Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/30309
Title: | Формирование проектных команд на основе анализа социальных сетей |
Authors: | Королева, Елена Александровна |
metadata.dc.contributor.advisor: | Семенов, Михаил Евгеньевич |
Keywords: | теория графов; социальная группа; социальный граф; анализ социальных сетей; алгоритм Ньюмана; graph theory; social group; social graph; social network analysis; newman algorithm |
Issue Date: | 2016 |
Citation: | Королева Е. А. Формирование проектных команд на основе анализа социальных сетей : магистерская диссертация / Е. А. Королева ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Физико-технический институт (ФТИ), Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2016. |
Abstract: | Цель исследования – разработка социальной технологии равномерного разделения сложившегося коллектива на проектные группы. В процессе исследования проводилось разделение группы, состоящей из 20 студентов, на четыре мини-группы по 5 человек для реализации проектов, ранжирование полученных мини-групп по уровню сложности выполняемых задач и статистическая оценка эффективности разделения. В результате исследования учебная группа из 20 студентов была разделена на четыре мини-группы по 5 человек с коэффициентом модулярности кластеризации 0,284, проведено ранжирование полученных мини-групп по уровню сложности выполняемых задач, статистически оценено положительное влияние взаимодействия внутри мини-групп на индивидуальную академическую успеваемость студентов. The purpose of study is a development of social technology of uniform division of the existing staff in the project groups. During the study, there were conducted division of the group consisting of 20 students into four mini-groups of 5 people for the projects' realization, ranking of received mini-groups by the level of the task complexity to perform, and statistical evaluation of the division efficiency. As a result, the group of 20 students was divided into four mini-groups of 5 people with modularity coefficient of clustering equals to 0.284, ranking of received mini-groups by the level of the task complexity to perform was conducted, positive influence of interaction within mini-groups on individual academic performance of students was statistically estimated. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/30309 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU209229.pdf | 2,37 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.