Ранжирование ВУЗов
Ранжирование ВУЗов
Ход проекта
Материалы конф
Архив
Ранжирование в СНГ
Ранжирование в Европе
Статьи по тематике
Полезные ссылки
Описание проектного задания


Данный проект выполняется в рамках программы ТЕМПУС
Новости проекта
Новый список мировых рейтингов университетов. Новые полезные ссылки на мировые рейтинги университетов и европейские проекты по ранжированию вузов
далее...
Шанхайский рейтинг 2011
. Китайский университет Цзяотун представил свой очередной рейтинг 500 лучших университетов мира, который составляется с 2003 года
далее...
Рейтинг вузов QS World University Rankings 2011
. Кембридж признан лучшим университетом, а его конкурент Гарвард занял второе место в рейтинге QS World University Rankings.
далее...
Издание Times Higher Education опубликовало рейтинг лучших университетов мира в 2011 году
. Лучший университет Великобритании Oxford занял в этом рейтинге четвертое место, поднявшись на две позиции по сравнению с прошлым годом, Cambridge – на шестом.
далее...
Томский политехнический университет занял 2-е место в Рейтинге технических и технологических вузов Федерального агентства по образованию РФ. По данным Справочно-аналитической информационной системы "Вузы России" Томский политехнический университет занял 2-е место в Рейтинге технических и технологических российских вузов Федерального агентства по образованию РФ по итогам 2008 года.
далее...
России нужен свой рейтинг ведущих университетов. Владимир Московкин, доктор географических наук, Харьков - Белгород
опубликовано в газете «ПОИСК» №16 от 20 апреля 2008

В мире существует несколько систем рейтингового оценивания университетской деятельности. Одни из них основаны на фактических данных статистических исследований, другие ...
далее...
3 встреча международной группы экспертов по рейтингу (IREG). проходила с 28 по 31 Октября 2007 года, подробнее на странице акции Перейти
далее...

все новости
Последнее в форуме
МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЦЕЛЕЙ ПРОВЕДЕНИЯ РЕЙТИНГОВ [Статьи, методики, предложения участников проекта]
МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЦЕЛЕЙ ПРОВЕДЕНИЯ РЕЙТИНГОВ

Крисилов В.А.


Одесский национальный политехнический университет, канд. техн. наук, доц., зав. каф. «Системное программное обеспечение»
Адрес: Украина 65044, Одесса, пр..Шевченко,1, Тел: (380-48) 722-78-40, (380-48) 779-75-66, E-mail: VictorK@405.com.ua

Три способа описания цели в задачах управления сложными системами
1. Система описана в виде графа состояний.Цель представляется в виде желаемого состояния или множества упорядоченных или не упорядоченных состояний.
Решение: теория графов.
Недостатки: 1) cложность (невозможность) описания системы большой размерности, 2) для получения строгого наилучшего решения необходим полный перебор вариантов решения.
2. Система описана в виде «черного ящика» с заданием передаточных функ-ций вида Y=F(X).
Цель представляется в виде желаемых значений (или диапазонов) одной или нескольких целевых функций.
Решение: методы оптимизации.
Недостатки: 1) возрастание сложности при количестве целевых функций >1.
3. Система описана в произвольном виде, в т.ч. в виде словесного описания.
Цель представляется в виде системы требований, предъявляемых к системе.
Решение: методы «искусственного интеллекта» и объектно-ориентированного анализа. Недостатки: 1) слабая формализованность.


Три типа шкал при проведении рейтингов

1. Номинативная: сохраняет отношения «=», «≠».
2. Порядковая: сохраняет отношения «=», «≠», «<», «>».
3. Абсолютная: сохраняет отношения «=», «≠», «<», «>», d.

1. и 2. – задачи классификации.
3. – задача оценки сложного объекта.
Переход 3-2-1 всегда однозначный, обратный переход всегда НЕ однозначный.

Оценка сложного объекта – это вычисление количественного показателя, характери-зующего анализируемый объект, на основании его свойств.
Классификация – это отнесение анализируемого объекта к одному из заданных классов (категорий) на основании анализа его свойств.

Основные компоненты процесса оценки сложных объектов
Ключевой проблемой при количественном обосновании принятия решения в различ-ных задачах синтеза и анализа является оценка сложных объектов [1,2].
Поэтому разработка подходов к формализации задачи оценки сложных объектов является актуальной.
Решение указанной проблемы целесообразно начать с подробного изучения процесса оценки сложных объектов, его составных элементов и основного содержания его этапов.
Под сложным объектом здесь и далее будет пониматься широкий класс сущностей, к которым относятся объекты и различные процессы реального мира, описываемые своими свой-ствами, ситуации, характеризующие состояние объектов или процессов, модели реальных объ-ектов и процессов.
Процесс оценки сложного объекта (ОСО) подразумевает формирование (вычисление) количественной характеристики анализируемого объекта, учитывающей все его свойства и функции, существенные в условиях решения конкретной задачи.
В любом процессе оценки всегда участвуют субъект и объект оценивания. Каждый оце-ниваемый объект характеризуется конкретными свойствами, которые в общем случае могут быть как количественными, так и качественными. Однако, оценивание должно учитывать зна-чение свойств объекта только с точки зрения их соответствия требованиям субъекта, потому что один и тот же объект должен получать различные оценки при изменении системы требований, предъявляемых к нему субъектом. Фактически оценка должна формироваться как мера соответ-ствия (удовлетворения) между свойствами объекта и требованиями субъекта [1,2].
Понятие требования позволяет формализовать описание цели каждой рассматриваемой задачи оценки. Таким образом, введение и формальное рассмотрение системы требований к анализируемому объекту является необходимым условием корректного оценивания.
В зависимости от степени общности сформулированных к объекту оценки требований результат оценки будет также носить более или менее общий характер. Требования могут быть более или менее явно сформулированы, могут иметь более или менее субъективный характер, однако при глубоком анализе любой оценки, выполненной даже самым объективным или, на-оборот, предвзятым экспертом, такая система требований может быть выявлена и описана формально.
Рассмотрение процесса оценки сложных объектов, как определение меры соответствия свойств объекта требованиям субъекта, наглядно демонстрирует относительный характер лю-бых оценок. С другой стороны, становится понятно, что любая оценка всегда не абстрактна, а вполне конкретна, т.к. всегда формируется в контексте конкретной задачи. Никакое свойство объекта не может быть плохим или хорошим вне зависимости от условий задачи. Влияние свойств объекта на его оценку может быть описано только с учетом системы предъявляемых к нему требований.
Множество требований к объекту может рассматриваться как один из компонентов процесса оценки, обеспечивающий формальное описание цели конкретной задачи. Действи-тельно, любая макроцель, – “поставить точный диагноз”, “подобрать наилучшего сотрудника”, “приобрести хороший компьютер”, – носит больше характер намерения и должна быть конкре-тизирована путем формулировки требований к объекту анализа, мера удовлетворения которых и позволяет корректно сформировать оценку каждого анализируемого объекта.
Так, например, в задаче оценки кандидатов при подборе и расстановке кадров такие личностные характеристики как склонность к риску, самостоятельность поведения, упрямство – очень нужны для одних профессий и должностей и совершенно нежелательны для других.
Следует отметить, что разные требования по-разному влияют на процесс оценки в неко-торой задаче. Другими словами, – требования имеют разную значимость с точки зрения субъ-екта оценки. Действительно, в задаче оценки кандидатов при подборе и расстановке кадров требование “кандидат должен быть хорошим специалистом” может быть более важным, чем требования “кандидат должен быть мужского пола” или “кандидат должен быть средних лет”. В общей оценке учтены должны быть все требования, но друг по отношению к другу они имеют разную значимость.
Предельным случаем высокой значимости некоторого требования является ситуация, когда несоответствие объекта этому требованию приводит к полностью неудовлетворительной общей оценке объекта. Это означает, что во всем множестве требований могут присутствовать такие требования, невыполнение которых не может быть скомпенсировано высокой степенью соответствия другим требованиям. Такие требования будем называть критичными. Например, в той же задаче оценки кадров в некоторых случаях требование “кандидат должен владеть ино-странным языком” оказывается критичным, и его невыполнение не может быть компенсирова-но ни высоким профессионализмом, ни подходящим возрастом, ни даже родственными связя-ми.
Реализация механизма критичных требований позволяет при необходимости придать оценке “пороговый” характер, что соответствует смыслу многих задач и значительно повышает адекватность формируемых оценок.




Рис. 1. Соответствие свойств объекта требованиям,
предъявляемым к нему в рамках конкретной задачи оценки


Пусть объект описывается множеством свойств S={s1, s2, … , sm}. B рамках некоторой задачи оценки к нему предъявляются множество требований V={v1, v2 … ,vl}. Тогда необходимо установить прямое соответствие свойств объекта предъявляемым требованиям F(V)S. Пусть n – количество дуг, отображающих парное соответствие visj, i=1..l, j=1..m (см. рис. 1.)
На этапе формализации задачи ОСО может возникнуть несколько частных случаев.
Первый частный случай, наиболее простой – l=m , и соответствие, установленное между S и V, является взаимно однозначным (“один к одному”). Каждому требованию соответствует только одно свойство, и формулируются они, как правило, в одних терминах.
Следует отметить, что подробная детализация цели оценки приводит к тому, что субъ-ект, – лицо, принимающее решение, эксперт – манипулирует именно свойствами объекта и формулирует цель оценки в терминах этих свойств.
Достоинством такой ситуации, очевидно, является определенность требований, их же-сткая привязка к конкретным свойствам объекта и их значениям. Однако, именно одинаковая формулировка свойств и требований затрудняет понимание и формализацию отличий свойств и требований, а также может приводить к раздробленному, излишне детализированному – не системному представлению цели проводимого оценивания.
Другой частный случай – отсутствие в списке свойств таких, которые можно было бы сопоставить некоторому требованию vi. Это означает, что множество S – неполно, и необходи-мы дополнительные исследования, позволяющие его расширить. В этом случае проявляется определенное преимущество предлагаемого подхода, поскольку появляется возможность целе-направленного формирования множества свойств.
Наиболее часто встречается случай, когда lm, т.е. одному требованию соответствует несколько свойств объекта. Например, в задаче подбора и расстановки кадров, такому требова-нию, как “кандидат должен быть хорошим специалистом” должны быть поставлены в соответ-ствие такие свойства, например, как “образование”, “стаж работы по специальности”, “послед-нее место работы”, “наличие положительных рекомендаций”.
Таким образом, требования могут формулироваться более общо, чем свойства. Это соз-дает возможность формировать цель оценки в терминах субъекта оценки, т.е. в терминах, по-нятных лицу, принимающему решения, – эксперту, менеджеру и т.п. С другой стороны, свойст-ва формулируются так, чтобы наиболее полно и точно отражать природу и качества анализи-руемого объекта.
С точки зрения природы свойств объекта, а также характера процедур, позволяющих определить их конкретные значения, все свойства можно разделить на три вида. Наиболее предпочтительными являются свойства первого вида, – измеримые свойства, их значения могут быть получены в результате прямых измерений и наблюдений. Ко второму виду следует отне-сти свойства более высокого уровня общности, которые могут быть вычислены на основании измеряемых свойств. Фактически эти свойства являются агрегирующими свертками первичных свойств. Третий вид свойств – это свойства, значения которых не могут быть непосредственно измерены и вычислены, либо трудоемкость и сложность этих процессов слишком высока. Эти свойства носят характер экспертных оценок, полученных в результате той или иной процедуры, обеспечивающей формализацию и объективизацию “ручного” оценивания специалистом-экспертом.
В любом случае множество свойств формируется так, чтобы наиболее полно и адекват-но описывать сущность анализируемого объекта, а множество требований – чтобы наиболее точно описывать цель проводимой оценки. Соответствие F(V)S позволяет вскрыть, наглядно представить и формально описать содержательные причинно-следственные связи, показываю-щие какие свойства и в какой мере обеспечивают удовлетворение каких требований.
Отдельно следует отметить нежелательность ситуации, когда одно свойство соответст-вует двум и более требованиям. Как правило, это обусловлено недостаточной проработкой той предметной области, в которой решается конкретная задача оценки, а также неполным или не-верным пониманием эксперта решаемой задачи. Разные требования, будучи фактически ло-кальными подцелями, не должны удовлетворяться одним и тем же свойством, – это свидетель-ствует о своеобразной тавтологии перечисленных целей и значительно снижает достоверность оценок, получаемых в этом случае.
Итак, n – общее количество парных соответствий visj удовлетворяет неравенству:
l<=n<=lm
Это важный вывод, поскольку именно количество дуг rij определяет мерность простран-ства, в котором целесообразно проводить оценку сложных объектов. Именно мера соответствия свойства sj требованию vi является неделимой элементарной составляющей общей оценки объ-екта. И в общем случае, мерность этого пространства не равно ни m, ни l, а определяется чис-лом n парных соответствий vi  sj (рис. 1).
Благодаря введению соответствия “требование – свойство” можно задавать значения или диапазоны значений соответствующих свойств, которые максимально удовлетворяют тре-бованию.
Эталонными будем называть такие значения свойств, которые удовлетворяют цели про-водимого оценивания на 100%.
Это приводит к формированию эталона оценки, – объекта, все свойства которого удов-летворяют всем требованиям на 100 %. Эталону может соответствовать реальный объект либо некий гипотетический “идеал”, в любом случае эталон задает точку отсчета, относительно ко-торой может быть произведено количественное оценивание других объектов.
Приведенные рассуждения показывают обязательность существования эталона в любой задаче оценки. Если оценка проводится человеком-экспертом, то эталон может быть не осознан, не формализован, но присутствует он всегда.
Принципиально существуют только два пути формирования эталона: на основании раз-личных процедур, в основе которых лежит анализ статистических данных, или на основании субъективного мнения человека – эксперта, заказчика, лица, принимающего решение.
Эталонов на самом деле два – положительный и отрицательный. Положительный уже введен, аналогично можно ввести отрицательный – это объект, все свойства которого соответ-ствуют всем требованиям на 0 %.
Задание двух эталонов в явном виде позволяет избежать одной из достаточно распро-страненных ошибок – устремление положительной либо отрицательной полуоси оценок в бес-конечность. Задаваемый эталонами интервал значений оценки делает ее не только конструк-тивной и наглядной, но и дает возможность сделать оценку “стереометрической”. Существует достаточно широкий класс задач, в которых оценивается не только удален-ность/приближенность к положительному эталону, но также одновременно и удален-ность/приближенность к отрицательному эталону.
Итак, введенное понятие эталона является непосредственным выражением цели кон-кретной задачи оценки. Именно мера соответствия анализируемого объекта сформированному эталону и является оценкой объекта в рамках конкретной задачи. Для наглядности последую-щих рассуждений целесообразно рассмотреть геометрическую интерпретацию задачи ОСО. По-скольку общая оценка объекта складывается из его элементарных оценок, определяемых в рам-ках пары vi  sj, то мерность пространства определяется количеством n дуг rij, описывающих соответствие свойств и требований. Если принять, что такая элементарная оценка выражается в процентах и не превышает 100%, то это пространство окажется ограниченным – многомерным кубом со стороной 100. Частный случай такого пространства для n=3 изображен на рис. 2.




Рис. 2. Преобразованное пространство оценки
сложных объектов.


В этом пространстве хорошо видны два полюса: положительный эталон, – точка Е с ко-ординатами (100, 100, 100), и отрицательный эталон – точка 0. Все множество оцениваемых объектов располагается внутри данного многомерного куба и могут быть оценены путем вы-числения их расстояния от соответствующего эталона.
Строго говоря, в этой геометрической модели необходимо учесть описанные значимость и критичность требований. Значимость (относительная важность) некоторого требования может быть учтена путем установления соответствующего масштаба по соответствующим осям. Учет критичности возможен посредством специфической процедуры вычисления расстояния,– как говорилось ранее,– если хотя бы одно из критичных требований не удовлетворяется, то такой объект отождествляется с точкой 0. Это приводит к тому, что в общем случае рассматриваемое пространство не изоморфно, что несколько усложняет процесс вычисления оценки объекта, но делает ее более точной, более адекватной условиям конкретной задачи.
Итак, анализ основных процессов и особенностей решения задачи оценки сложных объ-ектов позволяет сформулировать следующие основные первичные принципы, закладываемые в основу подхода, обеспечивающего формализацию этой задачи:
 в каждом процессе оценки принимают участие две стороны: объект оценки и субъект оцен-ки;
 субъект формирует требования, а объект должен обладать свойствами, соответствующими требованиям, свойства могут иметь как количественную, так и качественную природу;
 оценка объекта формируется как мера соответствия свойств объекта требованиям субъекта, для этого для каждого из свойств необходимо формировать эталонные значения.
Указанные принципы позволяют формально описать и учесть цель конкретной задачи оценки,– она выражается двумя компонентами: списком требований и описанием эталона, по отношению к которому и оцениваются все объекты. Требования позволяют определить мер-ность пространства , а эталон – задает его размеры, габариты многомерного куба.
Предложенный подход к решению задач оценки сложных объектов был положен в ос-нову программной интеллектуальной системы для количественного обоснования принятия ре-шений Expek Pro [2,4]. Применение системы для решения ряда практических задач: оценка кандидатур при подборе и расстановке кадров, оценка инвестиционных рисков, оценка соци-ально-экономического уровня развития административно-хозяйственных образований (горо-дов, районов, областей) Украины – показало высокую достоверность результатов (95...97%), а также их наглядность и конструктивность.


Заключение


1. Наиболее информативным является проведение рейтинга в количественных (аб-солютных) шкалах.
2. Любая оценка является в определенной степени субъективной и полностью за-висит от цели оценивания. Следовательно: - формирование оценочной модели в виде «требование-свойства» позволяет точно описать цель и учесть ее в виде конкретных параметров, - необходимо представлять потребителям рейтинга все компоненты оценочной модели: требования, весовые коэффициенты, свойства и их влияние на оценку, а также – исходные данные, - необходимо обеспечить су-ществование различных рейтингов, - для разных целевых групп, для решения разных задач: государственной поддержки, спонсирования, эффективного управления и т.д.
3. При формировании каждого конкретного рейтинга необходимы специальные исследования для : - определения целей и их конкретных формулировок, - по-вышения объективности параметров: весовых коэффициентов, функций влияния свойств и т.п., - снижения корреляции между свойствами.



Литература
1. Крисилов В.А. Анализ и унификация задач интеллектуальной обработки данных // Тр. Одес. политехн. ун-та, 2002. – Вып. 1(17). – С.104–106.
2. Krissilov V.A., Krissilov A.D. High-Quolity Decision Making by Aim-Oriented Modeling // Proc. of 19-th Intern. Conf. of NAFIPS, Atlanta, GA, 2000, – p. 241–245.
3. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: a modern approach. – Upper Saddle River, New Jersey, USA: Prentice Hall Inc., 1995. – P. 931.
4. Крисилов А.Д., Крисилов В.А. Принятие решений с учетом зависимостей между призна-ками // Cб. материалов Международной конференции “Знание-Диалог-Решение” KDS-2001, г. Санкт-Петербург, 18–23 июня 2001г. – С.403–410.

Перейти на главную
Форум
Внести предложение
Авторизация участника проекта

Введите логин
Введите пароль
Просмотреть
Календарь
« Июнь »
ПНВТСРЧТПТСБВС
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930 
© 2007 ranking.crimea.edu. Генерация: 0,0403