Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Оценка конкурентоспособности университетов подходы, методы, специфика. Монография
.pdf
Зарубежные авторы достаточно давно обсуждают пробле-
мы неадекватного оценивания уровня конкурентоспособности
вузов.
W. N. Espeland и M. Sauder подвергают существующую
систему ранжирования вузов жесткой критике и рассматривают
проблемы искажения итоговых значений рейтинговых показателей, связанные с манипулированием статистическими данными,
используемыми в расчетах. Также они указывают на то, что
стремление вуза повысить свой статус в рейтингах оказывает
существенное влияние на изменение стратегии университета,
увеличивает давление на коллектив, что является крайне негативным фактором, который усиливает свое влияние с течением
времени. В результате авторы предлагают внести изменения
в используемые при ранжировании категории, сделав акцент на
персонал и его характеристики, такие как опыт и мастерство
преподавателей вуза, инновационность, концентрация вуза на
реализации его миссии, а также экспертность в практической
области [188].
Наиболее подробно негативные аспекты роста конкурент-
ной борьбы в академической среде и ее отрицательное влияние
на персонал университетов и на эффективность работы системы
университетов в целом рассмотрено L. Carson, C. Bartneck
и K. Voges [181].
В работе S. Chatelain-Ponroy с соавторами рассматрива-
лась методика оценивания конкурентоспособности факультетов
и университетов Франции с использованием ранговой шкалы
Лайкерта (Likert scale ranging), при этом выявлено, что эксперты, участвовавшие в исследовании, дают более высокие оценки
тем факультетам или институтами, к которым они имели непосредственное отношение, например являлись их сотрудниками
[182]. Данная гипотеза подтверждена авторами статистически
с помощью метода ANOVA или, что то же самое, с помощью
дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ позволяет выявить различия между совокупностями в смысле средних значений, притом анализ проводится сразу по нескольким группам.
Таким образом, статистически подтверждено, что мнение экспертов, участвующих в составлении рейтингов, не является
вполне объективным.
81
Известный французский социолог L. Karpik рассматривает
высшее образование как услугу, качество которой невозможно
оценить стандартными методами, так как она имеет многомерные характеристики, большинство параметров измеряется в качественных разнотипных шкалах, и они не могут оцениваться
количественно. Далее предлагается интересный альтернативный
вариант ранжирования университетов, стремящийся деперсонифицировать экспертов и минимизировать влияние университетов на их мнение, — подход гида Мишлен, используемый при
ранжировании ресторанов [198].
M. Dachyar и F. Dewi подробно рассматривают, как университет может повысить свою конкурентоспособность и, следовательно, продвинуться в мировых рейтингах путем управления информационной системой вуза, так как при оценивании
уровня конкурентоспособности ведущие агентства используют
ряд показателей, связанных с IT-сферой. Исследование базировалось на опросе экспертов по методу Делфи с целью выявления
самых значимых из найденных 67 факторов, связанных с информационными системами, влияющих на положение вуза
в рейтинге QS: Asia evaluation [185].
В работе авторы использовали различные статистические
методы, например расчет минимально допустимого (критического) значения признака. Это позволило отсечь самые малозначимые факторы и оставить только 7 из 67.
Метод размножения выборок бутстреп помог оценить
значимость весовых коэффициентов и исключить еще два фактора, у которых были незначимые весовые коэффициенты [187].
Доказано наличие значимой корреляции между академической репутацией и показателем цитирования с уровнем конкурентоспособности согласно рейтингам QS: Asia evaluation. На
примере Индонезийского университета показано, что прежде
всего вузу следует работать над такими показателями, как:
• построение сети контактов на международных конфе-
ренциях;
• повышение доступности информации о результатах
научных исследований;
82
• предоставление на сайте максимально подробной ин-
формации о международных конференциях;
• информация о всевозможных достижениях;
• максимальное упрощение трудоустройства выпускников.
Заметим, что показатели приведены в зависимости от сте-
пени важности: первый — самый приоритетный и способен оказать существенное влияние на позиции вуза в мировом рейтинге.
Отечественные авторы также критикуют общепринятые
показатели конкурентоспособности вузов. В частности,
А. В. Волошин отмечает их недостаточную методическую обоснованность, трудности применения доходного подхода в оценивании, особенно в отношении российских вузов, недооцененность образовательной деятельности, играющей ведущую роль
в формировании кадрового потенциала для инновационного
развития российской экономики [31].
В своем исследовании Волошин предлагает многоэтапный
подход к оценке конкурентоспособности вуза, в первую очередь
определяющий соответствие миссии и целей университета потребностям общества, экономики и требованиям заказчиков образовательных услуг. В частности, рассматриваются:
• конкурентоспособность национальной системы высше-
го образования;
• подготовка специалистов в соответствии с потребно-
стями экономики;
• соответствие уровня подготовки специалистов требо-
ваниям ФГОС;
• качественная подготовка в соответствии с требования-
ми ФГОС;
• возможность профессиональной реализации рамках
выбранной профессии, «социальный лифт»;
• получение образования по востребованному направле-
нию подготовки;
• получение диплома высокорейтингового образователь-
ного учреждения;
• удовлетворение потребности субъектов хозяйствования
в квалифицированных кадрах с высшим образованием;
83
• удовлетворение потребности субъектов хозяйствования
в профессиональной переподготовке кадров;
• инновационный характер образовательных программ;
• инновационное развитие системы высшего образования.
Анализ соответствия проводится экспертно — путем составления сравнительных таблиц, в которых в строках представлены указанные выше разделы миссии, а в столбцах — наименования сравниваемых вузов. Эксперт производит бинарное
оценивание, выставляя «1» или «+», если соответствие имеется,
и «0» или «–» в противном случае. Вузы, набравшие больше «+»
или баллов, становятся лидерами в рейтинге.
Далее предлагается провести анализ влияющих факторов
внешней и внутренней среды, при этом к внешним факторам
относятся:
1. Конкурентоспособность национальной системы выс-
шего образования, которая может быть оценена с использованием таких показателей, как:
• средний балл ЕГЭ поступивших на первый курс
• доля магистров в общей численности студентов;
• доля научно-педагогических работников, имеющих
ученую степень кандидата (доктора) наук, в общей численности
работников университета;
• доходы университета по всем видам финансовой дея-
тельности;
• позиции в рейтингах Academic Ranking of World Uni-
versities, The Times Higher Edu-cation World University Rankings,
QS World University Rankings, QS BRICS.
2. Подготовка кадров в соответствии с потребностями
экономики:
• количество мест в рамках контрольных цифр, выделен-
ное образовательной организации;
1
;
1
Заметим, что данный показатель несколько некорректен с точки зре-
ния математики, так как расчет суммы или среднего значения по данным, представленным в порядковой шкале, коими являются баллы,
недопустим без усиления шкалы, что может привести к существенному искажению информации и к потере адекватности оценки [146].
84
• средний балл ЕГЭ поступивших на бюджетные места;
• средний балл ЕГЭ поступивших на внебюджетные места;
• численность победителей конкурсов и олимпиад, по-
ступивших на первый курс, согласно профилю.
3. Соответствие уровня подготовки специалистов требо-
ваниям ФГОС:
• лицензия на право осуществления образовательной де-
ятельности;
• свидетельство о государственной аккредитации.
4. Качественная подготовка в соответствии с требования-
ми ФГОС, получение образования по востребованному направлению подготовки, инновационный характер образовательных
программ:
• доля магистров и аспирантов, получивших базовое об-
разование в других вузах;
• доля иностранцев, проходящих неполный цикл обуче-
ния в университете;
• доля иностранных студентов, обучающихся по основ-
ным образовательным программам.
5. Удовлетворение потребности рынка труда в квалифи-
цированных кадрах:
• отношение средней стартовой заработной платы вы-
пускников к средней заработной плате в отрасли (регионе);
• наличие программ дополнительного профессионально-
го образования.
6. Инновационное развитие системы высшего образова-
ния (оценивается путем внешнего мониторинга).
К внутренним факторам конкурентоспособности А. В. Во-
лошин относит:
1. Показатели, характеризующие образовательную дея-
тельность университета:
• общая численность студентов по очной и заочной фор-
мам обучения (бакалавриат, специалитет, магистратура);
• общая численность аспирантов.
2. Показатели, характеризующие научно-исследователь-
скую деятельность университета (являются наиболее многочисленной группой, так как автор методики придает большое зна-
85
чение научно-исследовательской деятельности при оценке конкурентоспособности образовательных учреждений):
• общий объем НИОКР;
• объем НИОКР в расчете на одного научно-
педагогического работника;
• удельный вес доходов от НИОКР в общих доходах
университета;
• количество грантов за отчетный период в расчете на
100 научно-педагогических работников;
• доля зарубежных профессоров, преподавателей и ис-
следователей в общей численности научно-педагогических работников, включая российских граждан — обладателей степени
PhD зарубежных университетов;
• доля НПР из топ-50 образовательных организаций Рос-
сийской Федерации;
• количество экспертов, предоставленных для рейтинго-
вой оценки образовательных организаций;
• удельный вес численности иностранных граждан в об-
щей численности научно-педагогических работников;
• средний показатель цитируемости на одного научно-
педагогического работника, рассчитанный по совокупности
публикаций, учтенных в базах данных Web of Science, Scopus,
РИНЦ;
• количество публикаций в базах данных Web of Science,
Scopus, РИНЦ на одного научно-педагогического работника;
• количество цитирований в индексируемых системах
цитирования Web of Science, Scopus, РИНЦ в расчете на
100 научно-педагогических работников;
• количество статей в научной периодике, индексируе-
мой в Web of Science, Scopus, РИНЦ, в расчете на 100 научнопедагогических работников;
• количество научных журналов, в том числе электрон-
ных, издаваемых образовательной организацией.
3. В качестве показателя, характеризующего маркетинговую деятельность университета, А. В. Волошин предлагает рассмотреть общую численность студентов очной и заочной форм
обучения (бакалавриат, специалитет, магистратура). Любопытно
86
отметить, что здесь автор не рассматривает отдельно такой важный показатель, как количество студентов, обучающихся на
платной основе, а также количество слушателей программ профессиональной переподготовки кадров, в том числе обученных
за счет предприятия — заказчика образовательной услуги.
4. Представлены показатели, характеризующие управлен-
ческую деятельность:
• использование проектных технологий в управленче-
ской деятельности вуза;
• удельный вес численности научно-педагогических ра-
ботников, имеющих ученую степень кандидата (доктора) наук, в
общей численности научно-педагогических работников образовательной организации;
• доля иностранных научно-педагогических работников;
• доля научно-педагогических работников, сдавших
IELTS на 6+, TOEFL iBT на 79+, или Cambridge exams не ниже
FCE;
• наличие систем автоматизации управления учебным
процессом, делопроизводства и др.;
• удельный вес стоимости оборудования (не старше
5 лет) образовательной организации в общей стоимости оборудования;
• общая площадь помещений, в которых осуществляется
образовательная деятельность, в расчете на одного студента;
• обеспеченность студентов общежитиями и др.
5. Показатели международной деятельности:
• доля иностранцев, обучающихся в аспирантуре;
• доля студентов вуза, прошедших обучение за рубежом
(не менее семестра);
• число студентов иностранных образовательных орга-
низаций, прошедших обучение в университете (не менее семестра);
• объем зарубежного финансирования НИР и ОКР (в
рублевом эквиваленте);
• объем средств, полученных от деятельности, связанной
с обучением иностранных граждан
87
6. Инвестиционная, коммерческая и финансовая деятель-
ность А. В. Волошиным оцениваются через такие количественные показатели, как:
• доходы образовательной организации по всем видам
финансового обеспечения (деятельности) в расчете на одного
научно-педагогического работника;
• доходы образовательной организации из средств от
приносящей доход деятельности в расчете на одного научнопедагогического работника.
Результаты вносятся в сравнительную таблицу (строки —
исследуемые показатели, столбцы — рассматриваемые университеты), далее, как и в большинстве традиционных рейтинговых
систем оценивания, показатели агрегируются путем взвешивания рассматриваемых значений, и выводится интегральный показатель для каждого вуза, что позволяет ранжировать университеты.
Как и для всех взвешенных агрегированных оценок, слабым местом рассматриваемой методики является способ выбора
весов, тесно связанный с мнением эксперта. Малейшая корректировка весовых значений может привести к существенным изменениям в результатах ранжирования университетов, что в очередной раз приводит к неоднозначности. Любопытно отметить,
что вес показателя, отображающего эффективность кадровой политики университетов весьма низок, в то время как самое большое значение придается научным достижениям. Данный факт
стимулирует давление на персонал со стороны администрации
вуза, что в свою очередь может повлечь падение лояльности коллектива и рост профессионального выгорания работников.
Достоинством данной системы является то, что автор использует в рейтингах целевую составляющую деятельности организации, фактически анализируя степень соответствия заявленных целей и реализуемых действий вуза.
Также в качестве сильной стороны методики, предложенной А. В. Волошиным, можно отметить, что агрегирование
частных показателей производится после сравнения их с самым
лучшим (чаще всего максимальным) значением среди вузов, что
позволяет видеть текущую ситуацию в сопоставлении с лидера-
88
, 1, , 1, ,
ij
N i mj k= =
mk×
11
N
12
N
jN1
)1(1 −k
N
kN1
21
N
22
N
jN2
)1(2 −k
N
kN2
1i
N
2i
N
ij
N
)1( −ki
N
ik
N
N
2)1( −m
N
jmN)1( −
)1)(1( −− km
N
kmN)1( −
1m
N
2m
N
mj
N
)1( −km
N
mk
N
mi ,1=
( )
,
1
1
1
2
∑
=
−
−
=
k
j
iiji
NN
k
S
ми, а не с некими «средними» вузами. Заметим также, что деление на максимальное значение позволяет «убрать» размерность
у рассматриваемых показателей и привести их в абсолютную
шкалу, что позволяет корректно их агрегировать.
С. В. Губарьков [41] предлагает сравнительную интегральную оценку научно-технического потенциала учреждений — членов университетского комплекса с использованием
следующей модели: пусть имеется система показателей
отображаемая в виде матрицы размером
(m — число оцениваемых показателей, k — число
структурных подразделений):
…
…
…
…
… … … … … … …
…
…
… … … … … … …
1)1( −m
…
…
…
…
Далее для
вычисляются среднее значение по каж-
дому показателю с помощью классического арифметического
среднего
k
1
=
N
k
∑
j
=
N
iji
1
и несмещенная оценка среднеквадратического отклонения
89
ij
N
( )
iiii
SNSN +− ;
N
.,1,
*
miNi=
miN
i
,1,*=
i
N
.,1,
*
miNN
ii
==
),1( kj =
( )
,
11
1
2
∑
=
−⋅⋅=
m
i
iij
j
j
NN
mS
T
%.100⋅=
i
i
i
N
S
ν
характеризующая разброс значений частного i-го показателя
относительно его среднего значения [11; 72].
Далее автор предлагает анализировать отклонения значе-
ний
и делая вывод о некачественной работе подразделения в случае,
если
ной оценки результатов деятельности учреждений в сравнении
с эталонными значениями
, сравнивая их с границами интервала
не оказывается в указанных пределах.
ij
Затем предлагаются два подхода к построению интеграль-
Первый подход заключается в том, что в качестве
рассматривается
, т. е.
В итоге
комплексная оценка качества работы j-го учреждения
рассчитывается по следующей формуле:
что фактически представляет собой отношение стандартных отклонений.
Во втором подходе в качестве эталона предлагается максимальное значение по i-му показателю среди всех подразделений.
Заметим, что данный подход может быть расширен
и применен для сравнения эффективности деятельности университетов.
Также хочется отметить, что интересно было бы рассчитать коэффициент вариации для i-го признака как отношение
среднеквадратического отклонения к среднему:
Данный показатель позволил бы перейти к относительной
шкале и рассмотреть весь комплекс показателей через призму
процентных отклонений, при этом наиболее информативно было бы рассмотреть
90
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]