Đánh giá năng lực nghiên cứu của giảng viên thông qua sử dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn mở rộng

Đánh giá năng lực nghiên cứu của giảng viên đóng một vai trò quan trọng nhằm xác định đóng góp của mỗi giảng viên cho các trường đại học. Để đánh giá năng lực nghiên cứu của giảng viên, cần sử dụng nhiều tiêu chuẩn định lượng và định tính. 



Do đó, việc đánh giá năng lực nghiên cứu của giảng viên có thể được xem như một vấn đề ra quyết định đa tiêu chuẩn (MCDM) trong môi trường thông tin mơ hồ. Nghiên cứu của Lưu Quốc Đạt và cộng sự (2020) với tiêu đề “Lecturers’ Research Capacity Assessment Using an Extension of Generalized Fuzzy Multi-criteria Decision - Making Approach”, đăng trên International Journal of Fuzzy Systems Vol. 22 (2020) đã đề xuất mô hình MCDM mới sử dụng phép toán số học mới của số mờ tổng quát. Mô hình đề xuất được vận dụng trong đánh giá năng lực giảng viên tại Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN. 

Điểm đóng góp mới của bài báo là phát triển mô hình MCDM mới sử dụng phép toán số học mới của số mờ tổng quát đã được trình bày bởi Lưu Quốc Đạt và cộng sự trong một nghiên cứu công bố năm 2013. Trong mô hình đề xuất, số mờ hình thang tổng quát được sử dụng để diễn tả giá trí tỷ lệ của các lựa chọn và trọng số của các tiêu chuẩn đánh giá năng lực giảng viên. Ma trận ra quyết định đa tiêu chuẩn có trọng số mờ được phát triển sử dụng phép toán số học cải thiện của số mờ tổng quát trong mô hình đề xuất. Ngoài ra, Alpha-cuts được sử dụng để xác định hàm thành viên trái và phải của số mờ tổng quát. Thêm vào đó, phương pháp xếp hạng chỉ số trọng tâm được vận dụng để đánh giá và xếp hạng các lựa chọn. Cuối cùng, để thấy được ưu điểm và khả năng ứng dụng của mô hình đề xuất, mô hình đề xuất được so sánh với phép toán số của học của Chen (1985). Kết quả ứng dụng đã chỉ ra rằng việc sử dụng phương pháp đề xuất so với phương pháp của Chen (1985) cho kết quả phù hợp với trực giác của con người hơn.

Trong nghiên cứu này, các tiêu chuẩn được sử dụng để đánh giá năng lực giảng viên gồm: số lượng các công bố, chất lượng các công bố, số lượng các dự án, số lượng sinh viên sau đại học đã đào tạo, các yếu tố thuộc về cá nhân, năng lực ngoại ngữ. Các bước vận dụng mô hình đề xuất như sau: (i) Xác định các lựa chọn tiềm năng; (ii) Xác định bộ tiêu chuẩn/tiêu chí đánh giá; (iii) Thành lập hội đồng ra quyết định; (iv) Xác định giá trị trung bình tỷ lệ của các lựa chọn sử dụng số mờ tam giác tổng quát; (v) Xác định giá trị trung bình trọng số của các tiêu chuẩn đánh giá sử dụng số mờ tam giác tổng quát; (vi) Xác định ma trận ra quyết định mờ có trọng số; (vii) Đánh giá và xếp hạng các lựa chọn sử dụng phương pháp chỉ số trọng tâm. 

>> Về bài báo: 

Do Anh Duc, Dinh Thi Hang, Pham Minh Tam, Truong Thi Hue, Ta Van Loi, Luong Thuy Lien & Luu Quoc Dat, “Lecturers’ Research Capacity Assessment Using an Extension of Generalized Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making Approach,” International Journal of Fuzzy Systems 22 (2020) 2652-2663.

==============

Nhóm tác giả:

  • Đỗ Anh Đức: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
  • Đinh Thị Hằng: Trường Đại học Khoa học và Kỹ thuật Quốc gia Đài Loan
  • Phạm Minh Tâm: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN
  • Trương Thị Huệ: Đại học Quốc gia Hà Nội
  • Tạ Văn Lợi: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
  • Lương Thùy Liên: Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN
  • Lưu Quốc Đạt: Trường Đại học Kinh tế, ĐHQGHN

- Trong đó, tác giả thuộc Trường ĐHKT - ĐHQGHN

PGS.TS. Lưu Quốc Đạt nhận học vị Tiến sĩ chuyên ngành Quản lý Công nghiệp tại Đại học Khoa học và Kỹ thuật Quốc gia Đài Loan. PGS.TS. Lưu Quốc Đạt hiện là giảng viên, Phó Trưởng Khoa Kinh tế Phát triển, Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN. Các hướng nghiên cứu chính của PGS.TS. Lưu Quốc Đạt gồm: Lý thuyết tập mờ, các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn, quản trị chuỗi cung ứng, kinh tế số và năng lượng tái tạo. 

Ông đã có khoảng 30 bài nghiên cứu đăng trên tạp chí quốc tế ISI/Scopus. PGS.TS. Lưu Quốc Đạt cũng chủ trì, tham gia nhiều đề tài khoa học các cấp. Hiện ông hiện là thành viên ban biên tập của tạp chí quốc tế Neutrosophic Sets and Systems: An International Journal in Information Science and Engineering.