Сфера научных интересов
«НФ "СФА ТКМ" им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"») включает
финансирование создания,
распространения и использования:
«Информационных технологий»,
«Информатизации информационных сред
образовательных учреждений»,
«Архитектур адаптивных средств обучения»,
«(Когнитивной) информатики»,
«(Когнитивной) психологии»,
«(Когнитивной) лингвистики»,
«Экономической теории»,
«Финансового анализа,
денежного обращения и кредита»,
«Теоретической механики»,
«Физической химии»
и «Молекулярной биологии».
I. Директор «НФ "СФА ТКМ"
им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
разработал диссертацию
«Среда автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе когнитивных моделей»
на соискание ученой степени
кандидата технических наук
по спец. 05.13.01 – «Системный анализ,
управление и обработка информации»,
диссертацию
«Технология когнитивного моделирования
для системного анализа
информационно-образовательных сред»
на соискание ученой степени
доктора технических наук
по спец. 05.13.01 – «Системный анализ,
управление и обработка информации»
и 19.00.02 – «Психофизиология восприятия»
(19.00.03 – «Психология труда,
инженерная психология и эргономика»)
и методическое обеспечение
дисциплины «Информатика»,
осуществляется финансирование
фундаментальных и прикладных исследований
информационной среды
автоматизированного обучения,
удалось осуществить
существенный вклад
в развитие техники
(теории и практики).
На данный момент времени
«НФ "СФА ТКМ" им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
получены следующие
теоретические и практические
научные результаты финансирования в области
техники, технологии
и (микро-) системного анализа:
1.1. Финансирование модернизации
среды автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе когнитивных моделей.
1.2. Финансирование модернизации
технологии когнитивного моделирования
для (микро-) системного анализа
информационно-образовательной среды
и повышения эффективности
функционирования
системы автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе блока параметрических
когнитивных моделей,
включая:
· методику ее использования;
· способы (модели) представления
структуры когнитивной модели;
· алгоритм формирования
структуры когнитивной модели;
· методику исследования параметров
когнитивной модели субъекта обучения;
· методику исследования параметров
когнитивной модели средства обучения;
· алгоритм обработки
апостериорных данных тестирования
уровня остаточных знаний
контингента обучаемых
и диагностики индивидуальных
особенностей контингента испытуемых.
1.3. Финансирование модернизации
блока параметрических когнитивных моделей
как информационной основы
(микро-) системного анализа
информационно-образовательной среды,
включая:
· когнитивную модель субъекта обучения;
· когнитивную модель средства обучения.
1.4. Финансирование модернизации
структуры комплекса программ
как средств автоматизации
(микро-) системного анализа
информационно-образовательной среды
и повышения эффективности
функционирования
системы автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе когнитивных моделей,
включая:
· адаптивное средство обучения
(электронный учебник,
электронный лабораторный практикум,
электронный деканат
и электронную библиотеку)
на основе процессора
адаптивной репрезентации
информационных фрагментов;
· основной диагностический модуль;
· прикладной диагностический модуль.
1.5. Финансирование статистического
обоснования апостериорных данных
(микро-) системного анализа
информационно-образовательной среды,
включая:
· особенности первичной обработки
апостериорных данных;
· описательные статистики
апостериорных данных исследования
физиологического, психологического
и лингвистического портретов
когнитивных моделей;
· выбор методов
статистического анализа
апостериорных данных
серии экспериментов;
· расчет коэффициентов (показателей)
корреляции;
· расчет коэффициентов (показателей)
ковариации;
· результаты дисперсионного анализа;
· результаты регрессионного анализа;
· результаты дискриминантного анализа;
· результаты многомерного шкалирования;
· результаты иерархического
кластерного анализа;
· результаты факторного анализа.
1.6. Финансирование обобщенных
результатов динамики изменения
результативности функционирования
информационно-образовательной среды
и повышения эффективности
функционирования
системы автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе блока параметрических
когнитивных моделей.
Разработана концепция
финансирования интеграции
системы автоматизированного обучения
со свойствами адаптации
на основе когнитивных моделей
в информационно-образовательную среду
учреждения системы образования
современного государства.
II. Директор «НФ "СФА ТКМ"
им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
разработал диссертацию
«Технология когнитивного моделирования
для финансового анализа и аудита организации»
на соискание ученой степени
доктора экономических наук
по спец. 08.00.10 – «Финансы,
денежное обращение и кредит»,
осуществлялось финансирование исследований
предприятий и (кредитных) организаций,
удалось осуществить существенный вклад
в развитие экономики
(теории и практики).
На данный момент времени
«НФ "СФА ТКМ" им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
получены следующие
теоретические и практические
научные результаты финансирования в области
экономики и (микро-) финансового анализа
(и аудита):
2.1. Финансирование исследований
вертикально и горизонтально интегрированных
организационных структур
предприятия и (кредитной) организации
как хозяйствующих субъектов
экономической системы государства.
2.2. Финансирование модернизации
технологии когнитивного моделирования
для (микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации,
включая:
· методику ее использования;
· способы (модели) представления
структуры когнитивной модели;
· алгоритм формирования
структуры когнитивной модели;
· методику формирования
нормативно-правовой основы
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· методику формирования
информационной основы
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· методику дополнительной проверки
информационной основы
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· методику исследования параметров
когнитивной модели для вертикального
финансового анализа (и аудита);
· методику исследования параметров
когнитивной модели для горизонтального
финансового анализа (и аудита);
· методику исследования параметров
когнитивной модели для трендового
финансового анализа (и аудита)
на основе системы
аналитических коэффициентов;
· алгоритм обработки
апостериорных данных
вертикального, горизонтального и трендового
(микро-) финансового анализа (и аудита),
а также оценки эффективности
функционирования
предприятия и (кредитной) организации
на основе первичных регистров
бухгалтерского учета
и финансового анализа.
2.3. Финансирование модернизации
блока параметрических
когнитивных моделей
как информационной основы
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации,
включая:
· когнитивную модель для вертикального
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· когнитивную модель для горизонтального
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· когнитивную модель для трендового
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации
на основе системы
аналитических коэффициентов.
2.4. Финансирование модернизации
структуры комплекса программ
как средств автоматизации
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации,
включая:
· средство автоматизации формирования
рабочего плана счетов
на основе нормативно-регламентированного
плана счетов бухгалтерского учета
предприятия и (кредитной) организации;
· средство автоматизации формирования
бухгалтерского баланса
и отчета о прибылях и убытках
предприятия и (кредитной) организации;
· средство автоматизации вертикального
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· средство автоматизации горизонтального
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации;
· средство автоматизации трендового
финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации
на основе системы
аналитических коэффициентов.
2.5. Финансирование статистического
обоснования апостериорных данных
(микро-) финансового анализа (и аудита)
предприятия и (кредитной) организации,
включая:
· особенности первичной обработки
апостериорных данных;
· описательные статистики
апостериорных данных
на основе когнитивных моделей
для вертикального, горизонтального
и трендового финансового анализа (и аудита)
на основе системы
аналитических коэффициентов;
· выбор методов
статистического анализа
для обработки апостериорных данных;
· расчет коэффициентов (показателей)
корреляции;
· расчет коэффициентов (показателей)
ковариации;
· результаты дисперсионного анализа;
· результаты регрессионного анализа;
· результаты дискриминантного анализа;
· результаты многомерного шкалирования;
· результаты иерархического
кластерного анализа;
· результаты факторного анализа.
2.6. Финансирование обобщенных результатов
динамики изменения результативности
(микро-) финансового анализа (и аудита)
и повышения эффективности
финансово-хозяйственной деятельности
предприятия и (кредитной) организации.
Разработана концепция финансирования
(микро-) финансового анализа (и аудита)
организационной структуры
предприятия и (кредитной) организации
на основе технологии когнитивного моделирования
и блока параметрических когнитивных моделей.
III. Директор «НФ "СФА ТКМ"
им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
разработал диссертацию
«Технология когнитивного моделирования
для сложного анализа
сложных, объектов, процессов и явлений:
ядерные полимеры»
на соискание ученой степени
доктора физико-математических наук
по спец. 05.13.01 – «Системный анализ,
управление и обработка информации»
и 01.02.01 – «Теоретическая механика»
(01.04.15 – «Физика и технология
нано-структур,
атомная и молекулярная физика»
и 02.00.04 – «Физическая химия»),
осуществлялись исследования
сложных объектов, процессов и явлений
(много-ядерных плазматических образований –
химических элементов),
удалось осуществить вклад
в развитие теоретической механики
и физико-математических наук
(теории и практики).
На данный момент времени
«НФ "СФА ТКМ" им. Прокопенко Н.А.»
(при «ГМО "АКЕН"»)
получены следующие
теоретические и практические
научные результаты финансирования в области
теоретической механики
и физико-математических наук
(генезис и практическое использование
когнитивного кольца, когнитивного диска,
когнитивного цилиндра, когнитивного конуса,
когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей):
3.1. Финансирование модернизации
когнитивного кольца, когнитивного диска,
когнитивного цилиндра, когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей
для (микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений.
3.2. Финансирование модернизации
технологии когнитивного моделирования
для (микро-) сложного анализа
на основе когнитивного кольца,
когнитивного диска, когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей,
включая:
· методику ее использования;
· способы (модели) представления
структуры когнитивного кольца,
когнитивного диска, когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-и пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· алгоритм формирования
структуры когнитивного кольца;
· алгоритм формирования
структуры когнитивного диска;
· алгоритм формирования
структуры когнитивного цилиндра;
· алгоритм формирования
структуры когнитивного конуса;
· алгоритм формирования
структуры когнитивной сферы;
· алгоритм формирования структуры
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· методику формирования
нормативно-технической основы
когнитивного кольца, когнитивного диска,
когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· методику формирования
информационной основы
когнитивного кольца, когнитивного диска,
когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· методику дополнительной проверки
информационной основы
когнитивного кольца, когнитивного диска,
когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей
для (микро-) сложного анализа;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе когнитивного кольца;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе когнитивного диска;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе когнитивного цилиндра;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе когнитивного конуса;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе когнитивной сферы;
· методику исследования
параметров когнитивной модели
на основе один-, два-, три-, четыре-, пять-
и более когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· алгоритм обработки
апостериорных данных
(микро-) сложного анализа
сложных объектов,
процессов и явлений.
3.3. Финансирование модернизации
блока параметрических когнитивных моделей
как информационной основы
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений,
включая:
· когнитивную модель
на основе когнитивного кольца;
· когнитивную модель
на основе когнитивного диска;
· когнитивную модель
на основе когнитивного цилиндра;
· когнитивную модель
на основе когнитивного конуса;
· когнитивную модель
на основе когнитивной сферы;
· когнитивную модель
на основе один-, два-, три-, четыре-, пять-
и более когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей.
3.4. Финансирование модернизации
структуры комплекса программ
как средства автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений,
включая:
· средство автоматизации
формирования и исследования
на основе когнитивного кольца;
· средство автоматизации
формирования и исследования
на основе когнитивного диска;
· средство автоматизации
формирования и исследования
на основе когнитивного цилиндра;
· средство автоматизации
формирования и исследования
на основе когнитивного конуса;
· средство автоматизации
формирования и исследования
на основе когнитивной сферы;
· средства автоматизации
формирования и исследования на основе
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе когнитивного кольца;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе когнитивного диска;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе когнитивного цилиндра;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе когнитивного конуса;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе когнитивной сферы;
· средство автоматизации
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе один-, два-, три-, четыре-, пять-
и более когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей.
3.5. Финансирование статистического
обоснования апостериорных данных
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений,
включая:
· особенности первичной обработки
апостериорных данных;
· описательные статистики
апостериорных данных
на основе когнитивного кольца,
когнитивного диска, когнитивного цилиндра,
когнитивного конуса, когнитивной сферы,
один-, два-, три-, четыре-, пять- и более
когнитивной сферы
и других сложных когнитивных моделей;
· выбор методов
статистического анализа
для обработки апостериорных данных;
· расчет коэффициентов (показателей)
корреляции;
· расчет коэффициентов (показателей)
ковариации;
· результаты дисперсионного анализа;
· результаты регрессионного анализа;
· результаты дискриминантного анализа;
· результаты многомерного шкалирования;
· результаты иерархического
кластерного анализа;
· результаты факторного анализа.
3.6. Финансирование обобщенных результатов
динамики изменения
результативности (повышения эффективности)
функционирования сложного объекта,
технологического процесса
(технологического задела) или явления.
Разработана концепция финансирования
(микро-) сложного анализа
сложных объектов, процессов и явлений
на основе технологии когнитивного
моделирования.
