Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36033

Назва: modified VIKOR method as a component of decision support of information technology of the dual form of education
Інші назви: модифікований метод VIKOR як компонент підтримки прийняття рішення інформаційної технології дуальної форми освіти
Автори: Лечаченко, Тарас Анатолійович
Кареліна, Олена Володимирівна
Lechachenko, Taras
Karelina, Olena
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна
Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine
Бібліографічний опис: Lechachenko T. modified VIKOR method as a component of decision support of information technology of the dual form of education / Taras Lechachenko, Olena Karelina // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 102. — P. 121–129.
Bibliographic description: Lechachenko T., Karelina O. (2021) modified VIKOR method as a component of decision support of information technology of the dual form of education. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 102, pp. 121-129.
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету (102), 2021
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University (102), 2021
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Том: 102
Дата публікації: 22-чер-2021
Дата подання: 16-бер-2021
Дата внесення: 11-гру-2021
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.02.121
УДК: 004.9
Теми: VIKOR
інформаційні технології
багатокритеріальний аналіз
інтуїціоністські нечіткі множини
метод аналізу ієрархій
VIKOR
information technology
MCDM
intuitionistic fuzzy sets
analytic hierarchy process
Кількість сторінок: 9
Діапазон сторінок: 121-129
Початкова сторінка: 121
Кінцева сторінка: 129
Короткий огляд (реферат): Розроблено концептуальну модель підтримки прийняття рішення обрання студентом вищого навчального закладу предметів за вибором освітньої програми спеціальності на основі методу багатокритеріального аналізу VIKOR. Розроблена модель є компонентом інформаційної технології дуальної форми освіти (коли студент навчається паралельно в компанії та навчальному закладі на основі договору). Даний компонент є інструментом підтримки прийняття рішення для студента, що навчається за дуальною формою освіти із урахуванням експертної думки стейкхолдерів навчального процесу. Окреслено критерії стейкхолдерів дуальної форми освіти для ранжування альтернатив (дисциплін програми спеціальності): студента, навчального закладу, компанії. Метод VIKOR, який використаний в основі моделі, був модифікований із виділенням критеріїв підсистем для виведення інтегральної оцінки експертів різних підсистем. Розроблено алгоритм інтеграції оцінок підсистем ранжування із урахуванням стратегії максимальної групової корисності методу VIKOR. Вагові коефіцієнти підсистем та їх критеріїв визначенні методом аналізу ієрархій Т. Сааті. Для врахування невизначеності, пов’язаної із недостатністю інформації, інтуїціоністські нечіткі множини були застосовані для призначення оцінок ранжування альтернатив експертами підсистем. Запропонована модифікація методу VIKOR дозволить ранжувати альтернативи із залученням різних фахівців із власною системою критеріїв. При даному підході збільшиться точність отриманих результатів, оскільки критерії будуть додатково поділені на підсистеми стейкхолдерів задачі ранжування. Такий підхід уможливить проводити глибший та ширший аналіз аспектів проблеми ранжування. Продемонстровано числовий приклад застосування розробленої моделі, який підтверджує прийнятність її застосування на практиці в навчальному процесі дуальної форми навчання.
The model for supporting the student decision in choosing the subjects of specialty educational program based on VIKOR multi-criteria optimization method is developed in this paper. The developed model is the component of the dual education information system (when the student is trained in the company and educational institution at the same time on the basis of the contract). This component is a decision support tool for a student training by a dual education, taking into account the expert opinion of stakeholders in the learning process. The criteria of dual education stakeholders for ranking alternatives (subjects of the specialty program): student, educational institution, company are outlined. VIKOR method is modified by the selection of subsystems criteria in order to derive an integrated assessment of experts from different subsystems. The algorithm for integrating ratings of ranking subsystems is developed, taking into account the strategy of maximum group usefulness of VIKOR method. The weighting coefficients of subsystems and their criteria are determined by T. Saati method of hierarchies analysis. In order to take into account the uncertainty associated with the lack of information, intuitionistic fuzzy sets are used to assign assessments of the alternatives ranking by subsystem experts. The proposed modification of VIKOR method makes it possible to rank the alternatives with the involvement of different specialists with their own criteria system. This approach increases the accuracy of the obtained results, as the criteria are further divided into holders subsystems of the ranking problem. This approach enables to carry out deeper and broader analysis of ranking problem aspects. Numerical example of the developed model which confirms the acceptability of its application in practice in the dual educational process application is illustrated in this paper.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36033
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10237-w
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46215-8
https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_5
https://doi.org/10.1007/978-3-642-75935-2_10
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.04.040
https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.061
https://doi.org/10.1080/01605682.2020.1806741
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106207
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.04.063
https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.07.035
https://doi.org/10.1007/978-3-7908-1870-3
https://doi.org/10.1080/17509653.2017.1349625
https://doi.org/10.1016/j.spc.2015.12.003
https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5
References: 1. Habib, M. N., Jamal, W., Khalil, U., & Khan, Z. Transforming universities in interactive digital platform: case of city university of science and information technology. Education and Information Technologies. 26 (1). 2021. Р. 517–541. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10237-w
2. Ifenthaler, D. (Ed.). Digital workplace learning: Bridging formal and informal learning with digital technologies. Springer. 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46215-8
3. Latchem, C. Using ICTs and blended learning in transforming technical and vocational education and training. UNESCO Publishing. 2017.
4. Hwang, C. L., & Yoon, K.. Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making. 1981. P. 58–191. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
5. Opricovic, S., & Tzeng, G. H.. Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European journal of operational research. 156 (2). 2004. Р. 445–455. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
6. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research. 50 (3). 2016.
7. Gomes, L. F. A. M., & Lima, M. M. P. P.. TODIM: Basics and application to multicriteria ranking of projects with environmental impacts. Foundations of computing and decision sciences. 16 (4). 1992. Р. 113–127.
8. Gomes, L. F. A. M., & Lima, M. M. P. P.. From modeling individual preferences to multicriteria ranking of discrete alternatives: a look at prospect theory and the additive difference model. Foundations of Computing and Decision Sciences. 17 (3). 1992. Р. 171–184.
9. Figueira, J. R., Mousseau, V., & Roy, B.. ELECTRE methods. In Multiple criteria decision analysis. Springer, New York. NY. 2016. Р. 155–185. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_5
10. Brans, J. P., & Mareschal, B. The PROMETHEE methods for MCDM; the PROMCALC, GAIA and BANKADVISER software. In Readings in multiple criteria decision aid. 1990. P. 216–252, Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-75935-2_10
11. Gul, M., Celik, E., Aydin, N., Gumus, A. T., & Guneri, A. F.. A state of the art literature review of VIKOR and its fuzzy extensions on applications. Applied Soft Computing. 46. 2016. Р. 60–89. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.04.040
12. Lin, M., Chen, Z., Xu, Z., Gou, X., & Herrera, F. Score function based on concentration degree for probabilistic linguistic term sets: an application to TOPSIS and VIKOR. Information Sciences. 551. 2021. Р. 270–290. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.061
13. Gou, X., Xu, Z., Liao, H., & Herrera, F. Probabilistic double hierarchy linguistic term set and its use in designing an improved VIKOR method: The application in smart healthcare. Journal of the Operational Research Society. 2020. 1–20. DOI: https://doi.org/10.1080/01605682.2020.1806741
14. Li, H., Wang, W., Fan, L., Li, Q., & Chen, X. A novel hybrid MCDM model for machine tool selection using fuzzy DEMATEL, entropy weighting and later defuzzification VIKOR. Applied Soft Computing. 91. Р. 106–207. 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106207
15. Sanayei, A., Mousavi, S. F., & Yazdankhah, A. Group decision making process for supplier selection with VIKOR under fuzzy environment. Expert Systems with Applications. 37 (1. 2010. Р. 24–30. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.04.063
16. Ju, Y., & Wang, A. Extension of VIKOR method for multi-criteria group decision making problem with linguistic information. Applied Mathematical Modelling. 37 (5). 2013. Р. 3112–3125. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.07.035
17. Atanassov, K. T. Intuitionistic Fuzzy Sets: Theory and Applications. Vol. 35. 1999. Studies in Fuzziness and Soft Computing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-7908-1870-3
18. Rouyendegh, B. D. The intuitionistic fuzzy ELECTRE model. International Journal of Management Science and Engineering Management. 13 (2). 2018. Р. 139–145. DOI: https://doi.org/10.1080/17509653.2017.1349625
19. Onat, N. C., Gumus, S., Kucukvar, M., & Tatari, O.. Application of the TOPSIS and intuitionistic fuzzy set approaches for ranking the life cycle sustainability performance of alternative vehicle technologies. Sustainable Production and Consumption. 6. 2016. Р. 12–25. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spc.2015.12.003
20. Saaty, T. L. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology. 15 (3). 1977. Р. 234–281. DOI: https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2021, № 2 (102)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.