В. И. Волчихин, Е. Н. Прошкина
ЗАДАЧА НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ
МОНИТОРИНГА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ
Предлагается алгоритм решения задачи кластеризации при анализе деятельности преподавателей с учетом размытости границ формируемых подмножеств. <...> Приводится пример решения задачи кластеризации в среде математического пакета Mathcad. <...> В настоящее время во многих вузах страны используется рейтинговая
оценка деятельности преподавателей как способ выявления их компетентности, знаний и опыта [1]. <...> Целью рейтинговой оценки деятельности преподавателей университета с последующим поощрением лучших является стимулирование роста квалификации и профессионализма, развития творческой инициативы, эффективности педагогической и научной работы преподавателей,
что позволяет повысить качество образовательных услуг, предоставляемых
университетом, и престижность вуза [2]. <...> В статье обсуждается постановка и решение задачи нечеткой кластеризации данных мониторинга деятельности преподавателей вуза. <...> Приводятся
результаты решения задачи нечеткой кластеризации средствами математического пакета Mathcad. <...> В рейтинговой оценке принимают участие все преподаватели вуза,
включая совместителей. <...> Для обеспечения сравнимости результатов предусматриваются квалификационные категории преподавателей: все преподаватели, профессора, доценты, старшие преподаватели (преподаватели), ассистенты. <...> В данном случае границы формируемых классов четко определены. <...> Иногда для поиска закономерностей в данных необходимо сформировать
кластеры, границы которых размыты. <...> Эта размытость состоит в том, что переход от принадлежности к непринадлежности элементов к данным классам
скорее постепенен, чем скачкообразен [3]. <...> Конечное множество признаков или
атрибутов P = { p1 , p2 , ..., pq } , где n – общее количество объектов; q – общее количество измеримых признаков объектов. <...> Для каждого объекта кластеризации (преподавателя) измерены все признаки <...>