Разработка методов и моделей оценки качества образовательной деятельности в высшем учебном заведении тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Козлов, Алексей Николаевич

• Козлов, Алексей Николаевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Козлов, Алексей Николаевич

Введение.

ГЛАВА 1 Исследование существующих моделей оценки качества деятельности и результативности высшего образовательного учреждения.

1.1 Основные понятия в области качества образования.

1.2 Современные модели оценки качества образования.

1.3 Подходы к оценке качества образования в ВУЗе.

1.4 Обоснование выбора метода для прогнозирования значений компетенций в зависимости от качества организации деятельности в ВУЗе.

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2 Разработка методов и математической модели для решения задачи оценки качества образования в высшем учебном заведении.

2.1 Оценка качества зианий студентов ВУЗе на основе компетентностного подхода.

2.2 Обоснование выбора программного продукта для построения сбалансированной системы показателей.

2.3 Разработка модели оценки качества организации учебного процесса в ВУЗе на базе сбалансированной системы показателей.

2.4 Обоснование выбора программного продукта для реализации нейросетевой технологии.

2.5 Влияние состояния карты сбалансированных показателей на компетентностную модель студента.

ГЛАВА 3 Апробации разработанных методов и математической модели для оценки качества образования.

3.1 Предметная область для апробации модели оценки качества образования

3.2 Апробация модели оценки качества образования.

3.3 Применение модели оценки качества образования.

Выводы к главе 3.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и моделей оценки качества образовательной деятельности в высшем учебном заведении»

Актуальность темы исследования. В основе динамичного развития современной экономики лежит качество подготовки кадров. На данный момент российская система высшего образования адаптируется к потребностям предприятий, однако, скорость ее изменений не соответствует быстроте перемен в экономике. В этих условиях отечественные организации вынуждены тратить значительное время и ресурсы на переподготовку молодых специалистов. В свою очередь у новых сотрудников на предприятиях увеличивается период адаптации, усложняется процесс ее вовлечения в трудовую жизнь.

Дополнительными факторами, обусловливающими актуальность совершенствования деятельности высших учебных учреждений, стали:

- демографический спад, который повлек за собой снижение количества абитуриентов, что в свою очередь привело к увеличению конкуренции между ВУЗами за право обучать бюджетных и внебюджетных студентов;

- начало процесса сближения систем образования стран Европы — Болонский процесс, обязательным параметром которого является «Контроль качества высшего образования».

Выше сказанное подтверждает необходимость инновационных изменений в сфере высшего образования, одним из которых является внедрение системы управления качеством.

Внедрение системы менеджмента качества (СМК) предполагает соблюдение условий, определяемых:

- международными стандартами в области качества;

- положениями, определенными Государственными стандартами;

- требованиями, изложенными в стандартах учебного заведения.

Существующие подходы и методы оценки качества образования не позволяют провести комплексную оценку разных направлений деятельности ВУЗа (в частности, финансовой и маркетинговой), а также не учитывают их 3 взаимного влияния, и их влияния на результат обучения студентов. Основным недостатком существующих моделей оценки качества образовательной деятельности является также то, что они не способны выявлять устойчивые зависимости между эффективностью обучения студентов и качеством организации деятельности ВУЗа.

Указанные недостатки обусловливают необходимость разработки математических моделей, которые позволят не только учесть влияние качества организации деятельности ВУЗа на эффективность обучения студентов, но и значительно сократят временные затраты на проведение оценки за счет автоматизации данного процесса. Следовательно, вопрос оценки качества образования в ВУЗе, а также задача разработки математических методов и моделей оценки качества образовательной деятельности, учитывающая многоаспектность данного понятия, являются актуальными.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка математических методов и моделей оценки качества образовательной деятельности, которые позволяют учитывать взаимное влияние направлений деятельности ВУЗа, а также их влияние на результат обучения студентов.

Достижение поставленной цели исследования предполагает решение следующих задач:

1. Анализ методов и моделей оценки качества образовательной деятельности в ВУЗе, позволяющий выявить основные тенденции развития подходов к оценке качества образовательной деятельности в ВУЗе.

2. Разработка методики и системы показателей для оценки качества организации деятельности в ВУЗе, учитывающей различные аспекты его деятельности.

3. Разработка метода оценки знаний студентов на основе компетентностного подхода, нацеленного на получение сведений о соответствии знаний, умений и навыков выпускников потребностям предприятий и рынка в целом.

4. Создание методики прогнозирования уровня качества знаний студентов в зависимости от качества организации деятельности в ВУЗе.

5. Построение математической модели оценки качества образовательной деятельности в ВУЗе и её программная реализация.

6. Проведение эксперимента по внедрению разработанных методов и моделей.

Предмет и объект исследования. Объектом исследования являются процессы деятельности ВУЗа. Предметом исследования являются методы и модели оценки качества процессов деятельности ВУЗа.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили работы отечественных и зарубежных специалистов в области управления качеством, оценки знаний студентов высших ВУЗов на основе компентностного подхода, оценки деятельности организации, математических методов и моделей, в том числе нейросетевого подхода. В диссертационном исследовании использованы положения, разработанные зарубежными авторами: Капланом Р., Нортоном Д., Уордом К., Мэйселом Л., Уоссерменом Ф., Нивеном П., Адамсом К., Робертсом П., Мк-Нейером К. и др. Из отечественных авторов рассматриваемым вопросам посвящены работы Тихомирова В.П., Тихомировой Н.В., Плакского С. И., Геворкян Е.Н., Коломниеца Б.К., Зимней И.А., Байденко В.И., Тартура Ю.Г., Нуждина В.Н., Махотило К.В., Перева Е.В., Галяминой И.Г., Заенцева И.В. и др.

Научная новизна

1. Предложено сочетание компетентностного подхода и системы сбалансированных показателей (ССП) для оценки качества образовательной деятельности в ВУЗе.

2. Создана методика формирования ССП, и на её основе разработан шаблон ССП для оценки эффективности деятельности в ВУЗе.

3. Определен набор показателей для оценки качества деятельности ВУЗа, охватывающий различные категории процессов, обеспечивающих эффективность деятельности учебного заведения.

4. Сформирована структура дерева компетенций выпускника, отражающая как моноподготовку студентов, так и двухуровневую систему образования.

5. Предложена структура нейронной сети для прогнозирования значений уровня компетенций студентов ВУЗов в зависимости от состояния значений показателей деятельности ВУЗа.

6. Построена математическая модель оценки качества образовательной деятельности в ВУЗе, направленная на анализ показателей процессов учебного заведения и позволяющая выявить устойчивые зависимости между эффективностью обучения студентов и качеством организации деятельности ВУЗа.

Практическая значимость, апробация и внедрение результатов.

Теоретические и практические выводы, полученные в результате проведенного исследования, могут быть использованы ВУЗами для построения собственных моделей для оценки качества оказываемых ими образовательных услуг, что подтверждается результатами апробации разработанной модели на базе ГОУ ВПО «МАТИ» - Российского государственного технологического университета имени К.Э.Циолковского.

Разработанные структура дерева компетенций и шаблон ССП могут быть адаптированы для любого ВУЗа вне зависимости от его размеров, количества направлений подготовки, а также сложности существующей организационной структуры и количества процессов.

Модель позволяет прогнозировать уровень знаний студентов в зависимости от качества организации деятельности в ВУЗе. Данное свойство разработанной модели позволяет выстроить процессы управления научной деятельностью, организации учебного процесса, управления персоналом, 6 учебно-методического обеспечения, финансового обеспечения таким образом, чтобы получать наиболее высокий уровень знаний и умений студентов при выпуске.

Шаблон ССП был реализован с использованием пакета прикладных программ (1И111) ARIS BSC. Для описания структуры нейронной сети, её обучения и тестирования использовался модуль Neural Network Tool ПГТП MATLAB 6.0.

Результаты исследований представлены на научных конференциях и семинарах: 7-ой, 9-ой научно-практических конференциях «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями», Международной молодёжной научной конференции «XXX Гагаринские чтения», 6-ой Всероссийской научно-практической конференции «Управление качеством», а также были отражены в отчетах по НИР кафедры ПЭИС МЭСИ по темам «Разработка методологических основ создания систем управления бизнес-процессами» и «Разработка методологических основ создания систем интеграции знаний».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ общим объёмом 2,63 печ.л, в том числе 2 работы в журналах, входящих в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук».

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, выводов по главам, заключения и списка литературы. Представленный материал иллюстрируется рисунками и приложениями.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Козлов, Алексей Николаевич

Основные выводы и результаты работы отражены в следующих положениях:

1. Разработана комплексная модель оценки качества деятельности ВУЗа на основании нейросетевого подхода, компетентностного подхода и ССП. Разработанная модель оценки качества образовательной деятельности легко адаптируется к специфическим требованиям ВУЗов за счет возможности изменения шаблона ССП, дерева компетенции, а так же структуры нейронной сети.

2. Сочетание компетентностного подхода и ССП позволяет прогнозировать уровень компетенций студентов в зависимости от различных вариантов организации деятельности ВУЗа. Это позволит выстроить процессы деятельности ВУЗа таким образом, чтобы компетенции студентов по окончанию обучения отвечали требованиям как образовательных стандартов, так и рынка труда.

3. Сформулирован набор показателей и система целеполагания, входящие в состав ССП. Предложенная структура ССП направлена на реализацию стратегии по повышению качества образовательной деятельности в ВУЗе, позволяет учесть разные направления деятельности ВУЗа, осуществлять контроль качества каждого из этих процессов, а также выявлять недостатки в процессах учебного заведения и их причины.

4. Разработана структура дерева компетенций, направленная на оценку знаний студентов, отражающая как моноподготовку студентов, так и двухуровневую систему образования. Сформированный шаблон дерева компетенций позволяет определять состав и содержание знаний, умений и навыков студентов основываясь не только на положениях государственных образовательных стандартов, но и с учетом потребностей рынка труда.

5. Разработанная четырехслойная нейросетевая структура на основе логистической функции позволяет производить обучение нейронной сети при наличии семи и более обучающих примеров.

6. Математическая модель оценки качества образования на основании нейронной сети предоставляет возможность оценивать уровень компетенций студентов в зависимости от состояния деятельности ВУЗа с погрешностью от 3 до 5%.

7. Модель оценки качества образовательной деятельности позволяет определять причины проблем в процессах деятельности ВУЗа, снижающие уровень компетенций студентов.

134

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Козлов, Алексей Николаевич, 2009 год

1. Абовский Н.П. и др. Разработка практического метода нейросетевого прогнозирования. //Труды VIII Всероссийской конфе ренции «Нейрокомпьютеры и их применение » Сб.докл., 2002. С. 1089- 1097.

2. Авторский коллектив журнала «Коммерсант.ги». Из-за дефицита кадров зарплаты россиян и дальше будут расти быстрее инфляции. -http://www.rokf.ru/carera/2008/05/26/080840.html (2008/05).

3. Адалов JI.M. Экономическое регулирование качества промышленной продукции. М.: Экономика, - 1969.

4. Адлер Ю. Мотивация в системах качества // Стандарты и качество, -1999, № 5.

5. Алексеев В.И., Максимов А.В. Использование нейронных сетей с двухмерными слоями для распознавания образов. //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение »: Сб. докл., 2002. - С. 69-72.

6. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика. - 1989. - 89 с.

7. Антонова A.M., Созоров Н.Г. Возможности повышения качества образовательного процесса в преподавании технических дисциплин, -http://oio.tpu.ru/publication/article200312.html.

8. Архутдинов Р.А. Вузы России должны готовить специалистов по управлению конкурентоспособностью // Стандарты и качество, 1999, - № 6.

9. Байденко В.И. Компетенции в профессиональном образовании (К освоению компетентностного подхода). // Высшее образование в России. - 2004. - № 11.- 176 с.-С. 3-13.

10. Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И. Диагностика и прогнозирование временных рядов многослойной радиально-базисной нейронной сети. //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение»: Сб. докл., 2002. - С. 69-72.

11. Болонский процесс: середина пути / Под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В.И. Байденко. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, Российский Новый Университет. -2005.-379 с.

12. Бурдо А.И., Тихонов Э.Е. К вопросу систематизации методов и алгоритмов прогнозирования. //Материалы межрегиональной конференции "Студенческая наука - экономике научнотехнического прогресса". Ставрополь: СевКав ГТУ. - 2001. - С.33 - 34.

13. Бурдо А.И., Тихонов Э.Е. К вопросу совершенствования систем прогнозирования//Материалы XXXVIII юбилейной отчетной научной конференции за 1999 год: В 3 ч./Воронеж. гос. технол. акад. Воронеж, 2000,- 4.2.-С. 211-215.

14. Бурдо А.И., Тихонов Э.Е. Об одном подходе к проблеме прогнозирования количественных характеристик производственных систем. //Материалы XXX НТК профессорко-преподавательского состава. Ставрополь: СевКав ГТУ. - 2000. - С.225-226.

15. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. М.: Издательский дом «Дашков и К». -2000. - 308 с.

16. Вороновский Г.К., и др. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. X.: ОСНОВА. - 1997. - 112 с.

17. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. Пособие для вузов. М.: ИПРЖР. - 2001. - 385 с.:ил.

18. Гарунов М.Г., Семушина Л.Г., Фокин Ю.Г., Чернышев А.П. Этюды дидактики высшей школы. М.: НИИ ВО, - 1994, - с. 135.

19. Гершунский Б.С. Философия образования для 21 века М.: ИнтерДиалектН-, - 1997. - 697с.

20. Гличев А.В., Шор Я.Б., Вениаминов Ю.С. Понятие «Качество продукции». Большая советская энциклопедия, http://www.cultinfo.rU/fulltext/l/001/008/060/129.htm.

21. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4:Учеб.пособие для вузов/Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. -2001.-256 с.

22. Государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования: перспективы развития: Монография/ Колл. авт. под ред. Я.И. Кузьминова, Д.В. Пузанкова, И.Б. Федорова, В.Д. Шадрикова. -М.: Логос. 2004. - 328 с.

23. Григорьев Л. Ю., Горелик С. Л. SWOT-анализ как инструмент стратегического менеджмента. // "Экономика и время". - 28.05.2001.

24. Гусаков В.П., Вьялицин А. А., Шебелистова О. В. Математическая модель интегральной оценки качества образования, СевероКазахстанский государственный университет (СКГУ), г. Петропавловск

25. Дилан М. По ту сторону чисел, //"Intelligent Enterprise Russia" http://www.proteu.ru/260503article4.html - (2003/05).

26. Еремин Д.М. Система управления с применением нейронных сетей. -//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. -№9 -С. 8-11.

27. Ефремова Т.Ф. Толковый словарь словообразовательных единиц русского языка. — М.: ACT, Астрель, 2005.

28. Заенцев И. В. Нейронные сети: основные модели Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического факультета Воронежского Государственного университета, 76 с.

29. Закон РФ "Об образовании" от 10.07.1992 № 3266-1, ред. от 24.04.2008г.

30. Захаров Ю.А., Москинов В.А. Основные пути повышения качества образования. http://www.ecsocman.edu.ru/univman/msg/241363.html (2005).

31. Зимняя И.А. Ключевые компетенции новая парадигма результата образования. - // Высшее образование сегодня. — 2003. — № 5.

32. Ибираимова Т.Б. Прогнозирование тенденций финансовых рынков с помощью нейронных сетей. //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», Сб.докл., 2002 г.- С. 745 755.

33. Иванов М.Н. Анализ роста курса акций с применением нейронных сетей. //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» Сб.докл., 2002 г. - С. 756 - 772.

34. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей, том 1, М.: изд. ВИНИТИ. 1990.

35. Ищенко В.В. Об опыте разработки ГОС ВПО с использованиемкомпетентностного подхода. Материалы к третьему заседанию139методологического семинара 28 сентября 2004 г. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, - 2004.

36. Казанович В.Г., Савельева Г.П. Согласованность (сопряженность) и преемственность государственных стандартов профессионального образования. Уфа: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. - 2005. - 30 с.

37. Казурова А.С. Проблемы государственного образовательного стандарта высшего профессионального музыкального образования: опыт и перспективы. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. - 2005. - 93 с.

38. Каплан Роберт С., Нотон Дэвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. — 2-е изд., испр. и. Доп. / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп - Бизнес». - 2005. - 320с.: ил.

39. Кащеев P. Balanced Scorecard новое заклинание или стратегия управления? http://www.fmansy.ru/publ/mend/007.htm.

40. Келс Г.Р. Процесс самооценки. Руководство по самооценке для высшего образования. М., 1999. - С. 22.

41. Козлов А.Н., Математическая модель оценки качества образования в ВУЗе на базе компетентностного подхода, карты сбалансированных показателей и нейронных сетей, Науно-информационный журнал Экономические науки, 2008 7(44), Издательство «24-Принт».

42. Козлов А.Н., Компетентностная модель студента как инструмент оценки качества образования, Науно-информационный журнал Экономические науки, 2007 6(31), Издательство «24-Принт».

43. Комплексная оценка высших учебных заведений: Учебное пособие/ Наводов В.Г., Геворкян Е.Н., Мотова Г.Н., Петропавловский М.В. -М.: Центр государственной аккредитации , 2003. -176с.

44. Конвенция о признании квалификаций, относящихся к высшему образованию в европейском регионе (Лиссабон, 11 апреля 1997 г.).

45. Конти Т. Самооценка в организациях: пер. с англ. И. Н. Рыбникова при участии Г. И. Герасимовой / Науч. ред. В. А. Лапидус, М. Е. Серов. М.: РИА «Стандарты и качество». 2000. - 328 с.

46. Коптелов A. BSC для IT. //Сайт издательства «Открытые системы».http://www.osp.ru/cio/2008/02/4829376/. (2008/03).141

47. Коробков A. The Balanced Scorecard новые возможности для эффективного управления. - The Balanced Scorecard - новые возможности для эффективного управления.

48. Коршунов С.В. Подходы к проектированию образовательных стандартов в системе многоуровневого инженерного образования. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 2005. - 88 с.

49. Лицензирование, аттестация, государственная аккредитация высших учебных заведений Российской Федерации. Основные документы. — М.: Центр государственной аккредитации Минобразования России, 2003. -412с.

50. Лощилина И.В. Сбалансированная система показателей как инструмент формулирования стратегии компании. //"BYTE/Россия". 2007. - №9.

51. Махотило К.В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления, Харьков, ХГПУ, -1998.

52. Наводов В.Г., Геворкян Е.Н., Мотова Г.Н., Петропавловский М.В. Комплексная оценка высших учебных заведений: Учебное пособие. — М.: Центр государственной аккредитации , 2003. -176с.

53. Настройка образовательных структур в Европе: Основы / Перев. Е.В. Шевченко. // Интернет: Сайт проекта TUNING <http://www.relint.Deusto.es/TuningProject/index.htm>.

54. Нейронные сети. Основные положения (автор С. Короткий) http://ai.obrazec.ru/neur-l.html.

55. Нивен Пол Р. Сбалансированная Система Показателей: Шаг за шагом: максимальное повышение эффективности и закрепление полученных результатов / Пер. с англ. Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс. -2004. - 328 с.

56. Нортон Д., Каплан Р. Организация, ориентированная на стратегию. — М.: Олимп-Бизнес. -2005.- с. 20-21, 133-160.

57. Нуждин В.Н., Кадамцева Г.Г. Стратегическое управление качеством образования: Учеб. пособие/ Иван. гос. энерг. ун-т.- Иваново. 2002.88 с.

58. Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка. М.Юникс, Мир и образование, 2008.

59. Отчет по проекту «Совершенствование структуры ГОС ВПО на основе компетентностной модели выпускника и разработка информационной технологии их проектирования». / Научный руководитель проф. Кузьмин Н.Н. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2005.

60. Панкрухин А. Образовательные услуги: точка зрения маркетолога // Вестник высшей школы. 1997. - Март.

61. Плаксий С.И. Качество высшего образования. М.: Национальныйинститут бизнеса. 2003. - С. 341.143

62. Построение Системы стратегического управления компании по Balanced Scorecard (BSC), IBS. http://consulting.ibs.ru/content/consulting/347/3474-article.asp.

63. Похолков Ю.П., Чучалин А.И., Боев О.В. Гарантии качества подготовки инженеров: аккредитация образовательных программ и сертификация специалистов http://www.ecsocman.edu.ru/vo/msg/321058.html.

64. Предложения по дальнейшему развитию системы классификации и стандартизации высшего профессионального образования в России. / Богословский В.А. и др. -М.: МАКС Пресс. 2005. - 132 с.

65. Пухальский В. Определение качества// Стандарты и качество, 2001, - № 3.

66. Редченко К. Показательное несогласие: Balanced scorecard И Tableau de Bord / Электронный ресурс: http://www.finexpert.ru.

67. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга. Пер. с англ. М.: Мир. - 1965. - 175 с.

68. Савицкая A. Balanced Scorecard: как избежать ошибок при переходе от теории к практике? -//Секрет фирмы. 25 апреля 2005 года. - №16. -http://www.topsbi.ru/default.asp?artID=41.

69. Северцев В.А., Чащихин Б.Д. Аккредитация учебных заведений Опыт США. -М.: Издательство МГАП «Мир книги». 1993. -240с.

70. Сигеру О., и др. Нейроуправление и его приложения. Пер. с англ. под ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. - 2001. - 321 с.

71. Симкин Л., Дибб С. SWOT-анализ: сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. http://www.iteam.ru/publications/strategy/sectionl 6/articlel 185/.

72. Смирнова Ж. Balanced Scorecard: то, что Нортон прописал. -http://www.balancedscorecard.ru/bsc661 .htm.

73. Татур Ю.Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалистов. // Высшее образование сегодня. - 2004. — № 3.

74. Тихонов Э.Е. Об одном подходе к прогнозированию с помощью нейронных сетей. //Материалы третьей МНК "Студенческая наука -экономике России". Ставрополь: СевКав ГТУ. - 2002. - С. 69 - 70.

75. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника, М.: Мир. 1992.

76. Управление качеством образования, Под редакцией М.М. ПоташникаМ.: Педагогическое общество России, 2000. - 448с

77. Управление качеством продукции основные понятия термины и определения ГОСТ 15467-79(СТ СЭВ 3519-81) Государственный комитет СССР по управлению качеством продукции и стандартам Москва Государственный стандарт союза ССР.

78. Файнберг Л.А. Математическая модель оценки качества образовательных услуг ВУЗа, построенная с применением теории игр.

79. Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 годы. Утверждена Постановлением Правительства Российской Федерации от 23 декабря 2005 г. № 803.

80. Федин М. Советы консультанта. Что надо знать о BSC. //Ведомости, http://www.sostav.ru/articles/2003/09/19/markl90903 (2003/09).

81. Фокин Ю.Г. Пути совершенствования методов обучения в ВШ. -М.:НИИВО, 1990.

82. Фунберг Л. А., Математическая модель оцеики качества образовательных услуг ВУЗа, построенная с применением теории игр.

83. Хуторской, А.В. Ключевые компетенции и образовательные стандарты. // Интернет-журнал «Эйдос». - 2002. -(http// ei dos .ru/j ournal/htm).

84. ЮЗ.Цепляева E. Внедрение BSC встраиваем или пристраиваем? Интеграция приложений Balanced Scorecard в информационную систему компании.http://www.cfin.ru/management/controlling/plantbsc.shtml.146

85. Черкасский С. ISO-9000: кому это нужно? //Новые рынки, 2001, -№1. http://www.cfm.ru/management/iso9000/nmiso9000.shtml.

86. Чернилевский Д.В. Технологии обучения в ВШ. М.: «Экспедитор», -1996. -288с.

87. Шадриков В. Д. Государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования и Болонский процесс. // Вопросы образования. - 2004. - № 4. - С. 5-9.

88. Шишов С.Е. и Кальней В.А. Мониторинг качества образования в школе. учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по пед. специальностям, Рос. пед. агентство. - М. : Роспедагенство, 1998.

89. Энциклопедия профессионального образования под редакцией С.Я.Батышева.

90. ПО.Юдкевич М.М. Модель совершенной конкуренции и рынок высшего образования: 30 лет спустя (комментарий к статье JI. Лесли и Г. Джонсона) // Вопросы образования. 2004. № 2. - С. 106-109.

91. Adams С., Roberts P. You are what you measure. //Manufacturing Europe, 1993.

92. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.

93. Maisel L.S. Performance Measurement. The Balanced Scorecard Approach. //Journal of Cost Management. - 1992.

94. Maisel S. Performance measurement survey by the American Institute of Certified Public Accountants and Lawrence. 2001.

95. McNair C.J., Lunch R.L., Cross K.F. Do financial and nonfinancial performance measures have to agree? //Management Accounting. - 1990. ноябрь.

96. R.S. Kaplan and D.P.Norton, The Balanced Scorecard: Measures That Drive Performance. Harvard Business Review, January-Febraury 1992, 71-79.

97. Rasch G. Probabilistic Model for Some Intelligence and Attainment Tests. Chicago: Univ. of Chicago Press, 1980.

98. Sitalakshmi Venkatraman. An Educational Measurement Model: To Evaluate a Program in a Higher Education Setting, (Temasek Polytechnic, Singapore).

99. Wright B.D., Masters G.N. Rating scale analysis. Rasch measurements. -Chicago: MESA Press. 1982.

100. Wright B.D., Stone M.N. Best Test Desighn. Chicago: MESA Press, 1979.