Web-система автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри

Матяшенко, Володимир Володимирович

Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/9893

Title:	Web-система автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри
Authors:	Тесля, Юрій Миколайович Матяшенко, Володимир Володимирович
Keywords:	web-система;бібліографічні списки;автоматизоване формування;фреймворк;React;сервер;дизайн;публікація;Node.js
Issue Date:	10-Jun-2026
Abstract:	У кваліфікаційній роботі бакалавра розроблено Web-систему автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри. В якості інструментів для розробки вибрано Node.js та фреймворк React. Обсяг пояснювальної записки кваліфікаційної роботи бакалавра складає 75 сторінок, в тому числі вступ, 3 розділи, висновки, додаток та список використаних джерел. Робота містить 14 рисунка та 50 інформаційних джерел. Перший розділ кваліфікаційної роботи присвячений аналізу предметної області розробки web-систем. Визначено актуальність та доцільність створення web-системи автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри, принципи розробки сучасних web-систем. Здійснено аналітичний огляд існуючих типів web-систем в закладах вищої освіти та визначено їх ключові відмінності. Другий розділ присвячений проектуванню web-системи автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри: визначено ключові принципи розробки web-системи, архітектура web-системи, розробка дизайну web-системи та описано етапи розробки web-системи. У третьому розділі здійснено огляд інструментів розробки web-системи автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри, визначено їх переваги і недоліки. Обґрунтовано вибір комплексу інструментальних засобів розробки. Описано процес розробки та інтерфейс розробленої web-системи.
URI:	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/9893
Appears in Collections:	126 Інформаційні системи та технології (Web-технології, web-дизайн)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
РЕП_БАК_Матяшенко _WEB-2211.pdf Restricted Access		1.23 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show full item record

Extracted text

ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Факультет Інформаційних Технологій і Систем_____________________________________
(повна назва)
Кафедра Інформаційних Технологій Проектування__________________________________
(повна назва)
Освітньо-кваліфікаційний рівень Бакалавр_________________________________________
(назва)
Спеціальність 126 – Інформаційні системи і технології_______________________________
(шифр і назва)
ЗАТВЕРДЖУЮ
Завідувач кафедри ІТП
___________ Тетяна ПРОКОПЕНКО
«_____» ______________20___ року
З А В Д А Н Н Я
НА КВАЛІФІКАЦІЙНУ РОБОТУ БАКАЛАВРА
_____________________ Матяшенко Володимир Володимирович ____________________
(прізвище, ім’я, по батькові)
1. Тема роботи Web-система автоматизованого формування бібліографічних списків
наукових праць викладачів кафедри ____________
Керівник роботи Тесля Юрій Миколайович, _д.т.н., проф.____________________
(прізвище, ім’я, по батькові, науковий ступінь, вчене звання)
Затверджено наказом Черкаського державного технологічного університету від «_12_»
__березня_______ 2026 року N56/03-03________
2. Строк подання здобувачем роботи _____26.05.2026___________________________
3. Вихідні дані до роботи: Загальна інформація про об’єкт дослідження, інформація про
меоди та засоби розробки, структура БД, аналіз аналогів, базові технічні характеристики
розроблюваної системи.
4. Зміст розрахунково-пояснювальної записки (перелік питань, які потрібно розробити)
Вступ________________________________________________________________________
1. Опис предметної області. ___ ___________________________________________________
2. Аналіз існуючих аналогів._____________________________________________________
3.Постановка задачі _________________________________________________
4.Розробка архітектури системи.__________________________________________
5. Розробка структури бази даних________________________________________________
6. Обґрунтування технології та засобів реалізації.___________________________________
7.Вибір засобів розробки.__________________________________________
8.Рзробка дизайну web - системи.________
Висновки._____________________________________________________________________
Перелік джерел та посилань._____________________________________________________
5. Перелік графічного матеріалу (з точним зазначенням обов’язкових креслень, плакатів)
Презентація кваліфікаційної роботи____________________________________
6. Консультанти розділів роботи
Прізвище, ініціали, та посада
Розділ Підпис, дата
консультанта
Завдання
Завдання прийняв
видав
7. Дата видачі завдання ______________________________________________
КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН
Строк виконання
№ Назва етапів кваліфікаційної роботи Примітка
етапів роботи
1 Опис предметної області.
2 Аналіз існуючих аналогів
3 Постановка задачі
4 Розробка архітектури системи.
5 Розробка структури бази даних
Обґрунтування технології та засобів
6 реалізації.
7 Вибір засобів розробки.
8 Застосування стеку технологій
9 Розробка дизайну web-системи
10 Висновки
Здобувач вищої освіти _______________ Володимир МАТЯШЕНКО
Керівник роботи _______________________ Юрій ТЕСЛЯ
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРОЕКТУВАННЯ
Пояснювальна записка
до кваліфікаційної роботи бакалавра
на тему: «Web-система автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри»
Виконав студент групи WEB-2211,
спеціальності 126 –
Інформаційні системи та
технології,
освітня програма – Web-
технології Web-дизайн,
Матяшенко В.В.
Керівник д.т.н., професор Тесля Ю.М.
Рецензент Директор ТОВ «Андерсенлаб»
Алесін О.В.
Черкаси – 2026 року
АНОТАЦІЯ
У кваліфікаційній роботі бакалавра розроблено Web-систему
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри. В якості інструментів для розробки вибрано Node.js та
фреймворк React.
Обсяг пояснювальної записки кваліфікаційної роботи бакалавра складає
75 сторінок, в тому числі вступ, 3 розділи, висновки, додаток та список
використаних джерел. Робота містить 14 рисунка та 50 інформаційних джерел.
Перший розділ кваліфікаційної роботи присвячений аналізу предметної
області розробки web-систем. Визначено актуальність та доцільність створення
web-системи автоматизованого формування бібліографічних списків наукових
праць викладачів кафедри, принципи розробки сучасних web-систем. Здійснено
аналітичний огляд існуючих типів web-систем в закладах вищої освіти та
визначено їх ключові відмінності.
Другий розділ присвячений проектуванню web-системи
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри: визначено ключові принципи розробки web-системи,
архітектура web-системи, розробка дизайну web-системи та описано етапи
розробки web-системи.
У третьому розділі здійснено огляд інструментів розробки web-системи
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри, визначено їх переваги і недоліки. Обґрунтовано вибір
комплексу інструментальних засобів розробки. Описано процес розробки та
інтерфейс розробленої web-системи.
Ключові слова: web-система, автоматизоване формування, фреймворк,
Node.js, React, сервер, дизайн, бібліографічні списки, публікація.
ABSTRACT
A universal blog has been developed in the Web-system for automated
formation of bibliographic lists of scientific works of department teachers. Node.js,
a framework from React, was chosen as the development tool.
The volume of the explanatory note of the bachelor's qualification work is
75 pages, including the introduction, 3 sections, conclusions, appendix and the list
of used sources. The work contains 14 drawings and 50 references.
The first section of the qualification work is devoted to the analysis of the
subject area of web-system development. The relevance and expediency of creating
a web-system for automated formation of bibliographic lists of scientific works of
the department's teachers, the principles of developing modern web-systems are
determined. An analytical review of existing types of web-systems in higher
education institutions is carried out and their key differences are identified.
The second section is devoted to the design of a web-system for automated
formation of bibliographic lists of scientific works of the department's teachers: the
key principles of web-system development, web-system architecture, development
of web-system design and the stages of web-system development are described.
The third section reviews the tools for developing a web-system for
automated formation of bibliographic lists of scientific works of the department's
teachers, their advantages and disadvantages are identified. The choice of a set of
development tools is justified. The development process and interface of the
developed web-system are described.
Keywords: web-system, automated generation, framework, Node.js, React,
server, design, bibliographic lists, publication.
ЗМІСТ
ВСТУП.................................................................................................................. 3
1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ.................................................................5
1.1 Опис предметної області.......................................................................5
1.2 Постановка задачі................................................................................ 10
1.3 Огляд та аналіз існуючих аналогів.....................................................21
1.4 Висновки до розділу 1.........................................................................22
2 ПРОЄКТУВАННЯ WEB-СИСТЕМИ...........................................................23
2.1 Ключові принципи розробки web-системи.......................................23
2.2 Розробка архітектури web-системи....................................................26
2.3 Основні етапи розробки дизайну web-системи.................................32
2.4 Висновки до розділу 2.........................................................................37
3 РОЗРОБКА WEB-СИСТЕМИ........................................................................38
3.1 Вибір засобів розробки web-системи.................................................38
3.2 Розробка серверної частини web-системи.........................................41
3.2.1 Моделювання бази даних.........................................................41
3.2.2 Налаштування Node.js..............................................................45
3.2.3 Розробка бази даних.................................................................47
3.4 Розробка візуальної частини web-системи........................................51
3.5 Висновки до розділу 3.........................................................................57
ВИСНОВКИ....................................................................................................... 58
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ..........................................................59
ДОДАТОК A 482 ЧДТУ 20000-01 Web-система автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри.
специфікація....................................................................................................... 65
ЧДТУ 262217.004 ПЗ
Зм. Лист № докумемента Підпис Дата
Розроб. Матяшенко В. Літ. Лист Листів
Перев. Тесля Ю.М. Web-система автоматизованого Н 2 75
Реценз формування бібліографічних ФІТІС,
Н. .контр. списків наукових праць викладачів
кафедра ІТП, Web-2211
Затв. Прокопенко Т.О. кафедри Пояснювальна записка
ВСТУП
Мережа Internet та комп’ютерна індустрія у сучасному світі стали
інструментом та «фундаментом» для всього: від замовлення кави до управління
складними промисловими гігантами. Ці технології стирають кордони, спряючи
доступу до процесів з будь-якої точки світу. Мінімізація помилки забезпечує
можливості заміни людського фактору чіткими алгоритмами. Однією з таких
сфер є вища освіта, що поєднує суворий менеджмент, і творчий навчальний
процес.
Багато вітчизняних і закордонних компаній намагаються бути
конкурентоспроможними та утримати свої позиції на ринку. Тому, усе частіше,
вони звертаються до розробників програмних продуктів, для того, щоб вони
створили web-продукт, який поєднає сервіс та зручність. Web-продукти
допомагають закладам освіти вирішувати такі критичні бізнес-завдання, як
оптимізація ресурсів, збір Big Data, маркетинг та залучення. Вибір архітектури
системи управління визначає, чи буде продукт гнучким, чи стане «тягарем» для
закладу.
Основною рисою таких інформаційних систем є їх надзвичайна складність.
Рівень складності визначається не тільки великим числом взаємозалежних
елементів, але і високим ступенем взаємозалежності їхніх характеристик,
різноманітністю функцій, необхідністю адаптації до впливів зовнішнього
середовища [1].
Актуальність. Створення спеціалізованої web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри є актуальним завданням, яке безпосередньо впливає на
ефективність наукової діяльності підрозділу. Така система виступає потужним
інструментом цифровізації, що дозволяє значно скоротити час на виконання
рутинних операцій, які раніше потребували значних інтелектуальних та часових
ресурсів.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 3
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Корисність продукту полягає у забезпеченні точності та відповідності
списків суворим державним і міжнародним стандартам, що виключає ризик
механічних помилок при оформленні звітів, грантових заявок або матеріалів для
акредитації. Окрім суто технічної функції оформлення посилань, система стає
єдиним централізованим вузлом зберігання інтелектуального здобутку кафедри,
забезпечуючи прозорий моніторинг наукової активності кожного викладача. Це
дозволяє керівництву оперативно отримувати достовірні дані про публікаційну
активність, а викладачам — зосередитися на безпосередній дослідницькій роботі
замість технічного форматування текстів.
Об’єктом дослідження є процес розробки web-системи
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри.
Предметом дослідження є методи і алгоритми розробки web-системи
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри.
Метою кваліфікаційної роботи є розробити web-систему автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри. Для
досягнення поставленої мети кваліфікаційної роботи бакалавра необхідно
розв’язати наступні задачі:
• проаналізувати предметну область розробки;
• здійснити порівняльний аналіз засобів розробки веб-орієнтованої системи
і вибрати засоби реалізації даної web-системи;
• сформувати вимоги до інтерфейсу web-системи;
• розробити web-систему автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів кафедри.
Обсяг пояснювальної записки кваліфікаційної роботи бакалавра складає 77
сторінок, в тому числі вступ, 3 розділи, висновки, додаток та список
використаних джерел. Робота містить 22 рисунка та 50 інформаційних джерел.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 4
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ
1.1 Опис предметної області
Значення web-системи автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів для кафедри та закладу вищої освіти (ЗВО) є
стратегічним, оскільки вона перетворює паперову звітність на ефективний
цифровий актив.
Для кафедри це насамперед засіб оперативного управління науковим
потенціалом. Система дозволяє в реальному часі бачити актуальну картину
публікаційної активності, автоматично готувати матеріали до щорічних звітів та
рейтингів, а також суттєво знижує навантаження на секретаря чи викладачів,
відповідальних за збір інформації. Це звільняє час для реальної наукової роботи
та підвищує точність даних, що подаються на розгляд вченої ради.
Для ЗВО впровадження такого інструменту має критичне значення в
контексті акредитації освітніх програм та ліцензування. Оскільки якість
викладання безпосередньо пов'язана з науковим рівнем кадрів, наявність
структурованої бази праць дозволяє університету швидко підтверджувати
кваліфікацію своїх працівників перед Міністерством освіти чи міжнародними
рейтинговими агентствами. Крім того, це сприяє підвищенню прозорості
закладу та допомагає формувати його позитивний імідж як сучасної
інноваційної установи, що дбає про автоматизацію внутрішніх процесів.
Предметною областю дослідження є процеси інформаційного
забезпечення наукової та методичної діяльності вищого навчального закладу на
рівні кафедри.
Зокрема, дослідження охоплює методи та засоби автоматизації роботи з
наукометричними даними, способи систематизації бібліографічної інформації
та механізми її конвертації у звітно-облікові форми. Сюди ж входить вивчення
чинних стандартів оформлення джерел (як національних, так і міжнародних) та
принципів побудови вебінтерфейсів для управління базами даних наукових
праць.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 5
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Метою web-системи автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів кафедри є розробка та впровадження
ефективного програмного інструментарію для повної автоматизації циклу
роботи з бібліографічними даними науковців кафедри. Вона спрямована на
перетворення процесу накопичення та оформлення відомостей про наукові
праці з трудомісткої ручної роботи на швидкий цифровий процес.
Основний фокус системи полягає у створенні централізованого сховища
публікацій, яке дозволяє в автоматичному режимі генерувати списки джерел, що
суворо відповідають чинним державним та міжнародним стандартам. Це
забезпечує єдність обліку наукових досягнень, виключає помилки, пов’язані з
людським фактором, та дозволяє оперативно отримувати аналітичну звітність
для внутрішніх потреб підрозділу або зовнішніх перевірок.
Зацікавленість закладу вищої освіти у впровадженні такої системи
зумовлена насамперед необхідністю підвищення глобальної
конкурентоспроможності та оптимізації внутрішнього менеджменту. У
сучасних умовах цифрова трансформація є обов’язковою вимогою, а
автоматизація наукового обліку стає стратегічною перевагою.
По-перше, ЗВО зацікавлений у підвищенні своїх позицій у міжнародних
та національних рейтингах (як-от QS, Times Higher Education або «Топ-200
Україна»). Оскільки ці рейтинги значною мірою базуються на показниках
публікаційної активності та цитованості, наявність системи, що дозволяє чітко
відстежувати та верифікувати кожен науковий доробок, є критично важливою
для формування об'єктивного іміджу університету.
По-друге, система забезпечує готовність до процедур акредитації та
ліцензування. Можливість за лічені хвилини сформувати точні, актуальні та
правильно оформлені списки праць для цілої кафедри або освітньої програми
значно спрощує проходження перевірок Національним агентством із
забезпечення якості вищої освіти (НАЗЯВО), мінімізуючи ризик зауважень
через технічні помилки в документації.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 6
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
По-третє, це питання адміністративної ефективності та економії ресурсів.
Університет отримує інструмент для глибокого аналізу наукового потенціалу:
керівництво може бачити реальний внесок кожного підрозділу, виявляти
перспективні напрями досліджень та об’єктивно розподіляти стимулюючі
виплати чи грантову підтримку. Це робить систему управління наукою
прозорою, доказовою та позбавленою зайвого бюрократизму.
Одержуючи відповіді на запитання користувачів та надаючи корисну
інформацію, роль такої системи визначається як інформаційний та
консультаційний інструмент. У контексті кафедри та ЗВО це означає, що web-
продукт перестає бути просто «архівом» і стає активним помічником.
Завдяки автоматизації система допомагає приймати рішення на різних
рівнях. Для викладача вона стає персональним асистентом, який «підказує»,
яких публікацій не вистачає для підвищення рейтингу або проходження чергової
атестації. Отримуючи миттєві відповіді про стан свого наукового профілю,
викладач може ефективніше планувати свою дослідницьку роботу [2].
Для керівництва кафедри система надає аналітичну базу для прийняття
управлінських рішень. Наприклад, на основі згенерованих звітів завідувач може
об’єктивно оцінити, які наукові напрями розвиваються активніше, кому з
працівників потрібна підтримка, а хто є лідером публікаційної діяльності. Це
дозволяє приймати рішення про преміювання, розподіл навантаження або
оновлення стратегії розвитку кафедри не «наосліп», а спираючись на точні
цифри.
Таким чином, система виконує роль інтелектуального фільтра, який
перетворює великий масив «сирих» даних на корисну інформацію, готову для
використання в управлінському циклі.
Одним із найбільших хибних уявлень є думка про те, що автоматизація
бібліографії — це лише «красиве оформлення» тексту. Насправді це глибока
робота з даними, і спрощений підхід часто призводить до помилок.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 7
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Система не є просто генератором посилань. Багато хто вважає, що
достатньо скопіювати назву статті, і система все зробить сама. Насправді
головна складність полягає в уніфікації даних. Одне й те саме прізвище
викладача може бути написане різними мовами або з різними ініціалами в різних
базах. Система має вміти «склеювати» ці записи в один профіль, щоб не
втратити науковий доробок.
При роботі такої системи не достатньо налаштувати один шаблон. Це
помилка, оскільки стандарти (ДСТУ, APA, IEEE) постійно оновлюються. Якщо
система не має гнучкого механізму оновлення алгоритмів форматування, вона
стане неактуальною вже через рік.
Найбільшою ілюзією є те, що викладачі самі внесуть дані. Це Якщо
інтерфейс буде складним, система залишиться порожньою. Справжня
автоматизація — це коли викладач вводить лише один код (DOI або ORCID), а
система сама «підтягує» всі метадані: видавництво, рік, том, сторінки та назву
журналу.
Така система є джерелом для внутрішньої аналітики. Вона дозволяє
зрозуміти, які дослідження мають найбільший вплив, а які напрями є лише
формальними. Гарний блог рідко досягає успіху без реклами. Успішний блог
буде цікавим і піддається поширенню. Але спочатку ним потрібно поділитися –
у соціальних мережах та на форумах.
Створення контенту в науковій базі даних — це безперервний циклічний
процес, а не одноразова дія з наповнення сайту.
Наукова діяльність викладача триває постійно: виходять нові статті,
публікуються тези конференцій, видаються монографії. Якщо розглядати
систему як разову подію, вона миттєво втратить актуальність і перетвориться на
«цифрове кладовище» застарілих даних.
Тому життєздатність системи базується на трьох принципах постійного
оновлення[3]:
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 8
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- динамічність. База даних повинна поповнюватися в реальному
часі. Щойно з'являється публікація, вона має бути відображена в
системі, щоб на момент формування річного звіту вся інформація
вже була під рукою;
- актуалізація статусів. Наукові праці змінюють свій статус — від
«прийнято до друку» до «опубліковано» або «індексовано в
Scopus». Система має підтримувати життєвий цикл кожного
запису;
- еволюція стандартів. Самі правила оформлення (контент у вигляді
форматів цитування) теж змінюються. Система повинна
адаптувати вже наявні дані під нові вимоги оформлення без
повторного введення інформації.
Таким чином, розробка перетворюється на створення живої екосистеми,
де контент постійно генерується, перевіряється та актуалізується. Це робить
систему не просто архівом, а робочим щоденником наукових досягнень
кафедри.
Додавання структурованих даних є критичним етапом, оскільки саме
вони перетворюють звичайний текст на інформацію, яку «розуміє» комп'ютер. У
контексті наукових праць це означає розбиття кожного джерела на окремі поля:
автор, назва, рік, видання, том, сторінки, DOI.
Такий підхід дає три фундаментальні переваги [4]:
- гнучкість форматування. Маючи дані в окремих полях, система
може миттєво перегенерувати один і той самий список зі стандарту
ДСТУ в APA або Harvard. Вам не потрібно переписувати текст —
система просто змінює порядок полів та розділові знаки між ними;
- точний пошук та фільтрація; Структурованість дозволяє миттєво
знаходити всі праці конкретного автора за певний рік або лише ті
статті, що опубліковані у виданнях Scopus. Без структури (якщо
просто вставити список текстом) такий аналіз неможливий.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 9
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- валідація та цілісність. Система може автоматично перевіряти, чи
всі обов'язкові поля заповнені. Наприклад, вона не дозволить
зберегти статтю без зазначення року видання, що гарантує
коректність майбутніх звітів.
Для реалізації цього процесу найкраще використовувати динамічні
форми, де набір полів змінюється залежно від типу публікації (наприклад, для
книги потрібне поле «місто видання», а для статті в журналі — «номер
випуску»).
1.2 Постановка задачі
Завдяки останнім тенденціям розвиток web-систем за останні роки
змінився. Старі підходи, де web-сайт був лише статичною вітриною,
поступилися місцем складним екосистемам. Для web-системи автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри ці
зміни виглядають наступним чином [5]:
- від моноліту до мікросервісів. Раніше систему будували як один
великий «неповороткий» код. Сьогодні це набір автономних
модулів. Модуль генерації списків за ДСТУ працює окремо від
модуля імпорту зі Scopus, що дозволяє оновлювати їх незалежно;
- від ручного введення до API-first. Принцип «введіть дані вручну»
більше не має сенсу. Новий стандарт — автоматичне підтягування
контенту через API зовнішніх сервісів (CrossRef, ORCID).
Користувач лише перевіряє результат;
- від «просто сайту» до SPA (Single Page Application). Сучасні
системи працюють без перезавантаження сторінок (на React або
Vue), що робить роботу з великими списками літератури миттєвою
та плавною, як у десктопній програмі;
- хмарна архітектура (Cloud Native). Більше немає потреби тримати
сервер «під столом» на кафедрі. Системи розгортаються в хмарі,
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 10
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
що гарантує доступ 24/7 з будь-якого пристрою та автоматичне
резервне копіювання.
На основі виділених переваг структурованого підходу, постановка задачі
для розробки такої системи може бути сформульована як спроектувати та
реалізувати web-систему автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів кафедри, яка базується на моделі
структурованого зберігання даних.
Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі підзадачі [6]:
- розробка реляційної моделі бази даних. Створити структуру
таблиць, де кожне бібліографічне джерело розбивається на окремі
атомарні атрибути (автор, назва, рік, тип видання, DOI тощо). Це
забезпечить можливість подальшої програмної маніпуляції
даними;
- реалізація механізму динамічного форматування. Розробити
програмні алгоритми (шаблонізатори), які на основі
структурованих полів автоматично формуватимуть текстові описи
згідно з обраним стандартом (ДСТУ 8302:2015, APA, MLA та ін.);
- створення системи фільтрації та пошуку. Впровадити інструменти
багатофакторного пошуку, що дозволять вилучати інформацію за
конкретними критеріями (період, ПІБ викладача, індексація у
Scopus/WoS), використовуючи чіткі зв’язки між даними;
- впровадження модуля валідації. Розробити систему контролю
вводу, яка на етапі додавання праці перевірятиме наявність
критично важливих полів для кожного типу публікації,
забезпечуючи цілісність та високу якість інформаційної бази
кафедри.
Продуктивність розробника в сучасних реаліях, особливо при створенні
таких систем, як автоматизація бібліографії, визначається не кількістю
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 11
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
написаного коду, а здатністю ефективно використовувати наявні інструменти та
методології.
Ключовими бізнес-процесами web-системи автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри є
наступні (рис.1.1):
1. Управління даними про праці (Основний блок):
- реєстрація нової праці. Внесення метаданих (назва, автори, вид
видання, вихідні дані, посилання на DOI/WoS/Scopus);
- завантаження електронних копій, тобто додавання PDF-файлів або
сканованих варіантів публікацій;
- класифікація, віднесення праці до певного наукового напряму,
кафедральної теми чи категорії (стаття, тези, монографія, патент);
- імпорт даних, що передбачає автоматичне підтягування публікацій
з профілів Google Scholar, ORCID, Scopus за допомогою API.
2. Верифікація та модерація:
- перевірка (валідація), підтвердження адміністратором чи
відповідальним за наукову роботу факту публікації.
- коригування, внесення змін у вже існуючі записи (наприклад, при
виправленні помилок у бібліографії).
3. Облік та моніторинг (Аналітичний блок):
- розрахунок наукового рейтингу, автоматичне нарахування балів
викладачу за кожну працю згідно з внутрішнім положенням ЗВО;
- моніторинг цитованості, відстеження індексів Гірша та кількості
цитувань.
- контроль виконання плану, порівняння реальних публікацій з
індивідуальним планом викладача.
4. Генерація звітності:
- формування індивідуального звіту викладача, витяг списку праць
за певний рік для атестації.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 12
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- звіт кафедри, зведена таблиця наукової активності всіх
співробітників (для річного звіту факультету/університету);
- генерація списку літератури, експорт вибраних праць згідно з
ДСТУ 8302:2015 або іншими стандартами (APA, MLA).
5. Адміністрування:
- управління профілями, ведення карток викладачів (посади, наукові
ступені, ідентифікатори в базах даних);
- налаштування доступу, розмежування прав (викладач, модератор,
завідувач кафедри).
Введення Нові записи Верифікація Валідні дані Аналітика
Звітність
Рисунок 1.1. Спрощена візуалізація потоків бізнес-процесів.
При розробці web-системи автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри необхідно
дотримуватися принципів, які забезпечать достовірність даних та зручність для
викладачів. Основними принципами є наступні [7]:
1. Принцип «Одного вікна» (Data Reuse). Викладач не повинен вводити
дані, які вже є в мережі. Система має максимально підтягувати інформацію за
DOI або через інтеграцію з Google Scholar API, Scopus, ORCID. Користувач лише
перевіряє та натискає «Зберегти».
2. Принцип модульності та масштабованості. Наукові вимоги часто
змінюються (сьогодні важливий Scopus, завтра — фахові видання категорії «Б»).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 13
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Архітектура повинна дозволяти легко додавати нові типи звітів або змінювати
алгоритми нарахування балів без переписування всієї системи.
3. Рольова модель доступу (RBAC). Чіткий розподіл прав. Тобто
викладач бачить і редагує тільки свої праці, а модератор кафедри бачить усіх,
може підтверджувати або відхиляти записи. Адміністратор керує
налаштуваннями та довідниками.
4. Верифікація та доказовість. Будь-який запис у системі повинен мати
«доказ». Це або пряме посилання на сторінку видання, або завантажена копія в
форматі PDF. Це критично важливо для проходження акредитації кафедри.
5. Принцип «Чистих даних» (Normalization). Використання суворих
довідників:
- списки журналів (щоб не було «Journal of Science» і «J. of Science»
як різних записів);
- перелік кафедральних тем;
- єдиний список викладачів.
Це виключає дублювання та помилки в аналітиці.
6. Гнучкість форматів експорту. Система повинна генерувати списки
літератури автоматично під різні стандарти (ДСТУ 8302:2015, APA, Harvard).
Викладач має одним кліком отримувати готовий список для вставки в «Список
опублікованих праць».
7. Принцип автоматичного сповіщення. Система має надсилати
повідомлення (email/Telegram):
Викладачу — якщо його публікацію відхилив модератор.
Завідувачу — про стан виконання річного плану наукової роботи.
Для успіху такої системи є критичними є два аспекти: інтеграція знімає з
викладача рутинну роботу, а зручний інтерфейс гарантує, що системою взагалі
будуть користуватися.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 14
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
1. Технічна інтеграція з базами даних. Головна мета — автоматичне
заповнення полів. Замість того, щоб вводити назву, авторів та рік, викладач
вводить лише ідентифікатор (DOI або ID профілю).
Інтеграція за DOI (Crossref/DataCite API) реалізується наступним чином.
Викладач вводить DOI статті. Система робить запит до API Crossref і миттєво
отримує назву журналу, назву статті, список авторів, том, номер та сторінки.
Перевагою є нульова ймовірність помилки в бібліографічному описі.
Інтеграція з Google Scholar (Scraping/SerpApi) реалізується через сервіси-
посередники або парсинг профілю викладача, оскільки офіційного API у Google
Scholar немає. Перевагою такого методу є найповніше охоплення публікацій,
включаючи тези конференцій та методичні вказівки, яких немає в Scopus.
Інтеграція з ORCID / Scopus API реалізується через автоматичну
перевірку системою профілів викладачів за їхніми ORCID iD або Scopus Author
ID раз на тиждень. Якщо з’являється нова праця, система надсилає сповіщення:
"Знайдено нову публікацію, підтвердіть її додавання". Експорт у формати
BibTeX/RIS забезпечує можливість завантажити файл зі списком праць,
експортований з особистого кабінету Scopus чи Web of Science, щоб не вносити
кожну статтю окремо.
2. Зручність інтерфейсу для викладачів (UX/UI).
Викладачі — це люди з різним рівнем цифрової грамотності, тому
інтерфейс має бути максимально "невидимим" і допоміжним. Принцип
"Автозаповнення всюди" реалізується якщо викладач починає вводити назву
журналу, система має пропонувати варіанти з вбудованого довідника фахових
видань. Пошук співавторів серед колег по кафедрі (вибір зі списку, а не введення
ПІБ вручну).
Панель стану публікації (Progress Tracking):
Викладач має чітко бачити статус кожної праці: Верифіковано, На
перевірці, Помилка (з коментарем, що саме виправити).
Візуалізація особистих досягнень (Dashboard):
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 15
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Графіки виконання індивідуального плану.
Динаміка цитування та індексу Гірша (віджети, що підтягуються з
мережі).
Лічильник "зароблених" балів для рейтингу в реальному часі.
Генератор "Списку праць" в один клік:
Кнопка "Скачати список для атестації", яка автоматично формує PDF або
Word файл, де всі праці відсортовані за роками та оформлені згідно з ДСТУ. Це
головний "бонус", за який викладачі будуть вдячні системі.
Мобільна адаптивність:
Можливість сфотографувати обкладинку збірника тез на конференції
прямо з телефона і одразу завантажити її в систему як підтвердження.
Синергія цих аспектів через інтеграцію забезпечує можливість чіткого
функціонування, інтерфейс для викладача зводиться до однієї кнопки:
Система каже: "Я знайшла вашу нову статтю в Scopus".
Викладач натискає: "Підтвердити".
Результат: Стаття в базі, рейтинг оновився, звіт сформовано.
1.3 Огляд та аналіз існуючих аналогів
Аналіз аналогів web-системи автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри передбачає
розподіл на три категорії[8]: глобальні комерційні бази, міжнародні безкоштовні
профілі та локальні університетські системи.
1. Глобальні наукометричні бази (Scopus, Web of Science) – це "золотий
стандарт", але вони не є системами внутрішнього обліку кафедри. Перевагами
таких систем є найвищий рівень достовірності, автоматичний розрахунок
індексів (h-index), API для інтеграції. Серед недоліків варто виділити те, що не
враховують тези локальних конференцій, методички, патенти України та статті
у виданнях, що не входять до цих баз.
Такі системи є джерелом даних для розроблюваної системи, але не
замінюють її.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 16
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
2. Спеціалізовані системи управління науковою інформацією (CRIS-
системи) є найближчими функціональними аналогами.
Pure (Elsevier) / Converis (Clarivate) – це потужні корпоративні рішення
для університетів. Такі системи дозволяють вести повний цикл обліку — від
публікацій до грантів. Недоліками даних систем є дорогі ліцензії, складні в
налаштуванні під специфічні українські звіти (наприклад, форми МОН).
DSpace (з модулем CRIS) є відкритим ПЗ, яке часто використовується в
Україні для репозитаріїв. Це безкоштовний та надійний ресурс. Однак,
орієнтований більше на зберігання файлів (архів), ніж на активну аналітику
рейтингу викладачів.
3. Міжнародні сервіси-ідентифікатори (ORCID, Google Scholar):
Google Scholar Citations є найпопулярнішим серед викладачів через
охоплення "всього". Автоматично знаходить праці в мережі. Однак
характеризується великою кількістю дублікатів, чужі праці. Крім того немає
функцій модерації завкафедрою, неможливо витягнути звіт у форматі ДСТУ.
ORCID -це цифровий паспорт вченого. Ідеальний для ідентифікації
автора. Однак - це лише реєстр, він не рахує рейтинг і не формує кафедральні
звіти.
4. Внутрішні розробки українських ЗВО (наприклад, системи КНУ, КПІ,
СумДУ). Багато університетів пишуть свої "Кабінети викладача". Серед переваг
таких систем повна відповідність вимогам українського законодавства та
внутрішнім положенням про преміювання. Однак мають закритий код
(неможливо просто взяти і встановити собі), часто застарілий інтерфейс.
Серед таких систем можна виділити репозиторій ЧДТУ (рис.1.2), що
побудований на базі DSpace [9]. Це найбільш розповсюджене у світі програмне
забезпечення з відкритим вихідним кодом для створення репозиторіїв
відкритого доступу. Даний сервіс призначений для збору, збереження та
надання відкритого доступу до інтелектуальних продуктів університетської
спільноти (статей, тез, дисертацій, навчальних посібників). Платформа дозволяє
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 17
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
зберігати будь-які цифрові формати — текст, зображення, відеоматеріали та
набори даних. Система підтримує функцію самоархівування, що дозволяє
викладачам самостійно завантажувати свої праці після реєстрації.
Використовується міжнародний стандарт опису ресурсів (Dublin Core), що
забезпечує легку індексацію праць у глобальних наукових пошуковиках, таких
як Google Scholar
Рисунок 1.2. Репозиторій ЧДТУ.
Проект «Науковці КНУ» (KNU Scholars) (рис.1.3) є найбільш наочним
аналогом ідеї. Система побудована як публічний портал-рейтинг. Кожен
викладач має свій профіль. Система агрегує дані про кількість публікацій,
індекси Гірша за різними базами (Scopus, WoS, Google Scholar). Метою ресурсу
є підняття позицій університету в рейтингах (QS, Times Higher Education) через
контроль за профілями викладачів. Серед технологій виділяється використання
парсинг відкритих даних та API наукометричних баз.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 18
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Рисунок 1.3. Головна сторінка проекту «Науковці КНУ» [10].
Також серед аналогів варто виділити електронні ресурси КПІ ім. Ігоря
Сікорського, що є розвиненими екосистемами інформаційних систем, які
забезпечують облік наукової діяльності, рейтингування та збереження праць.
Серед основних компонентів виділено платформу «Інтелект» [11], що є
ключовою системою для викладачів, де формуються їхні персональні профілі
(рис.1.4). Призначення такої системи є відображення професійної діяльності
викладачів та оприлюднення їхніх рейтингів. Функціонал передбачає на основі
даних з цієї системи здійснення щорічного рейтингового оцінювання науково-
педагогічних працівників.
Рисунок 1.4. Головна сторінка проекту «Науковці КНУ»
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 19
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Узагальнюючи досвід провідних університетів (КНУ, КПІ) та локальних
рішень (ЧДТУ), можна зробити висновок, що ідеальна система обліку наукових
праць базується на трьох засадах: автоматизація збору, верифікація та
рейтингування.
Більшість українських вишів використовують DSpace як фундамент для
зберігання файлів (репозитарій). Це надійний стандарт, але він є лише «архівом».
Спільна технологічна база забезпечить аналітичний інструмент, який не просто
зберігає PDF, а перетворює метадані на звіти та бали.
Сучасні системи (як у КНУ чи КПІ) дедалі менше вимагають від викладача
заповнювати поля вручну. Основним джерелом даних стають зовнішні
ідентифікатори (DOI, ORCID, Scopus ID). Головний тренд — система сама
знаходить статтю, а викладач лише підтверджує авторство одним кліком.
Системи перестали бути просто «списками літератури». Зараз це
інструменти KPI. В КПІ («Інтелект») чи КНУ дані про праці напряму впливають
на позицію викладача в рейтингу; розмір премій та надбавок; автоматичне
формування звітів для акредитації кафедри/програми.
Головний недолік існуючих систем — їх розрізненість. Часто викладач має
вносити одну й ту саму статтю в репозитарій, у кабінет викладача та у звіт
кафедри окремо. Тому створити систему, яка інтегрує ці процеси на рівні
кафедри: один раз підтягнули дані через API, вони пішли і в рейтинг, і в звіт, і в
профіль.
На ринку існують або занадто глобальні сервіси (Scholar), які дають брудні
дані, або занадто дорогі (Pure) (табл.1.1). Існує ніша для легкої Web-системи, яка
забезпечить можливості:
- імпорту даних зі Scholar/Scopus (щоб не вводити вручну);
- дозволить модератору кафедри підтвердити їх;
- автоматично генерує звіти саме українського зразка.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 20
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Таблиця 1.1. Порівняльна таблиця відомих сервісів.
Критерій Google Scholar Pure / Converis Ваша майбутня
система
Охоплення праць Максимальне Середнє Гібридне (API +
(автомат) (Scopus/WoS) ручне)
Модерація Відсутня Є Є (головна фішка)
кафедрою
Звіт за ДСТУ / МОН Ні Ні Так (повна
підтримка)
Вартість Безкоштовно Дуже дорого Витрати на розробку
Рейтинг викладача Тільки цитування Повний аналіз Гнучкий розрахунок
балів
Успіх системи залежить від того, наскільки непомітною та корисною
вона буде для кінцевого користувача. Викладач не має витрачати час на ручне
копіювання назв статей чи імен співавторів, оскільки система повинна
автоматично витягувати всі необхідні метадані із зовнішніх наукометричних баз
через цифрові ідентифікатори. При цьому сама оболонка програми має
залишатися гранично простою, щоб користувач не блукав у складних меню, а
лише підтверджував знайдені дані за допомогою кількох кнопок. Кінцевим
результатом такої роботи стає можливість отримати ідеально оформлений звіт
або список літератури за державним стандартом лише одним натисканням, що
повністю позбавляє викладача потреби вивчати правила форматування
бібліографії.
1.4 Висновки до розділу 1
Впровадження web-системи автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри перетворює
кафедру з пасивного збирача паперових звітів на цифровий аналітичний центр,
що має стратегічне значення для всього університету.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 21
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Для кафедри це насамперед інструмент виживання та розвитку в умовах
постійних акредитацій. Автоматизація знімає з викладачів та секретаря
величезний обсяг технічної роботи, дозволяючи зосередитися на дослідженнях,
а не на оформленні списків. Завідувач кафедри отримує реальну картину
наукової активності в режимі реального часу: він бачить, хто з викладачів
виконує план, які теми «провисають», а які приносять результат. Це дозволяє
миттєво формувати кафедральні звіти без хаотичного збору даних «на вчора».
Для університету система стає фундаментом для просування в
глобальних рейтингах. Коли кожна публікація кафедри належним чином
облікована, верифікована та прив’язана до профілів у Scopus чи Google Scholar,
загальні показники вишу автоматично зростають. Це напряму впливає на статус
закладу, обсяги державного фінансування та привабливість для грантодавців.
Крім того, наявність власної прозорої системи рейтингування дозволяє
керівництву приймати справедливі рішення щодо преміювання та кадрових
змін, спираючись на об’єктивні цифри, а не на суб'єктивні відчуття.
В першому розділі кваліфікаційної роботи визначено основні етапи
створення web-системи автоматизованого формування бібліографічних списків
наукових праць викладачів кафедри та здійснено аналітичний огляд
найпоширеніших типів блогів з наведенням наочних прикладів.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 22
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
2 ПРОЄКТУВАННЯ WEB-СИСТЕМИ
2.1 Ключові принципи розробки web-системи
Розробка web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри потребує
поєднання точності бібліографічних стандартів із гнучкістю інтеграції.
Ключовими принципами, на яких варто будувати архітектуру системи, є[12]:
1. Модульність та підтримка стандартів (Parser/Formatter).
Багатостандартність передбачає можливості системи підтримувати різні
стилі оформлення (ДСТУ 8302:2015, APA, MLA, Chicago). Логіка формування
посилання має бути відокремлена від бази даних. Об’єктна модель даних, тобто
кожна праця є об’єктом із набором метаданих (автори, DOI, ISBN, тип видання,
назва, рік, сторінки).
2. Автоматизація збору даних (Integration).
API-інтеграціяреалізує можливості замість ручного введення
автоматичне підтягування даних через DOI (Crossref), Scopus API, Web of
Science або Google Scholar. Імпорт/Експорт забезпечує підтримку форматів
BibTeX, RIS або EndNote для швидкого перенесення списків з інших систем.
3. Верифікація та контроль якості (Data Integrity).
Унікальність (Deduplication) забезпечується через алгоритми для
виявлення дублікатів (одна й та сама праця може бути додана різними
співавторами кафедри). Валідація забезпечує перевірку наявності обов'язкових
полів залежно від типу публікації (наприклад, для тез конференції обов'язкове
місце проведення).
4. Рольова модель та персоналізація.
Профілі викладачів передбачає наявність для кожного викладача свій
кабінет для редагування власного переліку. Адміністрування кафедри має
можливість генерувати зведені звіти (наприклад, "Публікації кафедри за 2023
рік") для щорічних звітів.
5. Юзабіліті та інтерфейс (UX/UI).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 23
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Конструктор списків повинен забезпечити фільтрація за роками, типами
видань (стаття, монографія, посібник) або категоріями (фахові, закордонні,
Scopus/WoS). Попередній перегляд забезпечує візуалізацію того, як виглядатиме
список перед вивантаженням у PDF або Word.
6. Гнучкість звітності.
Генерація готових документів згідно з вимогами вченої ради або
Міністерства (наприклад, "Список праць для присвоєння вченого звання").
Існує багато різних підходів до розробки web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць, що
відрізняються залежно від того, на чому робиться акцент: на швидкості
розробки, автоматизації чи надійності зберігання даних.
Найбільш поширеними стратегіями архітектури для таких систем є
наступні [13]:
1. Сервіс-орієнтований підхід (Aggregator)
Система не стільки зберігає дані, скільки «збирає» їх у реальному часі.
Система на основі даної архітектури працює наступним чином: користувач
вводить своє ID (ORCID, Scopus ID), а система через API витягує всі публікації
та форматує їх «на льоту». Перевагами такого підходу є те, що дані завжди
актуальні, мінімум ручного введення. Недоліком є залежність від стабільності
зовнішніх сервісів.
2. Централізоване сховище (Repository).
Це є класичний підхід, де створюється власна база даних кафедри.
Реалізується як адміністратор або викладачі один раз вносять дані, які потім
зберігаються локально. Перевагами є повний контроль над даними. Можна
додати специфічні локальні видання, яких немає в міжнародних базах. Серед
недоліків виділяють потребу постійної ручної модерації (чищення дублікатів,
виправлення помилок).
3. Модульний конструктор (Headless CMS / Microservices).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 24
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Поділ системи на незалежні частини: окремо база даних, окремо двигун
форматування (наприклад, на базі бібліотек типу Citation.js). При цьому ядро
займається лише логікою бібліографічних правил, а інтерфейс може бути будь-
яким (веб-сторінка, плагін для Word або мобільний додаток). Серед переваг
легко додавати нові стандарти оформлення (наприклад, з'явився новий ДСТУ —
оновили лише один модуль).
4. Підхід на основі графу знань (Knowledge Graph).
Більш сучасний метод, де публікації, автори та кафедри розглядаються як
вузли мережі. Система розуміє зв'язки. Якщо два викладачі кафедри написали
одну статтю, вона існує як один об'єкт, прив'язаний до обох. Ідеально для
аналітики та звітів (наприклад, аналіз співавторства всередині колективу).
Технічна архітектура — це лише фундамент, а реальний успіх системи
залежить від того, наскільки гармонійно вона впишеться в робочі процеси
кафедри.
Якщо говорити про фактори, які перетворюють «просто програму» на
успішний інструмент, варто виділити наступні:
1. Якість та чистота даних (Data Governance). Жоден алгоритм не
сформує правильний список, якщо вхідні дані зашумлені. Впровадження
механізмів автоматичного очищення (наприклад, приведення ПІБ до єдиного
стандарту «Іванов І.І.» замість «Іванов Іван»).
2. Коефіцієнт корисного навантаження (UX). Викладачі — люди зайняті.
Якщо внесення однієї статті займає більше 2-х хвилин, системою перестануть
користуватися. Максимальна кількість «дій в один клік» (імпорт за DOI,
розпізнавання тексту з PDF).
3. Гнучкість під звітність (Compliance). Вимоги до оформлення списків у
ВНЗ часто змінюються (нові накази МОН, специфічні вимоги вченої ради).
Можливість швидкого редагування шаблонів форматування без переписування
коду всієї системи.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 25
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
4. Психологічний фактор та мотивація. Система має не лише «вимагати»
дані, а й бути корисною самому викладачу. Можливість для викладача одним
натисканням згенерувати готовий «Список праць» для атестації або
автоматично оновити свій рейтинг на сайті кафедри.
5. Інтеграційні можливості. Система не повинна бути ізольованим
островом. Здатність обмінюватися даними із загальноуніверситетськими
системами (наприклад, автоматичне вивантаження в репозиторій або
синхронізація з кадровим обліком).
6. Підтримка та масштабованість. Наукова діяльність кафедри росте,
з'являються нові типи публікацій (патенти, авторські свідоцтва, цифрові
об'єкти). Можливість легко додавати нові типи метаданих без зміни структури
бази даних.
Для успішної реалізації такої системи найважливішим є баланс між
автоматизацією та зручністю для людей. Формула успіху web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри базується на засадах мінімуму ручної праці. Якщо система
сама знаходить статтю за DOI, викладач буде нею користуватися. Якщо треба
вводити все руками — ні. Гнучкість шаблонів є важливим аспектом. Система
повинна змінювати стиль оформлення однією кнопкою. Один раз внесена стаття
має автоматично потрапляти і у звіт кафедри, і в особистий кабінет викладача, і
на сайт університету.
2.2 Розробка архітектури web-системи
Архітектура web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри є багатошаровою
web-архітектурою (N-tier architecture). Це дозволить розділити логіку
бібліографічних стандартів, зберігання даних та інтерфейс користувача.
Оптимальною структурою такої системи є наступна [14]:
1. Рівень представлення (Frontend). Можливе засосування наступних
технологій: React або Next.js. Next.js особливо зручний, бо має вбудований
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 26
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
роутинг та підтримку серверного рендерингу (SSR). При цьому реалізуються
наступні завдання: інтерактивні форми для редагування метаданих, конструктор
фільтрів (за роком, типом праці) та «live-preview» сформованого списку.
Особливістю даного етапу є WYSIWYG-редактор, де викладач одразу бачить
результат у форматі ДСТУ або APA.
2. Рівень бізнес-логіки (Backend API) представляє «мозок» системи. Його
варто розділити на сервіси: Parser Service, де модуль, який отримує сирі дані
(наприклад, через DOI або BibTeX) і перетворює їх на внутрішній об'єкт
системи. Node.js. є найважливішим блоком. Тут зберігаються шаблони (ДСТУ
8302:2015, APA, MLA). Краще використовувати готові бібліотеки (наприклад,
Citation.js або CSL-engine), щоб не писати правила пунктуації вручну. Integration
Service забезпечує взаємодію з зовнішніми API (Crossref, Scopus, Google
Scholar).
3. Рівень даних (Database):
- SQL (наприклад, PostgreSQL) є найкращим вибором для чіткої
структури. Окремі таблиці для «Викладачів», «Публікацій»,
«Видавництв» та «Зв'язків» (багато авторів — одна праця);
- JSONB поля зручно для зберігання специфічних метаданих, які
різняться залежно від типу праці (наприклад, для патенту — номер
заявки, для статті — том і номер).
4. Рівень кешування та черг (Optional) реалізується, якщо планується
масовий імпорт (наприклад, підтягнути всі праці кафедри за 10 років), варто
додати чергу повідомлень (Redis/RabbitMQ), щоб сервер не «зависав» під час
важких запитів до Scopus.
Структурна схема архітектури web-системи для автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри,
розділена за функціональними рівнями. Вона відображає шлях даних: від
зовнішніх джерел до кінцевого результату — сформованого списку, що
представлено на рис 2.1
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 27
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
UI API_Gateway
DB Parser Scopus & Crossref
Logic Formatter StyleDB
Preview UI
Рисунок 2.1. Структурна схема архітектури web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри.
Короткий опис ключових вузлів:
Двигун форматування (Formatter): Працює на базі CSL (Citation Style
Language). Це дозволяє не писати код для кожного стилю, а просто
завантажувати XML-файли з правилами (крапки, коми, курсив).
Сервіс парсингу (Parser): «Сире» посилання або DOI перетворюється на
структурований JSON-об'єкт.
База даних (PostgreSQL): Використовує реляційну модель, щоб уникнути
дублювання — якщо стаття написана у співавторстві трьома викладачами, у базі
вона зберігається один раз, але має зв'язки з трьома профілями.
Integration Layer: Дозволяє системі автоматично оновлювати списки,
коли у викладача з'являється нова публікація в мережі.
Оптимальний стек технологій є наступним:
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 28
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- Backend: Python (FastAPI/Django) або Node.js — вони мають
найкращі бібліотеки для роботи з бібліографією;
- Frontend: React + Tailwind CSS (для швидкої розробки інтерфейсу);
- Database: PostgreSQL.
CSS (абревіатура від Cascading Style Sheet, що в перекладі означає –
Каскадні Таблиці Стилів) – це спеціальна мова (мова стилів), за допомогою якої
описують вигляд документів (як і де відображати елементи веб-сторінки),
написаних мовами розмітки даних. Найчастіше, CSS використовується для
документів, котрі розмічені мовою HTML[15].
JavaScript (JS) – це мова програмування, що дозволяє зробити web-
сторінку інтерактивною, тобто такою, що реагує на дії користувача. JavaScript є
об’єктно-орієнтованою скриптовою мовою програмування і є діалектом мови
ECMAScript [16].
React – це декларативна, ефективна і гнучка JavaScript-бібліотека,
призначена для створення інтерфейсів користувача. Вона дозволяє компонувати
складні інтерфейси з невеликих окремих частин коду – “компонентів”[17].
Переваги використання React для розробки візуальної частини [18]:
1) React є SPA бібліотекою. Single Page Application (SPA) –
односторінковий інтерактивний додаток. В односторінковому веб додатку
користувач, перемикаючись між вкладками, залишається на одній сторінці.
Причому, завантажуються та оновлюються лише необхідні частини контенту,
що грає на користь швидкості SPA.
2) Повторне застосування компонентів. При роботі з React,
створюються багаторазові компоненти: найчастіше, компонент інтерфейсу
користувача можна використовувати в інших частинах коду або навіть у різних
додатках. Більше того, в React доступні бібліотеки готових компонентів з
відкрити вихідним кодом. Завдяки цим бібліотекам, час який виділяється на
розробку додатків значно скорочується.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 29
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
3) Дуже велика кількість фреймворків (бібліотек), які можна
використовувати з React, в тому числі і Redux.
4) Дуже велика спільнота користувачів.
Для створення Back-end частини, було вирішено використовувати
Node.js та Express.
Node.js — це середовище виконання JavaScript з відкритим вихідним
кодом, яке виконує код поза браузером. Завдяки Node.js розробники JavaScript
використовують серверні сценарії для створення динамічних веб сторінок [19].
Express — це мінімалістичний та гнучкий веб-фреймворк для програм
Node.js, що надає широкий набір функцій для мобільних та веб-додатків [20].
Переваги Node.js та Express.js для розробки серверної частини:
1) Можливість застосовувати JavaScript на клієнті та на сервері.
2) Швидкість.
Оскільки Node.js побудований на движку JavaScript Google Chrome V8,
то його бібліотеки виконують код дуже швидко.
3) Асинхронність.
Node.js має асинхронні бібліотеки. Це дуже корисно, оскільки серверам
Node.js не потрібно чекати, поки сервер надішле відповідь, і перейде до
наступного запиту.
4) Докладна документація.
Для зберігання даних було вирішено використовувати PostgreSQL.
PostgreSQL – це система управління базами даних. Вона дозволяє
додавати, вибирати та обробляти дані. SQL, частина PostgreSQL, сумісна з
“Structured Query Language” - є найрозповсюдженішим стандартом мови,
уживаної для доступу до бази даних[21].
Переваги використання PostgreSQL:
1) Легка та зрозуміла у використанні;
2) Надає базу даних необмеженого розміру;
3) Підтримка SQL;
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 30
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
4) Велика підтримка спільноти;
5) Надійність PostgreSQL перевірено та доведено.
Для графічного відображення даних, функцій та структур даної
інформаційної системи побудувано контекстні та декомпозиційні діаграми в
нотації IDEF0.
IDEF0 – це методологія графічного опису систем і процесів діяльності
організації як безліч взаємозалежних функцій. Вона дозволяє досліджувати
функції організації, не пов’язуючи їх з об’єктами, що забезпечують їх реалізації
[22].
Приклад контекстної діаграми «Створення профілю викладача»
представлено на рис.2.2.
Рисунок 2.2. Контекстна діаграма “Створення профілю викладача”.
Приклад декомпозиційної діаграми представдено на рис.2.3.
Рисунок 2.3. Декомпозиційна діаграма “Створення профілю викладача”.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 31
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
2.3 Основні етапи розробки дизайну web-системи
Сьогодні web-системи є важливою складовою функціонування закладів
вищої освіти та цифрового бізнесу. У вищій освіті це вже не просто інструменти,
а фундамент. Web-системи (LMS як Moodle, електронні деканати, репозиторії)
перетворили навчання з суто аудиторного процесу на гнучке середовище 24/7.
Вони автоматизують бюрократію та дають доступ до знань незалежно від
фізичного розташування. Фактично, сьогодні ефективність організації прямо
пропорційна якості її web-інфраструктури.
У закладах вищої освіти (ЗВО) web-системи формують єдине
інформаційно-освітнє середовище, яке охоплює всіх учасників процесу: від
абітурієнта до адміністрації [23]. Сучасний університет зазвичай використовує
комплекс взаємопов'язаних платформ:
- cистеми управління навчанням (Moodle, Google Classroom та
Microsoft Teams), що дозволяють проводити дистанційні та
змішані заняття, надавати 24/7 доступ до лекцій, тестів та
методичних матеріалів, забезпечувати зворотний зв'язок через чати
та форуми;
- студентські інформаційні системи ("Електронний деканат" або
"Кабінет студента"), де ведеться облік успішності (електронні
журнали), формуються розклади та зберігається особиста
інформація;
- офіційний веб-сайт ЗВО, що є головний комунікаційний хаб, який
виконує інформаційну, іміджеву та маркетингову функції;
- цифрові репозиторії та бібліотеки для зберігання та пошуку
наукових праць, дисертацій та навчальних посібників у цифровому
форматі.
Перевагами застосування таких систем для студентів є гнучкість у часі
та місці навчання, швидкий доступ до оцінок та можливість самоконтролю через
онлайн-тести. Для викладачів такі системи забезпечують можливості
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 32
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
автоматизації перевірки завдань, спрощення документообігу та можливість
використовувати інтерактивні формати (відео, симуляції). Для адміністрації – це
аналітика успішності в реальному часі, контроль завантаженості аудиторій та
ефективне управління контингентом.
Сучасними трендами (2025–2026) є[24]:
- інтеграція ШІ, тобто веб-системи починають автоматично
оновлювати контент, персоналізувати траєкторії навчання та
надавати інтелектуальну підтримку через AI-тьюторів;
- мобільна доступність, тобто пріоритет на mobile-first дизайн,
оскільки понад 90% користувачів споживають контент зі
смартфонів;
- Web 3.0 та імерсивність, що передбачає використання блокчейну
для верифікації дипломів та VR/AR симуляцій для практичних
занять.
Для кафедри web-система для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри є критично
важливим інструментом, оскільки вона перетворює рутинний процес збору
даних на автоматизований аналітичний хаб [25]. Автоматизація звітності
позбавляє викладачів необхідності щоразу вручну заповнювати списки для
щорічних звітів, акредитацій освітніх програм чи рейтингів кафедри.
Дотримання стандартів реалізується системою через автоматичну генерацію
описів згідно з актуальними вимогами (наприклад, ДСТУ 8302:2015, APA, MLA
чи вимоги ВАК), що мінімізує помилки в оформленні. Інтеграція з
наукометричними базами забезпечує можливості підтягувати дані через API
ORCID, Scopus або Web of Science, що дозволяє автоматично оновлювати
список праць викладача без його участі. Завідувач кафедри бачить реальну
публікаційну активність колективу в реальному часі, що полегшує планування
наукової роботи.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 33
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
При розробці такої системи для кафедри дизайн — це не просто «красива
картинка», а інструмент, який змусить викладачів реально користуватися
сервісом, а не сприймати його як черговий бюрократичний тягар.
Ключовими аспектами привабливого та зручного (UX/UI) інтерфейсу для
такої системи є:
1. Візуальна привабливість (UI) реалізується через наступні аспекти:
- чистота та мінімалізм (Clean Design), що досягається за рахунок
білого простору. Наукові списки самі по собі перевантажені
текстом, тому інтерфейс має бути максимально легким;
- сучасна типографіка підтримується через чіткі шрифти без засічок
(наприклад, Inter, Roboto, Open Sans) для інтерфейсу, але
можливість попереднього перегляду списку в класичному «Times
New Roman» (як того вимагають стандарти);
- акцентні кольори роблять корпоративні кольори
університету/факультету для кнопок дій (наприклад, «Додати
працю»), щоб користувач інтуїтивно розумів, куди натискати;
- інфографіка забезпечує викладачеві можливість замість сухих
таблиць на головній сторінці показати гарні віджети з кількістю
публікацій за рік або графік росту індексу Гірша.
2. Зручність та логіка (UX) забезпечується за рахунок наступного:
- принцип «Одного кліку», де найважливіші функції (експорт
списку, додавання DOI) мають бути під рукою;
- розумні форми додавання;
- пошук за DOI, коли викладач вводить лише цифровий
ідентифікатор, а система сама підтягує назву, авторів, журнал та
рік. Це — головний фактор «зручності»;
- автозаповнення при введенні назви співавторів-колег система має
пропонувати їх із бази кафедри;
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 34
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- попередній перегляд у реальному часі, коли користувач має
бачити, як виглядатиме бібліографічний опис за ДСТУ або APA ще
до того, як він збереже запис;
- гнучкі фільтри забезпечують можливість в один клік
відфільтрувати «тільки Scopus за 2024 рік» або «тільки тези
конференцій».
3. Функціональні «фішки» для зручності забезпечують:
- Drag-and-drop через можливість завантажити файл (наприклад,
BibTeX або RIS) просто перетягнувши його в браузер;
- статус перевірки, якщо список перевіряє відповідальний по
кафедрі, викладач має бачити статус: «Прийнято», «Потребує
правки» (з підсвічуванням помилок);
- адаптивність, коли система повинна коректно працювати на
смартфонах, щоб викладач міг швидко додати публікацію прямо з
конференції;
Структура головної сторінки містить наступні елементи:
- лаконічне меню (Профіль, Мої праці, Звіти, Налаштування);
- список останніх публікацій з кнопками «Редагувати» та
«Копіювати посилання»;
- Панель швидкої статистики (Scopus ID, ORCID, кількість
цитувань) та кнопка «Експорт списку для звіту».
Щоб система виглядала сучасно та працювала плавно, розробники
зазвичай обирають один із двох шляхів:
1. Використання готових бібліотек компонентів (наприклад, Ant Design
або MUI). Це дозволяє швидко зібрати професійний та «чистий»
інтерфейс, який вже включає зручні таблиці, фільтри та форми;
2. Розробка унікального дизайну у Figma. Це дає змогу ідеально
підлаштувати систему під фірмовий стиль вашого університету чи
кафедри.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 35
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Створення дизайну у Figma для системи — це найкращий шлях, щоб
протестувати зручність (UX) ще до того, як програміст напише перший рядок
коду. Макет дизайну головної сторінки представлено на рис.2.4
Рисунок 2.4. Головне меню.
Покроковий план, що необхідно розробити у Figma для web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри:
Етап 1. Створення Wireframes (Скелет). На цьому етапі продумуваються
кольори та логіка. Панель навігації: Зліва або зверху (Мої праці, Пошук по
кафедрі, Генерація звіту). Центральна робоча область – це саблиця зі списком
праць. Кнопка "Додати публікацію" має бути найпомітнішою (Primary Button).
Етап 2. Основні екрани (UI Design).
У Figma створюється 4 ключові макети:
- Dashboard викладача – картки зі статистикою (кількість статей,
індекс Гірша) та стрічка останніх доданих праць;
- Розумна форма додавання – вікно з полем для введення DOI.
Дизайн має передбачати стан «завантаження» (Lottie-анімація),
поки система шукає дані в мережі;
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 36
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
- Конструктор списку – екран, де викладач галочками обирає
потрібні праці та вибирає формат (наприклад, випадаючий список:
"ДСТУ 8302:2015", "APA", "Harvard");
- Вигляд для завідувача кафедри – режим перегляду загальної
статистики всієї кафедри з діаграмами.
Етап 3. Стилістика та компоненти (UI Kit).
Щоб дизайн виглядав професійно, у Figma створюється система стилів.
Колірна палітра застосовує основний синій або темно-зелений (традиційні
кольори освіти) + нейтральні сірі для фону. Статуси зображаємо кольорові мітки
(badges) для категорій: Scopus — золотистий, Фахове видання — синій,
Конференція — сірий. Інтерактивність налаштовано Prototypes у Figma, щоб
можна було "клікнути" на кнопку та побачити, як відкривається форма.
2.4 Висновки до розділу 2
Наявність web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри забезпечує
можливості генерації посилань у один клік, що підтримує вимоги ВАК та
ДСТУ. Система є потужним менеджер, що дозволяє створювати особисті
бібліотеки, імпортувати дані за DOI чи URL та автоматично переформатовувати
списки під різні стандарти. Інструмент для автоматизованого опису джерел, що
дозволяє створювати профілі викладачів, де автоматично збираються їхні праці,
підраховуються цитування та генеруються бібліографічні описи. Дизайн web-
системи також відповідає за зручну навігацію між списками різних викладачів,
роками публікацій чи типами видань.
В другому розділі описано архітектуру web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри, проєктування дизайну та ключові принципи розробки
даної системи.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 37
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
3 РОЗРОБКА WEB-СИСТЕМИ
3.1 Вибір засобів розробки web-системи
Вибір технологічного стека для web-системи для автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри
залежить від масштабу (внутрішній інструмент чи публічний сервіс) та
необхідності інтеграції з наукометричними базами (Scopus, Google Scholar).
Вибір технологій на старті — це фундамент, який визначає не лише швидкість
написання коду, а й те, наскільки система буде життєздатною через 2-3 роки.
Оптимальний набір можливих засобів, представлено за наступними
категоріями:
1. Backend (Логіка та API) - Python (Framework: FastAPI або Django). Є
найкращим вибором для реалізації даної задачі. Python має потужні бібліотеки
для парсингу даних (BeautifulSoup, Selenium) та готові модулі для роботи з
бібліографічними форматами (наприклад, bibtexparser).
Як альтернатива, якщо потрібна висока швидкість розробки та робота в
реальному часі доцільним є застосування Node.js (NestJS).
2. Frontend (Інтерфейс користувача) - React або Vue.js. Дані інструменти
дозволяють створити зручний інтерфейс для редагування списків «на льоту».
Як альтернатива для швидкої верстки охайного та адаптивного кабінету
викладача можливе застосування Tailwind CSS.
3. Робота з бібліографією є ключовим компонентом, тому доцільно
застосувати Citation Style Language (CSL) в комплексному поєднання із
бібліотекою на базі CSL (наприклад, citeproc-js або citeproc-py). Це дозволить
автоматично форматувати список згідно з ДСТУ 8302:2015, APA, MLA чи
іншими стандартами без написання правил вручну. Як альтернатива можливе
застосування Crossref API / ORCID API для автоматичного підтягування назв
праць, видавництв та DOI за ідентифікатором автора.
4. Серед баз даних можливе застосування наступних варіантів:
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 38
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
PostgreSQL – надійна реляційна база для зберігання профілів викладачів,
переліку публікацій та метаданих;
Redis – для кешування запитів до зовнішніх наукометричних баз, щоб
уникнути блокувань за лімітами запитів.
5. Додаткові інструменти:
Pandoc - універсальний конвертер, який допоможе експортувати готовий
список у формати .docx або .pdf зі збереженням усього форматування;
Docker - для легкого розгортання системи на сервері кафедри або
університету.
Оскільки web-система для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів створюється для кафедри,
варто врахувати три критичні аспекти, де вибір стека матиме вирішальне
значення у майбутньому:
1. Підтримка та передача проєкту є важливою складовою.Для
кафедральних розробок часто характерна ротація розробників (наприклад,
студенти або аспіранти). React є найбільш розповсюдженим інстументом з
величезною кількістю документації. Знайти того, хто підхопить проєкт на
Django/FastAPI, значно простіше, ніж для нішевих мов (наприклад, Ruby чи
PHP).
2. Складність форматування (ДСТУ vs APA/MLA). Автоматизація
бібліографії — це «мінне поле» через складні правила пунктуації та черговості
авторів. Існує ризик того, що якщо писати логіку формування списку «руками»
(через if/else), ви отримаєте некерований код. Тому вибір бібліотек, що
підтримують CSL-стилі, дозволяє просто підключити готовий XML-файл
стандарту (наприклад, для ДСТУ 8302:2015). Це робить систему гнучкою:
завтра кафедра захоче список за стандартом Scopus — і ви зміните лише один
файл налаштувань, а не весь код.
3. Інтеграція з наукометричними даними. Списки праць постійно
оновлюються. Якщо викладач буде вносити все вручну, системою перестануть
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 39
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
користуватися через місяць. Вплив вибору API необхідно заздалегідь
перевірити, чи має ваш стек готові клієнти для OpenAlex API або Crossref.
Python тут лідирує, бо більшість інструментів для аналізу наукових даних (Data
Science) написані саме на ньому.
4. Масштабованість та експорт. Сьогодні це список для кафедри, а завтра
— звіт для всього факультету. Вибір формату зберігання на основі
використання PostgreSQL з підтримкою JSONB дозволить зберігати метадані
статей (які у різних видань дуже різні) без постійної зміни структури бази
даних. Вибір Pandoc або Latex на бекенді дозволить генерувати ідеальні
PDF/Word звіти, які не «поїдуть» при друці.
Вибір стека React + Node.js + PostgreSQL (відомий як частина PERN-
стека) для розробки web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри є одним із
найбільш збалансованих та професійних рішень. Таке поєднання забезпечує
архітектурну цілісність. Використання JavaScript/TypeScript як на фронтенді
(React), так і на бекенді (Node.js) створює гомогенне середовище. Це дозволяє
використовувати спільні моделі даних та типи, а також спростити розробку.
Продуктивність та масштабованість забезпечується за рахунок
застосування Node.js при розробці Backend- частини. Завдяки асинхронності,
він ідеально підходить для інтеграції з багатьма зовнішніми API одночасно
(Scopus, Google Scholar, Crossref). Система не «зависатиме», поки чекає
відповіді від наукометричної бази. Застосування React при розробці Frontend-
частини забезпечує швидкий та інтерактивний інтерфейс. Викладачі зможуть
редагувати списки, змінювати стилі цитування та бачити результат миттєво
(SPA-архітектура).
Робота з даними (PostgreSQL) для бібліографічної системи це
критичний компонент. Бібліографічні дані мають складні зв'язки (автори ↔
статті ↔ кафедри). Реляційна модель PostgreSQL забезпечує цілісність цих
даних. Підтримка JSONB дозволяє зберігати специфічні метадані різних типів
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 40
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
публікацій (тези, патенти, монографії), які важко вкласти в сувору табличну
схему.
Життєздатність проєкту гарантується через відсутність проблем із
пошуком бібліотек для експорту в PDF/Docx або парсингу BibTeX, а також
легкість передачі проєкту іншим розробникам (наступним поколінням
студентів чи співробітників). Тому, цей комплекс засобів перетворює розробку
на професійне рішення, яке буде легко підтримувати, розширювати та
інтегрувати в загальноуніверситетську мережу. Він забезпечує швидкість
роботи, стабільність бази даних та сучасний інтерфейс.
3.2 Розробка серверної частини web-системи
3.2.1 Моделювання бази даних
Перш ніж проектувати таблиці в PostgreSQL, необхідно чітко визначити,
хто і як буде взаємодіяти з системою.
Діаграма варіантів використання – це граф спеціального вигляду, який є
графічною нотацією для представлення конкретних варіантів використання,
акторів, можливо деяких інтерфейсів, і відносин між цими елементами. При
цьому окремі компоненти діаграми можуть бути поміщені в прямокутник, який
позначає проектовану систему в цілому. Слід зазначити, що відносинами
даного графа можуть бути тільки деякі фіксовані типи взаємозв'язків між
акторами і варіантами використання, які в сукупності описують сервіси або
функціональні вимоги до модельованої системи [26].
В даній web-системі для автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів кафедри можуть брати участь три актори:
 Викладач (Основний користувач).
 Лаборант/Адміністратор кафедри (Модератор даних).
 Зовнішні сервіси (API Scopus, Google Scholar, Crossref).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 41
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Діаграму варіантів використання представлено на рисунку 3.1
Рисунок 3.1 – Діаграма варіантів використання
З огляду на обраний стек (PERN) та діаграму варіантів використання,
PostgreSQL є ідеальним фундаментом для web-системи для автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри.
Вона дозволить не просто зберігати текст, а створити інтелектуальне сховище
наукового доробку.
Ключовими сутностями, які сформують логічну структуру бази даних є
наступні:
1. Користувачі та Профілі (Users & Profiles). Тут зберігаються дані
викладачів, їхні наукові ідентифікатори (ORCID, Scopus ID, ResearcherID), що
критично важливо для автоматизації запитів до API.
2. Наукові праці (Publications). Це центральна таблиця. Оскільки
метадані статті (DOI, назва, том, випуск) є сталими, вони зберігаються у чітких
полях. Проте, специфічні дані (наприклад, посилання на гранти чи особливі
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 42
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
примітки) можна зберігати в колонці типу JSONB, що є сильною стороною
PostgreSQL.
3. Словники та Довідники (Lookups). Типи видань: стаття у журналі, тези
конференцій, монографія, патент. Стандарти оформлення: метадані для CSL-
стилів (ДСТУ, APA тощо).
4. Зв’язки (Relationships). Важливо реалізувати зв’язок "багато-до-
багатьох" між авторами та працями. Це дозволить уникнути дублювання, якщо
статтю написали двоє або більше викладачів вашої кафедри одночасно.
Завдяки підтримці Full-Text Search у PostgreSQL, можна реалізувати
швидкий пошук по назвах праць або ключових словах без підключення
додаткових інструментів типу Elasticsearch.
База даних web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри містить наступні
таблиці:
1. Таблиця departments (Кафедри)
id (SERIAL, PK) — унікальний ідентифікатор.
name (VARCHAR) — повна назва кафедри.
short_name (VARCHAR) — абревіатура.
2. Таблиця instructors (Викладачі)
id (SERIAL, PK) — унікальний ідентифікатор.
last_name (VARCHAR) — прізвище.
first_name (VARCHAR) — ім'я.
middle_name (VARCHAR) — по батькові.
email (VARCHAR) — електронна пошта (логін).
password_hash (TEXT) — пароль у зашифрованому вигляді.
orcid_id (VARCHAR) — міжнародний ідентифікатор науковця.
scopus_id (VARCHAR) — ідентифікатор у базі Scopus.
department_id (FK) — зв'язок із кафедрою.
3. Таблиця publication_types (Типи видань)
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 43
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
id (SERIAL, PK).
name (VARCHAR) — напр.: "Стаття у журналі", "Монографія", "Тези
доповідей".
4. Таблиця publications (Наукові праці)
id (SERIAL, PK).
title (TEXT) — повна назва праці.
year (INTEGER) — рік видання.
doi (VARCHAR) — цифровий ідентифікатор об'єкта.
source_title (TEXT) — назва журналу, збірника або конференції.
volume (VARCHAR) — том.
issue (VARCHAR) — номер/випуск.
pages (VARCHAR) — сторінки (напр., 120-125).
publisher (VARCHAR) — видавництво.
type_id (FK) — посилання на тип видання.
extra_metadata (JSONB) — додаткові дані (напр., місто видання, мова).
5. Таблиця instructor_publications (Зв'язок авторів та праць)
instructor_id (FK, PK) — посилання на викладача.
publication_id (FK, PK) — посилання на працю.
author_order (INTEGER) — порядковий номер автора у списку (важливо
для бібліографії).
6. Таблиця citation_styles (Стилі оформлення)
id (SERIAL, PK).
name (VARCHAR) — назва (напр., "ДСТУ 8302:2015", "APA").
csl_content (TEXT) — код стилю у форматі CSL (для автоматичного
рендерингу).
Запропонована модель бази даних є реляційною, нормалізованою та
гнучкою. Її ключовими перевагами є усунення дублювання. Завдяки таблиці
зв’язку «багато-до-багатьох» (instructor_publications), спільні праці кількох
викладачів зберігаються в одному екземплярі, що гарантує цілісність даних при
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 44
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
звітності. Гібридне зберігання забезпечує можливості використання поля
JSONB дозволяє поєднувати сувору структуру (для пошуку та фільтрації) з
гнучкими метаданими (для специфічних вимог різних наукометричних баз).
Орієнтацію на автоматизацію забезпечує наявність полів для DOI, ORCID та
Scopus ID робить систему готовою до інтеграції з зовнішніми API, мінімізуючи
ручне введення. Масштабованість через структуру дозволяє легко додавати
нові типи видань або стандарти цитування (CSL) без зміни схеми основних
таблиць. Отже, це надійний фундамент для бекенду на Node.js, який
забезпечить коректне формування списків будь-якої складності.
3.2.2 Налаштування Node.js
Для налаштування бекенду на Node.js для web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри найкраще використати каркас Express (він легкий і
гнучкий) разом із Prisma або Sequelize для зручної роботи з PostgreSQL.
Базовими кроками для старту проєкту є наступні:
1. Ініціалізація проєкту
Створено папку та ініціалізуйте npm:
mkdir biblio-backend && cd biblio-backend
npm init -y
2. Встановлення основних пакетів
express: веб-фреймворк.
pg та sequelize (або knex): для роботи з PostgreSQL.
dotenv: для безпечного зберігання паролів до бази.
cors: щоб React міг робити запити до бекенду.
citeproc: (опціонально) для логіки форматування списків.
3. Структура проєкту
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 45
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Застосовано таку структуру для зручної підтримки:
/config — підключення до бази даних.
/models — опис таблиць (викладачі, праці), які ми обговорили.
/controllers — логіка (імпорт через DOI, генерація списку).
/routes — точки доступу API (наприклад, /api/publications).
4. Конфігурація підключення (.env)
Створено файл для налаштувань зв'язку з вашою PostgreSQL:
5. Базовий сервер (index.js)
Javascript
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 46
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
3.2.3 Розробка бази даних
Враховуючи, що публікації можуть мати різні набори полів, при
розробці бази даних web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри застосовано
PostgreSQL, оскільки саме це підходить для формування звітів кафедри
(наприклад: "Показати всі статті професора X за 2023 рік, які входять до
Scopus).
Для бібліографічних списків (наприклад, за ДСТУ) критичним є окремо
зберігати: категорію видання (Фахове, Scopus, Web of Science) — для звітів
кафедри.URL/Handle — посилання на репозиторій або сайт журналу; кількість
сторінок або загальний обсяг (ум. друк. арк.).
Використання ORM спростить роботу з запитами.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 47
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Оскільки архітектура системи Node.js + PostgreSQL + Prisma, то додано
до бази даних блок для рейтингових показників, щоб система не просто
зберігала список, а й автоматично рахувала статистику кафедри. Розширену
схему даних реалізовано настпним чином:
1. Додавання показників (Analytics)
2. В таблицю Teacher або в окрему таблицю Statistics варто додати поля,
які будуть оновлюватися через API (Google Scholar/Scopus):h_index
(індекс Гірша).citations_count (загальна кількість
цитувань).last_updated (дата останньої синхронізації).
3. Налаштування Docker для бази данихреалізовано з метою не
встановлювати PostgreSQL прямо на комп'ютер. Таким чином
створено файл docker-compose.yml у корені проєкту:
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 48
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Базові маршрути для керування даними реалізовано наступним чином
(на прикладі створення публікації в routes/publications.js):
Реалізація блоку аналітики та Docker-конфігурації здійснено через
додавання таблиці ScholarStats, щоб зберігати історію змін показників (це
дозволить будувати графіки росту цитувань кафедри).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 49
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Створений файл docker-compose.yml дозволить підняти базу однією
командою:
Запуск контейнера реалізується через docker-compose up -d.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 50
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Налаштування зв'язку з Node.js реалізується через створення файлу .env
та додавання рядку підключення:
envDATABASE_URL="postgresql://admin:master_password@localhost:5432/
biblio_base?schema=public"
Примусова синхронізація схеми здійснено через команду npx prisma
migrate dev --name init_analytics.
3.4 Розробка візуальної частини web-системи
Після того як визначено структуру бази даних та підготовано Docker-
середовище, налаштування проєкту перед розробкою інтерфейсу (Frontend)
включає наступні технічні кроки:
1. Налаштування API-шару (Backend Core). Створення контролерів містить
написання логіки для CRUD-операцій (створення, читання, оновлення,
видалення) викладачів та їхніх праць. Валідація даних забезпечує встановлення
бібліотеки joi або zod для перевірки вхідних даних (наприклад, чи є DOI
коректним або чи заповнене поле назви статті).Обробка помилок надає
можливості створення глобального middleware для відлову помилок сервера,
щоб фронтенд отримував зрозумілі JSON-повідомлення замість "сирого" коду
помилки.
2. Інтеграція сервісів парсингу CrossRef Service реалізовано через
налаштування модуля для автоматичного отримання метаданих статті.
Користувач вводить лише DOI, а система сама заповнює назву журналу, рік та
сторінки. Citation Engineзабезпечує налаштування Citation.js для конвертації
збережених у БД даних у формат BibTeX або готовий текст за ДСТУ.
3. Безпека та CORSCORS (Cross-Origin Resource Sharing)реалізовано на
основі налаштування дозволів, щоб ваш майбутній Frontend (наприклад, на React
або Vue) міг вільно звертатися до Node.js сервера. Helmet.js здійснено через
підключення базового захисту HTTP-заголовків.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 51
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
4. Документація API (Swagger)Встановлення swagger-jsdoc та swagger-ui-
express дозволяє протестувати всі запити до бази даних через зручний веб-
інтерфейс ще до того, як буде написана хоча б одна кнопка на фронтенді.
5. Підготовка логіки формування звітів здійснено через створення функцій-
фільтрів: "Статті за кафедрою за [РІК]", "Публікації викладача [ПІБ] у Scopus"
тощо.
Для зручної роботи викладача та лаборанта кафедри, система має 5
основних вкладок (розділів):
1. Дашборд (Головна)Функціонал. Загальна статистика кафедри (кількість
праць за рік, загальний індекс Гірша, топ-публікації).Мета: Швидкий огляд
активності кафедри.
2. Викладачі (Реєстр)Функціонал. Список усіх викладачів кафедри. При
кліку на прізвище відкривається картка з персональними даними, посиланнями
на ORCID/Scholar та кнопкою оновлення статистики.
3. Мої публікації / РепозиторійФункціонал. Повний список праць кафедри з
фільтрами (за роком, за типом видання, за категорією: Scopus/Фахове).Кнопка
«Додати статтю»: Форма, куди вводиться DOI для автоматичного завантаження
даних.
4. Генератор бібліографії (Основний інструмент)Функціонал. Конструктор
списку. Користувач обирає викладача, період (наприклад, 2021–2024 роки) та
стандарт оформлення (ДСТУ 8302:2015, APA тощо).Результат: Кнопка
«Завантажити у .docx» або «Копіювати для звіту».
5. Налаштування (Адмін-панель)Функціонал. Керування доступами,
редагування списку журналів або оновлення шаблонів бібліографічних стилів.
Розробка головної сторінки (Дашборду) є стратегічним кроком, оскільки
вона слугує «точкою входу» і демонструє загальний стан бази даних кафедри.
Для web-системи для автоматизованого формування бібліографічних списків
наукових праць викладачів кафедри на головній сторінці реалізовано
функціональні блоки (Віджети): статистична панель (загальна кількість праць,
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 52
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
кількість викладачів, статті у Scopus/WoS за поточний рік), швидкий пошук,
список із 5–10 останніх публікацій, щоб користувач бачив активність системи.
Система розроблена у стриманій сірій кольоровій гамі з урахуванням
ергономічних вимог читання, що є професійним рішенням. Стримана сіра гама
(так званий «інтерфейсний сірий» або Ant-Design style) мінімізує втому очей при
роботі з великими текстовими масивами, що критично для бібліографічних
списків [27]. З точки зору ергономіки та Node.js розробки, такий підхід зазвичай
передбачає контрастність. Використання темно-сірого тексту (#333333) на
світло-сірому фоні (#F5F5F5) замість чистого чорного на білому прибирає
зайвий світловий тиск на сітківку ока. Типографіка для бібліографії важливо
вибрати шрифти без зарубок (Sans-serif, наприклад, Inter або Roboto) з чітким
міжрядковим інтервалом (1.5), що полегшує перегляд довгих назв наукових
праць [28]. Акценти використання одного акцентного кольору (наприклад,
синього або графітового) лише для кнопок дії («Згенерувати», «Експорт»), щоб
не відволікати від читання метаданих [29].
Головне меню web-системи для автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри, яке знаходиться
зверху сторінки, просте і легке для сприйняття. Назви сторінок короткі і
інтуїтивно зрозумілі. Також, для швидкого пошуку необхідної публікації, додано
пошукову панель (рис. 3.2):
Рисунок 3.2 – Головне меню web-системи
Головне меню включає в себе сторінки:
 На головну. На головній сторінці користувач може ознайомитись з
загальною інформацією про публікації викладачів кафедри(рис.
3.3).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 53
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Рисунок 3.3 – Головна сторінка web-системи
Публікації. В профілі викладача містяться посилання на публікації,
розміщені в хронологічному порядку (рис. 3.4). Кожне посилання містить
інформацію про автора, бібліографічні дані публікації і короткий опис.
Рисунок 3.4 – Сторінка «Публікації»
При натисканні «Читати далі…» користувач переходить на розгорнуту
сторінку про профілю викладача. Сторінка профілю викладача кафедри крім
фото та даних про викладача, показує, скільки публікацій має викладач (рис. 3.5).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 54
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Рисунок 3.5 – Сторінка профілю викладача
На сторінці вибраної публікації є посилання на сторінку «Звіти», що
акумулює дані для адміністративного аналізу та звітності (рис.3.6).
Основна інформація, що відображається включає наступні кількісні
показники: загальна кількість публікацій кафедри за певний період (рік, семестр)
з розподілом по типах (статті, монографії, тези, патенти, підручники). Крім того
дана сторінка містить дані про персональну активність: рейтинг викладачів за
кількістю публікацій або обсягом виконаної наукової роботи (в авторських
аркушах). Показники цитованості: дані з наукометричних баз (Scopus, Web of
Science, Google Scholar), включаючи індекси Гірша та загальну кількість
цитувань.Аналіз за категоріями фахових видань: кількість публікацій у виданнях
категорії «А» та «Б», а також у журналах з імпакт-фактором. Спільні публікації:
звіт про співавторство (внутрішньокафедральне, міжвузівське або міжнародне).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 55
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Рисунок 3.6 – Сторінка «Звіти»
Ця сторінка допомагає завідувачу кафедри швидко побачити «слабкі
місця» у науковій діяльності колективу та автоматизувати паперову роботу.
При переході за посиланням «Переглянути профіль…» перед
користувачем з’явиться сторінка викладача кафедри (його профіль) із
зазначенням активних посилань на його публікації.
Загалом дизайн такої системи базується на принципах функціональної
чистоти та зручності роботи з текстом, де інтерфейс не відволікає від головного
— перевірки та структурування даних. Головна перевага полягає в тотальному
знищенні механічної рутини, адже автоматизація стандартів оформлення за
ДСТУ чи міжнародними стилями перетворює процес складання списків із
багатогодинної муки на миттєву дію. Окрім економії часу, система забезпечує
бездоганну точність і синхронізацію даних між усіма викладачами, що створює
цілісну цифрову історію наукових досягнень кафедри. Особливо цінною є
можливість автоматичного підтягування інформації за ідентифікаторами DOI
або ISBN, що разом із наочною аналітикою робить платформу не просто архівом,
а стратегічним інструментом для підвищення рейтингу та успішного
проходження акредитації.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 56
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
3.5 Висновки до розділу 3
В третьому розділі детально описано процес розробки web-системи для
автоматизованого формування бібліографічних списків наукових праць
викладачів кафедри, представлено його дизайн та інтерфейс. Вибір засобів
розробки для такої системи є цілком обґрунтованим, оскільки вони забезпечують
оптимальний баланс між продуктивністю, гнучкістю та швидкістю обробки
специфічних текстових даних. Використання сучасних вебтехнологій дозволяє
створити кросплатформне рішення, яке стабільно працює в будь-якому браузері,
не вимагаючи від викладачів встановлення додаткового програмного
забезпечення. Застосування надійних систем управління базами даних гарантує
цілісність бібліографічної інформації та швидкий доступ до архівних записів, а
інтеграція зі сторонніми API забезпечує автоматичне оновлення показників
цитованості в реальному часі. Таким чином, обраний технологічний стек
дозволяє реалізувати масштабовану архітектуру, здатну витримувати
навантаження під час масової підготовки звітів і забезпечувати високий рівень
захисту персональних даних співробітників.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 57
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
ВИСНОВКИ
Актуальність створення web-системи автоматизованого формування
бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри на сьогодні
обумовлена необхідністю масштабної цифровізації та оптимізації звітності у
сучасній вищій освіті. Ручне збирання, перевірка та структурування публікацій
викладачів є неефективним процесом, який забирає багато часу в науково-
педагогічного персоналу та призводить до випадкових помилок через людський
фактор. Водночас кафедри постійно стикаються із жорсткими вимогами
ліцензування, акредитації та моніторингу наукової діяльності, які потребують
регулярного формування точних рейтингів. Додаткову складність створює
різноманітність міжнародних і національних бібліографічних стандартів,
правила яких часто оновлюються і вимагають суворої точності оформлення.
Автоматизація цих процесів через єдиний вебпростір дозволяє миттєво
систематизувати дані, мінімізувати помилки та забезпечити швидкий доступ до
актуальних звітів, що значно підвищує загальну ефективність управління
науковим потенціалом кафедри.
У кваліфікаційній роботі розроблено web-систему автоматизованого
формування бібліографічних списків наукових праць викладачів кафедри на
основі стеку технологій, що забезпечують оптимальний баланс між
продуктивністю, гнучкістю та швидкістю обробки специфічних текстових
даних. Архітектурне рішення системи дозволяє ефективно оперувати великими
масивами неструктурованої та напівструктурованої інформації, яка є
характерною для наукових метаданих. Завдяки гнучкості серверної логіки
система здатна легко адаптуватися до змін у національних та міжнародних
стандартах оформлення джерел без необхідності повної перебудови бази даних.
Крім того, оптимізована взаємодія між клієнтською та серверною частинами
мінімізує час відгуку інтерфейсу при генерації складних звітів. Отже, можна
стверджувати, що мета роботи досягнута, всі вимоги технічного завдання
виконані у повному обсязі.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 58
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Шевчук О. А., Салтикова А. А. Цифрові інструменти академічної
бібліотеки: автоматизація моніторингу публікаційної діяльності. Наукові праці
Національної бібліотеки України імені В. І. Вернадського. 2026.
2. ReCiter: Automatic generation of investigator bibliographies for
institutional research networking systems / Griffin J. et al. Journal of Biomedical
Informatics. 2014. Vol. 52. P. 1–14.
3. PaperBot: open-source web-based search and metadata extraction of
scientific literature / Singh S. et al. BMC Bioinformatics. 2019. Vol. 20, No. 1.
4. BibBase: Tool to manage and make available a list of publications on the
web. URL: https://bibbase.org (дата звернення: 07.05.2026).Blogging Statistics 2022:
Ultimate List with 47 Facts and Stats [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://firstsiteguide.com/blogging-stats/. Дата звернення – 02.04.2022.
5. Денісова О. О. Автоматизоване проектування інформаційних
систем : навч. посіб. Київ : КНЕУ, 2011. 412 с
6. Пасічник В. В., Литвин В. В., Шаховська Н. Б. Проєктування
інформаційних систем : навч. посіб. Львів : Новий Світ-2000, 2013. 380 с.
7. Недашківський О. М. Планування та проєктування інформаційних
систем. Київ : КНЕУ, 2014. 215 с.
8. Жученко А. І. Основи проєктування баз даних : навч. посіб. 2-ге вид.,
допов. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021.
9. ДСТУ 8302:2015. Інформація та документація. Бібліографічне
посилання. Загальні положення та правила складання. Київ : ДП «УкрНДНЦ»,
2016. 17 с.
10. https://er.chdtu.edu.ua/ [Електронний ресурс]. Дата звернення –
02.04.2026.
11. https://researchpaper.knu.ua/[Електронний ресурс]. Дата звернення –
02.04.2026.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 59
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
12. https://intellect.kpi.ua/uk Електронний ресурс]. Дата звернення –
02.04.2026.
13. Основні поняття мови HTML та структура документів [Електронний
ресурс]. – Режим доступу:
https://sites.google.com/site/vivcaemowebdizajndistancijno/html/lekcia-3-osnovni-
ponatta-movi-html-ta-struktura-dokumentiv.
14. Що таке CSS [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://css.in.ua/article/shcho-take-html_10.
15. Мова JavaScript та її можливості [Електронний ресурс]. – Режим
доступу: https://sites.google.com/site/webtehnologiietawebdizajn/mova-javascript-
ta-ieie-mozlivosti.
16. Посібник: знайомство з React [Електронний ресурс]. – Режим
доступу: https://uk.reactjs.org/tutorial/tutorial.html.Dynamic Routes [Електронний
ресурс]. – Режим доступу: https://nextjs.org/docs/routing/dynamic-routes. Дата
звернення – 12.04.2022.
17. Gizas A., Christodoulou S., Papatheodorou T. Comparative Evaluation of
Javascript Frameworks [Текст] // Proceedings of the 21st Annual Conference on World
Wide Web Companion. – 2018. – P. 513-514.
18. Graziotin D., Abrahamsson P. Making Sense out of a Jungle of Javascript
Frameworks, Towards a Practitioner-friendly Comparative Analysis [Текст] // Lecture
Notes in Computer Science. – 2017. – P. 334- 337.
19. Павлиш В.А. Основи інформаційних технологій і систем. Підручник
[Текст] / В.А. Павлиш, Л.К. Гліненко, Н.Б. Шаховська. Львів: Видавництво
Львівської політехніки, – 2018. – 620 с.
20. Буйницька О.П. Інформаційні технології та технічні засоби
навчання. Навчальний посібник рекомендовано МОН України [Текст] / В-во:
ЦНЛ. – 2018. – 240 с.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 60
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
21. Трофименко О. Г. Веб-технології та веб-дизайн : навч. посібник / О.
Г. Трофименко, О. Б. Козін, О. В. Задерейко, О. Є. Плачінда. – Одеса : Фенікс,
2019. – 284 с.
22. De Lamadrid J.C. Computer Organization. Basic Processor Structure / J.C. De
Lamadrid. – Boca Raton: CRC, 2018. – 384 p.
23. Прокопенко Т. О., Підкуйко О.І. DevOps: навч. посіб. [Електронний
ресурс] / Т. О. Прокопенко, О.І.Підкуйко ; М-во освіти і науки України, Черкас.
держ. технол. ун-т.– Черкаси:ЧДТУ, 2025. – 160 с.
24. Warford J.S. Computer Systems / J.S. Warford // New York: Jones & Bartlett
Learning, 2016. — 892 p.
25. Wu Junjie. Advanced Computer Architecture / J. Wu, L. Li // Springer, 2016.
– 224 p.
26. Fox C. Go Data Structures and Algorithms / C. Fox // Bookboon.com, 2018. –
265 p.
27. Kelvin L. Data Structures & Algorithms in Swift / L. Kelvin, N. Vincent. –
Razeware, 2018. – 328 p.
28. Karumanchi N. Data Structures and Algorithms Made Easy: Data Structure
and Algorithmic Puzzles / N. Karumanchi // 5th Edition. – CareerMonk Publications,
2017. – 828 p.
29. Smith William. Everyday Data Structures / W. Smith. – Packt Publishing,
2017. – 385 p.
30. Campbell, Jennifer (2017). Web Design: Introductory. Cengage Learning.
p.
31. Keil, Mark; Cule, Paul E.; Lyytinen, Kalle; Schmidt, Roy C. (November
1998). "A framework for identifying software project risks". Communications of the
ACM. 41 (11): 76–83. doi:10.1145/287831.287843. ISSN 0001-0782.
32. Salas-Zárate, María del Pilar; Alor-Hernández, Giner; Valencia-García,
Rafael; Rodríguez-Mazahua, Lisbeth; Rodríguez-González, Alejandro; López
Cuadrado, José Luis (May 2015). "Analyzing best practices on Web development
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 61
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
frameworks: The lift approach". Science of Computer Programming. 102: 1–19.
doi:10.1016/j.scico.2014.12.004
33. Du, Xiaofeng; Song, William; Munro, Malcolm (2009), Barry, Chris;
Lang, Michael; Wojtkowski, Wita; Conboy, Kieran (eds.), "Semantic Service
Description Framework for Address", Information Systems Development, Boston, MA:
Springer US, pp. 1033–1045, doi:10.1007/978-0-387-78578-3_35, ISBN 978-0-387-
78577-6, retrieved 2023-11-30
34. Hall, Heather (2022-05-01). "Web 2.0 Explained: Everything You Need
To Know". History-Computer. Retrieved 2023-12-10.
35. Козловський А.В. Комп’ютерна техніка та інформаційні технології:
Навч. посіб. Рекомендовано МОН [Текст] / Козловський А.В., Паночишин Ю.М.,
Погріщук Б.В. – В-во: Знання. – 2017. – 463 с.
36. Soni, Anuj; Gupta, Sachin; Talwandi, Navjot Singh (September 2023).
"Evolution Of Web Technologies in Recent Years" (PDF). Journal of Emerging
Technologies and Innovative Research. 10 (9). ISSN 2349-5162.
37. Mullenweg, Matt (May 27, 2003). "WordPress Now Available".
wordpress.org. WordPress. Archived from the original on July 19, 2010. Retrieved July
22, 2010.
38. Прокопенко Т. О. Теорія систем і системний аналіз : навч. посіб.
[Електронний ресурс] / Т. О. Прокопенко ; М-во освіти і науки України,Черкас.
держ. технол. ун-т. – 2-ге вид., змінене та доп. –Черкаси : ЧДТУ, 2025. – 147 с.
39. Nick, Edward (7 September 2022). "Drupal". Data Science Central.
Retrieved 20 September 2022.
40. ECM Enterprise Content Management, Ulrich Kampffmeyer. Hamburg
2006, ISBN 978-3-936534-09-8. Definition, history, architecture, components and ECM
suites
41. Managing Enterprise Content: A Unified Content Strategy. Ann Rockley,
Pamela Kostur, Steve Manning. New Riders, 2003.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 62
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
42. Aichner, T., Jacob, F. Measuring the Degree of Corporate Social Media
Use // International Journal of Market Research. – 2017. – 57 (2). – Рр. 257–275.
43. Thakkar, Mohit. Building React Apps with Server-Side Rendering: Use
React, Redux, and Next to Build Full Server-Side Rendering Applications. – Berkeley,
CA: Apress. – 2020. – Pp. 93–137.
44. Flanagan, David. JavaScript: The Definitive Guide. 7th edition. –
Sebastopol, California: O'Reilly, 2020. – Pp. 289-193.
45. Haverbeke, Marijn. Eloquent JavaScript. 3rd edition. – No Starch Press. –
2018. – 472 p.
46. Smith, Craig S. Have You Noticed The New Web? It's Faster, More
Secure. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://www.forbes.com/sites/craigsmith/2020/04/21/have-you-noticed-the-new-web-
its-faster-more-secure/. Дата звернення – 17.04.2022.
47. Krill P. Next.js 2.0 plays better with React and JavaScript [Електронний
ресурс]. – Режим доступу: https://www.infoworld.com/article/3185385/nextjs-20-
plays-better-with-react-and-javascript.html. Дата звернення – 17.04.2022.
48. Режим доступу: https://www.infoworld.com/article/3185385/nextjs-20-
plays-better-with-react-and-javascript.html. Дата звернення – 17.04.2022.
49. Managing Enterprise Content: A Unified Content Strategy. Ann Rockley,
Pamela Kostur, Steve Manning. New Riders, 2003.
50. Методичні рекомендації до підготовки кваліфікаційної роботи для
здобувачів освітнього ступеня «бакалавр» зі спеціальності 126 Інформаційні
системи та технології освітньої програми «Web-технології, Web-дизайн» усіх
форм навчання [Електронний ресурс] / [Упоряд.: Т.О. Прокопенко, Я.В.
Тарасенко]; М-во освіти і науки України, Черкас. держ. технол. ун-т. Черкаси:
ЧДТУ, 2021. – 48 c.
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 63
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ
1. Microsoft 365 © Microsoft Inc., 2026.
2. Node.js : open-source, cross-platform JavaScript runtime environment. URL:
https://nodejs.org (date of access: 07.05.2026).
Арк.
ЧДТУ 262217.004 ПЗ 64
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
ДОДАТОК A
ЗАТВЕРДЖЕНО
Зав. кафедри ІТП, проф.
_________________ Прокопенко Т.О.
«____» ________________ 2026 р.
Web-система автоматизованого формування бібліографічних
списків наукових праць викладачів кафедри
Специфікація
482 ЧДТУ 2217-01
Листів 2
Розробник _______________ Матяшенко В.В.
Керівник _______________ Тесля Ю.М.
Н. Контроль _______________
Черкаси, 2026
2
482 ЧДТУ 2217-01
Позначення Найменування Примітка
Документація
482 ЧДТУ 2217-01 12 01 Текст програми
Web-система автоматизованого формування бібліографічних списків наукових
праць викладачів кафедри
482 ЧДТУ 2217-01 12 01
Текст програми
Листів 8
Розробник _____________ Матяшенко В.В.
Н
2026
6
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
Лістинг програмного коду файлу posts\index.js:
import Image from 'next/image'
+import Link from 'next/link'
-import { getAllTeacherss, getTeachersBySlug } from '../../lib/api'
+import { getAllTeacherss, getAllPosts, getTeachersBySlug } from '../../lib/api'
-import { getAllPosts } from '../../lib/api'
+import { getAllPosts, getTeachersBySlug } from '../../lib/api'
export default function Posts({ posts }) {
return (
<div className="posts">
<h1>Posts</h1>
{posts.map(post => {
const prettyDate = new Date(post.createdAt).toLocaleString('en-US', {
month: 'short',
day: '2-digit',
year: 'numeric',
})
return (
<article key={post.slug}>
<h2>
<Link href={post.permalink}>
<a>{post.title}</a>
</Link>
</h2>
<time dateTime={post.createdAt}>{prettyDate}</time>
+ <div>
+ <Image alt={post.teachers.name} src={post.teachers.profilePictureUrl}
height="40" width="40" />
+
+ <span>{post.teachers.name}</span>
+ </div>
7
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
<p>{post.excerpt}</p>
<Link href={post.permalink}>
<a>Read more →</a>
</Link>
</article>
)
})}
</div>
)
}
export default function Teachers({ teachers }) {
return (
<div className="teachers">
<h1>{teachers.name}</h1>
<Image alt={teachers.name} src={teachers.profilePictureUrl} height="40"
width="40" />
+ <h2>Posts</h2>
+
+ <ul>
+ {teachers.posts.map(post => (
+ <li>
+ <Link href={post.permalink}>
+ <a>
+ {post.title}
+ </a>
+ </Link>
+ </li>
+ ))}
+ </ul>
</div>
)
}
export function getStaticProps({ params }) {
8
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
const teachers = getTeachersBySlug(params.slug)
return {
props: {
- teachers: getTeachersBySlug(params.slug),
+ teachers: {
+ ...teachers,
+ posts: getAllPosts().filter(post => post.teachers === teachers.slug),
+ },
},
}
}
export function getStaticPaths() {
return {
fallback: false,
paths: getAllTeacherss().map(teachers => ({
params: {
slug: teachers.slug,
},
})),
}
}
Лістинг програмного коду файлу teacherss\index.js:
import Image from 'next/image'
import Link from 'next/link'
import { getAllTeacherss, getAllPosts } from '../../lib/api'
export default function Teacherss({ teacherss }) {
return (
<div className="teacherss">
<h1>Teacherss</h1>
{teacherss.map(teachers => (
<div key={teachers.slug}>
<h2>
9
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
<Link href={teachers.permalink}>
<a>{teachers.name}</a>
</Link>
</h2>
<Image alt={teachers.name} src={teachers.profilePictureUrl} height="80"
width="80" />
<p>{teachers.posts.length} post(s)</p>
<Link href={teachers.permalink}>
<a>Переглянути профіль…</a>
</Link>
</div>
))}
</div>
)
}
export function getStaticProps() {
return {
props: {
teacherss: getAllTeacherss().map(teachers => ({
...teachers,
posts: getAllPosts().filter(post => post.teachers === teachers.slug),
})),
}
}
}
Лістинг програмного коду файлу lib\api.js:
import fs from 'fs'
import path from 'path'
import matter from 'gray-matter'
import {remark} from 'remark'
import remarkHtml from 'remark-html'
10
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
export function getAllTeacherss() {
const teacherssDirectory = path.join(process.cwd(), '_teacherss')
const filenames = fs.readdirSync(teacherssDirectory)
return filenames.map(filename => {
const file = fs.readFileSync(path.join(process.cwd(), '_teacherss', filename),
'utf8')
// get data
const data = JSON.parse(file)
// get slug from filename
const slug = filename.replace(/\.json/, '')
// return combined frontmatter and slug; build permalink
return {
...data,
permalink: `/teacherss/${slug}`,
profilePictureUrl: `/${slug}.jpg`,
slug,
}
})
}
export function getAllPosts() {
const postsDirectory = path.join(process.cwd(), '_posts')
const filenames = fs.readdirSync(postsDirectory)
11
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
return filenames.map(filename => {
const file = fs.readFileSync(path.join(process.cwd(), '_posts', filename), 'utf8')
// get frontmatter
const { data } = matter(file)
// get slug from filename
const slug = filename.replace(/\.md$/, '')
// return combined frontmatter and slug; build permalink
return {
...data,
permalink: `/posts/${slug}`,
slug,
}
})
}
export function getTeachersBySlug(slug) {
const file = fs.readFileSync(path.join(process.cwd(), '_teacherss', `${slug}.json`),
'utf8')
const data = JSON.parse(file)
return {
...data,
permalink: `/teacherss/${slug}`,
profilePictureUrl: `/${slug}.jpg`,
slug,
12
482 ЧДТУ 2217-01 34 01
}
}
export function getPostBySlug(slug) {
const file = fs.readFileSync(path.join(process.cwd(), '_posts', `${slug}.md`),
'utf8')
const {
content,
data,
} = matter(file)
const body = remark().use(remarkHtml).processSync(content).toString()
return {
...data,
body,
slug,
}
}

ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets