Academic literature on the topic 'Паралельне опрацювання даних'

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Паралельне опрацювання даних.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Паралельне опрацювання даних"

1

Grytsyk, V. V., I. G. Tsmots, and O. V. Skorokhoda. "Methods of parallel vertical data processing in neural networks." Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, no. 10 (October 25, 2014): 40–44. http://dx.doi.org/10.15407/dopovidi2014.10.040.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

BATIUK, TARAS, and VICTORIA VYSOTSKA. "СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ПІДТРИМКИ КОРИСТУВАЧІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ ПОДІБНИХ СПІЛЬНИХ ІНТЕРЕСІВ ТА ВПОДОБАНЬ." Computer systems and information technologies, no. 1 (April 14, 2022): 11–22. http://dx.doi.org/10.31891/csit-2022-1-2.

Full text
Abstract:
На сьогодення соціалізація особистостей за спільними інтересами є надзвичайно важливим процесом під час ізоляції людей із-за подовженості світової пандемії. Паралельно більшість людей завжди намагаються спростити та автоматизувати всі основні життєві процеси, які зазвичай займають багато вільного часу. Це ж стосується і процесу соціалізації особистості. Машинне навчання та SEO-технології на даний момент є надзвичайно важливими в контексті розроблення ІС опрацювання та аналізу великих даних . Практично кожна популярна серед великої кількості людей ІС використовує відповідні механізми соціалізації. Головною функцією ІС соціалізації особистостей за спільними інтересами є пошук релевантних користувачів, тому основним завданням є написати оптимізований алгоритм, який максимально автоматизує процес соціалізації користувачів. В даному випадку створений спеціальний алгоритм на основі таких алгоритмів, як алгоритм Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. До наукової новизни одержаних результатів варто віднести розроблення нового алгоритму аналізу користувацької інформації та пошуку найбільш релевантних користувачів ІС відповідно до проаналізованого тексту повідомлень профілю на основі вже існуючих алгоритмів Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. Для створення динамічної ІС соціалізації використано шаблон асинхронного програмування. Удосконалено згорткову нейронну мережу, що дозволило ефективно здійснювати пошук людських обличь на фото та перевіряти наявність вже існуючих людей в БД ІС. Система дозволить ефективно та швидко здійснювати підбір, аналіз, опрацювання текстових даних та формування кінцевого результату. В системі використовуються SEO-технології для ефективного та якісного інтелектуального пошуку та опрацювання відповідних даних за потребою конкретного користувача. Нейронна мережа дозволяє ефективно здійснювати ідентифікацію користувача по його фото. Загалом використовувані алгоритми дозволяють створити зручну ІС соціалізації з використанням необхідних для цього алгоритмів. Варто зазначити важливість оптимізації наявної в ІС, в першу чергу це повна асинхронність системи, що дозволить уникнути всіх довгих очікувань та важких в плані опрацювання та аналізу запитів, система дозволяє ефективно та динамічно працювати з різними обсягами великих даних, здійснювати їх аналіз, опрацювання та формування нових даних необхідних користувачам ІС. Також використовується хмарний сервіс, який дозволить здійснити розподіл даних, відповідно можна буде зберігати всі найбільш важкі дані в хмарному середовищі і з використанням простого програмного інтерфейсу ІС за допомогою запитів здійснювати завантаження всіх необхідних даних. Таким чином, можна стверджувати, що створення даної ІС є важливим як і в соціальному плані, так і в плані реалізації всіх алгоритмів, які забезпечують необхідний функціонал ІС.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Boychuk, M. M., M. Yu Goncharuk-Khomyn, A. L. Cavalcanti, and H. Lerner. "Збільшення ширини кератинізованих ясен та товщини м’яких тканин у периімплантатній ділянці: аналітичне опрацювання даних та результатів систематичних оглядів." Clinical Dentistry, no. 3 (December 9, 2020): 5–15. http://dx.doi.org/10.11603/2311-9624.2020.3.11564.

Full text
Abstract:
Резюме. Відмінність в особливостях будови м’яких тканин навколо дентальних імплантатів, порівняно зі структурою пародонта власних зубів, що визначається, зокрема паралельною орієнтованістю волокон відноcно поверхні трансмукозного абатмента та іншими характеристиками, певною мірою знижує захисний потенціал периімплантатного м’якотканинного бар’єра, що в специфічних клінічних умовах при відповідних показаннях обґрунтовує доцільність проведення різних типів аугментаційних втручань. Мета дослідження – проаналізувати дані систематичних оглядів та асоційованих досліджень, в яких висвітлено результати збільшення ширини кератинізованих ясен та товщини м’яких тканин у периімплантатній ділянці при використанні відповідних методів втручання та підходи до цільового вибору останніх. Матеріали і методи. Відповідно до поставленої мети дослідження в пошуковій базі Google Scholar та електронній базі даних PubMed здійснювався пошук наукових публікацій за ключовими словами («keratinized gingiva», «keratinized mucosa», «width», «soft tissue», «thickness», «peri-implant», «systematic review», «treatment method») та Mesh-термінами відповідно (алгоритм пошуку: implant[All Fields] AND keratinized[All Fields] AND («systematic review»[Publication Type] OR «systematic reviews as topic»[MeSH Terms] OR «systematic review»[All Fields]) AND («therapy»[Subheading] OR «therapy»[All Fields] OR «treatment»[All Fields] OR «therapeutics»[MeSH Terms] OR «therapeutics»[All Fields])). Результати досліджень та їх обговорення. Проведений аналіз систематичних оглядів підтвердив, що успішність проведеної м’якотканинної аугментації дійсно залежить від особливостей маніпуляції та специфіки застосовуваних матеріалів. У ході планування проведення процедури м’якотканинної аугментації з метою збільшення ширини кератинізованих ясен та товщини м’яких тканин в периімплантатній ділянці доцільно враховувати клінічні рекомендації консенсусного рішення Osteology Foundation від 2018 р. та алгоритм диференційованого вибору методу втручання за Bassetti. Висновки. Після опрацювання даних систематичних оглядів та асоційованих досліджень, в яких було наведено результати збільшення ширини кератинізованих ясен та товщини м’яких тканин після застосування різних підходів до м’якотканинної аугментації у периімплантатній ділянці, й встановлено, що реалізація технік апікально та коронально зміщених клаптів відповідно до комбінації із аутогенними сполучнотканинними трансплантатами або вільними ясенними графтами характеризується найвищим рівнем довгострокової прогнозованості результатів. Отримані в ході аналізу дані є недостатніми для статистичного обґрунтування вищої ефективності одного з методів, порівняно з іншими, що також обґрунтовано гетерогенністю дизайнів проаналізованих досліджень та використанням різних видів критеріїв оцінки приросту ширини кератинізованих ясен та товщини м’яких тканин.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Савіна, О. І., О. О. Матієга, К. А. Шейдик, and М. Ю. Глюдзик-Шемота. "Організація комп’ютерного сервісу та моделювання селекції на якість тютюнової сировини." Аграрні інновації, no. 10 (March 3, 2022): 104–14. http://dx.doi.org/10.32848/agrar.innov.2021.10.17.

Full text
Abstract:
Мета. Теоретичне і методичне забезпечення селекційного процесу має бути зорієнтованим на формування високоінтелектуальних технологій із застосуванням генетично запрограмованих сортів необхідної біологічної та господарської спрямованості. Матеріали й методи. Матеріалом для підготовки статті слугувала створена колекція тютюну та вихідний селекційний матеріал, напрацьований за тривалий період роботи. Метод селекційної роботи – міжсортова гібридизація шляхом простих, складних, насичуючих, паралельно-насичуючих схрещувань та наступних індивідуальних і масових доборів. Результати. Розроблена система комп’ютерного сервісу підвищить ефективність селекційного процесу за рахунок таких факторів: за допомогою банку даних селекціонер буде володіти значною генетичною інформацією про наявний матеріал; прогноз перспективних гібридних комбінацій до проведення схрещування дозволить збільшити обсяги опрацювання вихідного матеріалу без додаткових затрат; інформаційно-пошукова система реєстрації і документації дозволить раціонально планувати селекційні експерименти, підвищити їх достовірність та точність оцінок. Висновки. На основі проведеного аналізу стану селекційного процесу тютюну із застосуванням різних методів оцінки, схем схрещування, методів добору та детального математичного аналізу встановлено таке: під час створення сортів за обмежених технологічних факторів необхідно орієнтуватися на формування високого нижнього порогу продуктивності у поєднанні з надійним генетичним захистом від лімітів середовища, шкідників і хвороб та системної властивості генотипу, кінетики динамічних процесів шляхом оптимізації фенотипових ознак; визначення оптимальної морфології рослин різних сортотипів ґрунтується на функціональній діяльності кожної ознаки, яка детермінує з генотипом і визначає взаємозв’язок елементів будови рослини з діяльністю генів, що є основою для теоретичної бази селекції на продуктивність; в Україні обмежений вегетаційний період для формування продуктивності сортів тютюну терміном не пізніше 15 вересня, тому у модель сортів повинна закладатися ознака скоростиглості, високої адаптивності до кліматичних умов регіонів вирощування та стійкості до поширених збудників хвороб.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Білоусова, Людмила Іванівна, and Олександр Геннадійович Колгатін. "Напрями застосування комп’ютерно орієнтованого тестування навчальних досягнень." Theory and methods of e-learning 3 (November 27, 2013): 09–14. http://dx.doi.org/10.55056/e-learn.v3i1.212.

Full text
Abstract:
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]++–––++
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Крамаренко, Тетяна Григорівна, and Анна Сергіївна Русинчук. "Використання ІКТ у процесі навчання теорії ймовірностей і математичної статистики." Theory and methods of e-learning 4 (February 28, 2014): 144–47. http://dx.doi.org/10.55056/e-learn.v4i1.383.

Full text
Abstract:
Постановка проблеми. Нині актуальним є соціальне замовлення суспільства на висококваліфікованих фахівців, що володіють високим рівнем інформаційної культури, розвиненим стохастичним мисленням. Можна констатувати недостатній рівень сформованості стохастичної культури абітурієнтів вищого навчального закладу і як наслідок його випускників. Вирішувати це протиріччя можна через посилення методичної підготовки майбутніх вчителів математики, вчителів у системі післядипломної освіти шляхом ефективного запровадження ІКТ у процесі вивчення стохастики, зокрема використання закритих чи відкритих електронних навчальних курсів.Щодо вчителя математики, затребуваним є високий рівень сформованості методичних та інформатичних компетентностей, тому наші дослідження проводимо в рамках проблеми формування методичних компетентностей вчителя математики до використання ІКТ, зокрема у процесі вивчення майбутніми вчителями математики курсу теорії ймовірностей і математичної статистики.Аналіз досліджень і публікацій. Проблеми інформатизації курсу теорії ймовірностей і математичної статистики досліджували в Україні М. І. Жалдак, Н. М. Кузьміна, Г. О. Михалін. Авторами розроблено підручник для вивчення курсу [1]. До візуалізації абстракцій рекомендується у процесі навчання використовувати програмні засоби навчального призначення, зокрема Gran1. Наводяться приклади такої візуалізації. У підручнику [1] на початку вивчення курсу вводиться поняття відносної частоти або статистичної ймовірності. Властивості ймовірності, основні теореми розглядаються спочатку для відносних частот. Далі відбувається узагальнення – перехід до таких же властивостей і теорем, але вже розглядається аксіоматичне означення ймовірності випадкової події. А так звані «класичне», «геометричне» означення розглядаються як приклади міри. Разом з підручник використовуємо і збірник задач [2].У роботі С. А. Самсонової [3] розглядається методична система навчання стохастики на основі ІКТ.Метою статті є висвітлення можливостей використання у навчальному процесі розроблених навчальних курсів на основі MOODLE, програмних засобів навчання, електронних наочностей.Основний матеріал. У навчанні теорії ймовірностей і математичної статистики використовуємо електронні навчальні курси, розроблені на платформі MOODLE. MOODLE доцільно використовувати не тільки для розробки дистанційних курсів, але й у процесі очного та комбінованого навчання. Перевага використання електронних курсів у тому, що, перш за все, акумулюються навчальні ресурси. Студенти мають змогу самостійно здійснювати тестування власного рівня навчальних досягнень із зазначеного предмету. З цією метою ми розробили тестові завдання і додали їх до тестів навчального і контролюючого типів. Користувачі, які віддають перевагу режиму входу «гість», не матимуть змоги здійснювати тестування, проходження дистанційних уроків. У той же час вони мають змогу користуватися всіма наявними ресурсами, зразками виконання практичних і лабораторних завдань, переглядати демонстрації, дібрані для вивчення тієї чи іншої теми з колекції демонстрацій WolframAlpha. Представлені також мультимедійні презентації, з яких зроблено посилання на відповідні файли програми Gran1, яку використовуємо у навчанні теорії ймовірностей та математичної статистики з метою демонстрації зміни графічних характеристик (графіка функції розподілу, а для неперервних випадкових величин також графіка функції щільності розподілу), для опрацювання варіаційних рядів, побудови їх графічних характеристик, для перевірки статистичної гіпотези про закон розподілу, для встановлення регресійних залежностей. Подаються також завдання і зразки виконання лабораторних робіт з математичної статистики за допомогою Microsoft Excel. Передбачається можливість опрацювання даних з використанням «Пакету аналізу»; через використання вбудованих функцій; як звичайного калькулятора для кращого розуміння алгоритмів виконання вручну.До розробки дидактичних і окремих методичних матеріалів залучаємо і безпосередньо студентів. Зокрема, створено добірку матеріалів для використання на сенсорній дошці з програмним забезпеченням InterWrite. Наші дослідження показали, що для опрацювання даних доцільніше використовувати хмарні сервісм Google Spreadsheets та Wolfram|Alpha. При побудові графіків розподілів статистичних ймовірностей перевагу має Gran1.З метою посилення мотиваційних аспектів учіння в середовищі електронних курсів необхідно розміщувати матеріали прикладного характеру чи посилання на матеріали, розміщені в мережі Інтернет. В основу таких ресурсів мають бути покладені матеріали авторського колективу під керівництвом М. І. Жалдака [1]. Краще, якщо це будуть розроблені веб-сторінки у середовищі MOODLE, що забезпечить інтеграцію з вбудованим словником. При створенні таких сторінок утруднення викликає написання формул.У колекції посилань на джерела Інтернет, зокрема, Вікіпедії, Exponenta.Ru, необхідно робити анотації. Наприклад, означення і запис функції розподілу ймовірностей у цих джерелах такий, що слідує у властивостях неперервність функції справа, тоді як в українських і пострадянських підручниках з означення функції розподілу випливає властивість неперервності зліва. Варто звернути увагу на те, чи в електронних підручниках, інших джерелах з мережі покладене в основу доведення властивостей ймовірностей аксіоматичне означення, як того вимагається у стандарті. У процесі використання колекції демонстрацій Wolfram|Alpha увагу потрібно звернути на розвиток критичного мислення студентів. Наприклад, на коректність поданих графічних характеристик розподілів ймовірностей, на відмінність в означенні геометричного розподілу у вітчизняних та зарубіжних виданнях тощо.Детальніше зупинимося на використанні у навчанні тестових завдань – навчальних та контрольних тестів. Навчальні тести допомагають студенту перевірити та удосконалити власні знання з деякої теми, оскільки такий вид тестування передбачає поточну перевірку результатів та містить пояснення до кожного завдання, які студент може переглянути відразу після того, як отримає відповідь. Контрольні тести призначені для перевірки рівня засвоєних знань з деякої теми. У цьому разі студенти мають змогу побачити усі правильні відповіді лише після закриття тесту, якщо викладач зробив можливим доступ для перевірки відповідей. Це попереджує списування, а також дає об’єктивнішу оцінку знань. Тести можуть бути наступних типів [4]:1) альтернативний тест – найпростіший у розв’язанні. У ньому запропоноване запитання передбачає 3-5 варіантів відповідей, серед яких лише один – правильний. При цьому чим більше варіантів відповідей, тим менша можливість вгадування відповіді. Альтернативний тест необхідно добирати для таких завдань, які виключають варіанти різного тлумачення правильної відповіді;2) вибірковий, або варіативний, тест. Передбачає 10-12 варіантів відповідей на тестове завдання, з яких 5-8 відповідей правильні;3) послідовний або порядковий. У варіантах відповіді на таке тестове завдання відсутні неправильні відповіді, необхідно розташувати у правильній послідовності запропоновані у невпорядкованому вигляді поняття, слова, визначення;4) конструктивний тест (або тест-доповнення).Таке завдання передбачає заповнення учнем у тексті, що описує те чи інше явище, пропущених слів, які мають визначальне значення для даного тексту;5) розподільний тест містить завдання на встановлення відповідності між твердженнями з категорії 1 та твердженнями з категорії А.Усі вище зазначені типи тестів можна комбінувати в одному, внаслідок чого отримується більш об’єктивна та правильна оцінка повноти та глибини знань студента. Тести, які використовуємо у навчанні, створені для поточного контролю знань. На їх виконання відводиться небагато часу, тому вони складаються з невеликої кількості завдань. Питання охоплюють основні теми курсу, що вивчається, але їх результати не можуть бути, давати об’єктивну оцінку за всю тему і підстави для автоматичного оцінювання. Тому паралельно використовуємо і такі форми контролю як опитування, співбесіда, участь у дискусії, виконання лабораторних робіт тощо.Висновки. Використання електронних курсів, програмних засобів навчання математики, участь студентів, майбутніх вчителів математики – у розробці ресурсів для електронних курсів сприяє формуванню у них методичних компетентностей до використання ІКТ у навчанні.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Єфіменко, Вікторія Сергіївна. "Автоматизоване тестування як метод педагогічної діагностики." Theory and methods of e-learning 4 (February 17, 2014): 90–94. http://dx.doi.org/10.55056/e-learn.v4i1.375.

Full text
Abstract:
Педагогічна діагностика набуває особливого значення у зв’язку з особистісною організацією сучасної освіти. Становлення системи зовнішнього незалежного оцінювання сприяло інтенсивному розвитку теорії і практики педагогічних вимірювань, широкому впровадженню тестових технологій в освітній процес.Проблемам педагогічного вимірювання присвячені роботи В. С. Аванесова, Л. І. Білоусової, І. Є. Булах, О. І. Ляшенка, Т. В. Солодкої, І. В. Солухи та ін. Теорія та методика педагогічної діагностики розвинена у працях В. П. Беспалька, К. Інгенкампа, В. М. Лозової, І. Я. Лернера, О. С. Масалітіної, М. М. Скаткіна та ін. Питанням вимірювання і оцінювання навчальних досягнень учнів з інформатики присвячено роботи М. О. Войцеховької, Н. Б. Копняк, О. Г. Кузмінської, Л. М. Меджитової, Н. В. Морзе, Т. Г. Проценко, П. С. Уханя та ін.Педагогічна діагностика є невід’ємним компонентом навчального процесу. Вона дозволяє своєчасно впливати на перебіг навчання на основі систематичного отримання індивідуальних даних про результативність навчання учнів.На думку П. Є. Решетникова [1], педагогічна діагностика, перш за все, пов’язана зі збиранням, збереженням і опрацюванням інформації про об’єкти й суб’єкти, що вивчаються, та використанням її для управління педагогічними процесами.Функції педагогічної діагностики [2, 26]: а) зворотного зв’язку; б) оцінювання результативності педагогічної діяльності; в) виховна і спонукальна; г) комунікативна; д) конструктивна; е) інформаційна; ж) прогностична.Тестування є одним із методів педагогічної діагностики. Проблемам тестування присвячено праці багатьох вчених, які розглядають питання побудови та основних характеристик тестів, шкалювання тестових результатів, теорії і методики автоматизованого тестування, достовірності комп’ютерного тестування, створення тестів з інформатики, впровадження тестових технологій у навчальні заклади.Тест (від англ.) – випробування, перевірка. За визначенням В. І. Лозової та Г. В. Троцко, «у вузькому значенні тест розуміють як короткочасний, технічно просто поставлений експеримент, комплекс завдань, що відповідають змісту навчання і забезпечують виявлення ступеня оволодіння навчальним матеріалом» [3]. За В. С. Аванесовим педагогічний тест – це «…система репрезентативних паралельних завдань зростаючої складності, специфічної форми, яка дозволяє якісно та ефективно визначити рівень та структуру підготовленості учнів» [4].Аналіз науково-педагогічної літератури показав, що проблема функцій педагогічного тесту і окремих їх особливостей розглядається в роботах багатьох учених (В. С. Аванесов, С. І. Денисенко, Н. С. Михайлова, Р. І. Шевельова та ін.) Виділимо основні функції тестування:1. Діагностична функція, що дозволяє виявити пропуски в підготовці, визначити їх причини та прийняти рішення для поліпшення навчального процесу. Систематичне виявлення причин пропусків та їх видалення веде до підвищення якості підготовки.2. Прогностична функція, що дозволяє передбачити можливості учнів у засвоєнні нового матеріалу, тобто на основі отриманих результатів можна зробити висновки щодо здатності учня до засвоєння нового матеріалу.3. Виховна або мотиваційна функція полягає у формуванні та стимулюванні особових якостей.4. Навчальна функція дозволяє закріпити та поглибити знання, вміння та навички.5. Розвивальна функція полягає у розвитку пам’яті, логічного мислення, уваги та вміння застосовувати свої знання на практиці.6. Обліково-контрольна функція полягає у систематичній фіксації результатів навчання.За місцем педагогічного тестування у навчальному процесі відповідно до мети виокремлюють такі види тестів [5]:тести для початкового контролю (тести на готовність), що дозволяють отримати інформацію про наявність знань і навичок учнів перед початком вивчення предмета на початку навчального року (навчального курсу), що є передумовою успішного навчання;тести для поточного (тематичного, проміжного) контролю, що здійснюються систематично у процесі навчання з метою отримання інформації про успішність або неуспішність засвоєння учнями матеріалу, формування у них професійних навичок і вмінь.тести для етапного (рубіжного) контролю. У цих тестах домінує оціночна функція контролю, оскільки тестування проводиться після закінчення роботи над розділом, тематичним циклом в кінці семестру (залік);тести для підсумкового контролю знань запроваджуються після проходження всього курсу;відстрочене тестування проводиться через певний час після вивчення курсу (від 3 місяців до року і більше).Науковці визначають наступні переваги тестування перед традиційними формати перевірки: об’єктивність оцінювання; психологічна комфортність для значної частини учнів; повнота охоплення матеріалу; здатність виявити не тільки те, що засвоєно, але й те, що не засвоєно; економія аудиторного часу; стимулювання учнів; можливість впровадження системи рейтингового контролю; ширша шкала оцінювання; технологічність.Серед проблем, які потрібно вирішувати при підготовці та проведенні тестування можна назвати відносну складність створення якісного тесту, ймовірність вгадування, ризик підміни цілей навчання, похибку педагогічних вимірювань [4].Звісно, якість педагогічного процесу залежить від багатьох факторів. Тестування має на меті надання вчителю вичерпної систематичної інформації про досягнення та пропуски у навчанні для якісного керування навчальним процесом. На основі отриманої інформації вчитель має виявити причини пропусків у навчанні, індивідуалізувати процес навчання, спрогнозувати можливості учня у засвоєнні нового матеріалу. Тестування має доповнюватися іншими формами контролю, такими як спостереження, усне опитування, письмовий контроль, комбіноване опитування, програмований контроль, практичний контроль [3]. Застосування тестів у навчальному процесі, з одного боку, розвантажує вчителя, з іншого – спонукає до постійного підвищення педагогічної кваліфікації стосовно знання основних методик тестології та педагогічної діагностики.За застосуванням технічних засобів тести поділяють на бланкові з ручною обробкою або комп’ютерною обробкою результатів та комп’ютерні.Використання автоматизованих систем тестування дозволяє:– значно економити аудиторний час;– здійснювати попередній тренаж;– неодноразово проходити тестування з однієї теми;– негайно отримати результати;– об’єктивно оцінити навчальні досягнення учнів;– сприяти інформативності результатів діагностики, демократизації та самостійності навчання.До переваг для вчителя можна віднести відсутність необхідності переносу та обробки даних, що значно економить час.Але існують і недоліки в комп’ютерному тестуванні:– неможливість одночасного виконування завдання усіма учнями;– значні витрати часу;– підвищені вимоги до еквівалентності паралельних завдань.Автоматизоване тестування є ефективним засобом діагностики навчальних досягнень і може успішно застосовуватися під час здійснення попереднього, поточного, тематичного, підсумкового контролю та сприяє реалізації його дидактичних функцій.Проходження учнями автоматизованого тестування вносить у перевірку елемент гри, де за умовами успішного проходження одного рівня учень потрапляє до іншого, більш складного. Значення ігрових ситуацій в навчанні відмічав ще Я. А. Коменський.На думку В. П. Беспалька [6], повноцінне тестування якості знань учнів і відстеження на цій основі їх просування неможливе без участі комп’ютера.Існує чимало комп’ютерного програмного забезпечення, яке призначається для подання учню тестових завдань. Але справжня діагностика має проводитися за допомогою розвинених комп’ютерних систем тестування, які забезпечують усі вимоги до побудови автоматизованих систем тестування, в тому числі статистичний аналіз якості завдань і надійності тестових результатів [7].Застосування автоматизованого навчання ефективно використовувати під час проведення поточного контролю [8], адже автоматизована система зазвичай має великий банк варіантів завдань і забезпечує автоматичний їх вибір для формування конкретного варіанту тесту. Все це дозволяє значно економити час, проходити тестування з однієї теми неодноразово за наявності великої кількості варіантів, дає можливість попереднього тренування та негайного отримання результатів.Облік оцінки під час такої перевірки не обов’язковий, адже її метою є надання своєчасної допомоги учням та побудова навчального процесу відповідно до можливостей кожного. Бланкове тестування доцільно застосовувати при здійсненні тематичного контролю, що сприяє психологічній підготовці учнів до процедур зовнішнього оцінювання, державної підсумкової атестації, не потребує забезпечення кожного учня комп’ютером та дозволяє обмежитися одним варіантом тесту.Сьогодні систематично проводити автоматизоване тестування має можливість лише вчитель інформатики [9]. Це обумовлюється станом розвитку матеріально-технічної бази, тобто комп’ютерного оснащення.Висновки:1. Показана провідна роль автоматизованого тестування.2. Завдяки якісній підготовці педагогічних тестів, реалізованих у автоматизованих системах, систематичному проведенню тестування, з використанням інших видів контролю можливо значно підвищити рівень досягнень учнів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Hrad, A. O. "ОСОБЛИВОСТІ СТРУКТУРНОЇ ОРГАНІЗАЦІЇ ГЕМОМІКРОЦИРКУЛЯТОРНОГО РУСЛА ЖУВАЛЬНОГО М’ЯЗА ЩУРА." Вісник наукових досліджень, no. 3 (November 1, 2017). http://dx.doi.org/10.11603/2415-8798.2017.3.8071.

Full text
Abstract:
Жувальний м’яз постійно та інтенсивно працює, тому він має щільну васкуляризацію, а кровопостачання його належить до регіонарного кровотоку. Як відомо, при різних патологічних станах і захворюваннях власне порушення кровотоку в гемомікроциркуляторному руслі (ГМЦР) призводить до розвитку міопатій різного генезу.Мета дослідження – встановити особливості будови ГМЦР жувального м’яза щура в нормі.Матеріали і методи. Матеріалом для дослідження послугували жувальні м’язи 10 статевозрілих щурів-самців лінії Вістар масою тіла 180–200 г. Використали гістологічний (забарвлення гематоксиліном та еозином і за Хартом), гістохімічний (імпрег-нація Більшовського–Грос) та електронно-мікроскопічний методи дослідження. Комп’ютерне опрацювання даних проводили за допомогою статистичного пакета Stat.Soft.Inc; Tulsa, OK, USA ; Statistica 6.Результати досліджень та їх обговорення. Кровоносні судини в жувальному м’язі деревоподібно поділяються. Дрібні артерії йдуть паралельно до м’язових волокон і дають початок артеріолам, які проходять косо або під прямим кутом до поздовжньої вісі цих волокон. Від артеріол відходять метаартеріоли, від яких беруть початок капіляри. Останні розташовані паралельно до м’язових волокон і широко анастомозують між собою. Особливістю будови соматичних гемокапілярів є наявність в їхній стінці світлих і темних ендотеліоцитів. Мікросудини, які беруть участь у кровопостачанні нейром’язових закінчень (НМЗ) жувального м’яза, беруть початок від внутрішньом’язового ГМЦР. Метаартеріоли формують при дихо- або трихотомічному поділі сітку гемокапілярів, яка складається з відкритих і закритих петель різної форми (прості, вилко- і петлеподібні). Як показали наші дослідження, в ділянці НМЗ немає артеріоло-венулярних анастомозів і вся кров перфузується через гемокапіляри, що очевидно пов’язано з необхідністю постійного кровопостачання для забезпечення високого рівня метаболізму в НМЗ. Разом з тим, діаметр гемокапілярів в ділянці кінцевих рухових пластинок на 10–20 % менший від діаметра просвіту кровоносних гемокапілярів, які забезпечують живленням м’язові волокна.Висновки. Звужений просвіт гемокапілярів НМЗ, із точки зору гемодинамічних умов, забезпечує відносно низьку швидкість кровотоку, сприяє більш повній віддачі еритроцитами кисню і поживних речовин, до дефіциту яких дуже чутливі НМЗ.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Dissertations / Theses on the topic "Паралельне опрацювання даних"

1

Заровний, Владислав Ігорович. "Метод шифрованої передачі даних між хмарними підпросторами." Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10866.

Full text
Abstract:
У кваліфікаційній роботі магістра розроблено інформаційну систему шифрованої передачі даних між хмарними підпросторами. Розроблена технологія дозолить іншим користувачам розглядати цей продукт як зовнішню бібліотеку для шифрування даних, що передаються між хмарними сервісами, та забезпечити контроль та цілісність переданої інформації.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography