emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 184 10.25726/w0687-1762-2053-o Articles Обучение студентов разработке ГИС-приложения Teaching students to develop GIS applications Хрулёва Наталия Дмитриевна Khruleva Natalia D. nataliia@khruleva.ru ООО «Сатурн-центр» Saturn-Center LLC 15 10 2021 11 5 249 257 © 2021 Управление образованием: теория и практика © 2021 Education Management Review 2021 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

Мобильные ГИС-приложения становятся все более сложными, как решаемые с их помощью задачи. Обычное ГИС-приложение должно включать такие элементы, как искусственный интеллект, распознавание образов или машинное обучение, реляционные или нереляционные базы данных, пространственное представление и рассуждения. Такие компании, как Google и Apple, разрабатывают новые технологии, связанные с разработкой мобильных приложений. Например, Apple представила в 2019 году на WWDC2019 и WWDC2020 новую технологию под названием SwiftUI, которая направлена на сложности разработки мобильного приложения и позволяющая интегрировать такие технологии, как Mapkit, для представления пространственной информации. В данной работе представлены исследования преимуществ использования SwiftUI для интеграции Mapkit в качестве основы пространственного представления для облегчения разработки мобильных ГИС-приложений. Информационные технологии имеют большое разнообразие применений в различных областях науки. Например, искусственный интеллект и машинное обучение - это технологии, которые начинают широко использоваться в мобильных приложениях. Целью данной работы является исследования способов разработки мобильных приложений, которые могут выполнять представление и вычисления информации в соответствии с требованиями.

Mobile GIS applications are becoming more and more complex, as the tasks they solve are. A typical GIS application should include elements such as artificial intelligence, pattern recognition or machine learning, relational or non-relational databases, spatial representation and reasoning. Companies such as Google and Apple are developing new technologies related to the development of mobile applications. For example, Apple introduced a new technology called SwiftUI at WWDC2019 and WWDC2020 in 2019, which aims to reduce the complexity of mobile application development and allows integrating technologies such as Mapkit to represent spatial information. This paper presents studies of the advantages of using SwiftUI to integrate Mapkit as a basis for spatial representation to facilitate the development of mobile GIS applications. Information technologies have a wide variety of applications in various fields of science. For example, artificial intelligence and machine learning are technologies that are beginning to be widely used in mobile applications. The purpose of this work is to investigate ways to develop mobile applications that can perform the presentation and calculation of information in accordance with the requirements.

 user interface SwiftUI MapKit GIS spatial representation пользовательский интерфейс SwiftUI MapKit ГИС пространственное представление Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0

Список литературы Зарипова Г., Рузиева К. Использование интерактивных методов в процессе обучения студентов компьютерным технологиям // Проблемы педагогики. 2018. № 7 (39). С. 5-8. Ильин М.С., Тарасов В.С. Анализ средств по ускорению вычислений для устройств на платформе android // Сборник студенческих научных работ факультета компьютерных наук ВГУ. 2017. С. 123-130. Исмоилова М.Н., Имомова Ш.М. Интерполяция функции // Вестник науки и образования. 2020. № 3(81). Часть 3. С. 5. Парыгин Д.С. Применение рекомендательных технологий в системах с пространственной информацией // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2019. №1. С. 96-109. Пономарев А.В. Решение задач линейного программирования с использованием GNU Octave, GLPK и Python. https://cais. iias. spb. su/ponomarev/LP_tutorial.pdf Сербин Д.В., Петров А.А. Машинное обучение в мобильной разработке // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты. 2020. С. 64-66. Шадрина Н.И., Берман Н.Д., Решение задач оптимизации в Microsoft Excel 2010: учеб. пособие. Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2016. 101с. Alpaydin E. Machine learning. MIT Press, 2021. Apple WWDC 2020. https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10031. Dix, A.: Human–computer interaction, foundations and new paradigms. J. Vis. Lang. Comput. 42, 122–134 (2017) Heer, J., Bostock, M.: Declarative language design for interactive visualization. IEEE Trans. Visual Comput. Graphics 16(6), 1149–1156 (2010) Inie, N., Dalsgaard, P.: How interaction designers use tools to manage ideas. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact. (TOCHI) 27(2), 1–26 (2020) Mcgill, M., Kehoe, A., Freeman, E., Brewster, S.: Expanding the bounds of seated virtual workspaces. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact. (TOCHI) 27(3), 1–40 (2020) Microsoft 2020. Xamarin.Forms .NET. https://dotnet.microsoft.com/apps/xamarin/xamarinforms. Tanenbaum, A., Wetheall, D.: Computer Networks. Pearson (2013)