Journal articles on the topic 'Динамічний стан мережі'

Актуальність теми дослідження. З огляду на те, що за останні десятиліття кількість нещасних випадків, збоїв обладнання, у тому числі нещасних випадків на вертольотах, становило понад десять, актуальною науково-практичною задачею являється діагностика і прогнозування змін стану авіаційного генератора. Постановка проблеми. Основна мета цієї роботи – розробка нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота з метою діагностики і подальшого прогнозування його стану, скорочуючи час обчислень і збільшуючи рівень достовірності результатів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблема інформаційної діагностики авіаційної техніки описана в роботах, в яких застосовуються різні методи визначення несправностей авіаційної техніки. Використання нейронних мереж у вирішенні завдань управління динамічними системами вивчається вченими і дослідниками, робота яких демонструє високий потенціал об'єднання двох обчислювальних технологій – штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів для вирішення задач синтезу інтелектуальних систем керування. Виділення недосліджених частини загальної проблеми. Нині є безліч підходів до проблеми діагностики складних динамічних об'єктів, у тому числі авіаційного генератора вертольота, найбільш поширеним з яких є інформаційна діагностика, одним із методів якої є використання нейронних мереж. Використання нейронних мереж управління дозволяє істотно усунути математичні проблеми аналітичного синтезу та аналізу властивостей досліджуваного об'єкта. Це пояснюється тим, що якість процесів управління в нейронних системах багато в чому залежить від фундаментальних властивостей багатошарових нелінійних нейронних мереж, а не від аналітичних розрахованих оптимальних законів. Багатошарові нейронні мережі мають ряд переваг, що дозволяє їх використовувати в задачах управління динамічними об’єктами. Постановка завдання. Метою цієї роботи є створення нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота. Виклад основного матеріалу. При діагностуванні авіаційного генератора вертольота повинні враховуватися такі параметри: теплові параметри генератора, рівень шуму генератора, частота обертання генератора, опір ізоляції контурів ротора, струм зворотної послідовності, рівень вібрації генератора, биття валу генератора, відхилення напруги, коливання напруги, коефіцієнт несинусоїдальності кривої напруги, коефіцієнт n-й гармонійної складової напруги непарного (парного) порядку, коефіцієнти нульової послідовності, відхилення частоти імпульсної напруги. Водночас необхідно швидко обчислити вихідний стан генератора в поточному режимі роботи для даної функції. Найбільш оптимальним методом вирішення проблеми є використання нейронних мереж, що скоротить час обчислень, підвищить рівень надійності результатів. Висновки відповідно до статті. У статті виконано синтез нейрорегулятора прогнозу NN Prediction Controller для вирішення завдання автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота в реальних режимах роботи шляхом розробки моделі нейромережевої системи в Simulink програмного пакету MATLAB. Також встановлено, які параметри істотно впливають на якість регулювання та визначено оптимальні значення параметрів. Використання нейромережевої моделі для автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота забезпечило високу якість ідентифікації параметрів нейрорегулятора. Це дозволило вибрати оптимальні значення параметрів нейрорегулятора, що забезпечить високі динамічні характеристики системи діагностики стану авіаційного генератора вертольота.

Анотація. Розроблено та обґрунтовано напрями оцінювання ефективності таргетингової реклами, з’ясовано її сутність і визначено ключові технології здійснення таргетингової реклами в сучасних умовах ведення бізнесу. Під таргетинговою рекламою встановлено вважати один із видів реклами, яка застосовується в Інтернет-середовищі, спрямований на конкретну аудиторію, параметри якої ставить сам рекламодавець. Обґрунтовано такі чинники націлювання таргетингової реклами: демографічні дані про споживачів (вік, стать, сімейний стан), географічні дані споживачів (країна, місто, область), соціальний статус споживачів (місце роботи чи навчання, посада), інтереси, захоплення, програми, спільноти споживачів. Ключовими технологіями таргетингової реклами визначено такі: таргентинг за ключовими словами, географічний таргетинг, часовий таргетинг, соціально-демографічний таргетинг, тематичний таргетинг, поведінковий таргетинг, динамічний ретаргетинг, пошуковий ретаргетинг, CRM-ретаргетинг. Запропоновано такий алгоритм визначення ефективності таргетингової реклами: обчислення ціни переходу, визначення ціни ліду, розрахунок розміру конверсії, визначення коефіцієнта СРА, обчислення показника ROMI, розрахунок коефіцієнту ROI. На підставі запропонованого алгоритму здійснено оцінку ефективності таргетингової рекламної кампанії на прикладі сторінки в соціальній мережі Instagram магазину взуття Avel.shoes. Визначено результати ефективності таргетингової реклами, до яких віднесено: підвищення лояльності відвідувачів, збільшення конверсії, економію рекламного бюджету. Доведено, що таргетингова реклама є одним із перспективних маркетингових інструментів в умовах ведення бізнесу із застосування Інтернет-технологій, який сприяє підвищенню ефективності функціонування суб’єкта господарювання у сфері продажу і загалом у контексті зростання фінансових показників діяльності. Ключові слова: таргетинг, реклама, ефективність, маркетинг, таргетингові технології. Формул: 6; рис.: 2; табл.: 3; бібл.: 10.

Визначені проблеми синтезу і вибору рішень щодо управління маршрутизацією потоків даних в конфліктуючих сенсорних мережах варіативної топології за умов обмежень і невизначеностей. Розглянуто підхід до створення розподіленої системи інтелектуального управління маршрутизацією в самоорганізованих сенсорних мережах на основі використання багаторівневої теоретико-множинної і математичної моделей, що визначають сутність системи інтелектуального управління об’єктом. В якості базової моделі опису маршруту передачі даних в самоорганізованій сенсорній мережі запропоновано семіотичну модель, що грунтується на формальній моделі процесів інформаційної взаємодії елементів мережі. На відміну від формальних моделей використання семіотичної моделі дозволяє в процесі ситуаційного управління змінювати усі елементи формальної моделі і формувати моделі, які відображають поточний стан мережі. При створенні розподілених самоорганізованих систем управління маршрутизацією потоків даних в сенсорних мережах варіативної топології запропоновано застосування технологій, що використовують методи логіко-лінгвістичного (семантичного) моделювання, що дозволяє якісно описувати і вивчати слабко структуровані процеси, явища і системи. Вирішення задачі синтезу і вибору рішень щодо синтезу і вибору рішень щодо стратегії управління маршрутизацією потоків даних в сенсорних мережах варіативної топології запропоновано розглядати на основі моделі конфлікту взаємодії вузлів мережі, як вирішення задачі дискретної динамічної оптимізації. Синтез і вибір рішень щодо стратегій управління маршрутизацією і вибору маршруту передачі потоку даних в мережі здійснюється у відповідності до значення функції ціни для кожного елемента мережі, що є гегелівським об’єктом, відповідно метрики мережі. Незалежно від обраної метрики мережі метою управління маршрутизацією в СМ є визначення оптимального шляху на графі, який відображає топологію сенсорної мережі. При вирішенні задачі дискретної динамічної оптимізації запропоновано в якості обмеженого ресурсу, що визначає функцію ціни, застосувати параметри, які визначають пропускну спроможність каналів зв’язку при взаємодії вузлів мереж. Канали зв’язку визначають характеристики ребер (дуг) граф-моделі сенсорної мережі варіативної топології, а вузли є елементами розподіленої системи інтелектуального управління маршрутизацією потоків даних в мережі.

В статті розглянуто особливості функціонування високомобільних комп’ютерних мереж в умовах мінливості середовища передачі даних, його впливу на швидкість передачі даних між вузлами та методику визначення критеріїв вибору різних стандартів безпровідної передачі даних. Метою статті є розробка критеріальної бази селективного вибору стандартів безпровідної передачі даних у високомобільних комп’ютерних мережах в залежності від стану середовища передачі даних та віддаленості вузлів між собою. Отримані результати дозволяють: виокремити науково-прикладну задача розробки критеріальної бази селективного вибору стандартів безпровідної передачі даних у окремий клас задач у області рухомих комп’ютерних мереж; продовжити подальший розвиток методики підвищення живучості високомобільних комп’ютерних мереж в умовах мінливості пропускної здатності каналів зв’язку між вузлами; вирішити задачу розрахунку нестаціонарного коефіцієнта готовності відносно всіх інтерфейсів передачі корисних даних вузлами високомобільних комп’ютерних мереж. Дослідження дозволяють зробити висновки, що запропоновані критерії, за результатами модельного експериментування, дають ефект 15% скорочення часу на передачу обсягу даних в умовах нормального функціонування високомобільної комп’ютерної мережі у гетерогенному просторі та динамічною зміною відстані між вузлами мережі за наперед заданою траєкторією руху. Сформульовано напрями подальшої роботи, зокрема запропоновано проведення ряду прикладних експериментів для виявлення закономірності функціонування реальних високомобільних мереж в умовах обмеженого енергетичного запасу ходу вузлів та впливу зовнішнього середовища на нього.

Предметом вивчення в статті є процеси побудови й використання темпоральних знань при управлінні підприємством в умовах невизначеності, що є наслідком неповноти інформації про поточний стан підприємства. Мета полягає в розробці методу побудови темпоральних правил, що враховують зміну контексту виконання дій на різних рівнях організаційної ієрархії при реалізації управління підприємством. Задачі: виділити відмінності контекстно-орієнтованих темпоральних правил від правил, що пов’язують послідовні стани об’єкту управління; розробити метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил на основі інформації набір та значення змінних, що характеризують послідовні стани об’єкту управління. Методами, що використовуються, є: методи побудови темпоральних правил, що пов’язують послідовні стани об’єкту управління, метод розрахунку ваг правил в марківській логічній мережі, методи ймовірнісного виведення в темпоральній базі знань. Отримані такі результати. Виділені особливості реалізації контекстно-орієнтованих темпоральних правил для наборів вхідних даних, що задають послідовність станів об’єкту управління у вигляді наборів властивостей його атомарних складових. Розроблено метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил, який враховує відмінності між змінними, що задають статичні й динамічні характеристики об’єкту управління. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: запропоновано метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил. Правила враховують зміну контексту виконання дій як сукупності властивостей атомарних складових комплексного об’єкту управління. Метод містить етапи відбору підмножини даних про стани об’єкту управління на визначеному рівні деталізації; формування фактів-антецедентів та фактів-консеквентів, що відображають статичні й динамічні характеристики контексту виконання дій на об’єкті управління; побудову, інтеграцію та квантифікацію темпоральних правил. Метод забезпечує можливості аналізу й класифікації поточного стану та прогнозування поведінки об’єкту управління в умовах невизначеності на основі зв’язку між виконаними діями та поточним станом предметної області.

У статті розглянуто актуальну проблему впливу новітніх інформаційних технологій на буття сучасної людини. Проблему розглянуто з перспективи життєвого світу особистості. Такий погляд дає змогу дослідити вплив стрімкої віртуалізації життя на безпосереднє буття людини, її внутрішній світ та суб’єктивні переживання. Життєвий світ як динамічна психологічна система інтерпретацій та досвіду, крізь призму якої людина сприймає навколишній світ, соціальне оточення та саму себе, лежить у самій основі унікальності особистості. У статті розкрито потенційні загрози для цілісності та гармонійності цієї системи, що можуть підстерігати користувачів Інтернету та соціальних мереж. Автор аналізує низку досліджень, у яких продемонстровано використання соціальних мереж як інструменту для здійснення впливів (зазвичай неетичних та негативних) на різні аспекти життєвого світу особистості. Висвітлено, як за допомогою спеціально сконструйованого повідомлення у стрічці новин соціальної мережі можна маніпулювати поведінкою користувачів у реальному житті. Продемонстровано, як технічні можливості соціальної мережі можна використати для впливу на емоційну сферу людини, викликати у користувачів певні емоційні стани. Також показано, як алгоритми роботи соціальних медіа та пошукових систем викривляють картину світу та створюють ілюзії, що заважають адекватному сприйманню реальності, зокрема, як соціальні мережі ізолюють користувачів від суперечливих думок та переконань, що становить певну небезпеку для відкритих публічних дискусій, адже користувачі зі схожими поглядами у віртуальному просторі об’єднуються між собою та відокремлюються від інших, тих, хто ці погляди не поділяє. Проаналізовано, як викривленню піддається сприйняття особистого життя інших користувачів, яке вони демонструють у соціальних мережах. Наслідком цих впливів на життєвий світ особистості можуть бути такі психологічні проблеми як невротичні реакції, страх, тривога, почуття меншовартості. Таким чином, у статті автор окреслює коло питань та проблем, вирішення яких допоможе зрозуміти буття сучасної людини в епоху інформаційних технологій та запобігти негативним впливам на життєвий світ особистості.

У процесі розгляду побудови політичних партій нового поко- ління у контексті трансакційного аналізу встановлено, що останній визначає погоджування та визнання як базові та біологічно зумовлені потреби люди- ни на рівні з потребами у їжі, диханні чи розмноженні, реалізація яких може спричинити виділення нею значних обсягів соціальної енергії. Висвітлено, що у випадку обрання лідерами існуючої (або ініціаторами створення нової) політичної партії методики колективної роботи членів пар- тійних підрозділів у динамічній мережі, визначений її алгоритмами, систем- ний обмін погодженнями стане ефективним засобом соціального самоконтр- олю, який зможе гарантувати закріплення якісно іншого стану політичної партії як соціальної системи, що була створена внаслідок радикальної струк- турної трансформації традиційної партії. Проведені дослідження дають підставу припустити наявність взаємозв’яз- ку між виявленими его-станами у кожній конкретній ситуації взаємодії та активованими такими самими ситуаціями архетипами несвідомого і, разом з тим, актуалізованими цими архетипами цінностями. Таким чином, зміну ситуації взаємодії та її контекстів можна вважати тригером активації архе- типів несвідомого психіки учасників і одночасно тригером переключення їхніх его-станів та, відповідно, тригером взаємної зміни ролей, що дає мож- ливість розглядати визначені мотивації членів політичних партій нового покоління (конкурентну мотивацію та мотивацію визнанням) у їх взаємо- зв’язку. Встановлено, що подолання економії погладжувань внаслідок забезпечен- ня безперервного й алгоритмічно зумовленого обміну ними на системному рівні членами різнорівневих підрозділів політичних партій нового поколін- ня зі змінною структурою — динамічною мережею забезпечить виникнення і підтримку у цих членів стійкої мотивації до участі у роботі партійних під- розділів, що сформована базовою потребою втамувати стимульний і струк- турний голод. Визначено перспективний напрямок подальших досліджень — ним має стати розгляд сценаріїв розвитку політичних партій в рамках трансакційного аналізу у контексті впливу на них закону “олігархізації” Роберта Міхельса.

Стаття присвячена осмисленню феномена соціальних мереж у контексті сучасного інформаційного простору. Обґрунтовано тезу про те, що найголовнішою особливістю інтернет-середовища як комунікативного простору є використання цифрових технологій, а однією з визначальних рис сучасного суспільства є його інформаційно-комунікативний складник, що передбачає безперешкодний доступ до інформації і обмін нею, відсутність обмежень, будь-яких рамок комунікації (політичних, географічних, тимчасових), взаємопроникнення ідей і культур, зворотний комунікативний зв’язок. У той же час інформаційно-комунікативне суспільство при всіх позитивних аспектах його організації є також і середовищем для здійснення будь-якого роду маніпулювань і сугестивних впливів на окремих учасників мережевої спільноти та їх об’єднань. Розглядаються сучасні підходи щодо вивчення соціальних мереж та їхніх форм «народної» участі в журналістиці, ролі масмедіа в вираженні громадської думки, впливу масових комунікацій на смаки і організацію соціальної дії. Наголошено, що цікавим для вивчення залишається і феномен реакції суспільства на інформацію, котра поширюється у мережі. Особливо це стосується суспільно важливих процесів, таких як економіка, політика, здоров’я та освіта. Окреслено унікальні можливості соціальних мереж: як особливе соціальне явище вони з’явилися раптово і почали бурхливо розвиватися, все більше проникаючи в життя суспільства. В цьому і полягає суть будь-якого феномена, коли нове відразу стає звичним. У статті підкреслюється, що досліджуване явище є ширшим – йдеться не лише про зміни в медіаспоживанні, а і про трансформацію інформаційного простору як площини найрізноманітніших соціокультурних практик. Зроблено висновок, що соціальні мережі є новим, але дуже динамічним феноменом інформаційного простору (становлення та розвиток якого відбувається як в Україні, так і в інших країнах світу), проблематика якого потребує подальших досліджень.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Робота присвячена розробці ефективних методів оптимізації міських пасажирських перевезень. Аналіз літературних джерел показав, що, як правило, удосконалення транспортного обслуговування у містах здійснюється шляхом використання певних математичних моделей. Будь-яка математична модель, у тому числі і функціонування транспортної мережі, ґрунтується на великому багатокомпонентному об’ємі початкових даних, отримання яких пов’язане з проблемами статистичних досліджень, із ситуацією у місті, яка швидко і динамічно змінюється, а значить робить подібні вихідні дані з часом неактуальними і застарілими. Саме це і є основною проблемою для створення транспортних моделей великих міст. До подібних, необхідних для повноцінного моделювання, даних відносяться: диференціювання по районах міста чисельності населення, число місць для праці та їх розташування, рекреаційний потенціал, середній час пересування жителів і таке інше. На відміну від завдань організації дорожнього руху, де використовуються, в основному, імітаційні моделі руху транспорту, в транспортному плануванні застосовуються прогнозні моделі, які ґрунтуються на макроскопічних параметрах, що описують транспортний потік. У цих моделях параметрами є: швидкість транспортного потоку, інтенсивність транспортного потоку, інтенсивність пасажиропотоків. Таким чином, основою прогнозного моделювання міських транспортних систем стає завдання оптимальної реалізації пасажирських транспортних кореспонденцій. Очевидно, що збір початкових даних складає найбільш трудомісткий і тривалий за часом етап при побудові або удосконаленні транспортних моделей. У свою чергу, запропонована у роботі ефективна методика побудови транспортних моделей за геометричними параметрами накладання маршрутних схем вирішує задачу визначення міри відповідності існуючого транспортного попиту наявній транспортній пропозиції. У роботі пропонується дієвий метод динамічного удосконалення міської пасажирської транспортної мережі, в основу якого покладено зв'язок класичного коефіцієнта накладання пасажиропотоків із способами геометричного представлення та фрактальної оцінки накладання існуючих маршрутних схем пересування ТЗ (на прикладі тролейбусної мережі м. Луцька). Проаналізовано основні особливості функціонування міських пасажирських перевезень та досліджено вплив характеристик транспортних систем на визначення ступеня накладання маршрутних схем. Розроблено метод 3-D представлення та автоматизованого зонування міських тролейбусних маршрутів. Запропоновано спосіб фрактальної оцінки ступеня накладання маршрутів для визначених зон та шляхи удосконалення транспортної роботи ТЗ на маршрутах у різні часові періоди доби. Запропоновано підходи до влаштування динамічного резервування тролейбусів на маршрутах, яке забезпечить ефективну видозміну маршрутних схем, оперативне коригування розкладу руху тролейбусів по мережі, нормативів часу на виконання рейсів, систем організації праці водіїв, комбінованого режиму руху тролейбусів. Ключові слова: оптимізація, пасажирські перевезення, маршрутна схема, 3-D представлення, автоматизоване зонування, накладання маршрутів, фрактальна оцінка, динамічне резервування.

У статті представлено моделі сумісного прийняття рішень (СDM) екіпажем повітряного судна та керівником польотів в умовах стохастичної невизначеності у вигляді дерева рішень та мережі GERT. Наведено приклад СDM в особливому випадку “Відмова лівого двигуна (відмова системи граничного обмеження температури) двомоторного літака”. Для комплексного обліку факторів, які впливають на процес СDM в особливих випадках в польоті, побудовано інтелектуальну систему підтримки СDM, що дозволяє враховувати динамічну, статичну та експертну інформацію щодо стану об’єкту управління (повітряного судна), зовнішнього середовища (характеристики зони управління повітряним рухом та аеродромів) та операторів аеронавігаційної системи (характеристики пілота, авіадиспетчера).

У статті досліджується процес формування політичного порядку денного сучасного суспільства. Політичний процес розгортається навколо тем порядку денного. Очевидно, що порядок денний суспільства та окремих впливових груп (бюрократії, олігархії, медіакратії тощо) не завжди співпадає. Адже ресурси цих груп дозволяють маніпулювати порядком денним задля вилучення суспільного інтересу з політичного дискурсу та підміни його приватними інтересами у процесі визначення рейтингу соціальних та політичних проблем. Визначено, що політичний порядок денний є публічним, а на його встановлення впливають ієрархії, засновані на вертикальних зв’язках та мережі, які характеризуються горизонтальними відносинами. Встановлення політичного порядку денного відбувається на перетині взаємодії влади та опозиції, електоральних змагань та публічного адміністрування, політичних конфліктів та пошуків консенсусу. На політичний порядок денний впливають повсякденний досвід індивідів, дії політиків та державних діячів. Чим ближча проблема до повсякденного досвіду індивідів, тим менший вплив масмедіа і навпаки. Медіа здатні штучно конструювати політичний порядок денний, вони виступають «інформаційними лобістами». Їх вплив на політичний порядок денний зумовлений розвитком технологій та формуванням потужних медіакорпорацій з глобальним впливом. Штучний порядок денний встановлюється завдяки медіаскандалам: спеціально сконструйованим подіям, які викладаються у вигляді динамічної історії, яка привертає увагу аудиторії. Наголошено на необхідності протидії процесу медіатизації, який розгортається у відносинах масмедіа, держави та суспільства. Як відповідь на виклики медіатизації та подолання проблеми штучного конструювання політичного порядку денного запропоновано повернення до раціональних дебатів. Майданчиком для політичних дебатів щодо сутності суспільного інтересу мають стати не масмедіа, а парламент. Саме у стінах вищого представницького органу влади можливий ефективний синтез принципів «ієрархії» та «мережі» у вигляді раціональних парламентських дебатів. У медіапросторі також відбувається протиставлення вертикально підпорядкованих медіакорпорацій («ієрархій») та Інтернет-медіа (передусім, соціальних мереж). Відзначено, що у сучасному світі минув період романтичного захоплення соціальними мережами та їх виключно позитивною роллю у встановленні порядку денного. Незважаючи на значний вплив соціальних мереж на початок та розгортання кольорових революцій, у тому числі і в Україні 2004 та 2013–2014 років, нині все більше відчувається їх рух у бік медіакорпорацій, організованих за принципом ієрархії. Зростає роль менеджменту щодо регулювання політичного контенту, широко запроваджується практика блокування користувачів, зокрема й відомих політичних діячів. Цей тренд стає визначальним у встановленні політичного порядку денного у глобальному вимірі.

Сьогодні змінюється уявлення про те, яким повинен бути сучасний викладач, якими компетентностями має володіти. Сучасна освіта зорієнтована на “вільний розвиток”, творчу ініціативу, самостійність, мобільність майбутніх спеціалістів. Сучасна підготовка майбутніх офіцерів-прикордонників має бути зорієнтована на перспективи міжнародної співпраці, забезпечення мобільності як викладацького, так і курсантського складу в межах освітньо-наукового простору. Особлива увага зосереджена на дослідженнях напрямів і методів навчання, їх удосконалення і впровадження у навчальний процес прикордонної академії. Одним із таких напрямів, особливо в періоди надзвичайних ситуацій (пандемія COVID-19, воєнний стан), є впровадження технології дистанційного навчання для курсантів прикордонної академії. Позитивний вплив на рівень сформованості іншомовної комунікативної компетентності майбутніх офіцерів-прикордонників в умовах обмеженої кількості аудиторного навчального часу має організація їх іншомовної підготовки засобами дистанційного навчання. Сучасні програми дистанційного навчання – комплекс синхронних та асинхронних технологій, усі суб’єкти технологічної взаємодії яких активні одночасно або в різний час і співпрацюють за допомогою мережі Інтернет. Елементи та ресурси дистанційного курсу інформаційного середовища Moodle, платформи Google Meet і Zoom надають абсолютні можливості викладачам для формування інформаційно-якісних, динамічних, логічно структурованих практичних занять, проведення модульних робіт.

Аналізуються найбільш поширені засоби та підходи до моделювання поведінки агентів в інформаційно-комунікаційних системах. Зокрема розглянуті таки засоби як агентне моделювання, штучні нейронні мережі, нечітка логіка, генетичні алгоритми, підходи, засновані на знаннях, ланцюги Маркова і ін. Крім класичних засобів та підходів розглянуто також нові прикладні методи, а саме: людино-центрована система, аналіз відео, накопичувач даних, що керується даними, динамічні чинники. В результаті проведеного аналізу отримані висновки про поточний стан питань моделювання поведінки людини. Визначено, що існує значна кількість підходів, і всі вони мають свої переваги і недоліки. Тому неможливо визначити оптимальний підхід до моделювання поведінки людини, але можна визначити мету, для якої застосування того чи іншого підходу може бути рекомендовано. В роботі наведена схема з інформацією, із зазначенням можливих рішень для подолання обмежень різних підходів. Аналіз цих даних показав, що агентно-орієнтований підхід вирішує більшість проблем і знімає обмеження, характерні для інших методологій. Це підтверджується тим фактом, що агентне моделювання є гнучким підходом, який широко використовується в багатьох контекстах моделювання поведінки людини

В роботі показано, що інформаційна система має, як правило, складну динамічну структуру, тому можливе використанням мереж Петрі з метою створення моделей виявлення та блокування зовнішніх впливів (DDoS-атак). Дані моделі засновані на описі структури інформаційної системи, на яку здійснюється вплив даною атакою, та процесів зміни станів цієї системи. Створені моделі виявлення та блокування DDoS-атак, які описують за допомогою мереж Петрі процес аналізу вхідного трафіку на предмет наявності даного типу атак, процес виявлення джерел шкідливого трафіку та їх подальшого блокування, що надає можливість для створення відповідних алгоритмів. Побудовані моделі дозволяють підвищити рівень функціональної стійкості інформаційних систем. Під функціональною стійкістю інформаційної системи розуміється властивість системи перебувати в стані працездатності, тобто виконувати необхідні функції протягом заданого інтервалу часу або наробітки в умовах відмов складових частин через зовнішні і внутрішні фактори.

Актуальність теми дослідження. Досить часто для отримання необхідної точності виготовлення деталей, вони обробляються на круглошліфувальних, внутрішньошліфувальних, плоскошліфувальних та різьбошліфувальних верстатах. Попередньо врівноважене шліфувальне коло в процесі експлуатації втрачає врівноважений стан і набуває дисбаланс, що змінюється протягом часу. Однією з причин, що викликає зміну дисбалансу, є знос шліфувального кола, який може бути нерівномірним або рівномірним. Нерівномірний знос виникає у зв’язку з розсіюванням міцності різальної поверхні кола (у межах одного інструмента). При рівномірному зносі, зокрема й за рахунок правок кола, неврівноваженість виникає через нерівномірну щільність, відхилення розмірів, форми й розташування поверхонь. Постановка проблеми. У процесі виконання шліфувальних робіт необхідно враховувати те, що шпиндель шліфувального верстата внаслідок зносу шліфувального кола, піддатливості опор, згинальної жорсткості переходить у неврівноважений стан, що впливає на точність і якість механічної обробки деталей. Тому виникає проблема визначення похибок положення ротора динамічної системи з урахуванням статичної та динамічної неврівноваженості,складових сил різання та пружних зусиль, що виникають в опорах шпиндельного вузла. Аналіз останніх досліджень і публікацій. У роботі були розглянуті останні публікації з цієї теми, які представлено у відкритому доступі, включаючи мережу Інтернет. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Відомі дослідження точності процесу шліфування важкооброблюваних деталей не враховують вплив статичної, динамічної та моментної неврівноваженості технологічної системи шліфувального верстата. Однак у процесі оцінювання точності положення шпинделя в просторових координатах та точності виготовлення заданої деталі в математичній моделі процесу механічної обробки необхідно враховувати перераховані фактори. Тому дані дослідження дають можливість конструктору підвищити точність проєктування металорізальних верстатів шліфувальної групи при обробці деталей, які мають конструктивну неврівноваженість. Постановка завдання. Метою цієї наукової роботи є моделювання положення шпинделя шліфувальних та фрезерних верстатів з урахуванням інерційних зусиль, які виникають унаслідок статичної та динамічної неврівноваженості роторного вузла, що обумовлює точність і якість процесу механічної обробки. Виклад основного матеріалу. Стан врівноваженості шпиндельного вузла, відбалансованого заводом-виготовлювачем, при обробці деталей на металорізальних верстатах безупинно змінюється. При шліфуванні дисбаланс виникає внаслідок зношування і неоднорідної структури змінної інструментальної головки шліфувального круга. У процесі обробки деталі, яка обертається, він зумовлений неврівноваженою заготовкою. Для компенсації режимної зміни дисбалансу і з метою підвищення якості обробки, особливо на фінішних операціях, без зниження нормативних режимів різання на шпиндель верстата встановлюють коригувальні маси, диски з приводом їх від гідростатичної або гідродинамічної опор. Висновки відповідно до статті. У результаті проведених досліджень у роботі отримано математичну модель положення шпинделя шліфувального верстата з урахуванням складових статичної та динамічної неврівноваженості ротора, яка виникає внаслідок похибок технологічної системи верстата та зносу шліфувального кола. Використовуючи цю модель можна проводити розрахунок похибок механічної обробки, що виникають при різанні. Також це дослідження дозволяє уточнити вплив похибок процесу шліфування на якість обробки деталей, що дає можливість оптимізувати режими різання і, відповідно, підвищити ефективність процесу шліфування. Ця методика також може використовуватися для високошвидкісного фрезерування, яке є альтернативою шліфуванню

Розглянуто нейромережевий підхід до автоматизованого керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур. Сучасний стан теорії і практики створення штучних нейронних мереж і нейрокомп’ютерів надав можливість розробки принципово нових алгоритмів і методів керування складними нелінійними динамічними об'єктами. Це дозволяє підвищити точність керування вологістю ґрунту, забезпечити отримання планових врожаїв сільськогосподарських культур, економити водні та енергетичні ресурси за рахунок їх раціонального використання. The highest yield of agricultural crops is achieved with the optimal amount of moisture, nutrition, heat, air and light. At the same time, the water regime of the soil is necessary for crops and is created by the appropriate irrigation regime, which establishes the norms, timing and amount of irrigation depending on the biological characteristics of the crops, natural and economic conditions. In determining the irrigation water flow, water consumption or total evaporation is taken into account, depending on climatic conditions, the amount of thermal energy supplied to the surface, soil moisture, the type and yield of the crop. Therefore, issues of adaptation and self-study of automated soil moisture management systems under the influence of random weather factors, changes in the characteristics of the control object, improvement of control accuracy due to the operational accounting of the effect of disturbances on the object, ensuring the production of planned crop yields while rational use of energy and water resources are relevant. In addition, modern moisture management systems for agricultural crops should not only ensure sufficient control accuracy, but also predict the plants need for water for a certain period, minimize energy and water costs without yield loss, be reliable and convenient in operation, provide the operator with complete and timely information about the value of all parameters and the state of the control system. To solve these problems, an approach to automating the process of controlling irrigation systems using neural networks has been considered. The proposed approach allows to improve the accuracy of soil moisture management, to ensure the production of planned crop yields, to save water and energy resources due to their rational use.

У роботі наведено огляд витоків та сучасного стану систем комп'ютерного зору, приклади задач комп'ютерного зору. Описано використання систем комп'ютерного зору освіти як у звичайних, і у пандемічних умовах. Пандемія COVID-19 викликала зміни в освіті, які видозмінили існуючі освітні програми систем комп'ютерного зору та породили нові, у тому числі соціальне дистанціювання, розпізнавання маски на обличчі, виявлення проникнення в університети та школи, запобігання вандалізму та виявлення підозрілих предметів, моніторинг відвідуваності, емоцій на обличчях у масках та без них. Системи комп'ютерного зору також можна використовувати у освіті для упровадження імерсивних освітніх ресурсів. На основі аналізу автономних бібліотек для ідентифікації динамічних об'єктів зроблено висновок, що при створенні систем машинного зору в освітніх цілях доцільно використовувати бібліотеки комп'ютерного зору, що ґрунтуються на глибокому навчанні (зокрема, реалізації згорткових нейронних мереж). Описано прототип системи комп'ютерного зору, розроблений на основі Microsoft Cognitive Toolkit і розгорнутий у хмарі Microsoft Azure. Система дозволяє з високим ступенем надійності виконувати головні функції: ідентифікацію емоцій та наявність маски на обличчі, а також дає можливість визначити стать, вік, колір волосся, інтенсивність посмішки, наявність макіяжу, окулярів тощо.

В статті проведено дослідження існуючого стану системи зв’язку тактичного рівня управління. Авторами було сформулювати наступне – вузлові елементи системи зв’язку висувають різні вимоги щодо параметрів якості обслуговування та їх часових рамок під час обміну інформацією між вузлами (програмно-технічними комплексами), причому потрібно враховувати рівень вузла зв’язку в системі управління. Запропоновано методику, яка вирішує завдання забезпечення якості обслуговування вузлових елементів системи зв'язку, на самому нижньому рівні системи управління. Методика дозволяє встановлювати вузлу зв'язку не тільки значення пріоритету повідомлень, але й безпосередньо створювати правила на основі інформації про оперативну (бойову) обстановку. Однією з основних особливостей цієї методики є можливість динамічного визначення правил, які враховують положення вузла зв’язку (програмно-технічного комплексу) в системі управління, важливість інформації, яка може вплинути на обстановку, та функціональне навантаження автоматизованої системи в той чи інший часовий проміжок. Однак, постає питання формування набору правил та необхідність у визначенні пріоритетів (призначення маркеру). В роботі на першому етапі запропоновано використання методу експертної оцінки для формування безлічі варіантів та визначення пріоритетів вузла зв'язку при компіляції різних додатків. Наступним кроком є кластеризація масиву значень пріоритетних параметрів за визначеними ознаками. Таким чином, розроблена методика пріоритезації вузлових елементів системи зв'язку з можливістю формування пріоритетних маркерів за рахунок використанням методів кластеризації та експертної оцінки, що дозволяє розрахувати та оптимізувати розподіл інформаційного потоку за наступними параметрами: рівень управління, зміст інформації, необхідність забезпечення управління поважною особою, тип інформації, що циркулює в телекомунікаційних мережах. Застосування запропонованої методики дозволяє значно підвищити інформаційний обмін службовими повідомленнями всіх типів на вузлах зв’язку (програмно-технічних комплексів) у всіх ланках управління.

Розроблено оригінальну концептуальну модель соціально-психологічного супроводу постраждалих від воєнних дій. Супровід визначено як спеціально організовану діяльність, що забезпечує відновлення психологічного здоров’я та конструктивні особистісні трансформації. Розглянуто взаємозв’язок компонентів горизонтальної моделі соціально-психологічного супроводу: 1) реципієнта, споживача; 2) агента, тобто спеціаліста, групи, спільноти; 3) життєвої ситуації, що сприяє чи заважає взаємодії реципієнта і агента. Динамічну, вертикальну модель супроводу побудовано з урахуванням таких компонентів: діагностико-цільового, операційно-інструментального, спільнотно-комунікативного та оцінково-корекційного. Визначено функції компонентів: діагностико-цільового (оцінювання характеру травми, стану психологічного здоров’я реципієнта, ресурсів відновлення); операційно-інструментального (апробація інструментів, способів, стратегій супроводу); спільнотно-комунікативного (залучення реальних і віртуальних мереж, груп самодопомоги); оцінково-корекційного (моніторинг ефективності супроводу, коригування процедури, внесення змін до організації). З’ясовано інструменти супроводу: 1) комунікативні практики покращення взаємодії агента і реципієнта; 2) мультидисциплінарні заходи, що забезпечують готовність спільнот до надання підтримки, залучення реципієнта до спільнотного життя; 3) фасилітація само- і взаємодопомоги. Проаналізовано дієвість стратегій супроводу: переінтерпретації життєвих випробувань, апробації нових практик взаємодії, подолання відчуження, розвитку толерантності до невизначеності. Засвідчено показники ефективності супроводу: 1) формування психологічної готовності до конструктивної взаємодії, 2) ступінь задоволеності якістю підтримки, 3) зростання рівня психологічного благополуччя реципієнтів, 4) професійна підготовка агентів супроводу та профілактика вигорання, 5) зростання популярності супроводження, 6) координація роботи міждисциплінарних команд, 7) здатність спільноти самостійно забезпечувати супроводжувальну взаємодію після завершення розробленої спеціалістами програми.

Розвиток людини, суспільства й економіки має спрямованість у майбутнє, що знайшло відображення у виникненні таких понять, як «передбачення», «прогноз». Прогнозування («наукове передбачення») – це та сторона пізнавальної діяльності суб’єкта, результатом якого є одержання знань про майбутні події.Моделі складних систем, таких як фінансові ринки, не завжди можуть давати однозначні рекомендації або прогноз.Серед факторів, що характеризують динаміку ринку та впливають на неї, є велика кількість даних нечислової природи, значення яких мають імовірнісну природу.Для подолання проблем, з якими доводиться зіштовхуватися при аналізі фінансової ситуації, робляться спроби застосування таких розділів сучасної фундаментальної й обчислювальної математики, як нейрокомп’ютери, теорія стохастичного моделювання (теорія хаосу) і теорія ризиків, теорія катастроф, синергетика й теорія систем, що самоорганізуються (включаючи генетичні алгоритми), теорія фракталів, нечіткі логіки й навіть віртуальна реальність.Правильне розуміння ситуації на ринку, аналіз його динаміки, прогнозування поводження ринку приводить до обґрунтованого прийняття рішень.Основна мета роботи полягала у розробці програмного забезпечення для дослідження динаміки й прогнозування курсу цінних паперів.Вiдповiдно до мети, було необхiдно вирiшити наступнi задачi:Розглянути основні підходи до аналізу ринку цінних паперів.Дослідити можливості програмного комплексу MetaTrader 4 по керуванню ринком цінних паперів.Проаналізувати можливості мови MQL 4 по створенню ринкових індикаторів і експертних систем аналізу ринку цінних паперів.Розробити й протестувати індикатор для аналізу динаміки курсів валют і експертну систему для короткочасного прогнозування й прийняття рішень на валютному ринку.Аналіз літератури з проблеми дослідження дозволив виділити наступні суттєві характеристики об’єкта дослідження:валютний ринок Forex має високу ліквідність;відсутність обмежень за часом роботи забезпечує неперервність процесу дослідження;децентралізованість забезпечує незалежність від локальних геополітичних факторів;велика кількість учасників ринку дозволяє абстрагуватися від індивідуальних особливостей гравців;об’єкт дослідження являє собою складну систему з великою кількістю нелінійних зв’язків.Виділені властивості валютного ринку дозволяють розглядати його як динамічну систему, що може бути проаналізована. Прогноз стану системи є актуальною проблемою, безпосередньо пов’язану з отриманням прибутку.Розгляд алгоритмів отримання якісних і кількісних характеристик ринку засобами фундаментального, технічного та комп’ютерного аналізу дозволив зробити наступні висновки:1. На практиці можна знайти випадки, коли кожен з представлених підходів до аналізу ринку дасть прийнятний результат. Для трейдерів, що не є ринкоутворювачами, найбільш прийнятним є комп’ютерний індикаторний аналіз з автотрейдингом за короткочасними прогнозами.2. Автоматичні індикатори є ефективним засобом графічного аналізу часових рядів, надаючи трейдеру можливість прийняття обґрунтованого рішення.3. При розробці експертної системи для робочого місця трейдера необхідно розрізняти поняття «прогнозування руху цін на ринку», з одного боку, та «ігрові робочі гіпотези», зважені за ймовірністю подій, з іншого.4. Критеріями вибору трейдингової системи є підтримка великого набору індикаторів і експертів, можливість розширення системи компонентами користувача, наявність вбудованої мови програмування та локалізація.В результаті дослідження було створено експертну систему, призначену для автоматичного ведення торгів на ринку цінних паперів. Експертна система реалізована засобами мови програмування MQL 4, що вбудована в термінал MetaTrader 4.Розгляд підходів до написання технічних індикаторів та експертних систем для підтримки прийняття рішень на основі аналізу динаміки курсу цінних паперів та короткочасного прогнозування дозволило зробити наступні висновки:Мова програмування MQL 4 має всі необхідні інструменти для забезпечення якісного технічного аналізу курсу валют.Можливість написання та тестування експертів в торговій системі MetaTrader дозволяє користувачу створити систему торгівлі, що приносить прибуток.Аналіз присутніх на ринку торгових систем виявив типові помилки в написанні експертних систем, що були враховані при розробці власного автотрейдингового експерта.Подальший розвиток даної роботи планується у напрямку дослідження динаміки валютних ринків з метою удосконалення алгоритмів прогнозування курсу та оптимізації роботи торгових експертних систем із застосування механізму нейронних мереж.

In the situation of computerization of modern society, the influence of the media on the way of life, the worldview and the consciousness of most people is evident.An attempt to overcome the language barrier of representatives of various linguistic cultures is playing a dominant role of non-verbal information in today’s global communication and the emergence of new visual and verbal forms of the Internet communication.The purpose is to distinguish functional and pragmatic potential of demotivators in the Internet discourse.Methods. In the course of the study, the following methods were used: a descriptive method, the method of semantic analysis, of stylistic analysis, of interpretive and textual analysis.Demotivational posters are a special way of transmitting information, as prepositions are important for the fullest possible understanding of its meaning: the demotivator can contain such semantic components that do not find direct expression, and the reader decodes these meanings on the basis of their own experience, knowledge of typical situations, historical and cultural background and knowledge. The main function of demotivational posters is considered to be a cognitive one, as the information presented in demotivators can form the thinking of youth audience, its evaluative and normative system. Demotivators also realize volutative, axiological, aesthetic, emotional and expressive functions and the function of forming reality.Results. The analysis of demo poster showed that the type of demotivators can determine their pragmatic potential: original, philosophical, social and advertising demotivators promote the main values and realize the volitional intention of the speaker, i.e. suggestive impact on the recipient that helps to create a spiritual guidance and a new type of thinking among young people; humorous and esoteric demotivators depict famous facts from youth’s life in an ironical and sarcastic manner, disclose social reality, have entertaining character, carrying out both emotional, expressive functions and a function of forming virtual reality.Conclusions. Demotivational poster is a special way of transmitting information in the Internet discourse, which defines its moral and value orientations, the attitude towards the surrounding world. Сучасний світ можна назвати цивілізацією гіпертексту, сучасну людину – віртуальною, мережевою людиною, а сучасне суспіль-ство – інформаційним. Стає очевидним, що вербальна комунікація припиняє існувати ізольовано, вона має тенденцію до залучення інших знакових систем, серед яких провідне місце посідає візуальна комунікація, яка унаочнює інформацію, що передається.Актуальність статті зумовлена загальною спрямованістю сучасних філологічних студій на вивчення системи комунікації з урахуванням ефективності мовних засобів та інтегрованості різних семіотичних ресурсів у сучасному комунікативному процесі, де простежується взаємодія вербальної складової частини повідомлення і його паравербальних (нелінгвістичних) компонентів.Мета статті – визначити функційно-прагматичні особливості англомовних демотиваційних постерів мережі Інтернет.Методи. У процесі дослідження було використано такі методи: описовий метод (для дескрипції характерних рис інтернет-дискурсу та візуально-вербальної природи демотиваційного постеру), метод семантичного аналізу (для виявлення семантики лексичних одиниць у контексті), метод стилістичного аналізу (для визначення стилістичних засобів, що увиразнюють демо-тиваційні постери інтернет-дискурсу), метод інтерпретаційно-текстового аналізу (для визначення специфіки використання демотиваторів у процесі інтернет-комунікації).Інтернет, будучи високотехнологічним і водночас високо динамічним комунікативним простором, перебуває в постійному русі, постійній еволюції. Відповідно, з’являються абсолютно нові форми інтернет-комунікації, а старі видозмінюється тим чи іншим чином.Демотиватор (демотиваційний постер) як предмет філологічних досліджень є актуальним, оскільки нині зросла зацікав-леність у проблемі полікодових або креолізованих текстів як особливих форм комунікації (банери, реклама, кліпи, демотива-тори). Сучасну людину весь час оточують різні знакові системи, а невербальні засоби дедалі більше беруть участь у передачі та збереженні інформації.Результати. Аналіз мовного матеріалу показав, що значна кількість демотиваційних постерів має синсематичний тип відношень між вербальною та візуальною його частинами. Іконічний компонент не просто доповнює розуміння вербальної складової частини повідомлення демотиватора, а й впливає на його інтерпретацію й унаочнює основну думку, заохочуючи реципієнта до певних роздумів.Глобалізаційні процеси, які знаходять відображення в демотиваційних постерах через повтор структурно-композиційної будови тексту і стереотипне вживання мовних засобів впливу, забезпечують залучення індивідуального реципієнта до світо-вого суспільства. Це зумовлює постійний потік стандартизованих цінностей із метою формування пересічного погляду на довколишній світ та уніфікованої картини світу.Висновки. Демотиватор постає візуальною рефлексією реального світу, реакцією на впроваджуване позитивне мислення. Комбінація режимів сприйняття образів призводить до появи нових форм цього процесу, нового типу мислення – від вербаль-ного до візуального, образного, спрямованого на викриття традиційних цінностей та авторитетів.

Будь-яка, навіть найефективніша, логічно обґрунтована і корисна інновація (чи то теорія геліоцентризму Коперника або «походження видів» Дарвіна), якщо вона суперечить існуючій на даний момент догмі, приречена на ірраціональний скепсис, тривале і навмисне замовчування, обумовлене специфікою суспільних процесів і включеність людської психіки в ці процеси.Томас Семюел Кун Існуюча система освіти перестала влаштовувати практично всі держави світу і піддається активному реформуванню в наші дні. Перспективним напрямом використання в навчальному процесі є нова інформаційна технологія, яка дістала назву хмарні обчислення (Cloud computing). Концепція хмарних обчислень стала результатом еволюційного розвитку інформаційних технологій за останні десятиліття.Без сумніву, результати досліджень російських вчених: А. П. Єршова, В. П. Зінченка, М. М. Моісєєва, В. М. Монахова, В. С. Лєдньова, М. П. Лапчика та ін.; українських вчених В. Ю. Бикова, В. М. Глушкова, М. І. Жалдака, В. С. Михалевича, Ю. І. Машбиця та ін.; учених Білорусії Ю. О. Бикадорова, А. Т. Кузнєцова, І. О. Новик, А. І. Павловського та ін.; учених інших країн суттєво вплинули на становлення та розвиток сучасних інформаційних технологій навчання [1], [2], але в організації освітнього процесу виникають нові парадигми, наприклад, хмарні обчислення. За оцінками аналітиків Гартнер груп (Gartner Group) хмарні обчислення вважаються найбільш перспективною стратегічною технологією майбутнього, прогнозується міграція більшої частини інформаційних технологій в хмари на протязі найближчих 5–7 років [17].Згідно з офіційним визначенням Національного інституту стандартів і технологій США (NIST), хмарні обчислення – це система надання користувачеві повсюдного і зручного мережевого доступу до загального пулу інформаційних ресурсів (мереж, серверів, систем зберігання даних, додатків і сервісів), які можуть бути швидко надані та гнучко налаштовані на його потреби з мінімальними управлінськими зусиллями і необхідністю взаємодії з провайдером послуг (сервіс-провайдером) [18].У США в університетах функціонують віртуальні обчислювальні лабораторії (VCL, virtual computing lab), які створюються в хмарах для обслуговування навчального та дослідницьких процесів. В Південній Кореї запущена програма заміни паперових підручників для середньої школи на електронні, які зберігаються в хмарі і доступні з будь-якого пристрою, який може бути під’єднаний до Інтернету. В Росії з 2008 року при Російській академії наук функціонує програма «Університетський кластер», в якій задіяно 70 університетів та дослідних інститутів [3], в якій передбачається використання хмарних технологій та створення web-орієнтованих лабораторій (хабів) в конкретних предметних галузях для надання принципово нових можливостей передавання різноманітних інформаційних матеріалів: лекцій, семінарів, лабораторних робіт і т. п. Є досвід певних російських вузів з використання цих технологій, зокрема в Московському економіко-статистичному інституті вся інфраструктура переводиться на хмарні технології, а в навчальних програмах включені дисципліни з навчання технологій.На сьогодні в Україні теж почалося створення національної освітньої інформаційної мережі на основі концепції хмарних обчислень в рамках національного проекту «Відкритий світ», який планується здійснити протягом 2010-2014 рр. Відповідно до наказу Міністерства освіти та науки України від 23.02.2010 р. №139 «Про дистанційне моніторингове дослідження рівня сформованості у випускників загальноосвітніх навчальних закладів навичок використання інформаційно-комунікаційних технологій у практичній діяльності» у 2010 році було вперше проведено дистанційне моніторингове дослідження з метою отримання об’єктивних відомостей про стан інформатичної освіти та розроблення стратегії її подальшого розвитку. Для цих цілей було обрано портал (приклад гібридної хмари), створений на основі платформи Microsoft Azure [4].Як показує зарубіжний досвід [8], [11], [12], [14], [15], вирішити названі проблеми можна шляхом впровадження в навчальний процес хмарних обчислень. У вищих навчальних закладах України розроблена «Програма інформатизації і комп’ютеризації навчального процесу» [1, 166]. Але, проаналізувавши стан впровадження у ВНЗ хмарних технологій, можна зробити однозначний висновок про недостатню висвітленість цього питання в літературних та Інтернет-джерелах [1], [7].Переважна більшість навчальних закладів лише починає впроваджувати хмарні технології в навчальний процес та включати відповідні дисципліни для їх вивчення. Аналіз педагогічних праць виявив недостатнє дослідження питання використання хмарних обчислень у навчальному процесі. Цілком очевидно, що інтеграція хмарних сервісів в освіту сьогодні є актуальним предметом для досліджень.Для навчальних закладів все більшого значення набуває інформаційне наповнення та функціональність систем управління віртуальним навчальним середовищем (VLE, virtual learning environment). Не існує чіткого визначення VLE-систем, та й в самих системах в міру їх заглиблення в Інтернет постійно удосконалюються наявні і з’являються нові інструменти (блоги, wiki-ресурси). VLE-системи критикують в основному за слабкі можливості генерації та зберігання створюваного користувачами контенту і низький рівень інтеграції з соціальними мережами.Існує кілька полярних підходів до способів надання освіти за допомогою сучасних інформаційно-комунікаційних технологій та інформаційних ресурсів. З одного боку – навчальні заклади з віртуальним навчальним середовищем VLE, а з іншого – персональне навчальне середовище, створене з Web 2.0 сайтів та кероване учнями. Але варто звернути увагу на нову модель, що може зруйнувати обидва наявні підходи. Сервіси «Google Apps для навчальних закладів» та «Microsoft Live@edu» включають в себе широкий набір інструментів, які можна налаштувати згідно потреб користувача. Описувані системи розміщуються в так званій «обчислювальній хмарі» або просто «хмарі».Хмара – це не просто новий модний термін, що застосовується для опису Інтернет-технологій віддаленого зберігання даних. Обчислювальна хмара – це мережа, що складається з численної кількості серверів, розподілених в дата-центрах усього світу, де зберігаються безліч копій. За допомогою такої масштабної розподіленої системи здійснюється швидке опрацювання пошукових запитів, а система є надзвичайно відмовостійка. Система побудована так, що після закінчення тривалого періоду при потребі можна провести заміну окремих серверів без зниження загальної продуктивності системи. Google, Microsoft, Amazon, IBM, HP і NEC та інші, мають високошвидкісні розподілені комп’ютерні мережі та забезпечують загальнодоступність інформаційних ресурсів.Хмара може означати як програмне забезпечення, так і інфраструктуру. Незалежно від того, є сервіс програмним чи апаратним, необхідно мати критерій, для допомоги визначення, чи є даний сервіс хмарним. Його можна сформулювати так: «Якщо для доступу до інформаційних матеріалів за допомогою даного сервісу можна зайти в будь-яку бібліотеку чи Інтернет-клуб, скористатися будь-яким комп’ютером, при цьому не ставлячи ніяких особливих вимог до операційної системи та браузера, тоді даний сервіс є хмарним».Виділимо три умови, за якими визначатимемо, чи є сервіс хмарним.Сервіс доступний через Web-браузер або за допомогою спеціального інтерфейсу прикладної програми для доступу до Web-сервісів;Для користування сервісом не потрібно жодних матеріальних затрат;В разі використання додаткового програмного забезпечення оплачується тільки той час, протягом якого використовувалось програмне забезпечення.Отже, хмара – це великий пул легко використовуваних і доступних віртуалізованих інформаційних ресурсів (обладнання, платформи розробки та/або сервіси). Ці ресурси можуть бути динамічно реконфігуровані для обслуговування мінливого навантаження (масштабованості), що дозволяє також оптимізувати використання ресурсів. Такий пул експлуатується на основі принципу «плати лише за те, чим користуєшся». При цьому гарантії надаються постачальником послуг і визначаються в кожному конкретному випадку угодами про рівень обслуговування.Існує три основних категорії сервісів хмарних обчислень [10]:1. Комп’ютерні ресурси на зразок Amazon Elastic Compute Cloud, використання яких надає організаціям можливість запускати власні Linux-сервери на віртуальних комп’ютерах і масштабувати навантаження гранично швидко.2. Створені розробниками програми для пропрієтарних архітектур. Прикладом таких засобів розробки є мова програмування Python для Google Apps Engine. Він безкоштовний для використання, однак існують обмеження за обсягом даних, що зберігаються.3. Сервіси хмарних обчислень – це різноманітні прикладні програмні засоби, розміщені в хмарі і доступні через Web-браузер. Зберігання в хмарі не тільки даних, але і програм, змінює обчислювальну парадигму в бік традиційної клієнт-серверної моделі, адже на стороні користувача зберігається мінімальна функціональність. Таким чином, оновлення програмного забезпечення, перевірка на віруси та інше обслуговування покладається на провайдера хмарного сервісу. А загальний доступ, управління версіями, спільне редагування стають набагато простішими, ніж у разі розміщення програм і даних на комп’ютерах користувачів. Це дозволяє розробникам постачати програмні засоби на зручних для них платформах, хоча необхідно переконатися, що програмні засоби придатні до використання при роботі з різними браузерами.З точки зору досконалості технології, програмне забезпечення в хмарах розвинуте значно краще, ніж апаратна складова.Особливу увагу звернемо на програмне забезпечення як послугу (SaaS, Software as a Servise), що позначає програмну складову у хмарі. Більшість систем SaaS є хмарними системами. Для користувачів системи SaaS не важливо, де встановлене програмне забезпечення, яка операційна система при цьому використовується та якою мовою воно описане. Головне – відсутня необхідність встановлювати додаткове програмне забезпечення.Наприклад, Gmail представляє собою програму електронної пошти, яка доступна через браузер. Її використання забезпечує ті ж функціональні можливості, що Outlook, Apple Mail, але для користування нею необхідно «thick client» («товстий клієнт»), або «rich client» («багатий клієнт»). В архітектурі «клієнт – сервер» це програми з розширеними функціональними характеристиками, незалежно від центрального сервера. При такому підході сервер використовується як сховище даних, а вся робота з опрацювання і подання даних переноситься на клієнтський комп’ютер.Системи SaaS наділені деякими визначальними характеристиками:– Доступність через Web-браузер. Програмне забезпечення типу SaaS не потребує встановлення жодних додаткових програм на комп’ютер користувача. Доступ до систем SaaS здійснюється через Web-браузер з використанням відкритих стандартів або універсальний плагін браузера. Хмарні обчислення та програмне забезпечення, яке є власністю певної компанії, не поєднуються між собою.– Доступність за вимогою. За наявності облікового запису можна отримувати доступ до програмного забезпечення в будь-який момент та з будь-якої географічної точки земної кулі.– Мінімальні вимоги до інфраструктури ІТ. Для конфігурування систем SaaS потрібен мінімальний рівень технічних знань (наприклад, для управління DNS в Google Apps), що не виходить за рамки, характерні для звичайного користувача. Висококваліфікований IT-адміністратор для цього не потрібний.Переваги хмарної інфраструктури. Наявність апаратних засобів у власності потребує їх обслуговування. Планування необхідної потужності та забезпечення ресурсами завжди актуальні. Хмарні обчислення спрощують вирішення двох проблем: необхідність оцінювання характеристик обладнання та відсутність коштів для придбання нового потужного обладнання. При використанні хмарної інфраструктури необхідні потужності додаються за лічені хвилини.Зазвичай на кожному сервері передбачено резерв, що забезпечує вирішення типових апаратних проблем. Наприклад, резервний жорсткий диск, призначений для заміни диска, що вийшов з ладу, в складі масиву RAID. Необхідно скористатися послугами для встановлення нового диску на сервер. Для цього потрібен час та висока кваліфікація спеціаліста, щоб роботу виконати швидко з метою уникнення повного виходу сервера з ладу. Якщо сервер остаточно вийшов з ладу, використовується якісна, актуальна резервна копія та досконалий план аварійного відновлення. Тільки тоді є можливість провести відновлення системи в короткий термін, причому завжди в ручному режимі.При використанні хмар немає потреби перейматись проблемами стосовно апаратних засобів, що використовуються. Користувач може і не дізнатися про те, що фізичний сервер вийшов з ладу. Якщо правильно дібрано інструментарій, можливе автоматично відновлення даних після надскладної аварійної ситуації. При використанні хмарної інфраструктури у такому випадку можна відмовитись від віртуального сервера і отримати інший. Немає потреби думати про утилізацію та перейматися про нанесену шкоду навколишньому середовищу.Хмарне сховище. Абстрагування від апаратних засобів в хмарі здійснюється не тільки завдяки заміні фізичних серверів віртуальними. Віртуалізації підлягають і системи фізичного зберігання даних.При використанні хмарного сховища можна переносити дані в хмару, не переймаючись, яким чином вони зберігаються та не турбуючись про їх резервне копіювання. Як тільки дані, переміщені в хмару, будуть потрібні, достатньо буде просто звернутись в хмару і отримати їх. Існує кілька підходів до хмарного сховища. Йдеться про поділ даних на невеликі порції та зберігання їх на багатьох серверах. Порції даних наділяються індивідуально обчисленими контрольними сумами, щоб дані можна було швидко відновити в критичних ситуаціях.Часто користувачі працюють з хмарним сховищем так, ніби мають справу з мережевим накопичувачем. Щодо принципу функціонування хмарне сховище принципово відрізняється від традиційних накопичувачів, оскільки у нього принципово інше призначення. Обмін даними при використанні хмарного сховища повільніший, воно більш структуроване, внаслідок чого його використання як оперативного сховища даних непрактичне. Зазначимо, що використання хмарного сховища недоцільне для транзакцій в хмарних прикладних програмах. Хмарне сховище сприймається, як аналог резервної копії на стрічковому носієві, хоча на відміну від системи резервного копіювання зі стрічковим приводом в хмарі не потрібні ні привід, ні стрічки.Grid Computing (англ. grid – решітка, грати) – узгоджене, відкрите та стандартизоване комп’ютерне середовище, що забезпечує гнучкий, безпечний, скоординований розподіл обчислювальних ресурсів і ресурсів збереження інформації, які є частиною даного середовища, в рамках однієї віртуальної організації [http://gridclub.ru/news/news_item.2010-08-31.0036731305]. Концепція Grid Computing представляє собою архітектуру множини прикладних програмних засобів – найпростіший метод переходу до хмарної архітектури. Програмні засоби, де використовуються grid-технології, є програмним забезпеченням, при функціонуванні якого інтенсивно використовуються ресурси процесора. В grid-програмах розподіляються операції опрацювання даних на невеликі набори елементарних операцій, що виконуються ізольовано.Використання хмарної інфраструктури суттєво спрощує та здешевлює створення grid-програм. Якщо потрібно опрацювати якісь дані, використовують сервер для опрацювання даних. Після завершення опрацювання даних сервер можна призупинити, або задати для опрацювання новий набір даних.На рисунку 1 подано схему функціонування grid-програми. На сервер, або кластер серверів, поступає набір даних, які потрібно опрацювати. На першому етапі дані передаються в чергу повідомлень (1). На інших вузлах аналізується чергою повідомлень (2) про нові набори даних. Коли набір даних з’являється в черзі повідомлень, він аналізується на першому комп’ютері, де його виявлено, а результати надсилаються назад в чергу повідомлень (3), звідки вони зчитуються сервером або кластером серверів (4). Обидва компоненти можуть функціонувати незалежно один від одного, а кожен з них може функціонувати навіть в тому випадку, якщо другий компонент не задіяний на жодному комп’ютері. Рис. 1. Архітектура grid-програм У такій ситуації використовуються хмарні обчислення, оскільки при цьому не потрібні власні сервери, а за відсутності даних для опрацювання не потрібні сервери взагалі. Таким чином можна масштабувати потужності, що використовуються. Інакше кажучи, щоб комп’ютер не використовувався «вхолосту», важливо опрацьовувати дані за мірою їх надходження. Сервери включаються, коли потік даних інтенсивний, а виключаються в міру ослаблення інтенсивності потоку. Grid-програми мають дещо обмежену область застосування (опрацювання великих об’ємів наукових і фінансових даних). В переважній частині таких програм використовуються транзакційні обчислення.Транзакційна система – це система, де один і більше вхідних наборів даних опрацьовуються одночасно в рамках однієї транзакції та в

Стрімкий розвиток мережевих інформаційних технологій, окрім помітного зниження бар’єрів часу і просторових бар’єрів у розповсюдженні інформації, відкрив нові перспективи у сфері освіти.Можна з упевненістю стверджувати, що в сучасному світі має місце тенденція злиття освітніх і інформаційних технологій і формування на цій основі принципово нових інтегрованих технологій навчання, заснованих, зокрема, на Інтернет-технологіях. З використанням таких технологій з’явилася можливість необмеженого і дуже дешевого тиражування навчальної інформації, швидкої і адресної її доставки. Навчання при цьому стає інтерактивним, зростає значення самостійної роботи тих, хто навчається, а також серйозно посилюється інтенсивність навчального процесу.Ці переваги зумовили активізацію роботи колективів вищих навчальних закладів І-ІІ рівнів акредитації, в тому числі колективу Дніпропетровського технікуму залізничного транспорту, щодо подальшого впровадження інформаційних технологій в традиційну модель навчального процесу.Прикладом інноваційного підходу до організації контролю знань студентів є використання методики проведення тестування в системі навчання за допомогою освітнього сервісу WEB-test конструктора – «Майстер-тест» (http://master-test.net) зі спеціальності «Обслуговування комп’ютерних систем і мереж». Даний інноваційний досвід роботи було адаптовано до умов навчального закладу і впроваджено студентами під час роботи над дипломним проектом.WEB-test конструктор «Майстер-тест» – це безкоштовний сучасний Інтернет-сервіс, який надає можливість легко створювати онлайн-тести, використовуючи сучасні Інтернет-технології. Для Інтернет-тестування на комп’ютер користувача непотрібно встановлювати ніяких додаткових програм. Також безперечним плюсом використання «Майстер-тест» є те, що на сторінках сайту немає реклами та надлишкової інформації, яка буде відволікати користувача від тестування. А викладачу, що створює тест, крім знань з дисципліни, необхідно мати лише початкові навички в користуванні комп’ютером та застосування Інтернет-технологій.В основі розробленого програмного продукту закладений принцип динамічного формування html-сторінки, що містить текст WEB-тесту. Для цього авторами був розроблений шаблон універсальної html-сторінки, яка включає в себе програми мовою JavaScript, написаної на основі вихідних даних (кількість і тексти завдань у тесті, кількість пропонованих відповідей і самі варіанти відповідей, «ціна» правильної відповіді і необхідні суми набраних балів для одержання тієї чи іншої оцінки, час, що відводиться на виконання тесту і ряд інших) формують Web-тест.При завантаженні html-документа в браузер робочої станції клієнта завантажується відповідна програма, написана на JavaScript, яка здійснює динамічне формування Web-тесту відповідно до вихідних даних. Інші скриптові програми, що містяться в документі, здійснюють контроль за правильністю заповнення полів форми, яка відсилається на сервер для реєстрації, роблять обробку результатів виконання тесту з виставленням оцінки і ведуть хронометраж роботи над тестом. Інструментальне середовище «Майстер-тест» має простий і зручний інтерфейс і дозволяє швидко скласти нове навчальне завдання чи відредагувати наявне.Дана програма написана в програмному середовищі Delphi і цілком інваріантна предметній області. Програма генерує html-файл тесту, що може використовуватися локально на комп’ютері користувача чи розміщуватись на Web-сервері. Програмою передбачена можливість реєстрації студентів (за допомогою заповнення ними відповідної форми) і результатів виконання тесту. Ці дані пересилаються на сервер і обробляються спеціальним CGI-скриптом.При роботі з програмою викладач може вводити тексти завдань і варіантів відповідей із вказуванням правильних, замовляти колір тексту і фону майбутнього документу. При формуванні тесту існує можливість вставки графічних зображень.Корисною властивістю розробленого програмного середовища є здатність включення в продукти також мультимедійних даних, що дозволяє створювати Web-тести з аудіо і відео супроводом. Крім того, передбачене використання гіперпосилань при формуванні завдань, що істотно розширює можливості тестування, дозволяючи використовувати для цього матеріали, що знаходяться в будь-якому місці Інтернет. «Майстер-тест» надає змогу додавати не тільки графічне зображення до питань тесту, а й надає можливість додавати його до будь-якого з варіантів відповідей.«Майстер-тест» включає розвинену систему допомоги, у якій міститься докладний опис всіх полів робочого вікна і розділів меню. Кількість варіантів відповідей на питання тесту – до 6. Кількість запитань у тесті може бути до 90000.«Майстер-тест» – одна з небагатьох програм, яка надає можливість коментувати та спілкуватись за допомогою власного інтерфейсу викладачу зі студентом. Однією з переваг застосування «Майстер-тест» є й те, що як викладач, так і студент має змогу працювати в зручний для нього час та у зручних умовах. Але головною прерогативою програми є обмеження доступу до програми та облікового запису викладача або студента.Описуючи інтерфейс «Майстер-тест», зупинимось детальніше на огляді процедури роботи з програмою.Робота з даною системою починається з реєстрації користувача. Кожен користувач системи має можливість обирати власних викладачів та студентів, додаючи їх через запрошення, надіслане на електронну скриньку. Якщо викладач надіслав студентові запрошення, то не має необхідності самостійно додавати викладача, замість цього потрібно лише перейти по посиланню в отриманому листі на сторінку реєстрації, заповнити поля «Ім’я», «Прізвище», «Пароль» та «Електронна пошта» і зареєструватися. Остаточним етапом реєстрації є отримання листа із запрошенням до активації користувача та перехід за цим посиланням.Після реєстрації користувач переміщується на головну сторінку облікового запису, де потрапляє в панель керування користувача. При першому вході в систему користувачу буде запропоновано вказати параметри налаштування часового поясу та визначитись, в якому статусі буде використана дана система – тобто будете ви, використовувати свій обліковий запис як викладач, чи як студент.«Майстер-тест» також має можливість одночасного застосування і облікового запису викладача і облікового запису студента. За для використання цього сервісу необхідно перемикатись між записами, вибираючи при цьому потрібне вкладення. Якщо обирається саме цей спосіб користування системою, то одночасно будуть доступними два меню, й можна буде користуватись обома сервісами, обираючи потрібну вкладку.Меню викладача складається з наступних пунктів: «Мої тести», в якому знаходиться опис списку існуючих тестів; «Результати студентів», де містяться результати проходження тестів студентами; «Мої групи» – даний пункт містить список груп, в які викладач може об’єднувати студентів (використання даного пункту буде раціональним якщо викладач має кілька десятків студентів); «Мої студенти» – в даному пункті знаходиться список студентів, для яких викладач може активувати online-тести.Система «Майстер-тест» має кілька способів додавання студентів до облікового запису викладача:1. За допомогою відправлення запрошення студенту на електронну скриньку.Процедура висилання запрошення проходить з використанням стандартної форми, яка міститься зліва на сторінці викладача. Для здійснення запрошення викладачу потрібно ввести електронну адресу студента та вибрати параметр виконання запрошення, а потім натиснути кнопку «Відправити». Система виведе на екран форму, в якій можна написати текст повідомлення, котре буде додане до листа запрошення. Після виконання процедури відсилання запрошення, студенту на електронну поштову скриньку надійде лист із посиланням на реєстрацію. Якщо студент зареєструється, скориставшись даним посиланням, то після проходження реєстрації він автоматично з’явиться у списку студентів.Якщо скористатись першим способом не має можливості, то існує ще один спосіб.2. Спосіб з використанням коду викладача – даний спосіб має на увазі, що студент самостійно реєструється в системі, не використовуючи при цьому запрошення викладача. Для цього потрібно повідомити студенту адресу ресурсу системи «Майстер-тест», де він повинен пройти процедуру реєстрації і надати йому персональний код викладача. Студенту ж для реєстрації викладача потрібно ввести заздалегідь отриманий від викладача персональний код та закінчити процедуру активації.Меню студента «Майстер-тест» складається з наступних пунктів: «Активні тести», де містяться активні тести, доступні на теперішній час (тести стають активними, тільки після того, як їх активує викладач); «Мої результати» – даний пункт містить результати пройдених студентом тестів; «Мої викладачі» – в пункті перераховані викладачі, які активують тести студентам.Після реєстрації та активації викладач має змогу користуватись сервісом створення тестів, для цього йому необхідно перейти на вкладення «Мої тести» та натиснути на кнопку «Створити новий тест». Після завантаження редактору online-тестів викладач додає запитання тесту, змінює титул тестових питань, задає опції результату та виконує пробний тест. Для завершення процедури створення тестів викладач натискає кнопку «Зберегти тест». Новостворений тест з’явиться у вкладці «Мої тести», де його потрібно активувати, або відкрити для подальшого редагування. При активації тесту викладач повинен визначитись, хоче він провести тестування одного чи групи студентів, хоче він опублікувати тест, чи завантажити його, як файл, та користуватися ним без підключення до мережі Інтернет. Надалі викладач визначає термін часу активації даного тесту та вибирає студента, або групу студентів для тестування.Студенти, яким призначено тест, у довільний час можуть пройти тестування, а саме: після проходження авторизації в системі, студентові потрібно зайти у вкладення «Активні тести» та вибрати тест необхідний для здачі. Вкладення «Активні тести» містить інформацію щодо назви тесту, прізвища викладача, терміну часу, виділеного на тест, та параметри обмеження часу, протягом якого буде існувати можливість проходження тестування. Після тестового контролю студент має можливість переглянути отримані результати. На екрані він побачить кількість набраних балів, відсоток проходження тесту, загальну кількість заданих питань, кількість наданих правильних та неправильних відповідей на запитання. Також студентові надається можливість більш детального аналізу пройденого тесту, а саме: система «Майстер-тест» виведе на екран всі тестові питання, в яких буде висвітлено правильну відповідь та відповідь, дану студентом.Викладач також може отримати розгорнуті результати відповідей студентів, для цього йому потрібно у власному обліковому записі зайти у вкладення «Результати студентів», де буде висвітлено детальні результати тестування, які при необхідності викладач може надрукувати.Запропоновані студентам тестові завдання з дисципліни «Комп’ютерні мережі» були підібрані так, що одні з них вимагали простого відтворення матеріалу, інші спонукали до порівнянь, треті передбачали застосування знань у нових ситуаціях. Аналіз впровадження даної форми тестового контролю у порівнянні з іншими формами тестування показав покращення якості на 10% при відсутності незадовільних оцінок, а в порівнянні з результатами останнього рубіжного контролю, підвищення якості склало більше 13 %.Отже, тестова перевірка має ряд переваг порівняно з традиційними формами і методами, вона природно убудована в сучасні педагогічні концепції, дозволяє більш раціонально використовувати зворотний зв’язок зі студентами і визначати результати засвоєння матеріалу, зосередити увагу на прогалинах у знаннях та внести відповідні корективи. Тестовий контроль не тільки полегшує роботу викладача, забезпечує одночасну перевірку знань студентів усієї групи та формує в них мотивацію для підготовки до кожного заняття, дисциплінує студентів, але й дозволяє вести навчання на якісно-новому, сучасному рівні та підвищує мотивацію навчальної діяльності студентів, одночасно знижуючи їхню емоційну напруженість у процесі контролю.

В умовах реформування сучасної освіти, модернізації освітніх стандартів постає проблема підготовки кваліфікованих наукових та виробничих кадрів, що є основною рушійною силою розвитку економіки та соціальних відносин, каталізатором суспільних процесів у науковій, освітній та виробничій сферах. Особливо складним та важливим завданням є виховання здатної до продуктивної діяльності особистості, формування фахових та освітніх компетентностей, що забезпечували б їй можливість вирішувати особисті та професійні задачі в умовах інформаційного суспільства, що характеризується інтенсивним розвитком високих технологій.Сучасні електронні засоби освітнього призначення, мультимедійні та дистанційні технології постають невід’ємною складовою навчання більшості предметів шкільного циклу, багатьох сфер вищої освіти. Використання засобів ІКТ збагачує та розширює можливості навчання, що призводить до поняття електронного навчання [4; 5]. Трактування цього поняття має різні тлумачення, крім того, із розвитком технологій суттєво трансформується його об’єм і зміст. Наприклад, згідно електронної енциклопедії освіти (Education encyclopedia), це поняття «охоплює всі форми навчання та викладання, що відбуваються за електронної підтримки, є процедурними по своїй суті і спрямовані на формування знань із врахуванням індивідуального досвіду, практики і знань того, хто вчиться. Інформаційні і комунікаційні системи, мережеві чи ні, постають як специфічні засоби для забезпечення процесу навчання» [5].Сучасна тенденція полягає у значному розмаїтті і складності систем електронного навчання. Це дає більше можливостей для інтеграції, концентрації і вибору ресурсів та систем. Використання новітніх засобів та сервісів сприяє досягненню якісно нового рівня якості освітніх послуг, створюючи потенціал для індивідуалізації процесу навчання, формування індивідуальної траєкторії розвитку тим, хто вчиться, добору і використання підходящих технологічних засобів. Необхідною умовою в цьому відношенні є відповідність засобів ІКТ низці вимог до підтримки та управління ресурсами, проектування інтерфейсу, ергономіки та інших.Як визначити, які засоби та технології найбільш продуктивні для підтримки навчальної діяльності, для досягнення необхідного рівня якості освіти та формування компетентностей учнів? Відповідь на це питання залежить від змісту електронного навчання, від того, які застосовуються методи і способи оцінки систем електронного навчання, а також від вибору та використання технологій їх реалізації.Метою статті є визначення тенденцій розвитку систем е-навчання в сучасній освіті та виявлення вимог до перспективних шляхів використання інформаційно-технологічних платформ їх реалізації.Загалом, визначальною рисою електронного навчання є використання інформаційно-комунікаційних ресурсів та технологій як засобів навчання [4; 5]. Сучасний стан розвитку інформаційно освітнього середовища характеризується підвищенням якості інформаційних ресурсів наукового та навчального призначення, впровадженням інтегральних платформ доступу до цих ресурсів як для освітніх установ, так і для індивідуальних користувачів. Це потребує забезпечення умов для створення та поширення якісного програмного забезпечення – електронних книг, бібліотек, освітніх порталів, ресурсів інформаційно-комунікаційних мереж, дистанційних освітніх сервісів.Засоби інформаційно-комунікаційних технологій постають інструментами реалізації систем відкритого та дистанційного навчання. В цьому контексті виникають нові потреби і виклики, нові професійні та навчальні цілі, пов’язані з сучасним станом розвитку інформаційного суспільства. Інноваційні освітні технології мають задовольняти певним системним педагогічним та інформаційно-технологічним вимогам, що продиктовані рівнем науково-технічного прогресу та максимально відповідати принципам відкритої освіти серед основних з яких мобільність учнів і вчителів, рівний доступ до освітніх систем, формування структури та реалізації освітніх послуг [1].Серед основних цілей, що постають перед освітою із розвитком інформаційного суспільства, зазначають формування в учнів системи компетентностей ХХІ сторіччя. На думку Т. Бітмана, який узагальнив деякі дослідження, більшість авторів виокремлюють серед них такі компоненти, як технологічні навички, серед яких: інформаційна грамотність; знайомство з інформаційно-комунікаційними носіями; знайомство з засобами інфомаційно-комунікаційних технологій; соціальні навички, такі як: загальнокультурна грамотність; гнучкість та адаптивність; навички мислення та набування знання високого рівня; комунікативність та здатність до співпраці [2]. Цей автор відмічає такі тенденції у розвитку сучасного суспільства, як все більш високий рівень взаємозв’язку та швидкості перебігу суспільних процесів та різке зростання обсягів доступної інформації, до якої можуть залучатися широкі верстви суспільстваРозвиток нових технологій характеризується низкою показників, що стосуються різних аспектів реалізації систем електронного навчання. Ці показники тісно пов’язані із потребою формування в учнів освітніх компетентностей в контексті сучасних вимог відкритості, мобільності, гнучкості навчання та розвитку пізнавальних та особистісних якостей учня.Однією з проблем у сфері реалізації електронного навчання є забезпечення його доступності. Цей показник стосується наявності та організації доступу до необхідних систем навчання, розширення участі, що на наш час розглядаються в двох аспектах. Поняття «доступу до е-навчання» трактується, по-перше, як зміст і обсяг послуг, наявних у певний час. По-друге, як комплекс майнових, соціальних, класових, статевих, вікових, етнічних чинників, фізичних чи розумових здібностей та інших чинників, що впливають на реалізацію е-навчання і мають бути враховані при його проектуванні [4].Поряд з цим, серед суттєвих причин, які перешкоджають ширшому впровадженню і використанню систем електронного навчання, є такі, як наявність достатньої кількості комп’ютерів, програмного забезпечення і необхідних сервісів, доступу до Інтернет, включаючи широкосмуговий доступ, швидкість з’єднання тощо. Розгляд цих питань суттєво залежить від вибору платформи реалізації електронного навчання, на базі якої організується добір і використання різноманітних типів ресурсів, їх систематизація та оптимізація використання.Варто також звернути увагу на доступність важливої інформації, чи є зручні можливості пошуку і вибору необхідного навчального матеріалу. Цей чинник також є критичним при залученні у процес навчання необхідних ресурсів на електронних носіях.Існує ще один вимір доступу до е-навчання, що стосується обмежень у часі і просторі. Це протиріччя вирішується певною мірою за рахунок використання мобільних технологій і розподіленого навчання, які є перспективним напрямом розвитку систем відкритої освіти.Наступний показник стосується якості освітніх послуг, що надаються за допомогою систем е-навчання. Якість електронного навчання і її оцінювання мають багато рівнів таких, як: зміст освіти, рівень підготовки методичних та навчальних матеріалів; персонал і кваліфікація викладачів; стан матеріально-технічного забезпечення; управління навчальним процесом; рівень знань та компетентностей учнів та інших.Предметом численних досліджень є питання оцінки результатів навчання за допомогою комп’ютера. Технологія оцінювання стосується багатьох аспектів середовища навчання. Серед труднощів, які виникають при реалізації електронного оцінювання є такі, як ризик відмови обладнання, висока вартість потужних серверів з великою кількістю клієнтів, необхідність опанування технології оцінювання студентами та викладачами та інші [4].Якість навчальних матеріалів потребує врахування також вимог до обслуговування, управління, проектування інтерфейсу, ергономіки, гігієни та інших. Ці питання не втрачають актуальності у зв’язку з швидким оновленням комп’ютерної техніки. Розробка та впровадження навчальних матеріалів та ресурсів на електронних носіях суттєво взаємообумовлена використанням ефективних методів оцінки їх якості.Окремий комплекс проблем пов’язаний з розробкою вимог і стандартів для освітнього програмного забезпечення. Зокрема, це стосується визначення психолого-педагогічних, дидактичних параметрів оцінки якості освітніх ресурсів. Багато авторів (С. Санс-Сантамарія, Дж. А. Ва­діле, Дж. Гутьєррес Серрано, Н. Фрізен та інші [6]) погоджуються на думці, що хоча стандарти у галузі електронного навчання були розроблені з метою визначення шляхів і способів використання у педагогічній діяльності навчальних об’єктів, реалізованих засобами ІКТ, це скоріше сприяло подальшому пошуку в цьому напрямку, ніж було остаточним рішенням. Існуючі педагогічні характеристики об’єктів орієнтовані здебільшого на можливість спільного використання різних одиниць контенту окремими системи управління е-навчанням. Це не відображає в достатній мірі педагогічні підходи, що стоять за навчальними об’єктами.Загалом із розвитком електронного навчання зростають вимоги до якості освітніх послуг, яка, як свідчать дослідження, суттєво залежить від технологій оцінювання електронних ресурсів та матеріалів та від технологій їх створення та надання користувачеві. В той же час, застосування інтегральних підходів до організації використання та постачання ресурсів та сервісів сприяє удосконаленню і уніфікації підсистем їх розробки та апробації, пошуку та відбору кращих зразків програмного забезпечення, що також може бути передумовою підвищення якості освітніх послуг.Ще один показник, пов’язаний з реалізацією систем е-навчання, характеризує ступінь адаптивності. Цей чинник передбачає застосування досить спеціалізованих та диференційованих систем навчального призначення, що ґрунтуються на моделюванні індивідуальних траєкторій учня чи студента, його рівня знань [3]. У зв’язку з цим, поширення набувають адаптивні технології е-навчання, що враховують особливості індивідуального прогресу учня. Адаптивність передбачає налаштування, координацію процесу навчання відповідно до рівня підготовки, підбір темпу навчання, діагностику досягнутого рівня засвоєння матеріалу, розширення спектру можливостей навчання, придатність для більшого контингенту користувачів.Побудова адаптивної моделі студента, що враховувала б особистісні характеристики, такі як рівень знань, індивідуальні дані, поточні результати навчання, і розробка технологій відстеження його навчальної траєкторії є досить складною математичною і методичною проблемою [3; 4]. Побудова комп’ютерної програми в даному випадку передбачає деякі форми формалізованого подання сукупності знань в предметній області, що вивчається. Розвиток даного типу систем, здебільшого з елементами штучного інтелекту, є досить трудомістким. Зростання ступеню адаптивності є однією з тенденцій розвитку систем електронного навчання, що відбувається за рахунок удосконалення технологій подання, зберігання і добору необхідних засобів. Різноманітні навчальні матеріали, ресурси і сервіси можуть бути надані за потребою користувача, та дають можливість динамічної адаптації до досягнутого рівня знань, компетентності та освітніх уподобань того, хто вчиться.Наступний показник стосується інтеграції та цілісності систем електронного навчання, і тісно пов’язаний із стандартизацією технологій і ресурсів в управлінні системами е-навчання. Ці проблеми виникають у зв’язку з формуванням відкритого середовища навчання, що забезпечує гнучкий доступ до освітніх ресурсів, вибір та зміну темпу навчання, його змісту, часових та просторових меж в залежності від потреб користувачів [1]. Існує тенденція до координації та уніфікації стандартів навчальних матеріалів, розроблених різними організаціями зі стандартизації, такими як IEEE, IMS, ISO / IEC JTC1 SC36 й інші, а також гармонізації національних стандартів з міжнародними. У зв’язку з цим, наукові основи оцінювання інформаційних технологій та способів їх добору і застосування потребують подальшого розвитку.Наступний показник пов’язаний з повномасштабною інтерактивністю засобів ІКТ навчального призначення. Справді, сучасні технології спрямовані на підтримування різних типів діяльності вчителя у віртуальному комп’ютерному класі. Це стосується таких форм навчання, як формування груп, спільнот, що навчаються і взаємодіють віртуально в режимі он-лайн. Щоб організовувати навчальну діяльність в таких спільнотах, використовуються функції, що забезпечують колективний доступ до навчального контенту для групи користувачів, можливість для вчителя проглядати всі комп’ютери у групі, концентрувати увагу учнів за рахунок пауз і повідомлень, підключати або відключати учасників навчального процесу, поширювати файли або посилання серед цільової групи учнів, надсилати повідомлення конкретним учням. Учні також можуть звертатися до учителя за рахунок надання запитань, коментарів, виступів тощо [7]. Організація навчання у віртуальному класі потребує застосування апаратно-програмних засобів доставки навчального контенту, що також суттєво залежить від добору відповідних технологій.Наступний показник стосується безпеки освітнього середовища і передбачає аналіз ризиків та переваг використання комп’ютерних технологій у навчанні. При створенні систем електронного навчання мають враховуватись чинники збереження здоров’я, розвитку інтелектуального потенціалу учня.З огляду на визначені тенденції розвитку та використання систем е-навчання у сучасному освітньому процесі виникає потреба у певній інформаційно-технологічній платформі, яка могла б підтримувати нові форми навчання у відповідності сучасним вимогам доступності, гнучкості, мобільності, індивідуалізації та відкритості освіти [1].Продуктивним видається підхід, за якого проблеми розвитку е-навчання вирішувалися б через призму нових технологій, що надали б підходящу основу для дослідження цих систем, їх розробки і використання. Зокрема, перспективним є використання технології хмарних обчислень, за якої електронні ресурси і об’єкти стають доступні користувачеві в якості веб-сервісу [7].За визначенням Національного Інституту Стандартів і Технологій США (NIST), під хмарними обчисленнями (Cloud Computing) розуміють модель зручного мережного доступу до загального фонду обчислювальних ресурсів (наприклад, мереж, серверів, файлів даних, програмного забезпечення та послуг), які можуть бути швидко надані при умові мінімальних управлінських зусиль та взаємодії з постачальником.Переваги хмарних обчислень у сфері освіти можна охарактеризувати наступними чинниками:- спрощення процесів встановлення, підтримки та ліцензійного обслуговування програмного забезпечення, яке може бути замовлено як Інтернет-сервіс;- гнучкість у використанні різних типів програмного забезпечення, що може порівнюватись, обиратись, досліджуватись, завдяки тому, що його не потрібно кожний раз купляти і встановлювати;- можливість багатоканального поповнення колекцій навчальних ресурсів та організація множинного доступу;- універсалізація процесів розподіленого навчання, завдяки віртуалізації засобів розробки проектів, наприклад, командою програмістів, які всі мають доступ до певного середовища і програмного коду, приладів або лабораторій, інших засобів;- здешевлення обладнання завдяки можливості динамічного нарощування ресурсів апаратного забезпечення, таких як обсяг пам’яті, швидкодія, пропускна здатність тощо;- спрощення організації процесів громіздких обрахунків та підтримування великих масивів даних завдяки тому, що для цього можуть бути використані спеціальні хмарні додатки;- мобільність навчання завдяки використанню хмарних сервісів комунікації, таких як електронна пошта, IP-телефонія, чат, а також надання дискового простору для обміну та зберігання файлів, що уможливлює спілкування та організацію спільної діяльності.Таким чином, впровадження технології хмарних обчислень є перспективним напрямом розвитку систем електронного навчання, що сприятиме реалізації таких засобів і систем, які задовольнятимуть сучасним вимогам до рівня доступності, якості, адаптивності, інтеграції та повномасштабної інтерактивності.

Кінець ХХ ст. в діяльності ЮНЕСКО, Світового Банку, освітніх департаментів Європейського Союзу та інших міжнародних організацій відзначений кількома важливими змінами:– безприкладним підвищенням уваги до вищої освіти та наукових досліджень як головної передумови стійкого соціального і економічного розвитку націй у ХХІ столітті (введення нових стандартів класифікації освіти в 1997 р., конференція 1998 р. в Парижі з вищої освіти та ін.);– акцентуванням проблеми вимірювання і забезпечення якості навчання і професійної підготовки, створення та поширення засобів об’єктивного оцінювання діяльності навчально-виховних закладів (здійснення проектів на кшталт PISA – масового тестування сотень тисяч учнів у десятках країн);– прискоренням розвитку фундаментальних наук і розширенням використання їх у системах освіти як незамінного засобу підготовки працівників ХХІ ст. і формування передумов для стійкого суспільно-економічного розвитку.Строго кажучи, останні два аспекти тісно поєднуються, оскільки високоякісна і сучасна освіта не може не включати вивчення точних наук і формування навичок використання новітніх інформаційних та інших “високих” технологій. Прикладом цього є рекомендації Всесвітньої конференції з точних наук, організованої під егідою ЮНЕСКО в Будапешті (26 червня – 1 липня 1999 р.) [1]. Для нас особливо важливим є та частина документів цієї конференції, де йдеться про безперспективність скорочення вивчення фундаментальних наук в системі обов’язкової освіти під фальшивим приводом їх “складності”, де пропонується змінювати й осучаснювати зміст природничо-математичної складової середньої та вищої освіти як фундаменту стійкого розвитку людства, збереження і поліпшення довкілля, забезпечення миру і стабільності.Однак, у деклараціях конференцій та інших працях експертів ЮНЕСКО мало мовиться про необхідність негайного подолання наслідків сучасного “інформаційного вибуху”, насамперед – браку в активного населення новітніх знань для ефективної й результативної діяльності. Пропонуємо називати це явище “ефект хоттабізації” на знак того, що все частіше і частіше кваліфіковані фахівці внаслідок незнання новітніх наукових досягнень повторюють дії дідугана Хоттабича, який намагався допомогти одному лінуватому підлітку скласти екзамен з фізичної географії на основі знань про довкілля, які існували за дві тисячі років до нашої ери на теренах Індії і Близького Сходу. Негативні наслідки ефекту хоттабізації загострюються тим, що нашими сучасниками є приблизно 90% всіх науковців, які жили на планеті, а продуктивність їхньої праці постійно зростає завдяки комп’ютерній техніці і створенню світових мереж для циркуляції наукової інформації та наукової співпраці (електронна пошта, Інтернет та ін.).Неусвідомлення загрози з боку ефекту хоттабізації вже привело в Україні до того, що у нас продовжують використовувати поняття “фундаментальні курси” в анахронічному аспекті як синонім тих усталених академічних знань, що датуються періодом становлення класичних наук. Наслідком цього, очевидно, стає зниження ефективності діяльності всієї системи освіти, а також певна втрата впливу наукової спільноти на громадську думку. Як відомо, цим негайно скористалися представники псевдонаук і невігласи, адепти релігійних й езотеричних вчень тощо.В Україні для вчителів шкіл і викладачів вищих навчальних закладів зникла можливість для ліквідації ефекту хоттабізації і безперешкодного отримання нових даних про результати наукових досліджень в десятках старих і молодих наук. Наукові матеріали чи повідомлення про відкриття займають маргінальне становище, зустрічаються в кількох газетах і науково-популярних журналах з мікроскопічним накладом. Не буде перебільшенням твердження, що сучасна Україна поступається більшості країн третього світу в увазі до поширення наукових знань, у виданні книг, журналів, газет, використанні спеціалізованих каналів телебачення тощо.Очевидно, що подібна деградація не віщує нам нічого хорошого у найближчому майбутньому й загрожує подальшим зниженням інтегральної виробничої компетентності населення України. Яскравий і виключно неприємний приклад стратегічно помилкових дій в освітній сфері – здійснення у нас на Кіровоградщині фінансованого зі США проекту “розвитку критичного мислення”, опис якого і перші “результати” можна знайти в статті [2]. Заокеанські “меценати” розвитку нашої школи безапеляційно оголосили всі тексти підручників “банальними й усім відомими знаннями”, а справжньою цінністю – те, що в ці книги не входить. Цим вони гранично активізували цікавість молоді до антинаукової інформації – переповідання старих релігійних текстів і псевдо-знань алхіміків, байок про легкість отримання “необмеженої енергії з вакууму” та здійснення всіх мрій людства на базі “торсійних полів”. Наслідок? Він дуже сумний – учні на заключних заняттях і залікових дискусіях затаврували всі фундаментальні науки, “довели шкідливість і помилковість” праць Ч. Дарвіна та безлічі інших геніальних вчених...Ми були б необ’єктивними, стверджуючи, що лише в Україні природничо-математичні науки страждають від активізації фанатизму і невігластва. Зауважимо, що і в зарубіжних країнах ситуація з оновленням комплексу навчальних дисциплін і врахуванням у них новітніх наукових відкриттів другої половини ХХ ст. залишається доволі строкатою. З міркувань лаконічності, вкажемо лише два приклади.На відміну від української практики 90-х років, що відзначається значним зниженням уваги до точних наук під гаслом кампанії з гуманізації та гуманітаризації діяльності системи освіти, політичне і адміністративне керівництво Франції інтенсифікувало рух у протилежному напрямі. Як свідчать останні матеріали про тенденції розвитку вищої школи Франції [7], країна обрала твердий курс на розширення охоплення молоді вищою освітою шляхом професіоналізації навчальних програм, широкого впровадження коротких професіоналізованих профілів підготовки кадрів, доповнення класичних спеціалізацій (філолога, історика тощо) додатковими – юриста середньої кваліфікації, соціолога, психолога та ін. Якщо у нас ключовим терміном є “інтелект”, то у сучасній Франції – “компетентність”. Зауважимо, що такою ж є освітня політика кількох інших розвинених країн – Фінляндії, Австрії, Нідерландів, – а також частини країн третього світу – Південної Кореї, Сінгапуру, Індії тощо.Інший приклад. Сучасна Росія, очевидно, успадкувала від СРСР не лише розташовану на своїй території мережу навчальних закладів, але й теоретично-методичний доробок науково-педагогічних дослідних установ, більшість яких концентрувалася в радянські часи у Москві. Нас особливо цікавлять досягнення в інтегруванні природничих наук, зокрема, створенні навчального курсу з інтегрованого “Природознавства”. Вже на початку 80-х років там розпочалися дослідження з диверсифікації старшої середньої школи і використання в навчальному процесі нових предметів і дисциплін.В Україні ці тенденції оновлення виявили себе у планах міністерства народної освіти ввести в майбутньому профільне навчання в старших класах середньої школи. Серед підготовчих кроків (очевидно, за дозволом Москви) воно у другій половині 80-х рр. проводило конкурс на створення програми інтегрованого предмету “Природознавство”, призначеного для заміни фізики, хімії і біології в гуманітарних профілях або потоках навчання. Протягом декількох років комісії відкинули багато невдалих варіантів. Організатори в 1990 р. запропонували автору взяти участь у конкурсі, що призвело до створення бажаної програми і закриття проблеми. Вперше нова програма з інтегрованого “Природознавства” була опублікована в №23 Інформаційного збірника міносвіти в 1991 р., а пізніше регулярно перевидавалася (напр., [3]).Ми переконані – головні ідеї цього нового предмету стають все більш актуальними. Про це свідчать і події в Росії, де експериментують з новою вузівською дисципліною “Концепції сучасного природознавства” і пропонують іншу – “Наукова картина світу” ([4] та ін.). Та вже побіжне ознайомлення з російськими варіантами інтегрованих природознавчих дисциплін засвідчує, що вони мають численні недоліки – еклектичність, відсутність певної інтегруючої ідеї, акцентування другорядної інформації та ін. Схоже, росіяни не змогли скористатися негативним досвідом країн Заходу, де у 80-х роках нова дисципліна “Наука (Science)” була найчастіше простим об’єднанням надмірно класичних фрагментів двох-трьох традиційних наук.Українська старша середня і вища школи мають врахувати вказані приклади і тенденції, створивши і використавши власний варіант дисципліни (чи групи споріднених дисциплін), де були б акумульовані й логічно поєднані в єдине ціле більшість головних відкриттів природничих наук останнього тридцятиріччя. Цей період виділений нами тому, що нові досягнення групи молодих наук дають змогу створити більш повне і сучасне уявлення про Всесвіт і довкілля, Землю і людство.Один з варіантів нових підходів ми пропонуємо у згаданому інтегрованому “Природознавстві”, яке може бути однаково корисним як у старшій середній школі, так і на базовому рівні вищої освіти.Основна особливість авторського “Природознавства” – акумуляція в ньому останніх відкриттів і досягнень цілої групи наук про природу і людину: астрофізики, ядерної і теоретичної фізики, нерівноважної термодинаміки, нелінійної хімії, геофізики і геохімії, етології, нейро- і молекулярної біології, генетики, теорії інформації, почасти, екології й ін.Розроблений варіант курсу складається з двох частин із подібними цілями, що послідовно висвітлюють сучасні уявлення про походження неживої (1-я частина курсу) і живої субстанції, їхній розвиток й постійне ускладнення, а також розглядають сучасний стан і шляхи подальшої еволюції косної і живої матерії у Сонячній системі. У центрі уваги – загальні й партикулярні закони, що детермінують цю еволюцію, а також “досягнення” людства в порушенні природної ходи подій та пошуки реального шляху ліквідації загроз його існуванню. Відсутність фінансування не дає змоги виділити півтора-два року на завершення цього досить складного проекту і створення серії підручників для навчальних закладів різного рівня (включаючи посібники для підготовки викладачів нової дисципліни). Поки-що є лише попередній текст першої частини “Природознавства” (приблизно 20 друкованих аркушів).Настільки детальна розповідь про нереалізований проект виправдана переконанням автора в тому, що в найближчому майбутньому в рамках переходу до 12-річної середньої освіти в Україні можуть активізуватися пошуки нових предметів і дисциплін для заключних рівнів первинної освіти (термін означає всю сукупність засобів і методів підготовки нових генерацій до активного життя). Наприклад, проблема адекватного викладу складних наукових аспектів сучасної екології як інтегративної науки найкраще вирішується саме в рамках ще більш інтегративного курсу “Природознавства”. Багато років автор використовував у різних комбінаціях інформацію з екології, природознавства і наукового людинознавства під час читання курсів “Вступ в екологію”, “Основи екології” і “Безпека життєдіяльності” в університетах та спеціалізованих середніх навчальних закладах Києва. Досвід показав, що учні і студенти негативно ставляться до викладу цих курсів на основі акцентування видів забруднень і правил цивільної оборони, віддаючи перевагу отриманню знань про закони живої і неживої природи та про особливості комплексних динамічних явищ довкілля.Наше заключне зауваження стосується ужитого терміну “наукове людинознавство” і, напевне, має особливе значення. Цієї науки ще немає, але існують і розширюються досить тривкі острівці наукових знань про сутність людини в рамках групи окремих молодих точних наук.Тисячоліттями сутність людини була об’єктом вивчення, аналізу і трактування гуманітарних наук і мистецтв. Накопичений ними океан знань відрізняється декількома особливостями, зокрема: а) колосальним обсягом; б) словесною або графічною формою; в) відсутністю надійного інструментарію для відділення істини від помилок і хибних гіпотез; г) непристосованістю до швидкої передачі молодим поколінням.Для автора друга половина ХХ ст. відзначена насамперед тим, що у своєму розвитку генетика, етологія, теорія інформації, нейро- і молекулярна біологія й інші точні науки “проникли” в сферу вивчення сутності людини. Багато чого з золотого фонду здогадок науковців-гуманітаріїв вони підтвердили у формі законів природи, виявивши одночасно хибність частини поширених ідей і постулатів (особливо в сфері психології й уявлень про мотиви поведінки людини, див. напр. [5,6]). Автор, зрозуміло, володіє лише частиною інформації зі сфери наукового людинознавства, але й вона чітко виявила свою виняткову ефективність у процесі виховання і викладання. Відзначимо, що окремі аналітики-прогнозисти серед педагогів-науковців (як Т. Левовицький у Польщі чи Б. Гершунський у Росії) пропонують розширити можливості педагогіки у ХХІ ст. шляхом залучення досягнень психології, соціології і кібернетики. Та значно більшого можна чекати від названих вище молодих наук, особливо етології, генетики і нейромолекулярної біології.Й досі педагоги або не підозрюють про існування, приміром, законів етології й нейрохімії людських емоцій, або, не вивчивши їх глибоко, відхиляють як небезпечну для їхньої науки єресь (“сьянтизм”). Звичайно, ці варіанти дій по-своєму логічні, але не мають перспективи з урахуванням необхідності переходу від адаптаційної до трансформаційної (існують також назви “гуманістична” і “критично-креативна”) парадигми освіти, формування в молоді потрібної в ХХI сторіччі неоцивілізаційної компетентності – фундаментальної передумови виживання людства і його стійкого прогресу.Свою частину рішення зазначених освітньо-виховних проблем може взяти на себе великий курс “Основи сучасного природознавства” як комплекс знань про походження, розвитку і сутності природи і людини, міру розумності і можливостей останнього.

В статті теоретично й емпірично досліджується вплив сучасних соціальних медіа на формування і розвиток екологічної свідомості підлітка. Розглянуто зміст понять «екологічна свідомість», «соціальні медіа», «екологічна криза». Виокремлено фактори, що впливають на якість публікацій у соціальних мереж і екологізацію соціальних мереж. Встановлено необхідність в екологізації сучасної медіа-освіти, її стійкому розвитку та оновленні у відповідності до вимог сьогодення суспільства і довкілля. Нами було проведено емпіричне дослідження екологічної свідомості, в якому взяли участь учні загальноосвітнього навчального закладу – Гончарівської гімназії Чернігівсього району, Чернігівської області (n=60). В дослідженні було використано такі методи дослідження: контент-аналіз, методика «ЕЗОП» та бланк «Натурафіл». Підібраний банк методик дозволив нам оцінити рівень розвитку екологічної свідомості особистості школяра, що допоможе виокремити пріоритетні напрямки роботи з ними в медіапросторі. За результатами проведеного дослідження та за допомогою контент-аналізу соціальних мереж підлітків, що дало змогу виокремити основну проблематику у взаємодії людини і природи, встановлено, що в середньому близько 18% обстежуваних продемонстрували низький рівень розвитку екологічної свідомості, що характеризується зневажливим і споживчим ставленням дитини до природи. Близько 35% мають найбільш сформоване естетичне й прагматичне ставлення до природи, інакше кажучи, вони сприймають її як «красиву та корисну». Лише 16% респондентів мають задовільний рівень екологічної свідомості, що характеризується тим, що підліток сприймає природу як джерело знань і майбутнього. Перспективи подальших досліджень вбачаємо у теоретичному та емпіричному вивченні стану розвитку екологічної свідомості у підлітків і можливих шляхів його покращення. Література Андрєєв, А.С. (2009). Психологічні аспекти екологічних проблем й екопсихологічні тренінги. Екологічна психологія: Збірник наукових праць інституту психології ім. Г.С. Костюка АПН України, 7(19), 18–23. Гирусов, Э.В. (1983). Экологическое сознание как условие оптимизации общества и природы. Философские проблемы глобальной экологии, 145–153. Євдокимова, Т.О. (2007). Розвиток екологічної свідомості підлітків – учасників скаутського руху. (Дис. канд. псих. наук). Київ. Кулик, Т.М. (2013). Системно-динамічні особливості розвитку екологічної свідомості студентів. (Дис. канд. псих. наук). Луцьк. Лисенко, Т.М. (2013). Особливості екологічної свідомості у студентів. Вісник Харківського національного педагогічного університету імені Г.С. Сковороди. Психологія, 46(1), 102–108. Пономаренко, Т. (2019). Особливості побудови зворотного зв’язку в онлайн комунікації психолога при груповій взаємодії. Науковий часопис НПУ імені М.П. Драгоманова. Серія № 12. Психологічні науки, 8(53), 66–75. Скребець, В.О. (2006). Екологічна свідомість: визначення поняття змісту і форм прояву. Екологічна психологія. Київ : Стакер. Barker, R.G. (1968). Ecological psychology: Concept and methods for studying the environment of human behavior. Stanford, Calif. : Stanford University Press.