surguvestВестник Сургутского государственного университетаSurgut State University Journal2949-3455Сургутский государственный университет10.34822/2312-3419-2020-1-12-21surguvest-424Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИECONOMICSНЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕЙТИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕСУРСОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫFUZZY-MULTIPLE RATING FOR RESOURCES EFFICIENCY OF DIGITAL EDUCATIONAL ENVIRONMENTГрошевА. Р.GroshevA. R.

доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Института экономики и управления;

E-mail: 79180063605@ya.ru

Doctor of Sciences (Economics), Professor, Chief Researcher, Institute of Economics and Management;

E-mail: 79180063605@ya.ru

ГрошеваТ. А.GroshevaT. A.

кандидат экономических наук, доцент, директор Института цифровой экономики

Candidate of Sciences (Economics), Docent, Head, Institute of Digital Economy

БезуевскаяВ. А.BezuevskayaV. A.

кандидат педагогических наук, доцент, проректор по развитию

Candidate of Sciences (Education), Docent, Vice-rector on Development

Сургутский государственный университет, Сургут, РоссияРоссияSurgut State University, Surgut, RussiaRussian FederationЮгорский государственный университет, Ханты-Мансийск, РоссияРоссияYugra State University, Khanty-Mansiysk, RussiaRussian Federation20202104202001 (27)1221Copyright © Грошев А.Р., Грошева Т.А., Безуевская В.А., 20202020Грошев А.Р., Грошева Т.А., Безуевская В.А.Groshev A.R., Grosheva T.A., Bezuevskaya V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.surguvest.ru/jour/article/view/424

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 повышениимотивации учащихся.Для формирования оценок использована нормировка показателей с их последующим агрегированием в комплексные числовые оценки по направлениям. Введены в рассмотрение нечѐткие 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.

The article proposes a method for calculating complex numerical estimates of digital educational resourcesaccording to their importance and availability, the level of integration of the resource in the implementationof 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.

цифровой образовательный ресурскомплексная оценкалингвистическая переменнаяdigital educational resourceintegrated assessmentlinguistic variableReferencesПаспорт регионального проекта «Цифровая образовательная среда (Ханты-Мансийский автономный округ – Югра)» 049-П00 от 13.11.2018 : текст с изменениями и дополнениями. URL: https://depobrmolod.admhmao.ru/ (дата обращения: 10.06.2019).Паспорт регионального проекта «Цифровая образовательная среда (Ханты-Мансийский автономный округ – Югра)» 049-П00 от 13.11.2018 : текст с изменениями и дополнениями. URL: https://depobrmolod.admhmao.ru/ (дата обращения: 10.06.2019).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.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.Грошев А. Р., Грошева Т. А., Безуевская В. А. Нечѐтко-множественный прогноз образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 3. С. 1025–1036.Грошев А. Р., Грошева Т. А., Безуевская В. А. Нечѐтко-множественный прогноз образовательных результатов на основе показателей использования цифровых образовательных ресурсов // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 3. С. 1025–1036.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.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.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.Рутковский Л. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М. : Горячая линия – Телеком, 2010. 520 с.Рутковский Л. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М. : Горячая линия – Телеком, 2010. 520 с.Новак В. Математические принципы нечѐткой логики = Mathematical Principles of Fuzzy Logic / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж; пер. с англ. А. Н. Аверкина. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. 347 c.Новак В. Математические принципы нечѐткой логики = Mathematical Principles of Fuzzy Logic / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж; пер. с англ. А. Н. Аверкина. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. 347 c.Пытьев Ю. М. Возможность: элементы теории и применения. М. : УРСС, 2000.Пытьев Ю. М. Возможность: элементы теории и применения. М. : УРСС, 2000.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.