Реєстраційний номер
0826U001899, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
26-06-2026
Статус
Запланована
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Назва роботи
Інформаційна технологія управління багаторівневим навчанням та підбором web-програмістів в ІТ-компанії
Здобувач
Богут Олег Михайлович,
Керівник Касаткін Дмитро Юрійович
Керівник Юскович-Жуковська Валентина Іванівна
Опонент Дичка Іван Андрійович
Опонент Токар Володимир Володимирович
Рецензент Лахно Валерій Анатолійович
Рецензент Криворучко Олена Володимирівна
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний університет біоресурсів і природокористування України
Опис
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.
Дата реєстрації
2026-05-25
Додано/оновлено в НРАТ
2026-06-08 / 2026-07-01
