CC BY
7
Высшее образование в России
Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia
ISSN 0869-3617 (Print), ISSN 2072-0459 (Online) http://vovr.elpub.ru
Анализ показателей эффективности университетов -участников исследовательского трека программы «Приоритет-2030»
Научная статья
DOI: 10.31992/0869-3617-2023-33-3-49-63
Гусева Анна Ивановна - д-р тех. наук, профессор кафедры экономики и менеджмента промышленности, SPIN-^:5610-3412, ORCID:0000-0002-7236-1257, AIGuseva@mephi.ru Калашник Вячеслав Михайлович - начальник учебно-организационного отдела факультета повышения квалификации и переподготовки кадров НИЯУ МИФИ, SPIN-код: 8003-4963, ORCID:0000-0003-2968-0831, VMKalashnik@mephi.ru
Каминский Владимир Ильич - д-р тех. наук, проф., начальник отдела мероприятий исполнительного офиса Программ и Проектов развития НИЯУ МИФИ во взаимодействии с ГК «Росатом», SPIN-код: 3802-1546, ORCID: 0009-0002-2103-208X, VIKaminskij@mephi.ru Киреев Сергей Васильевич - д-р физ.-мат. наук, проф., директор Центра мониторинга и рейтинговых исследований, декан факультета повышения квалификации и переподготовки кадров, SPIN-код: 1717-0612, 0RCID:0000-0002-3576-2203, SVKireyev@mephi.ru Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия Адрес: 115409, Москва, Каширское ш., 31
Аннотация. В статье приведены результаты анализа показателей эффективности групп университетов-участников направления «Исследовательское лидерство» (далее -исследовательский трек) программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». Для решения этой задачи был использован метод «смещённого идеала», позволяющий наглядно сравнивать агрегированные показатели деятельности трёх групп университетов. Проведён сравнительный анализ показателей специальной части показателей, агрегированных показателей базовой и специальной частей в 2022 году. Для оценки динамики деятельности университетов в период 2020-2022 гг. проведено рассмотрение агрегированных показателей специальной части. Показано, что показатели эффективности специальной части, достигнутые университетами-участниками Программы, хорошо согласуются с результатами общей оценки, принятой Советом в конце 2023 года. Установлено, что достижение показателей эффективности реализации университетам своих программ развития оказали заметное влияние на позиции участников исследовательского трека, в том числе, позволили впервые с начала реализации Программы в полной мере проявиться механизму ротации - 30% университетов-участников исследовательского трека изменили свои группы.
Ключевые слова: программа «Приоритет-2030», исследовательское лидерство, метод «смещённого идеала», показатели эффективности университетов
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. © Гусева А.И., Калашник В.М., Каминский В.И., Киреев С.В. , 2024.
И]
Для цитирования. Гусева А.И., Калашник В.М., Каминский В.И., Киреев С.В. Анализ показателей эффективности университетов-участников исследовательского трека программы «Приоритет-2030» // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 3. С. 49-63. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-33-3-49-63
Performance Indicators Analysis of Universities Participating in the Priority 2030 Program Research Track
Original article
DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-3-49-63
Anna I. Guseva - Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Department of Economics and Management in Industry, SPIN-code: 5610-3412, ORCID: 0000-0002-7236-1257, AIGuseva@mephi.ru Viacheslav M. Kalashnik - Head of Educational and Administrative Department of Advanced Training and Staff Retraining Faculty, SPIN-code: 8003-4963, ORCID: 0000-0003-2968-0831, VMKalashnik@mephi.ru
Vladimir I. Kaminsky - Dr. Sci. (Engineering), Prof., Head of the Events Department of the Executive Office of MEPhI Development Programs and Projects in cooperation with Rosatom State Corporation, SPIN-code: 3802-1546 VIKaminskij@mephi.ru
Sergey V. Kireev - Dr. Sci. (Phys.-Math.), Prof., Dean of Advanced Training and Staff Retraining Faculty, Director of the Monitoring and Rankings Research Center, SPIN-code: 1717-0612, ORCID: 0000-0002-3576-2203, SVKireyev@mephi.ru
National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia Address: 31, Kashirskoe shosse, Moscow, 115409, Russian Federation
Abstract. The article presents the results of performance indicators analysis of groups of universities participating in "Leadership in Research" track (hereinafter referred to as the research track) of the strategic academic leadership program Priority 2030. To solve this problem, the displaced ideal method was used, which allows to compare the aggregated performance indicators of three groups of universities. The comparative analysis of the special part performance indicators was carried out and also included aggregated indicators of basic and special parts in 2022. To assess the dynamics of universities' activities in 2020-2022, aggregated indicators of the special part were analyzed. The research showed that special part performance indicators achieved by universities participating in the Program correspond quite well with the results of the general assessment, accepted by the Council at the end of 2023. It was found that the achievement of performance indicators for universities in implementing their development programs had a significant impact on the positions of participants in the research track and enabled the rotation mechanism to be launched in full power for the first time since the beginning ofthe Program. As a result, 30% ofuniversities in the research track changed their groups.
Keywords: Priority 2030 program, leadership in research, Displaced Ideal Method, university performance indicators
Cite as: Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminsky, V.I., Kireev, S.V. (2024). Performance Indicators Analysis of Universities Participating in the Priority 2030 Program Research Track. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 33, no. 3, pp. 49-63, doi: 10.31992/0869-3617-2023-33-3-49-63 (In Russ., abstract in Eng.).
Введение
В конце 2023 г. Советом по поддержке программ развития университетов программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» (далее - Совет, программа «Приоритет-2030» или Программа, соответственно) были подведены очередные итоги работы участников Программы1. По итогам заседания Совета в 2023 г. общее количество университетов - получателей гранта программы «Приоритет-2030» сократилось по сравнению с предыдущим годом с 122 до 118. При этом 76 университетов получили только базовую часть гранта (в 2022 г. таких университетов было 74) и 42 участника получили специальную часть гранта (годом ранее было 48). Количество участников исследовательского трека сократилось с 17 до 15, а по направлению «Территориальное и/ или отраслевое лидерство» (далее - территориально-отраслевой трек) - с 31 до 27. В целом необходимо отметить, что впервые в 2023 г. в полной мере начал реализовываться заложенный в Программу механизм ротации университетов-участников, который затронул более 40% университетов. Во многом такие значительные изменения в позициях университетов связаны с существующей методикой оценки реализации программ развития университетов-участников, при которой 50% в итоговый результат вносят показатели эффективности и 50% - оценка Совета.
Программа «Приоритет-2030» в настоящее время является самой масштабной стратегической инициативой в области высшего образования. Её успешная реализация позволит сформировать большую группу конкурентоспособных университетов (более 100), которые должны внести существенный вклад в социально-экономическое и научно-технологическое развитие регионов и страны в целом.
Обсуждению задач Программы, анализу деятельности университетов в рамках её реа-
лизации посвящён ряд работ [1-10]. Так, ряд авторов рассматривают влияние Программы на повышение качества высшего образования [1-3], другие - основное внимание уделяют управлению инновациями и интеллектуальной собственностью, трансферу разработок и технологий, которые смогут повысить конкурентоспособность российских предприятий и увеличить их технологический потенциал [4-6]. Ряд работ посвящён анализу деятельности групп университетов - участников треков «Исследовательское лидерство» и «Территориальное и(или) отраслевое лидерство» программы «Приоритет-2030» [7-10].
Безусловно, программа «Приори-тет-2030» направлена и на решение других проблем высшего образования. Так, в ряде работ анализируются проблемы наметившегося разрыва между современными потребностями общества и возможностями высшей школы (острая нехватка подготовленных научно-технических кадров, способных работать на производстве; истощение научно-технологических заделов, отсутствие прорывных технологий) [11-14].
Отмечая разрыв между профессиональными компетенциями выпускника и спросом на человеческий капитал со стороны работодателей, авторы объясняют причины его возникновения по-разному [11; 14]. В частности, ряд исследователей винят в этом Болонскую систему [12; 13], которая дала немалый положительный опыт, особенно в технологии образовательного процесса, но не сработала, по мнению авторов данного исследования, в плане достижения главной номинированной цели - повысить уровень образования.
Объективные технологические вызовы, такие как цифровизация и широкие возможности онлайн-образования, требуют от высшей школы не только изменения педагогических практик, но и особенно современного оснащения учебных заведений для обеспечения качества образования [15-17].
1 Официальный сайт программы «Приоритет-2030». URL: https://www.priority2030.ru/upload/medialib rary/l33/lyqvsfb916rv0m8qyienquuq'u0tb1c5/VF_75_pr.pdf (дата обращения: 19.01.2024).
"Cultivating a Sense of Duty and Responsibility to Society": "Service-Learning" Approach in China
В рамках цифровизации отечественное образование достигло достаточно значимых результатов в применении дистанционных технологий и электронного обучения. Например, в 2022/23 учебном году 48% российских студентов обучались с применением дистанционных технологий (после 13% в 2019/20 учебном году)2.
Тем не менее, ряд авторов подвергает критическому анализу воздействие цифровых технологий на высшее образование [15; 16]. В частности, обсуждается ряд правовых пробелов, а также угрозы развития недобросовестной конкуренции со стороны вузов, не контролирующих должным образом применение цифровых технологий студентами и преподавателями [17].
Несмотря на усиливающееся санкцион-ное давление, перед высшей школой России, в том числе и перед участниками программы «Приоритет-2030», остаётся задача не только сохранения, но и развития международной деятельности. При этом как возникают новые, так и остаются старые проблемы, связанные с привлечением иностранных учащихся, официальным признанием отечественных дипломов на уровне межпправи-тельственных соглашений, доступа отечественных университетов к мировой научной информации, позиционирования ведущих университетов в глобальных рейтингах и др. [18-19].
Важным вызовом для российского образования в течение достаточно длительного периода является старение преподавательских кадров, потеря мотивации и отсутствие социальных лифтов для молодых преподавателей [20-23]. Данная проблема активно обсуждается в академической среде. По результатам исследования [22], 43,7% респондентов считают профессию преподава-
теля вуза «скорее не престижной», при этом 31,8% считают, что престиж преподавателя «значительно снизился» за последние 10 лет. Низкая привлекательность профессии преподавателя высшей школы приводит к резкому уменьшению численности преподавателей, вымыванию молодёжи из вузовского сообщества и небольшому притоку в него [20-22]. Так, к 2021 г. доля старшей возрастной группы (старше 65 лет) возросла до 49%, а доля преподавателей моложе 30 лет уменьшилась до 4,8% [23].
Также вызывает обеспокоенность уменьшение доли преподавателей, имеющих научные звания и степени, в том числе из-за последствий коронавирусной пандемии. Так, среди ППС в вузах удельный вес докторов наук составляет 15,8%, кандидатов наук -58,1%, профессоров - 10,4%, доцентов -38,2% [21]. Причём доля людей старше 65 лет на 2021 г. составила 54% среди профессоров, 16,4% среди доцентов, 10% среди старших преподавателей и даже 3,2% среди ассистентов [23].
Реализация программы «Приори-тет-2030» во многом связана с решением перечисленных задач, что нашло отражение в системе показателей Программы. Они разбиты на три группы: показатели результата, показатели эффективности базовой части (эти показатели одинаковы для всех университетов-участников), а также показатели специальной части, которые отличаются для исследовательского и отраслевого треков.
К показателям результативности отно-сится3:
• ПРГ1. Численность лиц, прошедших обучение по дополнительным профессиональным программам в университете, в том числе посредством онлайн-курсов;
2 Образование в цифрах: 2023: краткий статистический сборник / Т.А. Варламова, Л.М. Гохберг, О. К. Озерова и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2023. С. 118. URL: https://www.hse.ru/primarydata/ovz2023 (дата обращения: 19.01.2024).
3 Официальный сайт программы «Приоритет-2030». URL: https://priority2030.ru/upload/iblock/20e/e3 q2c80s6s9ulaclghmu0hjuiu63bxzz/Postanovlenie_Pravitelstva_29_11_23_2018-_3_.pdf (дата обращения: 19.01.2024).
• ПРГ2. Количество реализованных проектов, в том числе с участием членов консорциума (консорциумов).
Показатели базовой части для всех участников Программы [7-10]:
• Р1(б). Объём НИОКР на 1 НПР;
• Р2(б). Доля преподавателей в возрасте до 39 лет в общей численности преподавателей;
• Р3(б). Доля студентов бакалавриата, специалитета, магистратуры получивших на бесплатной основе дополнительную квалификацию, в общей численности студентов;
• Р4(б). Доходы университета от приносящей доход деятельности на 1 НПР;
• Р5(б). Количество обучающихся по программам профессиональной переподготовки на «цифровой кафедре» посредством получения дополнительной квалификации по ИТ-профилю;
• Р6(б). Объём затрат на НИР из собственных средств университета на 1 НПР.
Показатели специальной части для исследовательского трека [7-8]:
• Р4 (с1). Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности исследователей;
• Р5 (с1). Объём НИОКР (без учёта государственного задания) на 1 НПР;
• Р6 (с1). Объём доходов от результатов интеллектуальной деятельности на 1 НПР;
• Р7 (с1). Доля магистрантов, аспирантов в общей численности обучающихся;
• Р8 (с1). Доля иностранных магистрантов, аспирантов в общей численности магистрантов и аспирантов.
Указанные выше показатели наглядно демонстрируют, что деятельность университетов - участников Программы, в том числе для исследовательского трека, оценивается с точки зрения развития научно-технологических заделов и подготовки научно-технических кадров (Р1(б), Р3(б), Р6(б), Р5 (с1), Р6 (с1), Р7 (с1)), цифровизации и широких возможностей онлайн-образования (ПРГ1, Р5(б)), интернационализации (Р8 (с1)) и увеличение числа молодых преподавателей и исследователей (Р2(б), Р4 (с1)).
Таким образом, используемая система показателей программы «Приоритет-2030» позволяет количественно оценивать развитие научно-образовательного потенциала университетов.
Целью настоящей работы является анализ деятельности групп университетов -участников исследовательского трека при реализации их программ развития на основе показателей эффективности программы «Приоритет-2030».
Данные и методология проведённого исследования
Анализ количественных показателей деятельности университетов проводился на основе метода «смещённого идеала» [7-10; 24].
Метод «смещённого идеала» использовался в двух видах. Для оценки отдельных показателей за «идеал» было принято медианное значение Xmediana для соответствующей группы университетов и смещение Q для i-го университета рассчитывалось по формуле
Xj — Xmedi ana
с, = -
х„
(1)
где X,-- значение показателя для г'-го университета, а Хтах - максимальное значение данного показателя в соответствующей группе университетов.
В этом случае у смещения имеется знак (положительный или отрицательный), и чем смещение больше от «идеальной точки», тем лучше значение показателя.
Метод «смещённого идеала» применялся в два этапа при агрегировании как специальной, так и базовой частей показателей. На первом этапе были определены все смещения по пяти показателям С, (г = 1..., 5) для каждого университета, причём за «идеал» было принято максимальное значение показателя в соответствующей группе университетов по формуле (2):
(2)
На втором этапе определялось среднее геометрическое между этими смещениями.
"Cultivating ai Sense of Duty and Responsibility to Society": "Service-Learning" Approach in China
При таком способе агрегации наилучшими результатами деятельности обладает тот университет в своей группе, который имеет наименьшее смещение от «идеальной» точки.
Для анализа использовались данные Центра социологических исследований - оператора программы «Приоритет-2030» за период 2020-2022 гг.4. Учитывалось, что на заседании Совета в 2023 г. рассматривались результаты работы университетов в 2022 г.
Результаты исследования и их обсуждение
В настоящей работе исследовалась деятельность трёх групп университетов исследовательского трека, которые были сформированы в результате предыдущего (2022 г.) заседания Совета.
Группа 1: ИТМО, МФТИ, НИЯУ МИФИ, ТГУ, ТПУ, НИТУ «МИСиС», ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана (университеты указаны в соответствии с итоговым баллом).
Группа 2: НГУ, СПбПУ, УрФУ, Сеченовский университет, РНИМУ им. Н.И. Пирогова.
Группа 3: РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева, ЮУрГУ, ННГУ, ЮФУ.
Результаты сравнительного анализа значений показателей специальной части по группам университетов за 2022 г. представлены на рисунках 1а, 1б, 16. Анализ проводился по методу «смещённого идеала», где за «идеал» выбрано медианное значение показателя соответствующей группы - чем больше смещение, тем лучше значение показателя.
Согласно данным рисунка 1а, у четырёх университетов Группы 1 (ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ТПУ и ТГУ) значения не менее трёх из пяти показателей специальной части меньше медианного значения. У МФТИ по двум показателям (объём НИОКР на 1 НПР и объём доходов от результатов интеллекту-
альной деятельности на 1 НПР) полученные результаты в три и более раз больше медианных значений. И только один университет НИЯУ МИФИ по всем показателям превосходит медианные значения Группы 1. В Группе 2 (Рис. 1б) только у двух университетов (НГУ и СПбПУ) значения всех пяти показателей выше медианных, у УрФУ значения четырёх показателей практически совпадают с медианными значениями, и только показатель «Доля магистрантов, аспирантов в общей численности обучающихся» немного меньше медианного значения. Для всех университетов Группы 3 значения ряда показателей меньше медианных значений, часть - больше.
Анализ результатов, представленных на рисунке 1, позволяет сделать ряд выводов. По показателю Р4(с1) доля исследователей в возрасте до 39 лет в Группе 1 выше медианного уровня только в 50% университетов группы, в Группе 2 результаты немного лучше - в 60% университетов, в Группе 3 - в 50%. Очевидно, что этого явно недостаточно для решения острой и актуальной проблемы по привлечению и сохранению молодых исследователей в университетах.
По показателю Р8(с1) доля иностранных магистрантов и аспирантов в Группе 1 превышает медианный уровень в 50% университетов группы, в Группе 2 - в 60% университетов, в Группе 3 - в 75%. В целом в исследовательском треке доля иностранных магистров и аспирантов превышает медианный уровень в 10 университетах (из 17). Понятно, что во многом это связано с изменением геополитической ситуации, однако имеющиеся успехи в этом направлении у ряда университетов свидетельствуют о возможности развития этого направления, в частности, за счёт выхода на новые международные образовательные рынки.
На рисунках 2-4 представлены агрегированные результаты показателей базовой
4 Официальный сайт программы «Приоритет-2030». URL: https://www.priority2030.ru/analytics (для данных за 2017-2020 гг. дата обращения: 12.06.2022; для данных за 2021 г. дата обращения: 30.01.2023, для данных за 2022 г. дата обращения 19.01.2024).
Рис. 1. Результаты деятельности групп университетов исследовательского трека по методу «смещённого идеала» (специальная часть), смещение относительно медианы группы: а - Группа 1; б - Группа 2; в - Группа 3 Fig. 1. Performance results of groups of universities in the research track using the Displaced Ideal Method (special part), an offset relative to the median of the group: а - Group 1; б - Group 2; в - Group 3
1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 -0,20 -0,40
0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 -0,20 -0,40 -0,60
0,60 0,40 0,20 0,00 -0,20 -0,40 -0,60
II..I
|| I МИСиС
ВШЭ МГТУ
■I
МИФИ МФТИ ■ ИТМО
| ИТМО- ■ ■ !■ -| ГЦ |'Пу
| Р4(с1) | Р5(с1) | Р6(с1) Ш Р7(с1) Ш Р8(с1)
УрФУ
Сеченовский ун-т
г
■I
..III
I
п
| Р4(с1) ИР5(с1) | Р6(с1) ИР7(с1) ИР8(с1)
II.
ЮуРГУ
_ ННГУ
||
| Р4(с1) ИР5(с1) ИР6(с1) ИР7(с1) ИР8(с1)
а
ТГУ
б
НГУ
СПбПУ
в
и специальной частей, полученных на основе метода «смещённого идеала», в котором за «идеал» выбрано максимальное значение соответствующего показателя, а сама агрегация строится по принципу среднего геометрического. То есть, в отличие от предыдущего рисунка, чем меньше смещение (ближе к нулевому значению), тем лучшие значения показателей достигнуты университетами.
В Группе 1 (Рис. 2а) по значениям агрегированного показателя специальной части четыре университета (МГТУ им. Н.Э. Баумана, ВШЭ, ТПУ и ТГУ) показывают более слабые результаты по сравнению с другими четырьмя университетами. Отметим, что проведённый анализ динамики за 2020-2022 гг. по методу «смещённого идеала» также свидетельствует об отставании этих университетов по агрегированному показателю специальной
"Cultivating a Sense of Duty and Responsibility to Society": "Service-Learning" Approach in China
Рис. 2. Агрегированные результаты деятельности университетов исследовательского трека по методу «смещённого идеала» (Группа 1): a - агрегированные результаты деятельности университетов за 2022 г. (базовая и специальная части); б - динамика изменения агрегированных показателей
специальной части за 2020-2022 гг. Fig. 2. Aggregated performance results ofuniversities in the research track using the Displaced Ideal Method (Group 1): а - aggregated results of universities' activity for 2022 (basic and special parts); б - dynamics of changes in the aggregated indicators ofthe special part for 2020-2022
МИФИ МФТИ ИТМО МИСиС ВШЭ МГТУ ТПУ ТГУ
■ Спец_часть Щ Баз_часть
МИФИ МФТИ ИТМО МИСИС ВШЭ МГТУ ТПУ ТГУ
■ 2020 ■ 2021 ■ 2022
части (Рис. 2б). При этом за 2022 г. значение агрегированного показателя специальной части наилучшее у МФТИ среди участников Группы 1, а базовой части у ВШЭ.
Важно отметить, что указанный в настоящей статье подход к оценке деятельности университетов исследовательского трека достаточно хорошо согласуется с результатами Совета по итогам очередного года реализации программы «Приоритет-2030». Семь университетов из восьми участников Группы 1 продолжили участие в этой группе и только один университет (ТПУ) покинул эту группу. Очевидно, что окончательное решение по ротации участников Группы 1 было принято на основании общей оценки Совета, учитывающей как достижение показателей эффективности, так и отчёт команд универ-
ситетов о реализации программ развития в отчётный период.
В Группе 2 (Рис. 3а) в соответствии со значением агрегированного показателя специальной части выделяется подгруппа из двух университетов (Сеченовский университет и РНИМУ им. Н.И. Пирогова), которые отстают от других университетов группы. Анализ динамики этого агрегированного показателя за 2020-2022 гг. показывает, что существенно улучшил свои результаты в 2022 г. по сравнению с предыдущим годом НГУ, а РНИМУ им. Н.И. Пи-рогова ухудшил (Рис. 3б). Важно отметить, что относительно низкие значения показателей специальной части программы «При-оритет-2030» Сеченовского университета и РНИМУ им. Н.И. Пирогова нашли отражение в общей оценке Совета, которое
Рис. 3. Агрегированные результаты деятельности университетов исследовательского трека по методу «смещённого идеала» (Группа 2): а - агрегированные результаты деятельности университетов за 2022 год (базовая и специальная части); б - динамика изменения агрегированных показателей специальной части за 2020-2022 гг. Fig. 3. Aggregated performance results of universities in the research track using the Displaced Ideal Method (Group 2): а - aggregated results of universities' activity for 2022 (basic and special parts); б - dynamics of changes in the aggregated indicators of the special part for 2020-2022
0,30 0,20 0,10 0,00 0,30 0,20 0,10 ■ 0,00 а J Урс 1 1 ll .1 1 W НГУ Сеченовский СПбПУ РНИ ун-т Ш Спец_часть | Баз_часть МУ
б JL II. II УрФУ НГУ Сечено УН ■ 2020 ■ 2021 1111 вский СП -т ■ 2022 Ii L бПУ РНИМУ
привело к ухудшению их позиций среди участников исследовательского трека - эти университеты были переведены из Группы 2 в Группу 3.
Похожая ситуация сложилась и в Группе 3 - в соответствии со значениями агрегированных показателей специальной части выделяется подгруппа из двух университетов (ЮУрГУ и ННГУ), которые отстают от других университетов этой группы (Рис. 4а). Из анализа динамики агрегированных показателей специальной части за 2020-2022 гг. следует, что в 2022 г. ЮУрГУ несколько улучшил свои результаты по сравнению с 2021 г., однако его значение как и у ННГУ оказались заметно хуже по сравнению с РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева и ЮФУ (Рис. 4б). Как и при оценке деятельности университетов Групп 1 и 2 оценка Совета хорошо коррелирует с анализируемыми результатами, и именно эти два университета
ЮУрГУ и ННГУ покинули исследовательский трек и в 2024 г. и будут получать только базовую часть гранта.
В настоящей работе был проведён анализ достижения базовых показателей университетами - участниками всех трёх групп исследовательского трека в 2022 г. (Рис. 2-4). Согласно приведённым данным большая часть участников исследовательского трека повышенное внимание уделяла показателям специальной части, а не базовой, поскольку именно показатели специальной части оказывали прямое влияние на распределение основных средств, выделяемых в Программе. Так, 75% университетов в Группе 1 имеют лучшие результаты агрегированного показателя специальной части по сравнению с базовой - 60% университетов в Группе 2 и 50% в Группе 3. Это свидетельствует о том, что существующий в настоящее время подход в оценке деятельности университе-
"Cnltivoting a Sen it of Dnury and RResponsitility to Sotiety": "Service-Learning" Approach in China
Рис. 4. Агрегированные результаты деятельности университетов исследовательского трека по методу «смещённого идеала» (Группа 3): а - агрегированные результаты деятельности университетов за 2022 г. (базовая и специальная части); б - динамика изменения агрегированных показателей
специальной части за 2020-2022 гг. Fig. 4. Aggregated performance results ofuniversities in the research track using the Displaced Ideal Method (Group 3): а - aggregated results of universities' activity for 2022 (basic and special parts); б - dynamics of changes in the aggregated indicators ofthe special part for 2020-2022
0,30 0,20 ■ 0,10 ■ 0,00 0,30 0,20 0,10 0,00 а а РГАУ Ю ■ Спец_ч III. УрГУ ННГУ асть ■ Баз_часть |] ФУ
II РГАУ ЮУ ■ 2020 III рГУ НН ■ 2021 ■ 2022 II ГУ ЮФУ
тов - участников специальных треков, при котором роль базовых показателей невелика, несмотря на их важность, возможно, требует корректировок.
Как уже отмечалось выше, механизм ротации вузов, заложенный в концепцию программы «Приоритет-2030», в 2023 г. воплотился в полной мере. Даже в исследовательском треке по сравнению с предыдущим годом изменили свои позиции в группах 30% университетов: четыре университета (ТПУ, РНИМУ им. Н.И. Пирогова, Сеченовский университет, ННГУ) ухудшили свои позиции, при этом ННГУ вообще покинул исследовательский трек и только один университет (ЮФУ) улучшил свои позиции перейдя из Группы 3 в Группу 2. Важно понимать, особенно руководству указанных вузов, насколько позиции их университетов сильны или слабы в новых группах. Был проведён анализ показателей эффективности специ-
альной части для этих университетов, оставшихся в исследовательском треке, методом «смещённого идеала» относительно медиан новых групп, результаты которого представлены на рисунке 5.
Данные рисунка 5 показывают, что только ТПУ имеет относительно высокие результаты по сравнению с университетами - участниками новой группы (по трём показателям из пяти), при этом он уступает им по доле молодых исследователей и объёму доходов от результатов интеллектуальной деятельности. Что касается Сеченовского университета и РНИМУ им. Н.И. Пирогова, то их позиции по показателям специальной части даже после перехода в Группу 3 уступают большинству университетов этой группы, в частности, по объёму доходов от интеллектуальной деятельности, по доле молодых исследователей, по доля иностранных магистрантов и аспирантов. Другими словами,
Рис. 5. Показатели эффективности специальной части за 2022 г. университетов исследовательского трека, изменивших свои группы, по методу «смещённого идеала» в новых группах Fig. 5. Special part performance indicators for 2022 of the research track universities, that have changed their groups, using the Displaced Ideal Method in their new groups
»ТПУ A
из Группы 1 Я
в ГрУппу2
ЮФУ из Группы 3 в Группу 2
0,70
0,60 ' Щ I Сеченовский ун-т I РНИМУ
0,50 ■ И из Группы 2 И из Группы 2
0,40 Л в Группу 3 Л в Группу 3
0,30 0,20 0,10 0,00 -0,10 -0,20 -0,30 -0,40 -0,50
I*' ■ | | ■ ■ |
■ Р4(с1) ■ Р5(с1) ■ Р6(с1) ■ Р7(с1) ■ Р8(с1)
вполне возможно, если не будут сделаны соответствующие выводы, то они могут покинуть исследовательский трек.
Заключение
Проведён анализ деятельности групп университетов, входивших в исследовательский трек программы «Приоритет-2030», по показателям базовой и специальной частей. Рассмотрены агрегированные результаты деятельности университетов. Исследование осуществлялось методом «смещённого идеала», обеспечивающего получение наглядных данных, позволяющих дать объективное сравнение успехов и недоработок университетов по направлениям деятельности.
Установлено, что показатели эффективности специальной части, достигнутые университетами - участниками Программы, хорошо согласуются с результатами общей оценки, принятой Советом в конце 2023 г. Важно, что эти результаты оказали заметное влияние на позиции университетов исследо-
вательского трека, в том числе позволили впервые с начала реализации Программы в полной мере проявиться механизму ротации - 30% университетов - участников исследовательского трека изменили свои группы. При этом четыре университета ухудшили свои группы, из которых один университет покинул исследовательский трек, и только один университет улучшил свою позицию перейдя из Группы 3 в Группу 2.
Установлено, что большинство университетов исследовательского трека основное внимание уделяли показателям эффективности специальной части, а не базовой. Этот подход необходимо будет менять, поскольку в принятых в декабре 2023 г. Постановлениях Правительства5 предусмотрены изменения в оценке деятельности университетов -участников программы «Приоритет-2030». В частности, будут оцениваться не только фактически достигнутые значения показателей, но и их динамика (по сравнению с 2020 г.) и выполнение плана.
5 Официальный сайт программы «Приоритет-2030». URL: https://priority2030.ru/upload/iblock/bca/ t2wnf3n41mbeq6xthdj7fxbwuf735g6q/Postanovlenie_Pravitelstva_29_n_23_2019-_2_.pdf (дата обращения: 12.02.2024); https://priority2030.ru/upload/iblock/20e/e3q2c80s6s9ulaclghmu0hjuiu63bxzz/ Postanovlenie_Pravitelstva_29_11_23_2018-_3_.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
"Cultivoting u Senst of Diary and Responsibility to Society": "Service-Learning" Approach in China
Литература
1. Молитвин М.Н, Суязов В.В. Программы стратегического академического лидерства в России: прошлое и будущее // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2021. Т. 20. № 3. С. 432-452. DOI: 10.21638/l170l/spbu08.2021.307
2. Серебряков А.А. Обзор программы стратегического академического лидерства «При-оритет-2030» // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3. № 3. С. 236-241. DOI: 10.1918l/smtp.2021.3.3.12
3. Герцик Ю. Г., Московкин В. М. Повышение конкурентоспособности российских вузов и роль государственных программ в развитии высшего образования // Экономика науки.
2021. № 7(1). C. 39-50. DOI: 10.22394/2410-132X-2021-7-1-39-50
4. Ladyrev, D. 2023. Factors Affecting R&D Share in University Revenues: Case of Russia // Journal of Risk and Financial Management. Vol. 16. No. 2. P. 80. DOI: 10.3390/jrfm16020080
5. Лавриненко Я.Б. Инновационная активность университетов Российской Федерации и показатели программы «Приоритет 2030» // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13. № 3. С. 1675-1698. DOI: 10.18334/vinec.13.3.119150
6. Шаварова С.В, Шипилов Н.Ю. Анализ инновационной составляющей в программе «При-оритет-2030» // Актуальные вопросы учёта и управления в условиях информационной экономики. 2022. № 4. С. 657-666. EDN: OIJTEY.
7. Гусева А.И, Калашник В.М, Каминский В.И, Киреев С.В. Исследовательское лидерство программы «Приоритет-2030»: факторы успеха // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 1. С. 42-58. DOI: 10.31992/0869-36172022-31-1-42-58
8. Гусева А.И, Калашник В.М, Каминский
B.И., Киреев С.В. Первый год реализации программы «Приоритет-2030»: позитивные результаты и проблемные направления университетов исследовательского трека // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 3.
C. 9-25. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-3-9-25
9. Гусева А.И, Калашник В.М, Каминский В.И., Киреев С.В. Анализ деятельности групп университетов трека «Территориальное и отраслевое лидерство» программы «Приори-тет-2030» // Высшее образование в России.
2022. Т. 31. № 4. С. 9-28. DOI: 10.31992/08693617-2022-31-4-9-28
10. Гусева А.И, Калашник В.М, Каминский
B.И, Киреев С.В. Первые успехи и неудачи университетов-участников трека «Территориальное и отраслевое лидерство» программы «Приоритет-2030» // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 7. С. 48-66. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-7-48-66
11. Тодис Л.М, Виноградова Т.В, Андронычева
A.С. Современные проблемы высшего образования в России и возможные пути их решения // Современное педагогическое образование 2023. № 3. С. 78-81. EDN: HWCXES.
12. Молчанов И. Н. Высшая школа России: новый этап реформирования // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2022. Т. 12. № 5. С. 203-214. DOI: 10.21869/2223-1552-2022-12-5-203-214
13. Васильева Н.В, Васильев КВ. К вопросу о переосмыслении глобальных подходов и практик в отечественном профессиональном образовании // ЦИТИСЭ. 2022. Т. 32. № 2.
C. 452-460. DOI: 10.15350/2409-7616.2022.2.39
14. Кетоева Н. Л., Киселева М. А., Драницына
B. К. Классификация рисков в образовательной деятельности высших учебных заведений, участвующих в проекте «Приоритет-2030» // Вестник Сургутского государственного университета. 2022. № 3 (37). С. 6-15. DOI: 10.34822/2312- 3419-2022-3-6-15
15. Пашков М.В, Пашкова В.М. Проблемы и риски цифровизации высшего образования // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 3. С. 40-57. DOI: 10.31992/0869-3617-202231-22-3-40-57
16. Боровских А.В. Об условиях введения дистанционного обучения в российских вузах // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 12. С. 29-47. DOI: 10.31992/0869-36172023-32-12-29-47
17. Сорокин С.Б, Филинских А.Д. Подготовка образовательных программ проекта «цифровая кафедра» программы «Приоритет 2030» НГТУ им. Р.Е. Алексеева // Инновационные технологии в образовательной деятельности. Материалы XXV Международной научно-методической конференции. Нижний Новгород, 2023. С. 289-293. DOI: 10.46960/ intech_2022_289
18. Никитенко Е.В. Интернационализация высшего образования в России: в поисках путей развития // Высшее образование в России.
2023. № 5. С. 125-137. DOI: 10.31992/0869- лы: социальный контекст и критерии изме-
3617-2023-32-5-125-137 рения // Высшее образование в России. 2023.
19. Kochetkov D. Review of the Russian-language Т. 32. № 5. С. 112-124. DOI: 10.31992/0869-academic literature on university rankings and 3617-2023-32-5-112-124
a global perspective // Humanities and Social 23. Пугач В.Ф. Ещё раз о возрасте преподава-
Sciences Communications. 2023. Vol. 10. Article телей в российских вузах: старые проблемы
no. 576. DOI: 10.1057/s41599-023-02082-2 и новые тенденции // Высшее образование
20. Рябинина М.В. Вовлечение преподавателей в России. 2023. Т. 32. № 3.С. 118-133. DOI: вуза в реализацию программы «Приоритет 10.31992/0869-3617-2023-32-3-118-133
2030» как фактор их личностно-професси- 24. Guseva АЛ,, Kalashnik V.M, Kaminskii V.I,
онального развития // Современная наука: Kireev S.V. Key Performance Indicators of Russian
актуальные проблемы теории и практики. Universities for 2015-2018: Dataset and Bench-
Серия: Познание. 2022. № 1. С. 44-46. DOI: marking Data // Data in Brief, 2022. Vol. 40. Ar-
10.37882/2500-3682.2022.01.10 ticle no. 107695. DOI: 10.1016/j.dib.2021.107695
21. Амбарова П.А., Зборовский Г.Е. Научно-
педагогическое сообщество в российских Благодарности. Данное исследование вузах в условиях осуществления программы
•L 3 ^ 1 1 было выполнено при поддержке Программы
«Приоритет-2030»: проблемы и перспективы 1Ш1Т,, ,
и f ✓ г, »„oí т и развития НИЯУ МИФИ в рамках програм-// Высшее образование в России. 2022. Т. 31.
№ 1. С. 59-71. DOI: 10.31992/ 0869-3617-2022- мы «Приоритет-2030». 31-1-59-71
22. Осьмук А.А, Яблонская В.А. Социальное Статья поступила в редакцию 16.02.2024 самочувствие преподавателей высшей шко- Принята к публикации 18.03.2024
References
1. Molitvin, M.N., Suyazov, V.V. (2021.). Strategic academic leadership programs in Russia: Past and future. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Menedzhment = Vestnik of Saint Petersburg University. Management. Vol. 20, no. 3, pp. 432-452, doi: 10.21638/11701/ spbu08.2021.307 (In Russ., abstract in Eng.).
2. Serebriakov, A.A. (2021). Overview of the Priority 2030 Strategic Academic Leadership Program. Upravlenie naukoj: teorija i praktika = Science Management: Theory and Practice. Vol. 3, no. 3, pp. 236-241, doi: 10.19181/smtp.2021.3.3.12 (In Russ., abstract in Eng.).
3. Gertsik, Yu.G., Moskovkin, V. M. (2021). Improving the Competitiveness of Russian Universities and the Role of State Programs in the Development of Higher Education. Ekonomika nau-ki = Economics of Science. Vol. 7, no. 1, pp.39-50, doi: 10.22394/2410-132X-2021-7-1-39-50 (In Russ., abstract in Eng.).
4. Gladyrev, D. (2023). Factors Affecting R&D Share in University Revenues: Case of Russia. Journal of Risk and Financial Management. Vol. 16, no. 2, p. 80, doi: 10.3390/jrfm16020080
5. Lavrinenko, Ja.B. (2023). [Innovative activity of universities in the Russian Federation and indicators of the Priority 2030 program]. Voprosy Innovacionnoj Jekonomiki = Russian Journal of Innovation Economics. Vol. 13, no. 3, pp. 1675-1698, doi: 10.18334/vinec.13.3.119150 (In Russ.).
6. Shavarova, S.V., Shipilov, N.Yu. (2022). [Analysis of the Innovation Component in the Priority 2030 Program]. In: Odintsova, T., M. (Eds). Aktual"nye Voprosy Ucheta i Upravleniya v Usloviyakh Informatsionnoi Ekonomiki [Topical Issues of Accounting and Management in the Information Economy]. Sevastopol. Vol. 4, pp. 657-666. Available at: https://www.elibrary.ru/ download/elibrary_50305408_97025124.pdf (accessed 07.02.2024) (In Russ., abstract in Eng.).
7. Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminsky, V.I., Kireev, S.V. (2022). Research Leadership of "Priority 2030" Program: Success Factors. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 31, no. 1, pp. 42-58, doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-1-42-58 (In Russ., abstract in Eng.).
"(Cultivating a Sense of Duty and Responsibility to Society": "Service-Learning" Approach in China
8. Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminsky, V.I., Kireev, S.V. (2023). The first year of the Priority 2030 program implementation: positive results and problem areas of research track universities. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 32, no. 3, pp. 9-25, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-3-9-25 (In Russ., abstract in Eng.).
9. Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminsky, V.I., Kireev, S.V. (2022). Analysis of Performance of University Groups Belonging to "Leadership in the Region and/or Industry" Track of "Priority 2030" Program. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 31, no. 4, pp. 9-28, doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-4-9-28 (In Russ., abstract in Eng.).
10. Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminsky, V.I., Kireev, S.V. (2023). First Successes and Failures of Universities Participating in "Leadership in the Region and/or Industry" Track of the "Priority 2030" Program. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 32, no. 7. pp. 48-66, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-7-48-66 (In Russ., abstract in Eng.).
11. Todis, L.M., Vinogradova, T.V., Andronycheva, A.S. (2023). Modern Problems of Higher Education in Russia and Possible Solutions. Sovremennoe pedagogicheskoe obrazovanie = Modern Pedagogical Education. No. 3, pp. 78-81. Available at: https://spo-magazine.ru/upload/ibloc k/2d8/31ki4cidvx2bitsvosvr4vmwmlowkuom/Cn0%20№3%202023.pdf (accessed 07.02.2024) (In Russ., abstract in Eng.).
12. Molchanov, I.N. (2022). Higher School of Russia: a New Stage of Reform. Izvestiya Yugo-Za-padnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika. Sotsiologiya. Menedzhment = Proceedings of the Southwest State University. Series: Economics, Sociology and Management. Vol. 12, no. 5, pp. 203-214, doi: 10.21869/2223-1552-2022-12-5-203-214 (In Russ., abstract in Eng.).
13. Vasil'eva, N.V., Vasil'ev, K.V. (2022). On the Issue of Rethinking Global Approaches and Practices in Domestic Vocational Education. CITISJe = CITISE. Vol. 2, no. 32, pp. 452-460, doi: 10.15350/2409-7616.2022.2.39 (In Russ., abstract in Eng.).
14. Ketoeva, N.L., Kiseleva, M.A., Dranitsyna, V.K. (2022). Classification of Risks in Educational Activities of Higher Educational Institutions Participating in the Priority-2030 Project. Vestnik Surgutskogo gosudarstvennogo universiteta = Surgut State University Journal. Vol. 37, no. 3, pp. 6-15, doi: 10.34822/2312-3419-2022-3-6-15 (In Russ., abstract in Eng.).
15. Pashkov, M.V., Pashkova, V.M. (2022). Problems and Risks of Digitalization in Higher Education. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 31, no. 3, pp. 40-57, doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-3-40-57 (In Russ., abstract in Eng.).
16. Borovskikh, A.V. (2023). On the Conditions for the Introducing Distance Learning in Russian Universities. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 32, no. 12, pp. 29-47, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-12-29-47 (In Russ., abstract in Eng.).
17. Sorokin, S.B., Filinskih, A.D. (2023). [Preparation of educational programs for the "Digital Department" project of the "Priority 2030" program of NSTU. R.E. Alekseeva]. In: Samerhanova, Je.K., Jashin, S.N. (Eds). Dvadcat' pjataja Mezhdunarodnaja nauchno-metodicheskaja konfer-encija "Innovacionnye tehnologii v obrazovatel"noj dejateV'nosti" [Innovative Technologies in Educational Activities]. Nizhny Novgorod: Nizhny Novgorod State Technical University named after. R.E. Alekseeva Publ., pp. 289-293, doi: 10.46960/intech_2022_289 (In Russ.).
18. Nikitenko, E.V. (2023). Internationalization of Higher Education in Russia: in Search for Development. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 32, no. 5, pp. 125-137, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-5-125-137 (In Russ., abstract in Eng.).
19. Kochetkov, D. (2023). Review of the Russian-language academic literature on university rankings and a global perspective. Humanities and Social Sciences Communications. Vol. 10, article no. 576, doi: 10.1057/s41599-023-02082-2
20. Riabinina, M.V. (2022). Participation of academic staff in the program "Priority 2030" for their personal and professional development. Sovremennaja nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Serija: Poznanie = Modern Science: Actual Problems of Theory & Practice. Series: Cognition. No. 1, pp. 44-46, doi: 10.37882/2500-3682.2022.01.10 (In Russ., abstract in Eng.).
21. Ambarova, P.A., Zborovsky, G.E. (2022). Scientific and Pedagogical Community in Russian Universities in the Context of the Program «Priority 2030» Implementation: Problems and Prospects. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 31, no. 1, pp. 59-71, doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-1-59-71 (In Russ., abstract in Eng.).
22. Osmuk, L.A., Yablonskaya, V.A. (2023). Social Well-Being of Higher School Teachers: Social Context and Measurement Criteria. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 32, no. 5, pp. 112-124, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-5-112-124 (In Russ., abstract in Eng.).
23. Pugach, V.F. (2023). One More Time about the Age of Teachers in Russian Universities: Old Problems and New Trends. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia.. Vol. 32, no. 3, pp. 118-133, doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-3-118-133 (In Russ., abstract in Eng.).
24. Guseva, A.I., Kalashnik, V.M., Kaminskii, V.I., Kireev, S.V. (2022). Key Performance Indicators of Russian Universities for 2015-2018: Dataset and Benchmarking Data. Data in Brief. Vol. 40, article no. 107695, doi: 10.1016/j.dib.2021.107695
Acknowledgements. This research was carried out with the support of MEPhI Development
Program within the framework of the "Priority 2030" program.
The paper was submitted 16.02.2024 Accepted for publication 18. 03.2024
Science Index РИНЦ-2022
СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Высшее образование в России
Вопросы ФИЛОСОФИИ Вопросы ОБРАЗОВАНИЯ ЭПИСТЕМОЛОГИЯ И ФИЛОСОФИЯ НАУКИ
Психологическая наука и образование
УНИВЕРСИТЕТСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ: ПРАКТИКА И АНАЛИЗ
Образование и наука
Интеграция образования
Alma Mater (Вестник высшей школы)
Педагогика
Высшее образование сегодня
10,544 9,885
9,837 9,060 8,028 7,998 6,586 6,319 6,118 4,077 3,295 3,229
