ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОНИТОРИНГОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЕМ УСЛОВИЙ КАЧЕСТВЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

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.

1. Селезнева Н.А. Качество образования как объект системного исследования. Лекция-доклад. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2002. – 95 с.

2. Карелина И.Г. Мониторинг деятельности образовательных организаций – инициатива системных изменений в высшем образовании / И.Г. Карелина, А.Б. Соболев, С.О. Сорокин // Высшее образование сегодня. – 2015. - №7. – С.55-61.

3. Включение обучающихся в оценку и повышение качества образования: методические материалы и лучшие практики. – М.: Изд-во ИКАР, 2016. – 240 с.

4. Ершов Ю.Л. Теория нумераций. – М.: Наука, 1977. – 416 с.

5. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР / Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. – М.: Высш. шк., 1977. – 416 с.

6. Львович Я.Е. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде/ Я.Е. Львович, И.Я. Львович. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2010. – 140 с.

7. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2013. – 384 с.

8. Львович И.Я. Информационные технологии моделирования и оптимизации: краткая теория и приложения / И.Я. Львович, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2016. – 444 с.

9. Шнейдеров В.С. Машинная графика многомерных экспериментальных данных /В.С.Шнейдеров,Ф.Наудшус// Алгоритмические модели в автоматических исследованиях. – М.: Наука, 1980. – С.124-129.