Математическая модель построения отраслевой профориентационной системы поддержки принятия решений

В статье рассматривается проблематика построения отраслевой информационной системы поддержки принятия решений для функционирования в сфере образования и профориентации в условиях ограниченного количества данных. Поддержка принятия решений осуществляется при выборе инженерных профессий и определении склонностей обучающихся к деятельности в инженерно-технической сфере. Для формализации склонностей обучающихся предложены ключевые факторы и оценочные характеристики, позволяющие сделать обоснованные выводы, опираясь на информацию, доступную в рамках цифровой образовательной среды. Факторы представлены с учетом возможности получения их значений с использованием иммерсивных технологий и цифровых образовательных продуктов. В рамках исследования получена обобщенная математическая модель, позволяющая представить выраженность ряда параметров и сопоставить их с дальнейшей профессиональной траекторией обучающегося. Для модели представлены индексы и оценки значимости рассматриваемых параметров при прогнозе, также предложены способы включения в систему поддержки принятия решений различных вариантов оценки выраженности. В группы параметров для модели включены как результаты психологической диагностики, так и результаты образовательной деятельности. Также представлено приложение обобщенной модели к профессии горнодобывающей отрасли на основе проведенных коллективом авторов тестирований, включая опорную группу представителей профессиональной среды.

1. Макарова М.Ю. Принципы функционирования информационных систем поддержки профориентации. Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2012;(2):44–51.

2. Тарасова Ю.С., Чечин А.В., Андреев В.В. Автоматизация профориентационного тестирования с использованием программного комплекса СolourUnique Pro*. В сборнике: CPT2019 Международная научная конференция Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета и Научно-исследовательского центра физико-технической информатики: CPT2019 Труды Международной научной конференции, 13–17 мая 2019 года, ЦарьГрад, Россия. ЦарьГрад: Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Научно-исследовательский центр физико-технической информатики; 2019. С. 231–236.

3. Balogun V.F., Thompson A.F. Career Master: A Decision Support System (DSS) for Guidance and Counseling in Nigeria. The Pacific Journal of Science and Technology. 2009;10(2):337–354.

4. Mundra A., Soni A., Sharma S.K., Kumar P., Chauhan D.S. Decision Support System for Determining: Right Education Career Choice. In: Computer Networks and Security: International Conference on Communication and Computing (ICC-2014), 12–14 June 2014, Bangalore, India. 2014. pp. 8–17.

5. Holly M., Weichselbraun C., Wohlmuth F., Glawogger F., Seiser M., Einwallner P., Pirker J. VRChances: An Immersive Virtual Reality Experience to Support Teenagers in Their Career Decisions. Multimodal Technologies and Interaction. 2024;8(9). https://doi.org/10.3390/mti8090078

6. Simons A., Wohlgenannt I., Zelt S., Weinmann M., Schneider J., Vom Brocke Ja. Intelligence at play: Game-based assessment using a virtual-reality application. Virtual Reality. 2023;27(3):1827–1843. https://doi.org/10.1007/s10055-023-00752-9

7. Slavova Yo., Mu M. A Comparative Study of the Learning Outcomes and Experience of VR in Education. In: 2018 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR), 18–22 March 2018, Tuebingen/Reutlingen, Germany. IEEE; 2018. pp. 685–686. https://doi.org/10.1109/VR.2018.8446486

8. Soliman M., Pesyridis A., Dalaymani-Zad D., Gronfula M., Kourmpetis M. The Application of Virtual Reality in Engineering Education. Applied Sciences. 2021;11(6). https://doi.org/10.3390/app11062879

9. Tanaka E.H., De Almeida L., De Freitas Gouveia G.S., Clerici R.P.S., Alves A.H.F., De Oliveira R.R. A collaborative, immersive, virtual reality environment for training electricians. Journal on Interactive Systems. 2023;14(1):59–71. https://doi.org/10.5753/jis.2023.2685

10. Zhao J., Lin L., Sun J., Liao Yu. Using the Summarizing Strategy to Engage Learners: Empirical Evidence in an Immersive Virtual Reality Environment. The Asia-Pacific Education Researcher. 2020;29(5):473–482. https://doi.org/10.1007/s40299-020-00499-w