НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕЙТИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВУЗОВ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Аннотация
Статья посвящена разработке и апробации методики ранжирования вузов в зависимости от качества предоставляемых ими образовательных услуг и иных целевых показателей, задаваемых руководящими государственными структурами. Известные методики такого ранжирования не позволяют корректно учитывать имеющуюся на данный момент количественную и качественную информацию. Проблемы связаны, в первую очередь, с разнородностью исследуемых показателей, присутствием среди них как абсолютных, так и относительных величин, а также представлением статистической информации в виде временных рядов. Указанные проблемы могут быть решены с помощью аппарата нечетко-логических выводов, позволяющих сформировать комплексную оценку состояния объекта на основе комплекса разнородных показателей. Предлагаемая методика, позволяет сформировать комплексную числовую оценку эффективности деятельности вуза на основе агрегирования показателей шести групп: 1) образовательная деятельность; 2) научная деятельность; 3) кадровый потенциал; 4) международная деятельность; 5) инфраструктура; 6) финансово-экономическая деятельность. Методика включает в себя следующие этапы: формирование списка используемых показателей, разбитых по группам; ранжирование важности показателей (экспертным способом); нормирование показателей; агрегирование временных рядов доступных к исследованию показателей; формирование лингвистических переменных для каждого показателя; расчет термов для каждой лингвистической переменной; расчет весовых коэффициентов для этих термов; квантификация значений лингвистических переменных и собственно составление рейтинга сравниваемых вузов табличным методом. В основе математической модели, используемой предложенной методикой, лежит система нечетко-логических выводов, называемая нечетким пятиуровневым [0,1] – классификатором. На основе сформированных оценок может быть составлен рейтинг вузов рассматриваемого региона. Методика апробирована на региональных вузах Ханты-Мансийского автономного округа: рассматривались Сургутский государственный университет (СурГУ), Сургутский государственный педагогический университет СурГПУ и Ханты-Мансийская Государственная медицинская Академия (ХМГМА).
Литература
[2] Pelihov N.V., Karatayeva G.E., Groshev A.R., Bezuevskaja V.A., Karatayev A.S., Kosenok S.M. University in the region, as it is now, and how it should be. Journal University Management: Practice and Analysis. 2017; 21(4):116-129. (In Russian) DOI 10.15826/umpa.2017.04.055
[3] Khramov V.V., Vitchenko O.V., Tkachuk E.O., Golubenko E.V. Intellectual methods, models and algorithms of organization of educational process in a modern University. RSTU. Rostov-on-Don, 2016. 152 p. (In Russian)
[4] Kramarov S., Shakharova L. Management of complex economic systems using fuzzy classifiers. Scientific bulletin of the Southern Institute of Management. 2017; 2(18):42-50. (In Russian) DOI: 10.31775/2305-3100-2017-2-42-50
[5] Kramarov S., Shakharova L., Khramov V. Soft computing in management: management of complex multivariate systems based on fuzzy analog controllers. Scientific bulletin of the Southern Institute of Management. 2017; 3(19):42-51. (In Russian) DOI: 10.31775/2305-3100-2017-3-42-51
[6] Serdyuchenko P.Ya., Khramov V.V. Principles of fuzzy aggregation in the management of complex sys-tems. Proceedings of the XIX interagency Scientific-Technical Conference «The problem of ensuring the efficiency and operation of complex technical systems». M., рp. 288-291, 2000. (In Russian)
[7] Khramov V. Way of aggregating multiple sources of fuzzy information. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2001; 3(21):52-53. (In Russian)
[8] Novikov A.M., Novikov D.A., Postaljuk N.Yu. How to evaluate the quality of the basic vocational education. Specialist. 2007; 9:1-17. Available at: http://www.anovikov.ru/artikle/kach_bpo.htm (accessed 26.05.2018). (In Russian)
[9] Khramov V. Basics of information management approach to training in the field of military education. Puschino: PNC RAN, 2001. 212 p. (In Russian)
[10] Konysheva L.K., Nazarov D.M. Fundamentals of theory of fuzzy sets. SPb.: Piter, 2011. 192 p. (In Russian)
[11] Khramov V.V. Especially the majority fuzzy information processing. Proceedings of the First Russian Conference «Spectral methods of information processing in research» (SPEKTR -2000). M., pp. 136-138, 2000. (In Russian)
[12] Nosach D.S., Khramov V.V. Synthesis Methodology information-semantic intellectual training objects. Southern University (IMBL). Information technologies and management. Rostov-on-Don, IMBL, pp. 190-194, 2012. (In Russian)
[13] Novikov D.А. Control theory and educational systems. М.: National Education, 2009. 416 p. (In Russian)
[14] Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control. 1965; 8(3):338-353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X
[15] Zadeh L.A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1973; SMC-3(1):28-44. DOI: 10.1109/TSMC.1973.5408575
[16] Kramarov S., Temkin I., Khramov V. The principles of formation of united geo-informational space based on fuzzy triangulation. Procedia Computer Science. 2017; 120:835-843. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.315
[17] Novikov D.A., Glotova N.P. Models and mechanisms of management of educational networks and complexes. М.: Institute of management education, 2004. 142 p. (In Russian)
[18] Konovalova L.V. Balanced scorecard as a tool for the implementation of the strategy of the University. Economic sciences. 2009; 11(60):415-418. Available at: http://ecsn.ru/files/pdf/200911/200911_415.pdf (accessed 26.05.2018). (In Russian)
[19] Phillips J.J., Bothell T.W., Snead G.L. The project management scorecards. Amsterdam: Elseiver, 2003. 368 p.
[20] Schein E.H. Organizational Culture and Leadership: A Dynamic View. San Francisco, CA: Josse-Bass Pub-lishers, 1985. 358 p.
[21] Skyrme D.J. Capitalizing on Knowledge: from e-business to kbusiness. Boston: Butterworth Hendemann, 2001. 352 p.
[22] Wysocky R.K., Beck R., Crane D.B. Effective project management. N.Y. John Wiley & Sons, 2000. 384 p.
[23] Bronevich A.G., Karkishchenko A.N. The description of fuzzy measures in the framework of probabilistic approach. Fuzzy Systems and Soft Computing. 2007; 2(2):7-30. (In Russian)
[24] Bronevich A.G., Lepsky A.E. Axiomatic approach to defining indexes inaccuracies fuzzy measures. Pro-ceedings of the Second annu. Scient. Seminar «Integrated model and soft computing in artificial intelligence». M.: Physmathlit, pp. 127-130, 2003. (In Russian)
[25] Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM. 1994; 37(3):77-84. DOI: 10.1145/175247.175255
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.
