Программный модуль для рекомендации учебного плана при формировании аттестационного листа обучающегося (2025697979)

Наименование РИД	Программный модуль для рекомендации учебного плана при формировании аттестационного листа обучающегося (2025697979)
Реферат	Модуль позволяет сравнивать учебную карточку обучающегося и учебный план образовательного направления. Это позволяет значительно сократить время ручной сверки таких учебных документов и обеспечить высокую точность обнаружения сходства в наименованиях дисциплин и объёмах часов.
Возможные направления использования	Корпоративные информационные системы для организации учебного процесса
Количество опытных образцов	1
Количество просмотров	3
Наличие дополнительных файлов	False
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2026-01-09T10:54:00.160075+00:00
Предполагаемый тип результата	Программа для ЭВМ
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Зыкина Анна Владимировна
Руководитель организации	Пашко Екатерина Сергеевна
Регистрационный номер НИОКТР	124100400227-1
Последний статус	Подтверждена, 626012100102-3, 2026-01-21 08:56:42 UTC
ОКПД	Услуги по обработке данных
Ключевые слова	учебный план; распознавание текста; справка об обучении; аттестационный лист
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Авторы	Шикин Егор Олегович; Мунько Виктория Васильевна
Коды тематических рубрик	28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем; 28.17.19 - Математическое моделирование
OESR	Прикладная математика
Приоритеты научно-технического развития	а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;