USE OF INTELLECTUAL ANALYSIS METHODS FOR EVALUATING THE QUALITY OF CONTINUOUS PROFESSIONAL DEVELOPMENT OF DOCTORS IN THE ELECTRONIC PORTFOLIO
ВИКОРИСТАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ БЕЗПЕРЕРВНОГО ПРОФЕСІЙНОГО РОЗВИТКУ ЛІКАРІВ В ЕЛЕКТРОННОМУ ПОРТФОЛІО
| dc.creator | Суханова, О. О. | |
| dc.date | 2023-05-26 | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-05T11:07:33Z | |
| dc.date.available | 2026-06-05T11:07:33Z | |
| dc.identifier | https://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/13645 | |
| dc.identifier | 10.11603/mie.1996-1960.2022.4.13645 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.tdmu.edu.ua//handle/123456789/19067 | |
| dc.description | Background. The issue of multidimensional information analysis, which represents the data of continuous professional development of doctors reflected in the Portfolio, is considered. Materials and methods. The research uses knowledge discovery in databases (KDD), classification, modeling, and forecasting methods based on decision trees, fuzzy logic, and statistical data analysis methods. Traditional statistical methods were used to solve individual problems: correlation and regression analysis, factor analysis etc. Results. It is shown that in order to ensure a fair mechanism for evaluating multidimensional information in the Doctors' Portfolio, it will be useful to use modern intelligent methods of analyzing big data (Big Data). The prerequisites for the creation of high-quality web-oriented technology using the methods of intellectual analysis of multidimensional information entered into the Portfolio are substantiated. When using ensembles of intellectual analysis algorithms, the Portfolio can become an effective means of objectifying and quantifying educational and professional growth during the continuous professional development of a doctor. Conclusions. Taking into account that currently none of the algorithms can provide a valid assessment of the professional growth of a specialist, we suggest using ensembles of methods, i.e. - a combination of several algorithms that learn simultaneously and correct each other's mistakes. The portfolio has great potential, but its further improvement fully requires the use of new approaches, primarily related to solving the problem of assessing the dynamics of the professional growth indicators of doctors. | en-US |
| dc.description | Розглянуто питання аналізу багатовимірної інформації, що представляє дані безперервного професійного розвитку лікарів, відображені у портфоліо. Показано, що для забезпечення справедливого механізму оцінювання багатовимірної інформації у портфоліо лікарів корисним буде використання сучасних інтелектуальних методів аналізу великих даних (Big Data). Визначено передумови для створення якісної веб-орієнтованої технології шляхом застосування методів інтелектуального аналізу багатовимірної інформації, що вноситься в портфоліо. При використанні ансамблів алгоритмів інтелектуального аналізу портфоліо може стати ефективним засобом об'єктивізації і кількісного визначення освітнього та професійного зростання під час безперервного професійного розвитку лікаря. Враховуючи, що на сьогодні жоден із алгоритмів не може забезпечити валідне оцінювання професійного зростання спеціаліста пропонується використовувати ансамблі методів (поєднання декількох алгоритмів, що одночасно навчаються та виправляють помилки один одного). Портфоліо має великий потенціал, проте його подальше вдосконалення в повній мірі вимагає використання нових підходів, у першу чергу, пов'язаних із вирішенням питання оцінювання динаміки показників професійного зростання лікаря. | uk-UA |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | ukr | |
| dc.publisher | I. Horbachevsky Ternopil National Medical University | en-US |
| dc.relation | https://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/13645/12814 | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 | uk-UA |
| dc.source | Medical Informatics and Engineering; No. 4 (2022); 50-57 | en-US |
| dc.source | Медицинская информатика и инженерия; № 4 (2022); 50-57 | ru-RU |
| dc.source | Медична інформатика та інженерія; № 4 (2022); 50-57 | uk-UA |
| dc.source | 1997-7468 | |
| dc.source | 1996-1960 | |
| dc.source | 10.11603/mie.1996-1960.2022.4 | |
| dc.subject | doctor's portfolio | en-US |
| dc.subject | continuous professional development of doctors | en-US |
| dc.subject | intelligent algorithms for information analysis | en-US |
| dc.subject | Big Data | en-US |
| dc.subject | Data mining | en-US |
| dc.subject | data classifiers | en-US |
| dc.subject | probability | en-US |
| dc.subject | портфоліо лікаря | uk-UA |
| dc.subject | безперервний професійний розвиток лікарів | uk-UA |
| dc.subject | інтелектуальні алгоритми аналізу інформації | uk-UA |
| dc.subject | великі дан | uk-UA |
| dc.subject | видобуток даних | uk-UA |
| dc.subject | класифікатори даних | uk-UA |
| dc.subject | ймовірність | uk-UA |
| dc.title | USE OF INTELLECTUAL ANALYSIS METHODS FOR EVALUATING THE QUALITY OF CONTINUOUS PROFESSIONAL DEVELOPMENT OF DOCTORS IN THE ELECTRONIC PORTFOLIO | en-US |
| dc.title | ВИКОРИСТАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ БЕЗПЕРЕРВНОГО ПРОФЕСІЙНОГО РОЗВИТКУ ЛІКАРІВ В ЕЛЕКТРОННОМУ ПОРТФОЛІО | uk-UA |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
Files in this item
| Files | Size | Format | View |
|---|---|---|---|
|
There are no files associated with this item. |
|||