CC BY
10
УДК 004.94:330.4:37
Л. В. Нечволода,
кандидат техмчних наук,
А. В. Стецюк, В. I. Гриценко,
ДВНЗ «Донбаська державна машинобуд1вна академ1я», м. Краматорськ
ЗАСТОСУВАННЯ 1НФОРМАЦ1ЙНИХ ТЕХНОЛОГ1Й ТА СУЧАСНИХ ЕКОНОМ1КО-МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОД1В ДЛЯ УПРАВЛ1ННЯ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖН1СТЮ ЗАКЛАДУ ВИЩО1 ОСВ1ТИ
Постановка проблеми. У сучаснш економiцi все бшьшо! актуальное!! набувае конкуренцiя мiж вищими навчальними закладами. Пiдвищення вимог держави до якост освiти, оновлення та впрова-дження нових технологiй навчання, змша оргашза-цiйних умов функцiонування вузiв, а також загост-рення конкурентно! боротьби на ринку пращ i змша позищ! держави по ввдношенню до вищо! освiти призвели до необхвдносп перетворень у системi уп-равлiння вищими навчальними закладами (ВНЗ) [1]. Ринок освгтшх послуг - це взаемодiя попиту на освггш послуги з боку основних господарюючих суб'екпв (окремих осiб, домогосподарств, тдпри-емств i органiзацiй, держави) з !х пропозицiею, яку забезпечують рiзнi освiтнi установи. Пiд конкурен-тоспроможшстю вищого навчального закладу розу-мiеться як пiдготовка фахiвцiв, що витримують кон-курентну боротьбу в конкретному зовшшньому або внутрiшньому ринку пращ, так i ведения ефективно! ввдтворювально! полiтики у всiх сферах свое! дiяль-ност [2]. Одним з таких напрямiв е представлення вищого навчального закладу на ринку освгтшх послуг як окремого регюну, де вш знаходиться, так i серед свiтових вищих шкiл. Найбшьш успiшнi вищi навчальнi заклади займають висок позицл у рiзноманiтних рейтингах i мають високий прiоритет для майбутшх студентiв, потендiйних iнвесторiв та освгтшх мiжнародних органiзацiй. Тому прийняття стратегiчних рiшень з управлiння конкурентоспро-можшстю вищого навчального закладу на основi аналiзу яшсних показнишв е одним з найважливь ших завдань сьогодення. Для пiдвищення ефектив-ност аналiзу таких показникiв повиннi застосовува-тися комплекснi економiко-математичнi методи в сукупносп з сучасними iнформацiйними технолоп-ями для !х пiдтримки.
AH^i3 останшх дослiджень i публiкацiй. До-слiдження навчально! дiяльностi вищих навчальних закладiв можна знайти в роботах Б.Г. Ананьева, А.М. Леонтьева, Л.С. Виготського, П.Я. Гальперина, Н.Ф. Тализша, Т.В. Габай, В.Я. Ляудю, I.I. 1льясова i багатьох iнших. Така увага до навчально! дiяльно-ст визначаеться тим, що вона е природною складо-во! дiяльностi людини.
У колективнш монографi! [3] студенти розгля-даються як складова частина сучасного ринку працi Укра!ни, що ютотно впливае на сощально-еконо-
Mi4Hy полiтику не тальки вищо1 школи, але и держави в цшому.
Г.Ф. ХоружиИ пiдкреслюe, що навчання мае активно проводитися тсля зашнчення ВНЗ, створю-ючи нову мотивацiю i подолавши iснyючi пере-шкоди [4]. Тому усшшнють студента можна розгля-дати як довгострокову перспективу персонального розвитку з урахуванням вимог ринку працi.
Зпдно з Р.А. Фатхyтдiновим [5], конкуренто-спроможнiсть вищого навчального закладу - це Иого здатнють готувати конкурентоспроможних фахiв-цiв; розробляти конкyрентоспроможнi iнновацi1 в сво1И областц вести ефективну вiдтворювальнy по-лiтикy в у«х сферах свое1 дiяльностi. При цьому ме-ханiзм yправлiння конкyрентоспроможнiстю ВНЗ складаеться з наступних взаемопов'язаних компонент: мгая вузу, Иого зв'язки з зовшшшм середови-щем, шструменти ново1 iнновацiИно1 економiки, за-стосування яких може забезпечити конкурентоспро-можнють вузу, принципи, функцп та методи управ-лiння.
Однак актуальною е проблема пошуку комплексного ршення на базi сучасних iнформацiИних технологш [6], що дозволить пiдвищити якють навчання у вищiИ школi та допоможе забезпечити необ-хвднш конкурентниИ рiвень укра1нських ВНЗ на ев-ропеИському ринку освiтнiх послуг.
Метою дослщження е пiдвищення ефективно-стi навчального процесу та конкурентоспроможно-ст вищого навчального закладу за рахунок впрова-дження сучасних шформащИних технологiИ на базi економiко-математичних методiв.
Виклад основного матерiалу дослiдження. Для визначення ключових факторiв аналiзy позицш закладу вищою освiти на ринку освгтшх послуг бу-демо розглядати конкурентоспроможнють як здат-нiсть ВНЗ задовольняти потребу споживачiв освгтшх послуг у певнiИ сукупност профеиИних знань, yмiнь i навичок в умовах прямо1 i непрямо1 конку-ренци.
Для ощнки конкурентоспроможносп ВНЗ ви-користовують рiзноманiтнi методи статистики та економши, розробляють спецiальнi таблищ, в яких мiстяться данi про освггню установу та 11 основних конкурентов. Аналiз цих таблиць дозволяе встано-вити справжнiИ стан закладу на ринку освгтшх послуг, визначити ключов1 фактори усшху. Багато ви-
щих навчальних закладiв на основi цих реитинпв вивчають i враховують досягнення конкурентов.
Вивчення конкурентного середовища вимагае систематичного спостереження за головними суперниками, не випускаючи з уваги i потенцiйних. Отри-ману iнформацiю доцшьно систематизувати в ш-формацiйнi системи i перiодично аналiзувати - це дозволить дати ощнку по кожному фактору конку-ренцп та визначити загальне положення вузу на ринку. Ощнка конкурентоспроможностi е вихiдним пунктом заходiв, спрямованих на 11 тдвищення. Ко-жен ВНЗ може самостийно проводити таку ощнку свое! конкурентоспроможностт, оцiнюючи свое становище на ринку. Для ще! мети можна використову-вати зiставлення параметрiв аналiзованого закладу з параметрами конкурента.
На рис. 1 представлено ключовi фактори конку -рентоспроможностi закладiв вищо! освгти.
Заклад вищо! осв1ти
к
Як1СТЬ ОСВ1ТИ
Наявшсть ушкальннх послуг
Правова захшцешсть
Вармсть навчання
Наявкють гуртожитшв та сервки
Реклама та сощальна актившстъ
Форми та методи навчання
Перспектива працевлаштувакня
Р!зноманггтсть спещальностей
Конкурентна перевага
г = 1, ..., п - кшькють факторiв, що беруть участь в ощнщ конкурентоспроможностт ВНЗ.
Для комплексно! ощнки конкурентоспроможностт за всiма факторами розраховуеться комплекс-ний показник К за формулою (2):
в
К = I• (Пт) ,
г=1 П к
(2)
Рис. 1. Схема формування конкурентно!" переваги закладу вищоТ освгти
Кожному фактору присвоюеться певне зна-чення (фактичне абсолютне або вщносне значення). Якщо оцiнюванi параметри не мають фГзично! мiри (комерщйна таемниця), то для !х оцiнки використо-вуеться оцiнка в балах, отриманих шляхом залу-чення експертiв. Далi за кожним фактором розраховуеться одиничний параметричний показник за формулою (1):
Пг
К =— (1)
г Пк- и
де К, - показник конкурентоспроможностт за г-м фактором;
П'а - значення г-го фактора для ВНЗ, що аналiзу-еться;
Пк - значення г-го фактора для ВНЗ-конкурента;
де аг - коефiцiент вагомостт ,-го фактора порiвняно з шшими аналiзованими (визначаеться методом екс-пертного опитування);
в = 1, якщо збшьшення Пг сприяе зростанню конкурентоспроможностт (яшсть освiти, реклама);
в, = -1, якщо збшьшення Пг призводить до зни-ження конкурентоспроможностi (наприклад, вар-ттсть навчання).
Сума вагомостей кожного з розглянутих факто-рiв в загальному обсязi не може перевищувати оди-ницю.
Коефiцiент конкурентоспроможностт може приймати наступнi значення:
якщо К > 1, аналiзований ВНЗ мае вищу за конкурента конкурентоспроможнiсть;
якщо К = 1, аналiзований ВНЗ i конкурент мають однакову конкурентоспроможнють;
якщо К< 1, аналiзований ВНЗ поступаеться конкуренту.
Розглянемо розрахунок показника конкурентоспроможностт на приклад Донбасько! державно! ма-шинобудiвно! академi! (ДДМА, м. Краматорськ). Найближчим конкурентом дослiджуваного ВНЗ е Донбасьшй iнститут технiки та менеджменту (Д1ТМ, м. Краматорськ).
Аналiз наведених вище факторiв представлено у табл. 1. Порiвняння виконувалося шляхом залу-чення експертiв (керiвного складу ВНЗ та члешв приймально! комюп).
Оскiльки оцiнка проводилася в балах, показник в може бути проГгнорований в розрахунках. Зпдно з розрахунками коефiцiент конкурентоспроможностi ДДМА дорiвнюе 1,06, що сввдчить про конкурентну перевагу над Д1ТМ.
Однак аналiзований ВНЗ мае замалу конкурентну перевагу, що вимагае бшьш активних дш вiд керiвництва закладу вищо! освгти. Оскшьки най-вищу вагомiсть мае яшсть навчання, то потрГбно розробити стратепю впливу на яшсть навчання.
Одним Гз завдань пiдвищення ефективностт на-вчального процесу вищого навчального закладу е створення яшсних навчальних плашв, що дадуть змогу тдготовити квалГфшованого фахГвця в певнш виробничш дГяльностт та тдвищити загальну яшсть навчання. Яшсть складання таких плашв можна ощ-нити поточною та тдсумковою устштстю як кон-кретних студенттв, так Г навчальних груп (потоков) у цшому. Бшьш важливим у даному сена е завчасне коригування навчальних програм за допомогою ма-тематичного прогнозування майбутньо! устшностт студенттв.
Таблиця 1
Розрахунок конкурентоспроможносп ДДМА у iiopißiiiiiiiii з Д1ТМ _
№ Фактори Вагомють Ощнка ДДМА, Па Оцшка Д1ТМ пк Одиничний показник, К Комплексний показник, ai • Ki
з/п конкурентоспроможносю фактора, ai
1 Якють освгти 0,14 5 4 1,25 0,175
2 Наявтсть унiкальних послуг 0,08 4 4 1 0,08
3 Правова захищетсть 0,13 5 4 1,25 0,1625
4 Вартють навчання 0,12 3 5 0,6 0,072
5 Наявтсть гуртожитшв та сервюи 0,08 4 4 1 0,08
6 Реклама та соцiальна актив-
тсть 0,11 4 5 0,8 0,088
7 Форми та методи навчання 0,13 5 5 1 0,13
8 Перспективи працевлашту-вання 0,12 4 3 1,333333333 0,16
9 Рiзноманiтнiсть спещально-
стей 0,09 5 4 1,25 0,1125
1 1,06
Для прогнозування загально! успiшностi студентов ВНЗ було виршено використати метод лан-цюгiв Маркова [7].
Процес називаеться маркiвським, якщо в будь-який момент часу ймовiрнiсть будь-якого стану системи в майбутньому залежить тшьки вiд стану системи в поточний момент i не залежить ввд того, яким чином система прийшла в цей стан. Перехвд-
ною ймовiрнiстю Ру називаеться умовна ймовiр-
тсть переходу системи на к-му кроцi в стан 8у за умови, що на (к-1) крощ система перебувала в стат
8 Матрицею переходу системи називають мат-рицю, яка мiстить всi перехвдш ймовiрностi ще! системи. Рiвнiсть Маркова, зображена у формулi (3),
Р
пов язуе матрицю переходу 1 п за п кроив з матрицею переходу р за 1 крок:
Рп = Р1п (3)
Пiд станом системи будемо розумгти певний розподiл студентов по групах залежно вiд серед-нього балу студента за системою ощнювання БСТБ. Дiапазон балiв за 100-бальною шкалою, що ввдповь дае певному рейтингу БСТБ наведено в табл. 2.
Вважаемо, що стан системи в поточному се-местрi залежить тшьки ввд И стану у попередньому семестрi, тобто визначаемо цей процес змiни системи як ланцюг Маркова. Тож, якщо аналiз устш-носто виконуеться на базi трьох семестрiв, то система мае 3 стани: 80, 81, 82. Тут 80 - стан системи тсля першого семестру, & - стан системи тсля другого семестру, 82 - стан системи тсля третього семестру (ввдповвдае пiдсумковому поточному рейтингу).
Використовуючи дат результатов сесн пiсля першого семестру, маемо середтй бал для кожного
студента i розподтимо BCix студентов на n умовних
Таблиця 2
Зктавлення рейтингiв за 100-бальною шкалою та ECTS
Рейтинг за 100-бальною шкалою Рейтинг ECTS
90 - 100 балiв A
81 -89 балiв B
75 - 80 балiв C
65 - 74 балiв D
55 - 64 балiв E
54 бали i нижче FX
груп. Далi дивимося, як змiнюeться кшьшсть студентов в кожнш групi в процесi навчання. Стан системи описуеться матрицею-стовбцем, кожен еле-мент яко! е наявнють студентов в групi тсля ввдпо-
вiдного семестру навчання. Sk = ;...;Sk J. Тут S* - число студентов, що опинилися в i-й групi пiсля k+1 семестру. Тут i далi матрицею переходу
студентов А будемо називати матрицю, кожний
елемент яко! представляе число студентов, ям перейшли з i-ï групи в j-ту пiсля (k + 1)-го семестру.
Елементи матриц переходу системи р визнача-ються за формулою (4) - формулою статистичноï ймовiрностi:
a
(4)
P = —L
11 Sk,
де - кшьшсть студентов, як перейшли з i-ï групи
в j-ту пiсля семестру (k+1);
Sk - кшькють студентiв, яш потрапили до i-ï групи тсля k-го семестру.
Використовуючи 3i6pam дат, отримаемо поча-тковий стан системи, воображений у формулi (5):
S = [S0;...;S°n ], (5)
де S° - кшьшсть студентов, що опинилися в i-й групi пiсля першого семестру.
Також отримаемо матрицю переходiв студентов, вiдображену у формулi (6):
4)1 -
(6)
де - кшьшсть студентов, що перейшли з i-i' групи
до j-i пiсля другого семестру.
Наступним кроком е розрахунок матриц ймо-
вiрностей переходу Poi , що вiдображае ймовiр-
шсть переходу системи i3 стану So до стану Si. Елементи ще! матрицi визначаються за формулою
(7):
а01
Р01 =-j- (7)
j s) ' ^ '
i
Далi, використовуючи формулу (3), визначимо матрицю ймовiрностей переходiв з початкового
стану So (тсля першого семестру) до стану S2 (пiсля третього семестру) за два кроки. Використовуючи рiвняння Маркова, отримаемо наступне рiв-няння (8):
Р = Р2 (8)
J 02 1 01 V"/
Далi, щоб отримати матрицю переходу студентов зi стану S0 (пiсля першого семестру) в стан S2 (пiсля третього семестру) необидно матрицю
переходу системи р поелементно помножити на вiдповiднi елементи матрищ початкового стану системи, при цьому округляючи отримаш результати до цшого числа, тодi отримаемо формулу (9):
< = Pf S0. (9)
Тепер можна визначити число студентов в кож-нш групi пiсля закiнчення третього семестру за формулою (10):
s2 = !*02
i=1
(10)
Отриманi значення занесемо до матрицьстовб-
ця S2, кожен елемент яко! е розрахункова кшьшсть студентов у ввдповвднш групi тсля зашнчення 3-го семестру.
Розглянемо наведену методику прогнозування на прикладi реалiзацп i'i у виглядi мережево! шфор-мащйно! технологи - розробки web-додатку для впровадження до офiцiйного сайту ДДМА.
В якосто вхiдних даних були використат результати навчання студентов одше! академiчноl групи СМ14-1 (рис. 2), але такий дiапазон може бути розширений до всiх студешов ВНЗ.
Оцжка за перший семестр
Оцшка за другмй семестр
Баган A.B. 55 75
Булига B.C. 98 100
Веприцький Д Ю. 71 55
ВерещакО.О. 90 100
Гераськ|Н В В. 90 81
Гостевський О.В. 55 55
Гриценко B.I. 100 90
Дмитриев Д.В. 55 55
Енгель В.П. 90 90
Зайцева Р.В. 55 55
Канд|й О.Д. 55 55
Карнаух М.А. 55 55
Корсун A.B. 55 55
Рис. 2. Представлення у web-додатку оцшок студенпв групи СМ14-1 за два семестри
-123
На рис. 3 наведено поточний розподш студентов за устшнютю за шкалою БСТБ, а також про-гнозне розподшення на наступний перiод. Така методика може дати уявлення про майбутш показники успiшностi студентов, що мае iстотний вплив на один iз найважливiших факторiв конкурентоспро-можносто - якiсть навчання.
На рис. 4 ввдтворено графiк змш у якостi навчання ввдповвдно до поточних i майбутнiх показни-шв успiшностi студентiв.
Згiдно з отриманими результатами iснуе мож-ливють погiршення успiшностi студентов, що вима-гае негайних дiй з боку керiвництва для попере-дження зниженш якостi навчання, а також, як насль док цього, втрати конкурентних переваг на ринку освiтнiх послуг м. Краматорська.
Розподш студентш за шдсумками попереднього семестру (за шкалою ЕСТЭ):
РХ (30. ..54) Е (55...64) О [65...74} С (75.. .80) В (81 ...90)
Ктымсть студенте 0 Э 1 3 4 7
Результат прогнозу:
РХ (30...54) Е (55...64) О [65...74} С (75.. .80) В (81 ...90)
Ктынсть студент^ 0 11 1 2 3 7
Рис. 3. Представлення у web-додатку результатiв прогнозу для академiчноT групи СМ14-1
Поточний семестр -*- Прогнозований семестр
Highcharts.com
Рис. 4. Представлення у web-додатку графика змш згщно з результатами прогнозу
Висновки. Впровадження в навчальний процес вищо! школи сучасних iнформацiйних технологш та математичних методiв 1х тдтримки дае гнучкий апарат для пОдвищення конкурентоспроможностi вищих навчальних закладiв. Ощнювати конкуренто-спроможнiсть ВНЗ можна ввдносно декшькох кон-курентiв. Розрахованi показники дозволять виявити, як конкурують мiж собою заклади вищо! освiти i за
якими параметрами. Такий аналiз показуе сильнi та слабкi сторони освггнього закладу i дозволить виро-бити правильну стратегiю на ринку i намiтити шляхи полiпшення сво1х конкурентних позицш. Зо-крема, прогнозування результатов дiяльностi студентов можна розглядати як зручний iнструмент опти-мiзацil управлiння як1стю освiти в перспектива
Л^ература
1. Куцев Г. Р. Обеспечение качества высшего образования в условиях рыночной экономики. Педагогика. 2004. №3. С. 12-23. 2. Конкурентоспособность и конкурентоспособные преимущества ВУЗа. Проблемы современной экономики. 2009. №4. С. 32. 3. УкраТнський ринок пращ: особливост ро-звитку та ефектившсть функцюнування: кол. моно-графГя / за ред. д.е.н., проф. 1.Л. Петрово!. Ки!в, 2009.
4. Хоружий Г. Ф. Свропейська полГтика вищо! освГти: монография. Полтава: ДивосвГт, 2016.
5. Фатхутдинов Р. А. Управление конкурентоспособностью организации: учебник. - 2-е изд., испр. и доп. Москва: Изд-во Эксмо, 2005. 544 с. 6. 1лля-шенко С.М. 1нтелектуальний капгтал ВНЗ як запо-рука його шноващйного розвитку: сутшсть, структура, тдходи до ощнки. Маркетинг I менеджмент тновацш. 2011. №1. С.145-154. 7. Введение в общие цепи Маркова: учебно-метод. пособие / А. В. Зорин, В. А. Зорин, Е. В. Пройдакова, М. А. Федоткин. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2013. 51 с.
Нечволода Л. В., Стецюк А. В., Гриценко В. I. Застосування шформацшних технологш та сучасних економжо-математичних методiв для управлiння конкурентоспроможнiстю закладу вищот освiти
У статп розглянута основна проблематика кон-курентоспроможносп закладГв вищо! освГти Укра-!ни та проаналГзовано основн напрями !! тдви-щення через оптишзащю навчального процесу. Роз-роблено методику тдвищення ефективност контролю за яшстю навчання за рахунок впровадження та поеднання сучасних економшо-математичних ме-тодГв прогнозування якост навчання. В якост мате-матичного апарату було застосовано мехашзм лан-цюпв Маркова.
Ключовг слова: вища школа, конкурентоспро-можшсть, вища освГта, економшо-математичш ме-тоди, ланцюги Маркова, прогнозування, шформа-щйш технологи.
Нечволода Л. В., Стецюк А. В., Гриценко В.И. Применение информационных технологий и современных экономико-математических методов для управления конкурентоспособностью учреждения высшего образования
В статье рассмотрена основная проблематика конкурентоспособности высших учебных заведений Украины и проанализированы основные направления ее повышения путем оптимизации учебного процесса. Разработана методика повышения эффективности контроля за качеством обучения за счет внедрения и сочетание современных экономико-математических методов прогнозирования качества обучения. В качестве математического аппарата был применен механизм цепей Маркова.
Ключевые слова: высшая школа, конкурентоспособность, высшее образование, экономико-математические методы, цепи Маркова, прогнозирование, информационные технологии.
Nechvoloda L. V., Stetsyuk A. V., Gritsenko V. I. Application of information technologies and modern economic-mathematical methods for managing the competitiveness of higher education institutions
The article reviews the main problems of competitiveness of higher educational institutions of Ukraine. The main directions of its increase by optimization of educational process are analyzed. A methodology for increasing the effectiveness of monitoring the quality of education through the introduction and combination of modern economic and mathematical methods for predicting the quality of education is developed. As a mathematical apparatus, the Markov chains mechanism was applied.
Keywords: higher school, competitiveness, higher education, economic and mathematical methods, Markov chains, forecasting, information technologies.
Стаття надшшла до редакци 20.07.2018
Прийнято до друку 11.09.2018
