Перегляд за Автор "Skrypnyk, Tetiana"
Зараз показуємо 1 - 17 з 17
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Intelligent data analysis using artificial neural networks for decision making in the education domain(Khmelnytskyi National University, 2021-12-29) Radiuk, Pavlo; Mazurets, Olexander; Skrypnyk, Tetiana; Moroz, OleksandrNowadays, applying educational intelligent data analysis (EIDA) seems relevant for improving the educational process based on big data. It implies developing and improving the methods of processing collected data in educational institutions to understand academic issues better. Over the past decades, artificial neural networks (ANNs) have been recognized as the most prominent techniques for learning analytics. In this work, we systematized the recent scientific literature in EIDA with ANNs. The paper analyzes the applications of ANN to EIDA and discusses the computational issues in the EIDA domain. According to the investigation, most educational data mining tasks are addressed by controlled learning models, such as classification, regression, and time-series prediction. Most in-depth methods used in the EIDA domain are traditional types of ANN. Well-known techniques such as multi-year perceptron and deep long short‐term memory networks have been mainly used for classification and prediction tasks within the education sphere. However, the difficulty of interpreting the results produced by ANNs has also been a challenge for intelligent data practitioners in any domain, including education.Документ Автоматизоване виявлення та класифікація неоднозначностей у вимогах до програмного забезпечення ІТ-проєктів з використанням великих мовних моделей та RAG-технологій(Хмельницький національний університет, 2026) Вонсович, Богдан; Багрій, Руслан; Скрипник, Тетяна; Пасічник, Олександр; Vonsovych, Bohdan; Bahrii, Ruslan; Skrypnyk, Tetiana; Pasichnyk, OleksandrПроблема забезпечення якості вимог на ранніх етапах життєвого циклу розробки набуває критичного значення для успіху програмних проєктів, адже наявність лінгвістичних та семантичних неоднозначностей у специфікаціях є однією з головних причин виникнення дефектів, перевитрат бюджету та зривів термінів реалізації. Ручне рецензування документації є надмірно трудомістким та суб’єктивним процесом, а традиційні автоматизовані інструменти на основі правил часто генерують високий рівень хибних спрацювань через нездатність розуміти контекст. Використання великих мовних моделей відкриває нові можливості для семантичного аналізу тексту, проте їх пряме застосування ускладнюється схильністю до галюцинацій та ігноруванням специфічної термінології проєкту. У статті запропоновано гібридний метод виявлення неоднозначностей у вимогах до програмного забезпечення, що базується на інтеграції великих мовних моделей із технологією пошукового доповнення генерації (RAG). Запропонований підхід ґрунтується на двоагентній архітектурі, яка передбачає послідовну взаємодію агента-ідентифікатора для первинної фільтрації вимог та агента-класифікатора для їх глибокої семантичної типізації згідно зі стандартом IEEE 830. Метод охоплює такі етапи, як сегментація тексту, динамічне збагачення запитів контекстом із бази знань проєкту, застосування стратегії ланцюжка міркувань для генерації пояснень та структурний парсинг результатів. Експерименти проведено на спеціалізованому датасеті з домену телекомунікацій, що містить 1983 вимоги. Отримані результати засвідчили перевагу розробленого гібридного методу на базі моделі Flan-T5-Large над базовими підходами (ZeroShot та Few-Shot): метод забезпечує Precision 87%, повноту Recall 91% та F1-score 89%. Додатково підтверджено ефективність використання RAG для зниження кількості хибних спрацювань на вузькоспеціалізованій технічній лексиці та продемонстровано здатність системи надавати інтерпретовані пояснення виявлених дефектів. Результати доводять, що інтеграція контекстноорієнтованих LLM-агентів істотно підвищує рівень автоматизації та надійності процесу аудиту вимог у сучасних середовищах розробкиДокумент Автоматизоване відновлення трасувальних зв’язків між вимогами та програмним кодом з використанням великих мовних моделей(Хмельницький національний університет, 2026) Скрипнюк, Олександр; Багрій, Руслан; Манзюк, Едуард; Скрипник, Тетяна; Skrypniuk, Olexandr; Bahrii, Ruslan; Manziuk, Eduard; Skrypnyk, TetianaПроблема забезпечення узгодженості між вимогами та програмним кодом набуває критичного значення зі зростанням масштабу та складності сучасних програмних систем, адже відсутність надійних трасувальних зв’язків часто призводить до неповної реалізації вимог, ускладнює супровід коду та перевірку коректності роботи системи. Ручне формування трасувальних матриць є трудомістким і схильним до помилок процесом, особливо у великих проєктах. Використання великих мовних моделей відкриває нові можливості для автоматизації цього процесу, оскільки такі моделі здатні відображати глибокі семантичні зв’язки між текстовими вимогами та фрагментами програмного коду. У статті запропоновано метод виявлення трасувальних зв’язків між вимогами та програмним кодом із використанням трансформерних моделей великих мовних систем. Запропонований підхід ґрунтується на перетворенні текстових артефактів у векторні представлення за допомогою моделей CodeBERT, SBERT та TF-IDF з подальшим обчисленням семантичної подібності для автоматичного визначення потенційних зв’язків. Метод охоплює такі етапи як підготовки даних, генерації ембедингів, пошуку релевантних фрагментів і оцінювання отриманих результатів. Експерименти проведено на датасеті MSR-2021, що містить реальні трасувальні зв’язки для кількох проєктів. Отримані результати засвідчили перевагу CodeBERT над традиційними підходами (TF-IDF, SBERT): метод забезпечує точність до 0.85 та F1-score до 0.50 (залежно від глибини пошуку), що є високими показниками для задач автоматизованого інформаційного пошуку та ранжування. Додатково підтверджено важливість урахування структурного контексту коду та продемонстровано вплив параметра Top-K на баланс між повнотою та точністю. Результати доводять, що інтеграція моделей на основі LLM істотно підвищує рівень автоматизації, узгодженості та якості трасування вимог у сучасних середовищах розробки програмного забезпеченняДокумент Автоматизований розподіл процесів при управлінні ІТ-проєктами(Хмельницький національний університет, 2025) Скрипник, Тетяна; Багрій, Руслан; Мазурець, Олександр; Вознюк, Леонід; Ільчишин, Владислав; Skrypnyk, Tetiana; Bahrii, Ruslan; Mazurets, Oleksandr; Voznyuk, Leonid; Ilchyshyn, VladyslavУ сучасному управлінні ІТ-проєктами особливої актуальності набуває проблема ефективного розподілу завдань між виконавцями. Автоматизація цього процесу дозволяє значно підвищити продуктивність роботи команд, скоротити терміни виконання завдань і мінімізувати вплив людського фактора. У статті розглянуто інформаційну технологію автоматизованого розподілу процесів при управлінні ІТ-проєктами, що базується на використанні інформаційної моделі організації управління, математичної моделі прогнозування ефективності виконавців та методу оцінки їх відповідності заданим критеріям. Запропонована інформаційна технологія враховує рівень компетенцій працівників, їхній професійний досвід, історію виконання аналогічних завдань та досвід взаємодії з іншими членами команди. Розроблена математична модель дозволяє розраховувати прогнозовану ефективність виконання завдань кожним виконавцем, спираючись на систему вагових коефіцієнтів, що визначають вплив компетентності, досвіду та командної взаємодії. Метод оцінки ефективності ґрунтується на аналізі вхідних даних і використовується для оптимального розподілу завдань. Алгоритм функціонування запропонованої технології включає чотири основні етапи: актуалізацію вхідних даних, вибір ІТ-проєкту з нерозподіленими задачами, призначення виконавців на основі розрахованих показників ефективності та формування виробничої карти виконання проєкту. Вихідними даними є персоналізований розподіл завдань між розробниками, що дозволяє підвищити ефективність виконання проєкту та знизити ризики затримок. Результатом впровадження автоматизованого розподілу процесів в управлінні ІТ-проєктами є підвищення продуктивності команди, оптимізація використання ресурсів та зниження ймовірності неефективного призначення виконавців. Запропонована методика може бути використана в організаціях, що працюють над масштабними ІТ-проєктами, для підвищення якості управлінських рішень та ефективності реалізації проєктівДокумент Використання нечітких множин для побудови маршрутів перелітних птахів в обхід зон екологічних катастроф(Хмельницький національний університет, 2025) Міхалевcький, Віталій; Скрипник, Тетяна; Боратинський, Костянтин; Mikhalevskyi, Vitalii; Skrypnyk, Tetiana; Boratynskyi, KostiantynУ статті розглядається підхід до моделювання маршрутів міграції перелітних птахів з урахуванням зон екологічних катастроф, викликаних зокрема військовими діями, на основі теорії нечітких множин. Запропоновано методику побудови оптимальних шляхів перельоту, яка враховує фактори ризику, пов’язані з забрудненням середовища, змінами клімату та іншими несприятливими умовами. Використання нечіткої логіки дозволяє адаптивно оцінювати безпечність територій та формувати альтернативні траєкторії, що сприяє збереженню популяцій птахів та мінімізації втрат у процесі міграції. Проаналізовано сучасні алгоритми прокладення маршрутів та їх застосування в інформаційних системах, а також оцінено вплив вибору методу на якість прогнозування та побудови маршруту. Наведено результати моделювання, які демонструють ефективність розглядуваного підходу в умовах реальних екологічних загроз.Документ Засоби інтелектуального аналізу даних для вивчення конкурентного середовища при релокації підприємства(Хмельницький національний університет, 2025) Міхалевcький, Віталій; Скрипник, Тетяна; Вознюк, Леонід; Медведчук, Віталій; Mikhalevskyi, Vitalii; Skrypnyk, Tetiana; Vozniuk, Leonid; Medvedchuk, VitaliyВ статті розглянуто метод вивчення конкурентного середовища для релокації підприємства засобами інтелектуального аналізу даних. Суть методу полягає в оптимізації процесу вивчення виробничого середовища для можливості релокації підприємства. Шляхом використання цього алгоритму, людські, виробничі, фінансові ресурси та транспортні засоби розподіляються оптимально для максимально ефективної релокації підприємства. Описано також поточні і потенціальні ризики та переваги для нового підприємства, логістичні аспекти та комунікаційні стратегії, що надає можливість користувачам приймати обгрунтовані рішення щодо релокації підприємства. Використання інтелектуального аналізу даних для вивчення конкурентного середовища і релокації підприємства включає поєднання прогнозування, географічного аналізу, моделювання, методів багатокритеріального прийняття рішень та підтримки прийняття рішень через інтелектуальні системи. Ці підходи дозволяють бізнесу ефективно оцінювати ризики, можливості та оптимальні стратегії для релокації, мінімізуючи витрати та збільшуючи конкурентоспроможність на новому ринку.Документ Метод визначення навантаження тренування атлетів з використанням машинного навчання(Хмельницький національний університет, 2025) Манчур, Олександр; Манзюк, Едуард; Скрипник, Тетяна; Пасічник, Олександр; Петровський, Сергій; Manchur, Oleksandr; Manziuk, Eduard; Skrypnyk, Tetiana; Pasichnyk, Oleksandr; Petrovskyi, SergіiУ статті запропоновано метод визначення навантаження тренування атлетів з використанням машинного навчання, який ґрунтується на застосуванні LSTM-мереж для прогнозування параметрів серцевого ритму атлетів. За результатами експериментальної перевірки, точність прогнозування навантаження тренувань становила 85-90%. Це свідчить про високу ефективність розробленого методу.Документ Метод класифікації патологій листя рослин на основі згорткових нейронних мереж із застосуванням технологій розподіленого паралельного навчання(Хмельницький національний університет, 2026) Соколовський, Валентин; Манзюк, Едуард; Багрій, Руслан; Скрипник, Тетяна; Sokolovskyi, Valentyn; Bahrii, Ruslan; Manziuk, Eduard; Skrypnyk, TetianaУ роботі представлено удосконалений метод класифікації патологій листя сільськогосподарських рослин на основі глибокого навчання, спрямований на підвищення точності діагностики та скорочення часу обчислень. Запропоновано модифіковану п'ятиблокову архітектуру згорткової нейронної мережі (на базі VGG16) з інтегрованими механізмами батчнормалізації та dropout-регуляризації, що дозволило вирішити проблему перенавчання на обмежених вибірках. Для забезпечення ефективності експериментальних досліджень реалізовано технологію розподіленого паралельного навчання, яка базується на принципі паралелізму даних із синхронізацією градієнтів. Такий підхід дозволив суттєво прискорити процес тренування моделі та забезпечити горизонтальну масштабованість системи. Описано технологічні аспекти створення програмного забезпечення, зокрема використання декларативного конфігурування та системи версіонування, що гарантує відтворюваність експериментів та надійність результатів. Для експериментальних досліджень обрано датасет з чотирма класами хвороб листа. Проведено експериментальні дослідження на датасеті зображень листя квасолі у чотирьох категоріях. Встановлено, що запропонований метод досягає точності 91.2%, перевищуючи базову модель на 4%. Доведено критичний вплив аугментації даних на здатність моделі до узагальнення в умовах варіативності освітлення та ракурсів зйомки.Документ Метод прогнозного моделювання захворювання сухого ока на основі аналізу поведінкових та фізіологічних факторів(Хмельницький національний університет, 2025) Мандзюк, Єлизавета; Манзюк, Едуард; Скрипник, Тетяна; Міхалевcький, Віталій; Mandziuk, Yelyzaveta; Manziuk, Eduard; Skrypnyk, Tetiana; Mikhalevskyi, VitaliyУ роботі запропоновано метод прогнозного моделювання захворювання сухого ока Розроблено модуль обробки даних з нормалізацією числових параметрів та кодуванням категоріальних змінних для підвищення точності прогнозування. Розроблений метод придатний для раннього виявлення ризику захворювання сухого ока та формування індивідуальних профілактичних рекомендацій в офтальмологічній практиці. Експериментальні дослідження на даних 20 000 пацієнтів показали високу ефективність моделі (accuracy — 89%, precision — 87%, recall — 86%, F1 — 87%). Це свідчить про високу ефективність розробленого методу.Документ Метод розпізнавання об'єктів у реальному часі для безпілотних літальних апаратів у завданнях розслідувань і пошукових(Хмельницький національний університет, 2025) Олійник, Іван; Манзюк, Едуард; Пасічник, Олександр; Скрипник, Тетяна; Oliinyk, Ivan; Manziuk, Eduard; Pasichnyk, Oleksandr; Skrypnyk, TetianaУ роботі запропоновано метод розпізнавання об'єктів у реальному часі для безпілотних літальних апаратів у завданнях розслідувань і пошукових робіт. Відеопотік з БПЛА передається на наземну станцію, де за допомогою нейронних мереж типу YOLO здійснюється високоточне розпізнавання без необхідності зміни апаратного забезпечення. Розроблена інформаційна система дозволяє автоматизувати процес виявлення об’єктів та підвищити ефективність виконання оперативних завдань.Документ Метод інтелектуального аналізу емоційної тональності текстової інформації для визначення поведінкових намірів нейромережевими засобами(Хмельницький національний університет, 2023) Залуцька, Ольга; Молчанова, Марина; Мазурець, Олександр; Мельник, Олег; Скрипник, Тетяна; Zalutska, Olha; Molchanova, Maryna; Mazurets, Oleksandr; Melnyk, Oleh; Skrypnyk, TetianaУ роботі за результатом аналізу сучасного стану проблеми інтелектуального аналізу емоційної тональності текстової інформації визначено, що є актуальним застосування нейронних мереж для аналізу емоційної тональності текстів, оскільки це забезпечує вищу точність класифікації, ніж альтернативні підходи. Було запропоновано для інтелектуального аналізу емоційної тональності текстової інформації використати нейромережу архітектури BERT як одну із найбільш точних, в той час як для аналізу коротких документів запропоновано використовувати її модифікацію, RoBERTa.Документ Метод інтерпретування результатів виявлення фейкових новин за великою мовною моделлю(Хмельницький національний університет, 2025) Вовк, Стефанія; Радюк, Павло; Скрипник, Тетяна; Vovk, Stefaniia; Radiuk, Pavlo; Skrypnyk, TetianaШвидке поширення фейкових новин, що насичені складним контекстом, виявило неспроможність традиційних методів аналізу тексту ефективно та точно протидіяти цій глобальній загрозі. Як наслідок актуальної задачі пояснення результатів виявлення фейкових новин, у роботі запропоновано новий метод для виявлення фейкових новин та інтерпретування результатів виявлення за великими мовними моделями, що розв’язує задачу їхньої непрозорості. Метод ґрунтується на синергії локальних технік пояснюваного штучного інтелекту (Integrated Gradients, SHAP), глобальних проєкцій ознак (t-SNE, UMAP) та інтерактивного циклу «людина-в-петлі». Такий підхід забезпечує інтерпретованість рішень як на рівні окремих прикладів, так і всього простору даних. Працездатність методу підтверджено на моделі DistilBERT. За результатами тестування на корпусах текстових даних LIAR, FakeNewsNet та CONSTRAINT-2021 запропонований метод продемонстрував стабільне покращення показника F1-міри на 2–4% проти базових моделей. Найвищу точність за метрикою F1 у 97% зафіксовано на корпусі для тестування CONSTRAINT-2021, що підтверджує надійність та відтворюваність запропонованого підходуДокумент Роль людського фактору в ризиках ІТ-проєкту: системний підхід до формування команди(Хмельницький національний університет, 2025) Скрипник, Тетяна; Вознюк, Леонід; Skrypnyk, Tetiana; Voznyuk, LeonidУ сучасних умовах значна кількість компаній, які працюють за проєктним підходом, стикається з високими ризиками, пов’язаними з припиненням реалізації проєктів. Основними причинами цього часто стає людський чинник, що призводить до зниження якості кінцевого продукту, затримок у виконанні або припинення фінансування. Особливо гостро ця проблема проявляється у сфері інформаційних технологій, де проєктний підхід є невід’ємною частиною діяльності організацій. Формування ефективної проєктної команди в умовах невизначеності, характерної для ІТпроєктів, ускладнюється відсутністю точної інформації щодо обсягу робіт на етапі планування. Це зумовлює потребу в постійній корекції складу команди та її структури, що, своєю чергою, підвищує проєктні ризики. У зв’язку з цим зростає попит на кваліфіковані кадри, здатні не лише якісно виконувати професійні обов’язки, але й ефективно адаптуватися до умов роботи. Для успішного виконання ІТ-проєктів доцільно використовувати системний підхід до формування команди: визначати функціональні ролі, рівень компетенцій, психологічні особливості учасників, а також проєктувати робочі місця з урахуванням мотиваційних чинників. Недостатня увага до цього процесу часто призводить до зростання ризиків, пов’язаних із дезорганізацією праці та неузгодженістю дій між членами команди. Актуальність дослідження полягає в необхідності вдосконалення підходів до підбору проєктних команд, що дозволить мінімізувати ризики, пов’язані з людським чинником, і підвищити ефективність реалізації ІТ-проєктівДокумент Управління стейкхолдерами в іт-проєктах: баланс між очікуваннями зацікавлених сторін і результатами проєкту(Хмельницький національний університет, 2025) Скрипник, Тетяна; Вознюк, Леонід; Skrypnyk, Tetiana; Voznyuk, LeonidУправління зацікавленими сторонами є критичним фактором успіху ІТ-проєктів, оскільки балансування очікувань зацікавлених сторін з результатами проєкту суттєво впливає на досягнення цілей, стабільність та ефективність проєкту. У цій статті розглядаються ключові аспекти управління зацікавленими сторонами в ІТпроєктах, підкреслюючи важливість визначення зацікавлених сторін, аналізу їхніх потреб та встановлення реалістичних очікувань для забезпечення позитивних результатів. У дослідженні висвітлюються ефективні механізми комунікації між зацікавленими сторонами та проєктними командами, які покращують взаємодію та зменшують ризики непорозумінь та затримок. Залучення зацікавлених сторін протягом усього проєкту допомагає забезпечити задоволення та відповідність результатів проєкту їхнім вимогам та бізнес-цілям. Крім того, ефективне управління конфліктами та змінами є важливим для підтримки стабільності проєкту та мінімізації ризиків. Аналіз різних типів зацікавлених сторін та їхніх ролей в ІТ-проєктах забезпечує більш точне та ефективне управління проєктами. Також обговорюються найкращі практики, включаючи регулярні оновлення статусу та прозору комунікацію. У дослідженні робиться висновок, що успіх ІТ-проєктів залежить не лише від технічних та організаційних аспектів, але й від ефективної взаємодії із зацікавленими сторонами, забезпечення підтримки, ресурсів та досягнення цілей.Документ Управління ІТ-проектами : використання гнучких методологій(Хмельницький національний університет, 2025) Скрипник, Тетяна; Вознюк, Леонід; Мандзюк, Єлизавета; Skrypnyk, Tetiana; Voznyuk, Leonid; Mandziuk, YelyzavetaУ статті розглянуто перспективи впровадження гнучких методологій управління проєктами в ІТ-сфері та шляхи їх ефективного використання. Проаналізовано ключові аспекти Agile-менеджменту та наведено найбільш популярні інструменти гнучких підходів, зокрема Scrum і Kanban. Окреслено основні принципи Agile, їх вплив на підвищення командної ефективності та оптимізацію робочих процесів. Розглянуто переваги й обмеження Scrum як одного з провідних інструментів у гнучкому управлінні. Проведено огляд сучасних наукових джерел, присвячених організації управлінських процесів у галузі інформаційних технологій із використанням Agileпідходів. Проаналізовано ключові алгоритми та принципи, які застосовуються в ІТ-проєктах для організації процесу створення програмного забезпечення. Визначено відмінності між методологіями Kanban та Scrum, розкрито їх зміст, специфіку використання та основні переваги. Акцентовано увагу на важливій ролі інструменту Jira, який сприяє ефективному розподілу завдань у команді та фіксації помилок у процесі розробки. Підкреслено актуальність подальших досліджень у напрямі використання гнучких методів, принципів і практик Agile у проєктному менеджменті ІТ-компаній.Документ Управління іт-проектами: використання гнучких методологій(Хмельницький національний університет, 2025) Скрипник, Тетяна; Вознюк, Леонід; Мандзюк, Єлизавета; Skrypnyk, Tetiana; Voznyuk, Leonid; Mandziuk, YelyzavetaУ статті розглянуто перспективи впровадження гнучких методологій управління проєктами в ІТ-сфері та шляхи їх ефективного використання. Проаналізовано ключові аспекти Agile-менеджменту та наведено найбільш популярні інструменти гнучких підходів, зокрема Scrum і Kanban. Окреслено основні принципи Agile, їх вплив на підвищення командної ефективності та оптимізацію робочих процесів. Розглянуто переваги й обмеження Scrum як одного з провідних інструментів у гнучкому управлінні. Проведено огляд сучасних наукових джерел, присвячених організації управлінських процесів у галузі інформаційних технологій із використанням Agileпідходів. Проаналізовано ключові алгоритми та принципи, які застосовуються в ІТ-проєктах для організації процесу створення програмного забезпечення. Визначено відмінності між методологіями Kanban та Scrum, розкрито їх зміст, специфіку використання та основні переваги. Акцентовано увагу на важливій ролі інструменту Jira, який сприяє ефективному розподілу завдань у команді та фіксації помилок у процесі розробки. Підкреслено актуальність подальших досліджень у напрямі використання гнучких методів, принципів і практик Agile у проєктному менеджменті ІТ-компаній.Документ Ідентифікація їстівних дикоросів за аналізом зображень з використанням системного та мережевого програмного забезпечення(Хмельницький національний університет, 2025) Пасічник, Олександр; Скрипник, Тетяна; Манзюк, Едуард; Бабак, Олег; Pasichnyk, Oleksandr; Skrypnyk, Tetiana; Manziuk, Eduard; Babak, OlegВ роботі наведено метод ідентифікації їстівних дикоросів за аналізом зображень. Основою методу є нейромережеві засоби. Для забезпечення належної практичної цінності спроєктованого методу створено відповідне програмне рішення, ефективність якого визначається рівнем використання можливостей системного програмного забезпечення, а інтегрованість у сучасні загальні господарчі системи – правильним використанням мережевого програмного забезпечення. Представлено результати тестування спроєктованого методу та його програмної реалізації на прикладі одного з найпоширеніших їстівних дикоросів.