Рекомендаційна система формування команд виконавців з відповідними фаховими компетентностями

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 – Комп’ютерні науки. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2023. Підготовка здійснювалась на кафедрі комп’ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. В умовах постійних технологічних трансформацій та зростання ринкової конкуренції, рекомендаційна система, зорієнтована на формування високофахових проєктних команд стає стратегічним інноваційним інструментом. Забезпечуючи точний відбір претендентів з відповідними фаховими компетентностями, вона сприяє оперативному реагуванню на виклики та сприяє успішному завершенню завдань, підвищуючи при цьому загальну продуктивність команди проєкту. Метою дисертаційної роботи є розроблення методів і засобів реалізації процедур формування команд для успішного виконання ІТ проєктів. Для досягнення мети необхідно було проаналізувати підходи щодо формування команд виконавців для реалізації ІТ проєкту, розробити комплекс формалізмів для створення концептуальних моделей цілевизначального та рольового підходів, ізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проектної, аналітичної, інтеграційної, інноваційної структур команд, розробити модель ізоморфної структури команди з використанням формалізмів теорії графів, розробити інформаційну технологію відбору претендентів з певними компетентностями для успішного виконання ІТ проєкту, розробити поведінкову модель команди проєкту як сукупний рух імітованої зграї, подаючи взаємодії членів команди за допомогою ройового алгоритму; побудувати архітектуру рекомендаційної системи відбору претендентів для формування ефективної команди розробників, розробити рекомендаційну систему відбору претендентів в команду з певними компетентностями, що використовує гібридний метод генерування рекомендацій. У вступі аргументовано актуальність проведення наукового дослідження, вказано на зв'язок роботи із науково-дослідними темами, сформульовано мету та визначено завдання, визначено об’єкт та предмет дослідження, подано опис методів, що використовувались для досягнення поставленої мети. Подано відомості щодо наукової новизни, практичного значення отриманих результатів та особистого внеску автора у розроблення нових моделей та інформаційних технологій, а також у реалізацію прикладного програмного забезпечення. Розкрито інформацію про апробацію та опублікування отриманих в процесі дослідження результатів та їх важливості для теорії та практики. У першому розділі проаналізовано методи формування команд для виконання ІТ проєктів, які ґрунтуються на аналізі компетентностей та навичок претендентів, врахуванні їхнього попереднього фахового досвіду та успішних проєктних реалізацій. Обґрунтовано необхідність використання сучасних підходів в розробленні рекомендаційних систем, що передбачає застосування алгоритмів машинного навчання, методів та засобів штучного інтелекту. Зафіксовано необхідність оцінювання здібностей та врахування особистих якостей претендентів, що є ключовими елементами у процесах формування успішних команд для втілення ІТ проєктів. Відзначено, що для забезпечення ефективної взаємодії членів команди сучасні інноваційні підходи обов’язково включають процедури аналізу не лише їх технічних, а й комунікаційних навичок, що дозволяє максимально використовувати творчий потенціал учасників та досягати гарантованого успіху в реалізації сформованих завдань. Проведений ґрунтовний аналіз проблемної галузі дозволив сформулювати постановку задач дослідження, які передбачають виконання аналізу існуючих підходів до формування команд; дослідити методи, які використовуються при розробленні рекомендаційних систем; проаналізувати параметри ІТ середовища, яке доцільно сформувати у «розумному місті»; дослідити підходи для залучення випускників шкіл до навчання за ІТ спеціальностями: мотиваційні чинники, обрання закладу вищої освіти для здобуття фаху, формування навчального контенту, що є передумовою формування в майбутньому ефективних команд для реалізації ІТ проєктів; формалізувати ряд існуючих підходів до створення команд; обрати методи аналізу інформації та генерування рекомендацій; розробити інформаційну технологію підбору претендентів у команду виконавців з відповідними фаховими компетентностями та сформувати архітектуру рекомендаційної системи. У другому розділі проведено аналіз ІТ ринку «розумного міста», що вимагає дослідження ряду аспектів, таких як: технологічні інновації, тренди, ключові гравці, можливості та виклики, збір та аналіз даних, аналіз технологічних та інноваційних трендів та інше. На основі відкритих даних про м. Тернопіль проаналізовано успішність випускників шкіл міста в контексті вступу в заклади вищої освіти на спеціальності ІТ галузі та мотиваційні чинники, які цьому сприяли. Запропоновано методи комплексного аналізу нахилів абітурієнтів до ІТ профілю. Обгрунтовано твердження, що формування мотиваційної платформи майбутнього ІТ фахівця є важливим суспільним завданням, вирішення якого сприяє формуванню позитивного ставлення до навчання та майбутньої успішної роботи в сфері ІТ. При цьому враховувались окремі умови часової невизначеності, оскільки переважна більшість факторів за природою мають довгостроковий вплив. Використання методології когнітивного моделювання дозволило провести аналіз сили та спрямованості зовнішнього впливу на об’єкт, визначенню провідних факторів для приведення його в цільовий стан. Передумовою для вибору базисних факторів став етап вербального соціально-комунікаційного моделювання середовища «розумного міста» та застосування методу експертних оцінок для визначення ваг факторів впливу. Після отримання мотиваційних стимулів щодо обрання фаху, абітурієнт приймає рішення щодо вибору вищого навчального закладу. Це рішення ухвалюється шляхом оцінювання та рейтингування доступних варіантів. Запропоновано використовувати алгоритми, що базуються на методах машинного навчання для виявлення залежностей між змістом навчальних дисциплін та описами вимог до наявних вакансій на ІТ ринку, оскільки системне узгодження цих чинників сприяє загалом здобуттю студентами компетентностей, які необхідні для успішного проходження ними відбору до складу команду ІТ проєкту. У третьому розділі запропоновано оригінальні концептуальні моделі цілевизначального та рольового підходів до формування структури команд виконавців ІТ-проєкту, методи оптимального розподілу ролей, які вирішуються як задачі лінійного програмування або з використанням генетичних алгоритмів. Формалізація підходів до формування структури команди проєкту допомагає забезпечити збалансований та ефективний відбір виконавців для успішного виконання завдань проєкту. Розроблено концептуальні моделі ізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проєктної, аналітичної, інтеграційної та інноваційної структур команди проєкту. Модель ізоморфної структури команди подано за допомогою формалізмів теорії графів, де вузли подають ролі або конкретних учасників команди, а ребра - зв'язки або взаємодії між ними. Модель, заснована на рольовому підходу до формування команди побудовано з використанням методів лінійного програмування. Запропоновано підхід до розрахунку функції корисності кожного члена команди для пошуку оптимального розподілу ролей в команді. Подано метод формування команди проєкту з використанням генетичного алгоритму, а оптимального її складу та розподілу ролей у команді з використанням формалізмів нейронних мереж. Розроблено метод, який дозволяє максимізувати продуктивність команди з використанням ітераційного та квалітативного аналізу. Запропоновано поведінкову модель команди як сукупний рух імітованої зграї, використовуючи процедури моделювання взаємодії членів команди за допомогою ройового алгоритму. Розроблено метод формування команди за аналогією зграї з використанням агентних моделей, де кожен член команди виступає як агент зі своїми особистісними характеристиками та правилами поведінки, моделюючи взаємодію між агентами за допомогою графової агентної моделі, де ребра графа представляють комунікаційні зв'язки, а вузли - агентів. У четвертому розділі проаналізовано доцільність використання портфельного управління людськими ресурсами проєктних команд, визначено які аспекти такого управління можна реалізувати, використовуючи рекомендаційну систему. Запропоновано використовувати метод аналізу ієрархій та експертного оцінювання для побудови ієрархії претендентів в команду та концептуальну модель процедури управління людськими ресурсами в команді, яка покладена в основу розробленої рекомендаційної системи. На основі проведеного аналізу підходів до формування високофахових команд для реалізації ІТ проєктів сформовані первинні та вторинні вимоги до рекомендаційної системи для підбору членів команди проєкту з відповідними фаховими компетентностями. Проаналізовано широкий спектр засобів побудови рекомендаційної системи, її функціонал та обґрунтовано системні переваги. Результатом практичного втілення є розроблення мультиплатформної рекомендаційної системи, яка може функціонувати в різних операційних середовищах на базі широкого спектру пристроїв. Наукова новизна отриманих результатів: вперше запропоновано: комплекс формалізмів, який покладено в основу процесів створення концептуальних моделей цілевизначального та рольового підходів, ізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проектної, аналітичної, інтеграційної, інноваційної структур команди, що дозволило спростити процедури побудови ефективних команд виконавців ІТ проектів, які формуються на платформі рекомендаційної системи; поведінкова модель команди проєкту як сукупний рух імітованої зграї, подаючи взаємодії членів команди за допомогою ройового алгоритму, що дозволило розробити метод формування команди з використанням агентного підходу, що забезпечило проведення серії симуляційних процесів для формування ефективних команд для проєктів; удосконалено 7 модель ізоморфної структури команди з використанням формалізмів теорії графів, що дозволило візуалізувати процеси побудови команд проєктів та формування оптимальної структури команди виконавців проєктів; метод формування команди з використанням генетичного алгоритму та оптимального розподілу ролей у команді з використанням нейронних мереж, що дозволило здійснювати пошук рішення щодо оптимального складу команди, базуючись на певній популяції претендентів; архітектуру рекомендаційної системи відбору претендентів з заданою системою компетентностей для створення ефективної команди розробників; інформаційну технологію відбору претендентів до складу команди з певними компетентностями для успішного виконання ІТ проекту. Результати дисертаційних досліджень опубліковані та апробовані в 16 наукових працях, в тому числі 5 статтях у фаховий виданнях України, одна з яких індексується в Web of Science та в 11-ти матеріалах наукових конференцій з яких у виданнях, що індексуються в міжнародних наукометричних базах 5 -в Scopus та 2 - в Web of Science.

Dissertation for obtaining the scientific degree of Doctor of Philosophy in specialty 122 – Computer Science. Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, 2023. The training was conducted on the basis of the Department of Computer Sciences of the Ternopil Ivan Puluj National Technical University of the Ministry of Education and Science of Ukraine In the conditions of constant technological transformations and the growth of market competition, the recommendation system, focused on the formation of highly specialized project teams, becomes a strategic innovation tool. By ensuring the accurate selection of applicants with relevant professional competencies, it facilitates prompt response to challenges and facilitates the successful completion of tasks, while increasing the overall productivity of the project team. The purpose of the dissertation is to develop methods and means of implementing team formation procedures for the successful implementation of IT projects. To achieve the goal, it was necessary to analyze the approaches to the formation of teams of performers for the implementation of the IT project, to develop a complex of formalisms for the creation of conceptual models of goal-setting and role-based approaches, isomorphic, expert, collegial, development, project, analytical, integration, innovative team structures, to develop a model of isomorphic structure teams using the formalisms of graph theory, to develop an information technology for selecting applicants with certain competencies for the successful implementation of an IT project, to develop a behavioral model of the project team as a collective movement of a simulated swarm, presenting the interactions of team members using a swarm algorithm; to build the architecture of the recommendation system for the selection of applicants for the formation of an effective team of developers, to develop a recommendation system for the selection of applicants into a team with certain competencies, which uses a hybrid method of generating recommendations. In the introduction, the relevance of conducting scientific research is argued, the connection of the work with scientific research topics is indicated, the goal and task are defined, the object and subject of the research are established, a description of the methods used to achieve the goal is given. Information on scientific novelty, the practical significance of the obtained results, and the author's personal contribution to the development of new models and information technologies, as well as to the implementation of application software, is provided. Information about the approbation and publication of the results obtained in the research process and their importance for theory and practice is disclosed. The first section analyzes the methods of forming teams for the implementation of IT projects, which are based on the analysis of the competencies and skills of the applicants, taking into account their previous professional experience and successful project implementations. The need to use modern approaches in the development of recommendation systems, which involves the use of machine learning algorithms, methods and means of artificial intelligence, is substantiated. The need to assess the abilities and take into account the personal qualities of the applicants, which are key elements in the processes of forming successful teams for the implementation of IT projects, was recorded. It was noted that to ensure effective interaction of team members, modern innovative approaches necessarily include procedures for analyzing not only their technical, but also communicative skills, which allows to maximize the creative potential of participants and achieve guaranteed success in the implementation of established tasks. The conducted thorough analysis of the problem area made it possible to formulate research objectives that involve the analysis of existing approaches to team formation; to investigate the methods used in the development of recommendation systems; analyze the parameters of the IT environment that should be formed in a "smart city"; to investigate approaches to attract school graduates to study in IT specialties: motivational factors, choosing a higher education institution to acquire a specialty, formation of educational content, which is a prerequisite for the formation of effective teams for the implementation of IT projects in the future; formalize a number of existing approaches to creating teams; choose methods of information analysis and generation of recommendations; to develop information technology for the selection of applicants for the team of performers with the appropriate professional competences and to form the architecture of the recommendation system. In the second chapter, an IT analysis of the "smart city" market is carried out, which requires the study of a number of aspects, such as: technological innovations, trends, key players, opportunities and challenges, data collection and analysis, analysis of technological and innovation trends, etc. On the basis of open data about the city of Ternopil, the success of graduates of the city's schools in the context of admission to higher education institutions in the IT field and the motivational factors that contributed to this were analyzed. Methods of comprehensive analysis of applicants' inclinations towards the IT profile are proposed. The statement that the formation of the motivational platform of the future IT specialist is an important social task, the solution of which contributes to the formation of a positive attitude to education and future successful work in the field of IT, is substantiated. At the same time, certain conditions of temporal uncertainty were taken into account, since the vast majority of factors by nature have a long-term impact. The use of the cognitive modeling methodology made it possible to analyze the strength and direction of the external influence on the object, to determine the leading factors for bringing it to the target state. The stage of verbal social-communication modeling of the "smart city" environment and the application of the method of expert evaluations to determine the weights of influencing factors became the prerequisite for the selection of basic factors. After receiving motivational incentives for choosing a major, the applicant makes a decision about choosing a higher educational institution. This decision is made by evaluating and ranking the available options. It is proposed to use algorithms based on machine learning methods to identify dependencies between the content of educational disciplines and descriptions of requirements for available vacancies on the IT market, since the systematic coordination of these factors contributes to the overall acquisition by students of the competencies necessary for their successful selection to the IT project team. In the third section, original conceptual models of goal-setting and role-based approaches to the formation of the structure of teams of IT project executors, methods of optimal distribution of roles, which are solved as problems of linear programming or using genetic algorithms, were proposed. The formalization of approaches to the formation of the project team structure helps to ensure a balanced and effective selection of executors for the successful completion of project tasks. Conceptual models of isomorphic, expert, collegial, developmental, project, analytical, integrative and innovative structures of the project team were developed. The model of the isomorphic structure of the team is presented using the formalisms of graph theory, where nodes represent roles or specific members of the team, and edges represent connections or interactions between them. The model based on the role-based approach to team formation was built using linear programming methods. An approach to calculating the utility function of each team member is proposed to find the optimal distribution of roles in the team. The method of forming the project team using the genetic algorithm, and its optimal composition and distribution of roles in the team using the formalisms of neural networks were presented. A method has been developed that allows to maximize team productivity using iterative and qualitative analysis. A behavioral model of the team is proposed as a collective movement of a simulated flock, using procedures for modeling the interaction of team members using the swarm algorithm. A team formation method based on the analogy of a flock using agent models has been developed, where each team member acts as an agent with his personal characteristics and rules of behavior, modeling the interaction between agents using a graph agent model, where the edges of the graph represent communication links, and the nodes represent agents. The fourth chapter analyzes the expediency of using portfolio management of human resources of project teams, determines which aspects of such management can be implemented using a recommendation system. It is proposed to use the method of analysis of hierarchies and expert evaluation to build a hierarchy of applicants to the team and a conceptual model of the human resources management procedure in the team, which is the basis of the developed recommendation system. On the basis of the analysis of approaches to the formation of highly specialized teams for the implementation of IT projects, the primary and secondary requirements for the recommendation system for the selection of project team members with appropriate professional competences were formed. A wide range of means of building a recommendation system, its functionality, and system advantages are substantiated. The result of practical implementation is the development of a multi-platform recommendation system that can function in various operating environments based on a wide range of devices. Scientific novelty of the obtained results: first proposed: a complex of formalisms, which is the basis of the processes of creating conceptual models of goal-setting and role-based approaches, isomorphic, expert, collegial, developmental, project, analytical, integrative, and innovative team structures, which made it possible to simplify the procedures for building effective teams of IT project executors, which are formed on the platform of recommendation systems; a behavioral model of the project team as a collective movement of a simulated flock, presenting the interactions of team members using a swarm algorithm, which allowed to develop a method of team formation using an agent approach, which ensured a series of simulation processes for the formation of effective teams for projects; improved a model of the isomorphic structure of the team using the formalisms of graph theory, which made it possible to visualize the processes of building project teams and the formation of the optimal structure of the team of project executors; the method of team formation using a genetic algorithm and the optimal distribution of roles in the team using neural networks, which made it possible to find a solution for the optimal composition of the team, based on a certain population of applicants; the architecture of the recommendation system for the selection of applicants with a given system of competencies to create an effective team of developers; information technology for the selection of applicants for the team with certain competencies for the successful implementation of the IT project. The results of the dissertation research were published and approbated in 16 scientific papers, including 5 articles in specialized publications of Ukraine, one of which is indexed in Web of Sciece and in 11 materials of scientific conferences, of which in publications indexed in international scientometric databases, 5 - in Scopus and 2 - in Web of Sciece.