Journal articles on the topic 'Засоби інтелектуального аналізу даних'

Робота присвячена дослідженню методів інтелектуального аналізу даних для обробки результатів тестування з використанням мови Python.Метою даної роботи є дослідження методів інтелектуального аналізу даних засобами мови Python.Для досягнення поставленої мети необхідно вирішення наступних завдань: • дослідження етапів інтелектуального аналізу даних, особливостей підготовки і вивчення даних; • дослідження задач інтелектуального аналізу даних і методів їх рішення; • дослідження засобів мови Python для вирішення завдань інтелектуального аналізу даних; • практичне рішення задач ІАД: побудова моделей інтелектуального аналізу даних засобами мови Python; • аналіз якості побудованих моделей.У даній роботі був проведений інтелектуальний аналіз даних, отриманих з системи управління навчанням Moodle.

Визначено, що для ефективного управління енергоефективністю багаторівнева система управління повинна забезпечувати збір енергетичних даних у реальному часі, створення єдиного інформаційного простору з достовірною, повною та оперативною інформацією, захист даних від несанкціонованого доступу, зберігання, опрацювання, аналіз накопичених даних, прогнозування енергоефективності, визначення шляхів зменшення технологічних і невиробничих втрат енергоресурсів. Розроблено структуру засобів збереження трирівневої системи управління енергоефективністю, у якій перший рівень використовують для збереження енергетичних даних від підприємств регіону, а другий та третій рівні – зберігають інформацію відповідно економічно-виробничого та технологічного характеру про діяльність підприємства. Розроблено структуру інформаційно-аналітичної системи, основними компонентами якої є засоби: ETL, збереження та захисту даних, аналітичного опрацювання, набування знань, інтелектуального аналізу даних, прогнозування енергоефективності, підтримки прийняття рішень і візуалізації. Вибрано підходи в інтеграції та консолідації даних і сформовано перелік задач для засобів опрацювання даних. Розроблено засоби захисту даних у сховищі від несанкціонованого доступу на базі нейромережевих технологій.

У статті розглядаються системно-концептуальні засади, ключові принципи і базисні аспекти побудови перспективної єдиної автоматизованої системи управління збройними силами (ЄАСУ ЗС), здатної швидко адаптувати структурно-функціональну структуру до динаміки зміни управлінської ситуації в районі проведення операцій (бойових дій), зі збереженням стійкості, оперативності, прихованості та гнучкості управління силами і засобами, з підтримкою динаміки інноваційного розвитку засобів управління ними протягом усього життєвого циклу, орієнтованої на використання технологій і методів штучного інтелекту, технологій інтелектуального добування і аналізу даних про обстановку, виявлення знань в наявному неструктурованому масиві вихідних даних, а також орієнтованої на управління в інтегрованому інформаційно-телекомунікаційному фізичному та програмно-апаратному середовищі мережеієрархічної структури. Представлені основні вимоги, що потрібні для її створення.

В статті визначено загальну характеристику економічних ресурсів та напрями їх відтворення. Запропоновано класифікацію економічних ресурсів за видами; виокремлено категорію «відтворювані економічні ресурси», яку утворюють об’єкти основних засобів, нематеріальних активів та інтелектуальний потенціал трудових ресурсів. Геополітичний конфлікт і негативні макропроцеси в країні призвели до суттєвого зниження інноваційної активності вітчизняних підприємств. Проаналізовано напрями капіталовкладень підприємств у відтворення об’єктів економічних ресурсів, таких як основні засоби, нематеріальні ресурси (активи) та зростання рівня інтелектуального потенціалу трудових ресурсів. Визначено частки таких вкладень за роками. Дослідження статистичних даних та вивчення зовнішніх і внутрішніх факторів показало, що відтворення інтелектуальних, нематеріальних і матеріальних ресурсів, а також інтелектуального потенціалу персоналу відбувається на досить низькому рівні. Аналіз джерел фінансування інноваційної діяльності промислових підприємств за їх частками виявив, що пріоритетним джерелом фінансування інноваційної діяльності є власні кошти. Економічний аналіз показав, що економіка України залишається не сприйнятливою до науково-технічних нововведень через низький рівень виробничої бази промисловості та слабке фінансування державою науково-дослідних і дослідно-конструкторських розробок. Висвітлено вплив різних факторів на інноваційну активність підприємств. Обґрунтовано потребу формування ефективної державної науково-технічної та інвестиційної політики, яка має відбуватися з врахуванням основного фактору економічної динаміки – інновацій, які орієнтовані насамперед на зростання продуктивності праці. Запропоновано проведення прогнозування і моніторингу проблемних аспектів відтворення економічних ресурсів. Планування заходів відтворення дозволить вітчизняним інноваційно активним підприємствам досягти фінансової стабільності, сприятиме підвищенню результативності інтелектуальної праці та її впливу на економічне зростання країни.

Проведено аналіз наукометричних баз даних Scopus, Web of Science, Ulrich's Periodicals, eLIBRARY.RU, Google Scholar, PubMed, Medline, EMBASE, EconLit, Cochrane Library, UpToDate, ACP Journal Club, HINARI, українських баз даних (http:// www.meta.ua,http://www.nbuv.gov.ua), друкованих наукових статей, монографій і посібників, присвячених проблемі Віg Data в медицині за період з 2007 по 2019 роки за ключовими словами «Big Data», «medicine». Представлено результати впровадження технологій Big Data в клінічній та експериментальній медицини, системі менеджменту охорони здоров'я, фармації та клінічних дослідженнях. Big Data — соціально-економічний феномен, що пов'язаний із появою нових технологічних можливостей для аналізу величезної кількості даних. Показано, що цілями застосування Big Data в медицині є створення максимально повних реєстрів медичних даних, які обмінюються між собою інформацією, використання накопиченої інформації для прогнозування можливості розвитку захворювань та їх профілактики у кожного конкретного пацієнта, запобігання епідеміям, створення системи ціноутворення й оплати, нових бізнес-моделей, використання інтелектуального моделювання при розробці лікарських засобів, впровадження електронних карт пацієнта, що були б доступні кожному лікареві та дає можливість впровадження персоналізованої медицини. Основними технологіями оброблення Big Data є NoSQL, MapReduce, Hadoop, R, апаратні рішення. Доведено, що використання технологій Big Data в медицині може бути досягнуто при широкому представленні медико-біологічної інформації у цифровому вигляді, показано доцільність і необхідність забезпечення її оперативного передавання, в тому числі по каналах мобільного зв'язку, вказано на невирішені питання в застосуванні Big Data (неструктурованість, синтаксичні та семантичні проблеми даних, надмірність і ризик спотворення інформації, неповна відповідність вимогам доказової медицини, правові, морально-етичні, страхові аспекти, недостатність традиційних механізмів безпеки, таких як брандмауери та антивірусне програмне забезпечення). Наведені дані свідчать про перспективність використання даних технологій для істотного поліпшення якості медичного обслуговування населення.

Предметом вивчення в статті є моніторинг транспортних комунікацій при застосуванні сучасних технологій інтелектуалізації транспортних засобів. Метою статті є розроблення математичного апарату для створення інтелектуального програмного забезпечення мобільного інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій. Завдання дослідження: приведення опису системи інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій до нечіткого виду шляхом визначення лінгвістичних змінних; проведення аналогії між кількісними оцінками підсистем і ланок системи і їх нечітким описом; на основі фаззіфікації проведення алгоритмізації задач моніторингу транспортних комунікацій; проведення динамічного аналізу процесу моніторингу транспортним засобом, обладнаним інформаційно-обчислювальним комплексом. Методологічною основою дослідження стали загальнонаукові та спеціальні методи наукового пізнання: теорія систем, нечітких множин, основні положення інформаційної теорії керування та розрізнення. Отримані такі результати: процес моніторингу транспортних комунікацій поданий як результат нормалізації даних, їх структурної й прагматичної обробки; визначений оператор фаззіфікації спостережуваного динамічного процесу моніторингу транспортних комунікацій; надане математичне підґрунтя алгоритмізації процедури керування процесом моніторингу; проведений динамічний аналіз процесу моніторингу транспортним засобом, обладнаним інформаційно-обчислювальним комплексом. Висновки. Системи інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій нечіткого виду може бути формально описана шляхом визначення лінгвістичних змінних та їх значень – термів. Фаззіфікація спостережуваного динамічного процесу моніторингу транспортних комунікацій може бути подана у вигляді подвійного перетворення динамічної функції. Алгоритмізації цієї процедури можлива шляхом визначення відповідності характеристик спостережуваних динамічних процесів процедурам оцінки термів за допомогою функції приналежності лінгвістичної змінної, що характеризує цей процес

Аналіз метаболічних порушень в основних органічних компонентах кісткової тканини хворих на цукровий діабет із переломами довгих кісток став підставою для побудови моделі прогнозування ризику розвитку ускладнень при їх лікуванні. Розроблена прогностична модель орієнтована на аналіз біохімічної ситуації, що розвивається в організмі пацієнта після травми. В основу побудови прогностичної моделі, що відображає певні ланки патогенезу розвитку ускладнень, поклали дані біохімічних досліджень показників концентрацій глікозаміногліканів, колагену та лужної фосфатази. Для вирішення прогностичної задачі стосовно кожного пацієнта здійснюється розрахунок трьох значень функцій, що класифікують. Для розрахунків використовуються центровані й нормовані значення ознак. Пацієнта відносять до того класу, для якого дискримінантна функція прийме максимальне значення. Програма обчислює вірогідність розвитку або ступінь ризику розвитку ускладнень при лікуванні переломів довгих кісток у хворих на цукровий діабет.

Abstract. The aim of the article is to study the theoretical foundations of the introduction and use of modern technologies of data mining in the economy of Ukraine. Research methodology. The theoretical and methodological basis of the article were the works of leading foreign and domestic scientists on the evaluation of the effectiveness of the implementation and use of data mining technologies. Achieving this goal was carried out using the following scientific techniques and research methods: monographic (in reviewing and studying the literature on evaluating the effectiveness of data mining technologies), analysis and synthesis (for research and generalization of research results); logical-theoretical and dialectical (to form the conclusions of the study). In the process of research, the substantiation of theoretical calculations and conclusions was carried out on the basis of system-functional and structural approaches to the analysis of information flows and control systems of data mining technologies. The information base of the study is articles and monographs, including those posted on web pages. Results of the research. The theoretical bases of functioning of modern technologies of data mining in the information economy are systematized, and also questions of the basic directions of application of the Data Mining system are analyzed, namely as a mass product for business applications and as a tool for unique researches. Scientific novelty of research results. It consists in the theoretical substantiation of possibilities of introduction and application of modern technologies of intellectual analysis, in various branches of economy, as effective tools of providing the timely information for the management of business entities on the basis of which it is possible to make qualitative administrative decisions. The practical significance of the research results. The obtained results can be used for further prospective research of information systems of economic entities, which are created on the basis of modern data mining systems, as well as in the implementation of computerization tools for analytical and synthetic data processing of information systems in the enterprise. Keywords: information system; data mining; information technology; data mining.

Метою статті є формування підходів до розуміння інтегрованої звітності в процесі прийняття інвестиційних рішень, а також ідентифікації наукових шкіл у цій сфері з дальшою візуалізацією наукового ландшафту за допомогою бібліометричних карт. Методологія / методика / підхід. Методологічною основою дослідження виступають термінологічний, бібліометричний та кластерний аналіз, графічний і табличні методи систематизації визначень поняття «інтегрована звітність». Джерелом даних слугували публікації з бази Scopus за 1986–2020 рр., оброблені програмними засобами «VOSviewer». Результати. Узагальнено, проаналізовано та удосконалено підходи до трактування економічної сутності поняття «інтегрована звітність». Уперше здійснено термінологічний, бібліометричний і кластерний аналіз публікацій зарубіжних учених щодо інтегрованої звітності, який доповнено аналізом вітчизняних публікацій із цієї тематики. Найбільш значущим є кластер, що розглядає інтегровану звітність у контексті інтелектуального капіталу, корпоративного управління, корпоративної соціальної відповідальності, розкриття інформації. Дослідження цього кластеру є найбільш новими (сучасними) за хронологією. Уперше встановлено, що у вивченні інтегрованої звітності є дві основоположні наукові школи, що об’єднують представників США, Великобританії, Австралії та ЄС, представлено рейтинг найбільш цитованих статей цих авторів. На основі виконаної роботи запропоновано авторське визначення поняття «інтегрована звітність» як нового виду звітності, яка розкриває інформацію підприємства в економічному розрізі щодо фінансових, екологічних, соціальних, виробничих та управлінських показників і цілісно відображає його стратегії, ризики, стійкість бізнес-моделі, та яка призначена для задоволення інформаційних потреб усіх стейкхолдерів підприємства, зокрема інвесторів. Оригінальність / наукова новизна. Кластеризація наукових досліджень у сфері інтегрованої звітності дозоляє виявити найбільш типові підходи до її розуміння у світовій думці та окреслити науковий ландшафт у цій сфері, що дає змогу сформувати власний, практико-орієнтований підхід до її визначення. Його особливістю є поєднання термінологічного, кластерного та бібліометричного аналізу, що підвищує обґрунтованість авторського підходу. Практична цінність / значущість. Застосування авторського підходу українськими підприємствами дозволить підвищити значущість інтегрованої звітності в розкритті ними інформації про сталий розвиток, фінансові та нефінансові аспекти.

Досліджено публікації останніх років у галузі інтелектуального аналізу даних навчальних програм. Кількість досліджень у цій галузі зростає, проте здебільшого це однотипні дослідження, що використовують однакові вибірки даних. Розроблено критерії, відповідно до яких було отримано вибірку з публікаціями для проведення аналізу використання методів інтелектуального аналізу даних навчальних програм. Найбільше досліджень у галузі Інтелектуального Аналізу Даних у навчанні стосуються вирішення задачі кластеризації, класифікації та асоціації. Для створення вибірки до уваги обрано дослідження з використанням методів та алгоритмів, що вирішують задачу класифікації. Вибірка статей включає дослідження, що аналізують продуктивність методів класифікації та представляють результати та порівняння показників. За результатом аналізу вибрано алгоритми, що показують найкращі результати продуктивності серед інших алгоритмів з вибірки. Згідно із встановленими критеріями, кожна публікація повинна вирішувати конкретну наукову задачу. У цій галузі методи інтелектуального аналізу даних отримують застосування для вирішення різних прикладних задач у навчальному процесі. Відповідно до контексту та типу прикладної задачі залежить вибір конкретного методу та точність вибраних алгоритмів. Тому категоризація прикладних завдань дає змогу отримувати якісніші підходи до розв'язання наукової задачі. Встановлено категорії проблематики, яких стосуються найбільше наукових досліджень з використанням методів класифікації.

В роботі подано огляд методів інтелектуальної обробки даних у системах промислового Інтернету речей. Наведено порівняння методів аналізу великих даних у промислових системах зі значним навантаженням. Запропоновано використовувати для опрацювання даних методи розподіленого машинного навчання. Розроблено програмну модель для аналізу даних різних обсягів. Проаналізовано основні підходи до організації машинного навчання: федеративне і нерозподілене навчання. Експериментально доведено ефективність вико- ристання федеративного машинного навчання, оскільки воно забезпечує вищу точність об- роблення даних, навіть у разі збільшення їх обсягів. Визначено, що нерозподілене машинне навчання працює швидше, отже, може використовуватися в системах, пріоритетом для яких є менший час обробки даних. Такий підхід відкриває можливості створення адаптивної моделі системи промислового Інтернету речей, що здатна самонавчатися та коригувати власну інфраструктуру залежно від зміни параметрів.

Використання систем відеоспостереження з функціями відеоаналітики дає можливість автоматизувати такі напрямки діяльності як аналітика контролю периметру, ситуаційний аналіз, біометричний аналіз, аналіз номерних знаків транспортних засобів, аналіз з декількох камер, автоматичне виявлення та класифікація об’єктів, пошук об’єктів в базі даних відеоархіву тощо. В роботі проведено аналіз сучасних методів побудови інтелектуальних систем відеоспостереження. Проаналізовано архітектури основних із них (CROMATICA, PRISMATICA, ADVISOR, CARETAKER, VANAHEIM, P5, SURVEIRON, IMSK, CONNEXIONs тощо). На основі проведеного аналізу було запропоновано увести ряд інформаційно-логічних рівнів в процес обробки відеоінформації: L0 – формування відеоінформації на сенсорних пристроях (камери відеоспостереження); L1 – транспортування та зберігання відеоінформації на запам'ятовуючих пристроях; L2 – автоматизований аналіз відеоінформації; L3 – інтерпритація результатів відео аналізу. Запропоновано також архітектуру інтелектуальної системи відеоспостереження Державної прикордонної служби, визначено рівні її структурованості та місце в загальній структурі ІІТС "Гарт". Модульна структура побудови запропонованої архітектури дозволяє модернізувати систему вводячи нові функції, масштабуючи по кількості камер та характеристикам обладнання. На прикладі використання програмного детектора виявлення динамічних об'єктів на відеопослідовностях, було обґрунтовано ефективність застосування інтелектуальної системи відеоспостереження. Напрямком подальших досліджень є практична реалізація запропонованої моделі, її інтеграція до комплексних систем безпеки територіальних об'єктів, а також вивчення можливостей застосування на протяжних ділянках Державного кордону. Ще одним актуальним напрямком подальших досліджень є розробка комплексної методики оцінки ефективності застосування систем відеоспостереження.

В статті обґрунтовано методологічні засади дослідження інтелектуального капіталу. Запропоновано методологію дослідження процесів інтелектуалізації в сучасній економіці розглядати як процес інтелектуальної власності, як певний результат щодо наявності інтелектуальних ресурсів; людський капітал, що є основною для формування інновацій та розвитку. Авторами проведено порівняльний аналіз підходів до оцінки людського капіталу. На основі даних дослідження визначено, що серед наявних підходів, які оцінюють людський капітал на сьогодні можна виділити: підхід за витратами, підхід за доходами та індикативний підхід. Визначено напрями інтелектуалізації в сучасній економіці. Описано методики, що використовують Всесвітня організація інтелектуальної власності (ВОІВ), Організація економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР), Світова організація торгівлі (СОТ), Всесвітній Банк, Всесвітній економічний форум. Запропоновано показники оцінки ефективності національної інституційної системи забезпечення якості освіти та конкурентоспроможності науки з використанням базових індикаторів як основного джерела інформації. Тому новітні методології процесів інтелектуалізації в сучасній економіці хоча і містять достатньо велику кількість показників, проте вони мають досить фрагментарний характер. Узагальнюючи наявні методології дослідження процесів інтелектуалізації в сучасній економіці, було запропоновано удосконалити підходи оцінки інтелектуального капіталу за рахунок обґрунтування меж застосування існуючих метрик. В межах систематизації наявних наукових опрацювань виявлено, що наявні наукові опрацювання щодо методології дослідження процесів інтелектуалізації в сучасній економіці слід розділяти на дві великі галузі знань – це опрацювання, які стосуються процесів інтелектуальної власності як певного результату щодо наявності інтелектуальних ресурсів, а інша галузь знань має справу з людським капіталом, що є основною для формування інновацій та розвитку. В таких умовах подальше обґрунтування методології процесів інтелектуалізації в національній економіці має значний практичний інтерес.

Метою цієї роботи є порівняльний аналіз найбільш відомих зарубіжних і вітчизняних платформ інтелектуального аналізу даних для кримінального аналізу. На основі огляду діючих платформ кримінального аналізу і практичного досвіду сформульовано перелік функціональних складових аналітичних інструментів кримінального аналітика, які наразі застосовуються в різноманітних інтелектуальних платформах кримінального аналізу та у практичній діяльності правоохоронних органів. Виокремлено типові особливості інтелектуального програмного забезпечення правоохоронних органів у цілому та кримінального аналізу зокрема. Зроблено порівняльний огляд функціоналу аналітичних інструментів інтелектуального програмного забезпечення правоохоронних органів зарубіжних країн та вітчизняних розробок, на підставі якого сформульовано вимоги до функціональних характеристик інтелектуальних систем автоматизованого аналізу для потреб кримінального аналізу.

У статті розкриваються окремі питання, пов’язані із проблемами розвитку сучасного стану процесуального законодавства у сфері охорони та захисту інтелектуальної власності. Здійснюється аналіз діяльності суду, пропонуються шляхи удосконалення законодавства. Ураховуючи пріоритети зовнішньої та внутрішньої політики України, зокрема вимоги стосовно створення Зони вільної торгівлі між Україною і Європейським Союзом, а також ураховуючи те, що Україна є членом Світової організації торгівлі, держава намагаються спрямувати зусилля на активне сприяння використанню інтелектуальних ресурсів нації для економічного розвитку держави з огляду на інноваційно-інвестиційний вектор. Однак охороні та захисту інтелектуальної власності в Україні ще приділяється недостатня увага. Повідомлення засобів масової інформації та аналіз правозастосовної діяльності свідчать про порушення даних прав. Особливо велика кількість порушень спостерігається у сфері охорони комп’ютерного забезпечення, баз даних, аудіовізуальної продукції тощо. Звернено увагу на відсутність узагальнення Верховним Судом адміністративних правопорушень у сфері інтелектуальної власності. Востаннє таке узагальнення відбулося у 2006 році щодо правопорушень, передбачених нормами статей 51-2 та 164-9 Кодексу України про адміністративні правопорушення. Однак з огляду на значну кількість статей Адміністративного кодексу, які передбачають відповідальність за порушення прав інтелектуальної власності, вказане є недоліком судової гілки влади. Підкреслено, що сучасний стан розвитку законодавства у сфері інтелектуальної власності, особливо процесуального, є таким, що не відповідає сучасним вимогам, потребує удосконалення з метою покращення правових механізмів захисту правовласників об’єктів права інтелектуальної власності.

У сучасному світі використовуються програмні продукти, які дозволяють використовувати накопичену інформацію, аналізувати та візуально демонструвати дані з різних джерел (прикладом може бути IBM i2 Analyst’sNote book, ALERT). Вони дозволяють швидше виявляти ключову інформацію серед складних даних та надавати актуальний аналіз. Недоліком поданих технологій, як вважають автори статті, є те, що ці продукти не дозволяють робити припущення, створювати самостійно відсутні складові інформаційного ланцюга. Тобто постає необхідність запропонувати продукт, який має ознаки штучного інтелекту. В основу роботи інтелектуальної системи автори пропонують покласти теорію нечітких множин, яка дозволяє описувати якісні, нечіткі поняття і наші знання, а також оперувати цими знаннями з метою отримання нової інформації. Нечітка логіка, яка є основою для реалізації методів нечіткого управління, більш природньо описує характер людського мислення, ніж традиційні формально-логічні схеми. Саме тому використання математичних засобів для представлення нечіткої вихідної інформації дозволяє будувати моделі, які найбільш адекватно відображають різні аспекти невизначеності, які постійно присутні в навколишньому середовищі. Наявні математичні моделі теорії нечіткої логіки дозволяють вирішити завдання, які стоять перед інформаційно-аналітичними підрозділами ДПСУ щодо здійснення аналізу протиправної діяльності, і дозволяють упровадити їх у автоматизовані системи. Також подані рекомендації інформаційно-аналітичним підрозділам дадуть змогу аналітикам більш якісно оцінювати об’єкт, який підлягає аналізу. Визначено показники, за якими необхідно здійснювати збір інформації і за якими буде здійснюватись їх оцінка. Запропоновані методи мають можливість змінювати ці показники як кількісно, так і якісно. Практичні рекомендації аналітикам щодо вдосконалення інформаційно-аналітичної діяльності із застосуванням методики аналізу правопорушень надає можливість здійснювати аналіз отриманих даних, надавати пропозиції та приймати рішення в охороні державного кордону. Інформатизація інформаційно-аналітичної діяльності сприятиме підвищенню ефективності, точності роботи аналітичних працівників завдяки розвитку впроваджених у практику АРМ з відповідним програмним забезпеченням.

Дане дослідження є розвитком напрямку застосування різних видів мір подібності в задачах інтелектуального аналізу даних. Майнінг даних - це процес видобутку неявної інформації з бази даних, якa характеризує приховані зв’язки та структури. Прогнозується, що цей вид аналізу стане надзвичайно затребуваним протягом наступного десятиліття. В роботі наведено огляд сучасних напрямків контрольованої класифікації. Найпопулярнішим прийомом класифікації об’єктів із числовими атрибутами вважається метод K-найближчих сусідів (KNN). Встановлено, що прогнозне значення мітки класу можна покращити, якщо використовувати зважений вплив кожного сусіда на результат. Таким чином, доцільно модифікувати метод KNN. При цьому, запропоновано ввести функцію, що характеризує схожість неміченого об’єкта із його найближчими сусідами у вигляді міри подібності. На її основі введено індикатори зваженого підрахунку голосів «сусідів» за певну мітку класу. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує описаний підхід. Проведення практичних експериментів показало його ефективність при розв’язанні певних класів прикладних задач.

Мета роботи. Порівняльний аналіз даних світових фармакопей щодо показників та їх норм, а також методик і методів, що визначають якість супозиторіїв як лікарської форми (ЛФ). Матеріали і методи. Використано методи інформаційного пошуку, аналізу літературних джерел, порівняння, узагальнення. Результати й обговорення. Визначення супозиторіїв як ЛФ у Державній Фармакопеї України, Державних Фармакопеях Республік Білорусь та Казахстан, Європейській та Британській фармакопеях наведено у загальних фармакопейних статтях (ЗФС) «Лікарські засоби для ректального застосування» та «Лікарські засоби для вагінального застосування» (як песарії). Фармакопеї США, Японії та Російської Федерації містять характеристику супозиторіїв у ЗФС на ЛФ. У ході аналізу було встановлено, що для супозиторіїв та песаріїв визначаються такі основні показники якості: опис, ідентифікація, однорідність маси, розпадання, розчинення, температура плавлення (для ліпофільних основ), вміст домішок, кількісне визначення, мікробіологічна чистота. Висновки. Проведений аналіз вказує на деякі відмінності даних світових фармакопей щодо контролю якості супозиторіїв та песаріїв. Це свідчить про необхідність гармонізації вимог фармакопей для уніфікації методик та методів аналізу супозиторіїв та песаріїв як широко застосовуваних ЛФ.

Стаття присвячена пошуку шляхів ефективного управління інтелектуальними продуктами починаючи від етапу винаходження, реєстрації та виходу на ринок. Для досягнення поставлених завдань використано методи: аналізу та синтезу; системний аналіз; логічний; абстрактний. Авторами статті запропоновано визначення суті поняття «інтелектуальний продукт», який слід розуміти як новостворені духовні і матеріальні цінності, які виступають результатом інтелектуальної діяльності особистості чи групи в результаті роботи. В статті висвітлено найпоширеніші типи прав інтелектуальної власності, до яких відносяться патенти, торгові марки, авторське право, зареєстровані знаки, права на компоновку ланцюгів, права селекціонерів. Доведено, що знання та розуміння правил ефективного використання інтелектуальних продуктів дає змогу суб’єктам господарювання краще розуміти інструменти управління ними, та отримувати вигоди чи користь, які вони можу приносити бізнесові, адже це додатковий прибуток. Обґрунтовано, розуміння керівниками компаній цінність різних засобів захисту та отримання вигоди від інтелектуальних продуктів, адже вона на пряму залежить від стратегії фірми, конкурентного середовища та швидко змінюваних контурів права інтелектуальної власності, та незалежно від форми власності повинні мати стратегію щодо формування портфеля інтелектуальної власності. Розглянуто вплив зовнішнього середовища на розвиток суб’єкта господарювання, адже з’являються нові правила, і вони досить потужно впливають на розвиток внутрішніх інтелектуальних продуктів, і сильно залежить від внутрішнього потенціалу суб’єкта господарювання. Зокрема, у статті проаналізовано, що розвиток процесів провокує стрімкий розвиток Індустрії 4.0 (Industry 4.0), а це повністю автоматизація виробництва, де управління всіма процесами здійснюється в режимі реального часу, та з врахуванням факторів мінливого зовнішнього середовища. Запропоновано застосовувати патентні стратегії або ж «охоронних стратегій» для більшого захисту запатентованих технологій, які надають продуктам та послугам перевагу над продуктами та послугами конкурентів. Патенти або ж так звані «охоронні стратегії» мають слугувати суб’єктам господарювання захистом для створених продуктів, які будуть лідирувати в категоріях, та посилювати зусилля щодо брендування даних продуктів. Управління інтелектуальними продуктами відіграє важливу роль в управлінні суб’єктами господарювання, адже розпочинається процес входження в технологічні життєві цикли продуктів, що зумовлені змінним турбулентним середовищем. Стаття є актуальною як в науковому, так і прикладному аспектах.

Мета. Метою дослідження є поглиблення методологічного підґрунтя та розробка методичного підходу до аналізу інтелектуального потенціалу управлінців в контексті формування і використання професійних компетенцій в умовах інноваційно-активних промислових підприємств. Методика. Дослідження базується на теоретичних і методологічних положеннях, висвітлених у працях класиків економічної та управлінської науки, вітчизняних і зарубіжних вчених у сфері управління інтелектуальним потенціалом промислових підприємств. У процесі дослідження використовувались кількісні і якісні методи збору та аналізу даних і інформації; аналітичного, ситуаційного аналізу і синтезу; порівняльного аналізу, узагальнення наукового досвіду сучасних теоретичних досліджень; формалізації, системно-комплексний підхід. Результати. Розглядається підхід щодо формування ключових компетенцій менеджерів різного рівня в ході вищої освіти та в процесі набуття практичного досвіду. Виокремлено джерела формування професійних компетенцій менеджерів вищої та середньої ланки інноваційно-активних підприємств. Розроблено методичний підхід до дослідження компетенцій для інноваційного менеджменту. Сформовано модель, яка реалізує теоретико-концептуальний підхід щодо порівняльного дослідження інтелектуального потенціалу керівників різних рівнів. Окреслено низку основних заходів організаційно-економічного характеру, що забезпечують позитивну динаміку розвитку та ефективного використання інтелектуального потенціалу в процесі впровадження моделі компетенцій на підприємстві. Наукова новизна. Запропоновано методичний підхід до аналізу інтелектуального потенціалу промислового підприємства, який, на відміну від загально прийнятих, грунтується на компетентністному підході. При цьому перше інтелектуальний потенціал розглядається в цілісній (холістській) перспективі: у взаємозв’язку з джерелами його формування та його впливом на інноваційну діяльність підприємства, а також інноваційну систему розвитку підприємства. Реалізація вказаного підходу має відіграти вирішальну роль у формуванні: аналітичних компетенцій, заснованих на розумінні соціально-економічних процесів підприємства і механізмів функціонування його зовнішнього середовища; компетенцій, пов’язаних з розробкою, впровадженням та функціонуванням сучасних систем управління підприємством. Практична значимість одержаних результатів: підхід дає змогу виявити значущі для інноваційного розвитку професійні компетенції, які об’єктивно виникають в ході здійснення управлінських функцій на промислових підприємствах, задля підвищення ефективності організаційного навчання післядипломної освіти. Ключові слова: промислове підприємство; інтелектуальний

Проблема створення інструментальних засобів для спрощення коректного використання статистичних методів досліджень залишається актуальною, особливо в біомедичній галузі, де фахівці не надто володіють математичним апаратом. В статті запропоновано реалізацію в програмному середовищі NI LabVIEW напівавтоматизованої системи, що забезпечує найчастіше використовувані засоби статистичного аналізу, але при цьому виконує перевірку необхідних критеріїв і меж їх використання, а також обирання відповідних статистичних методів в автоматичному режимі. Реалізація в програмному середовищі NI LabVIEW забезпечує легке підключення до апаратури, універсальність та простоту подальшої модифікації алгоритмів роботи.

У статті розглянуто призначення, функціональні особливості та можливості розро- бленої інформаційно-моделюючої системи аналізу процесу ціноутворення на ринку елек- тричної енергії, яка відображає складний динамічний процес ціноутворення та надає агентам-учасникам ринку можливість організації прозорої децентралізованої взаємодії. Головним призначенням системи є надання і постачальникам, і виробникам електричної енергії інформації щодо формування стратегії своєї поведінки на ринку в напрямі досяг- нення балансу як власних, так і суспільних інтересів, та можливість використання сис- теми імітаційних моделей та моделюючих алгоритмів для рішення розрахункових задач формування торгових заявок для участі в аукціонах купівлі-продажу електроенергії. Такий підхід надає можливість досягнути синергетичного ефекту за рахунок неперерв- ного прозорого врахування взаємного впливу бізнес-інтересів різних учасників, які одно- часно беруть участь у процесі ціноутворення. Інформаційно-моделююча система є імі- таційною системою та об’єктом, у склад функціональних структурних елементів якого входять: комплекс імітаційних моделей сегментів ринку та моделей короткострокового (на добу наперед) прогнозу цін; моделюючі алгоритми розрахунку цінових показників на різних сегментах ринку та програмні засоби їх реалізації; моделюючі алгоритми та про- грамні засоби рішення задач урахування впливу факторів ризику на ціноутворення (дина- міка цін на енергоносії тощо); бази даних та відповідної СУБД; засоби, які забезпечують організацію роботи інформаційно-моделюючої системи, інтерфейси адміністратора для актуалізації верифікованої інформації бази даних та інтерфейси користувачів для орга- нізації роботі з моделями, моделюючими алгоритмами і базою даних. Метою створення системи є підвищення ефективності й оперативності функціонування агентів ринку під час формування заявок на участь у проведенні торгів. В основу розробки інформа- ційно-моделюючої системи закладено застосування принципів мультиагентного підходу для організації інформаційно-технологічної взаємодії агентів ринку між собою і зовніш- нім середовищем – реально діючою інформаційно-технологічною інфраструктурою ринку та створення інформаційно-технологічного та методичного мультиагентного середо- вища, в якому агенти ринку взаємодіють і конкурують на різних сегментах ринку елек- тричної енергії. На основі проведеного дослідження наукової літератури обґрунтовано необхідність побудови такого класу системи, яка є складовою частиною програмно-а- паратного комплексу імітаційної системи ціноутворення на оптовому та роздрібному ринку електричної енергії на основі сучасних інформаційних технологій. Наведено корот- кий опис системи.

Дослідження присвячене розробці структури системи підтримки прийняття управлінських рішень в умовах ризику і невизначеності. Розглядаються багатоетапні процеси прийняття управлінських рішень. Проаналізовано послідовність етапів, які виникають в таких процесах: від формування множини альтернатив до вибору оптимальної, з точки зору особи, що приймає рішення, альтернативи. Наведені вербальні і математичні постановки задач прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності. Проаналізовано особливості всіх етапів прийняття рішень та наведено перелік задач, які виникають на кожному з етапів. Відмічено, що для підвищення ефективності процесів прийняття управлінських рішень, доцільним є забезпечення можливості розв’язання задач, які виникають при цьому, методами інтелектуального аналізу даних, статистичними методами аналізу даних, методами теорії прийняття рішень тощо. Розроблено структурно-функціональну схему системи підтримки прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності. Показано, що логічно функціональний блок системи підтримки прийняття рішень доцільно розділити на дві частини: блок аналізу вхідних даних та висновків експертів і блок вибору оптимальних альтернатив. Важливою складовою системи підтримки прийняття рішень є база даних та знань у якій накопичуються як вхідні дані, так і результати застосування включених у систему моделей і методів. Дотримання запропонованої схеми при проектуванні програмних продуктів для задач прийняття рішень у різних предметних областях, дозволить зробити ці програмні продукти цілісними та універсальними. Використання таких програмних продуктів забезпечить незалежність особи, що приймає рішення на всіх етапах прийняття управлінських рішень в умовах ризику і невизначеності.

Предметом досліджень є моделі для класифікації зображень у просторі описів як множини дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є розвинення структурного методу класифікації шляхом впровадження логічного оброблення даних із використанням ймовірнісного розподілу у вигляді статистичного центру. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для обчислення релевантності описів зображень із використанням логічного аналізу, вивчення властивостей, варіантів застосування, значень параметрів моделей, оцінювання результативності за наслідками оброблення експериментальної бази зображень. Застосовуваними методами є: детектор BRISK для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, засоби визначення релевантності для множин даних, програмне моделювання. Отримані результати: ефективність способу класифікації на основі логічного аналізу з використанням статистичних центрів залежить від відстаней між центрами еталонів бази. Застосування логічного аналізу спрощує оброблення і підвищує швидкодію класифікації. Найкращі результати щодо класифікації окремих дескрипторів показав підхід з використанням уточнених центрів. Використання концентрованої частки даних опису дає можливість ретельніше зосередитися на його відмінностях з іншими описами. Висновки. Наукова новизна – удосконалення методу класифікації зображень на основі впровадження логічного аналізу на підставі статистичного центру опису, що дає можливість модифікувати склад опису зі збереженням властивостей об’єктів в аспекті результативної класифікації. Практична значущість роботи полягає у досягненні прийнятого рівня ефективності класифікації за визначеною моделлю релевантності, підтвердженні працездатності запропонованих модифікацій оброблення даних на прикладах зображень, розробленні програмних моделей для впровадження описаних методів класифікації у системах комп’ютерного зору.

У статті наведені результати аналізу сучасного ринку дезінфікуючих засобів за активно діючими речовинами. На основі даних державного реєстру ветеринарних препаратів, кормових добавок, готових кормів та преміксів щодо зареєстрованих дезінфікуючих засобів та їх рецептур встановлено, що кількість препаратів для дезінфекції і санації об’єктів ветеринарно-санітарного нагляду понад 200 найменувань, в тому числі вітчизняного і зарубіжного виробництва. Найбільша частка засобів представлена пінними і безпінними лужними засобами – 31,43 %, пінні і безпінні кислотні засоби – 22,86 %, дезінфектанти на основі четвертинних амонійних сполук (ЧАС) – 15,71 %, спиртові – 6,19 %, кисневмісні дезінфектанти – 5,24 %, гуанідинові – 4,76 %, засоби на основі альдегідів – 4,76 %, хлорвмісні засоби – 4,29 %. Асортимент засобів дезінфекції на вітчизняному ринку має тенденцію до збільшення.

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

Розглядаються основні аспекти, пов’язані з характеристикою та аналізом пріоритетів розвитку та захисту інтелектуального капіталу дипло- матичної служби в Україні. Проаналізовано основні тлумачення зарубіжних вчених щодо поняття інтелектуального капіталу та його основних складових, у тому числі в контексті інтелектуального капіталу дипломатичної служби. Детально зазначено пояснення кожної складової інтелектуального капіта- лу та зроблено висновок, що незважаючи на розбіжності в понятті інтелек- туального капіталу, зарубіжні вчені ідентично оцінюють роль та значення цієї складової в роботі, в тому числі і дипломатичної служби. Визначено, що людський капітал займає основну частину інтелектуального капіталу ди- пломатичної служби в Україні. Проведено аналіз зарубіжного досвіду щодо законодавчого забезпечення роботи дипломатичної служби в країнах Євро- пейського Союзу, зокрема в Литві та Болгарії. Обґрунтовано, що використо-вуючи моделі та підходи зарубіжних країн Європейського Союзу, як прикла- ди, можна збудувати якісну законодавчу базу в Україні, яка буде стосуватися зокрема інтелектуального капіталу та його ролі в роботі дипломатичної служби. Детально проаналізовано нормативно-правову базу щодо захисту ін- телектуального капіталу в Україні, виокремлено основні форми захисту прав інтелектуального капіталу, надано детальну характеристику кожної з даних форм та порядку дій у випадку порушення права на інтелектуальний капі- тал державних службовців, зокрема дипломатичних працівників Міністер- ства закордонних справ України. Окремо проілюстровано, що кількість бю- джетних працівників дипломатичної служби не планується збільшуватися в найближчі 2 роки (до 2022 року включно). На основі проведеного аналізу та характеристики інтелектуального капіталу дипломатичної служби зроблено висновок, що Закону України “Про дипломатичну службу” № 7322 потребує певних доопрацювань, зокрема до нього мають бути включені чіткі правила, які забезпечують захист інтелектуальної власності дипломатичної служби в Україні, беручи до уваги практику деяких країн Європейського Союзу.

Предметом досліджень статті є моделі для встановлення рівня релевантності зображень у просторі розподілів для дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є створення методу структурного розпізнавання зображень на підставі впровадження ланцюжкових моделей даних із використанням ймовірнісних розподілів множини дескрипторів. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для ефективного за швидкодією аналізу даних при визначенні релевантності структурних описів, вивчення властивостей, атрибутів застосування, значень параметрів цих моделей, оцінювання результативності за наслідками оброблення конкретних зображень. Застосовуваними методами є: детектор BRISK для формування дескрипторів ключових точок, апарат інтелектуального аналізу даних, методи побітового оброблення та побудови розподілів бітових даних, апарат метричного визначення релевантності, програмне моделювання. Отримані такі результати. Перехід від опису множин дескрипторів до ймовірнісних розподілів фрагментів і зіставлення образів у просторі розподілів забезпечують необхідну результативність розпізнавання. Оброблення та аналіз даних виконується у сотні разів швидше, ніж традиційний підрахунок голосів. Оброблення та аналіз сполучень бітів формує значимі властивості для сукупності елементів опису зі збереженням структури даних і їх уніфікації. Зі збільшенням числа бітів у фрагменті розподілу зростає відстань між зображеннями, що сприяє збільшенню ступеня їх розрізнення. Ланцюговим поданням та застосуванням розподілів створюється новий простір даних, що дає можливість суттєво покращити показники функціонування систем розпізнавання зображень. Висновки. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурного розпізнавання зображень на основі впровадження узагальненої ланцюгової структури опису із використанням значень розподілу для фрагментів множини дескрипторів ключових точок, що змістовно відображають властивості зображень об’єктів і забезпечують результативне розпізнавання. Практична значущість – досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії обчислення релевантності, підтвердження результативності запропонованих модифікацій на прикладах зображень, отримання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації в системах комп’ютерного зору.

В умовах сучасного науково-технічного прогресу стратегічний розвиток системи вищої освіти значною мірою пов’язаний із створенням і впровадженням перспективних інформаційних технологій як однієї з базисних основ для реформування вищої школи, істотного підвищення ефективності і якості підготовки спеціалістів до рівня, який забезпечить їм конкурентоспроможність на ринку інтелектуальної праці.Як відмічаютькерівники освіти практично всіх країн світу, вирішення проблем створення і розвитку перспективних систем освіти і впровадження дистанційної освіти (ДО) на основі нових інформаційних технологій повинно визначатися прийняттям і реалізацією політичних рішень на загальнодержавному рівні.Це особливо важливо для країн, які мають слаборозвинену інфраструктуру і значну концентрацію наукових і освітніх центрів. Для їхніх громадян можливість одержання бажаної освіти без відриву від основної діяльності і місця проживання є дуже важливою. До таких країн відносяться, зокрема, Індія, Китай, Бразилія, Росія. До них варто приєднати й Україну, про що говорять соціологічні дослідження особливостей освітнього ринку в Україні.Створення організаційної інфраструктури забезпечення процесу інформатизації освіти в названих вище та інших країнах йде, в основному, шляхом організації і розвитку регіональних центрів нових інформаційних технологій (РЦНІТ). Зокрема в Росії для координації роботи таких регіональних центрів створено Центр інформатизації освіти “Інформіка” [1]. Такі системи РЦНІТ створюються з метою залучення інтелектуальних і фінансових ресурсів регіонів для вирішення задач інформатизації освіти і для подальшого переходу до інформатизації всього суспільства. Система регіональних центрів інформатизації і центрів нових інформаційних технологій функціонує, як правило, на базі вищих навчальних закладів. Вона є виробничо-технологічною базою для реалізації розробок у галузі нових інформаційних технологій і телекомунікацій. Робота центрів НІТ дозволяє створювати в регіоні єдиний науково-освітній інформаційний простір в інтересах його економічного, соціального і культурного розвитку. Поступово і в Україні починають створюватися подібні центри. Зокрема згідно Концепції розвитку дистанційної освіти в Україні передбачено функціонування регіональних центрів ДО у містах: Харків, Львів, Одеса, Донецьк, Дніпропетровськ.На думку авторів, одним з перших кроків, який забезпечить регіональному центру НІТ вирішення покладених на нього завдань, є створення регіонального освітнього порталу.Портал – це інформаційне середовище, яке створюється для підтримки прийняття оперативних рішень у певній галузі діяльності людини та їх всебічного аналізу.Інформаційні портали дозволяють формалізувати доступ до інформаційних ресурсів компанії, організації, товариства, громади тощо незалежно від типу джерела інформації.Зокрема, інформаційний портал організації пропонує його користувачам єдину точку доступу (єдиний URL) до всіх структурованих і неструктурованих даних, необхідний їм інструментарій для персоніфікованого доступу, перегляду й аналізу корпоративної інформації і для подальшого швидкого реагування на події на основі більш повної й оперативної інформації. На відміну від статичних мереж Intranet, портали здатні надавати інформацію, яка оперативно змінюється і відповідає поточному моменту звернення до неї. У бізнесі портал забезпечує:надійні ділові зв’язки із співробітниками, клієнтами, постачальниками і партнерами;створення нових моделей бізнесу і мережевої стратегії через глибоке розуміння потреб клієнтів, аналіз статистики і оточення;безпечне спільне використання інформації в режимі реального часу;зростання задоволення клієнтів і партнерів від підвищення рівня обслуговування;більш якісне наповнення і обслуговування ділової спільноти через партнерство та інтегроване наповнення порталу.Відкрита портальна платформа дозволяє підприємству розгорнути портал із наданням на ньому послуг, орієнтованих на потреби конкретного бізнесу, а при необхідності доповнити його додатковими послугами.Освітні портали необхідні для підвищення ефективності освітніх процесів на основі використання сучасних інформаційних технологій і телекомунікаційних засобів. Мета даної статті розглянути деякі організаційні особливості створення освітніх регіональних порталів і дати загальну характеристику їх змістовної складової.Серед основних причин, які обумовлюють створення освітніх регіональних порталів можна виділити такі:неспроможність існуючої інфраструктури регіональної освіти забезпечити всім бажаючим можливість одержати необхідну їм освіту (територіальність);відставання знань, які одержують студенти при традиційних формах навчання, від сучасного рівня розвитку науки та інформаційних технологій (консерватизм);низька адаптивність системи регіональної освіти до різних соціально-економічених умов (інерційність);специфічність освіти, яку надають окремі навчальні заклади регіону (локальність);обмеженість номенклатури спеціальностей, які пропонують регіональні ВНЗ особам, котрі бажають навчатися на відповідній території (обмеженість).Створення регіонального освітнього порталу, на нашу думку, буде сприяти частковому вирішенню зазначених проблем, а також дозволить:активізувати використання наявних і створення нових актуальних і якісних інформаційних та освітніх ресурсів;розширити доступ до освітніх ресурсів учням і студентам, вчителям і викладачам, працівникам органів управління освіти і науки, адміністрацій різного рівня, політичним і громадським організаціями;створити організаційну і технологічну базу для впровадження дистанційних форм навчання в регіоні;забезпечити прозорість та інвестиційну привабливість освітніх установ;підвищити рівень конкурентоспроможності випускників ВНЗ регіону на ринку праці;знизити витрати на освітні процеси;скоротити час навчання і підвищити рівень професійної підготовки студентів;забезпечити загальний доступ до інформаційних і освітніх ресурсів населення регіону;покращити процес взаємодії між освітніми установами;інтегруватися регіональним навчальним закладам у світовий освітній простір;створити єдину платформу для надання освітніх послуг;підвищити продуктивність праці професорсько-викладацького складу;підвищити віддачу від інвестицій в освіту.Як зазначено в [2], розвиток ідеї створення інформаційного освітнього порталу – задача всіх вищих навчальних закладів регіону. Лише колективними зусиллями кількох ВНЗ можна забезпечити створення і підтримку такого порталу. Створення освітнього регіонального порталу повинно спиратися на результати ряду попередніх дій, зокрема:написання і широке обговорення концепції освітнього порталу, яка повинна містити такі основні розділи:актуальність створення порталу та його призначення;цілі й основні напрями діяльності порталу;основні завдання порталу;учасники проекту та їх ролі;структура порталу;організаційне забезпечення порталу;правове забезпечення діяльності порталу;змістовна складова порталу;технологічна складова порталу;фінансове забезпечення процесу створення і функціонування порталу;очікувані кінцеві результати проекту.досягнення домовленостей відносно змісту і технології оперативного оновлення даних корпоративної бази даних ВНЗ-учасників проекту;аналіз наявних інформаційних ресурсів ВНЗ довідкового, навчально-методичного, наукового та іншого характеру і можливості їх об’єднання;визначення номенклатури видів оперативної інформації і технології її публікації всіма ВНЗ;оцінка можливостей створення віртуальних творчих колективів із складу співробітників ВНЗ-учасників проекту, які спроможні здійснювати спільну освітню, науково-дослідну, проектно-конструкторську, рекламно-видавничу, культурно-просвітницьку, інноваційну, благочинну, правозахисну та інші види діяльності;визначення номенклатури тематичних дискусійних форумів, списків поштової розсилки та персоналії авторитетних спеціалістів регіону, спроможних виконувати функції модераторів даних служб;розподіл між ВНЗ-учасниками проекту функцій підтримки окремих розділів порталу з урахуванням специфіки і можливостей кожного ВНЗ.Розглянемо деякі аспекти створення регіонального освітнього порталу, які стосуються організаційних, змістових і технологічних його складових.Організаційно освітній портал створюється як консорціум провідних навчальних закладів регіону, як державної, так і недержавної форм власності, управління освіти і науки регіону, що об’єднують за допомогою Internet свої інформаційно-довідкові та освітні ресурси і технології для їх широкого й ефективного використання.Діяльність порталу повинна ґрунтуватися на законодавчих і нормативно-правових актах, зокрема таких, як: Конституція України; Закон України “Про освіту”; Закон України “Про вищу освіту”; Закон України “Про Національну програму інформатизації”; Постанова Верховної Ради України від 06.07.2000 р. №1851-III “Про затвердження Завдань Національної програми інформатизації на 2000-2002 роки”; Указ Президента України від 31.07.2000 року № 928/2000 “Про заходи щодо розвитку національної складової глобальної інформаційної мережі Інтернет та забезпечення широкого доступу до цієї мереж в Україні”; Наказ Міністерства освіти і науки України “Про створення Українського центру дистанційної освіти” від 07.07.2000 р. №293; Концепція розвитку дистанційної освіти в Україні.Оскільки освітній портал призначений для реалізації задач сучасного розвитку всіх рівнів освіти в регіоні, тому він повинен бути, насамперед орієнтований на свого користувача.Тому, на думку авторів, інформація і послуги порталу повинні групуватися за категоріями користувачів:учні;батьки;вчителі;абітурієнти;студенти;аспіранти;викладачі ВНЗ;наукові співробітники;адміністратори ВНЗ;випускники ВНЗ;роботодавці;адміністратори середніх і вищих навчальних закладів;адміністратори регіонального органу управління освіти і науки;адміністратори МОН України.Повинні бути передбачені також загальні розділи, які, насамперед, будуть містити нормативно-правову базу в галузі освіти, електронну бібліотеку навчальних матеріалів, що мають гриф МОН України, новини освіти і науки.Дамо стислу характеристику можливостей освітнього порталу відповідно до категорій користувачів.Учням освітній портал повинен пропонувати:мультимедійні матеріали з кожного предмету, що вивчається у школі;можливість контактувати з вчителями і консультуватися з ними за допомогою електронної пошти і чатів;можливість брати участь в освітніх форумах, онлайнових конференціях і бюлетенях;можливість індивідуально настроювати сайт для відображення персональних завдань, розкладу занять й контрольних заходів (персоналізація);можливість оцінити власні успіхи в навчанні й одержати матеріали для вивчення найбільш складних тем;місце для збереження навчальних матеріалів і документів учня на сервері порталу.Батькам учнів портал повинен пропонувати можливість:здійснювати навігацію в сфері освіти, а також одержати допомогу у виборі майбутньої кар’єри для своєї дитини;контактувати з вчителями і методистами, консультуватися з ними з питань навчання своєї дитини;одержати кваліфіковану консультацію психолога або соціального педагога з питань сімейного виховання та особистих проблем;аналізувати успішність своїх дітей;брати участь у освітніх форумах, онлайнових конференціях і бюлетенях для батьків.Вчителям і викладачам портал повинен пропонувати:великий вибір мультимедійних матеріалів, які вони зможуть використати при створенні власних навчальних (дистанційних) курсів;інформацію про новітні методики у дистанційному навчанні;можливість створювати власні сторінки в Internet та сторінки на порталі, на яких вони зможуть розміщувати власну інформацію;засоби спілкування через портал з своїми учнями за допомогою електронної пошти і чатів;можливість спілкуватися з колегами, національними й міжнародними експертами з питань освіти;можливість брати участь у освітніх форумах, онлайнових конференціях і бюлетенях;можливість розміщувати на порталі свої навчально-методичні матеріали, наукові публікації;можливість слідкувати за успішністю своїх учнів (студентів), а також порівнювати її з успішністю паралельних класів (академічних груп).Адміністраторам регіонального органу управління освіти і науки портал повинен пропонувати:нормативну базу даних з дошкільної, середньої, професійної та вищої освіти, національні й міжнародні новини в галузі освіти, накази й інші документи Міністерства освіти і науки України;можливість створювати власні сторінки на порталі;засоби спілкування з колегами, національними й міжнародними експертами з питань управління освітою;можливість брати участь у освітніх форумах, онлайнових конференціях і бюлетенях;місце для збереження власних документів на сервері порталу, в тому числі для створення інформаційних баз даних.Орієнтований перелік загальних розділів порталу:Структура й склад регіонального адміністративного органу управління освіти і науки;Форум з тематичних питань і періодичною участю відповідальних працівників органів управлення освіти;Положення про орган управління освітою і наукою, інші документи, що регламентують його діяльність;Плани й основні напрями діяльності органу управління освіти й науки;Інформація про національні й регіональні освітні програми, проекти, фонди, гранти і конкурси;Освітні стандарти середньої, спеціальної і вищої освіти;Правила ліцензування, акредитації й атестації закладів освіти;Міжнародне співробітництво в галузі освіти;База даних з нормативними документами МОН України;Каталог науково-пізнавальних та освітніх журналів, книг й навчальних посібників;Бази даних навчальних матеріалів відкритого й персоніфікованого доступу;Інформація про освітні й наукові конференції, семінари й виставки;Інформація про акредитовані навчальні заклади регіону;Новини;Карта веб-сайту з системою пошуку;Фотогалерея подій.Інформація, яка буде розміщуватися на освітньому порталі, повинна бути якісною, достовірною, оперативною й по можливості повною.Одним з напрямків діяльності освітнього порталу повинна бути підтримка дистанційної освіти інвалідів або створення умов, які забезпечують реальні права інвалідів на вищу освіту.Крім зазначених послуг портал може надавати різноманітні додаткові послуги:1. Система тестування знань.Необхідно передбачити, щоб за допомогою освітнього порталу учні старших класів середніх шкіл, а також всі бажаючи, в том числі і дорослі, могли проходити регулярне тестування своїх знань, пройти підсумкову атестацію через систему Державного централізованого тестування для одержання відповідного сертифіката;2. Магазин електронної т

Під надійністю техніки розуміють здатність системи або її складових виконувати свої функції за заданих умов та у визначений період часу. Надійність є комплексною характеристикою технічної системи і, відповідно до її призначення, може включати: безвідмовність, довговічність, ремонтопридатність й інші атрибути або їх комбінації. Надійнісний аналіз проводиться з використанням певної кількості засобів графічного моделювання для забезпечення наочності етапів процесу, таких як структурні схеми надійності, дерева відмов та ін. Структурні схеми надійності (англ. Reliability Block Diagram) є простим, але наочним методом демонстрації зв'язків між елементами системи за допомогою блоків і з'єднувальних ліній. Моделювання структури технічної системи і визначення характеристик її складових з використанням структурної схеми надійності є потужним та наочним засобом, але складність його зростає відповідно до кількості елементів та вузлів системи. Методи аналізу структурних схем мають експоненціальну складність, яка залежить від кількості елементів та способу їх розміщення. Для вирішення цієї проблеми розроблено засоби автоматизованого формулювання умов працездатності складних технічних систем, які складаються з: алгоритму обходу структурної схеми надійності, алгоритму виявлення послідовного з'єднання та алгоритму виявлення паралельного з'єднання, які виявляють сегменти, котрі з'єднані між собою послідовно та паралельно відповідно. Також подано програмне забезпечення візуалізації структурних схем надійності та автоматизованого формулювання умов працездатності технічних систем, яке дає змогу звільнити користувача від багаторазового виконання рутинних операцій та автоматизувати процес формування вхідних даних для подальшого надійнісного аналізу.

Актуальність дослідження: Сьогодні резилієнс як особливість людської психіки набуває великого значення через необхідність опору стресам, пов’язаним із актуальними соціально-економічними проблемами – життям в умовах пандемії, соціально-політичних конфліктів, загостренням економічних проблем у державі тощо. Проблема резилієнс як здатності чинити опір стресам та виявляти психічну стійкість є достатньо розробленою у зарубіжній психології, утім українськими дослідниками досі не було здійснено адаптації чи власні розробки засобів психодіагностики та розвитку резилієнс особистості. Мета дослідження: концептуалізувати поняття резильєнтності та виявити психологічний зміст та характеристики. Методи дослідження: теоретичні (аналіз наукових літературих джерел, узагальнення теоретичних даних з проблеми дефініції резильєнтності). Результати дослідження: у статті представлені результати теоретичного аналізу феномену резильєнтності, проаналізовано його психологічні фактори та ресурсний потенціал для особистості. Висновки.У результаті теоретичного аналізу встановлено, що феномен резильєнтності у психології розуміється у трьох площинах – як риса чи здатність особистості долати стрес, як процес копінгу та як адаптаційно-захисний механізм особистості, що дозволяє протистояти стресу чи адаптуватись після психотравми. Перевагами дії резильєнтності є висока адаптивнітсь, психологічне благополуччя та успішність у діяльності індивіда. Психологічними факторами розвитку резильєнтності є націленість життя на певну мету, почуття узгодженості життя, перевага позитивних емоцій, життєстійкість, висока адекватна самооцінка, активні копінги, самоефективність, оптимізм, наявність соціальної підтримки та спроможність звертатись за підтримкою до інших, когнітивна гнучкість, висока духовність особистості.

На сьогодення соціалізація особистостей за спільними інтересами є надзвичайно важливим процесом під час ізоляції людей із-за подовженості світової пандемії. Паралельно більшість людей завжди намагаються спростити та автоматизувати всі основні життєві процеси, які зазвичай займають багато вільного часу. Це ж стосується і процесу соціалізації особистості. Машинне навчання та SEO-технології на даний момент є надзвичайно важливими в контексті розроблення ІС опрацювання та аналізу великих даних . Практично кожна популярна серед великої кількості людей ІС використовує відповідні механізми соціалізації. Головною функцією ІС соціалізації особистостей за спільними інтересами є пошук релевантних користувачів, тому основним завданням є написати оптимізований алгоритм, який максимально автоматизує процес соціалізації користувачів. В даному випадку створений спеціальний алгоритм на основі таких алгоритмів, як алгоритм Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. До наукової новизни одержаних результатів варто віднести розроблення нового алгоритму аналізу користувацької інформації та пошуку найбільш релевантних користувачів ІС відповідно до проаналізованого тексту повідомлень профілю на основі вже існуючих алгоритмів Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. Для створення динамічної ІС соціалізації використано шаблон асинхронного програмування. Удосконалено згорткову нейронну мережу, що дозволило ефективно здійснювати пошук людських обличь на фото та перевіряти наявність вже існуючих людей в БД ІС. Система дозволить ефективно та швидко здійснювати підбір, аналіз, опрацювання текстових даних та формування кінцевого результату. В системі використовуються SEO-технології для ефективного та якісного інтелектуального пошуку та опрацювання відповідних даних за потребою конкретного користувача. Нейронна мережа дозволяє ефективно здійснювати ідентифікацію користувача по його фото. Загалом використовувані алгоритми дозволяють створити зручну ІС соціалізації з використанням необхідних для цього алгоритмів. Варто зазначити важливість оптимізації наявної в ІС, в першу чергу це повна асинхронність системи, що дозволить уникнути всіх довгих очікувань та важких в плані опрацювання та аналізу запитів, система дозволяє ефективно та динамічно працювати з різними обсягами великих даних, здійснювати їх аналіз, опрацювання та формування нових даних необхідних користувачам ІС. Також використовується хмарний сервіс, який дозволить здійснити розподіл даних, відповідно можна буде зберігати всі найбільш важкі дані в хмарному середовищі і з використанням простого програмного інтерфейсу ІС за допомогою запитів здійснювати завантаження всіх необхідних даних. Таким чином, можна стверджувати, що створення даної ІС є важливим як і в соціальному плані, так і в плані реалізації всіх алгоритмів, які забезпечують необхідний функціонал ІС.

Мета статті полягає в здійсненні аналізу правового регулювання суспільних відносин, що виникають у зв’язку з розвитком технологій штучного інтелекту. Наукова новизна. У статті висвітлюються теоретико-правові та етичні засади правового регулювання технологій штучного інтелекту. Поставлені питання правового погляду на штучний інтелект, зокрема його співвідношення з правами людини та правом інтелектуальної власності. Висновки. Технології штучного інтелекту дуже швидко розвиваються, єдині підходи до оцінки ризиків, пов’язаних з їх використанням, відсутні. Необхідно сформувати міждисциплінарний підхід до вивчення економічних, правових, політичних і соціальних аспектів застосування технологій штучного інтелекту. Питання, пов’язані з появою штучного інтелекту, мають не стільки правовий, скільки філософський характер: як сконструювати цей інтелект таким чином, щоб жодна група людей не зуміла отримати з його допомогою переваги над іншими людьми, і щоб штучний інтелект не спрямував свою силу проти людства, а навпаки – використовувався на його благо. На даному етапі правове регулювання в сфері використання технологій і юнітів штучного інтелекту знаходиться на стадії становлення та початкового розвитку. Ще зарано говорити про досягнення в практичній реалізації конкретних комплексних заходів, спрямованих на забезпечення поваги прав людини. Зараз подібного роду заходи приймаються, в основному, в сфері захисту конфіденційності особистих даних. Необхідно заохочувати нові форми регулювання, щоб сприяти прозорості та дотриманню етичних принципів, правових парадигм та освітніх дій, особливо щодо новітніх технологій, які потенційно можуть порушувати права людини.

Актуальність обраної теми зумовлена необхідністю пояснення наслідків цифрової трансформації суспільства та забезпечення ефективної взаємодії людини та інформаційних технологій. Мета статті: зважений критичний аналіз уявлень про еволюційно-значущі трансформації когнітивної сфери внаслідок формування людини в діджиталізованому середовищі. Методи дослідження включають: історичний аналіз наукових та суспільних уявлень про цифрове покоління, порівняння даних емпіричних досліджень щодо формування когнітивних процесів під впливом цифрового середовища; систематизація та тлумачення літературних даних про особливості поведінки людини в цифровому середовищі: оцінка рівня розвитку цифрової компетентності у представників різних поколінь. Результати дослідження показали, що ідея «цифрового покоління» основана на теорії знаряддєво-знакової опосередкованості вищих психічних функцій та імпліцитних уявленнях про розрив поколінь, обумовлений зміною життєвого контексту. Хоча емпіричні дані не підтверджують цю гіпотезу, вона поширена в психолого-педагогічній спільноті. Діджиталізація створила нові соціально-культурні умови, в яких розгортається формування особистості. Цифрове середовище виступає: а) середовищем соціалізації, в якому відбувається самоідентифікація та самоздійснення особистості та б) продуктом інтелектуально-творчої діяльності людини, засобом, що опосередковує процеси спілкування та діяльності, при освоєнні якого відбувається когнітивний та особистісний розвиток людини. Визначальними ознаками поведінки людини в цифровому середовищі, що зумовлюють формування когнітивних функцій є: легкий доступ до знань, зовнішня пам’ять, гіпертекстова організація інформаційних потоків, багатозадачність, інформаційна перевантаженість, мобільність, якісні та кількісні зміни комунікації. Дослідження цифрової компетентності у студентсько-викладацькому середовищі не виявило вікових відмінностей; на формування цифрової компетентності впливає інтенсивність та спрямованість діяльності, яку людина здійснює за допомогою ІТ. На основі отриманих результатів складено перелік завдань та перспективних напрямків дослідження когнітивної сфери в контексті цифрової психології.

У статті висвітлено досвід впровадження кейс-методу в навчальний процес у вищих медичних навчальних закладах для підвищення якості підготовки студентів-медиків, формування та вдосконалення клінічного мислення. У процесі роботи було використано об’ємний інформаційний матеріал та особистий досвід із урахуванням принципів системного підходу та аналізу. Наявність персонального клінічного архіву дозволить мати архівний матеріал для використання в навчальному процесі, при аналізі клінічного випадку та використанні даних у науковій роботі. Кейс-метод як метод аналізу конкретного клінічного випадку дозволяє розкрити та сформувати необхідні для подальшої трудової діяльності якості та здібності студентів-медиків, формує клінічне мислення, аналітичні здібності, самостійність у прийнятті рішення, комунікативність, навички роботи з достатньо великим об’ємом інформації. Сучасні методи та засоби інформаційних технологій необхідно цілеспрямовано впроваджувати в клінічну практику та навчальний процес для розвитку професійних навичок, формування клінічного мислення, накопичення клінічного досвіду.

Предметом вивчення в статті є методи, що дозволяють вирішити проблему невизначеності в процесі побудови систем підтримки прийняття рішень авіадиспетчера при виникненні особливих випадків в польоті. Метою є аналіз і обґрунтування вибору математичного апарату для побудови СППР авіадиспетчера. Завдання: аналіз ряду відомих методів інтелектуального аналізу даних, а саме: еволюційних алгоритмів, нейронних мереж, нечіткої логіки та байєсівських мереж з точки зору доцільності їх застосування при побудови систем підтримки прийняття рішень авіадиспетчера управління повітряним рухом при виникненні особливих випадків в польоті. Використовуваними методами є: методи аналізу і синтезу складних інформаційних систем, методи імітаційно-статистичного моделювання. Отримано такі результати. В результаті проведеного аналізу було встановлено, для побудови моделі СППР авіадиспетчера найбільш ефективним є використання апарату байєсівських мереж, який представляє собою перспективний ймовірнісний інструментарій, що дозволяє моделювати складні ієрархічні статичні та динамічні системи. Це обумовлено тим, що на відміну від популярних на даний час моделей "чорних скриньок" байєсівська мережа дозволяє отримати зрозуміле пояснення одержаних висновків, має їх логічну інтерпретацію, надає можливість врахування невизначеностей параметричного, статичного і структурного характеру і, що є особливо важливим, ґрунтується на фундаментальних положеннях теорії ймовірностей, яка розроблялась не одне сторіччя. Висновки. Напрямком подальших досліджень є побудова системи підтримки прийняття рішень авіадиспетчера з використанням байєсівських мереж і технології ймовірнісного програмування

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

Мета дослідження: з’ясування суті поняття «specialization» в практиці масових онлайн курсів. Об’єкт дослідження: процес навчання на масових відкритих дистанційних курсах. Предмет дослідження: особливості «data science» спеціалізації проекту Coursera. Завдання дослідження: взяти участь в якості студента в декількох онлайн масових курсах з категорії «data science specialization», з’ясувати сутність і структуру цієї спеціалізації, визначити її особливості, шляхи включення в традиційний навчальний процес українських вузів. Методи дослідження: включене спостереження, контент-аналіз, аналіз продуктів діяльності. Результати дослідження: спеціалізація Data science проекту Cousera – серія з 9-ти курсів, що охоплюють концепції і засоби аналізу даних, починаючи з постановки дослідницьких питань і закінчуючи публікацією результатів. Послідовність курсів завершується виконанням спеціального проекту (Capstone Project). Курси в серії пов’язані жорсткою і м’якою залежністю. Щомісяця курси повторюються. Структуру курсу становить Сілабус, короткі відеолекції, тести, рeer оцінювання, курсові проекти, форум. Для завдань з програмування використовуються R, RStudio, Git, GitHub. Висновки і рекомендації: шляхи включення такої форми навчання як спеціалізація data science в традиційний навчальний процес українських вузів: оновлення навчально-методичного забезпечення дисциплін, що викладаються, організація самостійної роботи студентів з матеріалами курсів, включення в тематику кваліфікаційних робіт, використання нових засобів і методів, що вивчаються в спеціалізації, в дослідженнях аспірантів і докторантів для аналізу отриманих даних.

Стаття присвячена організації, основним етапам та аналізу результатів педагогічного експерименту з верифікації моделі розвитку інформаційно-дослідницької компетентності наукових і науково-педагогічних працівників та перевірки ефективності відповідної методики. В основу такої моделі покладено відкриті електронні науково-освітні системи (ВЕНОС), призначені для ефективної організації та підтримки наукових досліджень у галузі освіти, педагогіки, соціальних і поведінкових наук. На основі аналізу вітчизняних та зарубіжних досліджень, власного досвіду авторів уточнено поняття ВЕНОС. Обґрунтовано, що до його структури доцільно додати наукові електронні бібліотеки, електронні відкриті журнальні системи (ЕВЖС), наукометричні бази даних, електронні соціальні мережі, системи оцінювання якості педагогічних тестів, системи цифрової ідентифікації вчених та їх наукових публікацій, програмні засоби перевірки унікальності текстів. Нині ці засоби є затребуваними та широко застосовуються для організації наукової та навчальної діяльності в закладах освіти та наукових установах усього світу. Експеримент з перевірки ефективності методики використання ВЕНОС для розвитку інформаційно-дослідницької компетентності дослідників у їх професійній діяльності проводився в наукових установах НАПН України (констатувальний етап) та в науково-дослідних підрозділах трьох ЗВО України (формувальний етап) упродовж 3 років. На констатувальному етапі було визначено засоби ІКТ, які доцільно використовувати для оприлюднення та розповсюдження результатів досліджень, а також вивчено ставлення науковців до їх використання. На формувальному етапі підтверджена основна гіпотеза дослідження про підвищення рівня розвитку інформаційно-дослідницької компетентності наукових і науково-педагогічних працівників за умов цілеспрямованого та методично-обґрунтованого застосування ВЕНОС. Встановлено, що розроблена експериментальна методика забезпечує позитивний розвиток ціннісно-мотиваційного, когнітивного, операційно-діяльнісного і дослідницького компонентів інформаційно-дослідницької компетентності. Для перевірки статистичної значущості отриманих результатів було використане кутове перетворення Фішера.

Запропоновано нейронну мережу для розпізнавання картографічних зображень ґрунтових масивів та класифікації ландшафтних ділянок за типами ґрунтових масивів із використанням нейронної мережі. Описано підходи до проектування архітектури, методів навчання, підготовки даних для проведення навчання, тренування та тестування нейронної мережі. Розроблено структурно-функціональну схему нейронної мережі, яка складається із вхідного, прихованих та вихідного шарів, кожен окремий нейрон описано відповідною активаційною функцією із підібраними ваговими коефіцієнтами. Показано доцільність застосування кількості нейронів, їх тип та архітектуру для проведення задачі розпізнавання та класифікації ділянок на кадастрових картах. Як вихідні дані використано відкриті державні інформаційні ресурси, в яких виділено окремі ділянки за типами ґрунтів, їх поширення та сформовано базу даних для навчання та тренування нейронної мережі. Проаналізовано ефективність, швидкодію та точність роботи нейронної мережі, зокрема, проведено комп'ютерну симуляцію із використанням сучасного програмного забезпечення та математичне моделювання обчислювальних процесів у середині структури нейронної мережі. Розроблено програмні засоби для попередньої підготовки та оброблення вхідних даних, подальшого тренування та навчання нейронної мережі та безпосередньо процесу розпізнавання та класифікації. Відповідно до отриманих результатів, розроблена модель та структура нейромережі, її програмні засоби реалізації показують високу ефективність як на етапі попереднього оброблення даних, так і загалом на етапі класифікації та виділення цільових ділянок ґрунтових масивів. Надалі наступним етапом досліджень є розроблення та інтеграція програмно-апаратної системи на основі розпаралелених та частково розпаралелених засобів обчислювальної техніки, що дасть змогу значно пришвидшити обчислювальні операції, досягти виконання процесів навчання та тренування нейронної мережі в режимі реального часу та без втрати точності. Подані наукові та практичні результати мають високий потенціал для інтеграції в сучасні інформаційно-аналітичні системи, системи аналізу та моніторингу за станом навколишнього середовища, технологічними об'єктами та об'єктами промисловості.

Проаналізовано резюме, що подали кандидати на навчальні курси в галузі інформаційних технологій. Проаналізовано потенційні фактори, що можуть бути включені до вибірки для проведення експерименту. З цього списку резюме вибрано незалежні неакадемічні фактори, які беруться до уваги в дослідженні. Ці фактори можуть мати вплив на успішність кандидатів, що розпочинають навчання на освітніх програмах із напряму інженерії програмного забезпечення, та можуть бути розглянуті у вирішенні задачі прогнозування успішності. На основі цієї вибірки факторів розглянуто методи інтелектуального аналізу даних для класифікації кандидатів, беручи за основу результати проходження тесту на виявлення початкового рівня знань. Під час експерименту використано алгоритми генерації дерев прийняття рішень. Алгоритми, які застосовувалися під час дослідження: J48, LMT, Random Forest, Random Tree. Для оцінки точності класифікації застосовували метод перехресної перевірки. Проведено оцінку атрибутів, що враховуються під час експерименту. Згенеровано дерево прийняття рішень для аналізу факторів, що впливають на початковий рівень знань. Здійснено порівняння вибраних алгоритмів за точністю та швидкодією. Експериментальним способом виявлено основний фактор, що має найбільший вплив на якість проходження тесту на початковий рівень знань. Виявлено другорядні фактори, що також мають вплив на проходження тесту.

Анотація. В даній науковій статті розкрито основні засади цифровізації підрозділів Укрбюро Інтерполу. Відзначено, що всі правоохоронні органи України надають Укрбюро Інтерполу надають інформацію для внесення її до банку даних Інтерполу, з метою якісного співробітництва. Інформація, що вноситься має вимоги, що визначені міжнародною правоохоронною спільнотою, та допомагає розкрити злочини. На основі аналізу наданої правоохоронними органами інформації для Інтерполу дає можливість стверджувати, що на сьогодні виникає потреба в інформаційних базах даних публічно-правового характеру: 1. багато країн ввели на території своїх країн обов’язкову реєстрацію прайпед-абонентів. Вважаємо, доцільно створити міжнародну базу даних зареєстрованих прайпед-абонентів. В країнах, де реєстрація є не обов’язковою, додавати інформацію про тих абонентів, які добровільно прив’язали власну СІМ-карту до паспорта. Запропоновано для швидкого та якісного розкриття злочинів ввести інформаційні міжнародні бази даних засобів мобільного зв’язку. Так як засоби стільникового зв’язку є сьогодні все більш поліфункціональними, це джерела криміналістично значущої інформації, яку слід активно використовувати з метою виявлення, розкриття, розслідування та, звичайно ж, попередження злочинів. Стільниковий телефон це не тільки і не стільки засіб зв’язку, а й база даних різних сфер діяльності людини, і навіть знаряддя скоєння злочинів. Електронна комунікація, що здійснюється за допомогою мобільного зв’язку та мережі Інтернет, найчастіше є основним способом спілкування в рамках злочинної діяльності. Доведено необхідність створення міжнародних бази даних юридичних осіб, фізичних осіб – підприємців та громадських формувань. Даний інформаційний фонд з максимально повних, достовірних, захищених, оперативно обновлюваних даних про зареєстрованих юридичних осіб, фізичних осіб – підприємців також буде сприяти розкриттю багатьох злочинів економічного характеру.

Мета роботи. Провести аналіз вітчизняного фармацевтичного ринку контрастних лікарських засобів (КЛЗ); встановити обсяг асортиментних позицій вітчизняних виробників та визначити домінуючий сегмент за якісним складом досліджуваних ЛЗ. Матеріали і методи. Аналіз проводили на основі даних Державного реєстру лікарських засобів України, електронних баз даних, інформаційно-пошукової програми «Моріон» станом на 2019 рік. Отримані дані досліджень опрацьовували методами узагальнення, систематизації, графічного, порівняльного та структурного аналізу. Результати й обговорення. Встановлено, що до групи зареєстрованих КЛЗ відноситься 36 найменуваннь, з них 31 ЛЗ належать до йодовмісних КЛЗ (5 ЛЗ – йонні, 26 ЛЗ – нейонні), 5 препаратів складають контрастні засоби на основі гадолінію та барію. Лідером імпортних препаратів є фірма-виробник і заявник Юнік Фармасьютикал Лабораторіз, Індія, частка якої складає 27,8 %. Обсяг вітчизняного асортиментного сегмента знаходиться на рівні 33,4 %, провідне місце серед вітчизняних виробників посідає фармацевтичне підприємство ПАТ «Фармак». Вивчено структуру асортименту дослiджуваної групи за торговельними назвами (ТН) та країнами-виробниками: загальна кількість ТН становить 17 найменувань КЛЗ, із них 5 ТН – лікарські засоби вітчизняних фармацевтичних підприємств. До основного складу досліджених контрастних ЛЗ входить 10 активних фармацевтичних інгредієнтів (АФІ), а також такі допоміжні речовини, як трометамол і/або трометамін та меглюмін, що сприяють зменшенню негативної реакції на організм людини та покращують загальні властивості КЛЗ. Висновки. Встановлено, що український ринок КЛЗ формується, в основному, за рахунок iмпортних ЛЗ, їх питома вага складає 66,6 %. Встановлено відсутність вітчизняного виробництва нейонних йодовмісних КЛЗ: йопромід, йодиксанол.

Об’єктом дослідження є методи індексування у нереляційних базах даних. У статті був зроблений огляд найбільш поширених алгоритмів хешування та запропонованого алгоритму хешування на основі простих чисел та двійкової системи числення. Ця робота грунтується на основній теоремі арифметики, яка стверджує про можливість факторизації будь-якого натурального числа унікальним набором простих чисел. Даний підхід дає можливість використовувати математичний апарат для обгрунтування властивостей алгоритму. Алгоритми, що розглянуті у статті, базуються навиконанні послідовності бітових операцій і тим самим, не можуть бути стійкими до колізій. Саме ця характеристика є найважливішою для використання розширеного хешування замість збалансованого бінарного дерева при індексації у нереляційних базах даних. Це дасть можливість не тільки підвищити швидкодію запитів, а ще дозволитьвикористовувати апаратні засоби максимально ефективно. Оскільки головною метою роботи є адаптація комбінованого алгоритму для нереляційних баз даних, то для досягнення цієї мети необхідно мати хеш-функцію, якамає високу стійкість до колізій. Запропонований алгоритм було реалізовано з використанням мови програмування високого рівня С++, оскільки вона дозволяє створювати абстракції з низькою “вартістю” та мати можливість роботи на низькому рівні з інформацією. У контексті роботи, найбільш корисною можливістю є виконання операцій набітовому рівні. В якості практичної частини було проведено два експерименти, метою яких було виявлення різних вхідних масивів даних, які на виході давали би однакові хеші. Основною ідею експериментів була генерація випадкових даних та отримання хешів, використовуючи запропонований алгоритм. Результатом тестування є відсутність таких вхідних масивів даних. Результати досліду показали доцільним продовжувати досліджувати запропонований алгоритм з використанням математичного апарату для аналізу його властивостей. Бібл. 4, табл. 1.