Главная Коллекция "Revolution" Программирование, компьютеры и кибернетика Синтез и верификация многокритериальной системно-когнитивной модели университетского рейтинга гардиан и ее применение для сопоставимой оценки эффективности российских вузов с учетом направления подготовки

Синтез и верификация многокритериальной системно-когнитивной модели университетского рейтинга гардиан и ее применение для сопоставимой оценки эффективности российских вузов с учетом направления подготовки

Применение отечественной лицензионной инновационной интеллектуальной технологии для разработки модели университетского рейтинга гардиан. Автоматизированный системно-когнитивный анализ, его программный инструментарий – интеллектуальная система "Эйдос".

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 20.05.2017
Размер файла 1,9 M
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

4. Интеграция различных рейтингов в одном «супер рейтинге» - путь к использованию рейтинга Гардиан для оценки российских вузов

4.1 Пилотное исследование и Парето-оптимизация

Минобрнауки РФ в своих регламентирующих документах предлагает очень много частных критериев См., например: http://uup.samgtu.ru/node/211. Ясно, что собрать информацию по всем этим показателям очень сложно, дорого и трудоемко. Поэтому представляет интерес, выявить из них минимальное количество таких критериев, которых было бы достаточно для надежного решения задачи определения рейтинга вуза.

Системно-когнитивные модели позволяют выявить показатели, оказывающие наиболее существенное влияние на объекты моделирования, что позволяет удалить из моделей не существенные показатели, т.е. провести Паретто-оптимизацию, в результате которой в моделях остаются только существенные показатели.

Таким образом, решается задача, аналогичная задаче разработки системе стандартизированных показателей, но конкретно для данного предприятия.

В результате можно сократить размерность моделей без потери их достоверности, а значит существенно сократить затраты труда и времени на сбор, ввод в компьютер и обработку исходных данных, т.е. эффективность их использования.

В таблице 13 приведен список значений факторов системно-когнитивной модели INF1 (см. табл. ) университетского рейтинга Гардиан, в котором эти значения проранжированы в порядке убывания вариабельности информативности, которая в АСК-анализе рассматривается как значимость (дифференцирующая способность) этого значения. Вариабельность информативности измеряется как ее среднеквадратичное отклонение по всем классам. Но в данном случае она посчитана только по первым 10 классам, т.е. по общему рейтингу.

Таблица 13 - Ранжированная таблица значений показателей для построения Парето-диаграммы университетского рейтинга Гардиан

Код

Значение показателя

Значимость

Паретто

70

AVERAGE ENTRY TARIFF-10/10-{551.7000000, 598.0000000}

1499,07

1499,07

30

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-10/10-{9.1000000, 10.0000000}

1493,90

2992,96

2

% SATISFIED WITH TEACHING-2/10-{55.0000000, 60.0000000}

1430,66

4423,63

69

AVERAGE ENTRY TARIFF-9/10-{505.4000000, 551.7000000}

1315,20

5738,83

36

STUDENT:STAFF RATIO-6/10-{27.6500000, 32.2600000}

1196,80

6935,63

51

VALUE ADDED SCORE/10-1/10-{1.0000000, 1.9000000}

1153,71

8089,34

37

STUDENT:STAFF RATIO-7/10-{32.2600000, 36.8700000}

1074,37

9163,71

49

CAREER PROSPECTS-9/10-{83.2000000, 91.6000000}

1052,72

10216,43

62

AVERAGE ENTRY TARIFF-2/10-{181.3000000, 227.6000000}

1034,30

11250,73

38

STUDENT:STAFF RATIO-8/10-{36.8700000, 41.4800000}

1026,14

12276,87

21

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-1/10-{1.0000000, 1.9000000}

1020,24

13297,11

63

AVERAGE ENTRY TARIFF-3/10-{227.6000000, 273.9000000}

1010,23

14307,33

12

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-2/10-{43.7641089, 50.0125413}

1009,23

15316,56

67

AVERAGE ENTRY TARIFF-7/10-{412.8000000, 459.1000000}

994,19

16310,75

43

CAREER PROSPECTS-3/10-{32.8000000, 41.2000000}

994,12

17304,87

10

% SATISFIED WITH TEACHING-10/10-{95.0000000, 100.0000000}

948,77

18253,64

39

STUDENT:STAFF RATIO-9/10-{41.4800000, 46.0900000}

939,42

19193,06

35

STUDENT:STAFF RATIO-5/10-{23.0400000, 27.6500000}

909,13

20102,18

24

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-4/10-{3.7000000, 4.6000000}

905,30

21007,49

23

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-3/10-{2.8000000, 3.7000000}

899,29

21906,78

72

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-2/10-{26.6479518, 34.4204016}

882,78

22789,56

4

% SATISFIED WITH TEACHING-4/10-{65.0000000, 70.0000000}

879,48

23669,05

11

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-1/10-{37.5156766, 43.7641089}

857,09

24526,14

61

AVERAGE ENTRY TARIFF-1/10-{135.0000000, 181.3000000}

832,47

25358,60

1

% SATISFIED WITH TEACHING-1/10-{50.0000000, 55.0000000}

827,04

26185,65

80

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-10/10-{88.8275502, 96.6000000}

826,29

27011,93

13

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-3/10-{50.0125413, 56.2609736}

818,74

27830,68

42

CAREER PROSPECTS-2/10-{24.4000000, 32.8000000}

812,94

28643,62

20

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-10/10-{93.7515677, 100.0000000}

804,92

29448,54

47

CAREER PROSPECTS-7/10-{66.4000000, 74.8000000}

794,88

30243,42

31

STUDENT:STAFF RATIO-1/10-{4.6000000, 9.2100000}

782,26

31025,68

45

CAREER PROSPECTS-5/10-{49.6000000, 58.0000000}

775,12

31800,80

48

CAREER PROSPECTS-8/10-{74.8000000, 83.2000000}

758,31

32559,11

32

STUDENT:STAFF RATIO-2/10-{9.2100000, 13.8200000}

746,78

33305,89

68

AVERAGE ENTRY TARIFF-8/10-{459.1000000, 505.4000000}

743,35

34049,24

3

% SATISFIED WITH TEACHING-3/10-{60.0000000, 65.0000000}

738,54

34787,78

66

AVERAGE ENTRY TARIFF-6/10-{366.5000000, 412.8000000}

736,20

35523,97

29

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-9/10-{8.2000000, 9.1000000}

726,84

36250,82

64

AVERAGE ENTRY TARIFF-4/10-{273.9000000, 320.2000000}

700,26

36951,07

41

CAREER PROSPECTS-1/10-{16.0000000, 24.4000000}

696,72

37647,79

14

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-4/10-{56.2609736, 62.5094060}

696,11

38343,90

74

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-4/10-{42.1928514, 49.9653012}

674,77

39018,68

17

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-7/10-{75.0062706, 81.2547030}

672,82

39691,50

22

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-2/10-{1.9000000, 2.8000000}

667,46

40358,97

60

VALUE ADDED SCORE/10-10/10-{9.1000000, 10.0000000}

666,34

41025,30

6

% SATISFIED WITH TEACHING-6/10-{75.0000000, 80.0000000}

657,57

41682,88

52

VALUE ADDED SCORE/10-2/10-{1.9000000, 2.8000000}

644,10

42326,98

15

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-5/10-{62.5094060, 68.7578383}

631,57

42958,55

59

VALUE ADDED SCORE/10-9/10-{8.2000000, 9.1000000}

608,18

43566,72

44

CAREER PROSPECTS-4/10-{41.2000000, 49.6000000}

584,91

44151,64

53

VALUE ADDED SCORE/10-3/10-{2.8000000, 3.7000000}

583,81

44735,44

5

% SATISFIED WITH TEACHING-5/10-{70.0000000, 75.0000000}

555,04

45290,48

28

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-8/10-{7.3000000, 8.2000000}

528,69

45819,17

9

% SATISFIED WITH TEACHING-9/10-{90.0000000, 95.0000000}

524,30

46343,48

34

STUDENT:STAFF RATIO-4/10-{18.4300000, 23.0400000}

517,10

46860,57

73

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-3/10-{34.4204016, 42.1928514}

508,31

47368,89

27

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-7/10-{6.4000000, 7.3000000}

507,02

47875,91

65

AVERAGE ENTRY TARIFF-5/10-{320.2000000, 366.5000000}

498,92

48374,82

79

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-9/10-{81.0551004, 88.8275502}

496,61

48871,44

19

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-9/10-{87.5031353, 93.7515677}

477,60

49349,03

57

VALUE ADDED SCORE/10-7/10-{6.4000000, 7.3000000}

468,80

49817,83

71

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-1/10-{18.8755020, 26.6479518}

465,09

50282,92

58

VALUE ADDED SCORE/10-8/10-{7.3000000, 8.2000000}

451,24

50734,16

16

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-6/10-{68.7578383, 75.0062706}

443,77

51177,93

54

VALUE ADDED SCORE/10-4/10-{3.7000000, 4.6000000}

424,13

51602,06

78

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-8/10-{73.2826506, 81.0551004}

423,10

52025,17

25

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-5/10-{4.6000000, 5.5000000}

401,72

52426,89

50

CAREER PROSPECTS-10/10-{91.6000000, 100.0000000}

373,87

52800,76

33

STUDENT:STAFF RATIO-3/10-{13.8200000, 18.4300000}

361,39

53162,15

46

CAREER PROSPECTS-6/10-{58.0000000, 66.4000000}

358,11

53520,26

26

EXPENDITURE PER STUDENT (FTE)-6/10-{5.5000000, 6.4000000}

308,74

53829,01

8

% SATISFIED WITH TEACHING-8/10-{85.0000000, 90.0000000}

306,02

54135,02

75

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-5/10-{49.9653012, 57.7377510}

292,73

54427,75

18

% SATISFIED OVERALL WITH COURSE-8/10-{81.2547030, 87.5031353}

272,45

54700,20

55

VALUE ADDED SCORE/10-5/10-{4.6000000, 5.5000000}

243,46

54943,66

7

% SATISFIED WITH TEACHING-7/10-{80.0000000, 85.0000000}

219,55

55163,21

77

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-7/10-{65.5102008, 73.2826506}

180,25

55343,46

56

VALUE ADDED SCORE/10-6/10-{5.5000000, 6.4000000}

170,49

55513,95

76

% SATISFIED WITH ASSESSMENT-6/10-{57.7377510, 65.5102008}

143,31

55657,26

На рисунке 21 приведена Парето-диаграмма, построенная по таблице 13:

Рисунок 13. Парето-кривая значимости значений показателей университетского рейтинга Гардиан

Из приведенной Парето-кривой можно сделать вывод о том, что Паретто-оптимизация была проведена разработчиками университетского рейтинга Гардиан на этапе его создания, т.к. все используемые в нем значения показателей имеют достаточно высокую значимость. Когда в модели есть малозначимые факторы, то Парето-кривая поднимается гораздо резче и потом идет более полого (рисунок 14).

Но при разработке отечественного рейтинга, по-видимому, сначала должно быть проведено пилотное исследование на всех мыслимых показателях, информацию по которым возможно собрать, на не очень большом количестве вузов, участвующих в эксперименте (при этом важно, чтобы вузы должны быть разных направлений подготовки). При этом при пилотном исследовании используется максимальная система показателей, которую можно взять из многих известных рейтингов и материалов Минобрнауки РФ.

Затем необходимо провести Паретто-оптимизацию и разработать минимальную по количеству систему показателей, дающих максимум информации для определения рейтинга вуза (конфигуратор вузовского рейтинга). Таким образом, созданная по этой технологии наукометрическая методика определения рейтинга вуза будет представлять собой методику, интегрирующую многие известные рейтинги, используемые при ее разработке.

Рисунок 14. Классическая Парето-кривая См., например: http://yandex.ru/yandsearch?lr=35&text=Паретто-кривая

После тестирования и сертификации системно-когнитивной модели, построенной на этой системе показателей, ее можно применять в адаптивном режиме.

4.2 Эксплуатация методики в адаптивном режиме

АСК-анализ и система «Эйдос» представляют собой с одной стороны инструмент разработки, а с другой стороны среду или оболочку (Run-time system) эксплуатации создаваемого интеллектуального приложения.

Это открывает уникальные возможности, которые полностью отсутствуют, когда мы используем приобретаемые у сторонних разработчиков продукты подобных технологий.

Возникает закономерный вопрос о том, в какой степени эти продукты применимы в наших условиях и что они будут измерять, если их применить для российских вузов? Не столкнемся ли мы с ситуацией, когда из-за того, что не могут найти линейку, измеряют размеры предметов с помощью шкалы от наружного термометра, т.е. применяют непригодный для наших целей измерительный инструмент, даже и может быть и качественный, но предназначенный для других целей и других условий. Используя университетский рейтинг Гардиан для оценки российских вузов мы сравниваем их не только друг с другом, но и с зарубежными вузами и как бы отвечаем на вопрос о том, как бы оценивались наши вузы, если бы они оказались за рубежом. Но дело в том, что они находятся у нас и поэтому модели и методов принятия решений, заложенные его разработчиками в этом рейтинге, могут быть не адекватными для наших условий, и для приведения их в соответствие с нашими реалиями может быть необходима локализация этих моделей и методов.

Имея инструментарий разработки измерительного инструмента мы получаем возможность периодически, например, ежегодно, использовать его для пересоздания модели, с целью учета изменений в моделируемом объекте и других факторов [15].

Выводы. Ограничения и перспективы

Таким образом, АСК-анализ и система «Эйдос» представляют собой современную инновационную (готовую к внедрению) технологию решения задач статистики методами теории информации.

Данная статья может быть использована как описание лабораторной работы по дисциплинам:

- Интеллектуальные системы;

- Инженерия знаний и интеллектуальные системы;

- Интеллектуальные технологии и представление знаний;

- Представление знаний в интеллектуальных системах;

- Основы интеллектуальных систем;

- Введение в нейроматематику и методы нейронных сетей;

- Основы искусственного интеллекта;

- Интеллектуальные технологии в науке и образовании;

- Управление знаниями;

- Автоматизированный системно-когнитивный анализ и интеллектуальная система «Эйдос»;

которые автор ведет в настоящее время http://lc.kubagro.ru/My_training_schedule.doc, а также и в других дисциплинах, связанных с преобразованием данных в информацию, а ее в знания и применением этих знаний для решения задач идентификации, прогнозирования, принятия решений и исследования моделируемой предметной области (а это практически все дисциплины во всех областях науки).

Этим и другим применениям должно способствовать и то, что данное приложение вместе с системой «Эйдос» размещено автором в полном открытом бесплатном доступе по адресу: https://cloud.mail.ru/public/a5b22d65bc88/Aidos-X-1071503001.rar. Для установки системы с данным приложением на компьютере достаточно развернуть архив в корневом каталоге на диске C:.

Таким образом, в статье предлагается решение проблемы, заключающейся в том, что с одной стороны рейтинг российских вузов востребован, а с другой стороны пока он не создан. Предлагаемая идея решения проблемы состоит в применении отечественной лицензионной инновационной интеллектуальной технологии для этих целей: а именно предлагается применить автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий - интеллектуальную систему «Эйдос». Эти методы подробно описываются в этом контексте. Предлагается рассмотреть возможности применения данного инструментария на примере университетского рейтинга Гардиан и рассматриваются его частные критерии (показатели вузов). Указываются источники данных и методика их подготовки для обработки в системе «Эйдос». В соответствии с методологией АСК-анализа описывается установка системы «Эйдос», ввод исходных данных в нее и формализация предметной области, синтез и верификация модели, их отображение и применение для решения задач оценки рейтинга Гардиан для российских вузов и исследования объекта моделирования. Рассматриваются перспективы и пути создания интегрированного рейтинга российских вузов и эксплуатации рейтинга в адаптивном режиме. Указываются ограничения предлагаемого подхода и перспективы его развития.

Конечно, рассматриваемая проблема требует к себе очень серьезного отношения и большого объема работ по совершенствованию инструментария, созданию и исследованию моделей на российских данных. Поэтому предлагаемые в статье решения можно рассматривать не более как идею решения поставленной проблемы и численную иллюстрацию этой идеи, но ни в коем случае не как готовое решение.

Размещено на Allbest.ru

...

Страница:


Подобные документы

  • Оценка принципов разработки ПО

    Базовые основы разработки программного обеспечения: его классический жизненный цикл, макетирование, стратегии конструирования, модели качества процессов разработки. Применение параллельных алгоритмов и CASE-системы, критерии оценки их эффективности.

    курсовая работа [179,5 K], добавлен 07.04.2015

  • Основы информационных технологий

    Информатика как единство науки и технологии, этапы ее развития и инструментарий. Классификация видов информационных технологий и их применение. Модели информационных процессов и структура программных продуктов. Объектно-ориентированное проектирование.

    курс лекций [1,6 M], добавлен 12.12.2011

  • Применение тестирующих программ на различных этапах подготовки студентов

    Применение вычислительной техники в учебном процессе. Разработка математической модели. Выбор программного обеспечения. Определение требований к техническим средствам. Формы представления входных, выходных данных. Расчет технико-экономических показателей.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 25.12.2013

  • Использование автоматизированных информационных технологий в управлении

    Распределенная обработка данных. Двухуровневые модели распределения основных функций. Применение модели сервера приложений и баз данных. Основные пути распараллеливания запросов. Общая характеристика программных средств подготовки табличных документов.

    отчет по практике [52,6 K], добавлен 30.09.2009

  • Имитационная модель банка

    Создание математической модели системы массового обслуживания на примере банка. Разработка имитационной модели на языке программирования С++. Блок-схема программы, перевод модели на язык программирования. Верификация и валидация имитационной модели.

    курсовая работа [630,5 K], добавлен 01.06.2015

  • База знаний интеллектуальной справочной системы по логике

    Особенности создания интеллектуальной справочной системы по логике, ее технико-экономическое обоснование. Онтология, содержательная декомпозиция, исходные тексты базы знаний, ее верификация и отладка. Тестирование интеллектуальной справочной системы.

    курсовая работа [3,4 M], добавлен 14.07.2012

  • Оценивание кредитных рисков

    Разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Применение процедур кластеризации, классификации и формирования оценок рисков.

    курсовая работа [822,3 K], добавлен 09.06.2012

  • Построение, анализ и применение для прогнозирования тренд-сезонной модели временного ряда

    Предварительный анализ заданного временного ряда на предмет наличия тренда. Обоснование наличия сезонности по графическому представлению одноименных элементов ряда разных лет. Применение модели для прогноза. Выбор типа остатков и корректировка модели.

    контрольная работа [218,8 K], добавлен 12.09.2011

  • Разработка программного модуля на основе понятийно-тезисной модели

    Сравнительный анализ технологий тестирования. Разработка программного модуля "Интеллектуальная обучающая система для широкого перечня курсов". Обоснование необходимости и важности этапа отладки в процессе разработки данного программного обеспечения.

    дипломная работа [101,2 K], добавлен 17.06.2011

  • Автоматизированный учет радиоточек передающего центра

    Проектирование и анализ логической модели программного обеспечения "Автоматизированный учет радиоточек передающего центра". Ее преобразование в физическую модель при помощи базы данных MS Access. Расчет экономической эффективности разработки ПО.

    дипломная работа [3,1 M], добавлен 09.09.2010

  • Разработка информационной системы в контексте AS-IS и TO-BE

    Справочная система как программный продукт, позволяющий пользователю получить точную информацию по теме. Основные особенности построения модели AS-IS. Анализ контекстной диаграммы модели TO-BE. Сущность диаграммы компонентов серверной части проекта.

    курсовая работа [914,5 K], добавлен 26.01.2013

  • Автоматизированная система обработки информации

    Cоздание и описание логической модели автоматизированной системы обработки информации. Проектирование структуры системы в виде диаграмм UML. Анализ программных средств разработки программного обеспечения и интерфейса. Осуществление тестирования программы.

    дипломная работа [2,5 M], добавлен 25.01.2015

  • Программное обеспечение для автоматизации процесса учета успеваемости и посещаемости студентов

    Требования к функциональным характеристикам разрабатываемой автоматизированной системы. Системы управления обучением. Обзор средств разработки, серверов, СУБД. Применение модели "сущность-связь", ее преимущества. Архитектура программного средства.

    курсовая работа [900,7 K], добавлен 07.07.2012

  • Компьютерная лингвистика как прикладная лингвистическая дисциплина

    Компьютерная лингвистика - особая прикладная дисциплина. Когнитивный инструментарий компьютерной лингвистики, омонимичность его основных понятий. Использование компьютерных средств обработки языковых данных. Гипертекстовые технологии представления текста.

    реферат [37,2 K], добавлен 08.08.2010

  • Разработка модели электрогидравлического вихревого регулирующего элемента в Sinulink

    Формализация задачи и применение численных методов. Классификация программных продуктов для моделирования технических устройств. Программный комплекс MatLab with simulink. Создание интерфейса модели электрогидравлического вихревого регулирующего элемента.

    дипломная работа [694,9 K], добавлен 25.07.2012

  • Основные понятия интеллектуальных систем. Знания

    Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.

    презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013

  • Применение системы MathCAD для исследования модели электрической цепи с переменной индуктивностью

    Применение комплексного математического моделирования в проектировании. Обзор численных методов в моделировании. Решение дифференциальных уравнений в MathCAD. Анализ исходных и результирующих данных. Описание реализации базовой модели в MathCAD.

    курсовая работа [240,5 K], добавлен 18.12.2011

  • Разработка модели состава и модели структуры электронной системы "Умный дом"

    Интеллектуальная система, которая объединяет электрические приборы посредством линии управления. Управление несколькими приборами. Схема устройств "Умного дома". Анализ связей между элементами системы. Система приема эфирного и спутникового телевидения.

    курсовая работа [5,1 M], добавлен 18.12.2010

  • Интеллектуальная система по подбору земельного участка под индивидуальное жилищное строительство

    Понятие интеллектуальной информационной системы. Подбор земельного участка под индивидуальное жилищное строительство в качестве предметной области. Выбор среды разработки системы, особенности ее проектирования. Анализ типичного пользователя системы.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 18.01.2017

  • Выполнение оценки в ходе руководства проектом разработки программного обеспечения концерна "Суперавто"

    Модель этапа пост-архитектуры. Предварительная оценка программного проекта на основе LOC-метрик. Расчет затрат на разработку ПО. Стоимость, длительность разработки проекта на основе модели этапа пост-архитектуры конструктивной модели стоимости СОСОМО II.

    курсовая работа [89,9 K], добавлен 29.09.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены