Физико-математическая модель требований к дисплеям для ИИ-мониторинга образовательного контента

Цель. В работе ставится задача разработать физико-математическую модель, которая бы увязывала между собой физические и технические характеристики дисплея — а именно пространственное разрешение, частоту обновления экрана, охват цветового пространства и задержку вывода изображения с учетом параметров материала — с продуктивностью труда педагога, проверяющего цифровые учебные материалы средствами ИИ на предмет их соответствия требованиям ФГОС.

Процедура и методы. Отправной точкой послужили хорошо изученные ограничения зрительной системы человека: угловая разрешающая способность глаза, критическая частота слияния мельканий и пороги различения цветовых оттенков. Опираясь на эти данные, авторы определили, какие значения параметров дисплея следует считать минимально допустимыми, а какие — желательными. Далее была введена целевая функция эффективности W_disp; в её состав вошли три компонента — затрачиваемое время, количество допущенных ошибок и субъективно ощущаемая нагрузка (по методике NASA TLX). Помимо этого, был выполнен обзор публикаций, посвящённых тому, как плотность пикселей, скорость обновления кадра и точность цветопередачи сказываются на когнитивной нагрузке пользователя.

Результаты. Исходя из физиологических ограничений зрения, для задач ИИ-мониторинга обоснован следующий набор параметров дисплея: плотность пикселей порядка 300 PPI, частота развёртки 120 Гц, покрытие пространства sRGB не менее 99 %, время отклика, не превышающее 8 мс. Сформулирован вид целевой функции эффективности. Расчёты показывают, что при работе на дисплее с указанными выше характеристиками значение оказывается приблизительно на 30–35 % выше, чем при использовании стандартного офисного монитора.

Теоретическая и практическая значимость. Предложенная модель даёт возможность перевести требования к дисплейному оборудованию на язык количественных показателей, что особенно актуально для тех образовательных учреждений, где уже внедряются или планируются к внедрению системы ИИ-мониторинга. Полученные выводы могут найти применение сразу в двух направлениях: во-первых, при разработке нормативов оснащения школ техническими средствами, во-вторых — при составлении методических материалов и рекомендаций, адресованных непосредственно педагогам-практикам. Показано, какие физические свойства материала влияют на параметры средства отображения информации.

1. Norman D. A. The Design of Everyday Things. Revised and expanded edition. New York: Basic Books, 2013. 350 p.

2. Engineering Psychology and Human Performance / C. D. Wickens, J. G. Hollands, S. Banbury, R. Parasuraman; 4th ed. New York: Psychology Press, 2015. 544 p.

3. Кузьменко А. А., Сканцев В. М., Музалевский Е. С. Эргодизайн цифровой среды управления обучением студентов // Эргодизайн. 2025. № 1 (27). С. 35–43. DOI: 10.30987/2658-4026-2025-1-35-43.

4. Чайнова Л. Д., Богатырева Т. Г. Эргодизайн как современная инновационная техно логия человеко-ориентированного проектирования // Дизайн-ревю. 2008. № 1–2. С. 33–42.

5. Ouyang F., Jiao P. Artificial intelligence in education: The three paradigms // Computers and Education: Artificial Intelligence. DOI: 10.1016/j.caeai.2021.100020. 2021. Vol. 2. Article no. 100020.

6. Mayr S., Köpper M., Buchner A. Effects of high pixel density on reading comprehension, proofreading performance, mood state, and physical discomfort // Displays. 2017. Vol. 48. P. 41–49. DOI: 10.1016/j.displa.2017.03.002.

7. Subjective Impressions Do Not Mirror Online Reading Effort: Concurrent EEG-Eyetrack ing Evidence from the Reading of Books and Digital Media / F. Kretzschmar, D. Pleimling, J. Hosemann, S. Füssel, I. Bornkessel-Schlesewsky, M. Schlesewsky // PLoS ONE. 2013. Vol. 8. Iss. 2. Article no. e56178. DOI: 10.1371/journal.pone.0056178.

8. Беляев В. В., Чилая Г. С. Жидкие кристаллы в начале XXI века: монография. М.: ИИУ МГОУ, 2017. 142 с.

9. Yakovlev D. A., Chigrinov V. G., Kwok H.-S. Modeling and Optimization of LCD Optical Performance. Chichester, UK: Wiley, 2015. 592 p. (Wiley Series in Display Technology).

10. Беляев В. В. Перспективные применения и технологии жидкокристаллических устройств отображения информации и фотоники // Жидкие кристаллы и их практическое использование. 2015. Т. 15. № 3. C. 7–27.

11. Беляев В. В. Жидкокристаллические дисплеи. Технологии настоящего и будущего. Часть 1. От пикселя до гибкой подложки // Электроника: наука, технология, бизнес. 2015. № 8 (148). С. 36–47.

12. Беляев В. В. Жидкокристаллические дисплеи. Технологии настоящего и будущего. Часть 2. Новые технологии и области применения ЖК-дисплеев // Электроника: наука, технология, бизнес. 2015. № 10 (150). С. 124–131.

13. Metaverse-based remote support system with smooth combination of free viewpoint ob servation and hand gesture instruction / T. Numata, Yu. Ogi, K. Mitani, K. Tajima, Yu. Nakamura, N. Ikeda, K. Shimada // Journal of the Society for Information Display. 2024. Vol. 32. Iss. 9. P. 653–664. DOI: 10.1002/jsid.1339.

14. Bhowmik A. K. Virtual and augmented reality: Human sensory-perceptual requirements and trends for immersive spatial computing experiences // Journal of the Society for In formation Display. 2024. Vol. 32. Iss. 8. P. 605–646. DOI: 10.1002/jsid.2001.

15. Assessment of display performance for medical imaging systems / AAPM Task Group 18. College Park, MD: American Association of Physicists in Medicine, 2005. 182 p. 16. Захарова И. Г., Воробьева М. С., Боганюк Ю. В. Сопровождение индивидуальных образовательных траекторий на основе концепции объяснимого искусственного интеллекта // Образование и наука. 2022. Т. 24. № 1. С. 163–190. DOI: 10.17853/1994-5639-2022-1-163-190.

16. Гарина А. В. Влияние изображения на восприятие учебного текста: пилотное экспериментальное исследование // Актуальные проблемы лингвистики и литературоведения: сборник материалов X (XXIV) Международной научно-практической конференции молодых ученых (13-15 апреля 2023 г.). Вып. 24. Томск: Национальный исследовательский Томский государственный университет, 2023. С. 180–184. DOI: 10.17223/978-5-907572-02-7-2023-34.

17. Liquid crystal spatial light modulator for quantum computing / V. V. Belyaev, A. Soloma tin, T. Kamalov, D. Chausov, A. Latipov et al. // SID Symposium Digest of Technical Pa pers. 2025. Vol. 56 (S1). P. 386–389. DOI: 10.1002/sdtp.18814.