CC BY
33
Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА (ФМО)
випуск 3(17), 2018
Scientific journal PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION
Has been issued since 2013.
Науковий журнал Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА
Видасться з 2013.
http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/
Соловйов А.В. Використання хмарних cepeicie google drive та telegram при пiдготовцi майбутшх фахiвцiв засобами наскр'!зного моделювання. Ф'!зико-математична осв'та. 2018. Випуск 3(17). С. 89-93.
Solovjov A.V. Using Of Cloud-Based Services Google Drive And Telegram For The Training Of Future Engineers Through Plm Modeling. Physical and Mathematical Education. 2018. Issue 3(17). Р. 89-93.
DOI 10.31110/2413-1571-2018-017-3-016
УДК 378.147:744
А.В. Соловйов
Житомирський державний техноло^чний унiвepcитeт, Укра!на
mvs_sav@ztu.edu.ua
ВИКОРИСТАННЯ ХМАРНИХ СЕРВ1С1В GOOGLE DRIVE ТА TELEGRAM ПРИ П1ДГОТОВЦ1 МАЙБУТН1Х ФАХ1ВЦ1В ЗАСОБАМИ НАСКР1ЗНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
Анота^я. Активний розвиток машинобуд'!вноi галузi у cвiтi характеризуеться постйним удосконаленням систем автоматизованого проектування (САПР). На сьогодн'1 iснуе велика тльюсть програмнихзасоб'в, як мають т'1 чи iншi переваги та недол'ки у процеа створення продукцП. Наcкpiзнe моделювання, що передбачае забезпечення повного циклу виробництва продукцП засобами САПР, зосереджуеться на трьох основних складових: система для автоматизацП дво- та тривим'рного геометричного проектування - computer-aided design (CAD), заciб автоматизацП iнженерних розрахунк'в анал'зу та симуляцП ф'!зичних процесв - computer-aided engineering (CAE), система тeхнологiчноi пдготовки виробництва - computer-aided manufacturing (CAM). Кр'т того, iснуе система упpавлiння даними про виpiб - product data management (PDM). На нашу думку, важливою складовою наскр'!зного моделювання е зручн засоби збepiгання iнфоpмацii, i конструкторськ в'дд'ли машинобуд'вних пдприемств активно використовують певн платформи для збepiгання та пepeдачi даних. На нашу думку, студенти, що навчаються за напрямком 13 «Мехашчна iнжeнepiя», повинн ще до практично! дiяльноcтi здобути навички роботи з масивами iнфоpмацii. Вiдповiдно, сучасн хмаpнi платформи дозволяють суттево спростити роботу з даними. Ми видлили 2 платформи - хмарне сховище Google Drive та месенджер Telegram. Перша - практична для створення каталог'зацП завдань та дов'дкових матер'юл'!в, друга мае зручн комункацшнi засоби, а також можлив'сть створення автоматичнихiнфоpмацiйнихстор'ток. Поеднання циххмарних систем дозволяе суттево збльшити продуктившсть студент'!в пд час практичних занять, адже витрачаеться значно менше часу на пошук завдань та методичних вказ'!вок, а також на збереження результат'!в роботи. Звичайно, основна задача пдходу, що базуеться на використанн хмарних платформ, полягае саме у пiдготовцi майбутшх фахiвцiв до роботи з масивами iнфоpмацii.
Ключов! слова: пpофeciйна пдготовка, хмаpнi технологи, САПР, наскр'!зне моделювання, механчна iнжeнepiя
Постановка проблеми. Пщготовка фахiвцiв з мехаычно' шженерп засобами HacKpi3Horo моделювання е актуальною, адже протягом останых poKiB icHye тенденщя створення нових пщприемств з укра'нськими та шоземними швестищями, де конче необхщы шженери, ям мають досвщ роботи у машинобуд^вних системах автоматизованого проектування (САПР). Висока складысть роботи з рiзними системами та модулями ставить перед викладачами цть оптимiзyвати навчальний процес, а також отримати ще бтьший позитивний ефект вщ '¡х вивчення [5; 6].
Аналiз актуальних дослщжень. Впчизняы та шоземы науковц наголошують, що парадигма хмарних платформ кнуе протягом останых десятилпъ, а на сьогодн це масштабний та незамшний проспр для роботи з даними [1; 7]. Зазначаеться, що хмарн системи можуть активно використовуватися у навчальному процеа, що дозволить тдвищити яккть знань та оптимiзyвати роботу з великою ктькктю шформацп [6]. Специфта нас^зного моделювання потребуе знань з основних модyлiв машинобуд^вних САПР для роботи на будь-якш ланц конструкторського чи технолопчного вщдту тдприемства [2; 3; 4; 5].
Мета статл. Встановлення актуальносп використання хмарних технологш у процеа вивченням нас^зного процесу моделювання засобами САПР при пщготовц бакалаврiв з мехаычно' шженерп.
Методи дослщження. У дослщжены використовуються методи аналiзy, синтезу та порiвняння для визначення доцтьносп використання хмарних платформ при нас^зному моделюванн у навчальному процеа бaкaлaврiв з мехаычно' шженерп.
Виклад основного матерiалу. У процеа пщготовки майбутых фaхiвцiв з мехаычно' шженерп варто акцентувати увагу на необхщносп вивчення основ нас^зного моделювання. Мова йде про використання трьох основних модyлiв САПР - CAD, CAM та CAE при створены ^ei чи шшо'' продукцп. У минулих публта^ях ми зазначали, що потреба у вивченн
ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)
основ HacKpi3Horo моделювання базуеться на стаж сучасного ринку пращ, який потребуе унiверсальних фахiвцiв, що мають змогу самостiйно забезпечити увесь процес виготовлення продукци засобами САПР, або, за необхщыстю, переходити з одые''' на iншу ланку конструювання та моделювання [2; 3; 4].
Пщприемства, що активно використовують машинобудiвнi САПР при створеннi продукци, намагаються оптимiзувати цей процес, використовуючи един системи комп'ютерного проектування. У таких випадках зникае необхщысть у конвертаци даних, а також мае мкце зручнiсть спiвпрацi мiж окремими вщдтами чи працiвниками, що працюють на рiзних етапах створення продукцй засобами САПР. Важливою складовою оптимiзацií робочого процесу е використання сховищ даних, а також шших платформ, що дозволяють швидко та зручно збер^ати та використовувати ту чи Ышу iнформацiю. Враховуючи, що наскрiзне моделювання характеризуемся роботою з великою кшьшстю даних, використання хмарних платформ у навчальному процес бакалаврiв з мехаычно''' iнженерíí е необхiдним аспектом.
Концеп^я хмарних платформ розглядалася протягом останых десятилiть, однак сучасний вигляд вони набули лише дектька рокiв тому [1]. На сьогодн хмарнi технологи - це десятки шструмен^в, що використовуються не лише звичайними користувачами у повсякденному житп, але й найбтьшими свiтовими корпорацiями для вщповщальних операцiй. Таким чином, можна упевнено стверджувати, що хмарн системи - це необхщний у сучасних умовах Ыструмент, який доцiльно використовувати i в освiтнiй дiяльностi.
Ми вважаемо, що пщ час проведення практичних занять iз дисциплiн, якi базуються на САПР, варто звернути увагу на необхiднiсть широкого використання хмарних сервiсiв, що покликанi спростити роботу з великою ктьюстю даних, 'х збереженням та пошуку.
Зовнiшнi носи шформаци, а також пошук та збереження необхщних даних на серверi навчального закладу - це не завжди зручно та надшно. У першому випадку обмiн iнформацiею займае забагато часу, а у другому кнуе необхщысть в обов'язковому використанн облiкового запису локально'' мережi та непростому пошуку потрiбного мiсця збер^ання даних.
На нашу думку, важливою складовою вивчення основ нас^зного моделювання е оптимiзацiя процесу роботи з даними, саме тому доцтьно активно використовувати хмарн сервiси [7]. Таким чином можна не ттьки спростити сам процес роботи над тим чи шшим проектом, але й суттево розвинути комунiкацiйнi здiбностi майбутнього фахiвця.
У даному випадку ми розглянемо 2 основi сервiси, якi використовуються для багатьох завдань, пов'язаних iз упорядкуванням, збереженням даних, а також можливктю комунiкацií. Проведений аналiз програмних засобiв дае пiдстави зазначити, що на цю роль пщходять таю розробки як месенджер Telegram, а також хмарне сховище Google Drive. Варто зауважити, що сервк Telegram, призначений, у першу чергу, для обмЫу повщомленнями, може використовуватися i для будь-яких завдань, пов'язаних iз обмЫом та збереженням даних. Парадигма розробниюв цього продукту полягае у тому, щоб вщмовитися вщ будь-яких обмежень для користувачiв, тому Telegram - це безлiмiтне хмарне сховище, платформа для завантаження вщео та будь-якого Ышого контенту.
Отже, опт^зувати навчальний процес пiд час вивчення САПР, i, у першу чергу, нас^зного моделювання, за рахунок хмарних технолопй, можна за допомогою двох методик.
Перша методика передбачае використання одночасно двох сервiсiв:
1) Google Drive. Каталопза^я довщкових матерiалiв, поабниюв, окремих вправ тощо. Розподiлення завдань за рiвнями складностi, курсам навчання студенев.
2) Telegram. Створення бесщ, що вiдповiдають групам та пщгрупам студентiв. Окремi канали для публтацп поточних завдань та вiдеоурокiв.
Друга методика обмежуеться використанням лише месенджера Telegram. Мова йде також про створення вщповщних бесщ та каналiв, однак методичнi вказiвки до виконання робгг та iншi довiдковi матерiали каталогiзуються на основi автоматичних Ыформацмних сторiнок - ботiв.
Недолiком першо' методики використання хмарних технологiй е робота у двох сервках одночасно, що може мати певну незручысть пщ час створення великих за обсягом проекпв. У той же час друга методика, що базуеться на використанн Telegram^™, якi за допомогою вщповщних команд надають доступ до необхщно''' iнформацií, також мае недолт. Це досить незручна каталопза^я, через яку швидко переглянути об'емн масиви iнформацií не вийде. Далi розглянемо обидва пiдходи бiльш детально.
Для використання вищезазначених хмарних сервiсiв достатньо мати браузер та доступ до мережi штернет. Google Drive у даному контекст може використовуватися виключно як платформа для збереження довщкових матерiалiв.
Рис. 1. Базова каталогiзацiя навчальних матерiалiв на Google Drive
Основна задача викладача полягае у лопчному розподЫ завдань у вщповщност до дисциплши, курсу та рiвня складностi. Вiдповiдно, студент повинен без додаткових довщок самостiйно знайти необхщний для виконання матерiал. Використовуючи Telegram, викладач мае створити бесщу iз студентами групи та дтитися посиланнями на Google Drive. Текста документи можна вiдкривати безпосередньо у штерфейа хмарного сервiсу вiд Google.
Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА (ФМО)
випуск 3(17), 2018
Шсля того, як студент виконав завдання, вЫ мае зберегти роботу для !'!' перевiрки викладачем. Найбiльш практичним варiантом для цього завдання знову е месенджер. Таким чином, студент повинен додати в архiв виконану роботу, прикртити до повщомлення даний файл та сформувати повщомлення, що буде зручним для викладача. Повщомлення мае включати в себе 2 хештеги - з назвою роботи, а також прiзвищем, Ыщалами та групою студента.
: | Практична робота №3.гаг
Ще раз доброго дня, над сил а ю вам виконане завдання.
#Опти м ¡за цйЯш кструкцГЩм с еоЮ р&зи'
Рис. 2. Приклад нформацйного повiдомлення, надЫаного студентом викладачу
Хештеги дозволять швидко проводити пошук по Ha3Bi роботи, а також по прiзвищу студента, тобто, якщо виконувати все без помилок, то знайти будь-якi вщправлеы роботи можна за декiлька секунд.
Зручнкть такого пiдходу також полягае у тому, що завдання можуть виконувати студенти, якi навчаються за шдивщуальним графiком та не мають змоги вiдвiдувати кожне заняття, а також студенти заочно!' форми навчання. Консультацп теж можна проводити через Telegram.
Що стосуеться методики з використанням виключно месенджера, то у даному випадку, як уже зазначалося, основою ще!' е автоматичн шформацмы сторЫки. Так званi «боти» можуть бути створен окремо для кожно!' з необхiдних дисциплiн. Вiдповiдно, за допомогою тих чи iнших команд можна завантажити необхщне завдання.
У Telegram за допомогою роздту «Saved Massages», що призначений для збереження та архiвування окремих повщомлень та запиав, викладач може заздалегiдь завантажити завдання, шформацшы матерiали i таке Ыше, щоб обмежити студентiв вщ використання додаткових сценарпв пошуку практично!' роботи. Вщповщно, цим можна забезпечити певне спрощення отримання завдань до виконанн робiт, однак за допомогою повного перелту робiт, доступного у створеному Telegram^T, студент може втьно орiентуватися у поставлених на поточний семестр завданнях, а також самоспйно переходити до виконання наступних робп-, тим самим притримуючись основ болонського процесу.
Л а 6 о р ато р н а_Е и корне... ня_ЭТЕР_фумсц1 r.pdf
Лабораторна робота. Використання БТЕР-функцм.
Вщеоурок досгупний за посиланням:
Лабораторна_робо...адлишко Bicrb.pdf
Лабораторна робота. Надлишков1с~ь зв"язгав (спряжень) при динам1чному дослГдженн
ЛабораторнаАшма_____б аз о ви Pi_pyx.pdf
Лабораторна робота. Оптимвацга, базовий рух. ¿OBiflKOBi матершли доступы на Google Drive за посил а н ня м: https:r7d rive.googl e.corri /open ? id=10sq|ftJc3pbSLIz7inkVTeOiWSHS]wxoerO 15S3
Рис. 3. Роздл «Saved Massages» та заздалег'дь збережен для студент'в завдання.
У Житомирському державному технолопчному уыверситет мае мкце практика використання месенджера Telegram для пщготовки майбутых фахiвцiв iз механiчно!' iнженерi!'. Викладачi кафедри галузевого машинобудування активно користуються хмарними сервками для пiдвищення ефективностi роботи студентв. Як показуе практика, швидкий доступ до необхiдноí iнформацií, а також в цтому взаемодiя мiж викладачем та студентом за допомогою Google Drive та Telegram, дозволяе пришвидшити навчальний процес. Студенти отримують бтьше свободи до самостiйного виконання робп- - усi необхiднi матерти безпосередньо у месенджерi, вони не гають часу на завантаження методичних вказiвок з освп>лх порталiв чи шших платформ, якi у бшьшост випадкiв не мають iнтуíтивно зрозумтого iнтерфейсу. Звичайно, серйозним аргументом на користь використання Telegram у навчальному процес е можливкть прямого зв'язку мiж викладачем та студентом поза межами навчальних аудиторш.
0,00 КБ/c i .III a 21 *
Комп'ютерний анал1з... .
bot
/Start 18:15 *//
Лабораторж роботи по анал1зу i синтезу MexaHisMie в середовищ! SolidWorks Motion.
Используйте /off чтобы приостановить подписку.
Рух на основ! П0Д1И
О Лабораторна_роб... : 1.6 MB PDP
о welding robot. 7z 18:15 |
fvlessage
Ан1мац1я, базовий рух та дослщження
ГПдвищення T04H0CTi
Синтез кулачкових мехажзмш
О (Ö)
Рух вздовж криво'!'
Пщвищення T04H0CTi
Динамнне уртноваження
Рис. 4. Приклад автоматично)' iнформацiйно'íсторнки у Telegram i3 завданнями до дисциплiни «Комп'ютерний аналiз та синтезмехашзм'в» @AnalysisSynthesisMechanisms_bot
У випадку з практичними роботами, що пов'язан i3 нас^зним моделюванням, варто акцентувати увагу на велика кiлькостi навчальних матерiалiв, довщок та вiдеоматерiалiв, а також об'емних масивiв файлiв виконано''' роботи. Вщповщно, це потребуе оптимiзацií за рахунок вищезазначених засобiв.
Висновки
На нашу думку, використання хмарних сервiсiв, i, у першу чергу таких високотехнолопчних як месенджер Telegram та сховище Google Drive, е наступним кроком у наданн навчального матерiалу чи шшо'( iнформацií студентам. Крiм того, що такий пщхщ у порiвняннi з використанням освiтнiх порталiв е бтьш зручним та зрозумiлим для сучасного користувача комп'ютерних систем та мобтьних пристро'в, сам принцип роботи з даними у «хмарЬ» - це саме те сучасне шформацшне пщГрунтя, що використовуеться сучасними компаыями, пiдприемствами та iншими органiзацiями для загально''' зручностi та ефективностi роботи.
Використання хмарних технологш у робот з САПР на сьогоднi е актуальним, адже сучасн пiдприемства, ям мають конструкторськi та технологiчнi вщдти, використовують рiзноманiтнi хмарнi платформи для зручносп збереження масивiв даних та взаемодп мiж ланками виробництва. Вщповщно, ознайомлення та практичне використання таких засобiв роботи з iнформацiею у ЗВО е доцтьним.
Висока складысть практичних завдань пiд час вивчення нас^зного моделювання створюе необхiднiсть в оптимiзацií навчального матерiалу та масивiв iнформацií, з чим на високому рiвнi справляеться та чи шша хмарна платформа. Знову ж, такий досвщ для студентiв позитивно впливатиме на 'х майбутню професiйну дiяльнiсть.
Список використаних джерел
1. Маркова О. М., Семерiков С. О., Стрюк А. М. Хмарнi технологи навчання: витоки. lнформацiйнi технологи i засоби навчання. 2015. Т. 46, вип. 2. С. 29-44. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ITZN_2015_46_2_6
2. Райковська Г.О., Соловйов А.В. Парадигма пщготовки бакалаврiв з мехаычно''' шженерп при нас^зному моделюванн у сучасних машинобудiвних САПР. Ф'вико-математична oceima. 2018. C. 78-81.
3. Райковська Г.О., Соловйов А.В., Мельник О.Л. Реалiзацiя парадигми нас^зного моделювання засобами САПР. Науковий в'сник Ужгородського унiверcиmеmу, cерiя педагогка, со^альнаробота. 1 (42). 2018. C. 199-207.
4. Райковська Г.О., Соловйов А.В. Особливосп використання CAE-систем у навчальному процеа майбутых бакалаврiв з мехаычно''' шженерп. Науковий в'сник Ужгородського унiверcиmеmу, cерiя педагогка, со^альнаробота. 2 (41). 2018. C. 216-218.
5. Хожило М. Е., Кулик I. А., Деревянчук М. I. Системи автоматизованого проектування в структурi пщготовки сучасного шженера-механта. Строительство. Материаловедение. Машиностроение. Серия : Подъёмно-транспортные, строительные и дорожные машины и оборудование. 2014. Вып. 79. С. 172-178. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/smmpm_2014_79_19
6. Назаренко В. Переваги i перспективи використання хмарних технологш у навчально-виховному процеа. Нова педагог'чна думка. 2016. № 4. С. 97-99. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npd_2016_4_25
7. Michael Miller. Cloud Computing: Web-Based Applications That Change the Way You Work and Collaborate Online. Que Publishing, 2008. 312 р.
W3MK0-MATEMATMHHA OCBITA ($MO)
BunycK 3(17), 2018
References
1. Markova O. M., Semerikov S. O., Strjuk A. M. The cloud technologies of learning: origin. Informacijni tekhnologhiji i zasoby navchannja. 2015. V. 46, pub. 2. P. 29-44. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ITZN_2015_46_2_6 (in Ukrainian)
2. Rajkovsjka Gh.O., Solovjov A.V. The paradigm of training bachelors in mechanical engineering using PLM-technologies of CAD software. Fizyko-matematychna osvita. 2018. P. 78-81. (in Ukrainian)
3. Rajkovsjka Gh.O., Solovjov A.V., Meljnyk O.L. Implementation of the paradigm of PLM modeling with CAD products. Naukovyj visnyk Uzhghorodsjkogho universytetu, serija pedaghoghika, socialjna robota. 1 (42). 2018. P. 199-207. (in Ukrainian)
4. Rajkovsjka Gh.O., Solovjov A.V. Osoblyvosti vykorystannia CAE-system u navchalnomu protsesi maibutnikh bakalavriv z mekhanichnoi inzhenerii. Naukovyj visnyk Uzhghorodsjkogho universytetu, serija pedaghoghika, socialjna robota. 2 (41). 2018. P. 216-218. (in Ukrainian)
5. Khozhylo M. E., Kulyk I. A., Derevjanchuk M. I. Systems of automated design in the structure of preparation of modern engineer-mechanics. Stroyteljstvo. Materyalovedenye. Mashynostroenye. Seryja : Podbemno-transportnbie, stroyteljnbie y dorozhnbie mashynbi y oborudovanye. 2014. pub. 79. P. 172-178. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/smmpm_2014_79_19 (in Ukrainian)
6. Nazarenko V. Benefits and prospects of using cloud technologies in the educational process. Nova pedaghoghichna dumka. 2016. № 4. P. 97-99. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npd_2016_4_25 (in Ukrainian)
7. Michael Miller. Cloud Computing: Web-Based Applications That Change the Way You Work and Collaborate Online. Que Publishing, 2008. 312 p.
USING OF CLOUD-BASED SERVICES GOOGLE DRIVE AND TELEGRAM FOR THE TRAINING OF FUTURE ENGINEERS THROUGH PLM MODELING Solovjov A.V.
Zhytomyr State Technological University, Ukraine Abstract. The active development of the machine-building industry in the world is characterized by continuous improvement of computer-aided design systems (CAD). There are plenty software tools that have some or other advantages and disadvantages in the process of product creation. PLM modeling, which involves the creation of a complete cycle of production by means of CAD, focuses on three main components: a system for automating two- and three-dimensional geometric design -computer-aided design (CAD), a tool for automation of engineering calculations, analysis and simulation of physical processes -computer-aided engineering (CAE), computer-aided manufacturing (CAM) system. In addition, there is a product data management system (PDM). In our opinion, an important component of PLM modeling are convenient means of storing information, and design departments of machine-building enterprises are actively using certain platforms for storage and transmission of data. In our opinion, students studying in the direction «Mechanical Engineering», must before the practical activity to acquire the skills of working with arrays of information. Modern cloud platforms make it much easier to work with data. We chose 2 platforms - Google Drive Cloud Storage and Telegram Messenger. The first one is practical for creating task catalogs and reference materials, the second one has convenient communication tools, as well as the ability to create automatic information pages. The combination of these cloud systems can significantly increase the productivity of students during practical classes, since it takes much less time to find tasks and guidance, as well as to save work results. Of course, the main task of an approach based on the use of cloud platforms is precisely the training of future professionals to work with arrays of information. Key words: professional training, cloud technologies, CAD, PLM, mechanical engineering.
