Возможности повышения эффективности научно-исследовательской работы в образовательном учреждении

POSSIBILITIES TO INCREASE EFFECTIVENESS OF SCIENTIFIC RESEARCH IN EDUCATIONAL INSTITUTIONS



Г.В. Алексеев
М.Г. Ковязина
И.И. Холявин
G.V. Alexeev
M.G. Kovyazina
I.I. Kholyavin
gva2003@rambler.ru
marinaxim@rambler.ru
gva2003@rambler.ru
зав. кафедрой информационных технологий и высшей математики, Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, доктор технических наук, профессор
доцент кафедры управления социальными и экономическими процессами, Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, кандидат психологических наук
доцент кафедры информационных технологий и высшей математики, Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, кандидат физико-математических наук, доцент
Head of the Department of Higher Mathematics, State Institute of Economics, Finance, Law and Technology, Doctor of Engineering, professor
senior lecturer, the Department of Management of Social and Economic Processes, PhD in Psychology
senior lecturer, the Department of Higher Mathematics, State Institute of Economics, Finance, Law and Technology, PhD in Physics and Mathematics, professor
г. Гатчина
г. Гатчина
г. Гатчина
Gatchina
Gatchina
Gatchina

Ключевые слова:

  • совершенствование научно-образовательного процесса
  • высшие учебные заведения
  • экспертные оценки
  • компетенции
  • динамическое программирование
  • приоритетное направление
  • Keywords:

  • improvement of scientific and educational process
  • institutions of higher education
  • expert evaluation
  • competences
  • dynamic programming
  • priority
  • Исследуются проблемы совершенствования научно-образовательного процесса высших учебных заведений за счет усиления научно-исследовательской работы (НИР). В статье описаны возможности формализовать выбор направлений НИР в рамках экономико-математических подходов. С этой целью определены важнейшие показатели и методика определения значимости отдельных тематик на основе экспертных оценок и составлена соответствующая программа для ЭВМ, реализующая подходы динамического программирования.

    Problems of improving scientific and educational process at higher school by intensifying scientific research are considered. We describe possibilities to formalize the choice of scientific research directions within economic-mathematical approaches. With this purpose in mind, we determine the key indicators and methodology of assessing the importance of research themes based on expert evaluation. A relevant computer program was developed implementing dynamic programming methods.

    Обзор статьи

    Одним из приоритетных направлений деятельности научно-педагогического сообщества всегда было повышение качества жизни населения за счет трансфера высоких технологий в реальные сектора экономики. Современный вектор развития этой деятельности задан решениями Президента РФ и Правительства РФ об организации работ в рамках Национальной технологической инициативы (НТИ).
    Необходимость таких мероприятий вызвана, в частности, тем, что в нашем обществе по целому ряду направлений образовался существенный разрыв между глобальными потребностями общества и результатами образования.
    Национальная технологическая инициатива включает в себя программу мер по формированию принципиально новых рынков и созданию условий для глобального технологического лидерства России к 2035 году.
    К базовым документам, в которых разъясняются основные идеи НТИ, можно отнести:
    ● Послание Президента РФ Федеральному собранию РФ от 04.12.14 г.;
    ● Решения по итогам заседания Президиума Совета при Президенте РФ по модернизации экономики и инновационному развитию России «О разработке и реализации НТИ» от 20.06.15 г.;
    ● Постановление Правительства РФ «О порядке разработки, утверждения и реализации "дорожных карт" НТИ» от 24.10.15 г. № 1141;
    ● Постановление Правительства РФ №317 «О реализации НТИ» от 18.04.16 г.
    Среди возможных направлений организации работ в рамках НТИ специалисты в качестве первоочередных выделяют для образовательных учреждений следующие:
    ● Университет как оператор глобальных научных процессов и трансфера талантов в России.
    ● Проект «Система прицельного поиска талантов».
    ● Территория НТИ – Полигон технологий для рынков.
    ● Проект прорывного развития рынка интеллектуальной собственности в РФ.
    Государственным институтом экономики, финансов, права и технологий (ГИЭФПТ) накоплен определенный задел, свидетельствующий о том, что научно-педагогический коллектив имеет достаточные возможности и перспективы участия в таких работах. К этому заделу можно отнести:
    2009 г. – Российско-финские интернет-курсы по изучению зарубежного опыта по защите интеллектуальной собственности с выдачей совместных российско-финских сертификатов.
    2011 – 2013 гг. – получение Свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ, реализуемых в учебном процессе.
    2013– 2015 гг. – получение дипломов участников математического сайта «Экспонента.Ру».
    2016 г. – получение Диплома и серебряной медали на международной выставке инноваций за разработки для пищевых отраслей промышленности.
    Студенты ГИЭФПТ регулярно участвуют в разнообразных конкурсах регионального и федерального уровня, где постоянно завоевывают престижные награды, зачастую становясь победителями.
    Реализацию накопленного задела для претворения его в результаты для целей НТИ следует осуществлять на основе оценки порядка реализации отдельных этапов. В первом приближении такая оценка может быть осуществлена в рамках динамического программирования из следующих соображений [8; 9; 10].
    Предположим, что в общем случае задача планирования научных исследований может быть решена методом пошаговой оптимизации. Такая задача формулируется следующим образом: найти такое допустимое управление Х, переводящее систему S из одного состояния в другое, например, s0 в , причем целевая функция в этом случае принимает экстремальное значение.
    Интересно, что в этом случае модель задачи в терминах динамического программирования будет иметь очевидные особенности:
    1. Задачу оптимизации представляют как процесс управления из п шагов.
    2. Сумма целевых функций на каждом шаге находится для определения целевой функции.
    3. На каждом k-м шаге выбор управления определяется состоянием системы, причем нет обратной связи, то есть он не влияет на ранее сделанные шаги.
    4. Состояние системы после определенного шага управления зависит только от ее предыдущего состояния и управления Хk.
    5. Управление Хk зависит от некоторого числа переменных, а состояние sk – от конечного числа управляющих параметров.
    При этом в соответствии с принципом Беллмана, каково бы ни было состояние системы в результате очередного шага или их совокупности, на ближайшем шаге управление выбирается так, чтобы в совокупности с оптимальным управлением оно приводило к оптимальному выигрышу на всех оставшихся шагах, так же как на данном [2; 3; 5].

    Список использованной литературы

    1. Алексеев Г.В., Аксенова О.И. Использование математического моделирования для ресурсосберегающих пищевых производств // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. 2014. № 3. С. 1–10.
    2. Алексеев Г.В., Бриденко И.И. Виртуальный лабораторный практикум по курсу «Процессы и аппараты пищевых производств». СПб., 2011.
    3. Алексеев Г.В., Ковязина М.Г., Пальчиков А.Н., Холявин И.И. Нечеткая логика как инструмент оценки конкурентоспособности высшего учебного заведения // Вестник Российской академии естественных наук (Санкт-Петербург). 2014. № 4. С. 90–95.
    4. Боровков М.И., Алексеев Г.В. Выпускник университета – элита рынка рабочей силы реального сектора экономики? // Технико-технологические проблемы сервиса. 2014. № 1(27). С. 118–122.
    5. Боровков М.И., Алексеев Г.В. Основы защиты интеллектуальной собственности. СПб.: Интермедия, 2012.
    6. Ежова Л.А., Кравцова Е.В. Сила квазистатического резания пищевых продуктов как решение краевой заачи стесненной деформации // Синтез науки и общества в решении глобальных проблем современности: в 2 ч.: материалы Международной научно-практической конференции. СПб., 2016. С. 38–40.
    7. Холявин И.И., Алексеев Г.В., Гончаров М.В. Численные экономико-математические методы и оптимизация. СПб.: ГИОРД, 2014. 272 с.
    8. Kosko B. Fuzzy thinking. Hyperion, 1993.
    9. McNeill D., Freiberger P. Fuzzy Logic. Touchstone Rockefeller Center, 1993.
    10. Zadeh L. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-3(1). 1973. January. Р. 28–44.

    РФ, Ленинградская область, г. Гатчина, ул. Рощинская, д. 5 к.2