Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model (1987)

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за&#13;\nспеціальністю 122 – Комп’ютерні науки. Тернопільський національний технічний&#13;\nуніверситет імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2023.&#13;\nПідготовка здійснювалась на кафедрі комп’ютерних наук Тернопільського&#13;\nнаціонального технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і&#13;\nнауки України.&#13;\nВ умовах постійних технологічних трансформацій та зростання ринкової&#13;\nконкуренції, рекомендаційна система, зорієнтована на формування високофахових&#13;\nпроєктних команд стає стратегічним інноваційним інструментом. Забезпечуючи&#13;\nточний відбір претендентів з відповідними фаховими компетентностями, вона&#13;\nсприяє оперативному реагуванню на виклики та сприяє успішному завершенню&#13;\nзавдань, підвищуючи при цьому загальну продуктивність команди проєкту.&#13;\nМетою дисертаційної роботи є розроблення методів і засобів реалізації&#13;\nпроцедур формування команд для успішного виконання ІТ проєктів. Для&#13;\nдосягнення мети необхідно було проаналізувати підходи щодо формування команд&#13;\nвиконавців для реалізації ІТ проєкту, розробити комплекс формалізмів для&#13;\nстворення концептуальних моделей цілевизначального та рольового підходів,&#13;\nізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проектної, аналітичної,&#13;\nінтеграційної, інноваційної структур команд, розробити модель ізоморфної&#13;\nструктури команди з використанням формалізмів теорії графів, розробити&#13;\nінформаційну технологію відбору претендентів з певними компетентностями для&#13;\nуспішного виконання ІТ проєкту, розробити поведінкову модель команди проєкту&#13;\nяк сукупний рух імітованої зграї, подаючи взаємодії членів команди за допомогою&#13;\nройового алгоритму; побудувати архітектуру рекомендаційної системи відбору&#13;\nпретендентів для формування ефективної команди розробників, розробити рекомендаційну систему відбору претендентів в команду з певними&#13;\nкомпетентностями, що використовує гібридний метод генерування рекомендацій.&#13;\nУ вступі аргументовано актуальність проведення наукового дослідження,&#13;\nвказано на зв'язок роботи із науково-дослідними темами, сформульовано мету та&#13;\nвизначено завдання, визначено об’єкт та предмет дослідження, подано опис&#13;\nметодів, що використовувались для досягнення поставленої мети. Подано&#13;\nвідомості щодо наукової новизни, практичного значення отриманих результатів та&#13;\nособистого внеску автора у розроблення нових моделей та інформаційних&#13;\nтехнологій, а також у реалізацію прикладного програмного забезпечення. Розкрито&#13;\nінформацію про апробацію та опублікування отриманих в процесі дослідження&#13;\nрезультатів та їх важливості для теорії та практики.&#13;\nУ першому розділі проаналізовано методи формування команд для&#13;\nвиконання ІТ проєктів, які ґрунтуються на аналізі компетентностей та навичок&#13;\nпретендентів, врахуванні їхнього попереднього фахового досвіду та успішних&#13;\nпроєктних реалізацій. Обґрунтовано необхідність використання сучасних підходів&#13;\nв розробленні рекомендаційних систем, що передбачає застосування алгоритмів&#13;\nмашинного навчання, методів та засобів штучного інтелекту. Зафіксовано&#13;\nнеобхідність оцінювання здібностей та врахування особистих якостей&#13;\nпретендентів, що є ключовими елементами у процесах формування успішних&#13;\nкоманд для втілення ІТ проєктів. Відзначено, що для забезпечення ефективної&#13;\nвзаємодії членів команди сучасні інноваційні підходи обов’язково включають&#13;\nпроцедури аналізу не лише їх технічних, а й комунікаційних навичок, що дозволяє&#13;\nмаксимально використовувати творчий потенціал учасників та досягати&#13;\nгарантованого успіху в реалізації сформованих завдань.&#13;\nПроведений ґрунтовний аналіз проблемної галузі дозволив сформулювати&#13;\nпостановку задач дослідження, які передбачають виконання аналізу існуючих&#13;\nпідходів до формування команд; дослідити методи, які використовуються при&#13;\nрозробленні рекомендаційних систем; проаналізувати параметри ІТ середовища,&#13;\nяке доцільно сформувати у «розумному місті»; дослідити підходи для залучення&#13;\nвипускників шкіл до навчання за ІТ спеціальностями: мотиваційні чинники, обрання закладу вищої освіти для здобуття фаху, формування навчального&#13;\nконтенту, що є передумовою формування в майбутньому ефективних команд для&#13;\nреалізації ІТ проєктів; формалізувати ряд існуючих підходів до створення команд;&#13;\nобрати методи аналізу інформації та генерування рекомендацій; розробити&#13;\nінформаційну технологію підбору претендентів у команду виконавців з&#13;\nвідповідними фаховими компетентностями та сформувати архітектуру&#13;\nрекомендаційної системи.&#13;\nУ другому розділі проведено аналіз ІТ ринку «розумного міста», що вимагає&#13;\nдослідження ряду аспектів, таких як: технологічні інновації, тренди, ключові&#13;\nгравці, можливості та виклики, збір та аналіз даних, аналіз технологічних та&#13;\nінноваційних трендів та інше. На основі відкритих даних про м. Тернопіль&#13;\nпроаналізовано успішність випускників шкіл міста в контексті вступу в заклади&#13;\nвищої освіти на спеціальності ІТ галузі та мотиваційні чинники, які цьому сприяли.&#13;\nЗапропоновано методи комплексного аналізу нахилів абітурієнтів до ІТ профілю.&#13;\nОбгрунтовано твердження, що формування мотиваційної платформи майбутнього&#13;\nІТ фахівця є важливим суспільним завданням, вирішення якого сприяє&#13;\nформуванню позитивного ставлення до навчання та майбутньої успішної роботи в&#13;\nсфері ІТ. При цьому враховувались окремі умови часової невизначеності, оскільки&#13;\nпереважна більшість факторів за природою мають довгостроковий вплив.&#13;\nВикористання методології когнітивного моделювання дозволило провести аналіз&#13;\nсили та спрямованості зовнішнього впливу на об’єкт, визначенню провідних&#13;\nфакторів для приведення його в цільовий стан. Передумовою для вибору базисних&#13;\nфакторів став етап вербального соціально-комунікаційного моделювання&#13;\nсередовища «розумного міста» та застосування методу експертних оцінок для&#13;\nвизначення ваг факторів впливу. Після отримання мотиваційних стимулів щодо&#13;\nобрання фаху, абітурієнт приймає рішення щодо вибору вищого навчального&#13;\nзакладу. Це рішення ухвалюється шляхом оцінювання та рейтингування доступних&#13;\nваріантів.&#13;\nЗапропоновано використовувати алгоритми, що базуються на методах&#13;\nмашинного навчання для виявлення залежностей між змістом навчальних дисциплін та описами вимог до наявних вакансій на ІТ ринку, оскільки системне&#13;\nузгодження цих чинників сприяє загалом здобуттю студентами компетентностей,&#13;\nякі необхідні для успішного проходження ними відбору до складу команду ІТ&#13;\nпроєкту.&#13;\nУ третьому розділі запропоновано оригінальні концептуальні моделі&#13;\nцілевизначального та рольового підходів до формування структури команд&#13;\nвиконавців ІТ-проєкту, методи оптимального розподілу ролей, які вирішуються як&#13;\nзадачі лінійного програмування або з використанням генетичних алгоритмів.&#13;\nФормалізація підходів до формування структури команди проєкту допомагає&#13;\nзабезпечити збалансований та ефективний відбір виконавців для успішного&#13;\nвиконання завдань проєкту.&#13;\nРозроблено концептуальні моделі ізоморфної, експертної, колегіальної,&#13;\nрозробницької, проєктної, аналітичної, інтеграційної та інноваційної структур&#13;\nкоманди проєкту. Модель ізоморфної структури команди подано за допомогою&#13;\nформалізмів теорії графів, де вузли подають ролі або конкретних учасників&#13;\nкоманди, а ребра - зв'язки або взаємодії між ними. Модель, заснована на рольовому&#13;\nпідходу до формування команди побудовано з використанням методів лінійного&#13;\nпрограмування. Запропоновано підхід до розрахунку функції корисності кожного&#13;\nчлена команди для пошуку оптимального розподілу ролей в команді. Подано метод&#13;\nформування команди проєкту з використанням генетичного алгоритму, а&#13;\nоптимального її складу та розподілу ролей у команді з використанням формалізмів&#13;\nнейронних мереж. Розроблено метод, який дозволяє максимізувати продуктивність&#13;\nкоманди з використанням ітераційного та квалітативного аналізу.&#13;\nЗапропоновано поведінкову модель команди як сукупний рух імітованої&#13;\nзграї, використовуючи процедури моделювання взаємодії членів команди за&#13;\nдопомогою ройового алгоритму. Розроблено метод формування команди за&#13;\nаналогією зграї з використанням агентних моделей, де кожен член команди&#13;\nвиступає як агент зі своїми особистісними характеристиками та правилами&#13;\nповедінки, моделюючи взаємодію між агентами за допомогою графової агентної&#13;\nмоделі, де ребра графа представляють комунікаційні зв'язки, а вузли - агентів. У четвертому розділі проаналізовано доцільність використання&#13;\nпортфельного управління людськими ресурсами проєктних команд, визначено які&#13;\nаспекти такого управління можна реалізувати, використовуючи рекомендаційну&#13;\nсистему. Запропоновано використовувати метод аналізу ієрархій та експертного&#13;\nоцінювання для побудови ієрархії претендентів в команду та концептуальну&#13;\nмодель процедури управління людськими ресурсами в команді, яка покладена в&#13;\nоснову розробленої рекомендаційної системи.&#13;\nНа основі проведеного аналізу підходів до формування високофахових&#13;\nкоманд для реалізації ІТ проєктів сформовані первинні та вторинні вимоги до&#13;\nрекомендаційної системи для підбору членів команди проєкту з відповідними&#13;\nфаховими компетентностями. Проаналізовано широкий спектр засобів побудови&#13;\nрекомендаційної системи, її функціонал та обґрунтовано системні переваги.&#13;\nРезультатом практичного втілення є розроблення мультиплатформної&#13;\nрекомендаційної системи, яка може функціонувати в різних операційних&#13;\nсередовищах на базі широкого спектру пристроїв.&#13;\nНаукова новизна отриманих результатів:&#13;\nвперше запропоновано:&#13;\nкомплекс формалізмів, який