Снижение асимметричности информации в управлении вузом посредством инструментария больших данных
Рзаева У.Ш. гызы1
1 Азербайджанский Государственный Экономический Университет
Статья в журнале
Глобальные рынки и финансовый инжиниринг *
Том 5, Номер 1 (Январь-Март 2018)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Цитировать:
Рзаева У.Ш. гызы Снижение асимметричности информации в управлении вузом посредством инструментария больших данных // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 1. – doi: 10.18334/grfi.5.1.39064.
Аннотация:
Высшие учебные заведения владеют огромными объемами информации, включающей сведения об учебных курсах, общие данные о студентах, оценки успеваемости, академические и дисциплинарные записи, которые могут быть использованы в аналитических целях для оптимизации бизнес-процессов. Аналитика, опирающаяся на большие данные в высшем образовании, может трансформировать существующие процессы администрирования, преподавания, обучения и академической работы, способствуя достижению целей политики вуза и помогая решать современные проблемы, стоящие перед высшим образованием. Большие данные предоставляют вузам прогностические инструменты, необходимые для улучшения результатов обучения, а также способы обеспечения качества академических программ.
Ключевые слова: коррупция, методы анализа, неравномерное распределение информации, оптимизации бизнес-процессов
JEL-классификация: I23, M19, M15
В издательстве открыта вакансия ответственного редактора научного журнала с возможностью удаленной работы
Подробнее...
Источники:
Brown M. Learning Analytics: The coming third wave. Louisville. EDUCAUSE Learning Initiative. [Электронный ресурс]. URL: http://net.educause.edu/ir/library/pdf/ELIB1101.pdf.
3. George G. // Academy of Management Journal. – 2014. – № 2. – С. 321-326. – url: http://dx.doi.org/10.5465/amj.2014.4002.
Hrabowski F. A. III, Suess J., Fritz, J. Assessment and analytics in institutional transformation. EDUCAUSE Review. [Электронный ресурс]. URL: http://www.educause.edu/ero/article/ assessment-and-analytics-institutional-transformation.
5. Kaplan S., Beinhocker E.D. The Real Value of Strategic Planning // MIT Sloan Management Review. – 2003. – № 2.
6. Lyman P., Varian H.R. How much information // Rn. – 2003.
Merkulova E.P. Information asymmetry in the regional markets of educational services and ways of its decrease // The Region at the East and West Intersection: Globalization and Competitiveness / Eds. N.Ya.Kalyuzhnova, K.L.Lidin, A.Ya.Yakobson. – 2003. – рр. 324-325
8. Pentland A. The Data Driven Society // Scientific American. – 2013. – С. 78-83.
9. Picciano A.G. The evolution of big data and learning analytics in American higher education // Journal of Asynchronous Learning Network. – 2012. – № 16. – С. 9-20.
10. Pigini C., Staffolani S. Beyond participation: do the cost and quality of higher education shape the enrollment composition? The case of Italy // Higher Education. – 2016. – № 71(1). – С. 119-142.
Siemens G., Baker R. Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. In S. Buckingham Shum. D. Gašević, & R. Ferguson (Eds.) // Learning Analytics and Knowledge: LAK '12 Proceedings of the 2nd International Conference. New York, 2012. – С. 252-254.– doi: 10.1145/2330601.2330661.
Siemens G. How data and analytics can improve education. Rn. [Электронный ресурс]. URL: http://radar.oreilly.com/2011/07/education-data-analytics-learning.html.
Аллак Ж. Коррумпированные школы, коррумпированные университеты: Что можно сделать?. - Париж: Международный Институт планирования образования ЮНЕСКО, 2014. – 365 с.
14. Аугустинавичюте А. Дуальная природа человека // Наука и религия. – 1991. – № 12.
15. Бакшеева А.Д. Исследование факторов эффективности деятельности вуза на основе анализа корневых причин // Известия УрГЭУ. – 2015. – № 6(62). – С. 155-162.
Бурцева К.Ю. Внутренний контроль деятельности вуза: определение, сущность, содержание. Вектор науки ТГУ. [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/vnutrenniy-kontrol-deyatelnosti-vuza-opredelenie-suschnost-soderzhanie.
Васютинская С.И. Информационная асимметрия в образовательных технологиях. Образовательные ресурсы и технологии. [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnaya-asimmetriya-v-obrazovatelnyh-tehnologiyah.
Гарфинкель С. Все под контролем. Кто и как следит за тобой. - Екатеринбург: «У-Фактория», 2004. – 432 с.
19. Дамм И.А. Коррупция в сфере образования: понятие, характерные черты, формы и виды // Актуальные проблемы экономики и права. – 2016. – № 4(40). – С. 5-17. – url: http://cyberleninka.ru/article/n/korruptsiya-v-sfere-obrazovaniya-ponyatie-harakternye-cherty-formy-i-vidy.
Дмитриев Д.В. Формирование подхода к оценке уровня асимметрии информации о ключевых параметрах локального отраслевого рынка. Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-podhoda-k-otsenke-urovnya-asimmetrii-informatsii-o-klyuchevyh-parametrah-lokalnogo-otraslevogo-rynka.
Ефимова Е. М. Высшее образование на рынке образовательных услуг как объект для экономического анализа. Армия и общество. [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/vysshee-obrazovanie-na-rynke-obrazovatelnyh-uslug-kak-obekt-dlya-ekonomicheskogo-analiza.
Майсор Д., Кхупат Ш., Джайн Ш. Архитектура и шаблоны больших данных: Часть 3. Понимание архитектурных слоев решения для работы с большими данными. Work. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/bd-archpatterns3/index.html.
23. Миловидов В. Информационная асимметрия и "Большие данные": грядет ли пересмотр парадигмы финансового рынка? // Мировая экономика и международные отношения. – 2017. – № 3. – С. 5-14.
Новикова Н.В., Цукерблат Д.М. Формирование информационной системы для обеспечения исследований рынка товаров и услуг. Библиосфера. [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-informatsionnoy-sistemy-dlya-obespecheniya-issledovaniy-rynka-tovarov-i-uslug.
Страница обновлена: 05.05.2020 в 21:56:11