• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 5 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Львович Я. Е., Швиндт А. Н. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017. Т. 5. № 3. С. 172-185.

В статье обоснована необходимость формирования моделей и процедур альтернативной поддержки административных решений для повышения эффективности управления качеством образования в вузе. В качестве информационных ресурсов такого подхода рассматриваются результаты ряда мониторингов эффективности деятельности вузов, трудоустройства выпускников, анкетирования студентов, структуризация которых осуществляется на основе теории нумераций. С целью реализации многоэтапной процедуры принятия управленческих решений осуществляются обработка и анализ данных мониторинга путем интегрального оценивания, построение ранговых последовательностей и кластеризации образовательных организаций, нейросетевого моделирования зависимости показателей качественного образования от факторов, характеризующих условия и ресурсы. Разработаны оптимизационные модели и численные процедуры поиска решений, обеспечивающих компенсацию выявленных в процессе контроля отклонений от нормативных требований.

Добавлено: 19 августа 2019
Статья
Швиндт А. Н., Азарнова Т. В., Каширина И. Л. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6. № 4. С. 225-243.
Добавлено: 19 августа 2019
Статья
Львович Я. Е., Каширина И. Л., Швиндт А. Н. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017. № 4. С. 359-371.

В статье представлены результаты нейросетевого моделирования взаимосвязи показателей мониторинга эффективности деятельности вузов и мониторинга трудоустройства выпускников. Предлагаемые модели дают возможность спрогнозировать влияние тех или иных показателей эффективности вуза на изменение условий успешности выпускников и выявить индикаторы, оказывающие наиболее сильное влияние на эффективность процесса трудоустройства. Так как трудоустройство выпускников является результирующим показателем образовательной деятельности вуза и одним из ключевых показателей его востребованности, решаемая в статье задача представляется актуальной. В ходе исследования удалось построить нейросетевые модели с достаточно высокой степенью достоверности. При этом было обнаружено, что для прогнозирования доли выпускников, трудоустроившихся в течение календарного года, следующего за годом выпуска, значимыми являются 57 показателей мониторинга эффективности деятельности вузов, а для прогнозирования средней суммы ежемесячных выплат выпускникам в первый год после окончания вуза значимы всего 3 показателя мониторинга эффективности. По результатам исследования сделан вывод о влиянии результатов моделирования взаимосвязи показателей мониторинга трудоустройства и мониторинга эффективности на корректировку управленческих решений и совершенствование образовательной деятельности вуза.

Добавлено: 28 августа 2019
Статья
Швиндт А. Н. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017. Т. 5. № 4. С. 1-18.

В статье рассматриваются модели и процедуры обработки и анализа результатов мониторинга, в том числе с участием студентов, ориентированных на интеллектуальную поддержку административных управленческих решений при формировании условий и соответствующих им ресурсов по достижению нормативных требований к качеству образования в вузе. Первый этап обработки состоит в нормировании факторов, характеризующих условия качественного образования и показателей трудоустройства выпускников и студентоориентированного мониторинга. Следующий этап направлен на построение моделей интегрального оценивания факторов и показателей. При выбранной структуре модели в форме аддитивной свертки предложена процедура параметрической идентификации на основе сравнения результатов нейросетевого моделирования, визуальной информации и последующего экспертного оценивания. Анализ результатов мониторинга состоит в ранжировании и кластеризации вузов по интегральным оценкам качества образования. Приводится последовательность шагов процедуры кластеризации, позволяющих определить вероятностные оценки с использованием мнений эксперта, по которым множество вузов разделяется на заданное число кластеров.

Добавлено: 19 августа 2019
Статья
Швиндт А. Н. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6. № 4. С. 393-409.

Для экономики современной России характерно наличие ряда проблем: безработица и незанятое трудом население, новые требования со стороны работодателей к профессиональному образованию, несоответствие кадровых потребностей работодателей и профессиональных возможностей выпускников вузов. Все это является следствием рассогласования важнейших сфер современного общества - рынка труда и образования. Усложнение задач, требующих решения на практике, приводит к повышению требований работодателей к уровню подготовки выпускников, что лежит в основе существующего дисбаланса на рынке труда по качественным критериям. В статье представлены результаты нейросетевого моделирования взаимодействия субъектов рынков труда и образовательных услуг. Показано, что для оценки качества подготовки специалистов по критерию удовлетворения потребности регионального рынка труда могут быть использованы показатели эффективности деятельности вузов. Приводится обоснование целесообразности применения показателей трудоустройства выпускников для решения задач оценки и анализа эффективности деятельности высших учебных заведений. Построены нейросетевые модели классификации, кластеризации и регрессии для всестороннего анализа взаимосвязи между субъектами рынка труда и образовательных услуг. Выявлено наличие сильной зависимости между показателями эффективности вуза и средней заработной платой выпускников в первый год после окончания вуза.

Добавлено: 19 августа 2019