Перегляд за Автор "Khomenko Svitlana"
Документ Етапність розвитку системи ранньої допомоги в Україні(СумДПУ імені А. С. Макаренка, 2020) Хоменко Світлана; Khomenko SvitlanaУ статті досліджено й визначено етапи розвитку системи ранньої допомоги в Україні на основі узагальнення законодавчого підґрунтя за роки незалежності України щодо розвитку системи освіти дітей із особливими потребами й міжнародної та вітчизняної практики ранньої допомоги дітям з народження. Проаналізовано основні положення, задекларовані в міжнародних і національних законодавчих нормативно-правових документах організації системи ранньої допомоги дітям із особливими освітніми потребами в різні часові періоди, описано існуючу практику організації ранньої допомоги на кожному етапі її становлення в Україні.Документ Інноваційні підходи до вивчення статистики майбутніми ІТ-фахівцями на основі використання мови програмування R(СумДПУ імені А. С. Макаренка, 2020) Павленко Максим; Pavlenko Maksym; Павленко Лілія; Pavlenko Liliia; Хоменко Віталій; Khomenko Vitalii; Хоменко Світлана; Khomenko Svitlana; Скурська Марія; Skurska MariiaФормулювання проблеми. У час «інформаційного вибуху» є проблема в статистичній освіті суспільства. Вивчення статистики є важливим компонентом освітніх програм підготовки фахівців у галузі ІТ. Кожного дня в світі генеруються великі обсяги різноманітних даних, що постійно збільшуються. Тому попит на ринку праці на аналітиків даних, дослідників даних постійно зростає. Удосконалення навчання студентів статистики потребує переходу від теоретичних методів навчання до практичного розв’язання завдань прикладного характеру та переміщення акценту з процесу статистичних розрахунків на аналіз та інтерпретацію одержаних результатів. Метою статті є теоретично обґрунтувати впровадження інноваційних підходів до вивчення статистики студентами на основі використання мови програмування R. Матеріали і методи. Контент аналіз наукової й методичної літератури, узагальнення й систематизація. Анкетування студентів, первинна статистична обробка й узагальнення отриманих даних. Результати. В роботі проаналізовані програмні засоби проведення статистичного аналізу даних, визначені особливості їх використання у навчальному процесі, запропоновано використовувати спеціалізовану мову програмування R у якості головного засобу навчання та програмні пакети MS Excel та Statistica у якості допоміжних засобів. Удосконалення курсу статистики для фахівців в галузі ІТ полягає, по-перше, в тому, що володіння математичною мовою і математичним моделюванням дозволить студенту краще орієнтуватися в прогнозуванні економічних, соціальних, технічних та інших процесів; по-друге, в тому, що статистика за своєю внутрішньою природою має багаті можливості для формування алгоритмічного мислення студентів. Висновки. Проведене дослідження дозволило встановити, що навчання статистики має ґрунтуватися на реальних даних, які одержані в результаті статистичних досліджень. Розробка практичних та лабораторних робіт для майбутніх ІТ фахівців має включати завдання, які будуть містити реальні дані для аналізу. У ході дослідження теоретично обґрунтовано впровадження інноваційних підходів до вивчення статистики. Визначено, що у якості головного методу навчання статистики виступає метод практичного навчання на основі програмування. Запропоновано використовувати мову та середовище програмування R, у якості головного засобу навчання.