CoCalc as a Learning Tool for Neural Network Simulation in the Special Course "Foundations of Mathematic Informatics"

The role of neural network modeling in the learning content of the special course "Foundations of Mathematical Informatics" was discussed. The course was developed for the students of technical universities - future IT-specialists and directed to breaking the gap between theoretic computer science and it's applied applications: software, system and computing engineering. CoCalc was justified as a learning tool of mathematical informatics in general and neural network modeling in particular. The elements of technique of using CoCalc at studying topic "Neural network and pattern recognition" of the special course "Foundations of Mathematic Informatics" are shown. The program code was presented in a CoffeeScript language, which implements the basic components of artificial neural network: neurons, synaptic connections, functions of activations (tangential, sigmoid, stepped) and their derivatives, methods of calculating the network's weights, etc. The features of the Kolmogorov-Arnold representation theorem application were discussed for determination the architecture of multilayer neural networks. The implementation of the disjunctive logical element and approximation of an arbitrary function using a three-layer neural network were given as an examples. According to the simulation results, a conclusion was made as for the limits of the use of constructed networks, in which they retain their adequacy. The framework topics of individual research of the artificial neural networks is proposed.Comment: 16 pages, 3 figures, Proceedings of the 13th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer (ICTERI, 2018

APPLICATION OF CLOUD-BASED SPREADSHEETS TO ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELLING

The article substantiates the necessity to develop methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins and macros. It is shown that to acquire neural simulation competences in the spreadsheet environment, one should master the models based on the historical and genetic approach. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multidimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s–1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection

Застосування хмаро орієнтованих електронних таблиць для моделювання штучних нейронних мереж

The article substantiates the necessity to develop methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins and macros. It is shown that to acquire neural simulation competences in the spreadsheet environment, one should master the models based on the historical and genetic approach. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multidimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s–1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection.У статті обґрунтовано необхідність розробки методів комп'ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць. Проводиться систематичний огляд їх застосування для моделювання штучних нейронних мереж. Автори виділяють основні підходи до вирішення проблеми навчання мережевого комп'ютерного моделювання в середовищі електронних таблиць: спільне застосування електронних таблиць та інструментів нейромережевого моделювання, застосування сторонніх надбудов до електронних таблиць, розробка макросів з використанням вбудованих мов електронних таблиць; використання стандартних надбудов електронних таблиць для нелінійної оптимізації, створення нейронних мереж у середовищі електронних таблиць без надбудов і макросів. Показано, що для набуття компетентностей з нейромережевого моделювання в середовищі електронних таблиць слід опанувати моделі, засновані на історико-генетичному підході. У статті розглядаються способи побудови моделей нейронної мережі в хмаро орієнтованих електронних таблиця, Google Sheets. Модель ґрунтується на проблемі класифікації багатовимірних даних, представленої Р. А. Фішером у статті "Використання множинних вимірювань у таксономічних задачах". Обговорюється роль Едгара Андерсона у зборі та підготовці даних у 1920-1930-х роках, а також деякі особливості відбору даних

Xcos on Web as a promising learning tool for Bachelor's of Electromechanics modeling of technical objects

Research goals: to identify the perspective learning simulation tool for Bachelors of Electromechanics. Research objectives: to prove the feasibility of using the simulation system Xcos on Web as a tool of forming of future Bachelors of Electromechanics competence in modeling of technical objects. Research object: the use of imitative simulation systems to learning the Bachelors of Electromechanics. Research subject: the use Xcos on Web in learning modeling of technical objects the Bachelors of Electromechanics. Research methods used: the analysis of existing software usage experience. Research results. The imitative simulation system Xcos on Web is a promising cloud-based learning tool for Bachelor's of Electromechanics modeling of technical objects. The main conclusions and recommendations: 1. The use of simulation systems, such as Scilab Xcos, is a necessary part of Bachelor of Electromechanics professional training. 2. Cloud-based learning environment built on the integrative usage of mobile Internet devices promotes the forming of Bachelor's of Electromechanics professional competencies. 3. Implementation the full Scilab Xcos functionality at Xcos on Web creates conditions for transition in Bachelor's of Electromechanics learning the simulation of technical objects to the use of mobile Internet devices.Comment: 10 pages, 4 figures, 1 table, in Ukrainian, submitted to Workshop on Cloud technologies in education (CTE'2017

Educational Technology Quarterly: на початку

The editorial that opens the 1st issue of Educational Technology Quarterly.Редакційна стаття, що відкриває 1-й номер "Educational Technology Quarterly"

VlabEmbed – новий плагін Moodle для хімічної освіти

Research goals: The necessity of developing a plugin for Moodle, which is used to support the activities of experimental chemistry are substantiated. Description of created VlabEmbed plugin and the process of installing and configuring VlabEmbed plugin in system Moodle are reviewed. Object of research: Moodle plugins for chemistry education. Subject of research: VlabEmbed – the new plugin Moodle for the chemistry education. Research methods: review and analysis of scientific publications and Moodle plugins for the chemistry education. Results of the research: VlabEmbed plugin in system Moodle are created.Цілі дослідження: обгрунтовання необхідності розробки плагіну для Moodle, яка використовується для підтримки діяльності з експериментальної хімії. Розшлянуто рпис створеного плагіну VlabEmbed та процес його установки і налаштування у системі Moodle. Об'єкт дослідження: плагіни Moodle для хімічної освіти. Предмет дослідження: VlabEmbed - новий плагін Moodle для хімічної освіти. Методи дослідження: огляд і аналіз наукових публікацій і плагінів Moodle для хімічної освіти. Результати дослідження: розроблено плагін VlabEmbed для системи Moodle

CoCalc як засіб навчання нейромережевого моделювання в спецкурсі «Основи математичної інформатики»

Обговорено роль нейромережевого моделювання у змісті навчання спецкурсу «Основи математичної інформатики» для студентів технічних університетів – майбутніх фахівців з інформаційних технологій, спрямованого на подолання розриву між теоретичною інформатикою та її прикладними застосуваннями: програмною, системною та комп’ютерною інженерією. Обґрунтовано вибір CoCalc як засобу навчання основи математичної інформатики у цілому та нейромережевого моделювання зокрема. Наведено елементи методики використання CoCalc у навчанні теми «Нейронні мережі та розпізнавання образів» спецкурсу «Основи математичної інформатики». Наведено програмний код мовою CoffeeScript, що реалізує основні компоненти штучної нейронної мережі: нейрони, синаптичні з’єднання, функції активації (тангенціальна, сигмоїдальна, ступінчаста) та їх похідні, методи обчислення вагових коефіцієнтів мережі та ін. Обговорено особливості застосування теореми Колмогорова для визначення архітектури багатошарових нейронних мереж. Подано приклади реалізації диз’юнктивного логічного елементу та апроксимації довільної функції з використанням тришарової нейронної мережі. За результатами моделювання зроблено висновок про межі застосування побудованих мереж, в яких вони зберігають адекватність. Запропоновано рамкову тематику індивідуальних навчально-дослідних проектів із побудови штучних нейронних мереж.The role of neural network modeling in the learning сontent of special course “Foundations of Mathematic Informatics” was discussed. The course was developed for the students of technical universities – future IT-specialists and directed to breaking the gap between theoretic computer science and it’s applied applications: software, system and computing engineering. CoCalc was justified as a learning tool of mathematical informatics in general and neural network modeling in particular. The elements of technique of using CoCalc at studying topic “Neural network and pattern recognition” of the special course “Foundations of Mathematic Informatics” are shown. The program code was presented in a CofeeScript language, which implements the basic components of artificial neural network: neurons, synaptic connections, functions of activations (tangential, sigmoid, stepped) and their derivatives, methods of calculating the network`s weights, etc. The features of the Kolmogorov–Arnold representation theorem application were discussed for determination the architecture of multilayer neural networks. The implementation of the disjunctive logical element and approximation of an arbitrary function using a three-layer neural network were given as an examples. According to the simulation results, a conclusion was made as for the limits of the use of constructed networks, in which they retain their adequacy. The framework topics of individual research of the artificial neural networks is proposed

Професійні компетентності майбутніх інженерів-програмістів з проектування програмного забезпечення: методика викладання

The article is devoted to one of the competence components of a mobile-oriented environment for professional and practical training of future software engineers. It is shown that the introduction of higher education standard 121 "Software Engineering" for the first (bachelor) level of higher education in Ukraine has generated a number of training quality assurance problems associated primarily with the low level of detailed competencies and program learning outcomes. By solving these problems, the detailed design of the system of professional competencies for future software engineers is developed. The article deals with the approaches to developing one of the most important special professional competences of future software engineers – the ability to participate in software design, including modeling (formal description) of its structure, behavior, and processes of functioning. Based on a historical and genetic review of the software engineering training practice of future software engineers in the USA, UK, Canada, Australia, New Zealand and Singapore, recommendations for choosing forms of training organization, selection of training content, ways of students' and teachers' activities in software engineering, modeling and designing tools; assessment of the appropriate competence formation level are formulated. The example of organizing design training in conditions close to industrial-studio training is considered. The problems of transition from architectural to detailed design and project implementation are shown. Prospects for further development of this study are to substantiate the third (after requirements engineering and design engineering) engineering component of software engineering – the software construction.Стаття присвячена одній з компетентнісних складових мобільно-орієнтованого середовища професійно-практичної підготовки майбутніх інженерів-програмістів. Показано, що запровадження стандарту вищої освіти 121 "Інженерія програмного забезпечення" для першого (бакалаврського) рівня вищої освіти в Україні породило низку проблем забезпечення якості підготовки фахівців, пов'язаних, насамперед, з низьким рівнем деталізації компетентностей та програмних результатів навчання. Вирішуючи ці проблеми, розроблено детальний дизайн системи професійних компетентностей майбутніх інженерів-програмістів. У статті розглянуто підходи до формування однієї з найважливіших спеціальних фахових компетентностей майбутніх інженерів-програмістів - здатності брати участь у проектуванні програмного забезпечення, включаючи моделювання (формальний опис) його структури, поведінки та процесів функціонування. На основі історико-генетичного огляду практики навчання інженерії програмного забезпечення майбутніх інженерів-програмістів у США, Великій Британії, Канаді, Австралії, Новій Зеландії та Сінгапурі сформульовано рекомендації щодо вибору форм організації навчання, відбору змісту навчання, способів діяльності студентів і викладачів в інструментальних засобах інженерії, моделювання та проектування програмного забезпечення; оцінювання рівня сформованості відповідної компетентності. Розглянуто приклад організації проектної підготовки в умовах, наближених до виробничо-студійного навчання. Показано проблеми переходу від архітектурного до робочого проектування та реалізації проекту. Перспективи подальшого розвитку даного дослідження полягають в обґрунтуванні третьої (після інженерії вимог та інженерії проектування) інженерної складової програмної інженерії - конструювання програмного забезпечення