Оплата услуг Личный кабинет
Вход на сайт
  • Рус
  • Eng
  • 中文
ЕГУ им. И.А. Бунина

Журнал «Психология образования в поликультурном пространстве»

Выпуск №2 (54) (2021)

Оглавление выпуска

УДК 378.14+330.4
DOI 10.24888/2073-8439-2021-54-2-35-47

ПОИСК НОВЫХ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ В РИСК-МЕНЕДЖМЕНТЕ

Автор(ы): Дворяткина С.Н., Лопухин А.М.

Исследование актуализировало сложную и масштабную проблему адаптации теории риск-менеджмента к системе образования. Проведенный комплексный анализ отечественных и мировых исследований обнаружил отсутствие теоретического каркаса, общего методологического видения проблемы рискованности и рискования в образовательной сфере. В то время как эффективное управление образовательной деятельностью, обеспечение развития конкурентноспособности личности на рынке труда и ее потенциала для активного участия в жизнедеятельности общества возможно на основе современной парадигмы риск-менеджмента, интегрирующей достижения в педагогических, экономико-математических и компьютерных науках. Новой методологией в исследовании выступает фрактальный подход, определяющий идею количественного и качественного анализа и оценки риска несформированности компетенций, сложных учебных и познавательных конструктов предметной деятельности. Фрактальная модель оценивания сформированности знаний и компетенций, ее рисковый ландшафт с учетом предметной и когнитивной дивергентности обеспечат эффективность структуры хранения знаний в образовательном процессе, минимизируя время построения пространства и инженерии баз знаний, глубину решения проблемы прогноза образовательных рисков. Новые методы риск-моделирования на основе алгоритмов машинного обучения и факторного анализа, методов построения нейронных интеграторов, количественные методы с учетом и без учета распределения вероятностей обеспечат точность и скорость оценки, прогноза рисков, позволят выявить новые закономерности рисковой деятельности и дальнейшие пути развития теории рискования. Представленные эффективные стратегии и инновационные инструменты помогут решить задачу минимизации незапланированного хаоса, каскада негативных последствий рисковых ситуаций, в том числе эпидемии COVID-19.

SEARCH FOR NEW METHODOLOGICAL APPROACHES AND METHODS IN RISK MANAGEMENT

Author: Dvoryatkina Svetlana N., Lopukhin Arseny M.

The study actualized the complex and large-scale problem of adapting the theory of risk management for the education system. A comprehensive analysis of domestic and international studies revealed the lack of a theoretical framework, a general methodological vision of the problem of riskiness and risk-taking in the educational sphere. While effective management of educational activities, ensuring the development of the competitiveness of the individual in the labor market and its potential for active participation in the life of society is possible on the basis of the modern paradigm of risk management, integrating achievements in pedagogical, economic, mathematical and computer sciences. A new methodology in the study is the fractal approach, which defines the idea of quantitative and qualitative analysis and assessment of the risk of non-formation of professional competencies, complex educational and cognitive constructs of subject activity. The fractal model of assessing the formation of knowledge and competencies, its risk landscape, taking into account the subject and cognitive divergence, will ensure the effectiveness of the structure of knowledge storage in the educational process, minimizing the time for building space and engineering knowledge bases, and the depth of solving the problem of predicting educational risks. New methods of risk modeling based on machine learning algorithms and factor analysis, methods for constructing neural integrators, quantitative methods with and without taking into account the probability distribution will ensure the accuracy and speed of risk assessment and prediction, will allow one to identify new patterns of risk activity and further ways to develop the theory of risk. The presented effective strategies and innovative tools will solve the problem of minimizing unplanned chaos, the cascade of negative consequences of risky situations, including the COVID-19 epidemic.

Список литературы

  1. Беляева М.А. Риск как предмет анализа в педагогике и образовании // Философия и история образования. 2014. № 11. С. 16-23.

  2. Бурнаева Е.М., Серебрякова Т.А. Нейросетевые методы принятия решений по управлению кредитными рисками // Ученые заметки ТОГУ. 2013. № 4(4). С. 1287-1290.

  3. Вяльцев А.В., Фролов А.В. Использование искусственных нейронных сетей в управлении техногенным риском // Техносферная безопасность, надежность, качество, энерго- и ресурсосбережение: материалы 21 Международной научно-практической конференции. Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет, 2019. С. 108-114.

  4. Владимиров А.И. О стратегическом планировании и управлении в вузе. Выпуск 10. М.: ООО «НЕДРА», 2012.

  5. Дворяткина С.Н. Развитие вероятностного стиля мышления в процессе обучения математике: теория и практика. М: ИНФРА-М, 2013.

  6. Дворяткина С.Н., Кузнецова Т.И. Фрактальный подход в педагогике: границы применимости // Образование, наука и экономика в вузах и школах. Интеграция в международное образовательное пространство: труды международной научной конференции. Горис (Армения), 28 сентября - 02 октября 2015 г. М.: Изд-во РУДН, 2015. С. 248-254.

  7. Дворяткина С.Н., Щербатых С.В. Концептуальные положения фрактального развития вероятностного стиля мышления в обучении математике и инструменты их реализации // Перспективы науки и образования. 2020. № 2(44). С. 195-209. https://doi.org/10.32744/pse.2020.2.16

  8. Жуйков В.В. Система оценки качества знаний студентов на основе нейронных сетей: дис. … канд. пед. наук. Курск, 2009.

  9. Камашев С.В. Экономический аспект безопасности образования современной России // Философия образования. 2016. № 1(64). С. 138-144.

  10. Качалов Р. М., Слепцова Ю. А., Шокин Я. В. Оценка риска реализации инновационных проектов предприятий с помощью искусственных нейронных сетей // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2019. № 21(4). С. 171-181. https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2019.4.17

  11. Козлов А.Н. Разработка методов и моделей оценки качества образовательной деятельности в высшем учебном заведении: дис. … канд. экон. наук. М., 2009.

  12. Корнеев Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия // Управление большими системами. 2007. № 17. С. 81-102.

  13. Кузьмин Е.А. Проблема неопределенности как научной категории // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2014. № 3. С. 90-100. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-90-100

  14. Курдюмов С.П. Аналоги второго начала термодинамики в открытых нелинейных средах // Мир человека: неопределенность как вызов. Серия «Синергетика: от прошлого к будущему». Москва: Ленанд, 2019. С. 63-69.

  15. Махныткина О.В. Математическая модель оценки компетентности студента ВУЗа с учетом требований рынка труда // Науковедение. 2012. № 3. URL: http://naukovedenie.ru/index.php?id=197 (дата обращения: 20.05.2021).

  16. Николаева Ю.В. Методы и алгоритмы интеллектуальной системы поддержки принятия решений трейдеров финансовых рынков: дис. … канд. тех. наук. Брянск, 2018.

  17. Нейронная сеть для оценки компетентности студентов / Н.И. Ломакин, Т.А. Плаксунова, Е.В. Логинова, Г.И. Лукьянов, Е.А. Козлова, Е.А. Скобора, А.Е. Одинцов, М.Н. Завьялова, И.В. Терикова, С.В. Корочинская // EDCRUNCH Ural: новые образовательные технологии в вузе: материалы международной научно-методической конференции (НОТВ-2017). Екатеринбург: УрФУ, 2017. C. 307-319

  18. Опфер Е.А. Риск-менеджмент в управлении качеством образования в вузе // Высшее образование в России. 2015. № 10. С. 84-91.

  19. Орлов А.И., Пугач О.В. Подходы к общей теории риска // Управление большими системами. Вып. 40. 2012. С. 49-82.

  20. Пригожин И. Неравновесная статистическая механика. М.: URSS, 2009.

  21. Пятковский О.И., Гунер М.В. Разработка гибридной интеллектуальной системы с нечетко-нейросетевыми компонентами для решения задачи оценки компетентности студентов // Ползуновский альманах. 2012. № 2. С. 120-123.

  22. Ременников В.Б. Управленческие решения. М.: МИЭМП, 2010.

  23. Рагозин А.Л. Общие положения оценки и управления природными рисками // Геоэкология. 1999. № 5. С. 417-429.

  24. Стребкова Л.Н. Оценка риска предприятия, основанная на применении нечеткой нейронной сети // Вестник НГУЭУ. 2014. № 3. С. 147-154.

  25. Тарасенко В.В. Анализ сетевого мышления // Философия науки и техники. Выпуск 8. М.: ИФРАН, 2001. С. 36-43.

  26. Чубарова О.И. Образовательный риск как экономическая категория, его сущность // Ползуновский вестник. 2005. № 1. С. 199-208.

  27. Azadeh A., Saberi M., Noorossana R., Mehrabad M.S., Anvari M., Izadbakhsh H. Estimating Efficient Value of Controllable Variable Using an Adaptive Neural Network Algorithm: Case of a Railway System // Journal of Scientific and Industrial Research. 2012. Vol. 71(1). Pp. 45-50.

  28. Arslan G., Küçüker E. Planning Activities of School Principals and Problems Encountered in Strategic Planning // Kastamonu Education Journal. 2016. Vol. 24(2). Pp. 839-856.

  29. Bialostok S. Risk theory and education: Policy and practice // Policy Futures in Education. 2015. Vol. 13(5). Pp. 561-576.

  30. Brickley J.A., Smith Jr., Clifford W., Zimmerman J.L. Business ethics and organizational architecture // Journal of Banking & Finance. 2002. Vol. 26(9). Pp. 1821-1835.

  31. Ciampi F., Gordini N. Small enterprise default prediction modeling through artificial neural networks: an empirical analysis of Italian small enterprises // Journal of Small Business Management. 2013. Vol. 51(1). Pp. 23-45.

  32. Culcleasure F.D. Risk management: A study of current practices at North Carolina’s private colleges and universities. (Doctoral dissertation.) 2005.

  33. Jiang Y., Xu L., Wang H., Wang H. Influencing factors for predicting financial performance based on genetic algorithms // Behavioral Science. 2009. Vol. 26(6). Pp. 661-673. https://doi.org/10.1002/sres.967 Gabel P. Teaching the next generation // Risk management. 2008. Vol. 55(9). P. 24.

  34. Garven J.R. Risk management: the unifying framework for business scholarship and pedagogy // Risk management and insurance review. 2007. Vol. 10(1). Pp. 1-12. https://doi.org/10.1111/j.1540-6296.2007.00102.x

  35. Goodfellow I.J., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.

  36. Hargreaves J. Risk: the ethics of creative curriculum // Innovation in education and teaching international. 2008. Vol. 45(3). Pp. 227-234.

  37. Helsloot I., Jong W. Risk Management in Higher Education and Research in the Netherlands // Journal of Contingencies and Crisis Management. 2006. Vol. 14. Pp. 142-159. https://doi.org/10.1111/j.1468-5973.2006.00490.x

  38. Jin X.H., Zhang G. Modelling optimal risk allocation in PPP projects using artificial neural networks // International Journal of Project Management. 2011. Vol. 29(5). Pp. 591-603.

  39. Langton C.G. Life at the Edge of Chaos // Artificial Life II. Proceedings of the Workshop on Artificial Life Held February, 1990 in Santa Fe, New Mexico. Ed. by C.G. Langton, C. Taylor, J.D. Farmer, S. Rasmussen. Boulder, Oxford: Westview Press, 2003. Pp. 41-92.

  40. Misra J., Saha I. Artificial Neural Networks in Hardware: A Survey of Two Decades of Progress // Neurocomputing. 2010. Vol. 74(1-3). Pp. 239-255.

  41. Menoni S. Introduction of a transdisciplinary approach in studies regarding risk assessment and management in educational programs for environment engineers and planners // International journal of sustainability in higher education. 2006. Vol. 7(3). Pp. 309-321.

  42. Packard N.H. Adaptation Toward the Edge of Chaos. University of Illinois at Urbana-Champaign, Center for Complex Systems Research, 1988.

  43. Porlares C., Tan E. Bioecological Theory and Risk Management: A Model for School Risk Planning // International Journal for Innovation Education and Research. 2021. Vol. 2. Pp. 406-415.

  44. Pukala R. Use of Neural Networks in Risk Assessment and Optimization of Insurance Cover in Innovative Enterprises // Economics and Management. 2016. Vol. 8(3). Pp. 43-56.

  45. Query J.T. The Role of the Risk Manager in a University Setting // Risk Management Insurance Review. 2000. Vol. 3(2). Pp. 219-236. https://doi.org/10.1111/j.1540-6296.2000.tb00031.x

  46. Raanan Y. Risk Management in Higher Education - Do We Need it? 2009. URL: https://www.sijm.it/wpcontent/uploads/2018/04/490-466-1-PB.pdf (дата обращения: 20.05.2021).

  47. Shanahan P., Mcparlane J. Serendipity or strategy? An investigation into entrepreneurial transnational higher education and risk management // Horizon. 2005. Vol. 13(4). Pp. 220-228.

  48. Schneidewind N. Applying neural networks to software reliability assessment // International Journal of Reliability. Quality & Safety Engineering. 2010. Vol. 17(4). Pp. 313-329.

  49. Şahin S., Faruk Ö. A New Approach to School Management: Determination of Student Related Risks According to the Internal ControlUniversal // Journal of Educational Research. 2018. Vol. 6(4). Pp. 672-690.

  50. Sarcià S.A., Cantone G., Basili V.R. A Statistical Neural Network Framework ForRisk. Management Process // ICSOFT (SE). Barcelona, 2007. Pp. 168-177.

  51. Tamrat W., Teferra D. Private higher education in Ethiopia: risks, stakes and stocks // Studies in Higher Education. 2000. Vol. 45(3). Pp. 677-691. https://doi.org/10.1080/03075079.2019.1582010

  52. Watson L.J. Learning about our risky business // Risk management. 2004. Vol. 51(6). P. 32.

Психология образования в поликультурном пространстве Филоlogos История: факты и символы Агропромышленные технологии Центральной Росси Молодежная наука: тенденции развития Continuum. Математика. Информатика. Образование Вопросы отраслевой экономики Вопросы государства и права