System informatyczny wspomagający ocenę wiedzy pracowników na przykładzie działu serwisowego

• Authors: Dudek Adam , Patalas-Maliszewska Justyna
• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

W artykule przedstawiono system informatyczny wspomagający ocenę wiedzy pracowników, który został opracowany w odpowiedzi na potrzeby zdefiniowane w dziale serwisowym przedsiębiorstwa produkcyjnego. System składa się z następujących modułów: gromadzenie wiedzy w postaci instrukcji serwisowych, pozyskiwanie i konwersja zapisu wypowiedzi opisujących przebiegi realizacji procedur serwisowych oraz porównywanie tego zapisu do procedur uznanych za wzorcowe. Omawiane rozwiązanie wykorzystuje opracowaną ontologię dziedzinową, która umożliwia zarówno formalną reprezentację wiedzy wzorcowej jak i zapisu pozyskanego z wypowiedzi pracowników realizujących procedury serwisowe (serwisantów). Ocena wiedzy serwisanta jest możliwa dzięki porównaniu zapisu jego wypowiedzi do procedur wzorcowych za pomocą zaimplementowanego dwuetapowego klasyfikatora neuronowego.

• Publisher: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
• Journal: e-mentor
• Year: 2018
• Issue: 1 (73)
• Pages: 63-73

Dates

published

2018

Contributors

author

Dudek Adam

author

Patalas-Maliszewska Justyna

References

• Bartos, K. (2012). Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w badaniach zachowań konsumentów, Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
• Farlow, S.J. (1984). Self-organizing Methods in Modelling: GMDH-type Algorithms, New York: Marcel Dekker Inc.
• Forsyth, P. (2004). Jak motywować ludzi, Warszawa: Helion.
• Goldberg, D.E. (1995). Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• Janowska, Z. (2002). Zarządzanie zasobami ludzkimi, Warszawa: PWE.
• Król, H., Ludwiczyński, A. (2006). Zarządzanie zasobami ludzkimi, Warszawa: Wydawnictwo PWN.
• Larose, D.T. (2008). Metody i modele eksploracji danych, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Lewicka, D. (2010). Zarządzanie kapitałem ludzkim w polskich przedsiębiorstwach, Warszawa: PWN.
• Marciniak, A., Korbicz, J. (2002). Metody rozpoznawania obrazów w diagnostyce. W: J. Korbicz, J.M. Kościalny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa (red.), Diagnostyka procesów, Warszawa: Wydawnictwo Naukowo Techniczne.
• Patan, J., Korbicz, J., Mrugalski, J. (2002). Sztuczne sieci neuronowe w układach diagnostyki. W: J. Korbicz, J.M. Kościalny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa (red.), Diagnostyka procesów, Wydawnictwo Naukowo Techniczne 2002.
• Pawlak, Z. (2011). Zarządzanie zasobami ludzkimi w przedsiębiorstwie, Warszawa: POLTEXT.
• Quinlan, J.R. (1996). Improved use of continues attributes in C4.5, Journal of Artificial Intelligence Research 1996.
• Rozkwitalska, M., Dancewicz, B., Szmidt, H. (2013). Przewodnik praktycznego zarządzania, Warszawa: Difin.
• StatSoft, Elektroniczny Podręcznik Statystyki, Kraków 2006, www.statsoft.pl/textbook/stathome.html.
• Wąsowska-Bąk, K., Górecka, D., Mazur, M. (2012). Assessment/Development Center. Poznaj najskuteczniejszą metodę oceny kompetencji pracowników i kandydatów do pracy, Gliwice: Helion.
• Witkowski, T. (2002). Sztuczna inteligencja w zarządzaniu produkcją, Konferencja -Współczesne problemy zarządzania. W: Współczesne problemy zarządzania, Warszawa: Mazowiecka Wyższa Szkoła Humanistyczno-Pedagogiczna.
• Ziemski, W. (2017). Charakterystyka oceny okresowej nauczycieli akademickich na przykładzie Politechniki Śląskiej, z. 100, 575-587, Politechnika Śląska.

Identifiers

DOI

10.15219/em73.1340