ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МАРКЕТИНГА ИННОВАЦИЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ В ПОСТКОВИДНОЙ ЭКОНОМИКЕ

Авторы

  • М.Н. Кушаков Государственная организация высшего профессионального образования «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган-Барановского»

DOI:

https://doi.org/10.25806/uu6-32022524-531

Ключевые слова:

маркетинг инноваций, образовательные услуги, оценка эффективности, постковидная экономика, сетевые технологии, дистанционная форма обучения, теория нечетких множеств, интерактивность обучения, эффективность инноваций, теория нечетной логики, фазификация.

Аннотация

Доказана роль конструктивных изменений и влияния пандемии на трансформацию рынка образовательных услуг и системы образования в целом.  Определено, что дистанционная форма обучения оказали влияние на организацию учебного  процесса и стремительный перевод множества процессов в сеть вызвал необходимость скорейшего реагирования на новые изменяющиеся условия со стороны органов государственной власти.

Выявлены проблемы, с которыми  преподаватели сталкиваются при внедрении дистанционных курсов или системы дистанционного обучения, а именно: отсутствие личного общения;  обезличивание педагогического работника и обучающегося;  сложность оценки педагогическим работником невербальных показателей усвоения и понимания материала; отсутствие со стороны обучающегося самомотивации и самодисциплины; отсутствие опыта проведения занятий в дистанционном (онлайн) формате; недостаточная интерактивность курсов, проводимых в дистанционном (онлайн) формате.

Представлено авторское видение того, что оценка эффективности маркетинга инноваций образовательных услуг в постковидной экономике  становится приоритетным направлением для ученых и при выборе действенной методики оценки, определении некоторого интегрального (обобщающего) показателя оценки эффективности, учитывающего как количественные, так и качественные показатели маркетинга инноваций образовательных услуг возможно с использованием экспертных методов исследования (нивелирует низкую информационную составляющую, неполные описания, противоречия) и алгоритмов нечеткой логики.

Список литературы

Пузакова А.А. Влияние развития техники и технологий на жизнь людей // Молодой ученый. 2015. № 20 (100). С. 635-640.

Штыхно Д.А., Константинова Л.В., Гагиев Н.Н. Переход вузов в дистанционный режим в период пандемии: проблемы и возможные риски // Открытое образование. 2020. Т. 24. № 5. С. 72-81.

Кузняк Н.Б., Гаген Е Ю. Современное дистанционное обучение. Преимущества и недостатки // Молодой ученый. 2017. № 11 (145). С. 466-469.

Карпова У.В. Применение облачных приложений в образовательном процессе на примере «Ментиметер». Последствия и вызовы пандемии коронавируса для технологического и социально-экономического развития общества : сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф, 10 декабря 2020 г., Ярославль / под общ. ред. к.э.н. С.В. Шкиотова, д.э.н. В.А. Гордеева. Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2020. С. 292-297.

Кислухина И.А. Использование дистанционных образовательных технологий в системе высшего образования: проблемы и перспективы // Управление экономическими системами. 2017. № 9 (103). С. 7-25.

Дрантусова Н.В., Князев Е.А. Институциональный ландшафт высшего образования в России: ключевые векторы развития // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2013. № 1. С. 264-273.

Алесинский Е.И. Применение методов нечёткой логики для решения научной задачи в соответствии с исходными данными // Молодой ученый. 2021. № 25 (367). С. 16-22.

Международная ассоциация университетов) [Электронный ресурс]. URL: https://iau-aiu.net/Covid-19-Higher-Education-challenges-and-responses (дата обращения: 15.05.2022).

Гончаров С.А Стратегии и формы сетевого взаимодействия современных университетов // Universum: Вестник Герценовского университета. 2014. № 3-4. С. 24-36.

Лысенко А.Ф. Нечеткая логика в моделях экспертных систем // Вопросы науки и образования. 2018. № 16 (28). С. 7-9.

Леденева Т.М., Татаркин Д.С. Особенности проектирования систем нечеткого логического вывода // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: системный анализ и информационные технологии. 2006. № 2. С.110-118.

Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. С. 20-62.

Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ Петербурr, 2005. С. 136-209.

Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. С. 105-119.

Низамова А.Ш. Оценка эффективности инновационных проектов методом нечетких множеств // Управление экономическими системами. 2012. № 4 (40). С. 67-72.

Резник А.М., Д.В. Жора, А. Е. Дорошенко Информационный анализ результатов финансового прогнозирования с использованием классификатора со случайными подпространствами / А.М. Резник, // Математические машины и системы. 2005. № 1. С. 39-59.

Загрузки

Опубликован

04.07.2022

Выпуск

Раздел

Экономические науки