Диссертация (Математические методы и инструментальные средства многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей ведущих университетов в мировых рейтингах)

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙУНИВЕРСИТЕТНа правах рукописиМелешкин Михаил ИгоревичМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВАМНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО РАНЖИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯПОКАЗАТЕЛЕЙ ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ В МИРОВЫХ РЕЙТИНГАХСпециальность 08.00.13 – Математические и инструментальные методыэкономикиДиссертация на соискание учёной степеникандидата экономических наукНаучный руководительд.э.н., доцент Халин В. Г.Санкт-Петербург20162ОглавлениеСписок используемых сокращений ...............................................................................

4ВВЕДЕНИЕ ...................................................................................................................... 7ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕСРЕДСТВА ОЦЕНКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УНИВЕРСИТЕТОВ НА МИРОВОМОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ................................................................ 181.1. Российская высшая школа на современном этапе ее реформирования. .......... 181.2. Мировые рейтинги как инструмент оценки деятельности ведущихуниверситетов.

............................................................................................................... 331.3. Информационная база исследования ................................................................... 431.4. Модели и методы оценки деятельности университетов .................................... 471.5. Зарубежный опыт по созданию университета мирового класса ...................... 531.6. Искусственные нейронные сети как инструментальное средство оценкидеятельности университетов ........................................................................................ 68ГЛАВА 2.

МЕТОДЫ РАНЖИРОВАНИЯ ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ ИВЫЯВЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ОЦЕНКУ ИХДЕЯТЕЛЬНОСТИ ......................................................................................................... 722.1. Сбор данных, верификация, подготовка и обработка информации из базыданных InCites и Web of Science .................................................................................. 742.2. Алгоритм оценки и ранжирования позиций ведущих университетовразработанный на основе модификации метода ранжирования университетов,применяемого для составления рейтингов THE WUR и THE SR.

........................... 772.2.1. Формирование рейтинга и оценка деятельности ведущих университетовРоссии, не вошедших в общеуниверситетский мировой рейтинг THE WUR ..... 772.2.2. Формирование рейтинга и оценка деятельности ведущих университетовРоссии, не вошедших в специализированные мировые рейтинги THE SR .........

842.3. Анализ публикационной активности как одного из ключевых факторов,влияющих на позиции в мировых рейтингах университетов ................................... 862.4. Метод прогнозирования местоположения ведущих университетов в мировыхрейтингах на основе их публикационной активности............................................... 932.5.

Оценка перспективы продвижения ведущих российских университетов врейтинге THE WUR. ..................................................................................................... 952.6. Алгоритм поиска ключевых факторов и показателей деятельности ведущихуниверситетов, существенно влияющих на глобальную конкурентоспособность 993ГЛАВА3.ИСПОЛЬЗОВАНИЕНЕЙРОСЕТЕВЫХМОДЕЛЕЙИСАМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ КАРТ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ,РАНЖИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ВЕДУЩИХУНИВЕРСИТЕТОВ В МИРОВЫХ РЕЙТИНГАХ ..................................................

1063.1. Подготовка, верификация и обработка информации из базы данных InCites попоказателям деятельности ведущих университетов ................................................ 1073.2. Метод оценки глобальной конкурентоспособности и многокритериальногоранжирования ведущих университетов на основе самоорганизующейся моделиКохонена и метода k-means ........................................................................................ 1093.3. Метод оценки изменения показателей деятельности университетов ..........

1183.4. Верификация предложенной модели на основе программ развитияМГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ до 2020 ......................................................... 1233.5. Метод определения пороговых значений ключевых показателей деятельностиуниверситета для отнесения его к глобально конкурентоспособнымуниверситетам.............................................................................................................. 126ЗАКЛЮЧЕНИЕ ...........................................................................................................

134Список используемой литературы ............................................................................ 136Приложение 1. Алгоритм сбора информации из БД InCites .................................. 147Приложение 2. Показатели InCites используемые в исследовании ....................... 149Приложение 3. Рейтинг российских университетов ............................................... 152Приложение 4. Плотность распределения университетов исходя из полученныхбаллов в соответствии с методикой THE WUR (по публикациям)........................

154Приложение 5. Верификация полученных результатов кластеризации при помощимировых рейтингов ..................................................................................................... 1554Список используемых сокращенийИНС – искусственные нейронные сетиИС – информационная системаНИУ – национальный исследовательский университетНС – нейронные сетиПНП – приоритетный национальный проектППС – профессорско-преподавательский составПроект 5-100 – программа повышения конкурентоспособности ведущихроссийских университетов, утвержденная Постановлением Правительства РФ№211от 16 марта 2013 г "О мерах государственной поддержки ведущихуниверситетовРоссийскойФедерациивцеляхповышенияихконкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательныхцентров"СУБД – система управления базами данныхУМК – университет мирового классаARWU – Academic Ranking of World Universities.

Академический рейтингуниверситетов мира (Шанхайский рейтинг университетов мира)OLAP – on-line analytical processing. Технология многомерного анализа данныхQS – Quacquarelli Symonds world university. Всемирный рейтинг университетовкомпании Quacquarelli SymondsTHE WUR – Times Higher Education World University Rankings. Рейтингуниверситетов мира журнала Times Higher Education.THE SR – Times Higher Education Subject Rankings. Предметные рейтингиуниверситетов мира журнала Times Higher Education.WOS – Web of Science. Мультидисциплинарная реферативно-библиографическаябаза данных научной информации компании «Thompson Reuters»Сокращенные наименования университетов:БФУ им. И.Канта – Балтийский федеральный университет им.

Иммануила КантаВГУ – Воронежский государственный университет5ДВФУ – Дальневосточный федеральный университетКФУ – Казанский (Приволжский) федеральный университетЛЭТИ – Санкт-Петербургский государственный электротехнический университетим. В.И. Ульянова (Ленина)МГИМО – Московский государственный институт международных отношенийМГУ им. М.В. Ломоносоваим. М.В. ЛомоносоваМФТИ – Московскийуниверситет)– Московский государственный университетфизико-техническийинститут(государственныйНГУ – Новосибирский национальный исследовательский государственныйуниверситетНИТУ МИСиС – Национальный исследовательский технологический университет«Московский институт стали и сплавов»НИУ ВШЭ – Национальный исследовательский университет «Высшая школаэкономики»НИУ ИТМО – Санкт-Петербургский национальный исследовательскийуниверситет информационных технологий, механики и оптикиНИУ МАИ – Национальный исследовательский университет «Московскийавиационный институт»НИУ МГТУ им.

Н.Э. Баумана – Московский государственный техническийуниверситет им. Н.Э. БауманаНИУ МГУ имени Н. П. Огарёва – Национальный исследовательский мордовскийгосударственный университет им. Н.П. ОгарёваНИУ МЭИ – Московский энергетический институтНИЯУ МИФИ – Национальный исследовательский ядерный университет«Московский инженерно-физический институт»ННГУ имени Н.И. Лобачевского – Нижегородский государственный университетим.

Н.И. ЛобачевскогоПервый МГМУ им. И. М. Сеченова – Первый Московский государственныймедицинский университет имени И. М. Сеченова6РГУНГ – Российский государственный университет нефти и газа имени И.М.ГубкинаРУДН – Российский университет дружбы народовСГАУ – Самарский государственный аэрокосмический университет имениакадемика С.П. Королева (национальный исследовательский университет)СибГАУ – Сибирский государственный аэрокосмический университет имениакадемика М.

Ф. РешетнёваСПбГУ – Санкт-Петербургский государственный университетСПбПУ – Национальный исследовательский университетполитехнический университет Петра ВеликогоСанкт-ПетербургскийСФУ – Сибирский федеральный университетТГУ – Национальный исследовательский томский государственный университетТПУ – Национальный исследовательский томский политехнический университетТюмГУ – Тюменский государственный университетУрФУ – Уральский федеральный университет имени первого Президента РоссииБ.Н.ЕльцинаЮУрГУ – Национальный исследовательский Южно-Уральский государственныйуниверситет7ВВЕДЕНИЕАктуальность исследованияВ последнее время широко используются при оценке деятельности ведущихуниверситетов различные мировые рейтинги.