Developing adaptive learning management application for project team in It-industry

dc.contributor.authorSokol, Volodymyr Yevhenovychen
dc.contributor.authorBronin, Sergiy Vadymovichen
dc.contributor.authorKarnaukh, Vira Eduardivnaen
dc.contributor.authorBilova, Mariia Oleksiivnaen
dc.date.accessioned2020-07-17T07:15:14Z
dc.date.available2020-07-17T07:15:14Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractKeeping employees aligned with modern trends and developments in their professional areas is the main focus of a lifelong lea rning approach. That becomes even more important for such dynamic industries like Information Technology. Therefore, it’s crucial to extend existing e-learning management system with an adaptive training component that enables the effective study of on-demand skills, leading to a broader range of candidates available for project management to select from and consequently improving the overall performance of an IT company. To improve the existing learning process according to company's and employee's needs the overview of a typical learning management system functionality is given in this paper. The main benefits from the adoption of a learning management system in small and medium-sized IT-companies were discussed, analysis of their features and problems was given. The adjustment plan for the typical learning management system to be suitable for the information technology domain including module of the adaptive learning content selection using the basic principles of graph theory was proposed to reduce the time of the learning process. LMS OpenOLAT was reworked according to the adjustment plan which is reflected by the number of diagrams such as sequence diagram, IDEF0 business process description, activity diagram that shows search algorithm steps and application component diagram. Also, GUI was adjusted to provide user with a good look and feel. The benefits of the proposed approach in business processes of IT-company are shown using “Academy – Smart”. To prove the efficiency of the proposed algorithm, real courses were used. Based on the learning material, provided by “Coursera”, a number of test cases was formed and analyzed. After applying adaptive content selection algorithm according to the models of “Academy – Smart” employees, learning time was reduced and optimized. This investigation has shown significant improvement in the resource management process and acceleration of the learning process for employees.en
dc.description.abstractБезперервна підтримка особистого розвитку співробітників відповідно до сучасних тенденцій їх професійної сфери є основним підходом до корпоративного навчання. Це стає ще важливішим для такої динамічної галузі, як інформаційні технології. Зважаючи на це, важливо розширити чинні системи управління електронним навчанням за допомогою адаптивного навчального компонента. Такий компонент дозволяє ефективно засвоювати необхідні навички, що веде до збільшення кількості потенційних кандидатів на участь у проекті та, як наслідок, підвищення загальної продуктивності ІТ-компанії. Для вдосконалення наявного навчального процесу відповідно до потреб компанії та працівника в цій статті наведено огляд типової функціональності систем управління навчанням. Розглянуто основні переваги впровадження системи управління навчанням у малих та середніх ІТ-компаніях, проаналізовано їх особливості та проблеми. Запропоновано шлях удосконалення типової системи управління навчанням, яка підходить для використання в області інформаційних технологій, включаючи модуль адаптивного вибору змісту навчального матеріалу з використанням основних принципів теорії графів для скорочення часу навчального процесу. Система OpenOLAT була доповнена відповідно до запропонованого плану, що показано на діаграмах, таких як діаграма послідовностей, опис бізнес-процесів IDEF0, діаграма діяльності, що показує кроки алгоритму пошуку та діаграма компонентів додатку. Крім того, було розроблено графічний інтерфейс користувача для забезпечення зручної взаємодії з додатком. Переваги запропонованого підходу в бізнес-процесах IT-компанії показані відповідно до роботи «Academy – Smart». Для доведення ефективності запропонованого алгоритму були використані реальні курси. На основі навчального матеріалу, наданого «Coursera», було сформовано та проаналізовано низку тестових прикладів. Після застосування алгоритму адаптивного вибору контенту за моделями працівників «Academy – Smart» час навчання скорочувався та оптимізувався. Це дослідження показало значне вдосконалення процесу управління ресурсами та прискорення процесу навчання працівників.uk
dc.identifier.citationDeveloping adaptive learning management application for project team in It-industry / V. Y. Sokol [et al.] // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : System analysis, control and information technology : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2020. – № 1 (3). – С. 97-105.en
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.17
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4689-3356
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3094-0450
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7130-0922
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7002-4698
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/47409
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectcontent selectionen
dc.subjectgraph theoryen
dc.subjectвибір контентуuk
dc.subjectтеорія графівuk
dc.titleDeveloping adaptive learning management application for project team in It-industryen
dc.title.alternativeРозробка застосунку для управління адаптивним навчанням проектної команди в Iт-індустріїuk
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_KhPI_2020_1_SAUI_Sokol_Developing.pdf
Розмір:
1.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.28 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: