Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/2996
Title: Аналіз ризиків просування онлайн курсів
Other Titles: Risks analysis of promoting online courses
Authors: Лавданська, Ольга В'ячеславівна
Keywords: оцінка;аналіз;ризик;фактор;онлайн-курс;алгоритм Цукамото;assessment;analysis;risk;factor;online course;algorithm Tsukamoto
Issue Date: 2020
Publisher: Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки
Abstract: У статті розглядається задача оцінювання та аналізу ризиків проекту просування на ринок онлайн курсу. Виконана постановка задачі дослідження. Визначено типи ризиків, які супроводжують проект просування на ринок онлайн курсу: погіршення репутації проекту, відхилення від запланованого бюджету проекту, відхилення від запланованого обсягу продажу курсу, відхилення від запланованих термінів реалізації проекту. Прояву наведених груп ризиків сприяє поява внутрішніх та зовнішніх факторів ризику. Джерелом внутрішніх факторів ризику можуть бути: онлайн курс як продукт, трудові ресурси та технології реалізації онлайн курсу. Похідними зовнішніх факторів ризику є нормативно-правова база, ринок праці та споживчий ринок. Наведено змістовний опис кожного фактору. Для кількісного оцінювання та аналізу впливу факторів на результати просування на ринок онлайн курсу визначено ймовірність прояву фактору і величину спричинених ними негативних наслідків. Опис факторів ризику проведено в якісних шкалах, а для їх кількісної інтерпретації використані інтервальні оцінки. Побудовано нечітку модель прийняття рішень щодо управління ризиками проекту просування на ринок онлайн курсу. На початковому етапі побудови нечіткої моделі виконано ідентифікацію факторів ризику. Виділено п'ятнадцять вхідних лінгвістичних змінних, які впливають на ризики проекту і три вихідні змінні (міра впливу факторів на загальний ризик, міра скорочення обсягу продажів, міра збільшення бюджету проекту). Побудовано дві бази правил: правила першої бази використовуються для визначення міри впливу факторів на загальний ризик, правила другої бази використовуються для визначення міри ризикованості основних цілей проекту. Числові значення ризиків і сценарії реагування на ризики обчислені за допомогою алгоритму Цукамото. Розроблена нечітка модель може бути доповнена модифікованою базою правил способів реагування на ризик, що враховує правдоподібність та необхідність прояву ризику.
The problem of assessing and analyzing the risks of the project to promote the online course considers in this paper. The formulation of the research task is executed. The types of risks that accompany the project of promoting the online course on the market are determined: deterioration of the project reputation, deviation from the planned project budget, deviation from the planned sales of the course, deviation from the planned project implementation dates. The manifestation of these risk groups is facilitated by the emergence of internal and external risk factors. The source of internal risk factors can be: online course as a product, labor resources and technologies for implementing the online course. Derivatives of external risk factors are the regulatory framework, the labor market and the consumer market. A meaningful description of each factor is given. To quantify and analyze the impact of factors on the results of promotion of the online course, the probability of manifestation of the factor and the magnitude of the negative consequences caused by them are determined. The description of risk factors is carried out in qualitative scales, and interval estimations are used for their quantitative interpretation. A fuzzy decision-making model for risk management of an online course promotion project constructed. At the initial stage of building a fuzzy model, the identification of risk factors was performed. Fifteen input linguistic variables that affect the risks of the project and three output variables (a measure of the impact of factors on the overall risk, a measure of reducing sales, a measure of increasing the project budget) are proposed. Two bases of rules are constructed: the rules of the first base are used to determine the degree of influence of factors on the overall risk, the rules of the second base are used to determine the degree of risk of the main objectives of the project. Numerical values of risks and risk response scenarios were calculated using the Tsukamoto algorithm. The developed fuzzy model can be supplemented by a modified base of rules of risk response methods, which takes into account the credibility and the necessity for risk.
URI: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/2996
ISSN: 2663-595Х
DOI: 10.32838/TNU-2663-5941/2020.6-1/17
Volume: 31(70)-1
Issue: 6
First Page: 100
End Page: 104
Appears in Collections:Наукові публікації викладачів (ФІТІС)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
19.pdfhttp://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2020/6_2020/part_1/19.pdf301.46 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.