<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/8640">
    <title>DSpace Зібрання:</title>
    <link>http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/8640</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/41372" />
        <rdf:li rdf:resource="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39958" />
        <rdf:li rdf:resource="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39957" />
        <rdf:li rdf:resource="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/38276" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-06-22T19:05:36Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/41372">
    <title>Про один з напрямків перспективного використання штучного інтелекту в освіті</title>
    <link>http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/41372</link>
    <description>Назва: Про один з напрямків перспективного використання штучного інтелекту в освіті
Автори: Барна, Ольга Василівна; Генсерук, Галина Романівна; Грод, Інна Миколаївна; Карабін, Оксана Йосифівна; Вовкодав, Олександр Валерійович
Короткий огляд (реферат): Технології штучного інтелекту характеризуються широким спектром&#xD;
можливостей, що динамічно розширюються. Вплив може бути як позитивним, так і&#xD;
негативним, залежно від напрямів використання. У межах дослідження здійснено аналіз&#xD;
технологій штучного інтелекту, їх інтеграції в освітні програми та визначено потенціал для&#xD;
створення адаптивного навчального середовища на прикладі освітнього продукту.&#xD;
Серед найефективніших засобів сучасного штучного інтелекту виокремлено мовні&#xD;
моделі, розроблені OpenAI. В освітній практиці переважно використовуються моделі як GPT-&#xD;
3.5 / GPT-4 / GPT-4-turbo, Codex, DALL·E та Whisper. Нами обрано OpenAI, як гнучкий і&#xD;
потужний інструмент із розвиненим API, що підтримує багаторівневу логіку, має якісний&#xD;
україномовний інтерфейс, забезпечує інтерактивність і реалістичність взаємодії, можливість&#xD;
реалізації гейміфікації. У статті описано створення додатку для підсумкового контролю, із&#xD;
використанням можливостей OpenAI, який має ігрову структуру. Передбачено&#xD;
структурування рівнів і застосування підказок із нарахуванням балів, що сприяє підвищенню&#xD;
мотивації до вивчення предмета.&#xD;
У межах курсу «Комп’ютерне моделювання» було створено застосунок для&#xD;
підсумкового контролю знань з фізики, що дає змогу працювати з навчальним матеріалом.&#xD;
Якщо відповідь є неправильною, система генерує одну або дві підказки за допомогою моделей&#xD;
OpenAI GPT-3.5 або GPT-4 через API. Розроблений продукт може використовуватися в&#xD;
освітньому процесі. Досліджено особливості використання штучного інтелекту в освітній&#xD;
сфері.; The possibilities that AI provides us are quite wide and are becoming even wider&#xD;
every day. They can be both useful for the user and bring some harm. It all depends on the purposes&#xD;
for which we will use it. In our work, we are considering the «useful» application of AI, designing its&#xD;
application for modern education. The goal is to study artificial intelligence technology in the context&#xD;
of their integration into educational programs, to reveal the potential of artificial intelligence as a tool&#xD;
for creating an adaptive learning environment using the example of an educational product.&#xD;
One of the most powerful tools of modern artificial intelligence is OpenAI language models. In&#xD;
education, models such as GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4-turbo, Codex, DALL·E and Whisper are mainly&#xD;
used. We chose OpenAI because it is a flexible and powerful API that supports multi-level logic, has&#xD;
a high-quality Ukrainian-language interface, interactivity and realism are present, and the possibility&#xD;
of implementing gamification is possible. The work describes the creation of a final control&#xD;
application built with the participation of OpenAI, which has a game structure. You can gain points&#xD;
by passing certain levels of questions, receiving hints, which forms additional motivation to study the&#xD;
subject.&#xD;
As part of the computer modeling course, a final physics test application was implemented,&#xD;
where you can answer questions on a selected topic. In case of an error, the system generates one or&#xD;
two hints created by the OpenAI GPT-3.5 or GPT-4 model via the API. The developed applications&#xD;
are already full-fledged products that can be used in lessons or in extracurricular work. This work is&#xD;
aimed at exploring aspects of the use of AI in a specific area, in particular the educational one, which&#xD;
we chose for research.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39958">
    <title>Педагогічні умови до застосування ігрових технологій у професійній діяльності майбутніх учителів початкової школи</title>
    <link>http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39958</link>
    <description>Назва: Педагогічні умови до застосування ігрових технологій у професійній діяльності майбутніх учителів початкової школи
Автори: Скасків, Ганна Михайлівна
Короткий огляд (реферат): У статті розкрито теоретичні та прикладні аспекти підготовки майбутніх учителів початкової школи до використання&#xD;
ігрових технологій у майбутній професійній діяльності. Здійснено наукове обґрунтування та описано структурно модель,&#xD;
спрямовану на формування умов до впровадження ігрових технологій в освітній процес&#xD;
початкової ланки освіти. Визначено роль&#xD;
педагогічних умов як критичного системоутворювального елемента, що забезпечує&#xD;
цілісність, результативність та ефективність професійної підготовки фахівців. Проаналізовано сутність поняття «педагогічні&#xD;
умови» через призму поєднання об’єктивних&#xD;
та суб’єктивних чинників, що регулюють&#xD;
динамічну взаємодію інформаційних, особистісних, психологічних та дидактичних компонентів навчання. Зокрема, до&#xD;
суб’єктивних умов віднесено наявність у&#xD;
студентів стійкої потреби та мотивів до&#xD;
діяльності, прийняття мети навчання та&#xD;
відповідність змісту роботи індивідуальним&#xD;
особливостям суб’єкта. Об’єктивні умови&#xD;
розглянуто крізь призму організаційних&#xD;
аспектів (мотивування, планування, контроль, оцінка) та ресурсного забезпечення,&#xD;
що включає матеріально-технічне, інформаційне та кадрове наповнення освітнього&#xD;
процесу. Розглянуто кореляцію між результативністю та ефективністю навчання,&#xD;
де результативність трактується як наявність якісних змін у професійному розвитку&#xD;
педагога та його здатність ефективно&#xD;
використовувати ігрові засоби. Виокремлено та детально охарактеризовано комплекс ключових педагогічних умов: формування позитивної мотивації до педагогічної&#xD;
діяльності через створення стимулюючого середовища; збагачення когнітивного компонента шляхом інтеграції теоретичної&#xD;
бази з практичним досвідом; поетапне оволодіння інноваційними методиками, що передбачає використання кейс-методу, тренінгів та моделювання реальних педагогічних ситуацій; розвиток рефлексивних умінь для забезпечення здатності до самоаналізу та критичного осмислення власного&#xD;
досвіду. Доведено, що системна реалізація визначених умов забезпечує гармонійне поєднання теоретичної та практичної складових підготовки, формуючи готовність майбутнього вчителя до інноваційної діяльності та успішної адаптації до динамічних змін у професійному середовищі.; The article reveals theoretical and applied&#xD;
aspects of training future primary school teachers&#xD;
to use gaming technologies in their future&#xD;
professional activities. A scientific justification is&#xD;
provided and a structural and functional model is&#xD;
described, aimed at preparing students to implement&#xD;
gamification technologies in the educational&#xD;
process at the primary level of education. The&#xD;
role of pedagogical conditions as a critical system-&#xD;
forming element that ensures the integrity,&#xD;
effectiveness, and efficiency of professional training&#xD;
of specialists is determined. The essence of&#xD;
the concept of “pedagogical conditions” has been&#xD;
analyzed through the prism of a combination of&#xD;
objective and subjective factors that regulate the&#xD;
dynamic interaction of informational, personal,&#xD;
psychological, and didactic components of learning.&#xD;
In particular, subjective conditions include&#xD;
the presence of a stable need and motivation for&#xD;
activity in students, acceptance of learning goals,&#xD;
and the correspondence of the content of work&#xD;
to the individual characteristics of the subject.&#xD;
Objective conditions are considered through the&#xD;
prism of organizational aspects (motivation, planning,&#xD;
control, evaluation) and resource provision,&#xD;
which includes material, technical, informational,&#xD;
and personnel support for the educational process.&#xD;
The correlation between the effectiveness&#xD;
and efficiency of learning is considered, where&#xD;
effectiveness is interpreted as the presence of&#xD;
qualitative changes in the professional development&#xD;
of the teacher and their ability to effectively&#xD;
use game tools. A set of key pedagogical&#xD;
conditions has been identified and described in&#xD;
detail: forming positive motivation for pedagogical&#xD;
activity by creating a stimulating environment;&#xD;
enriching the cognitive component by integrating&#xD;
theoretical knowledge with practical experience;&#xD;
step-by-step mastery of innovative methods,&#xD;
including the use of case studies, training, and&#xD;
modeling of real pedagogical situations; development&#xD;
of reflective skills to ensure the ability&#xD;
to self-analyze and critically reflect on one’s&#xD;
own experience. It has been proven that the&#xD;
systematic implementation of certain conditions&#xD;
ensures a harmonious combination of theoretical&#xD;
and practical components of training, forming&#xD;
the readiness of future teachers for innovative&#xD;
activity and successful adaptation to dynamic&#xD;
changes in the professional environment.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39957">
    <title>Використання кейс-методу при вивченні курсу «Асимптотичні методи у математиці»</title>
    <link>http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/39957</link>
    <description>Назва: Використання кейс-методу при вивченні курсу «Асимптотичні методи у математиці»
Автори: Хохлова, Лариса Григорівна; Хома, Н. Г.
Короткий огляд (реферат): Продемонстровано застосування методу кейсів (case-study) при вивченні теми “Асимптотичні методи розв’язування лінійних диференціальних рівнянь із змінними коефіцієнтами” з курсу “Асимптотичні методи у математиці”. Охарактеризовано вимоги стосовно навчального процесу у закла-&#xD;
дах вищої освіти (ЗВО) згідно з концепцією&#xD;
математичної освіти в Україні. Зосереджено увагу на необхідності використання&#xD;
методу проблемного навчання – методу кейсів. Розкрито зміст поняття “кейс”. Перелічено переваги методу case-study, основні&#xD;
вимоги до нього. Проаналізовано важливість&#xD;
вибраної теми “Асимптотичні методи&#xD;
розв’язування лінійних диференціальних рівнянь із змінними коефіцієнтами”, її приклад-&#xD;
ний характер. Розглянуто основні етапи&#xD;
дослідження, здійсненого студентами&#xD;
фізико-математичного факультету при&#xD;
знаходженні асимптотичного розв’язку&#xD;
лінійного диференціального рівняння із змінними коефіцієнтами, який буде достатньо&#xD;
точним у певній області значень, та встановленні оцінки похибки цього розв’язку.&#xD;
Виділено основні кроки розв’язання поставленої проблеми. Виокремлено чотири відомі&#xD;
методи, з допомогою яких розв’язується&#xD;
лінійне диференціальне рівняння із змінними коефіцієнтами, серед яких метод&#xD;
Вентцеля – Крамерса - Бріллюена, метод&#xD;
усереднення, метод багатомасштабних&#xD;
розкладів, метод граничних функцій. Як&#xD;
результат дослідницької роботи, для кожного з методів встановлені фактори, від&#xD;
яких залежить їх точність, сформульовані&#xD;
переваги та недоліки. На фінальному етапі&#xD;
дослідження зазначені методи, що дають&#xD;
найкращу точність наближеного розв’язку&#xD;
лінійного диференціального рівняння із змінними коефіцієнтами. Вказано, що метод&#xD;
case-study активізує процес навчання, формує позитивну мотвацію та оновлює творчий потенціал викладачів.; The application of the case-study method in the&#xD;
study of the topic “Asymptotic methods for solving&#xD;
linear differential equations with variable coefficients”&#xD;
from the course “Asymptotic methods&#xD;
in mathematics” is demonstrated. The requirements&#xD;
for the educational process in higher education&#xD;
institutions (HEI) according to the concept&#xD;
of mathematical education in Ukraine are characterized.&#xD;
Attention is focused on the need to use&#xD;
the problem learning method - the case method.&#xD;
The content of the concept of “case” is disclosed.&#xD;
The advantages of the case-study method and&#xD;
the basic requirements for it are listed. The&#xD;
importance of the chosen topic “Asymptotic&#xD;
methods of solving linear differential equations&#xD;
with variable coefficients,” its applied nature is&#xD;
analyzed. The main stages of the research carried&#xD;
out by students of the Faculty of Physics and&#xD;
Mathematics when finding an asymptotic solution&#xD;
of a linear differential equation with variable&#xD;
coefficients, which will be sufficiently accurate in&#xD;
a certain range of values, and establishing an&#xD;
estimate of the error of this solution, are considered.&#xD;
The main steps for solving the problem are&#xD;
highlighted. Four known methods were singled&#xD;
out, with the help of which a linear differential&#xD;
equation with variable coefficients is solved,&#xD;
including the Wentzel-Kramers-Brillouin method,&#xD;
the averaging method, the method of multiscale&#xD;
expansions, the method of boundary functions.&#xD;
As a result of the research work, for each of the&#xD;
methods, the factors on which their accuracy&#xD;
depends, the advantages and disadvantages are&#xD;
formulated. At the final stage of the study, methods&#xD;
are indicated that give the best accuracy of&#xD;
the approximate solution of a linear differential&#xD;
equation with variable coefficients. It is indicated&#xD;
that the case-study method activates the learning&#xD;
process, forms a positive motivation and updates&#xD;
the creative potential of teachers.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/38276">
    <title>Розвиток цифрової компетентності наукових та науково-педагогічних працівників засобами генеративного штучного інтелекту</title>
    <link>http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/38276</link>
    <description>Назва: Розвиток цифрової компетентності наукових та науково-педагогічних працівників засобами генеративного штучного інтелекту
Автори: Олексюк, Василь Петрович; Спірін, О.; Балик, Надія Романівна; Іванова, С.
Короткий огляд (реферат): У статті розглядається актуальна проблема, пов’язана з розривом між стрімким розвитком генеративного&#xD;
штучного інтелекту (ШІ) та рівнем цифрової компетентності наукових і науково-педагогічних працівників (НПП). Автори&#xD;
дослідження є розроблення та обґрунтування комплексної методики використання генеративного ШІ для цілеспрямованого&#xD;
розвитку цифрової компетентності вказаної категорії фахівців. Методологія дослідження заснована на системному,&#xD;
компетентнісному, діяльнісному та андрагогічному підходах. Вона передбачає застосування теоретичних (аналіз стандартів,&#xD;
моделювання) та емпіричні (аналізу навчальних ресурсів, сервісів генеративного ШІ, кейсів і проблемних ситуацій). У результаті на&#xD;
основі авторської моделі цифрової компетентності НПП розроблено методику, що складається з п’яти взаємопов’язаних складників:&#xD;
мети, змісту, методів, засобів, організаційних форм та очікуваних результатів. Методика розроблена з урахуванням таких&#xD;
складників цифрової кометентності цифрової навчальної, дослідницької, методичної, організаційно-комунікаційної та&#xD;
кросдіяльнісної. Для кожного складника запропоновано конкретний зміст навчання та практичні приклади завдань, спрямованих на&#xD;
формування навичок промпт-інжинірингу, критичної оцінки згенерованого контенту, використання ШІ для аналізу даних, підготовки&#xD;
публікацій, розроблення навчальних матеріалів та вирішення комплексних професійних завдань. Технологічний компонент методики&#xD;
передбачає гнучке поєднання інтерактивних методів навчання (воркшопи, проєктна діяльність, кейс-стаді) та організаційних форм&#xD;
(очна, дистанційна, комбінована), адаптованих до потреб навчання дорослих . Очікувані результати оцінюються за комплексом&#xD;
кількісних та якісних показників і передбачають досягнення слухачами достатнього та високого рівнів цифрової компетентності.&#xD;
Автори вважають, що запропонована методика є системним рішенням, що дозволяє перейти від інтуїтивного до стратегічного&#xD;
використання ШІ, сприяючи підвищенню ефективності наукової та освітньої діяльності.; The article discusses the pressing issue of the gap between the rapid development of generative artificial intelligence (AI)&#xD;
and the level of digital competence of scientific and scientific-pedagogical workers (SPW). The authors of the study have developed and&#xD;
substantiated a comprehensive methodology for utilizing generative AI to target the development of digital competence in this category of specialists. The research methodology is based on systemic, competency-based, activity-based, and andragogical approaches. It involves the&#xD;
use of theoretical (analysis of standards, modeling) and empirical (analysis of educational resources, generative AI services, case studies, and&#xD;
problem situations) methods. As a result, based on the author's model of digital competence of NPP, a methodology has been developed that&#xD;
consists of five interrelated components: goals, content, methods, means, organizational forms, and expected results. The methodology was&#xD;
developed taking into account the following components of digital competence: digital learning, research, methodological, organizationalcommunication,&#xD;
and cross-functional. For each component, specific training content and practical examples of tasks are proposed, aimed at&#xD;
developing skills in prompt engineering, critical evaluation of generated content, utilizing AI for data analysis, preparing publications,&#xD;
developing training materials, and solving complex professional tasks. The technological component of the methodology allows for a flexible&#xD;
combination of interactive teaching methods (workshops, project activities, case studies) and organizational forms (face-to-face, distance, or&#xD;
combined) tailored to the needs of adult learning. The expected results are assessed using a set of quantitative and qualitative indicators and&#xD;
involve students achieving sufficient and high levels of digital competence. The authors believe that the proposed methodology offers a&#xD;
systematic solution, enabling a transition from intuitive to strategic use of AI, thereby contributing to the improvement of scientific and&#xD;
educational activities.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

