«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Когнитивное моделирование как инструмент адаптивного управления качеством образования

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 13, вып. 4, апрель 2017

Получена: 27.12.2016

Получена в доработанном виде: 20.01.2017

Одобрена: 16.02.2017

Доступна онлайн: 03.05.2017

Рубрика: СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА И ОБРАЗОВАНИЕ

Страницы: 725-735

https://doi.org/10.24891/ni.13.4.725

Гречко М.В. кандидат экономических наук, доцент Высшей школы бизнеса, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Российская Федерация MVGrechko@inbox.ru

Предмет. Статья посвящена разработке адаптивного механизма управления качеством обучения на основе технологии когнитивного моделирования, позволяющего априорно предсказывать результаты возможных управленческих решений и осуществлять выбор наиболее эффективного варианта их решения.
Цели. Изучение проблемы выбора факторов Х, влияющих на качество обучения студентов ВШБ ЮФУ, и оценка экспериментальным путем чувствительности полученного результата к изменениям влияющих факторов. Учет предположения о том, что сложные и слабоструктурированные задачи принятия управленческих решений могут быть формализованы путем построения когнитивных карт, позволяющих на их основе моделировать изменения результатов при импульсном изменении факторов, при изменениях в динамике и при формировании сценариев.
Методология. Исследование базируется на качественных положениях теории графов и эволюционной экономической теории, позволивших оценить экспериментальным путем факторы, влияющие на качество обучения, и построить когнитивную карту качества обучения, а также нестационарную карту с временно зависимыми показателями силы влияния.
Результаты. Построена нестационарная карта с временно зависимыми показателями силы влияния. Рассмотрены три сценария изменения выходного параметра R (качества обучения) для 13 факторов при семи разных наборах коэффициентов силы влияния, для которых рассчитана чувствительность реакций, позволяющая оценить чувствительность результата R к изменениям влияющих факторов Х и сформировать на этой основе рациональный сценарий управления развитием качества образования.
Выводы и значимость. Полученные результаты должны стать впоследствии основой для формирования научной базы управления качеством системы образования, повышения ее как внутренней, так и внешней эффективности. Практические результаты могут быть использованы органами государственной власти при разработке стратегии модернизации системы образования.

Ключевые слова: когнитивное моделирование, когнитивная карта, теория графов, качество обучения

Список литературы:

  1. Кудрин Б.И., Цырук С.А. Техноценологические основания науки об электрическом хозяйстве потребителей электротехнической продукции и электрической энергии и мощности: монография. М.: Технетика, 2015. 293 с.
  2. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем (история развития и современное состояние) // Проблемы управления. 2009. № 3-1. С. 29–35.
  3. Аузан А., Келимбетов К. Социокультурная формула экономической модернизации // Вопросы экономики. 2012. № 5. С. 38–44.
  4. Волкова В.Н. Концепция современного естествознания: от физикализма к интегральным подходам // Прикладная информатика. 2010. № 1. С. 119–125.
  5. Ланкин В.Е., Арутюнова Д.В. Структурное моделирование взаимодействия систем // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 6. С. 120–126.
  6. Урсул А.Д., Урсул Т.А. Универсальный эволюционизм и эволюционная глобалистика: материалы ежегодных Моисеевских чтений. М.: Академия МНЭПУ, 2016. Т. 6. С. 247–260.
  7. Урсул А.Д., Урсул Т.А. Ноосферогенез как глобально-эволюционный процесс // Философская мысль. 2015. № 1. С. 9–92. doi: 10.7256/2409-8728.2015.1.14365
  8. Субетто А.И. Человек, наука и экономика в Эпоху Великого Эволюционного Перелома: ноосферный императив: монография. СПб: Астерион, 2013. 147 с.
  9. Субетто А.И. Управляющий разум и новая парадигма науки об управлении. СПб: Астерион, 2015. 52 с.
  10. Bilombo R., Doliatovski V.A. On models and methods of a dynamic optimal management // Far East Journal of Applied Mathematics. 2008. Vol. 31. Iss. 2. P. 217–230.
  11. Голиченко О.Г. Российская инновационная система: проблемы развития // Вопросы экономики. 2004. № 12. С. 97–116.
  12. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-Бизнес, 2010. 528 с.
  13. Михайлов В.А. Критерии измерения инновационного развития вуза: материалы IV Всероссийского социологического конгресса «Социология в системе научного управления». М.: ИС РАН, 2012. С. 155–158.
  14. Maddison A. The World Economy: Historical Statistics. OECD, 2006. Р. 657.
  15. Arthur W.B. Inductive reasoning and bounded rationality (the El Farol Problem) // American Economic Review. 1994. Vol. 84. Iss. 2. P. 406–411.
  16. Axelrod R. Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press, 1976.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 13, вып. 7, июль 2017

Другие номера журнала