An overview of the current progress of the HEI’s support systems from the entrants’ perspectives
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Огляд сучасного стану систем підтримки абітурієнтів закладів вищої освіти
Анотація
One of the strategically important processes of the higher education institution activity is the enrollment campaign. In the infor-mation and knowledge society, the effectiveness of its implementation depends on many factors, one of which is the use of information tech-nology. Therefore, the purpose of this paper is to examine current researches and determine the existing trends aims to support the decision-making of HEI`s and major from entrants perspective. This literature review uses Scopus and Web of Science databases and Google Scholar web search engine. Major findings include three lines of research that generate contributions on this topic: predicting the success of admis-sion, recommendation of the major or education institution, and investigation of factors influencing the entrant`s choice. The review indicates that the most common is the use of data mining to solve researches tasks. The results of this study allow us to identify key points that are critical at the initial stage of solving decision support issues and to detect the main future directions of research.
Одним із стратегічно важливих процесів діяльності вищого навчального закладу є вступна кампанія. В суспільстві інформації та знань ефективність його реалізації залежить від багатьох факторів, одним із яких є використання інформаційних технологій. Тому, метою цієї роботи є вивчення поточних досліджень та визначення їх тенденцій, спрямованих на підтримку прийняття рішень щодо закладу вищої освіти та спеціальності з точки зору абітурієнтів. У цьому літературному огляді використано наукомет-ричні бази даних Scopus та Web of Science, а також пошукову систему Google Scholar. Основні висновки полягають у виділення трьох напрямів досліджень, які створюють внесок у цій темі: прогнозування успішності вступу, рекомендація спеціальності або навчального закладу та дослідження факторів, що впливають на вибір абітурієнта. Огляд свідчить, що найпоширенішим є використання добування та аналізу даних для вирішення завдань дослідженнь. Результати цього дослідження дозволяють визначити ключові моменти, які є критичними на початковому етапі вирішення задач підтримки прийняття рішень, та виявити основні майбутні напрямки досліджень.
Одним із стратегічно важливих процесів діяльності вищого навчального закладу є вступна кампанія. В суспільстві інформації та знань ефективність його реалізації залежить від багатьох факторів, одним із яких є використання інформаційних технологій. Тому, метою цієї роботи є вивчення поточних досліджень та визначення їх тенденцій, спрямованих на підтримку прийняття рішень щодо закладу вищої освіти та спеціальності з точки зору абітурієнтів. У цьому літературному огляді використано наукомет-ричні бази даних Scopus та Web of Science, а також пошукову систему Google Scholar. Основні висновки полягають у виділення трьох напрямів досліджень, які створюють внесок у цій темі: прогнозування успішності вступу, рекомендація спеціальності або навчального закладу та дослідження факторів, що впливають на вибір абітурієнта. Огляд свідчить, що найпоширенішим є використання добування та аналізу даних для вирішення завдань дослідженнь. Результати цього дослідження дозволяють визначити ключові моменти, які є критичними на початковому етапі вирішення задач підтримки прийняття рішень, та виявити основні майбутні напрямки досліджень.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Zub K. An overview of the current progress of the HEI’s support systems from the entrants’ perspectives [Text] / K. Zub, P. Zhezhnych // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2022. – № 1. – С. 28-36.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (41)
- A. Towers, N. Towers, «Re-evaluating the postgraduate students’ course selection decision making process in the digital era», Stud. High. Educ., vol. 45, no. 6, p. 1133–1148, 2020, doi: 10.1080/03075079.2018.1545757.
- P. Zhezhnych, O. Berezko, K. Zub, and I. Demydov, «Analysis of Features and Abilities of Online Systems and Tools Meeting Information Needs of HEIs’ Entrants», Proceedings of the 2nd Interna-tional Workshop on Control, Optimisation and Analytical Processing of Social Networks, vol. 2616, 76–85, Lviv, Ukraine.
- P.-C. Chang, C.-H. Lin, and M.-H. Chen, «A Hybrid Course Recommendation System by Integrating Collaborative Filtering and Artificial Immune Systems», Algorithms, vol. 9, no. 3, p. 47, 2016, doi: 10.3390/a9030047.
- Abiyoga, A. Wicaksana, and N. M. S. Iswari, «Decision Support System for Choosing an Elective Course Using Naive Bayes Classifier», Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, vol. 850, p. 97–110, 2020 doi: 10.1007/978-3-030-26428-4_7.
- E. Daniati, «Decision Support Systems to Determining Programme for Students Using DBSCAN And Naive Bayes: Case Study: Engineering Faculty Of Universitas Nusantara PGRI Kediri» in 2019 Inter-national Conference of Artificial Intelligence and Information Technology (ICAIIT), Yogyakarta, In-donesia, p. 238–243, 2019, doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834474.
- O. Iatrellis, A. Kameas, and P. Fitsilis, «Academic Advising Systems: A Systematic Literature Re-view of Empirical Evidence», Educ. Sci., vol. 7, no. 4, 2017, p. 90, doi: 10.3390/educsci7040090.
- M. H. Mohamed and H. M. Waguih, «A proposed academic advisor model based on data mining clas-sification techniques», Int. J. Adv. Comput. Res., vol. 8, no. 36, 2018, pp. 129–136, doi: 10.19101/IJACR.2018.836003.
- D. Cruz, A. Basallo, M. III, B. Aguilar, J. Calvo, C. Arroyo, J. Delima, A. Jhone «Higher Education Institution (HEI) Enrollment Forecasting Using Data Mining Technique», Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng., vol. 9, no. 2, 2020, pp. 2060–2064, doi: 10.30534/ijatcse/2020/179922020.
- L. Du and Q. Li, «A Data-Driven Approach to High-Volume Recruitment: Application to Student Admission», Manuf. Serv. Oper. Manag., vol. 22, no. 5, 2020, pp. 942–957, doi: 10.1287/msom.2019.0779.
- A. Slim, «Predicting Student Enrollment Based on Student and College Characteristics», in Interna-tional Conference on Educational Data Mining (EDM), 11th, Raleigh, NC, Jul 16-20, 2018