ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ
Основной причиной неопределенности данных являются ошибки измерения. Каким образом можно оценить, что в одном вузе можно получить «хорошее»» образование, а в другом «плохое». Какая из специальностей будет востребована через пять лет?
Одна из основных проблем, сопутствующих любой форме образования, - это оценка качества образования любого образовательного учреждения.
Развившаяся за последние десятилетия теория нечетких множеств представляет аппарат, позволяющий формально оперировать с нечеткими категориями, словесными формулировками, так называемыми лингвистическими переменными.
В настоящей работе предлагается способ формализации нечетких категорий для анализа качества образования вуза на образовательном рынке.
Для описания вуза выделим 3 формализованных хаpaктеристики и сформируем нечеткий критерий, хаpaктеризующий успех высшего образовательного учреждения: У=F(КС, КО, РОУ), где
КС - конкурентность среды;
КО - качество образования;
РОУ - рейтинг(престиж) образовательного учреждения.
КО (качество образования) определим следующими нечеткими критериями
Качество образования (КО), по нашему мнению, определяется следующими нечеткими критериями: лицензионной надежностью специальности (ЛН), обеспечиваемой вузом (фактор надежности продолжения обучения на специальности), качество преподавательского состава (КПС) (фактор качества ), наличие обучения студентов за рубежом по обмену (НОСР), наличие аспирантуры по специальностям (НА), наличие базы для пpaктики (НБ), наличие связей с предприятиями (СВ), научно-творческий потенциал (НТП), наличие распределения студентов (РС).
Например, для определения ЛН (лицензионная надежность) используем сформированное четкое множество H специальностей, по которым вуз ведет подготовку: H={hi}. Каждая специальность hi оценивается нечетким критерием «фактор надежности действия лицензии на ведение образовательной деятельности».
По нашему мнению значение определяется двумя факторами:
фактор Т - срок, оставшийся до завершения действия лицензии, изменяется от 5 лет до 0;
фактор bi - величина возможности получения лицензии вновь на специальность, изменяется от 0 до 0,5.
Оба фактора величины равнозначные. Их вес в определении равен 0.5. Определим значение (фактор надежности действия лицензии на специальность) по линейной закономерности .
Срок действия лицензии - 5 лет. Понятно, что Т - величина, изменяющаяся дискретно. Если лицензия получена недавно, то Т - велико, что определяет более высокое значение .
Интуитивно ясно, что возможность следующего лицензирования для вузов, с состоявшимися выпусками по специальности, выше, чем для вуза не имеющего ни одного выпуска.
Тогда вторая компонента - bi, определяется в зависимости от количества выпусков по данной специальности. Безусловно, при отсутствии выпуска величина bi мала. При состоявшемся выпуске величина bi увеличивается. При количествах выпусков равных 10, 20 и более величина bi асимптотически стремится к 0.5.
Отобразим качественную зависимость bi от количества выпусков по специальности в общем виде следующей формулой
,
где значения коэффициентов k1, k2, k3 подбираются исходя из их назначения:
k1 - определяет значение величины bi (0£bi£0,5);
k2 - определяет хаpaктер изменения значения величины bi;
k3 - определяет начальное значение bi, если не состоялся выпуск и истек срок лицензии;
x - количество выпусков по данной специальности.
Исходя из требуемых величин, подберем значения коэффициентов k1, k2, k3 и получим следующую зависимость.
Вычислим степень лицензионной надежности специальности вуза следующим образом: , где - вес i-той специальности в вузе, т.е. отношение выпускников по этой специальности к общему количеству выпускников вуза.
Таким же образом можно оценить и описать и другие нечеткие критерии, определяющие качество образования. Совокупность критериев позволит получить нечеткое значение качества образования (КО), принадлежащее интервалу [0;1], что позволит, в какой-то мере, оценить качество образования вуза.
Безусловно, можно выявить другие варианты для описания качества образования вуза. Для этого необходимо иметь в распоряжении информацию о важности критериев и типах возможных отношений между ними. Теория нечетких множеств предоставляет достаточно широкие возможности представления знаний и простототу вычислительных процедур.
Статья в формате PDF
116 KB...
10 08 2026 7:42:29
Статья в формате PDF
251 KB...
09 08 2026 5:48:47
Проведен анализ изменений состава тела вследствие курса экстремальных воздушных криогенных тренировок (ОВКТ) в камере закрытого типа при t = –110 ± 5 °С. Исследован состав тела 35 человек (87 % выборки), до и после курса ОВКТ, состоявшего из 10 сеансов в режиме 1 процеДypa в день. Анализ состава тела проводили на биоимпедансном анализаторе АВС-02 «Медасс». Статистическая обработка проведена с расчетом медианы (Ме), значений исследуемых параметров в первой (Q25 %) и последней (Q75 %) квартилях распределения, сравнением полученных данных с использованием непараметрического критерия Манна Уитни Вилкоксона (U). Выявлено снижение значений Ме для жировой массы и ее возрастание для мышечной и активной клеточной массы, что отражает как правило формирование более высокого уровня здоровья и адаптированности исследуемых к факторам среды. Модуляция состава тела в результате курса ОВКТ зависит от исходного функционального состояния исследуемых, однако направленность изменений данных биометрии остается позитивной.
...
07 08 2026 0:26:40
Статья в формате PDF
108 KB...
06 08 2026 8:48:40
Статья в формате PDF
138 KB...
05 08 2026 21:55:26
Статья в формате PDF
251 KB...
04 08 2026 22:51:37
Статья в формате PDF
116 KB...
03 08 2026 7:38:42
Статья в формате PDF
133 KB...
02 08 2026 1:22:13
Статья в формате PDF
125 KB...
01 08 2026 7:46:59
Статья в формате PDF
89 KB...
31 07 2026 21:22:54
Статья в формате PDF
113 KB...
30 07 2026 7:32:38
Статья в формате PDF
321 KB...
29 07 2026 0:16:31
Статья в формате PDF
123 KB...
28 07 2026 18:43:13
Статья в формате PDF
379 KB...
27 07 2026 2:41:58
Статья в формате PDF
113 KB...
26 07 2026 9:10:14
Статья в формате PDF
113 KB...
25 07 2026 17:58:59
В настоящей работе представлены авторские иммуно - цитологические методики исследования назально - ассоциированной лимфоидной ткани (НАЛТ), позволяющие судить о состоянии местной клеточной защиты (МКЗ). В объем исследований были включены способы цитологического анализа НАЛТ, определения эпителиально - лимфоцитарного соотношения, идентификации популяций лимфоцитов, оценки степени генерации лимфоцитов, репродукции клеток, взаимодействия эпителиальных М- клеток и лимфоцитов, макрофагов и лимфоцитов в цитограммах НАЛТ. Описанные методики имеют ряд преимуществ перед существующими аналогами и могут быть эффективно использованы в клинической и лабораторной пpaктике.
...
24 07 2026 18:22:12
Выявлены количественные и качественные особенности формирования запасов углерода в степных экосистемах.
...
23 07 2026 23:27:27
Статья в формате PDF
95 KB...
22 07 2026 15:17:31
Статья в формате PDF
234 KB...
21 07 2026 20:44:35
Статья в формате PDF
171 KB...
20 07 2026 8:43:55
Статья в формате PDF
113 KB...
19 07 2026 9:59:23
Статья в формате PDF
106 KB...
18 07 2026 13:20:39
Статья в формате PDF
103 KB...
16 07 2026 23:27:51
Статья в формате PDF
123 KB...
15 07 2026 0:44:11
Статья в формате PDF
103 KB...
11 07 2026 16:18:28
Статья в формате PDF
120 KB...
10 07 2026 9:42:28
Статья в формате PDF
167 KB...
09 07 2026 1:59:12
Статья в формате PDF
181 KB...
08 07 2026 15:23:23
Статья в формате PDF
132 KB...
07 07 2026 9:39:27
Статья в формате PDF
254 KB...
06 07 2026 12:16:55
Дана хаpaктеристика цитологических особенностей нейронов дорсомедиального ядра миндалевидного комплекса мозга (МК) на стадии диэструс. Полученные результаты сравниваются с ранее полученными на стадиях эструс и метэструс. Они показывают, что функциональное состояние нейроэндокринных нейронов этого ядра МК меняется в зависимости от уровней пoлoвых стероидов.
...
05 07 2026 22:58:36
Статья в формате PDF
123 KB...
04 07 2026 14:13:24
Статья в формате PDF
107 KB...
03 07 2026 17:11:59
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
