Сценарно-прецеденті моделі підтримки індивідуальної освітньої траєкторії підготовки фахівців з інженерії програмного забезпечення

Abstract

Дисертаційна робота присвячена дослідженню моделей та методів розробки експертної інтелектуальної системи підтримки вибору індивідуальної освітньої траєкторії на основі ефективної організації та використання ретроспективних, поточних та експертних знань. В роботі досліджено сучасний стан питань створення експертних інтелектуальних систем підтримки вибору індивідуальної освітньої траєкторії та можливих шляхів їх вирішення. Проведений аналіз останніх наукових досліджень дозволив визначити базові принципи побудови, функціональні можливості, пріоритетні напрямки практичного застосування експертних інтелектуальних систем в галузі освіти. Проаналізовано існуючи моделі та методи обробки даних в таких системах. Встановлено, що на поточний момент часу існує нагальна потреба в створенні сучасних експертних інтелектуальних систем підтримки прийняття рішення в слабоформалізованій освітньої галузі, які враховують інтелектуальний аналіз даних та попередній досвід людини, що приймає рішення, і забезпечують прийняття нею рішень в умовах невизначеності; які здатні ефективно вирішувати окрему частку питань, пов’язаних із процесами формування рішень при управлінні навчанням та зниженням впливу людського фактору на цей процес. Запропоновано застосування в побудові експертній інтелектуальній системі підтримки рішення методів інтелектуальної обробки освітніх даних. З метою підвищення ефективності функціонування системи підтримки вибору індивідуальної освітньої траєкторії запропоновано зменшувати обсяг інформації, яка повинна бути 3 прийнята до обробки, шляхом експертних ухвалень. Запропонований метод класифікації даних надає можливість використання інтелектуального аналізу освітніх даних без надлишкового «занурення» людини, що приймає рішення, у деталі базових даних або проміжної аналітики. За результатами проведеного аналізу було визначено концепцію створення експертних інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень з використанням сценарно-прецедентного підходу. Цей підхід базується на ідеї того, що система може аналізувати сценарії проблемних ситуацій на основі вже наявних прецедентів, що виникають в процесі управління навчанням. Це дозволяє системі індивідуалізувати навчання, створюючи для кожного користувача свою унікальну траєкторію. Виходячи з вище вказаного, запропоновано підхід до створення експертної інтелектуальної системи підтримки рішення на основі інтеграції методів інтелектуального аналізу освітніх даних та сценарно-прецедентного підходу, що дозволяє накопичувати, систематизувати, інтегрувати та ефективно використовувати ретроспективні і поточні дані та досвід експертів. Ця інтеграція сприяє поліпшенню процесу формування бази вдалих (підходящих) прецедентів із використанням модифікованого CBR циклу, що використовує експертну інформацію (тестові набори даних) для отримання прецедентів, підвищує релевантність отриманих рішень. Застосування сценарно-прецедентного підходу дозволяє перетворити поточну ситуацію в багатоваріантний сценарій рішення. Отримання широкого спектру варіантів рішень дозволяє виявити найбільш релевантні серед них та проаналізувати можливі наслідки запропонованих альтернативних варіантів. Це дозволяє системі порівняти їх та визначити найефективніший шлях розв’язання проблеми. Беручи до уваги необхідність зниження впливу людського фактору на процеси ухвалення рішення, було запропоновано використання комбінованої методики формування функції вибору ЛПР, що ґрунтується на нелінійній згортці окремих критеріїв, заданих за допомогою лінгвістичних змінних (метод триплетів). 4 В якості технічних засобів розробки та реалізації програмного продукту були використані мова програмування C#, середовища програмування MS Visual Studio Enterprise 2017, бібліотеки пакету EPPlus – OfficeOpenXml, бібліотеки пакету Microsoft.Office.Interop.Word, який входить до Microsoft Office Primary Interop Assemblies (PIA) і забезпечує інтерфейс для взаємодії з Microsoft Word за допомогою COM-взаємодії, середовище MS Microsoft Excel. Запропонована експертна інтелектуальна система підтримки вибору індивідуальної освітньої траєкторії складається з чотирьох підсистем: підсистеми завантаження, перетворення та зберігання даних; підсистеми аналізу та класифікації даних; підсистеми прийняття рішення; підсистеми користувацької візуалізації. Тестування експертної інтелектуальної системи підтримки вибору індивідуальної освітньої траєкторії «Choice» здійснювалося в Новокаховському приладобудівному фаховому коледжі. Практична апробація створеного прототипу дозволила підвищити якість прийняття рішення індивідуалізованого вибору наукового керівника та теми дипломного проєкта студентів з урахуванням більш точного зіставлення їх академічних та професійних переваг з компетенціями та експертизою потенційних наукових керівників; запропоновано адаптивний вибір місця практики, який дозволяє студентам знаходити оптимальні варіанти розвитку своїх професійних навичок; здійснено інтеграцію даних та зворотного зв’язку, який забезпечує студентів актуальною інформацією, дозволяючи їм ухвалювати рекомендації експертної системи; проаналізовано вимоги ринку праці в галузі ІТ, який стрімко змінюється, що забезпечує студентам можливість вибору таких керівників та місць практики, які максимально відповідають сучасним вимогам ІТ індустрії. The dissertation focuses on the study of models and methods of expert intellectual system development for support of choice of individual educational pathbased on effective arrangement and use of retrospective, current and expert knowledge. The paper investigates the problems of building expert intellectual systems to support the choice of individual educational pathway, and possible ways to solve these problems. The analysis of recent research shows the basic principles of construction, functional capabilities, and priority directions of practical application of expert intellectual systems in education. The paper analyses the existing models and methods of data processing in such systems.It has shown that at the current moment there is an urgent need to create modern expert intellectual systems of decision-making support in the weakly formalized field of education.They are to take into account the intellectual analysis of data and previous experience of a decision-making person and ensure his decision in conditions of uncertainty. In addition, they are able to address effectively a separate part of the issues related to the decision-making processes in management of training, and reduce the influence of the human factor. The research proposes to apply the methods of intellectual processing of educational data in building an expert intellectual decision-making support system. In order to increase the efficiency of the support system in choosing an individual educational path, it is proposed to reduce the amount of information under processing by means of expert decisions. The proposed method of data classification provides an opportunity to use 6 intelligent analysis of educational data without excessive «immersion» of a decision maker in basic data or intermediate analytics. Basing on the results of the analysis done, the research definesthe concept of building expert intelligent decision support systems using the scenario-precedent approach. This approach is based on the idea that the system can analyze scenarios of problem situations basing on already available precedents arising in the process of training management. This allows the system to individualize learning process by creating a unique pathway for each user. Based on the above mentioned, the research proposes to build an expert intelligent decision support system based on the integration of methods of educational data mining and scenario-precedent approach. The approach allows accumulating, systematizing, integrating and effectively using retrospective, current data and expert experience. This integration enhances the process of building a precedent base using the modified CBR cycle. The modified CBR cycle, which uses expert information (test datasets) to obtain precedents, improves the relevance of the resulting precedent-based decisions by building a base of successful (suitable) precedents during the execution of the CBR cycle. The proposed algorithm for decision-making based on the Jaccard-Tanimoto coefficient metric allows implementing an effective method for assessing the similarity of the current precedent with each precedent in the database based on their analogy with more similar cases from the past. Taking into account the need to reduce the influence of the human factor on the decision-making processes, it was proposed to use a combined techniquefor developing a decision-maker’s (DM) choice function, which is based on the nonlinear convolution of individual criteria specified using linguistic variables (triplet method). For the development and use of the software product, the following were applied as technical means: programming language C#, MS Visual Studio Enterprise 2017 programming environment, EPPlus package libraries – OfficeOpenXml, Microsoft.Office.Interop.Word package libraries, which is part of Microsoft Office 7 Primary Interop Assemblies (PIA) and provides an interface to interact with Microsoft Word using COM interactions, MS Microsoft Excel environment. The proposed expert intellectual system to support the choice of individual educational pathway consists of four subsystems: subsystems of data loading, transformation and storage; subsystems of data analysis and classification; subsystem of decision-making; subsystem of user visualization. The CHOICE expert intellectual system to support the building of individual educational pathway test took placein Nova Kakhovka Instrument-Making Vocational College. Approbation of the CHOICE prototype allowed to: improve the quality of decision-making process in individualized choice of supervisor and topic of students’final projects taking into account more accurate comparison of their academic and professional advantages with competences and expertise of potential supervisors; offer an adaptive choice of internship that allows students to find the best options for developing their professional skills; implement data integration and feedback that provides students with up-to-date information, enabling them to accept the expert system’s recommendations; integration of data and feedback is implemented, which provides the students with the possibility to choose the best educational pathway; analyse the requirements of the IT job market, which is rapidly changing, providing students with a choice of supervisors and therefore appropriate placements.