Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Экономика качества (основы экономического управления качеством в университете). Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 144 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 > Следующая >>>

Общие группы факторов

Факторы, обеспечивающие качество образования в вузе в целом

Юридическо-правовые факторы

Правовые требования. Юридические факторы, обеспечивающие безопасность жизнедеятельности. Приоритеты распределения доходов вуза

Научно-технические, методические факторы

Материально-техническая база. Научно-методическое обеспечение

Факторы направлений деятельности

Международная деятельность. Научная деятельность. Инновационная деятельность. Информационная деятельность. Издательская деятельность. Партнерская деятельность

Финансово-экономические факторы

Финансово-экономическая деятельность. Строительная деятельность. Маркетинговая деятельность

Маркетинговые факторы

Маркетинг образовательных услуг. Энергосбережение и энергоэффективность

Мониторинговые факторы

Информационный ресурс Мониторинг рынка образовательных услуг и труда

Аналитико-управленческие факторы

Оценка преподавателем качества знаний студентов. Самоконтроль качества образования студентами. Анализ недостатков и их устранение

Окончание табл. 1.3

Разработанная автором [116] группа общих факторов обеспечения качества составляет основу новой системы управления качеством образования вуза в целом. Последняя обеспечивает качество образовательных услуг на современном уровне. Предложенный перечень факторов обеспечения качества не является «жестким». Он может быть применен к любому вузу путем его расширения, а также включения в каждый фактор качества параметров, которые подчеркнут его индивидуальность и выделят из множества других вузов. Это позволит использовать новую систему управления качеством в любом вузе, поскольку она как обеспечит качество образовательных услуг, так и сохранит индивидуальность вуза. При этом общие факторы качества образования позволят оценивать качество образовательных услуг по единым правилам. Поэтому применение новой системы управления качеством дает, по мнению авторов, возможность повысить качество образовательных услуг на всей территории России.

Для установления внутренних свойств объекта необходимо понять для чего он существует и из чего состоит. Общепринято, что качество деятельности организации представляет собой совокупность составляющих ее объектов, которые в большинстве моделей качества объединены в две группы: «результаты» деятельности (продукты, услуги и другие результаты) и «способности» (потенциал) к достижению этих результатов. По отношению к университету формирование «результатов» образовательной деятельности происходит путем использования его «способностей» по преобразованию совокупности умений руководства вуза, ресурсов и процессов образовательного учреждения. Таким образом, можно выделить различные объекты деятельности университета как в общем для всей деятельности, так и для главной составляющей деятельности университета – образовательной (образовательной услуги) и процессов предоставления образовательной услуги.

Результирующими объектами деятельности вуза являются:

 образовательная деятельность, результатом которой являются аттесто- ванные и трудоустроенные выпускники с освоенными образовательными программами;

 научно-исследовательская деятельность, результатом которой являются объем НИР и инноваций;

 международная деятельность, результатом которой является уровень международного сотрудничества;

 деятельность по получению дополнительных доходов, результатом которой является привлечение доходов.

Объектами деятельности, раскрывающими способности вуза являются:

 управленческий потенциал, включающий уровень систем управления (планирования, реализации и контроля, в том числе и СМК);

 ресурсный потенциал, включающий уровень квалификации персонала, финансовых ресурсов и инфраструктуру.

В свою очередь, каждая из представленных составляющих может состоять из совокупности объектов. Так, образовательная деятельность вуза характеризуется количеством и глубиной образовательных программ, методами проведения занятий со студентами, способами мониторинга их знаний, удовлетворенностью студентов и прочими показателями. Декомпозиция объектов может продолжаться до тех пор пока может происходить деление объекта. И последний неделимый уровень будет включать первичные (единичные) объекты.

В целом классификационные группы объектов деятельности вузов можно разделить на 4 уровня иерархии:

1-й уровень – общая деятельность вуза;

2-й уровень – деление на две группы объектов: 1 – «результаты» и 2 – «способности» вуза;

Единичные показатели объекта ДВ

Требования заинтересованных сторон

Базовый уровень показателя объекта ДВ

Требование личности

Требования

бизнеса

Требова-

ния государства

Международные требования

Требования работников вуза

…..

П1,2ij

П1,2

ij лич

П1,2

ij биз

П1,2

ij гос

П1,2

ij меж

П1,2

ij вуз

П1,2

ij баз

…..

3-й уровень – декомпозиция 2-го уровня по составляющим деятельности

по i-м объектам;

4-й уровень – декомпозиция по составляющим i-й деятельности по j-м

объектам, являющиеся неделимыми первичными (единичными) объектами, которые характеризуются абсолютными показателями П1ij, П2ij.

Вопросы измерения абсолютных единичных показателей объектов деятельности университета достаточно сложны. Наличие многообразия аспектов деятельности вузов определяет множество единиц измерений, например, успеваемость учитывается в баллах, количество площадей в кв. метрах, количество образовательных программ в единицах и пр. Также некоторые показатели требуют установления специальных шкал измерения. Например, для таких показателей, как «уровень совершенства менеджмента», «уровень удовлетворенности» и т. п.

Качество любого объекта, как степень соответствия требованиям, будет характеризовать относительный показатель по отношению к эталону. Соответственно, единичное качество для первичного объекта вуза можно определить по формуле (1.3):

q = П1,2

где П1,2

– базовое (эталонное) значение показателя.

i j баз

Установление базовых (эталонных) значений абсолютных единичных показателей объектов деятельности университета должно происходить на основе требований заинтересованных сторон. Для этого можно построить матрицу, представленную в табл. 1.4.

/ П1,2

i j

(1.3)

i j баз

Т а б ли ца 1.4. Формирование базового уровня показателей объектов деятельности вуза [82]

Требования сторон могут быть различными и разнонаправленными, например, государство заинтересованно в стандартном групповом теоретическом и разностороннем образовании, бизнесу требуются прикладные практические знания, личность заинтересована в комфортном, индивидуальном, разностороннем (или, наоборот, узконаправленном) теоретическом и практическом подходах и т. д. В результате могут формироваться различные уровни эталонов образования. Как правило, государство формирует минимальный уровень тре-

бований, который является обязательным. Рейтинг качества вуза будет тем выше, чем будут более высокие показатели его деятельности по отношению к минимальному уровню.

Квалиметрические модели оценки качества деятельности организации состоят в построении иерархии показателей качества, формировании единичного и комплексного качества, определении шкал их измерения и установлении весовых коэффициентов каждого показателя. С учетом вышепредставленной классификацией объектов деятельности университета, квалиметрическая модель качества деятельности, включающая комплексные и единичные показатели, может быть рассмотрена в разрезе 4-х уровней:

1-й уровень – общее комплексное качество деятельности университета – Q;

2-й уровень – качество результатов и способностей вуза – соответствен-

но характеризуемый комплексными показателями качества 2-го уровня q1, q2 с весовыми коэффициентами а1, а2;

3-й уровень – декомпозиция показателей качества по составляющим деятельности соответственно с комплексными показателями качества q1i, q2i, с весовыми коэффициентами а1i, а2i;

4-й уровень – декомпозиция показателей качества по составляющим деятельности, соответственно с показателями качества q единичные показатели качества с весовыми коэффициентами а

Квалиметрическая оценка качества деятельности вуза на каждом уровне может быть определена по формулам (1.4)–(1.6):

1i j

, q

, определяемые как

2i j

, а

2ij

1ij

Q = а1q1 + а2q2; (1.4)

= ∑ а1,2i × q 1,2i; (1.5)

1,2

q1,2i = ∑ а1,2ij × q 1,2ij. (1.6)

В общем виде, комплексное качество деятельности университета будет представлять линейную свертку (1.7) единичных показателей:

Q = а1 × q1 +…..+ аn × qn +…….аN × qN, (1.7) где аn – удельный вес единичного показателя качества ДОО;

– единичные показатели качества ДОО;

N – общее количество единичных показателей.

Отдельно можно рассмотреть проблему взаимосвязи комплексного качества деятельности университета и показателя удовлетворенности всех заинтересованных сторон. Во многих исследованиях показатель удовлетворенности входит в состав единичных показателей качества. Это, в принципе, возможно. По мнению автора, показатель удовлетворённости качеством может выступать «неким» независимым показателем «объективного» истинного качества. Т. е. если бы была уверенность в истинности измеримого показателя удовлетворённости и существовала бы нормативная база для его управления, то это и был бы объективный показатель качества, как степень соответствия характеристик

Факторы, влияющие на показатель качества деятельности университета

Оценка экспертов, ранг

…

Эn

…

Хm

 

12 S

m n n







требования различных сторон. Вместе с тем, показатель удовлетворенности носит субъективный характер и его достаточно сложно использовать как нормативный. В данной работе показатель удовлетворенности теоретически принимается объективным показателем качества, и исходя из этого предположения будет приведено исследование зависимости удовлетворённости, как объективного качества от факторов, представляющих собой показатели единичного качества деятельности университета.

Важной проблемой создания квалиметрических моделей является установление весов показателей, которые во многом могут быть определены на основе статистических методов экспертных оценок и тесноты связи.

По мнению автора, можно использовать следующую последовательность статистических методов, включающих расчет рангов и тесноту связей.

В первую очередь необходимо выявить все факторы (и их показатели), влияющие на уровень качества и отражающие требования всех заинтересованных сторон, а также выявить значения рангов этих показателей (полученных на основе опроса экспертов) по уровню значимости их влияния на общий результат. Для этого можно использовать метод экспертных оценок рангов, при котором эксперт ранжировал бы переменные по степени их влияния на исследуемый целевой признак – качество деятельности университета как степени соответствия требованиям всех заинтересованных сторон: личности, бизнеса, общества (табл. 1.5).

Т а б ли ца 1.5. Экспертная оценка факторов [82]

Степень согласованности мнений экспертов можно выявить на основе коэффициента конкордации по формуле

, (1.8)

где

– сумма квадратов отклонений суммы рангов каждого объекта от сред-

ней суммы рангов;

– количество порядковых переменных;

– объем выборки.

По полученному коэффициенту можно сделать вывод о согласованности мнений экспертов.

, (1.9)

, (1.10)

Коэффициент конкордации принимает значения от 0 до 1, причём он равен 1 при максимальной согласованности и равен 0 при максимальной несогласованности. Если W < 0.2 - 0.4, значит, слабая согласованность экспертов, если W > 0.6 - 0.8, то согласованность экспертов сильная.

Слабая согласованность обычно является следствием следующих причин:

 в рассматриваемой группе экспертов действительно отсутствует общ-

ность мнений;

 внутри группы существуют коалиции с высокой согласованностью

мнений, однако, обобщенные мнения коалиций противоположны.

S – можно найти по формуле:

где – ранг -го элемента в выборке.

Также можно оценить значимость коэффициента конкордации по критерию Хи - квадрат

что также позволяет сделать вывод о статистической значимости результатов при следующих условиях.

Если > , то можно утверждать, что при уровне доверительной вероятности Р = 1 – a имеется неслучайная согласованность мнений экспертов по ранжировке объектов. Табличное значение критерия Пирсона определяется по таблицам квантилей χ2 – распределения в столбце, соответствующем уровню достоверности a = 1 – Р, в строке, соответствующей числу степеней свободы ν = m -1 (количество оцениваемых объектов без одного).

Табличное значение находят по таблице распределения с заданной вероятностью и числом степеней свободы, равным n - 1.

Если , то гипотеза об отсутствии связи отклоняется на уровне значимости а.

Полученные результаты экспертных оценок можно подвергнуть обработке по методу Борда (табл. 1.6) с целью выявить наилучшие факторы, влияющие на уровень качества подготовки обучающихся в вузе.

Наиболее значимыми факторами являются факторы, имеющие наибольшие ранги.

Значимость факторов можно определить и с помощью построения много факторной регрессии. Для ее построения можно выбрать, например, несколько (3, 5 или 10) первых, или исследовать все факторы.

Фактор

Сумма ранговых мест

Средний ранг

Относительный ранг

Х1

… … … Хm

Фактор

Х1

…

Хi

Хм

Х1

… 1

Хi … … 1

… … … … 1

Хм

… … … … 1

Т а б ли ца 1.6. Определение рангов показателей качества [82]

Исследуется зависимость уровня качества деятельности университета для наиболее значимых факторов. Зависимость между результативным признаком и входными факторами есть функция, которая имеет следующий вид:

Y = f(X1,Xi, …Xм), (1.11)

где

– качество деятельности университета как степень удовлетворенности

заинтересованных сторон;

X1,Xi, …Xм – наиболее значимые или все факторы.

С помощью методов корреляционно-регрессионного анализа используем матрицу парных коэффициентов корреляции для предварительного отбора факторов для включения их в уравнение регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции рассчитывается с помощью средств программы IBM SPSS. Результаты расчетов выводятся в виде табл. 1.7.

Т а б ли ца 1.7. Коэффициенты парной корреляции[82]

Статистические показатели

По результатам полученных парных коэффициентов делается вывод, какие факторы в уравнении регрессии слабо связаны с результативным признаком. Таким образом, дается ответ на вопрос о процедуре отсева и включении в математическую модель определенного количества факторов.

По мнению автора, для анализа множественной регрессии необходимо установить следующие показатели.

Стандартная ошибка коэффициента множественной регрессии является оценкой стандартного отклонения распределения коэффициента регрессии вокруг его истинного значения.

Коэффициент множественной корреляции (R) характеризует тесноту связи между результативным показателем и набором факторных показателей:

(1.12)

(1.13)

где σ2 – общая дисперсия эмпирического ряда, характеризующая общую вариацию результативного показателя (у) за счет факторов;

σ у – среднее значение результативного показателя, вычисленное по ис-

ходным наблюдениям;

s – среднее значение результативного показателя, вычисленное по уравне-

нию регрессии.

жительные значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем больше теснота связи. И наоборот, чем ближе к 0, тем зависимость меньше. При значении R < 0,3 говорят о малой зависимости между величинами. При значении 0,3 < R < 0,6 говорят о средней тесноте связи. При R > 0,6 говорят о наличии существенной связи.

персии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости, то есть объясняющими переменными. Более точно – это единица минус доля необъяснённой дисперсии (дисперсии случайной ошибки модели, или условной по факторам дисперсии зависимой переменной) в дисперсии зависимой переменной. Его рассматривают как универсальную меру зависимости одной случайной величины от множества других. В частном случае линейной зависимости – является квадратом коэффициента множественной корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными. Для модели парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату обычного коэффициента корреляции между y и x.

признаков так, чтобы число регрессоров (признаков) не влияло на статистику обычно используется нормированный (скорректированный) коэффициент детерминации, в котором используются несмещенные оценки дисперсий

– остаточная дисперсия в ряду у;

ост

Коэффициент множественной корреляции принимает только поло-

Коэффициент множественной детерминации (R-квадрат) – это доля дис-

Для того, чтобы была возможность сравнивать модели с разным числом

где s в квадрате – остаточная дисперсия или стандартная ошибка модели s.

По исходным данным с помощью средств программы IBM SPSS можно определить параметры уравнения регрессии и составить табл. 1.8.

Показатель

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика P-значение

…

Множественный R

R-квадрат

Нормированный R-квадрат

Стандартная ошибка

Наблюдения

(1.14)

Т а б ли ца 1.8. Показатели множественной регрессии

Статистические показатели

Далее определяются коэффициенты множественной корреляции и множественной детерминации, представленные в табл. 1.9.

Т а б ли ца 1.9. Регрессионная статистика

Статистические показатели

По данным табл. 1.9 делается вывод о характеристике тесноты связи. Далее ведется проверка гипотезы о статистической значимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи F-тест – это оценивание качества уравнения регрессии и состоит в проверке гипотезы Hо статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого выполняется сравнение фактического Fфакт и критического (табличного) Fтабл значений Fкритерия Фишера. Fфакт определяется из соотношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы:

где n – число единиц совокупности; m – число параметров при переменных x.

Fтабл – это максимально возможное значение критерия под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости a. Уровень значимости a – вероятность отвергнуть правильную гипотезу при условии, что она верна. Обычно a принимается равной 0,05 или 0,01.

Если Fтабл < Fфакт, то Hо – гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и

табл

факт

(1.15)

(1.16)

(1.17)

надежность. Если Fтабл > Fфакт, то Hо – гипотеза не отклоняется и признается статистическая незначимость, надежность уравнения регрессии.

Сравнивая

, можно сделать заключение о статистической зна-

чимости уравнения в целом и показателя тесноты связи, которые сформировались под неслучайным воздействием выделенных факторов.

Затем анализируется значения случайных ошибок параметров регрессии с учетом округления и значения t-критерия Стьюдента:

t-критерий Стьюдента используется для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции. В качестве основной гипотезы выдвигают гипотезу Но о незначимом отличии от нуля параметра регрессии или коэффициента корреляции. Альтернативной гипотезой при этом является гипотеза обратная, т. е. о неравенстве нулю параметра или коэффициента корреляции. Найденное по данным наблюдений значение t-критерия (его еще называют наблюдаемым или фактическим) сравнивается с табличным (критическим) значением, определяемым по таблицам распределения Стьюдента (которые обычно приводятся в конце учебников и практикумов по статистике или эконометрике). Табличное значение определяется в зависимости от уровня значимости (a) и числа степеней свободы, которое в случае линейной парной регрессии равно (n-2), где n – число наблюдений.

Если фактическое значение t-критерия больше табличного (по модулю), то считают, что с вероятностью (1-a) параметр регрессии (коэффициент корреляции) значимо отличается от нуля. Если фактическое значение t-критерия меньше табличного (по модулю), то нет оснований отвергать основную гипотезу, т. е. параметр регрессии (коэффициент корреляции) незначимо отличается от нуля при уровне значимости a.

Фактические значения t-критерия определяются по формулам:

где

Для проверки гипотезы о незначимом отличии от нуля коэффициента линейной парной корреляции используют критерий:

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 144 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]