8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Авторы

Забоев М. В.

Ученая степень
канд. экон. наук, доцент Санкт-Петербургского государственного университета
E-mail
m.zaboev@spbu.ru
Статьи автора

Оценка перспектив вхождения российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов с использованием нейросетевых методов кластеризации данных

Данная статья содержит результаты исследования, посвященного оценке позиций МГУ им. М. В. Ломоносова и СПбГУ в мировых университетских рейтингах к 2020 г., которое опирается на использование нейросетевых методов кластеризации данных. Результатами исследования являются формирование критериев вхождения МГУ им. М. В. Ломоносова и СПбГУ в кластер с ведущими мировыми университетами, а также оценка местоположения российских университетов в международных рейтингах на основе программ их развития до 2020 г.
Читать дальше...

Интеллектуальный анализ данных в управлении российской высшей школой

Для всесторонней оценки качества управленческих решений необходимо иметь возможность учета разнородной информации, которая может быть представлена как в числовой форме, так и в виде выражений на естественном языке. Эффективным подходом к обработке трудно формализуемой информации является использование методов интеллектуального анализа данных, в том числе нейросетевых методов кластеризации и теории нечетких множеств. Это позволяет совмещать методы качественной оценки с возможностью получения количественных результатов. В статье представлен авторский подход к использованию этих методов для оценки рисков и качества управленческих решений в российской высшей школе на примере реализации самого масштабного для нее проекта – Проекта 5-100. На его примере доказана целесообразность использования нейросетевого метода кластеризации для оценки возможности достижения поставленных целей любого подобого масшабного проекта. Применение другого метода интеллектуального анализа – построение комплекса систем нечеткого вывода – подтвердило возможность построения на основе полученных по проекту экспертных вербальных оценок итоговой количественной оценки проекта. Кластеризация информационной базы данных, использованной для анализа, дает возможность осуществлять объективный отбор вузов – кандидатов на право получения государственной субсидии, а также корректировать состав участников Проекта 5-100. При этом нейросетевой метод кластеризации изначально проиллюстрировал недостижимость целей, поставленных перед Проектом 5-100, а применение комплекса систем нечеткого вывода подтвердило это утверждение – количественная итоговая оценка проекта, полученная на основе вербальных экспертных мнений, является очень низкой, что также оценивает этот проект как неудовлетворительный. Читать дальше...