Mathematical models hybridization research of educational activities at a higher education institution
Abstract
The article studies the regularization of educational activity carried out via hybrid mathematical simulation. The study is conducted on the example of the main professional educational program organization. Formal models for educational activity organization in the context of managing its life cycle and taking into account the hybridization of its mathematical tools have been developed. The proposed regularization criteria, based on probabilistic and fuzzy generalized entropy, managed to substantiate the composition of the model-instrumental complex for regularization.
References
1. Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации». [Электронный ресурс]. URL: http://273-фз.рф/zakonodatelstvo/ federalnyy-zakon-ot-2 9-dekabrya-2 012-g-no-27 3-fz-ob-obrazovanii-v-rf (дата обращения: 20.12.2019).
2. Белов М. В., Новиков Д. А. Методология комплексной деятельности. М.: Ленанд, 2018. 320 с.
3. Канев В. С., Полетайкин А. Н. Моделирование образовательных систем: некоторые итоги и актуальные перспективы // Экономика и управление: теория и практика. 2018. Т. 4, № 2. С. 84-95.
4. Данилова Л. Ф., Захаров Н. Ю., Канев В. С., Никифорова А. В. и др. Комплексная методика оценивания компетентности сотрудников отрасли связи на основе личностных и профессиональных характеристик // Вестник СибГУТИ. 2019. № 1 (45). С. 42-61.
5. Авдеенко Т. В., Бакаев М. А. Моделирование информационного пространства для принятия решений в области взаимодействия системы высшего образования с региональным рынком труда // Материалы международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения», Новосибирск, 2014. Т. 6. С. 225-231.
6. Канев В. С. Адекватность и эффективность математического моделирования // Мат. XI Междунар. Азиатской Школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», г. Чолпон-Ата, Кыргызская республика, 27.06 - 7.08. 2015 г. Т. 1. С. 327-332.
7. Канев В. С. Особенности оптимизации сложных социально-экономических систем // Мат. XIV Междунар. Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», Кыргызская Республика, оз. Иссык-Куль, 20-31 июля 2018 г. Ч. 1. С. 276-283.
8. Полетайкин А. Н. Гибридный подход к построению системы поддержки принятия решений при продвижении товаров на региональный рынок // Вестник СибГУТИ. 2015. №1 (29). С. 45-59.
9. Антонова А. С., Аксенов К. А. Применение мультиагентного и эволюционного моделирования при планировании работ // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013. № 6 (186). С. 126-136.
10. Шапран Ю. П., Шапран О. И. Образовательная среда вуза: типология, функции, структура // Молодой ученый. 2015. № 7. С. 881-885.
11. Белов М. В., Новиков Д. А. Управление жизненными циклами организационнотехнических систем. М.: Ленанд, 2020. 384 с.
12. Deshmukh K. C., Khot P. G., Nikhil. Generalized Measures of Fuzzy Entropy and their Properties // World Academy of Science, Engineering and Technology. 2011. № 80. P. 93-106.
13. Манасян Н. С., Чернов В. Г. Нечеткая энтропия как критерий отбора инновационных проектов // Современные наукоемкие технологии. 2013. № 1 (33).
14. Лийв Э. Х. Инфодинамика. Обобщённая энтропия и негэнтропия. Таллинн, 1998. 200 с.
Review
For citations:
Poletaikin A.N. Mathematical models hybridization research of educational activities at a higher education institution. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2020;(1):30-41. (In Russ.)
Views:
212
Email this article 
