Перегляд за Автор "Токар, Володимир Володимирович"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2

Архітектура інтелектуальних систем прийняття рішень інформаційної інфраструктури ЗВО з урахуванням вимог ЄС
(2023) Токар, Володимир Володимирович; Дубиківський, Станіслав Леонідович; Палагута, Катерина Олексіївна; Самойленко, Юлія Олександрівна; Пашорін, Валерій Іванович
Цифрове суспільство, як новий етап розвитку цивілізації, характеризується зростаючим значенням інформаційних технологій в усіх сферах життєдіяльності, в тому числі й в освітній. Стаття присвячена проблематиці вирішення питань розвитку сучасних інформаційних технологій в системі навчання. Інтелектуальний аналіз успішності студентів на всіх етапах навчання відіграє одну з основних ролей при пошуку рішень у цілком різних напрямках – від підтримки вирішення питань відносно окремого студента до коригування освітніх траєкторій і, відповідно, до кардинальної зміни навчального плану, а також при формуванні ресурсного потенціалу освітніх закладів різного рівня. Метою дослідження є створення прообразу простої та доступної інформаційно-аналітичної системи підтримки прийняття рішень, що базується на обліку успішності студентів для закладів освіти всіх рівнів. Завдяки використанню загальнонаукових методів пізнання – аналізу, синтезу, порівняння, у дослідженні було вирішено ряд поставлених завдань. У статті проаналізовано досвід використання різних блоків інтелектуальних систем прийняття рішень на основі інформаційних технологій, розглянуто технології обробки даних OLAP і Data Mining, а також окреслено на теоретичному та апаратному рівнях концептуальні засади моделі функціонування інформаційно-аналітичної системи в ЗВО, що базується на обліку успішності студентів. Отримані результати до-слідження в подальшому можуть бути удосконалені і реалізовані ІТ-спеціалістами на практиці в межах не лише ЗВО, але й у рамках освітніх закладів інших рівнів, які наразі не в змозі використовувати існуючі недешеві системи, наближаючи вітчизняну систему освіти до діючих стандартів освітнього простору ЄС. The digital society, as a new stage of civilization development, is characterized by the growing importance of information technology in all spheres of life, including education. The article sheds light on solving the issues of development of modern information technology in the learning system. Intellectual analysis of student performance at all stages of education plays a major role in finding solutions in completely different directions – from supporting the resolution of issues related to an individual student to adjusting educational trajectories and, accordingly, to a radical change in the curriculum, as well as in shaping the resource potential of educational institutions of different levels. The purpose of the study is to create a prototype of a simple and accessible information and analytical decision support system based on student performance for educational institutions of all levels. Through the use of general scientific methods of cognition – analysis, synthesis, comparison, the study solved a number of tasks. The article analyzes the experience of using various blocks of intelligent decision-making systems based on information technology, considers OLAP and Data Mining data processing technologies, and outlines the conceptual foundations of the model of functioning of an information and analytical system in a higher education institution based on student performance at the theoretical and hardware levels. The obtained results of the study can be further improved and implemented by IT specialists in practice not only within higher education institutions, but also within educational institutions of other levels, which are currently unable to use existing expensive systems, bringing the national education system closer to the current standards of the EU educational space.
Компаративний аналіз інформаційної інфраструктури закладів вищої освіти та виробничих підприємств
(2023) Токар, Володимир Володимирович; Палагута, Катерина Олексіївна; Самойленко, Юлія Олександрівна
У статті проаналізовано інформаційну інфраструктуру закладів вищої освіти та виробничих підприємств через призму характеристик, які пов’язані з масштабом і розміром, доступом і безпекою, управлінням та інтеграцією, швидкістю та продуктивністю, автоматизацією та інноваціями, ефективністю та оптимізацією, сумісністю та стандартизацією, вартістю та витратами. Також були розроблені класів, що допомагають краще організувати інформацію та зрозуміти основні аспекти порівняння між інформаційною інфраструктурою закладів вищої освіти та виробничими підприємствами. Авторами наведено основні спільні риси інформаційної інфраструктури в закладах вищої освіти та виробничих підприємствах, а також виділено ключові відмінності між ними. До спільних рис належить інтеграція з іншими системами, захист даних, масштабованість, аналітика даних, автоматизація, доступність, ІТ-підтримка, інтерфейс користувача, безперебійність та забезпечення документообігу. Ці спільні риси підкреслюють важливість правильного впровадження та підтримки інформаційної інфраструктури для успіху обох типів організацій. Однак, існують відмінності у цілях та завданнях, структурі даних, персоналі, системах управління та безпеці даних між закладами вищої освіти та виробничими підприємствами. Заклади вищої освіти фокусуються на підтримці навчальних процесів, тоді як виробничі підприємства зосереджені на оптимізації виробничих процесів та наданні товарів або послуг. Крім того, структура даних, персонал, системи управління та безпека даних розрізняються в залежності від контексту кожного типу організації. Розуміння цих спільних рис та відмінностей вказує на необхідність адаптації інформаційної інфраструктури до конкретних потреб та вимог закладів вищої освіти та виробничих підприємств. Успішне впровадження та підтримка інформаційної інфраструктури сприятимуть досягненню поставлених цілей та покращенню ефективності обох типів організацій у конкурентному середовищі. The article examines the information infrastructure of higher education institutions and manufacturing enterprises, considering various factors such as scale, size, access, security, management, integration, speed, performance, automation, innovation, efficiency, optimization, interoperability, standardization, cost, and expenses. It also introduces classes designed to facilitate information organization and comprehension, focusing on the key aspects of comparing the information infrastructure of these two types of organizations.The authors present the main similarities and differences in the information infrastructure of higher education institutions and manufacturing enterprises. Shared features include integration with other systems, data protection, scalability, data analytics, automation, accessibility, IT support, user interface, continuity, and document management. These commonalities underscore the significance of effectively implementing and maintaining information infrastructure for the success of both organizations.However, there are distinctions in goals, objectives, data structure, personnel, management systems, and data security between higher education institutions and manufacturing enterprises. Higher education institutions prioritize supporting learning processes, while manufacturing enterprises concentrate on optimizing production processes and delivering goods or services. Furthermore, the specific context of each organization type influences the variations in data structure, personnel, management systems, and data security.Recognizing these shared characteristics and differences highlights the importance of adapting the information infrastructure to the specific needs and requirements of higher education institutions and manufacturing enterprises. By successfully implementing and maintaining information infrastructure, both types of organizations can achieve their goals and enhance efficiency in a competitive environment.