Індивідуальний підхід підтримки прийняття рішень щодо вибору закладу вищої освіти

Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет радіоелектроніки

Індивідуальний підхід підтримки прийняття рішень щодо вибору закладу вищої освіти

Шеховцова Вікторія Іванівна кандидат педагогічних наук, доцент кафедри інформаційних управляючих систем,

Малькова Ірина Анатоліївна асистент кафедри інформаційних управляючих систем

м. Харків



Анотація

Об'єктом дослідження є процес прийняття рішення щодо вибору закладу вищої освіти для отримання першого рівня - бакалавра.

Пропонується індивідуальний підхід до вибору закладу вищої освіти з урахуванням вподобань абітурієнта. Розглядається можливість попереднього оцінювання власного шансу на вступ до закладу вищої освіти на обрану спеціальність.

Виконано аналіз проблеми прийняття рішення та проведено дослідження моделей представлення знань. Запропонована продукційна модель представлення знань, що дозволяє наблизитися до стилю мислення людини. Для цього виконана розробка процедур прийняття рішень та правил продукції вибору альтернатив відповідно до означених критеріїв. Формування рекомендацій здійснюється з урахуванням вподобань особи, що приймає рішення, для усунення невизначеності, що виникає через наявність багатьох критеріїв.

На основі огляду публічних інформаційних систем в сфері освіти визначено переваги і недоліки даних систем. Дано обґрунтування необхідності розробки інформаційної системи, яка орієнтована на формування рекомендацій щодо вибору закладу вищої освіти.

Описані основні задачі, які повинні вирішуватися системою підтримки прийняття рішень, а саме: надавати перелік закладів вищої освіти, що рекомендовані для вступу відповідно до обраної спеціальності та результатів зовнішного незалежного оцінювання абітурієнта; розраховувати попередню оцінку шансу на вступ з урахуванням результатів зовнішного незалежного оцінювання абітурієнта; надавати доступ широкої аудиторії, тобто бути реалізованою у вигляді веб-додатку.

Сформовано вимоги до веб-орієнтованої інформаційної системи, яка здійснює вибір найбільш придатних для абітурієнта закладів вищої освіти, та розраховує оцінку шансу на вступ, що дозволить обґрунтовано розставити пріоритети при подачі заяв.

Ключові слова: освіта, інформаційна система, багатокритеріальна задача, система підтримки прийняття рішень, модель знань, заклад вищої освіти, абітурієнт.



Abstract

Shekhovtsova Victoriya Ivanivna Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of Information Control System Department, Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv

Malkova Iryna Anatoliivna assistant of Information Control System Department, Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv

INDIVIDUAL APPROACH OF DECISION-MAKING SUPPORT FOR THE CHOICE OF A HIGHER EDUCATIONAL ESTABLISHMENT

The object of the study is the decision-making process of choosing a higher educational establishment for obtaining the first level - a bachelor's degree.

An individual approach to the choice of a higher educational establishment considering the applicant's preferences is proposed. The possibility to pre-estimate one's own chance to enter a higher educational establishment for the chosen specialty is provided.

The issue of decision-making has been analyzed and the knowledge representation models have been studied. The production model of knowledge representation that allows to come close to the style of human thinking is proposed. In this regard, the development of decision-making procedures and the product rules for choosing alternatives in accordance with the criteria has been carried out. The recommendations are formed with the consideration of the benefits of а decision maker to eliminate uncertainty that occurs through lots of criteria.

The advantages and disadvantages of these systems based on the review of public information systems in the education field have been determined. The necessity to develop а information system, that is focused on the recommendations formation of choosing a higher educational establishment is substantiated.

The main tasks that have to be solved by the decision-making support system are described, namely: provide a list of higher educational establishments that are recommended for entering in accordance with the chosen specialty and the results of the applicant's external independent testing; calculate a preliminary assessment of the entrance chance, taking into account the results of the applicant's external independent testing; provide access to a wide audience, that is, to be implemented as a web application.

A web-based information system for supporting decisions, that selects the most suitable higher educational establishments for the applicant and calculates the chance estimation of entrance, has been developed. That allows to reasonably set priorities when submitting applications.

Keywords: education, information system, multi-criteria task, decisionmaking support system, knowledge model, a higher educational establishment, applicant.



Постановка проблеми

В динамічних умовах ринку праці особливої актуальності набуває проблема професійного самовизначення особистості та її успішної професіональної діяльності в майбутньому. Самореалізація та конкурентоздатність у професійному середовищі залежить не тільки від інтелектуальних здібностей, активності та рівня компетентностей особистості, але й від свободи та безпомилковості вибору професійного напрямку [1, 2].

Освіта в майбутньому визначає подальше життя людини і відіграє важливу роль при сходженні по кар'єрних сходах, тому варто з відповідальністю підходити до вибору закладу вищої освіти (ЗВО). Однак, цей вибір легким назвати не можна тому, що важко зорієнтуватися в різноманітті програм, форм навчання не тільки абітурієнтам, але також їх батькам.

Перше, з чого потрібно почати вибір ЗВО -- визначитися зі спеціальністю. При цьому не рейтинги повинні бути головними, а за основу потрібно брати індивідуальну схильність до улюбленого заняття, справі, а також інтересам, які тісно пов'язані з майбутньою професією. Далі необхідно зібрати інформацію про спеціальності і про ЗВО, де можна отримати цю спеціальність. Після чого, можна приступати до аналізу інформації для того, щоб прийняти правильне рішення.

Щоб не помилитися і знати напевно, успішним чи ні буде результат вступу, корисно заздалегідь мати уявлення про власні сили і можливості на вступ до ЗВО, який цікавить.

Доцільним є розробка набору процедур та правил формування рекомендацій, які спростять задачу вибору ЗВО. Крім того, виникає необхідність в розробці інформаційної системи (ІС), яка допоможе підібрати найбільш підходящі ЗВО з урахуванням обраної спеціальності та виконати попередню оцінку шансу на вступ до ЗВО.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Питання прийняття рішень в різноманітних умовах визначеності, ризику і невизначеності та їх застосування у виробництві, економіці, фінансах і бізнесі детально розглядалися в ряді робіт [3-12]. На теперішний час існує велика кількість методів і моделей прийняття рішень. Особливо цікавим і актуальним є дослідження задач та методів багатокритеріальних рішень в інтелектуальних системах [9-12]. Оригінальна система концепцій пошуку рішень і технологія процесу пошуку рішень на основі концептуальних моделей запропоновано в роботах [10, 11].

Велика кількість задач, що вирішує людина в різних сферах своєї діяльності, є багатокритеріальні задачі, в яких доводиться враховувати багато факторів. Особа, що приймає рішення (ОПР), є єдиним джерелом інформації, що дозволяє оцінити варіанти рішень та обрати з них найкращий. В багатокри- теріальних задачах для усунення невизначеності, що виникає через наявність багатьох критеріїв, використовуються вподобання ОПР, що є принциповим для розв'язання і практичного застосування багатокритеріальних задач.

Комп'ютерна підтримка процесу прийняття рішень, так чи інакше, заснована на формалізації методів отримання вихідних і проміжних оцінок та алгоритмізації самого процесу вироблення рішення. На теперішній час є дані численних психологічних досліджень можливостей ОПР в прийнятті рішень. З'ясувалося, що можливості людської системи переробки інформації досить обмежені. ОПР потрібно допомагати спеціальним чином організовуючи процес отримання інформації. Всі ці причини об'єктивно зумовили потребу в системах, що поєднують можливості сучасної обчислювальної техніки, інформаційних технологій, штучного інтелекту і здатність людини приймати раціональні рішення [3-10].

Систематизований виклад математичних основ і методів опису, побудови та застосування моделей знань в системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень наведено у роботах [3, 5-12]. Також розглянуто семантичні, фреймові та нейро-нечіткі мережі, продукційні та логічні моделі.

Мета статті

Метою дослідження є розробка індивідуального підходу, що орієнтований на вироблення рекомендацій щодо вибору найкращого відповідного закладу вищої освіти для конкретного абітурієнта з попереднім оцінюванням його шансу на вступ, а також формування вимог до ІС, яка повинна вирішувати наступні задачі:

надавати список ЗВО, що рекомендовані для вступу відповідно до обраної спеціальності та результатів зовнішного незалежного оцінювання (ЗНО) абітурієнта;

розраховувати попередню оцінку шансу на вступ з урахуванням результатів ЗНО абітурієнта;

надавати доступ широкої аудиторії, тобто бути реалізованою у вигляді веб-додатку.

Для досягнення поставленої мети в роботі поставлені наступні задачі:

виконати аналіз проблеми прийняття рішень та моделей подання знань;

розробити процедури прийняття рішень та модель подання знань;

виконати огляд інформаційних систем, які надають актуальну інформацію щодо вибору ЗВО, виділити їхні переваги і недоліки з урахуванням позитивних та ризикових чи незручних аспектів;

обґрунтувати необхідність розробки системи, яка орієнтована на формування рекомендацій щодо вибору найкращого ЗВО для конкретного користувача з оцінюванням його шансу на вступ;

сформувати вимоги до розробки ІС, що здійснює вибір ЗВО та розраховує оцінку шансу на вступ.

Практичне значення роботи полягає в тому, що ІС може бути корисною, в першу чергу, для абітурієнтів та їх батьків тому, що забезпечує пошук і перегляд інформації про заклади вищої освіти України.

Крім того, ІС допоможе правильно оцінити сили та можливість вступу на обрану спеціальність. Дана система також може полегшити роботу приймальних комісій закладів вищої освіти.

Виклад основного матеріалу

Аналіз моделей подання знань. Проведений аналіз зазначених робіт показав, що моделі подання знань традиційно поділяються на чотири класи: семантичні мережі, логічні моделі, фрейми і системи продукцій [5-8, 10].

Семантичні мережі являють собою графічні схеми пов'язаних вузлів і дуг. Вузли представляють поняття, а дуги висловлюють відносини між ними.

Перевагою даного методу подання є відкритість, яка означає, що нові вузли і зв'язки можуть бути додані там, де це необхідно. Інша риса семантичної мережі - успадкування властивостей, тобто кожен вузол може успадковувати властивості пов'язаних з ним вузлів.

Важливою перевагою семантичних мереж є те, що вони будуються з простих елементів, що об'єднуються навколо вузлів, які відповідають заданим поняттям. Це властивість дозволяє вважати семантичні мережі найкращим інструментом для представлення знань, ніж пряме використання числення предикатів.

Основна ідея логічного підходу полягає в тому, щоб розглядати всю систему знань, необхідну для вирішення прикладних задач, як сукупність фактів (тверджень). Факти подаються як формули в деякій логіці (першого чи вищого порядку, багатозначній, нечіткий тощо). Система знань відображається сукупністю таких формул і, подана в обчислювальну техніку, вона утворює базу знань. Основний недолік логічного підходу - формули неподільні і при модифікації бази знань можуть лише додаватися або видалятися.

Продукційна модель в силу своєї простоти отримала найбільш широке розповсюдження. Система продукцій утворюється безліччю правил, які полягають в тому, що якщо виконується деяка задана умова, то можна зробити певну дію. освіта спеціальність шанс

Основні переваги продукційних систем пов'язані з простотою подання знань і організації логічного висновку. Позитивні сторони систем продукцій проявляються в основному при розробці невеликих систем (десятки правил).

Система продукцій є найбільш зручною формою подання знань. Продукційні правила полегшують формування пояснень результатів, отриманих висновків і розрахунків. Вони можуть обробляти незаплановані, але корисні взаємодії. Іншими словами, вони можуть використовувати порцію знань, коли це необхідно.

Особливе місце серед моделей подання знань займають фрейми. Фрейми розглядаються як засоби організації знань. Хоча фрейми можуть включати активні компоненти (наприклад, у вигляді приєднаних процедур), це, в основному, пасивні структури даних, над якими задані зовнішні процедури. Фреймове подання знань, так само як і метод семантичних мереж, дозволяє здійснювати швидкий вивід на основі принципу спадкування.

Таким чином, в роботі повинна розв'язуватися багатокритеріальна задача з урахуванням вподобань ОПР. Підтримка прийняття рішень полягає в формуванні списку рекомендацій щодо вибору ЗВО за допомогою процедур. Для подання знань пропонується використовувати продукційну модель, як найбільш зручну та просту форму подання знань, що дозволяє наблизитися до логіки міркувань людини.

Розробка процедур прийняття рішень та продукційних правил.

Вибір ЗВО - проблема, яка пов'язана з прийняттям рішень. Найважливішими елементами процесу прийняття рішень є: задачі, що підлягають розв'язанню; особа, яка приймає рішення; множина альтернатив, серед яких проводиться вибір; критерії оцінки ефективності альтернатив.

Проблема прийняття рішення щодо вибору ЗВО зводиться до розробки індивідуального підходу, який містить три основних етапи.

Перший етап: формування рекомендацій щодо галузі знань та переліку відповідних спеціальностей, за якими здійснюється підготовка здобувачів вищої освіти, на основі вподобань абітурієнта. На даному етапі формується конкретний запит від абітурієнта відносно його бажань і намірів, що включає його бачення майбутньої професійної діяльності, сфера набутих компетенцій та галузь застосування, а також очікування від отриманої освіти і подальшого професійного зростання.

Другий етап: формування рекомендацій щодо переліку закладів вищої освіти, де можна навчатися за визначеними спеціальностями, на основі вподобань абітурієнта. Система вподобань формується в процесі інтерактивного діалогу та враховує ризики, перестороги та побоювання щодо вступу та подальшого навчання в ЗВО.

Третій етап: оцінювання шансу на вступ до конкретного закладу вищої освіти. Оцінка шансу показує наскільки сформовані інформаційною системою рекомендації співпадають с параметрами пошуку, тобто вподобаннями абітурієнта.

На першому та другому етапах розв'язуються багатокритеріальні задачі з урахуванням вподобань ОПР.

Розглянемо детально другий етап, на якому розв'язується задача з означеними критеріями: місце знаходження закладу, назва закладу, спеціальність, форма навчання, середній бал ЗНО, кількість балів ЗНО.

У зв'язку з цим необхідно розробити набір процедур і правил вибору альтернатив (рекомендацій щодо вибору ЗВО) відповідно до критеріїв. Набір процедур повинен містити процедуру вибору закладів вищої освіти та процедуру розрахунку шансу на вступ до ЗВО. Кожна процедура полягає у поетапному уточненні вподобань ОПР у вигляді його відповіді на запропоновані системою питання. Отримання інформації від ОПР здійснюється в процесі інтерактивного діалогу.

Слід відзначити активність системи по відношенню до користувача (пропонуються готові критерії), що дозволяє зменшити кількість помилок з боку ОПР та прийняти найточніше рішення щодо вступу до ЗВО.

У даній роботі, при розв'язанні задачі прийняття рішення щодо вибору ЗВО, для подання знань пропонується продукційна модель, яка є найбільш зручною формою подання знань та дозволяє наблизитися до логіки мислення людини.

Набір правил повинен містити правила продукції вибору переліку закладів вищої освіти та правила продукції, на основі яких виконується оцінювання шансу на вступ до ЗВО.

Процедура вибору переліку закладів вищої освіти наведена на рисунку 1.

Рис. 1. Процедура вибору переліку закладів вищої освіти

- якщо (місце знаходження закладу вказано) і (спеціальність вказана) і (середній бал ЗНО вказано) то сформувати перелік ЗВО з урахуванням місця знаходження закладу.

Процедура оцінювання шансу на вступ до вищого навчального закладу наведена на рисунку 2.

В першому випадку (Правило1) ІС видає рекомендований список ЗВО без урахування місця знаходження закладу та з урахуванням обраної спеціальності і середнього балу ЗНО.

У другому випадку (Правило2) ІС видає рекомендований список ЗВО з урахуванням місця знаходження закладу, а також з урахуванням обраної спеціальності і середнього балу ЗНО.

В обох випадках до рекомендованого списку додаються заклади вищої освіти, де шанс абітурієнта до вступу становить не менше 50% .

Рис. 2. Процедура оцінювання шансу на вступ до ЗВО

Правило продукції, на основі якого виконується оцінювання шансу на вступ до ЗВО, наведено нижче.

У рамках даного прикладу використовуються наступні позначення:

R - правило;

В - місце знаходження закладу;

N - назва закладу;

С - спеціальність;

К - форма навчання (бюджет/контракт);

D - бал ЗНО;

Н - розрахувати шанс на вступ до ЗВО, %.

Правило 3

Якщо (RB = 1 і Rn = 1 і Rc = 1 і RK = 1 і Rd = 1), то Н.

Правило продукції, за допомогою якого виконується оцінювання шансу на вступ до ЗВО, в термінах предметної галузі читається у такий спосіб: якщо (місце знаходження закладу вказано) і (спеціальність вказана) і (форма навчання обрана) і (середній бал ЗНО вказано) то (розрахувати шанс на вступ до ЗВО).

Розрахунок шансу на вступ до ЗВО виконується згідно з наступною формулою:

де Z (Л) - середній бал ЗНО абітурієнта;

Z(P) - середній бал ЗНО серед зарахованих на бюджет/контракт за минулі роки.

Шанс на вступ розраховується за показниками середнього бала ЗНО абітурієнтів, яких зараховано до ЗВО у попередньому році за бюджетною або контрактною формою навчання.

Розглянемо приклад. Середній бал ЗВО абітурієнтів, яких зараховано на бюджет у попередньому році до Харківського національного університету радіоелектроніки на спеціальність «122 Комп'ютерні науки», освітня програма «Інформаційні технології управління» становить 168,83.

А середній бал ЗНО того, хто претендує на вступ до ЗВО у поточному році становить 165,50.

Тоді його шанс на вступ дорівнює:



F = ШЮ* 100% = 98,02 % (2)

Отриманий результат говорить про те, що дана людина має високий шанс і може розраховувати на вступ до ЗВО.

Формування вимог до веб-орієнтованої інформаційної системи. На теперішній час існує достатня кількість інформаційних систем, що здатні надати корисну та актуальну інформацію, яка стосується вибору ЗВО.

Сучасні ІС такі, як «Вступ ОСВІТА.UA», «ABIT-POISK.ORG.UA», «24ОСВІТА», сайт Міністерства освіти і науки України характеризуються насамперед тим, що демонструють повну інформацію про ЗВО з зазначенням спеціальностей, популярності, місця розташування, вартості навчання та інших показників [13 - 16].

ІС «Вступ ОСВІТА.UA», «ABIT-POISK.ORG.UA» також надають загальну кількість поданих заяв, обсяг держзамовлення, конкурс на бюджет. Заяви розмішуються з урахуванням пріоритетності та конкурсного балу, що дозволяє абітурієнту відстежувати свій рейтинг серед інших вступників у той чи інший ЗВО [13, 14].

Однак вищевказані ІС мають ряд недоліків, а саме:

дають статистичні дані про виші без урахування результатів ЗНО конкретного абітурієнта;

не дозволяють абітурієнту заздалегідь, тобто до подачі заяви, оцінити шанс на вступ у заклад вищої освіти.

Для усунення цих недоліків пропонується розробити систему, яка орієнтована на формування рекомендацій щодо вибору найкращого вищого навчального закладу для конкретного користувача з попереднім оцінюванням шансу на вступ.

Для реалізації процедур, які являють собою інтерактивний діалоговий процес формування системи вподобань ОПР і вибору найкращого ЗВО, інформаційна система повинна забезпечити:

діалог з користувачем в зручному графічному вигляді (графічний інтерфейс);

платформну незалежність (переносимість);

зберігання даних про ЗВО і вподобань ОПР;

аналіз умов задачі та вибір відповідних правил продукції;

формування переліку рекомендованих ЗВО і виконання розрахунку шансу на вступ;

інтерпретацію отриманих результатів.

Програмна реалізація запропонованих у досліджені рішень. Вибір мови програмування здійснювався відповідно до критеріїв: здатність

передавати логіку міркувань ОПР та реалізовувати математичні вирази.

Таким чином, для реалізації веб-орієнтованої ІС були обрані мова програмування JavaScript, мова розмітки гіпертекстових документів HTML та технологія каскадних таблиць стилів CSS. Вибір даних засобів, у першу чергу, пов'язаний зі зручним способом створення графічного інтерфейсу інструментами HTML та CSS, а мова програмування JavaScript частіш за все використовується з даними технологіями [17].

Крім того, інтерфейс у вигляді веб веб-додатку є зручним способом взаємодії з користувачем, який не залежить від платформи і потребує лише можливості виходу в інтернет, яка не є проблемою в сучасному світі.

Для зберігання даних обраний сервіс "Google Таблиці". Це онлайн- додаток, за допомогою якого можна створювати і форматувати таблиці, а також працювати над ними спільно з іншими користувачами. Також дозволяє економити час і зусилля, використовуючи формули, функції і різні настройки форматування [18-19].

Обговорення результатів дослідження. Особливість індивідуального підходу полягає у поетапному уточненні переваг ОПР у вигляді його відповіді на запропоновані інформаційною системою питання. Система вподобань формується в процесі інтерактивного діалогу. При цьому ОПР самостійно вибирає варіанти відповідей, що зменшує число помилок при формалізації вподобань.

Розроблений набір процедур, що містить процедуру вибору вищих навчальних закладів та процедуру розрахунку шансу на вступ до ЗВО, а також правила продукції, за допомогою яких виконується вибір найбільш придатних для абітурієнта закладів вищої освіти, дозволяють підвищити ефективність прийнятих рішень.

Надається можливість попереднього оцінювання власного шансу на вступ до ЗВО на обрану спеціальність. Даний підхід може бути використаний при вирішенні задач прийняття рішень щодо вибору закладу вищої освіти.

Веб-орієнтована ІС, що розробляється на основі запропонованої інформаційної технології, дозволить підвищити ефективність і оперативність прийнятих рішень за рахунок забезпечення користувачів актуальною інформацією, а також знизити помилки користувача при прийнятті остаточного рішення за допомогою оцінювання шансів на вступ.

Практичне значення роботи полягає в тому, що ІС може бути корисною, в першу чергу, для абітурієнтів та їх батьків тому, що забезпечує пошук і перегляд інформації про заклади вищої освіти України. Крім того, ІС допоможе правильно оцінити сили та можливість вступу на обрану спеціальність, а також полегшити роботу приймальних комісій закладів вищої освіти.

В майбутньому веб-орієнтована ІС може бути розширена за рахунок доповнення новим модулем формування прогнозу конкурсних балів ЗВО.



Висновки

У даній роботі розглянуто питання прийняття рішень та формування моделі подання знань. Показано, що проблема прийняття рішення щодо вибору ЗВО зводиться до вирішення багатокритеріальної задачі. У зв'язку з цим виконана розробка процедур прийняття рішень та продукційних правил вибору альтернатив відповідно до означених критеріїв.

Виконано огляд сучасних ІС, що здатні дати корисну та актуальну інформацію, яка стосується вибору ЗВО. Визначені переваги і недоліки даних систем. Дано обґрунтування необхідності розробки системи, яка орієнтована на формування рекомендацій щодо вибору найкращого ЗВО для конкретного користувача.

Запропонований індивідуальний підхід до вибору закладу вищої освіти з урахуванням можливостей і вподобань абітурієнта та попереднім оцінюванням його шансу на вступ, що дозволить обґрунтовано розставити пріоритети при подачі заяв.

Для подання знань пропонується продукційна модель, як найбільш зручна та проста форма подання знань, що дозволяє наблизитися до логіки міркувань людини. Розроблено правила продукції та набір процедур, які формують список рекомендацій вибору ЗВО.

Сформовано вимоги до ІС, що враховують особливості індивідуального підходу при розв'язанні задач прийняття рішень щодо вибору закладу вищої освіти.



Література

1. Васильєва О. А. Фактори професійного самовизначення особистості в сучасних умовах [Електронний ресурс] / О. А. Васильєва // Наука і освіта. - 2011. - № 1. - С. 19-23.

2. Зайцева О. М. Проектні технології в організації та управлінні професійною орієнтацією учнів у закладах загальної середньої освіти [Електронний ресурс] / О. М. Зайцева, Д. В. Мичка // Вісник Глухівського національного педагогічного університету імені Олександра Довженка.: Педагогічні науки. - 2019. - Вип. 3. - С. 113-121.

3. Marakas G.M. Decision Support Systems in the 21st Century. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2003.

4. Benmoussa K., Hamdadou D., Roukh Z. Spatial Group Decision Support System to Facilitate Site Selection Negotiation Process, Reduce Decision-Maker Conflict, and Augment System Performance. International Journal of Organizational and Collective Intelligence, 12(1), 2022. pp.1-28.

5. Chai J., Ngai E. Decision model for complex group argumentation. Expert Systems with Applications: An International Journal, 45, 2016. pр. 223-233.

6. Khiat S., Djamila H. A temporal distributed group decision support system based on multi-criteria analysis. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 5(7), 2019. 7-21

7. Методи та системи штучного інтелекту: Навчальний посібник / А.С. Савченко, О.О. Синельніков. - К.: НАУ, 2017. -- 190 с.

8. Системи і методи підтримки прийняття рішень: підручник / П. І. Бідюк, О.Л. Тимощук, А.Є. Коваленко, Л.О. Коршевнюк.- К.: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. - 610 с.

9. Стопченко Г.И. Интеллектуальные СППР в управлении сетевой информационной технологией / Г.И. Стопченко, И.А. Макрушан // Прикладная радиоэлектроника. - 2008. - Т. 7.- № 1. - С. 43 - 53.

10. Стопченко Г.И. Задачи и концепции методов принятия многокритериальных решений в интеллектуальных системах / Г.И. Стопченко, И.А. Макрушан, С. В. Билан // Бионика интеллекта. - 2010. - №1(72). - С. 122-125.

11. Стопченко Г.И. Информационная технология принятия решений в управлении бизнес-процессами / Г.И. Стопченко, И.А. Макрушан, В.М. Райков, А.Н. Толстиков // Восточно-Европейський журнал передових технологий.- 2010.- № 3/4 (45). - С. 59-62

12. Малькова І.А. Інтелектуальні СППР в управлінні бізнес-процесами в медицині / І.А. Малькова // Тези доповідей Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні системи та технології в медицині».- Харків: ХНУРЕ, 2018. - С. 109 -111.

13. Сайт ОСВІТА.иА «Вступ на бакалавра» «Дорожня карта вступника на бакалаврат 2024 року»

14. Сайт ABIT-POISK.ORG.UA «Вступна кампанія 2023»

15. Сайт Міністерство освіти і науки України «Вища освіта та освіта дорослих»

16. Сайт 24ОСВІТА «Освіта в Україні»

17. Website JAVASCRIPT.INFO «The Modern JavaScript Tutorial» «An Introduction to JavaScript».

18. Сайт LiveBusiness «Онлайн Офіс для України».

19. Сайт Google Sheets «Ухвалюйте рішення на основі даних у Google Sheets»

References

1. Vasylyeva, O. A. (2011). Faktory profesiynoho samovyznachennya osobystosti v suchasnykh umovakh [Factors of professional self-determination of the person in modern conditions]. Nauka i osvita - Science and education, 1, 19-22

2. Zaytseva, O. M., & Mychka, D. V. (2019). Proektni tekhnolohiyi v orhanizatsiyi ta upravlinni profesiynoyu oriyentatsiyeyu uchniv u zakladakh zahalnoyi serednoyi osvity [Project technologies in organization and management pupils professional orientating in the general secondary education establishments]. Visnyk Hlukhivskoho natsionalnoho pedahohichnoho universytetu imeni Oleksandra Dovzhenka.: Pedahohichni nauky - Bulletin of Oleksandr Dovzhenko Hlukhiv national pedagogical university.: Pedagogical sciences, 3, 113-121.

3. Marakas, G.M. (2003) Decision Support Systems in the 21st Century. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. [in English].

4. Benmoussa, K., Hamdadou, D., & Roukh, Z. (2022). Spatial Group Decision Support System to Facilitate Site Selection Negotiation Process, Reduce Decision-Maker Conflict, and Augment System Performance. International Journal of Organizational and Collective Intelligence, 12(1), pp. 1-28.

5. Chai, J. & Ngai, E. (2016). Decision model for complex group argumentation. Expert Systems with Applications: An International Journal, 45, pр.223-233.

6. Khiat, S., & Djamila, H. (2019). A temporal distributed group decision support system based on multi-criteria analysis. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 5(7), 7-21.

7. Savchenko, A.S., & Synelnikov, O.O. (2017). Metody ta systemy shtuchnoho intelektu: Navchalnyy posibnyk [Methods and systems of artificial intelligence: tutorial]. Kyiv: NAU [in Ukrainian].

8. Bidyuk, P.I., Tymoshchuk, O.L., Kovalenko, A.E., & Korshevnyuk, L.O. (2022). Systemy i metody pidtrymky pryynyattya rishen: pidruchnyk [Decision support systems and methods: tutorial]. Kyiv: KPI im. Ihorya Sikorskoho [in Ukrainian].

9. Stopchenko, G.I. & Makrushan, I.A. (2008). Intellektualnyye SPPR v upravlenii setevoy informatsionnoy tekhnologiyey [Intellectual DMSS in network information technology management]. Prikladnaya radioelektronika - Applied Radio Electronics, 1(7), рр. 43 - 53 [in Russina].

10. Stopchenko, G.I., Makrushan, I.A. & Bilan, S. V. (2010). Zadachi i kontseptsii metodov prinyatiya mnogokriterialnykh resheniy v intellektualnykh sistemakh [Tasks and concepts of multi criterion decision-making methods in intelligent systems]. Bionika intellekta - Bionica intellecta,1(72), рр. 122-125 [in Russina].

11. Stopchenko, G.I., Makrushan, I.A., Raykov, V.M. & Tolstikov, A.N. (2010). Infor- matsionnaya tekhnologiya prinyatiya resheniy v upravlenii biznes-protsessami [Information technology for decision-making in business-process management]. Skhidno-Evropeyskiy zhurnal peredovikh tekhnologiy - Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3/4 (45), рр. 59-62 [in Russina].

12. Malkova, I.A. (2018). Intelektualni SPPR v upravlinni biznes-protsesamy v medytsyni / I.A. Mal'kova [Intellectual DMSS in medical business-process management] Abstracts of Papers: Mizhnarodnoyi naukovo-praktychnoyi konferentsiyi «Informatsiyni systemy ta tekhnolohiyi v medytsyni» - «International Scientific and Practical Conference "Information Systems and Technologies in Medicine». (рр. 109 -111). Kharkiv: KHNURE [in Ukrainian].

13. Sab OSVITA.UA «Vstup na bakalavra» «Dorozhnya karta vstupnyka na bakalavrat 2024 roku» [Website OSVITA.UA "Admission to the bachelor's degree" "Roadmap for entering the bachelor's degree in 2024"].

14. Sab ABIT-POISK.ORG.UA «Vstupna kampaniya 2023» [Website ABIT-POISK.ORG.UA "Admission Campaign 2023"].

15. Sab Ministerstvo osvity i nauky Ukrayiny «Vyshcha osvita ta osvita doroslykh» [Website Ministry of Education and Science of Ukraine "Higher Education and Adult Education"].

16. Sab 24OSVITA «Osvita v Ukrayini» [Website 24OSVITA "Education in Ukraine"].

17. Website JAVASCRIPT.INFO «The Modern JavaScript Tutorial» «An Introduction to JavaScript».

18. Sab LiveBusiness «Onlayn Ofis dlya Ukrayiny» [Website LiveBusiness "Online Office for Ukraine"].

19. Sab Google Sheets «Ukhvalyuyte rishennya na osnovi danykh u Google Sheets» [Website Google Sheets «Make decisions based on data in Google Sheets»].

Размещено на Allbest.ru

...