DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2018.44.13

ІНФОРМАЦІЙНА ПІДТРИМКА АНАЛІЗУ НАВИЧОК ТА ЗДІБНОСТЕЙ КОНТИНГЕНТУ СТУДЕНТІВ ВИЩОГО НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ

Dmytro Leonidovych Orlovskyi, Andrii Mykhailovych Kopp, Oleksii Olegovich Kuzmin

Анотація


У даній роботі розглянуто застосування методу нечіткого логічного висновку для підтримки прийняття рішень в задачах аналізу навичок та здібностей контингенту студентів виходячи з вимог потенційних роботодавців, з метою зменшення часу на первинну обробку інформації щодо потенційних кандидатів на вакантну посаду. Під час аналізу результатів оцінки компетентності студентів ВНЗ виникає певна ступінь нечіткості. У сучасній практиці нечітка логіка застосовується у багатьох різних методах оцінки, у тому числі анкетування, інтерв’ю, тестування, описовий метод, метод класифікації, парне порівняння, рейтинговий метод, ділові ігри моделі компетентності тощо. Кожен з методів має свої переваги та недоліки, але ефективні вони тільки в складі єдиної системи управління персоналом. Як метод для реалізації системного підходу до оцінки контингенту студентів запропоновано використовувати нечітку логіку, математичний апарат, який дозволяє побудувати модель об’єкту, засновану на нечітких розсудах і правилах. Використання нечіткої логіки, математичний апарат якої дозволяє побудувати модель об'єкта, що ґрунтується на нечітких міркуваннях і правилах. Найважливіша умова створення такої моделі полягає в тому, щоб перевести нечіткі, якісні оцінки, що застосовуються людиною, на мову математики, яка буде зрозуміла обчислювальній машині. Найбільш використовуваними є нечіткі висновки за допомогою способів Мамдані та Сугено. У нечіткому висновку типу Мамдані значення вихідної змінної задаються нечіткими термами, у висновку типу Сугено – як лінійна комбінація вхідних змінних. Дослідження в сфері застосування нечіткої логіки в соціоекономічних системах дозволяють говорити про можливість її використання для оцінки компетенцій студентів вищих навчальних закладів.

Ключові слова


вибір альтернатив; нечітка логіка; автоматизована інформаційна система; нечіткий висновок; нечіткі судження; агрегування альтернатив

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Andreichikov A. B., Andreichikova O. N. Analiz, sintez, planirovanie resheniy v ekonomike [Analysis, synthesis, planning decisions in the economy]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 2000. 368 p.

Kovalenko I. I., Farionov T. A., Prikhodko S. B. Metodyi prinyatiya resheniy [Decision-making methods]. Nikolaev: NUK Publ., 2009. 180 p.

Krap N. P., Yuzevich V. M. UpravlInnya rozvitkom skladnih sistemeniy [Managing the development of folding systems]. Lviv: Pront200 Publ., 2012. 132 p.

Bellman R. E., Zadeh L. A. Decision making in a fuzzy environment, Management Science, 1970. pp. 141–164.

Kibanov A. Ya., Upravlenie personalom organizatsii [Organization Personnel Management]. Moscow: Infra-M Publ., 2010. 638 p.

Ivanova S. V. Iskusstvo podbora personala. Kak otsenit cheloveka za chas [The art of recruitment. How to evaluate a person in an hour]. Moscow: Alpina Publishers Publ., 2011. 230 p.

Magura M. I., Kurbatova M. B Sovremennyie personal-tehnologii. [Modern personnel technologies]. Moscow: Upravlenie personalom Publ., 2003. 384 p.

Piegat A. Fuzzy Modeling and control. Szczecin: Springer, 2001. 772 p.

Kruglov V. V., Dli M. I., Golubov R. Yu. Nechetkaya logika i iskusstvennyie neyronnyie seti [Fuzzy logic and artificial neural networks]. Moscow: Fizmatlit Publ., 2001. 347 p.

Kulik R. V. Primenenie printsipov nechetkoy logiki v metodologii BSC [Application of Fuzzy Logic Principles in the Methodology of BSC]. Jekonomicheskie nauki, 2009, no. 7 (56), pp. 322–325

Borisovand A. N., Krumbergand O. A., Fedorov I. P. Prinyatie resheniy na osnove nechetkih modeley [DecisionMakingBasedonFuzzyModels], Riga: Zinatne Publ., 1990. 184 p.

Zeng J., Liu Z. Q. Type-2 fuzzy sets for handling uncertainty in pattern recognition. Proc. «FUZZ-IEEE». Vancouver, 2006. P. 6597–6602.


Пристатейна бібліографія ГОСТ