Journal articles on the topic 'Динамічні експертні системи'

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.

У статті розглянуто проблеми забезпечення безпечного маневрування суден, наведено фактори впливу на маневрування суднами внутрішнього плавання, дано визначення системі автоматичного управління судном, що є основою процесу переходу до безекіпажних суден. Розглянуто види сучасних адаптивних авторульових систем управління суднами, досліджено їх основні особливості, що стало підґрунтям для розроблення системи підтримки прийняття рішень суднами. Досліджено, що для розробки логічних структурних алгоритмів прийняття рішення приділяється увага розробки методів коригування планової траєкторії при управлінні розходженням суден. При великій їх кількості завдання значно ускладняються, і судноводій змушений вирішувати тільки оперативні задачі. Оцінку ситуації зміну відносного руху описано трьома характеристиками. Представлені модель задачі прийняття рішення, схема системи самонавчання, математична модель динамічної бази знань на основі чого було побудовано алгоритм функціонування системи безпечного маневрування, що дозволяє провести побудову вирішальної функції паралельно як в автоматизованому режимі, так і на основі експертної думки. Ключові слова: система управління, маневрування, система підтримки прийняття рішень, база даних, алгоритм.

Управління нестаціонарними системами являється нетривіальною задачею. Однією з умов ефективного управління являється необхідність зміни та налаштування алгоритмів управління при динамічних умовах функціонування автоматизованих систем. В роботі розглядаються питання побудови системи управління на основі моделей теорії графів. В якості об’єктів дослідження виступають підходи та методи управління складними нестаціонарними системами. Розглядається підхід, заснований на класифікації факторів впливу на об’єкти управління. Розглядається управління при значних динамічних факторах зовнішнього середовища. В якості методів досліджень використовувалось імітаційне і комп’ютерне моделювання, які дозволили оцінити ефективність запропонованих підходів і методів управління. Також застосовувались методи системного аналізу та сучасні алгоритми на графах. Представлений підхід надає змогу проаналізувати динамічну поведінку нестаціонарного об’єкта управління, коли відомо, що деякі характеристики та фактори зовнішнього середовища, можуть впливати на управління об’єктами. Механізм кінцевого автомата дозволяє здійснювати автоматичне переключення алгоритмів управління в залежності від ситуації. Дослідження показали доцільність використання пропонованого підходу для управління складними нестаціонарними системами автоматизації. В роботі розглядаються основні принципи, по яким правила та алгоритми можуть та повинні змінюватися: зміна цілей управління та обмежень, зміна структури та характеристик технологічного об’єкта управління в процесі експлуатації сушарки зерна та брагоректифікаційної колони, зношення та руйнування технологічних вузлів об’єкта управління, модернізація, реконструкція та ремонт технологічного об’єкта управління, зміна властивостей та якості перероблюваних технологічними об’єктами матеріалів, зміна властивостей сигналів вимірювальної інформації та даних, які формуються людьми. В роботі розглядаються умови, в яких алгоритм управління повинен переключатись, підлаштовуватися під зміни в умовах функціонування об’єктів, якщо відома інформація або прогнози експертів, коли ці зміни відбуваються. Автори статті являються прибічниками еволюційного підходу, який заснований на додатковому дослідженні об’єктів в процесі експлуатації, та нестаціонарних нелінійних динамічних умов.

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).

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.

Розглянуто схему системи автоматичного керування з двоканальним нечітким контролером при регулюванні технологічних параметрів в умовах нестаціонарності динамічних характеристик об’єкта керування. Актуальність даного дослідження полягає у використанні більш складних структур керування, коли необхідно добитися малих відхилень показників якості керування за умов зміни параметрів моделі керування. Застосування схем з предикторами і алгоритмами адаптації обмежене на об’єкта теплоенергетики, зокрема прямоточних котлоагрегатах. Як вдосконалення існуючих систем розповсюдженим підходом є реалізація ПІД-алгоритму регулювання за допомогою нечіткого регулятора, а потім за рахунок підбору функцій належності і побудови бази правил відбувається вдосконалення алгоритму регулювання. На відміну від описаної схеми, в основі побудови двоканального нечіткого контролера лежить не ПІД-закон, а знання і досвід оператора при регулюванні технологічного параметра в ручному режимі. Визначені діапазони вхідних і вихідних змінних fuzzy-контролера. На основі експертних знань і аналізу дій оператора укладено базу правил для блоків нечіткої логіки. Виконано математичне моделювання спроектованої системи. Проведено порівняння одноконтурної системи при незмінних налаштуваннях регулятора і двоканального нечіткого контролера для різних режимів роботи об’єкта, що визначаються змінним навантаженням енергоблоку ТЕС. Розраховано показники якості функціонування обох систем. Застосування двоканального нечіткого контролера забезпечує сталість показників якості функціонування системи автоматичного регулювання. При цьому забезпечується робастність системи автоматичного регулювання за стійкістю в умовах параметричної нестаціонарності досліджуваного об’єкта.

У статті розглядаються недоліки існуючих систем автоматичного керування (САК) роботою холодильного обладнання овочесховищ та способи усунення цих недоліків. Запропоновано відмежуватися від традиційних методів керування та перейти до використання інтелектуальних методів, які дозволять системі гнучко адаптуватися при зміні внутрішніх параметрів об'єкту та збурювальних дій в широкому діапазоні змінення їх величин. Розроблено математичні моделі окремих елементів системи – повітроохолоджувача, зволожувача повітря та холодильної камери, на базі яких створено узагальнену модель САК холодильного зберігання, котра дозволила визначити температуру та вологовміст повітря в динаміці. Проведеними теоретичними дослідженнями взаємодії охолоджувального повітря з об'єктом зберігання встановлено визначальний вплив температури на динаміку втрат продукту та визначено основний параметр регулювання – зміна холодопродуктивності компресорної установки в функції температури повітря на виході камери шляхом зміни об'ємних витрат холодоагенту, яка здійснюється регулюванням частоти обертання вала компресора. Проведений синтез нейроінформаційної експертної системи автоматичного керування холодопродуктивністю компресора, проаналізовані графічні залежності потужності на валу компресора від вхідних параметрів. Виявилося, що мінімальна потужність компресора досягається зменшенням теплонадходжень в камеру як із зовні, так і з середини холодильної камери, а масові витрати повітря впливають тільки на швидкість охолодження. Зроблено висновок, що визначення потужності компресора за допомогою нечітких нейронних мереж відповідає поставленій задачі. Запропоновано схему для апаратної та програмної реалізації САК технологічним мікрокліматом в холодильній камері з використанням системи СКАДА.

Формування інформаційного права як науки створює базис для формування у майбутньому комплексної галузі інформаційного права, тим самим формуючи новий рівень правового регулювання суспільних відносин в інформаційній сфері із забезпеченням інформаційної безпеки суспільства і держави. У статті проаналізовано генезис наукових думок щодо аналізу правового регулювання інформаційних відносин та ряду основоположних методичних, принципових положень інформаційного законодавства, яке є публічно-правовою основою такої юридичної інституції, як інформаційне право. Актуальним для цього дослідження є застосування синергетичного методу до визначених передумов, що утворюють і розвивають систему інформаційної безпеки органів ДФС України. Під час дослідження особливо звертали увагу на системний підхід дослідження, що полягає у з’ясуванні організації ДФС України як цілісної системи, яка має своїх суб’єктів, об’єктів, форми, методи, цілі, завдання, функції. При дослідженні системних ознак ДФС України окрема увага зверталася на статистичні, структурні, динамічні компоненти та властивості, їх внутрішні та зовнішні прояви, функціональні зв’язки, взаємодію з середовищем. При цьому також застосовано методи аналізу, синтезу та інші. На нашу думку, одним із найголовніших методів дослідження інформаційної безпеки органів ДФС України є кібернетичний. Він розглядає правові реальності з позиції соціального управління. У межах кібернетичного підходу важливу роль відіграють знання законів та ін. Предмет дослідження у межах кібернетичного підходу окреслюється проблемами системності дії права, механізму правотворчості та правозастосування. Досліджено природу фінансового та адміністративного права, що ґрунтується на методі кібернетики – на владному (управлінському) методі. Природа цивільного права базується переважно на методі енергетики – самоорганізації, першоджерела якої формуються у приватному праві. Визначено методи евристики: формально-евристичного та інтуїтивно-евристичного. Домінуюче положення серед цих методів займають такі: експертних оцінок і оцінки критичної маси інформації. За допомогою цих методів, зокрема, здійснюється оцінка функціонування систем інформаційної безпеки, когнітології – науки про знання та морально-етичні методи. У статті досліджено організацію інформаційного забезпечення управлінської діяльності, яка базується на принципах логістичного підходу та герменевтичного підходу, зазначено найбільш поширений підхід дослідження – історичний, що дозволяє дослідити еволюцію розвитку та змін органів ДФС України, формально-логічний метод передбачає вивчення функціонування органів ДФС України як окремого інституту державної служби за допомогою законів формальної логіки через використання понять, суджень, висновків, аналізу, синтезу, індукції, дедукції та інших засобів формальної логіки та нормативно-логічний аналіз, який дозволяє оцінювати ефективність нормативно- правового забезпечення органів ДФС України. Експеримент передбачає можливість перевірки обґрунтованості й доцільності будь- яких структурних змін в органах ДФС України. Метод показників дозволяє отримувати інформацію на основі аналізу показників у різних типах документів. Важливим є також використання методів економічного аналізу (балансовий, нормативний, програмно-цільовий); економіко-математичні методи (лінійного програмування, кореляційно-регресивний тощо); методи моделювання (планування, матричні, економіко-статистичні); метод історичних аналогій; метод експертних оцінок.

Розглянуто проблему соціогуманітарної оцінки сучасної науково-технічної діяльності та наголошено, що для розв’язання цієї проблеми потрібен інтегральний аксіологічний підхід. Подібний підхід, за умови адекватності його методів постнекласичному розумінню реальності, має бути взятий в якості філософсько-методологічної основи для проведення розширених експертиз науково-технічних проектів і програм. Унаочнене вище означає, що цінності постнекласичного знання доцільно осмислювати як місткі соціокультурні комплекси, функціональне призначення яких – визначати людську діяльність у відповідності до принципів стійкого розвитку. Постнекласичні науково-технічні цінності постають перед суб’єктом у вигляді динамічних формоутворень, що маніфестують свій зміст у процесі поступового соціокультурного розгортання. Постнекласичні науково-технічні цінності мають наступну інваріантну структуру: трансцендентальний ціннісний об’єкт, суб’єктивно-психологічний ціннісний корелят, матеріально-речовинний ціннісний артефакт. Багатогранність змісту і структури постнекласичних науково-технічних цінностей потребує застосування для їхньої оцінки комплексного, позаекономічного критерію, спираючись на який експертні групи були б у змозі проводити ранжирування цінностей з системних позицій. Запровадження інтегрального аксіологічного підходу може дозволити відкрити перспективу для перманентного соціогуманітарного супроводу науково-технічної діяльності, а також побудови метричних та неметричних оцінних шкал для стандартизованої оцінки її позаекономічної ефективності.

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.

Анотація. Статтю присвячено вирішенню актуального наукового питання щодо стандартизації професійної діяльності фітнес-консультанта з урахуванням особливостей розвитку вітчизняної системи оздоровчого фітнесу та передового міжнародного досвіду. Мета. Наукове обґрунтування моделі формування професійного стандарту фітнес-консультанта для визначення сучасних вимог до трудових функцій, загальних та професійних компетентностей відповідних фахівців в Україні. Методи. Теоретичний аналіз наукової літератури, структурно-функціональний аналіз, соціологічні методи (анкетне опитування, експертне оцінювання, соціальне моделювання), педагогічні методи (спостереження, тестування), методи математичної статистики. Результати. В ході дослідження визначено спільні ознаки різних науково-практичних підходів та охарактеризовано сучасні світові тенденції, що необхідно враховувати під час розробки проєкту професійного стандарту. На основі наведених вище наукових положень розроблено модель формування професійного стандарту фітнес-консультанта, що об’єднує три блоки: підготовчий, проєктний та контрольно-коригуючий. Відповідно до обґрунтованої моделі розроблено проєкт стандарту фітнес-консультанта з урахуванням частоти застосування та важливості кожної трудової дії, розподілу трудових дій за трудовими функціями, визначення переліку знань, умінь та навичок, динамічна комбінація яких визначає здатність особи до реалізації певної трудової функції. Валідність розробленого проєкту професійного стандарту підтверджено результатами експертного оцінювання. Визначено механізм та суб’єкти впровадження професійного стандарту фітнес-консультанта. Ключові слова: система оздоровчого фітнесу, фітнес-консультант, професійний стандарт, трудові функції, трудові дії, компетентності.

Комп’ютерно орієнтоване тестування навчальних досягнень застосовується в навчальному процесі для вирішення різноманітних дидактичних завдань, в кожному з яких проявляються усі дидактичні функції діагностики та контролю, але деякі з них є провідними. Традиційно тестування пов’язується з реалізацією контрольної функції при оцінюванні навчальних досягнень під час поточного, тематичного або підсумкового контролю. Комп’ютерно орієнтоване тестування є потужним методом самоконтролю (провідними є функція контролю й систематизуючо-регулятивна функція). Важливим напрямом застосування педагогічного тестування є діагностика студента з метою вибору варіанту реалізації технології навчання (провідні функції – реалізація механізму зворотного зв’язку, прогностична та систематизуючо-регулятивна). Комп’ютерно орієнтоване тестування з успіхом застосовується у навчальному процесі для актуалізації опорних знань (навчальна, стимулювально-мотиваційна функції та функція контролю), застосування завдань у тестовій формі для створення проблемної ситуації під час вивчення нового матеріалу (навчальна, розвивальна та стимулювально-мотиваційна функції), відпрацювання навичок за допомогою тестів-тренажерів (навчальна та стимулювально-мотиваційна функції), організація навчальних змагань, вікторин тощо (навчальна, виховна та стимулювально-мотиваційна функції). Окремо слід відзначити комп’ютерно орієнтоване тестування високої значимості (high stake assessment), коли за результатами вимірювання здійснюється розподіл студентів або школярів, наприклад, процедура відбору абітурієнтів до вищого навчального закладу (провідними є функція контролю та прогностична функція). Кожне дидактичне завдання висуває специфічні та суперечливі вимоги до відповідної автоматизованої системи тестування, що потребує спеціалізації таких систем.Метою даної роботи є обґрунтування специфічних вимог до автоматизованих систем педагогічного тестування у відповідності з їх дидактичним призначенням.Системи тематичного й підсумкового оцінювання мають забезпечити високу надійність тестових результатів, зручні та надійні засоби їх обліку результатів, захист даних від несанкціонованого використання та спотворення. Якщо оцінка виставляється в автоматичному режимі без втручання викладача, то особливої уваги потребує процедура формування оцінки за шкалою, яку затверджено в навчальному закладі або на рівні держави. Так у загальноосвітній школі за діючими критеріями оцінювання застосовується критеріально орієнтована 12-бальна шкала за рівнями навчальних досягнень. Для правильного оцінювання за такою шкалою завдання тесту мають бути класифіковані за рівнями навчальних досягнень і автоматизована система тестування має враховувати структуру бази завдань для визначення оцінки. У вищих навчальних закладах у разі використання рейтингових шкал оцінювання, наприклад ECTS, слід застосувати нормоорієнтовану інтерпретацію результатів. Для підсумкового оцінювання доцільно застосовувати стандартизовані тести.Для забезпечення надійності тестових результатів багатоваріантного тесту доцільно застосовувати адаптивне тестування на основі моделі Г. Раша. Але підготовка такого тесту потребує створення великої бази тестових завдань і ретельної їх апробації, що пов’язано зі значними витратами. Якщо така підготовка тесту неможлива, доцільно застосовувати тест з фіксованим переліком завдань для усіх тестованих, щоб виключити розбіжність трудності варіантів тесту та забезпечити справедливе оцінювання.Тести для поточного оцінювання часто створюються безпосередньо викладачем. На виконання таких тестів у навчальному процесі відводиться небагато часу, тому вони складаються з невеликої кількості завдань і не забезпечують надійність, достатню для автоматичного оцінювання. Викладач особисто виставляє оцінку з урахуванням кількості правильно виконаних завдань тесту та результатів інших видів контролю (співбесіда, опитування, участь студента у дискусії, виконання лабораторної роботи тощо). Головні вимоги до системи автоматизованого тестування, що застосовується для поточного оцінювання – це зручність і простота інтерфейсу, зокрема зручні засоби створення та редагування завдань і тесту, відсутність зайвих сервісів і налагоджувань, збереження усіх відповідей студента для аналізу (краще на сервері викладача), зручні засоби перевірки якості тестових завдань.Важливим напрямом застосування автоматизованих систем тестування навчальних досягнень є самоконтроль. Оскільки студент може виконувати тест багаторазово, має здійснюватися випадковий вибір завдань з досить великої бази. Щоб не перевантажувати слабких студенів складними завданнями та не втомлювати добре підготовлених студентів дуже простими завданнями, система має бути адаптивною. Доцільно зберігати детальну інформацію про перебіг тестування та його результати на сервері з метою аналізу якості тестових завдань і забезпечення студенту можливості побачити власні досягнення у порівнянні з результатами інших учасників тестування. Збереження результатів тестування на сервері в умовах позааудиторної роботи студента передбачає on-line тестування із застосуванням мережі Інтернет. Доцільно поєднувати самоконтроль з педагогічною діагностикою студента, у такому разі до системи автоматизованого тестування висуваються додаткові вимоги, які розглядатимуся далі.Головним завданням автоматизованого тестування в системі педагогічної діагностики є забезпечення високої інформативності тестових результатів, накопичення даних для формування педагогічного прогнозу. Система має накопичувати результати тестування в динаміці для педагогічного прогнозування та оперативного контролю якості бази тестових завдань. Обов’язковою умовою якісної діагностики є репрезентативність завдань відповідно до структури навчального матеріалу. За результатами діагностики обирається напрям подальшого навчання, при цьому деякі шляхи утворюють цикли – студент багаторазово виконує той самий тест і система тестування має забезпечити варіативність завдань. Паралельні варіанти тесту повинні мати однакову трудність і еквівалентно відображати зміст навчального матеріалу. Сполучення вимоги варіативності з необхідністю забезпечити репрезентативність і паралельність варіантів тесту чинить суттєві перепони розробникам програмного забезпечення. Успішні кроки в напряму вирішення цієї проблеми пов’язані з систематизацією випадкового вибору завдань з бази даних. Педагогічне прогнозування базується на особливостях засвоєння матеріалу за рівнями навчальних досягнень – тому система діагностики має забезпечити окреме опрацювання результатів за рівнями навчальних досягнень. Для прийняття рішень щодо вибору доцільного варіанту реалізації технології навчання важливо знати, які саме елементи навчального матеріалу слабко засвоєні – звідси випливає необхідність окремого опрацювання результатів за елементами навчального матеріалу. Система має бути адаптивною – складні завдання мають пропонуватися тільки тим студентам, які готові до їх сприйняття.Розглянемо відомі автоматизовані системи тестування навчальних досягнень з точки зору їх відповідності до специфічної системи вимог стосовно педагогічної діагностики.Як бачимо за результатами аналізу (табл. 1), кожна вимога виконується більшістю з розглянутих автоматизованих систем, але поєднання варіативності тесту з дотриманням стабільності його трудності та, одночасно, репрезентативності системи завдань відносно структури навчального матеріалу є актуальним напрямом розробки програмного забезпечення педагогічного тестування.Таблиця 1Автоматизовані системи тестування навчальних досягнень і вимоги до їх застосування з метою педагогічної діагностики Автоматизована системаВідповідність вимогамВаріативністьРепрезентативність щодо структури навчального матеріалуСтабільність трудності тестуОкреме опрацювання результатів за рівнями навчальних досягненьОкреме опрацювання результатів за елементами навчального матеріалуОперативність опрацювання результатів та їх інтерппретаціїНакопичування всіх відповідейРеалізація адаптивного алгоритмуКритеріально орієнтований підхід до інтерпретації тестових результатів«EXAMINER-II», 1993 [1]+––––+––+«OpenTest2», 2004 [2]++–––++–+«Експерт», 2003 [3] +++++++++“WEB-EXAMINER”, 2005 [4]+–+––++++“WebTutor”, 2008-2011 роки, [5]++––+++–+«Інформаційна система ВНЗ 2.0.1», 2008 [6]++–––++–+«Телетестинг», 1999 [7]+–+––++++Moodle [8]± ––++–+UniTest System, 2001-2006 [9]++–––++

Мета: розробити концептуальні підходи до організації та здійснення стратегічних завдань, визначення перспектив розвитку центрів громадського здоров’я в Україні з урахуванням глобальних викликів і системних змін. Матеріали і методи. У дослідженні використано такі методи: статистичні, викопіювання статистичних даних, метод експертних оцінок і динамічний аналіз. Роботу було проаналізовано на основі звіту Комунального некомерційного підприємства «Тернопільський обласний центр громадського здоров’я» Тернопільської обласної ради. Результати. За час функціонування Комунального некомерційного підприємства «Тернопільський обласний центр громадського здоров’я» Тернопільської обласної ради проаналізовано питання розбудови системи громадського здоров’я у Тернопільській області. Відповідно до штатного розпису в центрі функціонують такі відділи: адміністративно-господарський, інформаційно-аналітичний відділ медичної статистики, відділ стратегічного розвитку та матеріально-технічного забезпечення, відділ моніторингу і оцінки, відділ інформаційно-комунікаційної роботи. Проведені аналіз та моніторинг діяльності центру показали наявність загрозливих тенденцій у стані здоров’я населення області. З року в рік фіксують зменшення чисельності населення області, зростання показників смертності й захворюваності та зниження рівня народжуваності. Також у роботі шляхом моніторингу чітко визначені стратегічні завдання та перспективи розвитку центрів громадського здоров’я в Україні. Висновки. Проведений порівняльний аналіз роботи Комунального некомерційного підприємства «Тернопіль­ський обласний центр громадського здоров’я» Тернопільської обласної ради свідчить про негативні тенденції основних показників, що його характеризують. Створення центру надало можливість більш ефективно проводити адресну роботу з формування у населення області мотивації на здоровий спосіб життя, гігієнічного виховання населення, впровадження у практику роботи медичних закладів профілактичних технологій, спрямованих на збереження та зміцнення здоров’я населення.

Сьогодні мобільні технології швидко розвиваються та проникають практично в усі галузі діяльності людини: економіку, науку, освіту.Наряду з цим, розширюється модельний ряд та функціональність мобільних терміналів, спектр підтримуваного системного та прикладного програмного забезпечення, систем стільникового зв’язку, управління сканерами штрих-кодів, методів віддаленого доступу до територіально розподілених баз даних та інтернет-ресурсів тощо.Застосування мобільних технологій стає все більш складним. Вибір мобільної технології для конкретних застосувань стає нетривіальним завданням. Людина, що приймає рішення з вибору для конкретного класу задач, повинна мати належні знання у сферах, не пов’язаних із самою задачею застосування мобільних технологій. Підтримка рішень щодо вибору мобільних технологій для конкретних застосувань на сьогодні відсутня. Тому актуальною проблемою є розроблення систем підтримки прийняття рішень (СППР) з вибору мобільних технологій для визначеного класу задач [1].Розроблений алгоритм [2] прийняття рішень при виборі мобільних технологій на основі визначених класів задач та вимог до апаратних та програмних характеристик і до функціональності системи розробки власного програмного забезпечення. Основні компоненти системи підтримки прийняття рішеньщодо вибору мобільної платформи реалізовані на програмному забезпеченні з відкритим кодом у вигляді веб-ресурсу. Використана LMS Mooddle.СППР містить підсистему навчання користувачів характеристикам та можливостям вибраних мобільних платформ, які необхідні для подальшого аналізу альтернатив при виборі мобільної платформи (рис. 1).Оскільки мобільні платформи розвиваються дуже динамічно, нові версії будуються на кардинально нових принципах,з’являються нові платформи, підсистему навчання можна віднести до систем з відкритим типом контенту тобто до систем, контент яких невідомий на етапі проектування і програмної реалізації підсистеми навчання, і передбачається, що він буде додаватись і розширюватись на етапі використання [4]. Додатковий контент доступний на розподілених веб-ресурсах та у великих сховищах навчальних і довідкових матеріалів, наявних на сайтах підтримки розробників мобільних платформ та постачальників мобільних терміналів і смартфонів. Інтеграція навчальних ресурсів з актуальними навчальними та довідковими ресурсами розробників забезпечує релевантність навчання.Для швидкої перевірки знань та рівня засвоєння учбових матеріалів використовуються засоби контрольних тестувань. Контрольні тести вибору – це послідовність простих питань типу (багато варіантів / одна відповідь), які можуть бути формально перевірені. Питання з бази знань статичних тестів вибираються випадковим способом. База знань містить категорії запитань з різними рівнями складності, які використовуються в залежності від мети тестування. Перевірка знань технічно реалізована у вигляді інтерактивного компоненту з базою даних, пов’язаною з базою даних розділів і тем навчальних курсів.Оскільки тести призначені, в першу чергу, для самоконтролю, питання ідентифікації учня в даному випадку не актуальні.Розглянуті всі етапи організації та здійснення тестування [5]. На стадії підготовки: створення тестів, зберігання та вибір тестів; на стадії видачі: представлення, взаємодія, отримання відповіді та на стадії оцінки: власне оцінка, проставлення балів, забезпечення зворотного зв’язку.База знань статичних тестів формується експертом з предметної області на основі учбових курсів. Інтеграція контрольних тестів з учбовим матеріалом, що подається підсистемою навчання, дозволяє виявити програлини у засвоєнні, звернути увагу учня на конкретні поняття, які слабко засвоєні, та надати рекомендації щодо розділів навчального курсу, які необхідно вивчити повторно. Останнє забезпечує адаптивність навчального середовища.

Мета. Метою виконаного дослідження є аналіз і систематизація факторів, які впливають на розвиток аграрних підприємств на основі технологій е-комерції. Для досягнення цієї мети виконано експертне дослідження на предмет ідентифікації переліку факторів і встановлення їхньої відносної значущості; виділено структурні компоненти, які є спільними для усіх факторів, і застосовано кластерний аналіз для побудови кластеру факторів і дендриту; класифіковано фактори й побудовано метод урахування факторів під час формування обґрунтованих управлінських рішень. Методологія / методика / підхід. Під час виконаного дослідження застосовано метод експертних оцінок, а саме метод анкетування для збору первинної інформації, необхідної для ідентифікування переліку факторів і встановлення їх відносної значущості. Для виявлення характеру зв’язків між факторами та їх групування застосовано кластерний аналіз (метод куль, специфікацію clast_izomorf_trec ППП Microsoft Excel) і структурно-процесний науковий підхід, що надало можливість побудувати кластери і дендрит факторів. Для формування класифікації факторів і формулювання сутності понять «потенціал факторів до зміни траєкторії умов, у яких формуються підприємницькі рішення» і «траєкторія зміни умов» застосовано системно-динамічний науковий підхід. Результати. Доведено, що на розвиток аграрних підприємств на основі технологій е-комерції впливає низка факторів, які доцільно класифікувати за змістом, характером, значущістю і структурною подібністю. Виділення цих класифікаційних ознак і відповідних їм груп факторів необхідне для уможливлення аналітичної обробки управлінської інформації. Ця інформація необхідна для прийняття управлінських рішень, що передбачають застосування технологій е-комерції. На відміну від інших, запропонована класифікація факторів побудована шляхом виявлення їхньої структурної подібності. Це стало підставою для введення в економічну науку понять «потенціал факторів до зміни траєкторії умов, у яких формуються підприємницькі рішення», «траєкторія зміни умов», а також розроблення методу урахування виділених факторів під час прийняття управлінських рішень. Оригінальність / наукова новизна. Уперше введено в економічну науку поняття «потенціал факторів до зміни траєкторії умов, у яких формуються підприємницькі рішення» і «траєкторія зміни умов». Ці поняття сформульовано на основі ідентифікування структурної подібності факторів і вимірювання ізоморфних відстаней між ними. У категоріально-понятійному апараті економічного аналізу ці поняття уточнюватимуть предмет параметризації факторів. Набули подальшого розвитку: а) класифікація факторів, які впливають на розвиток аграрних підприємств на основі технологій е-комерції, яка, на відміну від наявних, базується на виділенні класифікаційних ознак і, в їхніх межах, видів факторів; б) метод урахування факторів, який, відрізняється від наявних тим, що уточнює ізоморфну природу цих факторів і зв’язки між ними, що дозволяє параметризувати фактори й урахувати їх під час прийняття управлінських рішень. Практична цінність / значущість. Побудована класифікація факторів і, на її основі, метод урахування цих факторів під час формування управлінських рішень є прикладним інструментом вибору оптимального управлінського рішення з ряду альтернативних. Запропонована класифікація та побудований метод можуть бути застосовані для моделювання прикладних програмних продуктів у ролі специфікації наявних систем підтримки прийняття рішень.

Актуальність дослідження визначається викликами постіндустріального суспільства щодо забезпечення якості професійної (професійно-технічної) освіти (далі – П(ПТ)О). Мета: охарактеризувати місію і завдання науково-методичного супроводу забезпечення якості П(ПТ)О в умовах її модернізації. Методи: теоретичний аналіз освітнього законодавства України в галузі П(ПТ)О, наукових джерел, освітньо-професійних та освітньо-наукових програм з підготовки здобувачів вищої освіти – для визначення основних напрямів і способів приведення якості професійної освіти у відповідність з техніко-технологічними та соціально-економічними викликами постіндустріального суспільства. Результати: виокремлено два основні вектори формування наукової проблеми забезпечення якості професійної освіти – зосередженість освітнього менеджменту на результатах освіти та умовах, необхідних для їх отримання; визначено основні завдання щодо забезпечення якості професійної освіти та необхідні для їх реалізації умови; обґрунтовано роль наукових установ у підвищенні ефективності закладів П(ПТ)О щодо забезпечення якості їхньої освітньої й управлінської діяльності та формування внутрішньої системи забезпечення якості освіти. Висновки: визначено основні завдання вітчизняної професійної освіти щодо забезпечення її якості (створення ефективного освітнього середовища, підвищення кваліфікації педагогів; удосконалення освітнього менеджменту закладів П(ПТ)О; розроблення ефективної системи внутрішнього забезпечення якості освіти); показано, що важливою умовою ефективного вирішення визначених завдань є якісний науково-методичний супровід діяльності закладів П(ПТ)О, охарактеризовано його місію (підготовка фахівців нової якості, готових ефективно й успішно працювати в динамічних умовах постіндустріального суспільства) та завдання (популяризація наукових досягнень; поширення передового науково-педагогічного досвіду, підготовка педагогічних і науково-педагогічних кадрів для системи професійної освіти; здійснення наукового керівництва інноваційною освітньою діяльністю закладів П(ПТ)О; проведення інформаційно-аналітичної, експертної, консультативної і дорадчої діяльності для забезпечення впливу на освітню політику держави та практичну діяльність освітніх установ у питаннях забезпечення якості освіти).

У статті представлено структурно-системний аналіз процесу формування компетентності майбутніх фахівців готельно-ресторанної справи у процесі професійної підготовки в закладах вищої освіти. На основі опрацювання досліджень науковців із проблеми підготовки майбутніх фахівців сфери обслуговування в закладах вищої освіти здійснено диференціацію низки компетентностей означених фахівців. Дефініцію «компетентність майбутніх фахівців готельно-ресторанної справи» визначено як полікомпонентну динамічну комбінацію, представлену знаннями, вміннями, навичками, способами мислення, поглядами, цінностями, іншими особистими якостями, зреалізовану наскрізно на рівнях вищої освіти галузі знань 24 «Сфера обслуговування», спеціальності 241 «Готельно-ресторанна справа», формах організації навчання, що є комплексом інтегральної, загальних («м’які» навички) і спеціальних («тверді» фахові, предметні навички) компетентностей та визначає здатність здобувача освіти успішно соціалізуватися, провадити професійну та/або подальшу навчальну діяльність, самостійно й цілеспрямовано підвищувати фахову компетентність, розбудовувати кар’єру та формувати власну концепцію життєвого успіху. До загальних компетентностей нами віднесено такі: культурологічну, полікультурну, морально-етичну, соціальну, здоров’язбережувальну, громадянську, релігієзнавчу, світоглядну, цивілізаційну, космополітичну, художньо-естетичну, мовно-комунікативну, полілінгвальну, риторичну, гуманітарну, психолого-фасилітативну, емоційно-інтелектуальну, самоосвітню, критичного мислення, креативну, інформаційно-цифрову, медіакомпетентність, інклюзивнау, рефлексивну. Відповідно до спеціальних компетентностей – конкретно-професійну, правову, науково-дослідницьку, експериментальну, екологічну, соціально-економічну, підприємницьку, інноваційну, інструментально-аналітичну, дискурсивну, технічну, технологічну, лідерсько-управлінську, моніторингово-діагностичну, експертну, прогностично-моделюючу, сталості.

Мета статті – обґрунтувати необхідність конкретизації основних криміналістичних критеріїв визначення холодної зброї та усунення деяких неточностей у Методиці криміналістичного дослідження холодної зброї та конструктивно схожих із нею виробів (реєстраційний код 4.5.07). У процесі розгляду теми окреслено хиби і суперечності стосовно належності деяких об’єктів до холодної зброї через часткову обґрунтованість роз’яснень, їх недостаню вивченість та незважання на тимчасовий чинник функціонального призначення. Запропоновано з метою усунення наявних невідповідностей теоретичних викладок і практичних результатів дослідження холодної зброї розширити понятійний апарат щодо призначення об’єктів дослідження, зважаючи на тимчасовий чинник функціонального призначення та зміни функціонального призначення; здійснити відповідні коригування в додатках до зазначеної Методики; розробити методичні рекомендації щодо вимірювання елементів конструкції об’єктів дослідження та доопрацювати застосовувані методи їх динамічних випробувань. Достовірність отриманих результатів і висновків забезпечено загальнонауковими і спеціальними методами пізнання, зокрема: системно-структурним з’ясовано сутність досліджуваних категорій і правових явищ, логіко-аргументаційним проаналізовано чинні нормативні положення на предмет їх повноти і узгодження з останніми досягненнями науки; догматичний метод сприяв з’ясуванню понятійно-категоріального апарату дослідження, що засвідчило потребу його розширення з огляду на призначення об’єктів дослідження, зважаючи на тимчасовий чинник функціонального призначення і зміни функціонального призначення, уточнення визначення «ніж метальний», перегляду граничного значення міцності та пружності конструкції клинка короткоклинкових предметів (пристроїв), які підлягають упровадженню за схемою 1 Методики, з урахуванням реальних значень цих показників в аналогах короткоклинкової військової (бойової) зброї промислового виготовлення, що не має дефектів; статистичний дав змогу узагальнити результати, отримані під час опрацювання емпіричного матеріалу; метод моделювання уможливив формулювання висновків і загальних оцінок, а також пропозицій до розроблення рекомендацій щодо вимірювання елементів конструкції об’єктів дослідження, термінологічної урегульованості та узгодженості понятійного апарату.Ключові слова: холодна зброя; загальні поняття; методика; терміни; визначення.

Кримінальному процесуальному закону, як джерелу права, приділяється фрагментарно-констатуюча увага, з аксіоматичним сприйняттям його існування. Будучи динамічною категорією, закон еволюціонує із розвитком суспільних відносин і потребує постійного правового моніторингу його якості і дієвості. Визначення й узагальнення проблемних питань застосування кримінального процесуального закону сприяє його удосконаленню та ефективному правозастосуванню. Метою статті є висвітлення проблемних питань реалізації кримінального процесуального закону та авторського бачення шляхів їх вирішення. Наукова новизна пов’язана з тим, що закон в системі кримінального процесуального законодавства покликаний визначити завдання кримінального провадження, забезпечити їх реалізацію, врегулювати порядок кримінального провадження і належну правову процедуру, при поєднанні політики держави у боротьбі зі злочинністю та дотримання прав і свобод осіб. Провівши моніторинг існуючих різновекторних думок щодо проблемних питань застосування кримінального процесуального закону в якості джерела кримінального процесуального права, узагальнено напрями його реформування та висловлено авторську думку щодо пріоритетності його удосконалення. Вказано, що виокремлення правозастосовних проблем та бачення шляхів їх вирішення відбувається за характером діяльності суб’єктів кримінальних процесуальних правовідносин, а саме – за виконанням ними відповідної процесуальної функції у кримінальному провадженні. Звідси формуються правові інститути і категорії кримінального процесуального права, що потребують законодавчого уточнення. Зауважено, що проблема закріплення в кримінальному процесуальному законі певного правила здійснення кримінального провадження і дотримання належної правової процедури встановлюється завдяки виявленню колізій і прогалин правового регулювання як на праксіологічному, так і науково-доктринальному рівні. Запропоновано критерії моніторингу колізій та прогалин законодавчого забезпечення кримінальних процесуальних відносин. Висновки. Підсумовано, що серед пріоритетів і перспектив кримінального процесуального закону залишаються: понятійно-термінологічне узгодження, практичні механізми забезпечення реалізації принципів кримінального провадження, розгляд справи судом присяжних, порядок перегляду вироків, за якими особи були засуджені без належної доказової бази та відшкодування завданої шкоди, питання, пов’язані із реформою адвокатури, судово-експертної діяльності, оновленням методів боротьби із злочинністю. Щодо застосування кримінального процесуального закону, його чинності (зворотної дії, аналогії) в наукових колах існують діаметрально протилежні точки зору: від беззаперечного сприйняття до категоричного заперечення. У цьому контексті правової визначеності потребує застосування аналогії у КПК України, необхідне також теоретико-методологічне оновлення сприйняття у галузевому розумінні (зокрема, поширення дії) інституту чинності закону за колом осіб. Відправною точкою удосконалення кримінального процесуального закону є системне встановлення прогалин і колізій правового регулювання кримінального провадження.

Формулювання проблеми. Виявлення позитивів і недоліків нормативно-правового поля у галузі вищої освіти з урахуванням досвіду розвинутих європейських країн є важливою передумовою успішності започаткованих перетворень у контексті розбудови демократичного правового суспільства. Матеріали і методи. Основою дослідження стали новітні нормативно-правові акти в галузі вищої освіти України, спрямовані на адаптацію вітчизняного законодавства до європейського науково-освітнього простору. Для досягнення мети було використано методи теоретичного рівня наукового пізнання: історіографічний аналіз, порівняння, аналіз, синтез, узагальнення. Результати. Представлено структуру чинної нормативно-правової бази у галузі вищої освіти України, схарактеризовано основні групи законодавчих і підзаконних актів, що мають різну юридичну силу. Узагальнено нововведення, запроваджені новим Законом України про вищу освіту (2014 р.), порівняно зі старою редакцією зазначеного законодавчого акту. Розкрито особливості Закону «Про внесення змін до деяких Законів України щодо присудження наукових ступенів» (2021 р.), Національної рамки кваліфікацій (2020 р.) та Професійного стандарту на групу професій «Викладачі закладів вищої освіти» (2021 р.), стратегічних документів, що визначають пріоритети розвитку освіти та локальних актів закладів вищої освіти, окреслено перспективи подальшого розроблення обраної проблеми. Особливу увагу приділено аналізу Стратегії розвитку освіти України на 2021–2031 роки. Виявлено, що в умовах пандемії та цифровізації суспільства зростає значення онлайн-заходів, на яких здійснюється активне обговорення концептуальних засад реформування галузі та відкриваються нові можливості для залучення всіх зацікавлених сторін та зарубіжних експертів. Висновки. Констатовано, що впродовж останніх років відбулося динамічне оновлення нормативно-правових засад розвитку вищої освіти; було ухвалено низку законів України та підзаконних актів, що містять нові вимоги до якості професійної підготовки майбутніх фахівців, узгоджені з європейськими стандартами. Закцентовано увагу на питанні атестації науково-педагогічних кадрів та конкретизації вимог до викладачів закладів вищої освіти. Перспективними напрямами розроблення обраної проблеми є вдосконалення систем внутрішнього забезпечення якості освіти, підготовка Закону «Про дистанційну освіту» та розроблення нормативно-правового супроводу реалізації Стратегії розвитку вищої освіти України на 2021–2031 роки.

Мета дослідження полягає в аналітичній оцінці сучасного стану та напрямів розвитку українського ринку риби й морепродуктів і визначенні як негативних, так і позитивних тенденцій його функціонування. Методи дослідження. Загальною методологічною основою дослідження стали наукові напрацювання вітчизняних і зарубіжних дослідників у сфері виробництва та споживання риби та морепродуктів в Україні. Зважаючи на динамічність ринку та постійне оновлення інформації, автори статті зосередили свою увагу на аналізі матеріалів наукових фахових видань та інтернет-джерел, які відображають дані статистики, думки спеціалістів, аналітиків та експертів рибовидобувної галузі України. У роботі було використано такі загальнонаукові та спеціальні методи дослідження, як логічне узагальнення, системний підхід та теоретичний пошук, основані на збиранні та обробці формалізованих даних звітності. Результати. У статті проведено аналіз стану та перспективи розвитку українського ринку риби та морепродуктів. Визначено основні проблеми функціонування рибної галузі України та сучасний стан її розвитку. Розглянуто тенденції споживання риби та морепродуктів в Україні. У ході проведення досліджень були визначені проблемні аспекти забезпечення населення рибою та морепродуктами, виловленими в акваторії України. На основі результатів дослідження запропоновано шляхи перспективних напрямів розвитку рибної галузі з метою забезпечення населення харчовими продуктами з повноцінним білковим складом. В Україні склалася негативна тенденція у загальній динаміці розвитку ринку рибопродуктів. Сировинна база природних водних ресурсів України вичерпується рік від року, загальний обсяг внутрішнього видобутку водних ресурсів забезпечує лише 30% внутрішнього попиту, тому Україна змушена нарощувати обсяги імпорту риби та морепродуктів. Ситуація ускладнюється «тіньовою» складовою ринку, недостатньою увагою та реакцією відповідних органів контролю щодо порушень у рибовидобуванні та митному контролі імпортованої продукції. Виходом з ситуації є комплекс мір: розвиток власної аквакультури, впровадження інноваційних технологій переробки риби та морепродуктів, позитивні зрушення у роботі державних органів з дерегуляції та детінізації рибної галузі, налагоджуванні фінансової допомоги фермерським господарствам аквакультури. Практична значимість. запропоновано шляхи перспективних напрямів покращення тенденцій рибної галузі України. Аналіз ситуації, яка склалася на українському ринку риби та морепродуктів допоможе зосередитися на причинах, наслідком яких може бути традиційно сформоване недостатнє споживання водних біоресурсів населенням України.

Підготовка магістрів з програмної інженерії ведеться на базі освітньо-кваліфікаційного рівня бакалаврів з програмної інженерії. У зв’язку з цим майбутні магістри вже володіють навичками з розробки та тестування програмного забезпечення [4] і повинні отримати професійні компетентності, що дозволяють виконувати роботу наукового співробітника, як у галузі програмування, так і у інших галузях обчислень, та інженера у інших галузях інженерної справи, займаючи первинні посади: інженера з впровадження нової техніки та технологій; керівника виробничого або функціонального підрозділу; асистента вищого навчального закладу або викладача професійного навчального закладу.Таким чином, при підготовці магістрів з програмної інженерії передбачається посилення таких виробничих функцій, як організаційна, навчально-виховна, науково-дослідна та проектувальна. Кожна функція вимагає володіння певними вміннями згідно відповідної освітньо-кваліфікаційної характеристики. В табл. 1 показано зв’язок між виробничими функціями, типовими задачами в рамках кожної функції та уміннями, якими має оволодіти магістр з програмної інженерії.Таблиця 1Розподіл умінь магістрів з програмної інженерії згідно функцій ФункціяТипова задачаЗміст умінняОрганізаційнаКерівництво роботою виконавців та підрозділів по автоматизації обробки данихСпираючись на нормативні документи вміти: планувати та організувати роботу виконавців та підрозділів; виконувати контроль виконаних робіт по автоматизації обробки данихНавчально-виховнаОволодіння формами, методами та принципами організації навчального процесу у ВНЗСпираючись на відповідні підручники та методичне забезпечення вміти: підібрати потрібний зміст навчального матеріалу; використати оптимальні форми, методи і засоби навчання відповідно до програмиОволодіння основними дидактичними принципами педагогічних тех­нологій і процесів педагогічного проектуванняНа основі педагогічних знань вміти: контролювати і корегувати здобуті знання; застосовувати дидактичні принципи педагогічних технологійНа основі педагогічних знань вміти: застосовувати основні принципи комунікативної культури; застосовувати одержану інформацію у практичній і творчій діяльності; використовувати найновіші форми методи та прийоми у навчально-виховній діяльності на основі наукових знань, рекомендацій і комп’ютерної технікиНауково-досліднаДослідження існуючих технологій в ІС, розробка заходів по їх удосконаленню, та нових компонентівНа основі аналізу інформаційних систем (ІС) вміти: формулювати задачу дослідження; володіти методикою системного аналізу; моделювати та оптимізувати інформаційні системиВизначення актуальності наукового дослідженняВикористовуючи знання та результати аналізу наукових досліджень предметної області, вміти: обґрунтувати проблему дослідження; сформулювати парадигму, та границі дослідження; визначити мету та задачі дослідженняВизначення предмету і об’єкту дослідженняНа основі визначеної мети, задач дослідження вміти обґрунтувати предмет та об’єкт дослідженняПроектувальнаПрограмування прикладних задач мовами високого рівняУміти знаходити спільні і від’ємні риси різних систем програмування, розуміти основи побудови мов програмування високого рівня, використовувати ретроспективний аналіз для прогнозування розвитку і впровадження власних програмНавчальний план підготовки магістрів прийнято розділяти на окремі дисципліни. Так, наведені в табл. 1 уміння частково формуються під час вивчення дисциплін гуманітарної та соціально-економічної підготовки («Філософські проблеми наукового пізнання», «Вища освіта і Болонський процес», «Основи наукових досліджень»), а також при вивченні наступних дисциплін професійної та практичної підготовки:1. Інженерія ПЗ для паралельних та розподілених систем.2. Технології проектування та створення сучасних корпоративних мереж.3. Експертні технології для систем підтримки прийняття рішень.4. Розробка і дослідження інформаційних систем.5. Проектування, моделювання та аналіз інформаційних систем.6. Методи обробки експериментальних даних та планування експерименту.У той же час визначені у освітньо-кваліфікаційній характеристиці вміння є міждисциплінарними і формування їх відбувається під час вивчення не окремих дисциплін, а всього циклу підготовки. Міждисциплінарна інтеграція в рамках навчальної програми магістрів може відбуватися за наступними напрямками:1) посилення професійної зорієнтованості дисциплін гуманітарної та соціально-економічної підготовки;2) посилення діяльнісного підходу до вивчення дисциплін циклу професійної та практичної підготовки, активне застосування методів проектів та контекстного навчання, елементів проблемного навчання та навчання у співпраці [6];3) фундаменталізація підготовки магістрів програмної інженерії.В роботі С. О. Семерікова [7] підкреслюється, що подальша фундаменталізація підготовки фахівців повинна бути спрямована на педагогічну інтеграцію, подолання розриву між знаннями, отриманими студентами при вивченні різних навчальних дисциплін за рахунок істотного розвитку міжпредметних зв’язків, а одним із факторів фундаменталізації професійної підготовки фахівців з інформаційних технологій є фундаменталізація засобів навчання через надання їм властивостей мобільності. Підвищення мобільності можна досягти шляхом технологічного насиченням навчального процесу мобільними засобами ІКТ та шляхом уніфікації структури навчального матеріалу – подання його у вигляді окремих незалежних блоків, що називають навчальними об’єктами [9].Інтенсивне використання засобів ІКТ у вищій школі доцільне в умовах комбінованого навчання [8], яке передбачає системну інтеграцію традиційних та інноваційних технологій, зокрема, технологій електронного, дистанційного та мобільного навчання. Прагнення зробити навчальний процес більш гнучким, відкритим та мобільним зумовило зростання інтенсивності використання хмарних технологій у навчанні.Хмарні технології – найбільш перспективний на сьогодні напрям розвитку мобільних ІКТ [10] – передбачають доступ окремих користувачів до великого масиву легкодоступних віртуальних ресурсів (апаратних, програмних платформ та послуг) незалежно від пристрою, що використовується для доступу [2]. Обсяг хмарних ресурсів, що надається користувачу, може динамічно змінюватись, пристосовуючись до його потреб, що робить хмарні технології оптимальним інструментом забезпечення повсюдного та повсякчасного доступу до освітніх послуг.Детальному огляду впливу на вищу освіту тих змін, що пов’язані з поширенням хмарних технологій в сучасній ІТ-індустрії, присвячено дослідження авторів дослідницького об’єднання EDUCASE [1]. В дослідженні [5] розглянута реалізація ІТ-інфраструктури університету на основі хмарних технологій (рис. 1). Рис. 1. Архітектура хмари для університетів (за З. С. Сейдаметовою) Дослідження М. Ю. Кадемії та В. М. Кобисі [3] підтверджують, що технології хмарних обчислень є розвиненим засобом реалізації проектного методу навчання та формування у студентів навичок колективної роботи. В роботі Ю. В. Триуса [11] підкреслено, одним з реальних шляхів підвищення якості підготовки майбутніх ІТ-фахівців є розробка та впровадження у навчальний процес ВНЗ інноваційних технологій навчання, в основу яких покладено органічне поєднання традиційних та комп’ютерно орієнтованих форм, методів і засобів навчання, зокрема й хмарних технологій.Таким чином, аналіз доступних на сьогодні методичних підходів до використання хмарних засобів подання навчальних матеріалів та організації спільної роботи суб’єктів навчального процесу показав, що вони найбільш природно реалізують принципи комбінованого навчання та надають можливість приділити додаткову увагу формуванню специфічних професійних умінь магістрів з програмної інженерії. Хмарні технології мають стати провідним засобом підготовки магістрів з програмної інженерії з урахуванням їх доцільності для системної реалізації принципів комбінованого навчання та об’єктно-орієнтованого підходу до подання навчального матеріалу.Фундаменталізація навчання магістрів з програмної інженерії відбувається за рахунок інтеграції різних навчальних дисциплін, розвитку міжпредметних зв’язків та посилення діяльнісного підходу до вивчення дисциплін циклу професійної підготовки, активного застосування інноваційних методів навчання у співпраці на основі хмарних технології.Проведений аналіз надає можливість визначити такі напрями подальших досліджень:1. Виділити засоби і методи хмарних технологій навчання, використання яких спрямоване на реалізацію комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії з урахуванням особливостей їх підготовки.2. Розробити методику використання хмароорієнтованих засобів у процесі комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії.3. Локалізувати та допрацювати хмароорієнтоване програмне забезпечення для реалізації методики комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії.4. Дослідити методи проектування та застосування навчальних об’єктів у комбінованому навчанні магістрів з програмної інженерії з використанням хмароорієнтованих засобів.5. На основі методики використання хмароорієнтованих засобів у процесі комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії розробити методичне забезпечення дисциплін «Технології проектування та створення корпоративних мереж» та «Інженерія програмного забезпечення паралельних та розподілених систем».6. Експериментально перевірити вплив організації навчального процесу за методикою комбінованого навчання з використанням хмароорієнтованих засобів на рівень сформованості професійних компетентностей магістрів з програмної інженерії.

Одним із перспективних підходів до організації навчального процесу є модель інтеграції технологій навчання: традиційного та дистанційного, електронного, мобільного. Інтеграція аудиторної та позааудиторної роботи в процесі навчання можлива за рахунок використання педагогічних технологій та сучасних ІКТ, зокрема, засобів електронного, дистанційного, мобільного навчання. Для того, щоб процес інтеграції був найефективнішим, викладачу необхідно управляти, регулювати та контролювати діяльність студентів [1].З практичної точки зору класичний підхід до ІКТ в освіті включає «політику / стратегію – вклад – процес – продукт / результати». Для того, щоб інтеграція ІКТ в національні системи освіти стала ефективною, потрібно відповідне поєднання наступних політичних і практичних чинників [2]: 1) чіткі цілі та створення національної програми по підтримці використання ІКТ в освіті; 2) допомога та стимулювання як державних, так і приватних навчальних закладів до придбання обладнання ІКТ (наприклад, шляхом цільового державного фінансування, включаючи кошти на технічне обслуговування; податкових знижок на обладнання ІКТ та програмне забезпечення для навчальних закладів; інвестицій або спонсорства досліджень з розвитку недорогого обладнання та програмного забезпечення ІКТ, тощо); 3) пристосування навчальних програм до впровадження ІКТ, розвиток і придбання стандартних якісних електронних навчальних посібників та програмного забезпечення; 4) розробка програм масової підготовки викладачів до використання ІКТ; 5) умотивованість викладачів та студентів організовувати процес навчання із залученням ІКТ; 6) адекватний рівень національного моніторингу та система оцінки, що дозволяють регулярно визначати результати та дієвість, а також заздалегідь виявляти недоліки з метою підвищення ефективності стратегії.Виданий Департаментом освіти США Національний план освітніх ІКТ у 2010 році являє собою модель навчання, що базується на використанні ІКТ та включає в себе цілі і рекомендації в п’яти основних областях: навчання, оцінювання, викладацька діяльність, засоби і продуктивність [3]. Розглянемо, як інтерпретується кожна із зазначених областей.Навчання. Викладачі мають підготувати студентів до навчання впродовж всього життя за межами аудиторії, тому необхідно змінити зміст та засоби навчання для того, щоб відповідати тому, що людина повинна знати, як вона набуває знання, де і коли вона навчається, і змінити уявлення про те, хто повинен навчатися. В XXI столітті необхідно використовувати доступні ІКТ навчання для мотивації й натхнення студентів різного віку.Складні і швидко змінні потреби світової економіки говорять про необхідний зміст навчання і про тих, кого потрібно навчати. Використання ІКТ дозволяє впливати на знання і розуміння навчального матеріалу.На рис. 1 показана модель навчання, що базується на використанні ІКТ. На відміну від традиційного навчання в аудиторії, де найчастіше один викладач передає один і той же навчальний матеріал всім студентам однаково, модель навчання із використанням ІКТ ставить студента у центр і дає йому можливість взяти під контроль своє індивідуальне навчання, забезпечуючи гнучкість у кількох вимірах. Основний набір стандартних знань, вмінь та навичок утворюють основу того, що всі студенти повинні вивчати, але, крім того, студенти та викладачі мають можливість вибору у навчанні: великі групи чи малі групи, діяльність у відповідності з індивідуальними цілями, потребами та інтересами.В цій моделі навчання підтримується ІКТ, надаючи зручні середовища та інструменти для розуміння і запам’ятовування змісту навчання. Залучення ІКТ навчання забезпечує доступ до більш широкого і більш гнучкого набору навчальних ресурсів, ніж є в аудиторіях, підключення до ширшої і більш гнучкої кількості «викладачів», включаючи викладачів ВНЗ, батьків, експертів і наставників за межами аудиторії. Досвід ефективного навчання може бути індивідуальним або диференційованим для окремих однолітків, персональних навчальних мереж, онлайн навчання та керованих курсів, експертизи та авторитетних джерел, однолітків із подібними інтересами, даними та ресурсами, навчальних спільнот, засобів навчання, управління інформацією та засобів зв’язку, викладачів, батьків, тренерів та інструкторів і студентів.Для конкретних дисциплін, хоча і існують стандарти змісту навчання, модель навчання із використанням ІКТ дає зрозуміти, яким чином можна проводити навчання. Серед всіх можливих варіантів будується власний проект навчання, що розв’язує проблеми реальної значимості. Добре продумані плани індивідуального навчання допомагають студентам отримати знання з конкретних дисциплін, а також підтримують розробку спеціалізованого адаптивного досвіду, що може бути застосований і в інших дисциплінах. Рис. 1. Модель навчання із використанням ІКТ у США [3] Згідно з Національним планом освітніх ІКТ Департаменту освіти США індивідуалізація, диференціація і персоналізація стали ключовими поняттями у сфері освіти [3]. Індивідуалізація розглядається як підхід, що визначає потрібний темп у навчанні різних студентів. При цьому навчальні цілі однакові для всіх студентів, але студенти можуть вивчати матеріал з різною швидкістю в залежності від їх потреб у навчанні. Диференціація розглядається як підхід, що ураховує переваги різних студентів. Цілі навчання однакові для всіх студентів, але методи навчання варіюються в залежності від уподобань кожного студента або потреб студентів. Персоналізація розглядається як підхід, за якого вивчаються навчальні потреби студентів із урахуванням навчальних переваг та конкретних інтересів різних студентів. Персоналізація включає в себе диференціацію та індивідуалізацію.Викладачі постійно мають визначати необхідний рівень знань та вмінь студентів. На сучасному етапі в навчанні, крім знань з конкретних дисциплін, студент має володіти критичним мисленням, умінням комплексно вирішувати проблеми, бути готовим до співпраці. Крім того, студент має відповідати таким категоріям: інформаційна грамотність (здатність ідентифікувати, знаходити, оцінювати та використовувати дані для різних цілей); медіаграмотність (здатність до використання і розуміння засобів масової інформації, а також ефективного спілкування, використовуючи різні типи носіїв); можливість оцінювати і використовувати інформаційно-комунікаційні технології, відповідно вести себе в соціально прийнятних Інтернет-спільнотах, а також розумітися в питанні навколишньої конфіденційності та безпеки. Все це вимагає базового розуміння самих ІКТ і здатності використовувати їх в повсякденному житті.Навчаючи, викладачі мають враховувати те, що студенти не можуть вивчити все, що їм потрібно знати в житті, і економічна реальність така, що більшість людей будуть змінювати місце роботи протягом всього життя. Тому необхідно привити адаптивні навички навчання, що поєднують зміст знань із можливістю дізнатися щось нове.Найчастіше у навчанні прийнято використовувати такі веб-ресурси і технології, як вікі, блоги та інший вміст, що створюють користувачі для дослідження та підтримки співпраці і спілкування у роботі. Для студентів ці інструменти створюють нові навчальні можливості, що дозволяють їм подолати реальні проблеми, розробити стратегії пошуку, оцінити довіру і авторитет веб-сайтів і авторів, а також створювати і спілкуватися за допомогою мультимедіа. Так, при вивченні вищої математики, інтерактивні графіки та статистичні програми роблять складні теми більш доступним для всіх студентів і допомагають їм підключатися до навчального матеріалу, що має відношення до їх спеціальності.ІКТ можуть бути використані для забезпечення більших можливостей у навчанні у поєднанні з традиційним методам навчання. Із використанням ІКТ можна подавати навчальні матеріали, вибираючи різні типи носіїв, та сприяти засвоєнню знань, вибираючи інтерактивні інструменти, до яких відносяться інтерактивні тематичні карти, хронології, що забезпечують візуальний зв’язок між наявними знаннями і новими ідеями.Із використанням ІКТ розширюються засоби навчання студентів: 1) забезпечується допомога студентам у процесі навчання; 2) надаються інструменти для спілкування у процесі навчання (це можна зробити через веб-інтерфейс мультимедіа, мультимедійні презентації, тощо); 3) сприяють виникненню Інтернет-спільнот, де студенти можуть підтримувати один одного у дослідженнях та розвивати більш глибоке розуміння нових понять, обмінюватися ресурсами, працювати разом поза ВНЗ і отримувати можливості експертизи, керівництва та підтримки.Для стимулювання мотивації до взаємодії із використанням ІКТ можна: 1) підвищувати інтерес та увагу студентів; 2) підтримувати зусилля та академічну мотивацію; 3) розробляти позитивний імідж студента, який постійно навчається.Оскільки людині впродовж всього життя доводиться навчатися, то ключовим фактором постійного і безперервного навчання є розуміння можливостей ІКТ. Використання ІКТ в навчанні надає студентам прямий доступ до навчальних матеріалів та надає можливості будувати свої знання організовано і доступно. Це дає можливість студентам взяти під контроль і персоналізувати їх навчання.Оцінювання. В системі освіти на всіх рівнях планується використовувати можливості ІКТ для планування змісту навчального матеріалу, що є актуальним на момент навчання, і використовувати ці дані для безперервного вдосконалення навчальних програм. Оцінювання, що проводиться сьогодні в ВНЗ, спрямоване показувати кінцевий результат процесу навчання. При цьому не відбувається оцінка мислення студента в процесі навчання, а це могло б допомогти їм навчитися краще.У процес оцінювання необхідно уводити поліпшення, що включають в себе пошук нових та більш ефективних способів оцінювання. Необхідно проводити оцінювання в ході навчання таким чином, щоб мати змогу поліпшити успішність студентів в процесі навчання, залучати зацікавлені сторони (роботодавців) у процес розробки, проведення та використання оцінок студентів.Існує багато прикладів використання ІКТ для комплексного оцінювання знань студентів. Ці приклади ілюструють, як використання ІКТ змінило характер опитування студентів, воно залежить від характеру викладання та апробації теоретичного матеріалу. Впровадження ІКТ дозволяє представити дисципліни, системи, моделі і дані різними способами, що раніше були недоступними. Із залученням ІКТ у процес навчання можна демонструвати динамічні моделі систем; оцінювати студентів, запропонувавши їм проводити експерименти із маніпулюванням параметрів, записом даних та графіків і описом їх результатів.Ще однією перевагою використання ІКТ для оцінювання є те, що з їх допомогою можна оцінити навчальні досягнення студента в аудиторії та за її межами.В рамках проекту «Національна оцінка освітніх досягнень» (The National Assessment of Educational Progress – NAEP) розроблено і представлено навчальні середовища, що надають можливість проводити оцінювання студентів при виконанні ними складних завдань і вирішенні проблемних ситуацій. Використання ІКТ для проведення оцінювання сприяє поліпшенню якості навчання. На відміну від проведення підсумкового оцінювання, використання корекційного оцінювання (тобто оцінювання, що дозволяє студенту побачити та виправити свої помилки в процесі виконання запропонованих завдань, наприклад, тестування з фізики, запропоноване Дж. Р. Мінстрелом (J. R. Minstrell) – www.diagnoser.com), може допомогти підвищити рівень знань студентів.Під час аудиторних занять викладачі регулярно намагаються з’ясувати рівень знань студентів, проводячи опитування. Але це надає можливість оцінити лише незначну кількість студентів, нічого не говорячи про знання та розуміння навчального матеріалу іншими студентами. Для вирішення цієї проблеми вивчається можливість використання різних технологій на аудиторних заняттях в якості «інструменту» для оцінювання. Одним із прикладів є використання тестових програм, що пропонують декілька варіантів відповідей на питання, до складу яких включено як істинні так і неправдиві відповіді. Студенти можуть отримати корисні відомості із запропонованих відповідей на подібні питання, якщо вони ретельно розроблені.При навчанні студентів із використанням засобів Інтернет існують різні варіанти використання доступних Інтернет-технологій для проведення формуючого оцінювання. Використовуючи онлайн програми, можна отримати детальні дані про рівень досягнень студентів, що не завжди можливо в рамках традиційних методів навчання. При виконанні завдань студентами програмно можна з’ясувати час, що витрачають студенти на виконання завдань, кількість спроб на розв’язання завдань, кількість підказок даних студенту, розподіл часу в різних частинах даного завдання.У моделі навчання, де студенти самі обирають доступні засоби навчання, оцінювання виступає в новій ролі – визначення рівня знань студента з метою розробки подальшого унікального плану навчання для конкретного студента. Із використанням такого адаптивного оцінювання забезпечується диференціація навчання.В системі освіти в США на всіх рівнях застосовуються можливості Інтернет-технологій для вимірювання знань студентів, що надає можливість використовувати дані оцінки для безперервного вдосконалення процесу навчання.Для проведення вдосконалення процесу навчання необхідні наступні дії [3]:1) на рівні держави, районів необхідно проектувати, розробляти і здійснювати оцінювання, що дає студентам, викладачам та іншим зацікавленим сторонам своєчасні та актуальні дані про навчальні досягнення студентів для підвищення рівня та навчальної практики студентів;2) науковий потенціал викладачів освітніх установ, а також розробників Інтернет-технологій використовувати для поліпшення оцінювання в процесі навчання. Із використанням Інтернет-технологій можна проводити вимірювання ефективності навчання, забезпечуючи систему освіти можливостями проектування, розробки та перевірки нових і більш ефективних методів оцінювання;3) проведення наукових досліджень для з’ясування того, як із використанням технологій, таких як моделювання, навчальні середовища, віртуальні світи, інтерактивні ігри та навчальні програми, можна заохочувати та підвищувати мотивацію студентів при оцінці складних навичок;4) проведення наукових досліджень і розробок із проведення об’єктивного оцінювання (без оцінювання сторонніх здібностей студента). Для того, щоб оцінки були об’єктивними, вони повинні вимірювати потрібні якості та не повинні залежати від зовнішніх факторів;5) перегляд практики, стратегії і правил забезпечення конфіденційності та захисту даних про одержані оцінки студентів, при одночасному забезпеченні моделі оцінок, що включає в себе постійний збір і обмін даними для безперервного вдосконалення процесу оцінювання.Всі студенти повинні мати право на доступ до даних про власні оцінки у вигляді електронних записів, дізнаючись таким чином рівень своїх знань. У той же час, дані по студентам повинні бути відкритими і для інших студентів.Викладацька діяльність. Викладачі можуть індивідуально або колективно підвищувати свій професійний рівень, використовуючи всі доступні технології. Вони можуть отримати доступ до даних, змісту, ресурсів, відомостей і передового досвіду навчання, що сприяє розширенню можливостей викладачів і надихає їх на забезпечення більш ефективного навчання студентів.Багато викладачів працюють поодинці, не спілкуючись з колегами або викладачами з інших ВНЗ. Професійний розвиток зазвичай проводиться на короткому, фрагментарному і епізодичному семінарі, що пропонує мало можливостей для використання отриманих матеріалів на практиці. Основна аудиторна робота викладача на практиці зводиться до перевірки набутих знань студентами. Багато викладачів не мають відомостей, часу, або стимулу для постійного підвищення свого професійного рівня щороку. Так само, як використання ІКТ може допомогти поліпшити процес навчання та оцінювання, використання ІКТ може допомогти краще підготуватися до ефективного викладання, підвищити професійний рівень. Використання ІКТ дозволяє зробити перехід до нової моделі зв’язаного навчання.У зв’язаному навчанні викладачі мають отримувати повний доступ до даних про процес навчання студентів та аналітичні інструменти для обробки цих даних. Їм необхідно забезпечити комунікацію зі своїми студентами, доступ до даних, ресурсів і систем підтримки навчання, що дозволить їм створювати, управляти і оцінювати досягнення навчання студентів в позааудиторний час. Викладачі також можуть отримати доступ до ресурсів, що надають можливість підвищити свій професійний рівень (рис. 2). Рис. 2. Модель зв’язаного навчання викладачів Оскільки середовище навчання постійно ускладнюється, у зв’язаному навчанні забезпечу

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.

У зв’язку із загальною інформатизацією освіти і швидким розвитком цифрових засобів обробки інформації назріла необхідність впровадження в лабораторні практикуми вищих та середніх навчальних закладів цифрових засобів збору, обробки та оформлення експериментальних результатів, в тому числі під час виконання лабораторних робот з основ електротехнічних пристроїв та систем. При цьому надмірне захоплення віртуальними лабораторними роботами на основі комп’ютерного моделювання в порівнянні з реальним (натурним) експериментом може призводити до втрати особової орієнтації в технології освіти і відсутності надалі у випускників навчальних закладів ряду практичних навичок.У той же час світові компанії, що спеціалізуються в учбово-технічних засобах, переходять на випуск учбового устаткування, що узгоджується з комп’ютерною технікою: аналого-цифрових перетворювачів і датчиків фізико-хімічних величин, учбових приладів керованих цифро-аналоговими пристроями, автоматизованих учбово-експеримен­тальних комплексів, учбових експериментальних установок дистанційного доступу.У зв’язку із цим в області реального експерименту відбувається поступовий розвиток інформаційних джерел складної структури, до яких, у тому числі, відносяться комп’ютерні лабораторії, що останнім часом оформлюються у новий засіб реалізації учбового натурного експерименту – цифрові електронні лабораторії (ЦЕЛ).Відомі цифрові лабораторії для шкільних курсів фізики, хімії та біології (найбільш розповсюджені компаній Vernier Software & Technology, USA та Fourier Systems Inc., Israel) можуть бути використані у ВНЗ України, але вони мають обмежений набір датчиків, необхідність періодичного ручного калібрування, використовують застарілий та чутливий до електромагнітних завад аналоговий інтерфейс та спрощене програмне забезпечення, що не дозволяє проводити статистичну обробку результатів експерименту та з урахуванням низької розрядності аналого-цифрових перетворювачів не може використовуватись для проведення науково-дослідних робіт у вищих навчальних закладах, що є однією із складових підготовки висококваліфікованих спеціалістів, особливо в університетах, які мають статус дослідницьких.Із вітчизняних аналогів відомі окремі компоненти цифрових лабораторій, що випускаються ТОВ «фірма «ІТМ» м. Харків. Вони поступаються продукції компаній Vernier Software & Technology, USA та Fourier Systems Inc. та мають близькі цінові характеристики на окремі компоненти. Тому необхідність розробки вітчизняної цифрової навчальної лабораторії є нагальною, проблематика досліджень та предмет розробки актуальні.Метою проекту є створення сучасної вітчизняної цифрової електронної лабораторії та відпрацювання рекомендацій по використанню у викладанні на її основі базового переліку науково-природничих та біомедичних дисциплін у ВНЗ I-IV рівнів акредитації при значному зменшенні витрат на закупку приладів, комп’ютерної техніки та навчального-методичного забезпечення. В роботі використані попередні дослідження НДІ Прикладної електроніки НТУУ «КПІ» в галузі МЕМС-технологій (micro-electro-mechanical) при створенні датчиків фізичних величин, виконано огляд технічних та методичних рішень, на яких базуються існуючі навчальні цифрові лабораторії та датчики, розроблені схемотехнічні рішення датчиків фізичних величин, проведено конструювання МЕМС – первинних перетворювачів, та пристроїв реєстрації інформації. Розроблені прикладні програми інтерфейсу пристроїв збору інформації та вбудованих мікроконтролерів датчиків. Сформульовані вихідні дані для розробки бездротового інтерфейсу датчиків та програмного забезпечення цифрової лабораторії.Таким чином, у даній роботі пропонується нова вітчизняна цифрова електронна лабораторія, що складається з конструкторської документації та дослідних зразків обладнання, програмного забезпечення та розробленого єдиного підходу до складання навчальних методик для цифрових лабораторій, проведення лабораторних практикумів з метою економії коштів під час створення нових лабораторних робіт із реєстрацією даних, обробки результатів вимірювань та оформленням результатів експерименту за допомогою комп’ютерної техніки.Цифрова електронна лабораторія складається із таких складових частин: набірного поля (НП); комплектів модулів (М) із стандартизованим вихідним інтерфейсом, з яких складається лабораторний макет для досліджування об’єкту (це – набір електронних елементів: резисторів, ємностей, котушок індуктивності, цифро-аналогових та аналого-цифрових перетворювачів (ЦАП та АЦП відповідно)) та різноманітних датчиків фізичних величин; комп’ютерів студента (планшетного комп’ютера або спеціалізованого комп’ютера) з інтерфейсами для датчиків; багатовходових пристроїв збору даних та їх перетворення у вигляд, узгоджений з інтерфейсом комп’ютера (реєстратор інформації або Data Logger); комп’ютер викладача (або серверний комп’ютер із спеціалізованим програмним забезпеченням); пристрої зворотного зв’язку (актюатори), що керуються комп’ютером; трансивери для бездротового прийому та передачі інформації з НП.Таким чином, з’являється новий клас бездротових мереж малої дальності. Ці мережі мають ряд особливостей. Пристрої, що входять в ці мережі, мають невеликі розміри і живляться в основному від батарей. Ці мережі є Ad-Hoc мережами – високоспеціалізованими мережами з динамічною зміною кількісного складу мережі. У зв’язку з цим виникають завдання створення та функціонування даних мереж – організація додавання і видалення пристроїв, аутентифікація пристроїв, ефективна маршрутизація, безпека даних, що передаються, «живучість» мережі, продовження часу автономної роботи кінцевих пристроїв.Протокол ZigBee визначає характер роботи мережі датчиків. Пристрої утворюють ієрархічну мережу, яка може містити координатор, маршрутизатори і кінцеві пристрої. Коренем мережі являється координатор ZigBee. Маршрутизатори можуть враховувати ієрархію, можлива також оптимізація інформаційних потоків. Координатор ZigBee визначає мережу і встановлює для неї оптимальні параметри. Маршрутизатори ZigBee підключаються до мережі або через координатор ZigBee, або через інші маршрутизатори, які вже входять у мережу. Кінцеві пристрої можуть з’єднуватися з довільним маршрутизатором ZigBee або координатором ZigBee. По замовчуванню трафік повідомлень розповсюджується по вітках ієрархії. Якщо маршрутизатори мають відповідні можливості, вони можуть визначати оптимізовані маршрути до визначеної точки і зберігати їх для подальшого використання в таблицях маршрутизації.В основі будь-якого елементу для мережі ZigBee лежить трансивер. Активно розробляються різного роду трансивери та мікроконтролери, в які потім завантажується ряд керуючих програм (стек протоколів ZigBee). Так як розробки ведуться багатьма компаніями, то розглянемо та порівняємо новинки трансиверів тільки кількох виробників: СС2530 (Texas Instruments), AT86RF212 (Atmel), MRF24J40 (Microchip).Texas Instruments випускає широкий асортимент трансиверів. Основні з них: CC2480, СС2420, CC2430, CC2431, CC2520, CC2591. Всі вони відрізняються за характеристиками та якісними показниками. Новинка від TI – мікросхема СС2530, що підтримує стандарт IEEE 802.15.4, призначена для організації мереж стандарту ZigBee Pro, а також засобів дистанційного керування на базі ZigBee RF4CE і обладнання стандарту Smart Energy. ІС СС2530 об’єднує в одному кристалі РЧ-трансивер і мікроконтролер, ядро якого сумісне зі стандартним ядром 8051 і відрізняється від нього поліпшеною швидкодією. ІС випускається в чотирьох виконаннях CC2530F32/64/128/256, що розрізняються обсягом флеш-пам’яті – 32/64/128/256 Кбайт, відповідно. В усьому іншому всі ІС ідентичні: вони поставляються в мініатюрному RoHS-сумісному корпусі QFN40 розмірами 6×6 мм і мають однакові робочі характеристики. СС2530 являє собою істотно покращений варіант мікросхеми СС2430. З точки зору технічних параметрів і функціональних можливостей мікросхема СС2530 перевершує або не поступається CC2430. Однак через підвищену вихідну потужність (4,5 дБм) незначно виріс струм споживання (з 27 до 34 мА) при передачі. Крім того, ці мікросхеми мають різні корпуси і кількість виводів (рис. 1). Рис. 1. Трансивери СС2530, СС2430 та СС2520 фірми Texas Instruments AT86RF212 – малопотужний і низьковольтний РЧ-трансивер діапазону 800/900 МГц, який спеціально розроблений для недорогих IEEE 802.15.4 ZigBee-сумісних пристроїв, а також для ISM-пристроїв з підвищеними швидкостями передачі даних. Працюючи в діапазонах частот менше 1 ГГц, він підтримує передачу даних на малих швидкостях (20 і 40 Кбіт/с) за стандартом IEEE 802.15.4-2003, а також має опціональну можливість передачі на підвищених швидкостях (100 і 250 Кбіт/с) при використанні модуляції O-QPSK у відповідності зі стандартом IEEE 802.15.4-2006. Більше того, при використанні спеціальних високошвидкісних режимів, можлива передача на швидкості до 1000 Кбіт/с. AT86RF212 можна вважати функціональним блоком, який з’єднує антену з інтерфейсом SPI. Всі критичні для РЧ тракту компоненти, за винятком антени, кварцового резонатора і блокувальних конденсаторів, інтегровані в ІС. Для поліпшення загальносистемної енергоефективності та розвантаження керуючого мікроконтролера в ІС інтегровані прискорювачі мережевих протоколів (MAC) і AES- шифрування.Компанія Microchip Technology виробляє 8-, 16- і 32- розрядні мікроконтролери та цифрові сигнальні контролери, а також аналогові мікросхеми і мікросхеми Flash-пам’яті. На даний момент фірма випускає передавачі, приймачі та трансивери для реалізації рішень для IEEE 802.15.4/ZigBee, IEEE 802.11/Wi-Fi, а також субгігагерцового ISM-діапазону. Наявність у «портфелі» компанії PIC-мікроконтролерів, аналогових мікросхем і мікросхем пам’яті дозволяє їй запропонувати клієнтам комплексні рішення для бездротових рішень. MRF24J40 – однокристальний приймач, що відповідає стандарту IEEE 802.15.4 для бездротових рішень ISM-діапазону 2,405–2,48 ГГц. Цей трансивер містить фізичний (PHY) і MAC-функціонал. Разом з мікроспоживаючими PIC-мікроконтролерами і готовими стеками MiWi і ZigBee трансивер дозволяє реалізувати як прості (на базі стека MiWi), так і складніші (сертифіковані для роботи в мережах ZigBee) персональні бездротові мережі (Wireless Personal Area Network, WPAN) для портативних пристроїв з батарейним живленням. Наявність MAC-рівня допомагає зменшити навантаження на керуючий мікроконтролер і дозволяє використовувати недорогі 8-розрядні мікроконтролери для побудови радіомереж.Ряд компаній випускає завершені модулі ZigBee (рис. 2). Це невеликі плати (2÷5 кв.см.), на яких встановлено чіп трансивера, керуючий мікроконтролер і необхідні дискретні елементи. У керуючий мікроконтролер, у залежності від бажання і можливості виробника закладається або повний стек протоколів ZigBee, або інша програма, що реалізує можливість простого зв’язку між однотипними модулями. В останньому випадку модулі іменуються ZigBee-готовими (ZigBee-ready) або ZigBee-сумісними (ZigBee compliant).Всі модулі дуже прості в застосуванні – вони містять широко поширені інтерфейси (UART, SPI) і управляються за допомогою невеликого набору нескладних команд. Застосовуючи такі модулі, розробник позбавлений від роботи з високочастотними компонентами, так як на платі присутній ВЧ трансивер, вся необхідна «обв’язка» і антена. Модулі містять цифрові й аналогові входи, інтерфейс RS-232 і, в деяких випадках, вільну пам’ять для прикладного програмного забезпечення. Рис. 2. Модуль ZigBee із трансивером MRF24J40 компанії Microchip Для прикладу, компанія Jennic випускає лінійку ZigBee-сумісних радіомодулів, побудованих на низькоспоживаючому бездротовому мікроконтролері JN5121. Застосування радіомодуля значно полегшує процес розробки ZigBee-мережі, звільняючи розробника від необхідності конструювання високочастотної частини виробу. Використовуючи готовий радіомодуль, розробник отримує доступ до всіх аналогових і цифрових портів вводу-виводу чіпу JN5121, таймерам, послідовного порту і інших послідовних інтерфейсів. У серію входять модулі з керамічної антеною або SMA-коннектором з дальністю зв’язку до 200 метрів. Розмір модуля 18×30 мм. Версія модуля з підсилювачем потужності і підсилювачем вхідного сигналу має розмір 18×40 мм і забезпечує дальність зв’язку більше 1 км. Кожен модуль поставляється з вбудованим стеком протоколу рівня 802.15.4 MAC або ZigBee-стеком.За висновками експертів з аналізу ринку сьогодні одним з найперспективніших є ринок мікросистемних технологій, що сягнув 40 млрд. доларів станом на 2006 рік зі значними показниками росту. Самі мікросистемні технології (МСТ) почали розвиватися ще з середини ХХ ст. і, отримуючи щоразу нові поштовхи з боку нових винаходів, чергових удосконалень технологій, нових галузей науки та техніки, динамічно розвиваються і дедалі ширше застосовуються у широкому спектрі промислової продукції у всьому світі.Прилад МЕМС є об’єднанням електричних та механічних елементів в одну систему дуже мініатюрних розмірів (значення розмірів механічних елементів найчастіше лежать у мікронному діапазоні), і достатньо часто такий прилад містить мікрокомп’ютерну схему керування для здійснення запрограмованих дій у системі та обміну інформацією з іншими приладами та системами.Навіть з побіжного аналізу структури МЕМС зрозуміло, що сумарний технологічний процес є дуже складним і тривалим. Так, залежно від складності пристрою технологічний процес його виготовлення, навіть із застосуванням сучасних технологій, може тривати від кількох днів до кількох десятків днів. Попри саме виготовлення, доволі тривалими є перевірка та відбраковування. Часто виготовляється відразу партія однотипних пристроїв, причому вихід якісної продукції часто не перевищує 2 %.Для виготовлення сучасних МЕМС використовується широка гама матеріалів: різноманітні метали у чистому вигляді та у сплавах, неметали, мінеральні сполуки та органічні матеріали. Звичайно, намагаються використовувати якомога меншу кількість різнорідних матеріалів, щоби покращити технологічність МЕМС та знизити собівартість продукції. Тому розширення спектра матеріалів прийнятне лише за наявності специфічних вимог до елементів пристрою.Спектр наявних типів сенсорів в арсеналі конструктора значно ширший та різноманітніший, що зумовлено багатоплановим застосуванням МЕМС. Переважно використовуються ємнісні, п’єзоелектричні, тензорезистивні, терморезистивні, фотоелектричні сенсори, сенсори на ефекті Холла тощо. Розроблені авторами в НДІ Прикладної електроніки МЕМС-датчики, їх характеристики, маса та розміри наведені у табл. 1.Таблиця 1 №з/пМЕМС-датчикиТипи датчиківДіапазони вимірюваньГабарити, маса1.Відносного тиску, тензорезистивніДВТ-060ДВТ-1160,01–300 МПа∅3,5–36 мм,5–130 г2.Абсолютного тиску,тензорезистивніДАТ-0220,01–60 МПа∅16 мм,20–50 г3.Абсолютного тиску, ємнісніДАТЄ-0090,05–1 МПа5×5 мм4.Лінійного прискорення,тензорезистивніДЛП-077±(500–100 000) м/с224×24×8 мм,100 г5.Лінійного прискорення,ємнісніАЛЄ-049АЛЄ-050±(5,6–1200) м/с235×35×22 мм, 75 г6.Кутової швидкості,ємнісніДКШ-011100–1000 °/с

Актуальність матеріалу, викладеного у статті, обумовлена необхідністю розробки й упровадження у процес навчання високотехнологічного інформаційно-комунікаційного освітньо-наукового середовища. У роботі розглянуто один із прикладів такого web-орієнтованого середовища для навчання математичних дисциплін студентів ВНЗ – мобільне математичне середовище. На прикладі ММС «Вища математика» продемонстровано основні технології і засоби для побудови таких компонентів середовища, як лекційні демонстрації, динамічні моделі, тренажери, генератори навчальних завдань, навчальні експертні системи, індивідуальні домашні завдання, приклади розв’язування завдань, задачі для практичних занять тощо.

Метою статті стало викладення методичних підходів до оцінки розвитку інтелектуального капіталу (ІК) закладів вищої освіти (ЗВО) в сучасних умовах економічного розвитку України (різкого падіння продуктивності) на підставі визначення гіпотетичних чинників з логічною інтерпретацією впливу їх динаміки на рівень розвитку складових ІК. Здійснено дослідження ЗВО з позиції їх ролі в умовах переходу до економіки знань, визначено диспропорції та основні негативні тенденції, які знижують результативність функціонування провідних вітчизняних університетів. Сучасні емпіричні дослідження ІК пов’язані зі встановлення взаємовпливу між його складовими та продуктивністю. При цьому інтерес викликають особливості такого впливу за умов скорочення однієї із складових ІК або різкого падіння обсягів діяльності, що було характерним в останні часи досліджено для ЗВО України, зокрема, найкращих закладів за національним рейтингом у 2013-2018 роках. Дослідження передбачало проведення факторного аналізу (метод головних компонент) ключових показників діяльності виділеної групи ЗВО. За результатами досліджень факторних навантажень було розраховано інтегральний показник розвитку за складовими ІК для окремого ЗВО в межах [-1, 1]. Серед ЗВО спостерігалась однакова (або позитивна, або негативна) динаміка інтегральних показників людського та інноваційного капіталів. При цьому клієнтський капітал практично завжди мав негативну динаміку. Практичне значення методу полягає в можливості проведення нефінансового аналізу складових ІК, а також у відсутності суб’єктивного трактування показників, що характерна для експертних методів з бальною шкалою оцінок. Результати його використання можуть бути використаними для проведення порівняльного аналізу показників або одного закладу в динаміці, або групи закладів. Наукова новизна методу полягає в можливості проведення нефінансового аналізу ІК та його складових, а також в усуненні суб’єктивності результатів, що характерна для експертних методів із шкалою бальних оцінок. Запропонований метод визначення динаміки розвитку ІК за його складовими може враховувати різні комбінації ключових і додаткових показників, зокрема, побудованих у збалансованій системі показників. Результати його використання можуть стати основою для розроблення та прогнозного обґрунтування заходів із нарощування окремих складових ІК ЗВО завдяки можливості проведення порівняльного аналізу показників або одного закладу в динаміці, або їх групи. З метою розроблення прогнозних рішень щодо розвитку ІК ЗВО подальші дослідження будуть пов’язані з визначенням можливостей використання лінійних та нелінійних економіко-математичних моделей.