FUZZY-MULTIPLE RATING FOR RESOURCES EFFICIENCY OF DIGITAL EDUCATIONAL ENVIRONMENT
https://doi.org/10.34822/2312-3419-2020-1-12-21
Abstract
The article proposes a method for calculating complex numerical estimates of digital educational resources
according to their importance and availability, the level of integration of the resource in the implementation
of 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.
About the Authors
A. R. Groshev
Surgut State University, Surgut, Russia
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Economics), Professor, Chief Researcher, Institute of Economics and Management;
E-mail: 79180063605@ya.ru
T. A. Grosheva
Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Economics), Docent, Head, Institute of Digital Economy
V. A. Bezuevskaya
Surgut State University, Surgut, Russia
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Education), Docent, Vice-rector on Development
References
1. 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).
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.
6. Рутковский Л. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М. : Горячая линия – Телеком, 2010. 520 с.
7. 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.
8. Пытьев Ю. М. Возможность: элементы теории и применения. М. : УРСС, 2000.
Review
For citations:
Groshev A.R., Grosheva T.A., Bezuevskaya V.A. FUZZY-MULTIPLE RATING FOR RESOURCES EFFICIENCY OF DIGITAL EDUCATIONAL ENVIRONMENT. Surgut State University Journal. 2020;(1 (27)):12-21. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/2312-3419-2020-1-12-21
Views:
194
Email this article 