Алгоритм определения степени важности показателей научного потенциала высших образовательных и научно-исследовательских учреждений

АННОТАЦИЯ

В данной научной статье приведены информационные системы (ИС), предназначенные для мониторинга научного потенциала высших образовательных (ВОУ) и научно-исследовательских (НИУ) учреждений, а также рассмотрены вопросы определения степени важности признаков при мониторинге научного потенциала ВОУ и НИУ. При определении степени важности показателей научного потенциала использованы алгоритмы вычисления оценок (АВО). Для определения степени важности показателей научного потенциала применены алгоритмы вычисление оценок и произведены  расчеты коэффициентов показателей, а также оценены и проведены эксперементальные расчеты научного потенциала ВОУ и НИУ на основе разработанной информационной системы  “Научный потенциал” и модели оценки научного потенциала. 

ABSTRACT

This scientific article presents information systems (IS) designed to monitor the scientific potential of higher educational (HEI) and research (SRI) institutions, and discusses how to determine the degree of importance of signs when monitoring the scientific potential of HEI and SRI. In determining the degree of importance of indicators of scientific potential, algorithms for calculating assessments (ACA) were used. To determine the degree of importance of indicators of scientific potential, algorithms were used to calculate estimates and calculated coefficients of indicators, as well as estimated and carried out experimental calculations of the scientific potential of HEI and SRI based on the developed information system “Scientific Potential” and a model for assessing scientific potential.

Ключевые слова: информационные системы, научный потенциал, мониторинг, высшие образовательные учреждения, научно-исследовательские учреждения, интеллектуальный анализ, алгоритм вычисления оценок, класс.

Keywords: information systems, scientific potential, monitoring, higher educational institutions, research institutions, intellectual analysis, estimation algorithm, class.

Формирование интеллектуального и резервного кадра любого государства достигается процессом подготовки квалифицированных кадров путём поэтапного обучения их в системе среднеспециального и высшего образования.  Для определения рейтинговой оценки образовательных учреждений, уровня и эффективности подготовки конкурентоспособных квалифицированных кадров, частности в ВОУ применяются различные индикаторы оценки их деятельности [4].

Показатели оценки научного потенциала ВОУ и НИУ разделены на группы: Empl – сведения о высококвалифицированных научных и научно-педагогических кадрах, Result – сведения о научных публикациях научных и научно-педагогических кадров [3].

Модель научного потенциала научных и научно-педагогических кадров выражается следующим образом:

,                                             (1)

здесь,  – показатели научного потенциала научных и научно-педагогических кадров,  – коэффициенты показателей научного потенциала, , , ,  – индекс показателей научного потенциала. Алгоритм вычисления “Empl” показателя показан в блок-схеме рис. 1. 

Показатель модели научного потенциала по научным публикациям научных и научно-педагогических кадров выражается следующим образом:

,                                 (2)

здесь,  – показатели научного потенциала по результатам,  -  коэффициенты показателя научного потенциала, , , , – индекс показателей научного потенциала. Алгоритм вычисления “Result” показателя показан в блок-схеме рис. 2.

Общий научный потенциал равен сумме показателя научных и научно-педагогических кадров и их результатов:

,                                                     (3)

При классификации результатов показателей научного потенциала ВОУ и НИУ используются элементы множества , ().  и он принимает следующие значения:

Ku = {“катастрофически низкий”, “очень низкий”, “ниже, чем средний”, “выше, чем средний”, “высокий”}         , (4)

На основе АВО определяем важность признаков.

Определена степень важности показателей научного потенциала через применение алгоритмов вычисления оценок на основе ИС и модели оценки научного потенциала. Алгоритм вычисления степени важности показателей научного потенциала ВОУ и НИУ показан в блок-схеме на рис. 3.

В результате проведенных экспериментов с помощью 24 признаков оценен научный потенциал 70 ВОУ, результаты классифицированы по 5 показателям. При классификации результатов показателей научного потенциала ВОУ использованы элементы множества , ().

Определена важность признаков показателей научного потенциала на основе АВО. Объекты исследования – множества объектов () характеризованные через признаков (показатель, индикатор), n – количество признаков. Для определения степени важности этих индикаторов допустим, что множества объектов  разделен на  классы, l- количество классов.

Рисунок 1. Алгоритм вычисления “Empl” показателя

Рисунок 2. Алгоритм вычисления “Result” показателя