Автореферат (1151116), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Поэтому прогнозирование показателей развития произведено отдельно для каждого кластера. Основой для прогноза являются средние арифметические значения по каждому из 8 показателей деятельности университетов для каждого кластера за период с 2004 по 2012 годы.Оценка значений показателей ведущих университетов на 2018 год (на шесть периодов вперед) получена с помощью аппроксимации линейной функцией, параметры которой определены методом наименьших квадратов.В результате процедуры кластеризации с использованием описанных вышепредпосылок формирования показателей деятельности университетов на 2018 годМГУ им.
М.В. Ломоносова и СПбГУ, характеризующиеся значениями показателей в 2018 году из таблицы 3, были отнесены к 3-му и 5-му кластерам соответственно, которые составляют университеты, занимающие позиции «выше среднего» и «ниже среднего» соответственно. Таким образом, значения показателей деятельности МГУ им. М.В. Ломоносова, указанные в программе развития, не достаточны для перемещения в группу лидирующих университетов к 2020 году.Способы вхождения в ведущий кластер. Для того чтобы войти в кластер суниверситетами мировыми лидерами, воспользуемся деревьями решений. Наиболее близкими целевыми ориентирами для попадания МГУ им. М.В. Ломоносова в1-й кластер являются сочетаниетребования увеличения объема доходов отНИОКР в расчете на единицу академического штата на 50 тыс.
USD относительноплановых показателей на 2018 год и увеличение отношение числа присвоенныхнаучных степеней за год к численности академического штата.Оценка значений показателей деятельности СПбГУ на 2018 год не позволяет рассчитывать на перемещение СПбГУ в 1-й кластер. СПбГУ для вхождения введущий кластер необходимо двукратное увеличение показателя цитируемостипубликаций.25ЗаключениеВ диссертации разработан комплекс математических методов и инструментальных средств на основе искусственных нейронных сетей для проведения многокритериального ранжирования и прогнозирования показателей деятельностиведущих университетов в мировых рейтингах.
Приведенный комплекс верифицирован на данных мировых рейтингов Times Higher Education (THE), QuacquarelliSymonds (QS) и Academic Ranking of World Universities (ARWU). Практическоеприменение комплекса математических методов и инструментальных средствосуществлено для прогнозирования местоположения МГУ им. М.В. Ломоносова иСПБГУ в мировых рейтингах к 2020 году на основе программ развития университетов. Результаты исследования могут быть рекомендованы для корректировкипрограмм развития университетов.В результате проведенного диссертационного исследования:1. Разработан алгоритм оценки и ранжирования позиций ведущих университетов с использованием информации из наукометрической базы данных InCites иметодики формирования международного рейтинга университетов THE WUR.2. Предложен алгоритм выбора ключевых факторов и показателей деятельности ведущих университетов на основе факторного анализа, системного подходаи экспертных оценок информации, представленной в наукометрических базахданных Web of Science, Scopus и InCites.3.
Создан метод оценки глобальной конкурентоспособности и многокритериального ранжирования ведущих университетов, основанный на применении искусственных нейронных сетей и самоорганизующихся карт Кохонена.4. Предложен метод оценки изменения показателей деятельности университетов, для подготовки и обоснования управленческих решений по повышениюглобальной конкурентоспособности среди ведущих университетов.5.Разработанметодопределенияпороговыхзначенийключевыхпоказателей деятельности университета для отнесения его к глобальноконкурентоспособным университетам.266.
Проведена верификация предложенного комплекса математических методов и инструментальных средств на реальных данных российских учебных заведений.СПИСОК РАБОТ, В КОТОРЫХ ОПУБЛИКОВАНЫ ОСНОВНЫЕПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИВ изданиях, рекомендованных ВАК:1. Мелешкин М.И. О перспективах вхождения российских университетов впервую сотню ведущих университетов мира по рейтингу Times HigherEducation // Экономический анализ: теория и практика. – 2014. – № 19 (370). –С. 56-62. – 0,5 п.л.2. Мелешкин М.И.
Оценка перспективы вхождения ведущих университетов России в ТОП-100 мировых рейтингов университетов по версии Times Higher Education // Экономика и управление. – 2014. – № 6 (104). – С. 55-61. – 0,5 п.л.3. Мелешкин М.И., Забоев М.В. Использование карт Кохонена для оценки конкурентоспособности ведущих российских университетов среди мировых научнообразовательных центров // Управленческое консультирование . – 2014. – № .10 – С. 102-114. – 0,9 п.л.4. Забоев М.В., Мелешкин М.И. Оценка перспектив вхождения российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов с использованием нейросетевых методов кластеризации данных // Прикладная информатика,2015.
— том № 10. №3(57) — С. 52-61. – 0,9 п.л.В других изданиях:5. МелешкинМ.И.Развитиечеловеческогопотенциалапрофессорско-преподавательского состава МГУ имени М.В. Ломоносова и СПбГУ в рамкахпрограмм развития. // Материалы Семнадцатой международной конференциимолодых ученых-экономистов «Предпринимательство и реформы в России» .СПб.: ОЦЭиМ, 2012. – С. 258;6. МелешкинМ.И.Развитиечеловеческогопотенциалапрофессорско-преподавательского состава МГУ имени М.В.
Ломоносова и СПбГУ в рамках27программ развития. //Инвестиционный климат: влияние на экономику: материалы весенней конференции молодых учёных-экономистов 27 апреля 2012 г.СПб.: ОЦЭиМ, 2012. – С. 321;7. Мелешкин М.И. Оценка эффективности использования интеллектуального капитала в МГУ им. Ломоносова и СПбГУ // Электронный сборник. Социальныйкапитал современного общества. Материалы Всероссийской научной конференции. Санкт-Петербург, 25-26 октября 2012 года;8. Мелешкин М.И. Развитие человеческого потенциала в МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ в рамках программ развития.
// Сборник материалов Международной школы-семинара «Бизнес-информатика, экономическая кибернетика,управление рисками и страхование», 29 октября–30 октября 2012 г., СанктПетербург;9. Мелешкин М.И. Сравнительный анализ развития интеллектуального капиталапрофессорско-преподавательского состава в МГУ ИМ. М.В.Ломоносова иСПбГУ в рамках программ развития // Международная научно-практическаяконференция «Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей».23-25 октября 2012 г.- СПб.: Издательство Политехнического университета,2012. – С. 366;10.Мелешкин М.
И. Оценка человеческого капитала в МГУ им. М.В. Ломоно-сова и СПбГУ в рамках программ развития // Интеграционные процессы: влияние на экономическое развитие. Материалы весенней конференции молодыхученых-экономистов 19 апреля 2013 г.- СПб.: ОЦЭиМ, 2013. – С. 197;11.Мелешкин М.И. Оценка человеческого капитала в высшем учебном заведении//СборникматериаловМеждународнойшколы-семинара«Бизнес-информатика: состояние, проблемы и перспективы», 19-21 сентября 2013 г.,Санкт-Петербург;12.Мелешкин М.И. Оценка научной деятельности высших учебных заведенийв рамках программ развития и «5 в 100» // Предпринимательство и реформы вРоссии: материалы девятнадцатой международной конференции молодых ученых-экономистов 21-22 ноября 2013г.
- ЭФ СПБГУ,2013 – С. 331;2813.Мелешкин М.И. Оценка перспективы вхождения российских университетовв первую сотню ведущих университетов мира по рейтингу Times HigherEducation//Устойчивое развитие: общество и экономика: материалы молодежных секций Международной научно-практической конференции, посвященной290-летию Санкт-Петербургского государственного университета 23-26 апреля2014г. - СПб.: Нестор-История, 2014.
– С. 248;14.Забоев М.В, Мелешкин М.И. Анализ программ развития российских уни-верситетов с использованием нейросетевых методов кластеризации данных //Управленческие науки в современном мире: Сб. докл. науч. конф. /Финансовыйуниверситет при Правительстве Российской Федерации; науч.-практ. журнал«Эффективное антикризисное управление». – СПб.: ИД «Реальная экономика»,2015. – Т. 1. – С. 148-152.15.Забоев М.В., Мелешкин М.И., Халин В.Г., Методы интеллектуального анализаданных в оценке конкурентоспособности ведущих университетов // Информационные технологии, энергетика и экономика Сборник трудов XII Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов. филиалМЭИ в г. Смоленске. филиал МЭИ в г. Смоленске, 2015 – С.
132-137.16.Забоев М.В., Мелешкин М.И., Халин В.Г. Глобальная конкурентоспособностьведущих университетов: методы оценки и прогнозирования // Материалы XМеждународного Форума ОТ НАУКИ К БИЗНЕСУ «Университеты, бизнес ивласть: итоги взаимодействия за 10 лет» 11-13 мая 2016 г. — СПб.: ООО «Мономакс», Издательство ВВМ, 2016.
— 147 с. (С. 133-135).17. Mikhail Zaboev, Mikhail Meleshkin, Vladimir Khalin Evaluation of current locationand prospects of the european and russian universities among the world's leadinguniversities with the use of neural network methods clustering of data // InternationalConference “New Challenges of Economic and Business Development – 2016:Society, Innovations and Collaborative Economy”: Riga, Latvia, May 12–14, 2016.Proceedings.
Riga: University of Latvia, 2016, pp. 928-936.29.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
