Интеллектуальная многокритериальная система MCDM на основе однозначных нейтрософичных множеств для планирования учебной программы по деловому английскому и педагогической поддержки в условиях неопределённости

Почему так сложно выбрать подходящий курс делового английского

Для компаний, работающих через границы, деловой английский уже не роскошь — это язык сделок, писем и виртуальных встреч. Тем не менее выбор наиболее эффективной программы обучения сотрудников оказывается удивительно сложной задачей. Менеджерам приходится взвешивать качество преподавания, затраты, культурную совместимость и практическую полезность, часто опираясь на расплывчатые впечатления вроде «очень хорошо» или «удовлетворительно», а не на точные показатели. В этом исследовании предлагается новая структурированная схема принятия решений, которая превращает такие неясные, порой колеблющиеся мнения в системный способ сравнения и ранжирования вариантов обучения деловому английскому в условиях неопределённости.

Превращая неясные мнения в пригодную информацию

Традиционные инструменты принятия решений требуют чистых чисел: тестовых баллов, цен, часов. Но решения о языковом обучении обычно формулируются словами — «отличные преподаватели», «временами увлекательно», «не уверен в культурной ценности». Авторы используют математическую концепцию однозначного нейтрософичного множества, чтобы одновременно зафиксировать три аспекта любого суждения: насколько оно истинно кажется, насколько в нём есть неопределённость и в какой мере оно может быть ложным. Вместо того чтобы заставлять экспертов выбирать один балл, этот подход явно фиксирует их уверенность и сомнения. Это делает входные данные ближе к тому, как люди на самом деле оценивают качество преподавания, мотивацию и коммуникативные навыки.

Смешение человеческого суждения с проверками на основе данных

Схема рассчитана на ситуации с несколькими кандидатом на выбор стратегии обучения и множеством качественных критериев. В примере авторы рассматривают четыре типа программ делового английского — от интенсивных внутренних курсов до заграничного погружения — и десять критериев, ориентированных на выгоды, таких как качество преподавания, вовлечённость обучающихся, культурная адаптивность, гибкость и практическая применимость. Три эксперта, включая специалистов по учебным программам и корпоративного тренера, оценивают каждый вариант простыми лингвистическими терминами от «очень очень плохо» до «очень очень хорошо». Эти термины преобразуются в нейтрософичные значения и объединяются с помощью аккуратного усреднения, чтобы ни один эксперт не доминировал в обсуждении.

Две взаимодополняющие методы ранжирования работают вместе

После того как экспертные оценки переводятся в эту более насыщенную числовую форму, схема применяет два метода ранжирования, служащие разным целям. Во-первых, подход под названием ORESTE формирует общее упорядочение вариантов обучения на основе их поведения по всем критериям, одновременно отражая относительную важность каждого критерия. Важность не устанавливается только мнением: субъективные веса экспертов смешиваются с объективными весами, выведенными из того, насколько критерии действительно различают альтернативы. Во-вторых, метод, известный как QUALIFLEX, проверяет ранжирование через детальные парные сравнения, по сути спрашивая: «Действительно ли вариант A предпочтительнее варианта B, с учётом всех данных?» Комбинируя понятное глобальное ранжирование с тщательной проверкой парной согласованности, схема стремится быть одновременно интуитивной и надёжной.

Что показывает прикладный пример о выборе обучения

Чтобы продемонстрировать метод, авторы строят правдоподобный гипотетический кейс многонациональной компании, выбирающей среди четырёх стратегий обучения деловому английскому: внутренней интенсивной программы, интерактивного онлайн-курса, партнёрства университет–производство и международного учебного лагеря за рубежом. Применив свою схему, они обнаруживают, что заграничный учебный лагерь оказывается лучшим вариантом, за ним следует онлайн-курс, затем внутренняя программа, а партнёрство с университетом получает последнее место. Важно, что этот порядок остаётся стабильным даже при изменении доли веса, отведённого экспертному мнению по сравнению с паттернами в данных, или при варьировании терпимости системы к неопределённости. Сравнительные тесты с более привычными нечёткими инструментами принятия решений показывают, что все методы сходятся в выборе лидера, но новая схема даёт более явные разрывы между вариантами и меньше чувствительна к небольшим изменениям в лингвистических входных данных.

Почему это важно для практических преподавателей и менеджеров

Для неспециалистов главный вывод заключается в том, что можно принимать более ясные и справедливые решения среди сложных вариантов языкового обучения, не притворяясь, что все суждения точны. Явно моделируя сомнение и частичное знание, эта нейтрософичная система принятия решений помогает разработчикам учебных программ, менеджерам по обучению и политикам взвешивать множественные качественные факторы и приходить к устойчивому ранжированию программ. Хотя исследование сфокусировано на деловом английском, та же логика может направлять решения о других языковых курсах, образовательных технологиях или в любой ситуации, где эксперты говорят не чёрно-белыми числами, а оттенками серого.

Цитирование: Ding, C., Tang, R. & Ji, W. An intelligent single valued neutrosophic MCDM framework for Business English language analysis curriculum planning and pedagogical support under uncertainty. Sci Rep 16, 6641 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36803-9

Ключевые слова: обучение деловому английскому, планирование языковой программы, принятие решений в условиях неопределённости, нечёткие и нейтрософичные методы, оценка стратегии обучения