Розширений аналіз освітньої програми
«Прикладне програмне забезпечення» https://cutt.ly/VJaSRjq
Скорочення:
ОП (освітня програма);
ОК №№ (освітня компонента) – назва дисципліни та її номер в списку обов’язкових для викладання, міститься в ОП в таблиці на стор. 17;
ПРН (програмні результати навчання) – перелік міститься в ОП на стор. 12-14, відповідність ПРН та ОК – в таблиці на стор. 22.
В 2023 році ОПП "Прикладне програмне забезпечення" пройшла успішну акредитацію та отримала сертифікат Національного агенства із забезпечення якості вищої освіти http://surl.li/hdnyb
Мета освітньої програми «Прикладне програмне забезпечення» полягає у поглибленій підготовці національних фахівців міжнародного рівня з прикладної математики, які володіють сучасними методами та програмними засобами математичного моделювання складних об’єктів та процесів, обробки та аналізу даних, машинного навчання та штучного інтелекту, які здатні проводити дослідницьку діяльність в різноманітних прикладних областях, у тому числі і високотехнологічних, до яких відноситься авіаційна техніка та авіабудування.
Розробники ОП переконані, що сучасне та майбутнє спеціальності «Прикладна математика» неподільно пов’язане з входженням людства в еру цифровізації та сучасних інформаційних технологій. Згідно визначення, інформаційна технологія – це методи та засоби обробки інформації. Ключова відмінність спеціальності «Прикладна математика» від спеціальності «Інформаційні системи та технології» полягає в системному підході до питання обробки даних (за визначенням, дані – будь-яка зареєстрована інформація), виходячи з того, що кінцевим результатом є отримання на основі наявної інформації адекватних математичних моделей опису природних, соціальних, фізичних процесів та явищ. Саме створення, а не суто технічне використання сучасних інформаційних технологій, є тим, що відрізнятиме прикладного математика від інших фахівців інженерних ІТ-спеціальностей. В розрізі такого бачення розвитку спеціальності, розробниками проведено аналіз тенденцій ринку праці https://cutt.ly/ERXT8Zv. Показано, що сучасні тренди в ІТ-сфері демонструють стабільно зростаючий в Україні приріст (до 22% на рік) попиту на фахівців з програмування, машинного навчання та штучного інтелекту, причому саме фахівці з останніх двох згаданих напрямів входять до переліку найбільш затребуваних на американському та європейському ринках праці.
Унікальність ОП:
-програмні компоненти підібрано таким чином, щоб максимально залучити здобувача до розробки програмного забезпечення, відповідно кожного тематичного напрямку, що визначають орієнтацію освітньої програми;
-поглиблена підготовка в області інтелектуального аналізу обробки даних та розробки автоматизованих систем обробки інформації;
-підготовка фахівців з розробки підсистем цільового навантаження безпілотних повітряних суден та створення інформаційних технологій обробки даних з камер цільового навантаження повітряних суден;
-залучення здобувачів до практичних наукових досліджень в області розпізнавання образів у бортових та наземних системах безпілотних повітряних суден.
Безпосередньо на кафедрі відбувається активне залучення роботодавців до організації та реалізації освітнього процесу, а саме:
1) дисципліну «Математичне моделювання» викладає Василик В.Б.- доктор фіз.-мат. наук, с.н.с., керівник відділу «Обчислювальної математики», Інститут математики НАН України; дисципліни «Високорівневі мови програмування», «Програмні бібліотеки алгоритмів», «Програмування та підтримка веб-застосувань», «Супровід підсистем цільового навантаження БПС» викладає Сорокопуд В.І.- технічний директор, IT компанія ТОВ «Омега Девелопмент»; дисципліну « Системне програмування», «Архітектура обчислювальних систем та операційні системи» викладає Шевченко А.К. - посада System Android Developer компанії Yael Acceptic.
2)проводяться круглі столи з представниками компаній ПП «Геосканес» та ТОВ «Омега Девелопмент» https://cutt.ly/QIn9LZg;
3)підписано з компанією ТОВ «Омега Девелопмент» декларації про наміри https://cutt.ly/VIn3Q0j;
4) співпраця з компанією ПП «Геосканес», зокрема надання у користування кафедри прикладної математики актуальних даних аерофотозйомки для поповнення навчального набору даних «Аерозйомка» http://surl.li/cditf ;
5)співпраця з військовою частиною А2724, договір №1 про наукове-технічне співробітництво від 28.08.2019р. (договір на даний момент втратив чинність у зв’язку з перепідпорядкуванням частини та відповідною зміною шифру) https://cutt.ly/pOPa7Sl
6) співпраця з науково-дослідною лабораторією протидії кіберзагрозам в авіації НАУ https://cutt.ly/NOPtZCO (сумісне виконання НДР на період 2022-2024 років);
7)співпраця з Науково-навчальним центром «Аерокосмічний центр» https://cutt.ly/ZIYLr0n при виконання НДР № 1062-ДБ16 «Автоматизація розпізнавання та класифікації цільових об’єктів за відеоданими з камер безпілотного повітряного судна» та № 246–ДБ19 «Розроблення та виготовлення програмно-апаратних засобів цільового навантаження для повітряного спостереження та альтернативної навігації літального апарату» https://cutt.ly/dIYZj2E; (посилання на польові випробування https://cutt.ly/qIYC47F, https://cutt.ly/QIYVkkR та інші на сторінці у фейсбук);
8)представники роботодавців регулярно запрошуються на захист дипломних робіт https://cutt.ly/UIHbZwK, https://cutt.ly/PIHb5rM, https://cutt.ly/wIHnu3x, https://cutt.ly/BIHnbvO .
Проводиться постійний моніторинг якості та пропозицій по вдосконаленню навчання шляхом проведення та вивчення результатів анонімних опитувань, круглих столів та інтерв’ю, а саме: опитування здобувачів, щодо якості викладання на кафедрі: жовтень 2020 року https://cutt.ly/eEjWC1b, лютий 2021 року https://cutt.ly/nEjEJyU. Опитування здобувачів в березні 2021 року щодо якості викладання ОК: на 1 курсі https://cutt.ly/lEjE3FC, на 2 курсі https://cutt.ly/vEjRafG, на 3 курсі https://cutt.ly/mOeJuho; в жовтні 2021 року на 2 курсі https://cutt.ly/8Iu8CGT, на 3 курсі https://cutt.ly/cIu4yxQ, на 4 курсі https://cutt.ly/yIu4QrA ; круглі столи: з групою ПМ-151 https://cutt.ly/uRwnAOK, з ПМ-251 https://cutt.ly/hRwn2Km , https://cutt.ly/4Rwmysx , з ПМ-351 https://cutt.ly/oRwmfCG ; опитування випускників кафедри https://cutt.ly/OEcam3d; інтерв’ю випускників кафедри https://cutt.ly/xJueZ3Y .
На протязі усього періоду реалізації ОП «Прикладне програмне забезпечення» відбувається поєднання навчання і дослідження.
Відмітимо основні етапи: 1) навчальним планом передбачено цикл практичної підготовки: фахова ознайомлювальна практика (1 курс), обчислювальна практика (2 курс), технологічна практика (3 курс); в залежності від теоретичних та практичних навичок здобувачів формується мета практик; обчислювальну та технологічну практику здобувачі проходять, як у навчально-науковій лабораторії кафедри, так і в організаціях та установах різних форм власності, що за видом діяльності здатні створити умови та надати можливість студентам виконати програму практики; 2) на 4 курсі виконується кваліфікаційна робота, яка має суто прикладну спрямованість. Шляхом практичного опрацювання окремих розділів під керівництвом фахівців-практиків Приставки П.О., Жука П.Ф., Василика В.Б., Чолишкіної О.Г. та інш. у здобувачів формуються відповідні загальні та фахові компетентності необхідні для майбутньої професійної діяльності https://cutt.ly/DTKPAU2; наукові досягнення керівників та побажання здобувача враховуються при виборі тематики;
3) протягом 2016-2021 рр. 12 здобувачів кафедри увійшли до складу безпосередніх виконавців (співавтори) за держбюджетними темами №1062-ДБ16 «Автоматизація розпізнавання та класифікації цільових об’єктів за відеоданими з камери безпілотного повітряного судна» та №247-ДБ19 «Розроблення та виготовлення програмно-апаратних засобів цільового навантаження для повітряного спостереження та альтернативної навігації літального апарату» https://cutt.ly/WRXYIEF );
4) у результаті напрацювань всього колективу кафедри в області розробки підсистем обробки даних з камер цільового навантаження безпілотних повітряних суден розроблено та впроваджено у освітній процес дисципліна «Супровід підсистем цільового навантаження безпілотних повітряних суден»;
5) участь у наукових конференціях, зокрема за останні 2016-2021 роки на щорічній міжнародні конференції студентів та молодих вчених «Політ», секція «Прикладна математика» опубліковано 76 наукових доповідей, з яких 45% тем дотичні до авіаційної галузі https://cutt.ly/jTKT3zY . Кращі роботи рекомендуються до участі у Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт, де наші студенти неодноразово беруть призові місця. Так у 2020 та 2021 роках студенти кафедри Владислав Ковдря та Олександр Козачук ставали лауреатами диплому 1-го ступеня (секція «Інформаційні технології»), причому О.Козачук виборов абсолютну першість з понад 80-ти учасників на загал та 26 учасників другого туру https://cutt.ly/2IaNG9D . В 2019 р. Дмитро Тітенко отримав диплом 3-ступеня;
6) під керівництвом Жука П.О. на кафедрі діє гурток по підготовці до олімпіад. В 2015 році студент кафедри Богдан Мартюк посів 2-е місце на Всеукраїнські олімпіаді з математики;
7) з 2019 року на кафедрі започатковано новий напрям досліджень до якого за бажанням долучаються студенти кафедри: «Розпізнавання даних повітряного спостереження». Викладачами та студентами створено унікальний для України навчальний набір «Аерозйомка» для тренувань загорткових нейронних мереж http://surl.li/cditf , на основі якого вже виконуються дипломні бакалаврські та магістерські роботи, проводяться дослідження та публікуються наукові роботи за участі студентів (індексовано в Scopus). Зокрема: D. Karpenko, S. Dolgikn, P. Prystavka, O.Cholyshkina Automated Object Recognition System based on Convolutional Autoencoder /Conference: 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT-2020)/ Deggendorf, Germany https://cutt.ly/8T2SAfC (співавтор студент Дмитро Карпенко); I. Yurchuk, V. Kovdrya, L. Bilyanska Segmentation of Digital Images of Aerial Photography/ 2019 IEEE 5th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial (співавтори студенти Лоліта Білянська, Владіслав Ковдря) https://cutt.ly/POYyQeN ; P. Prystavka , O.Cholyshkina , S. Dolgikn, , O. Kozachuk Latent Representation of Terrain in Aerial Image Classification/ Project: Informative and conceptual representations in unsupervised machine learning and self-learning systems/2021. https://cutt.ly/wT2Ds7g (співавтор студент Олександр Козачук); Prystavka P., Dukhnovska K., Kovtun O., Leshchenko O., Cholyshkina O., Zhultynska A. Devising Information Technology for Determining the Redundant Information Content of a Digital Image / Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - Volume 6, Issue 2-114, Pages 59 – 70. – 2021. (співавтор студентка Ангеліна Жултинська)
8) за період 2017-2021 рр. за безпосередньої участі студентів кафедри опубліковано 7 статей у виданнях, що входять до переліку фахових, 5 статей у збірниках праць за матеріалами міжнародних конференцій в Україні https://cutt.ly/BIa1t6r .
Методи навчання, що засновані на дослідженнях, супроводжують студентів кафедри протягом усіх чотирьох років навчання. Зокрема, як вже зазначалось, однією з особливостей ОП є не тільки ознайомлення здобувачів із сучасними інформаційними технологіями, а ще й їх розробка на практичних та лабораторних заняттях. Створення прикладного програмного забезпечення, як процес, вже несе в собі елемент дослідження, адже вибір або розробка алгоритму математичного методу хоча і відбувається в межах конкретних рекомендацій, але завжди є індивідуальним рішенням здобувача. За ОП 61% обов’язкових ОК (освітні компоненти) потребують на практичних та лабораторних заняттях розробки програмного забезпечення (всі ОК, окрім ОК1-8, 11, 12 (назви компонент ОК – див. у таблиці в кінці ОП https://cutt.ly/VJaSRjq)). При цьому за такими ОК як ОК15, 19, 22, 23 від здобувача вимагається ще й змістовна інтерпретація результатів обробки у вигляді наперед неформалізованих висновків. Математичне та імітаційне моделювання (ОК 13, 15, 16, 21, 23), аналіз такого моделювання на основі розробленого програмного забезпечення також найкращим чином імплементують дослідження в навчальний процес.
За фаховою складовою ОП є структурованою, збалансованою та змістовою в контексті загального часу навчання та розбиттям по семестрах.
Перші три семестри здобувачі зосереджені на базових ОК (ОК6-ОК12), успішне оволодіння програмних результатів навчання за якими (https://cutt.ly/hOpdo1O) стане запорукою подальшого просування за ОП. В зазначеному переліку до «традиційних» математичних ОК, розробниками ОП свідомо долучено ОК9, ОК10, які при достатньо великому обсязі кредитів (18,5) закладають основу подальшого неподільного використання математичних методів та програмування для створення власноруч розробленого самими здобувачами програмного забезпечення протягом вивчення різноманітних прикладних дисциплін у 4-8 семестрах.
Починаючи з 4-го семестру, за всіма фаховими ОК здобувачі на практичних та лабораторних заняттях мають розробляти програмні засоби для розв’язування завдань за конкретним курсом. Це можуть бути як окремі програмні модулі, програмні бібліотеки або ж автоматизовані системи обробки даних, математичного моделювання тощо. Подібна вимога, що закладається при реалізації ОП, стимулює краще розуміння математичних основ сучасних інформаційних технологій через їх покладення на алгоритмічні мови програмування. Налагодження програмного коду, тестування – формують у здобувача розуміння областей практичного застосування прикладних математичних дисциплін. Так ОК13, ОК15, ОК16, ОК18, ОК19, ОК21-ОК24 забезпечують майже усі ПРН (програмні результати навчання – див. в ОП https://cutt.ly/VJaSRjq). Відмітимо, що однією з особливостей занесення згаданих ОК до навчального плану, є «розтягнення» по семестрам з метою подавати лекції раз на два тижні, задля забезпечення можливості здобувачам встигати запрограмовувати завдання.
Окрім зазначених ОК, щосеместрово (4-7 семестри) здобувачам надають можливість вивчати сучасні мови програмування. Зокрема ОК14, ОК17, ОК20 забезпечують актуальні ПРН, а саме ОК 14: ПРН 1,11,12,14,18- 27; ОК 17: ПРН 1-3,8,11-27; ОК 20: ПРН 1,11,12,14,21-27. Назви згаданих ОК є загальними за конкретними змістовними напрямами програмування, а от саме яка з мов програмування буде розглядатися у рамках тієї чи іншої ОК залежить від сучасного стану та зацікавленості здобувачів та стейкхолдерів (визначається шляхом моніторингу ринку праці та опитувань) та за потреби корегується при щорічних переглядах ОП.
Виходячи з аналізу останніх трьох вступних кампаній за 113 спеціальністю, лідерами за кількістю поданих заяв та рейтингом здобувачів зі значним відривом від інших були такі освітні програми: «Наука про дані та математичне моделювання» (НТУУ КПІ), https://cutt.ly/lEHeGq2; «Прикладна математика» (КНУ ім. Т.Шевченко), https://cutt.ly/7EHeJ0m; «Прикладна математика» (НУ КМА), https://cutt.ly/BEHeXJ2; «Прикладна математика» (ЛНУ, ім. І.Франка), https://cutt.ly/2EHeVQt; «Прикладна математика та інформатика» (НУ Львівська політехніка), https://cutt.ly/iEHeNxQ; Математичні методи криптографічного захисту інформації; Математичні методи моделювання, розпізнавання образів та комп'ютерного зору (НТУУ КПІ), https://cutt.ly/MEHeM60 .
Крім зазначених ОП, попитом на регіональному рівні у здобувачів користувались такі програми: «Комп'ютерне моделювання та технології програмування» (ДНУ ім. О.Гончара) https://cutt.ly/DEHrouI; «Прикладна математика» (ОНУ ім. І.Мечникова) https://cutt.ly/LEHe4JQ; «Прикладна математика» (ХНУ, ім. В.Каразіна) https://cutt.ly/WEHe5WF. Саме з останніми трьома освітніми програмами наша ОП «Прикладне програмне забезпечення» ділила 7-9 місця за кількістю вступників у 2019-2021 рр.
Варто відзначити, що всі згадані ОП мають як спільні, так і суттєво відмінні ОК. Причому деякі спільні ОК значно відрізняються за кількістю кредитів. Наприклад, кредити за «Математичний аналіз» змінюються від 13 (ДНУ) до 30 (ХНУ). В цілому, можна зазначити, що за «класичними» ОК (ОК 6-8, 11, 12) наша ОП «ППЗ» має середню або більше, ніж середню кількість кредитів, порівняно з іншими. Частина ОП пропонують здобувачам ОК, що пов’язані з сучасними ІТ або аналізом даних («Львівська політехніка», КПІ (в першу чергу ФПМ), ОНУ). В цьому розрізі наша ОП «Прикладне програмне забезпечення» має співставну кількість кредитів, поступаючись в частині аналітики даних лише «Львівській політехніці». Багато ОК, що мають прикладне застосування та в основі яких лежать методи обчислень, враховано в нашій ОК 13 («Обчислювальні методи») – 16,5 кредитів, яка викладається протягом чотирьох семестрів.
Перспективи розвитку ОП «Прикладне програмне забезпечення» неподільно пов'язані з розвитком спеціальності та тенденціями на ринку праці. На сьогодні для робочої групи, що працює над вдосконаленням ОП, пріоритетом є поступове підсилення ПРН, що орієнтовані на машинне навчання (machine learning), зокрема на такі його складові як розпізнавання образів та глибинне навчання (deep learning). Дана складова представлена у існуючій версії ОП, проте стрімкий розвиток методів штучного інтелекту (artificial intelligence, АІ) потребує постійного вдосконалення як програм ОК, так і постійного особистого росту від викладача. Найближчі роки буде продовжено активна наукова діяльність кафедри, зокрема шляхом участі в конкурсах проєктів наукових досліджень за кошти держбюджету. Колектив випускової кафедри розраховує протягом найближчих років збільшити кількість зацікавлених зовнішніх фахівців-практиків, що будуть залучені до викладання окремих ОК.