1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

BÁO CÁO Đề tài: XẾP HẠNG CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC DỰA TRÊN ĐỘ ĐO WEB VÀ ÁP DỤNG VÀO BÀI TOÁN XẾP HẠNG CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC VIỆT NAM

36 13 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 36
Dung lượng 628,06 KB

Nội dung

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÁO CÁO CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN NĂM 2009 Đề tài: XẾP HẠNG CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC DỰA TRÊN ĐỘ ĐO WEB VÀ ÁP DỤNG VÀO BÀI TOÁN XẾP HẠNG CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC VIỆT NAM Người thực hiện: Trần Nam Khánh – K50HTTT Phùng Văn Huy – K50HTTT Nguyễn Tiến Thanh – K51CA Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Hà Quang Thụy Cử nhân Nguyễn Thu Trang Hà Nội, 2009 Tóm tắt nội dung Xếp hạng trường đại học (university ranking) nhận nhiều quan tâm tổ chức xã hội tổ chức giáo dục giới Hiện nay, nhiều hệ thống xếp hạng dựa phương pháp định tính định lượng cơng bố Trong đó, xếp hạng trường đại học dựa độ đo web khởi xướng phòng nghiên cứu Cybermetrics thuộc trung tâm nghiên cứu CSIC - trung tâm nghiên cứu lớn Tây Ban Nha - công bố vào tháng thang hàng năm Báo cáo đưa mơ hình thực nghiệm áp dụng phương pháp “xếp hạng dựa độ đo web” vào toán xếp hạng trường đại học Việt Nam Thực nghiệm ban đầu cho kết khả quan mơ hình Mục lục Giới thiệu Khái quát Webometrics 2.1 Xếp hạng trang web 2.2 Xếp hạng thực thể web 2.3 Khái quát Webometrics 10 Một số hệ thống xếp hạng trường đại học điển hình 13 3.1 Phương pháp chung 13 3.1.1 Thu thập liệu 13 3.1.2 Xác định tiêu chí đánh giá, tính điểm đánh trọng số cho tiêu chí 13 3.1.3 Tổng hợp công bố kết 15 3.2 Các hệ thống xếp hạng quốc gia 15 3.2.1 Mỹ - US News and World Report (USNWR) 15 3.2.2 Anh - Times Higher Education Supplement (THES) 15 3.2.3 Australia - Good Universities Giude (GUG) 16 3.2.4 Canada - Macleans Raking 16 3.3 Các hệ thống xếp hạng quốc tế 17 3.3.1 Hệ thống xếp hạng học thuật trường đại học giới trường đại học Giao Thông Thượng Hải (Shanghai Jiao Tong University – SJTU) 17 3.3.2 Hệ thống xếp hạng trường đại học quốc tế Times Higher Education Supplemen (THES) 18 Hệ thống xếp hạng trường đại học dựa độ đo Web 19 4.1 Giới thiệu 19 4.2 Phương pháp luận 20 4.2.1 Thu thập liệu 20 4.2.2 Chuẩn hóa số xác định trọng số cho số 21 Mơ hình thực nghiệm phương pháp dựa độ đo web xếp hạng trường đại học Việt Nam 22 5.1 Xác định số 23 5.1.1 Chỉ số nhận diện (V – Visibility) 23 5.1.2 Chỉ số kích thước (Size – S) 26 5.1.3 Chỉ số phong phú tài liệu (Rich files - R) 26 5.1.4 Chỉ số báo khoa học (Scholar – Sc) 26 5.2 Xác định trọng số cho số 27 Bảng xếp hạng - Phân tích đánh giá 28 Kết luận định hướng nghiên cứu 30 Danh sách hình vẽ Hình Đồ thị biểu diễn liên kết web Hình Mơ hình chung tìm kiếm thực thể Hình Một thuật tốn xếp hạng thực thể Hình Mơ hình thực nghiệm chung Hình Đồ thị web trường đại học Hình Sử dụng máy tìm kiếm để xác định liên kết đến (inlinks) Hình Mơ hình mở rộng phương pháp Danh sách bảng biểu Bảng 1.Các tiêu chí trọng số xếp hạng SJTU Bảng Bảng xếp hạng trường hàng đầu theo TJTU (2008) Bảng Bảng xếp hạng trường hàng đầu theo THES (2008) Bảng 4: So sánh độ bao phủ Webometrics với ARWU THES Bảng 5: Bảng xếp hạng 10 trường hàng đầu giới theo Webometrics Bảng 6: Các câu truy vấn xác định số V Bảng Các câu truy vấn xác định số S Bảng 8: Câu truy vấn xác định số R Bảng 9: Trọng số cho số S, V, R, Sc Bảng 10 Bảng xếp hạng trường đại học Việt Nam Bảng 11 Danh sách trường Việt Nam Webometrics xếp hạng Danh sách biểu đồ Biểu đồ 1: Mối quan hệ độ đo Biểu đồ So sánh kết kết thực nghiệm webometrics Giới thiệu Chất lượng giáo dục coi đòn bẩy quan trọng bậc để thúc đẩy phát triển quốc gia, nguồn đầu tư mang lại lợi nhuận lớn cá nhân Xuất phát với mục tiêu ban đầu việc xếp hạng trường đại học đáp ứng nhu cầu thông tin trường đại học cha mẹ học sinh, sinh viên nhà tuyển dụng lao động ngày trở thành yếu tố chuẩn mực đa số quốc gia có hệ thống giáo dục đại học lớn, mơt tượng toàn cầu mối quan tâm chung tất cộng đồng quốc gia tất châu lục giới Bắt đầu từ năm 1983, US News and World Report lần xếp hạng trường đại học Hoa Kỳ Tiếp sau Tuần Báo Canada Macleeans (1991), Tuần Báo Đức Stern (1998), Thời báo chủ nhật – Sunday Times (2001) đưa bảng xếp hạng cho trường đại học nước Sau đó, vào cuối kỉ 20, bảng xếp hạng trường đại học tốt khu vực toàn cầu xuất hiện, tiêu biểu bảng xếp hạng trường đại học giới trường đại học Giao thông Thượng Hải (2003), Times Higher Education Supplement Vương Quốc Anh (2004) Webometrics (2004) Trong lúc đó, Việt Nam chưa có hệ thống xếp hạng trường đại học thức Theo GS TSKH Bành Tiến Long, Thứ trưởng Bộ Giáo dục Đào tạo Việt Nam, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) xếp hạng 54 khu vực 2850 giới, Trường Đại học Cơng nghệ thuộc ĐHQGHN xếp hạng 90 khu vực 4217 giới [Long98] Chưa có cơng trình nghiên cứu thử xác định xem, dùng tiêu chí xếp hạng Tin tức Hoa Kỳ, Thời báo Luân Đôn, Tuần san Châu Á, tổ chức khác để đánh giá trường đại học Việt Nam Trong hội thảo quốc tế “Xếp hạng trường đại học: Xu toàn cầu quan điểm” Đại học Quốc gia Hà Nội, PGS.TS Nguyễn Phương Nga trình bày báo cáo “Phương pháp tiêu chí xếp hạng trường đại học Việt Nam” với mong muốn năm 2009 đưa bảng xếp hạng thức cho trường đại học Việt Nam [Nga08] Báo cáo tập trung vào việc nghiên cứu phương pháp sử dụng độ đo web xếp hạng trường đại học giới, Phòng nghiên cứu Cybermetrics thuộc trung tâm nghiên cứu CSIC (Tây Ban Nha) khởi xướng Cuối áp dụng phương pháp để xây dựng mơ hình thực nghiệm cho việc xếp hạng trường đại học Việt Nam Dữ liệu website trường đại học Việt Nam lấy từ trang chủ Bộ Giáo dục Đào tạo Việt Nam (có bổ sung sửa đổi) Phần lại báo cáo chức thành năm mục Mục đầu trình bày khái quát Webometrics Mục thứ hai giới thiệu phương pháp chung thực xếp hạng trường đại học hệ thống xếp hạng quốc gia, quốc tế Tiếp theo báo cáo trình bày phương pháp xếp hạng trường đại học dựa độ đo web webometrics Mục thứ tư trình bày mơ hình thực nghiệm áp dụng phương pháp xếp hạng trường đại học Việt Nam Mục cuối đưa kết bảng xếp hạng- phân tích đánh giá kết định hướng nghiên cứu Khái quát Webometrics 2.1 Xếp hạng trang web Ngày với phát triển Internet, người dùng có nguồn tài nguyên tri thức phong phú, đa dạng Tuy nhiên, số lượng trang web lớn, người đủ thời gian kiên nhẫn ghé thăm qua trang tìm thơng tin mong muốn Chính lý máy tìm kiếm đời với cách thức hoạt động đơn giản thân thiện: người dùng đưa từ khóa thơng tin mong muốn, máy liệt kê trang liên quan Song thực lượng kết máy cho phù hợp với truy vấn người dùng không nhỏ! Do đó, đặt yêu cầu xếp hạng trang để máy hiển thị kết trả tốt cho người dùng Các trang web Internet xây dựng liên kết với Nếu coi trang web điểm, liên kết từ trang web tới trang web khác tia, ta biểu diễn tập hợp trang web, mối quan hệ chúng đồ thị G - gọi đồ thị Web Đồ thị G đồ thị có hướng Mỗi đỉnh pi G tương ứng với trang Cung pi -> pj cho biết trang ứng với đỉnh pi có liên kết tới trang ứng với đỉnh pj Kí hiệu N(p) số liên kết vào p B(p) số liên kết từ p Trong tính tốn, G biểu diễn ma trận Có hai dạng ma trận thường sử dụng ma trận kề A ma trận chuyển P Dưới ví dụ đồ thị G để minh họa, làm rõ cách biểu diễn G ma trận P P P P Hình Đồ thị biểu diễn liên kết web Ma trận kề A: aij = trang i có liên kết tới j, trường hợp khác (ko tính tự liên kết, tức aii = với i)  a11 a  21  a31   a41 a12 a13 a22 a32 a42 a23 a33 a43 a14  0 a24  1 = a34  0   a44  0 0 0 0 1  0  0 Ma trận chuyển P: pij = 1/B(i) trang i có liên kết trỏ tới j, trường hợp khác  p11 p  21  p31   p41 p12 p13 p22 p32 p42 p23 p33 p43 p14   p24   = p34     p44   0 0 0   2 0  0 Do tính chất đặc thù có khả liên kết trang web, nên xếp hạng trang web mức tồn cục ln có việc phân tích liên kết đồ thị web Nội dung trình bày khái quát phương pháp xếp hạng dựa liên kết phổ biến PageRank HITS Phương pháp PageRank Là phương pháp tính hạng phát triển đại học Stanford Lary Page (cũng mà có tên PageRank) tiếp Sergey Brin Sau trở thành thương hiệu Google [PBMW98] Ý tưởng: Độ quan trọng trang thừa hưởng phần độ quan trọng từ trang liên kết đến Cơng thức tính hạng trang pi Trong đó: N tổng số trang, d hệ số hãm (qua thực nghiệm, tác giả công bố chọn 0.85), M(pi) tập trang liên kết tới pi, L(pj) số trang pj liên kết đến Ưu điểm PageRank: đơn giản, tính tốn nhanh, đáng tin; khơng phụ thuộc vào truy vấn người dùng, nội dung trang web; tính tốn ngoại tuyến với đầu vào cấu trúc đồ thị web Dĩ nhiên thực tế Google không sử dụng nguyên PageRank “cổ điển” để xếp hạng trang Phương pháp HITS (Hyperlink-Induced Topic Search – KleinBerg) Ý tưởng: Độ quan trọng trang web xác định dựa trọng số authority hub Trang có hub tốt trang có nhiều liên kết Trang có authority tốt trang có nhiều liên kết tới trọng số có quan hệ qua lại với nhau: trang trỏ tới trang có authority cao trọng số hub cao, trang nhiều trang có hub cao trỏ tới trọng số authority cao Q trình tính tốn: Từ câu truy vấn, xác định tập nhân, mở rộng thành tập sở S gồm n trang Ban đầu khởi tạo trọng số hub authority cho trang ai=hi=1 Sau tiến hành tính hi theo công thức = ∑ j∈B ( i ) h j hi = ∑ aj j∈N ( i ) Ưu điểm: Áp dụng với tập nhỏ, tính toán trực tuyến Minh họa áp dụng PageRank vào xếp hạng blog Việt Nam Bài toán: Blog ngày phát triển trở nên phổ biến người Xếp hạng blogger để đánh giá “nổi tiếng”, “đóng góp” họ với cộng đồng, ưu tiên hiển thị viết “chất lượng” họ máy tìm kiếm blog Nhận xét: Mạng blog loại mạng xã hội Chúng ta mơ hình hóa đồ thị G có hướng Mỗi đỉnh ứng với blogger Cung AB blogger A có lời bình - nhận xét cho viết B, đánh trọng số tổng số lời bình, nhận xét A cho viết B Khi dễ dang nhận thấy “liên kết thông qua comment” blogger giống “liên kết” trang web Vì áp dụng PageRank sửa đổi để tính tốn phục vụ việc xếp hạng Sự sửa đổi ở trọng số lời bình - nhận xét Cơng thức áp dụng tính hạng cho blogger i PR(i) = Trong đó: N tổng số blogger, α hệ số hãm (0.85), Nj,i số lời bình - nhận xét j cho i, Nj số lời bình – nhận xét j cho tất blogger 2.2 Xếp hạng thực thể web Các máy tìm kiếm nay: Google, Yahoo hay Live Search tâp trung tìm kiếm dựa từ khóa mà khơng quan tâm đến liệu Cụ thể máy tìm kiếm có hạn chế chính: Indirect Input and Output Người dùng miêu tả xác họ cần tìm kiếm người dùng tìm vào trang web mà khơng có thơng tin họ mong muốn Tiếp đó, người dùng khơng thể trực tiếp lấy họ muốn Vì họ phải chọn lọc qua danh sách trang để tìm kết Singular Matching Mechanism Máy tìm kiếm tìm trang cách đơn giản cách so sánh văn (text) trang Mặc dù thực thể kết chứa nhiều trang khác Do đó, tìm kiếm thực thể đưa để giải giới hạn trên: Input: Người dùng đưa cách rõ ràng loại liệu mà họ tìm kiếm Họ đơn giản rõ thực thể đích từ khóa xuất ngữ cảnh Eg: o Q1: (amazon customer service #phone) o Q2: (#professor #university #research=’database’) o Q3 ow (sigmod 2006 #pdf_file #ppt_file) o Q4 (title=’hamlet’ #image #price) Có phần câu truy vấn: o Context pattern (Mẫu ngữ cảnh)– thực thể đích xuất nào? Q1: #phone xuất từ khóa với pattern mặc định Chúng ta rõ mẫu Q3 sử dụng ow (order window)- từ khóa phải xuất trước #pdf_file #ppt_file o Content restriction (Giới hạn nội dung) Chúng ta giới hạn domain cho vùng tìm kiếm Q2 nghiên cứu lĩnh vực database (sử dụng “=” “contain”) Output: Người dùng nhận kết họ mong đợi Hình Mơ hình chung tìm kiếm thực thể Xếp hạng thực thể cốt lõi máy tìm kiếm thực thể Do đó, xếp hạng thực thể nhận quan tâm nghiên cứu nhà khoa học Các nhân tố chung ảnh hưởng đến việc xếp hạng: - R-Contextual: Xác suất (từ khóa, thể hiện) khác ngữ cảnh khác nhau.Chúng phụ thuộc vào yếu tố: o Pattern: Từ khóa thể có quan hệ thơng thường nhât định Ví dụ: Tên cơng ty thường xuất trước số điện thoại o Proximity: (Từ khóa thể hiện) có xác suất khơng giống trang web Sự kết hợp mạnh chúng gần Ví dụ hình hiển nhiên thể e1 thích hợp với từ khóa Amazon so với thể e6 - R-Holistic: Một thể xuất với từ khóa nhiều lần trang Tất việc matchings tổng hợp lại cho việc đánh giá xác suất thích hợp chúng - R-Uncertainty: Việc trích chọn thực thể ln ln khơng hồn hảo Do ln phải có xác suất cho chúng - R-Associative: Chúng ta phải cẩn thận để phân biệt việc kết hợp (từ khóa, thể hiện) ngẫu nhiên Do cần phải kiểm tra lại tính hợp lệ kết hợp R-Discriminative: Các thể match trang phổ biến đánh giá cao so với thể trang phổ biến Giả sử có tập tài liệu D = {d1, d2,…,dn} câu truy vấn q(t) T khoảng thời gian quan sát nghiên cứu câu truy vấn q(t) tập tài liệu Chúng ta có cơng thức xác định xác suất tính độ phù hợp q(t) D: Dựa vào Score(q(t)) đưa xếp hạng cho kết trả Tao Cheng, Xifeng Yan, Kevin Chen-Chuan Chang [TXK07] đưa mơ hình Impression để xác định cơng thức (1) đưa thuật tốn cho việc xác định xếp hạng thực thể Đơn vị cho việc phân tích domain trường học viện Vì vậy, có trường đại học, học viện trung tâm nghiên cứu với web domain độc lập xếp hạng Nếu đơn vị có nhiều tên miền chính, hai hoạc nhiều entries sử dụng địa độc lập Sử dụng máy tìm kiếm phương tiện trung gian tra cứu Sự diện tên miền sở liệu chúng số khả nhận diện Do thân máy tìm kiếm có hạn chế khơng qn, số liệu bị làm tròn, thiên lệch địa lý phạm vi ngơn ngữ, có thay đổi thường xun khơng rõ ràng quy trình làm việc nên phải dùng phối hợp sử dụng số công cụ tìm kiếm Trong đó, u cầu máy tìm kiếm là: cơng cụ tìm kiếm độc lập, có sở liệu lớn nên sử dụng máy tìm kiếm: Google (và Google Sholar), Yahoo Search, Live (khơng phải Academic Live), Exalead Alexa 4.2.2 Chuẩn hóa số xác định trọng số cho số Đầu tiên chuẩn hóa số liệu thu từ máy tìm kiếm theo cơng thức sau: log (na+1) Na= -log (max(ni)+1) Trong đó: N: search engine (Google, Yahoo, Live, Exalead) a : web domain Sau xác định số Size (S): Sa= ½ * ((Ga + Ya + La +Ea) – max (Ga,Ya,La,Ea) - (Ga,Ya,La,Ea)) Rich File: Ra= PDFa + DOCa + PPTa + Psa Xác định trọng số cho số sau Chỉ số Trọng số Kích thước - S Khả nhìn thấy - V Độ phong phú tài liệu - R Các công bố nghiên cứu - Sc 25% 50% 12.5% 12.5% Kết xếp hạng xác định sau: Ra Sa Va Sca Rank(R) Rank(S) Rank(V) Rank(Sc) 21 Rank(vị trí) = * V + * S + * R + * Sc Kết xếp hạng Webometrics công bố vào tháng tháng hàng năm Ví trí Tên trường Massachusetts Institute of Technology Stanford University Harvard University University of California Berkeley Cornell University University of Texas Austin California Institute of Technology California Institute of Technology University of Illinois Urbana Champaign University of Texas 10 Austin Quốc gia Size Visibility Rich files Scholar Mỹ Mỹ Mỹ 3 17 12 Mỹ 24 Mỹ 37 Mỹ 10 15 22 Mỹ 8 21 17 Mỹ 16 19 Mỹ 14 10 38 Mỹ 11 10 45 Bảng 5: Bảng xếp hạng 10 trường hàng đầu giới theo Webometrics Mô hình thực nghiệm phương pháp dựa độ đo web xếp hạng trường đại học Việt Nam Qua nghiên cứu phương pháp xếp hạng trường đại học thông qua độ đo web, chúng tơi nhận thấy hồn tồn áp dụng phương pháp với trường đại học Việt Nam Mơ hình chung phương pháp xác định sau: Tập câu truy vấn MÁY TÌM KIẾM Các số 22 Hình Mơ hình thực nghiệm chung Chúng thực thực nghiệm với danh sách 100 trường đại học Việt Nam.cùng với trường khu vực để so sánh Danh sách trường đại học Việt Nam website thống kê từ trang web thức Bộ Giáo dục Đào tạo (có bổ sung – Phụ lục 1) Sau chúng tơi xin trình bày chi tiết áp dụng phương pháp vào toán xếp hạng trường đại học Việt Nam 5.1 Xác định số 5.1.1 Chỉ số nhận diện (V – Visibility) Chỉ số đại diện cho khía cạnh ảnh hưởng giáo dục tiếng trường đại học Ý tưởng chung cùa việc xác định số khả nhìn thấy dựa đồ thị web với link liên kết nút đồ thị Có hai phương pháp tiếp cận cho việc thực thi ý tưởng áp dụng Việt Nam * Phương pháp tiếp cận thứ Xây dựng đồ thị web trường đại học Việt Nam Trong nút đồ thị website trường Các link liên kết nút xác định sau: Nút A link đến nút B có link liên kết từ trang web trường A đến trang web trường B A B Kết việc xác định cho ta đồ thị toàn cảnh liên kết trường đại học B A C E F D Hình Đồ thị web trường đại học Sau xây dựng đồ thị web trường đại học, xác định xác link liên kết đến (inlink) trường ví dụ: inlink(A) = 0, inlink(B)=2, inlink(C)=1….Từ xác định số V 23 Trong môi trường giáo dục Việt Nam, qua khảo sát thực tế dễ dàng nhận rằng: Việc liên kết trường đại học yếu, link liên kết đến khơng nhiều Hơn nữa, phương pháp tiếp cận thứ bỏ qua ảnh hưởng yếu tố bên ngoài: trường đại học nước ngoài, tổ chức giáo dục, tổ chức xã hội… Vì vậy, số V xác định theo phương pháp không thực hiệu mong đợi * Phương pháp tiếp cận thứ hai Ý tưởng phương pháp dựa đồ thị web xây dựng máy tìm kiếm: Google, Yahoo, Alta vista để xác định inlink đến trang web có trang web trường đại học Câu truy vấn Máy tìm kiếm Inlinks Hình Sử dụng máy tìm kiếm để xác định liên kết đến (inlinks) Chúng tơi đưa tập câu truy vấn thích hợp, cho qua máy tìm kiếm để xác định số lượng liên kết đến Dễ dàng nhận thấy ưu phương pháp thứ 2: Đưa ảnh hưởng trường đại học với nhau, trường đại học nước nước, tổ chức giáo dục, tổ chức xã hội sở đồ thị web xây dựng máy tìm kiếm Tuy nhiên vấn đề đặt cho phương pháp thứ việc xác định câu truy vấn cho thích hợp với máy tìm kiếm khác nhau, việc chọn lựa máy tìm kiếm vấn đề cần xem xét kỹ lưỡng Hiện tại, Google, Yahoo, Alta vista máy tìm kiếm phổ biến nay, hồn tồn chọn lựa máy tìm kiếm để sử dụng phương pháp Với máy tìm kiếm xác định tập câu truy vấn riêng Việc đưa cách giải cho vấn đề hồn tồn chấp nhận Tuy nhiên vấn đề khác đưa ra: Trường đại học A có 100 website liên kết đến có 70 website nói giáo dục, 30 website nói lĩnh vực khác, báo tin tức Trường đại học B có 100 website liên kết đến: 50 website nói giáo dục, 50 nói lĩnh vực khác Như đánh giá theo khía cạnh giáo 24 dục trường A phải có số V cao trường B Giải vấn đề nào? Qua nghiên cứu tham khảo phân tích trường nhiều website thuộc lĩnh vực giáo dục liên kết đến đánh giá cao Do đó, chúng tơi đưa mơ hình cải tiến cho phương pháp thứ hai sau: Câu truy vấn Máy tìm kiếm Phân lớp Các lĩnh vực khác Lĩnh vực GD Tổ hợp Inlinks Hình Mơ hình mở rộng phương pháp Phương pháp thực Hiện tại, xác định số V theo phương pháp thứ áp dụng với máy tìm kiếm: Yahoo Alta vista Kết lấy chấp nhận với việc trang từ domain trỏ tới A Yahoo link:vnu.edu.vn OR link:www.vnu.edu.vn AltaVista linkdomain:www.vnu.edu.vn OR linkdomain:vnu.edu.vn Bảng 6: Các câu truy vấn xác định số V 25 Chỉ số V xác định V = 1/2 (V_yahoo | V_altavista) 5.1.2 Chỉ số kích thước (Size – S) Chỉ số đại diện cho kích cỡ website trường đại học Mơ hình chung để xác định số S tương tự việc xác định số V dựa ý tưởng tận dụng khả máy tìm kiếm (Hình 1) Trong đó, xác định tập câu truy vấn cho máy tìm kiếm: Google, Yahoo, Alta vista Ví dụ Google: site:vnu.edu.vn, Yahoo: site: vnu.edu.vn… Chúng ta nhận kết từ máy tìm kiếm trả để đưa giá trị cuối cho số S S = 1/3 (S_google + S_yahoo + S_altavista) Yahoo site:vnu.edu.vn OR site:www.vnu.edu.vn Google site:vnu.edu.vn OR site:www.vnu.edu.vn Alta vista domain:vnu.edu.vn OR domain:www.vnu.edu.vn Bảng Các câu truy vấn xác định số S 5.1.3 Chỉ số phong phú tài liệu (Rich files - R) Chỉ số đại diện cho kết nghiên cứu, tài liệu học tập trường công bố internet.Chỉ số xác định dựa máy tìm kiếm Google Trong kiểu file đưa là: Microsoft Word (.doc), Microsoft Power Point (.ppt), Adobe Acrobat (.pdf) Mơ hình xác định số R dựa theo hình Với câu truy vấn (bảng 3) ví dụ: filetype:.doc + site:vnu.edu.vn Chỉ số R tổng kết loại file mà máy tìm kiếm Google trả R = DOC + PPT + PDF filetype:doc + (site:vnu.edu.vn OR site:www.vnu.edu.vn) Google filetype:pdf + (site:vnu.edu.vn OR site:www.vnu.edu.vn) filetype:ppt + (site:vnu.edu.vn OR site:www.vnu.edu.vn) Bảng 8: Câu truy vấn xác định số R 5.1.4 Chỉ số báo khoa học (Scholar – Sc) Chỉ số với số R đại diện cho kết nghiên cứu trường Chỉ số Sc xác định dựa Google Scholar Do khả lấy xác số Sc từ sở liệu Google Scholar, dựa vào http://www.scholar.google.com tập câu truy vấn thích hợp để lấy kết trả 26 5.2 Xác định trọng số cho số Các số tổ hợp lại theo trọng số khác để đưa kết cuối cho việc xếp hạng Chỉ số Trọng số Kích thước S Khả nhìn thấy V Độ phong phú tài liệu R Các công bố nghiên cứu Sc 25% 50% 12.5% 12.5% Bảng 9: Trọng số cho số S, V, R, Sc Xác định số Ra = DOC a + PDFa + PTTa Sa = 1/3 (Ga + Ya + Aa) Va = 1/2 (Ya + Aa) Sca Xếp hạng: Ra Rank(R) Sa Rank(S) Va Rank(V) Sca Rank(Sc) Rank(vị trí) = * V + * S + * R + * Sc 27 Bảng xếp hạng - Phân tích đánh giá Xếp hạng 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Tên trường Chỉ số R Chỉ số V Chỉ số Sa Tổng hợp 17 22 25 1 25 14 43 72 26 13 77 10 13 21 89 17 14 12 111 10 19 15 117 15 12 15 16 118 29 21 22 129 25 33 24 139 14 31 21 38 29 36 25 12 23 21 14 27 149 156 160 169 19 47 11 51 180 11 26 54 188 28 11 20 45 192 16 13 22 20 12 16 70 25 23 19 31 17 27 34 33 28 41 32 20 45 200 204 209 219 220 45 17 22 26 221 35 60 16 30 224 61 53 10 224 24 39 30 49 256 33 50 24 51 263 Chỉ số S Mahidol University Thailand Nanyang Technological University, Singapore Thammasat University Thailand Chulalongkorn University Thailand Trường ĐH Cần Thơ ĐH Quốc Gia Hà Nội Trường Đại học Bách khoa Hà nội Trường ĐH Bách khoa TP HCM Trường Đại học Công Nghệ (QGHN) Trường ĐH KH Tự Nhiên TP HCM Trường Đại học Nông Lâm TP HCM Trường ĐH Y Tế Công Cộng Bina Nusantara University, Indonesia Assumption University Thailand ĐH Quốc Gia TPHCM Trường ĐH Sư phạm Hà Nội Đại Học Huế Trường ĐH Giao thơng vận tải TP Hồ Chí Minh Trường ĐH Kinh tế TP HCM Trường ĐH Kỹ Thuật Công Nghệ TPHCM Trường ĐH An Giang Trường ĐH DL Thăng Long ĐH Đà Nẵng Trường ĐH Thuỷ Lợi Hà Nội Trường ĐH Giao thông vận tải Trường ĐH KHXH Và Nhân Văn TP HCM Trường ĐH Ngoại Thương Hà Nội Trường ĐH Y Hà Nội Trường ĐH Bách Khoa Đà Nẵng Trường Học Viện Tài Chính Bảng 10 Bảng xếp hạng trường đại học Việt Nam Phịng thí nghiệm Cybermetrics xếp hạng trường đại học Việt Nam dựa tiêu chí xếp hạng trường quốc tế Năm 2008 Cybermetrics xếp hạng 71 trường đại học Việt Nam, có trường xếp hạng top 100 khu vực Tuy nhiên có nhiều mơ hồ hặc nhầm lẫn tên tiếng Anh trường 28 xếp hạng Ví dụ Ho Chi Minh City University of Technology Điều dẫn đến cách hiểu khác nhau: người khẳng định ĐH Bách khoa thuộc ĐHQG-HCM, có người ĐH Dân lập Kỹ thuật Cơng nghệ TP Hồ Chí Minh tên tiếng Anh trang web trường Ho Chi Minh City University of Technology Dưới bảng trường hàng đầu Việt Nam số trường khu vực Webometrics xếp hạng Xếp hạng 442 548 675 1522 1596 1698 1732 2421 2997 3088 3413 3430 3541 3709 3864 3921 4279 4855 4891 4986 5010 5329 5437 Tên trường 518 437 609 773 508 681 808 2230 RICH FILES 587 1008 916 1486 1957 1164 1146 2850 1576 2582 1680 1585 1546 1413 2336 5514 3006 1717 4022 4251 1297 2101 3710 775 3808 1898 2661 2703 3779 4021 2282 2906 6561 477 3500 3491 3769 2275 4352 5575 3811 3629 5100 7107 6697 3186 10360 2944 3799 4330 6088 4264 3830 4815 4908 4576 3548 4535 8573 9238 6161 5420 7014 8014 6531 2775 8014 9238 8014 4914 5078 8014 2194 2504 6584 6531 4963 6343 8014 7071 SIZE Nanyang Technological University, Singapore Mahidol University Thailand Thammasat University Thailand Ho Chi Minh City University of Technology Ho Chi Minh City University of Natural Sciences Can Tho University Vietnam National University, Hanoi Hanoi University of Technology Posts and Telecommunications Institute of Technology Ho Chi Minh City University of Economics Hanoi School of Public Health National University of Education Ho Chi Minh City Vietnam National University Water Resources University Nong Lam University University of Da Nang Hue University Ho Chi Minh City Open University Ho Chi Minh City University of Pedagogy HCMC University of Technology University of Technology Hanoi University of Communications and Transport Hanoi University VISIBILITY SCHOLAR 463 407 818 1813 Bảng 11 Danh sách trường Việt Nam Webometrics xếp hạng Kết bảng bảng 10 cho thấy rằng: Việc áp dụng phương pháp xếp hạng trường đại học dựa đọ web với mơ hình chúng tơi áp dụng cho kết tốt so với kết phịng thí nghiệm Cybermetrics thực Hai kết giống nhau, có số sai khác giải thích biến động website từ thời điểm Cybermetrics thống kê thời điểm làm thực nghiệm 29 Biểu đồ So sánh kết kết thực nghiệm webometrics Kết luận định hướng nghiên cứu Chúng nghiên cứu áp dụng phương pháp xếp hạng trường đại học giới dựa số web vào toán xếp hạng trường đại học Việt Nam đưa bảng xếp hạng tốt hoàn thiện Mặc dù việc xác định số Scholar cịn có nhiều khó khăn nhiên khắc phục thu thập liệu tốt để đưa bảng xếp hạng hoàn chỉnh cho trường đại học Việt Nam Một cải tiên phương pháp tiếp cận thứ đánh giá số V nghiên cứu theo hướng: Dựa theo url để tách trang web trả thành lĩnh vực: lĩnh vực giáo dục, lĩnh vực khác, dựa vào nội dung trang web để phân lơp chúng thành lớp tương ứng (academic, nonacademic) Qua xác định số V hiệu 30 Tài liệu tham khảo [AJ09] Alex Usher, Jon Medow Các loại xếp hạng trường đại học bảng xếp hạng – cách xây dựng sử dụng Hội thảo quốc tế “Xếp hạng trường đại học: Xu toàn cầu quan điểm [Long08] Bành Tiếng Long (2008) Báo cáo chất lượng giáo dục đại học Việt Nam, , http://www.oaq.hcmut.edu.vn/ftailieu/BaocaoTTrBTLong.ppt [Nga08] Nguyễn Phương Nga (2008), “Phương pháp tiêu chí xếp hạng trường Đại học Việt Nam” Hội thảo quốc tế “Xếp hạng trường đại học: Xu toàn cầu quan điểm [VSVP08] Vladimir Briller, Shnara Iskakova, Vũ Thị Phương An, Pham Thi Ly, “Xếp hạng trường Đại học: Kinh nghiệm quốc tế thực tiễn Việt Nam” [Agui07] Isidro F Aguillo Webometrics Ranking ofWorld Universities 3rd Meeting of the International Rankings Expert Group (IREG-3), Shanghai Jiao Tong University, October 28 - 31, 2007 [Agui07] Isidro F.Auillo (2007) Web indicators – Evidence of an academic digital divide Third Annual Conference, Pisa, Italy – January 29-February 1,2007 [Alir05] Alireza Noruzi (2005) Web Impact Factors of Iranian Universities Webology, (1), April 2005 [Alir06] Alireza Noruzi A.(2006) The Web Impact Factor: A critical review The Electronic Library [BPRH06] Berlin Principles on Ranking of Higher Education Institutions Berlin 20/5/2006 www.che.de/downloads/Berlin_Principles_IREG_534.pdf [Fede08] Federkeil, G.(2008) Ranking Higher Education Institutions – A European Perpectives International Symposium: Ranking in Higher Education on the Global and National Stages [HF08] H.Kretschmer & F.Havemann (2008) A webometric analysis of Australia Universities using Staff and Size dependent Web Impact Factors.Fourth International Conference on Webometrics, Informetrics and Scientometrics & Ninth COLLENET Meeting 30-May-2008 [HU08] Huang, MUHsuan (2008) Performance Ranking of Sicentific Papers for World Universities Internaltional Symposium Ranking in Higher Education on the Global and National Stages [Hunt95] Hunter, B.(1995) College guidebooks: Background and development, In D Walleri and M.K.Moss, New Directions in Institutional Research: No 88 evaluating and responding to college guidebooks and rankings 31 [BI04] Lennart Björneborn and Peter Ingwersen (2004) Toward a Basic Framework for Webometrics, Journal of the American cociety for information and Technology – December 2004 [LC06] N.C Liu, and Y Cheng (2006) Academic Ranking of World Universities: – Methodologies and Problems Technical report, Institute of Higher Education, Shanghai Jiao Tong University http://ed.sjtu.edu.cn/rank/file/ARWUM&P.pdf [MBP99] Moses A Boudourides, Beatrice Sigrist and Philippos D Alevizos (1999) Webometrics and the self –organization of the European information society, Task 2.1 of the SOEIS project , Rome Meeting, June 17-19, 1999 [MW07] Marginson, S and Wende, M.V.D (2007) Globalisation and Higher Education (Education Working Paper No 8) EDU/WKP(2007)3 OECD, 06 Jul.2007 [Payn08] Nigel Payne (2008) A Longitudinal Study of Academic Web Links: Identifying and Explaining Change, PhD Thesis, University of Wolverhampton, 2008 [PBMW98] Page, L., Brin, S., Motwani, R and Winograd, T (1998) The PageRank citation ranking: bringing order to the Web, Technical report, Stanford University, 1998 http://www.db.stanford.edu/xbackrub/pageranksub.ps [Rous08] Rousseau, R (2008) An introduction to webometrics, Technical report, KHBO & Leuven University [TXK07] Tao Cheng, Xifeng Yan, Kevin Chen-Chuan Chang EntityRank: Searching Entities Directly and Holistically, In SIGMOD 2007 [TXK07] Tao Cheng, Xifeng Yan, Kevin Chen-Chuan Chang (2007) Supporting Entity Search: A Large-Scale Prototype Search Engine In SIGMOD 2007 [URG08] University Ranking Guide 07-08 [Webo] http://www.webometrics.info/ [Thec] http://thecentre.ufl.edu/research2005/ [Thes] http://www.thes.co.uk/worldrankings [Theg] http://www.thegoodguides.com.au [Ed] http://ed.sjtu.edu.cn/rank/methodology.htm 32 Phụ lục Xếp hạng Tên trường Địa website http://www.mahidol.ac.th/ Mahidol University Thailand Nanyang Technological University, Singapore Thammasat University Thailand Chulalongkorn University Thailand http://www.chula.ac.th/cuweb_en/ Trường ĐH Cần Thơ http://www.ctu.edu.vn/ ĐH Quốc Gia Hà Nội http://www.vnu.edu.vn/ Trường Đại học Bách khoa Hà nội http://www.hut.edu.vn/ Trường ĐH Bách khoa TP HCM http://www.hcmut.edu.vn/ Trường Đại học Công Nghệ (QGHN) http://www.coltech.vnu.edu.vn/ 10 Trường ĐH KH Tự Nhiên TP HCM http://www.hcmuns.edu.vn/ 11 Trường Đại học Nông Lâm TP HCM http://www.hcmuaf.edu.vn/ 12 Trường ĐH Y Tế Công Cộng http://www.hsph.edu.vn/ 13 Bina Nusantara University, Indonesia http://www.binus.ac.id/ 14 Assumption University Thailand http://www.au.edu/ 15 ĐH Quốc Gia TPHCM 16 Trường ĐH Sư phạm Hà Nội 17 21 Đại Học Huế Trường ĐH Giao thơng vận tải TP Hồ Chí minh Trường ĐH Kinh tế TP HCM Trường ĐH Kỹ Thuật Công Nghệ TPHCM Trường ĐH An Giang http://www.vnuhcm.edu.vn/ http://www.dhsphn.edu.vn/ OR http://www.hnue.edu.vn/ http://www.hueuni.edu.vn/ 22 Trường ĐH DL Thăng Long http://www.thanglong.edu.vn/ 23 ĐH Đà Nẵng http://www.ud.edu.vn/ 24 http://www.wru.edu.vn/ 27 Trường ĐH Thuỷ Lợi Hà Nội Trường ĐH Giao thông vận tải (Nam) Trường ĐH KHXH Và Nhân Văn TP HCM Trường ĐH Ngoại Thương Hà Nội 28 Trường ĐH Y Hà Nội http://www.hmu.edu.vn/ 29 Trường ĐH Bách Khoa Đà Nẵng http://www.dut.edu.vn/ 30 Trường Học Viện Tài Chính http://www.hvtc.edu.vn/ 31 Trường ĐH Nha Trang 32 Trường ĐH Sư Phạm TP HCM http://www.ntu.edu.vn/ http://www.hcmup.edu.vn/ OR http://www.hcmupeda.edu.vn/ 18 19 20 25 26 33 34 35 Trường ĐH Bán Công Tôn Đức Thắng Trường ĐH Khoa học Xã hội Nhân văn (QGHN) Trường ĐH Y Dược TP HCM http://www.ntu.edu.sg/ http://www.tu.ac.th/ http://www.hcmutrans.edu.vn/ http://www.ueh.edu.vn/ http://www.hutech.edu.vn/ http://www.agu.edu.vn http://www.uct2.edu.vn/ OR http://www.uct.edu.vn/ http://www.hcmussh.edu.vn/ http://www.ftu.edu.vn/ http://www.tut.edu.vn/ http://www.ussh.edu.vn/ http://www.yds.edu.vn/ 33 36 Trường ĐH Mở BC TP Hồ Chí Minh http://www.ou.edu.vn/ 37 Trường ĐH Kinh Tế Quốc Dân http://www.neu.edu.vn/ 38 Viện ĐH Mở Hà Nội http://www.hou.edu.vn/ 39 http://www.hua.edu.vn/ 44 Trường ĐH Nông Nghiệp Hà Nội Trường ĐH Sư phạm Kỹ Thuật Tp HCM Trường ĐH Mỏ Địa Chất Trường HV Công nghệ Bưu Viễn Thơng HN Trường Đại học Cơng nghiệp TP Hồ Chí Minh Trường ĐH Kinh Tế Huế 45 Trường ĐH Đà Lạt http://www.dlu.edu.vn/ 46 Trường ĐH Kinh Tế (ĐHQGHN) http://www.coe.edu.vn/ 47 Trường ĐH DL QL Kinh Doanh HN http://www.hubt.edu.vn/ 48 Trường ĐH Tây Bắc http://www.taybacuniversity.edu.vn/ 49 Trường ĐH Hàng Hải http://www.vimaru.edu.vn/ 50 http://www.vnmu.edu.vn/ 52 Trường ĐH Marketing Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (QGHN) Trường ĐH Trà Vinh 53 Trường ĐH Sư Phạm Vinh http://www.vinhuni.edu.vn/ 54 Trường ĐH Luật TP HCM http://www.hcmulaw.edu.vn/ 55 Trường ĐH Hà Nội http://www.hanu.edu.vn/ 56 Trường ĐH DL Đông Đô http://www.dongdo.edu.vn/ 57 Trường ĐH DL Hải Phòng http://www.hpu.edu.vn/ 58 Trường ĐH Hoa Sen http://www.hoasen.edu.vn/ 59 Khoa Kinh tế (ĐHQG TP HCM) http://www.ecovnuhcm.edu.vn/ 60 Trường ĐH Ngoại Ngữ (QGHN) http://www.cfl.vnu.edu.vn/ 61 Trường ĐH FPT http://www.fpt.edu.vn/ 62 Trường ĐH Xây Dựng Hà Nội http://nuce.edu.vn/ 63 http://www.dhsphue.edu.vn/ 66 Trường ĐH Sư Phạm Huế Trường ĐH Quốc Tế (ĐH QG Tp HCM) Trường ĐH Kỹ thuật Công nghiệp (ĐH TNguyên) Trường ĐH Y Huế 67 Trường ĐH Y Thái Bình http://www.tbmc.edu.vn/ 68 Trường Học Viện Ngân Hàng http://www.hvnh.edu.vn/ 69 Trường ĐH Tiền Giang http://www.tgu.edu.vn/ 70 Trường ĐH Khoa Học Huế http://www.husc.edu.vn/ 71 Trường ĐH Thương Mại http://www.vcu.edu.vn/ 72 Trường ĐH Công Nghiệp Hà Nội http://www.haui.edu.vn/ 73 Trường ĐH Văn Hoá Hà Nội http://www.huc.edu.vn/ 74 Trường ĐH Luật Hà Nội http://www.hlu.edu.vn/ 40 41 42 43 51 64 65 http://www.hcmute.edu.vn/ http://www.humg.edu.vn/ http://www.ptit.edu.vn/ OR http://www.ptithcm.edu.vn/ http://www.hui.edu.vn/ http://www.hce.edu.vn/ http://www.hus.edu.vn/ http://www.tvu.edu.vn/ http://www.hcmiu.edu.vn/ http://www.tnut.edu.vn/ http://www.huemed-univ.edu.vn/ 34 75 Trường ĐH Nông Lâm (ĐH TNguyên) http://www.tuaf.edu.vn/ 76 Trường ĐH DL Duy Tân http://www.dtu.edu.vn/ 77 Trường ĐH DL Cơng nghệ Sài Gịn http://www.saigon-uni.edu.vn/ 78 Trường ĐH Ngoại Ngữ Huế http://www.hucfl.edu.vn/ 79 Trường ĐH Kiến Trúc Hà Nội http://www.hau.edu.vn/ 80 Trường CĐ Cộng đồng Đồng Tháp http://www.dtcc.edu.vn/ 81 Trường ĐH Hồng Đức http://www.hdu.edu.vn/ 82 Trường ĐH Kinh Tế Đà Nẵng http://www.due.edu.vn/ 83 Trường ĐH Kiến Trúc TPHCM http://www.hcmuarc.edu.vn/ 84 Trường ĐH Nông Lâm Huế http://www.huaf.edu.vn/ 85 Trường ĐH Hùng Vương http://www.hungvuong.edu.vn/ 86 Trường ĐH DL Phương Đông http://www.daihocphuongdong.edu.vn/ 87 Trường ĐH Sư phạm Thái Nguyên http://www.dhsptn.edu.vn/ 88 Trường CĐ Thương mại Du lịch http://www.cdtmdl.edu.vn/ 89 Trường ĐH Ngoại Ngữ Đà nẵng http://www.cfl.udn.vn/ 90 Trường ĐH DL Hồng Bàng http://www.hongbang-uni.edu.vn/ 91 Trường CĐ DL KT KT Bình Dương http://www.ktkt.edu.vn/ 92 Trường ĐH Dân Lập Văn Lang http://www.vanlanguni.edu.vn/ 93 Trường ĐH Bình Dương 94 Trường Học Viện Quan Hệ Quốc Tế 95 Đại học Thái Nguyên 96 Trường ĐH Hải Phòng http://www.bdu.edu.vn/ http://hocvienngoaigiao.org.vn/ OR http://www.iir.edu.vn/ http://www.tnu-qac.edu.vn/ OR http://www.dhtn.edu.vn/ http://www.dhhp.edu.vn/ 97 Trường ĐH Sư Phạm Đà Nẵng http://www.dce.udn.vn/ 98 Trường ĐH Y Khoa Thái Nguyên http://www.tnmc.edu.vn/ 99 Trường ĐH Thể dục Thể thao I http://www.dhtdtt1.edu.vn/ 100 Học Viện Báo chí - Tuyên truyền http://www.ajc.edu.vn/ 101 http://www.qtttc.edu.vn/ 105 Trường CĐ Sư Phạm Quảng Trị Trường ĐH Ngoại Ngữ Tin Học TPHCM Trường ĐH Khoa học ĐH TNguyên Trường ĐH Kinh tế Quản trị kinh doanh (ĐH Tnguyên) Trường CĐ TC Quản Trị Kinh Doanh 106 ĐH Quang Trung http://www.quangtrung.edu.vn/ 102 103 104 http://www.huflit.vnn.vn/ http://www.dhkh.dhtn.edu.vn/ http://www.tueba.edu.vn/ http://www.tcqtkd.edu.vn/ 35

Ngày đăng: 18/04/2021, 21:35

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w