Содержание к диссертации
Введение
1. Вуз как объект системного анализа 14
1.1.К Некоторые особенности образования 14
1.2. Рынок образовательных услуг и его основные функции 15
1.2.1. Анатиз существующих методик оценки деятельности вуза 18
1.2.2. Системный анализ внешней среды вуза 27
1.23. Теорсгико-мпожественная модель РОУ 30
1.2.4. Композиция двух бинарных нечетких отношений 39
1.2.5. Логико-лингвистическое описание системы РОУ 41
1.3. Система управления вузом 42
1.4, Выводы 43
2. Разработка подходов к методом моделирования 45
2.1 Общие требования к разработке подходов к методам моделирования., 45
2.2. Подходы к оценке деятельности вуза 50
2.3. Обзор методов построения функций принадлежности 50
2.3.1. Прямые методы построения функций принадлежности 51
2.3.2. Косвенные методы построения функций принадлежности 53
2.4. Мелодика формирования оценки деятельности вуза 5?
2.4.1. Анализ и оценка конку рентно сти среды вуза 56
2.4.2. Анализ и оценка качества образования гау а 60
2.4.3. Анализ и оценка имиджа вуза 77
2.5. Свертка критериев 85
2.6. Выводы 86
3. Применение нечеткого вывода 88
3.1. Понятие лингвистической переменной 89
3.2. Разработка иерархической системы нечеткого логического вывода 92
3.3 Факторы, влияющие на уровень соответствия специальности высшего образования вуза и специальности аспирантуры 94
3.4. Применение нечеткого логического вывода для опенки уровня соответствия специальности высшего образования вуза тт специальности аспирантуры 94
3.4. К Этапы процесса нечеткого вывода 96
3-4.2. Нечеткая база знаний для оценки степени соответствия специальности высшего образования специальности аспирантуры вуза 96
3.4.3 Определение и интерпретация входных лингвистических переменных и их пределов для оценки степени соответствия специальности высшего образования специальности аспирантуры вуза 97
3.4.4. Определение и интерпретация выходных лингвистических переменных н их пределов для оценки степени соответствия специальности высшего образования специальности аспирантуры вуза 97
3.4.5. Определение функции принадлежности для каждой входной и выходной переменной для оценки степени соответствия специальности высшего образования специальности аспирантуры пуза 97
3.4.6. Активация правил базы ддя оценки степени соответствия специальности высшего образования специальности аспирантуры вуза 98
3.5. Факторы, влияющие иа уровень родственности пары специальностей на рынке образовательных услуг 99
3.5.1. Определение и интерпретация входных переменных и их пределов для определения уровня родственности лары специальностей на рынке образовательных услуг 100
3.5.2. Определение и интерпретация выходных переменных и их пределои для определения уровня родственности лары специальностей па рынке образовательных услуг 100
3.5.3. Определение функции принадлежности для каждой входной и выходной переменкой для определения уровня родственности пары специальностей на рынке образовательных услуг 100
3.5.4. Составление базы правил для определения уровня родственности пары специальностей на рынке образовательных услуг 101
3.6. Показатели, влияющие на уровень востребованности специальности па рынке труда 102
3.7. Выводы 102
4, Разработка « системы поддержки принятия решенир в управлении вузом» 104
4.1. Оценка возможностей системы поддержки принятия решений 104
4.2, Описание функциональных возможностей системы поддержки принятия решений 112
4.3.Описание функциональной структуры системы поддержки принятия решений 1 15
4.4, Реализация системы поддержки принятия решений 119
4.5, Апробация системы поддержки принятия решений 123
Заключение 125
Список литературы 127
Приложение 138
- Анатиз существующих методик оценки деятельности вуза
- Обзор методов построения функций принадлежности
- Факторы, влияющие на уровень соответствия специальности высшего образования вуза и специальности аспирантуры
- Описание функциональных возможностей системы поддержки принятия решений
Введение к работе
В последнее время региональный рынок образовательных услуг характеризуется высоким уровнем конкуренции среди высших учебных заведений. Для оденки конкурентности регионального вуза на рынке образовательных услуг необходима разносторонняя комплексная методика^ требующая использования различных методов построения сложных систем с применением современных информационных технологий.
Изучение конкурентноспособности регионального вуза проводится для качественной оценки научно-творческого, учебно-методического и материального потенциала вуза. Анализ разносторонних факторов как внешних, так и внутренних, влияющих на деятельность вуза, должен решить следующие вопросы: способен ли вуз выдержать конкуренцию на существующем рынке образовательных услуг, насколько качественно проводится подготовка специалистов; позволяет оцепить перспективность специальностей.
Способность своевременно реагировать на изменения требований рынка образовательных услуг, предвидеть изменения в подготовке специалистов также определяет успешность деятельности высшего учебного заведения.
В связи с і ем, высшие учебные заведения значительно различаются по характеру и направленности своей деятельности, в частности, это определяется спецификой выпускаемых специалистов, создать единые универсальные и исчерпывающие методические указания по оценке конкурентоспособности высшего учебного заведения и расчету соответствующих: показателей не предоставляется возможным.
При исследовании системы успешности функционирования регионального высшего образовательного учреждения на рыпке образовательных услуг, разработке методов принятия решений, проектировании информационных систем одной из основных является формулирование цели решения задач. Это сложная задача, решению которой
8 уделяется особое mi им анис в системном анализе. В системном анализе
существуют методы, позволяющие формировать системы управления, исходя
из анализа структуры объекта управления и выполняемых функций объекта
управления.
Анализ деятельности высшего учебного заведения на рынке образовательных услуг говорит о том, что парадигма системы управления высшего учебного заведения, как открытой системы, позволяет сформулировать закономерности успешной деятельности вуза с учетом взаимодействия беюшних и внутренних факторов и является основой для разработки методики оценки успешной деятельности регионального вуза на рынке образовательных услуг
Парадигма открытой сиогемы требует обращать внимание не только на внешние факторы, влияющие па успешную деятельность высшего учебного заведения, но и на внутренние факторы, являющиеся источниками нестабильности поведения элементов системы. Эти свойства являются следствием наличия в любой системе управления элементов, обуславливающие способность системы противостоять разрушающим тенденциям.
Актуальность задачи. Региональные вузы осуществляют сізою деятельность на рынке образовательных услуг в сложных социальных и экономических условиях. Результатнії ость дся гслыюсти вуза чависит пс только от его внутренней организации, но и от множества внешних противоречивых факторов, таких, как іюстребованиость выпускаемых специалистов, конкурентность образовательной среды, сложившийся имидж вуза, финансовая ситуация ті платежеспособность населения, потребность в образовательных услугах, запросы работодателей, транспортная инфраструктура, и т.д. Сложившиеся рыночные условия необходимо учитывать при постановке кардинальной цели управления вузом для разрешения противоречия между потребностями рынка труда п существуюптим отношением стоимости к качеству образовательных услуг.
Для интегральной оценки качества образовательных услуг необходимо
задать пространство квал и метрических показателей. Исследованию проблем оценки качества деятельности вузов на рынке образовательных услуг посвящены труды таких ученых, как В.И. Васильев, В.Н. Васильев, В.В. Краси ль ни ков, СП. Плаксий, Т.Н. Тягунова, В.И. Мешалкин и других отечественных исследователей.
Основная проблемная ситуация заключается в том, что существующие оценки качества образовательных услуг, а, соответственно, и механизмы управления деятельностью вуза, основываются преимущественно на внутр и вузовск их квалиметричеекпх показателях, а сами эти показатели носят четкий количественный характер. В реальных условиях дсятсльпосги вуза ректорат и службы вуза вынуждены оперировать нечеткими категориями, которые доминируют на рынке образовательных услуг, представляющего собой основтгои компонент внешней среды вуза. Вместе с тем нечеткость также свойственна параметрам подсистем вуза и отношениям между ними.
В связи со сложившейся проблемной ситуацией требует своего решения актуальная задача разработки нечеткой системы поддержки принятия решений высшего звена управления вуза, для определения стратегии и тактики адекватного поведения в сложившихся социально-экономических условиях.
Современное развитие теории и практики управления объектами различной природы на основе нечеткой математики, создает необходимую основу дпн решения основной задачи данного диссертационного исследования по созданию нечеткой системы поддержки принятия управленческих решений реісгората регионального вуза.
Работа выполнена в рамках НИР по гранту Российского гуманитарного научного фонда («Развитие интеллектуального потенциала региона» № 07-03-55309а] при непосредственном участии автора диссертации.
10 Объектом исследования является типовое региональное высшее учебное
заведение, осуществляющее деятельность в сложившихся социально-экономических условиях России.
Предметом исследования являются моделирование и алгоритмизация процессов поддержки принятия решений по управлению деятельностью вуза.
Целью работы является совершенствование и расширение функциональных возможностей автоматизированных инстрултентальных средств оперативного управлении вузом в условиях нечеткости и слабой структурированности данных и отношений на рынке образовательных услуг путем создания специализированной нечеткой программной С ПНР и исследование ее характеристик.
Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:
Создать нечеткую модель регионального рынка образовагельпых услуг в сфере высшего профессионального образования.
Определить пространство показателей управления деятельностью регионального вуза, направленного на повышение его преимуществ на рынке образовательных услуг.
Разработать инструментарий нечеткого логическою вывода поддержки приятия решений.
Разработать структурно-функциональную организацию (архитектуру) специального программного обеспечения нечеткой системы поддержки принятия управленческих решений ректората регионального вуза,
Провести сопоставительные исследования системы поддержки принятия управленческих решений по данным типового регионального университета (на примере БГТУ им. ВТ. Шухова).
Методы исследования основываются на положениях теории управления, теории нечетких множеств и нечеткой лошки, теории алгоритмов
и теоретического программирования, теории проектирования
информационных систем.
Работа выполнена в рамках паспорта специальности 05 J 3.10 — «Управление в социальных и экономических системах (технические науки)». Научная новизна работы заключается в следующем:
Создана нечеткая математическая модель рынка образо вате льны х услуг, отличающаяся тем, что впервые используется аппарат нечетких множеств и нечеіких отношений па множестве компонентов рынка.
На основе экспертного анализа разработана нечеткам модель типового регионального вуза и сформировано пространство показателей в виде количественных оценок и лингвистических переменных, а также получены аналитические зависимости для нового класса функций принадлежности, что позволяет определить ресурсы, структуру и функции алгоритмических средств, предназначенных для повышения преимуществ регионального вуза на рынке образовательных услуг.
Разработаны инструментальные средства нечеткого логического вывода в процессах поддержки принятия управляющих решений, что позволило увеличить на порядок число обрабатываемых вариантов решении, сократить время принятия решении (не более одной минуты до выдачи результата) и ресурсные затраты на этапе эксплуатации системы поддержки принятия управленческих решений ректора га (возможность использования массовых персональных компьютеров).
Разработана структурно-функциональная организация программной нечеткой системы поддержки принятия управленческих решений ректората, отличаїошаяся тем, что в нее введен блок нечеткого логического вывода с новой системой нечетких пранил и функций
12 принадлежности, составляющих основу базы знаний- опирающаяся
на сетевую архитектуру комтгыотерной среды вуза.
Практическая ценность. Разработана нечеткая СППР ректората,
позволяющая объединить различного рода показатели управления объектом и
оперировать нечеткими категориями. Количество показателей допускается
гибко изменять в соответствии с мнениями менеджеров и экспертов в
динамически изменяющихся условиях. Основное п реи му тест но и
существенные отличия такой СППР заключаются в том, что открывается
возможность осуществлять оценивание показателей разной природы как
качественного характера, так и количественного, путем приведения к единой
числовой шкале. Разработанная нечеткая СППР ректората позволяет на основе
значений вычисляемых показателей вырабатывать рекомендации по
корректировке процессов функционирования и деятельности регионального
вуза. СППР рекомендуется также для использования в качестве инструмента
самооценки регионального вуза, что даст возможность определять тенденции
дальнейшего развития вуза, модифицировать перечень специальностей,
направлений подготовки, принимать текущие управленческие решения. СППР
позволяет повысить преимущества высшего учебного заведения за счет:
— учета воздействий внешней рыночной среды на региональное
образовательное учреждение;
-^ учета показателей, не измеряемых в количественных шкалах;
— учета и накопление опыта экспертов, менеджеров и ректората.
Предложенная структурно-функциональная организация СППР позволяет
проводить имитационные процедуры для экстраполяции показателей деятельности вуза на период до 5 лет. Программное обеспечение и данные занимают до 60 Mb дискового пространства. Время отклика системы при выдаче значения результирующего показателя не превышает одной минуты. Сокращаются затраты времени принятия решений в 1,5-2 рази.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих
конференциях: Международная научно-методическая конференция «Моделирование ситуации на рынке труда» (Орел. 2003); Международная научно-техническая конференция «Системный анаїиз в проектировании и управлении» (Санкт-Пегербург, 2004); Международная научно-методическая конференция «Исследование в области образования, молодежной политики и социальной политики в сфере образошшия» (Москва, 2005); Международная научно-техническая Интернет-конференция «Информационные технологии в управлении и моделировании (Белгород, 2005); региональная научно-практическая конференция «Молодые ученые — науке и производству» (Старый Оскоя, 2007); Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь в начале нового столетия» (Губкин. 2007): Международная научно-практическая конференция «Научные исследования, наноеистемы и ресурсосберегающие технологии» (Белгород, 2007), а также на научных семинарах кафедр БГТУ им. В,Г. Шухова*
Анатиз существующих методик оценки деятельности вуза
Сложность и многомерность понятия качества образования обуславливают проблему его формализованной оценки. В мировой практике применяются различные методики оценки качества и эффективности деятельности образовательных учреждений. Есть методики для самооценки эффективности деятельности учебного заведении. Методики отличаются целями и позволяют получать результаты оценки в различном виде. В многообразии подходов к формализованной оценке качества высшего образования можно выделить следующие основные категории: — рейтинговые оценки, формируемые государственными органами [57-59]. Основная цель составления рейтинга — ранжирование вузов. На сегодняшний день используемые — рейтинг российских вузов Федерального агентства по образованию; — рейтинговые оценки, формируемые средствами массовой информации. Основная цель — информирование общественности о ранжировании пузов в соответствии с качеством, предоставляемых ими услуг; — внутривузовские рейтинговые системы. Суть рейтингового метода состоит в выборе и расчете ряд;і показателей. Сложность данного метода заключается в правильном выборе перечня показателей, перничшэй информации, на основании которой эти показатели буду г рассчитываться, а также алгоритм расчета.
К сильным сторонам рейтинговых методик можно отнести: использование достаточно разностороннего набора критерием; — достаточная объективность данных за счет измерения количественных критериев; — несложность математического аппарата для расчета результатов; — возможность формализации расчетов; — несложность в сборе информации, так как большая часть критериев имеет- количественный характер. К слабым сторонам рейтинговых методик .молено отнести: — использование в качестве критериев значение показателей, интуитивно определяемых внешними экспертами: — сложность расширения рейтинговой модели, Проблемы определения рейтинга вуза, т. с, ранжирование вуза по системе формализованных показателей с момента появления понятия рейтинга остаются достаточно дискутируемой темой. По нашему мнению, методика определения рейтинга вуза должна охватывать: — оценку качества учебного процесса; — оценку качества выпускаемого специалиста; — опенку рейтинга высшего учебного заведения.
Основные задачи, которые должна решать рейтинговая система: — определение соответствия вуза действующим законодательным критериям; — ранжирование вуза по различным критериям: — обеспечение минимально допустимого уровня базовых показателей. В настоящее время рейтинг вузов определяется на основе Приказа Министерства образования РФ № 631 от 26,01,2001, Существующая система показателей для определения рейтинга вуза приведена в табл. В.28. Данная методика отражена в виде многоуровневой модели сравнительной оценки вузов [103]. Методика подсчета места в рейтинге сложна и кропотлива. Структура и состав дерева критериев методики имеют следующий вид
Обзор методов построения функций принадлежности
Важным этапом обработки информации в образовании, науке является этап ее формализации, т. е. этап представления информации в виде, позволяющем ее обрабатывать с использованием известных математических теорий. Сшівдшсдзь фодогядшлшхцде.» НЙ-ЧІЇСЇПІИ. ишгр ішзш_ сжітоих із том., чха методы построения функций принадлежности нечетких множеств лежат вне теории нечетких множеств. Конкретный вид функций принадлежности определяется на основе различных дополнительных предположений о свойствах этих функции (симметричность, монотонность, непрерывность первой производной и т.д.) с учетом специфики имеющейся неопределенности, реальной ситуации па объекте и числа степеней свободы в функциональной зависимости. Во многих практических ситуациях функция принадлежности должна быть оценена исходя из частичной информации о ней, скажем такой, как значения, принимаемые ею на конечном множестве опорных точек Хц.» ,,. В этом случае гонорят, что она частично определена с помощью «поясняющего примера», Прямые методы определяются чем. что эксперт непосредственно задает правила определения значений функции принадлежности, характеризующей данное понятие. Эти значения согласуются с его предпочтениями на множестве объектов и следующим образом: 1) для любых iii, Щ єЦ jjA(if!) /jA(u2) тогда и только тогда, если us предпочтительнее щ, т.е. Б большей степени характеризуется понятием А;,. 2) для любых и/. и2 є U, fjA(uj)= A(u2)) тогда и только тогда, если щ и U2безразличны относительно понятия А. Примеры прямых методов: непосредственное задание функции принадлежности таблицей, формулой, перечислением [84,102]. При разработке функции принадлежности следует выявить закономерности, по которым будет определяться значение критерия, Например, качество преподавательского состава можно оценить отношением k числа преподавателей, тгмеющих ученую степень, к общему числу преподавателей Следует определить интервал, которому принадлежит значение функции принадлежности.
Если есть нормативные показатели, которые необходимо ьыдерживатъ, то сопоставить границы интервала с требуемыми нормативными показателями. В нашем случае, если число преподавателей, имеющих ученую степень, ниже лицензионных нормативов, то значение функции принадлежности должно стремиться к пулю. И с другой стороны, если лицензионные нормативы выдерживаются, то значение функции принадлежности должно стремиться к единице. Выполнив вышеуказанные рекомендации, функцию принадлежности следует отобразить в графическом виде. В этом случае функция принадлежности на графике может выглядеть следующим образом (см. рис. А,9). Следуя рекомендациям и убедившись, что графическое отображение функции соответствует требованиям, можно представить выявленные зависимости аналитически. В нашем примере отображенная зависимость аналитически может быть преде ґавлена: /i(kj = (sin(xk-7c/2) + \)/2. Как правило, прямые методы используются для описания понятий, которые характеризуются измеримыми свойствами, такими, как количество преподавателей, имеющих ученую степень, к общему числу преподавателей. В лом случае удобно непосредственное задание значений степени принадлежности. К прямым методам можно отнести методы, основанные на иерояткосшой трактовке функции принадлежности /ЛЛ=Р(А/ІІ)Ч г.е, вероятности того, что объект u U будет отнесен к множеству, которое характеризует понятие А. Прямые измерения, основанные на непосредственном определении принадлежности, должны использоваться только в том случае, когда такие ошибки незначительны ют маловероятны. В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворять заранее сформулированным условиям. Экспертная информация является только исходными данными для дальнейшей обработки- Дополнительные условия могут налагаться как на вид получаемой информации, так и па npoue;typy обработки.
Примерами дополнительных условий могут служить следующие: функция принадлежности должна отражать близость к заранее выделенному эталону; объекты множества U являются точками в параметрическом пространстве; результатом процедуры обработки должна быть функция принадлежности, удовлетворяющая условиям интервальной шкалы; при по парном сравнении объектов, если один объект оценивается в а раз сильнее, чем другой, то второй объект оценивается только п Мо. раз сильнее, чем первый, и т.д. Например, при обсуждении проблемы продолжения обучения потребителем образовательных услуг была сформирована цель — поступление в высшее учебное заведение. Из рынка образовательных услуг могут быть отобраны несколько высших учебных заведений, которые потребитель сранпивает между собой по таким характеристикам: «качество образования», «степень уникальности номенклатуры специальное гей вуза», «имидж вуза».
Факторы, влияющие на уровень соответствия специальности высшего образования вуза и специальности аспирантуры
Используем для оценки уровня соответствия специальности высшего образования вуза и специальности аспирантуры нечеткий логический вывод, так как, по нашему мнению, он обладает достаточной «прозрачностью», чю позволяет эксперту, верно указывать значения показателей, Функциональная схема процесса нечеткого логического вывода в упрощенном виде представлена на рис. А. 14. Нечетким логическим выводом (fuzzy logic interence) называется аппроксимация зависимости; каждой выходной лингвистической переменной от входных лингвистических переменных и получение заключения в виде нечеткого множества, соответствующе го текущим позициям входов, с использованием нечеткой базы знаний и нечетких операций. Основу нечеткого логического вывода составляет композиционное правило [66.67,70,71]. В общем случае нечеткий логический вывод происходит за следующие этапы: — этап фазификации.
С помощью функций принадлежности всех термоа входных логических переменных и на основании задаваемых четких значении из универсумов входных лингвистических переменных определяются степени уверенности в том, что выходная лингвистическая переменная принимает значение — конкретный терм. Эта степень уверенности есть ордината точки пересечения графика функции принадлежности терма и прямой х = четкое значение лингвистической переменной; — этап непосредственного нечеткого нынода. На основании набора правил — нечеткой базы знаний - вычисляется значение истинности для предпосылки каждого правила на основании конкретных нечетких операций, соответствующих конъюнкции или дизъюнкции термов в левой части правил. В большинстве случаев это либо максимум, либо минимум из степеней уверенности термов, вычисленных на этапе фазификации, которое применяется к заключению каждого правила. Используя один из способов построения нечеткой импликации, получают нечеткую переменную, соответствующую вычисленному значению степени уверенности В ЛСИ1Ж части правила и нечеткому множеству в правой части правила; — этап композиции. Все нечеткие множества, назначенные для каждого терма каждой выходной лингвистической переменной, объединяются имеете и формируется единственное нечеткое множество — значение для каждой выводимой лингвистической переменной; — этап дефазификации. Используется тогда, когда полезно преобразовать нечеткий набор значений выводимых лингвистических переменных к точному значению. Рассмотрим выполнение этапов процесса нечеткого логического вывода следующим образом: - определение и интерпретация входных лингвистических переменных II их пределов; — определение и интерпретация выходных лингвистических переменных и их пределов; — определение функции принадлежности дня каждой входной и выходной лингвистических переменных; - составление базы правил, которая будет отвечать за управляющие операции; - переход от нечеткости к конкретным числовым значениям. Рассмотрим поочередно каждый этап. Для моделирования укрупненных влияющих факторов используются экспертные нечеткие базы знаний типа Мамдани. Элементы антецедентов нечетких правил связаны логической операцией И. Нечеткая база знаний для моделирования уровня соответствия специальности пыешего образования вуза и специальности аспирантуры представлена в табл. Б.21. Ранее для оценки родственности специальности специальностям аспирантуры мы указали две параметра, используем их как две входные переменные: - сходство направления епещіальїюсіи и аспирантуры (xt); — сходство в учебныл планах и формуле специальности аспирантуры Каждую входную переменную будем оценивать па универсальной шкале [0..100] (смлабл. В.22. и В.23).
Описание функциональных возможностей системы поддержки принятия решений
Основными функциональными возможностями разработанной СПҐ1Р [119. 120] являются: - сбор данных необходимых для расчета; - ведение всех необходимых справочников; - расчет критериев по соответствующему набору показателей; - реализована в полной мере технология клиент-сервер. При разработке Сі 11 IP при формировании списка функциональных операций в первую очередь были учтены требования, накладываемые разрабатываемой методикой. В результате был получен следующий список функциональных операций, реализованных в рамках СППР : — обеспечение разделения доступа к данным; — обновление данных для расчетов; — обновление списка показателей для расчетов; — пыбор данных для расчетов; — контроль и экспорт введенных данных; — выдача результатов расчетов, Большинство перечисленных операций специфичны, поэтому кратко охарактеризуем каждую. Обеспечение разделения доступа к данным. Предполагается разбиение пользователей на несколько групп, на основе функциональных обязанностей: — оператор
Обеспечивает ввод данных; — руководитель подразделения. Обеспечивает контроль и выборочную проверку введенных данных. Может получить доступ к данным других подразделений; — администратор баз данных. Осуществляет общее управление н настройку системы, Каждый пользователь системы имеет логин и пароль, однозначно идентифицирующий пользователя и его роль в системе. Управление пользователями осуществляется средствами разработанной системы. Введение справочных данных. Для расчета необходимых показателей СППР имеет справочники, содержание которых вводится один раз и в дальнейшем обновляется пользователем по мере необходимости. Справочные данные содержат: — перечень специальностей, существующих па данном ры икс образовательных услуг; — перечень рабочих мест, существующих на данном рынке труда; — перечень специальностей аспирантур, существующих на данном рынке образовательных услуг; - перечень критериев, характеризующих географическое положение. Реализована возможность для обновлении списка критериев; - перечень критериев, характеризующих внеконкурсные преимуществ абитуриента (олимпиады, трехсторонние договора и т, д. ); - перечень критериев, характеризующих возможность перевода с платзіой формы обучения па бесплатную. Реализована возможность для обновления списка критериев; - перечень критериев, характеризующих историю вуза. Реализована возможность для обновления списка критериев; - перечень критериев, характеризующих атрибутику вуза. Реализована во ложность для обновления списка критериев, Введение данных для расчетов.
По высшему учебному заведению» с использованием для корректности ввода справочных данных, вводится необходимая информация- Формируете л нечеткое множество критериев, характеризующих географическое положение вуза, удооства при поступлении в вуз, возможность перевода с платной формы обучения на бесплатную, иеторию вуза, атрибутику вуза. Для каждого критерия определяется значение функции принадлежности. Формируется четкое множество спет.шалытостей, по которым ведется подготовка в данном высшем учебном заведении. Для каждой специальности формируется нечеткое множество родственных специальностей, нечеткое множество родственных специальностей аспирантуры, нечеткое множество родственных рабочих мест, нечеткое множество родственных мест практики. На базе введенных данных выполняется расчет промежуточных показателей для получения итоговых результатов. Используется нечеткий логический вывод для получения в количественном значении уровень родственности специальностей, рабочих мест, мест для проведения практики. Контроль в&едс&ных данных. Не&бходи.\чость данная фу нлцми обусловлена возможными ошибками, допускаемыми при ручном вводе данных. Кроме того, данная функция необходима для визуального контроля введенных данных и выяснения возможных несоответствий. Расчет конечного результата. Наиболее важная функциональная операция. После ввода всех необходимых данных и их проверки, може г бьш, произведен расчет конечного показателя.
