Нечетко-множественный прогноз образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов

Грошев А.Р.1, Грошева Т.А.2, Безуевская В.А.1
1 Сургутский государственный университет, Россия, Сургут
2 Югорский государственный университет, Россия, Ханты-Мансийск

 Скачать PDF | Загрузок: 43 | Цитирований: 10

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2019)

Цитировать эту статью:

Грошев, А. Р. Нечетко-множественный прогноз образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов / А. Р. Грошев, Т. А. Грошева, В. А. Безуевская // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Т. 9, № 3. – С. 1025-1036. – DOI 10.18334/vinec.9.3.40985
Groshev, A. R., Grosheva, T. A., & Bezuevskaya, V. A. (2019). Fuzzy-multiple forecast of educational results based on indicators of the use of digital educational resources. Russian Journal of Innovation Economics, 9(3), 1025-1036. https://doi.org/10.18334/vinec.9.3.40985

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=41263364
Цитирований: 10 по состоянию на 24.01.2023

Аннотация:
Разработана нечетко-множественная модель прогнозирования результатов деятельности образовательных учреждений на основе системы нечетко-логических выводов с несколькими входными переменными. Для построения модели использованы результаты мониторинга цифровой образовательной среды 206 общеобразовательных организаций 16 муниципальных образований Ханты-Мансийского автономного округа в отношении направлений использования цифровых (электронных) образовательных ресурсов при реализации образовательной деятельности на уровне начального общего, основного общего и среднего общего образования. Модель позволяет на основе числовых значений 12 показателей, характеризующих использование цифровых образовательных ресурсов в образовательном процессе, спрогнозировать наиболее вероятное значение индекса образовательных результатов для конкретной образовательной организации.

Ключевые слова: цифровые образовательные ресурсы, индекс образовательных результатов, система нечетко-логических выводов

JEL-классификация: I21, C15, C59

Похожие статьи:

   Нечетко-множественная модификация спектр-балльной методики оценки финансового состояния предприятия (на основе Audit-IT) (Стрюков М.Б., Чувенков А.Ф. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 1 / 2021

   Нечетко-множественный анализ динамики развития IT-отрасли на основе системы показателей «Прибыль, налоги, социальное страхование» (Сахарова Л.В., Тищенко Е.Н. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 2 / 2022

Источники:

Паспорт проекта «Цифровая образовательная среда Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» 049-П00 от 13.11.2018 : текст с изменениями и дополнениями. Depobr-molod.admhmao.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://depobr-molod.admhmao.ru/natsionalnyy-proekt-obrazovanie/regionalnyy-uroven/tsifrovaya-obrazovatelnaya-sreda/2282886/pasport-proekta ( дата обращения: 10.06.2019 ).
Грошева Т.А. Отчет по результатам выполнения технологической разработки «Разработка и проведение мониторинга цифровой образовательной среды общеобразовательных организаций Ханты-Мансийского автономного округа - Югры (2019 год)»
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.:Мир, 1976.
4. Kramarov S., Temkin I., Khramov V. The principles of formation of united geo-informational space based on fuzzy triangulation // Procedia Computer Science. – 2017. – № 120. – С. 835-843. – doi: 10.1016/j.procs.2017.11.315 .
5. Крамаров С.О., Сахарова Л.В., Храмов В.В. Мягкие вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров // Научный вестник южного института менеджмента. – 2017. – № 3(19). – С. 42-51.
Блюмин С.Л., Шуйкова И.А., Сараев П.В., Черпаков И.В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения. / Монография. - Липецк: ЛЭГИ, 2002. – 111 с.
Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. - СПб.: Питер, 2011. – 192 с.

Смотрите также:

   Построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России (Гурьева М.А.) // Экономика, предпринимательство и право. № 8 / 2020

   Сравнительный анализ теории нечетких множеств и классического вероятностного подхода к оценке возможности неблагоприятного исхода венчурных инвестиций (Трифонов Е.С.) // Креативная экономика. № 3 / 2009

   Математические модели и алгоритмы интеллектуальной платформы нового типа для реализации индивидуальной траектории обучения с учетом психотипа обучающегося (Сахарова Л.В., Арапова Е.А. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 2 / 2023

   Нечетко-множественная модель IT-кластера (на примере Ростовской области) на основе модифицированной модели Леонтьева (Сахарова Л.В., Щербаков С.М. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 3 / 2021

   Методика оценки риска банкротства предприятия на основе комплекса MDA-моделей и теории нечетких множеств (Сахарова Л.В., Батищева Г.В. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 3 / 2020

Страница обновлена: 13.09.2025 в 05:18:02

 
 

 Download PDF | Downloads: 43 | Citations: 10

Fuzzy-multiple forecast of educational results based on indicators of the use of digital educational resources

Groshev A.R., Grosheva T.A., Bezuevskaya V.A.

Journal paper

Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 9, Number 3 (July-September 2019)

Citation:

Groshev, A. R., Grosheva, T. A., & Bezuevskaya, V. A. (2019). Fuzzy-multiple forecast of educational results based on indicators of the use of digital educational resources. Russian Journal of Innovation Economics, 9(3), 1025-1036. https://doi.org/10.18334/vinec.9.3.40985

Abstract:
A fuzzy-multiple model of predicting the results of educational institutions based on a system of fuzzy-logical conclusions with several input variables has been developed. To build the model, we used the results of monitoring the digital educational environment of 206 educational institutions of 16 municipalities of the Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug in relation to the directions of using digital (electronic) educational resources in the implementation of educational activities at the level of primary general, basic general and secondary general education. The model allows predicting the most probable value of the index of educational results for a specific educational organization based on the numerical values of 12 indicators characterizing the use of digital educational resources in the educational process.

Keywords: digital educational resources, index of educational outcomes, system of fuzzy-logic conclusions

JEL-classification: I21, C15, C59