ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРО-НЕЧІТКИХ МОДЕЛЕЙ У СИСТЕМАХ ОЦІНКИ ПРОФЕСІЙНИХ ЗДІБНОСТЕЙ АБІТУРІЄНТІВ

Заголовок (англійською): 
APPLICATION OF NEURO-FUZZY MODELS IN THE SYSTEM FOR ASSESSING THE PROFESSIONAL ABILITIES OF APPLICANTS
Автор(и): 
Рябчун Ю. В.
Скрипак Р. А.
Рябчун О. В.
Азнаурян І. О
Автор(и) (англ): 
Riabchun Yuliia
Skrypak Roman
Riabchun Olena
Aznaurian Iryna
Ключові слова (укр): 
інфокомунікаційна система; система нечіткого виведення; штучна нейронна мережа
Ключові слова (англ): 
infocommunication system; fuzzy output system; artificial neural network
Анотація (укр): 
Роботу присвячено вирішенню завдання оцінки професійних здібностей абітурієнтів закладів вищої освіти. Основна мета роботи полягає в обґрунтуванні технології підтримки прийняття рішення щодо вибору напряму навчання з використанням інфокомунікаційної системи, робота якої базується на основі нейро-нечіткої системи виведення. Особлива увага приділяється подоланню проблем, що супроводжують створення інфокомунікаційних систем, які призначаються для підтримки прийняття рішень щодо вибору напряму навчання в умовах нечіткої невизначеності, що спричинена обмеженням спілкування «offline». У статті представлено результати дослідження критеріїв вступу до закладів вищої освіти різних країн. Запропоновано структурну модель спеціалізованої інтелектуальної системи ідентифікації здібностей абітурієнтів, яка призначається для підтримки рішення абітурієнта щодо вибору майбутньої спеціальності. Показано, що для обґрунтування рекомендаційного висновку на основі результатів виконання ігрових завдань професійного спрямування доцільним є використання нечіткої нейро-мережі Такаги-Сугено-Канга, а для розв’язання задач обґрунтування експертних рішень, яка вирішується на етапі формування апріорної бази правил нечіткої бази знань СНВ, доцільним є застосування моделі Мамдані, яка оперує лінгвістичними змінними та нечіткими множинами.
Анотація (англ): 
The work is devoted to solving a problem of assessing the professional abilities of entrants to higher education institutions. The subject of the study is the process of automatic support of entrants' decisions in conditions of fuzzy uncertainty caused by the need to communicate "online". The object of the study is a supporting means of the decisions of applicants to choose the direction of study "online". The main purpose of the work is to substantiate the technology of decision support for choosing a direction of study using an infocommunication system, the work of which has based on a neuro-fuzzy output system. Particular attention has paid to overcoming the problems that accompany the creation of infocommunication systems, which has designed to support decision-making on the choice of field of study in conditions of unclear uncertainty caused by the limitation of offline communication. The article presents the results of a study of the criteria for admission to higher education institutions in different countries. The structural model of the Specialized Intellectual System of Identification of Abilities of Entrants has offered. The system has designed to support the decision to choose a specialty of higher education institution. It has shown that to substantiate the recommendation conclusion based on the results of professional game; it is advisable to use a fuzzy neural network Takagi-Sugeno-Kanga. To solve the problem of substantiation of expert decisions at the stage of formation of a priori base of rules of fuzzy knowledge base of fuzzy inference system, it is expedient to use Mamdani model, which operates with linguistic variables and fuzzy sets.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 45, 2021
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 45, 2021
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, Number 45, 2021
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
17.pdf
Дата публікації: 
12 Февраль 2021
Номер збірника: 
45
Розділ: 
ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Університет автора: 
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература: 
  1. Кучаковська Г. А. Моделі створення бази знань експертної системи з вибору спеціальності для абітурієнтів ВНЗ. Освітологічний дискурс. 2014. № 1(5). С. 129–138.
  2. Ляшенко О. І, Раков С. А. Тест загальної навчальної компетентності: основні засади і результати пілотування. Педагогіка і психологія. 2012. № 2. С. 27–35.
  3. Thinking Skills Assessment (TSA). URL: https://grade.ua/admissions/tsa/.
  4. Общий тест на успеваемость – General Achievement Test. URL: https://ru.qaz.wiki/wiki/General_Achievement_Test.
  5. About the Psychometric Entrance Test. URL: https://www.nite.org.il/psychometric-entrance-test/about-the-test/?lang=en.
  6. Тест здібностей SAT (Reasoning Test SATТМ) для вступу до університетів США (за матеріалами буклета з підготовки до тесту SAT у 2008 році): у 2 ч. Вісник. Тестування і моніторинг в освіті. 2009. № 5. С. 33–38; № 6. С. 21–42.
  7. Тест здібностей SweSAT: досвід Швеції у використанні тесту здібностей при вступі до ВНЗ (За матеріалами статті Кристини Стадж). Вісник. Тестування і моніторинг в освіті. 2008. № 11-12. С. 81–84.
  8. Берестнева О. Г., Марухина О. В., Шевелев Г. Е. Использование результатов психологического тестирования для измерения компетентности студентов технических университетов. Информатика и образование. 2009. № 4. С. 106–108.
  9. Ротштейн А. П., Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ, 1999. 320 с.
  10. Mamdani E. H., Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant, Proc. IEEE 121, 1974. рр. 1585–1588.
  11. Эльконин Д. Б., Психология игры. Москва: Педагогика, 1979. 360 c.
  12. Люгер Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание: Пер. с англ. Москва : Вильяме, 2003. 864 с.
  13. Положення про Міністерство освіти і науки України затверджене постановою Кабінету Міністрів України від 16 жовтня 2014 р. № 630]. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/630-2014-п.
  14. Роботодавець. Юридична енциклопедія: [у 6 т.] / ред. кол. Ю. С. Шемшученко (відп. ред.) [та ін.]. Київ : Українська енциклопедія ім. М. П. Бажана, 2003. Т. 5: П С. 736 с.
  15. Положення про порядок проведення експертизи в галузі державного експортного контролю, затверджене постановою Кабінету Міністрів України від 15 липня 1997 р. № 767.
  16. Yeremenko B., Riabchun Y., Ploskiy V., Mezzane Daoud, Aznaurian I., Kryvinska N. Intelligent information technologies implementation to the process of professional self-identification. 2nd International Workshop on Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security (IntelITSIS-2021) Khmelnytskyi, Ukraine, March 24 – 26, 2021.
  17. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. Москва: Горячая линия-Телеком. 2007. 288 с.
  18. Yeremenko B., Riabchun Yu., Ploska A. The introduction of intellectual system for evaluating professional abilities of applicants into the activities of educational institutions. Technology audit and production reserves, № 6/2(44), 2018. P. 2226.
  19. Скрипак Р., Рябчун Ю., Теренчук С. Методи ідентифікації здібностей абітурієнтів закладів вищої освіти будівельної галузі. Build-Master-Class-2020, November 2020, Kyiv, Ukraine. С. 304–305.
  20. Riabchun Yu., Honcharenko T., Honta V., Chupryna K., Fedusenko O. Methods and Means of Evaluation and Development for Prospective Students’ Spatial Awareness. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering’at, Vol.8, Issue-11, 2019. P. 4050–4058.
  21. Рябчун Ю. В. Інтелектуалізація системи підтримки прийняття рішень щодо вибору спеціалізації навчання. Управління розвитком складних систем. Київ, 2019. № 39. С. 95 – 99.
References: 
  1. Kuchakovska, G. A. (2014). Models of creating a knowledge base of the expert system for choosing a specialty for university entrants. Educational Discourse, 1 (5), 129–138.
  2. Lyashenko, O. I., Rakov, S. A. (2012). Test of general educational competence: basic principles and results of piloting. Pedagogy and Psychology, 2, 27–35.
  3. Thinking Skills Assessment (TSA). URL: https://grade.ua/admissions/tsa/.
  4. General Achievement Test. URL: https://ru.qaz.wiki/wiki/General_Achievement_Test.
  5. About the Psychometric Entrance Test. URL: https://www.nite.org.il/psychometric-entrance-test/about-the-test/?lang=en.
  6. Ability test SAT (Reasoning Test SATТМ) for admission to US universities (based on the booklet on preparation for the SAT test in 2008): at 2 p.m. (2009). Bulletin. Testing and Monitoring in Education, 5, 33–38.
  7. Ability test SweSAT: Sweden's experience in using the aptitude test when entering a university (Based on the article by Christina Stage). (2008). Testing and Monitoring in Education, 11-12, 81–84.
  8. Berestova, O. G., Marukhina, О. В., Shevelev, G.Ye. (2009). The use of the results of psychological testing to measure the competence of students of technical universities. Informatics and Education, 4, 106–108.
  9. Rothstein, A. P. (1999). Intelligent identification technologies: fuzzy logic, genetic algorithms, neural networks. Vinnytsia: UNIVERSUM, 320.
  10. Mamdani, E. H. (1974). Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant. Proc. IEEE, 121, 1585–1588.
  11. Elkonin, D. B. (1979). Game psychology. Moscow: Pedagogy, 360.
  12. Luger, George F. (2003). Artificial Intelligence: Strategies and Methods for Solving Complex Problems. 4th Edition: Trans.from English. Moscow, Russia: "William", 864.
  13. Regulations on the Ministry of Education and Science of Ukraine approved by the resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine of October 16, 2014 № 630]. [Electronic resource] - Access mode: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/630-2014-п.
  14. Employer. Legal Encyclopedia: [in 6 vols.]. (2003). Ed. count Yu. S. Shemshuchenko (ed.) [Etc.]. K: Ukrainian encyclopedia. MP Bazhana, 5, 736.
  15.  Regulations on the procedure for conducting an examination in the field of state export control, approved by the resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine of July 15, 1997 № 767.
  16. Yeremenko, B., Riabchun, Y., Ploskiy, V., Mezzane Daoud, Aznaurian, I., Kryvinska, N. (2021). Intelligent information technologies implementation to the process of professional self-identification. 2nd International Workshop on Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security (IntelITSIS-2021) Khmelnytskyi, Ukraine, March 24 – 26, 2021.
  17. . Shtovba, S. D. (2007). Design of fuzzy systems by means of MATLAB. Moscow: Telecom Hotline, 288.
  18. Yeremenko B., Riabchun, Yu., Ploska, A. (2018). The introduction of intellectual system for evaluating professional abilities of applicants into the activities of educational institutions. Technology audit and production reserves, 6/2(44), 22–26.
  19. Skrypak, R., Ryabchun, Yu., Terenchuk, S. (2020). Methods of identification of abilities of entrants of institutions of higher education in the construction industry. Build-Master-Class-2020, November 2020, Kyiv, Ukraine. Pp. 304-305.
  20. Riabchun, Yu., Honcharenko, T., Honta, V., Chupryna, K., Fedusenko, O. (2019). Methods and Means of Evaluation and Development for Prospective Students’ Spatial Awareness. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8, 11, 4050–4058.
  21. Ryabchun, Yu. (2019). Intellectualization of support systems for decision-making on the selection of specialization of teaching. Management of Development of Complex Systems, 39, 95–99.