Моделі прийняття управлінських рішень з організації освітнього процесу в умовах високого рівня невизначеності

Simple item page
dc.citation.epage79
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage74
dc.citation.volume4
dc.contributor.affiliationУжгородський національний університет
dc.contributor.affiliationUzhhorod National University
dc.contributor.authorМулеса, О. Ю.
dc.contributor.authorМиронюк, І. С.
dc.contributor.authorГече, Ф. Е.
dc.contributor.authorГорват, П. П.
dc.contributor.authorІмре, Ю. Ю.
dc.contributor.authorMulesa, O. Yu.
dc.contributor.authorMyronyuk, I. S.
dc.contributor.authorGeche, F. E.
dc.contributor.authorHorvat, P. P.
dc.contributor.authorImre, Yu. Yu.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-03-27T08:56:54Z
dc.date.available2024-03-27T08:56:54Z
dc.date.created2022-02-28
dc.date.issued2022-02-28
dc.description.abstractДослідження присвячене аналізу проблеми прийняття рішень щодо організації навчального процесу в умовах зовнішніх впливів непереборного характеру. Розглядається випадок вимушеного скорочення тривалості навчального семестру з необхідністю повного виконання навчальних планів підготовки здобувачів освіти. Визначено, що для ефективного планування навчального процесу початково необхідно виконати поділ аудиторій закладу освіти між навчальними групами, які належать різним структурним підрозділам закладу освіти. Виконано вербальну та математичну постановки задачі розподілу аудиторій між навчальними групами. Побудовано математичну модель задачі. Модель є набором обмежень, які накладаються на варіанти допустимих розподілів аудиторій. Розроблена модель дає змогу вводити обмеження щодо тривалості робочого дня, перерв між заняттями у окремих групах, кількості робочих днів на тиждень тощо. Побудовано алгоритм вироблення варіантів управлінських рішень щодо розподілу аудиторій між навчальними групами різних структурних підрозділів університету. Варіанти управлінських рішень залежать від початкових умов, які включені у модель задачі та від потужності множини допустимих розв'язків. Передбачена можливість вироблення варіантів управлінських рішень щодо комбінованих варіантів організації освітнього процесу (очна, дистанційна та змішана форма навчання). У таких випадках менеджмент закладу освіти може накладати обмеження на можливість чергування занять, які відбуваються в аудиторіях з заняттями, які відбуваються в онлайн режимі. Розроблений підхід також дає змогу виконувати перерозподіл аудиторій між структурними підрозділами на окремо визначені періоди часу. Розроблений інструмент дає змогу підвищити ефективність процесів прийняття управлінських рішень щодо організації навчального процесу у закладах вищої освіти.
dc.description.abstractThe study is devoted to the analysis of the problem of decision-making regarding the organization of the educational process in the conditions of external influences of irresistible nature. The case of a forced reduction in the academic semester with the need for full implementation of educational plans for the training of education seekers is considered. It was determined that for effective planning of the educational process, it is initially necessary to divide the classrooms of the educational institution between educational groups belonging to different structural units of the educational institution. The verbal and mathematical formulation of the task of dividing classrooms between educational groups was completed. A mathematical model of the problem was built. The model is a set of restrictions that are imposed on the options for admissible distributions of audiences. The developed model allows you to introduce restrictions on the length of the working day, breaks between classes in individual groups, the number of working days per week, etc. An algorithm for developing variants of management decisions regarding the distribution of classrooms between educational groups of different structural units of the university has been built. Variants of management decisions depend on the initial conditions that are included in the problem model and on the strength of the set of admissible solutions. The possibility of developing options for management decisions regarding combined options for the organization of the educational process (face-to-face, distance, and mixed forms of education) is foreseen. In such cases, the management of the educational institution may impose restrictions on the possibility of alternating classes that take place in classrooms with classes that take place online. The developed approach also allows the redistribution of audiences between structural units for separately defined periods. The implementation of the developed models and algorithms for the autumn semester 2022–2023 at the university will allow the completion of studies by mid-November. At the sametime, all educational plans will be completed in full. The developed tool makes it possible to increase the efficiency of management decision-making processes regarding the organization of the educational process in higher education institutions.
dc.format.extent74-79
dc.format.pages6
dc.identifier.citationМоделі прийняття управлінських рішень з організації освітнього процесу в умовах високого рівня невизначеності / О. Ю. Мулеса, І. С. Миронюк, Ф. Е. Гече, П. П. Горват, Ю. Ю. Імре // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — Том 4. — № 2. — С. 74–79.
dc.identifier.citationenModels for management decision-making on the organization of the educational process in conditions of a high level of uncertainty / O. Yu. Mulesa, I. S. Myronyuk, F. E. Geche, P. P. Horvat, Yu. Yu. Imre // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 4. — No 2. — P. 74–79.
dc.identifier.issn2707-1898
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61548
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 2 (4), 2022
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 2 (4), 2022
dc.relation.references[1] Almanasreh, E., Moles, R., & Chen, T. F. (2019). Evaluation of methods used for estimating content validity. Research in social and administrative pharmacy, 15(2), 214-221. https://doi.org/10.1016/j.sapharm.2018.03.066
dc.relation.references[2] Amirgaliyev, B., Andrashko, Y., & Kuchansky, A. (2022). Building a Dynamic Model of Profit Maximization for a Carsharing System Accounting for the Region's Geographical and Economic Features. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4), 116. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254718
dc.relation.references[3] Deng, Q., Santos, B. F., & Curran, R. (2020). A practical dynamic programming based methodology for aircraft maintenance check scheduling optimization. European Journal of Operational Research, 281(2), 256-273. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.08.025
dc.relation.references[4] Graham, C. R., Woodfield, W., & Harrison, J. B. (2013). A framework for institutional adoption and implementation of blended learning in higher education. The internet and higher education, 18, 4-14. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2012.09.003
dc.relation.references[5] Hill, D. L. (2008). Qualitative Timetabling: An Organizational and Qualitative Approach to Improving University Course Scheduling. College Quarterly, 11(3), n3.
dc.relation.references[6] Hossain, S. I., Akhand, M. A. H., Shuvo, M. I. R., Siddique, N., & Adeli, H. (2019). Optimization of university course scheduling problem using particle swarm optimization with selective search. Expert systems with applications, 127, 9-24. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.02.026
dc.relation.references[7] Jana, C., & Pal, M. (2021). A dynamical hybrid method to design decision making process based on GRA approach for multiple attributes problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 104203. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104203
dc.relation.references[8] Mulesa, O., Geche, F., Voloshchuk, V., Buchok, V., & Batyuk, A. (2017, September). Information technology for time series forecasting with considering fuzzy expert evaluations. In 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 1, pp. 105-108). IEEE. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2017.8098747
dc.relation.references[9] Mulesa, O., Snytyuk, V., & Myronyuk, I. (2019). Optimal alternative selection models in a multi-stage decision-making process. EUREKA: Physics and Engineering, (6), 43-50. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2019.001005
dc.relation.references[10] Padilla, L. M., Powell, M., Kay, M., & Hullman, J. (2021). Uncertain about uncertainty: How qualitative expressions of forecaster confidence impact decision-making with uncertainty visualizations. Frontiers in Psychology, 11, 579267. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.579267
dc.relation.references[11] Sampurno, G. I., Sugiharti, E., & Alamsyah, A. (2018). Comparison of Dynamic Programming Algorithm and Greedy Algorithm on Integer Knapsack Problem in Freight Transportation. Scientific Journal of Informatics, 5(1), 49. https://doi.org/10.15294/sji.v5i1.13360
dc.relation.references[12] Xu, H., Kuchansky, A., & Gladka, M. (2021). Devising an individually oriented method for selection of scientific activity subjects for implementing scientific projects based on scientometric analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3), 114. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248040
dc.relation.referencesen[1] Almanasreh, E., Moles, R., & Chen, T. F. (2019). Evaluation of methods used for estimating content validity. Research in social and administrative pharmacy, 15(2), 214-221. https://doi.org/10.1016/j.sapharm.2018.03.066
dc.relation.referencesen[2] Amirgaliyev, B., Andrashko, Y., & Kuchansky, A. (2022). Building a Dynamic Model of Profit Maximization for a Carsharing System Accounting for the Region's Geographical and Economic Features. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4), 116. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254718
dc.relation.referencesen[3] Deng, Q., Santos, B. F., & Curran, R. (2020). A practical dynamic programming based methodology for aircraft maintenance check scheduling optimization. European Journal of Operational Research, 281(2), 256-273. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.08.025
dc.relation.referencesen[4] Graham, C. R., Woodfield, W., & Harrison, J. B. (2013). A framework for institutional adoption and implementation of blended learning in higher education. The internet and higher education, 18, 4-14. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2012.09.003
dc.relation.referencesen[5] Hill, D. L. (2008). Qualitative Timetabling: An Organizational and Qualitative Approach to Improving University Course Scheduling. College Quarterly, 11(3), n3.
dc.relation.referencesen[6] Hossain, S. I., Akhand, M. A. H., Shuvo, M. I. R., Siddique, N., & Adeli, H. (2019). Optimization of university course scheduling problem using particle swarm optimization with selective search. Expert systems with applications, 127, 9-24. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.02.026
dc.relation.referencesen[7] Jana, C., & Pal, M. (2021). A dynamical hybrid method to design decision making process based on GRA approach for multiple attributes problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 104203. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104203
dc.relation.referencesen[8] Mulesa, O., Geche, F., Voloshchuk, V., Buchok, V., & Batyuk, A. (2017, September). Information technology for time series forecasting with considering fuzzy expert evaluations. In 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 1, pp. 105-108). IEEE. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2017.8098747
dc.relation.referencesen[9] Mulesa, O., Snytyuk, V., & Myronyuk, I. (2019). Optimal alternative selection models in a multi-stage decision-making process. EUREKA: Physics and Engineering, (6), 43-50. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2019.001005
dc.relation.referencesen[10] Padilla, L. M., Powell, M., Kay, M., & Hullman, J. (2021). Uncertain about uncertainty: How qualitative expressions of forecaster confidence impact decision-making with uncertainty visualizations. Frontiers in Psychology, 11, 579267. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.579267
dc.relation.referencesen[11] Sampurno, G. I., Sugiharti, E., & Alamsyah, A. (2018). Comparison of Dynamic Programming Algorithm and Greedy Algorithm on Integer Knapsack Problem in Freight Transportation. Scientific Journal of Informatics, 5(1), 49. https://doi.org/10.15294/sji.v5i1.13360
dc.relation.referencesen[12] Xu, H., Kuchansky, A., & Gladka, M. (2021). Devising an individually oriented method for selection of scientific activity subjects for implementing scientific projects based on scientometric analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3), 114. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248040
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.sapharm.2018.03.066
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254718
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.08.025
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.iheduc.2012.09.003
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.02.026
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104203
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2017.8098747
dc.relation.urihttps://doi.org/10.21303/2461-4262.2019.001005
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.579267
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15294/sji.v5i1.13360
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248040
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.subjectмножина допустимих розв'язків
dc.subjectзаклад вищої освіти
dc.subjectосвітній процес
dc.subjectаудиторний фонд
dc.subjecta set of allowable solutions
dc.subjectan institution of higher education
dc.subjecteducational process
dc.subjectclassroom fund
dc.titleМоделі прийняття управлінських рішень з організації освітнього процесу в умовах високого рівня невизначеності
dc.title.alternativeModels for management decision-making on the organization of the educational process in conditions of a high level of uncertainty
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
2022v4n2_Mulesa_O_Yu-Models_for_management_decision_74-79.pdf
Size:
1.45 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
2022v4n2_Mulesa_O_Yu-Models_for_management_decision_74-79__COVER.png
Size:
1.83 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.9 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Ukrainian Journal of Information Technology. – 2022. – Vol. 4, No. 2