Search academic texts

Registration Number

0825U003308, PhD dissertation

Status

Доктор філософії, 126, Інформаційні системи та технології

Date

20-08-2025

popup.evolution

.

Title

Intelligent infocommunication system for assessing adolescents’ special abilities

Author

Mykyta O. Poliakov,

popup.head Svitlana A. Terenchuk
popup.opponent Yurii V. Andrashko
popup.opponent Yuliia L. Khlevna
popup.review Olena V. Verenych
popup.review Yurii S. Krasylnyk

Description

У першому розділі «Аналіз процесу професійної ідентифікації підлітків» досліджено проблеми, з якими стикаються підлітки в процесі професійної ідентифікації, і сучасні методи профорієнтаційної роботи, яка ведеться з підлітками в різних країнах; показано переваги і виявлено недоліки існуючих офлайн методів та онлайн платформ, що використовуються для професійної ідентифікації особистості; показано, що ігровий підхід до профорієнтації підлітків дозволяє створювати спеціальні середовища, в яких увага підлітка спрямовується не на формальну оцінку відповідності спеціальності, а на безпосереднє знайомство з професійною діяльністю у цікавій ігровій формі; розглядається поняття гейміфікації як сучасного феномену, що може підвищити ефективність процесу професійної орієнтації; показані потенційні переваги використання ігрових механік у професійному самоототожнені. У другому розділі «Формалізація процесу підтримки рішення підлітка щодо вибору спеціальності» формалізовано процес підтримки прийняття рішення підлітка щодо вибору спеціальності на основі тестування з використанням комп'ютерних ігрових завдань професійного спрямування і процес формування портрету підлітка в просторі вимог до профілю фахівця різних спеціалізацій; описано процес формування бази даних ігор на основі наявних професійних ігор; показано яким чином компʼютерні ігри можуть симулювати професійну діяльність і відображати здатність виконувати операційну діяльність спеціалістів різних професій; сформовано критерії оцінки характерних якостей підлітків, які відображають інтерес до професійної діяльності та спеціальні здібності, які в різній мірі потрібні для набуття знань, умінь і навичок, що найкраще відповідають вимогам до профілю фахівця різних спеціалізацій з урахуванням кваліфікаційних вимог до випускників; запропоновано математичну модель, згідно з якою формується висновок щодо здатності підлітка до набуття знань, умінь та навичок за певною спеціальністю на основі виконання рівнів компʼютерних ігор професійного спрямування різного ступеня складності. У третьому розділі «Розробка інфокомунікаційної системи оцінки спеціальних здібностей підлітка» визначено вимоги до системи, що розробляється; надано план розробки інтелектуальної інфокомунікаційної системи, яка буде формувати рекомендаційний висновок щодо вибору професії на основі оцінки результатів виконання завдань професійно-орієнтованої комп’ютерної гри; запропоновано концептуальну модель системи; показано поступове перетворення інформації з «сирих» ігрових подій на рекомендаційний висновок, який можуть переглянути різні актори; проведено детальний аналіз сучасних технологій, які можуть бути застосовані при розробці системи, і обґрунтовано вибір технологій для написання її функціоналу; детально описано структуру бази даних для зберігання інформації, що необхідна для коректної роботи системи; розроблено архітектуру системи на базі наявного апаратно-програмного забезпечення; розглянуто технології, які можуть бути використані під час створення інфокомунікаційної системи для забезпечення побудови мікросервісної архітектури, здатної розширюватися і забезпечувати зберігання копій даних у хмарі; описано взаємодію компонентів системи і взаємодію користувачів з системою. У четвертому розділі «Впровадження моделі нейронної мережі в систему оцінки спеціальних здібностей підлітка» обґрунтовано вибір типу нейронної мережі для генерації рекомендаційного висновку, щодо спеціальності на основі виконання завдань компʼютерної гри, та рішення щодо застосування контрольованого навчання; запропоновано архітектуру моделі нейронної мережі та її налаштування; показано, що багатошаровий перцептрон з двома послідовними прихованими шарами із 32 і 16 вузлів може навчитися правильній класифікації результатів гри не тільки за критерієм «час проходження рівня», а і враховує «кількість спроб» виконання завдання; сформовано навчальну вибірку для тренування моделі; на прикладі конкретної гри, експериментально показано здатність навченої моделі генерувати рекомендаційний висновок; розглянуто методи покращення роботи існуючої моделі нейронної мережі; визначено стратегії вдосконалення роботи моделі; описані морально-етичні виклики і ключові управлінські умови, що мають бути враховані під час проведення гейміфікованого тестування спеціальних здібностей підлітків.

Registration Date

2025-08-06

popup.nrat_date

2025-08-06