Аннотації

Нечітка модель оцінки факторів впливу на вибір закладу вищої освіти

Автор(и):
Цюцюра М. І., Єрукаєв А. В., Цюцюра С. В., Криворучко О. В.
Автор(и) (англ)
Tsiutsiura, M., Yerukaiev, A., Tsiutsiura, S., Kryvoruchko, O.
Дата публікації:

22.04.2024

Анотація (укр):

Запропонований підхід до формалізації моделей проєктів розвитку закладу вищої освіти (ЗВО) забезпечує можливість моделювання (дослідження) процесів навчання майбутніх фахівців і розвитку з виокремленням точок зародження проєктів для здійснення задач управління. Це дає змогу спростити опис основних процесів ЗВО і побудувати моделі аналізу поліпшень через систему якості і розвитку під час навчання спеціалістів у ЗВО. Для проведення діагностики ЗВО і формування гармонізованих рішень у програмах розвитку ЗВО в системі вищої школи доцільно використати програми розроблення та керування бізнес-процесами, функції управління яких орієнтовані на аналіз стану закладу вищої освіти і функції управління, що забезпечують успішний і менш затратний результат розвитку ЗВО з урахуванням посилених вимог зовнішнього середовища і ринку праці. Одним із концептуальних положень розвитку інформаційних технологій і систем управління освітою є подальший розвиток інформаційного забезпечення у формуванні єдиного досконалого інформаційного середовища, інформатизації систем управління освітою та оцінювання якості й ефективності підготовки спеціалістів для галузей виробництва з урахуванням вимог ринку праці, виробництв і сучасного розвитку науки. Запропоновано методику і метод комплексного оцінювання якості освіти випускників ЗВО за допомогою ІТ на основі показників та індикаторів якості (за кількісними та якісними чинниками), їхнього складу з урахуванням потреб виробництва, вимог зовнішнього, внутрішнього та освітнього середовищ. Отже, основною технологією управління якістю освіти є найбільш розповсюджена в практичній діяльності компонента штучного інтелекту – нечіткі системи. Завдяки її поєднанню з класичними моделями і методами забезпечення процесу керування закладами вищої освіти вдалось отримати більш широкі можливості до опрацювання саме тих параметрів, які до цього доводилося не розглядати через їхню якісну природу. До основних показників належать такі вхідні компоненти: фінанси, навчання та розвиток, компетентність, задоволеність, вимоги і оцінка ЗВО тощо.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

The proposed approach to the formalization of models of development projects and the development of a higher education institution (HEI) provides the possibility of modeling (research), processes of training future specialists and development with the selection of points of origin of projects for the implementation of management tasks. This makes it possible to simplify the description of the main processes of vocational training and to build models for the analysis of improvements through the system of quality and development in the training of specialists in vocational training. In order to conduct higher education diagnostics and form harmonized decisions in higher education development programs in the system of higher education, it is advisable to use programs for the development and management of business processes, the management functions of which are focused on the analysis of the state of the higher education institution and management functions that ensure a successful and less expensive result of higher education development with taking into account the increased requirements of the external environment and the labor market. One of the conceptual provisions of the development of information technologies and education management systems is the further development of information provision in the formation of a single perfect information environment, informatization of education management systems, and evaluation of the quality and effectiveness of training specialists for the production industries, taking into account the requirements of the labor market, production and modern development of science. The proposed technique and method of comprehensive assessment of the quality of education of graduates of higher education institutions with the help of IT on the basis of indicators and indicators of quality, according to quantitative and qualitative factors, their composition, taking into account the needs of production, the requirements of the external and internal and educational environment. Thus, the main technology of education quality management is the most widespread component of artificial intelligence - fuzzy systems. Thanks to its combination with classical models and methods of ensuring the process of management of higher education institutions, it was possible to obtain wider opportunities for working out those parameters that until then had not been considered due to their qualitative nature. It is advisable to include the following input components to the main indicators: finance, training and development, competence, satisfaction, requirements and assessment of higher education institutions, etc.

Література:

  1. Bidyuk, P. I., Korshevnyuk, L. O., and Terentyev, O. M., (2012). Support for the solution of weakly structured tasks in state authorities, System analysis and information technologies: materials of the 14th International of the scientific and technical conference SAIT 2012, Kyiv, April 24. Kyiv. Pp. 169–170.
  2. The final agreed version of the new concept of the National Informatization Program. URL: http://www.icyb.kiev.ua/index.html 11.
  3. Biloshchytskyi, A., Omirbayev, S., Mukhatayev, A., Toxanov, S., and Faizullin, A., (2023). A structural model for building a system for the development of methodological competence and methods for evaluating its effectiveness.Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3(125)), pp. 6–22.
  4. Pavlov, A. A., Grisha, S. N., and Tomashevsky, V. N. (1991). Fundamentals of system analysis and ACS design: Textbook. Manual, Kyiv, Vyshcha Shk., 367 p.
  5. Bykov, V. Yu., (2011). Cloud technologies, ICT outsourcing and new functions of ICT units of educational and scientific institutions, Information technologies in education, No. 10, pp. 8–23.
  6. Bidyuk P. I., Prosyankina-Zharova T. I., and Terentyev O. M. (2017). Application of adaptive modeling techniques for forecasting non-linear non-stationary financial processes, Development of economic education and formation of the foundations of financial literacy of youth – the basis of the development of public society and the formation of a knowledge economy: materials of the International Scientific and Practical Conference, September 29–30, pp. 41–43.
  7. Menyaylenko, O. S. (2004). Development and research of algorithms for assessing the knowledge of users of educational services in automated educational systems, Visn. Eastern Ukraine national University named after V. Dalya, 12 (82), pp. 129–135.
  8. Mikhailenko, V. M., and Sichko, T. V. (2009). Information infrastructure of the corporate center of information resources of the Visnyk regional university center of Khmelnytskyi National University, 1, pp. 242–245.
  9. Rusinova, O. (2016). Divergent-convergent approach to managing the development of an industrial enterprise, SKHID. 6. (146). pp. 43–48.
  10. Tsiutsiura, M. I., Tsiutsiura, S. V., and Kryvoruchko, O. V. (2019). Information technologies for the development of the content of education. Monograph Kyiv: CP «Comprint», 118 p. ISBN-978-966-929-967-9.
  11. Shovba, S. D. (2007). Designing fuzzy systems using MATLAB, Hotline – Telekom, 288 p.
  12. Clifford F. Grey, and Erick W. Larson, (2000). Project Management: The Managerial Process. McGraw-Hill Companies, 528 p. International Journal of Project Management.
  13. Shakhovska, Nataliya, Kaminskyy, Roman, Zasoba, Eugen, and Tsiutsiura, Mуkola, (2018). Association rules mining in BIG DATA. International Journal of Computing, 17 (1), pp. 25–32.
  14. Schindler, M., and Eppler, M. J., (2003). Harvesting project knowledge: A review of project learning methods and success factors. International Journal of Project management, 21, pp. 219‑228.

References:

  1. Bidyuk, P. I., Korshevnyuk, L. O., and Terentyev, O. M., (2012). Support for the solution of weakly structured tasks in state authorities, System analysis and information technologies: materials of the 14th International of the scientific and technical conference SAIT 2012, Kyiv, April 24. Kyiv. Pp. 169–170.
  2. The final agreed version of the new concept of the National Informatization Program. URL: http://www.icyb.kiev.ua/index.html 11.
  3. Biloshchytskyi, A., Omirbayev, S., Mukhatayev, A., Toxanov, S., and Faizullin, A., (2023). A structural model for building a system for the development of methodological competence and methods for evaluating its effectiveness.Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3(125)), pp. 6–22.
  4. Pavlov, A. A., Grisha, S. N., and Tomashevsky, V. N. (1991). Fundamentals of system analysis and ACS design: Textbook. Manual, Kyiv, Vyshcha Shk., 367 p.
  5. Bykov, V. Yu., (2011). Cloud technologies, ICT outsourcing and new functions of ICT units of educational and scientific institutions, Information technologies in education, No. 10, pp. 8–23.
  6. Bidyuk P. I., Prosyankina-Zharova T. I., and Terentyev O. M. (2017). Application of adaptive modeling techniques for forecasting non-linear non-stationary financial processes, Development of economic education and formation of the foundations of financial literacy of youth – the basis of the development of public society and the formation of a knowledge economy: materials of the International Scientific and Practical Conference, September 29–30, pp. 41–43.
  7. Menyaylenko, O. S. (2004). Development and research of algorithms for assessing the knowledge of users of educational services in automated educational systems, Visn. Eastern Ukraine national University named after V. Dalya, 12 (82), pp. 129–135.
  8. Mikhailenko, V. M., and Sichko, T. V. (2009). Information infrastructure of the corporate center of information resources of the Visnyk regional university center of Khmelnytskyi National University, 1, pp. 242–245.
  9. Rusinova, O. (2016). Divergent-convergent approach to managing the development of an industrial enterprise, SKHID. 6. (146). pp. 43–48.
  10. Tsiutsiura, M. I., Tsiutsiura, S. V., and Kryvoruchko, O. V. (2019). Information technologies for the development of the content of education. Monograph Kyiv: CP «Comprint», 118 p. ISBN-978-966-929-967-9.
  11. Shovba, S. D. (2007). Designing fuzzy systems using MATLAB, Hotline – Telekom, 288 p.
  12. Clifford F. Grey, and Erick W. Larson, (2000). Project Management: The Managerial Process. McGraw-Hill Companies, 528 p. International Journal of Project Management.
  13. Shakhovska, Nataliya, Kaminskyy, Roman, Zasoba, Eugen, and Tsiutsiura, Mуkola, (2018). Association rules mining in BIG DATA. International Journal of Computing, 17 (1), pp. 25–32.
  14. Schindler, M., and Eppler, M. J., (2003). Harvesting project knowledge: A review of project learning methods and success factors. International Journal of Project management, 21, pp. 219‑228.