Journal articles on the topic 'Ієрархічна класифікація'

The purpose of the article is to form a set and hierarchical classification of factors influencing the system of financial stability management. The paper proposes hierarchical relationships of factors influencing the financial stability management system, which, in contrast to existing approaches, allows to take more fully into account the factors that determine the effectiveness of financial stability management and form a mathematical model of intellectual support for management decisions. The linguistic variable that corresponds to the indicator of the effectiveness of financial stability management is presented as a function of the components that describe the impact of financial and economic factors on the financial stability management system; the influence of production factors and management factors. The practical significance of the results is that the theoretical and methodological provisions of scientific work are brought to the level of specific practical recommendations for the formation of the financial stability management system and can be used by industrial enterprises to make management decisions to improve business results in their relationship and interdependence.

Проаналізовано типології зеленого простору і класифікації парків у пострадянських (Україна, Білорусь), європейської (Великобританія), північноамериканських (США, Канада), азійських (Японія, Китай, Сінгапур, Малайзія) країнах та містах Австралії. Різні країни пропонують не однакові класифікації зеленого простору, що ґрунтуються на функціональному призначенні території, фізичних характеристиках, розмірах, обсягах обслуговування населення тощо. Охарактеризовано класифікацію парків, застосованої в Україні, за місцем розташування відносно міських меж (міські парки і лісопарки) та за функціональною ознакою. Парки, залежно від характеру і призначення, поділяють на парки культури і відпочинку, районні, спортивні, дитячі, дендрологічні, історичні, національні, меморіальні, етнографічні парки-музеї, історичні, виставкові, зоологічні, парки аерофітотерапії тощо. Відсутність ієрархічної класифікації і відповідних стандартів призводить до поглинання зеленого простору міською забудовою. Здійснено пошук шляхів удосконалення класифікації озеленених територій, використовуваної в Україні. Природні території та зелені насадження обмеженого користування (шкільні ділянки, спортивні майданчики житлових масивів) є найуразливішими територіями, які першочергово підпадають під забудову в українських містах. Чітко визначена класифікація озеленених територій сприятиме їх збереженню в умовах посилення урбанізації. Рекомендовано стандартизувати українську класифікацію зелених насаджень у тому числі й за ієрархічними ознаками, що вплине не тільки на міську систему зелених насаджень, але й на ландшафтну організацію простору за межами міст.

Запропоновано фасетну систему класифікації інформаційних загроз цільовій аудиторії в кібернетичному просторі, що усуває недоліки ієрархічних систем класифікацій і дає можливість отримувати код інформаційної загрози для каталогізації, архівації та ідентифікації. Використання запропонованої фасетної класифікації зменшує час, необхідний для ідентифікаціїінформаційної загрози в інформаційних джерелах Інтернету.

Стаття присвячена проблемі формування мотивації до вивчення іноземних мов здобувачами вищої освіти. Розглядаються різноманітні мотиваційні підходи. Практичний досвід переконує, що найголовніше у вивченні іноземної мови – це мотивація здобувачів вищої освіти. Вона є пусковим механізмом будь-якої діяльності: праця, спілкування чи пізнання. Мотив повинен бути як на початку заняття, так і на кожному окремо взятому його етапі. Мотив має стати тією точкою опори, на якій будується зміст заняття. Жоден навіть висококваліфікований викладач, не досягне бажаного результату, якщо його зусилля не будуть узгоджені з мотиваційною основою на конкретний результат. Будь-яка діяльність чи вчинок спонукається не окремим мотивом, а комплексом, тобто є полімотивованим. У контексті дослідження мотивація учіння розглядається як ієрархічна система внутрішніх і зовнішніх мотивів. Під мотиваційною сферою розуміється сукупність стійких мотивів, що знаходяться в певній ієрархії і виражають спрямованість особистості. Обґрунтовано, що вплив емоційного фактора на навчальну діяльність є неоднозначним, він залежить від певних умов. Процес формування професійного інтересу має певні закономірності та стадії. У статті також обґрунтовано, що робота на занятті, організована за принципами комунікативності, має переваги перед теоретичним підходом до вивчення мови. Узагальнено, що для ефективного досягнення результату необхідно забезпечити диференційований підхід до вивчення іноземної мови. У результаті дослідження зроблено висновок, що цілеспрямована робота в процесі вивчення іноземних мов з метою розвитку не лише зовнішніх стимулів, а й внутрішніх спонукань має позитивну тенденцію. Глибші, ґрунтовніші знання здобувачів вищої освіти відкривають перед викладачем ширші можливості з метою використання різноманітних за змістом та формами завдань, що позитивно позначаються на формуванні професійних інтересів. Ключові слова: мотивація, мотив, класифікація мотивів, іноземні мови, здобувачі вищої освіти.

Предметом досліджень статті є ієрархічні моделі для встановлення ступеня релевантності описів зображень при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є розроблення модифікації методу структурного розпізнавання на підставі впровадження блокових моделей даних із інтегруванням ймовірнісних розподілів. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для ефективного за швидкодією ієрархічного оброблення даних при визначенні релевантності структурних описів, вивчення властивостей цих моделей, оцінювання результативності при обробленні зображень. Застосовуваними методами є: детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, методи побудови розподілів бітових даних, апарат метричного визначення релевантності, програмне моделювання. Отримані такі результати. Перехід від опису множин дескрипторів до розподілів фрагментів, побудова ієрархічних ознак забезпечують необхідну результативність розпізнавання. Оброблення та аналіз даних виконується у кілька разів швидше, ніж на підставі розподілів. Висновки. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурного розпізнавання зображень на основі впровадження блочної структури опису із використанням інтегрованих значень розподілу для фрагментів множини дескрипторів. Практична значущість – досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії при обчисленні релевантності, підтвердження результативності запропонованих ієрархічних ознак на прикладах зображень, отримання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації системах комп’ютерного зору.

Незважаючи на те, що кластеризація є безконтрольною класифікацією багатовимірних даних увідповідні кластери, застосування кластерного аналізу під час дослідження морфологічних харак-теристик сортів рослин дозволяє зменшити розмірність вибірки даних, що сприяє більш точній іде-нтифікації нових сортів. Саме тому важливим питанням є порівняння результатів кластеризації іззастосуванням різних методів і метрик та виявлення найбільш придатних для аналізу морфологічниххарактеристик. Методи: аналітичний, математичний, статистичний, графічний. Під час виконан-ня досліджень використано широко відомий набір даних, що має назву Іриси Фішера. Результати.Досліджено вплив на результат кластерного аналізу різних ієрархічних агломеративних методівкласифікації (ближнього сусіда, дальнього сусіда, середнього зв'язку, середнього сусіда (центроїда)та метода Варда) із застосуванням евклідових та не евклідових метрик. Оцінено результати клас-терізації з використанням засобів описової статистики (методу перехресних таблиць). Встановле-но, що найбільш придатними для проведення кластеризації за морфологічними характеристикамидля наборів даних, які описуються метричними шкалами є методи: середнього зв'язку (між групами)із застосуванням кореляції Пірсона, середнього зв'язку (всередині групи) із застосуванням метрикКосінус та кореляції Пірсона, а також методу Варда із застосуванням метрики Косінус. Запропо-новано використовувати апарат частотної статистики (перехресні таблиці) для оцінювання якос-ті результатів класифікації. Висновки. Проведене тестування довело, що не існує жодного універса-льного алгоритму, який би ідеально розподілив набір Ірисів Фішера на кластери. Не зважаючи на те,що встановлено методи й метрики, які є найбільш вдалими для класифікації протестованого наборуданих, ці методи не можна рекомендувати для використання під час тестування морфологічних оз-нак усіх ботанічних таксонів. Кластеризацію сортів рослин потрібно проводити ітераційно, послі-довно застосовуючи найбільш поширені алгоритми кластеризації та ретельно оцінювати результа-ти кластеризації з метою вибору метода та метрики, які найбільш оптимально класифікують сор-ти рослин та дозволять правильно інтерпретувати результати класифікації. Результати такоїкластеризації рекомендовано оцінювати з використанням методу перехресних таблиць та обиратикращий за якістю кластерів.

У статті розглянуто проблему сутнісного осмислення потреб, їх структуру, класифікацію, особливість розвитку у метаконтекстуальному вимірі досліджень сучасної гуманітаристики. Крізь призму міждисциплінарного підходу здійснено аналітичний огляд потреб у фізіологічно-біологічному, екологічно-економічному та соціологічному дискурсі. Наголошується на подвійній сутності потреб, які акумулює в собі єдність об’єктивних та суб’єктивних начал. Показано різноманітність потреб, що передбачає їх класифікацію по рівнях, групах, класах, видах, обумовлюючи ієрархічну співвідносність та взаємодію. Акцентується увага на тому, що тільки людина є тим єдиним і унікальним сущим, яка не просто має потреби, але й здатна їх усвідомлювати, формувати, й не лише задовольняти, але й критично переосмислювати, обмежувати.

Описано особливості проблеми тестування програмного забезпечення (ПЗ) за допомогою автоматизованих систем генерування модульних тестів. Проаналізовано методи автоматизованого модульного тестування, що використовуються для тестування ПЗ. Виконано класифікацію методів генерування модульних тестів на підставі вхідних даних і засобів для генерування тестів. Показано, що компільований байт-код та граф контролю потоку є основними видами вхідних даних, а символьне виконання є основним методом для генерування модульних тестів. Систематизовано новітні методи автоматизованого модульного тестування: символьне виконання з використанням штучних нейронних мереж, додаткової логіки та оптимізаційних алгоритмів. Проаналізовано можливості застосування мета- та гіперевристик системами автоматизованого генерування модульних тестів. Побудовано їх ієрархічну модель: до четвертого рівня віднесено пошукові алгоритми для аналізу умов у коді; до третього – SMT-бібліотеки, які містять множину алгоритмів першого рівня та стратегії їх використання; до другого – поєднання результатів роботи SMT-бібліотеки з результатами роботи додаткової логіки; до першого – алгоритм управління, що керують процесом генерування тестів. Описано можливості виконання паралельних обчислень на всіх рівнях ієрархії. Продемонстровано наявність вузьких місць у реалізаціях систем генерування модульних тестів. Запропоновано розподіл завдання генерування модульних тестів на підставі рівнів ієрархії моделі, що дає змогу обійти вузькі місця поточних систем та покращити масштабованість. Розроблено UML-діаграму класів на запропонованій моделі. Запропоновано одночасне використання метаевристик на всіх ієрархічних рівнях моделі для підвищення якості згенерованих тестів, що покращить універсальність і модульність системи. Обґрунтовано потребу подальшого розроблення нових методів для підвищення ефективності алгоритмів генерування тестів та якості тестування.

У статті обґрунтовано актуальність необхідності формування валеологінчого світогляду майбутніх учителів фізичної культури. Проаналізовано зміст наукової категорії «світогляд». Конкретизовано, що філософи під світоглядом розуміють узагальнену систему поглядів людини на світ, на місце окремих явищ і самої себе в ньому, розуміння та емоційну оцінку людиною сенсу її діяльності й долі людства; психологи – психічне утворення, яке підводить особистість до розуміння свого місця у світі, визначеності та впевненості в житті, завдяки чому людина зміцнює свої мотиви; педагоги – усвідомлення людиною довкілля, свого місця в ньому, свого ставлення до цього світу й до самої себе, своїх намірів стосовно світу; знання людини про світ, оцінку його й самої себе. На основі історико-ретроспективного аналізу проблеми конкретизації педагогічних принципів формування того чи іншого досліджуваного феномену встановлено, що: в історії педагогіки є низка класифікацій педагогічних принципів, які запропоновані різними вченими; наявні класифікації істотно відрізняються між собою, що пояснюється відмінністю історичних умов, за яких розвивалася вища школа, методологічних основ, на яких будувалися принципи навчання. Орієнтуючими векторами виокремлення конкретних педагогічних принципів у різні історичні періоди розвитку педагогічної науки були мета і завдання, закономірності освітнього процесу підготовки майбутніх фахівців. Установлено, що система валеологізації професійної освіти базується на основних педагогічних принципах, які перебувають в ієрархічній взаємозалежності і водночас можуть слугувати базовими для виведення все нових похідних засад. У межах вибраної проблематики проаналізовано різні класифікації педагогічних принципів, на які опиралися науковці, котрі присвятили свої наукові доробки питанню валеологічного виховання та навчання студентів. Виокремлено та теоретично обґрунтовано педагогічні принципи формування валеологічного світогляду студентів, до яких віднесено: принцип природовідповідності, пізнання, єдності фізичного і розумового розвитку, демократизації, гуманізації, культуровідповідності, народності тощо.

У роботі запропоновано фасетну систему класифікації особливих випадків у польоті, характерних для безпілотного літального апарату І класу, яка усуває недоліки ієрархічних систем класифікації та дозволяє систематизувати особливі випадки у польоті за набором необхідних ознак (фасетів). Запропонована система дозволяє при ідентифікації особливого випадку у польоті бортовою інформаційною системою позначати його кодом та обробляти відповідні ознаки для вирішення різних завдань, зокрема пов'язаних з управлінням безпілотним літальним апаратом І класу в “конфліктних ситуаціях”, аналізом його стану як технічної системи та аналізом можливих наслідків небезпечних ситуацій.

За результатами проведеного дослідження надано визначення поняття органів виконавчої влади у сфері наукової та науково-технічної діяльності в Україні, визначено їх місце в системі органів виконавчої влади, встановлено коло ознак органів виконавчої влади у сфері наукової та науково-технічної діяльності та надано їх класифікацію за ступенем узагальненості. Зазначено, що органи виконавчої влади у сфері наукової та науково-технічної діяльності в Україні можна визначити як різновид органів державної влади, що мають ієрархічну структуру, діяльність яких спрямована на виконання законів та інших нормативно-правових актів та полягає в підзаконному адміністративно-правовому регулюванні (адмініструванні) суспільних відносин у сфері наукової та науково-технічної діяльності в Україні.

Наведено нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів, які дадуть змогу виявити закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу їхнього щоденного руху. Для цього попередньо проаналізовано низку методів і алгоритмів кластеризації даних і виокремлено особливості їхнього застосування. З'ясовано, що основними перевагами методів кластеризації даних на підставі їхньої щільності є можливість виявлення кластерів вільної форми різного розміру та стійкості до шуму та викидів. Однак до недоліків цих методів можна віднести високу чутливість до встановлення вхідних параметрів, не чіткий опис класів і непридатність для кластеризації даних великих розмірів. З'ясовано, що основною проблемою всіх алгоритмів кластеризації є їх масштабованість із збільшенням обсягу оброблених даних. Встановлено, що основними проблемами більшості з них є складність налаштування оптимальних вхідних параметрів (для алгоритмів щільності, сітки чи моделі), ідентифікація кластерів різної форми та щільності (алгоритми розподілу, алгоритми на підставі сітки), нечіткі критерії завершення (ієрархічний, розділовий та на підставі моделі). Оскільки процедура кластеризації є тільки одним із етапів оброблення даних системи загалом, обраний алгоритм повинен бути простим у використанні та простим для налаштування вхідних параметрів. Дослідження показують, що ієрархічні методи кластеризації містять ряд алгоритмів, придатних як для оброблення даних невеликого обсягу, так і для аналізу великих даних, що є актуальним у галузі соціальних мереж. На підставі виконаного аналізу даних, зібрано інформацію для заповнення розумного профілю користувача. Значну увагу приділено дослідженню асоціативних правил, на підставі чого запропоновано алгоритм для вилучення асоціативних правил, що дало змогу знаходити статистично значущі правила, а також шукати тільки залежності, визначені загальним набором вхідних даних, та має високу обчислювальну складність, якщо існує багато правил класифікації. Розроблено підхід, що орієнтований на створення та розуміння моделей поведінки користувачів, прогнозування майбутньої поведінки за допомогою створеного шаблону. Досліджено методи моделювання попереднього оброблення даних (кластеризація) та виявлено закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу щоденного руху людей та їхніх друзів. Наведено методи створення та розуміння моделей поведінки користувачів, застосовано алгоритм k-means для групування користувачів, що дало змогу визначити, наскільки добре кожен об'єкт знаходиться у своєму кластері. Введено поняття правил асоціації, розроблено метод пошуку залежностей, оцінено точність моделі.

Представлено сучасні уявлення про створення умов для комфортного функціонування дитини з ООП у дитячому колективі. Розкрито провідну роль пристосувального освітнього середовища у контексті перебігу означеного процесу, що підтверджує необхідність здійснення його ретельного аналізу з метою оцінки якості життєдіяльності дитини з ООП й визначення заходів для подальшого вдосконалення умов її розвитку. Репрезентовано структуру Міжнародної класифікації функціонування, обмеження життєдіяльності, здоров’я дітей та підлітків (МКФ-ДП) як сучасного інструменту, що дає змогу скласти об’єктивне уявлення про стан дитини на основі обліку характеристик її розвитку та впливу на неї навколишнього середовища; концептуальну модель використання МКФ-ДП в інклюзивному навчальному процесі; алгоритм створення «пристосувань» з опорою на аналіз особливих освітніх потреб; типологію особливих освітніх потреб і їхню ієрархічну структуру, що виступає у якості основи подальшої педагогічної підтримки дітей з урахуванням необхідних «пристосувань».

В роботі визначається комплексний виробничий ризик за допомогою системної моделі для працюючих на відкритому повітрі при реконструкції автотранспортних шляхопроводів з урахуванням метеорологічних факторів, забруднення атмосферного повітря та хронічного впливу шуму від автотранспортних засобів. Запропоновано методологію системного підходу до визначення професійного ризику на основі ієрархічної дворівневої системної математичної моделі, яка враховує всі закономірності впливу основних небезпечних факторів. Запропоновано кваліфікаційну шкалу для оцінки виробничого ризику ризику для здоров’я працюючих. Визначено, що значення ризику для здоров’я працюючих при виконанні дорожніх робіт не може бути отримано на основі існуючих нормативних документів, оскільки вони не враховують ризик від постійного шумового навантаження від автотранспортних засобів на шляхопроводах, що додатково посилюється температурним впливом в теплі місяці року. Розроблена системна математична модель оцінки та класифікації значення виробничого ризику для працюючих на відкритому повітрі, яка враховує всі закономірності впливу основних небезпечних факторів забруднення міського середовища та проведено її апробацію для умов м. Києва. Результати роботи актуальні для удосконалення управління безпекою працюючих при виконанні дорожніх робіт за рахунок комплексного врахування всіх шкідливих факторів впливу при оцінці виробничого ризику.

У статті розглядаються питання організації документів Національного архівного фонду України на всіх структурних рівнях, що здійснюється на підставі наукової класифікації, а також використання ретроспективної інформації. Для забезпечення інформаційної цілісності Національного архівного фонду, підвищення ефективності систем інтелектуального доступу до документів архіви проводять організаційно-правові, науково-методичні та технологічні заходи, спрямовані на формування ієрархічно пов'язаних документальних комплексів на всіх структурних рівнях НАФ, створення мережі архівних установ і визначення профілю архівів. Документи НАФ України, склад якого представлено документами, що повноцінно відбивають усі напрями життєдіяльності суспільства, зберігаються в державних архівних установах та приватних колекціях і перебувають під охороною держави. Облік, збереження і використання цього вельми цінного для держави інформаційного масиву є основними завданнями архівних установ України. Найпоширенішими формами використання документної інформації архівів є ініціативне інформування; виконання соціально-правових, генеалогічних і тематичних запитів громадян; експозиційна робота архіву; використання через засоби масової інформації; користування документами в читальному залі; публікація документів. Особливість ініціативного інформування полягає у випереджальному задоволенні попиту великих суспільних груп, владних структур, установ, організацій, окремих громадян.

У статті розглядаються актуальні питання застосування сучасних технологій і методів виявлення та розпізнавання об’єктів. Стаття присвячена аналізу особливостей застосування різних типів нейронних мереж в процесі поетапної обробки відеоданих, які отримуються з систем технічного зору роботів, систем відеомоніторингу, інтелектуальних систем безпеки. Проведено огляд сучасної літератури, яка описує методику формування простору ознак опису об'єктів і методів їх розпізнавання. Під час огляду показано, що процес інтелектуальної обробки відеоданих складається з багатьох етапів обробки зображень, одним із яких є обробка з застосуванням нейронних мереж в якостіінтелектуальних компонентів. Баторівневість етапів обробки в реальному часі вимагає обгрунтування застосування різних типів нейронних мереж при різних процесах обробки з метою підвищення якості та оптимізації часу обробки таких даних. Наводиться структура моделі обробки відеозображень. Також у статті проводиться визначення типів нейронної мережі на різних етапах обробки даних (таких як ідентифікація параметрів і характеристик групи, знаходження групових об’єктів, посекторна обробка зображень, класифікація об’єкту, розпізнавання об’єкту, створення контурної моделі об’єкту, виявлення об’єкту в секторі, оцінка параметрів сектору, визначення інформаційних секторів, розбиття кадру на сектори, обробка інформаційних кадрів) відповідно ієрархічної моделі, що пропонується, з подальшим використанням отриманих результатів для мультиагентної системи розподіленої інтелектуальної обробки відеоданих об’єктів моніторингу та приклади подальшого застосування отриманих результатів. Бібл. 13, табл. 1.

Стаття присвячена дослідженню іменникових фраз, які були і є темою багатьох зарубіжних та українських лінгвістичних праць. У наукових роботах розглядаються ієрархічні відношення в структурі іменникових фраз, закономірності їх розташування, класифікації препозитивних і постпозитивних компонентів. Лінгвісти також аналізують різні аспекти іменникових фраз у порівнянні двох мов, у різних мовних стилях. Однак ще не всі аспекти іменникових фраз висвітлено, немає єдиного підходу до аналізу цього питання. Тому дослідження функціонування, взаємодії семантики та синтаксису на рівні словосполучення, особливо на матеріалі латинських текстів, є актуальним і заслуговує на ґрунтовне вивчення. Мета роботи полягає в дослідженні структури іменникових фраз із часовим словом «DIES» – «день», яке є ядром лексико-семантичної групи частин дня, і їх функціонування в комедіях Плавта. Обсяг іменникових фраз, їх морфологічний склад, аранжування компонентів і зв’язок між ними є частинами дослідження структури іменникової фрази. Структура іменникових фраз може бути розкрита краще з погляду функціонування мовних одиниць. Аналіз синтагматичних зв’язків в іменникових фразах з «DIES» – «день» указує на те, що це слово сполучається з прикметниками з указівкою на цілковите охоплення дією часового відрізка, тривалості часового відрізка, співвіднесеність із певними (точними) відрізками часу, послідовність часових відрізків. Також це ядро-іменник уживається із займенниками, займенниковими прикметниками та кількісними числівниками. Важливим аспектом дослідження є сполучуваність іменника «DIES» з прийменниками. У результаті дослідження функціонування іменникових фраз з’ясувалося, що Плавт у текстах комедій використовував такі структури іменникових фраз: бінарні регресивні, бінарні прогресивні, полікомпонентні регресивні та полікомпонентні рамкові іменникові фрази. Найбільш частотними виявилися регресивні іменникові фрази, а найменш частотними – прогресивні. Полікомпонентні фрази переважно складаються з трьох компонентів. Найуживанішими компонентами досліджуваних фраз є вказівні займенники, прикметники та прийменники. Перспективним для подальшого дослідження вбачається вивчення іменникових фраз у творах різних стилів, а також аналіз функційних, структурних і семантичних особливостей іменникових фраз з іншими ядрами-іменниками на позначення часу.

Технології інтернет-сервісів пропонують передові рішення для створення розподілених бізнес-процесів та додатків. У наш час кількість інтернет- сервісів продовжує постійно зростати. Перед споживачами інтернет- сервісів постає проблема вибору із сервісів з однаковою або подібною функціональністю саме того сервісу, який їм найбільше підходить за набором критеріїв, наприклад, вартість, час відгуку, пропускна здатність, безпека, надійність. Такі критерії якості вебсервісів називають нефункціональними характеристиками сервісів або якістю сервісу (Quality of Service, QoS). Залежно від домену та категорій користувачів, а також контексту використання сервісу вебсервіс може мати багато специфічних властивостей та характеристик якості. Є багато стандартів та специфікацій якості вебсервісів. Незважаючи на це, дослідники, розробники та замовники часто по-різному розуміють якість вебсервісів. Вони можуть зменшити або розширити перелік і навіть значення характеристик якості вебсервісів. Метою цієї роботи є розроблення моделі критеріїв якості вебсервісів, яка могла б ураховувати різні аспекти впливу на якість вебсервісів. У цій роботі розглянуто специфікації та стандарти таких організацій, як OASIS, ISO/IEC та OMG. Здійснено пошук інформації у наукометричних базах даних, таких як Scopus та Web of Science. Із розглянутих стандартів та відповідних наукових робіт обрано характеристики якості та критерії для розроблення ієрархічних моделей якості. На основі стандарту метамоделі QoS від Object Management Group запропоновано модель для синтезу колекцій характеристик вебсервісу QoS. У результаті дослідження розроблено модель, засновану на аналізі наявних стандартів, наукових досліджень та оглядів, присвячених вивченню та класифікації характеристик якості та атрибутів якості вебсервісів. Ця модель може бути корисною для вибору вебсервісу з метою безпосереднього застосування, побудови композитних вебсервісів та хмарних сервісів, створення систем на основі сервіс-орієнтованої архітектури та інтернету речей.

При розробці інтенсивних технологій навчання актуальною є проблема дидактичної обробки первинного інформаційного матеріалу з метою збільшення продуктивності процесів пам’яті: швидкості, об’єму, точності запам’ятовування та відтворення, стійкості запам’ятовування тощо. Аналіз даних, представлених в [1–3, 13, 14] дозволив визначити такі способи дидактичної обробки первинного інформаційного матеріалу (рис. 1):групування – виділення в навчальному матеріалі груп по різним видам ознак;опорні пункти – будь-які лаконічні пункти в навчальному матеріалі (заголовки, позначки, графічний матеріал, приклади, числові дані тощо), які виділяються або візуально, або по суті із загального матеріалу і можуть бути опорою для більш широкого змісту;мнемічний план – сукупність опорних пунктів визначеного фрагменту навчального матеріалу;класифікація – розподіл навчальної інформації на класи, підкласи, групи і т. п. на основі загальних ознак класифікації;структурування – визначення внутрішньої побудови навчального матеріалу;систематизація – визначення певного порядку і зв’язків між частинами цілого;схематизація – спрощене, в основних рисах, подання навчальної інформації;аналогії – встановлення спільних логічних відношень між елементами різної природи;перекодування – перетворення інформації на основі семантичних та інших видах ознак – вербалізація, подання інформації в образній формі тощо;добудова навчального матеріалу з боку суб’єкту навчання;серіаційна організація навчального матеріалу – визначення послідовностей в навчальному матеріалі – по просторовим, часовим, енергетичним та іншим характеристикам; Рис. 1. Шляхи інтенсифікації мнемічних процесів навчальної діяльності студентів в технологіях вивчення інженерних дисциплінасоціації – встановлення зв’язків за подібністю, протилежністю чи суміжністю;свідоме та несвідоме повторювання навчального матеріалу.Визначимо конкретну реалізацію способів дидактичної обробки навчального матеріалу для змісту інтенсивних технологій вивчення інженерних дисциплін.В навчальному матеріалі інженерних дисциплін для об’єктів, процесів та явищ можна виділити такі основні змістовні групи:призначення та використання (R);склад, побудова, конструкція (S);принципи та механізми дії та функціонування (D);параметри та характеристики (H).Не дивлячись на різноманітний характер інженерних дисциплін, все інформаційне поле їх навчального матеріалу визначається одними і тими матеріальними об’єктами та процесами і достатньо повно охоплюється наведеним переліком змістовних груп.Використання змістовних груп А.А.Смирнов [3] вважав найбільш відповідним розумовим процесам запам’ятовування способом. Використання в якості змістовних опорних пунктів назв змістовних груп дозволяє здійснювати узагальнення та ранжування навчальної інформації вже при першому знайомстві з нею. Це не потребує в подальшому перебудови структури інформації, що скорочує витрати часу. Крім того, сукупність таких змістових опорних пунктів дозволяє скласти план навчального матеріалу.Класифікація, структурування та систематизація є різновидностями складних ієрархічних групувань. Загальною особливістю цих процесів є утворення завдяки операції узагальнення (агрегації) даних складних інформаційних одиниць. Але слід підкреслити, що властивості цих складних інформаційних одиниць будуть різними і визначатися способом їх утворення [1, 2, 4]. Так, при класифікації йде утворення складних інформаційних одиниць по відомим загальним ознакам (критеріям класифікації).При структуруванні визначаються структури (або оперативні одиниці пам’яті) одиниці і встановлюються зв’язки між ними. Незважаючи на різні об’єми структурних одиниць, у них є загальна властивість бути миттєвими, симультанними образами [5, 6].Для інтенсивних технологій навчання створення симультанних образів є одним із засобів зменшення витрат навчального часу. Швидкісне утворення з інформаційних елементів симультанного образу можливе за виконання таких умов [4]:забезпечення одночасного надходження в оперативну пам’ять тих елементів, з яких повинен формуватись симультанний образ;інформаційні елементи, з яких формується образ повинні мати таку внутрішню структуру, яка подібна одній із вже сформованих структур в довгостроковій пам’яті людини.Для інтенсивних технологій вивчення інженерних дисциплін пропонується метод швидкісного формування симультанних образів матеріальних об’єктів, процесів та явищ на основі використання інтегративно-логічних моделей [7].Одночасне подання основних інформаційних ознак об’єкту та логічна впорядкованість цих ознак в інтегративно-логічних моделях забезпечують виконання основних вимог швидкісного утворення симультанного образу.В інтегративно-логічних моделях процес структурування інформації переходить далі в процес систематизації: виділення складових компонентів та їх упорядкування.Наступним способом інтенсифікації мнемічної діяльності студентів в технологіях вивчення інженерних дисциплін є використання для дидактичної підготовки навчальної інформації схематизації. Схема являє собою відображення об’єкту, процесу чи явища в основних, суттєвих рисах.Поняття “схема” є одним із фундаментальних понять в сучасних теоріях пам’яті [8-10].Ф. Бартлетт [8] вважав, що людина запам’ятовує не конкретні об’єкти, а їх схеми. Схемами можна ефективно відображати не тільки образну, декларативну інформацію, а й процедурну (процесуальну). Схеми традиційно широко використовуються для представлення декларативної навчальної інформації інженерних дисциплін. Але представлення процедурної інформації, яка описує різні види діяльності інженера-конструктора та інженера-технолога, в технологіях вивчення інженерних дисциплін у вигляді схем або моделей діяльності практично не використовується. Ця обставина стала причиною розробки імітаційних моделей діяльності спеціаліста для репрезентації в змісті інтенсивних технологій вивчення інженерних дисциплін процедурних знань. Згідно з системним принципом поліізоморфізму імітаційні моделі діяльності спеціаліста повинні з однієї сторони відображати структуру професійної діяльності інженера, а з другої – онтогенез людини.Для інтенсивних технологій навчання основу імітаційних моделей діяльності спеціаліста повинна складати наступна структура навчальних дій (НД):НД = М + Ц + ОД + ВД + КД + КОР,де М – мотиваційний компонент дії;Ц – цільовий компонент дії;ОД – орієнтувальна частина дії;ВД – виконавча частина дії;КД – контрольна частина дії;КОР – коригуюча частина дії.Проведені дослідження показали, що органічне включення в структуру навчальних дій мотиваційного та цільового компоненту зменшує витрати навчального часу на формування дії в 1,3-2,5 рази.Внутрішні психологічні процеси сприйняття та обробки інформації людиною пов’язані з багаточисельними процесами її перекодування [11]. В основі перекодувань лежить послідовна зміна функціонувань процедурного та декларативного механізмів сприйняття та обробки інформації. Врахування цього явища дозволяє зробити вважливий висновок: зовнішні перекодування навчальної інформації повинні бути ізоморфними внутрішнім психологічним механізмом її сприйняття та обробки.Так, вербалізація навчальної інформації, яка пов’язана з ініціюванням процедурного механізму повинна чергуватись з образним поданням об’єктів, яке ініціює декларативний механізм.Окрему групу складають такі дидактичні засоби, як самостійна добудова суб’єктами навчання навчальної інформації [2]. Активізація пізнавальних психологічних процесів при добудові навчального матеріалу викликає його більш інтенсивне запам’ятовування. Основу цієї активізації складає мотиваційний ефект незакінченої дії Зейгарник [12].Одним з ефективних засобів запам’ятовування навчальної інформації є її серіація – впорядковане розташування за розміром, за часом, за ефективністю тощо [13,14]. Ефективність використання серіації навчальної інформації визначають, мабуть, механізми антиципації та позитивної інформаційної інтерференції: у впорядкованій інформації легше встановлюються закономірності і на основі цього робиться прогноз на появу нової інформації, яка вже є очікуваною.Ж. Піаже писав: “Серіація є первинною реальністю, будь-яке асиметричне відношення до неї є лише тимчасово абстрагований елемент”. Продовжуючи думку Ж. Піаже, можна сказати, що цей “тимчасово абстрагований елемент” наступним кроком стане на своє чільне місце в стрункому ряду даних. Використання серіації даних в навчальній інформації дозволяє підвищити інтенсивність її засвоєння в технологіях навчання.Наступний засіб дидактичної підготовки навчальної інформації є використання аналогій та асоціацій. Аналогами будемо називати подібні у певному відношенні об’єкти, предмети, явища або поняття, які в цілому суттєво відрізняються. Використання аналогій є потужним фактором зменшення кількості інформації, яку необхідно запам’ятовувати. Об’єктивною основою аналогій є однакові логічні відношення між об’єктами різної природи. В цьому разі також спрацьовують механізми антиципації та переносу, які забезпечують інтенсифікацію мнемічної діяльності. Якщо встановлення аналогій потребує проникнення в глибини логічної структури побудови навчальної інформації, то асоціації визначають об’єднання речей по зовнішнім ознакам – схожості, сусідству в просторі або часі тощо. Якщо аналогії встановлюють довгострокові зв’язки, то асоціації – тимчасові. Але це не зменшує важливу роль асоціацій при запам’ятовуванні навчальної інформації.Повторювання є традиційним дидактичним засобом запам’ятовування навчального матеріалу. Прислів’я, яке стало класикою дидактики: “Повторення – мати навчання”, виявилось лише першою частиною його повної версії. В [15] проводиться повний варіант цього прислів’я, який любив повторювати відомий вчений-психолог П.І. Зінченко: “Повторення – мати навчання, але прибіжище дурнів”. Сьогоднішня актуальність повної версії прислів’я полягає в тому, що канонізований дидактиками скорочений його варіант і став тим благодатним чорноземом, на якому виростає такий розкішний будяк на ниві освіти, як зубріння. Але це зовсім не означає, що повторювання навчальної інформації необхідно повністю зняти з порядку денного. Зовсім ні, тому, що повторювання забезпечує циркуляцію інформації, яка так важлива в початковий період мнемічної діяльності. Важливим при організації повторювання навчальної інформації є залучення інших форм мнемічної діяльності та ініціювання розумової діяльності.Приведений аналіз дозволяє зробити висновок про необхідність використання в інтенсивних технологіях вивчення інженерних дисциплін всього комплексу засобів дидактичної підготовки первинного інформаційного матеріалу.

Дисципліна “Комп’ютерні технології управління проектами” є однією з основних у підготовці інженерів-педагогів за напрямом навчання 7.010104. “Професійне навчання. Комп’ютерні технології в управлінні та навчанні”.Поняття проект об’єднує різні види діяльності, які характеризуються низкою ознак, серед яких найбільш загальними є спрямованість на досягнення конкретної мети, певних результатів; координоване виконання взаємопов’язаних дій; обмеженість у часі з визначеним початком і закінченням виконання робіт. З точки зору системного підходу, проект розглядається як процес переходу з вихідного стану до кінцевого – результат за участю механізмів за умови дотримання обмежень. Управління проектами – методологія організації, планування, керівництва, координації трудових, фінансових та матеріально-технічних ресурсів упродовж проектного циклу, спрямована на ефективне досягнення його цілей шляхом застосування сучасних методів, техніки й технології управління.“Комп’ютерні технології управління проектами” – дисципліна, яка ґрунтується на системному підході, інтегрує спеціальні та загальнопрофесійні знання, вивчає організаційно-технологічний комплекс методичних, технічних, інформаційних і програмних засобів, спрямованих на підтримку і підвищення ефективності процесів управління проектом.Планування проекту – найбільш відповідальна частина управління проектом, оскільки на цьому етапі закладаються передумови для успішної реалізації проекту. Сутність планування полягає у визначенні цілей і способів їх досягнення на основі формування комплексу робіт, застосуванні методів і засобів здійснення цих робіт, ув’язці ресурсів, необхідних для їх виконання, узгодженості дій учасників проекту. Інформаційна система управління проектом – організаційно-технологічний комплекс методичних, технічних, програмних та інформаційних засобів, спрямований на підтримку і підвищення ефективності процесів управління проектом.Комп’ютерні технології управління проектом використовуються на таких етапах узагальненого життєвого циклу проекту: планування проекту: детальне планування комплексу робіт і ресурсів, аналіз термінів виконання проекту в цілому і окремих його стадій, ресурсне планування, аналіз і оптимізація графіка розподілу ресурсів проекту і витрат проекту; виконання проекту: контроль за ходом реалізації проекту, аналіз стану проекту, оперативне управління проектом, перепланування проекту.Основна мета планування полягає в побудові моделі реалізації проекту.Програма дисципліни включає теоретичні основи управління проектами і практичні завдання розробки проектів освітнього і виробничого призначення за допомогою прикладного програмного забезпечення Microsoft Office Project (www.microsoft.com/project).МодульІ. Теоретичні основи управління проектами (12 год.). Класифікація базових понять управління проектами. Системний підхід до аналізу організації управління. Методи управління проектами. Організаційні структури управління проектами. Розробка проектної документації. Оцінка ефективності проекту.МодульІІ. Методологія проектування (12 год.). Планування проекту: основні поняття й визначення, процеси і рівні планування. Початкова фаза проекту. Бізнес-планування. Моделі планування. Мережне планування. Ресурсне планування. Документування плану проекту.Модуль ІІІ. Прикладне програмне забезпечення управління проектом Microsoft Office Project (6 год.). Основи Microsoft Office Project. Налагодження параметрів проекту. Визначення календаря робочого часу. Управління файлами проекту. Створення і використання шаблонів.Практикум в Microsoft Office Project: проектування і планування електронного навчального курсу.Модуль ІV. Календарне планування (20 год.). Формування мети і складання попереднього плану робіт у поданні Gantt Chart. Створення ієрархічної структури етапів, зв’язків між етапами. Уведення вимог планування. Установлення зв’язків між задачами. Робота з обмеженнями задач. Переривання задачі. Створення і використання календаря задач. Перегляд плану. Робота з поданням Gantt Chart. Робота з поданням Calendar. Редагування проекту в поданні Network Diagram.МодульV. Ресурсне планування (16 год.). Визначення ресурсів і витрат. Визначення пула ресурсів. Сортування, групування та фільтрація ресурсів. Планування ресурсів. Розрахунок вартості проекту. Призначення ресурсів задачам. Призначення фіксованих витрат. Усунення проблем з призначенням ресурсів.МодульVІ. Оптимізація проекту. Налагодження MSProject (10 год.). Перегляд і корекція плану проекту. Друк звітів. Налагодження подання, таблиць, полів, фільтрів і груп; панелей інструментів, меню і форм.Самостійна робота (59 год.) передбачає виконання студентами індивідуальних та групових проектів за варіантами.Програма дисципліни “Комп’ютерні технології управління проектами” може бути використана як складова навчально-тематичного плану підготовки інженерів-педагогів комп’ютерних дисциплін, так і як самостійний спецкурс для менеджерів інформаційних систем у системі вищої професійної освіти.

The article is devoted to the actual problem of personality Self-presentation in social networks among adults and adolescents.Purpose of the article is an empirical study of self-presentation psychological features in social networks and highlighting the differences in the use of virtual self-presentation strategies between adults and adolescents.Methods. To achieve this purpose theoretical methods were used: analysis, synthesis, classification, generalization and systematization; empirical methods: Scale for measuring tactics of Self-presentation Tactics Scale (S. Lee, B. Quigley) and the author’s questionnaire Self-presentation in social networks; statistical methods: T-Student’s criterion and hierarchical cluster analysis.Results. The study of self-presentation strategies in social networks involved two groups of subjects - adolescents (30 subjects aged 11–16 years) and adults (30 subjects aged 21–30 years) with different experiences of using social networks.There are three dominant motives that motivate respondents to use social networks: interest, friends and the desire to show themselves. The leading motive for adolescents is communication with friends, and for adults the characteristic motive is interest and desire to show themselves. The differences between the strategies of virtual Self-presentation in adults and adolescents are analyzed. There are statistically significant differences in the following strategies: avoidance; attractive behavior; self-aggrandizement; self-humiliation and force.Using hierarchical cluster analysis, groups of social networks users of adults and adolescents were singled out according to the parameter of using virtual Self-presentation tactics. Among adults, there are three user groups: 1) ideals-users, who want to present themselves as leaders; 2) users, who partially want to live the lives of others; 3) users, who want to assert themselves in the virtual world. There are also three groups of adolescents who use social networks: 1) users, who want to be liked and get social approval; 2) users aimed at Self-affirmation and 3) users, who need support.Conclusions. It was found that in the conditions of active informatization there are different motives for using social networks in adults and adolescents. Differences in the choice of self-presentation strategies by adults and adolescents in social networks are identified and the types of users are selected according to the choice of the dominant strategy of virtual self-presentation.Key words: self-presentation, adult and adolescence, social networks, self-image, self-presentation strategies, self-expression. Стаття присвячена актуальній проблемі самопрезентації особистості у соціальних мережах серед дорослих та підлітків.Мета статті – емпіричне вивчення психологічних особливостей самопрезентації у соціальних мережах та виокремлення відмінностей у використанні стратегій віртуальної самопрезентації у дорослих та підлітків.Методи. Для реалізації поставленої мети використовувались теоретичні методи: аналіз, синтез, класифікація, узагальнення та систематизація; емпіричні методи: «Шкала виміру тактик самопрезентації» (С. Лі, Б. Куіглі) та авторська анкета «Самопрезентація особистості в соціальних мережах»; статистичні методи: критерій Т-Стьюдента та ієрархічний кластерний аналіз.Результати. У дослідженні стратегій віртуальної самопрезентації взяли участь дві групи досліджуваних – підлітки (30 досліджуваних віком 11–16 років) та дорослі (30 досліджуваних віком 21–30 років) з різним досвідом користування соціальними мережами. Виділено три домінуючі мотиви, що спонукають досліджуваних користуватися соціальними мережами: цікавість, друзі та бажання показати себе. Серед підлітків провідним мотивом є спілкування з друзями, а для дорослих характерні мотиви цікавості та бажання показати себе. Проаналізовано відмінності стратегій віртуальної самопрезентації у дорослих та підлітків. Виявлено статистично значущі відмінності за такими стратегіями: ухилення; атрактивна поведінка; самозвеличення; самоприниження та силовий вплив.За допомогою ієрархічного кластерного аналізу виокремлено групи користувачів соціальних мереж дорослих та підлітків за параметром використання тактик віртуальної самопрезентації. Серед дорослих встановлено три групи користувачів: 1) «користувачі-ідеали», які прагнуть презентувати себе як лідерів; 2) користувачі, які частково прагнуть жити життям інших; 3) користувачі, які прагнуть самоствердитись у віртуальному світі. Серед підлітків-користувачів соціальних мереж також виявлено три групи: 1) користувачі, які прагнуть сподобатись і отримати соціальне схвалення; 2) користувачі, спрямовані на самоствердження та 3) користувачі, які прагнуть підтримки.Висновки. З’ясовано, що в умовах активної інформатизації існують відмінні мотиви користування соціальними мережами у дорослих та підлітків. Визначено відмінності у виборі стратегій самопрезентації дорослими та підлітками у соціальних мережах та виокремлено типи користувачів за вибором домінуючої стратегії віртуальної самопрезентації.Ключові слова: самопрезентація, дорослий та підлітковий вік, соціальні мережі, Я-образ, страте-гії самопрезентації, самовираження.

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

Підвищення рівня надійності і збільшення ресурсу машин та інших об’єктів техніки можливо тільки за умови випуску продукції високої якості у всіх галузях машинобудування. Це вимагає безперервного вдосконалення технології виробництва і методів контролю якості покриттів. У даний час все більш широкого поширення набуває 100%-вий неруйнівний контроль покриттів на окремих етапах виробництва. Для забезпечення високої експлуатаційної надійності машин і механізмів велике значення має також періодичний контроль їх стану без демонтажу або з обмеженим розбиранням, який проводиться при обслуговуванні в експлуатації або при ремонті.Висока якість машин, приладів, устаткування – основа успішної експлуатації, отримання великого економічного ефекту, конкурентоспроможності на світовому ринку. Тому комплекс глибоких знань і певних навичок в області контролю якості покриттів є необхідною складовою частиною професійної підготовки фахівців з машинобудування.Існуючі методики викладання інженерних дисциплін, як правило, не відповідають змінам у розвитку суспільства. У зв’язку з невеликим обсягом годин, що приділяються на вивчення дисципліни, й сучасними високими вимогам до рівня підготовки фахівців такий курс необхідно ввести не традиційним способом, а з використанням інформаційних технологій. Для цього:– студенти повинні мати попередню комп’ютерну підготовку;– викладач повинен розробити відповідну технологію навчання.Відомо [1], що під технологією навчання мається на увазі системна категорія, орієнтована на дидактичне застосування наукового знання, наукові підходи до аналізу й організації навчального процесу з урахуванням емпіричних інновацій викладачів і спрямованості на досягнення високих результатів у розвитку особистості студентів.Суть пропонованої технології полягає у створенні модульного середовища навчання (МСН) «Контроль якості покриттів» і впровадженні його у процес навчання, що забезпечує систематизацію навчання й формалізацію інформації. Метою технології є індивідуалізація навчання, а визначеність МСН полягає в її алгоритмічній структурі. Тому зміст МСН розроблений у вигляді систематизуючої ієрархічної схеми, куди увійшли основні розділи робочої програми курсу. Структура МСН складається з наступних блоків:1. «Методичне забезпечення дисципліни», у якому пропонуються відповідні дії, що сприяють засвоєнню інформації на заданому рівні:– першоджерела;– робоча програма;– робочий план;– опис дисципліни;– загальні методичні вказівки;– методичні вказівки до вивчення лекційного матеріалу;– методичні вказівки до виконання самостійної роботи;– методичні вказівки до виконання лабораторних робіт;– методичні вказівки до виконання домашнього завдання №1;– методичні вказівки до виконання домашнього завдання №2;– зразок титульної сторінки домашнього завдання.2. «Лекції», у якому представлені html-файли відповідного лекційного матеріалу, контрольні питання й тести до кожної теми:– дефекти і фізико-хімічні властивості покриттів;– оцінка механічних властивостей покриттів; класифікація видів і методів неруйнівного контролю (НК); візуально-оптичний, радіохвильовий і тепловий види НК;– вихореструмовий і радіаційний види неруйнівного контролю покриттів;– магнітний та електричний види НК покриттів;– акустичний метод НК покриттів;– НК покриттів проникаючими речовинами;– технологічні випробування покриттів;– методи і засоби статистичного контролю якості; автоматизація контролю якості покриттів.Викладання лекцій проводиться у режимі комп’ютерної презентації.3. «Самостійне опрацювання теоретичного матеріалу» з тестами.Відомо, що викладач у процесі своєї роботи повинен не тільки передавати студентам певний об’єм інформації, але і прагнути сформувати у них потребу самостійно здобувати знання, застосовуючи різні засоби, зокрема комп’ютерні. Чим краще організована самостійна пізнавальна активність студентів, тим ефективніше і якісніше проходить навчання. Тому деякі матеріали, що відносяться до лекційних тем, пропонуються для самостійного вивчення. При цьому організований доступ студентів до розділів МСН без звернення за допомогою до викладача. При необхідності подальшого використання матеріалів МСН можна копіювати ресурси, компонувати, редагувати і згодом відтворювати їх.4. «Лабораторні роботи» з інструкціями з техніки безпеки при виконанні робіт у лабораторіях і при роботі на персональному комп’ютері й з тестами до кожної теми:– вплив товщини покриття на міцність деталі;– контроль мікротвердості покриттів;– моделювання технологічних випробувань покриттів;– контроль внутрішніх напружень покриттів;– вплив дефектів покриття на якість деталі;– корозійний та електрохімічний контроль якості покриттів;– використання х– та s–діаграм для визначення причин погіршення якості покриттів.5. «Домашні завдання» (умова з варіантами даних і методичні вказівки до виконання, зразок оформлення):– оцінити вплив мікротвердості покриття на міцність деталі;– оцінити вплив корозії покриття на міцність деталі.Для ефективного використання МСН необхідне його планомірне включення в учбовий процес. Тому ще на етапі тематичного планування були розглянуті варіанти можливого використання усіх модулів МНС.Для розвитку розумової діяльності студентів і виховання у них пізнавальної активності самостійну роботу потрібно добре методично забезпечити. У свою чергу, ефективність самостійної роботи студентів багато в чому залежить від своєчасного контролю за її ходом. Тому для оцінки ефективності використання ІКТ у учбовому процесі створена система визначення якості навчання і на її основі побудовані тестові процедури оцінки знань з усіх тем курсу. Перевірку і контроль знань студентів можна здійснити як під час занять, так й інтерактивно. Основними перевагами програми автоматизованого контролю знань є:– випадковий характер вибору тестових завдань, порядок проходження завдань і відповідей, що сприяє об’єктивності оцінок;– представлення варіантів відповідей у вигляді формул і малюнків, що дозволяє розширити коло текстових завдань;– диференційована оцінка кожного варіанту відповіді, що забезпечує детальний аналіз результатів тестування.Комп’ютерне тестування дозволяє [2] розширити можливості проведення індивідуально адаптованих процедур контролю і коректування знань конкретних тем, підвищити об’єктивності контролю знань студентів, забезпечити можливість проведення їх попереднього самоконтролю, підвищити рівень стандартизації вимог до об’єму і якості знань та умінь.Розв’язування експрес-тестів проходить під час лабораторних занять протягом фіксованого проміжку часу. Крім режиму контролю передбачений режим навчання.Важливим елементом навчання є використання моделюючих програм у процесі навчання. У цьому випадку студенти самостійно задають різні параметри задачі, що дає можливість детальніше перевірити характер поведінки моделі за різних умов.Особливістю МСН є застосування комп’ютерного моделювання для лабораторних робіт, оскільки постійні бюджетні проблеми останніх років виключають придбання необхідних установок і приладів. Моделювання контролю якості покриттів дозволило істотно наситити заняття експериментальним і теоретичним змістом. При цьому учбові і учбово-дослідницькі задачі розв’язуються як з формуванням практичних навиків у вивченні фізичних явищ, так і дослідницького мислення, а розроблені методичні вказівки дозволяють разом з типовими лабораторними роботами виконувати роботи евристичного змісту. І, що особливо важливо, використання ІКТ, методів комп’ютерного моделювання дозволяє істотно розширити можливості лабораторних робіт.Використання електронних лабораторних робіт дозволяє більш повно реалізувати диференційований підхід у процесі навчання, ніж роботи і завдання на паперових носіях. Це пов’язано з можливістю включення в роботи необхідної кількості завдань різного рівня складності або об’єму. Істотною перевагою є можливість легко адаптувати наявні роботи до нових версій програм, що з’являються [3].Домашні завдання також виконуються з використанням САПР: на етапі побудови 3D моделі деталі з покриттям студенти працюють в SolidWorks; потім, перейшовши до реальної конструкції, використовують SimulationXpress і SolidWorks Simulation (додатки для аналізу проектних розв’язків, повністю інтегровані в SolidWorks). Оформлення робочої документації досягається засобами Microsoft Office. Така організація роботи дозволяє у процесі навчання побудувати модель контролю якості покриттів на якісно новому рівні й підготувати студентів до використання сучасних інструментаріїв інженера.В SolidWorks Simulation студенти виконують наступне:– прикладають до деталей з покриттями рівномірний або нерівномірний тиск в будь-якому напрямі, сили із змінним розподілом, гравітаційні та відцентрові навантаження, опорну та дистанційну силу;– призначають не тільки ізотропні, а й ортотропні та анізотропні матеріали;– застосовують дію температур на різні ділянки деталі (умови теплообміну: температура, конвекція, випромінювання, теплова потужність і тепловий потік; автоматично прочитується профіль температур, наявний в розрахунку температур, і проводиться аналіз термічного напруження);– знаходять оптимальний розв’язок, який відповідає обмеженням геометрії та поведінки; якщо допущення лінійного статичного аналізу незастосовні, застосовують нелінійний аналіз– за допомогою аналізу втоми оцінюють ефект циклічних навантажень у моделі;– при аналізі випробування на ударне навантаження вирішують динамічну проблему (створюють епюру і будують графік реакції моделі у вигляді тимчасової залежності);– обробляють результати частотного і поздовжнього вигину, термічного і нелінійного навантажень, випробування на ударне навантаження й аналіз втоми;– будують епюри поздовжніх сил, деформацій, переміщень, результатів для сил реакції, форм втрати стійкості, резонансних форм коливань, результатів розподілу температур, градієнтів температур і теплового потоку;– проводять аналізи контактів у збираннях з тертям, посадок з натягом або гарячих посадок, аналізи опору термічного контакту.Змінюючи при чисельному моделюванні деякі вхідні параметри, експериментатор може прослідити за змінами, які відбуваються з моделлю. Основна перевага методу полягає у тому, що він дозволяє не тільки поспостерігати, але і передбачити результат експерименту за якихось особливих умов.Метод чисельного моделювання має наступні переваги перед іншими традиційними методами [4]:– дає можливість змоделювати ефекти, вивчення яких в реальних умовах неможливе або дуже важке з технологічних причин;– дозволяє моделювати і вивчати явища, які передбачаються будь-якими теоріями;– є екологічно чистим і не представляє небезпеки для природи і людини;– забезпечує наочність і доступний у використанні.Але щоб приймати технічно грамотні рішення при роботі з САПР, необхідно уміти правильно сприймати і осмислювати результати обчислень. Цілеспрямований пошук шляхом ряду проб оптимального або раціонального рішення у проектних задачах набагато цікавіший і повчальніший для майбутнього інженера, ніж отримання тільки одного оптимального проекту, який не можна поліпшити і ні з чим порівняти.При великій кількості варіантів проекту аналіз машинних розрахунків дозволяє виявити основні закономірності зміни характеристик проекту від варійованих проектних змінних і сприяє тим самим швидкому і глибокому вивченню властивостей об’єктів проектування.Упровадження сучасних САПР для контролю якості покриттів не тільки забезпечує підвищення рівня комп’ютеризації інженерної праці, але й дозволяє приймати оптимальні рішення. При створенні і використанні таких систем сучасний інженер повинен мати навички роботи з комп’ютерними системами, уміти розробляти математичні моделі формування параметрів оцінки якості покриттів.У цих умовах молодий інженер не має достатнього резерву часу для надбання на виробництві необхідних навичок моделювання складних процесів і систем – він повинен одержати такі навички у процесі навчання у вузі. Таким чином, йдеться про володіння прийомами постановки і розв’язування конструкторсько-технологічних задач сучасними методами моделювання.

Створена класифікація ґрунтів, адаптована до умов індустріального регіону, яка стала основою для визначення ступеня трансформації ґрунтового покриву Криворізького залізорудного басейну під дією техногенезу. Розроблена класифікація є ієрархічною системою об’єктів різних таксономічних рівнів, визначає зв’язки між об’єктами та їх властивості. Визначено закономірності розподілу структур ґрунтового покриву території досліджень, створена карта структури ґрунтового покриву як основа для класифікації ґрунтів. Класифікація адаптована для умов утворення ґрунтів у регіоні з потужним техногенним навантаженням. Для цього до неї включено специфічні класифікаційні рівні та одиниці, що забезпечують детальнішу диференціацію ґрунтів. Запропоновано розділяти ґрунти за ступенем реалізації потенціалу ґрунтоутворення на рівні надвідділів. Поділ ґрунтів за потенціалом ґрунтоутворення є основою для прогнозування результату ґрунтоутворення та виявлення масштабів перетворення структури ґрунтового покриву регіону. Виявлено, що основу структури ґрунтового покриву техногенно порушених територій складають примітивні ґрунти, які виділено як окремий тип. Вони є динамічними елементами у структурі ґрунтового покриву техногенно порушених територій. Наявність структур ґрунтового покриву з домінуванням ґрунтів техногенного походження, зокрема посттехногенних ґрунтів, є маркером ґрунтового покриву Криворізького залізорудного басейну.

Анотація. У статті з’ясовано та досліджено роль мотивації в професійній підготовці майбутніх фахівців залізничного транспорту. Уточнено дефініції «мотив», «потреба», «мотивація». З’ясовано ієрархію понять потреба-мотив-мотивація. Досліджено, що мотив особистості тісно пов'язаний із спрямованістю особистості на діяльність та на ступінь проявів активності в ній. З’ясовано роль потреб в діяльності людини. Потреба виступає каталізатором поведінкової активності людини. Саме потреби керують мисленням, почуттями, емоціями тощо. Наявність в особистості потреб визначають низку цілей, які ставить перед собою особистість. Для досягнення поставлених цілей, пов’язаних із потребами особистості, індивіду необхідно обрати мотиви. Розглянуто ієрархічні рівні потреб. Досліджено блоки мотивів: безпосередні та опосередковані. Розглянуто різні класифікації мотивів: зовнішні і внутрішні; потенційні та актуальні. З’ясовано, що на освітньо-професійну діяльність студентів здійснюють вплив три групи мотивів: безпосередньо-спонукальні мотиви базуються на емоціях (негативних чи позитивних); перспективно-спонукальні – престиж спеціальності; інтелектуально-спонукальні – задоволення від самого процесу пізнання, прагнення до саморозвитку. Виокремлено функції мотивів у професійній підготовці майбутніх фахівців залізничного транспорту. З’ясовано причини низької успішності студентів в освітній діяльності. Проведено анкетування студентів-першокурсників коледжу з метою виявлення причин низької успішності. Отримані результати анкетування стали підґрунтям для вдосконалення освітнього процесу і пошуку шляхів покращення результатів навчання (індивідуальні та групові консультації; робота над формуванням навичок самостійної діяльності та планування часу на виконання домашніх завдань; інноваційні технології навчання, спрямовані на зацікавленість освітнім матеріалом, практична направленість навчальних курсів тощо). Виявлено та досліджено провідні мотиви освітньої діяльності студентів, а також описано їх динаміку змін за період навчання в коледжі (І – ІV курси). Ключові слова: мотивація, мотив, потреба, професійна підготовка, майбутні фахівці, залізничний транспорт.