CC BY
23
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
УДК 378
ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ВЛИЯНИЯ ЭФФЕКТА МАТФЕЯ УНИВЕРСИТЕТСКИХ РЕЙТИНГОВ НА СИСТЕМУ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
Эффект Матфея, предложенный Робертом Мертоном для описания цитируемости статей, широко распространен в различных сферах общественной жизни. Университетские рейтинги также подвержены этому эффекту и в свою очередь оказывают подобное влияние на всю мировую систему высшего образования. Эффект Матфея присутствует во взаимосвязи распределения по странам лучших университетов мира с уровнем инноваций и подтверждается политикой высокотехнологичных стран увеличения инвестиций в образование.
Влияние этого эффекта фактически представляет собой положительную обратную связь. В статье проведено моделирование радикальных сценариев. Сильнейшие университеты усилят свои позиции, слабейшие ослабеют, средние университеты в значительной мере поляризуются.
Сильнейшие, по версии университетских рейтингов, университеты мира составляют около 5% и расположены в менее чем половине стран мира, поляризация университетов приведет к усилению социального расслоения на уровне государств.
Ключевые слова: рейтинги университетов, рейтинги стран, эффект Матфея, риски глобализации, высшее образование.
Е. В. Бебенина
Доктор педагогических наук, профессор Российской академии образования, заместитель директора Института стратегии развития образования Российской академии образования, г.Москва
ekaterina@bebenina.com
Ekaterina V. Bebenina
Dr.Sc. (Education), Deputy Director for Scientific and Organizational Work, Institute for Strategy of Education Development of the Russian Academy of Education, Moscow, Russia
Как цитировать статью: Бебенина Е. В. Долгосрочные перспективы влияния эффекта Матфея университетских рейтингов на систему высшего образования // Отечественная и зарубежная педагогика. 2019. Т. 2, № 2 (64). С. 97-105.
В 1968 году Роберт Мертон опубликовал статью «Эффект Матфея в науке», в которой описал результаты проведенного им наукометрического исследования.
Это исследование показало, что цитируемость научной статьи зависит от популярности и признанности автора гораздо больше, чем от содержания [5]. Описанный эффект автор назвал эффектом Матфея в соответствии со стихом Мф. 25:29 Евангелия от Матфея: «...ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет».
В 1997 году немецкий ученый Бонитц с соавторами в своей статье «Характеристики и вклад эффекта Матфея для стран» показали, что не только известность автора влияет на цитируемость, но и страна, которую он представляет [4].
Влияние этого эффекта на университетские рейтинги показано нами ранее [3]. Университеты первой сотни университетских рейтингов значительно быстрее растут в рейтингах за счет показателей, оценивающих известность университета, чем по остальным показателям.
Университеты являются и центрами инноваций. Количество университетов по странам мира в университетских рейтингах, как исследовано нами ранее, имеет высокую корреляцию, равную 0,79, с показателями рейтинга инноваций этих стран [2], что говорит о сильной связи между этими показателями. На Графике 1 показана связь места стран в рейтинге инноваций и количества университетов этих стран в рейтингах университетов.
Таким образом, повышение качества образования в лучших университетах связано и с уровнем инноваций, что в свою очередь усиливает влияние эффекта Матфея.
Проведенный ранее ретроспективный анализ финансирования образования (в % от ВВП) в странах мира показал, что стратегии долгосрочного инвестирования в человеческие ресурсы отличаются при разной степени обеспеченности природными ресурсами [2, стр. 155-174], а с 1991 года наблюдается устойчивая обратная корреляция, говорящая о том, что в более обеспеченных природными ресурсами странах с каждым годом растет тенденция меньше инвестировать в образование, и наоборот, менее обеспеченные природными ресурсами страны наращивают инвестиции в образование.
23 28 23 23
Танзания Алжир Бангладеш Индонезия Кения Индия Филиппины Уганда Ирак Пакистан Гана Марокко Куба Шри-Ланка Перу Китай Эквадор Египет Тунис Мексика Украина Венесуэла Иран Бразилия Таиланд Колумбия Азербайджан Беларусь Россия Турция Аргентина
Южно-Африканская Республика Румыния мир Польша Саудовская Аравия Казахстан Малайзия
Объединенные Арабские Эмираты Япония Южная Корея Чили Испания Греция Италия
Соединенные Штаты Америки Германия Венгрия Чехия
Франция
Португалия Канада Бельгия Тайвань Нидерланды Израиль Швейцария Австрия Великобритания Шееция Австралия
График 1. Связь места стран в рейтинге инноваций и количества университетов этих стран в рейтингах университетов
43 48
53
58 63
38
На Графике 2 показано, как менялась корреляция между финансированием образования и долей природных ресурсов по более чем 200 странам с 1970по 2014 год.
Диапазон исследования обусловлен тем, чтоанолиз пдоводипся на основании данных Всемирного банка [6], который представляет данные по фивтнсированоюо^азов%оя Св % опВВП) пе 189 соранамс 1970года. Не момент приведения намииоследованея оархнам пределпм нолных ояатисеочесоихданныхбыл 0014 гвд [4, стр. 288-296].
График 2. Динамика корреляции между финансированием образования и долей природныхресурсовв структуреВВПпоболее чем200странам с 1970 по 2014 год
Большая доляприродныхресурсовв структуреВВПпоказывает не столько количествоприродныхбогатствв разныхстранах мира, сколько тенденцию экономикигосударства к использованиюменеенаукоемких технологий, уровень развития науки и промышленности. Следовательно, и векторы развития мировой экономики подтверждают тенденцию глобализующегося мирак распределению страннанаукоемкие и сырь-евые,страны,обладающиевысоким научнымпотенциаломи использу-ющиев экономике результатыэтихдостижений,и страны,специализи-рующиеся надобыче и обработкеприродныхресурсов.
Какие могут быть перспективы влияния эффекта Матфея университетских рейтингов на всю систему высшего образования? Можно с высокой степенью вероятности предположить, что университеты, распределенные по соответствию критериям университетских рейтингов, представляют собой нормальное распределение Гаусса.
График 3. Распределение университетов по качеству образования
5% университетов справа — те самые университеты, которые входят в итоги университетских рейтингов.
5% университетов слева — университеты, не дающие качественного образования, но существующие для выполнения других задач, из которых самые распространенные — выполнение социальных функций [1] или «фабрики дипломов». Подавляющее большинство университетов расположено посередине. Университетские рейтинги способны это изменить. Эффект Матфея является, с точки зрения теории управления, положительной обратной связью, свойства которой хорошо изучены. На основании этих свойств можно провести моделирование процессов.
Немного о специфике обратной связи. Обратной связью называется передача информации с выхода системы на ее вход. Сохранив смысл, этот термин из техники проник в социальные науки и науки о жизни, а далее — в широкий ряд исследований. В подавляющем большинстве случаев при использовании обратной связи речь идет о так называемой отрицательной обратной связи. При превышении запланированного значения на выходе значение на входе уменьшается с целью приведения выходного значения к заданному (термин «отрицательная» говорит о том, что динамика входного значения имеет обратное направление относи-
тельно динамики выходного сигнала). Основной целью отрицательной обратной связи является сохранение стабильности запланированного результата. Простейшим биологическим примером является саморегуляция (гомеостаз). Но существует и положительная обратная связь. В этом случае при увеличении значения на выходе системы входное значение увеличивается, что приводит к еще большему увеличению выходного сигнала. Наиболее известный пример положительной обратной связи — так называемый «эффект бабочки». В метеорологии бывают ситуации равновесного влияния воздушных потоков, когда самая незначительная случайность, такая как взмах крыла бабочки, изменяет равновесие и может привести к катастрофическим последствиям.
Выше показано, что само попадание университета в рейтинги приводит к его дальнейшему в них росту, следовательно, в этой ситуации нужно говорить именно об отрицательной обратной связи.
Моделирование показало, что те университеты, которые расположены близко к лидерам, в погоне за рейтинговыми преимуществами дорастут до их уровня.
Для остальных университетов возможны перспективы, расположенные между двумя радикальными сценариями.
Первый радикальный сценарий — негативный. Для рывка за лидерами близкие к ним университеты заберут лучших преподавателей, абитуриентов, управленцев. Следовательно, большая часть университетов из средней части графика понизит свой уровень, кривая нормального распределения станет более гладкой (График 4), появится больше университетов, дающих некачественное образование. Понижение уровня образования в университетах средней части приведет к падению уровня подготовки большинства специалистов, не обучающихся в исследовательских университетах, а впоследствии работающих управленцами среднего звена, бухгалтерами и менеджерами, а главное — на социально важных работах — врачами, учителями.
Второй радикальный сценарий — позитивный. Так как рынок образовательных услуг растет, растет и число студентов, которые в поисках лучших условий образования учатся в университетах других стран, а значит, будут продолжать расти и инвестиции в университеты, все университеты повысят свои достижения, и кривая нормального распределения сдвинется вправо (График 5).
График 4. Пессимистический сценарий развития качества университетского
образования
образования
Рынок потребителей университетского образования велик, но не безграничен, как не безгранична и готовность к инвестициям. По всей видимости, более вероятен промежуточный сценарий (График 6), близкий к негативному.
■Л -------
St
График. 6. Один из вариантов промежуточного сценария изменения качества образования в университетах
По данным UNESCO [7], в мире на момент публикации статьи функционируют около 19 тысяч организаций, выдающих дипломы о высшем образовании. В Top-500 популярных университетских рейтингов ARWU, QS, THE входят около тысячи университетов из 92 стран. Остальные
104 страны и территории и 18 тысяч университетов не вовлечены в рейтинговые процессы.
Таким образом, в университетские рейтинги вовлечены и получают в них признание 5,2% от общего числа университетов. Эти университеты расположены менее чем в половине стран и территорий мира, в которых проживает менее 63% населения Земли. Около 2,75 миллиарда человек в 104 странах уже сейчас не смогут учиться, работать, заниматься научными исследованиями в университетах, входящих в число 500 лучших по версии ARWU, не покидая родную страну.
В этой дифференциации образования можно увидеть черты добросовестной конкуренции, но, так как эти университеты находятся в разных странах, в качестве одного из самых негативных последствий можно рассматривать увеличение социального неравенства населения мира на уровне стран. Это означает, что о глобальных университетских рейтингах можно говорить как о факторе, увеличивающем социальное неравенство в мире.
Выводы
Рейтинги университетов в соответствии с социологическим эффектом Матфея приводят к усилению более сильных университетов и ослаблению слабых. Это происходит из-за стремления абитуриентов, исследователей, преподавателей сотрудничать с лучшими. Моделирование позволяет визуализировать и прогнозировать этот процесс. Рейтинги университетов в сложившейся ситуации обостряют и ускоряют это разделение, выступая еще одним его фактором.
Литература
1. Бебенина Е. В. Использование рейтингов для оптимизации стратегий развития университетов кредитной организации // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2019. № 1. С. 146-155.
2. Бебенина Е. В. Методология применения рейтингов для изучения образовательного пространства: дис. ... докт. пед. наук. М., 2018. Стр. 155-174, 288-296.
3. Bebenina E. V., Elkina I. M. University ranking as a tool for the formation of educational space // Espacios. 2017. Vol. 38, No. 40. P. 6-20.
4. Bonitz M., Bruckner E., Scharnhorst A. Characteristics and impact of the Matthew effect for countries // Scientometrics. 1997. No. 40 (3). P. 407-422.
5. Merton R. K. The Matthew Effect in Science // Science. 1968. No. 159 (3810). P. 56-63.
6. World Bank Open Data [Электронный ресурс]. URL: http://data.worldbank.org (дата обращения: 15.10.2019).
7. World Higher Education Database (WHED) [Электронный ресурс]. URL: https://www.whed. net/home.php (дата обращения: 17.10.2019).
LONG-TERM PERSPECTIVES OF INFLUENCE OF THE MATTHEW EFFECT OF UNIVERSITIES RANKING ON THE HIGHER EDUCATION SYSTEM
The Matthew Effect is widespread in various areas of public life. The Matthew Effect was proposed by Robert Merton to describe the citation of articles. The Matthew Effect also extends to university ratings, which in turn have a similar impact on the entire world system of higher education. The Matthew Effect is present in the relationship of the distribution of the best universities in the world with the level of innovation and is confirmed by the policy of high-tech countries to invest more in education.
The effect of this Matthew Effect is actually a positive feedback. The author of this article is modeling radical scenarios. The strongest universities will strengthen their positions, the weakest will weaken, the middle universities will be polarized to a large extent.
The strongest universities in the world according to university ratings are about 5% and are located in less than half of the countries of the world. The polarization of universities will lead to increased social stratification at the state level.
Keywords: university ratings, country ratings, Matthew Effect, risks of globalization, higher education.
References
• Bebenina E. V. Ispol'zovanie rejtingov dlya optimizacii strategij razvitiya universitetov kreditnoj orga-nizacii // ETAP: ekonomicheskaya teoriya, analiz, praktika. 2019. № 1. S. 146-155. [In Rus].
• Bebenina E. V. Metodologiya primeneniya rejtingov dlya izucheniya obrazovatel'nogo prostranstva: dis. ... dokt. ped. nauk. M., 2018. P. 155-174, 288-296. [In Rus].
• Bebenina E. V., Elkina I. M. University ranking as a tool for the formation of educational space // Espacios. 2017. Vol. 38, No. 40. P. 6-20.
• Bonitz M., Bruckner E., Scharnhorst A. Characteristics and impact of the Matthew effect for countries // Scientometrics. 1997. No. 40 (3). P. 407-422.
• MertonR. K. The Matthew Effect in Science // Science. 1968. No. 159 (3810). P. 56-63.
• World Bank Open Data [Elektronnyj resurs]. URL: http://data.worldbank.org (data obrashcheniya: 15.10.2019).
• World Higher Education Database (WHED) [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.whed.net/home. php (data obrashcheniya: 17.10.2019).
