Моделі та інструментальні засоби для прийняття рішень за умов невизначеності при автоматизованому відборі персоналу на Інтернет-платформах

Abstract

Ющенко К.С. Моделі та інструментальні засоби для прийняття рішень за умов невизначеності при автоматизованому відборі персоналу на Інтернет-платформах. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп'ютерні науки» – Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національна академія наук України, Київ, 2023. Дисертаційна робота присвячена розробці моделей та інструментальних засобів підтримки прийняття рішень за умов невизначеності в сучасних системах автоматизованого відбору персоналу на Інтернет-платформах. У вступі обґрунтовано актуальність теми, розглянуто зв'язок роботи з науковими темами та актуальними напрямками, сформульовані мета та задачі дослідження, розкрито наукову новизну та практичну цінність. У першому розділі проведений теоретичний аналіз джерел щодо розробки моделей та інструментальних засобів для прийняття рішень при автоматизованому відборі персоналу. Визначено, що при доволі широкому представленні робіт щодо підтримки рішень в сфері управління персоналом організації, в тому числі, з використанням сучасного інструментарію, роботи щодо застосування поєднання сучасних моделей, інструментальних засобів та Інтернет-технологій при роботі з персоналом залишилися на рівні теоретичних напрацювань. Проаналізовані методологічні підходи дозволили сформулювати поняття 3D резюме, яке пропонується розглядати через документ HTML-формату, який представляє професійні досягнення особи в трьох вимірах через текст, співбесіду з відеозаписом та тестування в режимі он-лайн. Визначені та обґрунтовані основні методи та підходи до реалізації задач роботи. У другому розділі представлена реалізація підходу переходу та вибору, як дій, що часто повторюються, при тестуванні знань та вмінь у веб-сервісі з чітко означеними задачами. Основою до наукового пошуку стали абстрактні числові автомати, які вже знаходили свою реалізацію при відтворенні поведінки нервової системи живої істоти в розробці технологій штучного інтелекту. До уваги прийнято те, що абстрактний автомат функціонує в дискретному часі 𝑡= 0,1,2, . .. і переходи між станами здійснюються миттєво. У кожен момент t дискретного часу автомат знаходиться в певному стані а(𝑡) з множини А станів автомату, причому в початковий момент часу 𝑡= 0 він завжди знаходиться в початковому стані а0. У момент часу 𝑡 перебуваючи в стані 𝑎(𝑡), автомат здатний сприйняти на вхідному каналі сигнал х(𝑡) ∈𝑋 і видати на вихідному каналі сигнал 𝑦(𝑡) = 𝜆(𝑎(𝑡), 𝑥(𝑡)),переходячи в стан 𝑎(𝑡+ 1) = 𝛿(𝑎(𝑡), 𝑥(𝑡)). Залежність вихідного сигналу від вхідного стану вказує про наявність пам'яті. Подібне функціонування автомату дозволяє робити повтор дії та вибір наступного кроку (питання або завдання) в залежності від правильності попередньої дії (істини або хиби у вирішенні поставленого завдання). Зазначене може бути використане в розробці інструментального засобу з відбору персоналу для опису дій людини, що проходить тестування за допомогою мережі Інтернет, коли на початку є деякі вхідні слова (тезаурус спеціальності, що закладений у тести, завдання, співбесіду у дистанційному форматі), що описують розуміння респондентом теми співбесіди, а на виході, після складного перебору обмежень, є сформований системою висновок про відповідність даного претендента наведеним професійним вимогам. Звичайно, остаточне рішення приймає людина (менеджер по персоналу), але основний відбір здійснює саме система, яка разом з респондентом переходить за циклами вибору та запам'ятовує питання і відповіді на них, співвідносячи це з конкретною зареєстрованою в системі особою. Використання абстрактних автоматів для реалізації дій повтору і вибору у алгоритмі моделювання інтелектуальної діяльності людини дозволяє здійснювати переходи між питаннями в залежності від попередньої відповіді респондента. Наприклад, якщо відповідь претендента при заповненні 3D резюме не співпадає хоча б з одним з ключових слів, то наступне завдання 3D резюме не повинне активуватися. В розділі реалізований підхід з програмування тригерів, як схеми зі стійкими станами перебування, допоки на зміниться керуючий вплив, і які дозволяють перетворити та запам'ятати інформацію, що отримала система, можливе за допомогою будь-яких сучасних мов програмування. Приклад програмування тригера буде наведений в практичному розділі роботи. Тип тригера, який може бути використаний при реалізації 3D резюме може бути обрано за способом організації логічних зв'язків, з лічильним входом, із затримкою, універсальні, комбіновані і, навіть, за способом запису інформації. Тип тригеру обирається в залежності від задач 3D резюме. Наведений евристичний алгоритм кодування станів мінімізує сумарне число змін елементів пам'яті на всіх переходах автомата. Це дозволяє виключити можливість вибору одного питання із множини питань для того ж самого користувача, а також вибору одного набору питань для різних користувачів, що проходять сегментацію чи навчання. Це виключає вплив людського фактору на автоматизовану систему навчання персоналу і дозволяє отримати об'єктивні результати. У третьому розділі роботи розглядається задача розробки моделі для прийняття рішення при автоматизованому відборі персоналу шляхом тестування, коли в процесі перебору переходів від одного питання до іншого окрім задачі власне забезпечення цих переходів із запам'ятовуванням результатів входу і виходу, слід також реалізувати модель вибору завдань із множини / переліку всіх завдань, що закладені в систему. При цьому слід врахувати, що завдання повинні поступати у порядку збільшення або зменшення складності для уточнення рівня підготовки працівника або кандидата на роботу. Завдання можуть бути з підказкою або без, із використанням тезаурусу професійного словника, забезпечувати деяку ймовірність проходження завдань (відсоток виконаних завдань для отримання задовільного результату). Завдання не повинні повторюватися в межах виконання одного тестування і не повинні мати однакову черговість відкриття при низці перевірок знань працівників. В роботі для вирішення цієї наукової задачі було розвинуто підхід Г.П. Донця, В.А. Пепеляєва, О.М. Трофимчука про оптимальне розбиття на кількість груп та запропоновано стратегію щодо генерування вибору випадкового питання для формування множини питань в системі тестування знань працівника. Створено тестовий примірник програми-генератора та апробовано при формуванні вибірки з десяти випадкових завдань за номерами запису від 1 до 2000. Розроблено модель з використанням алгоритму за оберненою функцією та за методом Неймана-Пірсона для генерації випадкового номера завдання за заданої аналітичної функції розподілу. Алгоритм перевірено при роботі з переліком з 2000 завдань. Для того, щоб створити систему підбору кадрів з використанням засобів штучного інтелекту, необхідно, щоб система могла вирішувати задачу відповідності отриманої відповіді поставленому питанню. Тільки після цього, оцінюючи виконання попереднього завдання, для респондента може бути відкрите наступне завдання. Задачу відповідності відповіді можна вирішити за допомогою логіки висловлювань, зокрема, за допомогою обчислювання висловлювань або логічного програмування. Словник обчислювань висловлювань може допомогти у формуванні висновку відносно нових висловлювань, отриманих від респондента. Правила побудови описують ті вирази, які є об'єктами мови, або формулами мови. Тобто, вислів є складеним висловлюванням, яке побудоване за певними мовними правилами. Сукупність правил може бути представлена наступним чином: а) базисом є слово або висловлювання, яке входить до тезаурусу сфери опитування і визнається формуло; б) індукційним кроком є припущення того, що деякі ключові слова X та Y у відповіді респондента є формулами, у такому випадку формулами є деякі логічні висловлювання: кон'юнкція, диз'юнкція, логічне заперечення, імплікація, еквівалентність; в) обмеженням правил є те, що застосовуються лише базис та індукційний крок для визначення істини або хиби. Фактично застосування такого правила є рух по вузлам деякого дерева висловлювань: кореневий вузол – початкове слово, а далі вузли-зв'язки покрокові, які дозволяють на кожному індукційному кроці виясняти відповідність відповіді поставленій задачі. У підсумку розглянутого питання наведено сукупність правил логіки, а також описано процес визначення відповідності відповіді поставленому питанню за допомогою дерева висловлювань. Представлено алгоритм знаходження відповідності отриманої відповіді за словами-еталонами та ключовим словом завдання. Наведена модель процесу обчислення висловлювань з використанням базового словника, який сформовано за правилами логіки, що дозволяє з використанням засобів штучного інтелекту визначити, хибна чи істинна була відповідь. Для цього використано підхід, який у разі отримання неточної відповіді та невідповідності з висловлюванням 𝑌𝑖, здійснює перехід до нового сформованого висловлювання 𝑌𝑖+1, яке також не є абсолютно точним, але дозволяє співставити відповідь респондента з отриманням оцінки знань. При вірній відповіді та співпадіння з висловлюванням 𝑌𝑖+1, процес завершується. Зазначене враховує той аспект, що як і у випадку роботи з людиною, існує базовий словник, в який додаються необхідні терміни, на основі яких формуються логічні ланцюги з формули та індукційних кроків. Слова-еталони, які може використати респондент при відповіді на завдання, слід порівняти з ключовим словом, яке виступає базисом вірної відповіді на завдання. Базовий словник системи повинен забезпечувати дві вимоги: слова-еталони повинні бути упорядковані, а сам словник повинен мати інформаційну надлишковість. Виникнення нового слова відповіді, яке за індукційного кроку не суперечить обмеженням, додається до базового словника. Реалізація цього питання дозволила розробити модель співвідношення точності отриманої відповіді для якісної оцінки знань. Враховуючи те, що реалізація відбору персоналу, особливо на великих підприємствах чи рекрутингових агентствах, відбувається не поосібно, а з одночасною великою кількістю працівників, щодо яких відбувається тестування знань, задачею інформаційної технології роботи з персоналом є забезпечення багатопотокового ланцюга одночасного опитування персоналу. Наведено алгоритм здійснення переходів між згенерованими вибірками питань при одночасному тестуванні декількох респондентів за підходом, використовуваному у СМО. Враховано, що тестування відбувається найчастіше для груп осіб, а не поодиноких респондентів, тому є необхідність забезпечення багатопотокового ланцюга одночасного опитування персоналу. Зроблено перехід від моделі процесу обчислення висловлювань та якісної оцінки знань до забезпечення системою процесу такого перебору питань, який дозволяє формувати різні вибірки для кожного окремого респондента. Запропоновано для організації процесу здійснення переходів між згенерованими вибірками питань при одночасному тестуванні декількох респондентів використовувати підхід із застосуванням теорії систем масового обслуговування. Представлено алгоритм та лістинг програми. Четвертий розділ роботи представляє експериментальну версію системи відбору персоналу у вигляді веб-реалізації 3D резюме. В процесі розробки 3D резюме був реалізований експеримент з використанням обчислювальної платформи для конструювання Arduino, який дозволив опрацювати механізм переходів між питаннями в залежності від правильної відповіді на попереднє питання. На цій основі було розроблене 3D резюме для тестування знань працівника (за приклад взяті вимоги до програміста С++). У підсумку, на Інтернет-платформі було створене 3D резюме, опрацьований механізм перебору питань, переходів між окремими вкладками 3D резюме після виконання обов'язкової процедури підтвердження відповідності знань вимогам наявної вакантної посади через аналіз ключових слів у письмовій відповіді респондента. Початком роботи із 3D резюме є реєстрація в системі. За зареєстрованим логіном фіксується унікальна ознака об'єкта. За цією унікальною ознакою записи про дії користувача вносяться до бази даних. Кожен вхід до системи через спеціальну форму входу фіксується за датою, часом входу і виходу, виконаними або не вірно виконаними завданнями. Точка входу за часом в систему 3D резюме дозволяє відкрити початковий етап тестування – тестове письмове завдання. Такий підхід дозволяє за ключовими словами на самому початку складання 3D резюме визначити, наскільки людина володіє тезаурусом спеціальності та може в подальшому розібратися з іншими завданнями, необхідними для визначення компетентностей працівника. Такі ключові слова утримуються в базовому словнику системи 3D резюме. Безпосередньо інтерфейс роботи над тестовим завданням є класичним вікном для введення відповіді користувачем своєю рідною мовою чи, на необхідності, для написання програмного коду. Після того, як написання тестового завдання виконано, активуються кнопки двох інших вкладок 3D резюме – проходження тестів та відеопитання, для проведення опитування у відеорежимі. Реалізовані процедури заміни номеру питання та тригерів у базі даних 3D резюме. Наведений опис та лістинг кодів реалізації таких процедур при управлінні базою даних 3D резюме. Проведене тестування експериментальної версії 3D резюме. Для запобігання послідовному перебору всіх слів відповіді та пошуку відповідності в базовому словнику системи, що може займати багато часу, був розроблений ітераційний алгоритм визначення відповідності введеного слова ключовому слову з базового словника 3D резюме. Аналіз результатів експерименту та математичного моделювання за технологією GOMS щодо тестування експериментальної версії 3D резюме дозволив визначити значення дисперсії розподілу сеансних результатів для сигнатур, які характеризуються найбільшим розкидом значень. Був отриманий розподіл близький до розподілу Стьюдента. Довірча ймовірність складає 𝑃 =95%. Результати проведеної роботи впроваджені у діяльність Товариства з обмеженою відповідальністю «Будівельно-проектна фірма Україна» для створення форми навчання кадрів з техніки безпеки при виконанні будівельних робіт та в роботу «Академії праці, соціальних відносин і туризму» для використання у навчальному процесі.