• English
    • українська
  • українська 
    • English
    • українська
  • Увійти
Дивитися документ 
  • Головна
  • Періодичні видання ВНТУ
  • Наукові праці Вінницького національного технічного університету
  • Наукові праці ВНТУ. 2025. № 2
  • Дивитися документ
  • Головна
  • Періодичні видання ВНТУ
  • Наукові праці Вінницького національного технічного університету
  • Наукові праці ВНТУ. 2025. № 2
  • Дивитися документ
Сайт інституційного репозитарію ВНТУ містить роботи, матеріали та файли, які були розміщені докторантами, аспірантами та студентами Вінницького Національного Технічного Університету. Для розширення функцій сайту рекомендується увімкнути JavaScript.

Метод формування прогнозованих показників активності науково-педагогічних працівників для інтелектуалізованої системи аналізу їх діяльності та рейтингування

Автор
Пукас, А. В.
Сімак, А. Ю.
Дата
2025
Metadata
Показати повну інформацію
Collections
  • Наукові праці ВНТУ. 2025. № 2 [10]
Анотації
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.
URI:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50520
Відкрити
192804.pdf (1.456Mb)

Інституційний репозиторій

ГоловнаПошукДовідкаКонтактиПро нас

Ресурси

JetIQСайт бібліотекиСайт університетаЕлектронний каталог ВНТУ

Перегляд

Всі архівиСпільноти та колекціїЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOIЦя колекціяЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOI

Мій обліковий запис

ВхідРеєстрація

Статистика

View Usage Statistics

ISSN 2413-6360 | Головна | Відправити відгук | Довідка | Контакти | Про нас
© 2016 Vinnytsia National Technical University | Extra plugins code by VNTU Linuxoids | Powered by DSpace
Працює за підтримки 
НТБ ВНТУ