Диссертация (Математические методы и инструментальные средства многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей ведущих университетов в мировых рейтингах), страница 3

Сформулированный метод позволяет получить количественные оценкиглобальной конкурентоспособности ведущих университетов в авторитетныхмировых рейтингах, а также проводить многокритериальное ранжированиеведущих университетов.4.Предложенметодоценкиизмененияпоказателейдеятельностиуниверситетов для подготовки и обоснования управленческих решений поповышению глобальной конкурентоспособности среди ведущих университетов.Изложенный метод на основе сценарного моделирования событий «что-если» и сиспользованием искусственных нейронных сетей позволяет оценить перспективывхождения конкретного университета в авторитетные мировые рейтинги.5.Разработанметодопределенияпороговыхзначенийключевыхпоказателей деятельности университета для отнесения его к глобальноконкурентоспособным университетам. Данный метод позволяет оценить значенияпоказателей ведущих российских вузов в контексте выполнения их программповышения своей глобальной конкурентоспособности на основе методовинтеллектуального анализа данных и авторского метода оценки глобальнойконкурентоспособности ведущих университетов.Обоснованность и достоверность результатов исследованияОбоснованностьрезультатов,выносимыхназащиту,обеспеченаприменением научной методологии, использованием общенаучных моделей иметодов анализа данных, а также базисных научных результатов, полученныхдругими исследователями.Достоверностьполученныхрезультатовобеспеченаиспользованиемофициальных данных, служащих для формирования авторитетных мировых14рейтингов и реальной информации о деятельности ведущих университетов,представленной в наукометрических базах данных Web of Science, Scopus иInCites, а также теоретической обоснованностью методов анализа и обработкиданных.

Полученные результаты были верифицированы на основе данныхсодержащихся в утвержденных Правительством РФ программах развития МГУим. М.В. Ломоносова и СПбГУ до 2020 года.Теоретическая и практическая значимость работыТеоретическая значимость. Результаты диссертационного исследования,полученные автором на основе развития методов интеллектуального анализаданных,дополняютимеющиесяэкономико-теоретическиепредставленияоб оценке, ранжировании и прогнозировании показателей деятельности ведущихуниверситетов в авторитетных мировых рейтингах.

Это, в частности, позволяетлучше оценить значения показателей ведущих российских университетов дляподготовки и принятия управленческих решений в контексте выполненияпрограмм повышения их глобальной конкурентоспособности.Практическаязначимость.Разработанныеметодыиалгоритмыапробированы на реальных данных, характеризующих деятельность ведущихуниверситетов, и могут быть рекомендованы для применения в российскойвысшей школе. Они позволяют на основе объективных – количественныхпоказателей деятельности ведущих университетов: оценивать текущее положение конкретного университета по отношению кдругим вузам; ранжировать и сравнивать ведущие университеты в контексте повышенияих конкурентоспособности; находитьглобальнопороговыезначенияконкурентоспособныхключевыхпоказателейуниверситетов,деятельностиоцениватьзначенияиндикаторов программ развития ведущих российских вузов в контекстеповышения своей конкурентоспособности и формулировать рекомендациипо корректировке их программ развития.15Соответствие диссертации Паспорту научной специальностиДиссертация и научные результаты, выносимые на защиту, соответствуютПаспорту специальности 08.00.13 – «Математические и инструментальныеметоды экономики»: пункту 1.4.

«Разработка и исследование моделей иматематических методов анализа микроэкономических процессов и систем:отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков,механизмов формирования спроса и потребления, способов количественнойоценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений»соответствуют пункты 1, 2, и 5 научных результатов; пункту 2.8. «Развитиеметодов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы ииспользование искусственного интеллекта при выработке управленческихрешений» соответствуют пункты 3 и 4 научных результатов.Апробация работы и реализация результатов исследования проводиласьна международных, всероссийских и межрегиональных научных конференциях:–XVIIмеждународнаяконференциямолодыхученых-экономистов«Предпринимательство и реформы в России» – Санкт-Петербург, 2012;– Весенняя конференция молодых учёных-экономистов «Инвестиционныйклимат: влияние на экономику» – Санкт-Петербург, 2012;–ПерваяВсероссийскаянаучнаяконференция«Социальныйкапиталсовременного общества» – Санкт-Петербург, 2012;– Международная научно-практическая конференция «Интеграция экономики всистему мирохозяйственных связей» – Санкт-Петербург, 2013;– Весенняя конференция молодых ученых-экономистов «Интеграционныепроцессы: влияние на экономическое развитие» – Санкт-Петербург, 2013;– Международная школа-семинар «Бизнес-информатика: состояние, проблемы иперспективы» – Санкт-Петербург, 2013;– Весенняя конференция молодых ученых-экономистов «Устойчивое развитие:общество и экономика» – Санкт-Петербург, 2014;– II научная конференция «Управленческие науки в современном мире» – Москва,2014;16– Международная научно-практическая конференция, посвященная 290-летиюСанкт-Петербургского государственного университета – Санкт-Петербург, 2014;– XII Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов«Информационные технологии, энергетика и экономика» – Смоленск, 2015;– X Международного Форума ОТ НАУКИ К БИЗНЕСУ «Университеты, бизнес ивласть: итоги взаимодействия за 10 лет», ИТМО – Санкт-Петербург, 2016;–InternationalConference«NewChallengesofEconomicandBusinessDevelopment»– Riga, Latvia, 2016.Публикации.

По теме исследования опубликовано 17 печатных работобщим объемом 5 п.л., в том числе в изданиях, рекомендуемых ВАК дляпубликаций результатов диссертационных исследований 4 работы объемом 2,8п.л.Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения,спискаиспользованнойлитературы(107наименований),5приложений, содержит 17 таблиц, 32 рисунка, 37 формул. Общий объем работысоставляет 160 страниц.Структура диссертационной работы обусловлена задачами, поставленными висследовании, и отражена в ее оглавлении. Основное содержание представлено втрех логически связанных между собой главах.Первая глава посвящена анализу предметной области, существующим методамоценки показателей деятельности университетов и состоит из шести параграфов.В первом параграфе рассматриваютсяшколы.Отдельноевниманиеэтапы развития российской высшейуделяетсяпрограммеповышенияконкурентоспособности (проект 5-100), основной целью которой являетсявхождение не менее пяти университетов в сотню лучших университетов мира.

Вовтором параграфе приводится обзор ведущих мировых рейтингов и ихособенности. В третьем параграфе приводится информация об аналитическихбазах данных используемых в исследовании. В четвертом параграфе даетсякраткий обзор научной литературы по предметной области, особое вниманиеуделяется предложенной модели развития университета Дж.

Альбрехта. Пятый17параграф посвящен анализу зарубежного опыта по созданию университетамирового класса. В шестом параграфе оценивается применимость нейронныхсетей в задачах оценок показателей деятельности университета.Вторая глава посвящена построению рейтинга отечественных университетов ивыявлению ключевых факторов деятельности университетов, и состоит из шестипараграфов. Первый параграф посвящен сбору и обработке данных из различныхисточников.

Во втором параграфе на основе полученной информации из первогопараграфа происходит построение рейтинга отечественных университетов всоответствии с методологией, разработанной THE WUR, что позволяет получитьинформацию об университетах участников проекта 5-100 отсутствующих врейтинге THE WUR. В третьем параграфе анализируется один из ключевыхпоказателейдеятельностиуниверситетов–публикационнаяактивность.Четвертый параграф посвящен прогнозированию местоположения университетовна основе публикационной активности.

В пятом параграфе оцениваютсяперспективы отечественных университетов по вхождению в топ-100 рейтингаTHE WUR. В шестом параграфе на основе различных методов интеллектуальногоанализа данных выделяются ключевые факторы деятельности университетов,необходимые для построения искусственной нейронной сети.Третья глава посвящена построению нейросетевой модели для кластеризации,ранжирования и прогнозирования показателей ведущих университетов в мировыхрейтингах. Первый параграф включает выгрузку и обработку информации длядальнейшего построения кластеризации. Второй параграф посвящен построениюкластерного анализа и верификации его на основе ведущих мировых рейтингов.Третий параграф посвящен разработке метода оценки изменения показателейдеятельности университетов в мировых рейтингах.

В четвертом параграферассматривается практическое применение предложенного метода на основепрограмм развития МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ до 2020. В пятомпараграфепредлагаетсяметодикакорректировкипрограммразвитияуниверситетов для вхождения в топ-100 ведущих мировых рейтингов на основеприменения иерархического кластерного анализа.18ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕСРЕДСТВАОЦЕНКИДЕЯТЕЛЬНОСТИУНИВЕРСИТЕТОВНАМИРОВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОСТРАНСТВЕ1.1. Российская высшая школа на современном этапе ее реформирования.В данном параграфе представлены основные показатели, которыехарактеризуют состояние и динамику развития российской высшей школы насовременном этапе ее реформированияс 1993 по 2015 год.

Выбор данноговременного интервала и показателей, представленных в данном параграфе,обусловлен тем, что на современном этапе развития российской высшей школыдостаточно остро сказывается «не только нехватка государственных ресурсов, нои острейший дефицит профессиональных управленческих решений, принимаемыхна государственном уровне и направленных на достижение стратегических целеймодернизации российской системы высшего образования» [15, 16]. Все этоявилось следствием политических и социально-экономических изменений,которые произошли в России в начале 90-х годов, при переходе отадминистративно-командной модели развития экономики к рыночной, которые«поставили существовавшую систему высшего образования в принципиальноновые условияхозяйствования, приведшие к становлению тоймоделиэкономических отношений в образовании, которую мы можем наблюдать нанастоящий момент» [21, 33].В 1992 году с принятием Закона Российской Федерации от 10.07.1992 N3266-1 «Об образовании» в российской системе образования появилисьнегосударственные образовательные учреждения, а также представились широкиевозможности получать образование не только за счет государственных средств,но и на договорной (платной) основе [61].На рисунке 1 изображена динамика численности высших учебных заведений(вузов) Российской Федерации за период с 1993 по 2015 год.191200число вузов, ед.100080060078193302349387200413450452446391402Негосударственныевузы400548392569578590621654655658662634578548Государственные имуниципальные вузы0Рисунок 1 –Динамика численности вузов РФИсточник:Российский статистический ежегодник.