У статті розвинуто підходи до побудови рекомендаційної системи підтримки прийняття рішень на базі автоматизованої системи запису студентів на вибіркові навчальні курси, що була
розроблена в Національному університеті «Києво-Могилянська академія». Сформульовано відповідні оптимізаційні задачі, при цьому основний акцент робиться на пошуку методів знаходження
адекватних цільових функцій. Розглянуто можливість застосування евристичних методів, зокрема
на базі PageRank-подібних методик та методу Сааті. Крім того, розглянуто задачу автоматизованого розрахунку кількості груп в умовах нечітко сформульованих м’яких обмежень.
The paper regards approaches to developing a recommendation decision making supporting system for
enrollment in selective educational disciplines. Reciprocal optimization problems including multi-level and
multi-criteria problems of choosing sets of disciplines are formulated. Hereby it is taken into account that
optimization criteria and goal functions might be defined not well and therefore should be estimated, e.g. by
taking into account the available experience. These functions may be non-additive and non-linear, so
combining functions of getting usefulness of sets by usefulness of single disciplines should be involved.
Some approaches to getting such combining functions are proposed in the paper. Possible ways of taking
into account possible connections between disciplines (e.g. if one discipline should rely upon another one
and therefore should precede it) which form the framework of a curricula template are also regarded.
A possible fragment of such a graph of relations in a Prolog-like notation is given. The ontology of topics
covered by disciplines is considered. A possibility of applying heuristic approaches, such as PageRank-like
techniques and the Saati method based on pair comparisons, has been explored. As a result, we regard a
possible generative model for getting transitional probabilities and some equations for getting unknown
coefficients. The problem of automated calculating of amount of groups and forming groups of students
under soft and fuzzy constraints is regarded as well.
