EVALUATION OF THE EFFECTIVENESS OF MARKETING INNOVATIONS OF EDUCATIONAL SERVICES IN THE POST-MARKET ECONOMY
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu6-32022524-531Статья поступила в редакцию: 15.06.2022
Статья принята к публикации: 16.06.2022
Статья опубликована: 04.07.2022
Keywords:
innovation marketing, educational services, efficiency assessment, post-like economics, network technologies, distance learning, fuzzy set theory, interactivity of learning, innovation efficiency, odd logic theory, phasification.Abstract
The role of constructive changes and the impact of the pandemic on the transformation of the educational services market and the education system as a whole is proved. It is determined that the distance learning form had an impact on the organization of the educational process and the rapid transfer of many processes to the network caused the need for an early response to the new changing conditions on the part of public authorities.
The problems that teachers face when implementing distance courses or distance learning systems are identified, namely: lack of personal communication; depersonalization of the teaching staff and the student; difficulty in assessing non-verbal indicators of assimilation and understanding of the material by the teaching staff; lack of self-motivation and self-discipline on the part of the student; lack of experience in conducting classes in a remote (online) format; insufficient interactivity of courses conducted in a remote (online) format.
The author's vision is presented that the evaluation of the effectiveness of marketing innovations of educational services in the post-market economy is becoming a priority for scientists and when choosing an effective evaluation methodology, determining some integral (generalizing) indicator of effectiveness evaluation, taking into account both quantitative and qualitative indicators of marketing innovations of educational services, it is possible using expert research methods (levels the low information component, incomplete descriptions, contradictions) and fuzzy logic algorithms.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
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.
