CC BY
6УДК 338.2, 373.1
DOI 10.34822/2312-3419-2020-1-12-21
НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕЙТИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕСУРСОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ
Грошев А. Р.ш, Грошева Т. А.2, Безуевская В. А.1
1 Сургутский государственный университет, Сургут, Россия 2Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск, Россия ^E-mail: [email protected]
В статье предложена методика расчета комплексных числовых оценок цифровых образовательных ресурсов по их значимости и доступности, уровню интеграции ресурса в реализацию основных образовательных программ, а также характеристикам, отражающим роль ресурса в повышении мотивации учащихся.
Для формирования оценок использована нормировка показателей с их последующим агрегированием в комплексные числовые оценки по направлениям. Введены в рассмотрение нечёткие лингвистические переменные, позволяющие на основе количественных показателей распознать уровень комплексных оценок как показателей эффективности цифровых образовательных ресурсов. Методика апробирована на 20 ресурсах, наиболее широко используемых образовательными учреждениями Ханты-Мансийского автономного округа - Югры. Рассчитанные комплексные оценки каждого из ресурсов по трем группам показателей позволили выстроить рейтинг их эффективности по образовательным учреждениям округа.
Ключевые слова: цифровой образовательный ресурс, комплексная оценка, лингвистическая переменная.
Для цитирования: Грошев А. Р, Грошева Т. А., Безуевская В. А. Нечётко-множественный рейтинг эффективности ресурсов цифровой образовательной среды // Вестник Сургутского государственного университета. 2020. № 1 (27). С. 12-21. DOI 10.34822/2312-3419-2020-1-12-21.
FUZZY-MULTIPLE RATING FOR RESOURCES EFFICIENCY OF DIGITAL EDUCATIONAL ENVIRONMENT
Groshev A. R.1^, Grosheva T. A.2, Bezuevskaya V. A.1
1Surgut State University, Surgut, Russia 2Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia ^E-mail: [email protected]
The article proposes a method for calculating complex numerical estimates of digital educational resources according to their importance and availability, the level of integration of the resource in the implementation of basic educational programs and characteristics that reflect the role of the resource in increasing the motivation of students.
The normalization of indicators with their subsequent aggregation into complex numerical estimates is used to form estimates. Fuzzy linguistic variables are introduced, which allow distinguishing the level of complex assessments as markers of the effectiveness of digital educational resources based on quantitative indicators. The methodology is tested on 20 resources, the most widely used by educational institutions of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug - Ugra. The calculated comprehensive assessment of each of the resources for three groups of indicators allowed building a rating of their effectiveness for educational institutions of the okrug.
Keywords: digital educational resource, integrated assessment, linguistic variable.
For citation: Groshev A. R., Grosheva T. A., Bezuevskaya V. A. Fuzzy-Multiple Rating for Resources Efficiency of Digital Educational Environment // Surgut State University Journal. 2020. No. 1 (27). P. 12-21. DOI 10.34822/2312-3419-2020-1 -12-21.
ВВЕДЕНИЕ
При обсуждении вопросов эффективности цифровых образовательных ресурсов (далее - ЦОР) в образовательном процессе эксперты чаще всего указывают на следующие параметры:
- повышение эффективности образовательного процесса;
- повышение экономической эффективности;
- формирование у обучающихся ценности к саморазвитию и самообразованию;
- построение индивидуальных образовательных траекторий (персонализация обучения);
- повышение мотивации учащихся;
- новые возможности представления информации;
- включение в активный учебный процесс детей с ограниченными возможностями здоровья.
В Ханты-Мансийском автономном округе - Югре с 2019 года реализуется региональный проект «Цифровая образовательная среда», его цель - «создание условий для внедрения к 2024 году современной и безопасной цифровой образовательной среды, обеспечивающей формирование ценности к саморазвитию и самообразованию у обучающихся образовательных организаций всех видов и уровней, путем обновления информационно-коммуникационной инфраструктуры, подготовки кадров, создания федеральной цифровой платформы» [1].
В рамках реализации проекта проведен мониторинг цифровой образовательной среды образовательных организаций, реализующих основные образовательные программы начального общего, основного общего и среднего общего образования [2].
В результате проведенного исследования установлено, что всего общеобразовательными организациями Югры в совокупности указано на использование 239 ЦОР, из которых один ресурс - Учи.ру - используют более 150 образовательных организаций (более 75 % от числа опрошенных). По результатам верификации и сопоставления данных 206 муниципальных образовательных организаций Югры была составлена итоговая таблица, данные которой формируют представление о перечне используемых организациями цифровых образовательных ресурсов, а также о количестве пользователей по каждому конкретному ЦОР.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Проблема формирования оценки эффективности ЦОР по комплексу показателей. В табл. 1 приведен составленный по результатам исследования список наиболее применяемых цифровых образовательных ресурсов (топ-список) и некоторых показателей, характеризующих их использование.
й | ^ Кол-во Наличие Режим
№ ЦОР Ыт1-ссылка X ° ^ И 2 — а I Рн о г о й Я пользователей договора доступа
ОУ % МО да нет платно расходы (тыс. руб)
1 Учи.ру uchi.ru 3,1 158 76,7 15 0 158 0
2 Сдам ГИА sdamgia.ru 3,9 99 48,1 14 0 99 0 -
3 Мобильное электронное образование edu.mob-edu.ru 3,5 57 27,7 9 53 4 52 13 559,40
4 ЯКласс yaklass.ru 3,1 51 24,8 13 6 45 4 490,00
5 Российская электронная школа resh.edu.ru 3,0 47 22,8 12 0 47 0 -
6 Инфоурок infourok.ru 3,0 46 22,3 10 1 45 0 -
7 Открытая школа 2035 2035school.ru 2,7 42 20,4 7 38 4 38 1 850,00
8 ФИПИ fipi.ru 3,6 40 19,4 9 0 40 0 -
9 Единый урок.РФ единыйурок.рф 2,6 35 17,0 7 0 35 0 -
10 ПроеКТОриЯ proektoria.online 3,1 31 15,0 6 1 30 0 -
Таблица 1
Топ-список ЦОР, используемых общеобразовательными организациями Ханты-Мансийского автономного округа - Югры
Примечание: ОУ - общеобразовательное учреждение, МО - муниципальное образование. Составлено авторами по [2].
Окончание табл. 1
№ ЦОР html-ссылка Оценка значимости ЦОР [1; 4] Кол-во пользователей Наличие договора Режим доступа
ОУ % МО да нет платно расходы (тыс. руб)
11 Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов 8сЬоо1-co11ection.edu.ru 3,3 21 10,7 8 0 21 0 -
12 Онлайн-тренажеры веб-грамотей gramotei.cerm.ru 3,0 18 8,7 8 0 18 0 -
13 Знаника znanika.ru 3,1 17 8,3 11 0 17 0 -
14 Образовательная платформа LECTA 1ecta.rosuche bnik.ru 3,3 15 7,3 8 3 12 2 52,60
15 Фоксфорд foxford.ru 3,1 15 7,3 8 0 15 0 -
16 InternetUrok.ru interneturok.ru 2,8 14 6,8 7 0 14 0 -
17 Видеоуроки.Net videouroki.net 3,2 13 6,3 7 1 12 0 -
18 Незнайка neznaika.info 3,4 12 5,8 8 0 12 0 -
19 Национальная электронная библиотека нэб.рф 3,0 11 5,3 2 10 1 0 -
20 Социальная сеть работников образования «Наша сеть» nsporta1.ru 3,5 10 4,9 8 0 10 0 -
Значимость цифрового образовательного ресурса в образовательной деятельности образовательного учреждения была оценена респондентами: 1 - низкая; 2 - ниже средней; 3 - выше средней; 4 - высокая.
Система показателей мониторинга в отношении каждого конкретного используемого ЦОР предусматривает в качестве основных параметров (помимо количества пользователей, а также финансовых показателей) указание:
- на наименование образовательного портала / онлайн-платформы / цифрового образовательного ресурса;
- Ыш1-ссылку;
- договор на 2019 год на доступ (использование) ресурсов портала;
- наименование разработчика портала (контрагента по договору);
- срок использования ЦОР по договору.
Для формирования общего представления
об использовании ЦОР в образовательном процессе респондентам было предложено провести примерную оценку (в процентах) уровня интеграции цифровых образовательных ресурсов в реализацию основных образовательных программ по уровням образования. Результаты оценки приведены в табл. 2.
Таблица 2
Направление использования ЦОР общеобразовательными организациями Ханты-Мансийского автономного округа - Югры по уровню образования
Направление использования
№ ЦОР по уровню образования, %
НОО ООО СОО
1 Учи.ру 143 125 85
2 Сдам ГИА 41 90 90
3 Мобильное электронное образование 26 47 39
4 ЯКласс 27 50 40
5 Российская электронная школа 33 43 42
6 Инфоурок 40 42 37
7 Открытая школа 2035 17 40 40
8 ФИПИ 3 39 40
9 Единый урок.РФ 27 31 27
Окончание табл. 2
№ ЦОР Направление использования по уровню образования, %
НОО ООО СОО
10 ПроеКТОриЯ 8 31 28
11 Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов 14 20 19
12 Онлайн-тренажеры веб-грамотей 10 17 9
13 Знаника 16 13 11
14 Образовательная платформа LECTA 9 15 14
15 Фоксфорд 5 15 13
16 InternetUrok.ru 5 14 11
17 Видеоуроки.Net 8 13 9
18 Незнайка 5 10 10
19 Национальная электронная библиотека 11 11 11
20 Социальная сеть работников образования «Наша сеть» 8 9 9
Примечание: НОО - начальное общее образование; ООО - основное общее образование; СОО - среднее общее образование. Составлено авторами по [2].
В качестве дополнительных характери- особенности использования ЦОР. Результа-стик респондентам предложено указать на ты приведены в табл. 3.
Таблица 3
Особенности использования ЦОР общеобразовательными организациями Ханты-Мансийского автономного округа - Югры
№ ЦОР Особенности использования
1 2 3 4 5 6
1 Учи.ру 63 144 134 89 123 7
2 Сдам ГИА 27 63 82 69 77 17
3 Мобильное электронное образование 37 44 49 42 45 5
4 ЯКласс 24 36 46 38 42 3
5 Российская электронная школа 24 34 41 39 20 5
6 Инфоурок 11 33 26 26 33 10
7 Открытая школа 2035 13 32 28 22 29 2
8 ФИПИ 11 29 34 32 35 4
9 Единый урок.РФ 10 16 3 3 5 20
10 ПроеКТОриЯ 3 14 1 8 9 18
11 Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов 13 16 16 13 20 2
12 Онлайн-тренажеры веб-грамотей 6 12 11 14 12 2
13 Знаника 9 17 11 9 13 0
14 Образовательная платформа LECTA 5 11 10 5 8 2
15 Фоксфорд 7 15 8 9 10 1
16 InternetUrok.ru 7 9 13 11 10 0
17 Видеоуроки.Net 6 9 11 12 10 1
18 Незнайка 3 8 6 7 5 5
19 Национальная электронная библиотека 6 10 10 10 11 0
20 Социальная сеть работников образования «Наша сеть» 5 7 7 8 5 0
Примечание: 1 - работа с обучающимися с ОВЗ и инвалидами; 2 - работа с одаренными детьми; 3 - использование в актированные дни (дни, в которые возможно непосещение учебных занятий учащимися по причине неблагоприятных погодных условий); 4 - помощь при учебных трудностях; 5 - персонализации обучения; 6 - иное. Составлено авторами по [2].
Таким образом, результаты опроса представлены в виде таблиц, содержащих значительный объем показателей, характеризующих различные стороны работы образовательных
учреждений с каждым из ЦОР. На основании указанных результатов не представляется возможным построить рейтинг эффективности ЦОР в образовательном процессе
с учетом всех рассмотренных показателей, а также оценить уровень каждого из ЦОР по каждой из трех групп показателей.
Ранее в [3] мы рассмотрели применение нечетких множеств для прогнозирования образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов. В настоящей статье представлена методика расчета комплексных оценок самих ЦОР по трем группам показателей: 1) значимость и доступность ЦОР; 2) уровень интеграции ЦОР в реализацию основных образовательных программ по уровням образования; 3) дополнительные характеристики, отражающие роль ЦОР в формировании у обучающихся ценности саморазвития и самообразования, персонализации обучения, повышении мотивации учащихся.
Используемый математический аппарат. Для оценки уровня показателей использована теория нечетких множеств [4-8]. Введена в рассмотрение лингвистическая переменная g - уровень показателя. Универсальным множеством переменной является отрезок [0,1], а множеством значений - терм-множество О = (01, 02, ОЭ, 04}, где 01 -очень низкий уровень показателя; 02 - низ-
кий уровень показателя; ОЭ - средний уровень показателя; 04 - высокий уровень показателя. Функции принадлежности термов есть нечеткие треугольные числа, представленные формулами, а также на рисунке:
М( я) = <
-3я +1, 0 < я <
а 13 < Я <1
М Я ) = <
М Я) = <
М я ) = <
0 < Я < ^
X < я < /3 Я > /3
0 < я < ^
>3 < Я <
Я >
о < я < 23
3я - 2, 23 < Я < 1,
3я,
- 3я + 2,
о,
о,
3я -1,
- 3я + 3,
о,
Рис. Функции принадлежности нечеткой лингвистической переменной «уровень показателя»
Примечание: составлено авторами.
Для нормировки исходных показателей используется их деление на максимальное возможное значение показателя. Исключение составляет показатель «оценка значимости ЦОР», для нормировки которого использована простейшая линейная зависимость.
Расчеты выполнены для 20 исходных ЦОР топ-списка. Ниже приведены основные этапы построения оценок ЦОР по основным
трем направлениям с их последующим агрегированием в итоговую оценку, являющуюся исходным материалом для построения рейтинга ЦОР.
Построение рейтинга ЦОР топ-списка. В табл. 4 приведены нормированные значения показателей значимости и доступности ЦОР, построенные на основе табл. 1; их итоговая агрегированная оценка, найденная как
среднее арифметическое четырех рассмотренных показателей; терм в соответствии со-пределением лингвистической переменной; место ЦОР по соответствующему направлению. Как следует из табл. 4, распределение мест на основе комплексных оценок имеет частичное несоответствие по распределению мест в топ-списке в соответствии с количеством пользователей. В первую очередь,
это несоответствие вызвано тем фактом, что ряд ЦОР используется в относительно малом числе муниципальных образований. Кроме того, у нескольких ЦОР мал показатель, соответствующий проценту бесплатного использования, что является немаловажным фактором их доступности и, как следствие, значимости в образовательном процесс.
Таблица 4
Нормированные значения показателей значимости и доступности ЦОР, а также их итоговая агрегированная оценка (по 20 ЦОР топ-списка)
Место Оценка значимости Количество пользователей МО Бесплатно, % Агрегированная оценка Терм
1 0,7 0,767 0,789 1 0,814 в3
2 0,97 0,481 0,737 1 0,797 в3
3 0,7 0,248 0,684 0,922 0,639 в3
4 0,87 0,194 0,474 1 0,635 в3
5 0,67 0,228 0,632 1 0,633 в3
6 0,67 0,223 0,526 0,978 0,599 в3
7 0,7 0,083 0,579 1 0,591 в3
8 0,77 0,107 0,421 1 0,575 в3
9 0,83 0,049 0,421 1 0,575 в3
10 0,8 0,058 0,421 1 0,570 в3
11 0,7 0,073 0,421 1 0,549 в3
12 0,67 0,087 0,421 1 0,575 в3
13 0,70 0,150 0,316 1 0,512 в3
14 0,73 0,063 0,368 1 0,540 в3
15 0,77 0,073 0,421 0,867 0,533 в3
16 0,53 0,170 0,368 1 0,517 в3
17 0,6 0,068 0,368 1 0,509 в3
18 0,67 0,053 0,105 1 0,457 в2
19 0,83 0,277 0,474 0,088 0,417 в2
20 0,57 0,204 0,368 0,095 0,309 в2
Примечание: составлено авторами по результатам расчётов.
В табл. 5 приведены нормированные значения показателей уровня интеграции ЦОР в реализации основных образовательных программ по уровням образования, построенные на основе табл. 2; их итоговая агрегированная оценка, найденная как среднее арифметиче-
ское четырех рассмотренных показателей; терм в соответствии с определением лингвистической переменной; место ЦОР по соответствующему направлению. Как можно видеть, распределение мест имеет произвольный характер по сравнению с исходным списком.
Таблица 5
Нормированные значения показателей уровня интеграции ЦОР в реализации основных образовательных программ по уровням образования, а также их итоговая агрегированная оценка (по 20 ЦОР топ-списка)
Место НОО ООО СОО Агрегированная оценка Терм
1 0,457 1 1 1 в4
2 0,8 0,9 0,9 0,867 в4
3 0,870 0,913 0,804 0,862 в4
4 0,6 1 0,933 0,844 в4
Окончание табл. 5
Место НОО ООО СОО Агрегированная оценка Терм
5 0,667 0,952 0,905 0,841 в4
6 0,702 0,915 0,894 0,837 в4
7 0,771 0,886 0,771 0,809 в3
8 0,941 0,765 0,647 0,784 в3
9 0,405 0,952 0,952 0,770 в2
10 0,615 1 0,692 0,769 в3
11 0,529 0,980 0,784 0,764 в3
12 0,905 0,791 0,538 0,745 в3
13 0,414 0,909 0,909 0,744 в3
14 0,333 1 0,867 0,733 в3
15 0,258 1 0,903 0,720 в3
16 0,357 1 0,756 0,704 в3
17 0,417 0,833 0,833 0,694 в3
18 0,075 0,975 1 0,683 в3
19 0,556 0,944 0,5 0,667 в3
20 0,456 0,825 0,684 0,655 в2
Примечание: составлено авторами.
В табл. 6 приведены нормированные значения дополнительных показателей (далее -ДП), отражающих роль ЦОР в формировании у обучающихся ценности к саморазвитию и самообразованию, персонализации обучения и повышению мотивации учащихся, построенные на основе табл. 3; их итоговая агрегированная оценка, найденная как среднее
арифметическое четырёх рассмотренных показателей; терм в соответствии с определением лингвистической переменной; место ЦОР по соответствующему направлению. Как и в предыдущем случае, распределение мест имеет произвольный характер по сравнению с исходным списком.
Место ДП 1 ДП 2 ДП з ДП 4 ДП 5 ДП 6 Агрегированная оценка Терм
1 0,545 0,909 0,909 0,909 1 0 0,712 G3
2 0,649 0,772 0,860 0,737 0,789 0,088 0,649 G3
3 0,619 0,762 0,762 0,619 0,952 0,095 0,635 G3
4 0,462 0,692 0,846 0,923 0,769 0,077 0,628 G3
5 0,471 0,706 0,902 0,745 0,824 0059 0,618 G3
6 0,275 0,725 0,850 0,800 0,875 0,100 0,604 G3
7 0,399 0,911 0,848 0,563 0,778 0,044 0,591 G3
8 0,500 0,643 0,929 0,756 0,714 0 0,590 G3
9 0,511 0,723 0,872 0,830 0,426 0,106 0,578 G3
10 0,529 1 0,647 0,529 0,765 0 0,578 G3
11 0,273 0,636 0,828 0,697 0,778 0,172 0,564 G3
12 0,467 1 0,533 0,600 0,667 0,067 0,556 G3
13 0,500 0,700 0,700 0,800 0,500 0 0,533 G3
14 0,333 0,667 0,611 0,778 0,667 0,111 0,528 G3
15 0,239 0,717 0,565 0,565 0,717 0,217 0,503 G3
16 0,310 0,762 0,667 0,524 0,690 0,048 0,500 G2=G3
17 0,250 0,667 0,500 0,583 0,417 0,417 0,472 G2
18 0,333 0,733 0,667 0,333 0,533 0,133 0,455 G2
19 0,286 0,457 0,086 0,086 0,143 0,571 0,317 G2
20 0,097 0,452 0,032 0,290 0,290 0,581 0,290 G2
Примечание: составлено авторами.
Таблица 6
Нормированные значения ДП, отражающих роль ЦОР в формировании у обучающихся ценности саморазвития и самообразования, персонализации обучения и повышения мотивации учащихся, а также их итоговая агрегированная оценка
(по 20 ЦОР топ-списка)
Наконец, в табл. 7 приведены агрегированные оценки 20 ЦОР топ-списка по трем основным направлениям с указанием терма (из табл. 4-6). Кроме того, приведены рассчитанная на их основе итоговая оценка, соответствующий терм лингвистической переменной и итоговое место ЦОР в списке. По-
скольку все рассматриваемые ЦОР относятся к топ-списку, среди термов показателей в целом преобладает терм «средний уровень показателя» и не встречается терм «очень низкий уровень показателя». Как итог, оценка эффективности всех ЦОР указывает на «средний уровень показателя».
Таблица 7
Агрегированные оценки 20 ЦОР топ-списка по трем основным направлениям с указанием терма, а также итоговая оценка с указанием терма лингвистической переменной и места в списке
Название 1 (вес 0,35) 2 (вес 0,35) 3 (вес 0,3) Итоговая оценка
Агр. оценка Терм Агр. оценка Терм Агр. оценка Терм Агр. оценка Терм Место
Национальная электронная библиотека 0,457 С2 1 С4 0,712 С3 0,724 С3 1
Учи.ру 0,814 С3 0,745 С3 0,591 С3 0,723 С3 2
Сдам ГИА 0,797 С3 0,744 С3 0,564 С3 0,709 С3 3
Российская электронная школа 0,633 С3 0,837 С4 0,578 С3 0,688 С3 4
Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов 0,575 С3 0,841 С4 0,635 С3 0,686 С3 5
ЯКласс 0,639 С3 0,764 С3 0,618 С3 0,676 С3 6
Социальная сеть работников образования «Наша сеть» 0,575 С3 0,867 С4 0,533 С3 0,665 С3 7
Инфоурок 0,599 С3 0,862 С4 0,503 С3 0,662 С3 8
Знаника 0,591 С3 0,784 С3 0,578 С3 0,655 С3 9
Видеоуроки.Net 0,540 С3 0,769 С3 0,628 С3 0,647 С3 10
ФИПИ 0,635 С3 0,683 С3 0,604 С3 0,643 С3 11
Образовательная платформа LECTA 0,533 С3 0,844 С4 0,455 С2 0,618 С3 12
Фоксфорд 0,549 С3 0,733 С3 0,556 С3 0,616 С3 13
InternetUrok.ru 0,509 С3 0,704 С3 0,590 С3 0,602 С3 14
Незнайка 0,570 С3 0,694 С3 0,472 С2 0,584 С3 15
Онлайн-тренажеры веб-грамотей 0,575 С3 0,667 С3 0,528 С3 0,583 С3 16
Мобильное электронное образование 0,417 С2 0,655 С2 0,649 С3 0,570 С3 17
Единый урок.РФ 0,517 С3 0,809 С3 0,317 С2 0,559 С3 18
ПроеКТОриЯ 0,512 С3 0,720 С3 0,290 С2 0,529 С3 19
Открытая школа 2035 0,309 С2 0,770 С2 0,500 С2=С3 0,528 С3 20
Примечание: составлено авторами.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Как результат, рейтинг оценки эффективности ЦОР по комплексу показателей трех групп может быть выстроен следующим образом:
1. Национальная электронная библиотека.
2. Учи.ру.
3. Сдам ГИА.
4. Российская электронная школа.
5. Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов.
6. ЯКласс.
7. Социальная сеть работников образования «Наша сеть».
8. Инфоурок.
9. Знаника.
10. Видеоуроки.№1
11. ФИПИ.
12. Образовательная платформа LECTA.
13. Фоксфорд.
14. InternetUrok.ru.
15. Незнайка.
16. Онлайн-тренажеры веб-грамотей.
17. Мобильное электронное образование.
18. Единый урок.РФ.
19. ПроеКТОриЯ.
20. Открытая школа 2035.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, предложенная методика позволяет осуществить расчет комплексных оценок ЦОР по трем группам показателей: 1) значимости и доступности ЦОР; 2) уровню интеграции ЦОР в реализацию основных образовательных программ по уровням образования; 3) дополнительным характеристикам, отражающим роль ЦОР в формировании у обучающихся ценности саморазвития и самообразования, персонализации обучения, по-
ЛИТЕРАТУРА
1. Паспорт регионального проекта «Цифровая образовательная среда (Ханты-Мансийский автономный округ - Югра)» 049-П00 от 13.11.2018 : текст с изменениями и дополнениями. URL: https://depobr-molod.admhmao.ru/ (дата обращения: 10.06.2019).
2. Методические рекомендации по повышению качества образования в школах, имеющих низкие результаты обучения (по результатам комплексной оценки качества образовательных результатов обучающихся общеобразовательных организаций, расположенных на территории Ханты-Мансийского автономного округа - Югры в 2019 году) / авт.-сост. Т. А. Грошева. Ханты-Мансийск : Институт развития образования, 2019. 56 с.
3. Грошев А. Р., Грошева Т. А., Безуевская В. А. Нечётко-множественный прогноз образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 3. С. 1025-1036.
4. Заде Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня / сост. В. П. Шилейко. М. : Знание,1974. С. 5-48.
5. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.
6. Рутковский Л. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М. : Горячая линия - Телеком, 2010. 520 с.
7. Новак В. Математические принципы нечёткой логики = Mathematical Principles of Fuzzy Logic / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж; пер. с англ. А. Н. Аверкина. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. 347 с.
8. Пытьев Ю. М. Возможность: элементы теории и применения. М. : УРСС, 2000.
вышении мотивации учащихся. На основании построенных оценок рассчитывается итоговая оценка, служащая материалом для построения рейтинга оценки эффективности ЦОР по комплексу показателей трех перечисленных групп. Очевидно, что предложенная методика может быть видоизменена с учетом значимости групп и показателей путем изменения весовых коэффициентов на основе экспертных мнений.
ФИНАНСОВАЯ ПОДДЕРЖКА
Статья подготовлена на основе результатов исследований, проводимых в рамках государственного задания Ханты-Мансийского автономного округа на выполнение научно-исследовательских работ.
REFERENCES
1. Project "Digital educational environment (Khanty-Mansi Autonomous Okrug - Ugra" No. 049-P00 of 13.11.2018: text with changes and additions. URL: https://depobr-molod.admhmao.ru/natsionalnyy-proekt-obrazovanie/regionalnyy-uroven/tsifrovaya-obrazovatelnaya-sreda/2282886/pasport-proekta (accessed: 10.06.2019). (In Russian).
2. Methodic Guidelines. Metodicheskie rekomendatsii po povysheniiu kachestva obrazovaniia v shkolakh, imeiushchikh nizkie rezultaty obucheniia (po re-zultatam kompleksnoi otsenki kachestva obrazovate-lnykh rezultatov obuchaiushchikhsia obshcheobra-zovatelnykh organizatsii, raspolozhennykh na terri-torii Khanty-Mansiiskogo avtonomnogo okruga -Iugry, v 2019 godu) / Comp. T. A. Grosheva. Khanty-Mansiysk : Institut razvitiia obrazovaniia, 2019. 56 p. (In Russian).
3. Groshev A. R., Grosheva T. A., Bezuevskaya V. A. Fuzzy-multiple Forecast of Educational Results Based on Indicators of the Use of Digital Educational Resources // Russian Journal of Innovation Economics. 2019. Vol. 9, No. 3. P. 1025-1036. (In Russian).
4. Zade L. A. Fundamentals of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision-making Processes // Today's Mathematics / Comp. V. P. Shi-leyko. Moscow: Znanie, 1974. P. 5-48. (In Russian).
5. Pegat A. Fuzzy modeling and control. Moscow : Binom. Laboratory of knowledge, 2009. 798 p. (In Russian).
6. Rutkowski L. Artificial neural network. Theory and practice. Moscow : Goriachaia liniia - Telekom, 2010. 520 p. (In Russian).
7. Novak V. Mathematical Principles of Fuzzy Logic. / V. Novak, I. Perfileva, I. Mochkorzh; Trans. A. N. Averkin. Moscow: FIZMATLIT, 2006. 347 p. (In Russian).
8. Pytev Yu. M. Possibility: elements of theory and application. Moscow : URSS, 2000. (In Russian).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Грошев Александр Романович - доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Института экономики и управления, Сургутский государственный университет, Сургут, Россия.
E-mail: [email protected]
Грошева Татьяна Александровна - кандидат экономических наук, доцент, директор Института цифровой экономики, Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск, Россия.
Безуевская Валерия Александровна - кандидат педагогических наук, доцент, проректор по развитию, Сургутский государственный университет, Сургут, Россия.
ABOUT THE AUTHORS
Aleksandr R. Groshev - Doctor of Sciences (Economics), Professor, Chief Researcher, Institute of Economics and Management, Surgut State University, Surgut, Russia. E-mail: [email protected]
Tatyana A. Grosheva - Candidate of Sciences (Economics), Docent, Head, Institute of Digital Economy, Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia.
Valeria A. Bezuevskaya - Candidate of Sciences (Education), Docent, Vice-rector on Development, Surgut State University, Surgut, Russia.
