У контексті Стратегії розвитку вищої освіти в Україні на 2022-2032 роки [1] акцентовано важливість професійної підготовки фахівців інженерно-педагогічних спеціальностей з актуальними знаннями та практичними навичками.
На міжнародному економічному форумі в Давосі 2023 року було представлено Звіт про прогнозовані тренди на ринку праці. Даний звіт аналізує очікування роботодавців щодо розвитку робочих місць та необхідних навичок у наступні п'ять років. Основним фактором, який визначатиме зміни на ринку праці, стане прогрес у сфері технологій, зокрема використання штучного інтелекту та автоматизації роботи. Прогнозується зростання попиту на фахівців у галузях технологій, машинного навчання та кібербезпеки. Ринок праці майбутнього буде віддавати перевагу міждисциплінарним навичкам та здатності адаптуватися до змін. Десять найбільш затребуваних навичок у найближчому майбутньому включає: аналітичне мислення, креативне мислення, стійкість та гнучкість, адаптивність до змін, мотивація і самосвідомість, цікавість та пожиттєве навчання, надійність та увага до деталей, активне слухання, лідерство та соціальний вплив, технологічна грамотність [2].
Серед тенденцій розвитку вищої освіти є підвищення рівня автоматизації виробництва. Найбільш затребуваними будуть фахівці, які з урахуванням викликів майбутнього зможуть розробляти та впроваджувати нову техніку та технології [3].
Особлива увага при цьому приділяється STEM-освіті, яка визначається як ключовий інструмент у формуванні компетентностей для майбутніх фахівців. Технічна спрямованість STEM-проєктів сприяє реалізації практичних завдань та формуванню навичок, затребуваних на ринку праці [4].
З метою реалізації цих завдань ми пропонуємо майбутнім фахівцям інженерно-педагогічних спеціальностей виконати наступні STEM-проєкти:
1. «Система розпізнавання зображень маски на обличчі людини». Проєкт передбачає детектування положення облич на зображеннях, що виконується методом Віоли-Джонса з використанням каскадів Хаара. Засобами нечіткої логіки з використанням бази знань Мамдані виконується розпізнавання маски на обличчі. Засобами програмного пакету Mental Modeler за допомогою логічної моделі системи розпізнавання досліджується вплив параметрів системи на точність розпізнавання обличчя та маски на обличчі людини.
2. «Система сегментації зображень із використанням нечіткої логіки». Проєкт передбачає виділення значущих сегментів на зображеннях транспортних засобів. Сегменти зображень транспортних засобів позначають колеса, фари, вікна, номерні знаки тощо. За допомогою нечіткої логіки визначається належність сегментів зображення до досліджуваних об’єктів, наприклад, до фар або номерних знаків. Виділення сегментів на зображеннях спрощує їх подальшу комп'ютерну обробку, зокрема визначення розмірів деталей та розпізнавання об'єктів.
3. «Інформаційної системи для кластеризації освітніх даних та їх аналізу з використанням нечіткої логіки» передбачає вибір джерела початкових даних (текстових файлів або електронних таблиць), побудову концептуальної та логічної моделей системи кластеризації освітніх даних, кластеризацію даних та їх аналіз. За допомогою нечітких функцій належності виконується коректний аналіз об’єктів навіть на межах кластерів. Методи кластеризації застосовують при аналізі освітніх даних для їх структурування та виявлення у них певних закономірностей розділення даних великого розміру на кластери.
Завдяки використанню нечіткої логіки можливо підвищити точність обробки даних у розроблених інформаційних комп’ютерних системах, але це потребує визначення впливу основних внутрішніх і зовнішніх факторів на функціонування таких систем. За допомогою логічних моделей засобами пакету Mental Modeler можна досліджувати вплив параметрів системи на точність їх роботи [5-8].
Перераховані проєкти можна реалізувати при вивченні майбутніми фахівцями дисципліни «Цифрові технології в професійній освіті».
STEM-проєкти систем розпізнавання зображень, сегментації зображень, кластеризації освітніх даних та їх аналізу з використанням нечіткої логіки включають наступні етапи: обґрунтування й вибір прототипу системи, розробка концептуальної моделі системи, розробка логічної моделі системи, розробка фізичної моделі системи, опис архітектури та компонентів апаратної частини прототипу системи, опис архітектури та компонентів програмної частини прототипу системи, опис даних, опис бібліотек та методів реалізації програмної частини прототипу системи, опис вимог до функціонування системи, опис контрольних прикладів та результатів тестування, опис інструкцій користувачеві.
Побудова та дослідження прототипів систем розпізнавання зображень, сегментації зображень, кластеризації освітніх даних та їх аналізу з використанням нечіткої логіки забезпечить студентам інженерно-педагогічних спеціальностей набуття професійних компетентностей, які пов’язані із розробкою інформаційних комп’ютерних систем.
Список літератури:
1. Стратегія розвитку вищої освіти в Україні на 2022–2032 роки. URL: https://www.kmu.gov.ua/npas/pro-shvalennya-strategiyi-rozvitku-vishchoyi-osviti-v-ukrayini-na-20222032-roki-286- (дата звернення 03.02.2024).
2. Kovalchuk V.I., Maslich S.V., Movchan L.G., Lytvynova S.H., Kuzminska O.H. Digital transformation of vocational schools: Problem analysis. CEUR Workshop Proceedings, 2022, 3085, р. 107–123. DOI: https://doi.org/10.55056/cte.107.
3. Future of Jobs Report 2023. World Economic Forum. May 2023. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_ Future_of_Jobs_2023.pdf.
4. Деревянчук Олександр. Розробка моделі нечіткої когнітивної карти для створення STEM-проєктів у професійній підготовці майбутніх фахівців інженерно-педагогічних спеціальностей. Вісник Університету імені Альфреда Нобеля. Серія «Педагогіка і психологія». Педагогічні науки. 2023, 2 (26), 160–169. DOI: 10.32342/2522-4115-2023-2-26-16.
5. Деревянчук Олександр. Побудова прототипу системи розпізнавання зображень маски на обличчі людини для застосування у майбутній професійній діяльності студентів інженерно-педагогічних спеціальностей. Актуальні питання гуманітарних наук: міжвузівський збірник наукових праць молодих вчених Дрогобицького державного педагогічного університету імені Івана Франка [редактори-упорядники М. Пантюк, А. Душний, В. Ільницький, І. Зимомря]. Дрогобич: Видавничий дім «Гельветика». 2023. Вип. 69. Том 2. С. 202–208. DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4863/69-2-33.
6. Balovsyak S., Derevyanchuk O., Kravchenko H., Ushenko Y., Hu Z. Clustering Students According to their Academic Achievement Using Fuzzy Logic. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 2023. Vol.15, № 6. P. 31–43. DOI:10.5815/ijmecs.2023.06.03.
7. 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.
8. Fayek A. R. Fuzzy Logic and Fuzzy Hybrid Techniques for Construction Engineering and Management. Journal of Construction Engineering and Management. 2020. Vol. 146, № 7. P. 1–12.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter