https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/3785 2026-05-14T02:08:59Z https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/3799 Комплексна методика розвитку фахових компетентностей морських інженерів з використанням фізичного експерименту освітніх цифрових сервісів та CHATGPT Яремчук, С.О.; Маслов, І.З. В роботі розроблена комплексна методика розвитку фахових компетентностей морських інженерів з використанням інформаційно-комунікаційних технологій GoogleMeet, GoogleClassroom, PowerPoint, GoogleSlides, Canva, GoogleSheets, GoogleForms, MyTestStudent та системи штучного інтелекту ChatGPT. Методика описує активності викладача та здобувачів під час проведення лекційних, лабораторних та практичних занять, що забезпечило підвищення рівня якості навчального процесу, повноцінне засвоєння та наближення знань здобувачів до їх практичного застосування у сфері морської інженерії. Методика апробована в Дунайському інституті Національного університету «Одеська морська академія» з досягненням суттєвого позитивного результату. За результатами іспитів встановлено підвищення абсолютної успішності та якості навчання. 2024-01-01T00:00:00Z https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/3798 Комп’ютерна программа «Дослідження оперативної пам’яті» Палагута, В.М.; Хотін, С.Ю.; Перетяка, С.М. За сучасними уявленнями, пам'ять є психічним процесом, який в свою чергу є невід'ємною частиною таких процесів, як навчання, прогнозування майбутнього та самоідентифікація індивідуума. Існує складна система класифікації видів пам’яті за різними ознаками, але для практики, зокрема експлуатації технічних систем, важливими є види пам’яті, які виділяють в залежності від часу збереження інформації: ультра короткотермінова (вона ж сенсорна або ще – безпосередня), короткотермінова та довготермінова. А також вид пам’яті, яка безпосередньо обслуговує операції мислення – оперативна пам’ять. Оперативна пам’ять є найважливішим психічним процесом під час обслуговування технічних систем або систем «людина-машина» тобто для роботи людини-оператора. А саме професія оператора є основною професією XXI cторіччя. Робота присвячена розробці комп’ютерної програми дослідження оперативної пам’яті, яка є одним з найважливіших психічних процесів, що визначають ефективність та безпеку інформаційної взаємодії між людиною та машиною, тобто роботі оператора. Програма реалізує запропоновану автором модифікацію методу «відтворених рядів», автоматизує його і вносить додаткову мотивацію за рахунок того, що дослідження проводиться в ігровій формі 2024-01-01T00:00:00Z https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/3797 Теплове майбутнє планети «Земля» Лавренченко, Г.К.; Слинько, О.Г.; Козловський, С.В.; Бойчук, А.С.; Галкін, В.М. В роботі тепловими розрахунками термодинамічних циклів енергетичних і холодильних установок та процесів, що здійснюються в кондиціонерах, показується одна з причин підвищення температури атмосфери планети «Земля». Для зменшення темпу підвищення температури необхідно обмежити використання вуглецевої енергетики (нафто- і газовикористання), перейти на відновлювальні види енергії і оптимізувати використання деяких благ цивілізації. Щоб уповільнити процес підвищення температури атмосфери, необхідно постійно удосконалювати термодинамічні цикли енергетичних і холодильних установок та процеси, що використовуються в кондиціонерах. Ці установки і пристрої є, і залишаться, суттєвими тепловими забруднювачами атмосфери Землі. Так установки для перетворення теплоти, яка отримується із нафти, що видобувається за добу тільки чотирма провідними нафто-видобуваючими Світовими державами, в механічну роботу, забруднюють атмосферу теплотою, яка еквівалентна потужності 334-х Запорізьких АЕС. Вся ж теплота тільки з цієї нафти, яка в кінці кінців потрапляє в атмосферу, дорівнює сумарній потужності майже 500 Запорізьких АЕС. Відстань між ними, якщо їх рівномірно розташувати вздовж Екватору, дорівнює всього лише 80 км. Кондиціонер, підтримуючий комфортний мікроклімат в приміщені при температурі зовнішнього повітря 35 ºС, теплоприпливи в яке дорівнюють 20 кВт, викидає в атмосферу 220 кВт теплоти. При підвищені температури зовнішнього повітря на 5 ºС потужність теплоти, яка забруднює атмосферу, зростає до 330 кВт, тобто коефіцієнт теплового забруднення сучасним кондиціонером дорівнює 16,5. Такими ж тепловими забруднювачами атмосфери є звичайні холодильні установки, які викидають в оточуюче середовище на 30-50 % більше теплоти ніж їх холодопродуктивність. До того ж, холодильні установки, як правило, працюють на високотехнологічній енергії, при виробництві якої має місце теплове забруднення атмосфери, якщо це не гідроелектроенергія. Зупинити процес теплового забруднення атмосфери Землі неможливо, можна тільки його уповільнити, застосовуючи тільки відновлюємі види енергії і удосконалюючи використовуємі зараз термодинамічні цикли енергетичних і холодильних установок та тепломасообмінні процеси в комфортних, технічних і технологічних кондиціонерах. 2024-01-01T00:00:00Z https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/3796 Синкретичне управління інноваційними проєктами в епоху розвитку ШІ Бушуєв, С.Д.; Івко, А.В. Оскільки технологічний ландшафт швидко розвивається, конвергенція інновацій та штучного інтелекту (ШІ) відкриває безпрецедентні можливості та проблеми для управління проєктами. У цій статті представлено комплексну математичну модель синкретичного управління інноваційними проєктами в епоху бурхливого розвитку штучного інтелекту. Синкретизм у цьому контексті відноситься до плавної інтеграції різних елементів, включаючи міждисциплінарну співпрацю, технології штучного інтелекту та адаптивні методології для оптимізації результатів проєкту. Запропонована модель охоплює різні аспекти управління проєктами, інновацій та інтеграції штучного інтелекту. У ній окреслено етапи управління життєвим циклом проєкту, особлива увага приділяється розподілу ресурсів, оцінці ризиків та адаптивним стратегіям. У галузі управління інноваціями модель включає методологію генерації ідей, пошуку технологій та відкритих інновацій, визнаючи роль ШІ у формуванні інноваційного ландшафту. Найважливішим аспектом моделі є інтеграція технологій штучного інтелекту протягом усього проєкту. Це включає визначення відповідних варіантів використання, ефективне управління даними, вибір відповідних моделей ШІ і створення систем підтримки прийняття рішень. Синкретичний підхід наголошує на міжфункціональній співпраці, створюючи середовище, в якому різні дисципліни органічно сприяють успіху проєкту. Оптимізація ресурсів ‒ це ключовий момент, що дозволяє використовувати штучний інтелект для ефективного розподілу ресурсів, прогнозування потреб в обслуговуванні та підвищення загальної продуктивності проєкту. У модель включені етичні та юридичні міркування, що забезпечують відповідальне використання ШІ, а в документі описуються механізми постійного навчання та розвитку, що дозволяють озброїти команди необхідними навичками. Ефективність моделі оцінюється через призму моніторингу та оцінки з використанням певних ключових показників ефективності, безперервного моніторингу та циклів зворотного зв'язку для інтеративних покращень. Особлива увага приділяється комунікації та співпраці з використанням сучасних інструментів для полегшення взаємодії із зацікавленими сторонами та ефективної командної роботи. Цей документ робить внесок у дискурс про управління проєктами, що розвивається, надаючи надійну основу, яка адаптується до динамічного характеру штучного інтелекту та інновацій. Він служить керівництвом для менеджерів проєктів, міждисциплінарних команд та осіб, які приймають рішення, що вирішують проблеми та можливості, які відкриваються завдяки синкретичному управлінню інноваційними проєктами в епоху бурхливого розвитку штучного інтелекту. 2024-01-01T00:00:00Z