ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ӨНІМДІЛІК КОУЧІ: АДАПТИВТІ ИНТЕРВАЛДАР ЖӘНЕ SMART HOME БАСҚАРУ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл мақалада классикалық Pomodoro таймерінен тыс жұмыс істейтін, пайдаланушының нақты белсенділігін бақылайтын және қоршаған ортамен әрекеттесетін интеллектуалды өнімділік коучинг жүйесінің әзірлемесі ұсынылған [1–4]. Ұсынылған шешім пернетақта мен тінтуірдің оқиғаларын (pynput кітапханасы) қадағалауға [7], машиналық оқыту негізінде жұмыс және демалыс интервалдарын бейімдеуге (scikit-learn) [5], сондай-ақ «ақылды үй» құрылғыларын – жарықтың түс температурасы мен кофеқайнатқышты басқаруға негізделген [11–13]. Жүйе әрекетсіздік кезінде автоматты түрде үзіліс жасайды, өнімділікті болжайды, статистика мен графиктерді ұсынады [6] және IoT командаларын асинхронды өңдейді. Әзірлеме ресурстарды аз тұтынады және нақты API арқылы физикалық құрылғылармен интеграциялауға дайын. Зерттеу нәтижелері әдістің жоғары тиімділігін, когнитивтік жүктемені төмендетуді және өнімділікті есепке алудың дәлдігін көрсетеді [14].
Article Details
##submission.citations##
Cirillo F. The Pomodoro Technique: The Acclaimed Time-Management System That
Has Transformed How We Work. – Currency, 2018. – 160 p.
Smits E.J.C., Biwer F., Oude Egbrink M.G.A., de Bruin A.B.H. Investigating the
Effectiveness of Self-Regulated, Pomodoro, and Flowtime Break-Taking Techniques
Among Students // Behavioral Sciences. – 2025. – Vol. 15, No. 7. – P. 861. – DOI:
3390/bs15070861.
Biwer F., Wiradhany W., Oude Egbrink M.G.A., de Bruin A.B.H. Understanding
effort regulation: Comparing ‘Pomodoro’ breaks and self-regulated breaks // British Journal
of Educational Psychology. – 2023. – Vol. 93, Suppl. 2. – P. 353–367. – DOI:
1111/bjep.12593.
Ogut E. Assessing the efficacy of the Pomodoro technique in enhancing anatomy
lesson retention during study sessions: a scoping review // BMC Medical Education. – 2025.
– Vol. 25, No. 1. – P. 1440. – DOI: 10.1186/s12909-025-08001-0.
Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel
M., Prettenhofer P., Weiss R., Dubourg V., Vanderplas J., Passos A., Cournapeau D.,
Brucher M., Perrot M., Duchesnay É. Scikit-learn: Machine Learning in Python // Journal of
Machine Learning Research. – 2011. – Vol. 12. – P. 2825–2830. – URL:
https://arxiv.org/abs/1201.0490.
Hunter J.D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science &
Engineering. – 2007. – Vol. 9, No. 3. – P. 90–95. – DOI: 10.1109/MCSE.2007.55.
pynput Documentation: Control and Monitor Input Devices [Электрондық ресурс].
– URL: https://pynput.readthedocs.io/ (қаралған күні: 08.04.2026).
Development of an Intelligent Time Management Application with Context-Aware
Optimisation [Электрондық ресурс] // Vinnytsia National Technical University
Institutional Repository. – 2025. – URL: http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48985
(қаралған күні: 08.04.2026).
PaceMate: AI Pomodoro Timer with Real-Time Productivity Adaptation
[Электрондық ресурс] // Devpost. – 2025. – URL: https://devpost.com/software/pacemate
(қаралған күні: 08.04.2026).
Windows Activity Monitoring System [Электрондық ресурс] // Sacramento
State ScholarWorks. – 2025. – URL:
https://scholarworks.calstate.edu/concern/projects/cn69mf192 (қаралған күні: 08.04.2026).
Design and Simulation of IoT-Based Intelligent Home Automation Systems Using
MATLAB Simulink and Python Integration [Электрондық ресурс] // Zenodo. – 2025. –
DOI: 10.5281/zenodo.15430052 (қаралған күні: 08.04.2026).
Development of Python-based Software for Smart Home Management System //
Higher School of Economics. – 2024. – URL: https://www.hse.ru (қаралған күні:
04.2026).
Theseus: Machine Learning Based Home Automation // Theseus.fi. – 2024. –
URL: https://www.theseus.fi (қаралған күні: 08.04.2026).
Luger T., Maher C.G., Rieger M.A., Steinhilber B. Work-break schedules for
preventing musculoskeletal symptoms and disorders in healthy workers // Cochrane
Database of Systematic Reviews. – 2019. – Vol. 7, No. 7. – P. CD012886. – DOI:
1002/14651858.CD012886.pub2.