AI-анализ требований
Преобразование запроса заказчика в структурированные требования: отрасль, тип тренажёра, цели обучения, ограничения, оборудование и критерии качества.
PhD research briefAI · Digital platforms · Immersive education
AI-платформа для управления разработкой иммерсивных образовательных систем
Тема диссертации: «Модели, методы и архитектура AI-ориентированной цифровой платформы управления разработкой иммерсивных образовательных систем».
2020–2024
публикации и прикладная база
AI + MCDA
ИИ и многокритериальный анализ
Prototype
проверяемый цифровой продукт
Чёткое соответствие специальности
Профиль: ИИ, программные системы и поддержка принятия решений
Предлагаемое соответствие: 05.01.00 — информатика и вычислительная техника. Содержание темы находится в ядре специальности: модели, алгоритмы, программная архитектура, системы искусственного интеллекта, цифровые платформы и поддержка принятия решений.
модели и алгоритмы поддержки принятия решений
архитектура и программное обеспечение цифровой платформы
методы искусственного интеллекта для анализа требований и генерации рекомендаций
экспериментальная проверка прототипа на задачах проектирования VR/AR/MR-тренажёров
Чёткий продукт
AI-ориентированная цифровая платформа с проверяемой архитектурой
Практический результат — прототип платформы, который связывает анализ требований, выбор проектных решений, оценку качества и формирование рекомендаций для иммерсивного образовательного тренажёра.
Выбор проектных решений
Ранжирование альтернатив: VR-шлемы, платформы разработки, архитектурные решения, сценарии обучения и компоненты системы.
Оценка качества
Оценка иммерсивного тренажёра по техническим, педагогическим, эксплуатационным и экономическим критериям.
AI-рекомендации
Формирование экспертного заключения: что выбрать, почему выбран этот вариант, какие риски существуют и что улучшить.
Исследовательская база
Публикации, модели и инженерные результаты готовы к развитию в PhD-исследование
1
публикационная база по VR-тренажёрам и поддержке принятия решений
2
формализованная модель выбора VR-оборудования: Парето-отбор, нормализация, взвешенная сумма
3
система критериев качества иммерсивных тренажёров
4
архитектура цифрового сервиса для поддержки проектирования тренажёрных систем
5
модуль оценки и оптимизации 3D-контента как часть жизненного цикла иммерсивной системы
Вектор Узбекистана
ИИ, цифровизация образования и подготовка кадров
Стратегия развития ИИ до 2030 года
Тема соответствует государственному фокусу на внедрение технологий искусственного интеллекта и создании прикладных AI-решений.
Цифровая трансформация образования
Платформа ориентирована на практико-ориентированную подготовку кадров через цифровые и иммерсивные образовательные среды.
Подготовка специалистов для отраслей экономики
Иммерсивные тренажёры применимы там, где реальное обучение дорого или рискованно: транспорт, промышленность, энергетика, медицина, безопасность.
Ориентиры: «Цифровой Узбекистан — 2030» и Стратегия развития технологий искусственного интеллекта до 2030 года.
Научная новизна
Что именно защищается как научный результат
Фокус — не на использовании готового чат-бота, а на модели и архитектуре проверяемой AI-ориентированной платформы для проектных решений.
1. Гибридная модель принятия решений
AI-анализ требований объединяется с формализованным многокритериальным ранжированием альтернатив: ИИ понимает контекст, математическая модель обеспечивает прозрачный расчёт.
2. Модель критериев качества
Критерии формируются в зависимости от типа иммерсивной системы, отрасли, образовательной цели и ограничений проекта.
3. Архитектура AI-ориентированной платформы
Платформа объединяет базу знаний, AI-ассистента, модуль выбора альтернатив, модуль оценки качества и контур сопровождения жизненного цикла.
4. Методика снижения субъективности выбора
Решения об оборудовании, платформе и сценариях обучения становятся проверяемыми: критерии, веса, нормализация и итоговый рейтинг фиксируются в системе.
Польза исследования
Общество, наука и практика получают разные, но измеримые эффекты
Польза для общества
- безопасное обучение сложным профессиям без риска для людей и инфраструктуры
- доступ вузов и учебных центров к современным цифровым тренажёрам
- ускорение подготовки кадров для технологических отраслей Узбекистана
Польза для науки
- формализация жизненного цикла иммерсивных образовательных систем
- связка AI + многокритериальное принятие решений в EdTech/VR-домене
- модель критериев качества для оценки VR/AR/MR-тренажёров
Польза для практики
- сокращение времени предпроектного анализа
- обоснованный выбор оборудования, платформы и архитектуры
- прототип для университетов, центров обучения и отраслевых заказчиков
Позиционирование
Кандидат с инженерной экспертизой и готовой исследовательской траекторией
Yadgarov Khasanmansur — MSc Information Technology, BSc Innovation Technologies. Фокус: AI-инструменты, цифровые платформы, VR/AR/MR-тренажёры, web-сервисы и проверяемые прикладные прототипы.
тема имеет ясную специальность и находится в контуре ИИ, программных систем и поддержки принятия решений
есть публикационная база и прикладной материал для развития в диссертационную логику
результат исследования проверяется через прототип и экспериментальные сценарии
проект соответствует вектору Узбекистана по ИИ, цифровизации образования и подготовке кадров
Почему это сильная тема для научного руководства
Работа соединяет актуальный государственный вектор по ИИ с конкретной научной задачей, публикационной базой и цифровым продуктом, который можно довести до апробации, статей и защиты.
Связаться: @yadgarov_org