Статті в журналах з теми ""Великі масиви даних""

У статті наведений аналітичний огляд інформаційних технологій, що використовуються в юридичній діяльності. Інформаційні системи, які формують практичні підстави для використання інформаційних технологій, автором класифіковані в такий спосіб: інформаційно-довідкові системи; інформаційно-логічні системи; автоматизовані робочі місця; експертні системи. Автором доведено, що використання цих технологій дозволяє вирішувати масу поточних проблем, прискорювати збір і пошук інформації, зберігати великі масиви даних, проводити експертизи і аналіз статистичної інформації, підвищуючи, тим самим, ефективність юридичного процесу.

Для відновлення ресурсу деталей машин широко застосовують різні способи наплавлення їхніх поверхонь. Встановлено, що найкращі результати показують способи вібродугового наплавлення через слабкий нагрів відновлюваної деталі, незначну величину термічного впливу, внаслідок чого хімічний склад та фізико-механічні властивості деталі майже не змінюються. З'ясовано, що застосуванням електродного дроту з відповідним вмістом вуглецю можна отримати всі види загартованих структур наплавленого металу, який характеризується достатньо високою твердістю та зносостійкістю. Виявлено, що структура та твердість наплавленого металу виходить неоднорідною, на межі оплавлення деяких валиків трапляються пори й мікротріщини. Великі внутрішні розтягувальні напруження, що виникають у покритті, й дефекти структури, у вигляді пор та мікротріщин, різко знижують втомну міцність деталей, що працюють за знакозмінних навантажень. Тому у роботі наведено результати досліджень, які показують залежність втомної міцності і твердості поверхні деталі під час наплавлення зразків електродом з різним вмістом вуглецю без охолоджувальної рідини (в атмосфері повітря та вуглекислого газу) і з охолоджувальною рідиною за подачі її на наплавлюваний зразок на різних режимах. Ці залежності відображають зв'язок між досліджуваними змінними і можуть бути подані у вигляді математичних моделей, які бувають лінійними та нелінійними. Для отримання моделі за певним алгоритмом опрацьовано масиви вхідних і вихідних даних, для яких методом найменших квадратів визначено числові значення коефіцієнтів моделі. Опрацювання емпіричних залежностей твердості поверхні наплавлених зразків від вмісту вуглецю в електроді дало змогу побудувати лінійну модель, а для втомної міцності деталі від вмісту вуглецю – параболічну. Розраховані коефіцієнти кореляції підтвердили достовірний характер отриманих моделей для визначення впливу вмісту вуглецю в електроді на твердість поверхні та втомну міцність деталі.

У статті досліджено принципи формування масиву даних на базі нейронної мережі у сфері Інтернету речей. Зазначається, що Інтернет речей генерує величезну кількість неструктурованих даних, і аналітика великих даних є ключовим аспектом. Концепція Інтернет речей являє особливу цінність для розвитку бізнесу завдяки даним, які можуть бути отримані від підключених елементів. Сформовано дві теореми, які сприяють роз- криттю принципу обміну знаннями, які можна взяти із взаємодії людина–комп’ютер. Наголошено, що присвоєння імені суб’єкту господарювання повинне включати у себе слова мовою людини, а не абревіатури, коди або двійкове відображення, що можуть інтерпре- тувати лише машини, незважаючи на те, що останні технічно ефективніші з точки зору простору для зберігання даних або пропускної здатності мережі. Розкрито принципи теорії верифікаціонізму та описано шляхи адаптації структури масиву даних. Схема- тично запропоновано структуру машинних знань, яку представлено щодо формування масиву даних на базі нейронної мережі у сфері Інтернету речей. Описана структура має три бази знань: гіпотезу, онтологію та параметри. Підкреслено, що запропонована інтелектуальна база масиву даних може бути застосована до різних галузей Інтернету речей щодо автономного обміну та накопичення знань, а платформа, своєю чергою, може використовувати онтології для інтеграції пристроїв IoT з інтелектуальними системами. Описано переваги та недоліки моделі. Так, зазначено, що перевагою цієї моделі є те, що датчики Інтернету речей у хмарі можуть навчатися у віддалених датчиків у фоновому режимі, незалежно від затримки мережі, що підключається до віддаленої програми, а недоліком є те, що затримка мережі може стати вузьким місцем, коли потреба у при- йнятті рішень у режимі реального часу зростає. Наголошено, що реалізація описаного алгоритму формування масиву даних, а також відповідної інтелектуальної середи доз- волить зменшити поріг входження розробників у сферу рішення задач за допомогою ней- ронної мережі.

Складністю інформаційно-аналітичної діяльності експертів у певній отраслі за різними тематичними профілями, є проблема накопичення великих обсягів наукової і науково-технічної продукції, що являє собою пасивну розподілену систему знань. Ця проблема великих даних (Big Data), потребує новітніх рішень, що забезпечують інтегративне використання експертами наративу описів усіх документів, які характеризують наукову та науково-технічну продукцію. Одним із механізмів опанування змістовності мережевих документів є наративний дискурс, що реалізується на основі процедур аналізу, структуризації, класифікації, крітеріалізаці, синтезу й оцінювання тощо. Однак первинним для цих процедур є формування таксономій, що відображають семантичну змістовність кожного документу. Тоді представлення мережевих документів у форматі наративного дискурсу реалізує підтримку процесів взаємодії експертів. Такий підхід із забезпечення інформаційно-аналітичної діяльності експертів створює умови оптимального оброблення ними великої кількості різнопланових інформаційних масивів. На основі таксономічного представлення великих даних для них реалізується компонентна архітектура сервісів підтримки прийняття відповідних рішень.

Розглянуто нові концептуальні підходи до використання великих масивів даних у соціогуманітарних дослідженнях і проаналізовано сучасні напрями їх використання у науково-дослідній діяльності гуманітарного спрямування. Обґрунтовано актуальність використання технологій Big Data в історичних наукових дослідженнях і використання таких технологій для побудови науково-дослідних кластерів з метою ефективного дослідження й опрацювання масових історичних джерел, а саме зведених статистичних даних. Опрацьовано зведені статистичні дані індустріального розвитку, перепису населення та експертного оцінювання соціо-економічного і демографічного розвитку Сполучених Штатів Америки та Української Радянської Соціалістичної Республіки у 1970-1980-х роках. Апробовано кількісний метод для отримання консолідованої статистики, що дасть змогу виявити особливості статистичної сукупності загалом і в окремих її компонентах, показати регулярність досліджуваних соціально-економічних явищ процесів. Оцінено вагомість консолідованих статистичних даних, опублікованих на вітчизняних та іноземних ресурсах для їх подальшого використання в історичних дослідженнях. Подано у форматі таблиці, змодельовано кліометричні характеристики консолідованих статистичних даних розвитку Сполучених Штатів Америки та України у 1970-х та у 1980-х роках. Обґрунтовано, що кліометричні характеристики консолідованої статистики розвитку Сполучених Штатів Америки та Української Радянської Соціалістичної Республіки у 1970-1980-х роках, які отримують за допомогою моделювання даних економічного розвитку, даних перепису населення, даних національного доходу та зайнятості, експертного оцінювання, можна використати як нове джерело для вивчення актуального історичного періоду.

У статті зосереджено увагу на поняттях «цифровізація» та «глобалізація». Визначено основні тенденції глобалізаційних процесів, їх позитивні та негативні наслідки для суспільства. Охарактеризовано блоки цифровізаційної екосистеми. Визначено, що ті масиви даних, які наразі існують є двигуном інновацій та виступають новими, альтернативними джерелами статистичних даних для офіційної статистики. З метою усвідомлення ієрархії даних, розроблено організацію великих даних. З’ясовано, що незважаючи на усі ризики, глобалізація відкриває нові можливості для розвитку освіти, науки, медицини. розвиваючись в глобалізаційних умовах, країнам необхідно діяти консолідовано, з метою подолання глобальних проблем. Таким чином, наукова розвідка сучасного стану цифровізаційних процесів в умовах глобалізації 4.0, стали основною метою написання цієї роботи.

Сучасні бортові цифрові системи автоматичного управління, контролю і діагностики дозволяють вимірювати велику кількість параметрів технологічного обладнання повітряного судна і отримувати масиви такої інформації в цифровому вигляді. Прогнозування особливих випадків в польоті є основним завданням параметричного діагностування технологічного обладнання повітряного судна. Однак існуючі діагностичні моделі, що базуються на відповідних математичних моделях, не повною мірою використовують масиви діагностичних даних та не завжди дозволяють прогнозувати виникнення відмов технологічного обладнання, що робить задачу прогнозування особливих випадків в польоті актуальною. Мета статті полягає в розробці методу прогнозування особливих випадків в польоті на основі виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна; з метою підвищення безпеки польотів. Результати дослідження. У роботі запропоновано метод прогнозування особливих випадків в польоті на основі завчасного виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Для завчасного виявлення аномальних послідовностей пропонується використовувати гібридну стохастичну модель та метод виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Вхідна тренувальна інформація надається у вигляді векторів спостережень за розвитком процесу в яких особливо виділене кінцеве значення, в якості результату, що характеризують факти приналежності вектору до класу нормальних або аномальних темпоральних патернів. Висновок. Застосування запропонованого методу дозволить впровадити прогностичний принцип управління безпекою польотів, а також отримати економічний ефект від запобігання простою повітряного судна через раптової відмови обладнання

У статті зазначається, що питанням прогнозування в Держприкордонслужбі України приділялося дуже велика увага з боку науковців. В основному досліджувалось прогнозування показників оперативно-службової діяльності, виникнення конфліктних ситуацій, безперебійності роботи пунктів пропуску, регіональної стабільності тощо. На сьогодні, нерозглянутими залишаються питання здійснення прогнозів для застосування сил (засобів) органів охорони кордону в районі проведення операції Об’єднаних сил. Разом з тим, методики, що пропонувалися потребують відповідних спеціальних навичок посадових осіб органів військового управління у зв’язку зі складністю математичного апарату, а також обов’язкового застосування автоматизації процесу обробки масивів даних. Крім того, методики потребують великої вибірки даних за часом, що не завжди є можливим. Виходячи з практики, на сьогодні визначення напрямків та характеру можливої злочинної або протиправної діяльності в основному здійснюється на підставі практичного досвіду офіцерів, інформації про скоєні правопорушення за попередні роки або результативні випадки організації служби. Разом із тим, не повною мірою враховуються тенденції розвитку обстановки, не прогнозуються зміни окремих факторів, які можуть вплинути на стан протиправної діяльності на державному кордоні, в тому числі – в районі проведення операції Об’єднаних сил з його динамічним розвитком.

Військовий конфлікт на Сході України, значне збільшення кількості терористичних актів ставлять перед хірургами велику кількість питань щодо організації та надання медичної допомоги постраждалим із мінно-вибуховою травмою (МВТ). Під час проведення антитерористичної операції (АТО) на Сході України спостерігається значне збільшення постраждалих із мінно-вибуховою травмою. Причому більша частина ранньої госпітальної допомоги надається в умовах цивільних лікарень, що розташовані поруч із місцями проведення бойових дій.У порядку проведення дослідження нами було вивчено та піддано аналізу 101 випадок МВТ, при яких надавалась спеціалізована хірургічна допомога в умовах Артемівської ЦРЛ Донецької області за період січень — лютий 2015 року під час АТО на Сході України. Аналіз даних проводився відповідно до критеріїв та вимог доказової медицини методами непараметричної статистики за допомогою комп’ютерних технологій.Вивчено клініко-епідеміологічну структуру постраждалих із МВТ. Клініко-епідеміологічна характеристика масиву постраждалих із МВТ вказує на те, що внаслідок сучасних бойових дій страждають особи найбільш працездатного та життєво активного віку, переважно чоловіки. Співвідношення постраждалих військовослужбовців та цивільних осіб становить 3 : 1, що певною мірою суперечить даним світових досліджень та потребує подальшої верифікації.Опосередкована оцінка тяжкості пошкоджень та відповіді організму постраждалого на виникнення пошкодження вказує на досить тяжку травму та потребує подальших досліджень.

Об’єкт дослідження – дистанційні курси з аналізу даних «Кількісні та дослідницькі методи для лідерів» (Університет Франкліна Пірса, США), «Статистичні методи аналізу в бізнесі» (Луганський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна), «Великі дані в освіті» (Колумбійський університет, США). Кожен курс розглядався як педагогічна система. Предметом дослідження виступали структурні компоненти цих систем. Метою статті була презентація результатів порівняльного аналізу трьох конкретних дистанційних курсів крізь призму досвіду учасника. Головним методом дослідження виступав case study. У результаті аналізу встановлено спільні риси та відмінності між трьома курсами, їхні недоліки та переваги. Зроблено висновок про корисність для викладачів ВНЗ брати участь у відкритих дистанційних курсах у якості студентів, що дає змогу не лише підвищити рівень своєї кваліфікації, а й по-іншому подивитися на свій курс, підсилити його переваги й подолати недоліки.

Життєдіяльність сучасного суспільства важко уявити без цифрових комп’ютерних технологій. Можливості всесвітньої мережі Інтернету давно вже вийшли за межі інформаційно-комунікативного простору. Сьогодні цифрові технології забезпечують функціонування різноманітних сфер суспільного життя – від виробничих процесів, фінансово-банківських і торговельних операцій до надання різноманітних соціальних послуг: адміністративних, освітніх, медичних, юридичних тощо. Утім шлях у глобальний світ взаємоузгоджених великих масивів даних з їх обробкою, узагальненням, зберіганням та аналізом неможливо пройти без застосування інформаційних технологій та статистики.

Стаття присвячена проблемі опанування сучасними підходами організації баз даних майбутніми фахівцями зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки». Бази даних NoSQL і NewSQL – новітні тренди у сфері IT, які потребують детального ознайомлення та вивчення студентами комп’ютерних спеціальностей. У статті досліджено та розкрито поняття баз даних NoSQL і NewSQL. Проведена порівняльна характеристика реляційних баз даних з базами даних типу NoSQL, NewSQL. У зв’язку з поширенням різного виду WEBсервісів, потребою розподіленого оброблення великих масивів даних (Big Data) обґрунтовано необхідність повноцінного вивчення нового покоління баз даних та отримання фахових компетентностей щодо їх практичного застосування. Вивчення новітніх баз даних не має бути альтернативою вивченню реляційних баз даних. Враховуючи концептуальні відмінності і технологічні особливості використання сучасних баз даних, у Київському національному економічному університеті імені Вадима Гетьмана до навчальних планів спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» додано нову дисципліну «Організація баз даних NoSQL», вивчення якої поповнить знання студентів про основні тенденції розвитку баз даних та підвищить їх конкурентоздатність на ринку праці. Під час розробки навчальної програми дисципліни були проаналізовані навчальні плани підготовки спеціалістів з комп’ютерних наук провідних закладів вищої освіти України, літературні та інтернет-джерела, які підтвердили необхідність та доцільність вивчення баз даних NoSQL та NewSQL. Дослідження критеріїв та аналіз рейтингу систем керування базами даних дозволили дійти висновку про доцільність введення до навчальної програми дисципліни «Організація баз даних NoSQL» тем з вивчення найбільш поширених у світовій практиці баз даних типу NoSQL (MongoDB, Redis, Cassandra) та NewSQL (Microsoft SQL Server 2017), яка має розширений функціонал і підтримує роботу з графами.

Проведено аналіз геотермальних ресурсів на території України, які утворюють чотири великі артезіанські басейни, де можливо здійснити видобування геотермальних вод для їх використання в енергетиці, сільському господарстві, промисловості і житлово-комунальному господарстві. На основі аналізу фактичних даних існуючого фонду свердловин встановлено, що водоносні горизонти розташовані на глибинах від 400 до 7000 м. Пластові температури продуктивних термоводоносних горизонтів на території України змінюються у діапазоні від 50 до 90 °С. Для більшості пластових водоносних горизонтів України, які містять термальні води, з певним ступенем вірогідності можна прийняти таку фільтраційну схему: продуктивний проникний пласт є нескінченним за простяганням, однорідний, анізотропний з усередненими фільтраційними і теплофізичними параметрами, напірний і ізольований зверху і знизу водонепроникними пластами. Для розрахунків теплового потенціалу в межах геотермального родовища, що експлуатується в режимі відсутності зворотного закачування відпрацьованого природного теплоносія, достатньо вирішити тільки гідродинамічну задачу фільтрації теплоносія, оскільки притоки теплоти або холоду в пласті відсутні. Найбільш екологічно безпечним способом видобування геотермальних ресурсів є геотермальні циркуляційні системи (ГЦС), що забезпечують закачування відпрацьованого геотермального теплоносія в проникний підземний колектор термальної води. Тепловий потенціал гідрогеотермальних родовищ розраховується об’ємним способом, який складається з теплоти, яка міститься в пластовій геотермальній воді, у твердому скелеті продуктивного горизонту, а також теплоти, яка поступає з оточуючого проникний пласт гірського масиву. Величина теплопритоку з гірського масиву становить найбільші труднощі під час врахування теплового потенціалу геотермального родовища. На підставі відомого аналітичного розв’язку задачі теплообміну при русі рідини в підземних проникних шарах отримано рівняння, яке визначає час роботи ГЦС в постійному температурному режимі. На підставі цього рівняння показано, що вплив гірського масиву на час роботи ГЦС до моменту зниження температури на виході з ГЦС становить для типових параметрів ГЦС не менше 5 %. На підставі цих розрахунків доведено, що впливом теплопритоків від гірського масиву при розрахунках теплового потенціалу водовмісних пластів можна нехтувати. Бібл. 8.

Метакомп’ютінг (розподілені обчислення в Інтернет) – одна з «модних» технологій останніх десятиліть, призначена насамперед для рішення задач, що вимагають розподіленої обробки великих масивів даних. Для розв’язання на метакомп’ютерах найбільш придатні задачі пошукового і переборного характеру. Класичним прикладом таких задач є задачі теорії чисел. Огляд існуючих розподілених систем показує, що, за рідким винятком, вони є вузькоспеціалізованими (призначеними для розв’язання однієї задачі). Тому розробка архітектури універсальної метакомп’ютерної системи, призначеної для розв’язання вказаного класу переборних задач, має високу актуальність.Основна мета роботи полягала в розробці архітектури універсальної розподіленої системи для розв’язання теоретико-числових проблем та її програмної реалізації. В результаті аналізу літератури та існуючого програмного забезпечення було встановлено, що:Найбільш придатними для розв’язання в розподілених системах є задачі, що вимагають обробки великих обсягів слабко корельованих даних, зокрема теоретико-числові проблеми.Для реалізації розподіленої системи доцільно використовувати класичні технології: інтерфейс сокетів та багатопоточність.Аналіз існуючих метакомп’ютерних систем показує практично повну відсутність оболонок для створення таких систем при високому попиті на даний клас програмного забезпечення.Засоби, використані при побудові розподіленої системи: pthread – застосовується для багатопоточної роботи програмного комплексу; Boost – використовується для створення надійної, розширюваної та простої архітектури програмного комплексу; log4cxx – застосовується для реєстрації процесу роботи програмного комплексу; GMP – використовується для математичних обчислень з високою точністю; OpenSSL, на прикладі якої розглядається можливість організації захищеного зв’язку у програмних засобах за архітектурою “клієнт-сервер”.Функціональна схема роботи створеного в процесі дослідження комплексу Metacomputing Framework (http://sf.net/projects/mcframework/):один сервер займається розв’язанням однієї задачі;при старті сервер одержує діапазон і бібліотеку, що він буде надсилати клієнту;агент одночасно виконує тільки одну задачу (бібліотеку) і з’єднується тільки з одним сервером, але може обробляти кілька діапазонів одночасно (у різних потоках);на одній машині може бути запущено кілька серверів для розв’язання різних задач, так само і з клієнтами;після видачі клієнту конкретного діапазону, сервер чекає на результат протягом визначеного часу, за який цей діапазон нікому іншому не видається; у випадку одержання результату від клієнта, даний діапазон позначається відповідним чином; якщо клієнт не виходив на зв’язок протягом визначеного терміну, даний діапазон вважається неопрацьованим і розподіляється заново;сервер є відмовостійким та періодично зберігає отримані результати у файл, використовуючи який, можна поновити роботи після збою системи чи тимчасової зупинки сервера;агент є кросплатформеним, підтримувані платформи – POSIX (Linux, FreeBSD і т.д.), Windows;агент щораз відкриває і закриває з’єднання із сервером під час звітування та повернення результатів;агент зберігає завантажені бібліотеки. При старті клієнт перевіряє наявність яких-небудь файлів у визначених директоріях, обчислює хеш кожного зі знайдених файлів і намагається по черзі завантажити їх як динамічну бібліотеку. Якщо це вдається, то клієнт одержує версію бібліотеки, викликавши відповідну інтерфейсну функцію;зв’язок між агентом і сервером здійснюється по двох каналах: 1) керуючий (передача команд); 2) канал даних (передача даних, таких як файли бібліотек, результати обчислень тощо).Обчислювальний експеримент проводився на ПП «Апріоріт» (м. Дніпропетровськ). Тривалість експерименту склала двоє доби (49 годин 23 хвилини 55 секунд). В ході експерименту було обчислено 27 перших простих числа Мерсенна, що зайняло 28 годин 7 хвилин і 5 секунд.Усі розрахунки є вірними і відповідають уже відомим числам Мерсенна. Під час експерименту не було отримано помилкових даних, внаслідок чого можна зробити висновок про те, що розроблений програмний комплекс успішно справляється з задачами, для виконання яких він призначений та повністю відповідає технічному завданню.Подальший розвиток дослідження передбачає розширення функціональності програмного комплексу Metacomputing Framework шляхом створення допоміжних програмних утиліт, що надають статистику про хід виконання обчислень в режимі реального часу та дозволяють прозоро додавати і видаляти в працюючій системі нові завдання, а також розподіляти обчислювальні ресурси агентських машин між різними задачами по пріоритетах.

Проаналізовано масив авторефератів дисертацій з питань загальної середньої освіти і виховання; розглянуто динаміку досліджуваних об’єктів за видовими, тематичними, хронологічними та географічними ознаками за 1998–2012 рр. (за матеріалами реферативної бази даних «Україніка наукова»). Досліджено реферативну інформацію щодо захисту дисертацій на здобуття наукових ступенів кандидата і доктора наук за такими критеріями: належність до певної наукової галузі, наукова спеціальність, місце захисту. Обґрунтовано тезу щодо наявності кореляційних зв’язків показників кількості авторефератів дисертацій і регіональної належності публікацій, які в більшості випадків були підготовлені у великих адміністративних, наукових і культурних центрах України. Наведено кількісні характеристики досліджуваних інформаційних ресурсів, зокрема згруповано й охарактеризовано науково-дослідні установи НАПН і МОН України за кількістю авторефератів, встановлено взаємозв’язки між хронологічними і географічними ознаками досліджуваних об’єктів. Спрогнозовано перспективи подальших наукових розвідок.

Стаття присвячена дослідженню методів збереження даних рекомендаційних систем. Запропоновано та досліджено використання бінарних діаграм рішень для збереження таких даних. Внаслідок великого розміру рекомендаційних систем суттєвими є обмеження по оперативній пам'яті. Метою роботи є розробка методу зберігання даних рекомендаційної системи у формі бінарних діаграм рішень та порівняння з методами збереження на основі інших структур даних. Дані рекомендаційної системи зберігаються у вигляді графу із вершинами, які представляють користувачів системи та об'єкти системи, а ребра – дії користувачів системи, відношення подібності, зв'язки рекомендацій тощо. Для підвищення ефективності у випадку інтенсивного редагування графу запропоновано збереження даних на основі “гарячого” (хеш-таблиця) та “холодного” (бінарна діаграма рішень) сховищ.Проведено серію експериментів для перевірки ефективності розробленого способу зберігання даних, для чого розроблено програмну модель спрощеної рекомендаційної системи та описано алгоритм роботи такої системи. В чисельному експерименті пропонований спосіб зберігання даних на основі бінарних дерев рішень порівнюється із трьома іншими: на основі бітових масивів, зв'язних списків та хеш-таблиць. Розглянуто переваги та недоліки реалізації кожного із вказаних методів. В ході експерименту для різних значень кількості агентів, предметів, сесій та вподобань досліджено максимальні та мінімальні значення використаної оперативної пам'яті, а також час генерації лайків, сесій та рекомендацій. Встановлено, що у випадку застосування бінарних діаграм рішень обсяг використаної оперативної пам’яті є нижчим за інші способи при меншій швидкодії, що частково може бути компенсовано декількома застосованими оптимізаціями. Завдяки меншому використанню оперативної пам'яті можна зберігати інформацію про більшу кількість вподобань, що може виявитися корисним у випадку великих розмірів графу рекомендаційної системи. Можливість для бінарних діаграм рішень пошуку даних за частковими ключами додатково дозволяє зберігати дані більшої розмірності

У статті досліджується питання сучасного стану процесу фінансового контролю у сфері публічних закупівель. Держава виступає найбільшим продуцентом відкритих та великих масивів даних. Відкритість означає не лише прозорість і простий доступ до інформації для всіх, а й створення сучасних інструментів фінансового контролю, у тому числі за сферою публічних закупівель. Сьогодні ринок державних закупівель перебуває на стадії формування і, як би прикро це не звучало, його рівень є набагато нижчим від того, що склався в країнах із багаторічними ринковими традиціями. Проте для прискорення процесу вдосконалення процедур закупівель потрібно вивчити і впровадити світовий досвід із дотриманням основних принципів здійснення державних закупівель, розвитку науково-методичних засад, методів і прийомів проведення торгових операцій.

Мета роботи: полягає у визначенні змісту та порядку проведення розрахунків методом прогнозування ризиків виникнення збройного конфлікту на основі результатів аналізу воєнних витрат. Дизайн/Метод/Підхід дослідження: методом прогнозування ризиків виникнення збройного конфлікту на основі результатів аналізу воєнних витрат. Практична цінність дослідження: запропонований метод цілком можливо використовувати під час моніторингу воєнно-політичної обстановки. Він дозволить: - спростити процедури розрахунків та моніторингу; - усунути необхідність у збиранні та обробленні великих масивів вхідних даних; - це надасть можливість розв’язання оптимізаційної задачі з визначення раціонального обсягу воєнних витрат із забезпеченням належного рівня інтенсивності процесу; - прогнозувати виникнення збройного конфлікту; - розробляти рекомендації військово-політичному керівництву держави щодо завчасного реагування на загрози. Тип статті: практична.

Розглядається задача оптимізації нагріву нафтопродуктів при зливі з залізничних цистерн при використанні мікрохвильового нагрівання. Встановлено, що мікрохвильовий нагрів дозволяє значно спростити технологічну схему, виключивши всі процеси і апарати, пов'язані з підготовкою теплоносія. Визначено, що в даний час існуючі патенти і технічні рішення, запропоновані до застосування мікрохвильового нагріву для розігріву нафтопродуктів, припускають, що мікрохвильова енергія падає на вільну поверхню рідини. Стверджується, що недоліком подібних схем є істотна нерівномірність нагріву внаслідок того, що мікрохвильова енергія швидко згасає при просуванні вглиб цистерни. Відзначається, що при нагріванні поверхні рідини в цистерні відстань від джерела до зливного отвору досить велика, внаслідок чого неможливе ефективне використання мікро­хвильового нагріву. Запропоновано спосіб вирішення цієї проблеми, що полягає в установці мікро­хвильового пристрою всередині порожнистої труби, яка безпосередньо приєднується до верхнього люка при підготовці до відкачування і занурюється в нафтопродукт на глибину, що корелюється з глибиною проникнення мікрохвильового поля в конкретному продукті. Проведено оцінку глибини проникнення мікрохвильової енергії в досліджуваний нафтопродукт – мазут, на підставі якої рекомендовано встановлювати відстань від випромінювача до зливного отвору. Стверджується, що моделювання мікрохвильового нагрівання доцільно проводити на основі диференціального рівняння теплопровідності з урахуванням внутрішніх джерел теплоти. Представлено математичну модель, що описує нагрівання об’єму високов'язких нафтопродуктів як процес теплопровідності в необмеженому масиві при дії мікрохвильового випромінювання. На прикладі мазуту проведені розрахунки з використанням методу кінцевих різниць, які показали розподіл температур в масиві в різні моменти часу

У статті здійснено аналіз теоретичних підходів до визначення сутності стійкого розвитку економічних суб’єктів, виокремлено сутнісні ознаки стійкого розвитку. Виокремлено принципові відмінності між теоретичними поняття сталий та стійкий розвиток. Проаналізовано динаміку зміни структури активів вітчизняних підприємств з виокремленням особливостей їх формування у великих, середніх та малих підприємствах. На основі аналізу статистичних даних щодо джерел формування господарських засобів підприємств протягом 2013 – 2019 років визначено диспропорції, що негативно позначаються на ефективності їх діяльності. Зокрема, високий ступінь залежності підприємств від зовнішніх джерел фінансування призводить до стійкої тенденції зменшення та нестачі робочого капіталу для підтримки стійкого розвитку на довгострокову перспективу. Водночас, доведено парадокс функціонування вітчизняного бізнесу, який за умови недостатності робочого капіталу демонструє зростання рівня рентабельності як операційної, так і всієї діяльності. Кореляційний аналіз статистичних даних підтвердив наявність прямого зв’язку між обсягами капітальних інвестицій підприємств та рівнем їх рентабельності, проте виявив зворотну залежність між обсягами робочого капіталу та капітальними інвестиціями. Виявлені залежності дозволили сформувати тезу про наявність системної проблеми в управлінні підприємствами – незбалансованість управління дебіторською та кредиторською заборгованостями, що в умовах нестабільної економіки, може призвести до загальної кризи через масову неплатоспроможність підприємств. З метою запобігання такої ситуації запропоновано низку заходів щодо забезпечення стійкого розвитку підприємств за рахунок управління їх кредиторською та дебіторською заборгованостями.

Наведено результати дослідження багаточисельної популяції червонокнижного виду Ornithothogalum boucheanum, виявленої вперше на території міста Харків у 2016 році. Для території міста Харків – це єдине відоме авторам природнє місцезростання виду, хоча він культивується в окремих ботанічних закладах Харкова. Дана популяція знаходиться на північній межі ареалу зростання O. boucheanum в Україні. На единій площі близько 7 га поблизу р. Немишля O. boucheanum масово зростає переважно на трьох основних ділянках загальною чисельністю у кілька тисяч квітучих особин, займаючи від 5 до 15% у загальному проективному покритті. Рястка Буше зростає у складі напівприродних рослинних угруповань з елементами антропогенної трансформації і домінуванням лучних (Ranunculus pedatus, Carex praecox, Poa angustifolia, P. pratensis, P. bulbosa , Elymus repens), лісових (Ficaria verna, Alliaria petiolata, Poa nemoralis) та рудеральних (Urtica dioica, Taraxacum campylodes, Cirsium arvense тощо) видів. Одна досліджена ділянка наразі зайнята лучною рослинністю, дві інші розташовані серед дерев з середньою (0,7) або невеликою (0,3) зімкненістю крон. Територія зростання дослідженої популяції знаходиться під впливом антропогенної діяльності (сінокосіння, косіння трави електричними засобами, випас тварин), але швидкий розвиток рослин O. boucheanum навесні і відмирання листків вже під час цвітіння призводять до того, що косіння і незначний випас не впливають на чисельність рослин дослідженого виду. Присутня велика кількість молодих рослин від вегетативного та насінного розмноження. Велика площа, на якій знайдені квітучі рослини O. boucheanum, практична відсутність на обстежених ділянках штучного озеленення та велика кількість знайдених рослин свідчать про те, що досліджена популяція є автохтонною. Авторські фотографії O. boucheanum з дослідженої території занесені до міжнародних баз даних iNaturalist та UkrBIN. Територія дослідження має важливе значення як місце зростання рослини занесеної до Червоної книги України, тому має отримати природоохоронний статус.

Освіта – це шлях у майбутнє. Перед сучасним суспільством стоїть багато задач, і одна з найважливіших – створення перспективної системи освіти, здатної підготувати населення до життя в новітніх умовах цивілізації. З впровадженням Болонського процесу в навчальний процес виникла необхідність у створенні нових і удосконаленні старих педагогічних технологій; також можна відзначити, що вже існує система освіти, яка вирішує ряд проблем нашої сучасності – дистанційна освіта, – але із відомих причин у вузах нашої країни використовується на «первісному рівні» або не використовується взагалі. Дистанційна освіта є похідною від традиційної системи освіти. Нова технологія навчання підпорядковується основним законам педагогіки, але при цьому перетворює їх відповідно до нових умов навчання і вимагає переосмислення в рамках освітніх установ.Чому виникла необхідність створення ДО? Адже по всій країні велика кількість різних навчальних закладів і середнього, і вищого ступенів, і різних за спеціалізацією. Але не кожна людина має можливість одержувати освіту. І на це є багато причин через необхідність поєднання навчання з роботою, географічна віддаленість від обласних центрів та престижних навчальних закладів і т.п. Ще одна з причин створення ДО – розвиток технології, що прискорюється з великою швидкістю. Нові технології – інформаційні, комп’ютерні та телекомунікаційні, не тільки впливають на характер процесу трансформації світової цивілізації, але і викликають масову потребу в навчанні і постійному підвищенні кваліфікації представників майже всіх професій, а це в свою чергу викликає зміни в формі та змісту навчання.Виділимо основні характерні риси дистанційного навчання.Гнучкість. Студенти не відвідують регулярних занять у вигляді лекцій та семінарів, а працюють у зручний для себе час, у зручному місці в зручному темпі, що дає велику перевагу для тих, хто не може або не хоче припинити свій звичайний уклад життя. Від студента формально не вимагається якого-небудь освітнього цензу.Модульність. В основу програм дистанційного навчання покладено модульний принцип. Кожний курс створює цілісну картину про певну предметну галузь. Це дозволяє з набору незалежних курсів-модулей формувати програму, що відповідає індивідуальним або груповим (наприклад, для персоналу окремої фірми) потребам.Економічна ефективність. Досвід російських недержавних центрів дистанційного навчання показує, що їхні витрати на підготовку фахівця складають приблизно 60% від витрат на підготовку фахівців за денною формою навчання. Відносно низька собівартість навчання забезпечується за рахунок використання технологій дистанційного навчання.Нова роль викладача. На нього покладаються такі функції, як координація пізнавального процесу, корегування курсу, що викладається, консультування під час складання індивідуального навчального плану, керівництво навчальними проектами тощо. Асинхронна взаємодія студентів та викладача припускає обмін повідомленнями шляхом їхніх взаємних помилок за адресами кореспондентів. Це дозволяє аналізувати інформацію, що надходить, і відповідати на неї в зручний для кореспондентів час. Засобами асинхронної взаємодії є електронна голосова пошта або електронні комп’ютерні мережі.Спеціалізований контроль якості освіти. Як форми контролю в дистанційному навчанні використовуються дистанційні іспити, співбесіди, практичні, курсові й проектні роботи, екстернат, комп’ютерні інтелектуальні тестуючи системи. Слід особливо підкреслити, що розв’язання проблеми контролю якості дистанційного навчання, його відповідності освітнім стандартам має принципове значення для успіху всієї системи. Від успішності її розв’язання залежить академічне визнання дистанційних курсів, можливість заліку їх проходження традиційними навчальними закладами. Тому для здійснення контролю в системі дистанційної освіти повинна бути створена єдина система державного тестування.Використання спеціалізованих технологій і засобів навчання. Технологія дистанційного навчання – це сукупність методів, форм, засобів взаємодії з людиною в процесі самостійного, але контрольованого засвоєння певного масиву знань. Навчальна технологія будується на фундаменті певного змісту і повинна відповідати вимогам його подання. Зміст, що пропонується до засвоєння, акумулюється в спеціальних курсах та модулях, призначених для дистанційного навчання. Враховуються наявні в країні освітні стандарти, а також банки даних і знань, бібліотеках відео сюжетів тощо.Паралельність. Навчання здійснюється паралельно з професійною діяльністю або з навчанням за іншим напрямком.Велика аудиторія.Соціальна рівність. Рівні можливості одержання освіти незалежно від місця проживання, стану здоров’я, соціального статусу.Інтернаціональність. Можливість одержання освіти у навчальних закладах іноземних держав, не виїжджаючи зі своєї країни.Позитивний вплив. Підвищення творчого та інтелектуального потенціалу людини за рахунок самоорганізації.Отже, дистанційна освіта характеризується високим професіоналізмом, прагненням до співробітництва, самоствердженням і високим рівнем комунікації з колегами.

Мета. У представленій статті обґрунтовано актуальність вивчення прокрастинації як стійкого інтегрального особистісного конструкту в умовах стрімкого розвитку сучасного суспільства. Вказано на доцільність розгляду деструктивного зволікання в академічному середовищі, зокрема, у студентів. Вивчення особистості прокрастинатора дало змогу отримати великий масив емпіричних даних у вигляді широкого спектра притаманних йому когнітивних, афективних, мотиваційних і конативних властивостей. Методи. Із метою зниження розмірності корелюючих між собою ознак та їх компактного й структурованого представлення застосовано процедуру факторного аналізу за допомогою методу головних компонент із використанням Varimax-ротації. Результати. В результаті виокремлено шість факторів: «емоційно-дезадаптивний», «агресивно-маніпулятивний», «мотиваційний», «самоцінно-прогностичний», «пристосування», «ірраціональний». На основі отриманих даних проведено кластерний аналіз методом k-середніх з метою визначення можливих розбіжностей у змістовому навантаженні встановлених складових конструкту прокрастинації, обумовлених поєднанням в їхніх межах діагностованих критеріїв із різною мірою вираженості. Це дало змогу виокремити чотири типи досліджуваного феномену. Домінуючими характеристиками студентів із «ірраціонально-астенічним» типом прокрастинації є прояв дезадаптивних когніцій і деструктивних емоційних патернів. Найбільш вираженою особливістю прокрастинаторів «демотивовано-ірраціонального» типу визначено відсутність інтенцій, які відігравали б роль вагомих спонук до включення у цілеспрямовану діяльність. «Дезадаптивно-агресивний» тип зволікання передбачає низький рівень здатності до конструктивного вирішення проблемних ситуацій і прояв ворожості та деструктивності у процесі побудови стосунків із соціальним оточенням. Особливістю прокрастинатора «мотиваційно-астенічного» типу є поєднання низького рівня мотивації з емоційно-дезадаптивними схильностями. Висновки. Результати проведеного емпіричного дослідження підтверджують доцільність тлумачення прокрастинації як інтегрального особистісного конструкту, що охоплює низку когнітивних, емоційних, мотиваційних та конативних властивостей індивіда.

1. Вступ. Сьогодні Україна потребує нових технологій, які підтримують масову підготовку спеціалістів з пожежної безпеки із використанням сучасних комунікаційних та інформаційних засобів. При цьому використання нових інформаційних технологій має на меті підвищення ефективності та якості підготовки спеціалістів шляхом створення умов для безперервної освіти, тобто освіти “через все життя”. В результаті повинна бути забезпечена підготовка кадрів з новим типом мислення, який відповідає умовам роботи у сучасному високотехнологічному та інформаційному суспільстві. Враховуючи це, особливої важливості набуває розвиток системи дистанційної освіти, причому якість дистанційної освіти буде вища, якщо вищий буде рівень дистанційних курсів, які надаються учням.2. Основні типи технологій, застосовуваних у навчальних закладах нового типу. Використовувані сьогодні технології дистанційного навчання можна розділити на три великі категорії:неінтерактивні (друковані матеріали, аудио-, відео-носії),засоби комп’ютерного навчання (електронні підручники, комп’ютерне тестування і контроль знань, новітні засоби мультимедіа),відеоконференції – розвинені засоби телекомунікації по аудіоканалах, відеоканалах і комп’ютерним мережам.Засоби оперативного доступу до інформації з комп’ютерних мереж додали якісно нові можливості дистанційному навчанню. Наприклад, у російській вищій школі вони активно розвиваються у вигляді застосування електронних підручників і технології обміну текстовою інформацією за допомогою асинхронної електронної пошти.Електронна пошта економічно і технологічно є найбільш ефективною технологією, що може бути використана в процесі навчання для доставки змістовної частини навчальних курсів і забезпечення зворотного зв’язку слухачів, з викладачем.Оперативний доступ до інформаційних ресурсів дозволяє одержати інтерактивний доступ до баз даних, інформаційно-довідкових систем, бібліотек при вивченні конкретної дисципліни. Даний режим доступу ON-LINE дозволяє за лічені секунди здійснити передачу необхідного навчального матеріалу, комп’ютерних програм та ін. за допомогою таких комп’ютерних систем, як GOPHER, WWW, VERONICA з великих науково-педагогічних центрів, та з локальних вузлів мережі Internet.Основним фактором при виборі інформаційних технологій як засобів навчання повинний бути їх освітній потенціал. В Україні економічна і технологічна ситуація така, що вибір засобів залежить не від їх педагогічного потенціалу і навіть не від їх вартості, а від їх поширеності.2. Методи дистанційного навчання2.1. Методи навчання за допомогою взаємодії слухача з освітніми ресурсами при мінімальній участі викладача (самонавчання). Для розвитку цих методів характерний мультимедіа підхід, коли за допомогою різноманітних засобів створюються освітні ресурси: друковані, аудіо-, відео-матеріали, і що особливо важливо для електронних університетів – навчальні матеріали, що доставляються по комп’ютерних мережах. Це, насамперед:інтерактивні бази даних;електронні журнали;комп’ютерні навчальні програми (електронні підручники).2.2. Методи індивідуалізованого викладання і навчання, для яких характерні взаємини одного студента з одним викладачем чи одного студента з іншим студентом (навчання “один до одного”).Ці методи реалізуються в дистанційному навчанні в основному за допомогою таких технологій, як телефон, голосова пошта, електронна пошта, CHAT, ICQ, участь у форумах.2.3. Методи, в основі яких лежить представлення студентам навчального матеріалу викладачем чи експертом.Ці методи, властиві традиційній освітній системі, одержують новий розвиток на базі сучасних інформаційних технологій. Так, лекції, записані на аудио- чи відеокасети, що читаються по радіо чи телебаченню, доповнюються в сучасному дистанційному освітньому процесі так називаними “е-лекціями” (електронними лекціями), тобто лекційним матеріалом, розповсюджуваним по комп’ютерних мережах за допомогою електронної пошти чи доступу до освітніх баз даних.2.4. Методи, для яких характерна активна взаємодія між всіма учасниками навчального процесу (навчання “багато до багатьох”). Значення цих методів і інтенсивність їх використання істотно зростає з розвитком навчальних телекомунікаційних технологій. Іншими словами, інтерактивні взаємодії між слухачами, а не тільки між викладачем і слухачем, стають важливим джерелом одержання знань. Розвиток цих методів зв’язано з проведенням навчальних колективних дискусій і конференцій. Особливу роль у навчальному процесі мають комп’ютерні конференції, що дозволяють всім учасникам дискусії обмінюватися письмовими повідомленнями як у синхронному, так і в асинхронному режимі.3. Сервер інформаційних технологій кафедри фундаментальних дисциплін Академії пожежної безпеки України (СІТ ФД АПБУ www.fd-apbu.narod.ru)Головним завданням проекту СІТ ФД АПБУ є організація загальнодоступного дистанційного навчання з дисципліни “Інформатика та комп’ютерна техніка” (а в майбутньому і інших дисциплін) для слухачів очного та заочного відділення АПБУ з спеціальності “Пожежна безпека”, через комп’ютерну мережу. При цьому використовується принципово нова форма навчання – дистанційне навчання через електронну пошту і on-line Інтернет.Перший дистанційний курс складається з 44 уроків російською та українською мовами, який розсилається слухачам електронною поштою або видається у вигляді електронного підручника на дискетах. Кожний слухач може вибрати для себе мову навчання. У ході проведення курсу забезпечується зворотній зв’язок з учнем. Кваліфікованими викладачами надається конкретна допомога кожному учневі через електронну пошту та дошку оголошень безпосередньо на сайті. Перевірка знань проводиться за допомогою тестів та виконанням розрахунково-графічних та контрольних робіт, варіанти котрих доступні через Internet. Російський і український варіанти курсу “Інформатика та комп’ютерної техніка”, а саме методичні розробки, електронні варіанти лекцій, практичні завдання, варіанти контрольних та розрахунково-графічних робот, приклади виконання розрахунково-графічних та контрольних робіт, розміщенні на безплатному WWW-сервері (www.fd-apbu.narod.ru) для відкритого доступу користувачів до навчальних матеріалів.У розробці курсу брали участь викладачі кафедри фундаментальних дисциплін АПБУ під керівництвом професора Яковлевої І.О. У навчанні беруть участь слухачі очного та заочного відділень АПБУ із різних міст України.Здійснення проекту підтверджує необхідність і актуальність дистанційного навчання через Інтернет для країн колишнього Радянського Союзу.Головним результатом проекту є той факт, що зроблено першу спробу створити і провести дистанційний курс з основ інформатики та комп’ютерної техніки. Даний експеримент показує, що Україна готова прийняти нові форми навчання на основі застосування Internet і потребує їх. Пріоритетний напрям майбутнього полягає у вирішенні завдань формування інформаційної і телекомунікаційної культури нашого суспільства в цілому та надання конкретної допомоги майбутнім спеціалістам з пожежної безпеки у оптимальному використанні мережі Інтернет у своїй роботі і для вирішення конкретних професійних завдань.

Актуальність. Процедури перкутанної ризотомії (ПР) в лікуванні класичної тригемінальної невралгії (КТН), за своєї достатньої ефективності, мають значний відсоток не-вдач та рецидивів болю. Вибір іншого втручання дуже складний, оскільки дані щодо лікування рецидивів КТН обмежені. Мета дослідження. Дослідити, чи впливають раніше проведені перкутанні втручання на ефективність та безпечність “золотого стандарту” лікування КТН – мікросудинної декомпресії (МСД). Матеріали та методи. Ретроспективний аналіз 28 послідовних випадків проведення МСД з приводу рецидиву КТН після ПР за період 2015–2016 рр. Категоризація даних та статистична обробка. Контрольна група 66 МСД у пацієнтів з КТН без будь-яких попередніх процедур. Використовувались шкали BNI для болю (BNI PS) та заніміння (BNI NS). Результати дослідження та їх обговорення. Інтраопераційні знахідки: атрофія та деколорація трійчастого нерва – в 9 випадках (32 %); щільні арахноїдальні злуки з деформацією корінця – в 13 випадках (46,7 %); “молочне” помутніння павутинної оболони – в 5 (17,8 %); в одному випадку конфлікт не виявлено (3,6 %). Середній після-операційний бал за шкалою BNI PS склав 2,21 і статистично не відрізнявся від контрольної групи – 1,95. Під час останнього контролю бал BNI PS був нижчим у групі виключно МСД (1,43 проти 2,43; P = 0,0006; 95 % ДІ 0,5918–1,9987). BNI NS та інші показники нейропатії були вищими в групі ПР (2,5 проти 1,3; P < 0,0001; 95 % ДІ 0,6697–1,6541). Серед них 100 % мали клінічно суттєву нейропатію та 57 % мали дизестезії, на відміну від 27 % та 7 % відповідно в групі виключно МСД . Поява або погіршення симптомів нейропатії спостерігались у 5 пацієнтів (17,9 %). Додаткові ризики розвитку нейропатичних проявів ймовірно обумовлені деструктивним характером перкутанних втручань. Висновки. Процедура МСД, як більш патогенетично обґрунтована, лишається втручанням вибору для пацієнтів із рецидивами КТН після раніше проведених ПР. Результати у цієї категорії пацієнтів гірші, ніж після пер-винної МСД. Перспективи подальших досліджень. Багатоцентрові дослідження з мультифакторним аналізом великих масивів даних. Конфлікт інтересів. Відсутній.

Актуальність: У проєктній діяльності необхідно оперувати великим масивом числових даних із різних проєктних завдань, що обтяжує комунікацію між виконавцями. Додає складності значна кількість проєктної інформації, що може бути неправильно поданою, а тому й незрозумілою для проєктних виконавців. Це створює комунікативні бар’єри, допоки доповідач не пояснить суть процесу, зобразивши діаграму, схему чи графік. З огляду на це, графічна подача інформації про проєкт, не замінюючи текстового представлення, є доцільною і значно пришвидшує розуміння принципів його виконання. Мета: дослідити роль діаграм, графіків та схем як інструментарію представлення проєктної інформації. Методи: теоретичний аналіз наукових джерел – для з’ясування стану дослідженості цієї проблематики в України та за її межами; порівняння – з метою вивчення наукових підходів до розв’язання проблеми; синтез прогресивного досвіду – для представлення проєктної інформації у вигляді діаграм, графіків та схем. Результати: досліджено діаграму Ганта як гістограму для послідовного представлення інформації. Розкрито блок-схему, що ілюструє перебіг будь-якого процесу від загальної інформації до проєктних завдань. Висвітлено специфіку Кривої S, як для представлення базової чи фактичної кумулятивної вартості, так і порівняння цих двох показників у часі. Проаналізовано стовпчасту діаграму, що використовується для порівнянь та узагальнення груп даних. Розкрито характеристики ресурсної гістограми – для планування управління персоналом. Приділена увага діаграмі запуску, що використовується для управління якістю та відображає продуктивність представлення проєкту в часі. Особлива увага приділена діаграмі Парето, згідно з якою забезпечується аналіз існуючих проблем у проєктній діяльності та прийняття рішень щодо контролю її якості. Проаналізовано секторну діаграму, яка використовується для показу вкладу окремих елементів у загальну суму проєкту. Контрольна діаграма – для перевірки стабільності будь-якого проєктного процесу як з контрольними межами, так і без них. Висвітлено основні складові організаційної схеми, що дає змогу зрозуміти організаційну ієрархію, рівні ескалації та шлях спілкування в проєкті. Висновки: здійснений аналіз діаграм, графіків та схем як елементів проєктної комунікації засвідчив позитивний вплив графічної складової на комунікаційний процес

Вступ. Останнім часом теорія складних мереж стала ефективним інструментом дослідження складних структур: технологічних (наприклад, Інтернет-мережа, www, транспортні мережі), соціальних (мережі співробітництва, мережі мобільного телефонного зв’язку), біологічних (екологічні мережі, функціональні мережі мозку, мережі білкових взаємодій) [1]. Вузли в таких мережах – це елементи складних систем, а зв’язки між вузлами – взаємодії між елементами.Web 2.0 дозволив створити навчальні системи, засновані на принципах, так званої, кібернетики другого порядку. Учень тепер став активним елементом системи, яка не тільки контролює й направляє його діяльність, але й дозволяє своєю думкою впливати на функціонування й наповнення самої системи. Такий підхід є основою для виникнення системних ефектів [2].Дж. Сіменс і С. Даунс у власній теорії конективізму багато в чому продовжують ідеї, висловлені німецьким філософом В. Флуссером. У рамках конективізму, навчання – це процес створення мережі. Вузлами можуть бути люди, організації, бібліотеки, web-сайти, книги, журнали, бази даних або будь-яке інше джерело інформації. Сукупність зв’язаних вузлів стає мережею. Мережі можуть поєднуватися між собою. Кожний вузол у мережі може бути мережею більш низького рівня. Вузли, що втратили актуальність і цінність поступово зникають. Комплекси вузлів збуджують або гальмують один одного й у результаті їхнього взаємозв’язку утворюється блок. Збуджуючий або гальмуючий вплив один на одного можуть чинити й блоки – групи вузлів, кожен з яких видає власний загальний вихідний сигнал, що відповідає результуючій вазі всіх вхідних сигналів, отриманих від інших вузлів. Блоки організовані ієрархічно. Оскільки величезна кількість вузлів функціонує одночасно й на різних рівнях організації, обробка носить паралельний характер. Утворюючи персональну навчальну мережу, в мозкових структурах слухача згідно конекціонізму формується нейронна мережа.Конективізм і масові відкриті дистанційні курси. Застосування ідей конективізму знайшло відображення у практиці масових відкритих дистанційних курсів (МВДК), які останнім часом досить широко використовуються у закордонній педагогічній діяльності.З метою вивчення тенденцій розвитку МВДК в листопаді 2012 року автором було проведено дослідження «Конективізм і масові відкриті дистанційні курси» [3]. У результаті Інтернет-анкетування було опитано 62 респондента з України, Росії, Білорусії, Азербайджану, Грузії, Лівану та Німеччини (рис. 1). Переважну кількість учасників опитування (77 %) склали викладачі й наукові співробітники, 8 % – керівники відділів освітніх установ, 5 % – аспіранти (рис. 2). Враховуючи те, що були задіяні респонденти зайняті в сфері дистанційної освіти, можна говорити про високу вірогідність відомостей, отриманих у ході дослідження (випадково опинилися на сайті з опитуванням лише 2% учасників). а бРис. 1. Розподіл учасників: а – за країнами, б – за віком При перебуванні в Інтернет-мережі переважна більшість опитаних витрачає значну долю свого часу на пошук інформації (92 %), а вже потім на навчання й спілкування (рис. 3). Рис. 2. Склад вибіркової сукупностіРис. 3. Розподіл витрат часу учасників при перебуванні в Інтернет Особливістю отриманих результатів є те, що 71 % респондентів не вважають конективізм повноцінною (самостійною) теорією навчання, з них 45 % відносять конективізм до різновиду неформального навчання, що реалізується в контексті концепції освіти впродовж всього життя, 18% вважають конективізм педагогічною ідеєю (рис. 4). Рис. 4. Чи можна вважати конективізм повноцінною теорією навчання 60 % респондентів приймали участь у МВДК, з них 40 % задоволені результатами свого навчання, 18 % не можуть оцінити результат, а 2 % залишилися розчарованими (рис. 5).76 % вважають, що ідеї конективізму сприяють підвищенню ефективності навчальної діяльності (рис. 6). Рис. 5. Задоволеність від власної участі в МВДКРис. 6. Чи сприяють конективістські ідеї підвищенню рівня ефективності навчальної діяльності 40 % вважають, що найголовніше у МВДК – це уміння працювати в співробітництві, 32 % вважають, що найголовнішим є вміння самостійно організовувати та проводити такі курси, 24 % вважають, що МВДК – це засіб для апробацій положень конективізму (рис. 7).На питання, чи можливо отримати реальні знання при навчанні у МВДК думки учасників розділилися майже порівну: 52 % вважають, що це цілком можливо, а 42 % вважають, що отримані знання можуть бути тільки фрагментарними (рис. 8). Рис. 7. Найважливіше при навчанні в МВДК Рис. 8. Чи можливо отримати реальні знання при навчанні в МВДК Понад 50 % вважають, що велику кількість учасників МВДК можна пояснити нульовою ціною та відсутністю зобов’язань сторін (рис. 9).До основних переваг процесу навчання у масових відкритих дистанційних курсах учасники віднесли:відсутність вікових, територіальних, освітніх і професійних обмежень,відкритість і безкоштовність, гнучкість навчання,отримання нової інформації безпосередньо від фахівців предметної області,самомотивація та самоорганізація слухачів,обмін досвідом і колективна робота у співробітництві,формування умов взаємного навчання в спілкуванні,охоплення широкої (масової) аудиторії,пряме використання всіх переваг комп’ютерної підтримки навчального процесу (від електронних підручників до віртуальних середовищ),процес участі й навчання в МВДК допускає обмін не тільки інформацією, але й, що особливо цінно, напрямами її пошуку,розширення персональної навчальної мережі,можливість неформального підвищення знань,можливість оцінювання робіт інших слухачів курсу,використання в курсах різноманітного навчального контенту (текстова, аудіо-, відео- і графічна інформація), а також форумів і блогів,основний інформаційний матеріал знаходиться поза сайтом курсу. Рис. 9. Чи можна пояснити ріст числа учасників МВДК тільки нульовою ціною та відсутністю зобов’язань сторін До основних недоліків процесу навчання в масових відкритих дистанційних курсах учасники віднесли:відсутність особистого контакту конкретного слухача й педагога, як наслідок, довіри (міжособистісне телекомунікаційне спілкування в силу свого опосередкованого характеру не здатне (з ряду причин технічного, економічного й психологічного плану) повною мірою заповнити відсутність безпосереднього спілкування),використовування різних платформ,високі вимоги до професіоналізму викладачів (тьюторів),надлишок та хаотичність навчальної інформації,відсутність у слухачів навичок самоосвіти, фільтрації й взаємодії,неможливість проконтролювати автора виконаних робіт (ідентифікації),обмежений адміністративний вплив з боку викладача,не вміння спілкуватися інформативно й результативно (закритість вітчизняних викладачів),трудомісткий і тривалий процес розробки навчального курсу (контенту), його супроводу і консультація великої кількості слухачів,технічні проблеми забезпечення практичних (лабораторних) занять,труднощі моніторингу процесу підготовки слухача,необхідність достатньої сформованості мотивації навчання (актуально для молодших за віком і менш критично для дорослих слухачів),імовірність появи технічних проблем доступу до курсів,обмежений зворотний зв’язок з педагогом (тьютором),більшість МВДК на сьогодні розраховані на можливості техніки, а не на людину як індивіда,недостатня кількість часу на обробку всіх наявних навчальних матеріалів,кожний учасник самостійно регулює свою діяльність в курсі.Проблеми конективізму як теорії навчання. Із результатів дослідження зрозуміло, що комплекс ідей конективізму навряд чи можна вважати повноцінною (самостійною) теорією навчання, скоріше це один із різновидів неформального навчання в рамках концепції освіти впродовж всього життя. Розглянемо деякі положення [4].I. Слухач сам установлює мету навчання, читає тільки той матеріал, що йому доступний і подобаєтьсяПринципи автодидактики розроблені В. О. Курінським в рамках т. з. «постпсихології» [5]. Як визначає сам автор, «автодидактикою здавна називають самонавчання. Нікому з нас не вдається її уникнути – всім доводиться доходити до чогось самостійно, розраховуючи на свої власні сили. У кінцевому рахунку, в яких би вчителів ми ні вчилися, ми перш за все учні самих себе».Із 8 правил, сформульованих В. О. Курінським, наведемо деякі загальні положення:а) необхідно робити тільки те, що викликає інтерес (спочатку треба створити актуалізацію інтересу). Інтерес створюється не з якогось зовнішнього матеріалу, а в нас самих, коли ми перемикаємо свою увагу з однієї частини предмета або тексту – на іншу;б) не слід намагатися все запам’ятовувати одразу (але треба намагатися, щоб сприйняття було як можна повнішим). Треба управляти своєю увагою;в) не слід прагнути повного засвоєння матеріалу;г) треба прагнути до самоспостереження. Людина обов’язково повинна стежити за тим, як ставляться до її вчинків інші люди (результати спостереження свого внутрішнього стану і того, що думають інші доповнюють один одного);д) незасвоєння попереднього матеріалу не є причиною того, щоб не ознайомитися з матеріалом наступним.II. Знання перебувають у співтовариствах і комп’ютерних мережахНа нашу думку, тут відбувається деяка підміна понять, адже в комп’ютерних мережах розміщені дані. А чи стануть вони знаннями? Можуть стати, але в результаті перетворення й аналізу цих даних при вирішенні конкретних завдань. Ми можемо прослухати передачу (лекцію) на незнайомій для нас мові, при цьому одержимо дані, але не інформацію (і відповідно не знання). Ми можемо записати ці дані на компакт-диск – зміниться форма подання даних, відбудеться нова реєстрація, а відповідно сформуються й нові дані.Д. Вайнбергер зазначає: «Коли знання стає мережевим, самий розумний у кімнаті вже не лектор, що виступає перед слухачами, і навіть не колективний розум всіх присутніх. Сама розумна людина в кімнаті – це сама кімната, тобто мережа, утворена із зв’язків між людьми та їхніми ідеями, які, у свою чергу, пов’язані з тим, що перебуває за межами кімнати. Це зовсім не означає, що мережа стає наділеною інтелектом. Однак знання стають буквально немислимими без мережі, яка їх забезпечує…» [6].Отже, потенційні знання є технічним і технологічним заручником (програмно-апаратна й ментальна складові). Згідно принципу канадського філософа М. Маклюена, «засіб передачі повідомлення і є зміст повідомлення»: для того, щоб зрозуміти зміст повідомлення, необхідно розуміти, як саме влаштований інформаційний канал, по якому надходить повідомлення та як специфіка цього каналу впливає на саму інформацію.III. Акт навчання полягає у створенні зовнішньої мережі вузлів, які слухачі підключають у формі джерел інформації й знаньЧи може підключення до джерела інформації структурувати та сформувати знання учня? Очевидно, що це тільки елемент процесу навчання – можна підключитися до будь-яких потенційних джерел інформації, але не аналізувати і не обробляти їх у подальшому. На нашу думку, інтерес представляє застосування поняття цінності створюваної слухачем мережі.Ще на початку XX століття на можливість кількісної оцінки цінності соціальної мережі звернув увагу Д. А. Сарнов, який показав, що цінність радіо- або телевіщальної мережі зростає пропорційно кількості глядачів (слухачів) n. Дійсно цінність мережі тим вище, чим вище число її елементів (вузлів). Пізніше Р. Меткалф звернув увагу на те, що цінність всієї системи зростає навіть швидше, ніж число її елементів n. Адже кожен елемент мережі може бути з’єднаний з n−1 іншими елементами, і, таким чином, цінність для нього пропорційна n−1. Оскільки в мережі всього n елементів, то цінність всієї мережі пропорційна n(n−1).На основі цього закону Д. Рід сформулював закон для мереж, які утворюють групи. Цінність такої мережі пропорційна 2n−n−1, що визначається числом підмножин (груп) множини з n агентів за винятком одиночних елементів і порожньої множини. Закон Ріда виражає зв’язок між обчислювальними та соціальними мережами. Коли мережа віщає щось людям, цінність її послуг зростає лінійно. Коли ж мережа дає можливість окремим вузлам вступати в контакт один з одним, цінність зростає у квадратичній залежності. А коли та ж сама мережа має у своєму розпорядженні засоби для створення її учасникам груп, цінність зростає експоненціально.У роботі [7] пропонується оцінювати ріст цінності логарифмічно – nln(n) (закон Ципфа). Головний аргумент на користь цього закону полягає в тому, що на відміну від перших трьох законів, тут ранжуються цінності зв’язків. Якщо для довільного агента соціальної мережі, створеної з n елементів, зв’язки з іншими n−1 агентами мають цінності від 1 до 1/(n–1), то внесок цього агента в загальну цінність мережі становить (для великого n): Підсумувавши за всіма агентами, одержимо повну цінність мережі порядку nln(n).Однак, цінність соціальної мережі як величина, що залежить від потенційних зв’язків всіх агентів, очевидно має зростати зі збільшенням кількості можливих конфігурацій (потенційних можливостей) цих зв’язків у мережі. У роботі [8] показано, що для великої кількості агентів n цінність соціальної мережі (у якості ентропії) може бути визначена якВисновкиУ конективізмі зв’язки повинні формуватися природно (через процес асоціацій). Очевидно, що це можливо тільки в контексті розвитку безперервної освіти і навчання протягом всього життя. Це не просто «передача знань» («побудова знань»), притаманна сьогоднішньому програмованому навчанню, тут навчання більш схоже на розвиток особистості. Як писав В. Ф. Турчин: «Коли навчається людина, вона сам йде назустріч навчанню. Не тому, що вона знає, що “вчитися корисно». Дитина цього не знає, але навчається найбільш легко й активно. Асоціації утворюються в неї «просто так», без усякого підкріплення. Це працює механізм управління асоціюванням, що вимагає собі їжі. Якщо її не має, людині стає нудно, а це негативна емоція. Учителеві немає потреби нав’язувати що-небудь дитині або людині взагалі, його завдання лише в тому, щоб дати їжу її уяві. Одержуючи цю їжу, людина зазнає насолоди. Таким чином, вона завжди вчиться сама, зсередини. Це активний, творчий процес» [9].Головна роль у конективізмі приділяється самому учню – саме він повинен прагнути здобувати нові знання постійно, створювати й використовувати персональну навчальну мережу, розрізняти головну інформацію від другорядної та псевдонаучної, оцінювати отримані знання й т. д. Виникла нова проблема – маючи можливість використати нові засоби для навчання, людина може виявитися просто не здатною ними скористатися (проблема інформаційної компетентності, проблема інформаційного вибуху). У свою чергу педагог (тьютор) повинен мати певні навички по створенню й підготовці навчальних матеріалів та їхньому використанню в дистанційних курсах.На сучасному етапі конективізм як повноцінна теорія навчання вивчений недостатньо. Крім того нормативно-правова база орієнтована тільки на традиційні форми навчання. Проте, позитивно, що знання у цьому підході порівнюються не тільки із структурою, а і з процесом. Прояв гнучкості в навчанні й оцінюванні, а також розвиток міжпредметних зв’язків із «інформаційного хаосу» безсумнівно дозволяє активізувати різні форми інтелекту учнів.

Мета дослідження полягає в моніторингу якості води малих гірських річок Брадолець, Сухар, Синявка, Вишка, Велика Уголька, Бронька, Репинка, Матекова за деякими гідрофізичними та гідрохімічними показниками. Особливістю цих річок є те, що вони протікають вздовж рекреаційних зон Закарпаття, які мають особливий охоронний статус: національних природних парків «Синевир», «Зачарований край», «Ужанський», регіонального природного парку «Синяк», Угольсько-Широколужанського заповідного масиву, іхтіологічного заказника «Річан- ський», гірськолижного курорту «Пилипець». На берегах досліджуваних малих річок функціонують різні рекре- аційні комплекси (готелі, ресторани, приватні садиби, форелеві господарства, бази відпочинку, гостинні двори), діяльність яких може негативно вплинути на якість води у водотоках. Останні, як відомо, є вразливими до будь-яких антропогенних впливів на водозбірну площу та виступають індикаторами змін екологічного стану територій. Методологія. Посезонний моніторинг якості води зазначених річок рекреаційних зон Закарпаття проведено за деякими гідрофізичними (прозорість, запах, кольоровість) та гідрохімічними (біохімічне споживання кисню, лужність, вміст розчиненого кисню, перманганатна окиснюваність, амоній-іони, аніони (нітрати, нітрити, сульфати, хлориди, фосфати), залізо загальне та катіони деяких металів) показниками. Оцінку антропогенного впливу на якість води зазначених поверхневих водотоків проведено в просторі і часі, тобто по всій протяжності річок у двох вибраних точках (1 – витік річки, 2 – місце впадіння в іншу водойму) впродовж 2019–2021 рр., включаючи всі пори року. Наукова новизна. Результати моніторингових експериментальних досліджень гідрофізичних параметрів води малих річок Брадолець, Сухар, Синявка, Вишка, Велика Уголька, Бронька, Репинка та Матекова демонстру- ють позитивну динаміку щодо якості їхньої води впродовж 2019–2021 рр. Варто зазначити, що такі показники води, як прозорість, запах та кольоровість, не перевищують нормованих значень, а їхні величини істотно не змінювалися посезонно та впродовж відліку часу, що свідчить про мінімальний антропогенний вплив та при- родне самовідновлення води цих річок. Показник прозорості коливається в межах 30–27 см, запах – менше 2, кольоровість – 5–15 градусів. Аналіз даних моніторингу екологічного стану природної води малих річок рекреаційних територій Закарпат- тя показує, що якість води істотно не коливається в різні фази водного режиму та не залежить від пори року. Нормовані показники, які характеризують якість поверхневих вод, не перевищують гранично допустимих концентрацій для вод рибогосподарського призначення, що вказує на І клас та 1–2 категорію якості води. Пере- вищення нормованих значень спостерігається тільки за показником заліза загального (у 2–4 рази) та марганцю (у 5 разів), що пов’язано з особливістю геологічної провінції Закарпаття. Висновки. Моніторинг якості води деяких гірських водотоків Закарпаття довів позитивну динаміку їхнього функціонування, належну якість води гірських річок рекреаційних зон області, а також дозволяє зробити при- пущення про високу здатність води річок до самоочищення та низький антропогенний вплив на них.

Будь-яка, навіть найефективніша, логічно обґрунтована і корисна інновація (чи то теорія геліоцентризму Коперника або «походження видів» Дарвіна), якщо вона суперечить існуючій на даний момент догмі, приречена на ірраціональний скепсис, тривале і навмисне замовчування, обумовлене специфікою суспільних процесів і включеність людської психіки в ці процеси.Томас Семюел Кун Існуюча система освіти перестала влаштовувати практично всі держави світу і піддається активному реформуванню в наші дні. Перспективним напрямом використання в навчальному процесі є нова інформаційна технологія, яка дістала назву хмарні обчислення (Cloud computing). Концепція хмарних обчислень стала результатом еволюційного розвитку інформаційних технологій за останні десятиліття.Без сумніву, результати досліджень російських вчених: А. П. Єршова, В. П. Зінченка, М. М. Моісєєва, В. М. Монахова, В. С. Лєдньова, М. П. Лапчика та ін.; українських вчених В. Ю. Бикова, В. М. Глушкова, М. І. Жалдака, В. С. Михалевича, Ю. І. Машбиця та ін.; учених Білорусії Ю. О. Бикадорова, А. Т. Кузнєцова, І. О. Новик, А. І. Павловського та ін.; учених інших країн суттєво вплинули на становлення та розвиток сучасних інформаційних технологій навчання [1], [2], але в організації освітнього процесу виникають нові парадигми, наприклад, хмарні обчислення. За оцінками аналітиків Гартнер груп (Gartner Group) хмарні обчислення вважаються найбільш перспективною стратегічною технологією майбутнього, прогнозується міграція більшої частини інформаційних технологій в хмари на протязі найближчих 5–7 років [17].Згідно з офіційним визначенням Національного інституту стандартів і технологій США (NIST), хмарні обчислення – це система надання користувачеві повсюдного і зручного мережевого доступу до загального пулу інформаційних ресурсів (мереж, серверів, систем зберігання даних, додатків і сервісів), які можуть бути швидко надані та гнучко налаштовані на його потреби з мінімальними управлінськими зусиллями і необхідністю взаємодії з провайдером послуг (сервіс-провайдером) [18].У США в університетах функціонують віртуальні обчислювальні лабораторії (VCL, virtual computing lab), які створюються в хмарах для обслуговування навчального та дослідницьких процесів. В Південній Кореї запущена програма заміни паперових підручників для середньої школи на електронні, які зберігаються в хмарі і доступні з будь-якого пристрою, який може бути під’єднаний до Інтернету. В Росії з 2008 року при Російській академії наук функціонує програма «Університетський кластер», в якій задіяно 70 університетів та дослідних інститутів [3], в якій передбачається використання хмарних технологій та створення web-орієнтованих лабораторій (хабів) в конкретних предметних галузях для надання принципово нових можливостей передавання різноманітних інформаційних матеріалів: лекцій, семінарів, лабораторних робіт і т. п. Є досвід певних російських вузів з використання цих технологій, зокрема в Московському економіко-статистичному інституті вся інфраструктура переводиться на хмарні технології, а в навчальних програмах включені дисципліни з навчання технологій.На сьогодні в Україні теж почалося створення національної освітньої інформаційної мережі на основі концепції хмарних обчислень в рамках національного проекту «Відкритий світ», який планується здійснити протягом 2010-2014 рр. Відповідно до наказу Міністерства освіти та науки України від 23.02.2010 р. №139 «Про дистанційне моніторингове дослідження рівня сформованості у випускників загальноосвітніх навчальних закладів навичок використання інформаційно-комунікаційних технологій у практичній діяльності» у 2010 році було вперше проведено дистанційне моніторингове дослідження з метою отримання об’єктивних відомостей про стан інформатичної освіти та розроблення стратегії її подальшого розвитку. Для цих цілей було обрано портал (приклад гібридної хмари), створений на основі платформи Microsoft Azure [4].Як показує зарубіжний досвід [8], [11], [12], [14], [15], вирішити названі проблеми можна шляхом впровадження в навчальний процес хмарних обчислень. У вищих навчальних закладах України розроблена «Програма інформатизації і комп’ютеризації навчального процесу» [1, 166]. Але, проаналізувавши стан впровадження у ВНЗ хмарних технологій, можна зробити однозначний висновок про недостатню висвітленість цього питання в літературних та Інтернет-джерелах [1], [7].Переважна більшість навчальних закладів лише починає впроваджувати хмарні технології в навчальний процес та включати відповідні дисципліни для їх вивчення. Аналіз педагогічних праць виявив недостатнє дослідження питання використання хмарних обчислень у навчальному процесі. Цілком очевидно, що інтеграція хмарних сервісів в освіту сьогодні є актуальним предметом для досліджень.Для навчальних закладів все більшого значення набуває інформаційне наповнення та функціональність систем управління віртуальним навчальним середовищем (VLE, virtual learning environment). Не існує чіткого визначення VLE-систем, та й в самих системах в міру їх заглиблення в Інтернет постійно удосконалюються наявні і з’являються нові інструменти (блоги, wiki-ресурси). VLE-системи критикують в основному за слабкі можливості генерації та зберігання створюваного користувачами контенту і низький рівень інтеграції з соціальними мережами.Існує кілька полярних підходів до способів надання освіти за допомогою сучасних інформаційно-комунікаційних технологій та інформаційних ресурсів. З одного боку – навчальні заклади з віртуальним навчальним середовищем VLE, а з іншого – персональне навчальне середовище, створене з Web 2.0 сайтів та кероване учнями. Але варто звернути увагу на нову модель, що може зруйнувати обидва наявні підходи. Сервіси «Google Apps для навчальних закладів» та «Microsoft Live@edu» включають в себе широкий набір інструментів, які можна налаштувати згідно потреб користувача. Описувані системи розміщуються в так званій «обчислювальній хмарі» або просто «хмарі».Хмара – це не просто новий модний термін, що застосовується для опису Інтернет-технологій віддаленого зберігання даних. Обчислювальна хмара – це мережа, що складається з численної кількості серверів, розподілених в дата-центрах усього світу, де зберігаються безліч копій. За допомогою такої масштабної розподіленої системи здійснюється швидке опрацювання пошукових запитів, а система є надзвичайно відмовостійка. Система побудована так, що після закінчення тривалого періоду при потребі можна провести заміну окремих серверів без зниження загальної продуктивності системи. Google, Microsoft, Amazon, IBM, HP і NEC та інші, мають високошвидкісні розподілені комп’ютерні мережі та забезпечують загальнодоступність інформаційних ресурсів.Хмара може означати як програмне забезпечення, так і інфраструктуру. Незалежно від того, є сервіс програмним чи апаратним, необхідно мати критерій, для допомоги визначення, чи є даний сервіс хмарним. Його можна сформулювати так: «Якщо для доступу до інформаційних матеріалів за допомогою даного сервісу можна зайти в будь-яку бібліотеку чи Інтернет-клуб, скористатися будь-яким комп’ютером, при цьому не ставлячи ніяких особливих вимог до операційної системи та браузера, тоді даний сервіс є хмарним».Виділимо три умови, за якими визначатимемо, чи є сервіс хмарним.Сервіс доступний через Web-браузер або за допомогою спеціального інтерфейсу прикладної програми для доступу до Web-сервісів;Для користування сервісом не потрібно жодних матеріальних затрат;В разі використання додаткового програмного забезпечення оплачується тільки той час, протягом якого використовувалось програмне забезпечення.Отже, хмара – це великий пул легко використовуваних і доступних віртуалізованих інформаційних ресурсів (обладнання, платформи розробки та/або сервіси). Ці ресурси можуть бути динамічно реконфігуровані для обслуговування мінливого навантаження (масштабованості), що дозволяє також оптимізувати використання ресурсів. Такий пул експлуатується на основі принципу «плати лише за те, чим користуєшся». При цьому гарантії надаються постачальником послуг і визначаються в кожному конкретному випадку угодами про рівень обслуговування.Існує три основних категорії сервісів хмарних обчислень [10]:1. Комп’ютерні ресурси на зразок Amazon Elastic Compute Cloud, використання яких надає організаціям можливість запускати власні Linux-сервери на віртуальних комп’ютерах і масштабувати навантаження гранично швидко.2. Створені розробниками програми для пропрієтарних архітектур. Прикладом таких засобів розробки є мова програмування Python для Google Apps Engine. Він безкоштовний для використання, однак існують обмеження за обсягом даних, що зберігаються.3. Сервіси хмарних обчислень – це різноманітні прикладні програмні засоби, розміщені в хмарі і доступні через Web-браузер. Зберігання в хмарі не тільки даних, але і програм, змінює обчислювальну парадигму в бік традиційної клієнт-серверної моделі, адже на стороні користувача зберігається мінімальна функціональність. Таким чином, оновлення програмного забезпечення, перевірка на віруси та інше обслуговування покладається на провайдера хмарного сервісу. А загальний доступ, управління версіями, спільне редагування стають набагато простішими, ніж у разі розміщення програм і даних на комп’ютерах користувачів. Це дозволяє розробникам постачати програмні засоби на зручних для них платформах, хоча необхідно переконатися, що програмні засоби придатні до використання при роботі з різними браузерами.З точки зору досконалості технології, програмне забезпечення в хмарах розвинуте значно краще, ніж апаратна складова.Особливу увагу звернемо на програмне забезпечення як послугу (SaaS, Software as a Servise), що позначає програмну складову у хмарі. Більшість систем SaaS є хмарними системами. Для користувачів системи SaaS не важливо, де встановлене програмне забезпечення, яка операційна система при цьому використовується та якою мовою воно описане. Головне – відсутня необхідність встановлювати додаткове програмне забезпечення.Наприклад, Gmail представляє собою програму електронної пошти, яка доступна через браузер. Її використання забезпечує ті ж функціональні можливості, що Outlook, Apple Mail, але для користування нею необхідно «thick client» («товстий клієнт»), або «rich client» («багатий клієнт»). В архітектурі «клієнт – сервер» це програми з розширеними функціональними характеристиками, незалежно від центрального сервера. При такому підході сервер використовується як сховище даних, а вся робота з опрацювання і подання даних переноситься на клієнтський комп’ютер.Системи SaaS наділені деякими визначальними характеристиками:– Доступність через Web-браузер. Програмне забезпечення типу SaaS не потребує встановлення жодних додаткових програм на комп’ютер користувача. Доступ до систем SaaS здійснюється через Web-браузер з використанням відкритих стандартів або універсальний плагін браузера. Хмарні обчислення та програмне забезпечення, яке є власністю певної компанії, не поєднуються між собою.– Доступність за вимогою. За наявності облікового запису можна отримувати доступ до програмного забезпечення в будь-який момент та з будь-якої географічної точки земної кулі.– Мінімальні вимоги до інфраструктури ІТ. Для конфігурування систем SaaS потрібен мінімальний рівень технічних знань (наприклад, для управління DNS в Google Apps), що не виходить за рамки, характерні для звичайного користувача. Висококваліфікований IT-адміністратор для цього не потрібний.Переваги хмарної інфраструктури. Наявність апаратних засобів у власності потребує їх обслуговування. Планування необхідної потужності та забезпечення ресурсами завжди актуальні. Хмарні обчислення спрощують вирішення двох проблем: необхідність оцінювання характеристик обладнання та відсутність коштів для придбання нового потужного обладнання. При використанні хмарної інфраструктури необхідні потужності додаються за лічені хвилини.Зазвичай на кожному сервері передбачено резерв, що забезпечує вирішення типових апаратних проблем. Наприклад, резервний жорсткий диск, призначений для заміни диска, що вийшов з ладу, в складі масиву RAID. Необхідно скористатися послугами для встановлення нового диску на сервер. Для цього потрібен час та висока кваліфікація спеціаліста, щоб роботу виконати швидко з метою уникнення повного виходу сервера з ладу. Якщо сервер остаточно вийшов з ладу, використовується якісна, актуальна резервна копія та досконалий план аварійного відновлення. Тільки тоді є можливість провести відновлення системи в короткий термін, причому завжди в ручному режимі.При використанні хмар немає потреби перейматись проблемами стосовно апаратних засобів, що використовуються. Користувач може і не дізнатися про те, що фізичний сервер вийшов з ладу. Якщо правильно дібрано інструментарій, можливе автоматично відновлення даних після надскладної аварійної ситуації. При використанні хмарної інфраструктури у такому випадку можна відмовитись від віртуального сервера і отримати інший. Немає потреби думати про утилізацію та перейматися про нанесену шкоду навколишньому середовищу.Хмарне сховище. Абстрагування від апаратних засобів в хмарі здійснюється не тільки завдяки заміні фізичних серверів віртуальними. Віртуалізації підлягають і системи фізичного зберігання даних.При використанні хмарного сховища можна переносити дані в хмару, не переймаючись, яким чином вони зберігаються та не турбуючись про їх резервне копіювання. Як тільки дані, переміщені в хмару, будуть потрібні, достатньо буде просто звернутись в хмару і отримати їх. Існує кілька підходів до хмарного сховища. Йдеться про поділ даних на невеликі порції та зберігання їх на багатьох серверах. Порції даних наділяються індивідуально обчисленими контрольними сумами, щоб дані можна було швидко відновити в критичних ситуаціях.Часто користувачі працюють з хмарним сховищем так, ніби мають справу з мережевим накопичувачем. Щодо принципу функціонування хмарне сховище принципово відрізняється від традиційних накопичувачів, оскільки у нього принципово інше призначення. Обмін даними при використанні хмарного сховища повільніший, воно більш структуроване, внаслідок чого його використання як оперативного сховища даних непрактичне. Зазначимо, що використання хмарного сховища недоцільне для транзакцій в хмарних прикладних програмах. Хмарне сховище сприймається, як аналог резервної копії на стрічковому носієві, хоча на відміну від системи резервного копіювання зі стрічковим приводом в хмарі не потрібні ні привід, ні стрічки.Grid Computing (англ. grid – решітка, грати) – узгоджене, відкрите та стандартизоване комп’ютерне середовище, що забезпечує гнучкий, безпечний, скоординований розподіл обчислювальних ресурсів і ресурсів збереження інформації, які є частиною даного середовища, в рамках однієї віртуальної організації [http://gridclub.ru/news/news_item.2010-08-31.0036731305]. Концепція Grid Computing представляє собою архітектуру множини прикладних програмних засобів – найпростіший метод переходу до хмарної архітектури. Програмні засоби, де використовуються grid-технології, є програмним забезпеченням, при функціонуванні якого інтенсивно використовуються ресурси процесора. В grid-програмах розподіляються операції опрацювання даних на невеликі набори елементарних операцій, що виконуються ізольовано.Використання хмарної інфраструктури суттєво спрощує та здешевлює створення grid-програм. Якщо потрібно опрацювати якісь дані, використовують сервер для опрацювання даних. Після завершення опрацювання даних сервер можна призупинити, або задати для опрацювання новий набір даних.На рисунку 1 подано схему функціонування grid-програми. На сервер, або кластер серверів, поступає набір даних, які потрібно опрацювати. На першому етапі дані передаються в чергу повідомлень (1). На інших вузлах аналізується чергою повідомлень (2) про нові набори даних. Коли набір даних з’являється в черзі повідомлень, він аналізується на першому комп’ютері, де його виявлено, а результати надсилаються назад в чергу повідомлень (3), звідки вони зчитуються сервером або кластером серверів (4). Обидва компоненти можуть функціонувати незалежно один від одного, а кожен з них може функціонувати навіть в тому випадку, якщо другий компонент не задіяний на жодному комп’ютері. Рис. 1. Архітектура grid-програм У такій ситуації використовуються хмарні обчислення, оскільки при цьому не потрібні власні сервери, а за відсутності даних для опрацювання не потрібні сервери взагалі. Таким чином можна масштабувати потужності, що використовуються. Інакше кажучи, щоб комп’ютер не використовувався «вхолосту», важливо опрацьовувати дані за мірою їх надходження. Сервери включаються, коли потік даних інтенсивний, а виключаються в міру ослаблення інтенсивності потоку. Grid-програми мають дещо обмежену область застосування (опрацювання великих об’ємів наукових і фінансових даних). В переважній частині таких програм використовуються транзакційні обчислення.Транзакційна система – це система, де один і більше вхідних наборів даних опрацьовуються одночасно в рамках однієї транзакції та в

Мета: визначити загальні та сучасні методи оцінки стомлення. Матеріал і методи: у вирішенні поставлених завдань використовувалися такі методи: аналіз і узагальнення науково-методичної літератури за темою вивчення процесів стомлення; узагальнення досвіду практичної роботи тренерського контингенту, що працює з дітьми в групах спортивних танців; модифікованого методу клінічної антропометрії М.Я. Брейтмана; педагогічний експеримент, методи математичної статистики і математичного моделювання. Результати: проведено аналіз теорії стомлення з точки зору фізіології, а також з точки зору сучасних технологій. Виявлено, що на даному етапі розвитку сучасних технологій вивчення процесів стомлення, а також діагностика початку цього процесу можна проводити за допомогою математичного моделювання та теорії систем, що самоорганізовуються. Висновки: за результатами проведеного аналізу літератури визначено які існують теорії стомлення з точки зору фізіології. Також встановлено, що на даному етапі технічного прогресу є можливість вивчення процесу стомлення із застосуванням новітніх технологій та математичних методів моделювання. Вивчення теорій стомлення, що існують дає можливість розглянути різноманіття причин виникнення процесу стомлення в організмі людини з точки зору фізіології. Розуміння причин процесу стомлення дозволяє розробляти системи, здатні відновлювати організм людини, використовуючи можливість додаткового підживлення необхідними речовинами для діяльності або вводячи обмеження щодо інтенсивності і часу проведення дій. Для більш ефективної діагностики ступеня процесу стомлюваності можливе застосування методів математичного моделювання і прогнозування, а також розгляд процесу стомлення з точки зору стійкості систем, що самоорганізуються (зокрема застосування рівнянь Вольтерра, проточного культиватора). Сучасні методи дослідження з використанням математичного апарату та інформаційних засобів дають можливість більш якісної і швидкої обробки та аналізу великих масивів даних. Ключові слова стомлення, теорії стомлення, математична модель, метод М.Я. Брейтмана, спортивні танці.

У статті проаналізовано сучасні тенденції в Європейському дослідницькому просторі (ЄДП) щодо відкритості, цифровізації та оцінювання в науці загалом та в галузі соціогуманітарного знання зокрема. Охарактеризовано перспективи розвитку відкритої науки, відритого доступу до результатів наукових досліджень у контексті світової пандемії COVID-19, яка засвідчила невідворотність швидких змін, зумовлених розвитком цифрових технологій. З’ясовано, що в ЄДП домінує тенденція забезпечення відкритого доступу, яку через реалізацію заходів програми «Horizon Europe» підтримують Комісія ЄС, Європейська асоціація університетів, Європейська федерація академій природничих та гуманітарних наук, широка фахова спільнота. Основою цифрової технологічної платформи для здійснення широкого спектру наукових процесів від надання доступу до засобів хмарних обчислень, від зберігання та обробки великих масивів даних до обміну результатами досліджень тощо є Європейська хмара відкритої науки (EOSC). Проаналізовано імплементацію EOSC-порталу через роботу дослідницьких інфраструктур, що сприяють регіональному, національному, європейському і глобальному розвитку, та е-інфраструктур, які для соціогуманітарних наук поділяються на співвідносні компоненти і мають відповідні функціональні рівні. Доведено, що в процесі переходу до відкритої науки актуалізується проблема представлення та оцінювання досліджень, яка для соціогуманітарних наук потребує урахування їх багатства, різноманітності, міждисциплінарності, національного контексту і стейкхолдерів. Обґрунтовано необхідність змін щодо оцінювання досліджень соціогуманітарних наук та важливість ініціативи збереження і врахування їх збалансованої багатомовності в процесі переходу до відкритої науки. З’ясовано, що сучасне вітчизняне нормативно-правове забезпечення не враховує такої специфіки. Це значно ускладнює проведення наукових досліджень, звужує перспективу оприлюднення результатів через обмежену кількість наукових фахових періодичних видань соціогуманітарного профілю, утруднює підготовку й атестацію молодих дослідників. З метою адекватної відповіді на зазначені виклики за участі вчених НАПН України запропоновано комплекс заходів на інституційному та індивідуальному рівнях для системної і послідовної підтримки ініціативи відкритої науки.

Стаття присвячена одному з малодосліджених і міфологізованих аспектів історії Голокосту – проблемі рятування євреїв у часи Другої світової війни. Незважаючи на широкий масив джерельної бази, яка, по суті, і продукує низку хибних узагальнень щодо історій порятунку євреїв від знищення нацистами, оскільки ґрунтується на спогадах тих, хто пережив Голокост, історики стикаються із складністю інтерпретації і достовірності цих матеріалів. Специфіка використання наративів вимагає особливо ретельного наукового аналізу та зіставлення отриманих даних з іншими джерелами інформації. Фактично дослідники звернулися до теми порятунку євреїв України в період Голокосту лише в пострадянський період. Нетривалість людської пам’яті є причиною великих розбіжностей між інформацією, яку можна було б отримати одразу по завершенню подій Другої світової війни і через двадцять, п’ятдесят, а тим більше сімдесят років. Проте спогади очевидців, рятівників і порятованих, інтерв’ю у вигляді відео- чи аудіозаписів у пропонованій статті доповнені низкою документальних джерел, що зберігаються в різних архівних установах України. У статті проаналізовано деякі з існуючих міфів щодо порятунку євреїв неєврейським населенням України в часі Голокосту, зокрема міф про антисемітські настрої українців, про безкорисливість рятівників тощо. Для спростування міфу про антисемітські настрої українців, передусім у Західній Україні, розглянуто регіональний аспект рятування, з’ясовано розподіл українських Праведників народів світу за областями і регіонами країни. Оперуючи кількісними даними, доведено особливий статус Вінницької області, яку виділено в окремий регіон. Варто зазначити, що для порівняння взято лише тих рятівників, яких офіційно визнано Яд Вашем, тобто присвоєно звання «Праведник народів світу», але у статті наведено історії й інших рятувань, зазвичай невдалих, оскільки саме матеріали судових справ німецьких окупантів проти місцевих мешканців збереглися в архівах. Розглядаючи приклади рятування євреїв на окупованій території України, доходимо до висновків щодо основних мотивів людей, які ризикували не лише своїм власним життям, а (що траплялося частіше) життям своїх рідних. Наведено приклади рятування євреїв членами подружніх національно змішаних пар, їхніми рідними, а також людьми, які мали романтичні почуття чи дружні стосунки. Природними виглядають історії порятунку єврейського населення представниками релігійних громад. Ключові слова: Голокост, Праведники народів світу, рятування, врятовані, рятівники євреїв, очевидці подій, міф, усна історія.

Вступ Сучасні методи проектування дистанційних курсів базуються на розвинених інформаційних освітніх ресурсах і, в першу чергу, відкритих освітніх ресурсах. Кожен університет має концепцію розвитку своїх інформаційних освітніх ресурсів, які полегшують викладачеві використання технологій дистанційного навчання у навчальному процесі, як очному, так і заочному.Інформаційний освітній простір забезпечує:– доступність інформаційних ресурсів університету, системну інтеграцію;– комунікації між студентами, викладачами, науковим співтовариством;– створення інформаційного співтовариства;– інформаційну підтримку прийняття рішень, функціонування органів управління університету.Велику роль у формуванні інформаційного освітнього простору відіграють відкриті освітні ресурси ‑ навчальні або наукові ресурси, які розміщені у вільному доступі, або мають ліцензію, яка дозволяє їх вільне використання або переробку.До відкритих освітніх ресурсів можна віднести навчальні курси, окремі матеріали курсу і модулі курсу, посібники, навчальне відео, програмне забезпечення та інші засоби, матеріали або технології.Використання відкритих освітніх ресурсів зменшує вартість доступу до навчальних матеріалів, підвищує активність учасників навчального процесу, створює ефективну навчальне середовище, розвиває компетенції викладачів при підготовці навчальних матеріалів та проведенні навчального процесу.Відкриті освітні ресурси забезпечують прозорість прав інтелектуальної власності та авторських прав, забезпечують високу якість авторських робіт, сприяють підвищенню ефективності управління системою зберігання даних для освітніх ресурсів університету.Рівень розвитку інформаційних освітніх ресурсів університетів України можна оцінити за досягненнями у міжнародному рейтингу сайтів університетів Webometrics (http://webometrics.info). На жаль, сайти університетів України в цьому рейтингу розташовуються в кінці першої тисячі і нижче. Це створює великі проблеми при розвитку дистанційного навчання.Для успішного проведення навчального процесу кожен університет на базі інформаційних освітніх ресурсів повинен мати кампус, який іноді називають мобільним кампусом. Мобільний кампус ‑ це, насамперед, можливість бути частиною навчального співтовариства в будь-який час і в будь-якому місці. Він потрібен для того, щоб створити в навчальному закладі колективно-рефлексивний вимір неформальної навчальної діяльності, опосередкованої мобільними технологіями.У такому мобільному кампусі процес навчання може починатися коли завгодно; тривати скільки завгодно; він може бути раптово припинений або перерваний і може бути продовжений з будь-якого місця. Це дозволяє встановлювати індивідуальний розклад, створює ефект присутності і породжує явище віртуального університету.Педагогічне проектуванняВ останній час відбулися великі зміни в дистанційному навчанні, зокрема, з’явилися нові педагогічні теорії, соціальні сервіси, методи навчання і масові відкриті он-лайн курси (МВОК), тому необхідно переглянути методи проектування дистанційних курсів.Перш за все, проектування ‑ це процес створення нового об’єкта для задоволення потреб особистості. Мета проектування ‑ започаткувати зміни у навколишньому штучному середовищі людини.У техніці існують неформальні визначення «проектування» [1]:Цілеспрямована діяльність по розв’язанню задач (Арчер).Прийняття рішень в умовах невизначеності з тяжкими наслідками в разі помилки (Азімов).Моделювання передбачуваних дій до їх здійснення до тих пір, поки не з’явиться повна упевненість в кінцевому результаті (Букер).Здійснення дуже складного акту інтуїції (Джонс).Натхненний стрибок від фактів сьогодення до можливостей майбутнього (Пейдж).Проектування – це процес, а методи проектування ‑ це методологія, яка вимагає комплексного застосування різних наукових напрямків та теорій.З інших робіт з проектування слід звернути увагу на роботи Я. Дітріхса і Г. С. Альтшуллера.Г. С. Альтшуллер розглядав проектування як алгоритм розв’язання винахідницьких задач (АРВЗ – http://www.triz-ri.ru/triz/triz02.asp#a4), пізніше сформувавши теорію розв’язання винахідницьких задач (ТРВЗ). АРВЗ ‑ це інструмент для мислення і вирішення нестандартних задач. Наступні роботи І. Л. Вікентьєва з розвитку ідей Г. С. Альтшулера показали, що ці підходи добре працюють в бізнесі, журналістиці, освіті та інших напрямках.АРВЗ орієнтований на вирішення нестандартних, новаторських задач, які зараз дуже потрібні в освіті і складається з етапів:Аналіз задачі;Аналіз моделі задачі;Визначення ідеального кінцевого результату і фізичного протиріччя (ФП);Мобілізація та застосування ресурсів;Застосування інформаційного фонду;Зміна чи заміна задачі;Аналіз способу усунення ФП;Застосування отриманої відповіді;Аналіз ходу рішення.Педагогічне проектування ‑ це застосування та розвиток ідей технічного проектування на педагогічну діяльність з використанням усіх існуючих педагогічних теорій.Педагогічне проектування ‑ це методологія створення новаторських освітніх ресурсів.Традиційно педагогічне проектування базується на ADDIE: аналіз (Analyzing) потреб організації; проектування (Designing) системи для потреб організації; розвиток (Developing) системи з використанням аналізу вихідних даних; виконання (Implementing) процесів системи; оцінка (Evaluating) проекту створення та виконання.Комплексне застосування педагогічного проектування та методології АРВЗ дозволить створювати унікальні дистанційні курси, наприклад, МООК.Методи навчанняПоява нових соціальних сервісів впливає на розвиток освіти і, зокрема, на дистанційне навчання. Переглядаються психолого-педагогічні підходи до навчання, особливо, якщо вони мають відношення до корпоративного навчання. Не залишилися без уваги і формальне, неформальне, інформальне і соціальне навчання.Розгляд видів робіт спеціаліста дозволяє визначити співвідношення формального і неформального навчання [2]. При виконанні рутинних робіт частка неформального навчання мінімальна і зростає до видів діяльності, що потребують вирішення варіативних (творчих) завдань (рис. 1).Формальне навчання (відповідно до визначення CEDEFOP [3]) ‑ це структуроване (з точки зору цілей і часу) навчання, яке зазвичай надається навчальним закладом і призводить до сертифікації. Формальне навчання є навмисним, з точки зору учня. Рис. 1 Формальне та неформальне навчання Інформальне (informal) навчання [3] ‑ це щоденне навчання, пов’язане з роботою, сім’єю або відпочинком, не організоване і не структуроване (з точки зору мети, часу та підтримки). Інформальне навчання в більшості випадків ненавмисне з точки зору учня і не призводить до сертифікації.Неформальне (non-formal) навчання (автором є Малкольм Ноулз 1970 р.) [3] ‑ це навчання, яке вбудовано в заплановані заходи, але явно не призначено (з точки зору цілей, часу та підтримки) і містить важливий елемент навчання. Неформальне навчання є навмисним з точки зору учня і приводить до сертифікації.В даний час спостерігається підйом неформального навчання [4], що пов’язано з бурхливим розвитком е-Learning ‑ предтечею неформального навчання, збільшенням інновацій в бізнесі, підвищенням продуктивності. Неформальне навчання, яке можна відстежувати і вимірювати, забезпечує рентабельність передачі знань, компетенції, сприяє підвищенню організаційної ефективності. Дослідження показують, що 70% навчання є неформальним, а 30% формальним. Внаслідок цього створюється думка, що при правильній організації неформального навчання можна скоротити витрати на навчання.Поява соціальних сервісів і розвиток теорій навчання показує, що поєднання формального і неформального навчання дозволяє зробити процес навчання успішним, коли [5]:– не все навчання організоване у курсі;– існує безліч підходів для доставки курсів;– при необхідності використовуються змішані рішення;– навчання вбудовано в процес роботи;– тренери виконують функції «керівництво на стороні», а не «мудреці на сцені».При цьому необхідно передбачати неформальне (non-formal) навчання на робочому місці [6]:– моделювання соціальної поведінки, обміну;– моделювання корпоративного зв’язку;– створення простої в освоєнні і використанні системи;– інтеграція використання системи в робочий процес співробітника;– заохочення обміну інформацією;– створення почуття гумору.Модель підтримки неформального навчання (OODA) [7] включає спостереження, орієнтацію, прийняття рішення, дію. Реалізується ця модель через персональне навчальне середовище (ПНС), яка дозволяє інтегрувати формальне і неформальне навчання. На першому етапі через різні канали йде сканування навколишнього середовища з використанням різних фільтрів. Організація може створювати інформаційні портали для різних категорій службовців і сприяти формуванню у них ПНС.На другому етапі виконується цикл синтезу даних та інформації у якийсь уявний образ з урахуванням старих образів. Це найбільш складний етап. Проблемами на цьому етапі можуть бути знання бізнесу, глибина сканування інформації і культура організації, тому важливо організувати зворотний зв’язок. На третьому етапі, використовуючи можливості ПНС, розглядаються всі можливі варіанти рішень, які реалізуються на останньому, четвертому, етапі.Соціальне навчання [3] ‑ це придбання знань у соціальній групі або процес, в якому люди спостерігають за поведінкою інших людей і її наслідками, і відповідним чином змінюють свою поведінку.Соціальне навчання базується на соціальній теорії навчання А. Бандури [8] і включає спостереження, моделювання поведінки, ставлення і емоційну реакцію. До елементів навчання можна віднести увагу, закріплення, активне самостійне відтворення, мотивацію, характеристику спостерігача. Остання включає [9] автономність, самостійність, самоорганізацію, самоврядування і самоконтроль.Основними принципи теорії А. Бандури є: кодування змодельованої поведінки; змодельована поведінка дає цінний результат; модель зрозуміла і близька студенту та має функціональну цінність.Теорія соціального навчання Бандури дає наступні рекомендації:– вчити зразковим пізнавальним процесам і поведінці, які базуються на реальних проблемах;– використовувати прості приклади та порівняння для вивчення послідовності процесів сприйняття і засвоєння;– використовувати робочі приклади як метод моделювання процесу розв’язання проблеми;– повторення виконання з варіаціями.Численні дослідження показують, що соціальне навчання [10] здійснюється на роботі ‑ 70%, в спілкуванні з колегами і керівниками ‑ 20% і від вивчення курсів та книг ‑ 10%. Для реалізації цього принципу необхідна підтримка навчального процесу на робочому місці, поліпшення навичок навчання співробітників та створення сприятливої організаційної культури.Навчанню на робочому місці сприяє застосування нових знань і навичок в реальних ситуаціях, виділення нових робіт в рамках існуючої ролі, збільшення кола обов’язків та сфери контролю, завдання, спрямовані на нові ініціативи, робота в складі невеликої групи, можливість проводити дослідженні та експертизу.Навчанню у спілкуванні з колегами сприяють зворотний зв’язок для нових підходів до старої проблеми, участь у формальному і неформальному наставництві, заохочення до участі у дискусіях, висловлювання думок, роботи у команді, побудови навчальної культури.Куратор змістуУ даний час спостерігається невпинне зростання інформації в мережі: кожну хвилину завантажується на YouTube 72 годин відео, щодня створюється 340 млн. твітів, кожен місяць на Facebook створюються 25000 млн. одиниць контенту [11], і таких прикладів можна наводити безліч. Тому з’явилася потреба в новій діяльності в мережі, яку здійснює куратор контенту або куратор змісту ‑ людина, яка дає користувачеві повну інформацію для певної теми з коментарями на вимогу. Ця назва походить від Сontent сurator ‑ хранитель музею. Куратор змісту забезпечує зберігання вмісту (content curation) ‑ процес категоризації великої кількості контенту та подання її в організаційній функції для конкретної предметної області.Термін «куратор змісту» з’явився кілька років тому і привернув увагу користувачів Інтернет. З одного боку ‑ це кваліфікація, з іншого, можливо, спеціальність. Одне зрозуміло, фахівців цього профілю зараз обмаль і їх необхідно готувати.Зберігання змісту відіграє велику роль у розвитку сучасного інформаційного суспільства [12]. Оцінки показують, що понад 90% навчання на робочому місці відбувається за рамками формальної програми. Зберігання змісту ‑ це не кількість ресурсів, а їх якість. Куратор змінює шум на прозорість і ясність. Обмін вмістом може бути більш важливим і ефективним для вашої аудиторії, ніж створення контенту.Робота куратора змісту не може бути ефективною, якщо він не знайомий особливостями побудови сучасної електронної бібліотеки, наукометричними продуктами. В даний час в Інтернет можна знайти (http://www.scopus.com/) понад 19 тис. поточних журналів та 45 млн. публікацій з журналів (87%) і конференцій (11%). Поповнення складає понад 2 млн. публікацій щорічно.Робота куратора змісту можлива тільки, якщо у нього сформовано ПНС, в яке входять найбільш поширені соціальні сервіси, що охоплюють усі сфери його діяльності. Класифікація соціальних сервісів дозволяє визначити, які сервіси необхідно засвоїти для успішного курування змісту. Куратор змісту повинен уміти використовувати соціальні сервіси мобільних пристроїв.Наявність у куратора ПНС дозволяє сформувати персональну навчальну мережу, яка включає всі можливі зв’язки куратора змісту.Функції куратора змісту [13]:– оптимізує, редагує назви;– форматує зміст;– вибирає і додає відповідне зображення;– коментує текст для його розуміння;– додає вступ для конкретної аудиторії;– класифікує з використанням метаданих;– інтегрує посилання;– перевіряє першоджерела;– фільтрує вхідний зміст;– пропонує елементи інших кураторів;– шукає новий відповідний зміст і джерела;– дає поради та інформацію з краудсорсингу.Ефективне курування передбачає управління увагою, візуалізацію матеріалу, встановлення ритуалів, рефлексію, управління поштою, управління фізичним простором і багато іншого.Інструменти куратора: Twitter, Facebook, Google +, Paper.li, Scoop.it, Netvibes.com, RSS reader, DIIGO та багато інші.Курування змісту може бути використане в маркетингу, бізнесі, бібліотечній справі. В освіті ‑ це професійна і педагогічна діяльність викладача, навчальна діяльність студента.Проектування масового відкритого онлайн курсуВ теперішній час поширюються масові відкриті онлайн курси (МВОК), але поки дуже мало публікацій про особливості їх проектування. В роботі [14] відзначається, що у таких курсах цільова група невизначена та головна увага приділяється технологічним особливостям проектування курсу: реєстрації, вибору хештегу, сайту, агрегатора, форуму.Більше інформації про проектування курсу можна знайти в роботі С. Даунса [15]. Він зазначає, що МВОК ‑ це курс без змісту і важливо створити надлишкову інформацію. Кількість посилань до кожної теми повинно перевищувати число Данбара (зазвичай 100-230, приймається 150) (http://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar’s_number/). Число Данбара ‑ це когнітивні обмеження на кількість людей, з якими можна підтримувати стабільні соціальні відносини. Вибір такої кількості джерел змушує слухача вибірково читати запропоновані матеріали.Розробник повинен вміти вибирати зміст, брати уча

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

У теперішній час розглядають три етапи розвитку дистанційного навчання. Перший етап почався з відомих проектів PLATO і TICET, які виконував Іллінойський університет на замовлення Департаменту освіти США. В основу тоді ще комп’ютерних курсів (лише у 1990-ті роки вони з’явилися в Інтернет) були покладені біхевіористська та когнітивна педагогічні теорії. До основних підходів та технологій можна віднести методику Ганьє (педагогічне проектування), поштові послуги, телебачення та радіо, книги, телефон, презентаційні технології на електронних носіях та інтерактивні технології (анімації, інтерактивні тести, адаптивна гіпермедіа на останніх етапах).Другий етап розвитку дистанційного навчання пов’язаний з використанням соціального конструктивізму, почався орієнтовно у 2000 році, коли в Україні почався розвиток дистанційного навчання. Домінуючими технологіями були електронна пошта, форуми, конференції. Це був крок уперед, але і біхевіористські підходи лишилися актуальними.З 2008 року почався третій етап розвитку дистанційного навчання, який базується на коннективістському підході. Домінуючими технологіями є блоги, вікі, соціальні закладки, обмін файлами, соціальні мережі, агрегатори та інші, які мають узагальнюючу назву «соціальні сервіси». Дистанційні курси на цьому етапі мають вільний та відкритий характер та спираються на вільні освітні ресурси, які почав 10 років тому назад пропонувати Массачусетський технологічний інститут.У теперішній час практично існують дистанційні курси усіх етапів та їх особливістю є наявність інформаційного освітнього середовища, для роботи у якому студент створює персональне навчальне середовище для роботи з навчальними ресурсами. Дехто вважає, що персональне навчальне середовище – це щось на зразок Moodle. Насправді, це набір інструментів (соціальних сервісів, які дозволяють організувати навчальний процес у Інтернет, наприклад, масові відкриті дистанційні курси).Біхевіористський підхід базується на роботах Е. Л. Торндайка, І. П. Павлова, Б. Ф. Скіннера. На основі цього підходу і під впливом ідей кібернетики – науки про оптимально організований процес діяльності, була створена система програмованого навчання, яка показала непогані результати у процесі алгоритмізації діяльності. Для керування навчальною діяльністю тут були запропоновані тести з відповідями «так» – «ні» і обов’язковий зворотний зв’язок для відпрацювання згідно з еталоном потрібної якості виконання дій. У відповідності до цього підходу, саме це свідчило, чи засвоїв студент матеріал заняття і як це відбивається на якості отриманого результату. До речі, ці ідеї вдало контактували з методами психологічної теорії поетапного формування розумової діяльності і методикою алгоритмізації навчальної діяльності (П. Я Гальперін, Н. Ф. Тализіна, Л. Н. Ланда та ін.).Це погляд на навчання, при якому не розглядаються внутрішні процеси мислення, а вивчається поводження, що трактується як сума реакцій на які-небудь ситуації [1]. Один з основоположників біхевіоризму Е. Л. Торндайк (1874–1948) вважав, що навчання людини повинне має будуватися на базі суто механічних, а не свідомих принципів. Тому він намагався описати навчання людини за допомогою простих правил, справедливих одночасно і для тварин. Серед цих правил виділимо два закони, що слугували платформою для подальшого розвитку цього погляду на процес навчання. Перший з них, названий законом тренування, говорить про те, що, чим частіше повторюється визначена реакція на ситуацію, тим міцніше буде зв’язок між ними, а припинення тренування (повторення) призводить до ослаблення цього зв’язку. Другий закон був названий законом ефекту: якщо зв’язок між ситуацією і реакцією супроводжується станом задоволеності індивіда, то міцність цього зв’язку зростає і навпаки: міцність зв’язку зменшується, якщо результат дії приводить до стану незадоволеності. Спираючись на ці закони, послідовник Торндайка Б. Ф. Скіннер (1904–1990) розробив на початку 50-х років минулого сторіччя дуже технологічну методику навчання, названу надалі лінійним програмуванням. В основу своєї методики Б. Ф. Скіннер поклав універсальну формулу: ситуація → реакція → підкріплення.Застосування програмованих посібників Б. Ф. Скіннера в професійно-технічних училищах США виявилося успішним: істотно скоротився час навчання, підвищилася кваліфікація студентів. Але одразу же виявилися і недоліки методики лінійного програмування: нудність і механістичність програмованих текстів; відсутність системності, цілісності в сприйнятті навчального матеріалу (велика кількість дрібних доз не сприяє узагальненням); правильність виконання простих завдань є позитивним підкріпленням лише спочатку читання посібника, надалі правильне виконання простих ситуацій уже не приносить почуття задоволеності; відсутність адаптації (всі учні виконують ту ж саму програму, йдуть по одній лінії).Незважаючи на гостру критику за принципове невтручання в мислення студента (біхевіористи керують лише його поводженням), біхевіористський підхід до навчання одержав широке поширення і був реалізований в ряді технічних навчальних закладів. І сьогодні універсальна схема цього підходу (ситуація – реакція – підкріплення) у її лінійній чи розгалуженій формі є стрижневим фрагментом багатьох комп’ютерних навчальних програм, користується популярністю у корпоративному навчанні СНД.Біхевіористська школа розглядає розум людини як «чорну скриньку» у тому сенсі, що реакція на стимул, зокрема, може розглядатися кількісно, повністю ігноруючи процес мислення.Особливості залучення у цьому випадку студентів до навчаннястудентам треба чітко формулювати кінцеві результати навчання таким чином, щоб вони могли визначитися щодо своїх дій і очікувань та зрозуміти, чи досягли вони результату наприкінці заняття;студентів треба тестувати, щоб визначити, чи досягли вони результатів навчання. Тестування та оцінювання мусять об’єднуватися у навчальну послідовність для перевірки рівня досягнень студентів та забезпечення відповідних відгуків;навчальні матеріали повинні об’єднуватися у такий спосіб, щоб вони забезпечували навчання. Форма об’єднання може бути від простого до складного, від відомого до невідомого, від знань до використання;студенти мають очікувати на своєчасний відгук викладача, щоб вони могли спостерігати за своїми успіхами та приймати відповідні дії для їх досягнення.Але оскільки алгоритми навчальної діяльності відтворювали її досить формально, деякі педагоги зазначали, що навчання – це процес, значно глибший, ніж тільки зміни у поведінці. Тому і з’явився пізнавальний (когнітивний) підхід, де за основу результатів навчання брали знання і роботу з ними.Когнітивний підхід стверджує, що навчання включає пам’ять, мотивацію та мислення, і що міркування грають важливу роль у навчанні. Когнітивісти розглядають навчання як внутрішній процес та звертають увагу на те, що кількість і якість отриманих знань залежить від здібностей студента, від якості і кількості досягнень, які зроблені під час навчального процесу, а також від рівня здібностей та існуючої структури знань студента.Цей підхід знайшов своє втілення у педагогічних технологіях розвиваючого навчання (В. В. Давидов, Д. Б. Ельконін), проблемного навчання (І. Я. Лернер, М. І. Махмутов, О. М. Матюшкін), особистісно-орієнтованого навчання (І. С. Якиманська) та ін. У цих технологіях знайшли відбиток усвідомлена навчальна діяльність, пошукове і творче мислення, врахування особистісних можливостей навчання у індивідуальному підході та ін.Когнітивний підхід розглядає навчання як внутрішній процес, який включає пам’ять, мислення, міркування, абстрагування, мотивацію та мету пізнання [2]. Цей підхід поглядає на навчання з точки зору процесу інформування, де студент використовує різні типи пам’яті під час навчання. Відчуття попадають через сенсори до сенсорного відділу перед переробкою інформації, де зберігаються протягом не більш за одну секунду. Тривалість короткотермінової робочої пам’яті 20 сек. і, якщо інформацію не буде оброблено, то вона не зможе перейти до довготермінової пам’яті на збереження. Якщо інформація не переходить до робочої пам’яті терміново, то вона втрачається назавжди.Кількість інформації, що запам’ятовується, залежить від уваги, яка була приділена інформації, та готовності структур пам’яті її прийняти.Отже при підготовці навчальних матеріалів, їх бажано поділяти на невеличкі порції, використовуючи принцип 7±2 (нові поняття) для компенсації обмежених можливостей короткотермінової пам’яті.Обсяг інформації, що перейшла до довготермінової пам’яті, залежить від якості та глибини обробки інформації у робочій пам’яті. У процесі засвоєння інформація змінюється, щоб відповідати існуючим у людини пізнавальним структурам.Технологія пізнавальної діяльності стверджує, що інформація розміщується у довготерміновій пам’яті у формі вузлів, які з’єднуються з вже існуючою мережею вузлів. З цієї нагоди корисно використовувати інформаційні карти пам’яті, які виявляють основні правила та взаємозв’язки у просторі відповідної теми. Як показують західні педагоги, карти пам’яті вимагають, у тому числі, критичного мислення і є засобом для формування пізнавальних структур у студента. Бажано рекомендувати студентам створювати особисті інформаційні карти пам’яті. Приклади таких карт і рекомендації з питань їхнього створення можна знайти у книжках відомого британського психолога Тоні Б’юзена [3]РекомендаціїТреба використовувати стратегії, що забезпечують максимальне сприйняття і розуміння інформації. Оскільки носієм окремих порцій інформації у тренінгу виступає поле екрана презентації, треба використовувати всі можливі засоби (колір, розташування, іконки, розмір та характер шрифту, побудову структурних схем та ін.), щоб підвищити ефективність сприйняття і визначення смислових взаємозв’язків між окремими фрагментами наведеної інформації. Це можуть бути такі рекомендації: а) важлива інформація має бути розміщена у центрі поля екрана; б) важлива інформація найвищого рівня має бути виділена у будь-який спосіб порівняно з рештою матеріалу, щоб привернути увагу студента. Наприклад, можна використовувати незвичайні або яскраві заголовки для упорядкування матеріалу; в) студенти мусять усвідомити, чому саме навчальний матеріал даного заняття вони мають опанувати протягом визначеного терміну; г) рівень складності первісного подання матеріалу зобов’язаний відповідати наявним пізнавальним здібностям студентів, щоб вони могли його зрозуміти і не виникало підстав для формування психологічних бар’єрів та інших перешкод.Стратегія пізнавальної діяльності має допомагати студентам формувати зв’язки у довготерміновій пам’яті між новою та існуючою інформацією для швидкого пошуку та вилучення звідти потрібної інформації. З цією метою стратегія мусить використовувати такі допоміжні засоби: ключові слова; вхідні тести для активізації студентів, які спрямовані допомагати у пригадуванні вивченого; питання самоконтролю, які активізують процес навчання і допомагають студентові вибрати особистий шлях вивчення матеріалу.Навчальну інформацію треба розбивати на смислові частини, щоб студент міг уникнути перевантаження під час обробки матеріалу у робочій пам’яті. На полі екрана повинно бути від п’яти до дев’яти пунктів, оскільки ця кількість відповідає умовам ефективної обробки інформації у робочій пам’яті. Якщо пунктів більше – треба конструювати допоміжні засоби навчання, наприклад інформаційну карту пам’яті всього заняття, і під час навчання – розглядати окремі його частини, не втрачаючи з уваги міжфрагментні зв’язки.Треба використовувати інші стратегії для організації аналізу, синтезу, оцінювання, які створюють умови переводу інформації з робочої пам’яті у довготермінову. Стратегії мусять допомагати студентам використовувати інформацію у реальному житті.Швидке зростання обсягів інформації і, у зв’язку з цим, необхідність у розвитку гнучкого ситуативного мислення і пов’язаної з ним діяльності наприкінці минулого сторіччя призвели до появи конструктивізму.Прибічники конструктивістського підходу (базується на роботах Л. С. Виготського) стверджують, що студенти розуміють інформацію та світ залежно від своєї персональної реальності, і вчаться через спостереження, участь та розуміння, які потім інтегрують як інформацію у свої знання. Тобто, конструктивізм певним чином змоделював відомий у техніці процес створення артефактів (у навчанні – особистих знань і умінь), у якому використовуються всі можливі корисні доробки у їх оптимальному поєднанні.Конструктивісти розглядають студентів як активних учасників навчального процесу [4]. Знання не переходять від когось, це індивідуальна інтерпретація студентів та обробка отриманої інформації. Студент знаходиться у центрі навчання з викладачем, який виконує роль радника та підтримує навчання. Основний акцент у цій теорії робиться на навчанні, яке проводиться у контексті. Якщо інформація має використовуватись у декількох контекстах, тоді треба забезпечити багатоконтекстні навчальні стратегії та впевнитись, що студенти можуть широко використовувати отриману інформацію. Навчання – це перехід від однобічних настанов до тлумачень, від відкриттів до знань.Навчання мусить бути активним процесом. Активний процес – це надання студентам завдань на використання отриманої інформації у практичних ситуаціях.Студенти повинні конструювати свої особистісні знання замість сприйняття без перетворення інформації від викладача.Повинні заохочуватись сумісне та кооперативне навчання. Робота студентів один з одним є життєвим досвідом для роботи у групах та дозволяє використовувати успіхи інших студентів і вчитися на них.Студентам треба надавати можливість контролювати навчальний процес.Студентам необхідно надавати час на роздуми і ретроспективний аналіз своєї діяльності (рефлексію).Студент мусить відчувати, що навчання має для нього особисте значення. Отже корисно, щоб навчальні матеріали містили приклади, що близькі інтересам студентів і цікаві як додаткова інформація.Навчання має бути інтерактивним з метою забезпечення його високого рівня та соціальної значущості. Навчання – це розширення простору нових знань, навичок та відношень при взаємодії з інформацією та середовищем.Конструктивістський простір навчання, який формує викладач, складається з 8 складових: активності, конструктивності, співробітництва, цілеспрямованості, комплексності, змістовності, комунікативності, рефлексивності.Конструктивізм набув широкого поширення на другому етапі розвитку дистанційного навчання, який орієнтовно розпочався після 2000 р.У коннективістському підході [5] навчання ‑ це процес створення мережі. Вузли такої мережі ‑ це зовнішні сутності (люди, організації, бібліотеки, сайти, книги, журнали, бази даних, або будь-який інший джерело інформації). Акт навчання полягає у створенні зовнішньої мережі вузлів.Принципами коннективізму є: 1) різноманітність підходів; 2) представлення навчання як процесу формування мережі та прийняття рішення; 3) навчання і пізнання відбуваються постійно – це завжди процес, а не стан; 4) ключова навичка сьогодні – це здатність бачити зв’язки і розуміти смисли між областями знань, концепціями та ідеями; 5) знання можуть існувати поза людиною в мережі; 6) технології допомагають нам у навчанні. Коннективізм базується на концепції, що інновації потребують відкритості, яка породжує себе (масові відкриті дистанційні курси); відкритість та інновації вимагають творчості та участі; особисті знання повинні структуруватися та взаємодіяти; у студента повинна бути можливість розкрити себе. Ключовими компонентами коннективізму є автономія, зв’язність, різноманітність та відкритість. Він робить акцент [6] на використанні Веб 2.0 та вмінні вчитися; спонукає студентів досліджувати нові засоби сприйняття навчання та знань, пропонує їм бути незалежними, брати ініціативу та відповідальність за навчання на себе, заохочує студентів підключатися до інформації, ідеям та людям для створення мережі знань та сумісно конструювати знання, які є відносними та контекстними.Аналіз цих підходів показує, що у багатьох своїх ідеях та правилах вони збігаються, адже основною метою їх всіх є можливість удосконалення діяльності через інформацію.Проектування навчальних матеріалів для навчання може включати елементи усіх трьох підходів. Стратегії біхевіоризму можуть використовуватись для вивчення фактів («що»), когнітивізм – для вивчення процесів та правил («як»), а стратегії конструктивізму – для відповіді на питання «чому» (високий рівень мислення, який забезпечує персональне розуміння та навчання, згідно із ситуацією та контекстом).Всі псих

Мета — проаналізувати сучасні підходи до визначення економічного змісту інформаційних ресурсів і цінності інформації в суспільному виробництві. Методи. Для досягнення поставленої мети були застосовані загальнонаукові методи абстрактно-логічного аналізу, індукції та дедукції, за допомогою яких виявлені спільні риси і відмінності у наукових поглядах на предмет дослідження — економічний зміст інформаційних ресурсів. Результати. Інформатизація є глобальною тенденцією світового розвитку останніх десятиліть. Вона проявляється в широкому застосуванні інформаційних технологій в усіх сферах суспільного життя. На думку провідних науковців, швидке розширення інформаційного простору та доступність інформації суттєво вплинули на суспільні відносини, що зумовило перехід до нового суспільного ладу, який отримав назву «інформаційне суспільство». На основі дослідження філософ ських парадигм у статті зроблений висновок, що незважаючи на відмінності у розумінні генезису інформаційного суспільства, спільним для них є визнання якісно нового рівня виробничих відносин на цьому етапі суспільного розвитку. Це підтверджують характер і основні напрями промислової революції Industry 4.0, що відбувається в економічно розвинутих країнах. Industry 4.0 докорінно змінює методи управління продуктивними силами, осередками яких стають «розумні» підприємства (смарт-підприємства). У статті обґрунтовано, що основних змін зазнає ключова управлінська функція — процес прийняття рішень. Виробництво товарів і послуг на смарт-підприємствах здійснюється під контролем автоматизованих інформаційних систем, які за допомогою алгоритмів штучного інтелекту обробляють і впорядковують великі масиви даних «BigData». Сучасний 3D-процес прийняття рішень заснований на структуризації, характеризації і оптимізації переведених в єдиний цифровий формат результатів кількісних вимірів, якісних оцінок і відомостей. У таких умовах найголовнішим чинником конкурентоспроможності смартпідприємства стає досконалість інформаційних систем і технологій, а також повнота та достовірність інформації, що ними обробляється. У статті доведено, що категорія «інформація» набуває нового економічного змісту в інформаційному суспільстві. Вона стає додатковим джерелом створення вартості, одним із видів економічних ресурсів, що споживається в суспільному виробництві нарівні з капіталом і працею. Інформація як ресурс має певні властивості, які вимагають змістовного дослідження в рамках економічної теорії. Зокрема, потребують визначення критерії, згідно з якими певна інформація може вважатися інформаційним ресурсом. Автором запропоновані три атрибути, наявність яких у сукупності відомостей дозволяє вважати цю інформацію економічним ресурсом: використання в процесі прийняття рішень щодо створення економічних благ, наявність носія, можливість передачі шляхом комунікації між учасниками процесу прийняття рішень.

Стаття присвячена актуальним питанням обробки та впровадженню технології роботи з великими масивами даних на підприємствах України. Завдяки цифровізації усіх виробничих процесів та зменшення кількості посередників між виробниками та споживачами збільшується потік запитів та інформації на підприємстві. Компанії стикаються з питаннями як виявити інновації з високим потенціалом доходів, щоб отримати глибоке розуміння мотивів та бажань клієнтів. Інновації утворюють ключові напрями зростання підприємства ХХІ-го століття. З поширенням електроної комерції робота по обробці великих масивів даних стає основним активом в економіці, сприяючи появі нових галузей, процесів та продуктів створення значних конкурентних переваг. Таким чином ефективна обробка даних сприяє створенню ефективності у різних операціях, від оптимізації ланцюгів виробництва та послуг до ефективного використання праці та відносин з клієнтами.

Розглянуто підходи до організації безпечного функціонування органів публічного управління в умовах розвитку сучасних інформаційних технологій. Визначено необхідність швидкої і якісної обробки великих масивів даних, підвищення уваги до своєчасності, точності й правдивості інформації, а також до механізмів забезпечення кібербезпеки при прийнятті ними управлінських рішень. Надано авторські визначення понять “процес публічного управління”, “забезпечення кібербезпеки”, “механізм забезпечення кібербезпеки”, “забезпечення кібербезпеки при прийнятті рішень органами публічного управління”.

Актуальність теми статті визначається тим, що стабільний розвиток України неможливо уявити без значних темпів росту прямих іноземних інвестицій, які залежать від наявності сприятливого ділового клімату в країні. Багатогранний процес включає комплексну державну політику в сфері впровадження прозорих та сучасних методів ціноутворення в будівництві. Гнучка та інформативна система визначення вартості будівництва повинна базуватися на використанні програмних інструментів управління великими даними. Закордонні методи визначення кошторисних цін достатньо давно базуються на системному процесі збору та обробки інформації з відкритих джерел. Збірники кошторисних цін у розвинутих країнах не є примусовими загальнообов’язковими вимогами, норми не затверджуються центральними органами виконавчої влади або місцевого самоврядування та не вводяться в дію будь-якими інстанціями. Вітчизняні методи ціноутворення фактично продовжують копіювати радянську систему розробки кошторисної документації, що не дає можливості інвесторам робити зважений вибір між багатоваріантними проектними рішеннями, а також своєчасно контролювати ефективність управлінських рішень за допомогою інтерактивних технологій.

Стаття присвячена дослідженню тенденцій та викликів цифровізації менеджменту персоналу контексті глобальної віддаленої роботи та дистанційної реалізації трудових процесів в умовах обмежень, спричинених пандемією COVID-19. Проаналізовано напрями цифрової трансформації менеджменту персоналу, визначено фактори її активізації. Узагальнено можливості впровадження та рівень розвитку цифрових HR-технологій. Узагальнено проблеми та виклики для менеджменту персоналу під час цифрової трансформації, зокрема під час впровадження в практику менеджменту персоналу комунікаційних роботів, використання соціальних мереж, аналізу великих масивів даних, машинного навчання та хмарних технологій. За кожним з напрямів цифрової трансформації менеджменту персоналу визначено можливі способи подолання їх реалізації у вимушеній прискореній цифровій трансформації під час пандемії COVID-19.

Мета роботи – дослідження доцільності впровадження масових відкритих онлайн-курсів у систему вищої медичної освіти.Основна частина. У даній статті поставлена проблема переходу вузів України від традиційного дистанційного навчання до масового електронного навчання на основі відкритих онлайн-курсів, обґрунтована її актуальність. Проведено аналіз найважливіших передумов для успішного переходу на даний вид навчання (затребуваність освітніх інтернет-ресурсів, які використовуються з мобільних пристроїв; наявність великої кількості різних електронних ресурсів, які успішно використовуються вузами на практиці в дистанційних освітніх технологіях; наявність досвіду ведення електронних журналів успішності студентів для планування й оцінювання результатів навчання). Визначені ключові завдання переходу до розробки онлайн-курсів.Висновки. Впровадження масових відкритих онлайн-курсів дозволяє:1) урізноманітнити методи подання інформації, а саме використання текстових, графічних, ілюстрованих та відеоматеріалів, що дозволяє викладачеві підвищити рівень доступності інформації до сприйняття студентами;2) спростити процес контролю кінцевого рівня знань за допомогою системи тестового контролю Ратос;3) здійснити диференціацію та індивідуалізацію навчання, забезпечити вибір індивідуальної траєкторії навчання;4) надати вільний доступ до значної кількості наочних та дидактичних матеріалів, що сприяє підвищенню рівня зацікавленості предметом і рівня знань взагалі;5) використання сучасних засобів комунікації між викладачами та студентами дозволяє урізноманітнити форми навчання.

Резюме. Гістоморфометрія кісткової тканини й надалі залишається важливим об’єктивним методом дослідження механізмів кісткового ремоделювання на тканинному та клітинному рівнях, що дозволяє достовірно вивчити структурні зміни в щелепних кістках при різних захворюваннях. Для обробки цифрових зображень гістологічних препаратів на даний час почали активно використовуватись сучасні комп’ютерні технології. При вивченні фахової літератури не виявлено публікацій, які були б присвячені гістоморфометричному дослідженню мікроархітектури щелепних кісток у ділянках, уражених радикулярними кістами. Мета дослідження – провести гістоморфометричні дослідження ділянок щелепних кісток, уражених радикулярними кістами, із застосуванням сучасних комп’ютерних технологій. Матеріали і методи. У наукові спостереження було задіяно 44 хворих віком від 20 до 75 років із радикулярними кістами щелеп. У 23 пацієнтів одонтогенні пухлиноподібні новоутворення містилися на верхній щелепі, а у 21 – на нижній щелепі. Матеріали для гістоморфометричного дослідження отримували під час операційних втручань (цистектомій), проводили забір фрагментів кісткових тканин щелеп із ділянок прилеглих до оболонок радикулярних кіст. Зразки інтактної кісткової тканини верхньої та нижньої щелеп для гістологічного дослідження брали з ділянок, які не зазнавали патологічного впливу з боку пухлиноподібних новоутворень, з маргінального краю вестибулярних поверхонь лунок видалених «причинних» зубів. Після напівавтоматичного переведення зображень гістопрепаратів у чорно-білий колір (у бінарні маски), за допомогою програмного забезпечення ImageJ оцінювали наступні морфометричні показники структури губчастої кістки: трабекулярний простір (%), міжтрабекулярний простір (%), площу перетину міжтрабекулярного простору (мкм2) та вираховували гістоморфометричний ко­ефіцієнт щільності кістки за запропонованою нами формулою. Статистичну обробку отриманих результатів досліджень проводили за допомогою комп’ютерної програми статистичних обчислень Statistica 8. Результати досліджень та їх обговорення. Під час гістоморфометрії кісткових біоптатів, взятих із ділянок щелеп, прилеглих до оболонок радикулярних кіст малих та середніх розмірів, виявили більшу щільність трабекул у губчастій структурі порівняно з інтактними кістками. При порівнянні морфометричних показників, які отримано при дослідженні верхньощелепних кісток, уражених кістами великих розмірів, з такими у верхньощелепних кістках, прилеглих до кіст середніх та малих розмірів, виявлено тенденцію до ущільнення кісткової тканини у відповідь на зростальну компресію збоку цих пухлиноподібних новоутворень. Процес ущільнення кісткової тканини проходив інтенсивніше на нижніх щелепах. Порівняно з інтактними ділянками щелеп, спостерігали статистично достовірне зростання числа кісткових трабекул у ділянках, що зазнавали хронічного патологічного впливу збоку радикулярних кіст. При порівнянні архітектури губчастої кістки в біоптатах нижньощелепних кісток, взятих із ділянок, прилеглих до кіст, великих розмірів, із даними, отриманими в кісткових тканинах, прилеглих до кіст менших розмірів, виявлено між ними статистично значиму різницю.