Көліктегі Smart технологиясының негіздері

Сипаттама: Пәннің мақсаты – интеллектуалды көлік жүйелерімен танысу. Смарт көлік және ұтқырлық саласындағы трендтерге шолу берілген. Автономды көліктердің жұмыс істеу принциптері, байланыс түрлері және өзара әрекеттесу жүйесінің элементтері қарастырылады. Автокөлікті басқару жүйесіне жеке қол жеткізуді биометриялық сәйкестендіру технологияларына шолу және онлайн режимінде 5G желілерін пайдалана отырып әртүрлі объектілерге қосылу қарастырылған.

Кредиттер саны: 5

Пререквизиты:

• С++ тіліндегі программалау

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	30
Практикалық жұмыстар	15
Зертханалық жұмыстар
СӨЖО	30
СӨЖ	75
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны	емтихан

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Базалық пәндер

Мақсат

• студенттерде интеллектуалды көлік жүйелері және ақылды ұтқырлық саласында жүйеленген теориялық білім мен алғашқы практикалық құзыреттіліктерді қалыптастыру болып табылады. Курс "ақылды" көліктің архитектурасын, негізгі технологиялары мен даму тенденцияларын түсінуге, сондай-ақ олардың болашақ көлік жүйелерінің тиімділігін, қауіпсіздігі мен тұрақтылығын арттырудағы рөлін түсінуге бағытталған.

Міндет

• Білім алушыларда көлік ағындары мен сервистерді басқарудың кешенді құралы ретінде зияткерлік көлік жүйелері туралы тұтас түсінік қалыптастыру.
• Өзара әрекеттесу жүйелерінің жұмыс істеуінің негізгі принциптерін, архитектурасын және жіктелуін ашу.
• Ақылды көлік пен ұтқырлықты (Smart Mobility) дамытуды айқындайтын заманауи трендтер мен жаһандық сын-тегеуріндерді зерделеу.
• Интеллектуалды көлік жүйелеріндегі байланыс модельдері мен түрлерін және олардың қауіпсіз көлік ортасын құрудағы рөлін талдау.
• Көлік құралдарын басқару жүйелеріне қауіпсіз және жеке қол жетімділікті қамтамасыз ету үшін биометриялық сәйкестендіру технологияларына шолу жасау.
• Көлік жүйесінің барлық қатысушылары арасында нақты уақыт режимінде ультра сенімді және кідіріссіз байланысты (URLLC) қамтамасыз ету үшін бесінші буын (5G) және IOT (IoT) байланыс желілерінің рөлі мен мүмкіндіктерін зерттеу.
• Студенттерге нақты көлік сценарийлеріне қатысты әртүрлі SMART технологияларының артықшылықтары мен шектеулерін талдауға үйрету.
• Нарықта ұсынылатын "Ақылды" көлік және биометриялық сәйкестендіру шешімдерін сыни бағалау дағдыларын қалыптастыру.
• Ақпаратпен жұмыс істеу қабілетін дамыту: автономды жүргізу және Connected Car саласындағы соңғы әзірлемелер бойынша материалдарды іздеу, талдау және жалпылау.
• Болашақ көлік саласында жұмыс істейтін маманның әлеуметтік, экологиялық және экономикалық жауапкершілігі туралы түсінік қалыптастыру, сондай-ақ биометриялық деректерді жинауға және пайдалануға байланысты ethical challenges (этикалық мәселелер) туралы хабардар болу.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Интеллектуалды көлік жүйелерінің негізгі ұғымдары, компоненттері және архитектурасы туралы білімдерін көрсету.
• Автономды және қосылған көлік құралдарының өзара әрекеттесу жүйелерінің (V2X) жұмыс істеуінің негізгі принциптерін түсіндіру.
• Smart Mobility дамуын анықтайтын заманауи трендтер мен жаһандық сын-қатерлерді сипаттау.
• Биометриялық сәйкестендіру технологияларының іргелі негіздерін және олардың көлікте қолданылуын түсіну және баяндау.
• Нақты уақыттағы ақылды көлік жүйелерінің жұмысын қамтамасыз ету үшін 5G және IoT байланыс желілерінің рөлі мен негізгі сипаттамаларын түсіндіру.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Алынған теориялық білімді әртүрлі көлік түрлерінде SMART-технологияларды енгізудің нақты жағдайларын талдау үшін қолдану.
• Әр түрлі коммуникациялардың артықшылықтарын, кемшіліктерін және қолдану салаларын талдау.
• Берілген критерийлер бойынша биометриялық сәйкестендірудің әртүрлі технологияларын жіктеу және салыстыру (сенімділік, жылдамдық, енгізу құны, қауіпсіздік деңгейі).
• Ұсынылған көлік тапсырмасы үшін ең қолайлы технологиялық шешімдерді (мысалы, байланыс түрі, аутентификация әдісі) таңдау және негіздеу.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Көлік жүйесіне нақты SMART-шешімдерді енгізудің тиімділігін, тәуекелдерін және ықтимал салдарын бағалау.
• Заманауи трендтерді талдау негізінде автономды көлік пен ақылды ұтқырлықты дамыту перспективалары туралы дәлелді сыни пікірлер тұжырымдау.
• Интеллектуалды көлік құралдарының жекелеген элементтері үшін өзіндік тұжырымдамалық шешімдерді немесе жақсартуларды ұсыну (оқу ісінің мысалында).
• Мәселеге қатысты әртүрлі көзқарастарға салыстырмалы талдау жүргізу және негізделген қорытынды жасау.

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Ауызша (баяндамалар, пікірталастар) және жазбаша түрде (есептер, эсселер) оқу жағдайларын талдау барысында алынған өз ойларыңызды, дәлелдеріңізді және қорытындыларыңызды нақты және құрылымды түрде баяндау
• Тапсырманы шешу үшін рөлдерді бөле және жұмыс орнына жауап бере отырып, командада тиімді жұмыс істеу (мысалы, интеллектуалды көліктердің қарапайым элементінің жобасын әзірлеу) .
• Топтық немесе жеке жұмыстың нәтижелерін көпшілік алдында ұсыну, аудиторияның сұрақтарына дәлелді жауап беру.
• Қарсыластың пікірін құрметтеу және тиісті терминологияны қолдану арқылы кәсіби пікірталас жүргізу.

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Smart-көлік тақырыбы бойынша кәсіби көздерден (ғылыми мақалалар, техникалық құжаттама, салалық шолулар) ақпаратты өз бетінше іздеу, іріктеу, сыни талдау және құрылымдау қабілетін көрсету.
• Осы пәндік салада өзінің кәсіби өсу және даму аймақтарын дербес анықтау.
• Көліктік модельдеу және деректерді талдау саласында қолданылатын жаңа ақпараттық қызметтермен және құралдармен жұмыс істеуге бейімделу.
• Тез өзгеретін технологиялар жағдайында үздіксіз оқуға тұрақты мотивация көрсету.

Оқыту әдістері

- классикалық дәрістік оқыту;

- аудиовизуалды және техникалық құралдардың көмегімен оқыту;

- оқу кітабы арқылы оқыту;

- компьютерлік оқыту;

- проблемалық және жобалық-бағдарланған оқыту технологиясы.

Білім алушының білімін бағалау

Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.

Кезең	Тапсырма түрі	Өлшем
1  рейтинг	1 жұмыс	0-100
	2 жұмыс
2  рейтинг	3 жұмыс	0-100
	4 жұмыс
Қорытынды бақылау	емтихан	0-100

Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты

Тапсырма түрі	90-100	70-89	50-69	0-49
	Өте жақсы	Жақсы	Қанағаттанарлық	Қанағаттанарлықсыз
Сабақтарда жұмыс істеу, есептеулерді орындау	Іс-әрекеттердің айналып өтпейтін реттілігін сақтай отырып, практикалық жұмысты толық көлемде орындады; жауапта барлық жазбаларды, кестелерді, суреттерді, сызбаларды, графиктерді, есептеулерді дұрыс және ұқыпты орындайды; қателерді талдауды дұрыс орындайды.	"Өте жақсы" бағалау талаптарын орындады, бірақ 2-3 кемшіліктер жіберілді. Білім алушының сұрақтарға жауабы 5-ке жауапқа қойылатын негізгі талаптарды қанағаттандырады, бірақ жаңа жағдайда білімді қолданбай, бұрын зерттелген материалмен және басқа пәндерді оқу кезінде игерілген материалмен байланысты пайдаланбай берілген	Жұмысты толық орындамады, бірақ практикалық жұмыс көлемінің кем дегенде 50%-ы, бұл сізге дұрыс нәтиже алуға мүмкіндік береді; жұмыс барысында қателіктер жіберілді.	Жұмысты толық орындамады немесе жұмыстың орындалған бөлігінің көлемі дұрыс қорытынды жасауға мүмкіндік бермейді. Сұрақтарға жауап беру кезінде Бағдарламаның талаптарына сәйкес негізгі білім мен дағдыларды меңгермегендігін көрсетеді.

Бағалау нысаны

Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:

• Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
• Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.

Қорытынды бағаны есептеу формуласы:

И= 0,6	Р1+Р2	+0,4Э
	2

 

мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;

Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.

Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:

Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:

Әріптік жүйе бойынша бағалар	Балдардың сандық эквиваленті	Балдар (%-тік құрамы)	Дәстүрлі жүйе бойынша бағалар
A	4.0	95-100	Өте жақсы
A-	3.67	90-94
B+	3.33	85-89	Жақсы
B	3.0	80-84
B-	2.67	75-79
C+	2.33	70-74
C	2.0	65-69	Қанағаттанарлық
C-	1.67	60-64
D+	1.33	55-59
D	1.0	50-54
FX	0.5	25-49	Қанағаттанарлықсыз
F	0	0-24

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Smart технологиялары мен интеллектуалды көлік жүйелеріне кіріспе
• Ақылды көліктердегі сенсорлар мен деректерді жинау
• Позициялау және навигация технологиялары
• Көліктегі желілер мен коммуникациялар (V2X)
• Көліктегі үлкен деректер (Big Data) және бұлтты технологиялар
• Интеллектуалды көліктердегі жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту
• Ақылды трафикті басқару
• Smart-қоғамдық көліктегі технологиялар
• "Қызмет ретінде ұтқырлық" тұжырымдамасы (MaaS)
• Пилотсыз көлік құралдары
• Логистика мен жүк тасымалындағы Smart-технологиялар
• Зияткерлік көлік құралдарындағы ақпараттық қауіпсіздік (киберқауіпсіздік)
• Smart көлігінің экологиялық аспектілері
• Зияткерлік көлік құралдарын нормативтік-құқықтық реттеу
• Көліктегі smart-технологияларды дамыту перспективалары

Негізгі әдебиет

• Буслаев А.П. Интеллектуальные системы: sSHD - мониторинг многополосного движения и автоматизация обработки информации о трафике. Учебное пособие / Буслаев А.П., Яшина М.В., Городничев М.Г.. — Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2012. — 80 c.
• Концептуальные основы стратегии инновационного развития города в рамках регионального сценария «умный город» : учебное пособие / О.Ф. Данилов [и др.]. — Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2023. — 179 c. — ISBN 978-5-9961-3032-0.

Қосымша әдебиеттер

• Вандерворт, Т. Умные города: Интеллектуальные транспортные системы и будущее городской мобильности.— М.: Издательский дом «Техносфера», 2022. — 340 с. ISBN 978-5-907126-45-8
• Смирнов, А.С., Петров, К.В. Интеллектуальные транспортные системы: архитектура, техно-логии, внедрение.— СПб.: Питер, 2023. — 288 с. ISBN 978-5-4461-1876-3.
• Захарченко, Н.Н., Белов, Д.А. Беспилотные транспортные средства: техническое зрение, навигация и управление. — М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. — 415 с. ISBN 978-5-7038-5672-1.
• Корниенко, М.В., Федоров, И.С. Большие данные и искусственный интеллект на транспорте: учебное пособие. — Новосибирск: Наука, 2022. — 202 с. ISBN 978-5-02-040893-1.
• Рогоff, М. (пер. с англ.). Управление общественным транспортом в эпоху цифровизации. — М.: ТрансЛит, 2023. — 175 с. ISBN 978-5-94976-234-1.
• IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Цифровая трансформация логистики: от умного склада до автономных перевозок: сб. статей / под ред. Дж. Лима. — М.: Горячая линия – Телеком, 2022. — 162 с. ISBN 978-5-9912-0876-5.
• Гарсия, К.Р. (пер. с англ.). Кибербезопасность в Интернете вещей для транспортных систем. — М.: ДМК Пресс, 2023. — 274 с. ISBN 978-5-93700-145-7.