Євгенія. Аналіз тематики дисертаційних досліджень за ключовим словом «сім’я»: (класифікаційна спроба)

Галина Бевз, Євгенія Демиденко

Анотація


Стаття була ініційована процесами ідентифікації української науки в час розбудови суверенності української держави. У статті представлено результати аналізу та класифікації тематики дисертаційних робіт за ключовим словом «сім'я», що були захищені в Україні в період з 1991–2024 роки. Для класифікаційного аналізу було обрано два методи: згідно першого (метод експертних оцінок) було сформовано 14 категорій, а другого (метод нейронних мереж) – 9 класифікаційних категорій. Спільними для двох методів постало виокремлення трьох тематичних категорій наукових досліджень: ідентичність, допомога сім’ям та медичні аспекти роботи з сім’ями. Встановлено, що застосування нейронних мереж у створенні класифікаційних систем може бути ефективним за умови чіткого визначення критеріїв оцінки та фінальним застосуванням експертної оцінки. Доведено, що тематика захищених дисертаційних робіт переважно викладена у дефіцитарних категоріях з фокусуванням на підтримуючих та коригувальних засобах, а їхні гіпотези формулюються переважно з позиції впливу. Дослідницькі теми спрямовані на вирішення соціальних завдань здебільшого вторинної профілактики, в меншій мірі – третинної, і незначній – первинної. Мало представленими виявилися теми, що стосуються розвитку, відпочинку та рекреації, а також питанням поєднання роботи, виконання сімейних функцій та сімейного дозвілля. Також незначна увага приділяється вивченню питань сімейного функціонування, що аналізувалися б з позиції еволюційного розвитку та динамічних аспектів системних сімейних змін. Перспективою подальших досліджень може бути продовження роботи над створенням класифікаційних систем з питань вивчення соціального інститут сім’ї а також приділення уваги темам еволюції сім’ї щодо її розвитку, добробуту та почуття щастя.


Ключові слова


сім’я; психологія; міждисциплінарні знання; класифікація; дисертаційні дослідження; експертна оцінка; метод нейронних мереж.

Повний текст:

PDF

Посилання


V. F. Cherkasov, «Etapy rozvytku nauky i klasyfikatsiia naukovykh znan», Pedahohichni nauky, t. 1, № 78, s. 56–60, 2017. [Elektronnyi resurs]. Dostupno: https://ps.journal.kspu.edu/index.php/ps/article/view/1942 Data zvernennia: Lyp. 20, 2024. (in Ukraine).

Verkhovna Rada Ukrainy. (2014, Lyp. 01). Zakon № 1556-VII «Pro vyshchu osvitu» [Elektronnyi resurs]. Dostupno: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-18#Text (in Ukraine).

H. M. Hnatiienko, ta V. Ye. Snytiuk, Ekspertni tekhnolohii pryiniattia rishen. Kyiv, Ukraina : Maklaut, 2008. (in Ukraine).

Z. V. Romovska, Ukrainske simeine pravo. Kyiv, Ukraina : Pravova yednist, 2009. (in Ukraine).

Ministerstvo osvity i nauky Ukrainy. (2022, Lyp. 20). Nakaz № 646 «Pro zatverdzhennia standartu vyshchoi osvity zi spetsialnosti 053 Psykholohiia dlia tretoho (osvitno-naukovoho) rivnia vyshchoi osvity». [Elektronnyi resurs]. Dostupno: https://is.gd/2LSovk (in Ukraine).

N. P. Bazaliiska, «Metod ekspertnykh otsinok v doslidzhenni osobystisnykh, profesiinykh, dilovykh ta rezultatyvnykh pokaznykiv trudovoi povedinky», Naukovyi visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho un-tu: zb. nauk. prats. Seriia Ekonomika i menedzhment, vyp. 23, ch. 1, 2017. (in Ukraine).

O. A. Stoliarchuk, Psykholohiia suchasnoi simi. Kremenchuk, Ukraina : PP Shcherbatykh O. V., 2015. (in Ukraine).

O. V. Mykhailychenko, «Istorychnyi rozvytok ta klasyfikatsiia nauk», Teoretychni pytannia kultury, osvity ta vykhovannia, № 43, s. 5–9, 2011. [Elektronnyi resurs]. Dostupno: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tpkov_2011_43_4 Data zvernennia: Lyp. 20, 2024. (in Ukraine).

B. Kumaraswamy, «Neural networks for data classification», in Artificial Intelligence in Data Mining; B. Dinu and R. B. Rajakumar, Eds. Academic Press, 2021, pp. 109–131. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-820601-0.00011-2 (in English).

G. P. Zhang, «Neural networks for classification: a Survey», IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part C : Applications and Reviews, vol. 30, no. 4, pp. 451–462, 2000. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/3421357_Neural_Networks_for_Classification_A_Survey Application date: July 20, 2024. (in English).

M. Grochtmann, J. Wegener, and K. Grimm, «Test Case Design Using Classification Trees and the Classification-Tree Editor CTE», Quality Week, Daimler-Benz AG Research and Technology, 1995. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/243783299_Test_Case_Design_Using_Classification_Trees_and_the_Classification-Tree_Editor_CTE Application date: July 20, 2024. (in English).

M. Rivest, E. Vignola-Gagné, and É. Archambault, «Article-level classification of scientific publications: A comparison of deep learning, direct citation and bibliographic coupling», PLoS ONE, vol. 16, no. 5, e0251493, 2021. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251493 (in English).

S. Zhang, X. Li, M. Zong, and X. Zhu, «Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors», IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. PP, no. 99, pp. 1–12, Apr. 2017. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/7898482 Application date: July 20, 2024. (in English).

T. I. Cannings, «New approaches to modern statistical classification problems», Apollo – University of Cambridge Repository, 2015. https://doi.org/10.17863/CAM.16240 (in English).

Y. Boiko, «Methods of forming an expert assessment of the criteria of an information system for managing projects and programs», Technology Transfer: fundamental principles and innovative technical solutions, pp. 9–11, 2018. [Online]. Available: http://journal.eu-jr.eu/ttfpits/article/view/766/757; https://doi.org/10.21303/2585-6847.2018.00766 (in English).


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.