CC BY
28
Scientific journal
PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION
Has been issued since 2013.
Науковий журнал
Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА
Видаеться з 2013.
http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/
Мар'енко М.В. HayKoei платформи та XMapHi cepeicu, /X м/сце у систем'1 науково/ oceimu вчителя. Фiзикo-математична oceima. 2019. Випуск 4(22). С. 93-99.
Marienko M. Scientific platforms and cloud services, their place in science education teacher. Physical and Mathematical Education. 2019. Issue 4(22). Р. 93-99.
DOI 10.31110/2413-1571-2019-022-4-015 УДК 378.(4:6):377.8]+372.851] :004
М.В. Мар'енко
1нститут iнфoрмaцiйних mехнoлoгiй i засоб'в навчання НАПН Украни, УкраИна
[email protected] ORCID: 0000-0002-8087-962X
НАУКОВ1 ПЛАТФОРМИ ТА ХМАРН1 СЕРВ1СИ, IX М1СЦЕ У СИСТЕМ1 НАУКОВО! ОСВ1ТИ ВЧИТЕЛЯ
АНОТАЦ1Я
На засоби навчання впливають розвиток iнформацiйного сусп':льства i технiчний прогрес. Окр':м класичних засоб'в навчання, як можна було використовувати в процей вивчення будь-яких дисциплiн, з'являються нот. Застосування хмарних платформ /' сервiсiв приводить до появи та розвитку форм органiзацi¡' навчання та наукових досл'джень, ор'тнтованих на спльну навчальну д'яльн'сть. Методи /' пдходи в 'дкрито)'науки справляють значний вплив на освiтнiй процес, зокрема, освту вчителя.
Формулювання проблеми. Вiдкрита наука - це сукупнсть дй, спрямованих на те, щоб зробити науковi процеси прозоршими, а результати доступншими. Нинiшнiй рух до в 'дкрито)' науки був спричинений академчною недоброчеснiстю в рiзних и галузях. Це - досл'дження, якi не вдалося повторити, а також поширенiсть занадто загальних досл'джень та публiкацiй, якi не могли б пояснити причини рiзних явищ. Можна практикувати та пропагувати вiдкриту науку досл'дникам, авторам, рецензентам, редакторам, викладачам та вчителям. 1снуе безлч ресурйв, щобдопомогти вчителям наукових л 'ще)в досягти цих цлей.
Матер/'али / методи. Використанi теоретичнi методи досл'дження: аналiз, узагальнення, систематиза^я наукових та науково-методичних джерел з проблеми дослдження, аналiз сучасних хмарних сервюв, програмного забезпечення з метою визначення теоретичних засад, обфунтування структури сервiсiв хмари в'дкрито)'науки.
Результати. Охарактеризовано основн риси парадигми в'дкрито)' науки. Окреслено загальну структуру науково¡' досл'дницько)' iнфраструктури ОрепАШЕ. Досл'джено мсце СоСа1с у хмар '1 в 'дкрито)'науки. У досл'дженн'! визначеш та роз'яснен'! основн проблеми, пов 'язанi 'в застосуванням вiдкритих наукових практик, визначено ¡х мсце у науковий освт вчителя.
Висновки. Варто взяти до уваги тенденцП вдосконалення засоб'в 1КТ при пошуку нових технчних рiшень /' нових технологчних, педагогчних та органiзацiйних моделей органiзацi¡' осатньо-наукового середовища. Основний акцент поставлено на перех'д вд масового впровадження окремих програмних продукт 'в, до комплексного та комбнованого середовища, яке п'дтримуе крос-платформн рiшення
КЛЮЧОВ1 СЛОВА: хмарн сервси, вчител '1 математики, вiдкрита наука, хмара в'дкрито¡'науки, використання хмарних сервюв.
ВСТУП
Вщкрита наука пов'язана з теоретичними концепциями, ям сприяють вщкритосп, цЫсносп та вщтворюваносп в наукових дослщженнях; що обговорюються та викладен в наукових журналах, збiрниках тез конференцм та монографiях. Прикладом вщкрито' науки е: надання втьно-поширюваних навчальних матерiалiв (наприклад, даних, опиав зaходiв, експериментальних протоколiв та файшв аналiзу), попередня реестра^я дослщження (тобто реестра^я плану дослщження та аналiзу збору даних) та публтацп результат дослщження у журнал^ у вщкритому достут.
Постановка проблеми. Хоча правильна реалiзацiя принцитв вщкрито' науки повинна призвести до помгтних покращень наукових дослщжень, що суттево впливатиме на оргаыза^ю дiяльностi вчт^в наукових лще'в та '¡х учыв (наприклад, щодо необхщносп врахування бтьшо''' вщтворюваносп та повторюваност результат), деяк принципи вщкрито' науки були сприйнят з певною мiрою скепсису. Наприклад, деяк науковц припустили, що вщкритий обмш даними може загрожувати конфщенцмносп матерiалiв учасни^в дослщження (Gabriel&Wessel, 2013; Wicherts&Bakker, 2012), а новi способи науково' комунтацп (наприклад, журнали з вщкритим доступом) не е популярними або практично реалiзованими, з огляду на сучасн бiзнес-моделi у видавничм галузк ^м того, були висунут припущення, що багато вщкритих наукових практик, таких як вщкритий доступ до даних, можливо, не знадобляться (Derksen&Rietzschel, 2013), i попереджають, що певнi ршення (наприклад, попередня реестрацiя дослiдження) можуть обмежити ефективнiсть наукових дослiджень, що е суттевим у дiяльностi вчт^в наукових лiцеíв, та / або спричинити ненавмисн негативнi наслiдки.
ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)
Мабуть, найcyттeвiшим техычним бар^ром, з яким cтикаютьcя як постачальники, так i кориcтyвачi резyльтатiв вщкритих наyкових доcлiджень, e вiдcyтнicть eдиноï iнфраcтрyктyри (Janssen, Charalabidis&Zuiderwijk, 2012). Багато з них не знають, що icнyють архiтектyри з вiдкритим кодом, або як вони можуть принести користь наyковим доcлiдженням та о^птому процеcy. Ймовiрно, знадобитьcя навчання та пщготовка вчителiв наyкових лiцеïв, перш ыж вiдкритi наyковi cиcтеми стануть нормою y оcвiтньомy процеci. Слщ врахувати, як нормативно-правовГ наcлiдки можуть бути пов'язан з переходом до вщкрито'| науковоУ моделГ та як вщкрит науковГ практики можуть вплинути на змЫу оcвiти та науки, комерцГалГзацГю ¡нтелектуально'|' влаcноcтi.
Аналiз актуальних дослiджень. Вщкрита наука - це дуже широкий термЦ який cтоcyeтьcя рГзних концепцй починаючи вщ науковоУ фiлоcофiï та культурних норм, таких як владеть на науковГ методи та принципи, зпдно з яким отриман результати олГд оцЫювати за значущктю (тобто yнiверcалiзм), до вла^е конкретних практик, що оперують такими нормами, навгть насттьки проcтими, як поолщовне дотримання стандарт цитування. 1ншл приклади вщкрито'| науки охоплюють: 1. ОбмЫ даними та аналГтичними файлами для покращення вiдтворюваноcтi доcлiджень (Nosek, Alter, Banks, Borsboom, Bowman, Breckler, Buck, Chambers, Chin, Christensen, Contestabile, Dafoe, Eich, Freese, Glennerster, Goroff, Green, Heese&Humphreys, 2015). 2. Переоcмиcлення або явне пщтвердження меж статистично'|' значущогтГ для забезпечення бГльш надмних тлумачень результат доcлiджень (Benjamin, Berger, Johannesson, Nosek, Wagenmakers, Berk&Camerer, 2017; Lakens, Adolfi, Albers, Anvari, Apps, Argamon&Zwaan, 2017). 3. Попередня реecтрацiя доcлiджень та аналГтичних плаыв для виокремлення пщтверджуючих та конcтатyвальних доалщжень (Banks, O'Boyle, Pollack, White, Batchelor, Whelpley, Abston, Bennett&Adkins, 2016). 4. Залучення реплГкацГйних доcлiджень для оцЫки yзагальненоcтi наукових виcновкiв (Ethiraj, Gambardella&Helfat, 2016). 5. Виключення обмежень, пов'язаних з оплатою, для збГльшення доступу до наукового контенту (McKiernan, Bourne, Brown, Buck, Kenall&Lin, 2016). 6. ЗмЫа cиcтеми оргаызацп наyково-оcвiтнього процеcy, щоб доcлiдники та викладачГ (вчител^ отримували винагороду за cприяння вщкритому науковому cередовищy (O'Boyle, Banks&Gonzalez-Mule, 2017). Тим не менш, вщкрита наукова практика e порГвняно новою концепцieю, i, як результат, викладачГ та вчителГ не впевнен y передбачуваному призначенн та кориcноcтi вщ ïi впровадження.
Питання розвитку хмаро орieнтованого оcвiтньо-наyкового cередовища закладу вищо'|' оcвiти в аcпектi реалГзацп прюртепв вщкрито'| науки доcлiджyвалиcь y стали (Биков, ШишкЫа, 2018). У робот (ШишкЫа, 2018) розглянула модель оcвiтньо-наyкового cередовища пщготовки наукових i науково-педагопчних кадрГв до використання хмарних технолопй. Тим чаcом, питання впливу вщкритих наукових практик на процеc оcвiти вчителГв залишаeтьcя мало доcлiдженим i потребye ретельноУ уваги.
Мета статп. ПроаналГзувати розвиток хмарних платформ i тервГав вщкрито'| науки, визначити мкце окремих компонентв хмари вщкрито'| науки y тисте^ науковоУ оcвiти вчителя.
ТЕОРЕТИЧН1 ОСНОВИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
OpenAIRE - це аэцГально-техычна мережа, яка пiдтримye, приcкорюe та контролюe реалГзацГю полГтики вщкрито'| науки (Open Science), включаючи вщкритий доcтyп до публтацм та даних про доалщження, що cпираютьcя на мережу поcтачальникiв контенту, таких як cховища науковоУ лгтератури, журнали та cховища даних.
OpenAIRE зарекомендувала cебе як ключова та стабтьна iнфраcтрyктyра для вщкритого доcтyпy до публтацм y бврот та за ïi межами, поступово забезпечуючи доступ до наборГв даних, програмного забезпечення та ¡нших доалГдницьких артефактв. З ммого початку y межах платформи OpenAIRE було розробилено ¡нту'тивно зрозумГлий дизайн, а поточний портфель поалуг (що охоплюe вci шари електронноУ iнфраcтрyктyри) орieнтовано на рГзних користувачГв: на дом^ни^в, викладачГв, вчителГв та ¡нших постачальни^в контенту оcвiтнiх та до&лщницьких cпiльнот. Нин ця ¡нфраструктура входить до европей^ко!' хмари вщкрито'| науки (European Open Science Cloud, EOSC).
МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
У cтаттi наведен результати доcлiдження, одержан в ходГ виконання наyково-доcлiдноï роботи 1нститугу ¡нформацмних технолопй i заcобiв навчання НАПН Украши «Адаптивна хмаро орieнтована cиcтема навчання та профеciйного розвитку вчителГв закладГв загальноУ cередньоï оcвiти» (ДР № 0118U003161, 2018-2020), одним з виконавцГв яких e автор (вщповщальний виконавець). Також були використан теоретичн методи доcлiдження, зокрема аналГз, узагальнення, cиcтематизацiя наукових та науково-методичних джерел з проблеми доcлiдження, аналГз cyчаcних хмарних cервiciв для визначення теоретичних заcад, реcyрciв 1нтернет, програмного забезпечення з метою обГрунтування компонент OpenAIRE.
РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Проблему пщготовки квалГфтованих кадрГв управлЫня оcвiтою, а також вчителГв, орieнтованих на навчання на о^овГ 1КТ, на ^опады навряд чи можна розглядати окремо вщ процеciв ¡нновацмного розвитку о^т-шого проcторy, утвореного в школГ, репой та в оcвiтнiй cиcтемi кра'|'ни чи cвiтy. У зв'язку з цим i^ye необхiднicть проведення фундаментальних доcлiджень з акцентом на можливГ шляхи розвитку оcвiтнього cередовища оcвiтнiх ycтанов.
Вiдкрита наука як передумова формування хмари вщкрито! науки
Можливо, однieю з найбГльш обговорюваних цтей вщкрито'| науковоУ практики e покращення вщкритостГ, цiлicноcтi та вiдтворюваноcтi доcлiджень шляхом запобГгання неправомГрним науковим доcлiдженням або зменшенню cyмнiвних методГв |'х проведення та / або звггностк Прояви академГчноУ недоброчеcноcтi в до^^жены трапляютьcя, коли вчеы, викладачГ чи вчителГ пщробляють, фальcифiкyють або не звертають увагу на плапат при поданы, виконанн чи переглядГ до^^ень або при повщомлены про результати до^^ень (Banks, Field, Oswald, O'Boyle, Landis&Rogelberg, 2018). Хоча базовий показник випад^в академГчноУ недоброчеcноcтi y оcвiтньо-наyковiй cпiльнотi дуже низький, навгть один такий випадок може бути надзвичайно cерйозним для галузГ педагопки.
На вщмЫу вщ академГчноУ недоброчеcноcтi, загальы приклади cyмнiвних доcлiдницьких практик включають замовчування неcyттeвих виcновкiв та вщповщних |'м гГпотез, подання поcт-cпецiальних ппотез та аналГзГв, якГ e статистично значущими, нГби вони були заплановаы заздалегГдь, щоб результати cтрyктyрних рГвнянь моделГ виглядали краще, нГж tí, що
ïm насправдi вдалось отримати (Banks, Field, Oswald, O'Boyle, Landis&Rogelberg, 2018). Попередня реeстрацiя дослiджень i вщкритий o6mîh даними через TaKi платформи, як Open Science Framework (OSF) або aspredicted.org, можуть допомогти зменшити поширенiсть сумнiвних дослiдницьких практик або коли добровтьы рецензенти пропонують вилучити 3i статтi несуттeвi гiпотези, що призводить до упередженостi публiкацiй.
Вщкрита наука мае значнi переваги щодо зменшення сумнiвноï дослiдницькоï практики (Banks, Field, Oswald, O'Boyle, Landis&Rogelberg, 2018). По-перше, вщкрита наука може сприяти бтьшлй спiвпрацi. Наприклад, обмiн даними призведе до частшо'|' комунiкацiï мiж учасниками дослiджень, зокрема, викладачами чи вчителями зi схожими iнтересами. Використання цифрових iдентифiкаторiв об'ектiв (DOI) дозволить призначити вщповщний лiмiт для обмЫу власними здобутками. По-друге, обмiн протоколами, планами та аналгтичними сценарiями тдвищгть точнiсть наукових дослiджень вчителiв та учыв наукових лiцеïв (Nosek, Alter, Banks, Borsboom, Bowman, Breckler, Buck, Chambers, Chin, Christensen, Contestabile, Dafoe, Eich, Freese, Glennerster, Goroff, Green, Heese&Humphreys, 2015), а також коефщент успiшностi та цитування. Аналiтичнi сценарп мають пiдвишити достовiрнiсть поданих результатв, гарантуючи правильне використання аналiзу для перевiрки гiпотез дослiдження учнями. ^iM того, спiльнi ресурси можна цитувати, що надасть як вчителям так i учням бiльше можливостей отримувати Ышл результати дослiджень з вже кнуючих масивiв даних (Nosek, Alter, Banks, Borsboom, Bowman, Breckler, Buck, Chambers, Chin, Christensen, Contestabile, Dafoe, Eich, Freese, Glennerster, Goroff, Green, Heese&Humphreys, 2015). По-трете, вщкрит науковi практики можуть сприяти кращому розумЫню, перегляду та вдосконаленню освiтньо-наукового процесу. Часто традиции звiти подають стислу версiю дослiдницького процесу, так що багато важливих промiжних результатiв не висвтаюються. Навпаки, матерiали попередньоУ реестрацп надають усiм охочим краще розумЫня того, як продовжувати вдосконалювати та змЫювати етапи дослiдження, зокрема педагопчного експерименту (Banks, Field, Oswald, O'Boyle, Landis&Rogelberg, 2018). По-четверте, вiдкриття наукового спткування через публiкацiю з вщкритим доступом могло б привести до бтьш швидкого i бiльш широкого розповсюдження результатiв дослiджень серед вчот^в (що вiдбулось з ArXiv i PsyArXiv, що е вiдкритими архiвами електронних публiкацiй тисяч статей з фiзики, математики, психологи та шформатики). 1нтернет-сховища з вiдкритим доступом до журналу допоможуть висвiтлити не лише дослщження з пiдтвердженими гiпотезами, але й коли ппотеза була спростована. Отже, вщкрита наука може призвести як до пiдвишення якостi та довiри до вiтчизняних дослiджень, частково не лише за рахунок скорочення певних сумывних дослщницьких практик (O'Boyle, Banks&Gonzalez-Mule, 2017), але i завдяки позитивна та продуктивнiй дослiдницькiй культур^ своечасному обмiну даними та прозорост освiтньо-наукового процесу з опублiкованими результатами.
Насьогодн lнтернет-обмiн даними та архiвування здаються абсолютно необхiдними заходами, ям сприяють розвитку науки (а також обмЫу аналiтичним кодом). Причини втрати даних включають: людський фактор (тобто неправильне збер^ання вихiдних даних) та застарте програмне забезпечення або обладнання (тобто дан зберiгалися у формат та / або систем^ до яко'| бiльше не можна отримати доступ). Дiйсно, це свiдчить про те, що даы, якi не оприлюднюються, втрачаються в межах освгтньо-наукових дисциплЫ, тому рекомендовано дублювати дан в lнтернетi з метою |'х збереження. На жаль, втрата даних може призвести до виникнення нових проблем у рiзних галузях науки. Для виршення цiеï проблеми може бути розроблена наукова культура обмЫу даними, метою яко'|' е зменшення рiзноманiтних сумнiвних дослiдницьких практик, що також принесе користь майбутнiм дослщженням. Крiм того, як згадувалося раыше, журнали, якi приеднують DOI до сптьного набору даних, можуть збтьшити видимiсть / цитування автора.
1снують чотири вiдкритi науковi практики (попередня реестра^я, вiдкритi данi, вiдкритi матерiали та препринти / обмiн чернетками) (McBee, Makel, Peters&Matthews, 2017), кожна з яких сприяе дослщницьким пошукам, зокрема дослiдники можуть розпочати включення |'х у свою практику.
Попередня реестра^я (McBee, Makel, Peters&Matthews, 2017). Попередня реестра^я дослiджень е першим кроком до формулювання ппотези дослщником та подальшого планування, аналiзу збору даних. Використання реестрацп на вебсайт дозволяе дослщникам продемонструвати зафтсоваы часом докази того, якою е початкова ппотеза та коли вона була попередньо сформульована.
Вщкрит дан та матерiали (McBee, Makel, Peters&Matthews, 2017). Вщкрит данi - це публiчний обмiн даними, зiбраними та проаналiзованими в рамках дослiдження (учывського чи викладацького). Так само пщ вiдкритими матерiалами розумiеться обмiн дослщницькими матерiалами (наприклад, текст пропозицп, форми угоди, елементи опитування, аналiзу) з Ышими. Такий обмiн приносить користь у певый галузi науки, заощаджуючи майбутнiм дослiдникам час на переосмислення того, що вже обГрунтовано, а також попереджаючи |'х вiд необхщност вимагати матерiали, якими iншi дослщники можуть не користуватися протягом дектькох рокiв i навiть десятилiть.
Препринти (McBee, Makel, Peters&Matthews, 2017). Препринти - це опублтоваы чернетки дослщницьких рукопиав, якi розмiшуються в 1нтернет до того, як вони пройшли традицмний процес рецензування в журналк Препринти, розмiшенi на спецiальних сервках, зараз iндексуються Google Scholar та Ышими iнструментами наукового пошуку, що дае змогу зацiкавленим читачам переглянути |'х та використати.
Структура OpenAIRE
1снуе безлiч безкоштовних ресурсiв для обмЫу даними та матерiалами. £дина цiна для користувачiв - це час, витрачений на навчання, як |'х використовувати та iнтегрувати у сво'|' дослiдницькi практики (McBee, Makel, Peters&Matthews, 2017). Наприклад, на базовому рiвнi сптьы он-лайн акаунти через там програми, як Google Drive та Google Documents можуть використовуватися для обмЫу матерiалами серед спiвавторiв, а також для оприлюднення цього процесу. Figshare дозволяе обмЫюватися даними, малюнками i навгть цiлими рукописами. Github сприяе розповсюдженню та обмЫу вiдкритим кодом, спiльнiй роботi з ним, яким можна дтитися на початку розробки або тсля ÏÏ завершення.
OpenAIRE тiсно спiвпрацюе з кнуючими науково-дослiдними iнфраструктурами та науково-дослщними спiльнотами, щоб розширити свiй портфель послуг, запровадивши два новi сервки, що реалiзують концепцiю «Вщкрита наука як послуга»: lнформацiйна панель дослщницько'|' спiльноти та Брокерська служба Catch-All.
OpenAIRE-Advance, нова фаза iнфраструктури OpenAIRE, продовжуе Mi^ OpenAIRE пiдтримувати щею вiдкритого доступу та вiдкритих даних. Пщтримуючи iснуючу iнфраструктуру, що складаеться з користувацько'|' мережi та техычних
служб, вона консолщуе зусилля, спрямован на те, щоб 3opieHTyBa™ громаду у напрямку прюритет вщкрито'| науки, прагнучи стати надiйною електронною iнфраструктурою в царинах £вропейсько'|' хмари вщкрито'| науки.
OpenAIRE розвивае со^альы та технiчнi зв'язки, що надають додатковi переваги вiдкритiй науцi в £врот та за ïi межами. OpenAIRE - европейська Ы^атива щодо iнфраструктури вiдкритого доступу для дослщжень у £врот, яка пiдтримуе вщкриту наукову комунiкацiю та вiдкриту науку та доступ до результат дослщжень европейських проект, що фЫансуються. OpenAIRE збирае контент iз мережi Ыституцмних та дисциплiнарних сховищ по вай £врот та за ïi межами. Загальний портал надае доступ до заготовлених видань з вщкритим доступом, науково-освт-лх публiкацiй, що фiнансуються £С, та наборiв даних, зареестрованих у понад 1000 постачальнимв контенту. Ця велика колекщя дозволяе OpenAIRE збагачувати зiбраний набiр даних у цтому та надавати такi послуги, як публтацп проектiв та списки наборiв даних, iнструменти монiторингу проектiв для збер^ання, статистики використання та обмЫу збагаченими даними. OpenAIRE будуе всеосяжну Ыфраструктуру, яка охоплюе всi типи наукових результат i у ый створено потужностi для збирання, накопичення та збер^ання метаданих наукових дослщжень. Пiдтримуються перехреснi посилання вiд публтацм до схем даних та фЫансування. Такий взаемозв'язок об'ектiв дослiдження впливае на опт^за^ю цього процесу, що дозволяе обмЫюватися, збагачувати та повторно використовувати даы. 1нфраструктура OpenAIRE реалiзуе полiтику вiдкритоï науки (Open Science), надае набiр послуг для ïi впровадження у щоденн робочi процеси менеджерiв репозитарпв, керiвникiв дослiджень, дослщнимв, викладачiв та вчителiв.
1нфраструктура OpenAIRE
1нфраструктура OpenAIRE збирае записи метаданих з рiзних джерел даних (журнали, сховища лiтератури, фундатори, сховища даних) та отримуе з них об'екти та зв'язки, ям формують графт iнформацiйного простору OpenAIRE. Науковi колективи, ям надають матерiали OpenAIRE та зацтавлеы в розширеннi сво'|'х локальних колекцй користуються цим графiком рiзними способами. Особливо це стосуеться Ыституцмних сховищ, завданням яких е створення повного зiбрання наукових публiкацiй сво'|'х афiлiйованих авторiв. Перевага збагачення даних, що надаеться на графiку шформацмного простору, полягае в тому, що вс статтi асоцiйованих авторiв можуть бути доступними у ïхнiх Ыституцмних колекцiях, а метаданi е максимально повними та оновленими. Служба лтературного брокера OpenAIRE - це Ыструмент, що працюе над iнформацiйним графшом OpenAIRE i пiдтримуе адмiнiстрування сховищ за допомогою веб-панелi iнструментiв. На Ыформацмый панелi менеджери сховищ можуть отримувати сповщення про оновлення та доповнення, що стосуються |'х сховища, що з'являються на графiку Ыформацмного простору OpenAIRE. Повiдомлення OpenAIRE Literature Broker допоможуть менеджерам сховищ дiзнатись про об'екти публiкацiй у OpenAIRE, ям не вiдображаються у |'х колекцп, але можуть належати до не'|, та знати про додатковi властивостi чи зв'язки, що стосуються об'ект публiкацiй у |'х колекцп.
Сервси OpenAIRE на пдтримку Open Science as-a-Service (Principe, 2018)
Ефективне впровадження Open Science вимагае створення екосистеми науково' комунтацп, здатно' забезпечити прозор^ь та вiдтворюванiсть "Принципи публтацп вiдкритих наук". Така екосистема повинна забезпечувати Ыструменти, полiтику та довiру, необхiднi вченим для обмiну / взаемозв'язку (для «вщкриття» та «прозоро' оцЫки») та повторного використання (для «вщтворюваносп») всiх науково-дослiдних продуктiв, вироблених пщ час наукового процесу, наприклад, литература, данi про дослiдження, методи, програмне забезпечення, робочi процеси, протоколи тощо. OpenAIRE сприяе вщкритм науц^ втiлюючи сво' видавничi принципи по вай бврот та науково-дослщних сптьнотах з метою надання дослiдницькiй iнфраструктурi (RI) послуг, необхiдних для життевого циклу дослiджень.
OpenAIRE сприяе створенню надiйних та довготривалих 1Р, компенсуючи вщсуп-лсть рiшень для публiкацiï та надаючи пщтримку, необхiдну RI для модерызацп iснуючих рiшень для задоволення потреб видавничо' роботи в Open Science (наприклад, техычы рекомендаций краш^ практики) . З цiею метою OpenAIRE ткно спiвпрацюе з кнуючими RI, щоб розширити свiй портфель послуг, ввiвши два новi сервки, що реалiзують концепцiю "Вщкрита наука як послуга" (OSaaS) (Principe, 2018):
1. 1нформацмна панель дослiдницькоï сптьноти. Завдяки сво'й функцiональностi науковцi та вчт^ можуть: знайти iнструменти для публтаци всiх сво'х дослiдницьких продукт, таких як лгтература, набори даних, програмне забезпечення, дослщницьм пакети тощо (надайте метадаы, отримайте DOI та забезпечте збереження файлТв); взаемозв'язок таких вироб1в вручну або шляхом використання останых наукових методiв; iнтегрувати сво' служби для автоматично' публiкацiï метаданих та / або корисного навантаження об'ект у OpenAIRE.
Як наслщок, користувачТ заповнюють та отримують доступ до шформац^ного простору взаемопов'язаних об'ект, присвячених Ух RI, завдяки яким вони можуть дтитися будь-якими видами продукт у своему спiвтовариствi, максимiзувати повторне використання та вщтворюваысть науки та широко сприяти науковому спткуванню.
2. Служба 6ро^рГв Catch-All. Завдяки функцюнальносп джерела даних, там як ¡нституцмы сховища, сховища даних, сховища програмного забезпечення, можуть отримувати повщомлення про записи метаданих щодо продукт (набори даних, статей, програмного забезпечення, пакет дослщжень), ям "цтавлять |'х", тобто запиав метаданих, ям повинн бути у джерелi даних або "пов'язаний з ними", тобто кнуе науковий зв'язок мГж одним ¡з продукт джерела даних та щентифкованим продуктом. Повiдомлення надсилаються лише до пщписаних джерел даних за схемою пщписки та сповiщень i можуть бути доставлен поштою, iнтерфейсами мнцевих користувачiв OAI-PMH або, на даний момент пщ час дослiдження, через API (наприклад, протокол SWORD), FTP та ResourceSync. 1дея цiеï служби полягае у поширенн та вiдстоюваннi принципу, зпдно з яким джерела даних про наукове спткування не е пасивним компонентом екосистеми наукових комунтацм, а е ïi активною та Ытерактивною частиною. Це не тематичн сервки, а скорiше як вузли продукт, що семантично взаемопов'язан з будь-якими видами дослщницьких результат, загалом з дослщницькою екосистемою.
OpenAIRE Advance.
Розробники OpenAIRE-Advance2020 працюють над тим, щоб вщкрити науку у £врот, перетворити систему наукових комун^ацм на вщкриту та прозору, що е практичною реалiзацiю в £вропейсьмй хмарi вщкрито'|' науки (EOSC). У найближчi три роки OpenAIRE працюватиме за такими напрямками (Principe, 2018):
1. Консолща^я та розширення послуг: портфолю послуг OpenAIRE Open Science буде оновлено для задоволення потреб мнцевих користувачiв. Через набiр ^формац^них панелей, орiентованих на вах користувачiв, що беруть участь у дослщницькому ланцюжку, OpenAIRE безперешкодно з'еднае ва дослщницьм артефакти.
2. Розширення можливостей загальноевропейськоУ служби техычно( допомоги з питань вщкрито! науки: нацiональнi дошки вiдкритого доступу будуть розширенi повноваженнями для збтьшення свое нацiональноí присутностi та розвитку потенцалу на мiсцевому рiвнi, щоб стати ключовою частиною вiдкритоí науки в нацюнальних умовах.
3. Посилити використання науково-дослщницько'( спiльноти вiдкритоí науки: ствпраця з трьома нацiональними вузлами дослiдницькоí iнфраструктури (Elixir-GR, EPOS-IT, DARIAH-DE) OpenAIRE побудуе мости до ключових спiльнот за допомогою пiдходу вщкрито' науки як послуги.
4. Сприяти новим змЫам у ландшафтi наукових комунтацй орiентацiя на сховища як на фундамент глобально мережево'' та розповсюджено' вiдкритоí науково'' iнфраструктури, OpenAIRE буде тдтримувати розробку сховищ нового поколЫня з новими функцiоналами та новими технолопями.
5. Створить глобальну мережу вщкритих наукових дослiджень: ствпраця з партнерами по всьому свгту (Латинська Америка, Японя, США, Канада, Африка) OpenAIRE спрямована на узгодження полтики, практики та служб для справдi глобальних та сумкних наукових сптьнот.
CoCalc як один 3Í можливих складникiв хмари вщкритоТ науки
Новi технологи, iнформацiйно-комунiкацiйнi мережi створюють пiдстави для реалiзацií цiлiсного тдходу до освiти та пiдготовки кадрiв (Shyshkina, 2013). Цiлiсний пiдхiд фокусуеться на об'еднаннi науки i практики, навчання i виробництва, фундаментальних та прикладних знань i технолопчних компетентностей. Насамперед вЫ спрямований на розвиток навичок управлЫня в галузi освти, якi повиннi бути заснованi на об'еднаному пiдходi до навчання, проектування та управлiння. Це -перспективний напрям для розвитку кадрового потенцалу системи освти. Тому для оргаызацп та розвитку середовища навчання i тдготовки квалiфiкованих педагогiчних кадрiв необхщы новi пiдходи i моделi.
1снуе проблема доступностi способiв навчання та постачання ресурсiв для досягнення кращого педагогiчного ефекту (х використання. Ця проблема може бути частково виршена завдяки використанню обчислювальних потужностей у хмарк Основною перевагою даноí технологи е покращення доступу до яксних ресурсiв.
Для того, щоб обрати хмарний сервк можна скористатись такими крилями добору (Cabrera-Granado, Calderón, Maestre&Domínguez-Adame, 2015): порiвняти обчислювальнi ресурси, обсяг даних, який може обчислювати хмарний сервк; наявнсть iнструментiв для оргаызацп навчання та його контролю; можливкть збiльшення обчислювальних ресурсiв за невелику оплату, порiвняння тарифних планiв; вщкритсть програмного коду, можливiсть встановлення власних налаштувань та додаткiв, окрiм тих, що передбаченi за замовчуванням; можлив^ь спiльного редагування, одночасноí роботи над одним проектом групи студентв, ресурсв рiзних форматiв.
1дея створення CoCalc належить професору математики унверситету Вашингтона Втьяму Стейну. Бiльшiсть серверiв розташовано в США на територп унверситету Вашингтона.
Принцип роботи в CoCalc побудовано на створены Ыдивщуальних або групових проектв, наповненнi (х навчальними ресурсами та робот з окремими ресурсами чи групою ресурав одночасно. Також в систем передбачено збереження дм користувачiв, що вiдображаеться в хронолопчному порядку. Можлива функцiя вщображення iсторií роботи з окремим навчальним ресурсом (чи проектом) як певного користувача, так i групи користувачiв. Внесення певних змЫ до кожного проекту призводить до резервного котювання структури самого проекту. Усi копи збер^аються в хронологiчному порядку iз зазначенням автора змiн. Напрями використання CoCalc у навчанн вчителiв математики е такими (Шишкна, Шокалюк&Попель, 2016): органзаця навчальноí комунiкацií; пiдтримування шдивщуальних та групових форм органiзацií навчальноí дiяльностi (аудиторна та позааудиторна); тдтримування управлiння навчанням; забезпечення наочностi шляхом побудови рiзних iнтерпретацiй математичних моделей, вiзуалiзацií математичних абстракцiй тощо; забезпечення доступност та науковостi завдяки використанню сптьного iнтерфейсу доступу до об'ектв середовища та надiйного програмного забезпечення з вщкритим кодом; пiдвищення часовоí та просторовоí мобiльностi; формування единого навчального середовища, змкт якого розвиваеться у процесi навчання.
Враховуючи вищезазначен переваги хмарних сервiсiв у навчанн математичних дисциплiн, а також перспективи впровадження у навчальний процес хмарного сервку CoCalc, що е втьнопоширеним, на вщмЫу вiд бiльшостi рiзновидiв математичного програмного забезпечення iнших виробникв, i в той же час досить потужним, щоб забезпечувати досягнення цтей навчального процесу, застосування цiеí системи було обрано предметом експериментального дослщження. Експериментально пiдтверджено, що рiвень сформованостi професiйних компетентностей майбутнiх учт^в математики буде вищим, якщо у процес навчання педагопчно обГрунтовано запроваджувати розроблену методику використання хмарного сервку CoCalc (Попель, 2018). Пропонуемо включити цей засб як складник у процес науковоí освiти вчителiв, для цього i виявили його мкце у систем хмари вiдкритоí науки, у парадигмi вiдкритоí науки. Отже, за умови використання хмарного сервку полтшаться показники наукових дослiджень, освт-лй процес стане бiльш вiдкритим, наближеним до потреб людини, бтьш насиченим та актуальним змiстом.
ОБГОВОРЕННЯ
Як наслщок впровадження в Украíнi норм вiдкритоí науки повинно призвести до бтьшого обмiну, пiдзвiтностi, вiдтворюваностi та надмносп наукових матерiалiв та вплинути на процес навчання в цтому. У процесi дослiдження вiтчизняного та зарубiжного досвiду були виявленi так переваги використання хмарних сервiсiв математичного призначення: економiя ресурсiв; мобiльнiсть доступу; еластичнсть.
Запровадження хмарних платформ i сервiсiв в освiтнiй процес приводить до появи та розвитку форм оргаызацп навчання та наукових дослщжень, орiентованих на спiльну навчальну дiяльнiсть, створюеться бiльше можливостей для здмснення навчальних i наукових проектiв. Методи i тдходи вiдкритоí науки справляють значний вплив на освт-лй процес, зокрема, освпу вчителя. Ураховуючи вищезазначен переваги хмаро орiентованих засобiв у навчанн математичних дисциплiн, а також перспективи впровадження у навчальний процес хмарного сервку CoCalc, що е втьнопоширеним i в той же час досить потужним, щоб забезпечувати досягнення цтей навчання, предметом дослщження було обрано застосування цього сервку, як можливого компонента хмари вiдкритоí науки та платформи OpenAIRE.
B^HOBM TA ПEРCПEKTИBИ ПOДAЛЬШOГO ДOCЛIДЖEННЯ
Отже, чиcленнi питання щодо ефективноcтi та легiтимноcтi вiдкритоï науки все ще кнують. Kрiм того, хоча науковц знають, що вщкрита наукова практика icнуe, багато дослщнимв часто не компетентнi в ÏÏ впровадженнi. OpenAIRE поcтаe у цьому контекст як ключова та стабтьна iнфраcтруктура для роботи з публта^ями з вiдкритим доступом у бврот, що поступово вiдкриваe доступ до наборiв даних, програмного забезпечення та Ыших доcлiдницьких артефактiв. З самого початку розробники OpenAIRE створили дизайн, орieнтований на послуги, щоб залучити ва зацтавлеы сторони, а поточний портфель послуг (що охоплюe ва шари електронноУ iнфраcтруктури) орieнтуeтьcя на рiзних кориcтувачiв, а саме на дослщнимв, поcтачальникiв даних, фiнанcовi структури та громадcькicть. Служби для менеджерiв сховищ, науково-доcлiдницьких cпiльнот та фЫансування, e серед найбiльш релевантних cервiciв. OpenAIREAdvance, починаючи з ачня 2018 року, продовжуe мiciю OpenAIRE щодо тдтримки мaндaтiв на вщкритий доступ та вiдкритi данi в £врот, спираючись на децентрaлiзовaну мережу постачальнимв змicту. Пiдтримуючи наявну Ыфраструктуру, що cклaдaeтьcя з мережi науков^в та технiчних служб, вона конcолiдуe зусилля, працюючи над тим, щоб зорieнтувaти доcлiдникiв на «Вщкриту науку», що стане надмною електронною Ыфраструктурою в царинах £вропейсько'|' хмари вщкрито'| науки.
Застосування хмарних cервiciв призводить до появи та розвитку форм оргаызацп навчання, орieнтовaних на стльну навчальну дiяльнicть в мережi 1нтернет. Xмaрнi cервicи у нaвчaннi учот^в математики доцiльно використовувати як засоби для: комунтацп; cпiвпрaцi; зберiгaння та опрацювання даних, що i стане предметом подальших дослщжень. Mи пропонуeмо включити педaгогiчнi доcлiдження хмарних зacобiв навчання математики в предметне поле хмари вщкрито'| науки. Доцiльно подальшл доcлiдження зосередити на поширеннi пiдходiв вiдкритоï науки на процес навчання вчот^в математики.
Список використаних джерел
1. Banks G. C. et al. Questions about questionable research practices in the field of management: A guest commentary. Journal of Management. 2016. № 42. P. 5-20.
2. Banks G. C., Field J. G., Oswald F. L., O'Boyle E. H., Landis R. S. R. D. E., Rogelberg S. G. Answers to 18 questions about open science practices. Journal of Business and Psychology. 2018. № 34. P. 257-270.
3. Benjamin D. J. et al. Redefine statistical significance. Nature Human Behaviour. 2017. P. 6-10.
4. Bykov V., Shyshkina M. The Conceptual Basis of the University Cloud-based Learning and Research Environment Formation and Development in View of the Open Science Priorities. Information Technologies and Learning Tools, 2018. № 68(6). URL: https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/2609/1409 (Last accessed: 15.11.2019).
5. Cabrera-Granado E. D. E., Calderón O. G., Maestre D., Domínguez-Adame F. Entornos de aprendizaje online para el cálculo computacional en ciencias. Online learning environments for scientific computation. Proceedings from La Sociedad del Aprendizaje. Actas del III Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad. CINAIC 2015 (14-16 de Octubre de 2015, Madrid, España. Universidad Politécnica de Madrid, 2015. P. 802-806.
6. Derksen M., Rietzschel E. F. Surveillance is not the answer, and replication is not a test: Comment on Kepes and McDaniel. How trustworthy is the scientific literature in I-O psychology? Industrial and Organizational Psychology. 2013. № 6. P. 295-298.
7. O'Boyle E. H., Banks G. C., Gonzalez-Mule E. The Chrysalis effect: How ugly initial results metamorphosize into beautiful articles. Journal of Management. 2017. № 43. P. 400-425.
8. Ethiraj S. K., Gambardella A., Helfat C. E. Replication in strategic management. Strategic Management Journal. 2016. № 37. P. 2191-2192.
9. Gabriel A. S., Wessel J. L. Astep too far? Why publishing raw datasets may hinder data collection. Industrial and Organizational Psychology: Perspectives on Science and Practice. 2012. № 6. P. 287-290.
10. Janssen M., Charalabidis Y., Zuiderwijk A.Benefits, adopadoption barriers and myths of open data and open government. Information Systems Management. 2012. № 29. P. 258-268.
11. Lakens D. et al. Justify your alpha: A response to "redefine statistical significance". 2017. URL: https://psyarxiv.com/9s3y6 (Last accessed: 15.11.2019).
12. McBee M., Makel M. C., Peters S. J., Matthews M. S. A Manifesto for Open Science in Giftedness Research. 2017. DOI: 10.31234/osf.io/nhuv3.
13. McKiernan E. C., Bourne P. E., Brown C. T., Buck S., Kenall A., Lin J. How open science helps researchers succeed. eLife. 2016. № 5. P. 16800.
14. Nosek B. A. et al. Promoting an open research culture: Author guidelines for journals to promote transparency, openness, and reproducibility. Science. 2015. № 348. P. 1422-1425.
15. Príncipe P. (2018). OpenAIRE infrastructure and services: advancing Open Science. Proceedings from 13th International Open Repositories Conference, June 4th-7th, Bozeman, Montana, USA. Bozeman, Montana.
16. Shyshkina M. Holistic Approach to Training of ICT Skilled Educational Personnel. Proceedings from the 9th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications : Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. CEUR workshop proceedings, 2013. Vol. 1000. P. 436-445.
17. Shyshkina M. The General Model of the Cloud-Based Learning and Research Environment of Educational Personnel Training. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Cham, 2018. № 715. P. 812-818.
18. Wicherts J. M., Bakker M. Publish (your data) or (let the data) perish! Why not publish your data too? Intelligence. 2012. № 40. P. 73-76.
19. Попель M. В. Хмарний ceрвic CoCalc як зааб фoрмyвання прoфeciйнux кoмпeтeнтнocтeй yчuтeля матeматuкu : моногрaфiя. ^ивий Pin Видавничий центр Kриворiзького нацюнального уыверситету, 2018. 241 c.
20. Шишмна M. П., Попель M. В. Формування хмаро орieнтовaного середовища навчання математичних дисциплЫ на бaзi SageMathCloud. 1нформа^йн тexнoлoгiïв ocвiтi, 2016. № 26. C. 148-165. DOI: 10.14308/ite000578.
21. Шишмна M. П., Шокалюк С. В., Попель M. В. Використання cервiciв SageMathCloud для оргаызацп i тдтримування стльно'|' роботи студенев. В/еник Чeркаcькoгo yнiвeрcuтeтy. Ceрiя : Пeдагoгiчнi наyкu : наyк. журн., 2016. С. 90-100.
References
1. Banks, G. C. et al. (2016). Questions about questionable research practices in the field of management: A guest commentary. Journal of Management, 42, 5-20.
2. Banks, G. C., Field, J. G., Oswald, F. L., O'Boyle, E. H., Landis, R. S. R. D. E. & Rogelberg, S. G. (2018).Answers to 18 questions about open science practices. Journal of Business and Psychology, 34, 257-270.
3. Benjamin, D. J. et al. (2017). Redefine statistical significance. Nature Human Behaviour, 6-10.
4. Bykov V., Shyshkina M. (2018). The Conceptual Basis of the University Cloud-based Learning and Research Environment Formation and Development in View of the Open Science Priorities. Information Technologies and Learning Tools, 68(6), https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/2609/1409
5. Cabrera-Granado, E. D. E., Calderón, O. G., Maestre, D. & Domínguez-Adame, F. (2015). Entornos de aprendizaje online para el cálculo computational en ciencias. Online learning environments for scientific computation. Proceedings from La Sociedad del Aprendizaje. Actas del III Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad. CINAIC 2015 (14-16 de Octubre de 2015, Madrid, España. Madrid.
6. Derksen, M. & Rietzschel, E. F. (2013) Surveillance is not the answer, and replication is not a test: Comment on Kepes and McDaniel. How trustworthy is the scientific literature in I-O psychology? Industrial and Organizational Psychology, 6, 295-298.
7. E. H. O'Boyle, G. C. Banks and E. Gonzalez-Mule, "The Chrysalis effect: How ugly initial results metamorphosize into beautiful articles," Journal of Management, no. 43, pp. 400-425, 2017.
8. Ethiraj, S. K., Gambardella, A. & Helfat, C. E. (2016). Replication in strategic management. Strategic Management Journal, 37, 2191-2192.
9. Gabriel, A. S. & Wessel, J. L. (2012). Astep too far? Why publishing raw datasets may hinder data collection. Industrial and Organizational Psychology: Perspectives on Science and Practice, 6, 287-290.
10. Janssen, M., Charalabidis, Y. & Zuiderwijk, A. (2012).Benefits, adopadoption barriers and myths of open data and open government. Information Systems Management, 29, 258-268.
11. Lakens, D. et al. (2017) Justify your alpha: A response to "redefine statistical significance". Retrieved from https://psyarxiv.com/9s3y6.
12. McBee, M., Makel, M. C., Peters, S. J. & Matthews, M. S. (2017). A Manifesto for Open Science in Giftedness Research. DOI: 10.31234/osf.io/nhuv3.
13. McKiernan, E. C., Bourne, P. E., Brown, C. T., Buck, S., Kenall, A. & Lin, J. (2016). How open science helps researchers succeed. eLife, 5, 16800.
14. Nosek, B. A. et al. (2015). Promoting an open research culture: Author guidelines for journals to promote transparency, openness, and reproducibility. Science, 348, 1422-1425.
15. Príncipe, P. (2018). OpenAIRE infrastructure and services: advancing Open Science. Proceedings from 13th International Open Repositories Conference, June 4th-7th, Bozeman, Montana, USA. Bozeman, Montana.
16. Shyshkina, M. (2013). Holistic Approach to Training of ICT Skilled Educational Personnel. Proceedings from the 9th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications: Integration, Harmonization and Knowledge Transferine.
17. Shyshkina M. (2018) The General Model of the Cloud-Based Learning and Research Environment of Educational Personnel Training. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Cham, 715, 812-818.
18. Wicherts, J. M. & Bakker, M. (2012). Publish (your data) or (let the data) perish! Why not publish your data too? Intelligence, 40, 73-76.
19. Popel, M. V. (2018). Khmarnyy servis CoCalc yak zasib formuvannya profesiynykh kompetentnostey uchytelya matematyky [CoCalc Cloud Service as a Tool for Forming the Professional Competences of a Mathematics Teacher]. Kryvyi Rih: Vydavnychyy tsentr Kryvoriz'koho natsional'noho universytetu.
20. Shyshkina, M. P. & Popel, M. V. (2016). Formuvannya khmaro oriyentovanoho seredovyshcha navchannya matematychnykh dystsyplin na bazi SageMathCloud [Cloud Based Learning Environment Formation for Mathematics Disciplines Learning Using the SageMathCloud]. Informatsiyni tekhnolohiyi v osviti - Information Technologies in Education, 26, 148-165. DOI: 10.14308/ite000578.
21. Shyshkina, M. P., Shokalyuk S. V. & Popel, M. V. (2016). Vykorystannya servisiv SageMathCloud dlya orhanizatsiyi i pidtrymuvannya spil'noyi roboty studentiv [Use SageMathCloud services to organize and support student collaboration]. Visnyk Cherkas'koho universytetu. Seriya : Pedahohichni nauky : nauk. zhurn. - Bulletin of Cherkasy University. Series: Pedagogical Sciences: Sciences, 90-100.
SCIENTIFIC PLATFORMS AND CLOUD SERVICES, THEIR PLACE IN SCIENCE EDUCATION TEACHER
Marienko Maiia
Institute of Information Technologies and Learning Tools of NAES of Ukraine, Ukraine
Abstract. Teaching tools are influenced by the development of the information society and technological progress. In addition to the classical teaching tools that could be used in the learning process of any discipline, new ones are emerging. The use of at least one cloud service in the study of mathematical discipline improves the assimilation of the studied material, deepens the knowledge on most topics. The use of cloud services leads to the emergence and development of forms of learning organization focused on collaborative learning activities.
Formulation of the problem. Open science is a set of actions aimed at making scientific processes more transparent and more accessible. The current movement toward open science has been driven by academic malfeasance in its various fields. These are studies that have failed to replicate, as well as the prevalence of general research and publications that could explain the causes of other phenomena. Open science can be practiced and promoted as researchers, authors, reviewers, editors, teachers and teachers. There are many resources available to help scientists and science achieve these goals.
Materials and methods. Theoretical methods of research were used: analysis, generalization, systematization of scientific and scientific-methodological sources on the problem of research, analysis of modern cloud services for definition of theoretical foundations, software with the purpose of substantiation of the structure of open science cloud services.
Results. The paradigm of open science is revealed. The general structure of OpenAIRE is outlined. CoCalc's place in the open science cloud is explored. The study identifies and clarifies the main problems associated with the use of open scientific practices.
Conclusions. Trends in the improvement of ICT tools should be taken into account when seeking new technical solutions and new technological, pedagogical and organizational models. The main focus is on the transition from the mass deployment of individual software products to a complex and combined environment that supports cross-platform solutions.
Key words: cloud services, mathematics teachers, open science, cloud of open science, use of cloud services.
