CC BY
85
Комплексное сетевое взаимодействие сферы образования с наукой и производством
Цветков Валерий Анатольевич член-корреспондент РАН, профессор, д.э.н., директор, Институт проблем рынка РАН, Нахимовский пр-т, 47, Москва, Россия, 117418, +7(499)129-10-33 tsvetkov@,cemi.rssi.ru
Логинов Евгений Леонидович д.э.н., дважды Лауреат премии Правительства Российской Федерации в области науки и
техники, заместитель директора, Институт проблем рынка РАН, Нахимовский пр-т, 47, Москва, Россия, 117418, +7(499)724-27-61 [email protected]
Райков Александр Николаевич профессор, д.т.н., Лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники,
профессор,
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, проспект Вернадского, 82, стр.1, Москва, 119571, +7(903)796-21-32 [email protected]
Аннотация
Образовательный процесс, на формирование которого больше влияет консерватизм преподавателя, нежели потребность социума и производственного сектора, нуждается в принципиальной модернизации. Динамически сегментированный рынок и стратегические интересы общества заставляют обратиться к инверсным технологиям, когда запросы внешней среды заставляют систему образования быстро под них адаптироваться и при этом не забывать о стратегическом и фундаментальном характере системы образования. В настоящей работе предлагается при формировании государственной образовательной политики делать все больший акцент на создании сетевых коллаборационных институтов поддержки взаимодействия сфер образования, науки и производства.
The educational process, the formation of which has a greater effect the conservatism of the teacher, rather than the need of society and the production sector needs a fundamental modernization. Dynamically segmented the market and the strategic interests of society are forced to turn to the inverse technology that queries the external environment make the education system for them to adapt quickly and do not forget the strategic and fundamental nature of the education system. In this paper, we propose the formation of the state educational policy do more emphasis on the creation of the network of support institutions kollaboratsionnyh cooperation in education, science and production.
Ключевые слова
компетенции, образование, наука, производство, взаимодействие, сети, управление, качество, конкурентоспособность
competence, education, science, production, collaboration, networking, management, quality, competitiveness
Введение
Развитие образовательного процесса по известной схеме, когда на формирование и предложение образовательных услуг больше влияет консервативный опыт преподавателя, нежели потребность социума, промышленности и спрос рынка, перестало быть превалирующим. Рыночная динамика и стратегические интересы общества в целом заставляют обратиться к инверсным технологиям, когда запросы внешней среды заставляют систему образования, с одной стороны, достаточно быстро адаптироваться под эти запросы, а с другой - не забывать о будущем, т.е. стратегическом и фундаментальном характере системы образования.
Система образования взаимосвязана со смежными отраслями и видами деятельности, например, с такими как: производство, работодатель, наука, кадровая политика и пр. [1,2]. Эта взаимосвязь определяется через решение вопросов трудоустройства, формирования добавленной стоимости продукции в бизнесе и т.д. Взаимосвязь можно проиллюстрировать в виде схемы рис. 1. Решение вопросов развития образования с учетом этой схемы (архетипа) целевым образом будет направлено на постоянный рост качества как образовательных услуг, так и функционирования всего взаимосвязанного с ними комплекса.
Конкуренто- Воет ре ¡юн ин н 1 кггь Социальный
способность выпускников менеджмент
Гр:пмы
Добавленная СТО [[>1 ость
Трудоустро 1111 но
РЫНОК
Рис. 1. Архетип качества системы образования
Приведенная схема, по жизни, конечно, получается намного сложнее, каждый из блоков, приведенных на рис. 1, имеет свое комплексное строение. Так, блок, связанный с научными исследованиями свзан с развитием наукоемкого малого бизнеса, стартапов и особеннностей их взлетов и падений, доступа наукоемкого бизнеса к капиталу, современными механизмами создания благоприятных институциональных условий ведения бизнеса: опционными программами, венчурными инвестициями, конвертируемыми займами. В этой схеме особое место могли бы занять вопросы создания инжиниринговых центров, развития технопарков и бизнес-инкубаторов, объединение их в инновационные территориальные кластеры с особыми фискальными условиями. Однако, такого детального рассмотрения в контекте функционирования системы образования заслуживают все компоненты рисунка. В настоящей работе остановимся на их инфраструктурном и мультиплицирующем базисе - сетевом механизме интеграции компонентов.
Сетевые императивы развития организационной инфраструктуры
Основной тенденцией мирового инновационного развития является, с одной стороны, устойчивое повышение спроса на инновационные ресурсы, включая знания и компетенции, с другой стороны попытки сгладить нехватку инновационных ресурсов за счет стратегических программ развития науки, развития среднего и высшего образования и пр. Однако решение стратегических вопросов не заменяет тактических действий, котрые со стратегией связаны. Эти проблемы можно эффективно решить на основе использования инфраструктурного базиса образовательно-научно-производственной сети с распределенной информационно-вычислительной средой [3].
Стоит вопрос объединения организаций высшего и среднего профессионального образования, научного, технического и технологического потенциала российских специалистов, научно-исследовательских институтов с целью организации адекватного обучения, переподготовки, повышения квалификации высококвалифицированных кадров на уровне мировых стандартов в рамках рыночно-образовательно-научно-производственной цепочки для проведения фундаментальных и прикладных научных исследований [4], реализации инновационных опытно-конструкторских разработок, внедрения новых технологий и организации индивидуальных и массовых производств, быстрого синтза образовательных траекторий для предоставления требуемых рынком образовательных услуг, формирования технологической оснастки этих траекторий и подбор педагогических кадров.
В последние годы в условиях динамически развивающегося рынка на решение этого вопроса влияет рост сложности и стоимости промышленных изделий, что приводит к чрезмерно большому времени и неустойчивости процессов их проектирования, интеграции и тестирования. Стандартный системно-инженерный подход здесь не всегда помогает, поскольку разложение сложного изделия на подсистемы имеет высокие риски потери целостности, взрывному росту ошибок проектирования и снижению устойчивости менеджмента. Выход ищется в применении «Цифрового производства» - построения виртуальных моделей и использования 3D-принтинга, что позволяет упреждать ошибки итерационным методом. Как следствие, такие же особенности характеризуют и сложность образовательной системы.
В этих условиях требуется разработка механизмов взаимодействия образовательно-научных и производственных структур, а также органов государственной власти и местного самоуправления во взаимодействии с созданием отраслевых информационно-коммуникационных систем, системы распределнных ситуационных центров, систем Электронного правительства. Требуется формирование новой информационно-образовательной среды, обеспечивающей внедрение новых, сетевых, образовательных технологий. Необходима разработка целостной системы из взаимосвязанных компонент, образующих соотвествующий дискурс взаимодействия участников [5]. Ведь только структурное изменение систем среднего и высшего образования в пользу облегчения и упрощения процессов обучения, несмотря на последовательное наращивание информационных технологий, в подавляющем большинстве стран не решает проблемы удовлетворения спроса на инновационные ресурсы.
Разрабатка упомянутой образовательно-научно-производственной сети предполагает проведение теоретических исследований и внедрение интеллектуальных информационных технологий и систем обработки данных в сфере науки и образования. К ним относятся технологии искусственного интеллекта для развития принятия решений; методы и средства развития принятия решений в задачах автоматизации проектирования сложных технических систем; системы
развития принятия решений, основанные на экспертных знаниях; консультирующие и обучающие системы для образования и производства; технологии формирования знаний в интеллектуальных информационных системах; теоретические аспекты развития и приложения искусственного интеллекта, выработка унифицированных требований к интерфейсам и модулям интеллектуальных систем, средствам представления и хранения знаний; создание архитектур распределенных баз знаний; развитие математического аппарата и программных средств для систем поддержки решений и др.
В последние годы качественный скачок в развитии информационно-телекоммуникационных технологий, информационно-вычислительных сервисов, систем искусственного интеллекта и пр. наложившись на многократно ускорившиеся процессы смены поколений высокотехнологичной наукоемкой продукции (с соответствующей сменой оборудования, технологических решений и инженерных подходов, опирающихся на фундаментальные и прикладные научные исследования), определил необходимость упреждающего развития ключевых областей знания с динамичной сменой пакета базовых навыков и компетенций как специалистов в научно-образовательной и научно-производственной сфере, так и образовательного персонала.
В настоящее время в основе развития индустриальной базы лежат новые стратегические тренды научно-технического прогресса, которые определяются усилением взаимосвязей между различными отраслями науки, которые затем через научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы и инновации транслируются в производственную сферу, а затем предлагаются рынку. Карта взаимосвязей отраслей наук в рамках мирового научного (научно-технического) пространства приведена на рис.2.
• - • , * .
• ••* V
.. к , - "Л™"
• • - А *»» Л»-®*' ' * • ** • *'
• то.,1ит. .. ' ' * ■■ . *
Рис. 2. Карта взаимосвязей отраслей наук в рамках мирового научного (научно-технического) пространства [6]
При этом наблюдается ярко выраженная конвергенция процессов научных исследований, процессов формирования и внедрения новых технологий и производственных процессов. Это одновременно требует постоянного упреждающего обновления теоретических знаний и практических навыков специалистов в различных сферах деятельности, как функционального, так и организационно-управленческого характера, что предопределяет успешность
формирования сетевой национальной технологической инфраструктуры и наукоемких производств.
Сетевая кластеризация исследовательской активности
Сетевая и виртуальная кластеризация научных и инженерных дисциплин мировой науки позволяет выделить группы взаимосвязанных областей научного и инженерного знания с объединяющими коллаборационными центрами в лице наиболее важных дисциплин, которые определяют успешность продвижения каждой страны в данной научно-технической сфере мировой экономики.
Анализ данных и представление в виде, подобном рис. 2, показывает, что на карте мировой науки и инженерии выделить четыре больших кластера научных и инженерных дисциплин [7]. Наибольшее число научных публикаций - это исследования в области медицины и биологии. Следующий по величине кластер публикаций научных и инженерных дисциплин - это физика и химия, науки о материальном мире. К этому кластеру примыкает следующий по величине кластер научных и инженерных дисциплин - публикации об информации и обработке данных, искусственном интеллекте и сетях. Четвертый, наименьший из перечисленных кластер научных дисциплин, составляют публикации в сфере социальных и гуманитарных наук, объединяющий центр данного кластера - это исследования и разработки в области образования для развития компетенций высококвалифицированных кадров.
Фокусировка сетевого пула наук (научных и инженерных дисциплин) позволяет структурировать организационное ядро научных (инновационных) объединений и ставит вопрос об оптимальной компоновке перспективной структуры организационных связей и развития ведущих научных (а также образовательных, проектных, производственных и т.п.) структур, позволяющих реализовать политику занятия лидирующих позиций в определенных областях знаний, а значит и отраслях индустриального производства с занятием ключевых рынков высокоприбыльной, наукоемкой продукции, обладающих наибольшей прибыльностью и добавленной стоимостью.
Концентрация стратегических трендов различных технологий и их взаимосвязи позволяет выделить перспективные направления научно-технической деятельности как уже осваиваемые, так и пока еще малоисследованные [8]. Связи между различными технологиями формируют функциональную структуру научного сотрудничества, которую можно конкретизировать как территориальную структуру с соответствующими организационными центрами (узлами).
Построение карты научного сотрудничества между исследователями всего мира позволяет четко визуализировать как научные связий, так связи коллаборационных центров (узлов) сосредоточения источников (агентов) этих связей, то есть ведущих научных и образовательных структур, где эти источники находятся [9].
Для интеграции информационных и иных ресурсов европейского научного кластера в последние годы реализуется проект создания мульти-гигабитной интернет сети (GÉANT), соединяющий в себе только на территории Европы более 3500 образовательных учреждений (более 30 стран). Всего в Европе и ряде других стран мира (40 стран), сеть GÉANT (50 000 км инфраструктуры, в том числе впечатляющие 12 000 км оптического волокна) соединяет 40 000 000 исследователей и студентов в более чем 8 000 учреждений, что дает им возможность работать вместе и обмениваться данными через границы [10]. Эта сеть имеет обширные связи с другими регионами мира в рамках научно-образовательного сотрудничества, в том
числе в Северной и Латинской Америке, на Балканах, в Средиземноморье, Черное море, Южной Африке, Центральной и Восточной Европе.
Следуя мировому тренду в России реализуется проект по созданию системы научных телекоммуникаций и информационной инфраструктуры Российской академии наук. На рис.3 приведена структура создаваемой телекоммуникационной сети.
se Pustchlno North Caucasian
on Oka ses
Рис. 3. Структура создаваемой телекоммуникационной сети РАН [11]
Как видно из рис. 3, российская система должна быть интегрирована с мировыми научно-образовательными сетями, включая сеть GÉANT. При этом должны быть соблюдены протоколы семантической интероперабельности, что обеспечило бы ускорение взаимопонимания участников сетевого общения [12]. В то же время Россия пока еще находится в процессе становления современной образовательной и научной инфраструктуры. Однако в России крайне низка эффективность коммерциализации результатов научных исследований, в том числе внедрение научных результатов в производство. По результатам создания электронного правительства, по прикладной результативности научной деятельности и во многих сферах фундаментальной науки вопрос вхождения России в полноправные участники мировых научно-образовательных сетей пока еще стоит на повестке дня.
Социально-экономический контекст
Одним из базисных заложников развития образовательно-научно-производственной сети является социально-экономический и производственный контекст. Так, весомой тенденций в использовании производственных территорий территориальных/отраслевых сегментов социально-экономической системы в России является их сокращение и реорганизация. В результате структура экономики территориальных/отраслевых сегментов социально-экономической системы меняется, однако, не по пути перехода на инновационный путь развития, а в сторону более эффективных с точки зрения текущей экономической выгоды отраслей (торговля, финансовая и коммерческая деятельность). Сложившийся же относительно высокий уровень образования и специализация местного занятого населения в своей основной части не могут быть в должной мере востребованы при одновременном возрастании потребности в персонале обслуживающих отраслей, не
требующих высокой квалификации. В этой связи возникают диспропорции между количеством трудовых ресурсов с высоким уровнем образования, сформированных из постоянного населения территориальных/отраслевых сегментов социально-экономической системы России, и тенденциями в экономике, определяющими растущий спрос на средне - и низкообразованный персонал для обслуживающих отраслей (городской транспорт, торговля, коммунальное хозяйство и т.д.). Данная диспропорция может послужить дополнительным стимулом для роста маятниковых миграций и притока иностранной низкоквалифицированной рабочей силы.
Промышленность утрачивает свои лидирующие позиции в большинстве территориальных и отраслевых сегментов социально-экономической системы России. Неэффективное использование ещё значительных производственных территорий, нерациональное расположение взаимосвязанных между собой производств, а также научных и проектных организаций представляют серьёзную проблему для городской инфраструктуры.
Вместе с тем усиление транспарентности органов власти, прозрачности компаний и организаций, рост доходов населения, распространение компьютерной грамотности и увеличение предпринимательской активности будут стимулировать рост рынка информационных услуг. Увеличению объема рынка будет способствовать внедрение информационных технологий в сферу управления и в социально-экономическую сферу, продолжится укрепление материально-технической базы оптового продовольственного комплекса. В этих условиях политика перехода к инновационной экономике, в рассматриваемом контексте, должна включать:
- развитие инновационной инфраструктуры территориальных и отраслевых сегментов социально-экономической системы России;
- увеличение доли инновационной продукции, разрабатываемой, производимой и реализуемой в территориальном и отраслевом социально-экономическом сегменте;
- рост числа инновационно-активных предприятий в территориальном и отраслевом социально-экономическом сегменте, в том числе малых инновационных предприятий;
- стимулирование производств, приносящих основную часть доходов в муниципальные бюджеты;
- стимулирование производств, ориентированных на экспорт, а также производств, направленных на выпуск импортозамещенных изделий;
- стимулирование производств, осуществляющих инвестиционную деятельность в обновление основных фондов на базе новейших технологий;
- стимулирование производств, ориентированных на выпуск энергосберегающих и других ресурсосберегающих технологий;
- улучшения оптимального планирования подготовки востребованных рынком отечественных профессиональных работников, особенно в области наукоёмких технологий в рамках конкурентных рыночных отношений «организации среднего профессионального образования - опорный университет - ведущий университет - корпоративный университет - отраслевая компания»;
- создание дополнительных рабочих мест за счет расширения производства высоких конкурентоспособных технологий;
- формирование эффективных нормативных основ для создания и защиты интеллектуальной собственности, разработанный, в том числе, в образовательном процессе;
- достижение мирового уровня качества в обучении и подготовке квалифицированных работников нижнего и среднего звена для работы в сфере высоких технологий;
- формирование объективных социально-экономических критериев оценки качества интеллектуального труда и др.
При этом организационная структура образовательно-научно-производственной цепи за последние годы претерпела серьезные, в ряде случаев коренные качественные изменения, во-многом придя в противоречие с во-многом деградировавшей системной структурой научных и образовательных организаций и выработки новых знаний, основы которой были заложены еще в середине ХХ века в рамках иных индустриально-социальных факторов развития и управленческих подходов в сфере образования и науки нашей страны. Для инновационного развития страны необходимо решение организационных и управленческих задач налаживания нового качества функционирования образовательно-научно-производственной цепи, которые в принципе не ставились в предыдущие периоды.
Комплексное взаимодействие образования, науки, производства
Развитие инновационной системы любой страны обусловлено повышением эффективности использования действующих интегрирующих институтов - технико-внедренческих особых экономических зон, инжиниринговых и коллаборационных центров, наукоградов, технопарков, работающих в соотвствующем фискальном пространстве, а также расширением развития инновационных кластеров в рамках софинансирования из федерального бюджета региональных программ развития наукоемкого малого и среднего бизнеса, разработкой дополнительных мер развития регионов, активно инвестирующих в создание региональной инновационной системы.
В соответствующих регионах необходимо обеспечение более тесной взаимосвязи используемых федеральным центром и регионами инструментов стимулирования инноваций, а также мер по развитию инфраструктуры. Настоящая работа апеллирует к стимулированию в Российской Федерации комплексно-сетевого взаимодействия сфер образования, науки и производства, поддерживающего конкурентный потенциал территорий, а также формирование ряда инновационных высокотехнологичных кластеров.
Для содействия инновационному развитию территориальных и отраслевых сегментов социально-экономической системы необходимым условием является также решение следующих задач развития компетенций высококвалифицированных кадров в органах государственной власти и наукоемких отраслях [13]:
- обеспечение роста целенаправленности подготовки кадрового ресурса, востребованного в органах государственной власти и наукоемких отраслях;
- повышение качества труда в соответствии с потребностями в органах государственной власти и наукоемких отраслях;
- - формирование механизмов повышения качества знаний и компетенций высококвалифицированных кадров;
- совершенствование форм взаимодействия с социальными партнерами для обеспечения обновления содержания компетенций высококвалифицированных кадров;
- определение критериев структурно-содержательной модернизации системы развития компетенций высококвалифицированных кадров территориальных/отраслевых сегментов социально-экономической системы России;
- содействие сопряжению уровней развития компетенций высококвалифицированных кадров и обеспечение ее непрерывности в контексте потребностей динамически сегментированного рынка;
- формирование единого пространства непрерывного развития компетенций высококвалифицированных кадров;
- модернизация материально-технической базы компетенций высококвалифицированных кадров;
- формирование критериев для оценки оптимальности механизмов воспроизводства и обновления высококвалифицированных кадров;
- приведение нормативно-правовой базы в соответствие с требованиями развития компетенций высококвалифицированных кадров;
- разработка механизмов инвестиционной привлекательности компетенций высококвалифицированных кадров.
Заключение
В сложившихся условиях для успешного развития компетенций высококвалифицированных кадров в органах государственной власти, наукоемких отраслях и территориальных секторах социально-экономической системы России авторами предлагается создание принципиально новой структуры распределенной образовательно-научно-производственной сети применительно к различным уровням иерархии управления хозяйственными образованиями для дальнейшей реализации процессов кластерной интеграции образовательных, научных и производственных структур в рамках технологических платформ и иных форм государственной структуризации приоритетов научно-технического развития.
Это предполагает интенсивное и стратегически целенаправленное взаимодействие органов государственной власти и местного самоуправления, предприятий и организаций, университетов, колледжей и школ в интересах развития кластеров. К этому взаимодействию относятся мероприятия по повышению эффективности системы профессионального образования, развитию сотрудничества между предприятиями и образовательными организациями, осуществлению целевых инвестиций в развитие объектов инновационной инфраструктуры, предоставлению налоговых льгот, а также снижению административных барьеров.
Литература
1. Рубвальтер Д.А. Управление научно-техническим комплексом. Под ред. Г.Б.Клейнера. - М.: РУДН, 2008. - 517 с.
2. Ракитов А.И., Райков А.Н., Ковчуго Е.А. Наука, образование, инновации: стратегическое управление. - М.: Наука, 2007. - 228 с.
3. Ефремов Д.Н., Логинов Е.Л. Оптимизация взаимодействия распределенных участников бизнес-процессов при формировании ключевых областей знания на основе образовательно-научно-производственной сети // Экономика: теория и практика. 2014, №1. С.3-6.
4. Макаров В.Л., Агеев А.И., Зеленский В.А., Логинов Е.Л. Системные основы решения управленческих задач взаимодействия фундаментальной и прикладной науки с производственным сектором как основной фактор новой индустриализации России // Экономические стратегии, 2013, №2. С. 108-117.
5. Raikov A.N. Holistic Discourse in the Network Cognitive Modeling// Journal of Mathematics and System Science. 3 (2013) 519-530.
6. Bollen J., van de Sompel H., Hagberg A., Bettencourt L., chute R., Rodriguez M.A., Balakireva L. Clickstream data yields high-resolution maps of science: http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0004803 (2013)
7. Константинов А. Как устроена мировая наука: http://rusrep.ru/article/2013/10/29/map/
8. Giles J. Can an Algorithm Spot the Next Google?: http://www.quid.com/docs/Quid MIT Tech Review 2011.pdf
9. Beauchesne O. Map of scientific collaboration between researchers//Collaborative Cybernetics. URL: http://olihb.com/2011/01/23/map-of-scientific-collaboration-between-researchers (2013)
10. Géant CMon // Das Leibniz-Rechenzentrum: http://www.lrz.de/projekte/forschung-netz/E2EMon/ (2013)
11. Кулагин М.В. Система научных телекоммуникаций и информационная инфраструктура РАН // http://www.myshared.ru/slide/54027/#
12. Бугаев А.С., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Сараев В.Н. Семантика сетевых контактов // Научно-техническая информация. Серия 1 : Организация и методика информационной работы. 2009. N. 2. С. 33-36
13. Эриашвили Н.Д., Логинов Е.Л., Райков А.Н. Формирование и развитие образовательной системы поддержки компетенций функциональных и управленческих кадров в госорганах и наукоемких отраслях на основе кластерно-сетевых форм интеграции образовательных, научных, производственных структур // Вестник Московского университета МВД, 2014, № 3. С. 239-243.
