Адаптивний алгоритм розподілу завдань у студентських проектах з програмної інженерії

Abstract

Об’єкт дослідження – процес розподілу завдань у командах студентських проєктів спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення». Предмет дослідження – методи та алгоритми адаптивного розподілу завдань з використанням гібридних моделей машинного навчання в умовах обмеженого часу, швидкої зміни компетентнісної динаміки та відсутності великих історичних даних. Мета роботи – розробити, теоретично обґрунтувати та експериментально перевірити адаптивний алгоритм розподілу завдань, який підвищує ефективність командної роботи, знижує конфліктність і забезпечує рівномірний професійний розвиток усіх студентів. Наукова новизна полягає в розробці гібридної адаптивної моделі розподілу завдань, спеціально орієнтованої на короткострокові студентські проєкти, а також у впровадженні механізмів онлайн-навчання за відсутності попередньої історії взаємодії.

Object of the research – the process of task allocation in teams of student projects in specialty 121 “Software Engineering”. Subject of the research – methods and algorithms of adaptive task allocation using hybrid machine learning models under conditions of limited time, rapidly changing competency dynamics, and the absence of large historical datasets. Purpose of the work – to develop, theoretically substantiate, and experimentally evaluate an adaptive task allocation algorithm that increases team efficiency, reduces conflicts, and ensures balanced professional development of all students. The scientific novelty lies in the development of a hybrid adaptive model for task allocation specifically oriented toward short-term student projects, as well as in the introduction of online learning mechanisms in the absence of prior interaction history.