ПОДАННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ НЕСТРУКТУРОВАНИХ ДАНИХ В АДАПТИВНИХ НАВЧАЛЬНИХ МУЛЬТИМЕДІА-СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ МЕТОДУ КОМПАРАТОРНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ - ШАПИРО, ОЛЕКСІЙ; ШУБІН, ІГОР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
У статті досліджено проблему подання та класифікації неструктурованих даних в адаптивних навчальних мультимедіа-системах. Актуальність роботи зумовлена зростанням обсягів і різнорідності навчального контенту, для якого традиційні засоби формалізації, індексування та організації є недостатніми. Метою дослідження є розроблення підходу до впорядкування мультимедійних ресурсів на основі методу компараторної ідентифікації. Запропоновано формалізувати відповідність між документами та поняттями предметної області за допомогою предиката релевантності, а класифікацію виконувати через побудову відношень еквівалентності для документів і понять. Це дає змогу формувати класи семантично близьких об’єктів, зменшувати надлишковість подання та об’єднувати відібрані документи у гіперструктуру, придатну для адаптивної навігації. Показано, що такий підхід підтримує семантичні звʼязки між елементами контенту, створює формальну основу для використання предикатів у процедурах інтелектуального аналізу даних і може бути інтегрований в архітектуру адаптивних освітніх систем. Практичне значення результатів полягає в підвищенні ефективності персоналізованого подання навчальних матеріалів, поліпшенні структурованості мультимедійних ресурсів і розширенні можливостей програмної інженерії під час проєктування таких систем.