Квантитативна історія
Постійне посилання зібранняhttps://dspace.cusu.edu.ua/handle/123456789/4506
Переглянути
Документ Biographical Materials of Mathematicians and Natural Scientists in «The Bulletin of Experimental Physics and Elementary Mathematics» (1886–1917)(2022) Пасічник, Наталя Олексіївна; Ріжняк, Ренат Ярославович; Дефорж, Ганна Володимирівна; Pasichnyk, Natalya; Rizhniak, Renat; Deforzh, Нanna(en) The article presents the results of a study of the features of biographical and prosopographic materials about famous mathematicians and natural scientists, published in one of the most authoritative journals "Bulletin of Experimental Physics and Elementary Mathematics", which was published in Kyiv and Odesa during 1886–1917. In fact, the journal was an unofficial periodical printed branch of the Mathematical Department of the Novorossiysk Society of Naturalists. The purpose of the study is to conduct a meaningful and content analysis of the texts of the journal articles, which reveal biographies, features of labor activity and participation in scientific research of famous scientists. At the same time, the authors used scientific methods to conduct a meaningful analysis of the subject of research - analysis and synthesis, generalization and systematization. In the process of quantitative content analysis, text quantification, empirical data collection, their generalization, and mathematical and statistical processing were used. As a result of the study of biographical materials of the journal over the period, its authors came to the following conclusions. Firstly, the materials of the journal about famous domestic and foreign mathematicians and natural scientists were both biographical and prosopographic in nature. Moreover, the motives for the appearance of such publications, as a rule, were “round” dates from the moment of birth, from the beginning of creative activity, from the moment an important work was released, or from the moment of death (or the fact of death) of the subject of publication. All such articles in the journal are conditionally classified by the authors into brief biographical and prosopographic notes, detailed biographical and prosopographic articles, and obituaries. Secondly, the total volume of biographical and prosopographic materials for the entire period of publication of the journal was 2.88% of the total volume of the journal. At the same time, the journal contained materials about 84 scientists. The largest journal volume by the editors (more than 5 pages for each) was provided by 27 scientists and this amounted to 72.7% of the total volume of biographical material; this group included 9 domestic scientists and 18 foreigners. In total, the editors allotted an average of 4.89 pages for each domestic scientist, and 5.89 pages for each foreign scientist. The largest volume of materials was about physicists (46.42% of the total volume of biographical materials) and mathematicians (35.44%). Thirdly, the results of a meaningful analysis allow us to conclude that the published biographical and prosopographic materials of the journal are of high quality. This was largely facilitated by the careful selection of the authors of articles (or sources of materials), as well as the special requirements of the editors for documenting sources of materials in paginated links. Fourthly, the "inattention" of the editorial staff of the journal to a number of "round dates" of famous domestic and foreign mathematicians and physicists, as well as the uneven volumes allocated by the journal for biographies, indicate the absence of a clear editorial policy of the journal in the issue of allocating printed volumes for systematic biographical statements and research.Документ Алгоритмічна реалізація цифрових методів розпізнавання нумізматичних об’єктів(2024) Ріжняк, Ренат Ярославович; Пасічник, Наталя Олексіївна; Rizhniak, Renat; Pasichnyk, Natalia(en) The article analyzes the practical implementation of the general problem of using digital technologies in the humanities and cultural sciences to improve accessibility, understanding and interaction. The historical field of research became a convenient field of activity, first for humanities informatics, and later for digital humanities. Nowadays, numismatics as a field of historical research actively uses the digital models of content analysis, mathematical, statistical and probabilistic models, artificial intelligence theory, models of mathematical analysis, analytical geometry and topology. In addition, the tasks of digital recognition of the numismatic material are gaining popularity in numismatics, making the methods of recognizing the images as a relevant subject of practical application for the development of numismatic research. The purpose of the article is to study and systematize the peculiarities of algorithmic implementation of the digital methods of numismatic material recognition. The authors conducted a literature review on the use of digital technologies in numismatics, which covers several key aspects: database creation and management; use of Internet resources for research and collecting; market analysis and coin value assessments; automated coin recognition. The article analyzes the most popular existing applications for coin recognition, classifies the methods of pattern recognition theory (which is the theoretical basis of all intelligent digital systems endowed with the functionality of identifying numismatic objects), and studies their algorithmic implementation. This allowed us to formulate the following conclusions. Firstly, the analysis of the most popular implementations of digital recognition of numismatic objects, which are oriented to use both on stationary devices and mobile devices, showed that the features of their main functionality are reduced to solving the actual problems of coin recognition, and the availability of additional functionality provides users with the opportunity to rationally choose between different products. Secondly, the following groups of generalized methods are used in the practical implementation of the theory of pattern recognition, that is the theoretical basis of all intelligent digital systems endowed with the functionality of identifying numismatic objects: the classical methods, machine learning methods, deep learning methods, and unsupervised learning methods. Each of the groups of the named generalized methods contains a set of specific methods that determine a certain format and algorithm for working with data. Thirdly, we define the mathematical formulation of the problem of a pattern recognition in a general version, and also reveal the algorithmic and mathematical structures of the implementation of the most popular methods of numismatic object recognition – the pattern method, the nearest neighbor method, the clustering method, and the convolutional neural network method. For each of the named methods, recommendations were provided regarding their software implementations in relevant programming languages and libraries. A follow-up study may involve the determination of algorithmic implementations of the other methods of pattern recognition theory for the identification of numismatic material and the study of options for writing codes to implement the described methods and analyze their performance for various equipment. (ua) На сьогодні в нумізматиці як галузі історичних досліджень активно використовуються цифрові моделі контентного аналізу, математико-статистичні та ймовірнісні моделі, теорія штучного інтелекту, моделі математичного аналізу, аналітичної геометрії та топології. Окрім того, в нумізматиці набувають популярності задачі цифрового розпізнавання нумізматичного матеріалу, що зумовлює актуальність методів теорії розпізнавання образів як сучасного предмета практичного застосування для розвитку нумізматичних досліджень. Мета статті – дослідження та систематизація особливостей алгоритмічної реалізації цифрових методів розпізнавання нумізматичного матеріалу. У статті проведено аналіз наявних найбільш популярних застосунків для розпізнавання монет, класифіковано методи теорії розпізнавання образів, досліджено їхню алгоритмічну реалізацію. Це дало можливість сформулювати такі висновки. По-перше, аналіз найпоширеніших реалізацій цифрового розпізнавання нумізматичних об’єктів, які зорієнтовані на використання як на стаціонарних пристроях, так і на мобільних, показав, що особливості їхнього основного функціоналу зводяться до розв’язання власне проблем розпізнавання монет, а наявність додаткового функціоналу надає користувачам можливості раціонального вибору з-поміж різних продуктів. По-друге, у практичній реалізації теорії розпізнавання образів, яка становить теоретичну основу всіх інтелектуальних цифрових систем, що наділені функціоналом ідентифікації нумізматичних об’єктів, використовуються такі групи узагальнених методів: класичні методи, методи машинного навчання, методи глибокого навчання та методи безконтрольного навчання. По-третє, нами визначена математична постановка задачі розпізнавання образів у загальному варіанті а також розкрита алгоритмічна та математична структури реалізації найбільш популярних методів розпізнавання нумізматичних об’єктів – методу шаблонів, методу найближчих сусідів, методу кластеризації та методу згорткових нейронних мереж. Продовження дослідження може стосуватися визначення алгоритмічних реалізацій інших методів теорії розпізнавання образів для ідентифікації нумізматичного матеріалу та дослідження варіантів написання кодів для реалізації описаних методів та проведення аналізу їхньої продуктивності для різноманітного обладнання.Документ Інформаційні технології в освіті: інноваційні підходи до навчання у вищих навчальних закладах України (друга половина ХХ ст.)(2025) Ріжняк, Ренат Ярославович; Rizhniak, Renat(ua) У статті розглядається еволюція використання комп’ютерних технологій у вищій освіті – від перших навчальних систем 1960–1970-х років до сучасних цифрових платформ. Аналізується розвиток навчальних засобів у США, Великобританії, Радянському Союзі та Україні, зокрема їх роль у формуванні індивідуалізованого підходу до навчання. Окрему увагу приділено першим комп’ютерним навчальним системам, орієнтованим на програмування, та їхньому впливу на подальший розвиток освітніх технологій. Мета роботи полягає в аналізі та висвітлення інноваційних підходів до навчального процесу в закладах вищої освіти України. Досліджується розвиток автоматизованих навчальних систем, створених в Інституті кібернетики АН УРСР під керівництвом В.М. Глушкова, починаючи з 1960-х років. Аналізується задачний підхід до взаємодії людини з електронними цифровими обчислювальними машинами та його роль у формуванні автоматизованих навчальних систем. Окреслено чотири ключові етапи розвитку цього підходу, включаючи формування теоретичних засад, розробку програмного забезпечення та перевірку ефективності навчальних систем. Окрема увага приділена системі «Педагог» та іншим навчаючим платформам, розробленим на базі ЕОМ серії «Дніпро». Стаття висвітлює значення задачного підходу у вдосконаленні методів комп’ютерного навчання та організації ефективного діалогу між людиною та обчислювальною машиною. Проаналізовано підходи до проєктування мобільних інструментальних пакетів прикладних програм, зокрема спеціалізованої мови, адаптованої до архітектури міні- та мікро-ЕОМ. Окрему увагу приділено природномовним діалоговим системам, у яких лінгвістичний процесор відіграє ключову роль. Висвітлено дослідження Ю.І. Машбіця щодо дидактичних моделей комп’ютерного навчання, що ґрунтуються на психологічних аспектах організації діалогу між учнем і системою. Представлено підходи до створення ЕНС, що базуються на моделі навчального процесу з адаптацією завдань до характеристик учня та механізмами діагностики помилок. Робиться висновок про те, що сучасні платформи значно розширили можливості навчання, порівняно з ранніми системами, які мали обмежені дидактичні можливості. (en) The article examines the evolution of computer technology use in higher education, from the first educational systems of the 1960s–1970s to modern digital platforms. It analyzes the development of educational tools in the USA, the UK, the Soviet Union, and Ukraine, particularly their role in shaping an individualized approach to learning. Special attention is given to the early computer-based learning systems focused on programming and their impact on the further development of educational technologies. The aim of the study is to analyze and highlight innovative approaches to the educational process in higher educational institutions of Ukraine. The article explores the development of automated learning systems created at the Institute of Cybernetics of the Academy of Sciences of the Ukrainian SSR under the leadership of V. M. Glushkov, starting from the 1960s. It examines the problem-oriented approach to human interaction with electronic digital computers and its role in forming automated learning systems. Four key stages in the development of this approach are outlined, including the formation of theoretical foundations, software development, and evaluation of the effectiveness of learning systems. Particular attention is given to the “Pedagog” system and other educational platforms developed based on the “Dnipro” series computers. The study highlights the significance of the problem-oriented approach in improving computer-assisted learning methods and organizing an effective dialogue between humans and computers. It analyzes approaches to designing mobile application software packages, including a specialized programming language adapted to the architecture of mini- and microcomputers. Special attention is paid to natural language dialogue systems, where the linguistic processor plays a key role. The research presents the findings of Yu.I. Mashbyts on didactic models of computerassisted learning based on psychological aspects of organizing dialogue between students and systems. The study also discusses the design of intelligent tutoring systems (ITS) that incorporate adaptive learning tasks and error diagnosis mechanisms. The conclusion emphasizes that modern platforms have significantly expanded learning opportunities compared to early systems, which had limited didactic capabilities.