RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2024, том 36, выпуск 3, страницы 213–224 (Mi tisp898)

Разработка алгоритма формирования команд ИТ-проектов на основе данных цифрового следа студентов

А. В. Мельникова, М. С. Воробьева, Е. В. Егорова, Е. Д. Чеканова

Тюменский государственный университет

Аннотация: В статье рассматривается разработка алгоритма для формирования команд ИТ-проектов. Материалами послужили данные цифрового следа студентов ИТ-направления. Цифровым следом студента является постоянно пополняемый набор данных, включающий отчетные документы проектных дисциплин, промежуточные результаты по дисциплинам, практическим подготовкам. В работе приводится пример решения задачи формирования команд с применением графов. Был предложен алгоритм, в основе которого лежит графовая модель, позволяющая построить граф, отражающий взаимодействие студентов в прошлых проектах. На основе построенного графа формируются команды. Внутри графовой модели предложены два подхода формирования команд: на основе кластеризации вершин и с помощью обхода графа. Для определения лучшей команды строится граф связи студентов с текстовыми тегами, представляющими технологии, языки программирования, фреймворки и пр. Алгоритм был апробирован на данных студентов ИТ-направления Математическое обеспечение и администрирование информационных систем Школы компьютерных наук и требованиях к реальному проекту и протестирован на спонтанном распределении студентов по проектам в рамках дисциплины. С помощью алгоритма можно оценить на сколько удачно было разбиение. Создание эффективных команд играет ключевую роль в успешной реализации проектов, поэтому предложенный алгоритм может быть полезен для преподавателей и руководителей проектов в ИТ-сфере. Разработанный алгоритм планируется интегрировать в веб-сервис поиска исполнителей ИТ-проектов.

Ключевые слова: формирование команд, цифровой след, текстовые теги, студенты, проект, исполнители, команда, графы, спектральная кластеризация, поиск в глубину

DOI: 10.15514/ISPRAS-2024-36(3)-15



© МИАН, 2024