МЕТОД ФОРМУВАННЯ ПРОГНОЗОВАНИХ ПОКАЗНИКІВ АКТИВНОСТІ НАУКОВО-ПЕДАГОГІЧНИХ ПРАЦІВНИКІВ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОЇ СИСТЕМИ АНАЛІЗУ ЇХ ДІЯЛЬНОСТІ ТА РЕЙТИНГУВАННЯ

Автор(и)

  • Пукас Андрій Васильович Західноукраїнський національний університет
  • Сімак Андрій Юрійович Західноукраїнський національний університет

Ключові слова:

інтелектуалізована система, системний аналіз діяльності науково-педагогічних працівників, рейтингування, метод формування показників, Евклідова відстань, косинусна подібність, часові ряди, нормалізація, індекс подібності, графова база даних

Анотація

У сучасному науковому середовищі ефективність дослідників та викладачів часто оцінюється за допомогою формальних показників, таких як кількість публікацій, цитувань, грантів, педагогічних досягнень тощо. У науковій роботі описано метод формування прогнозованих показників активності науково-педагогічних працівників для побудови персоналізованих рекомендацій, що забезпечить підвищення ефективності їх діяльності у майбутньому періоді. Цей метод запропоновано реалізувати як модуль у складі інтелектуалізованої системи аналізу діяльності та рейтингування науково-педагогічних працівників закладу вищої освіти. Прогнозовані показники активності користувача системи можна сформувати на основі аналізу активності інших користувачів за подібною діяльністю. Запропоновано комбінований підхід, який враховує Евклідову відстань, косинусну подібність, спільні та унікальні критерії, бальну відмінність між спільними критеріями, нормалізацію показників та часову динаміку прогресу, а також дозволяє знаходити користувачів зі схожими, але кращими показниками діяльності, і формулювати конкретні пропозиції для покращення результатів діяльності користувача. Взаємодію з даними у роботі реалізовано на основі графової бази даних Neo4j, яка забезпечила ефективне моделювання складних взаємозв'язків між користувачами, їх звітами, критеріями, даними користувачів, бальними показниками та результатами. Графова модель дозволяє легко додавати нові типи даних та зв'язки, що робить процес пошуку масштабованим та гнучким, та аналіз результатів більш простішим. Аналіз часової динаміки (загальний прогрес, щорічний приріст балів) додає контекст до порівняння користувачів, що збільшує точність знаходження схожих користувачів. Обчислення загального індексу подібності через вагову суму різних факторів (спільні критерії, унікальні критерії, покращення балів, Евклідова відстань, косинусна подібність) забезпечує комплексний підхід до аналізу.

Біографії авторів

Пукас Андрій Васильович, Західноукраїнський національний університет

д-р техн. наук, професор, завідувач кафедри комп’ютерних наук

Сімак Андрій Юрійович, Західноукраїнський національний університет

аспірант, викладач кафедри комп’ютерних наук

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 0

Опубліковано

2025-06-30

Як цитувати

[1]
А. В. Пукас і А. Ю. Сімак, «МЕТОД ФОРМУВАННЯ ПРОГНОЗОВАНИХ ПОКАЗНИКІВ АКТИВНОСТІ НАУКОВО-ПЕДАГОГІЧНИХ ПРАЦІВНИКІВ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОЇ СИСТЕМИ АНАЛІЗУ ЇХ ДІЯЛЬНОСТІ ТА РЕЙТИНГУВАННЯ», НаукПраці ВНТУ, вип. 2, Чер 2025.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.