CC BY
76
© С.Н. Гончаренко, О.В. Морева, 2011
С.Н. Гончаренко, О.В. Морева
АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Представлен обзор ряда исследований в области эффективного функционирования системы ВПО. Рассмотрены вопросы определения прогнозных оценок численности студентов системы ВПО на основе равновесия рынков труда и образования, моделирования динамики численности студентов, финансирования высших учебных заведений на основе нормативно подушевой модели. Определены различные аспекты, способствующие повышению эффективности использования бюджетных средств, выделяемых на систему ВПО, выделены основные направления оказывающие воздействие на формирование государственного заказа на подготовку кадров и новых механизмов финансирования высших учебных заведений.
Ключевые слова: финансирование ВПО, прогнозирование потребностей в специалистах, рынок труда, бюджетные средства, государственный заказ, численность студентов.
сегодняшний день бюджетное финансирование такой 11 сложной и многофункциональной и многоцелевой системы, как система высшего профессионального образования осуществляется не рационально и не соответствует основному принципу бюджетного финансирования - предоставление бюджетных средств при обеспечении наибольшей результативности от их использования, что требует формирования новых механизмов финансирования, а следовательно и изменения механизмов использования финансовых ресурсов высшими учебными заведениями.
Главным элементом государственной политики в области оптимизации бюджетного финансирования высших учебных заведений является формирование государственного заказа на подготовку кадров и его конкурсное размещения среди аккредитованных вузов страны. Основной задачей вуза является, выпуск квалифицированных кадров в то же время у государства существует потребность в получение кадров, востребованных экономикой, т.е. государство выступает в роли заказчика на приобретение этих кадров и выделяет бюджетные средства. Но вузы, как правило, готовят специали-
стов по традиционным для каждого учебного заведения специальностям, удовлетворяя возрастающие потребности в большей мере населения, а не экономики [1]. То есть, на сегодняшний день высшее профессиональное образование не отвечает потребностям рынка труда, что обостряет, в диктующей условия рыночной экономике, проблему взаимодействия рынка труда и высшего образования. Проблема неадекватности по отношению востребованности молодых специалистов, выпускающихся вузами, экономикой, является одной из главных проблем профессионального образования. Большой процент выпускников вузов не работает по полученной ими специальности. На это оказывают влияние естественные процессы рыночных, экономических, демографических и социальных факторов, но основополагающей предпосылкой является отсутствие баланса между рынком труда и рынком образования, иными словами отсутствует равновесие между спросом на определенные профессии и предложением со стороны выпускников. Так, например, несмотря на переизбыток специалистов такого профиля как, юристов и экономистов, т.е. отсутствия спроса на них на рынке труда, вузы продолжают их готовить и выпускать, причём как в профильных, так и непрофильных вузах. Таким образом, бюджетные средства, выделяемые государством на подготовку молодых кадров, затрачиваются нерационально, в результате чего потребности экономики остаются неудовлетворёнными и до 30 процентов государственных средств на профессиональное образование выделяется впустую, а выпускники образовательных учреждений вынуждены переучиваться с учетом требований рынка труда или реализовывать себя в другой сфере деятельности, что в свою очередь ведёт к дополнительным затратам со стороны государства или предприятий.
Решением данной проблемы является не только совершенствование системы финансирования вузов в целом, но и в частности осуществление формирования государственного заказа на подготовку специалистов на основе среднесрочного планирования потребностей на рынке труда на определенные профессии и потока контингента студентов на рынок образовательных услуг. В этой связи главной задачей является нахождение оптимального количества выпуска из вуза, удовлетворяющей потребностям экономики. Таким образом взаимодействие таких составляющих, как рынок труда и высшее образование не возможно без такой сущности, как
государство. Система формирования государственного заказа на подготовку кадров сама по себе является базисом для создания системы государственного регулирования подготовки кадров с высшем профессиональным образованием и является одним из инструментов приведения к институциализации взаимодействия рынка труда и системы высшего образования.
В США уже около 50-ти лет на основе макроэкономической модели В. Леонтьева успешно осуществляется среднесрочное прогнозирование потребностей рынка труда Бюро статистики труда страны (Bureau of Labor Statistics). Прогнозы делаются на 10-15 лет и каждые два года уточняются, таким образом, эффективность прогноза отражается в коэффициенте погрешности, который составляет не более 10%. А. Л. Ишкова, В. А. Гуртов, С. В. Сигова в [2] описывают данную методологию прогнозирования потребностей экономик в США, представляют её структурную схему и дают подробное описание всех этапов прогнозирования; представление о матрице «виды экономической деятельности - профессии рабочих и служащих» на основе, которой и определяется занятость по профессиям в США, а также описывают другие элементы прогнозирования, используемые статистические данные и сопоставление классификаций по видам экономической деятельности, по профессиям и по уровням профессионального образования, в результате чего сделан вывод о возможности применения данного опыта США в Росси. В.Г. Северов в [3] описывает применяемые процессы, направления, цели и организации в прогнозировании рабочей силы таких стран как США, Франция, Германия, Великобритания, Япония. В результате анализа опыта зарубежных стран автором было выявлено 2 подхода к прогнозированию профессионального образования и сделан вывод, что наиболее подходящим опытом для России в этой области является опыт Франции, где французские ученые составляют прогнозы профессиональной занятости, отказавшись от детальных прогнозов по профессиям и балансов. Но более полное описание применяемых организационных и содержательных аспектов и соответствующих механизмов и методов наиболее успешных стран ЕС в опыте определения потребностей в квалификациях представлено в работе Олейниковой О.Н. и Муравьевой А.А. [4]. Несмотря на уже многолетний опыт зарубежных стран в определении потребностей экономики в кадрах, одной из первых в области определения потребностей в будущих специали-
стах была СССР, где реализовывался отраслевой принцип планирования количества и квалификационного уровня подготавливаемых рабочих и специалистов через Госплан СССР, обеспечиваемый государственной системой принудительного распределения выпускников [5]. Так например в [6] определены основные положения, этапы и методы по определению потребностей в кадрах для министерства транспортного строительства, где различают общую и дополнительную потребность в кадрах, в том числе и на уровне профессиональной квалификации (определяется путём определения потребности в специалистах с высшем образованием и средне специальным образованием), и по группам специальностей и специальностям. Основным параметром для определения потребностей является - насыщенность кадрами специалистов (НС), которая равна отношению численности специалистов (ЧС) с высшем и средним специальным образованием к численности рабочих и служащих (ЗН). При определении общей потребности в специалистах основным методом является метод нормативов насыщенности, для нахождения (НС) предложено использовать статистические методы прогнозирования, такие, как методы гармонических часов, экспоненциального сглаживания и др. При определении потребностей на уровне профессиональной квалификации основным методом является метод прогнозирования квалификационной структуры кадров, которая характеризуется соотношением между численностью специалистов с высшем образованием и численность специалистов со среднем специальным образованием. Как видно из [6] прогнозирование потребностей в кадрах в СССР осуществлялось без чётко поставленной и обоснованной методики, используя при этом в основном штатные и нормативные методы определения потребностей в специалистах, которые имеют свои недостатки. В России данной проблематикой активно занимаются в течение нескольких последних лет. Накопилось достаточно много различных оценок, предложений и методологий.
В решении проблемы формирования госзаказа на основе прогнозирования потребности экономики и выпуска специалистов значительно продвинулись: В.Н. Васильев, В.А. Гуртов, Е.А. Питу-хин, Л.М. Серова и др. [7, 9-14] разработав макроэкономический подход базирующийся на определение потребностей экономики в квалифицированных кадрах для 81 субъектов РФ по 28 УГС, с
формированием на основе данных прогнозных оценок контрольных цифр приема для системы профессионального образования.
В [7] представлены алгоритмы и математические модели, применяемые в моделировании потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием с использованием макроэкономического анализа. Модель опирается на матрицы профессионально-квалификационных соответствий, в которой используются коэффициенты ротации занятого в экономике населения и данные о среднегодовой численности работников по отраслям экономики и уровням образования. В этой связи социально-экономическая система региона рассматривается с точки зрения 4-х сущностей: системы начального образования, системы профессионального образования, рынка труда и экономики. Входом в систему является вектор рождаемости, выходом - ВРП. Выявлены основные взаимосвязи внутри системы. Так, в зависимости от рождаемости с учётом 15-и и 17-и летним сдвигом во времени учитывается выпуск числа выпускников 9-х и 11-х классов. Далее формализуется модель распределения данного потока выпускников по ОУ. Данная модель получила своё развитие в работе Семёнова А.А. [8], где предусмотрены различные вариации сценариев различных схем получения НПО, СПО, ВПО, учитываются случаи с отчислением, и на основании всех предусмотренных, возможных случаев выводятся уравнения приёма абитуриентов в учреждения НПО, СПО, ВПО и выпуска из соответствующего ОУ. Также модернизирована изначальная модель в работе Серовой Л. М. [9] путём введения в модель нестационарных коэффициентов, учитывающих динамику перераспределения потоков студентов, а также введением параметров, учитывающих дополнительные внутренние и внешние факторы. Задача двойственной оптимизации выпуска из ОУ к потребностям по специальностям и уровню образования рассмотрена в работе [10]. Рынок труда обусловлен различного вида потребностями. Этапы и модели расчёта потребностей отраслей региональной экономики в выпускниках системы профессионального образования приведены в [10, 11, 12,]. Для определения ежегодной потребности отраслей экономики в кадрах применяется матричный подход в профессионально-квалификационном разрезе предложенный в [11, 13]. Баланс между рынком труда и рынком образовательных услуг строится на основе сравнения прогноза потребностей отраслей экономики и промышленности в выпускниках системы профессио-
нального образования и прогноза возможностей системы профессионального образования обеспечить эти потребности для 28 УГС, с применением соответствующих моделей. Для блока экономика представлены сценарии развития экономики и прогноза потребностей численности работников. Для формирования государственного заказа на подготовку востребованных экономикой специалистов, также представлена математическая модель оптимальных желаемых выпусков.
Конечным результатом, применяемого подхода стала, разработанная Центром бюджетного мониторинга ПетрГУ информационно-аналитическая система (ИАС), позволяющая прогнозировать потребности региональной экономики в квалифицированной рабочей силе и на этой основе формировать предложения цифр приема студентов для системы профессионального образования для каждого из 81 субъектов Федерации. Описание этапов подхода на основе которой была реализована данная ИАС содержится в [14]. Сама система и более конкретизированное описание методики представлены в [15].
Духановым А.В., Епифановым И.В. и Медведевой О.Н. [16] для повышения эффективности использования бюджетных средств финансирования СПО и ВПО предлагается моделирование финансовых поступлений на основе оценки отдачи выпускников, путем решения оптимизационной задачи распределения абитуриентов по специальностям с целью повышения финансовой отдачи от специалистов. Для составления оценок и обработки соответствующих данных используется метод экспертных оценок и задача оптимизации распределения по специальностям, решаемая методом отсечения Гомори.
Кудрявцевым П.П. и Пятковским О.И. [17] сформирована простая математическая модель формирования контрольных цифр приема студентов в высшее учебное заведение исходя из равновесия спроса на специалистов и принимаемого количества студентов. Модель формируется на основе данных о состоянии рынка труда и образовательных услуг, планируемый выпуск равен разности между факторами, характеризующим спрос на рынке труда и предложение, соответственно план приёма будет равен планируемому выпуску, но с учётом фактора - сохранность контингента. Небольшое количество показателей, характеризующих данную модель, упро-
щают сбор необходимой информации, но в то же время увеличивают ошибку при формировании контрольных цифр плана приема.
В работе Панюковой А.Б. [18] на основе системы математических моделей, представленных в [12], разработана модель оптимальных желаемых выпусков из ОУ и оптимального приема в год.
Шевчуком Д.В. в [19] разработана и эконометрически обоснована модель, формально задающая параметры общего равновесия на рынках труда и образования. Автором рассмотрены три основные составляющие, по которым выявлены основные аспекты, влияющие на фактор равновесности рынков высшего образования и труда, а именно: индивиды, ВУЗы и промышленность. Решающим моментом в такой составляющей, как индивиды, является принятие положительного или отрицательного решения о получении высшего профессионального образования. На данный аспект, по словам автора, оказывают влияния такие параметры как, количество лет обучения, дисконт, необходимый для максимизации дисконтированного дохода , цена обучения за год по определённой специальности и некий коэффициент, отражающий положительную или же отрицательную полезность получения высшего образования для индивида. В промышленности основным аспектом является получение некого агрегированного продукта заданного с учетом индексов образованного и необразованного труда. В этой связи необходимо решить задачу сведения затрат на индекс образованного труда к минимуму. Для решения задачи минимизации следует учитывать следующие показатели: количество работников, число существующих специальностей, мера заменимости между специальностями и компенсированный спрос на специалистов. В результате получена задача максимизации прибыли, параметрами целевой функции которой являются агрегированный продукт, выраженный через индексы затрат на образованный и необразованный труд, издержки промышленности на найм образованных специалистов и затраты на зарплату необразованных специалистов. Ограничениями в данной целевой функции будут спрос на образованную и необразованную рабочую силу. Последней составляющей являются ВУЗы, которые при производстве некого числа специалистов, должны затрачивать в год определённое количество единиц образованного труда специальности, которую ВУЗ сам же и производит. Соответственно вуз каждый год выпускает определённое количество специалистов по каждой из специальности. Также вуз
назначает соответствующую цену для каждой из специальностей и максимизирует прибыль. Для сущности вуз автором также выявлено условие существования образования и условие нулевой прибыли вузов в равновесии. Суммарный спрос на рынке труда >й специальности находится исходя из определения количеств выбывших специалистов из промышленности и образования, а исходя из условия симметричности всех вузов получена равновесная зарплата образованного специалиста. Таким образом, используя параметры и условия 3-х сущностей, описанных выше, включая суммарный спрос на рынке труда по специальностям и равновесную зарплату образованного специалиста, была составлена система описывающая общее равновесие в экономике, с указанием эндогенных и экзогенных параметров.
Шемякин А.С. [20] для построения модели оценки количества выпускников по конкретным специальностям использует один из методов имитационного моделирования, а именно агентное моделирование. Автором рекомендуется использовать данную модель на региональном уровне и для долгосрочного прогнозирования. Если говорить о методе выбранном автором, то данный метод, как нельзя лучше подходит для описания такого рода системы, как система высшего образования, где вузы представляются в виде агента, а внешняя, взаимодействующая динамичная среда определяется количеством абитуриентов, желающих поступить в конкретные вузы региона. Агенты в зависимости от внешней среды и самостоятельного решения будут пользоваться теми или иными наборами ограничивающих правил. По мнению автора задачей каждого агента является выявление оптимального приёма - набрать максимально возможное количество студентов и при этом снизить вероятность недобора, при этом внешняя среда представлена в виде такого рода атрибута, как количество абитуриентов, желающих поступать в ВУЗы рассматриваемой группы. Агент, в свою очередь, имеет следующие атрибуты: рейтинг ВУЗа, общее количество зачисленных студентов, список факультетов, существующих в данном вузе. Атрибутами факультета являются количество заявок в текущем году, количество заявок в прошлом году, объявляемый набор в текущем году, объявляемый набор в прошлом году, свободные средства факультета, максимально возможное количество студентов, которое можно зачислить. Каждый вуз имеет свой набор факультетов, поэтому для достижения конечной цели автором фор-
мируется матрица распределения абитуриентов, зависящая от некой матрицы предпочтений и вектора предпочтений абитуриентов. Матрица предпочтений показывает наличие того или иного факультета у вуза, обусловливаемый параметром, зависящем от рейтинга данного вуза в зависимости от рейтинга вузов рассматриваемых в системе.
Кукин А.В., Санькова Т.А. в [21] применяя регрессионный анализ к реальному объекту (Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии) выявили закономерности изменения контингента студентов. Вследствие выявления коэффициента корреляции, основополагающих факторов и оценки качества уравнения регрессии в качестве зависимой переменной был выбран фактор - данные по контингенту студентов, на который оказывают значительное влияние такие факторы, как год обучения по данной специальности и план приёма на первый курс. Далее, используя двухфакторный анализ и метод наименьших квадратов, авторами была найдена регрессионная зависимость этих основополагающих факторов для очной и заочной формы обучения в отдельности по всем видам специальностей и только по технической группе. Также представлено планирование ресурсного обеспечения учебного процесса в зависимости от численности студентов.
Для моделирования динамики численности студентов Степан-цовым М.Е. и Степновой И.В. [22] предлагается использовать метод когорт (метод реального поколения), который применяется при изучении того или иного демографического процесса на протяжении поколения. Здесь стандартные процессы рассматриваемые при использовании метода когорт и оказывающие основное влияние на численность когорт, смертность и рождаемость заменены на следующие: отчисление студента, восстановление с потерей года, уход в академический отпуск и возвращение из него, перевод студента из другого вуза.
В работе [26] рассмотрены актуальные вопросы оценки профессионального уровня профессорско-преподавательского состава вуза. Предложена система оценочных критериев для процедуры оценки и мониторинга качества образовательного процесса. Созданы модели документов для проведения аттестации и расчета показателей рейтинговой оценки научно-педагогических работников.
В работе [27] сформулированы основные составляющие качества образовательного процесса. Особое внимание уделено
информационно-методическому обеспечению образовательного процесса и рассмотрены основные аспекты создания комплексной системы управления качеством образования в ВУЗе. Предложены варианты программной реализации разработанной комплексной системы и обозначены возможные сферы ее применения.
Разработка принципиально нового методического обеспечения, позволяющего производить оценку и стратегическое планирование развития образовательных программ высшего профессионального образования, отражена в работе [29].
Гармонизация развития системы высшего профессионального образования с потребностями экономики страны в формировании кадрового потенциала является актуальной проблемой для стран, в которых государство обеспечивает финансирование высшей школы. В своей постановке проблема сводится к необходимости решения следующих основных задач: определения количественных характеристик выпуска специалистов для обеспечения устойчивого развития экономики; определения качественных характеристик для образовательных программ высшего образования для поддержки и продвижения инноваций в экономике; формирования универсальной системы государственных статистических измерений в системе образования для идентификации ее параметров; формирования стандартов реализации образовательных программ высшего профессионального образования; определения стратегий развития образовательных программ высшего профессионального образования.
В этой связи разработана модель «ВУЗ-Рынок труда- Предприятие», позволяющая определить параметры основных структурных элементов (участников взаимоотношений).
В работах [25, 30, 33] показано, что на сегодняшний день отсутствует комплексная централизованная информационная система, позволяющая осуществлять оценку качества образовательного процесса. В этой связи была разработана комплексная система управления качеством образования в ВУЗе, которая, в отличие от существующих, позволяет решать следующие основные задачи: хранение и визуализация учебно-методичес-кой информации; поддержка медиатеки; оценка уровня квалификации ППС; оценка качества усвоения учебного материала. В целом предлагаемая комплексная система управлением качеством образования может быть
использована для планирования учебного процесса, стимулирования и мотивации труда научно-педагогических кадров в соответствии с целями образовательного процесса и заявленной миссией ВУЗа.
В результате исследования [31] были созданы: научнометодическое обеспечение организационных механизмов и критериев аттестации работников, занимающих научно-педаго-гические должности в высших учебных заведениях; система критериев для процедуры аттестации работников вузов, занимающих научнопедагогические должности и модели документов для проведения процедуры аттестации научно-педагоги-ческих работников с использованием разработанных критериев оценки деятельности работников. Практическое использование и применение результатов исследования планируется в профессорско-преподавательских коллективах высших учебных заведений, ответственных за качественную разработку, эффективную реализацию и обновление основных образовательных программ с учетом достижений науки, техники и социальной сферы по данному направлению и уровню подготовки, а также в объединениях специалистов и работодателей в соответствующей сфере профессиональной деятельности.
Не смотря на то, что государство играет свою роль в формировании количественных характеристик путем формирования показателей приема для обучения на той или иной образовательной программе, количественные и качественные характеристики последних все больше и больше определяются факторами негосударственного регулирования. Формализация этих факторов в большей степени определяется уровнем развитием секторов экономики, параметрами рынка труда, социальной обстановкой и т.д. [33].
Разработанная модель позволяет находить критериальные решения относительно разных узлов взаимодействия компонентов модели, например: максимальное удовлетворение потребности предприятия в специалистах определенной квалификации для вида экономической деятельности; обеспечение максимального уровня трудоустройства выпусков вузов; обеспечение минимального уровня безработицы, формирующегося из выпускников вузов.
Что касается непосредственно финансирования вузов, то в работе Беляковой С.А., Заборовской А.С. и др. [23] описываются существующие проблемы бюджетного финансирования высшего образования, в том числе и выполнения государственных обяза-
тельств в этой области. Выделены основные процессы и противоречия связанные с ними. Также приведён обзор моделей финансирования государственных вузов в различных государствах и выявлены основные тенденции придерживающихся в данном направлении в соответствующих странах. За рубежом применяются разнообразные подходы к построению финансирования образования (только до 4000 схем финансирования применяются на основе выдачи ваучеров), особенно в части распределения выделяемых ресурсов между вузами. Большинство стран, финансируя вузы, в основном ориентированы на отдачу в области научных исследований, нежели в области обучения. В России же основная цель вуза рассматривается, как создание общественного блага и получении внешнего эффекта, а общественное благо по определению должно финансироваться государством, таким образом, получается, что финансирование государственных вузов не ориентируется на конечный полезный продукт, а достижение эффекта доступности привел лишь к увеличению числа вузов в то же время, снижая качество образования. Авторами подробно рассматриваются основные направления совершенствования финансирования образования в России, а именно: создание системы нормативного финансирования; финансирование с использованием государственных именных финансовых обязательств (ГИФО); субсидирование образования; образовательное кредитование.
Разобраны основные модели бюджетного финансирования вузов, существующие на данный момент, и их модификации (кроме различных форм образовательных кредитов); приведены анализ и оценки изменений, а также положительные и отрицательные стороны в соответствии с применением той или иной модели.
Модель нормативного подушевого финансирования рассматривается через статический норматив подушевого финансирования, равный отношению объема бюджета высшего образования, обеспечивающего финансирование обучения студентов 1-го курса, к числу бюджетных студентов, принятых в вузы в данном году, и модель поведения >го вуза в системе, которая постепенно по мере введения всех факторов, участвующих в совокупности системы вуза, усложняется. В результате была получена задача векторной оптимизации, в которой присутствует некий коэффициент “веса”, определяемый для каждого вуза. Коэффициент “веса” играет ведущую роль на уровне государственной политики в распределении
бюджетных ресурсов между вузами. Механизм бюджетного финансирования ГИФО, также рассмотренный авторами, на сегодняшний день не получил поддержки со стороны большинства вузов. Для оценки результатов применения новых моделей финансирования авторами был применен подход, предусматривающий сравнение текущих объемов бюджетного финансирования с расчетными, которые могли бы быть получены вузами в изменившихся условиях. Итак, применяя ту или иную модель финансирования решается задача эффективного использования бюджетных средств, но при этом появляются другого рода проблемы, например связанные с изменением финансового положения вузов, что требует создания единой модели финансирования высшего образования, объединяющей все существующие в настоящее время предложения по изменению организационно-финансовых механизмов.
Таким образом, для решения проблемы эффективного функционирования ВПО необходим комплексный подход, заключающийся не только изменение схем финансирований, сокращение числа вузов и повышение их конкурентоспособности, но и в прогнозировании потребностей экономики в кадрах для осуществления приема контингента абитуриентов в вузы по востребованным специальностям экономики. В этой связи возникает необходимость в создании общего механизм реализации взаимодействия рынка труда и образования.
--------------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мармышев В.И. Потёмина Н.Л. Проблемы трудоустройства выпускников — http://pda.coolreferat.com/.
2. Ишкова А.Л., Гуртов В.А., Сигова С.В. Зарубежный опыт и оценка возможности его применения в прогнозировании потребностей рынка труда в России // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России. Сб. трудов V Всероссийской научно-практической конференции. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. С. 115-132.
3. Северов В.Г. Зарубежный опыт прогнозирования потребностей в специалистах // Материалы конференции Британского Совета. Иркутск, 2004. С. 62-69.
4. Олейникова О.Н., Муравьева А.А. Прогнозы потребности в умениях и профессиональное образование и обучение - опыт ЕС -http://www.cvets.ru/deyat3.html.
5. Кутейницина Т.Г. Институциализация взаимодействия рынка труда и системы профессионального образования// Дис. на соискание ученой степени канд. соц. наук. Саратов, 2009.
6. Электронная библиотека Гостов, стандартов и нормативов/рекомендации по определению потребности в кадрах специалистов с высшим и средним образованием для организаций и предприятий Министерства транспортного строительства—http://www.infosait.ru/norma_doc/41/ 41894Zindex.htm.
7. Гуртов В.А., Питухин Е.А., Серова Л.М. Моделирование потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием // Проблемы прогнозирования. 2007, №6. С. 91-108.
8. Семёнов А.А. Математическая модель для прогнозирования численности студентов и выпускников системы профессионального образования — http://www. labourmarket. х'и/ топ17/ viewtopic. php?f = 18&t= 175.
9. Серова Л.М. Математическое моделирование прогнозных потребностей экономики в выпускниках системы профессионального образования: Автореф. дис. на соискание ученой степени к-та тех. наук. Петрозаводск, 2008.
10. Васильев В.Н., Гуртов В.А., Питухин Е.А. Формализация математической модели прогнозирования потребностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2004. Кн.1.
11. Гуртов В.А., Мезенцев А.Г, Питухин. Е.А. Моделирование потребностей экономики региона в выпускниках системы высшего профессионального образования. / Регионология. Научно-публицистический журнал, №1-2, 2003. с. 262 -267.
12. Гуртов В.А., Питухин Е.А. Моделирование региональных экономик в выпускниках системы высшего профессионального образования// Четвертый Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (осенняя сессия) / Обозрение прикладной и промышленной математики. Том 10. Выпуск 2. М.: 2003. С. 391-392.
13. Васильев В.Н., Гуртов В.А., Питухин Е.А., РудаковМ.Н. и др. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации//М.: Техносфера, 2006. - 680с.
14. Васильев В.Н., Гуртов В.А., Ночовнова А.Л., Питухин Е.А., Серова Л.М. «Разработка прогнозной потребности экономики на период до 2015 года на федеральном и региональном уровнях в выпускниках образовательных учреждений начального профессионального, среднего профессионального и высшего профессионального образования по объему и направлению подготовки с учетом реальных запросов рынка труда».
15. Электронный портал «Рынок труда и рынок образовательных услуг. Регионы России». http://labourmarket.ru.
16. Духанов А.В., Епифанов И.В., Медведева О.Н. Моделирование финансовых поступлений в бюджет на основе оценки отдачи выпускников учреждений СПО и ВПО// Владимирский государственный университет— http://www.ict.edu.ru/vconf/index.php?a=vconf&c=getForm&r=thesisDesc&d=light&id _sec=354&id_thesis=11564.
17. Пятковский О.И., Кудрявцев П.П. Модель формирования контрольных цифр приема студентов в высшие учебные заведения / Механизмы гарантии качества образования: системы, технологии, инновации: тезисы докладов Международной научно-практической конференции. - Барнаул: АлтГТУ, 2009. - с 59-61.
18. Панюкова А.Б. Математическое моделирование востребованности выпускников профессионального образования Алтайского края/ Научный журнал "Известия АГУ". 2010 №1-1(65).
19. Шевчук Д. Модель общего равновесия на рынках высшего образования и труда. Почему растет спрос на высшее образование в России. The 5th International Conference on «Public Sector Transition». 24-25 May 2002. St. Petersburg., 2002. P.22.».
20. Шемякин А.С. Прогнозирование численности специалистов с высшим образованием//Институт Информатики и Математического моделирования Кольского Научного Центра РАН -http://www.kolasc.net.ru/russian/ sever07/sever079.pdfi.
21. Кукин А.В., Санькова Т.А. Прогнозирование изменения контингента студентов как необходимый фактор планирования ресурсного обеспечения вуза // Университетское управление. 2002. 4. С. 65-69.
22. Степанцов М.Е., Степнова И.В. Моделирование динамики численности студентов на основе метода когорт—http://www.mews.ru/pdf/ ruza10.pdf.
23. Беляков С.А., Заборовская А.С., Клячко Т.Л., Королев И.Б., Озерова Н.Б., ПолушкинаЕ.А. М. Модели финансирования вузов: анализ и оценка. ИЭПП. -2005.
- 282 с.
24. Богословский В.А., Караваева Е.В., Ковтун Е.Н., Максимов Н.И., Петров В.Л., Гончаренко С.Н. Подходы к разработке нормативно-методи-ческого обеспечения реализации основных образовательных программ высшего профессионального образования. М.: МГГУ, 2008, 75 с.
25. Федунец Н.И., Ярощук И.В., Гончаренко С.Н. Комплексная система управления качеством образования в вузе. Матер. семинара «Управление высшим учебным заведением с использованием информационных технологий 1С: Предприятие». - М.: МГУ, 2009, 3 с.
26. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Разработка системы критериев для процедуры аттестации профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений // ГИАБ. - М.: МГГУ, № 5, 2009, 8 с.
27. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Разработка системы менеджмента качества образования кафедры вуза // ГИАБ. - М.: МГГУ, отдельный выпуск 2, 2009, 8 с.
28. Петров В.Л., Гончаренко С.Н. Модель планирования образовательных программ высшего профессионального образования. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т. 16, вып. 3.- 2009, 3 с.
29. Петров В.Л., Ярощук И.В., Гончаренко С.Н. Концептуальные подходы к разработке модели формирования кадрового потенциала промышленных предприятий. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т.
16, вып.5.- 2009, 2 с.
30. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Информационная система управления качеством образования в вузе. Обозрение прикладной и промышленной математики.
- М.: «ОПиПМ». - Т. 16, вып.5.- 2009, 2 с.
31. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Методы оценки качества образовательного процесса высших учебных заведений. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т.16, вып.6.- 2009, 2 с.
32. Богословский В.А., Караваева Е.В., Ковтун Е.Н., Максимов Н.И., Петров
В.Л., Гончаренко С.Н. Модели нормативно-методического обеспечения реализа-
ции основных образовательных программ ВПО М.: МГГУ, 2009. ISBN 978-5-99450009-5, 82 с.
33. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Комплексная система управления качеством образования в ВУЗе. М.: МГГУ, 2009, 25 с.
34. Ярощук И.В., Федунец Н.И., Горбунов В.М., Белоусов Ю.М., Гончаренко
С.Н. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Система управления качеством образования в ВУЗе» №2010613697 от 04.06.2010. Правообладатель: ГОУ ВПО «Московский государственный горный университет» (МГГУ) (RU).
35. Петров В.Л., Ярощук И.В., Гончаренко С.Н. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Планирование кадрового инженерного потенциала» №2011611229 от 04.03.2011 г. Правообладатель: ГОУ ВПО «Московский государственный горный университет» (МГГУ) (RU). иігд=і
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ --------------------------------------------------------------
Гончаренко Сергей Николаевич - профессор, доктор технических наук, [email protected],
Морева Оксана Валерьевна - магистр,
Московский государственный горный университет,
Moscow State Mining University, Russia, [email protected]
