Academic literature on the topic 'Комп’ютерна форма обліку'

Розкрито порядок організації та методики бухгалтерського обліку з використанням хмарних технологій. Охарактеризовано нормативно-правове регулювання застосування хмарних технологій в обліку. Уточнено трактування у широкому сенсі поняття «хмарні технології» як онлайн-середовище віддаленого зберігання даних користувача. З’ясовано, що впровадження інформаційно-комп’ютерних технологій під час організації бухгалтерського обліку призведе до реформування її технічної та адміністративної складових. Реформування технічної складової організації бухгалтерського обліку зазнає змін через: впровадження комп’ютерної форми ведення бухгалтерського обліку з використанням спеціалізованих SaaS-додатків; отримання звітності в реальному часі у необхідному, залежно від потреб користувача, та завчасно встановленому форматі; збільшення можливостей щодо здійснення організації аналітичного обліку на підприємстві; повністю автоматизовану систему введення і обробки облікової інформації; організацію електронного збереження усіх даних, систематизацію документів без необхідності їх формування і зберігання у паперовому вигляді. З’ясовано, що застосування хмарних технологій призведе до реформування адміністративної складової організації бухгалтерського обліку і забезпечить виконання всіх облікових обов’язків дистанційно; проведення необхідних реформувань в нормах праці, надасть можливість зменшення чисельності працівників бухгалтерського відділу. Обґрунтовано, що використання хмарних технологій на підприємстві має вплив і на форму ведення бухгалтерського обліку, і на його форму організації, тим самим надаючи керівнику підприємства розширені можливості щодо варіанта, який йому вигідніше обрати. Проведено аналіз переваг й недоліків облікового використання хмарних технологій.

Актуальність. Високі темпи прогресу науки й технологій, створення й поширення технологічних і організаційних інновацій, розвиток інформаційних технологій в умовах становлення української економіки, заснованої на знаннях, задають якісно нові вимоги до рівня підготовки кадрів з перспективних напрямів і спеціальностей. На теперішній час система вищої освіти є найбільш розвиненою складовою системи освіти України. Інноваційні процеси відбуваються в динамічно мінливому інформаційно-освітньому середовищі сучасного вищого навчального закладу, у ході насичення його новітніми інформаційно-комунікаційними технологіями. Ринкова економіка змінює уявлення особистості про життєві перспективи, у зв’язку із чим освіта сьогодні розглядається як «ключ до успіху» [1, 65]. У майбутній професії увагу студентів привертає не тільки одержання нових знань, умінь та навичок, а й можливості швидкого кар’єрного просування та пов’язані з ним матеріальна забезпеченість і фінансова самостійність. Ці нові орієнтири значно змінили менталітет молоді: абітурієнтів, студентства й випускників. При цьому вони усе чіткіше усвідомлюють, що ринкові й у цілому сучасні суспільні відносини висувають жорсткі вимоги до їх професійних і комунікативних здібностей, умінню знаходити вихід зі складних ситуацій, швидко адаптуватися до стрімко мінливій ситуації. Особливу актуальність здобуває інноваційна освіта, що припускає особистісний підхід, фундаментальність, творче начало, професіоналізм, компетентність. Вирішення даної проблеми лежить в області проектування методичних систем навчання на основі комплексного використання традиційної, комп’ютерної й рейтингової технологій.Постановка проблеми.Існуючі організаційні форми навчання (лекція, практичне заняття та ін.) мають істотні недоліки: перевага словесних методів викладу змісту навчального матеріалу; усереднений загальний темп викладу матеріалу; фронтальна форма проведення практичних занять, що не враховує різнорівневість підготовки і працездатності студентів.Самостійна робота студентів з підручниками, навчальними посібниками утруднена через недостатнє структурування змісту навчального матеріалу, сухості мови викладу, повної відсутності емоційного впливу й контролю засвоєння знань.Автоматизовані навчальні системи дозволяють реалізувати основні принципи дидактики (навчання): науковість, системність, модульність, наступність, наочність і створюють передумови для підвищення якості професійної підготовки. Вони надають студентам наступні можливості: керування темпом викладу, повернення до вивчених розділів, багаторазове опрацювання матеріалу для його закріплення, користування термінологічним словником, перевірка засвоєння за допомогою питань і завдань, відпрацьовування умінь та навичок. Використовуючи автоматизовані навчальні системи неважко якісно організувати самостійну роботу, самоконтроль і контроль знань.Метою статті є розкриття можливостей професійної підготовки з використанням комп’ютерних технологій навчання у модульно-рейтинговій системі навчання.Основна частина. Досвід роботи у вищому навчального закладі показує, що студенти молодших курсів не можуть самі контролювати хід навчання, систематично й напружено працювати протягом семестру. На вирішення цих проблем спрямована модульно-рейтингова технологія як засіб формування в студентів пізнавальної активності протягом усього періоду навчання. Аналіз робіт показує, що модульно-рейтингове навчання сприяє розвитку й закріпленню системного підходу до вивчення дисципліни, формує в студентів навички самоконтролю, вимогливості до себе, стимулює самостійну систематичну роботу, а також допомагає виявити сильних і здібних студентів.Проблему запровадження у практику роботи вищої школи модульної системи навчання досліджували А. Алексюк, І. Богданова, В. Бондар, З. Кучер, П. Сікорський, П. Стефаненко, В. Стрельніков та ін. Запровадженню рейтингової системи навчання присвячені роботи С. Вітвицької, І. Мельничук та ін.Наш науковий інтерес викликала методична система професійної підготовки студентів з використанням комп’ютерних технологій і модульно-рейтингової системи навчання. Під методичною системою будемо розуміти педагогічну структуру, компонентами якої є мета, зміст, методи, форми й засоби навчання. У проектованій методичній системі передбачається, з одного боку, розкрити позитивний досвід існуючої методичної системи, а з іншого, – використати комп’ютерні засоби навчання для вирішення проблем у викладанні окремих дисциплін, наприклад, для викладання традиційно складних курсів у технічних вузах – теорія машин і механізмів (ТММ), теорія автоматичного управління (ТАУ). Для цього необхідно розробити: систему цілей; критерії відбору змісту методичної системи; систему методів навчання; особливості реалізації кожної з основних організаційних форм в умовах застосування автоматизованої навчальної системи; класифікацію комп’ютерних засобів, які будуть використовуватись в методичній системі по курсах ТММ і ТАУ:модульно-рейтинговий комплекс;модель автоматизованої навчальної системи й сценарій електронних підручників; - модель контролю.Система цілей методичної системи: формування наукового світогляду; накопичення знань, умінь і навичок; розвиток продуктивної розумової діяльності студентів; забезпечення професійної готовності майбутніх інженерів до використання отриманих знань при розв’язанні науково-технічних проблем.Комп’ютерні технології мають у своєму розпорядженні більші можливості для вдосконалення пояснювально-ілюстративних і репродуктивних методів, які доповнюються методами, що безпосередньо базуються на використанні комп’ютерів: метод використання комп’ютера як інструмента, що дозволяє значно розширити ілюстративну базу вузівського курсу; метод використання комп’ютера для формування алгоритмічної культури студентів; метод використання комп’ютера при виконанні розрахункових завдань; метод використання комп’ютерних технологій як засіб експериментування й моделювання.У проектованій методичній системі роль засобів навчання значно зростає. Підручники й навчально-методичні посібники традиційно відіграють важливу роль. Комп’ютерні навчальні засоби, що використовуються в різних курсах, можна розбити на два види:навчаючі програмні засоби з елементами моделювання (призначаються для організації й підтримки навчального діалогу студента з комп’ютером, надають середовище для комп’ютерного моделювання, необхідну навчальну інформацію з курсу, направляють навчання (електронні підручники й комп’ютерні практикуми));навчально-демонстраційні засоби навчального характеру (надають наочну навчальну інформацію як статичного, так і динамічного характеру (демонстраційні блоки з елементами мультимедіа)).Модульно-рейтинговий комплекс представляє собою сукупність модульної програми й рейтингової оцінки знань студентів. В основу розробленої рейтингової системи покладена концепція, що полягає в тім, що підготовка фахівця з міцними базовими знаннями залежить від способу їхнього формування. Міцність і надійність знань завжди вище, якщо їхнє формування відбувається не в авральній формі, що ми часто спостерігаємо, а систематично, протягом усього періоду навчання В методичній системі модульно-рейтинговий комплекс виконує дві функції: засобу керування навчальним процесом (реалізується через модульну структуру курсу) і система контролю (яка ґрунтується на оцінюванні всіх видів навчальної роботи з урахуванням якості й своєчасності виконання).Електронні підручники містять курси лекцій, демонстраційні моделі. По кожному розділу електронних підручників підготовлені тести декількох рівнів. Підручники виконані в технології Internet. У структуру підручника входять зміст і предметний покажчик, пов’язаний з лекціями гіперпосиланнями. Навігація реалізована з використанням функцій мовою JavaScript і елементами динамічного HTML. Тексти підручників відповідають державним освітнім стандартам вищої професійної освіти за напрямами і спеціальностями.Комп’ютерні засоби навчання – це програмний засіб або програмно-технічний комплекс, призначений для вирішення певних педагогічних завдань, що має предметний зміст. Предметний зміст передбачає, що комп’ютерні засоби навчання повинні включати навчальний матеріал з певної дисципліни. Під навчальним матеріалом розуміється інформація, як декларативного характеру, так і завдання для контролю знань і вмінь, а також моделі й алгоритми, що представляють досліджувані процеси. Методи оцінювання знань і вмінь студентів з даної дисципліні, курсу, розділу, теми або фрагменту з обліком встановлених кваліфікаційних вимог не зовсім досконалі. Особливістю поточного контролю, наприклад, повинно бути сполучення в ньому функцій перевірки знань і навчання. Засоби пересування по навчальному матеріалу повинні бути реалізовані таким чином, щоб це було можливим.Висновки. Використання комп’ютерних технологій і модульно-рейтингової системи навчання забезпечує підвищення інтересу у студентів до навчання, мотивує їх до навчально-пізнавальної діяльності і створює умови для індивідуалізації навчання у вищому навчальному закладі.

У статті аналізуються підходи до розгляду факторів та умов, що впливають на процес підготовки майбутніх економістів. Розглянуто визначення поняття “педагогічні умови”. Проаналізовано підходи вчених для визначення найбільш значущих умов ефективної підготовки майбутніх економістів. Серед дидактичних умов були обрані організаційно-педагогічні умови, оскільки дослідження стосується організації процесу підготовки майбутніх фахівців. На основі узагальнення проаналізованого матеріалу висвітлено організаційно-педагогічні умови формування готовності майбутніх економістів до професійної діяльності засобами інформаційно-комунікаційних технологій: використання інформаційно-комунікаційних технологій для організації різноманітних форм навчання; активізація пізнавальної діяльності через використання засобів інформаційно-комунікаційних технологій; організація дистанційного навчання на основі системи Moodle як компонента комп’ютерно-орієнтованого навчання майбутніх економістів. Розглянуто шляхи удосконалення лекцій, семінарських та лабораторних робіт, самостійної роботи студентів з використанням інформаційно-комунікаційних технологій. Здійснено класифікацію основних засобів інформаційно-комунікаційних технологій, які можуть бути використані при професійній підготовці студентів: технічна підтримка (комп’ютер, телефон, проектор, сканер); прикладне програмне забезпечення загального призначення (текстові редактори, електронні таблиці, ілюстративні графічні системи, бази даних) та спеціального призначення (системи обліку та управління ресурсами підприємства); програмне телекомунікаційне забезпечення (електронна пошта, форуми, чати); комп’ютерні системи тестування; інтернет-технології. Серед багатьох віртуальних платформ для дистанційного навчання обрано платформу Moodle як систему освіти, що найбільше використовується у світі. Висвітлено основні переваги платформи Moodle для забезпечення дистанційного навчання майбутніх економістів.

На сьогоднішній день існує багато компаній у всьому світі, що займаються розробкою систем машинного перекладу (СМП), за допомогою яких здійснюється переклад на різні мови світу. Серед них можна виділити такі: SYSTRAN (США, systransoft.com), Langenscheidt (Німеччина, langenscheidt.de), Transparent Language (США, transparent.com), LANGUAGE ENGINEERING CORPORATION (США, lec.com), Translation Experts (США, tranexp.com), Linguatec (Німеччина, linguatec.net), SDL (Великобританія, sdl.com), STAR (Швейцарія, star-group.net), ATRIL (США, atril.com), Alis Technologies (Канада, alis.com).Вивчення джерел щодо комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів свідчить, що проблеми перекладу і розпізнавання образів за допомогою машини тісно пов’язані із проблемами штучного інтелекту і кібернетикою. Проблеми створення штучної подібності людського розуму для вирішення складних завдань і моделювання розумової діяльності вивчаються досить давно. Вперше ідею штучного інтелекту висловив Р. Луллій у XIV столітті, коли він намагався створити машину для вирішення різноманітних задач з основ загальної класифікації понять. А у XVIII столітті Г. Лейбніц і Р. Декарт розвили ці ідеї, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук [1].Ці ідеї лягли в основу теоретичних розробок у галузі створення штучного інтелекту. Проте розвиток штучного інтелекту як наукового напряму став можливим лише після створення електронних обчислювальних машин (ЕОМ). Це сталося у 40-ві роки ХХ століття.Термін «штучний інтелект» був запропонований в 1956 р. на семінарі, присвяченому розробці логічних завдань з аналогічною назвою у Стенфордському університеті. Штучний інтелект – розділ комп’ютерної лінгвістики та інформатики, де розглядаються формалізація проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому у більшості випадків алгоритм розв’язування завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не вирішене питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп’ютером «розумності», хоча стосовно штучного інтелекту було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тьюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона [2].Після визначення штучного інтелекту як самостійного розділу науки відбувся його поділ за двома основними напрямками: нейрокібернетика і кібернетика «чорного ящика». Розпізнавання образів – традиційний напрямок штучного інтелекту, близький до машинного навчання і пов’язаний з нейрокібернетикою. Кожному об’єкту відповідає матриця ознак, за якою відбувається його розпізнавання. Машинний переклад належить до кібернетики «чорного ящика», головним принципом якого є принцип, протилежний нейрокібернетиці, а саме: немає значення, як побудований «розумовий» пристрій – головне, щоб на задані вхідні дії він реагував, як людський мозок.Слід зазначити, що сьогодні науковці розглядають штучний інтелект як один з напрямків інформатики, метою якого є розробка апаратно-програмних засобів, за допомогою яких можна користувачу-непрограмісту ставити і вирішувати завдання, що традиційно вважаються інтелектуальними [2].З другої половини 1960-х рр., коли людство вступило в епоху комп’ютерних технологій, використання комп’ютерів звільнило людей від багатьох видів рутинної роботи, будь то трудомісткі обчислення чи пошук необхідних елементів в різних базах даних. При цьому слід мати на увазі, що принципова відмінність комп’ютерних технологій від будь-яких виробничих технологій полягає саме в тому, що в одному випадку технології не можуть бути безупинні, тому що вони поєднують роботу рутинного типу (скажімо, оперативний облік) і роботу творчу, яка не піддається поки що формалізації (прийняття рішень), а в іншому випадку функція виробництва безупинна і відображає строгу послідовність всіх операцій для випуску продукції (конвеєризація процесу).Переклади текстів з однієї мови на іншу можна віднести до рутинної роботи, але тільки частково. Дійсно, з одного боку, в роботі будь-якого перекладача є досить велика кількість елементів формалізму, хоча, з іншого боку, у даний час жоден серйозний переклад не може бути виконаний зовсім формально.Усі переклади можна розділити на технічні і літературні. Межа між ними є дуже «розмитою» (проміжне положення займають, наприклад, переклади ділових листів). Особливістю технічних перекладів є необхідність у першу чергу знати стандарти фахових понять. Специфіка ж літературного перекладу полягає в тому, що потрібно одержати текст, за художньою цінністю максимально близький до оригіналу. Якість виконання з використанням комп’ютера технічних і літературних перекладів у теперішній час зовсім різна: технічні переклади є якісніші, ніж літературні. Останній факт особливо відчутний при перекладі віршованих форм  тут використання комп’ютера практично неможливе: його використання поступається поетам-перекладачам.Переклад текстів  одна з перших функцій, яку людина спробувала виконати за допомогою комп’ютера. Всього через кілька років після створення перших ЕОМ з’явилися і програми машинного перекладу. Датою народження машинного перекладу як галузі досліджень прийнято вважати 1947 р. Саме тоді У. Уівер [3] (який написав трохи пізніше, у 1949 р., разом із К. Шенноном книгу з основ теорії інформації), написав лист Н. Вінеру, «батькові кібернетики», порівнявши в цьому листі завдання перекладу із завданням дешифрування текстів.Завдання дешифрування до цього часу вже вирішувалися (і небезуспішно) на електромеханічних пристроях. Більше того, перша діюча ЕОМ за назвою Colossus-1, сконструйована в Англії в 1942-43 рр. знаменитим математиком і логіком А. Тьюрінгом, автором теоретичного автомата «машина Тьюрінга», разом з Х. А. Ньюменом, використовувалася під час війни для розшифровування секретних німецьких кодів. Оскільки ЕОМ Colossus-1, як і всі перші обчислювальні машини, конструювалася і використовувалася головним чином для військових цілей, відомості про неї стали відомі набагато пізніше її введення в експлуатацію. У 1944 р. Г. Айкен сконструював обчислювальну машину МАРК-1 на електромеханічних елементах і установив її в Гарвардському університеті. Ця машина також використовувалася для виконання завдань дешифрування. Відзначимо також, що завдання дешифрування доводилося і доводиться нерідко вирішувати не тільки військовим, але також археологам і історикам при спробах прочитати рукописи давніми, забутими мовами [4].Після листа У. Уівера Н. Вінерові відбувся ряд гострих наукових дискусій, потім були виділені гроші на дослідження. Сам Н. Вінер, що вільно розмовляв 13-тьма мовами, довгий час оцінював можливості комп’ютерного перекладу дуже скептично. Він, зокрема, писав: «...що стосується проблеми механічного перекладу, то, відверто кажучи, я боюся, що межі слів у різних мовах занадто розпливчасті, а емоційні й інтернаціональні слова займають занадто велике місце в мові, щоб який-небудь напівмеханічний спосіб перекладу був багатообіцяючим... В даний час механізація мови... уявляється мені передчасною» [5, 152]. Однак, всупереч скепсису Вінера і ряду інших вчених зі світовими іменами, у 1952 р. відбулася перша міжнародна конференція з машинного перекладу. Організатором цієї конференції був відомий ізраїльський математик І. Бар-Хіллел. Він прославився в першу чергу застосуванням ідей і методів математичної логіки в різних напрямках досліджень з теорії множин і основ математики, але видав також ряд робіт із загальної теорії мови, математичної лінгвістики, автоматичного перекладу і теорії визначень (у СРСР була дуже популярна монографія «Основи теорії множин», написана І. Бар-Хіллелом разом з А. А. Френкелом) [3].Незабаром після конференції 1952 р. був досягнутий ряд успіхів у академічних дослідженнях, які, у свою чергу, стимулювали комерційний інтерес до проблеми машинного перекладу. Вже в 1954 р. знаменита фірма IBM разом із Джорджтаунським університетом (США) зуміла показати першу систему, що базується на словнику з 250-ти слів і 6-ти синтаксичних правилах. За допомогою цієї системи забезпечувався переклад 49-ти заздалегідь відібраних речень. Вже до 1958 р. у світі існували програмні системи для машинного перекладу технічних текстів, найдосконаліша з яких була розроблена в СРСР і мала запас 952 слова.В період з 1954 р. по 1964 р. уряд і різні військові відомства США витратили на дослідження в галузі машинного перекладу близько 40 млн. доларів. Однак незабаром «запаморочення від успіхів» змінилося повною зневірою, що доходила практично до повного заперечення здійсненності машинного перекладу. До подібного висновку прийшли на основі звіту, виконаного спеціальним комітетом із прикладної лінгвістики (ALPAC) Національної Академії наук США. У звіті констатувалося, що використання систем автоматичного перекладу не зможе забезпечити прийнятну якість у найближчому майбутньому. Песимізм ALPAC був обумовлений, головним чином, невисоким рівнем розвитку комп’ютер­ної техніки того часу. Справді, труднощі роботи з перфокартами і величезними комп’ютерами I-го і II-го поколінь (на електронних лампах чи транзисторах) були чималими. Саме з цих причин перші проекти не дали істотних практичних результатів. Однак були виявлені основні проблеми перекладу текстів природною мовою: багатозначність слів і синтаксичних конструкцій, практична неможливість опису семантичної структури світу навіть в обмеженій предметній галузі, відсутність ефективних формальних методів опису лінгвістичних закономірностей [6].До поширення персональних комп’ютерів машинний переклад міг бути швидше цікавим об’єктом наукових досліджень, ніж важливою сферою застосування обчислювальної техніки. Причинами цього були:висока вартість часу роботи ЕОМ (з огляду на той факт, що кожну обчислювальну машину обслуговувала велика група системних програмістів, інженерів, техніків і операторів, для кожної машини було потрібне окреме, спеціально обладнане приміщення і т.п., «комп’ютерний час» був дуже і дуже дорогим);колективне використання ресурсів комп’ютера. Це часто не дозволяло негайно звернутися до електронного помічника, зводячи нанівець найважливішу перевагу машинного перекладу перед звичайним  його оперативність.За результатами звіту ALPAC дослідження з комп’ютерного перекладу припинилися на півтора десятка років через відсутність фінансування. Однак у цей же час відбувся якісний стрибок у розвитку обчислювальної техніки за рахунок переходу до технологій інтегральних схем. ЕОМ III-го покоління на інтегральних схемах, що використовувалися у 1960-ті роки, до кінця 1960-х  початку 1970-х років стали витіснятися машинами IV-го покоління на великих інтегральних схемах. Нарешті, у 1970 р. М. Е. Хофф (Intel) створив перший мікропроцесор, тобто інтегральну схему, придатну для виконання функції великої ЕОМ. До середини 1970-х років з’явилися перші комерційно розповсюджувані персональні комп’ютери (ПК) на базі 8-розрядних мікропроцесорів фірми Intel. Це була на той час комп’ютерна революція.Саме поява ПК стала сильним додатковим стимулом для вдосконалювання комп’ютерного перекладу (особливо після створення комп’ю­терів Apple II у 1977 р. і IBM PC у 1981 р.). Поновленню досліджень з комп’ютерного перекладу сприяло також підвищення рівня розвитку техніки і науки взагалі. Так, у 1970-ті рр. одержала поширення система автоматизованого перекладу SYSTRAN. Протягом 1974-75 рр. система була використана аерокосмічною асоціацією NASA для перекладу документів проекту «Союз-Аполлон». До кінця 1980-х років за допомогою цієї системи перекладали з кількох мов вже близько 100 000 сторінок щорічно. Розвитку комп’ютерного перекладу сприяло ще і зростання інтересу дослідників і проектувальників до проблеми штучного інтелекту (тут явно переважали лінгвістичні аспекти) і комп’ютерного пошуку даних [7].Починаючи з 1980-х рр., коли вартість машинного часу помітно знизилась, а доступ до них можна було одержати в будь-який час, машинний переклад став економічно вигідним. У ці і наступні роки удосконалювання програм дозволило досить точно перекладати багато видів текстів. 1990-ті рр. можна вважати справжньою «епохою Відродження» у розвитку комп’ютерного перекладу, що пов’язано не тільки з широкими можливостями використання ПК і появою нових технічних засобів (у першу чергу сканерів), але і з появою комп’ютерних мереж, зокрема глобальної мережі Internet.Наприклад, створення Європейської Інформаційної Мережі (EURONET DIANA) стимулювало роботи зі створення систем автоматизованого перекладу. У 1982 р. було оголошено про створення європейської програми EUROTRA, метою реалізації якої була розробка системи комп’ютерного перекладу для всіх європейських мов. Спочатку проект оцінювався в 12 млн. доларів США, але вже в 1987 р. фахівці визначили сумарні витрати по цьому проекту більш ніж у 160 млн. доларів [4].Використання глобальної мережі Internet об’єднало мільйони людей, що говорять різними мовами, у єдиний інформаційний простір. Домінує, природно, англійська мова, але: є користувачі, які нею зовсім не володіють чи володіють дуже слабко; існує безліч Web-сторінок, написаних не англійською мовою.Для полегшення перегляду Web-сторінок, описаних незнайомою користувачеві мовою, з’явилися додатки до браузерів, за допомогою яких здійснюється переклад обраних користувачем фрагментів Web-сторінки або всієї Web-сторінки, що переглядається. Для цього досить лише скопіювати частину тексту та вставити його у відповідне поле або «натиснути» на спеціальну кнопку меню. Прикладом такого комп’ютерного перекладача є програмний засіб WebTransSite фірми «Промт», створений на базі програмного засобу Stylus, який можна використовувати в різних браузерах (Netscape Navigator, Internet Explorer, Mozilla Firefox, Opera та ін.) або, наприклад, Google Translate – це сервіс компанії Google, за допомогою якого можна автоматично перекладати слова, фрази та Web-сторінки з однієї мови на іншу. В системі Google використовується власне програмне забезпечення для перекладу на основі статистичного машинного перекладу. З вересня 2008 р. підтримуються й переклади українською мовою. Користувач уводить текст, поданий мовою оригіналу, та вказує мову, якою цей текст потрібно подати.Проблемами машинного перекладу в теперішній час займається ряд відомих компаній, таких як SYSTRAN Software Inc., Logos Corp., Globalink Inc., Alis Technologies Inc., Toshiba Corp., Compu Serve, Fujitsu Corp., TRADOS Inc., Промт та інші. З’явилися також компанії, що спеціалізуються на машинному перекладі, зокрема компанія SAP AG, яка є європейським лідером у розробці програмного забезпечення і протягом багатьох років використовує системи машинного перекладу різних виробників при локалізації своїх програмних продуктів. Існує і служба машинного перекладу при комісії Європейського Союзу (обсяг перекладу в комісії перевищує 2,5 млн. сторінок щорічно; переклади всіх документів виконуються оперативно 11-тьма офіційними мовами, забезпечують їх 1100 перекладачів, 100 лінгвістів, 100 менеджерів і 500 секретарів) [8].Проблемам комп’ютерного перекладу значна увага науковців приділяється в галузі лінгвістики, зокрема в Україні у Київському державному університеті лінгвістики, дуже міцною є лінгвістична школа Санкт-Петербурга та Москви. Не можна не згадати такі праці, як фундаментальна монографія Ф. Джорджа «Основи кібернетики» [5], Дж. Вудера «Science without properties», О. К. Жолковського «О правилах семантического анализа», Ю. М. Марчука «Проблемы машинного перевода», Г. С. Цейтіна, М. І. Откупщикової та ін. «Система анализа текста с процедурным представлением словарной информации» [6] та інші, в яких сформульовані основні принципи і проблеми практичної реалізації машинного перекладу. Ці монографії містять цікавий фактичний матеріал і можуть бути корисні педагогу в побудові курсу лекцій з комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів.Протягом багатьох років науковці в галузях лінгвістики, кібернетики, інформатики вели інтенсивні пошуки моделей і алгоритмів людського мислення і розробок програм, але так сталося, що жодна з наук – філософія, психологія, лінгвістика – не в змозі запропонувати такого алгоритму. Таким чином, штучний інтелект як «генератор знань» [9, 139] ще не створений, машинний переклад є частково структурованим завданням, а тому втручання людини в створення досконалих перекладів буде потрібне завжди і її треба, як слід, цього навчати.

У XXI столітті інформаційно-комунікаційні технології стануть провідним фактором, який суттєво вплине на розвиток суспільства. Багато країн вже усвідомили переваги свого розви- тку та розповсюдження. Сьогодні в Україні існує відчутна потреба в нормалізації нових відносин, що виникають у зв’язку зі стрімким розвитком комп’ютерних технологій. Одним із пріоритетних напрямів побудови та подальшого розвитку інформаційного суспільства в нашій країні є створення нормативної бази, яка регулює інформаційні відносини на законодавчому рівні. Законодавчі відносини, пов’язані з інформацією та інформаційно-комунікаційними технологіями, визначені як пріоритетні. Так, Угода між Україною та ЄС про науково-технічне співробітництво (4 липня 2002 р.) Визначає технології інформатизації суспільства серед одинадцяти напрямків співпраці. Закон України «Про пріоритетні напрями розвитку науки і техніки» серед семи і п’ятих пріоритетів визначає нові комп’ютерні засоби та технології для інформатизації суспільства. За останнє десятиліття Україна прийняла низку законів та нормативних актів, які складають основу правового регулювання у сфері інформаційних відносин, зокрема електронного документообігу. Правова база побудована на принципах відкритості та свободи інформації, гарантованої інформа- ційної безпеки особистості, суспільства, держави відповідно до Конституції України. Законодавство регулює суперечності між потребами особистості, суспільства та держави у розширенні вільного обміну інформацією та певними обмеженнями щодо її розповсюдження. Розвиток зв’язків з громадськістю став загалом вимогою до розробки, вдосконалення та оновлення нормативної бази України, створення спеціальних правових норм та норм, що регулюють сферу інфор- маційних відносин. Вирішення проблем реформування економіки України та інтеграції національного ринку у світову економічну систему вимагає впровадження сучасних інформаційних систем та технологій у діяльність вітчизняних компаній. Стан та розвиток електронної комерції значною мірою визначають темпи під- ходу країни до побудови інформаційного суспільства, створюють основу для прискорення інтеграції її економіки у світ. Тому проблема розвитку електронної комерції та її впровадження за допомогою цифрових платформ в Україні є безперечно актуальною. У зв’язку із цим була проаналізована чинна нормативна база, що регулює діяльність компаній елек- тронної комерції, які використовують цифрові платформи та їх облік для визначення сфер подаль- шого вдосконалення. У ході дослідження були використані методи систематизації та узагальнення під час розгляду низки нормативно-правових актів, що регулюють діяльність підприємств електро- нної комерції, що працюють на цифрових платформах в Україні. Крім того, у статті проаналізовано такі структури, як цифрові платформи, та розкрито еко- номічну суть такого явища, як цифрові платформи, та основні підходи до правового регулювання їх використання комерційним законодавством. На сьогодні цифрові платформи є найбільш актуальним і важливим напрямком розвитку цифрової економіки та її найбільш очевидним проявом. Цифрові плат- форми – це механізм, за допомогою якого здійснюється перехід до цифрової форми більшості сфер економічної та соціальної діяльності.

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

Мета: встановити фактори, які сприяють розвитку пухлини у хворих, що перенесли туберкульоз легень, та удосконалити діагностичний алгоритм більш раннього виявлення раку в осіб, що знаходяться на обліку в протитуберкульозних диспансерах.Матеріали і методи. Представлено сучасні методи діагностики легеневого туберкульозу та раку легень, хірургічні методи верифікації легеневого туберкульозу та раку легень.Результати. Розроблено та впроваджено в практику охорони здоров’я для ранньої діагностики раку легень «Спосіб ранньої діагностики поєднаних форм легеневого туберкульозу та раку» (патент № UA 85416 від 25.11.2013 р.). Удосконалено анкету для скринінгу та оригінальний метод математичного диференціально-діагностичного алгоритму у хворих на різних етапах амбулаторно-поліклінічної та стаціонарної допомоги.Висновки. Для діагностики раку легень у доклінічній фазі на сучасному етапі велике значення має спіральна комп’ютерна томограма з контрастуванням та відеоторакоскопія з біопсією утвору і підозрілими на метастазування лімфатичними вузлами.

умовах пандемічних обмежень, студент дистанційної форми навчання часто зовсім відділений від викладача і в просторі і в часі, а їх взаємодія здійснюється на основі організованих інформаційних технологій, ефективність використання яких повністю залежить від успішності інформаційних комунікацій. У статті здійснено узагальнення теоретичних засад та обґрунтування комплексу практичних, методичних підходів до подолання проблем комунікації між викладачами і студентами у процесі дистанційної освіти на прикладі власного педагогічного досвіду роботи у Полтавському державному аграрному університеті м. Полтава.Було досягнуто завдань роботи: виявлено видозміни комунікацій між учасниками освітнього процесу в дистанційній освіті; систематизовано теоретичні підходи до визначення і особливостей застосування категорії «комунікації» в освіті; здійснено систематизацію наукових уявлень вчених і практиків педагогів щодо наявних комунікаційних проблем дистанційної освіти; проаналізовано на базі власного педагогічного досвіду проблеми комунікації між викладачами і студентами під час дистанційного навчання у Полтавському державному аграрному університеті; обґрунтовано комплекс методичних підходів до напрямів удосконалення комунікації між суб’єктами дистанційного навчального процесу для підвищення ефективності освіти та отримання здобувачами повного спектру програмних результатів навчання. Основною умовою збереження якості комунікативних технологій дистанційної освіти є врахування їх дидактичних особливостей при проектуванні дистанційних навчальних курсів, а саме таких компонентів як невід’ємна мобільність технологій, підтримка високого рівня інтерактивності засобами зворотного зв’язку (технології feedback), надання можливості доступу до різних джерел інформації (наприклад, віддалений доступ до ліцензованих програмних продуктів автоматизації обліку у комп’ютерних лабораторіях університету, до відео курсів популярних спікерів).

Предметом дипломної роботи є теорія, методика та практика обліку і контролю основних засобів підприємств, що здійснюють виробничо-господарську діяльність. Об'єктом дослідження в дипломній роботі є процеси обліку і контролю основних засобів на прикладі КНП «Хмельницький обласний госпіталь ветеранів війни», с. Ружичанка, Хмельницької обл. Результатами дипломної роботи є теоретичні обґрунтування, систематизація теоретичних положень та висновки, основні узагальнення та розв’язання завдань обліку і контролю основних засобів на підприємствах, що здійснюють виробничо-господарську діяльність. Одержані у цій роботі теоретико-методичні та практичні результати можна використовувати для удосконалення обліку та контролю основних засобів на підприємствах, що здійснюють виробничо-господарську діяльність.

У публікації розглянуто приклади застосування міжпредметного тренінгу для підготовки компетентних фахівців магістерського рівня зі спеціальності «Облік і аудит».
The publication considered examples of cross-domain training to prepare competent professionals Masters specialty "Accounting and Auditing".