Вітаємо!

Раді вітати Вас у електронному репозитарії Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» (eNTUKhPIIR) ISSN 2409-5982

Репозитарій є одним з елементів інфраструктури відкритої науки НТУ «ХПІ» відповідно до Політик відкритої науки та відкритих освітніх ресурсів в Національному технічному університеті «Харківський політехнічний інститут».

Розміщуєте свої публікації та відкриті освітні ресурси (OER) у репозитарії eNTUKhPIIR, сприяйте підвищенню рейтингу університету

Кількість документів у репозитарії: 87825

Для включення публікацій до репозитарію необхідно:

  1. Ознайомитися з положенням про репозитарій НТУ «ХПІ»
  2. Заповнити форму для передачі матеріалів

Публікації, розміщенні самостійно автором, проходять обов’язкове рецензування.

Інструкція з реєстрації

З усіх питань стосовно електронного репозитарію Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут», звертайтеся:
заступник директора бібліотеки Олена Бреславець, e-mail: olena.breslavec@khpi.edu.ua

Розділи

Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.

Нові надходження

  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Modeling and forecasting radiological and chemical threats in the military sphere
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2025) Talibov, A. M.; Hashimov, E. G.; Akhundov, R. G.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Реалізація особистісного підходу за допомогою системи взаємопов'язаних завдань на прикладі теми "Звичайні диференціальні рівняння"
    (Полтавський національний педагогічний університет імені В. Г. Короленка, 2024) Тулученко, Галина Яківна; Немченко, Тетяна Адальбертівна
    У доповіді розглянуто приклад взаємопов’язаних завдань з теми «Звичайні диференціальні рівняння», завдяки яким студенти можуть краще зрозуміти зв’язок між різними методами розв’язання звичайних диференціальних рівнянь. Показано можливість створення умов для стимулювання студентів до пошуку креативних рішень. The report considers example of interrelated tasks on the topic “Ordinary differential equations”, thanks to which students can better understand the relationship between different methods of solving ordinary differential equations. The possibility of creating conditions for stimulating students to find creative solutions is shown.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Стимулювання пізнавальної активності студентів через проблемні ситуації в курсі теорії функцій комплексного змінного
    (Вінницький державний педагогічний університет імені Михайла Коцюбинського, 2024) Тулученко, Галина Яківна
    У доповіді розглядаються приклади створення проблемних ситуацій під час вивчення курсу (або окремого розділу в складі курсу вищої математики) «Теорія функцій комплексного змінного». The report deals with examples of creating problem situations in the course (or a separate section within the course of higher mathematics) «Theory of functions of a complex variable».
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Innovative technologies for radiological and chemical safety in military units
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2025) Mammadov, E. V.; Islamov, I. C.; Akhundov, R. G.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Аналіз можливостей сучасних моделей ШІ для розробки тестових завдань з вищої математики
    (Національний університет "Чернігівський колегіум" імені Т. Г. Шевченка, 2024) Бережной, Владислав Данилович; Тулученко, Галина Яківна
    У доповіді аналізуються можливості та обмеження сучасних моделей штучного інтелекту (ШІ) у створенні тестових завдань з вищої математики. Зазначається, що спеціалізованих моделей ШІ для цієї мети наразі не існує , але можна адаптувати великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Claude та Gemini. Додатково вказуються моделі ШІ, що підтримують використання математичних формул, зокрема Wolfram Alpha, Google Bard та Mathpix. Обговорюється проблема відсутності підтримки формату MathType та Word Equation у моделях ШІ, що ускладнює роботу викладачів. Власний досвід показує, що Gemini найкраще інтерпретує формули у форматі Latex , а також підтримує текстовий опис формул, MathML, ASCII та графічні зображення. Хоча розробниками ШІ Gemini заявлена велика кількість видів тестових завдань, які можуть бути згенеровані за допомогою цієї моделі , при практичному використанні виникають труднощі з генерацією стандартної кількості варіантів, попри заявлену можливість створення практично необмеженої кількості варіантів тестових завдань. Модель ШІ Wolfram Alpha дозволяє генерувати тестові завдання як запрограмовані за допомогою Wolfram Language розв’язання обернених задач, але використання самого ШІ сходить нанівець. Інтеграція ШІ-інструментів для генерації тестових завдань до LMS відкриває нові можливості для трансформації сучасних освітніх процесів. Для популярної в Україні LMS Moodle прийнятним є використання файлів з тестовими завданнями у форматі GIFT, XML або використання плагінів: H5P, LTI. Навчання моделі Gemini для генерації тестових завдань у форматі JSON є складним процесом, що вимагає знань в області машинного навчання , але це відкриває великі можливості для автоматизації процесу створення навчальних матеріалів та підвищення ефективності освітнього процесу. The report analyzes the capabilities and limitations of modern artificial intelligence (AI) models in creating test assignments for higher mathematics. It is noted that currently there are no specialized AI models for this purpose, but large language models such as ChatGPT, Claude, and Gemini can be adapted. Additionally, AI models that support the use of mathematical formulas, including Wolfram Alpha, Google Bard, and Mathpix, are indicated. The problem of the lack of support for MathType and Word Equation formats in AI models, which complicates the work of teachers, is discussed. Personal experience shows that Gemini best interprets formulas in Latex format, and also supports text descriptions of formulas, MathML, ASCII, and graphic images. Although the developers of AI Gemini claim a large number of types of test tasks that can be generated using this model, practical use reveals difficulties with generating a standard number of variants, despite the stated ability to create a practically unlimited number of test task variants. The Wolfram Alpha AI model allows generating test tasks as programmed inverse problem solutions using Wolfram Language, but the use of AI itself becomes pointless in this way. The integration of AI tools for generating test tasks into LMS opens new opportunities for transforming modern educational processes. For Moodle, a popular LMS in Ukraine, it is acceptable to use test task files in GIFT, XML format or use plugins: H5P, LTI. Training the Gemini model to generate test tasks in JSON format is a complex process that requires knowledge in the field of machine learning, but this opens up great opportunities for automating the process of creating educational materials and increasing the effectiveness of the educational process.