Когнитивный файл как образовательная модель

Статья описывает когнитивный файл как новую образовательную модель и квант познания. Когнитивность в контексте данной статьи рассматривается как учет субъективного восприятия человеком учебного материала. Раскрывается понятие когнитивного фильтра как основы построения когнитивного файла. Дается сравнение между когнитивным файлом и модулем, которые в структурном плане выглядят как равнозначные образовательные модели. Показано преимущество использования когнитивного файла.

Когнитивные  технологии  –  технологии  познания,   использующие   данные   о   процессах познания,  обучения,  коммуникации,  обработки  информации  человеком  и  животными,  на представление  нейронауки,  на  теорию  самоорганизации, компьютерные информационные технологии,   математическое   моделирование элементов  сознания,  ряд  других  научных  направлений.

1. Болбаков Р. Г. Развитие и применение методов и алгоритмов когнитивной семантики в мультимедийных образовательных портальных системах: дис. … канд. техн. наук: 05.13.01. «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)». М.: МГТу МИРЭА, 2013. 136 с.
2. Кулешов   А.П.   Когнитивные   технологии   в   основанных   на   данных   адаптивных   моделях   сложных   объектов   //
3. Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. №. 1. С. 95-106.
4. Tsvetkov V.Ya. Cognitive information models. // Life Science Journal. 2014. 11(4). рр. 468-471.
5. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. учебно-методическое пособие для студентов, обучающихся по специальности «прикладная информатика» (по областям) и другим междисциплинарным специальностям: В 2-х частях:
6. / Под общ.ред. А.Н. Тихонова. М.: МАКС Пресс. Том 1. 2008. 788 с.
7. Максимов В. И., Корноушенко Е. К., Качаев С. В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. 1999. №. 2. С. 50-54.
8. Сигов А. С., Цветков В.Я. Неявное знание: оппозиционный логический анализ и типологизация // Вестник Российской
9. Академии Наук. 2015. Т. 85. № 9. С.800–804. DOI: 10.7868/S0869587315080319.
10. Стёпин В. С. Теоретическое знание. М.: Прогресс-традиция, 2000. 744 с.
11. Tsvetkov V. Ya. Intelligent control technology // Russian Journal of Sociology, 2015, Vol. (2), Is. 2. р. 97-104. DOI: 10.13187/ rjs.2015.2.97 www.ejournal32.com
12. Выхованец В. С., Говоров М. И. Трудноформализуемые задачи и контекстная технология программирвоания // Материалы VII Международной конференции «управление развитием крупномасштабных систем» MLSD. 2013. С. 315-318.
13. Tsvetkov V. Ya. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European Researcher, 2013, Vol.(45), № 4-1, p.782- 786.
14. Глоссарий терминов Болонского процесса. URL: www.tempus-russia.ru/bologna-rus/Bologna_glos.pdf. (дата обращения: 12.11.2015).
15. Цветков В.Я. Дистанционное обучение с использованием динамических визуальных моделей // Образовательные ресурсы и технологии. 2015.  №2 (10). С. 28-37.
16. Tsvetkov V. Ya. Evaluations of Information Asymmetry // Modern Applied Science. 2015. Vol. 9. No. 6. pp. 225-261. doi:10.5539/mas.v9n6p255
17. Оболяева Н.М. устранение информационной асимметрии как инструмент повышения качества образования // Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. № 6. С. 123-124.