МEТOДИЧНИЙ IНCТPУМEНТAPIЙ OЦIНКИ ВЗAЄМOВПЛИВУ CИCТEМИ ВИЩOЇ OCВIТИ ТA IНФOPМAЦIЙНOЇ EКOНOМIКИ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.25140/2410-9576-2019-2(18)-31-41

Ключові слова:

higher education system, university, information economy, methodical approach, educational, research, innovation component of the information economy, cluster analysis, index analysis

Анотація

Актуальність теми дослідження. Актуальною
тенденцією розвитку національної економіки є
становлення інформаційної економіки, для якої
характерна визначальна роль інформації у процесах
виробництва, обміну, розподілу, споживання суспільних
благ і ефективне функціонування якої забезпечують
сектори, спроможні до генерації знань, високоякісних
наукових продуктів та продуктивного використання
інформаційних ресурсів.
Постановка проблеми. Взаємовплив вищої освіти
та інформаційної економіки проявляється в наявності
кореляції між темпами розвитку інформаційної
економіки та розвиненістю партнерства бізнесу й
університетів, зокрема у сферах підготовки кадрів і
науково-дослідної діяльності.
Аналіз останніх досліджень і публікацій.
Теоретико-методологічну базу дослідження становлять
праці Д. Белла, З. Бжезинського, Ж. Бодрійяра,
В. Іноземцева, М. Кастельса, Й. Масуда, Ф. Махлупа,
М. Пората; Т. Боголіб, В. Гєйця, С. Гринкевич,
М. Згуровського, О. Іляш, Г. Іцковіца, І. Каленюк,
С. Кристиневича, І. Малик, Р. Толстякова, Л. Федулової,
А. Чухна та ін.
Виділення недосліджених частин загальної
проблеми. Залишаються відкритими питання
удосконалення методичного інструментарію оцінювання
компонент інформаційної економіки та аналізу впливу
вищої освіти на процеси її розвитку.
Постановка завдання: розробка й апробація
комплексного методичного підходу до оцінювання
розвитку освітньої, інноваційної, дослідницької
компонент інформаційної економіки.
Виклад основного матеріалу. Запропоновано
методичний підхід до оцінки розвитку інформаційної
економіки у тривимірному просторі ознак, згрупованих у
межах освітньої, дослідницької та інноваційної
компонент. Сконструйовано структуру комплексного
інтегрального показника; проведено кластерний аналіз
регіонів України за рівнями розвитку компонент
інформаційної економіки.
Висновки. Конкретизовано заходи державного
регулюючого впливу, структуровані відповідно до
темпів розвитку структурних компонент інформаційної
економіки.

Біографії авторів

Antonina Djakona, Університет прикладних наук ISMA

кандидат економічних наук, доцент, проректор з розвитку та інновацій, начальник відділу маркетингу

Natalia Kholіavko, Чернігівський національний технологічний університет

кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри фінансів, банківської справи і страхування

Dmytro Savchuk, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича

кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри обліку і оподаткування

Посилання

Arthur, D., Vassilvitskii, S. (2006) How slow is the k-means method? In SCG ’06: Proceedings of the twenty-second annual symposium on computational geometry. ACM Press. https://doi.org/10.1145/1137856.1137880.

Artuhur, D. & Vassilvitskii, S. (2007) k-means++: The Advantages of Careful Seeding. Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1027-1035. https://doi.org/10.1145/1283383.1283494.

Bottou, L. & Bengio, Y. (1995) Convergence properties of the k-means algorithm. Advances in Neural Information Processing Systems. Retrieved

Дубров, А. М. Многомерные статистические методы / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин. – М : Финансы и статистика, 2003. - 352 с.

Elkan, C. (2003) Using the triangle inequality to accelerate k-means. Proceedings of the TwentiethInternational Conference on Machine Learning, 3, 147-153. Retrieved from https://dl.acm.org/doi/10.5555/ 3041838.3041857

Har-Peled, S., Sadri, B. (2005) How fast is the k-means method? SODA’05: Proceedings of the sixteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, 877–885, Philadelphia, PA, USA. https://doi.org/10.1007/s00453-004-1127-9.

Hartigan, J. A., Wong, M. A. (1979) A k-means clustering algorithm. Applied Statistics, 28, 100-108. https://doi.org/10.2307/2346830.

Jain, A. J., Murty, M. N., Flynn, P. J. (1999) Data clustering: a review. ACM Computing Surveys, 31/3, 264–323. https://doi.org/10.1145/331499.331504.

Kanungo, Т., Mount, D. M., Netanyahu, N. S., Piatko C. D., Silverman R., Wu A. Y. (2004) A local search approximation algorithm for k-means clustering. Comput. Geom, 28(2-3), 89–112. Retrieved from https://www.cs.umd.edu/~mount/Projects/KMeans/kmlocal-cgta.pdf.

Ким, Дж. О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др.; под ред. И. С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.

Pankaj, K. Agarwal, Nabil H. Mustafa. (2004) К-means projective clustering. PODS ’04: Proceedings of the twenty-third ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART symposium on Principles of database systems. 155–165, New York, NY, USA. ACM Press. https://doi.org/10.1145/1055558.1055581.

Прокопенко І.Ф. Методика і методологія економічного аналізу: навч. посібник для студ. вищих навч. закл. / І. Ф. Прокопенко, В. І. Ганін. – К. : ЦУЛ,. 2008. – 430 с.

Saaty, T. (1980) The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill. Retrieved from https://www.scirp.org/ (S(lz5mqp453edsnp55rrgjct55))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1943982.

Sculley, D. (2010) Web Scale K-Means Clustering. Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. 1177-1178. https://doi.org/10.1145 /1772690.1772862

Wu, X., Kumar, V. (2009) The Top Ten Algorithms in Data Mining. Chapman & Hall. CRC. https://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-05-14

Як цитувати

Djakona, A., Kholіavko N., & Savchuk, D. (2021). МEТOДИЧНИЙ IНCТPУМEНТAPIЙ OЦIНКИ ВЗAЄМOВПЛИВУ CИCТEМИ ВИЩOЇ OCВIТИ ТA IНФOPМAЦIЙНOЇ EКOНOМIКИ. Науковий вісник Полісся, (2(18), 031–041. https://doi.org/10.25140/2410-9576-2019-2(18)-31-41

Номер

№ 2(18) (2019): НАУКОВИЙ ВІСНИК ПОЛІССЯ

Розділ

ЕКОНОМІКА ТА УПРАВЛІННЯ НАЦІОНАЛЬНИМ ГОСПОДАРСТВОМ

Ліцензія

1. Політика, яка рекомендується журналам, що пропонують відкритий доступ Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).