surguvestВестник Сургутского государственного университетаSurgut State University Journal2949-3455Сургутский государственный университет10.34822/2312-3419-2022-3-46-53surguvest-754Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИECONOMICSНЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННАЯ МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВFUZZY-MULTIPLE METHODOLOGY OF A COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF THE QUALITY OF EDUCATIONAL PERFORMANCEhttps://orcid.org/0000-0002-5744-0811БезуевскаяВ. А.BezuevskayaV. A.

кандидат педагогических наук

E-mail: 1114@surgu.ru

Candidate of Sciences (Education)

11114@surgu.ru

https://orcid.org/0000-0002-4248-052XГрошеваТ. А.GroshevaT. A.

кандидат экономических наук, доцент

E-mail: t_grosheva@ugrasu.ru

 

Candidate of Sciences (Economics), Associat Professor                      

t_grosheva@ugrasu.ru

Сургутский государственный университет, СургутРоссияSurgut State University, SurgutRussian FederationЮгорский государственный университет, Ханты-МансийскРоссияYugra State University, Khanty-MansiyskRussian Federation20220610202203 (37)4653Copyright © Безуевская В.А., Грошева Т.А., 20222022Безуевская В.А., Грошева Т.А.Bezuevskaya V.A., Grosheva T.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/754

Предложена нечетко-множественная методика комплексной оценки качества образовательных результатов обучающихся общеобразовательных организаций, представляющая собой модификацию спектр-балльной методики, разработанной и реализуемой в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре с 2017 года. Представленная нечетко-множественная методика построения «оценки индекса образовательных результатов» и «оценки индекса социального благополучия школ» позволяет рассчитать комплексные оценки каждого индекса не обычным усреднением, а агрегированием числовых значений их показателей на основе системы нечетко-логических выводов. Существенно, что при этом происходит ранжирование образовательных учреждений и лингвистическое распознавание термов уже на этапе рассмотрения каждого из показателей. Разбиение универсальных множеств лингвистических переменных на термы осуществляется таким образом, что при этом происходит автоматическое разделение образовательных учреждений на квартили в соответствии с исходной спектр-балльной методикой. Модификация методики включает в себя также обоснованный выбор весовых коэффициентов показателей посредством использования схемы попарных сравнений на основе усреднения группы экспертных оценок. Предложенная методика может быть легко реализована в программное обеспечение.

The article proposes fuzzy-multiple methodology for а comprehensive assessment of the quality of educational performance of students in general educational institutions. The methodology is a modification of spectrum-point-based methodology developed and implemented in the Khanty-Mansi Autonomous Okrug ‒ Ugra since 2017. The presented fuzzy-multiple methodology of constructing the “educational results index assessment” and the “school social well-being index assessment” makes it possible to calculate the complex estimates of each index not by ordinary averaging, but by aggregating numerical values of their indicators based on a system of fuzzy logical conclusions. At the same time, a significant process occurs: educational institutions are being ranked and linguistic recognition of terms is at the stage of consideration of each indicator. The division of universal sets of linguistic variables into terms is carried out in such a way that the educational institutions are automatically divided into quartiles according to the original spectrum-point-based methodology. Modification of the methodology also includes reasonable selection of the weight ration indicators using a pairwise comparison scheme based on averaging of a group of expert assessments. The proposed methodology can be easily implemented as software.

оценка качестваменеджмент образованиялингвистическая переменнаяquality assessmenteducational managementlinguistic variableReferencesМетодика комплексной оценки качества образовательных результатов обучающихся образовательных организаций, расположенных на территории Ханты-Мансийского автономного округа – Югры на 2022 год. URL: https://iro86.ru/images/ Mетодика_2022.pdf (дата обращения: 20.08.2022).Методика комплексной оценки качества образовательных результатов обучающихся образовательных организаций, расположенных на территории Ханты-Мансийского автономного округа – Югры на 2022 год. URL: https://iro86.ru/images/ Mетодика_2022.pdf (дата обращения: 20.08.2022).Грошева Т. А., Дивеева Г. В. Реализация подходов «бережливого региона» в развитии системы оценки качества образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры // Вестн. Югорск. гос. ун-та. 2022. № 1 (64). С. 147–154.Грошева Т. А., Дивеева Г. В. Реализация подходов «бережливого региона» в развитии системы оценки качества образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры // Вестн. Югорск. гос. ун-та. 2022. № 1 (64). С. 147–154.Тихонина С. А., Клочкова Т. Н., Шрайнер О. В. О роли социологических исследований в оценке качества дошкольного образования в регионе // Миссия конфессий. 2020. Т. 9, № 7 (48). С. 796–803.Тихонина С. А., Клочкова Т. Н., Шрайнер О. В. О роли социологических исследований в оценке качества дошкольного образования в регионе // Миссия конфессий. 2020. Т. 9, № 7 (48). С. 796–803.Реморенко И. М., Зададаев С. А. Качество общего образования о методиках и результатах интерпретируемой оценки // Образоват. политика. 2020. № 3 (83). С. 32–37.Реморенко И. М., Зададаев С. А. Качество общего образования о методиках и результатах интерпретируемой оценки // Образоват. политика. 2020. № 3 (83). С. 32–37.Данильченко С. Л. Комплексная система оценки качества образования как совокупность организационной структуры, методик, процессов и ресурсов // Междунар. журн. экспериментал. образования. 2017. № 3–2. С. 179–184.Данильченко С. Л. Комплексная система оценки качества образования как совокупность организационной структуры, методик, процессов и ресурсов // Междунар. журн. экспериментал. образования. 2017. № 3–2. С. 179–184.Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. : Мир, 1976. 165 с.Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. : Мир, 1976. 165 с.Kramarov S., Temkin I., Khramov V. The Principles of Formation of United Geo-Informational Space Based on Fuzzy Triangulation // Procedia Computer Science. 2017. No. 120. P. 835‒843.Kramarov S., Temkin I., Khramov V. The Principles of Formation of United Geo-Informational Space Based on Fuzzy Triangulation // Procedia Computer Science. 2017. No. 120. P. 835‒843.Крамаров С. О., Сахарова Л. В., Храмов В. В. Мягкие вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров // Науч. вестн. Южного ин-та менеджмента. 2017. № 3. С. 42–51.Крамаров С. О., Сахарова Л. В., Храмов В. В. Мягкие вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров // Науч. вестн. Южного ин-та менеджмента. 2017. № 3. С. 42–51.Блюмин С. Л., Шуйкова И. А., Сараев П. В., Черпаков И. В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения : моногр. Липецк, 2002. 111 с.Блюмин С. Л., Шуйкова И. А., Сараев П. В., Черпаков И. В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения : моногр. Липецк, 2002. 111 с.Конышева Л. К., Назаров Д. М. Основы теории нечетких множеств. СПб. : Питер, 2011. 192 с.Конышева Л. К., Назаров Д. М. Основы теории нечетких множеств. СПб. : Питер, 2011. 192 с.Нестерова С. И., Лукша С. В. Применение многомерного сравнительного анализа в оценке финансового состояния нефтеперерабатывающей организации // Вестн. Междунар. ин-та рынка. 2018. № 2. С. 36–42.Нестерова С. И., Лукша С. В. Применение многомерного сравнительного анализа в оценке финансового состояния нефтеперерабатывающей организации // Вестн. Междунар. ин-та рынка. 2018. № 2. С. 36–42.

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