РАЗРАБОТКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ ЦИФР ПРИЕМА

  • Liana G. Amirkhanyan Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
  • Anna G. Amirkhanyan Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
  • Aleksey A. Saraev Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
  • Andrey V. Smirnov Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
Ключевые слова: матрица Бостонской консалтинговой группы, многоуровневая оптимизация, приемная кампания, оценка рисков

Аннотация

Цель. Основная проблема вузов заключается в том, что существует проработанная система утверждения и распределения контрольных цифр приема между образовательными организациями, но отсутствует единая система распределения бюджетных и платных мест внутри укрупненных групп направлений и специальностей (УГСН). В связи с этим предлагается разработать многокритериальную модель распределения бюджетных и платных мест внутри УГСН, которая будет являться инструментом анализа востребованности тех или иных направлений среди абитуриентов и учета рисков не заполнения направлений, на которые может быть выделено больше, чем будет желающих.

Метод или методология проведения работы. Основу исследования образуют многокритериальная оптимизация, нормализация данных, аддитивная свертка, построение матрицы БКГ.

Результаты. Разработанная модель позволяет составить оптимальное для университета распределение, которое можно использовать как для конкретной УГСН, так и для всего университета в целом, что обеспечивается многоуровневой оптимизацией, которая была использована для решения поставленной задачи. Также модель позволяет учесть риски не заполнения мест и минимизировать их.

Область применения результатов. Результаты исследования могут быть применены в сфере прогнозирования набора абитуриентов.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Liana G. Amirkhanyan, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»

магистр 1 курса

Anna G. Amirkhanyan, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»

магистр 2 курса

Aleksey A. Saraev, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»

магистр 1 курса

Andrey V. Smirnov, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»

аспирант 1 курса

Литература

Список литературы

Гребенникова И.В. Методы оптимизации: учебное пособие. Екатеринбург: УрФУ. 2017. С. 148.

Гуртов В.А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21. № 4(110). С. 130-161.

Зарубина Н.К. Оценка сложности получения контрольных цифр приема вузом // Молодежь и XXI век - 2016: Материалы VI Международной молодежной научной конференции: в 4-х томах, Курск, 25–26 февраля 2016 года. Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2016. С. 48-53.

Михель А.А. Алгоритмизация принятия управленческих решений об установлении контрольных цифр приема в системе высшего образования // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2015. № 1(8). С. 15.

Поляков В.А. Метод аддитивной свертки при многокритериальной оценке управленческих решений в экономике // Научные исследования и разработки. Экономика. 2022. Т. 10. № 3. С. 61-64.

Постановление Правительства Российской Федерации от 18.07.2008 г. № 543 «Об утверждении Типового положения об образовательном учреждении среднего профессионального образования (среднем специальном учебном заведении)» URL: http://government.ru/docs/all/64810/ (дата обращения: 13.11.2023)

Правила приема МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2023 г. URL: https://bmstu.ru/documents (дата обращения: 13.11.2023)

Старовойтов В.В. Нормализация данных в машинном обучении // Информатика. 2021. Т. 18. № 3. С. 83-96.

Таха Х.А. Введение в исследование операций, 7-е издание. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. С. 912.

Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. М.: Радио и связь, 1992. С. 504.

GOST R ISO/IEC 31010–2011. Risk management – Risk assessment techniques. М.: Verlag Standards, 2012.

References

Grebennikova I.V. Metody optimizatsii: uchebnoe posobie [Methods of optimization: textbook]. Ekaterinburg: UrFU, 2017, p. 148.

Gurtov V.A. Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz [University management: practice and analysis], 2017, vol. 21, no. 4(110), pp. 130-161.

Zarubina N.K. Molodezh’ i XXI vek - 2016: Materialy VI Mezhdunarodnoy molodezhnoy nauchnoy konferentsii: v 4-kh tomakh, Kursk, 25–26 fevralya 2016 goda [Youth and XXI century - 2016: Proceedings of the VI International Youth Scientific Conference: in 4 volumes, Kursk, February 25-26, 2016]. Kursk: Closed Joint Stock Company “Universitetskaya kniga”, 2016, pp. 48-53.

Mikhel A.A. Modelirovanie, optimizatsiya i informatsionnye tekhnologii [Modeling, optimization and information technologies], 2015, no. 1(8), p. 15.

Polyakov V.A. Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika [Research and Development. Economics], 2022, vol. 10, no. 3,pp. 61-64.

Decree of the Government of the Russian Federation from 18.07.2008 № 543 “On Approval of the Standard Regulations on the Educational Institution of Secondary Professional Education (Secondary Specialized Educational Institution)” URL: http://government.ru/docs/all/64810/

Rules of admission of MSTU named after N.E. Bauman, 2023 URL: https://bmstu.ru/documents

Starovoitov V.V. Informatika [Informatics], 2021, vol. 18, no. 3,pp. 83-96.

Taha H.A. Vvedenie v issledovanie operatsiy [Introduction to Operations Research]. M.: Publishing House “Williams”, 2005, p. 912.

Steuer R. Mnogokriterial’naya optimizatsiya [Multicriteria Optimization]. M.: Radio and Communication, 1992, p. 504.

GOST R ISO/IEC 31010-2011. Risk management - Risk assessment techniques. Moscow: Verlag Standards, 2012.


Просмотров аннотации: 38
Загрузок PDF: 29
Опубликован
2023-12-30
Как цитировать
Amirkhanyan, L., Amirkhanyan, A., Saraev, A., & Smirnov, A. (2023). РАЗРАБОТКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ ЦИФР ПРИЕМА. Russian Journal of Education and Psychology, 14(6), 169-185. https://doi.org/10.12731/2658-4034-2023-14-6-169-185
Раздел
Педагогические исследования