<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
<channel>
<title>Наукові видання каф. АІІТ</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/1148</link>
<description>монографії, книги та ін.</description>
<pubDate>Wed, 15 Apr 2026 02:19:37 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-04-15T02:19:37Z</dc:date>
<item>
<title>Інформаційна екосистема «Електронний університет». Методологія, дослідження, впровадження, результати</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43458</link>
<description>Інформаційна екосистема «Електронний університет». Методологія, дослідження, впровадження, результати
Паламарчук, Є. А.; Коваленко, О. О.; Бісікало, О. В.
Інформаціонографія містить результати наукових досліджень та практичного впровадження інформаційної екосистеми «Електронний університет» у Вінницькому національному технічному університеті. Запропоновані концепції, моделі та алгоритми апробовані також в інших закладах вищої освіти м. Вінниця.&#13;
Опубліковані моделі, результати практичної реалізації можуть бути корисними для створення та запровадження сучасної інформаційної екосистеми електронного університету для керівництва навчальних закладів; фахівців центрів інформаційних технологій в освіті; центрів дистанційного та змішаного навчання; науковців, що досліджують особливості запровадження інформаційних технологій в освіті.йні екосистеми є основою розвитку сучасної економіки та бізнесу. Особливістю їх використання є використання сучасних інформаційних технологій та правил управління за концепцією Management 4.0. Результати дослідження, розробки та впровадження інформаційних екосистем та їх розвитку в освіті дозволили авторам виділити основні принципи побудови архітектури та визначити показники забезпечення якості функціонування інформаційної екосистеми в освіті.&#13;
Детальний аналіз кожного принципу дає можливість сформувати загальні архітектурні моделі. Ці моделі можна використовувати для створення та впровадження інформаційної екосистеми для інших навчальних закладів. Визначено основні принципи інформаційної екосистеми в освіті. Серед них – систематичність, модульність, масштабованість, багаторазове використання інформації, мінімізація дублювання даних та інформації в різних формах, адекватне зберігання інформації та знань, а також рольова зосередженість на взаємодії користувача та людини з машиною. Розглянуті сценарії реалізації зазначених принципів та формування математичних моделей для оцінки повноти їх впровадження дозволяють оцінити рівень розвитку інформаційної екосистеми.&#13;
Візуальна модель комплексної інформаційної екосистеми ”Електронний університет” дозволить визначити рівень системного охоплення різноманітних видів діяльності в навчальному закладі та реалізації принципів інформаційної екосистеми. Визначено рівень інтеграції та комунікацій системи – від зв`язків із зовнішніми сервісами до комунікацій між основними акторами – студент-викладач, студент-деканат, керівник-співробітник. Еволюція версій інформаційних систем в університеті від автоматизації інформаційних процесів до впровадження комплексних технічних та управлінських рішень дозволила точніше сформувати сервісні модулі та оцінити рівень охоплення інформаційних процесів екосистемою. Впроваджені авторами в різних навчальних закладах електронні університетські інформаційні системи підтверджують адекватність запропонованих моделей.
</description>
<pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43458</guid>
<dc:date>2024-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Формальні методи образного аналізу та синтезу природно-мовних конструкцій</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39430</link>
<description>Формальні методи образного аналізу та синтезу природно-мовних конструкцій
Бісікало, О. В.
В монографії розглянуто теоретичні основи образного аналізу текстової &#13;
інформації у відповідності до ідеї формалізації поняття образного сенсу через &#13;
визначення його властивості та параметра. Запропоновано методи синтезу &#13;
структурно-функціональних моделей системи образної обробки природно-мовного контенту. У межах функцій єдиної онтогенетичної системи з властивістю до самовдосконалення бази загальних знань образного сенсу отримано корисні моделі на рівні алгебраїчних операцій з мовними образами. Розроблено інформаційну технологію образного аналізу та синтезу природно-мовних конструкцій, що дозволило отримати нові розв`язки семантико-залежних задач.
</description>
<pubDate>Tue, 01 Jan 2013 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39430</guid>
<dc:date>2013-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Моделі гейміфікації в системах управління навчанням</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36758</link>
<description>Моделі гейміфікації в системах управління навчанням
Коваленко, О. О.; Паламарчук, Є. А.
Запропонована комплексна модель поєднання визначення рівня активності студента, яка базується на нарахування балів за різні активності в електронному освітньому інформаційному середовищі (ЕОІС) з елементами гейміфікації для різних дисциплін. У ній використані моделі окталізу, Problem-Based Learning, концепції супроводження геймінгом процесів навчання. Модель спрямована на підвищення рівня мотивації та покращення.&#13;
Монографія містить результати досліджень моделей гейміфікації для систем управління навчанням та освітніх платформ різного типу.&#13;
Запропонована комплексна модель поєднання визначення рівня активності студента, яка базується на нарахування балів за різні активності в електронному освітньому інформаційному середовищі (ЕОІС) з елементами гейміфікації для різних дисциплін. У ній використані моделі окталізу, Problem-Based Learning, концепції супроводження геймінгом процесів навчання. Модель спрямована на підвищення рівня мотивації та покращення результатів навчання у здобувачів вищої освіти.; The monograph contains results of research of gamification models for learning management systems (LMS) and educational platforms of various types.&#13;
A hybrid model of the combination of determining the student`s activity level is proposed. This model is based on awarding points for various activities in an electronic environment with elements of gamification for various disciplines. It uses octalysis models, problem-based learning (PBL), the concept of supporting learning processes with gaming. The model is aimed at increasing the level of motivation and improving the learning outcomes of students of higher education.&#13;
The improved octalysis model for the gamification module in LMS differs  the known ones by application of a systematic approach to the development of activity monitoring projections and interaction it in a game form, by recording the activity of participants in the form of indicators and forming on base of it recommendations for taking into account these types of activity by the teacher when evaluating learning outcomes.
</description>
<pubDate>Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36758</guid>
<dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>The conjugated null space method of blind deconvolution</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/18263</link>
<description>The conjugated null space method of blind deconvolution
Bunyak, Yu. A.; Kvetnyy, R. N.; Sofina, O. Yu.; Квєтний, Р. Н.; Софина, О. Ю.; Буняк, Ю. А.
The method of blind deconvolution for a problem of image deblurring solution is suggested. The method includes estimation of the point spread function (PSF), evaluation of optimized inverse PSF and optimization of original image estimate. It was shown that the left side null space of the autoregression (AR) matrix operator is the lexicographical presentation of the PSF on condition the AR parameters are common for original and blurred images. The method of inverse PSF evaluation with regularization functional as the function of surface area is offered. The inverse PSF was used for primary image estimation. Two methods of original image estimate optimization were designed. The first method uses balanced variations of convolution and deconvolution transforms to obtaining iterative schema of image optimization. The variations balance is joined with dynamic regularization basing on condition of iteration process convergence. The regularization has dynamic character because depends on current and previous image estimate variations. The second method implements the regularization of deconvolution optimization in curved space with metric defined on image estimate surface. It is basing on target functional invariance to fluctuations of optimal argument value. The given iterative schemas have faster convergence in comparison with known ones, so they can be used for reconstruction of high resolution images series in real time.
</description>
<pubDate>Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/18263</guid>
<dc:date>2017-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
</channel>
</rss>
