CC BY
19
© A.B. Леонтьева, И.О. Темкин, 2013
УДК 378:681.3
А.В. Леонтьева, И.О. Темкин
АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ РЕАЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВУЗА НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Рассмотрено взаимодействие системы высшего профессионального образования с реальным сектором экономики. Образовательная система представлена в виде мультиагентной модели. Предложен перечень критериев оценки эффективности технического вуза.
Ключевые слова: система образования, высшее профессиональное образование, реальный сектор экономики, мультиагентное моделирование.
Университеты и вузы естественнонаучного и технического профиля являются важнейшим элементом системы высшего профессионального образования (ВПО). Они служат источником высококвалифицированных кадров для работы в реальном секторе экономики (РСЭ). В долгосрочной перспективе уровень этих вузов определяет направления и темпы развития всей страны [5].
Эффективность отдельного вуза и системы ВПО в целом можно оценивать различными рейтингами. Одним из важных критериев оценки функционирования технического вуза является доля его выпускников, успешно работающих по полученной в вузе специальности или в отрасли, на которую ориентирован данный вуз. Серьезная трансформация структуры промышленного производства и уход от отраслевого принципа управления привели к тому, что большой процент выпускников технических вузов находят себе применение в сфере услуг.
Целью моделирования является разработка инструмента, позволяющего оценивать возможные направления развития вуза исходя из его на-
учно-образовательного потенциала, имеющихся тенденций распределения его выпускников и спроса РСЭ.
В качестве основных элементов образовательной системы в нашей модели выступают:
Органы государственного управления образованием («Министерство»), формирующие государственный заказ для вузов и определяющие их официальный рейтинг;
Система среднего профессионального образования («Школа»), которая поставляет абитуриентов для вузов;
Вузы, выступающие в качестве высококвалифицированных специалистов;
Промышленность (более широко -реальный сектор экономики), которая в принципе должна являться основным потребителем выпускников технических вузов.
Взаимодействие перечисленных объектов может быть представлено как мультиагентная макромодель [4], включающая в себя следующие типы агентов: «вузы», «школы», «министерство», «реальный сектор экономики», рис. 1.
Структура мультиагентной системы Agents = {AgO, AgM, AgP, AgVi}
Школы
Министерство
Вуз 1
Вуз п
Реальный сектор экономики
Рис. 1. Структурная схема мультиагентной модели системы «ВПО-РСЭ»
предполагает наличие множества интеллектуальных агентов класса «вуз» ДдУ1 е ДдУ. В тоже время каждый агент может быть описан набором понятий, с помощью которых, в конечном счете, осуществляется моделирование динамики основных параметров. Например, для агентов класса «вуз» [2],[3]:
ДдУ1 =<а, а, Й, уа, ¡ш, к>,
где 1=1,п; п - число вузов; - множество целей агента; Б1 - состояние агента.
Для количественной оценки состояния агента предлагается использовать комплексный показатель «научно-образовательный потенциал вуза». Количественная оценка потенциала вуза рассчитывается на основе трех рейтингов: рейтинга вуза среди абитуриентов, официального рейтинга вуза и рейтинга вуза среди потенциальных работодателей.
Р1 = {рП, р12, ... , р1т| - стратегии поведения агента, т - число вариантов стратегий;
1п = {тП, 1п12, .| - информационное сообщение агента «вуз» другим агентам;
УЪ1 = {УЪ1 (ДдО), УЪ1 (ДдМ), УЪ1 (ДдР), УЪ1(ДдУ1), УЪ1(ДдУ2)...| -взаимодействие агента вуз с другими агентами.
Агенту класса «вуз» присущи два типа взаимодействия:
• взаимодействие вузов друг с другом основывается на конкуренции, объектами которой являются квалифицированные научно-педагогические кадры, сильные абитуриенты и материально-техническое обеспечение;
• согласованное взаимодействие с остальными агентами системы «ВПО-РСЭ».
Взаимодействие вуза с работодателями подчиняется экономическим законам спроса Б - предложения П [1]. Спрос и предложение определяются количественными и качественными показателями:
П= {Ы, <3, Ъ|,
где П - предложение вуза; N - количество выпускников; < - среднее качество выпускников вуза; Ъ - средняя ожидаемая зарплата выпускников.
Б = {Ы, Р*<3, <3тт, Ътах},
Идентификация исходного состояния агентов
Расчет начальных значений критериев
Цикл по времени 1=1...Тепе!
Изменение внутреннего состояния агентов
Расчет показателя «Эффективность вуза»
Рис. 2. Блок-схема алгоритма оценки эффективности технического вуза
где Б - профильный спрос работодателя; N - количество рабочих мест; Р*< -уровень зарплаты в зависимости от уровня выпускников; Отт - минимальное требуемое качество выпускников; Ътах - максимальная зарплата.
В идеале предложение вуза должно соответствовать спросу работодателей на выпускников вуза. Востребованность выпускников вуза на рынке труда и, в первую очередь, технического вуза служит одним из важнейших индикаторов конкурентноспособности вуза.
Для оценки функционирования вуза и качества управления вузом вводится интегральный показатель «эф-
фективность вуза», который включает в себя 7 критериев:
• процент выпускников, работающих по специальности (учет всех выпускников, устроившихся работать по специальности в профильную и смежную отрасли) - Е1;
• процент выпускников, работающих в отрасли, на которую ориентирован вуз - Е2;
• востребованность выпускников на рынке труда (уровень зарплаты выпускников) - Е3;
• критерии Е1, Е2, Е3 вычисляются на основе результатов массового интернет-опроса выпускников технических вузов.
• уровень абитуриентов, поступающих в вуз - Е4;
• конкурс среди абитуриентов, поступающих в вуз - Е5.
Для критериев Е4 и Е5 берется официальная информация, предоставляемая вузами и министерством образования и науки, включая ЕГЭ абитуриентов.
Научно-образовательный потенциал вуза - Е6. Данный критерий вычисляется на основе трех рейтингов, о которых упоминалось ранее.
Динамика научно-образовательного потенциала - Е7. Критерий Е7 зависит от влияния бюджетного и внебюджетного финансирования на потенциал вуза и изменения уровня педагогических кадров.
Для каждого критерия формулируются несколько диапазонов значений.
В качестве возможных стратегий функционирования вуза рассматриваются следующие 5 вариантов: учебные программы и структуры вуза ос-
1. Буланичев В.А., Серков Л.А. Си-нергетический подход к управлению качеством образования. Качество. Инновации. Образование. 2005,№3. - 53-57с.
2. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем, учебное пособие. Москва: МГУПБ, 2008.
3. Темкин И.О., Леонтьева А.В. Методика оценки высшего профессионального образования с использованием методов мультиагентного моделирования. Горный информационно-аналитический бюллетень, «Информатизация и управление», ОВ 6. М:
таются без изменений; происходит объединение вуза с другими вузами (вузом); деятельность вуза прекращается; осуществляется реорганизация вуза (частичное изменение специальностей и учебных программ); вуз поглощается другим вузом.
Моделирование в среде Simplex 3 позволяет получить количественные оценки критериев эффективности функционирования технического вуза. После определения конкретных диапазонов для каждого из критериев, на основе кластеризующих правил выбирается один из вариантов 7-мерного пространства значений. Это значение принадлежит одному из 5 кластеров -стратегий функционирования вуза.
Блок-схема алгоритма оценки эффективности технического вуза представлена на рис. 2
Дальнейшее развитие модели предполагает учет мотивационных факторов при описании динамики всех основных объектов модели.
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Издательство "Горная Книга", 2011. - 295-301с.
4. Темкин И.О., Леонтьева A.B. Моделирование развития вуза с использованием мультиагентной среды. Наука и образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 31 мая 2012 г, в 5 частях. Часть 5. Тамбов: Изд-во ТРОО "Бизнес-Наука-Общество", 2012. -118-121с.
5. Стриханов М.Н., Трубецков Д. И. Высшая школа России с позиции нелинейной динамики. М.: Физматлит, 2007. ir.'J=i
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Леонтьева Альбина Валерьевна - аспирантка, [email protected] Темкин Игорь Олегович - профессор, доктор технических наук, зав. кафедрой, кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет, Moscow State Mining University, Russia, [email protected]
