<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2025.50.3.044</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">2033</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Метод интеллектуального анализа информации адаптивной обратной связи в цифровой образовательной среде</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Method of intelligent analysis of adaptive feedback information in a digital educational environment</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-4810-8734</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Смоленцева</surname>
              <given-names>Татьяна Евгеньевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Smolentseva</surname>
              <given-names>Tatiana Evgenievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>smoltan@bk.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА — Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA — Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2025.50.3.044</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=2033"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В условиях цифровизации образования фактором повышения эффективности учебного процесса становится развитие механизмов адаптивной обратной связи в условиях многопоточности, обеспечивающих персонализацию взаимодействия участников образовательного процесса. Анализ существующих подходов и инструментов персонализации учебных маршрутов в условиях многопоточности на примере дисциплин вузов позволил сформулировать проблему исследования, заключающуюся в недостаточной автоматизации сопровождения учебного процесса в условиях многопоточности. Целью статьи является описание разработки метода интеллектуального анализа информации с семантической обработкой текста при реализации адаптивной обратной связи участников цифровой образовательной среды. Научная новизна исследования состоит в разработке подхода интеллектуальной обработки ответов в свободной форме, что обеспечивает повышение эффективности образовательного процесса в цифровой образовательной среде. Рассмотрена реализация этапов метода интеллектуальной обработки информации в обратной связи с многоформатным цифровым оцениванием. К основным этапам метода относятся: подготовка данных, лингвистическая предобработка, семантическое сопоставление, обучение модели, генерация обратной связи и анализ результатов взаимодействия участников образовательного процесса. В заключении приведен анализ результатов применения рассматриваемого в работе метода в учебном процессе на примере потоковых дисциплин вуза.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>In the context of digitalization of education, the development of adaptive feedback mechanisms in the context of multithreading, which ensure the personalization of the interaction of participants in the educational process, is becoming a factor in increasing the effectiveness of the educational process. The analysis of existing approaches and tools for personalizing learning routes in multithreading conditions using the example of university disciplines allowed us to formulate the research problem of insufficient automation of the educational process in conditions of multithreading. The purpose of the article is to describe the development of a method for intelligent analysis of information with semantic text processing in the implementation of adaptive feedback of participants in a digital educational environment. The scientific novelty of the study consists in the development of an approach to intelligent processing of answers in free form, which ensures an increase in the efficiency of the educational process in a digital educational environment. The implementation of the stages of the intelligent information processing method in feedback with a multi-format digital assessment is considered. The main stages of the method include: data preparation, linguistic preprocessing, semantic comparison, model training, feedback generation, and analysis of the results of interaction between participants in the educational process. In conclusion, the analysis of the results of the application of the method considered in the work in the educational process is given on the example of streaming university disciplines.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>цифровая образовательная среда</kwd>
        <kwd>адаптивная обратная связь</kwd>
        <kwd>обработка естественного языка</kwd>
        <kwd>система дистанционного обучения</kwd>
        <kwd>токензация</kwd>
        <kwd>метрики оценки</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>digital educational environment</kwd>
        <kwd>adaptive feedback</kwd>
        <kwd>natural language processing</kwd>
        <kwd>distance learning system</kwd>
        <kwd>tokenization</kwd>
        <kwd>assessment metrics</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Лукин В.Н., Чернышов Л.Н. Проблемы подготовки студентов в области информационных технологий: контроль качества. Образовательные технологии. 2022;(3):84–95.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Шматко А.Д., Чабаненко А.В., Степашкина А.С. Внедрение аддитивных технологий и технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс. В сборнике: Актуальные проблемы труда и развития человеческого потенциала: вузовско-академический сборник научных трудов: Выпуск 4 (21).  Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет; 2021. С. 15–24.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Баженова И.В., Клунникова М.М., Пак Н.И. Интеллектуальная модель оценки уровня расчетно-алгоритмического компонента вычислительного мышления обучающихся. Информатика и образование. 2022;37(4):71–79. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-4-71-79</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Цибизова Е.Б. Образовательная программа организации дополнительного образования: назначение, содержание, проблемы разработки. Образовательные технологии. 2022;(3):25–33.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Смоленцева Т.Е. Технология непрерывной оценки остаточных знаний на примере потоковых дисциплин высших учебных заведений. Современные наукоемкие технологии. 2025;(1):158–165. https://doi.org/10.17513/snt.40292</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Смоленцева Т.Е. Анализ структурных элементов цифровой образовательной среды. Безопасность. Управление. Искусственный интеллект. 2024;4(4):8–11.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Нечай Е.Е., Синенко А.А. Коммуникация студентов и преподавателей в виртуальном пространстве: вопросы приоритетов. Образовательные технологии. 2022;(3):3–7.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Яновская О.А., Кыдырмина Н.А. Архитектура цифровых технологий в образовании. Education. Quality Assurance. 2021;(4):33–39.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Давлатзода С.Х. Цифровизация университета как средство интеграции в мировое образовательное пространство. Education. Quality Assurance. 2022;(3):27–30. https://doi.org/10.58319/26170493_2022_3_27</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Козловский А.В., Мельник Я.Э., Волощук В.И. О подходе для автоматической генерации сюжетно связанного текста. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022;(9):160–167.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Высоцкая И.А. Обоснование информационно-интеллектуальной поддержки принципов действия технических систем. Моделирование систем и процессов. 2024;17(1):19–26. https://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-19-26</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>