Статті в журналах з теми "Паралельна обробка"

У статті висвітлений підхід до навчання студентів паралельного програмування засобами візуального навчального середовища для розробки паралельних програм. Автор висвітлює проблеми, які виникають у навчанні студентів паралельного програмування на лабораторних роботах. Натепер у закладах вищої освіти не починають викладати паралельне програмування, поки студент не розвине знання з послідовного програмування. Така практика приводить до того, що у розробці паралельних програм студенти спочатку пишуть послідовну програму. Автор доводить, що розробка студентами паралельних програм на лабораторних роботах з паралельного програмування потребує досить великого рівня володіння мовою програмування та прийомами роботи з даними. Це пов’язане з використанням динамічних масивів мови програмування С++ та бібліотеки паралельного та розподіленого програмування MPI. Для переходу до розробки паралельного коду спочатку студенту потрібно розробити частину програми, пов’язану з оголошенням змінних і масивів та опису роботи з динамічними масивами. Також розробка паралельних алгоритмів ускладняється тим, що студенти вже встигли виробити у себе навички створення послідовних алгоритмів, а ці навички заважають розробці паралельних алгоритмів. Для вирішення проблеми автор пропонує розробити навчальне візуальне середовище. Для цього автор формулює основні вимоги до проєктування візуального середовища та розробляє формальну мову, яка буде використовуватися паралельним середовищем. Ця мова допоможе спростити етап розробки програми, пов’язаний з підготовкою даних до паралельної обробки, та зосередитися саме на паралельній обробці. У висновках автор стверджує, що навчальне візуальне середовище допоможе студентам розробити паралельний код та візуально відстежити його виконання, що своєю чергою допоможе студентам ефективніше засвоїти паралельне програмування.

Розглядається метод автоматичної обробки паралельних корпусів російської та української мов для отримання словників перекладу. Для аналізу текстової інформації використовуються технології Cache Intersystems. В роботі розглядається метод формування двомовних словників на основі розбору паралельних корпусів за допомогою технології iKnow. Проводиться зіставлення виділених сутностей на різних мовах..

Проведено аналіз сучасних алгоритмів потокової обробки масивів цифрових даних та методик формалізації зазначених процедур з метою побудови відповідного математичного апарату. Побудовано узагальнену схемупотокової передачі масивів даних та схему апаратно-програмного комплексу хмарного сервісу. Вказано на особливості організації апаратно-програмного комплексу мережевого вузлавідповідно до архітектурирозподіленої інформаційної системи. Вказанона задачі, що мають бути вирішені з метою оптимізації зазначеної структури, зокрема задачу налаштування графіка обробки запитів відповідно до особливостей роботи загального комплексу та задачуналаштування алгоритмів паралельної обробки. Розроблено спеціалізовану математичну модель розподіленої інформаційної системи апаратно‑програмного комплексу хмарного сервісу, що складається з центрального обчислювального вузла іпериферійних обчислювальних вузлів, та включає у себе параметри відповідних компонент, функції відображення процедури розгортання завдання і функції маршрутизації потоку вхідних даних. На базі побудованої математичної моделі розроблено методикупроведення розрахункупоказників пропускної здатності і часу затримки при обробці запитів користувачів хмарного сервісу, що запропоновано розглядати як показники цільових функцій

Проведено аналіз сучасних алгоритмів потокової обробки масивів цифрових даних та методик формалізації зазначених процедур з метою побудови відповідного математичного апарату. Побудовано узагальнену схемупотокової передачі масивів даних та схему апаратно-програмного комплексу хмарного сервісу. Вказано на особливості організації апаратно-програмного комплексу мережевого вузлавідповідно до архітектурирозподіленої інформаційної системи. Вказанона задачі, що мають бути вирішені з метою оптимізації зазначеної структури, зокрема задачу налаштування графіка обробки запитів відповідно до особливостей роботи загального комплексу та задачуналаштування алгоритмів паралельної обробки. Розроблено спеціалізовану математичну модель розподіленої інформаційної системи апаратно‑програмного комплексу хмарного сервісу, що складається з центрального обчислювального вузла іпериферійних обчислювальних вузлів, та включає у себе параметри відповідних компонент, функції відображення процедури розгортання завдання і функції маршрутизації потоку вхідних даних. На базі побудованої математичної моделі розроблено методикупроведення розрахункупоказників пропускної здатності і часу затримки при обробці запитів користувачів хмарного сервісу, що запропоновано розглядати як показники цільових функцій

У цій роботі представлена структура та функціональність zFunction, що є адаптивною розподіленою обчислювальною платформою, яка підтримує зручну модель програмування для розробки додатків для паралельної обробки. Це дозволяє розробникам розробляти програмне забезпечення як би вони програмують для одного комп'ютера, а потім він автоматично піклується про розподіл даних та паралелізацію завдань на різних вузлах кластера або декількох ядрах центрального процесора. Zфункція таким чином істотно покращує продуктивність складного розподіленого програми, що обробляють велику кількість даних у режимі реального часу, це критично важливі системи. У цій роботі використано репрезентативне тематичне дослідження з домену фінансових послуг, щоб показати, як zFunction може отримати вигоду від цих типів програм.

У даній роботі запропоновано підхід до аналізу тексту та отримання інформації з нього використовуючи знання про моделі лексичної мови. Була запропонована модель мультиагентної системи, що дає можливість паралельно обробляти текстові документи та виконує семантичну обробку тексту. Запропоновано модель опису процесу видобутку інформації за допомогою системи покриття тексту.

У статті розглядаються особливості реалізації арифметичних операцій непозиційної системи числення у класі лишків. Реалізація арифметичних операцій у класі лишків виконуються незалежно і паралельно над однойменними розрядами (залишками), а структура операційного пристрою комп'ютерних засобів обробки даних представляється у вигляді незалежних обчислювальних трактів, кожен з яких функціонує за своєю основою mi класу лишків. Розглядаються та аналізуються методи реалізації модульних арифметичних операцій у класі лишків. Результати аналізу основних властивостей класів лишків дозволяють зробити висновок про те, що комп'ютерних засобів обробки даних, які функціонують у класі лишків, відносяться до швидкодіючих та надійних об'єктів. Зазначені особливості структури та принципів функціонування комп'ютерних засобів обробки даних у класі лишків сприяють розробці ефективних й оптимальних методів резервування, що не мають аналогів в позиційних системах числення.

У статті проаналізовано причини виникнення та наслідки небезпечних ситуацій під час руху судна та визначено необхідність застосування індивідуально-адаптованого підходу для підтри ки прийняття рішення. Запропоновано підхід щодо оперативного контролю та підтри ки дій судноводія, в основі якого лежить використання індивідуально адаптованої нейро ережевої оделі його діяльності, що реалізує особливості управлінських реакцій при небезпечних режи ах плавання. Такі оделідозволяють здійснювати виявляти та перехоплювати по илки судноводія в процесі реалізації прийнятого рішення. Прогнозу точності приведення судна в тер інальну точку траєкторії аневру на основі поточного вектору стану, забезпечує своєчасність визначення ситуації. Складність завдання прогнозування ситуацій в небезпечних режи ах управління за рахунок визначення по илок судноводія виникає через не ожливість чіткої постановки відповідності з ін вхідних і вихідних пара етрів стану, в яко у знаходиться або до якого прагне об'єкт управління. Найважливіша властивість нечітких нейронних ереж, що свідчить про їх великий потенціал в галузі прогнозування та підтри ки дій судноводія, складається в ожливості паралельної обробки інфор ації усі а нейрона и. Завдяки цій здатності при великій кількості іжнейронних зв'язків досягається одночасно обробка значного обсягу ви ірювальної інфор ації, що надходить ви ірювальної інфор ації в реально у асштабі часу. Структура та пара етри нечітких нейро ережевих оделей визначаються на основі обробки даних попередніх дій, виконаних конкретни судноводіє на конкретно у судні, та безперервно уточняються по ірі надходження нових даних. Використана класифікація по илок судноводія при прийнятті рішень в процесі управління суден дозволило розробити процедури реагування на них. Запропонований підхід дозволяєузгодити технічний та біологічний сег ент ергатичної систе и «судноводій ⸺ судно» та знизити вплив людського фактору в небезпечних ситуаціях під час руху судна. Ключові слова: судно,судноводій, ситуація небезпечного зближення, навігаційна обстановка, ергатична систе а, людський фактор.

An automated development of a parallel distributed dynamically scalable fault-tolerant system for processing large amount of streaming data is performed. The system is based on the framework for distributed computing Hazelcast and the usage of the toolkit for generation of programs from high-level specifications of algorithms. The inspection and study of this system is performed on an example of data processing in Twitter social network in which sentiment analysis functionality is implemented. The mechanism of the deployment of the created system on a cloud platform is examined.

В статті розглянуто адаптивний алгоритм балансування навантаження для додатків з використанням технології контейнеризації. Наведено теоретичні приклади реалізації такого алгоритму на основі багаторівневої системи. Приведено теоретичний опис роботи алгоритму на різних рівнях системи. Функціонування додатку розгорнутого за допомогою технології контейнеризації потребує обов’язкового використання синхронізатору, який в свою чергу повинен бути наділений оптимальним алгоритмом балансування для досягнення максимального використання доступних ресурсів. При цьому слід враховувати особливість запитів, які притаманні конкретному додатку, так і їх неоднорідність в часі, для цього пропонується ввести паралельну систему для обробки и статичного аналізу вхідних запитів. В статті наведені критерії, при досягненні яких такий алгоритм можна буде використовувати замість вже існуючих.

Розглянуто використання векторних SIMD інструкцій на x86 сумісних процесорах для покращення ефективності обчислення та обробки даних. Застосування векторного набору інструкцій дозволяє збільшити кількість операцій виконуваних за такт, при цьому зменшення розгалужень у алгоритмах позитивно влипає на швидкість виконання програми за рахунок меншого навантаження на модуль передбачення умовних переходів у процесорі. До цього часу існує програмне забезпечення, що виконується на x86 архітектурі процесорних ядер, даний факт не завжди дає змогу використовувати новітні векторні інструкції починаючи з SSE4.1. Головним недоліком попередніх реалізацій векторних наборів інструкцій – це відсутність логічних і арифметичних операцій з деякими типами даних, особливо це спостерігається у операціях з цілими числами. Використання особливості бінарної реалізації цілих чисел зі знаком і без знаку, дозволяє компенсувати відсутність логічних операцій для цих типів даних. Експлуатація вироджених та непрямих властивостей деяких інструкцій допомагає, як компенсувати відсутність арифметичних операцій з необхідними типами даних або операцій для цілих чисел іншої розрядності, так і оптимізувати виконання математичних операцій таких, як знаходження суми, різниці, множення та скалярного добутку. арифметична операція, векторна інструкція, набір інструкцій процесора, операнд константи, оптимізація процесу обробки даних, паралелізм на рівні інструкцій, паралельне обчислення.

При проектуванні технологічних процесів механообробки використовується банк даних, в якому необхідно знайти потрібну інформацію та скомпонувати її в залежності від задачі. При цьому виникає необхідність побудови багаторівневої структури обробки даних. Також необхідно забезпечити швидкий пошук необхідної інформації, яка знаходиться в банку даних. Вирішити цю проблему можна за допомогою асоціативної пам'яті, застосувати яку можна як при пошуку інформації, так і при подальшому збереженні отриманого технологічного процесу. Метою роботи є розробка нейронних мереж асоціативної пам'яті для проектування і зберігання технологічних процесів для високоточних і унікальних деталей. Результати. За допомогою запропонованих нейронних мереж асоціативної пам'яті розроблено технологічний процес для виробництва конкретної деталі. Алгоритм навчання окремих модулів багатошарової мережі являє собою процес визначення навчального набору зображень і побудови матриць вагів зв’язків між вхідним і вихідними шарами нейронів. При використанні асоціативної пам'яті збільшується швидкість роботи з даними за рахунок паралельної обробки інформації. Математичне моделювання технологічного процесу виробництва деталі підтвердило правильність теоретичних положень. Висновки. Розроблені нейронні мережі для проектування і зберігання технологічних процесів для виробництва високоточних деталей.

Традиційна фокусуюча лінза Френеля концентрує інтенсивність світла в центр сформо­ваного зображення. Однак іноді необхідно перетворювати паралельний потік променів у світлове коло. Такі трансформуючі плоскі лінзи Френеля часто використовуються в сис­темах обробки сигналів. Наведено алгоритм моделювання мікропризматичних структур Френеля, які формують у фокальній площині рівномірно освітлене коло. Цей алгоритм подібний до алгоритму моделювання, розробленого для створення фокусуючих мікро­призматичних елементів з плоскими кільцевими фокусуючими гранями. Запропоновані структури з дискретною зміною кутів заломлення для трансформації світлових потоків можна легко виготовити методом алмазного різання, який дозволяє отримувати плоскі конусні робочі поверхні високої оптичної якості. Розмір призматичних заломлюючих зон не повинен бути занадто великим для зменшення дискретності сформованих зобра­жень. Тому передбачається створення зон заломлення з декількох однакових малих мікро­призм. Запропоновано модифікований алгоритм моделювання параметрів трансфор­муючої лінзи, який враховує процеси концентрації світла лінзою та звуження світлових по­токів мікропризмами.

The aim of the investigation is to addresses human and computer interaction issues related to the description, generation, application, and management of parallel translation corpus, with close attention to English and Ukrainian languages. Today, Corpus Linguistics is actively used for the processing of parallel translation corpus data and for statistical analysis of the data obtained. The topicality of this study is caused by the insufficient attention to the practical application of the parallel translation corpus and linguistic statistics in translation of fiction and translation studies, especially for the analysis of English original works and Ukrainian translations in terms of reproducing the dominant characteristics of the author's individual style. The evidence has it that the lack of illustrative sample of necessary stages of how to create corpus and analyze it prevents scholars, in particular young researchers and students, from active usage of the benefits of corpus in translation. Therefore, in this article, we aim to look in brief at the most important nuances of compiling and applying a parallel translation corpus. We consider our addressee to have a level of basic knowledge in the field of philology and computer technology.The methods of text corpora analysis applied in the article helped to illustrate the process and result of text mark-up, clarify the difference between the parallel translation corpus and the corpus of parallel texts, outline the stages of text corpus analysis and restructuring of translation units, specify the procedure for selecting linguistic equivalents.Results and conclusions are driven from the findings and recommendations outlined in the paper and, thus, can serve as a basis for a better understanding of how to use corpora in the study of author’s individual style and how to integrate the results (a) into translation analysis, (b) better translation. It is claimed that quantitative comparative analysis in translation is not limited to statistics for calculating units of text (structural) level; by using quantitative comparative analysis, we are able to disclose the content (meaning) of the author’s messages encoded in his/her creative writing. In addition to the benefits of corpora in translation studies research, in particular when it goes about translation quality assessment, the results obtained can enrich the personal notepad of a translator of prose.Key words: quantitative comparative analysis, linguometry, translation (artistic), text markup. Мета розвідки – розглянути, описати та проаналізувати взаємодію людини і комп’ютерних технологій, яка стосуються опису, генерації, обробки та керування паралельним перекладацьким корпусом, з увагою до англійської та української мов. Сьогодні інструментарій корпусної лінгвістики активно застосовується для обробки даних паралельного перекладацького корпусу та статистичного аналізу отриманих даних. Актуальність цього дослідження зумовлена недостатньою увагою до практичного застосування паралельного перекладацького корпусу та лінгвостатистичних методів у перекладі художньої літератури і перекладознавстві, особливо для аналізу англійських оригінальних творів і українських перекладів з точки зору відтворення домінантних характеристик авторського ідіостилю. Як показує досвід, відсутність зразка поетапного створення та аналізу корпусу перешкоджає науковцям, зокрема молодим ученим та студентам, активно послуговуватися перевагами корпусів у перекладі. Тому в цій статті ми ставимо собі за мету лаконічно розглянути найважливіші нюанси укладання та застосування паралельного перекладацького корпусу, подаючи їх з урахуванням рівня базових знань нашого адресата в царині філології та комп’ютерних технологій.Застосовані в статті методи аналізу текстового корпусу дали змогу проілюструвати процес та результат розмітки, уточнити різницю між паралельним перекладацьким корпусом і корпусом паралельних текстів, окреслити етапи аналізу текстового корпусу та реструктуризацію одиниць перекладу, посутньо, унаочнити процедуру відбору мовних відповідників.Результати та висновки випливають із висвітлених у роботі знахідок та рекомендацій, які можуть слугувати основою для кращого розуміння того, яким чином застосовувати корпуси під час вивчення авторського стилю і в який спосіб залучити отримані результати (а) до перекладознавчого аналізу, (б) якіснішого перекладу. Мовиться про те, що кількісний порівняльний аналіз у перекладі не обмежується статистичними даними для підрахунків одиниць текстового (структурного) рівня; послуговуючись кількісним порівняльним аналізом, маємо змогу різносторонньо розкривати зміст (сенс) авторських повідомлень. Окрім переваги корпусів для перекладознавчих досліджень, зокрема стосовно якості перекладу, отримані результати здатні збагатити особистий «нотатник» перекладача художньої прози.Ключові слова: кількісний порівняльний аналіз, лінгвометрія, переклад (художній), розмітка тексту, прикладна лінг-вістика.

Предметом дослідження статті є методи обробки даних у комп'ютерній системі (КС), що функціонує у непозиційній системі числення у залишкових класах (СЗК). Мета статті – провести дослідження впливу всіх основних властивостей СЗК на структуру КС і принципи реалізації арифметичних операцій у СЗК. Задачі, що вирішуються у статті наступні. Формулювання та дослідження властивостей СЗК, а також отримання результатів впливу властивостей СЗК на структуру КС і принципи реалізації арифметичних операцій додавання, віднімання та множення. Методи дослідження: методи аналізу і синтезу комп'ютерних систем. Отримані наступні результати: узагальнено аналіз результатів дослідження властивостей СЗК, а також результат аналізу впливу властивостей СЗК на структуру і принципи реалізації арифметичних модульних операцій. Висновки. Результати дослідження впливу властивостей СЗК на структуру КС та принципи реалізації арифметичних операцій показали, що застосування СЗК дозволяє підвищити швидкодію виконання арифметичних операцій та підвищити відмовостійкість функціонування КС. Крім цього, застосування СЗК дозволяє створити унікальну систему контролю, діагностики і корекції помилок даних КС без зупинок обчислень, що не має аналогів в позиційній системі числення (ПСЧ). Підвищення швидкодії реалізації арифметичних операцій у СЗК досягається за рахунок можливості організації паралельної обробки даних, а також за рахунок застосування табличного принципу реалізації арифметичних операцій. Використання властивостей СЗК обумовлює наявність у КС одночасно трьох видів резервування: структурного, інформаційного та функціонального. Це, у свою чергу, дозволяє підвищити відмовостійкість непозиційних обчислювальних структуру СЗК за рахунок застосування методів, заснованих на пасивній (постійне структурне резервування) і активній (структурне резервування заміщенням) відмовостійкості.

В статті розглядаються питання визначення орієнтації об’єктів. Основними джерелами інформації для розрахунку кутів орієнтації слугують мікроелектромеханічні датчики, а саме мікроелектромеханічний гіроскоп (надає данні про кутову швидкість) та мікроелектромеханічний акселерометр (надає данні про гравітаційне прискорення в нерухомому режимі, та перевантаження в стані руху). Але застосування мікроелектромеханічних датчиків для визначення орієнтації і параметрів руху саме по собі не можливо без використання спеціалізованих алгоритмів обробки отриманих з них сигналів. Головний недолік полягає саме у “якості” отриманих сигналів, тобто наскільки отриманий сигнал з вимірювачів достовірно відображають рух або нерухомий стан об’єкту. Тому алгоритмами визначення орієнтації які запропоновані в роботі для розгляду було обрано алгоритм Компліментарного фільтру та алгоритм фільтру Маджвіка. Використані вимірювальні датчики (гіроскопи і акселерометри) об’єднані в один вимірювальний модуль який в свою чергу є базою для роботи розробки компанії Inertial Labs – курсовертикалі AHRS-10P. Курсовертикаль AHRS-10P в дослідженні використовується як референтна система, так як вона визначає кути орієнтації об’єкту на якому вона встановлена, за допомогою алгоритму фільтра Калмана і паралельно може видавати сирі данні зняті з акселерометрів і гіроскопів. В результаті дослідження, отримано аналітичні залежності визначеного кута тангажу та кута крену за допомогою алгоритму Компліментарного фільтру та алгоритму фільтру Маджвіка в порівнянні з кутом тангажу та кутом крену отриманими референтною системою AHRS-10P на базі фільтру Калмана.

Алієва Л. І., Алієв І. С., Грудкіна Н. С., Малій Х. В. Моделювання процесу комбінованого радіально-зворотного видавлювання деталей з фланцем // Обробка матеріалів тиском. – 2019. – № 1 (48). – C. 23–34. Розглянуто способи виготовлення стрижневих деталей з фланцем і осьовим відростком видавлюванням. Наведено результати моделювання процесу комбінованого радіально-зворотного видавлювання стрижневої деталі з фланцем і відростком енергетичним методом верхньої оцінки. Для оперативного розрахунку компонент приведеного тиску для кінематичних елементів паралельної течії металу розроблені та підготовлені залежності для розрахунку елементів приведеного тиску деформування, зсуву і тертя на межах модуля. Встановлено, що при комбінованому видавлюванні з переміщенням металу в радіальному і зворотному напрямках, осередки інтенсивної пластичної деформації зосереджені в зонах вихідних отворів, на перехідних крайках деформуючого інструменту. Між ними розміщена недеформована жорстка зона. Кінематичні параметри процесу знаходять з умови рівноваги даної зони. За цією умовою потужності, прикладені до жорсткої зоні по обидва боки, рівні. Дана також оцінка закономірностям формозміни і розвитку деформованого стану заготовки в процесі комбінованого видавлювання. Представлені графічні залежності формозміни заготовки, які дозволяють прогнозувати отримання напівфабрикатів з необхідними геометричними параметрами. Дано зіставлення розрахункових значень параметрів формозміни і силового режиму, отриманих методом скінченних елементів з енергетичним методом верхньої оцінки і експериментальними даними. Порівняння теоретичних та експериментальних значень тисків деформування і швидкостей течії між собою, а також з результатами, отриманими методом скінченних елементів, показало прийнятність отриманих залежностей для технологічних розрахунків силових параметрів і оцінки формоутворення деталей

В роботі представлено реалізацію вимірювально-обчислювальної системи для визначення в реальних умовах електричних характеристик фотоелектричних модулів методом змінного активного навантаження. Теоретичний метод обробки експериментальних даних, розвинутий в роботі, дозволяє на основі отриманих експериментальних вольт-амперних характеристик фотомодулів визначати параметри електричної схеми заміщення фотомодулів: фотострум, зворотний струм насичення p-n-переходу, коефіцієнт неідеальності p-n-переходу, послідовний та паралельний опори електричних втрат. Використання даної системи актуально для тестування та діагностики поточного стану фотомодулів в польових умовах, визначення фактичних електричних параметрів фотомодулів. Слід визначити, що ці параметри не надаються в повному обсязі виробниками, але вони суттєві для задач діагностики фотомодулів в складі фотоелектричних станцій. Знання параметрів фотомодулів необхідно також для коректного вирішення задач оптимізації при проектуванні фотоелектричних станцій, прогнозування роботи фотомодулів в різних зовнішніх умовах. Вимірювальна схема вольт-амперних характеристик фотомодулів реалізована на базі мікроконтролерної плати Arduino Mega 2560, яка здійснює комутацію резисторів навантаження електронними реле, збір та передачу експериментальних даних на ПК через послідовний порт. Елементи схеми заміщення фотоелектричних модулів розраховуються за допомогою оригінального методу рішення системи нелінійних рівнянь за стійким ітераційним алгоритмом, який заснований на розкладанні нелінійних рівнянь за малими параметрами. Виконано ряд вимірювань в різних умовах сонячної радіації і температури, визначено залежності основних параметрів від зовнішніх факторів. Бібл. 14, рис. 6.

Інфаркт міокарда часто маніфестує складними, фатальними порушеннями ритму, що становить найбільшу загрозу для виживання у перші години розвитку гострої ішемії міокарда. Частота порушень ритму серця (ПРС) істотно відрізняється залежно від етапу госпіталізації та від вчасно проведеного перкутанного коронарного втручання, а їх прогностична оцінка неоднозначна. Метою даного фрагменту нашого дослідження було проведення аналізу ПРС в різні періоди ІМ та зіставлення їх з даними інших досліджень. Матеріал і методи. Проведено аналіз даних локального реєстру ІМ кардіологічної клініки кафедри терапії і сімейної медицини ФПО на базі міського кардіоцентру за 2010–2020 рр., який охоплює понад 2000 спостережень. Для дослідження відібрано дані 1593 пацієнтів у віці 29–89 років, середній вік (65,10±0,37) років. За допомогою ліцензованої програми SPSS v.21 проведена статистична обробка даних, вписаних в електронні таблиці Excel – 2010. Паралельно зa пошуковими системами Pubmed, Google Scholar, Sciencedirect, Webcardio проведено аналіз літературних джерел з даної тематики за останні 10 років. Результати. ША, такі як ШТ та ФШ, можуть виникати в будь-який час ІМ, починаючи з ранніх хвилин гострого періоду до віддаленого періоду ІМ. У 6 % пацієнтів із ГКС розвиваються ШТ або ФШ у перші години після виникнення симптомів, найчастіше перед госпіталізацією в стаціонар [10]. У нашому дослідженні ША на догоспітальному етапі були зафіксовані у 15,34 %. Ранні реперфузійні аритмії у нашому дослідженні виявлено у 32,54 %, що проявлялись надшлуночковою (5,7 %) та шлуночковою (17,3%) екстрасистолією, пароксизмами фібриляції передсердь (1,92 %), шлуночковою тахікардією (5,7 %), фібриляцією шлуночків (1,92 %), що в середньому збігається з даними різних авторів. Згідно з нашими спостереженнями, частка пізніх реперфузійних аритмій становила 12,6 % у вигляді надшлуночкової (4,4 %) та шлуночкової (4,4 %) екстрасистолії, пароксизмів ФП (1,92 %) і ША (2,0 %) здебільшого за рахунок ШТ. Висновки. Як шлуночкова, так і надшлуночкова аритмії часто зустрічаються на догоспітальному етапі та під час реваскуляризації при ІМ.

Професійна діяльність фахівців державної служби зайнятості України характеризується інтенсивністю міжособистісної взаємодії з клієнтами служби. Ефективна міжособистісна взаємодія вимагає від фахівця розвинених когнітивних здібностей щодо розпізнання емоційних переживань клієнта, вміння управляти власним емоційним станом та впливати на емоційний стан клієнта. Все це вказує на необхідність розвитку емоційного інтелекту фахівців служби зайнятості насамперед завдяки тренінговому впливу. Метою статті є аналіз результатів упровадження тренінгової програми з розвитку емоційного інтелекту фахівців державної служби зайнятості України. Для реалізації поставленої мети використано методику визначення рівня емоційного інтелекту Н. Холла, а також математично-статистичні методи обробки та аналізу результатів експериментального дослідження: непараметричний U-критерій Манна-Уітні для порівняння двох незалежних вибірок, непараметричний критерій Т-Вілкоксона для порівняння залежних вибірок та непараметричний критерій х² для порівняння результатів формувального експерименту в експериментальній та контрольній групах. Впровадження тренінгової програми з розвитку емоційного інтелекту, що спрямована на забезпечення узгодженого та комплексного характеру формувального впливу на підвищення рівня емоційного інтелекту фахівців ДСЗУ, було реалізовано у формі групового експерименту методом паралельних груп – експериментальної та контрольної. В експериментальній групі після проведення тренінгу спостерігається підвищення високого рівня та зниження низького рівня загального та всіх показників емоційного інтелекту, тоді як у контрольній групі спостерігається тенденція до зниження високого рівня за всіма показниками емоційного інтелекту. Результати дослідження дали змогу зробити висновки про те, що результати експериментальної групи підтверджують ефективність упровадження тренінгової програми з розвитку емоційного інтелекту фахівців ДСЗУ, який виступає важливим чинником професіоналізму у сфері діяльності «людина-людина».

У статті розкривається творчий та педагогічний потенціал видатного педагога, професора кафедри народних інструментів Донецької консерваторії, засновника донецької баянно-акордеонної школи, фундатора кафедри народних інструментів цієї консерваторії, який взяв активну участь у її становленні та формуванні, «Відмінника освіти» В.М. Протопопова.Наголошується на унікальності його постаті, яка в період сьогодення належить до несправедливо забутих, попри неоціненний вклад, як у сценічний розвиток інструментів (баян-акордеон), так і в базу методичних розробок викладання гри на цих інструментах. Серед випускників педагога чимало відомих у культурно-музичному світі людей, про яких ми можемо знайти набагато більше інформації, ніж безпосередньо про їхнього вчителя та наставника. Автором статті було виконано низку завдань для розкриття багатогранності і неповторності особистості великого майстра баянно-акордеонного мистецтва – Віктора Миколайовича. На основі історичних матеріалів, спогадів учнів та друзів про культурне надбання, методичних праць та результатів педагогічної діяльності висвітлено цю видатну постать як знаного майстра баянно-акордеонного мистецтва.Уроки Віктора Протопопова були справжніми майстер-класами для всіх, хто був присутній в аудиторії та бажав вслухатись у кожне слово педагога, отримати поради цього майстра, що були цінними для всіх студентів консерваторії. Віктор Миколайович був для своїх студентів викладачем, майстром, наставником і просто хорошим другом. Паралельно з педагогічною діяльністю В. Протопопов здвйснював активну виконавську діяльність у багатьох ансамблях, був учасником колективів (ансамблі та оркестри народних інструментів) та безпосередньо їх керівником.Як виконавець цей видатний музикант володів професійною технікою, виявляв особливу схильність до ансамблевого виконання. У його концертних програмах завжди були твори різних епох та стилів, він мав багато записів на обласному радіо та телебаченні.В.М. Протопопов проводив активну науково-методичну роботу. Він написав понад 90 навчально-методичних і творчих робіт (біля 50 друкованих аркушів, багато з яких надруковані). Серед них: перекладення музичних творів для ансамблів баяністів, концертні обробки народних мелодій, оригінальні п’єси для баяна-акордеона. Його науково-методичні роботи відрізняються сучасними поглядами з методики гри на баяні-акордеоні. В.М. Протопопов надавав методичну допомогу викладачам музичних шкіл, училищ, читав доповіді з проблем удосконалення методики навчання гри на баяні-акордеоні слухачам курсів підвищення кваліфікації. Неодноразово був запрошений головою Державної екзаменаційної комісії в музичні училища та училища культури міст Дзержинськ, Дніпропетровськ, Донецьк.

Актуальність даної теми безпосередньо пов'язана з необхідністю підвищення рівня конкурентоспроможності українських підприємств, який у порівнянні з іноземними все ще залишається низьким. Мета статті - проаналізувати сучасні наукові розробки в області систем підтримки прийняття управлінських рішень на основі аналізу їх еволюційного розвитку. Встановлено, що розвиток ІТ - систем, які підтримують менеджмент, розпочався у 1950-1960-х роках. Найдавніші ІТ - системи називалися трансакційними або системами для обробки даних. Перші системи були простими: використовували лічильні та аналітичні машин. Вони базувалися на масових операціях, які супроводжувалися значними витратами та не високою надійністю. Ці системи використовувалися для розрахунків заробітної плати, управління матеріалами, виставлення рахунків, обліку, контролю за дебіторською та кредиторською заборгованістю, обліку робочого часу та його ефективності, а також обліку витрат виробництва. Злам 20-го та 21-го століть - це період динамічних змін у розвитку ІТ - систем, що підтримують управління, головним чином завдяки мережевим системам, корпоративним інтрамережам та системам управління знаннями. Обґрунтовано, що системи Business In-Intelligence (BI) є кульмінацією еволюції змін у сфері систем підтримки прийняття рішень та системної експертизи. Вони формують рішення що ґрунтуються на: статистиці та економетрії, операційних дослідженнях та штучному інтелекті. Генезис ІТ-систем дозволив визначити етапи розвитку інтегрованих систем управління, що розвивалися паралельно вищезгаданим поколінням систем та направлені на підтримку реалізації функцій управління. Спочатку це були системи планування вимог до матеріалів (ang. Material Requirements Planning, MRP I), створені в 1960 -х роках на основі моделі управління складськими запасами. (для виробничих підприємств), потім модель закритого циклу MRP (ang. Closed-Loop MRP) та системи планування виробничих ресурсів (ang. Manufacturing Resources Planning, MRP II). Іншою версією цих систем є системи планування ресурсів підприємства (ang. Enterprise Resources Planning, ERP), створені в 1990-х роках. Змінені функціональні наповнення цих систем призвели до появи таких версій, як ERP II, EERP (Extended ERP), @ERP, EAS (Enterprise Application Suite), eERP, IERP (Intelligent ERP ERP), ERP +, ERP III і характеризуються як нове покоління інтегрованих систем - ERP IV. Доведено, що поява нових версій систем є результатом зміни умов ведення бізнесу та можливостей, створених розвитком ІКТ.

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

Висвітлено експериментальні результати одного з аспектів безпечності застосування нового проти паразитарного препарату «Девімектин 1%», що призначається вводити шляхом ін’єкцій хутровим звірям, кролям, собакам та котам. До складу препарату входить івермектин. Паралельно для терапії шкірних ускладнень псороптозу кролів апробовано місцеве застосування препарату «Кубазол» на основі дьогтю березового. Препарат показаний великій рогатій худобі, коням, вівцям, козам, свиням, собакам, кролям і птиці. Клінічну ефективність лікування ускладнених форм псороптозу проведено на кролях, шляхом застосування препарату «Амітразин плюс» для контрольної групи тварин та «Девімектин 1%» з «Кубазолом» – для дослідної групи. Клінічна картина акарозу у кролів була наступною: тварини часто терли лапами вуха, трясли головою. На внутрішній поверхні вушної раковини присутні вогнища запалення – здуття червоного кольору або пухирці, які на п’яту добу лопали, з відтоком жовтуватої рідини, що засихаючи, перетворювалася в скоринку. Зовнішній слуховий прохід заповнено жовтими грудочками сірки. У частини тварин осередки ураження зливалися, запалення поширювалося на більшу частину внутрішньої поверхні вуха. У зовнішньому слуховому проході скупчувалася велика кількість секрету, і з’являлися рясні серозні або гнійні виділення. Коркові утворення повністю закривали слуховий прохід. При паразитологічному обстеженні кролів виявлено збудника псороптозу – Psoroptes cuniculi, екстенсивність інвазії якого становила 95,0%. Встановлено, що лікувальний вплив місцевих обробок препаратом «Амітразин плюс» проявлявся швидким зменшенням площі ураженої кліщами ділянки шкіри, зникненням на 5-ту добу від початку лікування явищ ексудації і больової реакції, відсутністю живих кліщів у зішкрібах із шкіри на 7-му добу спостереження. Проте, гіперемія і набряк, що зберігались по завершенні терапевтичних процедур до кінця досліду, свідчать про уповільнене зникнення явищ запалення і наявність помірно вираженої подразнюючої дії препарату. Вищу лікувальну ефективність в експериментальних дослідженнях показала схема комплексного застосування «Девімектину 1%» та «Кубазолу». Швидкість зменшення площі ураження при використанні цих препаратів випереджала ту групу тварин, яка була лікована «Амітразин плюсом». Ексудація, гіперемія, набряк повністю зникали на 7-й день від початку лікування. «Девімектин 1%» та «Кубазол», в сукупності діючи на різні етіологічні чинники запального процесу, в експерименті продемонстрували значно кращі лікувальні властивості. При цьому, у 15,22 % хворих, що лікувалися «Амітразином плюсом», спостерігали залишкові явища контактного дерматиту. У кролів уражених посроптозом, яким застосовано комплексну схему лікування з використанням «Девімектину 1%» та «Кубазолу», в жодному випадку не спостерігали проявів контактного дерматиту. Подальші дослідження будуть черговим етапом передреєстраційних клінічних випробувань, спрямованих на вивчення дії препарату «Девімектин 1%» при нематодозах кролів, у тому числі викликаних Passalurus ambiguus, а «Кубазолу» – при трихофітії кролів.

Підготовка магістрів з програмної інженерії ведеться на базі освітньо-кваліфікаційного рівня бакалаврів з програмної інженерії. У зв’язку з цим майбутні магістри вже володіють навичками з розробки та тестування програмного забезпечення [4] і повинні отримати професійні компетентності, що дозволяють виконувати роботу наукового співробітника, як у галузі програмування, так і у інших галузях обчислень, та інженера у інших галузях інженерної справи, займаючи первинні посади: інженера з впровадження нової техніки та технологій; керівника виробничого або функціонального підрозділу; асистента вищого навчального закладу або викладача професійного навчального закладу.Таким чином, при підготовці магістрів з програмної інженерії передбачається посилення таких виробничих функцій, як організаційна, навчально-виховна, науково-дослідна та проектувальна. Кожна функція вимагає володіння певними вміннями згідно відповідної освітньо-кваліфікаційної характеристики. В табл. 1 показано зв’язок між виробничими функціями, типовими задачами в рамках кожної функції та уміннями, якими має оволодіти магістр з програмної інженерії.Таблиця 1Розподіл умінь магістрів з програмної інженерії згідно функцій ФункціяТипова задачаЗміст умінняОрганізаційнаКерівництво роботою виконавців та підрозділів по автоматизації обробки данихСпираючись на нормативні документи вміти: планувати та організувати роботу виконавців та підрозділів; виконувати контроль виконаних робіт по автоматизації обробки данихНавчально-виховнаОволодіння формами, методами та принципами організації навчального процесу у ВНЗСпираючись на відповідні підручники та методичне забезпечення вміти: підібрати потрібний зміст навчального матеріалу; використати оптимальні форми, методи і засоби навчання відповідно до програмиОволодіння основними дидактичними принципами педагогічних тех­нологій і процесів педагогічного проектуванняНа основі педагогічних знань вміти: контролювати і корегувати здобуті знання; застосовувати дидактичні принципи педагогічних технологійНа основі педагогічних знань вміти: застосовувати основні принципи комунікативної культури; застосовувати одержану інформацію у практичній і творчій діяльності; використовувати найновіші форми методи та прийоми у навчально-виховній діяльності на основі наукових знань, рекомендацій і комп’ютерної технікиНауково-досліднаДослідження існуючих технологій в ІС, розробка заходів по їх удосконаленню, та нових компонентівНа основі аналізу інформаційних систем (ІС) вміти: формулювати задачу дослідження; володіти методикою системного аналізу; моделювати та оптимізувати інформаційні системиВизначення актуальності наукового дослідженняВикористовуючи знання та результати аналізу наукових досліджень предметної області, вміти: обґрунтувати проблему дослідження; сформулювати парадигму, та границі дослідження; визначити мету та задачі дослідженняВизначення предмету і об’єкту дослідженняНа основі визначеної мети, задач дослідження вміти обґрунтувати предмет та об’єкт дослідженняПроектувальнаПрограмування прикладних задач мовами високого рівняУміти знаходити спільні і від’ємні риси різних систем програмування, розуміти основи побудови мов програмування високого рівня, використовувати ретроспективний аналіз для прогнозування розвитку і впровадження власних програмНавчальний план підготовки магістрів прийнято розділяти на окремі дисципліни. Так, наведені в табл. 1 уміння частково формуються під час вивчення дисциплін гуманітарної та соціально-економічної підготовки («Філософські проблеми наукового пізнання», «Вища освіта і Болонський процес», «Основи наукових досліджень»), а також при вивченні наступних дисциплін професійної та практичної підготовки:1. Інженерія ПЗ для паралельних та розподілених систем.2. Технології проектування та створення сучасних корпоративних мереж.3. Експертні технології для систем підтримки прийняття рішень.4. Розробка і дослідження інформаційних систем.5. Проектування, моделювання та аналіз інформаційних систем.6. Методи обробки експериментальних даних та планування експерименту.У той же час визначені у освітньо-кваліфікаційній характеристиці вміння є міждисциплінарними і формування їх відбувається під час вивчення не окремих дисциплін, а всього циклу підготовки. Міждисциплінарна інтеграція в рамках навчальної програми магістрів може відбуватися за наступними напрямками:1) посилення професійної зорієнтованості дисциплін гуманітарної та соціально-економічної підготовки;2) посилення діяльнісного підходу до вивчення дисциплін циклу професійної та практичної підготовки, активне застосування методів проектів та контекстного навчання, елементів проблемного навчання та навчання у співпраці [6];3) фундаменталізація підготовки магістрів програмної інженерії.В роботі С. О. Семерікова [7] підкреслюється, що подальша фундаменталізація підготовки фахівців повинна бути спрямована на педагогічну інтеграцію, подолання розриву між знаннями, отриманими студентами при вивченні різних навчальних дисциплін за рахунок істотного розвитку міжпредметних зв’язків, а одним із факторів фундаменталізації професійної підготовки фахівців з інформаційних технологій є фундаменталізація засобів навчання через надання їм властивостей мобільності. Підвищення мобільності можна досягти шляхом технологічного насиченням навчального процесу мобільними засобами ІКТ та шляхом уніфікації структури навчального матеріалу – подання його у вигляді окремих незалежних блоків, що називають навчальними об’єктами [9].Інтенсивне використання засобів ІКТ у вищій школі доцільне в умовах комбінованого навчання [8], яке передбачає системну інтеграцію традиційних та інноваційних технологій, зокрема, технологій електронного, дистанційного та мобільного навчання. Прагнення зробити навчальний процес більш гнучким, відкритим та мобільним зумовило зростання інтенсивності використання хмарних технологій у навчанні.Хмарні технології – найбільш перспективний на сьогодні напрям розвитку мобільних ІКТ [10] – передбачають доступ окремих користувачів до великого масиву легкодоступних віртуальних ресурсів (апаратних, програмних платформ та послуг) незалежно від пристрою, що використовується для доступу [2]. Обсяг хмарних ресурсів, що надається користувачу, може динамічно змінюватись, пристосовуючись до його потреб, що робить хмарні технології оптимальним інструментом забезпечення повсюдного та повсякчасного доступу до освітніх послуг.Детальному огляду впливу на вищу освіту тих змін, що пов’язані з поширенням хмарних технологій в сучасній ІТ-індустрії, присвячено дослідження авторів дослідницького об’єднання EDUCASE [1]. В дослідженні [5] розглянута реалізація ІТ-інфраструктури університету на основі хмарних технологій (рис. 1). Рис. 1. Архітектура хмари для університетів (за З. С. Сейдаметовою) Дослідження М. Ю. Кадемії та В. М. Кобисі [3] підтверджують, що технології хмарних обчислень є розвиненим засобом реалізації проектного методу навчання та формування у студентів навичок колективної роботи. В роботі Ю. В. Триуса [11] підкреслено, одним з реальних шляхів підвищення якості підготовки майбутніх ІТ-фахівців є розробка та впровадження у навчальний процес ВНЗ інноваційних технологій навчання, в основу яких покладено органічне поєднання традиційних та комп’ютерно орієнтованих форм, методів і засобів навчання, зокрема й хмарних технологій.Таким чином, аналіз доступних на сьогодні методичних підходів до використання хмарних засобів подання навчальних матеріалів та організації спільної роботи суб’єктів навчального процесу показав, що вони найбільш природно реалізують принципи комбінованого навчання та надають можливість приділити додаткову увагу формуванню специфічних професійних умінь магістрів з програмної інженерії. Хмарні технології мають стати провідним засобом підготовки магістрів з програмної інженерії з урахуванням їх доцільності для системної реалізації принципів комбінованого навчання та об’єктно-орієнтованого підходу до подання навчального матеріалу.Фундаменталізація навчання магістрів з програмної інженерії відбувається за рахунок інтеграції різних навчальних дисциплін, розвитку міжпредметних зв’язків та посилення діяльнісного підходу до вивчення дисциплін циклу професійної підготовки, активного застосування інноваційних методів навчання у співпраці на основі хмарних технології.Проведений аналіз надає можливість визначити такі напрями подальших досліджень:1. Виділити засоби і методи хмарних технологій навчання, використання яких спрямоване на реалізацію комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії з урахуванням особливостей їх підготовки.2. Розробити методику використання хмароорієнтованих засобів у процесі комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії.3. Локалізувати та допрацювати хмароорієнтоване програмне забезпечення для реалізації методики комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії.4. Дослідити методи проектування та застосування навчальних об’єктів у комбінованому навчанні магістрів з програмної інженерії з використанням хмароорієнтованих засобів.5. На основі методики використання хмароорієнтованих засобів у процесі комбінованого навчання магістрів з програмної інженерії розробити методичне забезпечення дисциплін «Технології проектування та створення корпоративних мереж» та «Інженерія програмного забезпечення паралельних та розподілених систем».6. Експериментально перевірити вплив організації навчального процесу за методикою комбінованого навчання з використанням хмароорієнтованих засобів на рівень сформованості професійних компетентностей магістрів з програмної інженерії.

Математика розвиває алгоритмічне мислення. До Фалеса математика була рецептурно-догматичною, набором алгоритмів для розв’язання типових задач. Давньогрецька математика виробила систему аксіом й методи логічного виведення з них теорем. Рецептура замінювалася доказовими алгоритмами, одним з яких був алгоритм Евкліда. Знаходження найбільшого спільного дільника, який дає й розвинення звичайного дробу в ланцюговий і побудову двосторонніх наближень.У школі некваліфіковані вчителі не дають чітких алгоритмів розв’язання типових задач, хоча не всі діти здатні до швидких “творчих” знахідок й тому не вміють самі знайти шлях до розв’язку. Але математика засобами алгебри дає змогу узагальнення числової задачі до типової з розробкою алгоритму її розв’язання. Фіксація алгоритму у вигляді послідовності операцій, обумовленої й результатами проміжних дій, веде до необхідності введення операції умовногопереходу й циклічних гілок. Одним з корисних прикладів є знаходження квадратного кореня. На жаль, зараз цей алгоритм не вивчають, бо будують приклади-завдання так, щоби відповідь можна було знайти “в умі”. Це відноситься й до розв’язання квадратних рівнянь. Значно більше, ніж треба, вчителі приділяють увагу вгадуванню коренів за теоремою Вієта, хоча її бажано застосовувати для перевірки знайдених коренів.Вища математика дає змогу широкого використання комп’ютера. Деякі студенти мають комп’ютер або змогу користуватися ним у батьків чи друзів; дехто вже має й деякі навички. Тому можна пропонувати їм використовувати комп’ютер для обчислень і для побудови графіків. Це сприяє кращому розумінню поняття функції та її границі, а далі й дослідженню властивостей функції. Бажано використовувати можливості збірника типових задач (Кузнєцова, Чудесенка та ін.), розробляючи разом із студентами алгоритми розв’язання задач, можливо з доведенням їх до комп’ютерних програм. Ми маємо досвід розробки програми DIFF аналітичного диференціювання у 1978 р., ще до появи сучасних математичних пакетів типу Maple. Вона стала основою програми Lagr для побудови рівнянь Лагранжа електромеханічних систем, а студенти Донецької політехніки І. Кирютенко та В. Карабчевський стали учасниками розробки пакета програм VIBRO для динамічного аналізу вібраційних систем за замовленням проектного інституту в м. Луганську. Один із студентів, який отримав дозвіл працювати над курсом “Диференціальні рівняння” (ДР) за індивідуальним планом, розробив програми для розв’язання 16 типових задач. Реалізація операцій алгебри логіки на контактних схемах із демонстрацією діючих моделей, розроблених студентами минулих років, сприяє виробленню уявлень про корисність абстрактно-математичних теорій. Побудова точкових графіків послідовностей (1+1/n)n та (1–1/n)–n дає уявлення про графік функції y=(1+1/x)x та про вивчення неперервних величин за допомогою їх дискретизацій на ЦЕОМ. Побудова графіка функції y=sin(x)/x пояснює не тільки першу чудову границю, а й усувний характер розриву при х=0 та парність цієї функції.Можливість використання мультімедіа-ефектів та використання варіації параметрів особливо корисні при вивченні розділу ДР, де розв’язок визначається початковими чи граничними умовами; їх зміна дає наочне уявлення про різницю між частинним та загальним розв’язками та ілюструє метод “стрільби” тощо. Теж саме відноситься до курсу “Теорія ймовірностей та математична статистика”. Вивчення методу найменших квадратів знаходження середнього та дисперсії, регресійних рівнянь тощо, дозволяє уяснити можливості прогнозу – екстраполяції. Збільшення числа n у схемі послідовних випробувань з імовірністю Pn(m) показує природність нормального закону розподілу ймовірностей. При цьому багатокутник розподілу наочно перейде у криву густини.Викладання комп’ютерних наук з орієнтацією на міжпредметний комплекс задач. Усі завдання повинні бути складовими частинами основного завдання, яке повинен розв’язати колектив студентів. У свою чергу, завдання для одного чи групи студентів повинне паралельно розвиватися по різним дисциплінам. Наприклад, для спеціальності “Системне програмування” проектування частини графічного редактора, містить підзадачу пакування зображення для архівації, що використовує знання предметів: комп’ютерна графіка, обробка цифрових сигналів, архітектура операційних систем, архітектура ЕОМ тощо. Комплекс завдань з окремого предмета призводить до прогресу у вирішенні завдання в цілому. При цьому виникають труднощі перевірки та контролю якісного виконання завдань, бо результат праці студента є складовою загального проекту і може виникнути ситуація обмеженого самостійного функціонування. Тут виникає потреба в механізмі доведення коректності виконаного завдання, що у свою чергу доповнить знання студентів щодо засобів перевірки та діагностування, розробки тестових прикладів та правила їх складання. Для впровадження комплексу задач необхідно використання централізованого контролю та міжпредметних зв’язків. Централізований контроль можливо автоматизувати, використавши готовий проект, де кожен модуль студент може тимчасово замінити на власний і отримати від системи оцінку ефективності нової розробки. Це може бути використане й до колективних курсових та дипломних робіт.

В умовах інтенсивного розвитку нових інформаційних технологій особливої актуальності набуває організація підготовки студентів вищих навчальних закладів з інформатики. У зв’язку з новими завданнями вищої школи, стають все більш відчутними недоліки процесу організації навчання (переважно репродуктивний характер викладу матеріалу, стандарти у проведенні занять) і, як наслідок, пасивність студентів, слабкий вплив на розвиток особистості, зниження інтересу до навчання. Перебудова системи вищої освіти зорієнтована на розвиток пізнавальної самостійності і активності студентів, на формування в них творчого мислення, виховання інтересу до навчання.Пошуки шляхів удосконалення організації навчального процесу висунули на передній план системний підхід до навчання. Системне навчання – це спеціально організована пізнавальна діяльність студентів, яка, враховуючи індивідуальні відмінності, спрямована на оптимальний інтелектуальний розвиток кожного студента й передбачає структурування змісту навчального матеріалу, добір форм прийомів і методів навчання.Насамперед проаналізуємо форми навчання. В переважній більшості вузів надають перевагу традиційним формам навчання – очній і заочній. Ведуться численні дискусії про те, якою має бути освіта в новому XXI столітті. Широкої популярності набуває дистанційна освіта. ЇЇ активне поширення є відгуком систем освіти багатьох країн на процес просування до інформаційного суспільства. Дистанційна освіта – це завершена форма, що поєднує елементи очного, очно-заочного і вечірнього навчання на основі інформаційних технологій та систем мультимедіа. Утворення і застосування дистанційних видів інформаційних освітніх технологій може вирішити проблеми підготовки викладачів на сучасному рівні. Телекомунікаційна передача матеріалів навчальних курсів дає змогу планувати знання, використовувати педагогічну та наукову інформацію як в освітній установі, так і вдома або на робочому місці. Сучасні засоби телекомунікацій і електронних видань дозволяють перебороти недоліки традиційних форм навчання, зберігаючи при цьому усі їх переваги.Система дистанційної освіти дозволить тим, хто навчається, отримати як базову, так і додаткову освіту паралельно з їх основною діяльністю. Необхідно здійснювати важливі заходи щодо впровадження технологій дистанційної освіти в навчальний процес, тобто, науково-методичну роботу, спрямовану на розробку підходу до підготовки і викладання дисциплін з використанням технологій дистанційної освіти.На сучасному етапі необхідна пристосована до власних умов вузу технологія організації навчального процесу. Пропонується схема (рис. 1) організації навчального процесу при вивченні інформатики та інформаційних технологій у технічному університеті.Рис. 1. Практична реалізація даних вимог можлива тільки на основі індивідуалізації навчальних планів. Система організації навчального процесу повинна будуватись з поступовим зростанням складності, неперервності підготовки навчання, сприяти протидії виробленню стереотипів, містити достатню кількість предметів для досягнення необхідного рівня підготовки пов’язаного з майбутньою практичною діяльністю. Навчання буде ефективним, якщо дотримуватись певних загально методичних вимог та принципів: науковості, систематичності, доступності, динамічності, зв’язку навчання з життям та основних принципів організації навчального процесу:проведення лекційних занять не лише в аудиторіях, але й в комп’ютерних класах (в залежності від теми) з використанням комп’ютерних проекторів, тренажерів, автоматизованих навчаючих систем тощо;закріплення за кожним студентом персонального комп’ютера при проведенні лабораторних занять;методичне забезпечення дисципліни відповідною літературою та прикладними програмами;індивідуальний підхід і розробка різних за складністю завдань в залежності від рівня підготовки студента;використання активних методів навчання для ефективного засвоєння знань;поєднання теорії з практикою;розвиток пізнавальної діяльності студентів.Роль викладача у системних дослідженнях навчального процесу дуже велика і проблематична. Об’єктивність інформації з боку викладача, пов’язана зі змістом навчального процесу, його плануванням і управлінням, повинна забезпечуватися професіоналізмом і ефективністю результатів роботи. Головним у розумовому розвитку тих, хто навчається, є не лише метод навчання, а й зміст навчання. В процесі навчання викладачі найчастіше використовують інформаційно-повідомляючий та пояснювальний методи навчання. Та студент повинен не тільки сприймати навчальну інформацію, а також виробляти своє відношення до знань. Щоб активізувати мислення студента, необхідно сформулювати перед ним задачу, створити таку ситуацію, щоб виникла особиста зацікавленість в її розв’язанні. Заняття потрібно проводити у вигляді ділової гри, створювати проблемні ситуації, давати студенту можливість висувати свої гіпотези, задавати питання. Навчання буде ефективним тоді, коли існує зворотній процес.Пропонуються методи навчання, з яких кожен викладач віднайде необхідний для того, щоб розвинути пізнавальну, мотиваційно-стимулюючу діяльність студента в досягненні мети:1) інформаційно-повідомляючий:науковість;систематичність;цілеспрямованість викладання;керування навчально-пізнавальною діяльністю студентів;2) пояснювальний:індивідуальний підхід до кожного студента;трирівнева система складності лабораторних і курсових робіт;доступність;робота за аналогією;3) проблемний підхід:аналіз ситуацій;ділова гра;мотиваційно-стимулююча діяльність;4) частково-пошуковий:практична форма прояву навчання;самостійна робота студента;5) дослідницький:аналіз і встановлення причинно-наслідкових зв’язків;порівняння, узагальнення і конкретизація;висування гіпотез;6) практичний:зв’язок теорії з практикою;практична форма прояву навчання;самостійна робота студента.Об’єктивно визначити рівень засвоєння предмета дуже важко. У зв’язку з цим, потрібно використовувати контроль знань, як засіб навчання. Найбільш ефективними є відбірний або аналітичний контроль, поточний контроль, атестаційний контроль, модульно-рейтинговий контроль, тестування.Мета і зміст навчання та способи досягнення визначених цілей – це і є, як переконує досвід, ті вихідні категорії, що забезпечують успіх навчальному процесу.Проведено аналіз навчального плану спеціальності “Економіка підприємства” та змісту дисциплін, які формують навички використання сучасних комп’ютерних технологій (табл. 1). Таблиця №1. СеместрЗагальна к-сть год.ДисциплінаЗастосування інформаційних технологій1, 2351Інформатика та комп’ютерна технікаОпераційна система Windows 98, сервісні програми, системи обробки тексту та табличної обробки даних, алгоритмізація обчислювальних процесів, системи керування базами даних Fox Pro, глобальна мережа Internet.3189СтатистикаКореляційний аналіз і дисперсійний аналіз взаємозв’язку. Пакет прикладних програм для тестового контролю знань і кваліфікаційного іспиту студентів-бакалаврів.4108Математичне програмуванняРозв’язування задач оптимізації. Табличний процесор Excel.5108МаркетингПрактичні та курсові роботи з використанням персонального комп’ютера. Контрольна тестова програма з курсу “Маркетинг”.6108ЕконометріяПрактичні заняття з використанням персонального комп’ютера. База вихідних даних, табличний процесор Excel. Internet сайт з “Економетрії”.7135Економічний аналізКурсове проектування.8108Стратегія підприємствВ стадії розробки.8108Інформаційні системи і технології підприємстваСистема керування базами даних Access. Розробки баз даних.9108Стратегічне управлінняВ стадії розробки.10–Дипломна роботаЗастосування отриманих знань та навичок з інформаційних технологій.Як бачимо з таблиці №1, студенти першого курсу отримують базові знання з використання персонального комп’ютера та програмного забезпечення і, завдяки неперервності комп’ютерної підготовки, мають змогу на старших курсах застосовувати їх при вивченні інших дисциплін та при виконанні курсових і дипломних робіт. Основною перешкодою в якісній підготовці фахівців із спеціальності “Економіка підприємства” є недостатнє забезпечення навчального процесу технічною та методичною літературою і сучасними пакетами навчальних та прикладних програм, особливо на старших курсах навчання.Звичайно, перехід до системного навчання процес складний і вимагає аналізу робочих програм і змісту навчання, але передбачає створення найбільш ефективного навчального процесу шляхом системних досліджень його складових.Неперервність та систематичність у вивченні інформаційних технологій дозволять розкрити творчий потенціал майбутнього фахівця практично в усіх галузях.

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.

Роботу присвячено питанням розподіленої обробки транзакцій при проведенні аналізу великих обсягів даних з метою пошуку асоціативних правил. На основі відомих алгоритмів глибинного аналізу даних для пошуку частих предметних наборів AIS та Apriori було визначено можливі варіанти паралелізації, які позбавлені необхідності ітераційного сканування бази даних та великого споживання пам'яті. Досліджено можливість перенесення обчислень на різні платформи, які підтримують паралельну обробку даних. В якості обчислювальних платформ було обрано MapReduce – потужну базу для обробки великих, розподілених наборів даних на кластері Hadoop, а також програмний інструмент для обробки надзвичайно великої кількості даних Apache Spark. Проведено порівняльний аналіз швидкодії розглянутих методів, отримано рекомендації щодо ефективного використання паралельних обчислювальних платформ, запропоновано модифікації алгоритмів пошуку асоціативних правил. В якості основних завдань, реалізованих в роботі, слід визначити дослідження сучасних засобів розподіленої обробки структурованих і не структурованих даних, розгортання тестового кластера в хмарному сервісі, розробку скриптів для автоматизації розгортання кластера, проведення модифікацій розподілених алгоритмів з метою адаптації під необхідні фреймворки розподілених обчислень, отримання показників швидкодії обробки даних в послідовному і розподіленому режимах з застосуванням Hadoop MapReduce. та Apache Spark, проведення порівняльного аналізу результатів тестових вимірів швидкодії, отримання та обґрунтування залежності між кількістю оброблюваних даних, і часом, витраченим на обробку, оптимізацію розподілених алгоритмів пошуку асоціативних правил при обробці великих обсягів транзакційних даних, отримання показників швидкодії розподіленої обробки існуючими програмними засобами. Ключові слова: розподілена обробка, транзакційні дані, асоціативні правила, обчислюваний кластер, Hadoop, MapReduce, Apache Spark

Проблеми автоматизації різних процесів управління і обробки даних на основі застосування сучасних засобів обчислювальної техніки є на сьогодні однією з головних задач інформаційних технологій. Успішне рішення цих проблем залежить від сумісних зусиль різних фахівців. Одержані цікаві результати в області розробки і дослідження нових математичних моделей ряду важливих процесів, створення ефективних математичних методів рішення задач, що виникають при побудові автоматизованих систем, зокрема, задач дискретної і комбінаторної оптимізації в різних постановках. Уроботі надані паралельні обчислювальні структури для рішення задач дискретної оптимізації.

<p class="western" style="margin-bottom: 0in; line-height: 100%;" lang="ru-RU" align="justify"><span style="font-family: Times New Roman, serif;"><span style="font-size: small;"><span lang="uk-UA"><em>Наведено класифікацію механізмів паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта (гексапод) за видами робіт, що виконуються. Це оброблювальні центри (верстати), координаційно-вимірювальні центри, вібраційні платформи (стенди для випробувань), симулятори (руху), стабілізаційна платформа. Показано, що існують технологічні завдання при яких механізм паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта (гексапод) здійснює рух, точно слідуючи бажаної траєкторії і положенню орієнтації в певному часовому інтервалі: при значному впливі, що обурює з боку навколишнього середовища (оброблювальний центр - режим в зоні обробки, стабілізаційна платформа - під впливом поривів вітру, морської качки) так і при незначному впливі, що обурює з боку навколишнього середовища (тренажер льотної підготовки, вібраційна платформа). При цьому практично всі види завдань, які вирішуються механізмом паралельної кінематичної структури типу гексапод здійснюються в режимі програмного управління. Для кожного виду завдань запропоновані і обґрунтовані функціональні схеми системи керування рухом механізмом паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта та проведено їх аналіз. Показано, що незалежно від сфери застосування все системи управління механізмами паралельної структури можуть бути класифіковані як багатовимірні системи, що стежать одно або двоконтурні з корекцією по обуренню чи ні. Визначено фізичний зміст вектору програмних сигналів в залежності від сфери застосування механізму паралельної кінематичної структури. Виходячи з недоліків систем, що стежать, запропоновано будувати систему керування гексаподом на основі схем, які мають потенційно більшу точність відтворення програмного сигналу за рахунок збільшення числа ступенів вільності у виборі регулятора.</em></span></span></span></p>

Пацієнти 4 клінічної стадії ВІЛ-інфекції із неврологічними захворюваннями мають тенденцію до збільшення рівня сироваткового β2-мікроглобуліну (β2 – МГ) та значні відмінності основних показників гематологічного та імунологічного профілю порівняно з групою пацієнтів без захворювань нервової системи.Мета дослідження – визначити рівень β2-мікроглобуліну та його зв’язок з основними гематологічними та імунологічними показниками у пацієнтів 4 клінічної стадії ВІЛ-інфекції при наявності та відсутності захворювань центральної нервової системи.Матеріали і методи. У дослідження включено 77 пацієнтів із 4 клінічною стадією ВІЛ-інфекції віком від 20 до 56 років, яких поділили на дві групи: першу групу склали 38 пацієнтів із характерними для відповідної клінічної стадії захворюваннями, окрім неврологічних, другу – 39 пацієнтів, які мали ВІЛ-асоційовані неврологічні захворювання. Групу контролю становили 15 здорових донорів відповідної статі та віку. Визначення β2-мікроглобуліну проводилось за методом ІФА зі стандартними тестсистемами (вир. США ). Статистичну обробку результатів проводили за допомогою ліцензійного програмного продукту STAT IST ICA v.6.1®.Результати досліджень та їх обговорення. Встановлено значну відмінність між маркерами імунного статусу та показниками гемограми. Серед тих, хто мав неврологічні захворювання (друга група), визначалась лейкопенія на рівні (3,88±0,27) Г/л проти (5,07±0,27) Г/л (р<0,01), середня кількість тромбоцитів була нижче в 1,2 раза (р<0,05), а показник ШОЕ – більшим у 2,7 раза (р<0,001), ніж у пацієнтів 4 клінічної стадії ВІЛ без неврологічних захворювань (перша група). Відносна та абсолютна кількість Т-лімфоцитів хелперів (ТЛ) у пацієнтів другої групи була у 1,9 і 3 раза меншою за відповідні показники у хворих першої групи (р<0,001). Суттєві відмінності мала загальна кількість лімфоцитів (р<0,001) і Т-лімфоцитів (р<0,01). Середній показник вірусного навантаження (ВН) РНК ВІЛ у хворих другої групи (Log10 ВН – 5,02 коп/мл) перевищував показник першої групи більше, ніж на порядок – 3,90 коп/мл (р<0,01). Дослідження маркера імунної активації β2-МГ виявило стійку тенденцію до збільшення рівня цього білка у пацієнтів із ВІЛ-інфекцією при наявності неврологічних захворювань (р<0,05 порівняно з групою пацієнтів без неврологічних захворювань). За результатами кореляційного аналізу, в пацієнтів із 4 клінічною стадією ВІЛ-інфекції, незалежно від наявності неврологічних захворювань, виявлено достовірні зв’язки між рівнем β2-МГ та ВН і імунологічними та гематологічними показниками. Так, рівень цього білка прямо корелював з ШОЕ (rs=0,42; р<0,001) та показником ВН РНК ВІЛ (rs=0,23; р<0,05). Зростання рівня β2-МГ було пов’язане зі зниженням абсолютної кількості ТЛ (rs=-0,40; р<0,001) і ТЛХ (rs=-0,39; р<0,001), загального числа лімфоцитів (rs=-0,43; р<0,001) і відносної кількості ТЛХ у сироватці крові (rs=-0,36; р<0,01). Більш виразними були кореляції у пацієнтів із ВІЛ-асоційованими неврологічними захворюваннями.Висновки. Пацієнти з ВІЛ-асоційованими неврологічними захворюваннями, мають суттєві відмінності всіх основних показників гематологічного та імунологічного профілю порівняно з групою пацієнтів без захворювань нервової системи. Тенденція до збільшення рівня сироваткового β2-МГ при наявності неврологічних захворювань паралельно зі значними змінами імунологічних та гематологічних показників може бути використана для прогностичної моделі розвитку ВІЛ-асоційованих неврологічних захворювань.