CC BY
18
Концептуальная модель управления показателями научной
деятельности вузов
О.А. Зятева, Е.А. Питухин Петрозаводский государственный университет
Аннотация: В статье предлагается структурно-функциональная модель системы управления эффективностью вузов РФ на основе рейтинговых оценок. Система состоит из четырех основных укрупненных компонентов, связанных друг с другом: Министерство науки и высшего образования РФ, национальные и международные рейтинговые агентства, вузы России и блок оценки интегральных показателей вузов по видам деятельности. Определены частные показатели деятельности вузов, наиболее влияющие на значения интегральных. Установлены ключевые факторы, влияющие на частные показатели. Такое структурно-функциональное представление системы управления эффективностью вузов позволяет применить для ее анализа методы статистического и имитационного моделирования. Использование предлагаемой модели позволит прогнозировать значения частных показателей деятельности вузов в зависимости от ключевых факторов влияния. Это позволит руководству вузов принимать научно-обоснованные управленческие решения по повышению эффективности функционирования вузов.
Ключевые слова: показатели эффективности, вузы, научная деятельность, публикационная активность, моделирование, Scopus и Web of Science
В настоящее время большое количество проектов со стороны Минобранауки России направлено на повышение качества образования в вузах, их конкурентоспособности, а также выход российских вузов на мировую арену [1-3]. Показателем успешности достижения этих целей являются позиции вузов в различных рейтингах [4-5]. Анализ методологий крупнейших мировых рейтингов QS World University Rankings, Times Higher Education World University Rankings, Shanghai Academic Ranking of World Universities (ARWU), and World's Best Universities Ranking - US News & World Report представлены в работе [6]. Основными видами деятельности, по которым происходит оценка, являются образовательная (ОД), научно-исследовательская и инновационная (НИД), международная (МД), социальная (СД) и финансово-экономическая (ФЭД), что представляет собой множество интегральных показателей. Кроме этого, при ранжировании
университетов учитываются академическая репутация и репутация среди работодателей, которые оцениваются по итогам проведенных опросов среди научного сообщества и представителей крупных компаний. Таким образом, на основе имеющихся показателей деятельности, происходит оценка вузов как со стороны учредителя, так и со стороны рейтинговых агентств. На рисунке 1 представлена структурно-функциональная модель системы управления интегральными показателями эффективности вузов РФ на основе рейтинговых оценок.
Место российских вузов в мировом
нсгучно-образовательном пр острая ст ее
Рис. 1. - Структурно-функциональная модель системы управления эффективностью вузов РФ на основе рейтинговых оценок (Процессы: 1 -формирование перечня частных показателей; 2 - мониторинг частных показателей вузов; 3 - расчет значений интегральных показателей; 4 -построение рейтингов вузов (RM, ЯА); 5 - распределение ресурсов. Компоненты: А - Министерство науки и высшего образования РФ (субъект управления); В - Рейтинговые агентства (внешние воздействия); С - вузы России (объект управления); D - интегральные показатели деятельности
вузов.)
Она состоит из четырех основных компонентов: Министерство науки и высшего образования РФ (субъект управления); национальные и международные рейтинговые агентства (внешние воздействия); множество вузов России (объект управления), число которых более семисот (N>700); блок оценки интегральных показателей деятельности вузов. Минобрнауки России (A) и рейтинговые агентства (B) формируют перечень частных показателей (1), по которым производят оценку интегральных показателей (D) деятельности вузов. Необходимые для расчета интегральных показателей сведения вузы (C) представляют в виде мониторингов или анкет (2), на основе чего происходит расчет (3) значений интегральных показателей (D) и составление рейтингов (4). В зависимости от результатов рейтингов вузы получают определенный эффект (5), который сказывается на их имидже.
При формировании мировых рейтингов наиболее весомыми являются показатели научной деятельности, а также результаты опросов научного сообщества и представителей крупных компаний, которые могут составлять до 50% от всего рейтинга [6]. Для Минобрнауки России немаловажна роль научной деятельности вузов, которая вносит определенный вклад в развитии научно-технического потенциала страны в виде научных исследований и разработок. Поэтому большое внимание со стороны руководства вузов уделяется научно-исследовательской деятельности и показателям ее результативности.
На рисунке 2 представлена система показателей научно-исследовательской деятельности вузов РФ, а также численные значения этих показателей за 2016 и 2020 гг. на примере ПетрГУ. Из приведенных данных видно, что за последние 5 лет значительно увеличился показатель числа публикаций в изданиях, проиндексированных международными наукометрическими базами Scopus в 2,2 раза и Web of Science (далее - WoS) в 1,8 раза. Существенный рост показателя доходов от НИОКР связан с
М Инженерный вестник Дона, №8 (2021) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n8y2021/7156
увеличением внебюджетной составляющей в 2,5 раза. Результатами участия в российских и международных рейтингах стало укрепление позиций в Национальном рейтинге университетов («Интерфакс») (2016 г. - 30-33 место, 2020 г. - 27-28 место), рейтинг лучших вузов России RAEX-100 (2016 г. - не входил, 2020 г. - 75 место), а также вхождение в мировые рейтинги Три миссии университета, QS University Rankings: EECA, SCImago Institutions Rankings, Webometrics, UI GreenMetric.
Стоит отметить, что активное ведение научной деятельности помогает вузам не только достичь высоких показателей, но и быть узнаваемыми среди
Рис. 2. - Система частных показателей научно-исследовательской деятельности вузов Российской Федерации.
Учитывая весовой вклад показателей, определяющий их значимость, можно сделать вывод о том, что основными частными показателями, характеризующими научную деятельность вуза, является число публикаций организации, проиндексированных базами Scopus и Web of Science [7, 8].
Поскольку вузы отличаются по многим параметрам: числу сотрудников, общему доходу, количеству грантов и т.п., то число публикаций у них также существенно различается. В связи с этим, одной из стратегических задач для руководства университетов является повышение числа публикаций в изданиях, индексируемых в Scopus и Web of Science.
На рисунке 3 изображена система управления числом публикаций на основе наиболее влияющих на них факторов. В основном это авторы, которые являются сотрудниками организации. В зависимости от стажа, возраста, научных интересов, ученой степени они различаются между собой по числу публикаций [9, 10]. Если разница между плановым и фактическим числом публикаций WoS/Scopus отрицательна, то никаких дополнительных действий не требуется. Иначе администрация вуза выбирает наиболее подходящие УР (управленческие решения) из множества возможных [11] для стимулирования роста числа публикаций WoS/Scopus.
факторы влияния
Фактическое число публикаций в WoS/ Scopus
Рис.3. - Система управления числом высокорейтинговых
публикаций вуза.
Следует отметить, что в рамках основных трудовых функций, публикационная деятельность не является обязательной для ППС. Очевидным является тот факт, что все сотрудники работают с разной
продуктивностью в области научной деятельности, и, как следствие, имеют разные показатели публикационной деятельности в Scopus и Web of Science. Соответственно, вклад каждого сотрудника в общий рейтинг вуза различен.
Заключение
В результате исследования выявлены факторы, которые влияют на увеличение показателя числа высокорейтинговых публикаций. На их основе могут быть построены математические и имитационные модели, при реализации которых можно будет получить численные оценки количества таких публикаций.
В продолжение проведенных исследований, интерес также может представлять поиск решения обратной задачи - как повлиять и какие управленческие решения следует принять, чтобы достичь заданного числа высокорейтинговых публикаций к определенному моменту времени.
Литература
1. Гришин В.И., Штыхно ДА., Шубенкова Е.В. Повышение конкурентоспособности российских университетов на мировой арене: проблемы и пути решения // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2019. №4 (106). 85-95.
2. Родионов И.И., Архипова Н.И. Новая экономика и задачи образования // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2017. № 3(93). 19-27.
3. Котенко Ю.С., Названова И.А., Подопригора М.Г. Проблемы современного вуза и маркетинговые методы их выявления и оценки // Инженерный вестник Дона, 2013, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2013/1631.
4. Кондрашова Н.В., Кондратова А.С. Обзор применяемых рейтингов в оценке образовательной деятельности // Апрельские научные чтения имени профессора Л.Т. Гиляровской. Воронеж, 2015. С. 320-323.
5. Рождественская Е.А. Рейтинговая система оценивания деятельности преподавателей вуза // Novalnfo. 2019. Т. 1. № 96. С. 186-191.
6. Madhoun I., Hamouda A.M. New approach for measuring academic teaching excellence in university rankings. // INTED2016 Proceedings: 10th International Technology, Education and Development Conference, Valencia. - 2016. - pp. 4785-4794.
7. Gilyarevskii R.S. Publication activity as an indicator of scientific performance // Scientific and Technical Information Proceeding. - 2014. - pp. 170-177.
8. Klochkov Y. Analysis of the Publication Activity of University Researchers. // 2019 Amity International Conference on Artificial Intelligence (AICAI). -2019. - pp. 74-79.
9. Зятева О.А., Питухин Е.А., Пешкова И.В., Шабалина И.М. Интеллектуальный анализ данных при категоризации преподавателей вуза на основе наукометрических показателей // Инженерный вестник Дона, 2017, №4. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4y2017/4580.
10. Zyateva O.A, Pitukhin E.A, Astafyeva M.P. Clustering of scientific activity of faculty staff based on the results of publication activity // CoMeSySo 2020: Software Engineering Perspectives in Intelligent Systems. Switzerland, 2020. -pp. 771-778.
11.Zyateva O.A., Pitukhin E.A., Peshkova I.V. Modeling Publication Activity of the Faculty and Managing Scientific Indicators of the University // SPBPU IDE '19: Proceedings of the 2019 International SPBPU Scientific Conference on Innovations in Digital Economy. 2019. pp. 1-5.
М Инженерный вестник Дона, №8 (2021) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n8y2021/7156
References
1. Grishin V.I., Shtyhno D.A., Shubenkova E.V. Povyshenie konkurentosposobnosti rossijskih universitetov na mirovoj arene: problemy i puti resheniya. 2019. №4 (106). pp. 85-95.
2. Rodionov I.I., Arxipova N.I. Novaya ekonomika i zadachi obrazovaniya. 2017. № 3(93). pp. 19-27.
3. Kotenko Yu.S., Nazvanova I.A., Podoprigora M.G. Inzhenernyj vestnik Dona, 2013, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2013/1631.
4. Kondrashova N.V., Kondratova A.S. Obzor primenyaemyx rejtingov v ocenke obrazovatelnoj deyateFnosti. 2015. pp. 320-323.
5. Rozhdestvenskaya E.A. NovaInfo. 2019. V 1. № 96. pp. 186-191.
6. Madhoun I., Hamouda A.M. INTED2016 Proceedings: 10th International Technology, Education and Development Conference, Valencia, 2016. pp. 4785-4794.
7. Gilyarevskii R.S. Scientific and Technical Information Proceeding, 2014. pp.170-177.
8. Klochkov Y. 2019 Amity International Conference on Artificial Intelligence (AICAI), 2019. pp.74-79.
9. Zyateva O.A., Pitukhin E.A., Peshkova I.V., Shabalina I.M. Inzhenernyj vestnik Dona, 2017, №4. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4y2017/4580.
10. Zyateva O.A, Pitukhin E.A, Astafyeva M.P. CoMeSySo 2020: Software Engineering Perspectives in Intelligent Systems. Switzerland, 2020. pp. 771778.
11. Zyateva O.A., Pitukhin E.A., Peshkova I.V. SPBPU IDE '19: Proceedings of the 2019 International SPBPU Scientific Conference on Innovations in Digital Economy, 2019. pp. 1-5.
