Юрчишена Л. В.
https://orcid.org/0000-0002-5904-0758
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ УНІВЕРСИТЕТІВ ТА ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ МОДЕЛІ ЇХ РОЗВИТКУ
Повний тест (pdf)
Мова: Українська
Анотація. Економічна модель розвитку університетів на основі індикаторів фінансової стійкості та входження їх до відповідного кластера є інструментом прийняття правильних управлінських рішень щодо їх розвитку. Метою статті є обґрунтування методичного інструментарію й апробація методик кластеризації університетів для визначення ключових компонентів та індикаторів економічної моделі розвитку. Застосовано кластерний аналіз для вибірки з 35 ЗВО України, що охоплює класичні, політехнічні, педагогічні й інші ЗВО. Кластеризація здійснювалася в програмному продукті RapidMiner Studio з використанням інструменту Auto Model із застосуванням методу k-Means для побудови кластерів, що дало можливість поєднати університети в порівняно однорідні групи за обраними індикаторами та темпами їх змін. Обґрунтовано методологічний інструментарій для кластеризації університетів, що включає три групи показників: показники масштабу, фінансові показники й показники зовнішнього оцінювання конкурентоспроможності. Для усунення ефекту масштабу ЗВО та виявлення тенденцій у динаміці всі показники розраховано за 2017–2022 рр., що дає змогу на основі кластеризації визначити модель їх економічного розвитку та ключові компоненти впливу. За результатами кластерного аналізу здійснено розподіл ЗВО на кластери, виявлено й обґрунтовано ключові компоненти та індикатори економічної моделі їх розвитку, зміна яких є визначальною для віднесення до певного кластера та слугує інструментом прийняття управлінських рішень.
Ключові слова: студенти, доходи, стійкість, кластеризація університетів, економічна модель, заклади вищої освіти.
https://doi.org/10.32987/2617-8532-2023-3-73-86
Ключові слова: студенти, доходи, стійкість, кластеризація університетів, економічна модель, заклади вищої освіти.
https://doi.org/10.32987/2617-8532-2023-3-73-86
Посилання:
1. Лактіонова О. А., Коваль В. В., Слободянюк О. В., Приступа Л. А. Фінансова стійкість закладів вищої освіти в контексті забезпечення їх розвитку. Вісник Хмельницького національного університету. Сер. : економічні науки. 2020. № 6. С. 95–100. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5740-2020-288-6-14.
2. Wang C., Zha Q. Measuring systemic diversity of Chinese universities: a clustering-method approach. Qual Quant. 2018. Vol. 52. P. 1331-1347. DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-017-0524-5.
3. Mohamed Nafuri, A.F., Sani N. S., Zainudin N. F. A., Rahman A. H. A., Aliff M. Clustering Analysis for Classifying Student Academic Performance in Higher Education. Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Iss. 19. P. 9467. DOI: https://doi.org/10.3390/app12199467.
4. Mambetkaziyev A., Baikenov Z., Konopyanova G. Cluster analysis of the effectiveness of management of higher education institutions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022. Vol. 6. No. 3 (120). P. 26-31. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265860.
5. Dereli T., Var. Ö., Durmuşoğlu A. Clustering Entrepreneurial and Innovative Universities in Turkey According to Their Relevance to Industry 4.0. Sakarya University Journal of Science. 2020. Vol. 24. Iss. 6. P. 1171-1184. DOI: https://doi.org/10.16984/saufenbilder.682459.
6. Ayyildiz E., Murat M., Imamoglu G. et al. A novel hybrid MCDM approach to evaluate universities based on student perspective. Scientometrics. 2023. Vol. 128. P. 55-86. DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-022-04534-z.
7. Puente J., Fernandez I., Gomez A., Priore P. Integrating sustainability in the quality assessment of EHEA institutions: A Hybrid FDEMATEL-ANP-FIS model. Sustainability (Switzerland). 2020. Vol. 12. Iss. 5. P. 1707. DOI: https://doi.org/10.3390/su12051707.
8. Perchinunno P., Cazzolle M. A clustering approach for classifying universities in a world sustainability ranking. Environmental Impact Assessment Review. 2020. Vol. 85. P. 106471. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2020.106471.
9. Yurchyshena L., Shaulska L., Naumova M. Using R programming language to cluster of universities based on sustainability potential indicators. 12th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, Slovakia, 26–28 Sept. 2022. P. 572-576. DOI: https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913137.
10. Юрчишена Л. В. Методологічний підхід до оцінки поточної фінансової стійкості закладів вищої освіти. Економіка і організація управління. 2022. № 4 (48). С. 96–108. DOI: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2022.4.11.
11. Реєстр суб’єктів освітньої діяльності. Єдина державна електронна база з питань освіти : офіційний вебсайт URL: https://registry.edbo.gov.ua/opendata/educators/ (дата звернення – 24.06.2023).
12. Про затвердження критеріїв, за якими оцінюється ступінь ризику від провадження господарської діяльності у сфері вищої освіти та визначається періодичність проведення планових заходів державного нагляду (контролю) Державною службою якості освіти : постанова Кабінету Міністрів України від 21.11.2018 № 982. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/982-2018-%D0%BF#Text (дата звернення – 08.07.2023).
2. Wang C., Zha Q. Measuring systemic diversity of Chinese universities: a clustering-method approach. Qual Quant. 2018. Vol. 52. P. 1331-1347. DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-017-0524-5.
3. Mohamed Nafuri, A.F., Sani N. S., Zainudin N. F. A., Rahman A. H. A., Aliff M. Clustering Analysis for Classifying Student Academic Performance in Higher Education. Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Iss. 19. P. 9467. DOI: https://doi.org/10.3390/app12199467.
4. Mambetkaziyev A., Baikenov Z., Konopyanova G. Cluster analysis of the effectiveness of management of higher education institutions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022. Vol. 6. No. 3 (120). P. 26-31. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265860.
5. Dereli T., Var. Ö., Durmuşoğlu A. Clustering Entrepreneurial and Innovative Universities in Turkey According to Their Relevance to Industry 4.0. Sakarya University Journal of Science. 2020. Vol. 24. Iss. 6. P. 1171-1184. DOI: https://doi.org/10.16984/saufenbilder.682459.
6. Ayyildiz E., Murat M., Imamoglu G. et al. A novel hybrid MCDM approach to evaluate universities based on student perspective. Scientometrics. 2023. Vol. 128. P. 55-86. DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-022-04534-z.
7. Puente J., Fernandez I., Gomez A., Priore P. Integrating sustainability in the quality assessment of EHEA institutions: A Hybrid FDEMATEL-ANP-FIS model. Sustainability (Switzerland). 2020. Vol. 12. Iss. 5. P. 1707. DOI: https://doi.org/10.3390/su12051707.
8. Perchinunno P., Cazzolle M. A clustering approach for classifying universities in a world sustainability ranking. Environmental Impact Assessment Review. 2020. Vol. 85. P. 106471. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2020.106471.
9. Yurchyshena L., Shaulska L., Naumova M. Using R programming language to cluster of universities based on sustainability potential indicators. 12th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, Slovakia, 26–28 Sept. 2022. P. 572-576. DOI: https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913137.
10. Юрчишена Л. В. Методологічний підхід до оцінки поточної фінансової стійкості закладів вищої освіти. Економіка і організація управління. 2022. № 4 (48). С. 96–108. DOI: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2022.4.11.
11. Реєстр суб’єктів освітньої діяльності. Єдина державна електронна база з питань освіти : офіційний вебсайт URL: https://registry.edbo.gov.ua/opendata/educators/ (дата звернення – 24.06.2023).
12. Про затвердження критеріїв, за якими оцінюється ступінь ризику від провадження господарської діяльності у сфері вищої освіти та визначається періодичність проведення планових заходів державного нагляду (контролю) Державною службою якості освіти : постанова Кабінету Міністрів України від 21.11.2018 № 982. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/982-2018-%D0%BF#Text (дата звернення – 08.07.2023).