Towards modeling of comprehensive assessment for licensing in higher education

In the modern society information technologies, services, quality become the determinative factors of success of any business. The questions of quality management are especially relevant in social sphere, since organization oriented on quality of its processes provides the improvement of people living standards. Information computer technologies (ICT) are the powerful tool for increasing the performance of decision-making processes. Formalization of management problems and adequate mathematical models provide ICT with techniques and methods of solving the application problems in different domains and improving business performance. Higher education is a unique social and economic environment. The quality of its functioning influences many processes of successive development of society.Therefore elaboration of ICT in higher education domain remains the challenging problem for specialists in computer sciences

Розробка та дослідження моделей та програмних рішень для рекомендаційної системи вибору товарів масового вжитку

There have been proposed investigation of the problem of creating recommendations with technical description for building the Recommender System of consumer goods with help of modern algorithms, approaches, principles and contains the investigation of the most popular methods. It was defined, that the deployment of Recommender Systems is one of the rapidly developing areas for improving applied information technolog ies, tools for automatic generating offers service based on the investigation of the personal needs and profile of customers. It was investigated, that such systems have started to play a very important role in the fast growing Internet, as they help users to navigate in a large amount of information, because users are not able to analyze a large amount of information, because it is very difficult and takes a lot of time and effort, but due to such systems, namely Recommender Systems that are able to filter a large amount of information, and provide for users the information and recommendations their likes the problem can be solved and instead of providing the static information, when users search and, perhaps, buy products, Recommender Systems increase the degree of interactivity to expand the opportunities provided to the user. It was defined, that Recommendation systems form recommendations independently for each specific user based on past purchases and searches, and also on the basis of the behavior of other users with help of recommendation services, which collect different information about a person using several methods and at the same time all systems are shared. An overview of content-based, collaborative filtering and hybrid methods was performed. An overview of Alternating Least Squares and Singular Value Decomposition recommendation algorithms was performed. The design of the Recommender System of consumer goods software component was described. The main features of software implementation and programming tools for the system which is being developed were explained. The conclusions about the problems of Recommender Systems and the review of existing algorithms were made.Запропоновано дослідження проблеми створення рекомендацій, з технічним описом для побудови рекомендаційної системи для вибору товарів масового вжитку за допомогою сучасних алгоритмів, підходів, принципів і містить дослідження найбільш популярних методів. Було визначено, що впровадження рекомендаційних систем є однією з областей, які швидко розвиваються для вдосконалення прикладних інформаційних технологій, інструментів для автоматичного генерування пропозицій, заснованих на дослідженні особистих потреб і профілю клієнтів. Було досліджено, що такі системи почали грати дуже важливу роль в швидко зростаючому Інтернеті, оскільки вони допомагають користувачам орієнтуватися у великій кількості інформації, користувачі не можуть аналізувати великий обсяг інформації, адже це дуже складно і також вимагає багато часу і зусиль, але завдяки рекомендаційним системам, які можуть фільтрувати великий обсяг інформації і надавати користувачам інформацію і рекомендації, які їм подобаються, проблема може бути вирішена і замість надання статичної інформації, коли користувачі шукають, і можливо, купують продукти, такі системи збільшують ступінь інтерактивності для розширення можливостей, що надаються користувачеві. Було визначено, що рекомендаційні системи формують рекомендації самостійно для кожного конкретного користувача на основі минулих покупок і пошуків, а також на основі поведінки інших користувачів за допомогою служб рекомендацій, які збирають різну інформацію про людину, що використовує кілька методів, і в той же час всі системи є загальними. Було проведено огляд методів фільтрації на основі контенту, спільної фільтрації і гібридних методів. Було виконано огляд алгоритмів альтернативних найменших квадратів і сингулярного розкладання. Описана конструкція рекомендаційної системи програмного забезпечення для вибору товарів масового вжитку. Зроблено пояснення деяких можливостей програмної реалізації і інструментів програмування для розроблюваної системи. Зроблено висновки про проблеми рекомендаційних систем і огляд існуючих алгоритмів

Data mining of commodity proposals based on context recommendations

Інтернет-технології є невід’ємною складовою відносин, які виникають у сучасному суспільстві. Через швидке впровадження та зручність електронних майданчиків, прогнозовано зростає попит на ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем. У статті розглянуті різноманітні обмеження поточних рекомендаційних методів та обговорено можливі розширення, що можуть покращити рекомендаційні можливості та зробити їх більш ціностними для широкого кола додатків. Ці розширення включають покращення сприймання користувачів та елементів, включення контекстної інформації в рекомендаційний процес, підтримка багатокритеріальних рейтингів та надання більш гнучких і водночас менш нав’язливих типів рекомендацій. Важливу роль відіграє інтеграція діяльності, якаполягає у підтримці усіх аспектів електронної комерції від виконання транзакцій до підтримки мережі постачання, що дає змогу спростити документообіг та збільшити вигоду учасників.Направленість даної розробки – проводити аналітичну обробку даних торгівельних майданчиків, на основі контекстних рекомендацій, об’єктивний аналіз та здійснювати актуальний моніторинг ділової активності на торговельному майданчику. Розглянуто задачу складання різноманітних аналітичних звітів, що дозволить учасникам ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем об’єктивно і своєчасно аналізувати розвиток ситуації на ринку, виявляти існуючі та прогнозні тенденції. Побудова сфери надання інтелектуальних аналітичних послуг здійснюється для залучення додаткових учасників, або якісно нових гравців ринку та одержання додаткового прибутку.Для обробки доцільно використовувати принципово нові технології Data Mining, що дозволить отримати якісно цінні дані. Data Mining – це технологія, призначена для пошуку у великих інформаційних масивах неочевидних даних, об’єктивних, корисних на практиці закономірностей.Internet technologies are an integral part of the relationship that arises in modern society. The rapid introduction and convenience of electronic platforms triggered the projected growth in demand in the market for IT products for recommender systems.The article discusses various limitations of current recommender methods and discusses possible extensions that can improve the recommender capabilities and make them more valuable for a wide range of applications. These extensions include improving the perception of users and elements, including contextual information in the recommendatory process, supporting multi-criteria ratings and providing more flexible and at the same time less intrusive types of recommendations.When integrating the relevant information technology to develop a commodity proposals environment, it is therefore necessary to consider the personalization requirements of the proposal to ensure that the technology achieves its intended result. This study therefore sought to apply context aware technology and recommendation algorithms to develop a system realize personalized goals in a context aware manner and improve commodity proposals effectiveness.In order to offer context-aware and personalized information, intelligent processing techniques are necessary. Different initiatives considering many contexts have been proposed, but users preferences need to be learned to offer contextualized and personalized services, products or information. Therefore, this paper proposes an agent-based architecture for context-aware and personalized event recommendation based on ontology and the spreading algorithm. The use of ontology allows to define the domain knowledge model, while the spreading activation algorithm learns user patterns by discovering user interests.Also from the statistical observation, it is found that there exists a higher level agreement towards the system between the participants of both end users and expert

Tracking Foodborne Pathogens from Farm to Table: Data Needs to Evaluate Control Options

Food safety policymakers and scientists came together at a conference in January 1995 to evaluate data available for analyzing control of foodborne microbial pathogens. This proceedings starts with data regarding human illnesses associated with foodborne pathogens and moves backwards in the food chain to examine pathogen data in the processing sector and at the farm level. Of special concern is the inability to link pathogen data throughout the food chain. Analytical tools to evaluate the impact of changing production and consumption practices on foodborne disease risks and their economic consequences are presented. The available data are examined to see how well they meet current analytical needs to support policy analysis. The policymaker roundtable highlights the tradeoffs involved in funding databases, the economic evaluation of USDA's Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) proposal and other food safety policy issues, and the necessity of a multidisciplinary approach toward improving food safety databases.food safety, cost benefit analysis, foodborne disease risk, foodborne pathogens, Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), probabilistic scenario analysis, fault-tree analysis, Food Consumption/Nutrition/Food Safety,

Современные тенденции развития стандартизации требований к средствам ИКТ учебного назначения

The article presents current trends of informational and educational environment development in terms of defining and standardization of the requirements to educational ICT, use of prospective technologies and innovative approaches to the implementation of e-learning systems. The problems of implementing of quality management methodology in a sphere of high-tech products, as well as future prospects of development of e-learning tools are outlined.У статті представлені тенденції розвитку сучасного інформаційно-освітнього середовища в аспекті унормування та стандартизації вимог до засобів інформаційно-комунікаційних технологій навчального призначення, застосування перспективних технологій, інноваційних підходів до реалізації систем електронного навчання. Окреслено проблеми запровадження методології управління якістю в сфері високотехнологічної продукції, а також подальші перспективи розвитку електронних навчальних засобів.В статье представлены тенденции развития современной информационно-образовательной среды в аспекте нормирования и стандартизации требований к средствам информационно-коммуникационных технологий учебного назначения, использования перспективных технология, инновационных подходов к реализации систем электронного обучения. Очерчены проблемы внедрения методологии управления качеством в сфере высокотехнологической продукции, а также дальнейшие перспективы развития электронных средств обучения

ФОРМИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ И НАВЫКОВ В АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ ПОСРЕДСТВОМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

The importance of using distance learning for developing knowledge, skills and competences in English Language teaching in contemporary educational process is justified in the article. In this connection the great attention is focused on radical changes in English Language teaching methodology. With the advent of online education the relationships between the lecturers or the tutors and the students alter and become more open and cooperating, because the students get more involved, interested and motivated in learning foreign languages. Apart from this, the main components of distance education are briefly considered.В статье обоснована важность использования дистанционного обучения при формировании знаний, навыков и компетенций в английском языке в современном образовательном процессе. В связи с этим, огромное влияние уделяется радикальным изменениям в методологии преподавания английского языка. С появлением дистанционного образования взаимоотношения между преподавателями и студентами терпят изменения и становятся более открытыми и сотрудничающим, поскольку вовлечение студентов в сам процесс изучения иностранных языков повышает их заинтересованность и мотивацию. Помимо этого, кратко рассмотрены основные компоненты дистанционного обучения

ОСОБЛИВОСТІ АРХІТЕКТУРИ ІНТЕРНЕТ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ КОМЕРЦІЙНИМ КОНТЕНТОМ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ MACHINE LEARNING, WEB MINING ТА SEO-ТЕХНОЛОГІЙ

Context. Today, most corporations are constantly rethinking business from the point of view of the Internet, namely itsavailability, broad reach and ever-changing needs of the user. The e-commerce web-site, which provides user-friendly experience,including the ability to quickly find the products that are necessary for its portables and taste, is more in favor of competitiveadvantage.Objective of the study is to develop a general architecture of the intellectual system for the distribution of commercial content inthe Internet space, based on the study of the neural network in accordance with the history of the psychedelic region to provideunique content using the approach of personalization and the use of tags.Method. The model of information system of commercial content personalization for the user needs is developed. Also themethod of distributing commercial content based on the approach of personalization and the tags use is developed. In this case, theneural network training is used to create a recommendation tag and marketable personalization tools. The customization algorithmallows you to associate each user with a list of products that they are most likely to be interested in, and can predict what customersmight want to see even if they do not yet know about it. The developed method can be used to provide a more relevant set of content.Also, the developed method gives the opportunity to classify the relevant content or show it earlier in the process of rolling the pagesto avoid consumers choosing the wrong content or spending time scrolling when looking for a product.Results. The developed system is intended for distribution of information technology products (publications, books, courses,videos, files, etc.) through the Internet.Conclusions. Implementation of this system will allow access to certain types of content to the general public, since the site willbe placed on the World Wide Web; on the other hand, another part of the purpose of creating this system is a commercial component,namely, the receipt of profits by the owner or administrator of the intellectual system, through the mechanisms of e- commerce.Актуальность. Сегодня большинство корпораций постоянно переосмысливает бизнес с точки зрения возможностейИнтернет, а именно его доступность, широкий охват и постоянно меняющиеся потребности пользователя. Web-ресурсэлектронной коммерции, который обеспечивает удобный пользовательский опыт, в частности, возможность быстронаходить необходимые согласно его портеб и вкуса товары, больше поддерживает конкурентные преимущества.Целью исследования является разработка общей архитектуры интеллектуальной системы распространениякоммерческого контента в Интернет-пространстве на основе обучения нейронной сети согласно истории псотийноиайдитории для подачи уникального контента с использованием подхода персонализации и использование тегов.Метод. Разработана модель информационной системы персонализации коммерческого контента согласно потребностямпользователя. Также разработан метод распространения коммерческого контента на основе подхода персонализации ииспользования тегов. При этом использовано обучения нейронной сети для создания тегов рекомендаций и доступных нарынке средств персонализации. Разработанный алгоритм персонализации позволяет связать каждого пользователя сосписком продуктов, которые вероятнее всего его заинтересуют, а также может прогнозировать то, что клиенты могут хотетьвидеть, даже если они еще не знают об этом. Разработанный метод можно использовать для обеспечения болеерелевантного набора контента. Также разработан метод дает возможность классифицировать соответствующий контент илипоказать его раньше в процессе перелистывания страниц во избежания потребителями выбора неправильного контента илизатраты времени на прокрутки при поиске товара.Результаты. Разработанная система предназначена для распространения продуктов информационных технологий(публикаций, книг, курсов, видео, файлов и т.д.) с помощью интернета.Выводы. Внедрение этой системы позволит получать доступ к определенного рода контента широкой общественностипользователей, ведь сайт будет размещен во всемирной паутине, с другой стороны другая часть цели создания этой системыявляется коммерческая составляющая, а именно получение прибыли владельцем или администратором интеллектуальнойсистемы, через механизмы е- коммерции.Актуальність. Сьогодні більшість корпорацій постійно переосмислює бізнес з точки зору можливостей Інтернет, а самейого доступність, широке охоплення і постійно мінливі потреби користувача. Web-ресурс е-комерції, який забезпечуєзручний для користувача досвід, зокрема, можливість швидко знаходити необхідні згідно його портеб та смаку товари,більше підтримує конкурентні переваги.Метою дослідження є розроблення загальної архітектури інтелектуальної системи поширення комерційного контенту вІнтернет-просторі на основі навчання нейронної мережі згідно історії постійної аудиторії для подачі унікального контенту звикористанням підходу персоналізації та використання тегів.Метод. Розроблено модель інформаційної системи персоналізації комерційного контенту згідно потреб користувача.Також розроблено метод поширення комерційного контенту на основі підходу персоналізації та використання тегів. Прицьому використано навчання нейронної мережі для створення тег рекомендацій та доступні на ринку засоби персоналізації.Розроблений алгоритм персоналізації дозволяє пов’язати кожного користувача з списком продуктів, які найімовірніше йогозацікавлять, а також може прогнозувати те, що клієнти можуть хотіти бачити, навіть якщо вони ще не знають про це.Розроблений метод можна використати для забезпечення більш релевантного набору контенту. Також розроблений методдає можливість класифікувати відповідний контент або показати його раніше в процесі гортання сторінок для уникненняспоживачами вибору неправильного контенту або витрати часу на прокручування при пошуці товару.Результати. Розроблена система призначена для поширення продуктів інформаційних технологій (публікацій, книг,курсів, відео, файлів тощо) за допомогою Інтернет.Висновки. Інтернет. Впровадження цієї системи дасть змогу отримувати доступ до певного роду контенту широкомузагалу користувачів, адже сайт буде розміщено у всесвітній павутині, з другого боку інша частина мети створення цієїсистеми є комерційна складова, а саме отримання прибутків власником чи адміністратором інтелектуальної системи, черезмеханізми е-комерції

Forming 3D Modelling Skills in Future Engineers Through BIM(Building Information Modeling)

In this article, future engineers’ opportunities for learning 3D modelling, programming 2D/3D modelling through computers, and the introducing design technologies using BIM technologies will be reviewed. The given materials may be intriguing for technological university professors whose jobs are related to engineering as wel

МЕТОД АВТОРИФІКАЦІЇ ТЕКСТУ НАУКОВО-ТЕХНІЧНИХ ПУБЛІКАЦІЙ НА ОСНОВІ ЛІНГВІСТИЧНОГО АНАЛІЗУ КОЕФІЦІЄНТІВ МОВНОЇ РІЗНОМАНІТНОСТІ

Context. Authorization of the authorship of the text is a technique for determining the author of the text, when it is ambiguous who wrote it. It is useful when several people claim to be the authors of one publication or in cases where nobody claims to authorship of text content, for example, so-called trolls in social networks during an information warfare. The complexity of the problem of the author’s text, obviously, is exponentially higher, more likely authors. The presence of author’s text samples is also significant in advancing this problem. The attribution of the author’s text includes the following three problems:– author discovery of  text from probable or expected authors group, where the author is always in a suspects group;– not identification of the author of a text author from a group of probable or expected authors, where the author may not be in a group of suspects;– assessment of the possibility of this text, written by the author or not.Therefore, the task of automatically determining the author of text content of scientific and technical direction is relevant and requires new (more perfect) approaches to its solution.Objective of the study is to develop a method for determining the author in Ukrainian texts based on the technology of lingometry. Method. Lingvometric method of algorithmic provision of content monitoring processes for solving the problem of automatic determination of the author of Ukrainian-language text content on the basis of technology of statistical analysis of linguistic diversity coefficients is developed. A decomposition of the method of determination of the author on the basis of analysis of such broadcasting factors as lexical diversity, degree (degree) of syntactic complexity, speech connectivity, singularity indexes and text concentrations is made. Also, author’s style parameters are analyzed as the number of words in a particular text, the total number of words in this text, the number of sentences, the number of prepositions, the number of conjunctions, the number of words with the frequency of 1, and the number of words with a frequency of 10 or more. The features of the developed is the adaptation of the morphological and syntactic analysis of lexical units to the features of the designs of Ukrainian-language words / texts. That is, in the analysis of linguistic units of the type of words, the affiliation with the part of speech and declarations within this part of the language was taken into account. To do this, an analysis of the flexion of these words was carried out for classification, the allocation of the basis for the formation of the corresponding alphabet-frequency dictionaries. The filling of these dictionaries was further taken into account in the subsequent steps of determining the authorship of the text as the calculation of parameters and coefficients of copyright broadcasting. For the individual style of a writer, it is precisely service (stop or reference) words that are indicative because they are not related to the topic and content of the publication.Results. A comparison of results on a plurality of 200 individual technical works of about 100 different authors over the period 2001–2017 has been made to determine whether the coefficients of the diversity of the text of these authors are different at different intervals.Conclusions. It has been found that for the chosen experimental base with over 200 works of the best results, the method of analysis of the article without initial obligatory information as annotations and keywords in various languages and the list of literature achieves the density criterion. Актуальность. Авторификация авторства текста является техникой определения автора текста, когда неоднозначно, кто ее написал. Это полезно, когда несколько человек претендуют на авторство одной публикации или в случаях, когда никто не претендует на авторство текстового контента, например, так называемые тролли в социальных сетях во время информационной войны. Сложность проблемы авторского текста, очевидно, экспоненциально выше, большее количество возможных авторов. Наличие авторских текстовых образцов также является существенным при продвижении этой проблемы. Атрибуция авторского текста включает следующие три проблемы:  – выявление автора текстового автора из группы возможных или ожидаемых авторов, где автор всегда находится в группе подозреваемых;– не идентификация автора текстового автора из группы возможных или ожидаемых авторов, где автор может не быть в группе подозреваемых;– оценка возможности данного текста, написанного данным автором или нет.Поэтому задача автоматического определения автора текстового контента научно-технического направления актуальна и требует новых (более совершенных) подходов к ее решению.Целью исследования является разработка метода определения автора в украиноязычных текстах на основе технологии лингвометрии.Метод. Разработано лингвометричний метод алгоритмического обеспечения процессов контент-мониторинга для решения задачи автоматического определения автора русскоязычного текстового контента на основе технологии статистического анализа коэффициентов языкового разнообразия. Проведения декомпозиции метода определения автора на основе анализа таких коэффициентов речи как лексическая разнообразие, степень (мера) синтаксической сложности, связность речи, индексы исключительности и концентрации текста. Проанализированы также параметры авторского стиля как количество слов в определенном тексте, общее количество слов этого текста, количество предложений, количество предлогов, количество союзов, количество слов с частотой 1, количество слов с частотой 10 и больше. Особенностями разработанного является адаптация морфологического и синтаксического анализа лексических единиц к особенностям конструкций украиноязычных слов / текстов. То есть при анализе лингвистических единиц типа слов, учитывалась принадлежность к части речи и склонение в пределах этой части речи. Для этого проводился анализ флексий этих слов для классификации, выделение основы для формирования соответствующих алфавитно-частотных словарей. Наполнение этих словарей в дальнейшем учитывались на следующих шагах определения авторства текста как расчет параметров и коэффициентов авторской речи. Для индивидуального стиля писателя показательны именно служебные (стоп или опорные) слова, поскольку они никак не связаны с темой и содержанием публикации.Результаты. Проведено сравнение результатов на множестве 200 самостоятельных работ технического направления около 100 различных авторов период 2001–2017 гг. Для определения меняются и как коэффициенты разнообразия текста этих авторов в разные промежутки времени.Выводы. Выявлено, что для выбранной экспериментальной базы из более 200 работ лучших результатов по критерию плотности достигает метод анализа статьи без начальной обязательной информации как аннотации и ключевые слова на разных языках, а также список литературы. Актуальність. Авторифікація авторства тексту є технікою визначення автора тексту, коли неоднозначно, хто її написав. Це корисно, коли декілька людей претендують на авторство однієї публікації або у випадках, коли ніхто не претендує на авторство текстового контенту, наприклад, так звані тролі в соціальних мережах під час інформаційної війни. Складність проблеми авторського тексту, очевидно, експоненціально вища, більша кількість вірогідних авторів. Наявність авторських текстових зразків також є суттєвою при просуненні цієї проблеми. Атрибуція авторського тексту включає наступні три проблеми:– виявлення автора текстового автора з групи імовірних або очікуваних авторів, де автор завжди знаходиться у групі підозрюваних;– не ідентифікація автора текстового автора з групи вірогідних або очікуваних авторів, де автор може не бути в групі підозрюваних;– оцінка можливості даного тексту, написаного даним автором чи ні.Тому задача автоматичного визначення автора текстового контенту науково-технічного спрямування є актуальною й потребує нових (досконаліших) підходів до її розв’язування.Метою дослідження є розроблення методу визначення автора у україномовних текстах на основі технології лінгвометрії.Метод. Розробленно лінгвометричний метод алгоритмічного забезпечення процесів контент-моніторінгу для розв’язання задачі автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту на основі технології статистичного аналізу коефіцієнтів мовної різноманітності. Проведено декомпозицію методу визначення автора на основі аналізу таких коефіцієнтів мовлення як лексична різноманітність, ступінь (міра) синтаксичної складності, зв’язність мовлення, індекси винятковості та концентрації тексту. Проаналізовані також параметри авторського стилю як кількість слів у певному тексті, загальна кількість слів цього тексту, кількість речень, кількість прийменників, кількість сполучників, кількість слів із частотою 1, та кількість слів із частотою 10 та більше. Особливостями розробленого є адаптація морфологічного та синтаксичного аналізу лексичних одиниць до особливостей конструкцій україномовних слів/текстів. Тобто при аналізі лінгвістичних одиниць типу слів, враховувалась належність до частини мови та відмінювання в межах цієї частини мови. Для цього провадився аналіз флексій цих слів для класифікації, виділення основи для формування відповідних алфавітно-частотних словників. Наповнення цих словників в подальшому враховувалися на наступних кроках визначення авторства тексту як розрахунок параметрів та коефіцієнтів авторського мовлення. Для індивідуального стилю письменника показовими є саме службові (стопові або опорні) слова, оскільки вони ніяк не пов’язані з темою і змістом публікації.Результати. Проведено порівняння результатів на множині 200 одноосібних робіт технічного спрямування біля 100 різних авторів за період 2001–2017 рр. для визначення чи змінюються і як коефіцієнти різноманітності тексту цих авторів в різні проміжки часу.Висновки. Виявлено, що для обраної експериментальної бази з понад 200 робіт найкращих результатів за критерієм щільності досягає метод аналізу статті без початкової обов’язкової інформації як анотації та ключові слова різними мовами, а також списку літератури.