ЛИНЕЙНОЕ РАНЖИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗА
Аннотация
Задачей авторов было ранжирование факторов, которые используются для оценки рейтинга структурных подразделений университета. Авторами определены и описаны этапы ранжирования. Проведен статистический анализ данных структурных подразделений МГПУ и РУДН за 2017 год. Значимые факторы отбирались на данных МГПУ и РУДН по отдельности, а затем сравнивались. Предложен результирующий числовой показатель оценки структурных подразделений.
С помощью корреляционного анализа данные сначала были систематизированы, и выявлены внутренние связи. Далее по корреляционной матрице проведен анализ мультиколлинеарности векторов. В результате исследования выбраны значимые факторы, влияющие на рейтинг структурного подразделения. Интерпретация параметров модели показала, что увеличение на единицу такого параметра, как «отношение количества защитившихся соискателей и аспирантов к количеству выпускников» приводит к увеличению «рейтинга соответствующего подразделения вуза» в среднем на 0,696 единицы измерения. Такой анализ проведен по каждому показателю работы подразделений, которые участвуют в общей оценке деятельности университета. Наибольшее влияние на рейтинговую оценку подразделения оказывает среднее значение индекса Хирша.
Проверка модели проводилась с использованием показателей структурных подразделений РУДН. Наиболее весомый вклад в модель дает параметр «Количество публикаций НПР, в журналах, входящих в перечень ВАК». Этот фактор сравним со значимым фактором регрессионной модели по показателям МГПУ («cреднее значение индекса Хирша»).
Сравнивая результаты анализа структурных подразделений различных вузов, можно сделать выводы о том, что факторы, оказывающие соответственно наибольшее и наименьшее влияние, совпадают. Построенный критерий был применен для разбиения кафедр РУДН на две группы «эффективные» и «неэффективные». Таким образом, с использованием актуальных статистических данных университета создана основа для разработки системы поддержки принятия управленческих решений, направленных на повышение рейтинговой оценки деятельности вуза.
Литература
[2] Romashkova O.N., Ermakova T.N. Education quality monitoring in a comprehensive secondary institution with the use of modern IT-based. Bulletin of Russian Peoples’ Friendship University. Series Informatization in Education. 2014; 4:10-17. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=22444217 (accessed 12.02.18). (In Russian)
[3] Ovchinnikova E.V., Cheskidov S.V. Problems of development and application of interactive educational modules in learning // Science, education, society: trends and perspectives: the Collection of scientific works on materials of the International scientific-practical conference. LLC "Ar.Consult". 2014. Vol. IV. pp. 80-85. (In Russian)
[4] Ponomareva L.A., Kodanev V.L. Development module of the corporate information system "Educational environment of the University" based on cloud technologies // Computer science: problems, methodology, technology: the collection of materials of XVII international scientific conference. Voronezh: LLC «Velborne», 2017. Vol. 3. pp. 393-398. (In Russian)
[5] Romashkova O.A., Morgunov A.I. Information system for the assessment of the activity results of Moscow secondary educational institutions. Bulletin of Russian Peoples’ Friendship University. Series Informatization in Education. 2015; 3:88-95. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=24323920 (accessed 12.02.18). (In Russian)
[6] Orlov Y., Zenyuk D., Samuylov A., Moltchanov D., Gaidamaka Y., Samouylov K., Andreev S., Romashkova O. Time-dependent sir modeling for d2d communications in indoor deployments. In Indoor Deployments, ECMS 2017 Proceedings Edited by: Zita Zoltay Paprika, Péter Horák, Kata Váradi, Péter TamásZwierczyk, Ágnes Vidovics-Dancs, János Péter Rádics European Council for Modeling and Simulation. 2017. Рp. 726-731. DOI: https://doi.org/10.7148/2017-0726
[7] Drozdova A.A., Guseva A.I. Modern Technologies of E-learning and its Evaluation of Efficiency. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2017; 237:1032–1038. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2017.02.147
[8] Kireev V.S. Development of Fuzzy Cognitive Map for Optimizing E-learning Course. In: Kalinichenko L., Kuznetsov S., Manolopoulos Y. (eds) Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. DAMDID/RCDL 2016. Communications in Computer and Information Science, Springer, Cham, 2017. Vol. 706. Pp. 47-56. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-57135-5_4
[9] Kireev V., Silenko A., Guseva A. Cognitive competence of graduates, oriented to work in the knowledge management system in the state corporation "Rosatom". Journal of Physics: Conference Series. 2017; 781(1). id. 012060. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/781/1/012060
[10] Mavlyudova L.U., Shamsuvaleeva E.S., Khadiullina R.R., Mavlyudova L.I. Features of education in high schools in terms of information technology implementation. International Journal of Pharmacy and Technology. 2016; 8(2):14606-14613. Available at: http://www.ijptonline.com/wp-content/uploads/2016/07/14606-14613.pdf (accessed 12.02.18)
[11] Darmawan F.R., Soesanto R.P., Kurniawati A., Kurniawan M.T. Competition preparation guideline in undergraduate program of information system school of Industrial Engineering Telkom University based on knowledge conversion. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017; 277. id. 012027. DOI: 10.1088/1757-899X/277/1/012027
[12] Costa E.B., Fonseca B., Santana M.A., de Araújo F.F., Rego J. Evaluating the effectiveness of educational data mining techniques for early prediction of students’ academic failure in introductory programming courses. Computers in Human Behavior. 2017; 73:247-256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.047
[13] Sandoval A., Gonzalez C., Alarcon R., Pichara K., Montenegro M. Centralized student performance prediction in large courses based on low-cost variables in an institutional context. The Internet and Higher Education. 2018; 37:76-89. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2018.02.002
[14] Danaiata D., Negovan AM., Hurbean L. Accepting Information Technology Changes in Universities - A Research Framework. In: Silaghi G., Buchmann R., Boja C. (eds) Informatics in Economy. IE 2016. Lecture Notes in Business Information Processing, Springer, Cham, 2018. Vol 273. Pp. 55-69. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-73459-0_4
[15] Bezvesil'naya А.А., Fedin F.O., Chiskidov S.V. Actual problems of development electronic educational-methodical complexes for chair of educational organizations Emergency of Russia. Scientific and educational problems of the civil defence. 2017; 4(35):131-139. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=30558215 (accessed 12.02.18). (In Russian)
[16] Romashkova O.N., Chiskidov S.V., Frolov P.A. Enhancement of information technology of management problems solving in economic systems. Modern high technologies. 2017; 10:63-67. Available at: http://elibrary.ru/item.asp?id=30487277 (accessed 12.02.18). (In Russian)
[17] Gololobova T., Chiskidov S., Pavlicheva E. Topical questions of automation of activity of educational department of the University on the example IMINS MCU. Information Resources of Russia. 2017; 2:24-28. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=29008618 (accessed 12.02.18). (In Russian)
[18] Prokhorov E.I., Ponomareva L.A., Permyakov E.A., Kumskov M.I. Fuzzy classification and fast rejection rules in the structure-property problem. Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2013; 23(1):130-138. DOI: https://doi.org/10.1134/S1054661813010100
[19] Romashkova O.N., Ponomareva L.A. Model of educational process at university with the use of Petri nets. Modern Information Technology and IT-education. 2017; 13(2):131-139. (In Russian) DOI: https://doi.org/10.25559/SITITO.2017.2.244
[20] Ponomareva L.A., Litvinova K.R., Gorelov V.I. Comparative analysis of the Russian rating systems of the University assessment. Methods, mechanisms and factors of international competitiveness of national economic systems: collection of articles of the International scientific and practical conference, October 21, 2017, Kazan. Ufa: AERTERNA, 2017. Part 2. pp. 55-58. (In Russian)
[21] Romashkova O.N., Ponomareva L.A. Model of effective management of the United educational system (structure). New information technologies in scientific researches (NIT-2017): materials of the XXI all-Russian scientific and technical conference of students, young scientists and specialists. Ryazan: Ryazan State Radio Engineering University. 2017. pp. 16-18. (In Russian)
[22] Ponomareva L.A., Kodanev V.L., Cheskidov S.V. Model of management of process of development of competences in educational organizations. New information technologies in scientific research (NIT-2017): materials of the XXII all-Russian scientific-technical conference of students, young scienists and specialists. Ryazan: Ryazan State Radio Engineering University. 2017. pp. 20-22. (In Russian)
[23] Ponomareva L.A., Romashkova O.N., Vasilyuk I. Conceptual model of changing the rating assessment of the University. Methods, mechanisms and factors of international competitiveness of national economic systems: collection of articles of the International scientific-practical conference, October 21, 2017, Kazan. Ufa: AERTERNA, 2017. Part 2. pp. 75-77. (In Russian)
[24] Ponomareva L.A., Golosov P.E., Mosyagin A.B., Gorelov V.I. Method of effective management of the processes of development of competences in educational environments. Modern Science: actual problems of theory and practice. Series “Natural & Technical Sciences”. 2017; 9:48-53. Available at: http://www.nauteh-journal.ru/index.php/ru/----etn17-09/3768-a (accessed 12.02.18) (In Russian)
[25] Ponomareva L.A., Kochergina G.M., Perelygina E.N. The use of information and communication technologies in the study of banking in College. Theoretical and applied issues of science and education: сollection of scientific works on the materials of the International scientific-practical conference. Tambov: LLC «Consulting Company Yukom». 2015. Part 9. pp. 104-107. (In Russian)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
