Автореферат (1151116), страница 3
Текст из файла (страница 3)
По теме исследования опубликовано 17 печатных работ общим объемом 5 п.л., в том числе в изданиях, рекомендуемых ВАК для публикаций результатов диссертационных исследований – 4 работы объемом 2,8 п.л.Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения, списка использованной литературы (107 наименований), 5 приложений, содержит 17 таблиц, 32 рисунка, 37 формул. Общий объем работы составляет160 страниц.Структура диссертационной работы обусловлена задачами, поставленными в исследовании, и отражена в ее оглавлении.Введение.Глава 1.
Математические методы и инструментальные средства оценкидеятельности университетов на мировом образовательном пространстве.1.1. Российская высшая школа на современном этапе ее реформирования.1.2.Мировыерейтингикакинструментоценкидеятельностиведущихуниверситетов.1.3. Информационная база исследования.1.4. Модели и методы оценки деятельности университетов.1.5. Зарубежный опыт по созданию университета мирового класса.1.6. Искусственные нейронные сети как инструментальное средство для оценкидеятельности университетов.Глава 2. Методы ранжирования ведущих университетов и выявления ключевыхфакторов, влияющих на оценку их деятельности.122.1. Сбор данных, верификация, подготовка и обработка информации из базыданных InCites и Web of Science.2.2.
Алгоритм оценки и ранжирования позиций ведущих университетов на основемодификацииметодаранжированияуниверситетов,применяемогодлясоставления рейтингов THE WUR и THE SR.2.2.1. Формирование рейтинга и оценка деятельности ведущих университетовРоссии, не вошедших в общеуниверситетский мировой рейтинг THE WUR.2.2.2. Формирование рейтинга и оценка деятельности ведущих университетовРоссии, не вошедших в специализированные мировые рейтинги THE SR.2.3. Анализ публикационной активности как одного из ключевых факторов,влияющих на позиции в мировых рейтингах университетов.2.4.
Метод прогнозирования местоположения ведущих университетов в мировыхрейтингах на основе их публикационной активности.2.5. Оценка перспективы продвижения ведущих российских университетов врейтинге THE WUR.2.6. Алгоритм поиска ключевых факторов и показателей деятельности ведущихуниверситетов, существенно влияющих на глобальную конкурентоспособность.Глава 3. Использование нейросетевых моделей и самоорганизующихся картКохонена для кластеризации, ранжирования и прогнозирования местоположенияведущих университетов в мировых рейтингах.3.1. Подготовка, верификация и обработка информации из базы данных InCites попоказателям деятельности ведущих университетов.3.2. Метод оценки глобальной конкурентоспособности и многокритериальногоранжирования ведущих университетов на основе самоорганизующейся картКохонена и метода k-means.3.3.
Метод оценки изменения показателей деятельности университетов.3.4. Верификация предложенных методов и алгоритмов на основе программразвития МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ до 2020.133.5. Метод определения пороговых значений ключевых показателей деятельностиуниверситетадляотнесенияегокглобальноконкурентоспособнымуниверситетам.Заключение.Список используемой литературы.Приложения.II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕНА ЗАЩИТУ1.
Разработан алгоритм оценки и ранжирования позиций ведущих университетов с использованием информации из наукометрической базы данных InCites и методики формирования международного рейтинга университетов THE WUR.В диссертационном исследовании для оценки текущего положения ведущихроссийских университетов участников проекта 5-100 строится интегральная оценка деятельности университета, основанная на методологии рейтинга THE WUR,при этом в качестве источника информации используется аналитическая платформа InCites.Для составления итоговой оценки предложен следующий алгоритм:На первом этапе происходит сбор и обработка информации, в качествевходящей информации используется данные взятые с информационно аналитической платформы InCites.На втором этапе происходит отбор тринадцати показателей аналогичнотем, что использует Times Higher Education для составления своих рейтингов.На третьем этапе для каждого из университетов составляется числоваяоценка в баллах от 1 до 100.
Для этого, в соответствии с методикой формированиярейтинга THE WUR, каждому из тринадцати показателей присваиваются весовыекоэффициенты и полученные результаты складываются.На четвертом этапе выполняется верификация полученных результатов наоснове открытой информации представленной в рейтинге THE WUR.14Сформулированный алгоритм позволяет оценить деятельность любого университета из более 800 университетов, представленных в базе данных InCites. Вчастности, была получена интегральная оценка деятельности для 13 университетов, которые являются участниками проекта 5-100 и не представлены в рейтингеTHE WUR в 2014/2015 году.
Отметим, что для формирования рейтинга 2014/2015года THE WUR использует фактические данные по университетам за 2012 год.Результаты выполнения приведенного алгоритма для ведущих российскихуниверситетов (участников проекта 5-100), не входящих в Топ-400 рейтинга THEWUR 2014/2015 года, представлены в Таблице 1. (максимум 100 баллов)Таблица 1.Показатели ведущих российских университетов участников проекта 5-100.№Позиция врейтингеTHE2014/201511962301-350Новосибирский государственный университет (НГУ)3933-Национальный исследовательский ядерныйуниверситет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ)471-24-Санкт-Петербургский государственныйуниверситет (СПбГУ)2845-Московский физико-технический институт(МФТИ)2456-Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»2367-Томский государственный университет1678-Казанский (Приволжский) федеральныйуниверситет148-119-Национальный исследовательский технический университет «МИСиС»148-1110-Санкт-Петербургский Университет ИТМО148-11Итоговыеоценки вбаллахПозиции университетов исходя изитоговых оценокМГУ им.
М.В. Ломоносова471-2Наименование университета1511-Томский политехнический университет148-1112-Национальный исследовательский университет Нижегородский государственныйуниверситет им. Н.И.Лобачевского131213-Уральский федеральный университет именипервого Президента России Б.Н.Ельцина121314-Санкт-Петербургский государственныйэлектротехнический университет «ЛЭТИ»им.
В.И. Ульянова111415-Дальневосточный федеральный университет10152. Предложен алгоритм выбора ключевых факторов и показателей деятельности ведущих университетов на основе факторного анализа, системногоподхода и экспертных оценок информации, представленной в наукометрических базах данных Web of Science, Scopus и InCites.В ходе диссертационного исследования была проанализирована база данных InCites, содержащая около 100 различных показателей, характеризующих деятельность университетов.
Однако, для проведения кластерного анализа необходимо предварительно уменьшить количество показателей, которые будут в последующем использоваться как входные переменные искусственной нейронной сети(ИНС).Для уменьшения количества показателей на первом этапе алгоритм из 100показателей приведённых в базе данных InCite были отобраны 37 показателя, которые не являются дублирующими (или производными) друг друга, например,репутационная составляющая в InCites представлена как по всему миру, так и поотдельным регионам. Отметим, что в данном перечне содержатся все 13 показателей, которые используются для формирования рейтинга THE WUR.На втором этапе алгоритма исключены те нормированные показатели, длякоторых есть аналогичные, представленные абсолютными значениями.
Этот шагобусловлен использованием объективных - количественных данных без их пред16варительной обработки, в том числе с помощью статистических подходов. Такимобразом, осталось 32 показателя.На третьем этапе алгоритма проведена процедура факторного анализасредствами программы Deductor. Заданное число обобщенных групп показателейравно 5, следуя методологии авторитетных мировых рейтингов, число обобщенных групп показателей задали равным 5.
В результате анализа были отобранынаиболее коррелирующие 17 показателя.На четвертом этапе алгоритма при помощи экспертной оценки полученныхрезультатов выделены наиболее значимые показатели. Из отобранных исключенысхожие по смыслу показатели, такиекак доходы университета на единицу академического штата и доходы университета на единицу академического и научноисследовательского состава.
Дополнительно отметим, что показатель «доля работ, написанных в международном соавторстве», является существенным дляоценки публикационной активности университета, поэтому данный показательбыл добавлен в ключевые показатели деятельности университета. Таким образом,итоговое количество показателей характеризующих глобально конкурентоспособные университеты составляет 8 и они представлены в Таблице 2.Таблица 2.Ключевые показателей деятельности глобально конкурентоспособных университетов№п/п12345Показатели базы данных InCitesАкадемический штат / Количество студентов (Acadstaff / Stdnt)Преподаватели с иностранным гражданством/Академический штат (Acad staff int / Acadstaff)Количество присужденных научных степеней /Академический штат (Doctoral degree / Acad staff)Число цитирований на одну публикацию с поправочным коэффициентом по странам (Normalizedcitation impact - country adj)Количество публикаций в Web of Science за17Используются вTHE+++/-*+-выбранный год (Papers)6 Работы написанные в международном соавторстве+(Papers int co-author / Papers)7 Доходы от научной деятельности / Академический+/-*штат (Res income / Acad staff)8 Студенты с иностранным гражданством/общая+численность студентов (Stdnt int / Stdnt)* в рейтинге THE WUR данные показатели используются нормализованными3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
