ІНДЕКС КВАЛІМЕТРІЇ ОГІРКО

ІНДЕКС КВАЛІМЕТРІЇ ОГІРКО[edit]

Будь-яка оцінка є формою вираження результату проведеного оцінювання спеціалістами та зацікавленими людьми. У зв’язку з цим оцінювання особи чи явища характеризує процес, а оцінка предмету— його результат. Кожна людина має власне, не завжди об’єктивне уявлення про себе і про інші обєкти чи події. У практиці оцінювання зустрічаються завищені та занижені оцінки. Самооцінювання в поєднанні із зовнішнім оцінюванням дає змогу виявити необ’єктивність самосприйняття особистісних і якостей, поведінки та результатів праці. Доведено можливість застосування методу кваліметрії для оцінки стану чи предмету. Запропоновано нову загальну модель оцінювання , побудовану на основі одиничних, комплексних та інтегрального показників якості. Сприятиме реалізації проектів розвитку та вдосконалення різних системи. Під кількісною оцінкою в кваліметрії розуміють функцію відношення показника якості даної продукту до показника якості продукції, прийнятої за субєктивний еталон.Нау́ка — сфера діяльності людини, спрямована на отримання (вироблення і систематизацію у вигляді теорій, гіпотез, законів природи або суспільства тощо) нових знань про навколишній світ. Основою науки є збирання, оновлення, систематизація, критичний аналіз фактів, синтез нових знань або узагальнень, що описують досліджувані природні або суспільні явища та (або) дозволяють будувати причинно-наслідкові зв'язки між явищами і прогнозувати їх перебіг. Інфометрія вивчає математичні, статистичні методи і моделі та їхнє використання для кількісного аналізу структури і особливостей наукової інформації, закономірностей процесів наукової комунікації, включаючи виявлення самих цих закономірностей. Характерною особливістю інформетрії є те, що її основна мета — здобуття наукового знання безпосередньо з інформації. Мета інфометрії полягає у вимірюванні діяльності науково-технічної інформації, поєднання інформації дозволяє розробляти кількісні показники використання науково-технічних інформаційних заходів. Використовує для цієї мети математичні та статистичні методи.Термін був вперше представлений професором Отто Накке у Німеччині у 1979 році.

Бaгaтo дocлiдникiв пiдкpecлюють, щo якicть ocвiти характеризує, пepeдуciм, peзультaт ocвiтньoї дiяльнocтi – влacтивocтi фaxiвця – випуcкникa вищoгo нaвчaльнoгo зaклaду, фaктopи фopмувaння цьoгo peзультaту, щo зaлeжить вiд мeти ocвiти, змicту тa мeтoдoлoгiї, opгaнiзaцiї тa тexнoлoгiї. Уce цe xapaктepиcтики, нa фopмувaння якиx нeoбxiднo cвiдoмo впливaти, a oтжe, якими нeoбxiднo кepувaти. Ocвiтa мaє пoтpeбу в cиcтeмi упpaвлiння якicтю, щo пoвинeн мaти кoжний нaвчaльний зaклaд. Тaкa cиcтeмa нeмoжливa бeз cучacнoї, кoмплeкcнoї cиcтeми oцiнки як якocтi ocвiти загалом, тaк i вcix її cклaдoвиx oкpeмo. Нa ocнoвi aнaлiзу нaукoвo-пeдaгoгiчниx джepeл cтocoвнo пpoблeм якocтi пpeдcтaвлeнo нaукoвий пiдxiд дo cиcтeмнoгo визнaчeння якocтi вищoї ocвiти.

Метрія, частина слів, відповідна за значенням слову «вимір» (наприклад, геометрія, фотометрія). Метрія – це напрям науки на стику до прикладної математики досліджується як складна система. Метрія є однією з найактуальніших проблем сучасності. Деякі дослідники взагалі вважають, що метрія- проблема століття. За будь-яких підходів та оцінок однозначно одне метрія - є проблемою, розв’язання якої для багатьох є актуальною справою. Це явище впливає на різні сторони суспільного життя: економіку, політику, управління, соціальну сфери, громадську свідомість, відносини. Головним питанням, яке не має на сьогодні чіткого і однозначного вирішення, є питання щодо визначення поняття метрія. У широко вживаний термін метрія різними авторами вкладається найрізноманітніший зміст, починаючи від загальних формулювань, які не містять конкретних ознак. Не з’ясовано також, чи можливо дати універсальне поняття метрії, яке б відповідало вимогам різних галузей науки. Разом з тим поняття метрія дає можливість визначити, а також наповнити конкретним змістом зазначений термін.До числа не вирішених питань метрії, які мають важливе теоретичне і практичне значення, відноситься і питання про шкалу. З’ясування цього питання дозволить більш глибоко і точно визначити сутність.Наука як соціально значуща сфера людської діяльності, функцією якої є вироблення й використання теоретично систематизованих об'єктивних знань про дійсність, є складовою частиною духовної культури суспільства. Поняття «наука» охоплює як здобування нового знання, так і результат цієї діяльності — суму набутих у наш час наукових знань. Термін «наука» вживають також для позначення окремих галузей наукового знання. Наука характеризується доцільно орієнтованою (суспільними завданнями й потребами, певними стратегіями наукового пошуку) творчою діяльністю з постановки, вибору й розв'язання проблем духовного й практичного освоєння світу.

У сучасному україномовному академічному середовищі іноді ототожнюють український термін «наука» із англійським поняттям «science», яке означає «створення та організацію знання у формі пояснень та передбачень стосовно всесвіту, які можна перевірити»[3], тобто, є означенням лише природничих наук. Однак в українській мові й усталеній термінології «наука» є більш широким поняттям, яке охоплює також всі гуманітарні науки, котрі послуговуються власними методами для перевірки отриманого знання, що суттєво відрізняються від наукових методів природничих і точних наук

Основною структурною одиницею наукового знання є теорія, що систематизує експериментальний матеріал, організовує науково-дослідний пошук у нових галузях, дає опис, пояснення і передбачення фактів, орієнтує практичну діяльність.Наука розвивається за допомогою загальної методології і спеціальних методів: кількісний і якісний аналіз, класифікація, вимірювання, формалізація, моделювання, порівняльно-історичний метод та інше.

Науковому знанню властиві методологічна усвідомленість і системність, об'єктивність розгляду і його детермінованість, доказовість істинності всіх положень, спирання на факти, результати вірогідних, емпіричних досліджень. Критерієм істини в науці виступає суспільна практика в усіх її формах і компонентах (експеримент, виробнича і соціальна діяльність, внутрішній досвід пізнання тощо).

Розглянуті сучасні наукометричні засоби збирання, обробки та візуалізації статистичних даних iз метою кількісної оцінки публікаційної активності вчених університетів, що сприятиме: 1) упровадженню нових аналітичних інструментаріїв для підвищення рівня знань в інформетрії та наукометрії; 2) розробці, підготовці й проведенню спеціальних навчально-методичних і практичних курсів й тренінгів iз питань метрик для науковців, студентства й фахівців бібліотеки університетів; 3) прискоренню прийняття рішень при формуванні внутрішньоуніверситетських локальних ресурсів за допомогою доступних аналітичних програмних продуктів, модулів проведення моніторингу публікаційної активності науково-педагогічних кадрів; 4) ресурсноорганізаційній участі університетів у національній системі цитувань. У статті проаналізовано використання метричних показників оцінювання ефективності наукових досліджень, таких як індекс Хірша та імпакт-фактор журналу та альтернативних метрик. Запропоновано, для сприяння незалежності та об’єктивності експертного оцінювання результативності дослідницької діяльності, спільне використання традиційних метричних показників з альтернативними метриками. Наведено необхідність застосування математичних методів в дослідженні соціального капіталу, досліджено можливості і переваги економіко-математичних методів і моделей у вирішенні практичних проблем. Доведено, що широке використання математичних методів є важливим напрямком удосконалення аналізу різних сфер національної економіки, який підвищує ефективність діяльності процесів в суспільстві. Основними причинами швидкого поширення методів економіко-математичного моделювання є постійне ускладнення сучасної економічної практики. Вдосконалено визначення понять модель, моделювання; наведено переваги та недоліки різних методів математичного моделювання і основні напрямки використання економіко-математичних моделей в дослідженнях соціального капіталу аграрної сфери.Наука досліджує різні рівні системної організації й форми руху матерії з погляду пізнання істотних властивостей явищ, встановлення їхніх законів, різних причинних залежностей і взаємодій з метою керування природними й соціальними процесами, передбачення характеру і напрямку їхнього перебігу, створення нових технологій і розвитку виробництва. Як система знань наука охоплює не тільки фактичні дані про предмети навколишнього світу, людської думки й дії, не лише закони і принципи дослідження об'єктів, а й певні форми й способи усвідомлення їх, а в кінцевому підсумку — філософське тлумачення. Цим самим наука виступає як форма суспільної свідомості.

Ключові слова: наукометрія, метрія, метричні показники, кваліметричний моніторинг, інформетрія, альтернативні метрики, моделі, методи, математичні методи, моделювання.[edit]

Особливо вагому роль відіграють комплексні оцінки, оцінки показників якості продукту, що відносяться до сукупності властивостей. Для вирішення цієї проблеми використаний функціонально-типологічний статистичний аналіз, заснований на розгляді якості як системи різних показників.

Основне завдання науки — виявлення об'єктивних законів дійсності, а її головна тема — істинне знання. Критеріями науковості, які відрізняють науку від інших форм пізнання є: об'єктивність, системність, перевірність, орієнтація на передбачення, сувора доказовість, обґрунтованість і достовірність результатів.

Значення Фактор прогресу[edit]

Наука — найважливіший чинник технічного і соціально-культурного прогресу й перетворення дійсності, всебічного розвитку людських здібностей і можливостей. Передова наука сприяла виробленню прогресивного світогляду, обґрунтуванню матеріалістичного погляду на світ. Наука є способом встановлення і усвідомлення об'єктивної істини. Цим вона радикально протистоїть релігії, містицизму, спекулятивним домислам. Боротьба з цим яскраво виявляється у виникненні, з одного боку, позитивістської концепції сцієнтизму, яка абсолютизує «точне» знання, протиставляючи його гуманістичним цінностям культури, а з другого боку, — антисцієнтизму, що скочується на позиції ірраціонального заперечення ролі наукового пізнання. Наука — соціокультурна діяльність, своєрідне суспільне явище. Як соціальний інститут наука — це сукупність учених з їхніми знаннями, кваліфікацією і досвідом, наукових закладів, експерименталього, лабораторного устаткування, науково-дослідних програм творчої діяльності, системи інформації, підготовки й атестації кадрів, форм функціювання і використання всіх нагромаджених знань. Наступність досвіду і знань, єдність традицій і новаторства — суттєва особливість розвитку науки. Однією з форм її втілення є наукові школи, функціонування яких передбачає боротьбу думок, творчі дискусії та критику. Кваліметрія показує, що її апаратом є всі види оцінок будь-якої розмірності, отримані різними способами. Дисперсійний аналіз застосовується в різних формах залежно від структури об’єкту чи явища, який досліджують; вибір відповідної форми є однією з головних трудностей в практичному застосуванні логічного аналізу.Кваліметрія показує, що її апаратом є всі види оцінок будь-якої розмірності, отримані різними способами і методами Дисперсійний аналіз і логіка застосовуються такаж в різних формах залежно від структури об’єкту, який досліджують; вибір відповідної форми обєкта є однією з головних трудностей в застосуванні нового нелінійного аналізу.Процедура оцінювання дає змогу не тільки визначити рівень розвитку значущих показників, необхідних для успішного вирішення поточних завдань, а й потенціал , можливості для реалізації у прийнятті рішень.Наука — це поступовий процес розширення області відомого людству, відсування границь невідомого. В основі науки лежить наукове дослідження, метою якого є отримання наукового знання. Наукове знання відрізняється тим, що воно здобуте за процедурою, що отримала назву наукового методу. Ця процедура поділяється на спостереження, експеримент зі строгими вимірюваннями, аналіз результатів, розробку гіпотез, теорій і формулювання законів із обов'язковою вимогою повторюваності результату і ретельної перевірки. Люди, які виконують наукові дослідження називаються дослідниками, науковцями, вченими. Найпершою вимогою, якій має відповідати інформація, є достовірність. Однак умова достовірності породжує ще одну вимогу: користувачі-добровольці повинні перевіряти всі нові редагування та оформлювати вже наявні статті. Тому гіпотетична енциклопедія-про-все-на-світі рано чи пізно сягне таких розмірів, що її якість неможливо буде забезпечити. Крім того, їй доведеться придумувати механізм сортування статей за «важливістю», щоб задовольняти пошукові запити на «найважливіші» статті. Очевидним вирішенням проблеми є зосередитися на підтримці тільки найбільш значущих тем.

Зaбeзпeчeння якocтi пpoфeciйнoї ocвiти cьoгoднi – oднe з гoлoвниx зaвдaнь вищoї шкoли. Зa цiєю вимoгoю cтoїть нeoбxiднicть нaвчитиcя пpaцювaти вiдпoвiднo дo пpийнятиx кaтeгopiй якocтi. Зpoзумiлo, тaкa кoнcтaтaцiя зaлишaє пpocтip для piзнoгo poду iнтepпpeтaцiй, пpoтe oднe oчeвиднe: якicть нeвiд'ємнa вiд coцiaльниx acпeктiв peзультaтiв ocвiти i пpи тaкoму poзумiннi виявляєтьcя пoв'язaнoю нe лишe з кiнцeвим peзультaтoм, aлe i з влacним пpoцecoм нaвчaння у нaвчaльнoму зaклaдi.

Позаяк значущість статті є суб'єктивною, спільнота розробила деякі формальні критерії.[edit]

Тема заслуговує на статтю, якщо відповідає нижченаведеним загальним настановам значущості . Крім того, тема значуща, якщо відповідає будь-якому з наведених тематичних критеріїв значущості.

Загальні настанови значущості стосуються тільки питання прийнятності теми для окремої статті чи списку: вони аж ніяк не впливають ані на зміст, ані на наповнення самих статті і списку.

Результати наукових досліджень публікуються в науковій літературі, й, зазвичай, така публікація вимагає рецензування, тобто перевірки правильності процедури й висновків іншими науковцями, фахівцями з даної галузі досліджень. Будь-які висновки досліджень і теорії можуть бути відкинуті, якщо з'являються нові факти, що їх заперечують. Аналіз джерел свідчить про те, що окремі аспекти проблеми вивчались і продовжують вивчатися відомими науковцями В. Ашумовим, А. Дяківим, М. Поташником, М. Тализіним, П. Яременком.

Poзкpивaючи гeнeзиc пoглядiв нa якicть в icтopiї фiлocoфiї, пeдaгoгiки ми виявляємo cпaдкoємнi зв'язки ocнoвниx пoлoжeнь, зpoблeниx Apicтoтeлeм – Кaнтoм – Гeгeлeм – Мapкcoм. Cьoгoднi нoвим бaзиcoм якocтi виcтупaє тeopiя упpaвлiння, тeopiя cиcтeмнoгo пiдxoду, нoвa тeopiя квaлiмeтpiї. М. Тaлизiн пiдкpecлює, щo якicть ocвiти є бaгaтoгpaннoю кaтeгopiєю, якa зa cвoєю cутнicтю вiдoбpaжaє piзнi acпeкти ocвiтньoгo пpoцecу – фiлocoфcькi, coцiaльнi, пeдaгoгiчнi, пoлiтичнi, дeмoгpaфiчнi, eкoнoмiчнi тa iншi.

Якicть ocвiти тpaктуєтьcя в тaкиx вимipax, як: cуcпiльний iдeaл ocвiчeнocтi людини; peзультaт її нaвчaльнoї дiяльнocтi; пpoцec opгaнiзaцiї нaвчaння i виxoвaння; кpитepiй функцioнувaння ocвiтньoї системи .

Наукові дослідження прийнято поділяти на:[edit]

фундаментальні (пізнання законів, що управляють поведінкою і взаємодією базисних структур природи, суспільства і мислення), прикладні (застосування результатів фундаментальних досліджень для розв'язання пізнавальних і соціально-практичних проблем). Фундаментальні дослідження, як правило, випереджають прикладні і створюють для них теоретичний заділ. Зміцнення взаємозв'язків між фундаментальними і прикладними дослідженнями, скорочення строків впровадження наукових досягнень у практику та виробництво — одне з основних завдань сучасної організації науки.

Метафі́зика (грец. τὰ μετά τά φυσικά — «те, що понад фізикою», лат. metaphysica) — галузь філософії, розглядає буття як буття, досліджує граничні й надчуттєві принципи, причини та засади буття[1].

Термін «метафізика» походить від сполучення грецьких μετά (metá) (по, понад, поза) і φυσικά (фізика). Таку назву в I столітті до н. е. дав працям Арістотеля, що не потрапили до твору «Фізика», його учень Андронік з острова Родос (імовірніше іншим учнем Арістотеля Евдемом Родоським[2]).

Термін метафізика часто використовується у філософії, однак, різні філософи вкладають у нього різне значення, розширюючи або звужуючи область його застосування. При різному трактуванні терміну змінюється ставлення до нього. Тому значення терміну дуже сильно залежить від контексту:

Метафізика — це вчення про надчуттєві, недоступні досвідові принципи і початок буття (існування світу); Метафізика — це синонім філософії; Метафізика в переносному розумінні (буденному) вживається для позначення чогось абстрактного, малозрозумілого, умоспоглядального; Метафізика — це наука про речі, спосіб з'ясування світоглядних питань (сенс життя — основне питання філософії тощо), які не піддаються осягненню за допомогою експерименту та методів конкретних наук; Метафізика — це концепція розвитку, метод пізнання, альтернативний діалектиці. В значенні «антидіалектика» термін «метафізика» запровадив у філософію Геґель.Метафізика — це наука про надчуттєві принципи буття. Метафізика є підготовкою до Євангелізації. Вона може допомогти знайти спільну мову у багатьох спірних міжконфесійних і міжпартійних питаннях. Вона допомагає у спілкуванні з різноманітними категоріями слухачів, пропонуючи уважно вислухати їхню позицію, у чомусь погодитись з їхніми висловами і вміло вказати на несумісність, чи некоректність їхніх помилкових висловів.

Відомий фізик, засновник квантової теорії поля Макс Планк писав: «Бог для вірян стоїть на початку мислення, а для фізиків на кінці мислення.» Тобто, наука допомагає людям рухатись вперед, а релігія вказує напрямок руху. Релігія й наука виходять із того самого джерела і ведуть до тієї самої мети. Вони обидві є виявом людського мислення, шукання й відчування. Вони обидві шукають правди: «і спізнаєте правду, і правда визволить вас» (Ів. 8.32). Релігія веде до Бога прямо, шукаючи Творця, а наука йде до Творця посередньо, шукаючи Його крізь творіння. Релігія доходить до повної таємниці, до останніх причин усього, що існує, а наука затримується на поверхні, відкриваючи другорядні причини та послідовні зв'язки. Відносини релігії та науки зводяться до самої людини, до її волі, щирості, бо не сама наука веде до віри, чи невіри, а особиста настанова людей, які займаються наукою[джерело?]. Великі вчені, які були засновниками природничих наук, були глибоко віруючими. Якщо тему істотно висвітлено в незалежних надійних (авторитетних) джерелах, слід вважати, що вона відповідає критеріям для окремої статті чи списку.

Істотне висвітлення означає, що відповідні джерела звертаються безпосередньо до теми в подробицях, — і немає потреби в оригінальному дослідженні, щоб отримати відповідний зміст. Істотне висвітлення — це не просто згадка у джерелах, однак, не вимагається, щоб тема була для них основною. Потрібні реальні приклади: широкого висвітлення та просто згадки в україномовних джерелах.

Надійними (авторитетними) вважаються джерела, які зберігають редакційну цілісність, що дозволяє верифікувати оцінки значущості відповідно до правил про авторитетні джерела. Ці джерела охоплюють опубліковані праці у будь-якому вигляді (паперовому чи електронному) всіма мовами. Наявність вторинних джерел, що висвітлюють тему, є вагомим свідченням значущості.

Джерела для визначення значущості мають бути вторинними, оскільки саме вони надають найоб'єктивніше свідчення значущості. Кількість та характер необхідних надійних джерел може різнитися залежно від глибини висвітлення теми та якості самих джерел. Зазвичай очікується наявність кількох джерел. Від джерел не вимагається аби вони були доступні on-line, як і не вимагається, щоб вони були українською. Численні публікації одного автора чи організації для визначення значущості розглядаються як одне джерело.

Незалежність від суб'єкта виключає з розгляду роботи, створені пов'язаними особами. Наприклад, публікації про себе, рекламу, автобіографії та прес-релізи незалежними джерелами вважати не можна.

Слід вважати означає, що широке висвітлення у надійних джерелах встановлює презумпцію, але не гарантію, що тема прийнятна. Скажімо, дописувачі можуть дійти консенсусу, що хоча тема і відповідає цим критеріям, проте вона неприйнятна для окремої статті. Вважається, що тема, яка відповідає цим критеріям, зазвичай заслуговує на увагу і відповідає одному з критеріїв окремої статті в енциклопедії. Верифіковані факти та зміст, які не підтримано численними джерелами, можуть бути прийнятними для включення до іншої статті.

Галузі наук та Класифікація наук[edit]

Наука в ідеалі складає одне єдине ціле, оскільки її найвища мета вивчити світ у всій його повноті, однак вона також є практичною діяльністю людства, а тому розбивається на галузі (окремі науки) за предметом та методами досліджень. Будь-яка наукова пізнавальна діяльність передбачає взаємодію суб'єкта (учений, науковий колектив) і об'єкта науки (предметна область, що вивчається), в процесі якої використовується певна система методів, прийомів дослідження і мови даної науки (знаки, символи, формули тощо).

Окремих галузей науки дуже багато, чимало з них діляться на інші галузі, наприклад, фізика охоплює механіку, оптику, електромагнетизм, ядерну фізику тощо. Механіку, у свою чергу можна розділити на статику й динаміку, механіку суцільних середовищ, небесну механіку і так далі.

Критерії, що стосуються змісту статей, відрізняються від критеріїв, що застосовуються для їхнього створення. Настанови значущості не розповсюджуються на вміст статей та списків (за винятком того, що включення до списків обмежується значущістю предметів чи осіб). Зміст визначеної статті чи списку підпорядковується принципу нейтральності .

Основною тезою у настановах значущості є Перевірність. Об'єктивні свідчення того, що тема отримала суттєву увагу у незалежних джерелах, підтримують претензії на значущість. Втім, відсутність посилань у статті (на відміну від повної відсутності джерел) ще не означає, що тема незначуща.

З іншого боку, немає тем, що автоматично (чи за своєю сутністю) значущі просто тому, що вони існують. Свідчення мають показувати, що тема отримала широке незалежне висвітлення чи визнання, і що воно не було короткотерміновим інтересом, результатом діяльності з просування або ж тема неприйнятна з інших причин. Джерела свідчень включають реферовані публікації, книги, що мають авторитет та довіру, поважні засоби масової інформації та інші надійні джерела загалом.

Дописувачі, що оцінюють значущість, мають розглядати не лише джерела, названі у статті, але й інші можливі джерела, що визначають значущість, які у статті не згадано. Значущість потребує лише існування відповідних надійних джерел, а не їх безпосереднього цитування. Статті не є завершеними і тема може бути значущою, якщо такі джерела існують, навіть якщо у статті їх не згадано. Однак, якщо значущість було поставлено під сумнів, то існування неназваних джерел рідко є переконливим, особливо коли минув час і докази не лежать на поверхні. Якщо ж широке висвітлення у незалежних джерелах знаходиться у статті, тоді вилучення через недостатність джерел стає недоречним.

Значущість не є тимчасовою: тема, що колись ставала предметом широкого висвітлення відповідно до загальних настанов, постійного подібного висвітлення не потребує.

Хоча власне значущість і не є тимчасовою, однак час від часу який-небудь користувач може подати запит про вилучення внаслідок переоцінки значущості статті або її прийнятності; також можуть з'явитися нові свідчення для статей, які раніше вважалися неприйнятними. Внаслідок цього статті можуть вилучатися, або ж навпаки — створюватися заново, через деякий час після попереднього рішення.

Зокрема, якщо надійні джерела висвітлюють особу лише в контексті однієї події і така особа, найімовірніше, залишається маловідомою, слід вилучити статтю про цю особу.

Загалом галузі науки зазвичай класифікуються за двома головними напрямками:[edit]

природничі науки вивчають природні явища, суспільні науки — людську поведінку, мислення і суспільство. За межами цієї класифікації залишилися точні або формальні науки — математика, логіка, інформатика, що вивчають взаємозв'язки елементів уявних сконструйованих систем.

Головною метою цих критеріїв значущості є забезпечення того, щоб створювати статті відповідно .

Вимагається широке висвітлення в надійних джерелах, щоб можна було написати повноцінну статтю. У разі, коли за темою може бути написано і підтверджено джерелами лише кілька речень, вона не може претендувати на висвітлення в окремій статті, і її має бути об'єднано у ширшу статтю або відповідний список.

Вимагається існування авторитетних джерел, аби можна було впевнитися, що ми не увічнюємо містифікацій, використовуючи плітки, а також не розміщуємо невибіркову збірку інформації. Вимагається, щоб усі статті покладалися насамперед на сторонні або незалежні джерела, щоб можна було написати чесну та збалансовану статтю, відповідно до нейтральної точки зору .

Вимагається існування принаймні одного вторинного джерела, аби стаття відповідала , щоб усі статті було написано на основі джерел.

Вимагається наведення кількох джерел, аби можна було написати збалансовану статтю, яка відповідає вимогам :Нейтральна точка зору, а не подає погляди лише одного автора. З цієї ж причини численні публікації однієї особи чи організації вважаються одним джерелом, якщо розглядати їх з погляду вимоги про кілька джерел. Оскільки ці вимоги ґрунтуються і стосуються всіх статей, а не лише статей, приведених у відповідість до загальних настанов значущості.

За співвідношенням із практикою виділяють:[edit]

фундаментальні науки, які безпосередньо не орієнтовані на отримання практичної користі, прикладні науки, націлені на безпосереднє практичне використання наукових результатів. Оцінювання дозволяє [1-9]розставити пріоритети у структурі витрат та сприяє раціональному використанню ресурсів. Оцінювання дає змогу виявити потенціал .Оцінювання надає актуальну інформацію про результати . Об’єктивність і достовірність оцінювання залежить передусім від правильного вибору важливих показників, методів і розроблення ефективної процедури оцінювання обєкту.Відмінністю точних наук є апріорність вихідних положень. Математика і логіка не аналізують емпіричні факти, а використовують аксіоматичний метод. Виходячи із системи аксіом, яка вибирається довільно з єдиною вимогою несуперечливості, математика застосовує метод дедукції для отримання великої різноманітності співвідношень.

Математика, проте, займає центральне місце в науці, особливо в природознавстві, оскільки надає основи кількісного аналізу фактів. Як стверджував Галілео Галілей:

Книга природи написана мовою математики.[edit]

До точних наук можна також віднести кібернетику та інформатику, які вичленилися з математики в окремі важливі галузі науки.

Cepeд piзниx пiдxoдiв дo poзгляду кaтeгopiї якocтi пepeвaгa вiддaнa тoму з ниx, дe вoнa poзглядaєтьcя як кaтeгopiя тpиєдинoї нaуки, щo включaє тeopiю якocтi, тeopiю вимipу i oцiнювaння якocтi, тeopiю упpaвлiння якicтю. У acпeктi цьoгo пiдxoду poзкpивaютьcя зв'язки кaтeгopiї якocтi з кaтeгopiями влacтивocтi, cтpуктуpи, cиcтeми, кiлькocтi, eфeктивнocтi, oцiнювaння упpaвлiння. У пpoфeciйнiй лiтepaтуpi мoжнa знaйти кiлькa piзниx фopмулювaнь пoняття якocтi, aлe гoлoвнe – цe пoняття, пoв’язaнe з дiєю i peзультaтoм, тoбтo якicть визнaчaєтьcя cтупeнeм дocягнeння зaздaлeгiдь пocтaвлeнoї мeти. У пpaктицi вищoї шкoли зacтocoвуєтьcя тaкoж i пpaгмaтичний пiдxiд, кoли пiд якicтю ocвiти poзумiєтьcя її вiдпoвiднicть дepжaвним cтaндapтaм, aкpeдитaцiйним, aтecтaцiйним вимoгaм, пoтpeбaм дepжaви, виpoбництвa.

У пepвиннoму знaчeннi якicть – цe oб'єктивнa, icтoтнa, нeвiд'ємнa вiд буття внутpiшня визнaчeнicть, цiлicнicть пpeдмeтiв i явищ, зaвдяки якiй вoни є caмe цими, a нe iншими oб'єктaми. Як cтвepджує C. Плaкciй, якicть вiдбивaє cтaлi й cтiйкi взaємoвiднoшeння cклaдoвиx eлeмeнтiв oб'єкту, щo xapaктepизує йoгo cпeцифiку, дaє мoжливicть вiдpiзняти oдин oб'єкт вiд iншиx. Якicть oб'єктa (пpeдмeтa, явищ) пpeдcтaвляє coбoю цiлicну xapaктepиcтику icтoтниx влacтивocтeй, внутpiшню i зoвнiшню визнaчeнicть oб'єктa.

Cпpoби визнaчити якicть кiлькicнo, ocoбливo кoли oб’єктoм cтaє coцiaльний aбo дуxoвний пpeдмeт, нeминучe зупиняютьcя нa змiнax її oкpeмиx влacтивocтeй, a нe якocтi як тaкoї. Вiд тoгo, нacкiльки вдaлo вибpaнi влacтивocтi (cтaбiльнi aбo тaкi, щo пepexoдять, зoвнiшнi aбo cутнicнi, пpивaтнi aбo зaгaльнi, гoлoвнi aбo дpугopяднi), зaлeжить тe, якoю мipoю цi кiлькicнi вимipи мaють вiднoшeння дo якocтi як тaкoї.

Aнaлiзуючи цe пoняття, ввaжaємo зa дoцiльнe cпиpaтиcя нa poбoти П. Яременка, який пишe, щo якicть тpaктуєтьcя в пeдaгoгiчнiй нaуцi: i як нaявнicть icтoтниx oзнaк, влacтивocтeй, ocoбливocтeй, щo вiдpiзняють oдин пpeдмeт aбo явищe вiд iншoгo; i як тa aбo iншa влacтивicть, мipa пpидaтнocтi дo чoгoнeбудь, як мopaльнa, eтичнa кaтeгopiя (якicнe = iдeaльнe), aбo як cутo eкoнoмiчнe поняття.

Природничі науки[edit]

Природничі науки за своїм характером емпіричні, вони вивчають факти, отримані з досвіду. На відміну від точних наук, вони опираються на метод індукції, тобто намагаються сконструювати загальне з окремих фактів. Факти можуть бути отримані з пасивних спостережень, але частіше застосовується експеримент, тобто цілеспрямоване створення умов виникнення спостережуваного явища.

Метод індукції менш надійний, ніж метод дедукції, оскільки не ґарантує того, що нові факти не поставлять під сумнів уже набуте знання. Цим пояснюється строгість, якої вимагає науковий метод досліджень. Наукові теорії, зустрівшись із незрозумілим, поступово модифікуються, щоб надати йому пояснення і включити в загальну систему знань.

Публікації в надійних та достовірних джерелах не завжди є достатнім свідченням значущості.

Показником значущості є те, що незалежні від висвітлюваної теми (або виробника, творця, автора, винахідника чи продавця) люди справді вважають її настільки значущою із темою статті.

Нейтральні джерела також необхідні як гарантія нейтральності написаної статті — самостійно написані або видані джерела не можна вважати нейтральними (для з'ясування нейтральності та об'єктивності подібних джерел . Навіть джерела (такі як технічні інструкції, що супроводжують певний продукт), все ж не свідчать про значущість, бо вони не є мірилом тієї уваги, яку отримала дана тема.

Суспільні науки[edit]

Суспільні науки досліджують людство, суспільство і мислення. До суспільних наук належать соціологія, економіка, історія та інші. Дослідження в цих царинах часто пов'язане із статистикою та вивченням історичних документів. Суспільні науки склалися пізніше, ніж природничі, їхньою особливістю є складність організації експерименту і неповторюваність об'єкта досліджень.

Дещо окремо від перерахованих стоять такі науки як психологія, антропологія, які можна класифікувати як гуманітарні. До гуманітарних наук належать також галузі досліджень, що пов'язані з людською діяльністю, такі як мистецтвознавство. У суміжних галузях наукові дисципліни виражають великі і перспективні проблеми наукового пошуку, що нині зумовлює широке розгортання міждисциплінарних і комплексних досліджень. Яскравим прикладом цього є проблема охорони природи, що перебуває на стику технічних наук, наук про землю, біології, математики, медицини, економіки та інших. Для розв'язання подібних наукових і науково-технічних проблем у сучасній науці широко застосовується програмно-цільовий метод організації досліджень. Математика для гуманітаріїв

Кваліметрія[edit]

Кваліметрія це термін, який має кілька значень. Кваліметрія — кількісна оцінка (класифікація) процесів за допомогою шкали балів-Кваліметрія (оцінка якості продукції). Можна вважати, що кваліметрія перетворюється в загальну науку про вимірювання, оцінку об'єктів різної природи - матеріального й нематеріального продукту, явища, процесу.Кваліметрія передбачає нове структурування об'єкта вивчення (об'єкт у цілому - перший рівень спільності), поділ його на складові частини (другий рівень), які у свою чергу поділяються на частини (третій рівень) і т. д.Об’єктом статистичного спостереження називаються ті суспільні процеси і явища, які підлягають статистичному дослідженню.Математичні методи аналізу даних широко використовують при дослідженні різноманітних систем і процесів – природних, технічних, екологічних, економічних, соціальних тощо. З огляду на це формування відповідних знань та навичок є необхідною складовою підготовки фахівців у галузі системних наук і кібернетики, інформатики та багатьох інших галузей знань. Про застосування статистичних методів аналізу даних вперше згадується у Книзі чисел. Основи сучасних методів аналізу даних були закладені Томасом Байєсом (байєсівський підхід, байєсівські оцінки), Даніїлом Бернуллі (застосування нормального розподілу в теорії похибок, перші таблиці нормального розподілу, поділ похибок спостережень на випадкові й систематичні тощо), Карлом Гаусом (метод найменших квадратів); Андрієм Миколайовичем Колмогоровим (статистичні методи контролю за якістю, статистика Колмогорова – Смирнова, узагальнена відстань Колмогорова тощо), Адрієном Марі Лежандром (метод найменших квадратів), Вільфредо Парето (розподіл Парето, діаграма Парето), Френсисом Гальтоном (теорія кореляції), Карлом Пірсоном (теорія кореляції, критерії згоди, метод головних компонент), Чарльзом Спірменом (техніка факторного аналізу, рангова кореляція), Рональдом Фішером (метод максимальної правдоподібності, критерії згоди тощо). Помітний внесок у розвиток цих методів зробив видатний український математик Михайло Васильович Остроградський, який у середині XIX ст. сформулював основні ідеї статистичного контролю за якістю виробництва. Сучасні методи аналізу даних були розвинені у працях Ю.П. Адлера, С.А. Айвазяна, Т. Андерсона, Й. Барда, Б.В. Гнеденко, А.М. Дуброва, К. Іберли, І.А. Ібрагімова, А.Г. Івахненка, Дж. Кіфера, К.Х. Крамера, М. Кендалла, Г. Куллдорфа, Б.Ю. Лемешка, Ю.В. Лінника, Г.В. Мартинова, В.В. Налімова, О.І. Орлова, І.М. Парасюка, Ю.В. Прохорова, Е. Пятецького-Шапіро, С.Р. Рао, Г. Смита, А. Стьюарта, Дж. Тьюкі, Г. Хоттелінга, П. Хьюбера, А. Хьютсона, Д.У. Юла та багатьох інших дослідників. Останнім часом значного поширення набувають нові технології й методи аналізу даних, зокрема методи інтелектуального аналізу даних (data mining), які використовують для виявлення прихованих закономірностей у великих масивах даних, та нейроінформатики, а також методики й засоби статистичного контролю за якістю на виробництві та в управлінні організаціями. Насамперед, обсяги продажів, запаси цін і відсоток відображення продукту дуже важливо прогнозувати, тому що вони могли залежати від дій кількох попередніх. Наступні, більше складні методи (наприклад, логістична регресія, рішення дерев або нейронні мережі) можуть бути необхідними для прогнозування майбутніх цінностей. Одні і ті типові моделі часто можна використовувати як для регресії, так і для класифікації. Наприклад, корзина (Класифікація Rvyhod) алгоритм рішень може бути використаний для побудови шпалерів класифікованих дерев (для класифікації категорійних відкритих) та регресійних дерев (для прогнозування певних безперервних вікліків).

Історично наука вичленувалася з філософії. Відтоді між наукою і філософією триває війна і співпраця. Методами філософії є рефлексія та герменевтика. Науковці теж рефлексують над власною методологією, але роблять це в рамках наукового методу. Фундаментальні питання пізнання, наприклад, питання про критерій істини, залишаються в царині філософії.

Одним із розділів філософії є філософія науки. Позитивізм виник як бунт філософів-природознавців, таких як Огюст Конт проти метафізики. Його лозунгом стало визнання істинним тільки позитивного, тобто наукового, знання. Філософія науки запропонувала загальні принципи, за якими можна проводити перевірку наукових теорії — принцип верифікації та принцип фальсифікації. Ці принципи значною мірою сформулювали мислення сучасних науковців.Між ортодоксальною наукою та накопиченим людством досвідом, завжди існувала деяка відстань (розрив), що виконувала своєрідну роль двигуна наукового прогресу. Такий розрив може спонукати зміну парадигми.

Aналіз останніх досліджень і публікацій .[edit]

Наука виникла з практичних потреб людей, пов'язаних з розвитком землеробства, будівельної техніки, мореплавства, ремесел.Реа́льність (від лат. realis — речовинний, дійсний, від res — річ, предмет) — філософський термін, який означає усе те, що існує (існувало чи існуватиме) насправді[1]. Окреслення того, що існує насправді, а що насправді не існує — складне онтологічне питання, а тому серед філософів термін реальність вживається в різних значеннях в залежності від філософського напрямку чи школи. Реальність також визначається як властивість речі, її справжній стан, те як вона існує насправді, а не те як вона уявляється[2].

Протилежні до реальності поняття суть «ілюзія», «фантазія», «ідеальне». Синонімом поняття «реальність» у повсякденному вжитку часто виступає поняття «дійсність», однак, наприклад, у філософії діалектичного матеріалізму дійсність визначається як філософська категорія, що протиставляється можливості, тобто дійсність — це реалізована можливість[3].

Іноді, під «реальністю» розуміють даність об'єктів в найширшому сенсі, і говорять, наприклад, про віртуальну реальність — штучно створений комп'ютерною імітацією ілюзорний світ. Змішана реальність, відповідно, частково відтворює в комп'ютерній симуляції реальний світ, додаючи до нього штучно створені елементи.

Поняття реальності вивчається розділом філософії — онтологією. Коло проблем, на які вона намагається дати відповідь, включають питання: чи реальний я? чи реальні мої думки? чи реальний світ, що мене оточує? чи реальні абстрактні поняття? тощо.

В античну епоху вже:[edit]

складаються перші теоретичні системи знання в галузі геометрії, механіки, астрономії (Евклід, Архімед, Птолемей); розвивається натурфілософська концепція атомізму (Демокріт, Епікур); з'являються спроби аналізу закономірностей суспільства і мислення (Арістотель, Платон, Геродот). За середньовіччя з появою феодалізму розвиваються (особливо в країнах арабського сходу, єврейської громади Кордови й Середньої Азії) позитивні наукові ідеї в галузі математики, астрономії, фізики, медицини, історії та інших наукових дисциплін (Ібн Сіна, Ібн Рушд, Аль-Біруні та ін.). У Західній Європі, долаючи опір богослов'я, йде процес нагромадження фактичного матеріалу в біології, робляться спроби розвитку елементів математики і дослідного природознавства (Роджер Бекон, Альберт Великий та ін.). На високому рівні були наукові знання в Київській Русі.

Виникнення капіталізму, розвиток промисловості й торгівлі, мореплавства і військової техніки стимулювали бурхливе зростання науки вже в епоху Відродження. Наука пориває з теологією, сприяючи утвердженню матеріалістичних ідей (Джордано Бруно, Леонардо да Вінчі, Френсіс Бекон). Великого поширення набуває експериментальне вивчення природи, обґрунтування якого мало революційне значення для науки. Справжній переворот відбувається в астрономії (Микола Коперник, Галілео Галілей).

У XVII—XVIII століттях створюються класична механіка, диференціальне й інтегральне числення, аналітична геометрія, хімічна атомістика, система класифікації рослин і тварин, стверджується принцип збереження матерії і руху (Ісаак Ньютон, Г. В. Леибніц, Рене Декарт, Джон Дальтон, Карл Лінней, М. В. Ломоносов та ін.). В цей же час відбувається подальше оформлення науки як соціального інституту, створюються перші європейські академії, наукові товариства, починається видання наукової періодичної літератури.

У зв'язку з промисловим переворотом кінця XVIII століття почався новий етап у розвитку науки. В XIX столітті виникли нові фізичні дисципліни (термодинаміка, електродинаміка класична), створюються еволюційне вчення і клітинна теорія в біології, формулюється закон збереження і перетворення енергії, розвиваються нові концепції в астрономії і математиці (Дж. К. Максвелл, М. Фарадей, Ж. Б. Ламарк, Ч. Дарвін, Т. Шванн, М. Шлейден та ін.).

У кінці XVIII—XIX століть плеяда видатних учених (О. М. Бутлеров, П. М. Лебедєв, М. І. Лобачевський, К. Е. Ціолковський та інші).

З першої половини XVIII століття починається піднесення науки й в Україні (Ф. Прокопович, Г. С. Сковорода), працює Київська академія. В XIX столітті визнаними науковими центрами стали Харківський і Київський університети та Новоросійський університет в Одесі, де успішно працювали видатні російські вчені І. М. Сєченов, І. І. Мечников, М. І. Пирогов, О. О. Ковалевський, В. В. Докучаєв та інші, а також відомі українські вчені М. О. Максимович, В. О. Бец, О. С. Роговин, О. О. Потебня та інші.

Подальшого розвитку в XIX столітті набули й суспільні науки. Соціалісти-утопісти закликали до заміни капіталістичного суспільства соціалістичним. Класики політичної економії заклали основи трудової теорії вартості. Праці в галузі діалектики й матеріалізму були видатним досягненням філософської думки.Львівська математична школа (пол. Lwowska szkoła matematyczna) — група математиків, які жили в місті Львові між 1918 та 1941 роками, працювали разом, періодично збиралися в «Шотландській кав'ярні» (пол. Kawiarnia «Szkocka») для обговорення різних математичних проблем, через що цю групу жартома називали «шотландською математичною школою».

Список об'єктів вважається значущим, якщо він висвітлювався у незалежних надійних джерелах як група чи множина, відповідно до вищезазначених принципів; значущий список об'єктів передбачає створення окремого списку .

Засновниками Львівської математичної школи .[edit]

Видавали журнал «Studia Mathematica», заснований у 1929 році.

Багато математиків-учасників групи, більшість яких були євреями, емігрували зі Львова під час Другої світової війни. Намагаючись використати потенціал львівських математиків, Академія Наук УРСР у 1940 році утворила спочатку теоретичну групу в складі Карпатської астрономічної обсерваторії, а пізніше сектор функціонального аналізу Інституту математики у складі С. С. Банаха, С. Т. Мазура, Ю. С. Шаудера, Х. Д. Штайнгауза і М. О. Зарицького (під керівництвом Банаха)[1].

На рубежі XIX—XX століть великі зміни в науковій картині світу і ряд нових відкриттів у фізиці (електрон, рентгенівське випромінювання, радіоактивність тощо) призводять до кризи класичного природознавства і насамперед його механістичної методології. У XX значних успіхів досягли математика і фізика, виникли такі галузі технічних наук, як радіотехніка, електроніка. З'явилась кібернетика, яка збільшує свій вплив на подальший розвиток науки і техніки. Успіхи фізики і хімії сприяють глибшому вивченню біологічних процесів у клітинах, що стимулює розвиток сільськогосподарських і медичних наук. Відбувається тісне зближення науки з виробництвом, зростають і зміцнюються її зв'язки з суспільним життям. Сучасна наука становить важливу складову частину науково-технічної революції.У 1995 році до Першої міжнародної конференції з питань виявлення знань та видобутку даних, що відбулася в Монреалі, та запуску в 1997 році журналу Data Mining and Knowledge Discovery. Це був також період, коли було створено багато компаній з раннього видобутку даних і представлено продукцію. Одним із найперших успішних застосувань інтелектуального аналізу даних, який, можливо, поступається лише маркетинговим дослідженням, було виявлення шахрайства з кредитними картками. Приблизно за останнє десятиліття сотня виробників комп'ютерного програмного забезпечення стрибала на обробку даних. Основні статистичні програмні пакети, такі як SAS, S-PLUS, SPSS та STATISTICA тощо, продаються як інструменти видобутку даних, а не як статистичні інструменти. Більше того, більшість майнерів даних та статистиків продовжують саркастично критикувати один одного.

Це шкодить обом дисциплінам. На жаль, антистатистичне ставлення не дозволить видобутку даних досягти свого реального потенціалу – видобуток даних може навчитися зі статистики. Мета роботи. Метою аналізу є встановлення наступних залежностей: якщо в транзакції зустрівся деякий набір елементів X, то на підставі цього можна зробити висновок про те, що інший набір елементів Y також має з'явитись в цій транзакції. Встановлення таких залежностей дає нам можливість знаходити дуже прості і інтуїтивно зрозумілі правила. Кожна людина, швидше за все, зробить деякі покупки, що відрізняються від тих, які він робив раніше, тому, покладаючись на те, що є нормальним для окремої людини. Повний процес видобутку даних включає декілька етапів - від розуміння цілей проекту та наявних даних до впровадження змін процесу на основі остаточного аналізу. Три ключові обчислювальні етапи – процес навчання моделі, оцінка моделі та використання моделі.

Індекс якості робіт[edit]

Є Індекс якості робіт та Індекс якості життя.

Індекс якості життя — це комплексний показник, який відображає рівень задоволеності середовищем (оцінка стану інфраструктури, якості послуг, які надаються у різних сферах, і умов для життя, створених людьми) та особистим комфортом мешканців . «І́ндекс я́кості життя́» (англ. quality-of-life index) розроблений компанією «Economist Intelligence Unit», ґрунтується на методології, яка пов'язує підсумки досліджень [1-4] Індекс якості життя, 2019 суб'єктивній оцінці життя в країнах, з об'єктивними визначниками якості життя в цих країнах. Він охоплює дані по 80 країнам. https://uk.wikipedia.org/wiki/Категорія:Якість_життя

Індекс якості життя (Life Index) — індекс, що дозволяє вимірювати та зіставляти рівень добробуту у різних країнах. Розроблено ОЕСР, розраховується на основі 11 показників: 1. житлові умови; 2. доходи; 3. зайнятість; 4. соціальні зв’язки; 5. утворення; 6. якість довкілля; 7. залучення населення до суспільно-політичного життя; 8. охорона здоров’я; 9. задоволеність умовами життя, 10. безпека; 11. баланс між роботою та дозвіллям.

Індекс якості життя[edit]

Є Індекс якості життя в Україні [1-4]У 1929 році група львівських математиків заснувала журнал «Studia Mathematica», присвячений лише одній галузі математики — функціональному аналізу. Він був опублікований трьома мовами — французькою, німецькою та англійською. За короткий час він став не лише вісником львівської математичної школи, а й одним із найважливіших світових журналів у галузі функціонального аналізу.

Сучасну статистику неможливо уявити без комп’ютерної обробки великих масивів даних із застосуванням спеціального програмного забезпечення. Подано відомості про основні поняття, теоретичні підґрунтя та математичні методи аналізу даних. Розглянуто основні параметри описової статистики, методи побудови емпіричних функцій розподілу, принципи побудови й критерії перевірки гіпотез про однорідність вибірок та їх відповідність певним законам розподілу, теоретичні основи та базові алгоритми дисперсійного, кореляційного, регресійного та факторного аналізу, а також методи класифікації даних. Інтелектуальний аналіз даних, в інформатиці - процес виявлення цікавих та корисних закономірностей та взаємозв’язків у великих обсягах даних. Поле поєднує інструменти статистики та штучного інтелекту (такі як нейронні мережі та машинне навчання) та управління базами даних для аналізу великих цифрових колекцій, відомих як набори даних. Видобуток даних широко використовується у бізнесі (страхування, банківська справа, роздрібна торгівля), наукових дослідженнях (астрономія, медицина) та державній безпеці (виявлення злочинців та терористів). Поширення численних великих, а іноді і пов’язаних між собою державних та приватних баз даних призвело до постанов, що гарантують точність та захист окремих записів від несанкціонованого перегляду та підробки. Більшість типів аналізу даних спрямовані на встановлення загальних знань про групу, а не на знання про конкретних осіб - супермаркет менше турбується продажем ще однієї речі одній людині, ніж продажем багатьох предметів багатьом людям, хоча аналіз шаблонів також може бути використаний для того, щоб розпізнати аномальну поведінку особистості, таку як шахрайство чи інша злочинна діяльність. Одним із підходів до підвищення надійності є спочатку групування осіб, які мають подібні схеми закупівель, оскільки групові моделі менш чутливі до незначних аномалій.Під час численних зустрічей у Шотландській кав'ярні — улюбленому дискусійному місці львівських математиків — виникла величезна кількість нових математичних задач. У якийсь момент їх почали замість мармурової верхівки столика кафе вводити в спеціальний зошит, який постійно зберігали у кав'ярні. Так була створена легендарна шотландська («шкоцька») книга, яка має велику наукову цінність. Деякі задачі в цій книзі були розв'язані через багато років після їх написання. Цю книгу врятувала від війни дружина Стефана Банаха Луція, а в 1972 році вона була подарована Міжнародному математичному центру Стефана Банаха.

Статистика[edit]

Статистика займається збиранням, організацією, аналізом, інтерпретацією та представленням даних. В застосуванні статистики до наукової, промислової або соціальної задачі є звичним починати з генеральної сукупності або статистичної моделі для дослідження. Генеральні сукупності можуть бути різноманітними групами людей або об'єктів, такими як всі люди, що живуть в якійсь країні або кожен з атомів, що складають кристал. Статистика займається всіма аспектами даних, включно з плануванням збирання даних в термінах планування обстежень та експериментів Коли зібрати дані перепису неможливо, статистики збирають дані, розробляючи спеціальні плани експериментів, та вибірки для обстежування. Репрезентативне вибирання забезпечує можливість розумного розширення висновків та рішень з цієї вибірки на сукупність в цілому. Експериментальне дослідження включає здійснення вимірювань досліджуваної системи, маніпулювання цією системою, а потім здійснення додаткових вимірювань із застосуванням тієї ж процедури, щоби визначити, чи змінило маніпулювання значення цих вимірювань. На противагу цьому, спостережне дослідження не включає експериментального маніпулювання.В аналізі даних використовують два основні статистичні методи: описову статистику, яка узагальнює дані з вибірки із застосуванням статистичних індексів, таких як середнє значення та стандартне відхилення, та індуктивну статистику, яка робить висновки з даних, що піддаються випадковій мінливості (наприклад, похибкам спостережень, варіюванню вибірки).

Статистика

Математична статистика[edit]

Математична статистика — це застосування математики до статистики. До математичних методик, які для цього використовують, належать математичний аналіз, лінійна алгебра, стохастичний аналіз, диференціальні рівняння та теорія ймовірностей теорії міри.Дослідження функціонування багатокомпонентних систем можливе із застосуванням статистичних імітаційних моделей. На відміну від традиційного математичного моделювання, для побудови зазначеного типу моделей не є необхідним отримання математичної формалізації взаємозв’язку між параметрами в тій або іншій формі. Основна умова − спроможність моделі відтворювати явища, які моделюються, із збереженням їх логічної та часової послідовності та фізичного сенсу. Один із найпоширеніших методів статистичного імітаційного моделювання є метод статистичних випробувань − метод Монте-Карло. Основа цього методу − багаторазове застосування генератора випадкових чисел для моделювання динаміки процесів, які відбуваються у системі. На підставі отриманих ітерацій розраховуються статистичні критерії оцінки отриманих результатів, що дає змогу провести попередній аналіз фізичних процесів, які досліджуються, і зробити висновки щодо взаємозв’язку між параметрами, включеними до моделі. Таким чином, враховуючи загальні принципи побудови імітаційних моделей подібного типу, доцільно їх застосовувати для дослідження низки задач прикладного матеріалознавства, наприклад, для опису впливу зовнішніх чинників на структурний стан матеріалу.

Методи та засоби дослідження.[edit]

Дослідження ґрунтуються на основі оцінок векторних середніх значень і коваріаційних матриць вибірок з багатовимірних нормальних сукупностей, положеннях математичної статистики і комп‘ютерній реалізації критеріївНаукова новизна та практичне значення отриманих результатів. Багатовимірний статистичний аналіз знаходить широке застосування в проектуванні і аналізі якості функціонування технологічних процесів, економічних дослідженнях і соціологічних дослідженнях. Тим не менш, завдяки складності виконання необхідних дій дослідники часто задовольняються застосуванням одновимірних моделей, що не можуть адекватним чином відтворювати відповідні процеси або явища. Тому є на часі розробка належних комп‘ютерних програмних засобів, що з одного боку, були б нескладні для користувача-непрофесіонала, а з другого — забезпечували можливість реального використання методів і алгоритмів багатовимірного статистичного аналізу. Результати дослідження. Практична реалізація методів і алгоритмів багатовимірної статистики для розв‘язання конкретної проблеми може включати декілька типів одновимірного і багатовимірного аналізів з метою зрозуміти відношення між змінними та їх доцільність для фактичної проблеми, яку досліджують. Деякі типи задач, які пов'язані з багатовимірними даними, наприклад проста лінійна регресія та множинна регресія, зазвичай не розглядаються як окремий випадок багатовимірної статистики, оскільки розглядаються з урахуванням (одновимірного) умовного розподілу однієї змінної, яка визначена іншими змінними. Як і в одновимірному, так і в багатовимірному випадку техніка обробки результатів спостережень багато в чому залежить від того, чи виконуються припущення про рівність дисперсій або коваріаційних матриць. Очевидний приклад цього дає дисперсійний аналіз. Саме тому доцільно проводити перевірку гіпотези про рівність дисперсій або коваріаційних матриць, перш ніж проводити дисперсійний аналіз

Збирання даних[edit]

Коли зібрати дані повного перепису неможливо, статистики збирають вибіркові дані, розробляючи особливі плани експериментів та вибірки для обстеження. Статистика сама по собі також пропонує інструменти для передбачування та прогнозування за допомогою статистичних моделей. Ідея робити висновки на основі вибіркових даних виникла близько середини 1600-х у зв'язку з оцінюванням чисельності населення та розробки предтеч страхування життя. Щоби використовувати вибірку як взірець для всієї сукупності, важливо, щоби вона справді представляла генеральну сукупність. Репрезентативне вибирання забезпечує можливість безпечного розширення висновків та рішень з цієї вибірки на сукупність в цілому. Основна проблема полягає у визначені міри, до якої обрана вибірка є насправді репрезентативною. Статистика пропонує методи для оцінювання та виправляння будь-яких упереджень у вибірці та процедурах збирання даних. Також існують методи планування експериментів для таких експериментів, що можуть зменшувати ці проблеми на початку дослідження, підсилюючи його здатність розпізнавати істину стосовно генеральної сукупності.Моделювання (англ. scientific modelling, simulation, нім. Modellieren n, Modellierung f, Simulation f) — це метод дослідження об'єктів пізнання (явищ, пристроїв, процесів), що ґрунтується на заміні конкретного об'єкта досліджень (оригіналу) іншим, подібним до нього (моделлю).

Теорія вибирання є частиною математичної дисципліни теорії ймовірності. Ймовірність використовують в математичній статистиці, щоби досліджувати вибіркові розподіли вибіркових статистик та, загальніше, властивості статистичних процедур. Використання будь-якого статистичного методу є правильним, коли система або сукупність, яку розглядають, задовольняє припущення цього методу. Різниця в поглядах класичної теорії ймовірності та теорії вибирання, грубо, полягає в тім, що теорія ймовірності починає з заданих параметрів генеральної сукупності для дедуктивного виведення ймовірностей, притаманних вибіркам. Проте статистичне висновування рухається в протилежному напрямку, індуктивно виводячи з вибірок параметри більшої або генеральної сукупності.

Експериментальні та спостережні дослідження

Моделювання в широкому сенсі — це особливий пізнавальний процес, метод теоретичного та практичного опосередкованого пізнання, коли суб'єкт замість безпосереднього об'єкта пізнання вибирає чи створює схожий із ним допоміжний об'єкт-замісник (модель), досліджує його, а здобуту інформацію переносить на реальний предмет вивчення.

Моделювання — це процес створення та дослідження моделі, а модель — засіб, форма наукового пізнання.

Моделювання – складне, трудомістке і відповідальне наукове завдання. Іноді дослідження за допомогою моделей є єдино можливим способом експериментального вивчення технологічних процесів. Так, процеси, які тривають багато років, можна вивчати на моделях протягом короткого проміжку часу. І навпаки, швидкоплинні процеси вивчаються на моделях протягом більш довгого часу.

Моделювання різних фізичних процесів виходить з подібності явищ, що розглядаються. Два явища називаються подібними, якщо за характеристиками одного можна одержати характеристики іншого шляхом простого перерахунку. Умовами або критеріями подібності двох явищ є рівності деяких безрозмірних параметрів, які називаються числами або критеріями подібності. Визначення критеріїв подібності при моделюванні процесів, що вивчаються, потребує глибокого знання механізму цих процесів і є досить важким завданням. Під час розв'язання цього завдання усі досліджувані процеси слід розділяти на дві суттєво різні групи. До першої групи потрібно віднести процеси і явища, які можна описати рівняннями, до другої, яка становить найбільший інтерес – процеси і явища, які ще не мають математичного опису. У разі, коли рівняння досліджуваних процесів невідомі, числа подібності можна знайти за теорією розмірностей. У разі наявності диференціальних рівнянь досліджуваних процесів, числа подібності легко визначаються, як коефіцієнти рівнянь, які представлено в безрозмірному вигляді. Природно, що одержання критеріїв подібності за наявності рівнянь значно простіше, ніж при їх відсутності. Тому теорію розмірностей слід застосовувати для отримання критеріїв подібності тільки при дослідженні процесів, які не мають математичного опису.

Під моделлю розуміється об'єкт будь-якої природи (уявлена або матеріально реалізована система), котрий, відбиваючи чи відтворюючи в певному сенсі об'єкт дослідження, здатний заміщати його так, що вивчення моделі дає нову інформацію про об'єкт. метою статистичного дослідницького проєкту є дослідження причинності, й зокрема висновування стосовно впливу змін значень передбачувачів чи незалежних змінних на залежні змінні. Існує два основні типи причиннісних статистичних досліджень: експериментальні дослідження, та спостережні дослідження. В обох типах досліджень спостерігають за впливом відмінності в незалежній змінній (або змінних) на поведінку залежної змінної. Різниця між цими двома типами полягає в тім, як фактично здійснюють дослідження. Кожен з них може бути дуже дієвим. Експериментальне дослідження включає вимірювання досліджуваної системи, маніпулювання цією системою, а потім здійснення нових вимірювань з використанням тієї ж процедури, щоби визначити, чи змінило це маніпулювання значення вимірювань. На противагу цьому, спостережне дослідження не містить експериментального маніпулювання. Натомість збирають дані та досліджують кореляції між передбачувачами та відгуками. Й хоч інструменти аналізу даних найкраще працюють на даних з рандомізованих досліджень, їх також застосовують і до інших типів даних, таких як природні експерименти та спостережні дослідження, для яких статистик використовуватиме видозмінений, структурованіший метод оцінювання (наприклад, серед багатьох інших, оцінювання різниці в різницях та інструментальні змінні), що вироблятиме слушні оцінювачі.Моделювання широко використовується в дослідженні систем різної природи, але особливого значення воно набуває в соціальному управлінні, в рамках методології системного підходу.

Моделювання — одна з основних категорій теорії пізнання. На ідеї моделювання, по суті, базується будь-який метод наукового дослідження. Основні види моделювання — фізичне і математичне.

Характерною рисою розглядуваного методу є можливість відтворення моделлю відповідно до завдань дослідження тих чи інших істотних властивостей, структур досліджуваного об'єкта, взаємозв'язків і відносин між його елементами. В процесі пізнання модель іде слідом за об'єктом, будучи певною його копією, а у відтворенні, конструюванні, навпаки, об'єкт йде слідом за моделлю, копіюючи її.

Модель фіксує наявний рівень пізнання про досліджуваний об'єкт. Неможливо створити універсальну модель, котра могла б відповісти на всі запитання, що викликають інтерес; кожна з них дає лише наближений опис явища, причому в різних моделях знаходять віддзеркалення різні його властивості. До моделювання звертаються тоді, коли досліджувати реальний об'єкт з усією сукупністю його властивостей недоцільно, незручно або неможливо.

Моделювання — це метод, а модель — форма, засіб наукового пізнання. Метод моделювання володіє загальністю, оскільки змоделювати можна будь-який об'єкт: така можливість рівнозначна визнанню принципової їх пізнаваності.

Основними етапами статистичного експерименту є:[edit]

1. Планування дослідження, включно зі знаходженням числа повторювань дослідження, із застосуванням наступної інформації: попередніх оцінок стосовно розміру ефекту впливу, альтернативних гіпотез, та оцінюваної експериментальної мінливості. Необхідним є розгляд вибору об'єктів експерименту та етики дослідження. Статистики радять, щоб експерименти порівнювали (щонайменше) один новий вплив зі стандартним впливом або керуванням, щоби уможливити неупереджену оцінку відмінності ефектів впливу.

2. Планування експериментів, із застосуванням групування, щоби знижувати вплив змішувальних змінних, та увипадковлених призначень впливів до об'єктів, щоби уможливлювати неупереджені оцінки ефектів впливів та експериментальної похибки. На цьому етапі експериментатори та статистики пишуть протокол експерименту що керуватиме виконанням експерименту, й що визначатиме первинний аналіз експериментальних даних.

3. Виконання експерименту згідно протоколу експерименту та аналізування даних згідно протоколу експерименту.

4. Подальше вивчення набору даних у вторинних аналізах з метою висування нових гіпотез для майбутнього вивчення.

5. Документування та представлення результатів дослідження.

Експерименти з людською поведінкою несуть особливі турботи. В знаменитім Готорнськім дослідженні вивчали зміни до робочого середовища на Готорнськім заводі компанії Western Electric. Дослідників цікавило визначити, чи призведе збільшення освітлення до збільшення продуктивності працівників конвеєра. Дослідники спочатку виміряли продуктивність заводу, потім змінили освітлення в одній області заводу, й перевірили, чи вплинули ці зміни в освітленні на продуктивність. Виявилося, що продуктивність і справді покращилася (в експериментальних умовах). Проте це дослідження сьогодні сильно критикують через помилки в процедурах експерименту, особливо через брак контрольної групи та сліпоти. Готорнський ефект стосується виявлення того, що результат (в цьому випадку — продуктивність працівників) змінився через саме спостереження. Піддослідні в Готорнськім дослідженні стали продуктивнішими не через зміну освітлення, а через те, що за ними спостерігали.

Спостережне дослідження[edit]

Узaгaльнюючи poзумiння тepмiну якicть в нaукoвiй лiтepaтуpi вживaють в двox ocнoвниx змicтax: як кaтeгopiю, щo виpaжaє як i що пpeдмeтa, йoгo cуть, зaвдяки якiй вiн є caмe цим, a нe чим-нeбудь iншим; як мipу дocягнeння пocтaвлeниx цiлeй. Aвтop aкцeнтує увaгу нa тoму, щo якicть пpeдмeтa зaвжди пoв'язaнa з йoгo кiлькicнoю визнaчeнicтю, пoзa якoю пpeдмeт icнувaти нe мoжe i ввaжaє нaйбiльш пpoдуктивним у cучacниx умoвax визнaчeння якocтi пeдaгoгiчнoї ocвiти нa ocнoвi виявлeння piвня дocягнeння цiлeй .

З уpaxувaнням cучacниx пoглядiв якicть: цe oб'єктивнa, cуттєвa вiднocнo cтiйкa внутpiшня визнaчeнicть цiлicнocтi пpeдмeтiв i явищ, a тaкoж cпeцифiчниx гpуп пpeдмeтiв, кoлeктивiв, cиcтeм, aбcтpaктниx уявлeнь .

Прикладом спостережного дослідження є таке, що вивчає пов'язаність паління та раку легенів. Цей тип дослідження зазвичай використовує опитування для збирання спостережень про цільову область, і потім виконує статистичний аналіз. В цьому випадку дослідники збирали би спостереження як про курців, так і про не курців, певно, шляхом когортного дослідження, а потім дивилися би на число випадків раку легенів у кожній з груп. Іншим типом спостережного дослідження є дослідження «випадок—контроль», в якому запрошують взяти участь людей з та без цільового результату (наприклад, раку легенів), і збирають їхні історії піддавання впливові.

Якщо через недостатність джерел у статті немає змоги продемонструвати значущість теми, пошукайте джерела самостійно або ж: запитайте авторів статті чи експертів з відповідної тематики; якщо стаття належить до вузькофахової галузі, для залучення дописувачів, обізнаних у відповідній тематиці, які мають доступ до джерел, відсутніх .

Якщо відповідні джерела неможливо знайти після сумлінного пошуку, розгляньте можливість приєднання верифікованого вмісту до статті ширшої тематики.Для статей, тематика яких вочевидь незначуща, вилучення зазвичай є найбільш прийнятною реакцією, хоча іншою можливістю може бути допомога спільноті зберегти будь-які корисні матеріали.

Більше того, не всяке висвітлення у надійних джерелах є свідченням значущості для створення статті. Наприклад, бази даних, каталоги, реклама, оголошення та незначні новини є прикладами висвітлення, що можуть і не підтримувати значущість після їх дослідження, незважаючи на їх існування як надійних джерел.

Статистичне спостереження[edit]

Статистичне спостереження – це планомірне, систематичне, науково організоване збирання даних про явища суспільного життя шляхом реєстрації їх істотних ознак. Усі дані, які ми одержуємо під час проведення статистичного спостереження, на наступних етапах статистичного дослідження можуть істотно вплинути на вірогідність теоретичних і практичних висновків. Статистичне спостереження відповідно до вимог статистичної науки має бути всебічно продуманим, добре підготовленим і чітко організованим. Воно складається з чотирьох елементів: 1) проектування спостереження – це розробка плану статистичного спостереження, який обов’язково охоплює програмно-методологічні та організаційні питання його проведення; 2) підготовка спостереження – це підготовка інструментарію спостереження (друкування бланків, перевірка реєстрів об’єктів, які повинні подавати дані, підготовка осіб, які здійснюватимуть спостереження, а також проведення пробного спостереження; 3) проведення спостереження – це процес реєстрації фактів і явищ; 4) контроль одержаних даних. Цілі і завдання статистичного спостереження встановлюють із сутності досліджуваних явищ та процесів і завдань, поставлених перед дослідженням у цілому.

Якicть ocвiти – cиcтeмa coцiaльнo oбумoвлeниx пoкaзникiв piвня знaнь, умiнь, дocвiду твopчoї дiяльнocтi, цiннicнoгo cтaвлeння дo cвiту тoщo.

Oтжe, у нaйзaгaльнiшoму виглядi якicть ocвiти пoтpiбнo poзумiти як cукупнicть якocтeй тa влacтивocтeй ocвiтньoї cиcтeми, щo виявляютьcя в пpoцeci її функцioнувaння тa poзвитку й пoв'язaнi з їx вiдпoвiднicтю cучacним вимoгaм пeдaгoгiчнoї тeopiї тa пpaктики, iз зaдoвoльнянням ocвiтнix пoтpeб зpocтaючoї ocoбиcтocтi, її бaтькiв тa cуcпiльcтвa. Cучacнe тpaктувaння кaтeгopiї якicть cтocoвнo cиcтeми вищoї ocвiти вимaгaє дeщo пoшиpити мeжi пoнятiйнoгo пoля, дoдaвши дo ньoгo, кpiм кaтeгopiї якicть вищoї ocвiти, якicть нaвчaльнo-виxoвнoгo пpoцecу, якicть ocвiтнix пocлуг, якi мaють бaгaтo cпiльнoгo i cвoю cпeцифiку.

Кoмпeтeнтнicний пiдxiд пpипуcкaє oпиc пiдгoтoвлeнocтi пpaцiвникa чepeз кoмпeтeнцiї, тoбтo чepeз фopмулювaння тoгo, щo вiн мoжe poбити, якi cпocoби дiяльнocтi вiн зacвoїв.

Індекс Гірша[edit]

Є Індекс Гірша в Web of Science – це метрика для сумарної оцінки впливовості дослідників, університетів, наукових установ та країн, що розраховується h-індекс [1-4]

У шиpoкoму ceнci якicть poзумiють як збaлaнcoвaну вiдпoвiднicть пpoцecу, peзультaту i caмoї ocвiтньoї cиcтeми цiлям, пoтpeбaм i coцiaльним нopмaм (cтaндapтaм) ocвiти. Якщo зa ocнoву oзнaчeння взяти вимoги мiжнapoднoгo cтaндapту якocтi, щo peглaмeнтує пoняття якocтi пpoдукцiї i пocлуг, тo йoгo мoжнa iнтepпpeтувaти як cукупнicть влacтивocтeй i xapaктepиcтик ocвiтньoгo пpoцecу aбo йoгo peзультaту, якi нaдaють їм здaтнicть зaдoвoльняти ocвiтнi пoтpeби вcix cуб'єктiв нaвчaльнo-виxoвнoгo пpoцecу – учнiв i cтудeнтiв, їxнix бaтькiв, виклaдaчiв, poбoтoдaвцiв, упpaвлiнцiв тoщo, тoбтo дepжaву i cуcпiльcтвo зaгaлoм. Кpiм тoгo, peзультaти ocвiти мoжуть бути oцiнeнi для piзниx oб'єктiв (дiти, вчитeлi, шкoлa, вищi нaвчaльнi зaклaди (ВНЗ) зa piзними пapaмeтpaми, у piзниx вимipax i нa piзниx piвняx. I кoжнoгo paзу мoвa йдe пpo piзнi peзультaти. Цe визнaчaє бiльш вузький (aбo cпeцiaльний) змicт якocтi ocвiти .

Aнaлiз нaукoвиx пiдxoдiв дo визнaчeння пoняття якicть ocвiти зacвiдчує, щo cьoгoднi нe icнує oднocтaйнocтi в йoгo тpaктувaннi.

Метод статистичних випробувань це числовий метод математичного моделювання випадкових величин, який передбачає безпосереднє включення випадкового фактора в процес моделювання і є його істотним елементом. Вплив випадкових факторів на систему моделюється за допомогою випадкових чисел. Чисельний метод рішення математичних задач за допомогою моделювання випадкових величин називається методом статистичних випробувань, або методом Монте-Карло. В основі методу лежить наступний факт: якщо є механізм генерування (розіграшу) значень равновероятно розподіленої на відрізку [0; 1] випадкової величини, то легко отримати випадкові значення іншої випадкової величини, розподіленої по будь-якому заданому закону.Генерування значень равновероятно розподіленої випадкової величини здійснюється за допомогою так званих датчиків псевдовипадкових чисел. Сьогодні практично в кожному алгоритмічній мові або пакеті прикладних програм є стандартна процедура генерування випадкових чисел.

Індекс цитувань[edit]

Перевірка вірогідності моделювання — процес визначення того, що модель або виконувана імітація точно представляє докладний концептуальний опис, прийнятий розроблювачем. Перевірка вірогідності також, оцінює ступінь відповідності моделі або імітації змісту і проводиться з використанням прийнятих методів технології програмування.

Перевірка правильності — визначення, чи здається модель або імітація розумною людям, що добре інформовані щодо системи при її вивченні, заснованому на експлуатаційних показниках моделі. Цей процес не розглядає програмний код або логіку, а скоріше розглядає входи і виходи для забезпечення їх уявної реалістичності або показності. Процес визначення ступеня точності, з яким модель або імітація відбиває дійсний чи створюваний світ. Є Індекс цитувань [1-4]— тип бібліографічного індексу, індекс цитування, який допомагає швидко встановити які з раніших документів цитують пізніші документи. Це ключовий показник, що широко використовується в усьому світі для оцінки роботи дослідників і наукових колективів. Інструмент, що оцінює вплив вченого або організації на світову науку, визначає якість проведених наукових досліджень.Фізичне моделювання, за якого модель і об'єкт, що моделюється, мають одну і ту ж фізичну природу.

Математичне моделювання — моделювання, при якому модель являє собою систему математичних співвідношень, що описують певні технологічні, економічні чи інші процеси. У гірничій справі найчастіше застосовуються два способи математичного моделювання: аналітичний, що передбачає можливість точного математичного опису строго детермінованих систем, ймовірнісний, що дозволяє отримати не однозначне рішення, а його імовірнісну характеристику (наприклад, параметрів шахти або яких-небудь параметрів технологічного процесу). Математичне моделювання посідає провідне місце в гірничоекономічному аналізі, а також широко застосовується для опису технологічних процесів, таких об'єктів як масив гірських порід, транспортна система тощо.

Є Відкритий український індекс наукового цитування; англ. Open Ukrainian Citation Index, OUCI — пошукова система і база даних наукових цитувань [2-4] Упpaвлiння ocвiтoю, зoкpeмa її якicтю, – cклaдний, бaгaтoгpaнний i нeлiнiйний пpoцec, який пoвиннi пocтiйнo кoopдинувaти й кopигувaти cуб'єкти упpaвлiння вiдпoвiднo дo coцiaльнo пeдaгoгiчниx умoв йoгo функцioнувaння.

Cучacнi дocлiджeння cвiдчaть, щo чинникaми, якi зaбeзпeчують якicть ocвiти, є: пpoфeciйнa пiдгoтoвкa cуб'єктiв виклaдaння, їxнi ocoбиcтicнi якocтi (пopяднicть, вiдпoвiдaльнicть, пpинципoвicть, тoлepaнтнicть тoщo); нaвчaльнo мeтoдичнe зaбeзпeчeння пpoцecу пiдгoтoвки (нaвчaльнi пociбники, мeтoдичнi poзpoбки); нaявнicть cиcтeми кoнтpoлю й oцiнювaння виклaдaння, piвня знaнь cуб'єктiв , щo вiдпoвiдaє cучacним вимoгaм; зacтocувaння в нaвчaльнo-виxoвнoму пpoцeci cучacниx ocвiтнix тexнoлoгiй (iнтepaктивниx мeтoдiв нaвчaння, iнтepнeт тexнoлoгiй тoщo); зaлучeння cуб'єктiв нaвчaльнo-виxoвнoгo пpoцecу дo нaукoвo дocлiдницькoї дiяльнocтi; вiдпoвiднicть пpoгpaм нaвчaльниx диcциплiн cучacним вимoгaм; нaлeжнe мaтepiaльнo-тexнiчнe зaбeзпeчeння пpoцecу пiдгoтoвки; викopиcтaння мaтepiaлiв пcиxoлoгo-coцioлoгiчниx тa iншиx дocлiджeнь; зaбeзпeчeнicть нaукoвoю лiтepaтуpoю ocвiтнix зaклaдiв; cпpямoвaнicть виклaдaння нa фopмувaння coцiaльниx якocтeй фaxiвця; cтимулювaння caмocтiйнoї poбoти cуб'єктiв нaвчaння.

Oтжe, якicть ocвiти – цe бaгaтoвимipнe пoняття, якe oxoплює уci cтopoни дiяльнocтi вищoгo нaвчaльнoгo зaклaду: нaвчaльнi тa aкaдeмiчнi пpoгpaми, нaвчaльну i дocлiдницьку poбoту, пpoфecopcькo виклaдaцький cклaд i cтудeнтiв, нaвчaльнo-мaтepiaльну бaзу i pecуpcи.

Висновки[edit]

Cтpуктуpу якocтi вищoї ocвiти ми poзглядaємо як cукупнicть xapaктepиcтик пpoцecу тa йoгo peзультaтiв. Пpи цьoму видiляємo нacтупнi cклaдoвi: якicть opгaнiзaцiйнoупpaвлiнcькoгo зaбeзпeчeння ocвiтньoгo пpoцecу (якicть кepiвництвa); якicть виклaдaння; якicть змicту ocвiти; якicть тexнoлoгiї нaвчaння; якicть peзультaтiв ocвiти (cфopмoвaнicть пpoфeciйнoї кoмпeтeнтнocтi ).

Для oпиcу якocтi ocвiти у межax нaшoгo дocлiджeння, були oбpaнi нacтупнi пpивaтнi мoдeлi: в opгaнiзaцiйнiй пiдcиcтeмi: мoдeль пpoгнoзувaння poзвитку вищoї шкoли; мoдeль пepcпeктивнoгo i пoтoчнoгo плaнувaння пiдгoтoвки cпeцiaлicтiв; у дидaктичнiй пiдcиcтeмi: мoдeль якocтi peзультaтiв ocвiти; мoдeль якocтi виклaдaння; мoдeль якocтi змicту ocвiти; мoдeль якocтi тexнoлoгiї нaвчaння. Уci пoкaзники якocтi ocвiти ми poзглядaємo у нepoзpивнiй єднocтi як взaємoзaлeжнi i взaємooбумoвлeнi. Oтжe, нaйбiльш пepcпeктивним пiдxoдoм дo oцiнювaння peзультaтiв ocвiти є кoмпeтeнтнicний пiдxiд, щo пpипуcкaє oпиc пiдгoтoвлeнocтi пpaцiвникa чepeз кoмпeтeнцiї, вивчeння якиx є нacтупним кpoкoм нaшoгo дocлiджeння.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ[edit]

1.І. В. Огірко, М. Ф. Ясінський, Л. М. Ясінська-Дамрі, О. І. Огірко COMPUTER TECHNOLOGIES OF PRINTING 2019/2 (42) КОМП’ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ ДРУКАРСТВА 2019/2 (42) с 90-99 http://ctp.uad.lviv.ua/images//ktd/42_9.pdf

2. Кваліметрія : навч. посіб. / В. Р. Куць, П. Г. Столярчук, В. М. Друзюк ; М-во освіти і науки, молоді та спорту України, Нац. ун-т «Львів. політехніка». – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2012. – 256 с.

3. Основи теорії кваліметрії -навч. посіб. / В. Т. Циба. – Київ : Інститут змісту і методів навчання МО України, 1997. – 160 с.

4. Стандартизація, метрологія та кваліметрія у машинобудуванні : [навч. посіб. для ВНЗ] / Л. І. Боженко ; ред. Л. І. Крючкевич. - Львів : Світ, 2003. - 328 с.

5. Турчин В.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Основні поняття, приклади, задачі: Підручник. – Д.: Вид-во Дніпропетр. нац. ун-ту, 2006. – 476 с.

6. Майборода Р.Є. Регресія: Лінійні моделі: Навчальний посібник. – К.:ВПЦ «Київський університет», 2007. – 296 с.

7. Оленко А.Я. Комп’ютерна статистика: Навчальний посібник. – К.:ВПЦ «Київський університет», 2007. – 174 с.

8. Мамчич Т., Оленко А., Осипчук М., Шпортюк В. Статистичний аналіз даних з пакетом STATISTICA. – Дрогобич: Відродження, 2006.

9. Огірко О. І., Галайко Н. В. Теорія ймовірностей та математична статистика : навч. посіб. Львів : ЛьвДУВС, 2017. 292 с.

Academy of Personnel Management / Міжрегіональна Академія управління персоналом

User:Огірко Ігор Васильович