Худік Б.О. Методика побудови рекомендаційної системи для сфери освіти на основі гібридного підходу. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. – Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій Міністерства освіти і науки України. – Київ, 2023.
Сучасні підходи до організації освітніх процесів при формуванні індивідуальної освітньої траєкторії здобувачів освіти потребують формування рекомендацій щодо вибору навчальних курсів, навчальної літератури, прогнозування запису користувачів на курс та вирішення інших допоміжних освітніх задач, що робить ці процеси сферою інтересу рекомендаційних систем. Аналіз використання рекомендаційних систем показав, що більшість з них концентруються на забезпеченні комерційних задач та цілей, тоді як в сфері освіти першочерговим завданням є забезпечення якості освітнього процесу. Також, присутня суттєва відмінність в об’єктах інтересу та цільовій аудиторії рекомендаційних систем в освітній сфері: чітко визначена аудиторія користувачів; одноразовість та швидкоплинна актуальність більшості рекомендацій; можливість отримати попередні оцінки об’єктів інтересу за рахунок обов’язкових опитувань. Це обумовлює потребу створення окремої методики для побудови рекомендаційної системи з метою підвищення якості вирішення різноманітних задач підтримки прийняття рішень в освітніх процесах.
В роботі вирішено актуальне науково-прикладне завдання підвищення якості надання рекомендацій в сфері освіти за рахунок використання рекомендаційної системи на основі гібридного підходу.
Проведено аналіз сучасних методів, моделей та підходів до побудови рекомендаційних систем, зокрема: підхід на основі контентної фільтрації; підхід на основі колаборативної фільтрації; гібридні підходи. Для врахування результатів оцінювань користувачами об’єктів інтересу проведено огляд методів експертного оцінювання, розглянуто особливості визначення та специфіку використання різних шкал, розглянуто питання формування узагальнених експертних оцінок для обчислення загального рейтингу об’єктів інтересу користувачів.
Оскільки значна частина характеристик має лінгвістичну природу, запропоновано використовувати модель представлення даних на основі нечіткої логіки, що дозволяє забезпечити спрощений перехід від однієї числової шкали оцінювання до іншої без зміни лінгвістичного представлення моделі даних.
Застосування методів рекомендаційних систем в сфері освіти розглянуто в роботі в контексті найбільш типових задач здобувачів, що забезпечують підтримку освітнього процесу.
Розроблений метод формування рекомендацій по об’єктам інтересу з використанням гібридного підходу може бути використаний для визначених в роботі типів рекомендацій та подібних до них з урахуванням наступних особливостей: системі відомий об’єкт інтересу користувача, об’єкти інтересу містять певний текстовий опис; ступінь релевантності об’єкта інтересу до запиту користувача враховує семантичну близькість запиту (або характеристик користувача) до об’єктів інтересу, а вже на наступних кроках – оцінки користувачів, інформацію про взаємодію здобувача з об’єктом інтересу та його поведінку в системі. Для оцінки релевантності інтересів користувача до об’єктів рекомендації пропонується використовувати методи обробки природної мови, зокрема, для попередньої фільтрації об’єктів інтересу. Це дозволяє скоротити розмір вектору потенційно корисних об’єктів. Використання цільових опитувань дозволяє зменшити розміри матриць колаборативної фільтрації на останньому етапі формування рекомендації. Також, рейтингування об’єктів інтересу на основі цільових опитувань дозволяє зменшити проблему «холодного старту», оскільки кількість об’єктів без рейтингової інформації в системі є дуже низькою, і навіть для таких об’єктів можна легко отримати попередню оцінку на основі аналогічних оцінок схожих з ними об’єктів.
Апробація методики була проведена шляхом розробки рекомендаційної системи для вирішення задач формування рекомендації щодо вибору дисципліни блоку вільного вибору студента та підбору навчальної літератури. Аналіз отриманих результатів продемонстрував, що відгук моделі становить 92% - стільки користувачів погодились з рекомендацією, наданою системою. Оцінка рівня задоволеності користувачів отриманою рекомендацією щодо вибору дисципліни з плином часу становить 76%, при цьому 15% хоча і хотіли б поміняти свій вибір, але на ті дисципліни, що надала їх рекомендаційна система в вершині списку рекомендацій. Дослідження рівня релевантності рекомендації при вирішенні задачі підбору літературних джерел показало середню оцінку 8,5 за 10-бальною шкалою.
Ключові слова: рекомендаційна система;освітня сфера;автоматизація;інформаційна технологія;інформаційна система;підтримка прийняття рішень;математичне моделювання;база даних;нечітка логіка;нечітка модель;результати користувацької активності;машинне навчання;обробка текстів природною мовою;гібридний підхід.
