DOI: https://doi.org/10.48084/etasr.7607
تاريخ النشر: 2024-08-02
المؤلف: Do Duc Trung
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقيّم هذه الدراسة تأثير طرق وزن المعايير المختلفة على تصنيف أفضل عشر جامعات في فيتنام. استخدم الباحثون أربع طرق للوزن: الوزن المتساوي، نظام تصنيفات الجامعات في فيتنام (VNUR)، طريقة وزن الانتروبيا، وطريقة الوزن الموضوعي المدفوعة بتغير النسبة اللوغاريتمي (LOPCOW). طبقوا أربع منهجيات تصنيف—قيمة المؤشر القريب (PIV)، تصنيف البدائل مع أوزان المعايير (RAWEC)، طريقة التقييم الجذري (RAM)، وعملية التصنيف البسيطة (SRP). تكشف النتائج أن التغيرات في طرق الوزن لا تؤثر بشكل كبير على التصنيفات، حيث تحتفظ الجامعات الأربع الأولى بمراكزها باستمرار عبر جميع الأساليب.
في الختام، بينما تبرز الدراسة التأثير الضئيل لطرق الوزن المختلفة على تصنيفات الجامعات، فإنها تعترف بالقيود، مثل تركيزها على أفضل عشر مؤسسات فقط، مما قد لا يمثل المشهد الكامل للتعليم العالي. تتماشى النتائج بشكل وثيق مع نظام VNUR، مما يوفر جدول تصنيف شفاف يساعد الطلاب في اتخاذ القرارات ويشجع الجامعات على تحسين مراكزها. تقترح الدراسة أن الأبحاث المستقبلية يجب أن توسع نطاقها لتشمل المزيد من الجامعات واستكشاف منهجيات متنوعة، بهدف اقتراح استراتيجيات قابلة للتنفيذ للجامعات لتحسين تصنيفاتها ولصانعي السياسات لتعزيز تقدم أفضل الجامعات في فيتنام في التقييمات الدولية مثل THE وQS.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على أهمية تصنيفات الجامعات في تشكيل سمعة ومصداقية الأنظمة التعليمية محليًا ودوليًا. تبرز كيف تعمل هذه التصنيفات كأداة للطلاب وأولياء الأمور لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مؤسسات التعليم العالي، بينما تعزز أيضًا المنافسة بين الجامعات لتحسين جودة التعليم، وإنتاج الأبحاث، والابتكار. تذكر الورقة بشكل خاص تصنيفات الجامعات العالمية من كواكواريللي سيموندز (QS) وتعليم الأوقات (THE) كنظم عالمية بارزة تقيم الجامعات بناءً على معايير متنوعة، مما يوفر رؤى أساسية للمعنيين في المجتمع التعليمي.
في سياق فيتنام، توضح المقدمة الخصائص الفريدة لنظام التعليم فيها والإصلاحات الجارية التي تهدف إلى التكيف مع المتطلبات الاقتصادية والتكنولوجية الحديثة. لتلبية الاحتياجات المحلية، طورت فيتنام نظام تصنيف جامعات خاص بها، وهو VNUR، الذي يعد الأول من نوعه في البلاد. يصنف VNUR الجامعات بناءً على ستة معايير—الجودة المعترف بها (C1)، التعليم (C2)، المنشورات العلمية (C3)، المهام في العلوم والتكنولوجيا (C4)، جودة الطلاب (C5)، والمرافق (C6)—مع تخصيص أوزان محددة لكل معيار (0.3، 0.25، 0.2، 0.1، 0.1، و0.05، على التوالي). يعكس هذا الوزن تركيزًا أكبر على جودة التعليم مقارنةً بالأنظمة العالمية، مما يثير تساؤلات حول آثار مثل هذه الاختلافات في منهجيات التصنيف وتأثيرها المحتمل على تقييم الجامعات الفيتنامية.
طرق
في قسم “المواد والطرق”، يوضح المؤلفون الإجراءات لحساب الأوزان وتصنيف الجامعات باستخدام طرق متعددة المعايير لاتخاذ القرار (MCDM) مختلفة. يصفون أولاً طريقتين لحساب الوزن: طريقة الوزن المتساوي، حيث يتم تخصيص أهمية متساوية لجميع المعايير، ونظام VNUR، الذي يوفر مخطط وزن مختلف. لاشتقاق أوزان المعايير باستخدام طرق الانتروبيا وLOPCOW، يتم بناء مصفوفة قرار، حيث يمثل \( x_{ij} \) قيمة المعيار \( j \) للخيار \( i \). تستخدم طريقة الانتروبيا سلسلة من الصيغ (1-3) لحساب الأوزان، بينما تستخدم طريقة LOPCOW الصيغ (4-7)، مع اهتمام خاص بمعايير نوع الربح ونوع التكلفة.
بعد ذلك، يوضح المؤلفون عملية تصنيف الجامعات باستخدام ثلاث طرق MCDM متميزة: PIV، RAWEC، وRAM. بالنسبة لطريقة PIV، يتم تحديد التصنيفات من خلال تقليل مقياس مسافة محدد \( d_i \) (الصيغ 8-12). تصنف طريقة RAWEC الجامعات بناءً على أعلى قيمة \( Q_i \) (الصيغ 13-17)، بينما تصنف طريقة RAM الجامعات وفقًا لأعلى درجة \( RI_i \) (الصيغ 18-22). تستخدم كل طريقة تطبيقًا منهجيًا للصيغ لاشتقاق التصنيفات النهائية، مما يضمن تقييمًا شاملاً للجامعات بناءً على المعايير المحددة.
نتائج
في قسم النتائج، تقدم الدراسة الأوزان المحسوبة لستة معايير باستخدام طرق مختلفة، كما هو ملخص في الجدول II. من الجدير بالذكر أن الأوزان تختلف بشكل كبير عبر الطرق، حيث يظهر المعيار C6 اختلافًا في الوزن يزيد عن 4.5 مرات عند مقارنة طريقة LOPCOW بنظام VNUR. يبرز هذا التباين حساسية حسابات الوزن للمنهجية المختارة.
توضح الشكل 1 تصنيفات الجامعات المستمدة من أربع طرق لحساب الوزن مجتمعة مع أربع طرق MCDM. يتم الإشارة إلى كل مجموعة، مثل PIV & W3، مما يدل على استخدام طريقة PIV جنبًا إلى جنب مع الأوزان المحسوبة عبر طريقة الانتروبيا (W3). يتضمن الشكل أيضًا تصنيفات بناءً على نظام VNUR، مما يبرز تأثير طرق حساب الوزن على التصنيفات النهائية للجامعات.
مناقشة
تناقش هذه القسم تأثير طرق وزن المعايير المختلفة على تصنيف أفضل عشر جامعات في فيتنام، مع تسليط الضوء على أهمية تصنيفات الجامعات الدقيقة لتطوير السياسات التعليمية. استخدمت الدراسة أربع طرق للوزن: الأوزان المتساوية، نظام VNUR، الانتروبيا، وLOPCOW، إلى جانب أربع طرق متعددة المعايير لاتخاذ القرار (MCDM): PIV، RAWEC، RAM، وSRP. من الجدير بالذكر أن طريقة PIV معروفة بتخفيف عكس الترتيب، بينما الثلاثة الأخرى هي مقترحات حديثة. تشير النتائج إلى أنه بينما يمكن أن تؤثر التغيرات في طرق الوزن على التصنيفات، فإن الجامعات الأربع الأولى حافظت باستمرار على مراكزها عبر طرق مختلفة، مما يشير إلى درجة من الاستقرار في التصنيفات.
يكشف التحليل أن جامعة دوي تان (DTU) حساسة بشكل خاص للتغيرات في أوزان المعايير، ويرجع ذلك أساسًا إلى أدائها العالي في بعض المعايير (C1 وC3) مقارنةً بالدرجات المنخفضة في معايير أخرى (C4 وC5 وC6). تؤكد هذه الحساسية على أهمية وزن المعايير في تحديد تصنيفات الجامعات. بشكل عام، تتماشى الدراسة بشكل وثيق مع تصنيفات نظام VNUR وتؤكد على الحاجة إلى منهجيات تصنيف شفافة ودقيقة لمساعدة الطلاب في اتخاذ القرارات وإبلاغ السياسات التعليمية. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على توسيع النطاق ليشمل المزيد من الجامعات واستكشاف منهجيات بديلة لتعزيز شمولية وملاءمة النتائج لتطوير المؤسسات وصنع السياسات.
DOI: https://doi.org/10.48084/etasr.7607
Publication Date: 2024-08-02
Author(s): Do Duc Trung
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This study evaluates the impact of different criterion weighting methods on the ranking of the top ten universities in Vietnam. The researchers employed four weighting methods: equal weight, the Vietnam University Rankings (VNUR) system, the entropy weight method, and the Logarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting (LOPCOW) method. They applied four ranking methodologies—Proximity Indexed Value (PIV), Ranking of Alternatives with Weights of Criterion (RAWEC), Root Assessment Method (RAM), and Simple Ranking Process (SRP). The findings reveal that variations in weighting methods do not significantly alter the rankings, with the top four universities consistently retaining their positions across all approaches.
In conclusion, while the study highlights the minimal effect of different weighting methods on university rankings, it acknowledges limitations, such as its focus on only the top ten institutions, which may not represent the entire higher education landscape. The results align closely with the VNUR system, providing a transparent ranking table that aids student decision-making and encourages universities to enhance their standings. The study suggests that future research should expand the scope to include more universities and explore diverse methodologies, ultimately aiming to propose actionable strategies for universities to improve their rankings and for policymakers to foster the advancement of Vietnam’s top universities in international assessments like THE and QS.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the significance of university rankings in shaping the reputation and credibility of educational systems both domestically and internationally. It highlights how these rankings serve as a tool for students and parents to make informed decisions about higher education institutions, while also fostering competition among universities to enhance their educational quality, research output, and innovation. The paper specifically mentions the Quacquarelli Symonds (QS) and Times Higher Education (THE) World University Rankings as prominent global systems that evaluate universities based on various criteria, providing essential insights for stakeholders in the educational community.
In the context of Vietnam, the introduction outlines the unique characteristics of its education system and the ongoing reforms aimed at adapting to modern economic and technological demands. To address local needs, Vietnam has developed its own university ranking system, the VNUR, which is the first of its kind in the country. The VNUR ranks universities based on six criteria—recognized quality (C1), teaching (C2), scientific publications (C3), tasks in science and technology (C4), student quality (C5), and facilities (C6)—with specific weights assigned to each criterion (0.3, 0.25, 0.2, 0.1, 0.1, and 0.05, respectively). This weighting reflects a greater emphasis on teaching quality compared to the global systems, which raises questions about the implications of such differences in ranking methodologies and their potential impact on the evaluation of Vietnamese universities.
Methods
In the “Materials and Methods” section, the authors outline the procedures for calculating weights and ranking universities using various multi-criteria decision-making (MCDM) methods. They first describe two weight calculation methods: the equal weight method, where all criteria are assigned equal importance, and the VNUR system, which provides a different weighting scheme. To derive criteria weights using the Entropy and LOPCOW methods, a decision matrix is constructed, where \( x_{ij} \) represents the value of criterion \( j \) for option \( i \). The Entropy method employs a series of formulas (1-3) to compute weights, while the LOPCOW method uses formulas (4-7), with specific attention to profit-type and cost-type criteria.
Subsequently, the authors detail the ranking process for universities using three distinct MCDM methods: PIV, RAWEC, and RAM. For the PIV method, rankings are determined by minimizing a specific distance metric \( d_i \) (formulas 8-12). The RAWEC method ranks universities based on the highest \( Q_i \) value (formulas 13-17), while the RAM method ranks them according to the highest \( RI_i \) score (formulas 18-22). Each method employs a systematic application of formulas to derive the final rankings, ensuring a comprehensive evaluation of the universities based on the established criteria.
Results
In the results section, the study presents the weights calculated for six criteria using various methods, as summarized in Table II. Notably, the weights differ significantly across methods, with criterion C6 exhibiting a weight discrepancy of over 4.5 times when comparing the LOPCOW method to the VNUR system. This variation underscores the sensitivity of weight calculations to the chosen methodology.
Figure 1 illustrates the rankings of universities derived from the four weight calculation methods combined with four Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods. Each combination is denoted, such as PIV & W3, indicating the use of the PIV method alongside weights calculated via the Entropy method (W3). The figure also includes rankings based on the VNUR system, highlighting the impact of weight calculation methods on the final university rankings.
Discussion
The section discusses the impact of different criterion weighting methods on the ranking of the top ten universities in Vietnam, highlighting the importance of accurate university rankings for educational policy development. The study employed four weighting methods: equal weights, the VNUR system, entropy, and LOPCOW, alongside four Multiple Criteria Decision Making (MCDM) methods: PIV, RAWEC, RAM, and SRP. Notably, the PIV method is recognized for mitigating rank reversal, while the other three are recent proposals. The findings indicate that while variations in weighting methods can influence rankings, the top four universities consistently maintained their positions across different methods, suggesting a degree of stability in the rankings.
The analysis reveals that the university Duy Tan University (DTU) is particularly sensitive to changes in criterion weights, primarily due to its high performance in certain criteria (C1 and C3) contrasted with lower scores in others (C4, C5, and C6). This sensitivity underscores the significance of criterion weighting in determining university rankings. Overall, the study aligns closely with the VNUR system’s rankings and emphasizes the need for transparent and accurate ranking methodologies to aid student decision-making and inform educational policies. Future research is encouraged to expand the scope beyond the top ten universities and explore alternative methodologies to enhance the comprehensiveness and applicability of the findings for institutional development and policy-making.