Поширення знаннєвого потенціалу в процесі електронного навчання

Simple item page
dc.citation.epage374
dc.citation.issue13
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage361
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationВолинський національний університет імені Лесі Українки
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationLesya Ukrainka Volyn National University
dc.contributor.authorПасічник, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorЮнчик, Валентина
dc.contributor.authorКунанець, Наталія Едуардівна
dc.contributor.authorФедонюк, Анатолій
dc.contributor.authorPasichnyk, Volodymyr
dc.contributor.authorYunchyk, Valentyna
dc.contributor.authorKunanets, Natalia
dc.contributor.authorFedonyuk, Anatolii
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-03-06T09:14:11Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractПроаналізовано ключові терміни, які стосуються управління знаннями та знаннєвого потенціалу. Зазначено групи внутрішніх та зовнішніх факторів, що впливають на знаннєвий потенціал. Виокремлено фактори впливу на вибір електронних освітніх ресурсів. Схематично зображено взаємодію учасників освітнього процесу, зокрема в спільнотах електронного освітнього середовища. Подано перелік ймовірнісних правил відбору для вибору джерела та засвоєння знань. Запропоновано модель динаміки поширення знаннєвого потенціалу з урахуванням перетікання знань від джерела до агента. Описано узагальнену дифузійноподібну модель процесів перерозподілу знаннєвого потенціалу під час електронного навчання з урахуванням поповнення джерела знань. Зображено вплив електронних освітніх ресурсів на поповнення знаннєвого потенціалу викладача, який передає отримані знання студентам у межах певної спільноти. Показано загальну структуру процесу формування знаннєвого потенціалу під час електронного навчання із вказанням джерел знань, факторів впливу на учасників освітнього процесу, зазначено процеси поповнення, передавання та перерозподілу знань.
dc.description.abstractThe key terms in the process of knowledge management and knowledge potential are analyzed. Groups of internal and external factors affecting knowledge potential are indicated. The factors of influence on the choice of electronic educational resources are highlighted. The interaction of participants in the educational process is depicted shematically, particularly in communities of the electronic educational environment. The list of probabilistic selection rules for choosing a source of knowledge and learning is given. The model of dynamics of dissemination of knowledge potential, taking into account the flow of knowledge from source to agent, is indicated. Modeling is described in the form of a generalized diffusion model of processes of redistribution of knowledge potential during e-learning, taking into account the replenishment of the source of knowledge. The influence of electronic educational resources on the replenishment of the teacher's knowledge, which transfers knowledge to students within a certain community, is given. The general structure of the process of formation of knowledge potential during e-learning, indicating sources of knowledge, factors of influence on participants of the educational process is shown, the processes of replenishment, transfer, and redistribution of knowledge are indicated.
dc.format.extent361-374
dc.format.pages14
dc.identifier.citationПоширення знаннєвого потенціалу в процесі електронного навчання / Володимир Пасічник, Валентина Юнчик, Наталія Кунанець, Анатолій Федонюк // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — № 13. — С. 361–374.
dc.identifier.citationenDissemination of knowledge potential in the e-learning process / Pasichnyk Volodymyr, Yunchyk Valentyna, Kunanets Natalia, Fedonyuk Anatolii // Information Systems and Networks. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — No 13. — P. 361–374.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2023.13.361
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/63972
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 13, 2023
dc.relation.ispartofInformation Systems and Networks, 13, 2023
dc.relation.references1. Сікора Я. Б. (2017). Використання методів управління знаннями для організації електронного навчання. Інформаційні технології і засоби навчання, 61(5). 162–174. https://doi.org/10.33407/itlt.v61i5.1718.
dc.relation.references2. Bloodgood, J. M. & Chen, A. N. K. (2022), Preventing organizational knowledge leakage: the influence of knowledge seekers’ awareness, motivation and capability. Journal of Knowledge Management, 26(9), 2145–2176. https://doi.org/10.1108/JKM-12-2020-0894.
dc.relation.references3. Shehzad, M., Zhang, J., Dost, M., Ahmad, M. S. & Alam, S. (2022). Knowledge management enablers and knowledge management processes: a direct and configurational approach to stimulate green innovation. European Journal of Innovation Management. https://doi.org/10.1108/EJIM-02-2022-0076.
dc.relation.references4. Kordab, M., Raudeliūnienė, J. & Meidutė-Kavaliauskienė, I. (2020). Mediating Role of Knowledge Management in the Relationship between Organizational Learning and Sustainable Organizational Performance. Sustainability, 12(23). 10061. https://doi.org/10.3390/su122310061.
dc.relation.references5. Nusrat, A., He, Y. & Luqman, A. (2022). Promoting Creativity with Social Media Knowledge Discussion Groups: Exploring the Moderating Role of Knowledge-Oriented Leadership, 51–64. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23012-7_4.
dc.relation.references6. Marbun, D. S., Juliandi, A., & Effendi, S. (2020). The Effect of Social Media Culture and Knowledge Transfer on Performance. Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal), 3(3), 2513–2520. https://doi.org/10.33258/birci.v3i3.1234.
dc.relation.references7. Liu, X., Li, Y., Chen, L., GengXiang, C. & Zhao, B. (2023). Multiple source partial knowledge transfer for manufacturing system modelling. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 80. 102468. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102468.
dc.relation.references8. Magotra, A. & Kim, J. (2020). Improvement of Heterogeneous Transfer Learning Efficiency by Using Hebbian Learning Principle. Applied Sciences. 10(16), 5631. https://doi.org/10.3390/app10165631.
dc.relation.references9. Pocol, C. B., Stanca, L., Dabija, D.-C., Câmpian, V., Mișcoiu, S. & Pop, I. D. (2023). A QCA Analysis of Knowledge Co-Creation Based on University – Industry Relationships. Mathematics. 11(2):388. https://doi.org/10.3390/math11020388.
dc.relation.references10. Osman, Mohamad & Mohd Noah, Shahrul Azman & Saad, Saidah. (2022). Ontology-Based Knowledge Management Tools for Knowledge Sharing in Organization – A Review. IEEE Access, 13(1), 342. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3163758.
dc.relation.references11. Ferrer-Serrano, M., Fuentelsaz, L. & Latorre, P. (2021). Examining knowledge transfer and networks: an overview of the last twenty years. Journal of Knowledge Management, 26(8), 2007–2037. https://doi.org/10.1108/JKM04-2021-0265
dc.relation.references12. Yang, C., Fu, L. & Gan, X. (2021). Evolving Knowledge Graph-Based Knowledge Diffusion Model. 1715, 145. https://doi.org/10.1109/WCNC49053.2021.9417427.
dc.relation.references13. Jakubik, M. (2022). Comparing knowledge management and wisdom management. In Proceedings 17th International Conference on Knowledge Management, 36, 36–47.
dc.relation.references14. Hao, Y., Wang, X., Lin, Y. & Zhang, C. (2022). Dynamics Modeling of Knowledge Dissemination Process in Online Social Networks. CWSN 2022. Communications in Computer and Information Science, 1715, 145–153. https://doi.org/10.1007/978-981-19-8350-4_12.
dc.relation.references15. Кравчук, І., Присяжнюк, О. & Лавриненко, С. (2023). Формування знаннєвого потенціалу адміністрування у професійному розвитку менеджера. Економіка та суспільство. (47). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-64.
dc.relation.references16. Pasichnyk, V., Bomba, A., Nazaruk, M. & Kunanets, N. (2021). The dynamics simulation of knowledge potentials of agents including the feedback. Journal of Physics: Conference Series, 1840, 012020. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012020.
dc.relation.references17. Bomba, A., Nazaruk, M., Kunanets, N. & Pasichnyk, V. (2020). Modeling the Dynamics of Knowledge Potential of Agents in the Educational Social and Communication Environment. Advances in Intelligent Systems and Computing IV, CSIT 2019, 1080. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_2.
dc.relation.references18. Bomba, A, Lechachenko, T. & Nazaruk, M. (2021). Modeling the Dynamics of “Knowledge Potentials” of Agents Including the Stakeholder Requests. Advances in Computer Science for Engineering and Education, 84, 75–88. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_7.
dc.relation.references19. Кунанець Н. Е., Ленько В. С., Пасічник В. В. & Щербина Ю. М. (2017). Персональні бази даних та знань віртуальних дослідницьких спільнот. Науковий вісник НЛТУ України. 27(6). 185–191. https://doi.org/10.15421/40270638.
dc.relation.references20. Raudeliuniene, J. (2022). Organizational Knowledge Potential: Peculiarities of Formation Strategic Decisions. Journal of System and Management Sciences, 12(6), 548–560. https://doi.org/10.33168/JSMS.2022.0632.
dc.relation.references21. Ioannidis, E., Varsakelis, N. & Antoniou, I. (2021). Intelligent Agents in Co-Evolving Knowledge Networks. Mathematics, 9(1), 103. https://doi.org/10.3390/math9010103.
dc.relation.references22. Бомба, А., Назарук, М., & Пасічник, В. (2014). Побудова дифузійноподібної моделі інформаційногопроцесу поширення знаннєвого потенціалу. Вісник Національного університету Львівська політехніка. Комп’ютерні науки та інформаційні технології. (800). С. 35–44.
dc.relation.references23. Бомба, А., Назарук, М., Кунанець, Н., & Пасічник, В. (2015). Узагальнена дифузійноподібна модель інформаційного процесу поширення знаннєвого потенціалу. Радіоелектроніка, інформатика, управління. (3 (34)). С. 64–70.
dc.relation.references24. Nguyen, B., Radnejad, A. B., Verbeke, A. & Zoirou, A. (2022). ICT knowledge transfer in complex organizations: Investigating antecedents of potential absorptive capacity. Journal of Information Technology Case and Application Research, 24(3), 184–223. https://doi.org/10.1080/15228053.2022.2072162.
dc.relation.references25. Li, X. & Zhang, B. (2019). Workflow-based Knowledge Flow Modeling and Research: Combination of Knowledge and Workflow. CSAE 2019: Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Science and Application Engineering, 34, 1–6. https://doi.org/10.1145/3331453.3362051.
dc.relation.references26. Yang, B. & Yang, M. (2022). Research on enterprise knowledge service based on semantic reasoning and data fusion. Neural Comput & Applic, 34, 9455–9470. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06382-z.
dc.relation.references27. Юнчик, В., Кунанець, Н., Пасічник, В. & Федонюк, А. (2021) Аналіз штучних інтелектуальних агентів для систем електронного навчання. Інформаційні системи та мережі. 10. С. 41–57. https://doi.org/10.23939/sisn2021.10.041.
dc.relation.referencesen1. Sikora, Y. B. (2017). The use of knowledge management methods for e-learning organization. ITLT, 61(5), 162–174. https://doi.org/10.33407/itlt.v61i5.1718.
dc.relation.referencesen2. Bloodgood, J. M. & Chen, A. N. K. (2022), Preventing organizational knowledge leakage: the influence of knowledge seekers’ awareness, motivation and capability. Journal of Knowledge Management, 26(9), 2145–2176. https://doi.org/10.1108/JKM-12-2020-0894.
dc.relation.referencesen3. Shehzad, M., Zhang, J., Dost, M., Ahmad, M. S. & Alam, S. (2022). Knowledge management enablers and knowledge management processes: a direct and configurational approach to stimulate green innovation. European Journal of Innovation Management. https://doi.org/10.1108/EJIM-02-2022-0076.
dc.relation.referencesen4. Kordab, M., Raudeliūnienė, J. & Meidutė-Kavaliauskienė, I. (2020). Mediating Role of Knowledge Management in the Relationship between Organizational Learning and Sustainable Organizational Performance. Sustainability, 12(23), 10061. https://doi.org/10.3390/su122310061.
dc.relation.referencesen5. Nusrat, A., He, Y. & Luqman, A. (2022). Promoting Creativity with Social Media Knowledge Discussion Groups: Exploring the Moderating Role of Knowledge-Oriented Leadership, 51–64. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23012-7_4.
dc.relation.referencesen6. Marbun, D. S., Juliandi, A., & Effendi, S. (2020). The Effect of Social Media Culture and Knowledge Transfer on Performance. Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal), 3(3), 2513–2520. https://doi.org/10.33258/birci.v3i3.1234.
dc.relation.referencesen7. Liu, X., Li, Y., Chen, L., GengXiang, C. & Zhao, B. (2023). Multiple source partial knowledge transfer for manufacturing system modelling. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 80, 102468. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102468.
dc.relation.referencesen8. Magotra, A. & Kim, J. (2020). Improvement of Heterogeneous Transfer Learning Efficiency by Using Hebbian Learning Principle. Applied Sciences, 10(16), 5631. https://doi.org/10.3390/app10165631.
dc.relation.referencesen9. Pocol, C. B., Stanca, L., Dabija, D.-C., Câmpian, V., Mișcoiu, S. & Pop, I. D. (2023). A QCA Analysis of Knowledge Co-Creation Based on University–Industry Relationships. Mathematics, 11(2):388. https://doi.org/10.3390/math11020388.
dc.relation.referencesen10. Osman, Mohamad & Mohd Noah, Shahrul Azman & Saad, Saidah. (2022). Ontology-Based Knowledge Management Tools for Knowledge Sharing in Organization – A Review. IEEE Access, 13(1), 342. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3163758.
dc.relation.referencesen11. Ferrer-Serrano, M., Fuentelsaz, L. & Latorre, P. (2021). Examining knowledge transfer and networks: an overview of the last twenty years. Journal of Knowledge Management, 26(8), 2007–2037. https://doi.org/10.1108/JKM04-2021-0265.
dc.relation.referencesen12. Yang, C., Fu, L. & Gan, X. (2021). Evolving Knowledge Graph-Based Knowledge Diffusion Model. 1715, 145. https://doi.org/10.1109/WCNC49053.2021.9417427.
dc.relation.referencesen13. Jakubik, M. (2022). Comparing knowledge management and wisdom management. In Proceedings 17th International Conference on Knowledge Management, 36, 36–47.
dc.relation.referencesen14. Hao, Y., Wang, X., Lin, Y. & Zhang, C. (2022). Dynamics Modeling of Knowledge Dissemination Process in Online Social Networks. CWSN 2022. Communications in Computer and Information Science, 1715, 145–153. https://doi.org/10.1007/978-981-19-8350-4_12.
dc.relation.referencesen15. Кравчук, І., Присяжнюк, О. & Лавриненко, С. (2023). Формування знаннєвого потенціалу адміністрування у професійному розвитку менеджера. Економіка та суспільство, (47). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-64.
dc.relation.referencesen16. Pasichnyk, V., Bomba, A., Nazaruk, M. & Kunanets, N. (2021). The dynamics simulation of knowledge potentials of agents including the feedback. Journal of Physics: Conference Series, 1840, 012020. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012020.
dc.relation.referencesen17. Bomba, A., Nazaruk, M., Kunanets, N. & Pasichnyk, V. (2020). Modeling the Dynamics of Knowledge Potential of Agents in the Educational Social and Communication Environment. Advances in Intelligent Systems and Computing IV. CSIT 2019, 1080. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_2.
dc.relation.referencesen18. Bomba, A., Lechachenko, T. & Nazaruk, M. (2021). Modeling the Dynamics of “Knowledge Potentials” of Agents Including the Stakeholder Requests. Advances in Computer Science for Engineering and Education, 84, 75–88. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_7
dc.relation.referencesen19. Kunanets, N. E., Lenko, V. S., Pasichnyk, V. V., & Shcherbyna, Y. M. (2017). Personal data and knowledge bases of virtual research communities. Scientific Bulletin of UNFU, 27(6), 185–191. https://doi.org/10.15421/40270638.
dc.relation.referencesen20. Raudeliuniene, J. (2022). Organizational Knowledge Potential: Peculiarities of Formation Strategic Decisions. Journal of System and Management Sciences, 12(6), 548–560. https://doi.org/10.33168/JSMS.2022.0632.
dc.relation.referencesen21. Ioannidis, E., Varsakelis, N. & Antoniou, I. (2021). Intelligent Agents in Co-Evolving Knowledge Networks. Mathematics, 9(1), 103. https://doi.org/10.3390/math9010103.
dc.relation.referencesen22. Bomba, A., Nazaruk, M., Pasichnyk V. (2014). Construction of a diffusion-like model of the information process for the dissemination of the knowledge potential. Bulletin of the Lviv Polytechnic National University. Computer Science and Information Technology, (800), 35–44.
dc.relation.referencesen23. Bomba, A., Nazaruk, M., Kunanets, N., Pasichnyk V. (2015). A generalized diffusion-like model of the information process for the dissemination of the knowledge potential. Radio Electronics, Computer Science, Control, (3 (34)), 64–70.
dc.relation.referencesen24. Nguyen, B., Radnejad, A. B., Verbeke, A. & Zoirou, A. (2022). ICT knowledge transfer in complex organizations: Investigating antecedents of potential absorptive capacity. Journal of Information Technology Case and Application Research. 24(3). 184–223. https://doi.org/10.1080/15228053.2022.2072162.
dc.relation.referencesen25. Li, X. & Zhang, B. (2019). Workflow-based Knowledge Flow Modeling and Research: Combination of Knowledge and Workflow. CSAE 2019: Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Science and Application Engineering, 34, 1–6. https://doi.org/10.1145/3331453.3362051.
dc.relation.referencesen26. Yang, B. & Yang, M. (2022). Research on enterprise knowledge service based on semantic reasoning and data fusion. Neural Comput & Applic, 34, 9455–9470. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06382-z.
dc.relation.referencesen27. Yunchyk, V. L., Kunanets, N. E., Pasichnyk, V. V. & Fedoniuk, A. A. (2021). Analysis of Artificial Intellectual Agents for E-Learning Systems. Information Systems and Networks, 10, 41–57. https://doi.org/10.23939/sisn2021.10.041.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33407/itlt.v61i5.1718
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1108/JKM-12-2020-0894
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1108/EJIM-02-2022-0076
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/su122310061
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-031-23012-7_4
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33258/birci.v3i3.1234
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102468
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/app10165631
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/math11020388
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3163758
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1108/JKM04-2021-0265
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/WCNC49053.2021.9417427
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-981-19-8350-4_12
dc.relation.urihttps://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-64
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012020
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_2
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_7
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15421/40270638
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33168/JSMS.2022.0632
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/math9010103
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/15228053.2022.2072162
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1145/3331453.3362051
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s00521-021-06382-z
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2021.10.041
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.rights.holder© Пасічник В. В., Юнчик В. Л., Кунанець Н. Е., Федонюк А. А., 2023
dc.subjectзнання
dc.subjectінформація
dc.subjectдані
dc.subjectзнаннєвий потенціал
dc.subjectелектронне навчання
dc.subjectелектронний освітній ресурс
dc.subjectknowledge
dc.subjectinformation
dc.subjectdata
dc.subjectknowledge potential
dc.subjecte-learning
dc.subjectelectronic educational resource
dc.subject.udc004.82
dc.titleПоширення знаннєвого потенціалу в процесі електронного навчання
dc.title.alternativeDissemination of knowledge potential in the e-learning process
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2023n13_Pasichnyk_V-Dissemination_of_knowledge_361-374.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2023n13_Pasichnyk_V-Dissemination_of_knowledge_361-374__COVER.png
Size:
1.08 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.93 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2023. – Випуск 13