Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти
У статті розглянута основна проблематика конкурентоспроможності закладів вищої освіти України та проаналізовано основні напрями її підвищення через оптимізацію навчального процесу. Розроблено методику підвищення ефективності контролю за якістю навчання за рахунок впровадження та поєднання сучасних е...
Gespeichert in:
| Datum: | 2018 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2018
|
| Schriftenreihe: | Економічний вісник Донбасу |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/143515 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти / Л.В.Нечволода, А.В.Стецюк, В.І.Гриценко // Економічний вісник Донбасу. — 2018. — № 3 (53). — С. 120-125. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-143515 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1435152018-11-05T01:23:11Z Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти Нечволода, Л.В. Стецюк, А.В. Гриценко, В.І. Маркетинг У статті розглянута основна проблематика конкурентоспроможності закладів вищої освіти України та проаналізовано основні напрями її підвищення через оптимізацію навчального процесу. Розроблено методику підвищення ефективності контролю за якістю навчання за рахунок впровадження та поєднання сучасних економіко-математичних методів прогнозування якості навчання. В якості математичного апарату було застосовано механізм ланцюгів Маркова. В статье рассмотрена основная проблематика конкурентоспособности высших учебных заведений Украины и проанализированы основные направления ее повышения путем оптимизации учебного процесса. Разработана методика повышения эффективности контроля за качеством обучения за счет внедрения и сочетание современных экономико-математических методов прогнозирования качества обучения. В качестве математического аппарата был применен механизм цепей Маркова. The article reviews the main problems of competitiveness of higher educational institutions of Ukraine. The main directions of its increase by optimization of educational process are analyzed. A methodology for increasing the effectiveness of monitoring the quality of education through the introduction and combination of modern economic and mathematical methods for predicting the quality of education is developed. As a mathematical apparatus, the Markov chains mechanism was applied. 2018 Article Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти / Л.В.Нечволода, А.В.Стецюк, В.І.Гриценко // Економічний вісник Донбасу. — 2018. — № 3 (53). — С. 120-125. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. 1817-3772 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/143515 004.94:330.4:37 uk Економічний вісник Донбасу Інститут економіки промисловості НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Маркетинг Маркетинг |
| spellingShingle |
Маркетинг Маркетинг Нечволода, Л.В. Стецюк, А.В. Гриценко, В.І. Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти Економічний вісник Донбасу |
| description |
У статті розглянута основна проблематика конкурентоспроможності закладів вищої освіти України та проаналізовано основні напрями її підвищення через оптимізацію навчального процесу. Розроблено методику підвищення ефективності контролю за якістю навчання за рахунок впровадження та поєднання сучасних економіко-математичних методів прогнозування якості навчання. В якості математичного апарату було застосовано механізм ланцюгів Маркова. |
| format |
Article |
| author |
Нечволода, Л.В. Стецюк, А.В. Гриценко, В.І. |
| author_facet |
Нечволода, Л.В. Стецюк, А.В. Гриценко, В.І. |
| author_sort |
Нечволода, Л.В. |
| title |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| title_short |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| title_full |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| title_fullStr |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| title_full_unstemmed |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| title_sort |
застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| publishDate |
2018 |
| topic_facet |
Маркетинг |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/143515 |
| citation_txt |
Застосування інформаційних технологій та сучасних економіко-математичних методів для управління конкурентоспроможністю закладу вищої освіти / Л.В.Нечволода, А.В.Стецюк, В.І.Гриценко // Економічний вісник Донбасу. — 2018. — № 3 (53). — С. 120-125. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
| series |
Економічний вісник Донбасу |
| work_keys_str_mv |
AT nečvolodalv zastosuvannâínformacíjnihtehnologíjtasučasnihekonomíkomatematičnihmetodívdlâupravlínnâkonkurentospromožnístûzakladuviŝoíosvíti AT stecûkav zastosuvannâínformacíjnihtehnologíjtasučasnihekonomíkomatematičnihmetodívdlâupravlínnâkonkurentospromožnístûzakladuviŝoíosvíti AT gricenkoví zastosuvannâínformacíjnihtehnologíjtasučasnihekonomíkomatematičnihmetodívdlâupravlínnâkonkurentospromožnístûzakladuviŝoíosvíti |
| first_indexed |
2025-07-10T17:20:55Z |
| last_indexed |
2025-07-10T17:20:55Z |
| _version_ |
1837281373838114816 |
| fulltext |
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
120
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
УДК 004.94:330.4:37
Л. В. Нечволода,
кандидат технічних наук,
А. В. Стецюк,
В. І. Гриценко,
ДВНЗ «Донбаська державна машинобудівна академія», м. Краматорськ
ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА СУЧАСНИХ
ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ
КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНІСТЮ ЗАКЛАДУ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Постановка проблеми. У сучасній економіці
все більшої актуальності набуває конкуренція між
вищими навчальними закладами. Підвищення вимог
держави до якості освіти, оновлення та впрова-
дження нових технологій навчання, зміна організа-
ційних умов функціонування вузів, а також загост-
рення конкурентної боротьби на ринку праці і зміна
позиції держави по відношенню до вищої освіти
призвели до необхідності перетворень у системі уп-
равління вищими навчальними закладами (ВНЗ) [1].
Ринок освітніх послуг – це взаємодія попиту на
освітні послуги з боку основних господарюючих
суб'єктів (окремих осіб, домогосподарств, підпри-
ємств і організацій, держави) з їх пропозицією, яку
забезпечують різні освітні установи. Під конкурен-
тоспроможністю вищого навчального закладу розу-
міється як підготовка фахівців, що витримують кон-
курентну боротьбу в конкретному зовнішньому або
внутрішньому ринку праці, так і ведення ефективної
відтворювальної політики у всіх сферах своєї діяль-
ності [2]. Одним з таких напрямів є представлення
вищого навчального закладу на ринку освітніх по-
слуг як окремого регіону, де він знаходиться, так
і серед світових вищих шкіл. Найбільш успішні
вищі навчальні заклади займають високі позиції у
різноманітних рейтингах і мають високий пріоритет
для майбутніх студентів, потенційних інвесторів та
освітніх міжнародних організацій. Тому прийняття
стратегічних рішень з управління конкурентоспро-
можністю вищого навчального закладу на основі
аналізу якісних показників є одним з найважливі-
ших завдань сьогодення. Для підвищення ефектив-
ності аналізу таких показників повинні застосовува-
тися комплексні економіко-математичні методи в
сукупності з сучасними інформаційними технологі-
ями для їх підтримки.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. До-
слідження навчальної діяльності вищих навчальних
закладів можна знайти в роботах Б.Г. Ананьєва,
А.М. Леонтьєва, Л.С. Виготського, П.Я. Гальперина,
Н.Ф. Тализіна, Т.В. Габай, В.Я. Ляудіс, І.І. Ільясова
і багатьох інших. Така увага до навчальної діяльно-
сті визначається тим, що вона є природною складо-
вої діяльності людини.
У колективній монографії [3] студенти розгля-
даються як складова частина сучасного ринку праці
України, що істотно впливає на соціально-еконо-
мічну політику не тільки вищої школи, але й дер-
жави в цілому.
Г.Ф. Хоружий підкреслює, що навчання має ак-
тивно проводитися після закінчення ВНЗ, створю-
ючи нову мотивацію і подолавши існуючі пере-
шкоди [4]. Тому успішність студента можна розгля-
дати як довгострокову перспективу персонального
розвитку з урахуванням вимог ринку праці.
Згідно з Р.А. Фатхутдіновим [5], конкуренто-
спроможність вищого навчального закладу – це його
здатність готувати конкурентоспроможних фахів-
ців; розробляти конкурентоспроможні інновації в
своїй області; вести ефективну відтворювальну по-
літику в усіх сферах своєї діяльності. При цьому ме-
ханізм управління конкурентоспроможністю ВНЗ
складається з наступних взаємопов'язаних компо-
нент: місія вузу, його зв'язки з зовнішнім середови-
щем, інструменти нової інноваційної економіки, за-
стосування яких може забезпечити конкурентоспро-
можність вузу, принципи, функції та методи управ-
ління.
Однак актуальною є проблема пошуку ком-
плексного рішення на базі сучасних інформаційних
технологій [6], що дозволить підвищити якість нав-
чання у вищій школі та допоможе забезпечити необ-
хідній конкурентний рівень українських ВНЗ на єв-
ропейському ринку освітніх послуг.
Метою дослідження є підвищення ефективно-
сті навчального процесу та конкурентоспроможно-
сті вищого навчального закладу за рахунок впрова-
дження сучасних інформаційних технологій на базі
економіко-математичних методів.
Виклад основного матеріалу дослідження.
Для визначення ключових факторів аналізу позицій
закладу вищою освіти на ринку освітніх послуг бу-
демо розглядати конкурентоспроможність як здат-
ність ВНЗ задовольняти потребу споживачів освіт-
ніх послуг у певній сукупності професійних знань,
умінь і навичок в умовах прямої і непрямої конку-
ренції.
Для оцінки конкурентоспроможності ВНЗ ви-
користовують різноманітні методи статистики та
економіки, розробляють спеціальні таблиці, в яких
містяться дані про освітню установу та її основних
конкурентів. Аналіз цих таблиць дозволяє встано-
вити справжній стан закладу на ринку освітніх по-
слуг, визначити ключові фактори успіху. Багато ви-
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
121
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
щих навчальних закладів на основі цих рейтингів
вивчають і враховують досягнення конкурентів.
Вивчення конкурентного середовища вимагає
систематичного спостереження за головними супер-
никами, не випускаючи з уваги і потенційних. Отри-
ману інформацію доцільно систематизувати в ін-
формаційні системи і періодично аналізувати – це
дозволить дати оцінку по кожному фактору конку-
ренції та визначити загальне положення вузу на
ринку. Оцінка конкурентоспроможності є вихідним
пунктом заходів, спрямованих на її підвищення. Ко-
жен ВНЗ може самостійно проводити таку оцінку
своєї конкурентоспроможності, оцінюючи своє ста-
новище на ринку. Для цієї мети можна використову-
вати зіставлення параметрів аналізованого закладу з
параметрами конкурента.
На рис. 1 представлено ключові фактори конку-
рентоспроможності закладів вищої освіти.
Рис. 1. Схема формування конкурентної
переваги закладу вищої освіти
Кожному фактору присвоюється певне зна-
чення (фактичне абсолютне або відносне значення).
Якщо оцінювані параметри не мають фізичної міри
(комерційна таємниця), то для їх оцінки використо-
вується оцінка в балах, отриманих шляхом залу-
чення експертів. Далі за кожним фактором розрахо-
вується одиничний параметричний показник за
формулою (1):
i
a
i i
k
П
K
П
= , (1)
де Ki – показник конкурентоспроможності за i-м
фактором;
Пi
а – значення i-гo фактора для ВНЗ, що аналізу-
ється;
Піk – значення i-гo фактора для ВНЗ-конкурента;
i = 1, ..., n – кількість факторів, що беруть участь
в оцінці конкурентоспроможності ВНЗ.
Для комплексної оцінки конкурентоспромож-
ності за всіма факторами розраховується комплекс-
ний показник K за формулою (2):
1
( )
iin
a
i i
i k
П
K
П
β
α
=
= ⋅ , (2)
де αi – коефіцієнт вагомості i-гo фактора порівняно
з іншими аналізованими (визначається методом екс-
пертного опитування);
βi = 1, якщо збільшення Пi сприяє зростанню
конкурентоспроможності (якість освіти, реклама);
βi = -1, якщо збільшення Пi призводить до зни-
ження конкурентоспроможності (наприклад, вар-
тість навчання).
Сума вагомостей кожного з розглянутих факто-
рів в загальному обсязі не може перевищувати оди-
ницю.
Коефіцієнт конкурентоспроможності може
приймати наступні значення:
якщо K > 1, аналізований ВНЗ має вищу за кон-
курента конкурентоспроможність;
якщо K = 1, аналізований ВНЗ і конкурент ма-
ють однакову конкурентоспроможність;
якщо K < 1, аналізований ВНЗ поступається
конкуренту.
Розглянемо розрахунок показника конкуренто-
спроможності на приклад Донбаської державної ма-
шинобудівної академії (ДДМА, м. Краматорськ).
Найближчим конкурентом досліджуваного ВНЗ є
Донбаській інститут техніки та менеджменту
(ДІТМ, м. Краматорськ).
Аналіз наведених вище факторів представлено
у табл. 1. Порівняння виконувалося шляхом залу-
чення експертів (керівного складу ВНЗ та членів
приймальної комісії).
Оскільки оцінка проводилася в балах, показник
β може бути проігнорований в розрахунках. Згідно з
розрахунками коефіцієнт конкурентоспроможності
ДДМА дорівнює 1,06, що свідчить про конкурентну
перевагу над ДІТМ.
Однак аналізований ВНЗ має замалу конку-
рентну перевагу, що вимагає більш активних дій від
керівництва закладу вищої освіти. Оскільки най-
вищу вагомість має якість навчання, то потрібно
розробити стратегію впливу на якість навчання.
Одним із завдань підвищення ефективності на-
вчального процесу вищого навчального закладу є
створення якісних навчальних планів, що дадуть
змогу підготовити кваліфікованого фахівця в певній
виробничій діяльності та підвищити загальну якість
навчання. Якість складання таких планів можна оці-
нити поточною та підсумковою успішністю як кон-
кретних студентів, так і навчальних груп (потоків) у
цілому. Більш важливим у даному сенсі є завчасне
коригування навчальних програм за допомогою ма-
тематичного прогнозування майбутньої успішності
студентів.
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
122
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
Таблиця 1
Розрахунок конкурентоспроможності ДДМА у порівнянні з ДІТМ
№
з/п
Фактори
конкурентоспроможності
Вагомість
фактора, αi
Оцінка
ДДМА,
Пi
а
Оцінка
ДІТМ
Пі
k
Одиничний
показник,
Ki
Комплексний
показник,
αi · Ki
1 Якість освіти 0,14 5 4 1,25 0,175
2 Наявність унікальних послуг 0,08 4 4 1 0,08
3 Правова захищеність 0,13 5 4 1,25 0,1625
4 Вартість навчання 0,12 3 5 0,6 0,072
5 Наявність гуртожитків та
сервіси 0,08 4 4 1 0,08
6 Реклама та соціальна актив-
ність 0,11 4 5 0,8 0,088
7 Форми та методи навчання 0,13 5 5 1 0,13
8 Перспективи працевлашту-
вання 0,12 4 3 1,333333333 0,16
9 Різноманітність спеціально-
стей 0,09 5 4 1,25 0,1125
1 1,06
Для прогнозування загальної успішності сту-
дентів ВНЗ було вирішено використати метод лан-
цюгів Маркова [7].
Процес називається марківським, якщо в будь-
який момент часу ймовірність будь-якого стану
системи в майбутньому залежить тільки від стану
системи в поточний момент і не залежить від того,
яким чином система прийшла в цей стан. Перехід-
ною ймовірністю ijP називається умовна ймовір-
ність переходу системи на k-му кроці в стан jS за
умови, що на (k-1) кроці система перебувала в стані
iS Матрицею переходу системи називають мат-
рицю, яка містить всі перехідні ймовірності цієї си-
стеми. Рівність Маркова, зображена у формулі (3),
пов'язує матрицю переходу nP за n кроків з матри-
цею переходу 1P за 1 крок:
1
n
nP P= (3)
Під станом системи будемо розуміти певний
розподіл студентів по групах залежно від серед-
нього балу студента за системою оцінювання ECTS.
Діапазон балів за 100-бальною шкалою, що відпові-
дає певному рейтингу ECTS наведено в табл. 2.
Вважаємо, що стан системи в поточному се-
местрі залежить тільки від її стану у попередньому
семестрі, тобто визначаємо цей процес зміни сис-
теми як ланцюг Маркова. Тож, якщо аналіз успіш-
ності виконується на базі трьох семестрів, то сис-
тема має 3 стани: S0, S1, S2. Тут S0 – стан системи
після першого семестру, S1 – стан системи після
другого семестру, S2 – стан системи після третього
семестру (відповідає підсумковому поточному рей-
тингу).
Використовуючи дані результатів сесії після
першого семестру, маємо середній бал для кожного
студента і розподілимо всіх студентів на n умовних
Таблиця 2
Зіставлення рейтингів за 100-бальною шкалою
та ECTS
Рейтинг за 100-бальною
шкалою
Рейтинг ECTS
90 – 100 балів A
81 – 89 балів B
75 – 80 балів C
65 – 74 балів D
55 – 64 балів E
54 бали і нижче FX
груп. Далі дивимося, як змінюється кількість сту-
дентів в кожній групі в процесі навчання. Стан сис-
теми описується матрицею-стовбцем, кожен еле-
мент якої є наявність студентів в групі після відпо-
відного семестру навчання. 1 ;...;k k
k nS S S = . Тут
1
kS – число студентів, що опинилися в i-й групі
після k+1 семестру. Тут і далі матрицею переходу
студентів 0kА будемо називати матрицю, кожний
елемент якої ija представляє число студентів, які
перейшли з i-ї групи в j-ту після (k + 1)-го семестру.
Елементи матриці переходу системи 0kP визнача-
ються за формулою (4) – формулою статистичної
ймовірності:
ij
ij k
i
a
P
S
= , (4)
де ija – кількість студентів, які перейшли з i-ї групи
в j-ту після семестру (k+1);
k
iS – кількість студентів, які потрапили до i-ї
групи після k-го семестру.
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
123
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
Використовуючи зібрані дані, отримаємо поча-
тковий стан системи, відображений у формулі (5):
0 0
0 1 ;...; nS S S = , (5)
де 0
iS – кількість студентів, що опинилися в і-й
групі після першого семестру.
Також отримаємо матрицю переходів студен-
тів, відображену у формулі (6):
11 1
01
1
...
... ... ...
...
n
n nn
a a
А
a a
=
, (6)
де ija – кількість студентів, що перейшли з і-ї групи
до j-ї після другого семестру.
Наступним кроком є розрахунок матриці ймо-
вірностей переходу 01P , що відображає ймовір-
ність переходу системи із стану 0S до стану 1S .
Елементи цієї матриці визначаються за формулою
(7):
01
01
0
ij
ij
i
a
P
S
= . (7)
Далі, використовуючи формулу (3), визначимо
матрицю ймовірностей переходів з початкового
стану 0S (після першого семестру) до стану 2S
(після третього семестру) за два кроки. Використо-
вуючи рівняння Маркова, отримаємо наступне рів-
няння (8):
2
02 01P P= . (8)
Далі, щоб отримати матрицю переходу студен-
тів зі стану 0S (після першого семестру) в стан 2S
(після третього семестру) 02А , необхідно матрицю
переходу системи 02P поелементно помножити на
відповідні елементи матриці початкового стану сис-
теми, при цьому округляючи отримані результати
до цілого числа, тоді отримаємо формулу (9):
02 02 0
ij ij ia p s= ⋅ . (9)
Тепер можна визначити число студентів в кож-
ній групі після закінчення третього семестру за
формулою (10):
2 02
1
n
j ij
i
S a
=
= . (10)
Отримані значення занесемо до матриці-стовб-
ця 2S , кожен елемент якої є розрахункова кількість
студентів у відповідній групі після закінчення 3-го
семестру.
Розглянемо наведену методику прогнозування
на прикладі реалізації її у вигляді мережевої інфор-
маційної технології – розробки web-додатку для
впровадження до офіційного сайту ДДМА.
В якості вхідних даних були використані ре-
зультати навчання студентів однієї академічної
групи СМ14-1 (рис. 2), але такий діапазон може бути
розширений до всіх студентів ВНЗ.
Рис. 2. Представлення у web-додатку оцінок студентів групи СМ14-1 за два семестри
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
124
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
На рис. 3 наведено поточний розподіл студен-
тів за успішністю за шкалою ECTS, а також про-
гнозне розподілення на наступний період. Така ме-
тодика може дати уявлення про майбутні показники
успішності студентів, що має істотний вплив на
один із найважливіших факторів конкурентоспро-
можності – якість навчання.
На рис. 4 відтворено графік змін у якості нав-
чання відповідно до поточних і майбутніх показни-
ків успішності студентів.
Згідно з отриманими результатами існує мож-
ливість погіршення успішності студентів, що вима-
гає негайних дій з боку керівництва для попере-
дження зниженні якості навчання, а також, як наслі-
док цього, втрати конкурентних переваг на ринку
освітніх послуг м. Краматорська.
Рис. 3. Представлення у web-додатку результатів прогнозу для академічної групи СМ14-1
Рис. 4. Представлення у web-додатку графіка змін згідно з результатами прогнозу
Висновки. Впровадження в навчальний процес
вищої школи сучасних інформаційних технологій та
математичних методів їх підтримки дає гнучкий
апарат для підвищення конкурентоспроможності
вищих навчальних закладів. Оцінювати конкуренто-
спроможність ВНЗ можна відносно декількох кон-
курентів. Розраховані показники дозволять виявити,
як конкурують між собою заклади вищої освіти і за
якими параметрами. Такий аналіз показує сильні та
слабкі сторони освітнього закладу і дозволить виро-
бити правильну стратегію на ринку і намітити
шляхи поліпшення своїх конкурентних позицій. Зо-
крема, прогнозування результатів діяльності студе-
нтів можна розглядати як зручний інструмент опти-
мізації управління якістю освіти в перспективі.
Л. В. Нечволода, А. В. Стецюк, В. І. Гриценко
125
Економічний вісник Донбасу № 3(53), 2018
Література
1. Куцев Г. Р. Обеспечение качества высшего
образования в условиях рыночной экономики. Пе-
дагогика. 2004. №3. С. 12–23. 2. Конкурентоспо-
собность и конкурентоспособные преимущества
ВУЗа. Проблемы современной экономики. 2009. №4.
С. 32. 3. Український ринок праці: особливості ро-
звитку та ефективність функціонування: кол. моно-
графія / за ред. д.е.н., проф. І.Л. Петрової. Київ, 2009.
4. Хоружий Г. Ф. Європейська політика вищої
освіти: монографія. Полтава: Дивосвіт, 2016.
5. Фатхутдинов Р. А. Управление конкурентоспо-
собностью организации: учебник. – 2-е изд., испр. и
доп. Москва: Изд-во Эксмо, 2005. 544 с. 6. Ілля-
шенко С.М. Інтелектуальний капітал ВНЗ як запо-
рука його інноваційного розвитку: сутність, струк-
тура, підходи до оцінки. Маркетинг і менеджмент
інновацій. 2011. №1. С.145-154. 7. Введение в общие
цепи Маркова: учебно-метод. пособие / А. В. Зорин,
В. А. Зорин, Е. В. Пройдакова, М. А. Федоткин.
Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет,
2013. 51 с.
Нечволода Л. В., Стецюк А. В., Гриценко
В. І. Застосування інформаційних технологій та
сучасних економіко-математичних методів для
управління конкурентоспроможністю закладу
вищої освіти
У статті розглянута основна проблематика кон-
курентоспроможності закладів вищої освіти Укра-
їни та проаналізовано основні напрями її підви-
щення через оптимізацію навчального процесу. Роз-
роблено методику підвищення ефективності кон-
тролю за якістю навчання за рахунок впровадження
та поєднання сучасних економіко-математичних ме-
тодів прогнозування якості навчання. В якості мате-
матичного апарату було застосовано механізм лан-
цюгів Маркова.
Ключові слова: вища школа, конкурентоспро-
можність, вища освіта, економіко-математичні ме-
тоди, ланцюги Маркова, прогнозування, інформа-
ційні технології.
Нечволода Л. В., Стецюк А. В., Гриценко
В.И. Применение информационных технологий и
современных экономико-математических мето-
дов для управления конкурентоспособностью
учреждения высшего образования
В статье рассмотрена основная проблематика
конкурентоспособности высших учебных заведений
Украины и проанализированы основные направле-
ния ее повышения путем оптимизации учебного
процесса. Разработана методика повышения эффек-
тивности контроля за качеством обучения за счет
внедрения и сочетание современных экономико-ма-
тематических методов прогнозирования качества
обучения. В качестве математического аппарата был
применен механизм цепей Маркова.
Ключевые слова: высшая школа, конкуренто-
способность, высшее образование, экономико-мате-
матические методы, цепи Маркова, прогнозирова-
ние, информационные технологии.
Nechvoloda L. V., Stetsyuk A. V., Gritsenko
V. I. Application of information technologies and
modern economic-mathematical methods for man-
aging the competitiveness of higher education insti-
tutions
The article reviews the main problems of competi-
tiveness of higher educational institutions of Ukraine.
The main directions of its increase by optimization of
educational process are analyzed. A methodology for in-
creasing the effectiveness of monitoring the quality of
education through the introduction and combination of
modern economic and mathematical methods for pre-
dicting the quality of education is developed. As a math-
ematical apparatus, the Markov chains mechanism was
applied.
Keywords: higher school, competitiveness, higher
education, economic and mathematical methods, Mar-
kov chains, forecasting, information technologies.
Стаття надійшла до редакції 20.07.2018
Прийнято до друку 11.09.2018
|