Приложение дополненной реальности "Виртуальный криминалистический полигон" для обучения криминалистов

  • Galina Vladimirovna Kuzenkova Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского http://orcid.org/0000-0003-4966-2200
  • Vladimir Yuryevich Tolstolutsky Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского http://orcid.org/0000-0001-8887-3196
  • Egor Alekseevich Shulman Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского http://orcid.org/0009-0008-6807-7895

Аннотация

Развитие методик применения сквозных технологий в обучении стал трендом еще несколько лет назад. Основанием для этого послужила программа цифровизации экономики Российской Федерации. Международная криминалистическая образовательная практика показывает, что наибольший интерес вызывают технологии искусственного интеллекта, виртуальной, дополненной и смешанной реальности. Нами разработано приложение на основе технологии дополненной реальности «Виртуальный криминалистический полигон». Приложение имеет несколько учебных кейсов как совокупности AR меток и «привязанных» к ним виртуальных 3D-объектов, позволяет создавать учебные криминалистические сцены для обучения студентов не только на специально организованном криминалистическом полигоне, но в любых местах доступных студенту в данный момент. Программа «Виртуальный криминалистический полигон» позволяет проводить осмотр места преступления и выполнять действие со следами и фотофиксацию. Для обучения криминалистической фотографии созданы два режима визуализации меток. Режим распознавания всех меток позволяет производить ориентирующую и обзорную фотосьемку. Режим распознавания основных меток применяется для производства узловой и детальной съемки. Особенностью программной реализации выполнения заданий по криминалистической фотографии является: во-первых, функцию AR меток выполняют «цифровые указатели»; во-вторых, объединение AR меток и виртуальных меток. Обучаемый может видеть учебную сцену целиком или частями, а также вращать, наклонять и перемещать 3D-модели следов преступления на экране мобильного устройства. Содержанием работы студента с виртуальным криминалистическим полигоном является осмотр и описание расположенных по меткам объектов дополненной реальности, составления протокола описания виртуального места преступления согласно требованиям криминалистических действий в реальном мире. Приложение может быть применено для дистанционного обучения студентов дисциплине «Криминалистика». Апробация приложения «Виртуальный криминалистический полигон» проведена в учебном процессе изучения криминалистики студентами направлений «Юриспруденция» и «Национальная безопасность». Программа «Виртуальный криминалистический полигон» расширяет перечень образовательных инструментов, повышает наглядность криминалистических рекомендаций по производству следственных действий.

Сведения об авторах

Galina Vladimirovna Kuzenkova, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

доцент кафедры математического обеспечения и суперкомпьютерных технологий Института информационных технологий, математики и механики, кандидат химических наук

Vladimir Yuryevich Tolstolutsky, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

профессор кафедры уголовного права и процесса Юридического факультета, доктор медицинских наук, профессор

Egor Alekseevich Shulman, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

магистрант кафедры математического обеспечения и суперкомпьютерных технологий Института информационных технологий, математики и механики

Литература

1. Vaganova O.I., Tsarapkina J.M., Zheltukhina M.R., Knyazeva Y.G., Krasilnikova J.S. Cross-cutting technologies in education. Amazonia Investiga. 2021;10(47):27-34. https://doi.org/10.34069/AI/2021.47.11.3
2. Kuzenkov O.A., Zakharova I.V. Competencies of Digital Culture in Mathematics Education and their Formation. Modern Information Technologies and IT-Education. 2021;17(2):379-391. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.25559/SITITO.17.202102.379-391
3. Vanichkina A., Romanova M., Smoliannikova I., Sukhina N., Khakhaleva A. Embedding Cross-Cutting Technologies in LSP for Master s Degree Students. In: Anikina Z. (eds.) Integration of Engineering Education and the Humanities: Global Intercultural Perspectives. IEEHGIP 2022. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 499. Cham: Springer; 2022. p. 197-206. https://doi.org/10.1007/978-3-031-11435-9_21
4. Stupin A.A., Stupina E.E., Kamenev R.V., Klassov A.B. The use of End-to-End Digital Technologies for Teaching Schoolchildren Programming of Robotic Devices. Siberian Pedagogical Journal. 2022;(4):51-63. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.15293/1813-4718.2204.04
5. Folomkin A.I., Chupin S.A., Trubetskaya O.V., Sharok V.V. Development of the trainer program based on neural network technologies for development of spatial thinking of students. Perspektivy nauki i obrazovania = Perspectives of Science and Education. 2022;(3):582-602. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.32744/pse.2022.3.34
6. Penstein Rosé C., et al. Artificial Intelligence in Education. 19th International Conference, AIED 2018. London, UK, June 27-30, 2018. Proceedings, Part I. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10947. Cham: Springer; 2018. 632 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93843-1
7. Anderson A. Virtual Reality, Augmented Reality and Artificial Intelligence in Special Education: A Practical Guide to Supporting Students with Learning Differences. 1st ed. Routledge; 2019. 124 p. https://doi.org/10.4324/9780429399503
8. Leung W.S., Blauw F.F. An Augmented Reality Approach to Delivering a Connected Digital Forensics Training Experience. In: Kim K., Kim HY. (eds.) Information Science and Applications. Lecture Notes in Electrical Engineering. Vol. 621. Singapore: Springer; 2020. p. 353-361. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1465-4_36
9. Lindgren R., Morphew J., Kang J., Junokas M. An Embodied Cyberlearning Platform for Gestural Interaction with Cross-Cutting Science. Mind, Brain, and Education. Cyberlearning Special Issue. 2019;13(1):53-61. https://doi.org/10.1111/mbe.12191
10. Mayne R., Green H. Virtual reality for teaching and learning in crime scene investigation. Science & Justice. 2020;60(5):466-472. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2020.07.006
11. Kostina A.V. Tsifrovizatsiya obrazovaniya: chto my poluchaem i chto teryaem? [Digitisation of education: what do we get and what do we lose?]. Znanie. Ponimanie. Umenie = Knowledge. Understanding. Skill. 2021;(1):52-66. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17805/zpu.2021.1.4
12. Kloosterman A., Mapes A., Geradts Z., van Eijk E., Koper C., van den Berg J., Verheij S., van der Steen M., van Asten A. The interface between forensic science and technology: how technology could cause a paradigm shift in the role of forensic institutes in the criminal justice system. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 2015;370(1674):20140264. https://doi.org/10.1098/rstb.2014.0264
13. Kilgus T., Heim E., Haase S., Prüfer S., et al. Mobile markerless augmented reality and its application in forensic medicine. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2015;10:573-586. https://doi.org/10.1007/s11548-014-1106-9
14. Wang J., Li Zh., Hu W., Shao Yu, Wang L., Wu R. et al. Virtual reality and integrated crime scene scanning for immersive and heterogeneous crime scene reconstruction. Forensic Science International. 2019;303:109943. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2019.109943
15. Pringle J.K., Stimpson I.G., Jeffery A.J. et al. Extended reality (XR) virtual practical and educational eGaming to provide effective immersive environments for learning and teaching in forensic science. Science & Justice. 2022;62(6):696-707. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2022.04.004
16. Iurkevich M. A. Application of the results of 3D video modeling in averment on criminal cases: US and Russian legal framework. Law and Politics. 2021;(9):58-71. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.7256/2454-0706.2021.9.36355
17. Raneri D. Enhancing forensic investigation through the use of modern three-dimensional (3D) imaging technologies for crime scene reconstruction. Australian Journal of Forensic Sciences. 2018;50(6):697-707. https://doi.org/10.1080/00450618.2018.1424245
18. Norman D.G., Wade K.A., Williams M.A., Watson D.G. Caught Virtually Lying Crime Scenes in Virtual Reality Help to Expose Suspects Concealed Recognition. Journal of Applied Research in Memory and Cognition. 2020;9(1):118-127. https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2019.12.008
19. Engström Ph. Virtual reality for crime scene visualization. Proceedings SPIE 10666. Three-Dimensional Imaging, Visualization, and Display 2018. 2018;106660J. https://doi.org/10.1117/12.2304653
20. Kolla E., Adamová A., Vertal P. Simulation-based reconstruction of traffic incidents from moving vehicle mono-camera. Science & Justice. 2022;62(1):94-109. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2021.11.001
21. Rusman G., Popova E. Development of the Software for Examination of the Crime Scene by Using Virtual Reality, Based on Spherical Panoramic Shot and 3D-Scanning. In: 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC). Chelyabinsk, Russia: IEEE Computer Society; 2020. p. 297-302. https://doi.org/10.1109/GloSIC50886.2020.9267871
22. Smushkin, A.B. The Use of Computer-Mediated Reality in Law Enforcement. Tomsk State University Journal. 2020;454:251-259. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17223/15617793/454/31
23. Tolstolutsky V.Yu., Borisov N.A., Kuzenkova G.V. Augmented reality technology to create a psychological and forensic portrait of a criminal and his search. Perm Legal Almanac. 2019;(2):724-732. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: PYSDFR
24. Kuzenkova G.V., Tolstolutskiy V.Y. Augmented reality as an additional means of forensic training. Modern problems of science and education. 2021;(3):14. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17513/spno.30786
25. Tolstolutsky V., Kuzenkova G., Malichenko V. The Experience of Using Augmented Reality in the Reconstruction of the Crime Scene Committed in Transport. In: Manakov A., Edigarian A. (eds.) International Scientific Siberian Transport Forum TransSiberia 2021. TransSiberia 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 402. Cham: Springer; 2022. p. 1095-1102. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96380-4_120
Опубликована
2023-06-30
Как цитировать
KUZENKOVA, Galina Vladimirovna; TOLSTOLUTSKY, Vladimir Yuryevich; SHULMAN, Egor Alekseevich. Приложение дополненной реальности "Виртуальный криминалистический полигон" для обучения криминалистов. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 19, n. 2, p. 478-488, june 2023. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/977>. Дата доступа: 31 dec. 2024
Форматы библиографических ссылок
Выпуск
Том 19 № 2 (2023): Современные информационные технологии и ИТ-образование
Раздел
E-learning, информационные технологии в образовании
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.