ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У МЕНЕДЖМЕНТІ ЗАКЛАДІВ ОСВІТИ СИСТЕМИ ДЕРЖАВНОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ З НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ

Problem: The modern educational system, especially in the institutions of the SES of Ukraine, faces the need to adapt to rapid technological and social changes. The conservative approaches to managing educational processes, insufficient digitalization and lack of automated systems for organizing educational activities complicate the effective functioning of the education system. The study aims to analyze the integration of information technologies into the management of educational institutions of the SES of Ukraine, determine their impact on the quality of the educational process and suggest ways to optimize through the introduction of modern digital solutions. Research methods: The analysis of scientific sources, regulations, international experience, as well as examples of platforms implementation (e.g., Indico, Open Conference System, LMS MOODLE) in educational institutions was used. The methods of comparative analysis, systematic approach and evaluation of the effectiveness of technological solutions were applied. The main results of the study: The study proves that digital technologies are a powerful tool for transforming educational management. They provide comprehensive automation of administrative processes, create new opportunities for communication between participants in the educational process, and open access to new generation interactive learning resources. Of particular scientific value is the justification of the need to develop digital competence as a key competence of modern teaching staff and students, which is a decisive factor in the successful adaptation of the educational system to the challenges of the digital age. Conclusion: The integration of information technologies into the management of SESU educational institutions is a necessary way to improve the quality of education, optimize processes and ensure the competitiveness of graduates. To achieve this, it is necessary to develop infrastructure, improve the digital skills of teaching staff and actively implement modern platforms.Проблема: Сучасна освітня система, особливо у закладах ДСНС України, стикається з необхідністю адаптації до швидких технологічних та соціальних змін. Консервативні підходи до управління освітніми процесами, недостатній рівень цифровізації та відсутність автоматизованих систем організації навчальних заходів ускладнюють ефективне функціонування системи освіти. Мета: Дослідження спрямоване на аналіз інтеграції інформаційних технологій у менеджмент освітніх закладів ДСНС України, визначення їх впливу на якість освітнього процесу та пропозицію шляхів оптимізації через впровадження сучасних цифрових рішень. Методи дослідження: Використано аналіз наукових джерел, нормативно-правових актів, міжнародного досвіду, а також приклади впровадження платформ (наприклад, Indico, Open Conference System, LMS MOODLE) у закладах освіти. Застосовано методи порівняльного аналізу, системного підходу та оцінки ефективності технологічних рішень. Основні результати дослідження: Дослідження доводить, що цифрові технології є потужним інструментом трансформації освітнього менеджменту. Вони забезпечують цілісну автоматизацію адміністративних процесів, створюють нові можливості для комунікації між учасниками освітнього процесу та відкривають доступ до інтерактивних навчальних ресурсів нового покоління. Окрему наукову цінність становить обґрунтування необхідності формування цифрової компетентності як ключової компетенції сучасних педагогічних кадрів та здобувачів, що є вирішальним чинником успішної адаптації освітньої системи до викликів цифрової епохи. Висновок: Інтеграція інформаційних технологій у менеджмент освітніх закладів ДСНС є необхідним кроком для підвищення якості освіти, оптимізації процесів та забезпечення конкурентоспроможності випускників. Для досягнення цього необхідно розвивати інфраструктуру, вдосконалювати цифрові навички педагогічного складу та активно впроваджувати сучасні платформи

АНАЛІЗ ОСОБЛИВОСТЕЙ ЗАСТОСУВАННЯ ЙМОВІРНІСНО-СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ КРИЗОВИХ СИТУАЦІЙ

This article explores the role of probabilistic and statistical methods in crisis management. It provides an analysis of the most effective approaches, including machine learning, Monte Carlo simulations, time series analysis, probabilistic graphical models, and natural language processing. The study examines the advantages and limitations of each method, as well as their potential applications in modelling crisis situations, risk assessment, and decision-making. The article also outlines the prospects for integrating these approaches with modern technologies to enhance the effectiveness of managerial decisions under complex conditions.Problem. In today’s world, traditional approaches to crisis management are often insufficient due to the complexity of analysing large volumes of data and the rapid pace of situational change. This necessitates the implementation of innovative tools that enable real-time analysis, scenario   modelling, and risk assessment.The purpose of this work the aim of this study is to analyze the effectiveness of probabilistic-statistical methods in crisis management, to investigate their advantages and disadvantages, and to identify the prospects for applying these approaches in various fields to improve the decision-making process in crisis situations. Methods of Research. The study employed a comprehensive approach combining theoretical analysis, empirical observations, and comparative analysis. Current trends in the application of probabilistic-statistical methods were examined. The comparative analysis enabled the evaluation of the effectiveness of various approaches in crisis management. The empirical part included the analysis of time series and textual data to model risks under conditions of uncertainty. This comprehensive approach provided a thorough assessment of the role of probabilistic-statistical methods in crisis management.Results. The results of the study demonstrated that probabilistic-statistical methods are effective tools for crisis management. In particular, these methods enable: modeling scenarios of event development under crisis conditions; assessing levels of risk and uncertainty; optimizing managerial decisions under time constraints; integrating modern technologies such as artificial intelligence and big data to enhance the accuracy of analysis.У статті досліджено роль ймовірнісно-статистичних методів у кризовому управлінні. Наведено аналіз найбільш ефективних підходів, таких як машинне навчання, Монте-Карло симуляції, аналіз часових рядів, ймовірнісні графові моделі та обробка природної мови. Розглянуто переваги та обмеження кожного з методів, а також можливості їхнього застосування для моделювання кризових ситуацій, оцінки ризиків та прийняття рішень. Визначено перспективи інтеграції цих підходів із сучасними технологіями для підвищення ефективності управлінських рішень у складних умовах.Проблема. У сучасному світі традиційні підходи до управління кризами часто виявляються недостатніми через складність аналізу великих обсягів даних і швидких змін ситуації. Це зумовлює необхідність впровадження інноваційних інструментів, які дозволяють забезпечити оперативний аналіз, моделювання сценаріїв та оцінку ризиків. Метою роботи є аналіз ефективності ймовірнісно-статистичних методів у кризовому управлінні, дослідження їхніх переваг і недоліків, а також визначення перспектив використання цих підходів у різних сферах діяльності для покращення процесу прийняття рішень у кризових ситуаціях.Методи дослідження. У дослідженні застосовано комплексний підхід, який поєднує теоретичний аналіз, емпіричні спостереження та компаративний аналіз. Вивчено сучасні тенденції у застосуванні ймовірнісно-статистичних методів. Порівняльний аналіз дозволив оцінити ефективність різних підходів у кризовому управлінні. Емпірична частина включала аналіз часових рядів та текстової інформації для моделювання ризиків в умовах невизначеності. Комплексний підхід забезпечив всебічну оцінку ролі ймовірнісно-статистичних методів у кризовому управлінні.Результати дослідження показали, що ймовірнісно-статистичні методи є ефективними інструментами для кризового управління. Зокрема, ці методи дозволяють:  моделювати сценарії розвитку подій у кризових умовах; оцінювати рівень ризиків та невизначеності; оптимізувати управлінські рішення в умовах обмеженого часу; інтегрувати сучасні технології, такі як штучний інтелект і великі дані, для підвищення точності аналізу

ПІДВИЩЕНИЙ ПЕРЕХІДНИЙ ОПІР ЕЛЕКТРОМЕРЕЖ ЯК ПРИЧИНА ПОЖЕЖ

Problem statement. The article focuses on the actual problem of increased fire hazard of power grids of old buildings in Odesa and Lviv, which is associated with an increase in electrical load and the presence of areas with high transient resistance (TR). Based on the analysis of electrophysical parameters, a method for assessing the state of power grids is proposed, which allows timely detection of emergency areas with HTR.Research methods. To detect areas with increased transient resistance (TR) in hidden low-voltage power grids (up to 1000 V inclusive), we propose to use a diagnostic approach based on the analysis of the ratio between the input electrical power supplied to the consumer load and the power directly consumed by this load. The methodology involves comparing the input and output voltages with the calculation of the fire hazard factor, which determines the input power to output power ratio, i.e. the proportion of energy that does not reach the load and is lost to heating.Results. An increase in the fire hazard factor indicates an increase in losses in the network, which, in turn, may indicate a decrease in the cross-section of conductors, oxidation of contacts, or areas with critical transient resistance. Experimental studies of the power distribution network with areas of high transient resistance confirm the effectiveness of this approach for diagnosing hidden networks with voltages up to 1000 V. A photo of the experimental setup for determining the emergency state of a hidden electrical network is shown. Scientific significance. The proposed approach makes it possible to prevent the emergence of fires in intra-building electrical networks and reduce the risk of fires caused by the thermal effect of electrical energy, that is, to minimize the possibility of fires in buildings, in particular in historical heritage sites.Постановка проблеми. Розглянуто актуальну проблему підвищеної пожежної небезпеки електромереж старих будівель Одеси та Львова, що пов’язано із зростанням електричного навантаження та наявністю ділянок з підвищеним перехідним опором (ППО). На основі аналізу електрофізичних параметрів запропоновано метод оцінювання стану електромереж, який дозволяє своєчасно виявляти аварійні ділянки із ППО.Методика проведення досліджень. Для виявлення ділянок із підвищеним перехідним опором (ППО) у прихованих низьковольтних електричних мережах (напругою до 1000 В включно) пропонується використання діагностичного підходу, що базується на аналізі співвідношення між вхідною електричною потужністю, яка подається на навантаження споживача, та потужністю, безпосередньо спожитою цим навантаженням. Методика передбачає порівняння вхідної та вихідної напруг з розрахунком коефіцієнта пожежонебезпеки, який визначає відношення вхідної потужності до вихідної, тобто частку енергії, яка не доходить до навантаження і втрачається на нагрівання. Результати роботи. Збільшення коефіцієнта пожежонебезпеки свідчить про наростання втрат у мережі, що, в свою чергу, може вказувати на зменшення поперечного перерізу провідників, окиснення контактів або на ділянки з критичним перехідним опором. Експериментальні дослідження електромережі з ділянками з підвищеним перехідним опором підтверджують ефективність застосування цього підходу для діагностики прихованих мереж напругою до 1000 В. Наведено фото експериментальної установки для визначення аварійного стану прихованої електричної мережі. Наукова новизна. Запропонований підхід дає змогу запобігти виникненню пожежі у внутрішньобудинкових електромережах та зменшити ризик виникнення пожеж, спричинених тепловою дією електричної енергії, тобто мінімізувати можливість загорянь у будівлях, зокрема  в об’єктах історичної спадщини

МЕТОД КАЙДЗЕН-ВПРОВАДЖЕННЯ “ЗЕЛЕНОГО” УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ В ОРГАНІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ НАВЧАННЯ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

The problem. The current stage of development of the project and program management industry requires the development of new approaches to respond to the serious challenges facing the industry. One of these challenges is the destruction of the ecosystem due to human activity and resource depletion. In such circumstances, the scientific direction of ensuring the environmental compatibility, inexhaustibility, and sustainability of project-oriented enterprises is of particular relevance. The mechanism for such provision can be “green” project management, which is proposed by the authors as a concept and individual artifacts. The aim of developing the concept of “green” project management is to develop appropriate principles, models, and methods that would ensure the possibility of implementing green transformation projects for project-oriented enterprises in their transition to green entrepreneurship. The purpose of this study is to develop principles and models of green project management, as well as to develop a kaizen method for implementing green project management in an organization based on learning models and artificial intelligence. Methods. This study used general scientific methods of analysis and synthesis, systems theory and a systems approach for the decomposition of the overall task into subtasks, classification theory to supplement the project classification model, life cycle theory, process management and project management to develop a life cycle model of the proposed method, and the SWOT analysis method for the general characterization of the research conducted. Results. An analysis of scientific research in the field of “green” entrepreneurship and lean project management, in particular Lean production and Lean project management, is carried out. The principles of kaizen-oriented “green” project management are proposed. In the further development of models for classifying project management methods, taking into account the proposed field of research, additional features of the classification of such methods and varieties of methods within them are proposed. In the further development of the project management thesaurus, definitions of the terms “green” project management”, “kaizen-oriented models and methods of “green” project management”, “green transformation projects” are proposed. For the first time, a kaizen method for implementing “green” project management in an organization based on learning models and artificial intelligence is proposed, and a SWOT analysis of the proposed approach is conducted. Conclusions. The task of survival of both project-oriented organizations and the ecosystem as a whole must be ensured by a conscious movement in this direction. The way to fulfill such a task is the transition of organizations to “green” entrepreneurship and the management of projects of such a transition using the principles, models and methods of “green” project management. This study proposes such an approach and conducts its SWOT analysis, based on the results of which it is possible to conclude about the prospects of further developments in the direction of “green” project management and the feasibility of their practical implementation. Vectors of further research in the chosen direction have been formulated: further development of models and methods of “green” project management, development of models for implementing and adapting (tailoring) models and methods of “green” project management into the activities of project-oriented and project-managed organizations, development of models for training personnel in models and methods of “green” project management, development of neural network models to ensure increased efficiency of involving artificial intelligence in solving the problems of projects and programs of “green” transformation.Проблема. Сучасний етап розвитку галузі управління проєктами та програмами вимагає розробки нових підходів для відповіді на серйозні виклики, що постають перед галуззю. Один з таких викликів – руйнування екосистеми, що пов’язане із людською діяльністю та вичерпністю ресурсів. У таких умовах особливої актуальності набуває науковий напрямок щодо забезпечення екологічності, невичерпності і стійкості діяльності проєктно-орієнтованих підприємств. Механізмом такого забезпечення може виступати “зелений” проєктний менеджмент, який пропонується авторами у якості концепції і окремих артефактів. Мета. Метою розвитку концепції “зеленого” проєктного менеджменту є розробка відповідних принципів, моделей та методів, які б забезпечили можливість реалізації проєктів “зеленої” трансформації для проєктно-орієнтованих підприємств при переході їх до “зеленого” підприємництва. Метою цього дослідження є розробка принципів та моделей “зеленого” проєктного менеджменту, а також розробка методу кайдзен-впровадження “зеленого” управління проєктами в організації на основі моделей навчання та штучного інтелекту. Методи дослідження. У цьому дослідженні застосовувалися загальнонаукові методи аналізу і синтезу, теорія систем і системний підхід для декомпозиції загальної задачі на підзадачі, теорія класифікації для доповнення моделі класифікації проєктів, теорія життєвих циклів, управління процесами та управління проєктами для розробки моделі життєвого циклу запропонованого методу, метод SWOT аналізу для загальної характеристики проведеного дослідження. Основні результати дослідження. Проведено аналіз наукових досліджень у галузі “зеленого” підприємництва і ощадливого управління проєктами, зокрема Lean production та Lean project management. Запропоновані принципи кайдзен-орієнтованого “зеленого” управління проєктами. У подальший розвиток моделей класифікації методів управління проєктами з урахуванням пропонованої галузі досліджень, запропоновано додаткові ознаки класифікації таких методів та різновиди методів у їх межах. У подальший розвиток тезаурусу управління проєктами запропоновані визначення термінів “зелений” проєктний менеджмент”, “кайдзен-орієнтовані моделі і методи “зеленого” проєктного менеджменту”, “проєкти “зеленої” трансформації”. Вперше запропоновано метод кайдзен-впровадження “зеленого” управління проєктами в організації на основі моделей навчання та штучного інтелекту, проведено SWOT аналіз запропонованого підходу. Висновки. Виконання задачі виживання як проєктно-орієнтованих організацій, так і екосистеми в цілому має бути забезпеченим усвідомленим рухом у цьому напрямку. Шляхом виконання такої задачі є перехід організацій до “зеленого” підприємництва і управління проєктами такого переходу з використанням принципів, моделей та методів “зеленого” проєктного менеджменту. У цьому дослідженні пропонується такий підхід та проведено його SWOT аналіз, за результатами якого можна зробити висновок про перспективність подальших розробок у напрямку “зеленого” проєктного менеджменту та доцільність їх практичного впровадження. Сформульовано вектори подальших досліджень у обраному напрямку: подальша розробка моделей і методів “зеленого” проєктного менеджменту, розробка моделей впровадження та адаптації (тейлорінгу) моделей і методів “зеленого” проєктного менеджменту у діяльність проєктно-орієнтованих та проєктно-керованих організацій, розробка моделей навчання персоналу моделям і методам “зеленого” управління проєктами, розробка моделей нейронних мереж для забезпечення збільшення ефективності залучення штучного інтелекту до вирішення задач проєктів і програм “зеленої” трансформації

ВПЛИВ ФІЗИЧНИХ ПРОЦЕСІВ НА ПОКАЗНИКИ ЯКОСТІ ВОДИ З ПРИРОДНИХ ДЖЕРЕЛ М. ВИННИКИ ЛЬВІВСЬКОЇ ОБЛАСТІ

Introduction. The quality of drinking water is a critical factor influencing both public health and environmental safety. Special attention should be given to natural water sources that are used by the local population without prior treatment.Purpose. To study water from various natural sources in Vynnyky, a town in the Lviv Region, and to analyze the effects of boiling and freezing on its quality.Methods. Water samples were collected from two natural springs in Vynnyky, a town in the Lviv Region, located on B. Khmelnytsky Street and M. Kypriyan Street. The study involved three types of samples: untreated (ordinary) water, water after freezing, and water after boiling. The following parameters were analyzed on-site: pH, nitrate, nitrite, sulfate, and chloride concentrations.Results. The pH values of the water samples varied depending on the treatment method. An increase in pH was observed in the boiled water, which can be attributed to the evaporation of water and the resulting concentration of alkaline salts. In the samples from the spring on M. Kypriyan Street, a slight increase in pH was also recorded after freezing, indicating a high concentration of alkaline components.The most significant changes were recorded in nitrate concentrations. In the samples from the spring on M. Kypriyan Street, the highest nitrate levels were detected — 393 mg/L in frozen water and 307 mg/L after boiling, which greatly exceeds the maximum allowable limit of 50 mg/L according to the drinking water standard DSanPiN 2.2.4-171-10. This may indicate contamination of groundwater in the area by agrochemicals or domestic sources. In the water from the spring on B. Khmelnytsky Street, nitrate levels were lower but also increased after thermal treatment. Nitrites, chlorides, and sulfates were not detected in any of the analyzed samples.Conclusions. The condition of natural springs located on B. Khmelnytsky Street and M. Kypriyan Street in Vynnyky was analyzed. The conducted research determined that the water is unsuitable for drinking purposes. According to the results, all samples showed exceedances in various parameters.Вступ. Якість питної води є ключовим фактором, що впливає на стан здоров’я населення та безпеку довкілля. Особливої уваги потребують природні джерела, воду з яких без попередньої обробки використовує місцеве населення.Мета. Дослідити воду з різних природних джерел м. Винники Львівської області та проаналізувати, чи впливає кипʼятіння та заморожування води на її якість.Методи. Зразки води відбиралися з двох природних джерел м. Винники (вул. Б. Хмельницького та вул. М. Кипріяна). Дослідження проводили з використанням зразків води звичайної та води після заморожування і кип’ятіння. На місці відбору проб ми проводили аналіз органолептичних показників, а також визначали такі параметри: рН середовища, вміст нітратів, нітритів, сульфатів і хлоридів.Результати. Значення водневого показника (pH) зразків води змінювалося залежно від методу обробки. У воді після кип’ятіння спостерігалося підвищення pH, що пояснюється випаровуванням води і зростанням концентрації лужних солей. У зразках з джерела по вул. Кипріяна після заморожування також фіксувалося незначне підвищення pH, що свідчить про високу концентрацію лужних компонентів.Найбільш вагомі зміни були зафіксовані щодо концентрації нітратів. У зразках води з джерела по вул. М. Кипріяна було виявлено найвищий рівень нітратів – 393 мг/л у замороженій воді та 307 мг/л після кип’ятіння, що значно перевищує норму 50 мг/л, згідно з вимогами до питної води ДСанПіН 2.2.4-171-10. Це може вказувати на наявність агрохімічного чи побутового забруднення ґрунтових вод у цій місцевості. У воді з джерела по вул. Б. Хмельницького рівень нітратів був нижчим, але також зростав після термічної обробки. Нітритів, хлоридів та сульфатів у досліджених зразках не виявлено.Висновки. Проаналізовано стан природних джерел у місті Винники по вул. Б. Хмельницького і вул. М. Кипріяна. Внаслідок проведених досліджень було встановлено, що вода непридатна до використання для питних потреб. Як показали результати досліджень, у всіх пробах є перевищення різних показників

ПРОБЛЕМНІ ПИТАННЯ ІНТЕГРАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЙ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ У СФЕРУ ЦИВІЛЬНОГО ЗАХИСТУ

Currently, the issue of territorial security and protection against large-scale emergencies is becoming increasingly important. To ensure high-quality monitoring and surveillance, civil defense workers have begun using unmanned aerial vehicles, which are on duty at the units of the State Emergency Service of Ukraine. The aim of the article is to investigate the problematic aspects and develop recommendations for the effective and efficient integration of unmanned aerial vehicle technologies into the practical activities of civil defense units. Research Methods. To study the problematic aspects and develop recommendations for the effective and high-quality integration of unmanned aerial vehicle technologies into the practical activities of civil defense units. The article analyzes the functions of the structural units of the State Emergency Service of Ukraine regarding the use of unmanned aerial vehicles to predict the likelihood of emergencies and monitor high-risk facilities. The article analyzes the statistical data on the distribution of unmanned aerial vehicles across the country in the units of the State Emergency Service of Ukraine and also develops a flowchart of the types of unmanned aerial vehicles used by the operational and rescue units of the State Emergency Service of Ukraine. Research Results. The article analyzes the functions of the structural subdivisions of the State Emergency Service of Ukraine regarding the use of unmanned aerial vehicles to predict the probability of emergencies and monitor hazardous situations, which in turn will have a positive impact on the emergency response time and will also make it possible to monitor an emergency (hazardous) situation in real-time mode. The result of the study is a set of recommended measures that will enhance the integration of the unmanned aerial vehicle system into the practical activities of the units of the State Emergency Service of Ukraine.На сьогодні дедалі актуальнішою стає проблема безпеки територій та захисту їх від масштабних надзвичайних ситуацій. Для якісного проведення моніторингу та спостереження працівники цивільного захисту почали залучати безпілотні літальні апарати, які надходять на чергування в підрозділи Державної служби України з надзвичайних ситуацій.Метою статті є дослідити проблемні аспекти та розробити рекомендації для ефективної та  якісної інтеграції технологій безпілотних літальних апаратів в практичну діяльність підрозділів цивільного захисту. Методи дослідження. Дослідження проблемних аспектів та розробка рекомендацій щодо ефективної та якісної інтеграції технологій безпілотних літальних апаратів у практичну діяльність підрозділів цивільного захисту. У статті проаналізовано функції структурних підрозділів Державної служби України з надзвичайних ситуацій щодо залучення безпілотних літальних апаратів для прогнозування ймовірності виникнення надзвичайних ситуацій та моніторингу об'єктів підвищеного ризику. У роботі розглянуто статистичні дані щодо розподілу безпілотних літальних апаратів по країні у підрозділах Державної служби України з надзвичайних ситуацій, а також розроблено блок-схему типів безпілотних літальних апаратів, що використовуються оперативно-рятувальними підрозділами Державної служби України з надзвичайних ситуацій. Результати дослідження. В статті проаналізовано функції структурних підрозділів Державної служби України з надзвичайних ситуацій щодо залучення безпілотних літальних апаратів для прогнозування ймовірностей виникнення надзвичайних ситуацій та моніторингу небезпечних ситуацій, що в свою чергу позитивно вплине на час реагування на надзвичайну ситуацію, а також дасть можливість моніторити надзвичайну (небезпечну) ситуацію в режимі реального часу. Результатом дослідження є запропонований ряд рекомендаційних заходів, що покращать інтеграцію системи безпілотних літальних апаратів у практичну діяльність підрозділів Державної служби України з надзвичайних ситуацій

ЗАСТОСУВАННЯ ГІБРИДНИХ МОДЕЛЕЙ У МОНІТОРИНГУ ЕКОЛОГІЧНИХ СПІЛЬНОТ

Monitoring ecological communities in natural reserves is of critical importance for biodiversity conservation, especially in the context of climate change and human-induced pressures. Traditional methods, such as manually analysing camera trap data or using statistical modelling, have limitations. These include low image quality due to weather conditions or insufficient lighting, uncertainty when classifying similar species and a lack of adaptation to local ecosystems. Although modern approaches based on convolutional neural networks (CNNs) demonstrate high accuracy with global datasets, their effectiveness decreases in real-world conditions involving noise and limited training data, particularly with regard to regional peculiarities. The application of hybrid models combining CNNs with fuzzy logic offers a promising solution, enabling the handling of uncertainty and enhancing system robustness. However, these approaches remain underexplored, and their practical value for biodiversity monitoring requires detailed analysis.The purpose of this article is to review the current state of applying hybrid models in the monitoring of ecological communities; to assess their respective advantages and disadvantages compared to traditional methods; and to outline prospects for their future development. The study employs comparative analysis methods to evaluate the accuracy, computational complexity, and adaptability of models, alongside data synthesis to identify trends and gaps. Special attention is given to examples of hybrid approaches (CNN + fuzzy logic) in species classification and ecosystem dynamics forecasting tasks.The analysis conducted in the study indicates that hybrid models achieve an accuracy improvement in species classification of up to 85–90% under challenging conditions (low-quality images, species similarity), surpassing traditional CNNs (70–80%). Their ability to manage uncertainty through fuzzy logic makes them promising for local ecosystems, such as Ukrainian reserves. Nevertheless, gaps are identified: high computational complexity, limited training data, and insufficient integration with geographic information systems (GIS). Prospects include the development of optimized algorithms, adaptation to regional conditions, and the creation of cost-effective solutions for nature conservation. The findings of this article will contribute to further research and practical implementation of hybrid models in biodiversity monitoring.Моніторинг екологічних спільнот в природних заповідниках є критично важливим для збереження біорізноманіття, особливо в умовах кліматичних змін і антропогенного впливу. Традиційні методи, такі як ручний аналіз даних фотопасток або використання статистичних моделей, мають певні обмеження, зокрема низька якість зображень (через погодні умови чи недостатнє освітлення), невизначеність у класифікації схожих видів і брак адаптації до локальних екосистем. Сучасні підходи, засновані на згорткових нейронних мережах (CNN), демонструють високу точність у глобальних наборах даних, але їхня ефективність знижується в реальних умовах із шумом і нестачею тренувальних даних, особливо для регіональних особливостей. Використання гібридних моделей, що поєднують CNN із нечіткою логікою, пропонує перспективне рішення, дозволяючи обробляти невизначеність і підвищувати стійкість систем. Однак ці підходи залишаються недостатньо дослідженими, а їхня практична цінність для моніторингу біорізноманіття потребує детального аналізу.Метою статті є огляд сучасного стану застосування гібридних моделей у моніторингу екологічних спільнот, оцінка їхніх переваг і недоліків порівняно з традиційними методами, а також визначення перспектив їхнього розвитку. Використано методи порівняльного аналізу для оцінки точності, обчислювальної складності та адаптивності моделей, а також синтез даних для окреслення трендів і прогалин. Особливу увагу приділено прикладам гібридних підходів (CNN + нечітка логіка) у задачах класифікації видів і прогнозування динаміки екосистем.Виконаний у роботі аналіз свідчить, що гібридні моделі забезпечують підвищення точності класифікації до 85–90% у складних умовах (низька якість зображень, схожість видів), що перевершує традиційні CNN (70–80%). Їхня здатність обробляти невизначеність завдяки нечіткій логіці робить їх перспективними для локальних екосистем, таких як українські заповідники. Водночас виявлено прогалини: висока обчислювальна складність, обмежена кількість тренувальних даних і недостатня інтеграція з геоінформаційними системами. Перспективи включають розробку оптимізованих алгоритмів, адаптацію до регіональних умов і створення економічно доступних рішень для природоохоронної галузі. Результати статті сприятимуть подальшим дослідженням і практичному впровадженню гібридних моделей у моніторинг біорізноманіття

УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ ТА КІБЕРЗАХИСТОМ У ЗАКЛАДАХ ВИЩОЇ ОСВІТИ

Research problem. In the current conditions of rapid digitalization of education, the issues of information security and cybersecurity in higher education institutions are becoming extremely relevant. Educational institutions store a significant amount of confidential data, including personal information of students, employees, research results or intellectual property. Unauthorized access to such data can cause significant reputational and financial damage. In this context, the implementation of an effective information security policy is a key element of the risk management strategy. It allows you to regulate the procedure for processing, storing, and transmitting information, preventing leaks and misuse. Constantly evolving cyber threats demand a systematic approach to the formation of protective mechanisms. A cybersecurity policy promotes the implementation of procedures for detecting, responding to, and eliminating security incidents. It also ensures compliance with legal and regulatory requirements, particularly with regard to personal dataprotection. Implementation of this policy raises awareness of information security among participants in the educational process. Thus, the development and implementation of information security and cybersecurity policies in higher education institutions is a prerequisite for the stable and secure functioning of the educational environment.Aim. The aim of the work is to improve the working tools for managing information security and cybersecurity in higher education institutions by identifying threats, analyzing network infrastructure vulnerabilities, and developing information security policies based on risk assessment, according to modern international and national standards in the field of information security.Research methods. The study uses system analysis, observation, modeling, comparison, expert evaluation, ranking, normalization, probability theory, decision-making theory, and information security theory.Results. The study examines the process of information security management and its relationship with the continuity of operational processes. It has been found that the lack of effective information security measures and policies can jeopardize the continuity of the daily activities of the higher education institution. Particular attention is paid to discretion in managing information security processes, which is a key aspect of protecting information assets. Using the example of Lviv State University of Life Safety, the author analyzes the means of information protection and network infrastructure, identifies shortcomings, and proposes organizational, software, and technical measures to improve the level of information security. The proposed adaptive methodology for analyzing technical software is suitable for use by business entities regardless of their financial capabilities.Постановка проблеми. У сучасних умовах стрімкої цифровізації освіти питання забезпечення інформаційної безпеки та кіберзахисту в закладах вищої освіти набувають виняткової актуальності. Навчальні заклади зберігають значний обсяг конфіденційних даних, включаючи персональну інформацію студентів, працівників, результати досліджень та інтелектуальну власність. Несанкціонований доступ до таких даних може спричинити серйозні репутаційні та фінансові збитки. З огляду на це, реалізація ефективної політики інформаційної безпеки є ключовим елементом стратегії управління ризиками. Вона дозволяє регламентувати порядок обробки, зберігання та передачі інформації, запобігаючи витокам і зловживанням. Кіберзагрози, що постійно еволюціонують, потребують системного підходу до формування захисних механізмів. Політика кіберзахисту сприяє впроваджнню процедур виявлення, реагування та усунення інцидентів безпеки. Вона також забезпечує дотримання законодавчих та нормативних вимог, зокрема щодо захисту персональних даних. Реалізація зазначеної політики підвищує рівень обізнаності учасників освітнього процесу щодо інформаційної безпеки. Таким чином, формування і впровадження політики інформаційної безпеки та кіберзахисту в закладах вищої освіти є необхідною умовою стабільного та безпечного функціонування освітнього середовища.Метою роботи є вдосконалення робочого інструментарію управління інформаційною безпекою та кіберзахистом у закладах вищої освіти шляхом ідентифікації загроз, аналізу вразливостей мережевої інфраструктури та розробки політики інформаційної безпеки на основі оцінювання ризиків, відповідно до сучасних міжнародних і національних стандартів у сфері захисту інформації. Методи досліджень. У роботі використаний системний аналіз, спостереження, моделювання, порівняння, експертне оцінювання, ранжування, нормування, теорії ймовірностей, теорії прийняття рішень, теорії захисту інформації. Результати. У дослідженні розглянуто процес управління інформаційною безпекою та його зв’язок із безперервністю операційних процесів. Виявлено, що відсутність ефективних заходів та політики інформаційної безпеки може поставити під загрозу безперервність повсякденної діяльності ЗВО. Особливу увагу приділено дискретності в управлінні процесами інформаційної безпеки, яка є ключовим аспектом захисту інформаційних активів. На прикладі Львівського державного університету безпеки життєдіяльності проведено аналіз засобів захисту інформації та мережевої інфраструктури, виявлено недоліки та запропоновано організаційні, програмно-технічні заходи для підвищення рівня інформаційної безпеки. Запропонована адаптивна методика аналізу технічного програмного забезпечення підходить для використання суб’єктами господарювання незалежно від їх фінансових можливостей

МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОБРОБКИ ДАНИХ В СУЧАСНИХ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ

Introduction. In modern automated systems, data processing is crucial for ensuring efficient and accurate processes. The use of various methods and tools, such as artificial intelligence algorithms, cloud technologies and big data, enables system performance to be optimised and decision-making to be accelerated. These approaches increase productivity, reduce costs, and improve adaptability to changes in the digital environment.Goal. The aim is to analyse the methods and means of data processing in modern automated systems in order to determine their efficiency, application features and impact on process optimisation.Research objectives: The aim is to investigate and evaluate the methods and means of data processing in modern automated systems, with a view to improving their effectiveness. This will involve developing a conceptual model for managing information flows in the context of digital transformation.Research methods. The research employed literature analysis methods to study the theoretical foundations of data processing in modern automated systems. It also used comparison and generalisation methods to determine the efficiency and application features of different approaches. A systematic approach was also employed to evaluate the relationship between data processing methods and their effect on process optimisation.The results. A lack of comprehensive studies covering the synergy of machine learning methods, big data processing, and quantum computing in the context of optimising analytical processes was revealed in the studied subject area, modern standards, and the current state of scientific research in the field of automated data processing systems.This requires the establishment of a conceptual framework and the development of an integrated data processing model that takes into account the volatility of the digital environment and the evolving nature of information technology. The formation of the data processing concept in automated systems is based on a multifactor approach that includes five vector directions of information flow management: analysis of the structure and sources of big data, application of machine learning methods for classification and forecasting, optimization of distributed processing processes, implementation of streaming analytics technologies, and the use of quantum algorithms to improve analytical computations. The developed concept involves creating an adaptive system that enables real-time decision-making based on large volumes of information, considering environmental variability factors and data security. The study of data processing revealed the benefits of an integrated approach combining traditional statistical methods, deep learning algorithms, quantum optimisation models and streaming analytics technologies. A conceptual data management model for automated systems has been developed. Consisting of five interconnected blocks, it provides comprehensive data analysis and processing at various levels of digital infrastructure. These include systemic big data analysis, the application of neural network technologies for classification and forecasting, the implementation of streaming data processing algorithms, the integration of distributed computing systems and the implementation of quantum algorithms for accelerating computation. The proposed model improves the accuracy of analytical forecasts, reduces data processing time and ensures continuous information updates.Conclusions. This study examines modern data processing methods in automated systems, including statistical approaches, machine learning, distributed computing and quantum technologies. The advantages and limitations of each approach are identified, and the importance of integrating them to improve the efficiency and adaptability of such systems is emphasised. Particular attention is paid to the role of automated systems in different sectors, ranging from medicine to industry, and their effect on data-driven decision-making processes. The paper also emphasises the importance of the ethical and security aspects of data processing within the context of digital transformation. The development of a conceptual data management model is feasible and aims to support the evolution of a resilient and secure digital infrastructure.Проблема. У сучасних автоматизованих системах обробка даних відіграє ключову роль у забезпеченні ефективності та точності процесів. Використання різноманітних методів і засобів, таких як алгоритми штучного інтелекту, хмарні технології та великі дані, дозволяє оптимізувати роботу систем та прискорювати прийняття рішень. Завдяки цим підходам досягається підвищена продуктивність, зниження витрат і покращена адаптивність до змін у цифровому середовищі. Однак, не усі методи та підходи демонструють однакову ефективність при обробці таких даних, що обґрунтовує необхідність досліджень з визначення оптимальних методів чи їх поєднання для підвищення якості отриманих даних у результатів їх підготовки для подальшого використання.Мета. Аналіз методів та засобів обробки даних у сучасних автоматизованих системах для визначення їхньої ефективності, особливостей застосування та впливу на оптимізацію процесів.Завдання дослідження. На основі порівняльного аналізу відомих методів обробки масивів даних дослідити їх застосування в сучасних автоматизованих системах та визначити показник ефективності, розробки концептуальної моделі управління інформаційними потоками в умовах цифрової трансформації.Методи дослідження. У процесі дослідження використовувалися методи аналізу літературних джерел для вивчення теоретичних основ обробки даних у сучасних автоматизованих системах, а також методи порівняння та узагальнення для визначення ефективності та особливостей застосування різних підходів. Крім того, застосовувався системний підхід для оцінки взаємозв’язку між методами обробки даних та їхнім впливом на оптимізацію процесів.Результати. Досліджена предметна область, сучасні стандарти та наявний стан наукові праці у сфері автоматизованих систем та обробки даних виявили недостатню кількість та об’єми комплексних досліджень, які б охоплювали синергію методів машинного навчання, обробки великих даних та квантових обчислень у контексті оптимізації аналітичних процесів. Це створює необхідність формування концептуальної основи та розробки інтегрованої моделі обробки даних, що враховує турбулентність цифрового середовища та динаміку розвитку інформаційних технологій. Формування концепції обробки даних у автоматизованих системах базується на багатофакторному підході, що включає п’ять векторних напрямів управління інформаційними потоками: аналіз структури та джерел великих даних, застосування методів машинного навчання для класифікації та прогнозування, оптимізація процесів розподіленої обробки, впровадження технологій потокової аналітики та використання квантових алгоритмів для підвищення продуктивності аналітичних обчислень. Розроблена концепція передбачає створення адаптивної системи, яка дозволяє реалізувати оперативне прийняття рішень на основі великих обсягів інформації з урахуванням факторів змінності середовища та безпеки даних. Дослідження предметної області обробки даних визначило перевагу інтегрованих підходів, що поєднують традиційні статистичні методи, алгоритми глибокого навчання, квантові оптимізаційні моделі та технології потокової аналітики. Сформовано концептуальну модель управління даними в автоматизованих системах, яка містить п’ять блоків, пов’язаних між собою інформаційними потоками та забезпечує всебічний аналіз і обробку інформації на різних рівнях цифрової інфраструктури: системний аналіз великих даних; застосування нейромережевих технологій для класифікації та прогнозування; впровадження алгоритмів потокової обробки даних; інтеграція розподілених обчислювальних систем; імплементація квантових алгоритмів для прискорення обчислень.Висновки. У дослідженні проаналізовано сучасні методи обробки даних в автоматизованих системах, зокрема статистичні підходи, машинне навчання, розподілені обчислення та квантові технології. Визначено переваги й обмеження кожного з підходів, а також підкреслено необхідність їх інтеграції для підвищення ефективності та адаптивності систем. Особлива увага приділена ролі автоматизованих систем у різних сферах –  від медицини до промисловості – та їхньому впливу на прийняття рішень на основі даних. У роботі також наголошено на важливості етичних та безпекових аспектів обробки інформації в умовах цифрової трансформації. Обґрунтовано доцільність створення концептуальної моделі управління даними, яка сприятиме розвитку стійкої та безпечної цифрової інфраструктури