Система підтримки прийняття рішень сервісу онлайн-менторства
Автор: Лоскутов Максим Олександрович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Дана робота присвячена розробленню системи підримки прийняття рішень сервісу онлайн-менторства з використанням багакритеріального аналізу. Популярність дистанційного навчання та зростаюча потреба в персоналізованій підтримці навчання обумовлює розвиток сервісів онлайн-менторства. Ефективність таких сервісів значною мірою залежить від якості підбору менторів до користувачів. Онлайн-консультування в ІТ-сфері є важливим інструментом для впровадження інноваційних методів навчання та професійного розвитку. Вони роблять ІТ-навчання та розвиток ефективнішим, дозволяючи швидко та зручно отримувати відповіді на актуальні запитання та поради від досвідчених наставників та експертів галузі. Існуючі системи часто використовують ручні методи підбору менторів, які займають багато часу та схильні до суб’єктивних помилок. Тому, розробка даної системи підтримки прийняття рішень сервісу онлайн-менторства є актуальним завднням. Об’єктом дослідження є процес підбору менторів у сервісі онлайн-менторства. Цей процес характерезується зваженням попередньо вибраних критеріїв та складністю прийняття оптимальних рішень. Предметом дослідження є розроблена система підтримки прийняття рішень сервісу онлайн-менторства. Основна увага спрямована на цю систему, оскільки саме вона визначає тему роботи і містить інноваційних підхід до автоматизації процесу прийняття рішень. Основна мета роботи полягає у розробці алгоритму із застосуванням методу багатокритеріального аналізу, який забезпечить персналізований підхід до підбору менторів. Для досягнення цієї мети використовуєються методи прийняття рішень, зокрема алгоритм TOPSIS (Technique for Order Preference by similarity to Ideal Solution). Для цієї мети передбачені такі задачі: 1. Аналіз існуючих засобів та підходів до пітримки прийняття рішень у сервісаї онлайн-менторства. 2. Вибір оптимального методу прийняття рішення для підбору оптимального ментора. 3. Розробити алгоритм для прийняття рішення сервісу онлайн-менторства. 4. Провести експериментальне дослідження розробленої системи на згенерованих даних. Для реалізації сервісу онлайн-менторства та взаємодії з користувачем використовуються технології React.js, Bootstrap, HTML, CSS, Node.js, MongoDB та Google REST API. Результати роботи дозволяють автоматизовувати прийняття рішення щодо підбору оптимальних менторів за встановленими критеріями на основі методу багакритеріального аналізу. Отримані результати можуть бути використані для таких користувачів як: ментори, студенти, стажери та початкові спеціалісти. Практична реалізація показує її ефективність та можливсті у виборі оптимального ментора, що дозволяє підлеглому досягнути свої кар’єрних цілей. Ключові слова – сервіс онлайн-менторствоа, персоналізована підтримка навчання, багатокритеріальний аналіз, алгоритм TOPSIS, підбір ментора.