Шкитронов Михаил Евгеньевич (кандидат педагогических наук, доцент,
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий имени Героя Российской Федерации генерала армии Е. Н. Зиничева»,
г. Санкт-Петербург
)
| |
Актуальность исследования определяется необходимостью повышения эффективности подготовки личного состава подразделений пожарной охраны в условиях возрастающей сложности оперативной обстановки.
Цель исследования заключается в систематизации возможностей внедрения обучающего искусственного интеллекта в практику проведения учений подразделений пожарной охраны для повышения уровня подготовки личного состава.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач: анализ существующих обучающих интеллектуальных моделей в области пожаротушения; выявление преимуществ и ограничений таких технологий в сфере подготовки подразделений пожарной охраны; систематизация полученных в ходе исследования данных.
Методология исследования основана на системном подходе и включает в себя: синтез, анализ, систематизацию, описательный метод, сопоставление, а также формально-логический метод.
По итогу проведенного исследования были сформулированы следующие выводы: внедрение обучающих моделей искусственного интеллекта в систему подготовки пожарных подразделений позволит существенно повысить эффективность действий службы пожарной охраны посредством имитационного моделирования и персонализированных образовательных траекторий.
Ключевые слова:служба пожарной охраны, техническая подготовка, интеллектуальные технологии, учения подразделений пожарной охраны, пожаротушение.
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования: Шкитронов М. Е. ВОЗМОЖНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРАКТИКУ ПРОВЕДЕНИЯ УЧЕНИЙ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ПОЖАРНОЙ ОХРАНЫ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ. -2025. -№09. -С. 159-164 DOI 10.37882/2223–2982.2025.09.50 |
|
|