<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/14">
    <title>DSpace Общество:</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/14</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16930" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16929" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16922" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-07-10T18:25:19Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944">
    <title>Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944</link>
    <description>Название: Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності
Авторы: Синиціна, Юлія; Synitsina, Yulia
Краткий осмотр (реферат): У контексті цифровізації правової сфери дослідження методологічних аспектів&#xD;
порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту набуває особливої значущості, оскільки&#xD;
дозволяє обґрунтувати вибір інструментів ШІ, оптимізувати їх налаштування та забезпечити&#xD;
коректне впровадження у реальні правозастосовні процеси. Саме методологічно вивірений підхід є&#xD;
необхідною умовою законності, обґрунтованості та справедливості рішень, прийнятих з&#xD;
використанням автоматизованих аналітичних систем. Застосування штучного інтелекту у праві&#xD;
актуалізує потребу в обґрунтованих підходах до оцінювання моделей з урахуванням не лише їх&#xD;
технічної ефективності, а й правової допустимості, прозорості, інтерпретованості та відповідності&#xD;
принципам верховенства права і захисту прав людини. The article examines the methodological aspects of comparative analysis of&#xD;
artificial intelligence (AI) models within legal sciences in the context of the ongoing digital transformation&#xD;
of law enforcement and judicial activities. The relevance of the study is driven by the growing integration&#xD;
of AI systems into legal analytics, decision-support systems, automated document processing, and&#xD;
predictive legal technologies, which directly affect the legality, fairness, transparency, and justification of&#xD;
legal decisions. The purpose of the research is to systematize and substantiate methodological approaches&#xD;
to the comparative evaluation of AI models, taking into account not only technical performance indicators&#xD;
but also legal admissibility, interpretability, ethical acceptability, and compliance with the principles of the&#xD;
rule of law and human rights protection. The research is based on an integrated methodological framework&#xD;
that combines theoretical content analysis, comparative legal analysis, SWOT analysis, experimental&#xD;
benchmarking, multicriteria decision-making methods (AHP, TOPSIS), performance and scalability&#xD;
assessment, interpretability and transparency evaluation (Explainable AI), risk and security analysis, and&#xD;
case study methodology.&#xD;
The author proves that the application of isolated evaluation methods does not ensure an objective&#xD;
and comprehensive comparison of AI models in the legal domain. Instead, the paper substantiates the&#xD;
effectiveness of an integrated approach that allows balancing quantitative metrics (accuracy, speed,&#xD;
scalability) with qualitative legal criteria (explainability, legal accountability, ethical risks, data protection).&#xD;
The author’s contribution lies in adapting classical AI model evaluation methods to the specific&#xD;
requirements of legal sciences, defining their advantages and limitations from a legal perspective, and&#xD;
systematizing them in a comparative framework relevant to law enforcement practice. The study identifies&#xD;
critical risks associated with algorithmic bias, data confidentiality breaches, and lack of model transparency,&#xD;
emphasizing the need for methodological safeguards. The findings confirm that the development of unified&#xD;
methodological standards for the comparative analysis of AI models is a key prerequisite for the lawful,&#xD;
secure, and trustworthy application of artificial intelligence in legal sciences and practical law enforcement&#xD;
activities.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16930">
    <title>Введення у спеціальність</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16930</link>
    <description>Название: Введення у спеціальність
Авторы: Синиціна, Ю.П.
Краткий осмотр (реферат): Методичні рекомендації для підготовки до семінарських та практичних&#xD;
занять з тем, передбачених навчальним планом з дисципліни «Введення&#xD;
у спеціальність».&#xD;
Для здобувачів першого рівня вищої освіти зі спеціальності&#xD;
F3 «Комп’ютерні науки» та викладачів закладів вищої освіти.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16929">
    <title>Основи кібергігієни</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16929</link>
    <description>Название: Основи кібергігієни
Авторы: Синиціна, Ю.П.
Краткий осмотр (реферат): Методичні рекомендації для підготовки до практичних занять з тем,&#xD;
передбачених навчальним планом з дисципліни «Основи кібергігієни».&#xD;
Для здобувачів першого рівня вищої освіти зі спеціальності F3&#xD;
«Комп’ютерні науки» заочної форми навчання та викладачів закладів вищої&#xD;
освіти.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16922">
    <title>Методичні рекомендації для вивчення теми «Present Tenses» з навчальної дисципліни «Іноземна мова професійного спрямування»</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16922</link>
    <description>Название: Методичні рекомендації для вивчення теми «Present Tenses» з навчальної дисципліни «Іноземна мова професійного спрямування»
Авторы: Царьова, І.В.; Краснопольський, В.Е.
Краткий осмотр (реферат): Методичні рекомендації спрямовані на комплексне вивчення та&#xD;
закріплення граматичних часів групи Present Tenses (Simple та Continuous) у&#xD;
контексті професійної діяльності спілкування поліцейського.&#xD;
Видання складається з двох основних блоків: теоретичних основ та&#xD;
практики кожного часу окремо, а також містить узагальнюючий блок щодо їх&#xD;
порівняльного вживання. Особливістю методичних рекомендацій є&#xD;
візуалізація граматичних правил за допомогою наочних схем та наявність&#xD;
інтерактивного блоку Interactive Learning Zone, що дозволяє проходити&#xD;
онлайн-тестування для миттєвої самоперевірки. Матеріал насичений&#xD;
спеціалізованою лексикою (патрулювання, допит, збір доказів), що сприяє&#xD;
одночасному розвитку граматичних та лексичних компетенцій у сфері&#xD;
правопорядку.&#xD;
Методичні рекомендації будуть корисні здобувачам вищої освіти, що&#xD;
навчаються за спеціальністю К9 «Правоохоронна діяльність», науковопедагогічним працівникам та працівникам правоохоронних органів.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

