Інтелектуальна система оцінювання параметрів складних об’єктів
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2020.1(94).05Ключові слова:
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА, СКЛАДНИЙ ОБ’ЄКТ, ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНИХ КАДРІВ, КВАЛІМЕТРІЯ, КЛАСИФІКАЦІЯАнотація
Сучасний етап розвитку науки і техніки характеризується, насамперед, поширенням, з одночасною
конвергенцією поміж собою «високих технологій»: нано-, біо-, інформаційних та когнітивних. Цей факт
визначає стійку тенденцію до збільшення високотехнологічних проектів на базі зазначених технологій.
В даних умовах вельми актуальною постає задача формування, з одного боку, такої команди співробітників,
рівень компетентності якої надасть змогу забезпечити ефективне виконання високотехнологічних проектів,
а з іншого – здійснити раціональний розподіл людських ресурсів з метою ефективної реалізації всього портфелю
проектів. Людський капітал, як основа інтелектуального капіталу ІТ-компанії є складним об’єктом оскільки
характеризується багатьма параметрами ( кваліфікація, рівень компетентності, творчі здібності, креативний
спосіб мислення тощо), що дозволяють ІТ-компанії створювати високотехнологічні проекти. Задля оцінки
параметрів складних об’єктів необхідно використовувати поєднання різних методів оцінювання, а саме, методів
кваліметрії (оцінки якості), методів класифікації, евристичних методів, методів декомпозиції та методології
управління проектами. Створення автоматизованої інформаційної системи оцінювання параметрів складних
об’єктів для оцінки кадрів ІТ-компанії на прикладі пошуку проектних менеджерів є актуальною задачею,
а зважаючи на складність та багатофакторність рішення необхідно використовувати систему, засновану на
знаннях, тобто інтелектуальну інформаційну систему
Посилання
Шостак О. І. Розробка підходу до формування експертних комісій щодо оцінювання складу команд виконавців високотехнологічних проектів // Технологический аудит и резервы производства. 2016. Т. 4, № 2 (30). С. 20-25.
A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). – 5th ed. – Project Management Institute, 2013. – 616 p.
Васильєва В.Г. Інформаційна технологія оцінки проектних менеджерів ІТ-компаній / А.Д. Козирєв, І.Ю. Шубін // Міжнародна науково-практична конференція «Математичне моделювання процесів в економіці та управлінні проектами і програмами (ММП-2019)», Коблево, 2019 р. Праці – Харків: ХНУРЕ, 2019. – 151 с.
Івашко В.Г., Фін В.К. Експертні системи й деякі проблеми їх інтелектуалізації //Семіотика й інформатика. – 1986. – Вып. 27. – С.25-61.
Chetverikov G.G., Vechirska I.D., Tanyanskiy S.S. The methods of algebra finite predicates in the intellectual system of complex calculations of telecommunication companies// International Conference Proceedings Crimean Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo).-2014, 6959425. – pp. 346-347
Chetverikov G.G., Vechirska I.D., Leshchinsky V.A. Mathematical modeling and design of multiple-valued logic elements of digital telecommunications networks // International Conference Proceedings Crimean Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo). – 2014, 6959429. – pp. 354-355.
Кук М.Н., Макдональд Дж. Формальна методологія набуття й представлення експертних знань. ТИИЭР. – Т. 74, N 10. – 1986. – С.145-155.
Представление и использование знаний / Під ред. Х. Уэно, М. Исидзука. – М.: Мир,1989. 220 с. [9] Cohen M.A., Grossberg S. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks//IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. 2016. V. 13. N 5. P. 815 – 826.
Хоггер К. Введення в логічне програмування. – М. Мир, 1988. – 348с.
Chetverikov G., Puzik O., Vechirska I. Multiple-valued structures of intellectual systems //Proceedings of the with Internations Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). 2016, 7589907. – pp. 204-207.
A Guide to the SCRUM BODY OF KNOWLEDGE (SBOK™ GUIDE) // Електронний ресурс// URL: https:// www.scrumstudy.com/SBOK/SCRUMstudy-SBOK-Guide- 3rd.pdf.
