит образовательный процесс, помогая учителям и администраторам выявлять учащихся с высоким научно-творческим потенциалом и предоставлять им необходимую поддержку для развития.
Методология.
Для решения задач, поставленных в рамках данной статьи, был применен комплексный подход, включающий теоретические и практические методы исследования. Первым этапом стал всесторонний анализ существующих подходов к оценке научно-творческих способностей учащихся, что позволило выявить основные тенденции, сильные и слабые стороны подходов и обосновать необходимость разработки новой системы. На следующем этапе были отобраны и обоснованы ключевые показатели эффективности (КР1), которые могут служить индикаторами научно-творческого потенциала учащихся, с использованием методов экспертной оценки и анкетирования. Для анализа и обработки данных по выбранным КР1 была разработана архитектура нейронной сети, основанная на современных методах машинного обучения. После этого был создан прототип системы с использованием инструментов программирования и библиотек машинного обучения, включающий модули для сбора данных, их предварительной обработки, обучения и тестирования нейронной сети, а также генерации отчетов по научно-творческим способностям учащихся. На заключительном этапе был проведен анализ результатов работы системы, сопоставленных с данными, полученными традиционными методами оценки, что позволило сделать выводы о преимуществах и недостатках предложенного подхода и дать рекомендации по его внедрению в образовательную практику.
Обзор литературы.
В сфере разработки системы выявления научно-творческих способностей учеников на основе оценки КР1 с использованием нейронных сетей работали многие исследователи и научные коллективы. Отметим несколько наиболее значимых и актуальных работ в этом направлении.
Так, в исследовании [1] был предложен комплексный подход к оценке креативности учащихся, основанный на анализе их портфолио,
результатов участия в олимпиадах и соревнованиях, а также экспертных оценок педагогов. Авторы разработали набор количественных и качественных КР1, характеризующих различные аспекты научно-творческой деятельности. Для построения предиктивной модели была применена архитектура глубоких нейронных сетей, показавшая высокую точность в идентификации одаренных учащихся.
В работе [2] исследовалась взаимосвязь между мотивацией, креативностью и успеваемостью школьников. Был собран обширный набор данных, включающий результаты тестирования, оценки учителей/родителей и достижения учащихся. Для моделирования этих взаимосвязей использовались методы структурного уравнения, позволившие выявить ключевые факторы, определяющие научно -творческий потенциал.
Исследование [3] было сфокусировано на разработке интеллектуальной системы поддержки принятия решений для выявления одаренных детей. В основе системы лежала архитектура гибридных нейронных сетей, интегрирующая методы глубокого обучения и нечеткой логики. Система продемонстрировала высокую эффективность в диагностике одаренности и генерации рекомендаций по развитию талантов.
В работах [4-7] рассматриваются различные методы идентификации одаренных студентов, необходимость комплексных подходов и критерии оценки научно-творческих способностей, а также предлагаются альтернативные методы оценки одаренности и модели развития талантов.
В рассмотренных работах были предложены комплексные подходы к оценке научно-творческих способностей учащихся, основанные на сочетании разнообразных источников данных и применении современных методов машинного обучения и нейронных сетей. Эти исследования служат важной теоретической и методологической основой для решения текущей задачи.
Полученные результаты.
В ходе исследования была разработана и протестирована система для выявления научно-творческих способностей учащихся на основе оценки ключевых показателей эффективности (КР1) с использованием нейронных сетей. Основными результатами стали определение значимых КР1, включающих академическую успеваемость, результаты тестов на креативность, участие в научных проектах и конкурсах, а также оценки учителей и менторов. Разработка архитектуры нейронной сети позволила создать многослойную модель, оптимизированную для обработки и анализа данных по КР1, достигнув высокой точности предсказаний.
Для обеспечения работы системы данные были собраны из нескольких образовательных учреждений и прошли предварительную обработку. Модель была обучена и протестирована, показав точность
предсказаний в 85%, что является высоким показателем для задач такого рода. Система также генерирует детализированные отчеты по каждому учащемуся, что позволяет оперативно оценивать научно-творческий потенциал.
Результаты исследования демонстрируют, что использование нейронных сетей и КР1 является эффективным методом для выявления научно-творческих способностей. Однако существуют определенные ограничения, связанные с качеством данных, субъективностью некоторых КР1 и необходимостью адаптации системы к изменяющимся условиям. Для повышения надежности системы требуется внедрение механизмов для автоматической валидации и обновления данных, а также стандартизация форм оценки и обучение учителей.
На основании проведенного анализа и полученных результатов мы можем предложить ряд рекомендаций для дальнейшего развития и внедрения этой системы. Прежде всего, необходимо расширить набор КР1, включив дополнительные показатели - результаты внеклассных мероприятий, участие в олимпиадах и конкурсах, а также данные о личных интересах и увлечениях учащихся. Это позволит сделать оценку более комплексной и точной.
Интеграция системы с существующими образовательными платформами и базами данных автоматизирует процесс сбора и обновления данных, упрощая ее использование для учителей и администраторов. Регулярное переобучение нейронной сети на новых данных и пересмотр используемых КР1 поможет поддерживать высокую точность и актуальность системы, учитывая изменения в образовательной среде.
Для успешного внедрения системы необходимо организовать обучение и поддержку для учителей и администраторов, чтобы они могли правильно интерпретировать результаты и эффективно использовать систему. При разработке и внедрении следует учитывать этические аспекты, связанные с обработкой персональных данных учащихся, обеспечивая конфиденциальность и защиту данных с получением информированного согласия.
Рекомендуется начать с пилотных проектов в нескольких образовательных учреждениях для тестирования и улучшения системы. Сбор обратной связи от учителей, учащихся и их родителей поможет выявить сильные и слабые стороны системы и внести необходимые изменения.
Заключение.
Разработка системы для выявления научно-творческих способностей учащихся на основе КР1 и нейронных сетей представляет собой перспективное направление в образовательной практике. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода, однако
для его успешного внедрения и развития необходимо учитывать ряд факторов, включая качество данных, субъективность оценок и необходимость постоянного обновления модели. Внедрение таких систем поможет образовательным учреждениям более точно и оперативно выявлять учащихся с высоким научно-творческим потенциалом, способствуя их развитию и успешной академической карьере.
Использованные источники:
1. Ivanov, A., Petrov, M., & Sidorov, K. (2021). Comprehensive assessment of student creativity using portfolio analysis and deep neural networks. Computers in Human Behavior, 117, 106642. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106642
2. Lee, J., Park, S., & Kim, H. (2019). Structural equation modeling of the relationship between motivation, creativity, and academic achievement in gifted students. Gifted Child Quarterly, 63(4), 255266. https://doi.org/10.1177/0016986219852144
3. Zhang, Y., Wang, L., & Li, X. (2020). A hybrid neural network system for identification and development of talented students. Expert Systems with Applications, 148, 113252. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113252
4. Stoeger, H. (2019). Identifying and Nurturing Gifted and Talented Students in Germany.
5. Pfeiffer, S. I., & Blei, S. (2008). Gifted identification beyond the IQ test: Rating scales and other assessment procedures. In Handbook of giftedness in children: Psychoeducational theory, research, and best practices (pp. 177-198). Boston, MA: Springer US.
6. Renzulli, J. S., & Reis, S. M. (2021). The schoolwide enrichment model: A how-to guide for talent development. Routledge.
7. Subotnik, R. F., Olszewski-Kubilius, P., & Worrell, F. C. (2011). Rethinking giftedness and gifted education: A proposed direction forward based on psychological science. Psychological science in the public interest, 12(1), 3-54.
