Анна Павловна Сергушичева – к.т.н., доцент кафедры автоматики и вычислительной техники
Вологда
Anna P. Sergushicheva – Cand. Sci. (Engineering), Аassociate Professor in the Department of automation and computer engineering
Vologda
Елена Николаевна Давыдова – к.т.н., доцент кафедры автоматики и вычислительной техники
Вологда
Elena N. Davydova – Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of the Department of automation and computer engineering
Vologda
Цель статьи представить результаты исследования по разработке генетического алгоритма для решения задач профориентации выпускников средних образовательных заведений и проверка возможности его реализации в компьютерной системе. Вопрос профориентации выпускников по-прежнему остается актуальным, проблемным и до конца не решенным. По мнению авторов, внедрение технологий искусственного интеллекта в системы профориентации является перспективным направлением, на которое следует обратить внимание. Генетические алгоритмы широко применяются для решения поисковых и оптимизационных задач в различных предметных областях. Авторы предлагают автоматизировать процесс выявления склонности выпускников средних образовательных заведений к тому или иному роду деятельности путем построения программной системы профориентации на базе генетического алгоритма.
Материалы и методы: Для выявления предрасположенности индивидуума к конкретному виду деятельности необходимо иметь перечень требований и противопоказаний к профессии. В числе способов описания норм и требований к претенденту-специалисту профессиограммы, списки необходимых компетенций и другие. Определить характеристики индивидуума, влияющие на выбор профессии, позволяют специальные тесты, активизирующие опросники и анкеты, оценки по школьным предметам. Сопоставление личностных характеристик и требований авторы осуществляют посредством генетического алгоритма. Генетические алгоритмы относятся к группе эволюционных методов и базируются на эволюционной теории. В числе их достоинств концептуальная простота и широкая применимость, устойчивость к динамическим изменениям окружающей среды и способность к самоорганизации.
Результаты: Разработан генетический алгоритм, в котором в качестве исходной информации для создания новой популяции приняты оценки аттестата индивидуума. На основе этих оценок формируется начальная популяция профессий. В результате скрещивания пары особей из родительской популяции получается потомок, хромосома которого состоит из генов обоих родителей. Отбор выживших экземпляров осуществляется на основе процента успеха в освоении каждой из профессий в списке и функции приспособленности. Разработанный алгоритм был реализован в программной системе. Как показали эксперименты, генетический алгоритм успешно справляется с задачей поиска оптимального списка профессий по заданному критерию.
Заключение: Результаты исследования показывают, что применение генетических алгоритмов предоставляет удобные механизмы внедрения методов искусственного интеллекта в сферу профориентации, что позволяет повысить качество рекомендаций по выбору профессии.
The purpose of the article is to present the results of a study on the development of a genetic algorithm to solve the problems of career guidance for graduates of secondary educational institutions and to verify the possibility of its implementation in a computer system. The issue of career guidance for graduates is still relevant, problematic and not fully resolved. According to the authors, the introduction of artificial intelligence technologies in career guidance systems is a promising area that should be paid attention to. Genetic algorithms are widely used to solve search and optimization problems in various subject areas. The authors propose to automate the process of identifying the tendency of secondary school graduates to a particular type of activity by building a vocational guidance system based on a genetic algorithm.
Materials and methods. To identify an individual’s predisposition to a specific type of activity, it is necessary to have a list of requirements and contraindications to the profession. Among the ways of describing the norms and requirements for the applicant-specialist are professiograms, lists of necessary competencies and others. To determine the characteristics of the individual that affect the choice of profession, it is possible to use special tests, activating questionnaires, grades in school subjects. The authors carry out the comparison of personality characteristics and requirements through a genetic algorithm. Genetic algorithms belong to the group of evolutionary methods and are based on the evolutionary theory. Among their advantages are conceptual simplicity and wide applicability, resistance to dynamic environmental changes and the ability to self-organize.
Results. The genetic algorithm has been developed, in which as a source of information for creating a new population individual certificate evaluations are accepted. Based on these estimates, an initial population of professions is formed. As a result of crossing a pair of individuals from the parent population, a descendant is obtained whose chromosome consists of the genes of both parents. The selection of surviving specimens is based on the percentage of success in the development of each of the professions in the list and the fitness function. The developed algorithm was implemented in a software system. As experiments showed, the genetic algorithm successfully copes with the task of finding the optimal list of professions according to a given criterion.
Conclusion. The results of the study show that the use of genetic algorithms provides convenient mechanisms for introducing artificial intelligence methods into the field of career guidance, which improves the quality of recommendations for choosing a profession.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.