06.03.2026; Київ, Україна: XI Міжнародна наукова конференція «Наукові тренди постіндустріального суспільства»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ТЕХНОЛОГІЇ КОМП’ЮТЕРНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ У ВИКЛАДАННІ ЗАГАЛЬНОЇ ЕЛЕКТРОТЕХНІКИ В ПРОФЕСІЙНОМУ НАВЧАННІ

  • Олександр Деревянчук,
  • Микола Кучер
PDF

Опубліковано 08.03.2026

Як цитувати

Деревянчук, О., & Кучер, М. (2026). ТЕХНОЛОГІЇ КОМП’ЮТЕРНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ У ВИКЛАДАННІ ЗАГАЛЬНОЇ ЕЛЕКТРОТЕХНІКИ В ПРОФЕСІЙНОМУ НАВЧАННІ. Матеріали конференцій МЦНД, (06.03.2026; Київ, Україна), 264–268. вилучено із http://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/1463

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Динамічний розвиток інформаційно-комунікаційних технологій і автоматизованих систем управління зумовлює підвищення вимог до фахівців нового покоління, які поєднують високу кваліфікацію з розвиненими професійними компетентностями

PDF

Посилання

  1. 1. Future of Jobs Report 2023. World Economic Forum. May 2023. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf (дата звернення 24.02.2026).
  2. 2. Okur Ö., Huang M., Angeli L. et al. Sustainable digital education technologies: an analysis of selection processes in European universities. Discover Sustainability. 2025. Vol. 6. Art. 204. DOI: https://doi.org/10.1007/s43621-025-01008-z
  3. 3. Деревянчук Олександр. Розвиток технічних навичок здобувачів вищої освіти в процесі побудови прототипу системи сегментації зображень транспортних засобів. Молодь і ринок. 2024. Вип. 221. Том 1. С. 105–111. DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2024.296388
  4. 4. Baker R. et al. Data mining for education. International encyclopedia of education. 2010. Vol. 7. P. 112–118.
  5. 5. Деревянчук О. В. Впровадження спеціалізованих методів інтелектуального аналізу освітніх даних для підготовки майбутніх педагогів професійного навчання. Педагогічна Академія: наукові записки. 2024. № 11. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13996939
  6. 6. Derevyanchuk O. V. Educational data mining technologies in systemic analysis of quality of training optical engineers and vocational teacher training. Proc. SPIE. 2025. Vol. 13813. P. 1381326. DOI: https://doi.org/10.1117/12.3092538
  7. 7. Деревянчук О. В. Цілі та ключові застосування спеціалізованих методів інтелектуального аналізу освітніх даних для підготовки майбутніх педагогів професійного навчання. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: педагогіка та психологія. 2024. № 6. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-9199-2024-6-09-01
  8. 8. Wang M., Wei X. Research on Logistics Center Location-Allocation Problem Based on Two-Stage K-Means Algorithms. Advances in Computer Science for Engineering and Education, Hu, Z., Petoukhov, S., Dychka, I., He, M. (Eds.), Springer International Publishing. 2021. Vol. 1247. P. 52–62. DOI: 10.1007/978-3-030-55506-1_5
  9. 9. Nayak P. et al. Predicting students' academic performance by mining the educational data through machine learning-based classification model. Education and Information Technologies. 2023. Vol. 28. P. 14611–14637. DOI: 10.1007/s10639-023-11706-8
  10. 10. Delianidi M., Diamantaras K. KT-Bi-GRU: Student Performance Prediction with a Bi-Directional Recurrent Knowledge Tracing Neural Network. Journal of Educational Data Mining. 2023. Vol. 15, № 2. P. 1–21. DOI: 10.5281/zenodo.7808087
  11. 11. Деревянчук О. Методи кореляції та регресії освітніх даних у системному аналізі якості підготовки педагогів професійного навчання. Педагогічна Академія: наукові записки. 2025. № 23. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18004752
  12. 12. Algarni A. Data Mining in Education. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2016. Vol. 7, № 6. P. 456–461.
  13. 13. Baker R., Yacef K. The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. Journal of Educational Data Mining. 2009. Vol. 1, № 1. P. 3–17. DOI: 10.5281/zenodo.3554658
  14. 14. Derevyanchuk O. Use of intelligent fuzzy image segmentation systems in the professional training of future specialists in engineering and pedagogical fields. Professional Pedagogics. 2024. № 1(28). Р. 103–115. DOI: https://doi.org/10.32835/2707-3092.2024.28.103-115
  15. 15. Balovsyak S.V., Derevyanchuk O.V., Tomash V.V., Yarema S.V. Segmentation of railway transport images using fuzzy logic. Trans Motauto World. 2022. V. 7, № 3. P. 122–125. URL: https://stumejournals.com/journals/tm/2022/3/122
  16. 16. Savenko O., Balovsyak S., Derevyanchuk O., Ilashchuk M., Melnychuk S. Facial emotion recognition using an ensemble of convolutional neural networks. AIT&AIS’2025: International Scientific Workshop on Applied Information Technologies and Artificial Intelligence Systems, December 18–19 2025, Chernivtsi, Ukraine, CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 4160. P. 429–441. URL: https://ceur-ws.org/Vol-4160/paper25.pdf
  17. 17. Деревянчук О. Реалізація STEM-проєкту «Моделювання просторових зображень правильних багатогранників» як засіб розвитку творчого мислення здобувачів освіти. Молодь і ринок. 2024. Випуск 223. Том 3. С. 91–100. DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2024.301904.
  18. 18. Aldowah H., Al-Samarraie H., Fauzy W. M. Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis. Telematics and Informatics. 2019. Vol. 37. P. 13–49. DOI: 10.1016/j.tele.2019.01.007
  19. 19. Fazlikhani M., Bagheri I. Educational Computer Science Development Based on Data Mining. 5th International Conference on Science, Engineering, and role of Technology in new Busines, Copenhagen-Denamrk. 2023. P. 1–8.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 3 > >>