Registration Number
0826U001899, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
26-06-2026
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Information Technology for Managing multilevel training and selection of Web programmers in an IT Company
Author
Oleh M. Bohut,
popup.head Dmytro Y. Kasatkin
popup.head Valentyna I. Yuskovych-Zhukovska
popup.opponent Ivan A. Dychka
popup.opponent Volodymyr V. Tokar
popup.review Valerii A. Lakhno
popup.review Olena V. Kryvoruchko
popup.rada
National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine
Description
У дисертації досліджено методи та моделі системи управління процесами навчання та рекрутингу в галузі ІТ. Окреслені теоретичні засади формують методологічну основу для створення інформаційної технології, що дозволяє автоматизувати систему навчання за рівнями: Junior, Middle, Senior та навичками: HTML/CSS, JS, фреймворки, архітектура.
Навчальні програми автоматизованих курсів структуровані так, щоб адаптувати навчання під конкретного кандидата на посаду web-програміста та оцінити його скіли. Впровадження розроблених моделей та алгоритмів відбору кандидатів із застосуванням технологій штучного інтелекту у практику сприятиме автоматизації процесів рекрутингу web-програмістів.
Розроблено прототип інтелектуальної інформаційної системи, яка об’єднує: базу даних кандидатів і вакансій, модуль навчання (LMS), модуль оцінювання, модуль рекрутингу.
Досліджено проблему оптимізації процесів відбору кандидатів на вакансії web-програмістів.
Створений прототип інтелектуальної інформаційної системи дозволив оптимізувати процес кваліфікованої оцінки професійних знань, умінь та навичок (hard- та soft-скілів) web-програмістів для підбору на різні посади в ІТ-компаніях з урахуванням професійного грейду.
Експериментальна перевірка показала, що під час автоматизованого прийняття рішень значно зменшується час на обробку анкетних даних, співставлення навичок кандидатів з вимогами вакансії, зменшується час найму та підвищується точність підбору кандидатів. Це дозволило провести глибокий аналіз порангового навчання майбутніх web-програмістів, оцінити їх рівень, автоматично відбирати найкращих для вакансій, допомагає ІТ-компанії швидше і ефективніше наймати web-програмістів.
Складність таких задач полягає в тому, що традиційний процес оцінювання та первинного відбору web-програмістів для ІТ-проєктів є суб’єктивним, оскільки залежить від прийняття рішення інтерв’юером під час проведення співбесіди та може відрізнятися від реального когнітивного стану. Процес відбору ґрунтується на багатьох критеріях hard- та soft-скілів, які є різноважливими для різних рівнів професійної кар’єри web-програміста, що визначає складність задачі багатокритеріального вибору та нелінійність пошуку оптимального рішення.
На основі реальної інформативної бази знань професійної підготовки для кожного рівня кваліфікації web-програмістів: trainee-, junior-, middle-, senior-, lead-автоматизовано багаторівневе навчання та процес відбору на посади командної роботи: frontend-, backend- та fullstack-розробки.
Встановлено, що найбільш ефективними підходами для критеріїв оцінки знань web-програміста є матриця вагових коефіцієнтів, матриця компетенцій ІТ-фахівця, метод 180°, математична модель прийняття рішень в управлінні ІТ-персоналом. Досліджено та програмно реалізовано алгоритм, який інтегрує технології штучного інтелекту та машинного навчання, що дає змогу інформаційній системі кваліфіковано оцінювати рівень знань і навичок за відбору перспективних програмістів-початківців та претендентів на вищі посади, а також прогнозувати освітні потреби в їх подальшому навчанні.
Розроблена інтелектуальна інформаційна система працює в двох режимах: режимі багаторівневого навчання (для кожного рівня web-програмістів пропонується свій окремий контент та контроль знань до нього) та режимі підбору на посаду web-програміста (для кожного кандидата на ту чи іншу посаду штучний інтелект визначає персоналізований варіант тестової співбесіди і обґрунтовує висновки за її результатами).
Створена інформаційна web-технологія здатна модернізувати традиційні форми навчання, вдосконалити підвищення кваліфікації програмістів-початківців і програмістів-практиків різних рангів та процеси рекрутингу в ІТ-компаніях в умовах цифрового суспільства. Реалізована web-технологія дає можливість індивідуалізувати процес навчання та відбору, самостійно переводити того, хто навчається з одного рівня на інший, рекомендувати чи відмовляти в участі командної роботи над ІТ-проєктом.
Інтелектуальна інформаційна система розроблена на основі технологій генеративного штучного інтелекту OpenAI GPT та складається з набору промптів, підготовлених наборів даних-датасетів, що формуються окремими підсистемами інтелектуальної інформаційної системи та фреймворку LangGraph, який забезпечує зберігання даних тренування діалогу нейронної мережі.
Запропонована інформаційна технологія управління багаторівневим навчанням та підбором web-програмістів в ІТ-компанії ґрунтується на диференційованому підході до кожного кандидата на рангову вакансію в ієрархії ІТ-компанії, а саме: Junior, Middle, Senior, що дозволяє враховувати його набуті скіли та кар’єрний зріст у розробленні та підтримці для клієнтів, зокрема іноземних, web-сайтів на CMF Drupal: e-commerce-платформи, корпоративні сайти, web-калькулятори, навігатори, посадкові сторінки, власних модулів та інтеграції Drupal.
Registration Date
2026-05-25
popup.nrat_date
2026-06-08 / 2026-07-01
