Диссертация (1151117), страница 12
Текст из файла (страница 12)
При принятии решений исследовательскиеуниверситеты не могут быть демократическими, т.к. авторитарные решенияпозволяют университетам сконцентрировать усилия на достижения конкретныхцелей в условиях ограниченных ресурсов, как финансовых, так и людских.В добавление к вышесказанному хотелось бы отметить специально дляроссийских университетов роль языка в межвузовском общении. Так например,первые европейские университетов использовали единый язык для обучения инаучных публикаций – латынь. В эпоху Просвещения и правления Наполеонафранцузский язык был основным языком в образовательной среде. С появлениемпервого исследовательского университета в Германии, немецкий язык занял местоглавного языка в науке, однако, после окончания Второй мировой войныанглийский язык постепенно занял лидирующие позиции.
Данный фактобусловленсозданиеммножестваамериканскихисследовательскихуниверситетов, а также усилением научной среды в таких англоязычных странахкак Австралия, Великобритания, Канада, Новая Зеландия и в бывших колониях, втом числе Индии, Гонконге.С одной стороны, используя неродной язык, как указывают некоторыеаналитики (Lillis and Curry 2010), ученые со всего мира вынуждены применятьметодики и парадигмы основных англоязычных журналов, которые по большейчасти отражают взгляды ученых и редакторов из США, СоединенногоКоролевства и др., что заметно осложняет процесс написания и отправкупубликацийванглоязычныеиздания,которыестановятсявсеболееизбирательными. С другой стороны, использование одного языка на мировомобразовательном пространстве позволяет свободно перемещаться по всему мирупрофессорам и студентам, стирая границы создания и распространения знаний.67Поэтому роль английского языка является также важной для построения УМКпосколькупозволяетобщатьсясколлегаминавсемобразовательномпространстве.Профессорско-преподавательский составСообщество сотрудников университета, как указывалась выше, являетсянеотъемлемой часть движущей силы любого исследовательского университета.Не будет персонала - не будет университета.
Более того, сотрудник университетадолжен быть высоко квалифицирован, для того, чтобы осуществлять какпреподавательскую, так и исследовательскую деятельность на высоком уровне.Высококвалифицированные ученые публикуют наиболее востребованные научноисследовательские статьи и книги. Рейтинг их публикаций (количествоцитирований) намного выше среднего показателя в академической среде, чтоположительно влияет на рейтинг университета [80].Профессора исследовательских университетов, в отличие от многихнаучных сотрудников, работают на полную ставку и имеют значительныесоциальные пакеты с высокими гарантиями занятости.
Им выплачиваетсящедрая заработная плата, на которую они могут содержать свои семьи. Инымисловами,профессорпривилегированнойисследовательскихдолжностью.Приуниверситетовэтомнужноявляетсяпонимать,чтоисследовательская деятельность во многом творческая, а поэтому успешноефункционированиезависитотусловийтруда,которыепозволяютисследователям выполнять свою работу наилучшим образом.Профессорамеждународныйисследовательскихуниверситетовзачастуювключенывформат работы, поэтому сотрудничают с зарубежнымиколлегами и готовы к переездам в другие страны, где им могут предоставитьлучшие условия для труда.
Это усиливает отток высококвалифицированныхспециалистов из развивающих стран. Хотя, в последние годы наметиласьтенденция совмещения работ в разных учебных заведениях, даже расположенныхна разных континентах.68Для улучшения «продуктивности» научной деятельности, профессораисследовательских университетов должны иметь меньшую преподавательскуюнагрузку, чем обычный преподаватель, в связи с тем, что им дополнительнонеобходимопроводитьнаучно-исследовательскуюдеятельность,атакжепубликовать полученные результаты. В исследованиях американских ученыхотмечается, что в большинстве ведущих исследовательских университетов СШАпреподавательская нагрузка редко превышает более двух курсов за семестр, приэтом, в университетах, где у профессоров преподавательская нагрузка выше,продуктивность и стремление к научно-исследовательской значительно ниже [91].1.6.
Искусственные нейронные сети как инструментальное средство оценкидеятельности университетовС развитием человечества растет и производительность вычислительныхмощностей, что приводит к тому, что наряду со стандартными статистическимиметодами получили свое развитие и распространение методы искусственныхнейронных сетей [68, 86].Искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой вычислительныесистемы,моделирующиепроцессы,аналогичныепоорганизацииифункционированию нервным клеткам живого организма.
ИНС возникли приизучении процессов в коре головного мозга и последующей попыткисмоделировать данные процессы [84]. При этом ИНС представляют собойраспределенные или параллельные системы, способные к адаптивному обучениюпутемреакцииматематическойнаположительныеточкизренияиотрицательныеобучениенейроннойвоздействия.сети-Сэтомногопараметрическая задача нелинейной оптимизации. Технически обучениезаключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами, при этом впроцессе обучения ИНС позволяют находить сложные зависимости междувходными и выходными данными, а также проводить обобщение полученныхрезультатов [83].69Модель нейрона.
В основе построения нейронной сети лежат элементарныепреобразователи, называемые искусственным нейроном или просто нейроном. Нарисунке 14 изображена структура нейрона.Нейрон состоит из четырехэлементов: входов в нейрон; синапсов – элементов, которые связывают входы внейрон и ядро нейрона; ядро нейрона, которое осуществляет обработку входныхсигналов, и, наконец, выхода из нейрона, отвечающего за связь с другиминейронами следующих слоев.
Процесс протекания импульса можно описатьследующим образом: входной сигнал по синапсам поступает в ядро нейрона, гдеумножается на число, характеризующее силу связи (вес синапса wi), далеевыполняется сложение сигналов в блоке суммирования. При помощи нелинейнойфункции (данная функция также называется функцией активации) преобразуетсязначение из блока суммирования и далее поступает через выход из нейрона внейроны следующих слоев [82].ВходыЯдро нейронаСинапсыСинаптический вес11Блок суммированияВыходНелинейная функцияпреобразования0Рисунок 14 – Структура искусственного нейронаМатематическая модель состояния нейрона представлена в формуле (1.4): = ∑=1 где – вес синапса, = 1 ÷ ; – входное значение, = 1 ÷ ; − число входов нейрона;s – результат суммирования.(1.4)70Выходное значение нейрона можно рассчитать по формуле (1.5): = ()(1.5)где – выходной сигнал нейрона;–функция, которая называется активационной.
В качестве функции активациимогут использоваться разнообразные функции [83]. В диссертационной работеприменяетсясигмоидальнаяфункцияактивации (),котораяявляетсялогистической функцией (формула 1.6). Выбор данной функции в качествеактивационной обусловлен особенностью решаемой задачи, которая требуетусиление слабых сигналов при этом, чтобы не происходило перенасыщениесильных сигналов. Например, в части репутации первый университет в мире (поверсии журнала TimesHigherEducation) Harvard Univesity имеет показатель 100баллов из 100, а уже 10 университет в мире имеет показатель 21 балл из 100 [63]:() =1(1.6)1+ −где – параметр сигмоиды, отвечающий за пологость (при уменьшении стремится кгоризонтальной линии, при увеличении стремится к функции единичного скачка).Заметим, что сигмоидальная функция принимает значения между 0 и 1,монотонно возрастает, дифференцируема на всей оси абсцисс и имеет оченьпростую производную (1.7) [63]:′ ()= ()(1 − ())(1.7)В следующей главе данного диссертационного исследования проведенатекущая оценка показателей деятельности отечественных университетов исоставлен их рейтинг на основе информации, взятой из базы данных InCites, окоторой подробно изложено в Главе 1.3.
При составлении данного авторскогорейтинга использована методология, разработанная журналом Times HigherEducation для ранжирования университетов. Рейтинг является принципиальноновым,посколькупозволяетоценитьпоказателидеятельностирядаотечественных университетов, не входящих в рейтинги THE WUR и THE SR.71Кроме того, в следующей главе представлен разработанный алгоритм поискаключевых факторов деятельности университета, который необходим дляпостроения ИНС.Таким образом, при создании ИНС, используя в качестве входящихпеременных разнообразные показатели деятельности университетов, можнорешить задачу построения многокритериального ранжирования университетов ина выходе получить кластеры с различными высшими учебными заведениями,при этом, по возможности, снижая роль субъективных факторов, таких какрепутация университета.72ГЛАВА 2.
МЕТОДЫ РАНЖИРОВАНИЯ ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ ИВЫЯВЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ОЦЕНКУ ИХДЕЯТЕЛЬНОСТИИзменения, связанные с глобализацией процесса создания и передачи знанийв сфере образования, приводят к повышению уровня конкуренции междувысшимиучебнымизаведениями.Университетамнеобходимопостоянноразвиваться и быть конкурентоспособными на рынке образовательных услуг длятого, чтобы не отстать от других ведущих высших учебных заведений и иметьвозможность привлекать наиболее талантливых сотрудников и абитуриентов.Исходя из исследований, проведенных в главе 1, на текущий период времениодним из основных способов оценки успешности деятельности университетовявляются международные рейтинги.
Ни одному отечественному университету, заисключением МГУ им. М.В. Ломоносова, не удалось достичь таких конкурентныхпараметров, которые позволили бы стабильно занимать в международныхрейтингах университетов мира места в топ-100. В таблице 5 представленатекущая информация (по состоянию на 2015-2016гг.) о местах, занимаемыхведущими российскими университетами в трех авторитетных мировых рейтингах(ARWU [58], THE WUR [59], QSWorldUniversity [60]).73Таблица 5.Текущие показатели участников проекта 5-100№1234567891011121314151617ARWU500Наименование университетаМосковский государственный университетим.М.В.
Ломоносова (МГУ им. М.В. Ломоносова)Санкт-Петербургский государственный университет(СПбГУ)Новосибирский национальный исследовательскийгосударственный университет (НГУ)Московскийфизико-техническийинститут(государственный университет) (МФТИ)Национальныйисследовательскийядерныйуниверситет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ)НациональныйисследовательскийуниверситетСанкт-Петербургский политехнический университетПетра Великого (СПбПУ)Национальныйисследовательскийтомскийгосударственный университет (ТГУ)Национальныйисследовательскийтомскийполитехнический университет (ТПУ)Национальныйисследовательскийуниверситет«Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)Казанский (Приволжский) федеральный университет(КФУ)Уральский федеральный университет имени первогоПрезидента России Б.Н.Ельцина (УрФУ)Национальный исследовательский технологическийуниверситет «МИСиС» (НИТУ МИСиС)Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ)Национальныйисследовательскийуниверситетнижегородский государственный университет им.Н.И.Лобачевского(ННГУИМЕНИН.И.Лобачевского)Санкт-Петербургскийнациональныйисследовательский университет ИТМО (НИУ ИТМО)Национальныйисследовательскийуниверситетсамарскийгосударственныйаэрокосмическийуниверситет имени академика С.П.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
