رویکرد تحلیل پوششی داده‌های سه مرحله‌ای برای ارزیابی عملکرد سیستم‌های آموزشی

نویسندگان

  • مریم نعمتی‌زاده گروه علوم پایه، دانشکده علوم پایه و عمومی، دانشگاه ملی و مهارت، تهران، ایران نویسنده مسئول https://orcid.org/0009-0002-6229-5417
  • ماریه نعمتی‌زاده گروه علوم پایه، دانشکده علوم پایه و عمومی، دانشگاه ملی و مهارت، تهران، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0004-8673-7915

کلمات کلیدی:

تحلیل پوششی دادهها, کارایی جزئی, متغیر زمینهای, رگرسیون, آموزش

چکیده

ارزیابی کارایی سیستم‌های آموزشی برای شکل‌دهی سیاست‌های مبتنی بر شواهد و تضمین توسعه پایدار سرمایه انسانی بسیار مهم است. این مطالعه از یک چارچوب سه مرحله‌ای برای ارزیابی سیستم آموزشی ایران از سال ۲۰۰۵ تا ۲۰۲۳ استفاده می‌کند و رویکردهای ناپارامتری و پارامتری را با هم ادغام می‌کند. در مرحله اول، از تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) برای محاسبه نمرات کارایی جزئی برای خروجی‌هایی مانند تکمیل دوره ابتدایی، ثبت‌نام و بهره‌وری تحقیقاتی استفاده می‌شود. در مرحله دوم، تحلیل رگرسیون نقش متغیرهای زمینه‌ای - از جمله بیکاری، جوانانی که در حال تحصیل، اشتغال یا آموزش نیستند، پس‌انداز تعدیل‌شده و دسترسی دیجیتال - را در شکل‌دهی به نتایج کارایی بررسی می‌کند. در نهایت، نمرات کارایی تعدیل و تجمیع می‌شوند تا رتبه‌بندی جامعی از روندهای عملکرد ایجاد شود. یافته‌ها، تأثیر متفاوت عوامل زمینه‌ای را در خروجی‌ها برجسته می‌کند و بینش‌های عملی برای سیاست‌گذاران جهت بهبود عملکرد و تاب‌آوری آموزشی ارائه می‌دهد.

مراجع

Ahmad, A. M., & Nana Khurizan, N. S. (2024). Data envelopment analysis and higher education: A systematic review of the 2018–2022 literature and bibliometric analysis of the past 30 years of literature. SAGE Open, 14(3), 21582440241271153.

Ahmad, N., Ismail, R., & Yusof, N. (2025). Productivity and efficiency analysis of Malaysian public universities using DEA-based Malmquist index. Higher Education Quarterly, 79(2), 352–370.

Angelov, A., & Nikolova, V. (2025). Efficiency of higher education systems in the European Union member states: A DEA approach. Scientific Annals of Economics and Business, 72(4), 651–678.

Aparicio, J., Perelman, S., & Santín, D. (2022). Comparing the evolution of productivity and performance gaps in education systems through DEA: An application to Latin American countries. Operational Research, 22(2), 1443–1477.

Arshadi, H., Goudarzi, R., & Okhovati, M. (2022). A data envelopment analysis (DEA) approach to evaluate the research efficiency of Iranian universities. International Journal of Information Science and Management, 20(3), 1–15.

Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078–1092.

Banker, R. D., & Natarajan, R. (2008). Evaluating contextual variables affecting productivity using data envelopment analysis. Operations Research, 56(1), 48–58. https://doi.org/10.1287/opre.1070.0460

Banker, R. D., Natarajan, R., & Zhang, D. (2019). Two-stage estimation of the impact of contextual variables in stochastic frontier production function models using data envelopment analysis: Second-stage OLS versus bootstrap approaches. European Journal of Operational Research, 278(2), 368–384.

Bogetoft, P., Heinesen, E., & Tranæs, T. (2015). The efficiency of educational production: A comparison of Nordic countries with other OECD countries. Education Economics, 23(5), 485–511.

Cardoso, A. C., Lacerda, T. C., & Piran, F. (2021). Efficiency of Brazilian municipal education: A DEA approach and benchmarking analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 76, Article 100961.

Charnes, A., & Cooper, W. W. (1962). Programming with linear fractional functionals. Naval Research Logistics Quarterly, 9(3–4), 181–186.

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444.

Ersoy, Y. (2021). Performance evaluation in distance education by using data envelopment analysis (DEA) and TOPSIS methods. Arabian Journal for Science and Engineering, 46(2), 1803–1817.

Karbasian, M., Omrani, H., & Behzadian, M. (2016). Performance evaluation of educational departments using DEA and TOPSIS methods: The case of Malek-Ashtar University of Technology. Journal of Applied Research on Industrial Engineering, 3(1), 1–14.

Kounetas, K., Mitropoulos, P., & Mitropoulou, C. (2023). Efficiency and contextual variables in secondary education: Evidence from Greece using bootstrap DEA. Socio-Economic Planning Sciences, 88, Article 101570.

Kumar, A., & Thakur, R. R. (2019). Objectivity in performance ranking of higher education institutions using dynamic data envelopment analysis. International Journal of Productivity and Performance Management, 68(4), 774–796.

Li, H. (2011). Evaluation on the efficiency of university human resources based on DEA. In 2011 International Conference on E-Business and E-Government (ICEE) (pp. 1–4). IEEE.

Mahdavi, A. (2020). Investigation of Iranian higher education efficiency in line with sustainable development. Economic Research, 20(4), 1–32.

Nematizadeh, M., Amirteimoori, A., Kordrostami, S., & Khoshandam, L. (2025). A novel ranking method in data envelopment analysis: A real case on Chinese banking industry. Journal of Modelling in Management, 20(4), 1117–1137.

Olariu, G. V., & Brad, S. (2017). Efficiency assessment of universities with DEA method based on public data. In Balkan Region Conference on Engineering and Business Education (Vol. 2, No. 1, pp. 106–114). Sciendo.

Oliveira-Melo, F. G., Barbosa, A. S., & Sant’Anna, Â. M. (2025). Efficiency of higher education systems toward Sustainable Development Goal 4: Cross-country analysis based on a bootstrap DEA model. IEEE Access, 13, 191097–191113.

Pastor, J. T., Ruiz, J. L., & Sirvent, I. (1999). An enhanced DEA Russell graph efficiency measure. European Journal of Operational Research, 115(3), 596–607.

Rahimian, M., & Soltanifar, M. (2013). An application of DEA-based Malmquist productivity index in university performance analysis. Management Science Letters, 3(1), 337–344.

Ray, S. C. (1988). Data envelopment analysis, nondiscretionary inputs and efficiency: An alternative interpretation. Socio-Economic Planning Sciences, 22(4), 167–176.

Sharifi, H., Ghasemi, R., & Alimohammadi, M. (2025). A hybrid DEA–fuzzy inference system model for assessing higher education institutions. Expert Systems with Applications, 249, Article 123456.

Simar, L., & Wilson, P. W. (2007). Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production processes. Journal of Econometrics, 136(1), 31–64. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.07.009

Sun, H., Wu, X., & Ma, R. (2023). Measuring the efficiency of higher education systems: A double-frontier parallel DEA approach. Studies in Higher Education, 48(6), 1123–1142.

Ucar, E., & Karsak, E. E. (2024). Measuring educational efficiency across OECD countries using common-weight DEA models. Computers & Industrial Engineering, 185, Article 109622.

Wang, H. J., & Schmidt, P. (2002). One-step and two-step estimation of the effects of exogenous variables on technical efficiency levels. Journal of Productivity Analysis, 18(2), 129–144.

Zeng, Y., Liu, J., & Wang, L. (2025). Two-stage DEA analysis of scientific and technological innovation efficiency in higher education institutions: Evidence from China. Journal of Asian Public Policy, 18(3), 411–430.

Zhou, C., & Wang, M. (2009). The evaluation research on higher education efficiency with data envelopment analysis (DEA). In 2009 International Conference on Management and Service Science (pp. 1–7). IEEE.

Zhou, G., Zhang, F., & Fei, Y. (2024). Research on the development efficiency of educational science and technology in China: An approach from three-stage DEA Malmquist model. Technology Analysis & Strategic Management, 36(6), 1067–1082.

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

ارجاع به مقاله

نعمتی‌زاده م.، و نعمتی‌زاده م. (1404). رویکرد تحلیل پوششی داده‌های سه مرحله‌ای برای ارزیابی عملکرد سیستم‌های آموزشی. علم تصمیم گیری و سیستم های هوشمند، 2(5)، 1-16. https://dsisj.com/index.php/dsisj/article/view/71

مقالات مشابه

1-10 از 38

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.