Графова модель системи Fog Computing

The development and effective application of Fog Computing technologies require the most complex tasks related to the management and processing of huge data sets, including the tasks of rational construction of low-level networks that ensure the functioning of end devices within the IoT concept. The article describes the use of graph theory methods to solve such problems. The proposed graph model can provide the ability to determine the basic properties of systems, networks, and network devices within the concept of Fog Computing, the optimal characteristics, and ways to maintain them in working condition. This paper shows how to plot graphs, and then customize the display to add labels or highlighting to the graph nodes and edges of pseudo-random task graphs which can be used for evaluating Mobile Cloud, Fog and Edge computing systems. The graphs are described and visualized in Matlab code. Each task has an amount of computational work to perform, expressed in Megacycles per second. Each edge has an amount of data to transfer between tasks, expressed in kilobits or kilobytes of data. The set can be used by researchers to evaluate cloud/fog/edge computing systems and computational offloading algorithms. The task graphs can be used in single-user systems, where one mobile device accesses a remote server, or in multi user systems, where many users access a remote server through a wireless channel.Розробка та ефективне застосування технологій Fog Computing вимагає виконання найскладніших завдань, пов’язаних з управлінням та обробкою величезних масивів даних, у тому числі задачі раціональної побудови низькорівневих мереж, що забезпечують функціонування edge пристроїв у рамках концепції IoT. У статті описано використання методів теорії графів для вирішення таких задач. Запропонована графова модель може забезпечити можливість визначення основних властивостей систем, мереж та мережевих пристроїв у рамках концепції Fog Computing, оптимальних характеристик та способів підтримання їх у робочому стані

Вибір онлайн-інструментів для створення математичних тестів

The article considers online tools for creating tests, which should be used when teaching mathematics in both higher education and general secondary education. Among the variety of online means of creating tests by the method of expert evaluation, three were identified, which allow conducting various tests both in the classroom and remotely, which are free and do not require special conditions for their use and which work on smartphones. The advantages and disadvantages of three online tools for creating tests Kahoot!, Quizizz, Classtime are analyzed, and a comparative description of the selected tools is given. Criteria for the selection of such tools were identified – functional-didactic and organizational. The following indicators belong to the functional-didactic: the presence of different types of questions, including open-ended; use of formulas, both in questions and in answers; use of pictures, both in questions and in answers; no restrictions on the length of questions and answers; instant receipt of results by the teacher, their evaluation and analysis; instant receipt of results by the respondent; to the organizational: the availability of a free version; no need to install the program; ease of use – characterizes the convenience and clarity of the interface for creating tests and their use; possibility of testing in online and offline mode; time limits, both for a single question and the whole test; random order of questions/answer options; instant demonstration of the correct answer to the respondent. With the help of expert evaluation, it was found that according to these criteria, Quizizz is the most appropriate for testing.У статті розглядаються онлайн -інструменти для створення тестів, які слід використовувати при викладанні математики як у вищій школі, так і в загальній середній. Серед різноманіття онлайн -засобів створення тестів методом експертного оцінювання було визначено три, які дозволяють проводити різні тести як у класі, так і дистанційно, які є безкоштовними і не вимагають особливих умов їх використання та які працюють на смартфонах. Проаналізовано переваги та недоліки трьох онлайн -інструментів для створення тестів Kahoot !, Quizizz, Classtime та наведено порівняльний опис вибраних інструментів. Визначено критерії відбору таких засобів-функціонально-дидактичний та організаційний. До функціонально-дидактичних належать такі показники: наявність різних типів питань, у тому числі відкритих; використання формул, як у питаннях, так і у відповідях; використання малюнків як у питаннях, так і у відповідях; відсутність обмежень щодо тривалості запитань та відповідей; миттєве отримання результатів вчителем, їх оцінка та аналіз; миттєве отримання результатів респондентом; організаційним: наявність безкоштовної версії; немає необхідності встановлювати програму; простота використання - характеризує зручність і чіткість інтерфейсу для створення тестів та їх використання; можливість тестування в режимі онлайн та офлайн; часові межі, як для окремого питання, так і для всього тесту; випадковий порядок запитань/варіантів відповідей; миттєва демонстрація респонденту правильної відповіді. За допомогою експертної оцінки було встановлено, що за цими критеріями Quizizz є найбільш підходящим для тестування

Implementation of STEM learning technology in the process of calibrating an NTC thermistor and developing an electronic thermometer based on it

The rapid development of information technology, robotics, nanotechnology, and biotechnology requires modern education to train highly qualified specialists who can support it, preparing students and students for producing creative work. The need to reform education to modern challenges is an urgent problem today. It is predicted that the most popular professions soon will be programmers, engineers, roboticists, nanotechnologists, biotechnologists, IT specialists, etc. STEM education can combine these areas into a complex, which can be implemented in different age groups. One example of the use of STEM technologies is the development and implementation of scientific and technical projects using the Arduino hardware and software complex. With the help of STEM technologies, a method for calibrating an NTC thermistor in the operating temperature range is proposed and a working model of an electronic thermometer is presented using the example of an NTC thermistor and an Arduino microcontroller

Methods for predicting the assessment of the quality of educational programs and educational activities using a neuro-fuzzy approach

In the process of self-assessment and accreditation examination, assessment is carried out according to a scale that covers four levels of compliance with the quality criteria of the educational program and educational activities. Assessing the quality of education is complicated by the fact that the value of quality criteria is due to a large number of factors, possibly with an unknown nature of influence, as well as the fact that when conducting pedagogical measurements it is necessary to work with non-numerical information. To solve these problems, the authors proposed a method for assessing the quality of educational programs and educational activities based on the adaptive neuro-fuzzy input system (ANFIS), implemented in the package Fuzzy Logic Toolbox system MATLAB and artificial neural network direct propagation with one output and multiple inputs. As input variables of the system ANFIS used criteria for evaluating the educational program. The initial variable of the system formed a total indicator of the quality of the curriculum and educational activities according to a certain criterion or group of criteria. The article considers a neural network that can provide a forecast for assessing the quality of educational programs and educational activities by experts. The training of the artificial neural network was carried out based on survey data of students and graduates of higher education institutions. Before the accreditation examination, students were offered questionnaires with a proposal to assess the quality of the educational program and educational activities of the specialty on an assessment scale covering four levels. Student assessments were used to form the vector of artificial neural network inputs. It was assumed that if the assessments of students and graduates are sorted by increasing the rating based on determining the average grade point average, the artificial neural network, which was taught based on this organized data set, can provide effective forecasts of accreditation examinations. As a result of comparing the initial data of the neural network with the estimates of experts, it was found that the neural network does make predictions quite close to reality