CC BY
34
УДК 378.048.2
МОНИТОРИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ ПОСЛЕВУЗОВСКОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ С УЧЕТОМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
А.М.Бершадский, д.т.н., проф., зав. каф. Тел.: (8412) 36-48-84; E-mail: bam@pnzgu.ru А.С.Бождай, к.т.н., доц. Тел.: (8412) 36-82-47; E-mail: bozhday@yandex.ru Кафедра САПР Пензенский государственный университет http://www.pnzgu.ru
This paper analyses some defects of the current methods of the activity efficiency estimation of the RF post-graduate system. In addition a few aspects of the monitoring of the post-graduate courses activity in the complex infrastructure of the RF territory are discussed. Special attention is paid to the problems of the activity criteria development for the post-graduate courses. The paper briefly reviews the methods of setting up a correspondence between the scientific specialities and major trends in science, technologies, engineering development and critical technologies in the RF.
В данной статье рассматриваются недостатки существующей методики оценки эффективности деятельности системы послевузовского образования. Рассматриваются также некоторые аспекты мониторинга деятельности аспирантур и докторантур в составе комплексной инфраструктуры территории РФ. Особое внимание уделяется проблемам разработки критериев эффективности работы аспирантур и установки соответствия научных специальностей с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями в РФ.
Keywords: post-graduate study, scientific training of the staff, the efficiency of post-graduate activity, monitoring, complex infrastructure of territory.
Ключевые слова: послевузовское образование, подготовка научных кадров, эффективность деятельности аспирантур, мониторинг, комплексная инфраструктура территории.
1. Введение
Исследование вопросов качества и эффективности работы российской системы послевузовского образования вызывает сегодня особый интерес со стороны широкой научной общественности. Среди основных факторов, влияющих на качество подготовки научных кадров, а также на динамику изменения ключевых показателей деятельности российской системы послевузовского образования, особо выделяются следующие:
•Перечень критических технологий и приоритетных направлений развития науки и технологий в Российской Федерации [1, 2].
• Социально-экономические и демографические процессы, происходящие в стране.
• Текущее состояние и тенденции развития в национальной и мировой экономик, влияющие как на потребности рынка труда, так и на требования к качеству и компетенциям кадров высшей квалификации.
• Повышение общественного имиджа академических и научных достижений, оказывающих благоприятное влияние как на карьерный рост специалиста, так и на его материальное положение и социальный статус.
Однако российское образование переживает сложные времена. Реформы, стратегия модернизации науки и образования находятся в зоне острой политической, идеологической и научной дискуссии [3].
Например, в настоящее время от эффективности деятельности аспирантуры конкретного вуза зависит план приема в аспирантуру этого вуза на последующие годы. Если показатель эффективности оценивается ниже 27% (установленный уровень для российских университетов),
то последующий план приема может быть сокращен на 25 или 50%. Такой подход вряд ли может быть признан целесообразным как с научной точки зрения, так и с точки зрения государственных интересов. Он не учитывает реальных потребностей в кадрах высшей квалификации, необходимых для научных исследований и полноценного функционирования экономики страны в пределах отдельных отраслей науки.
В ряде научных работ (например, в [4]) уже прорабатывается проект приема в аспирантуру по отраслям науки на основании эффективности деятельности аспирантур в 2001-2007 гг. При этом предусматривается сокращение плана приема в таких отраслях, как технические, физико-математические, биологические, науки о земле, психологические, сельскохозяйственные. Сокращение плана приема в аспирантуру по этим специальностям вступает в явное противоречие с перечнем критических технологий и приоритетных направлений развития науки и технологий в РФ. В то же время предлагается увеличить прием по экономическим, педагогическим, филологическим наукам, хотя в связи с переизбытком данных специалистов Минобрнауки РФ начинает резко ограничивать количество студентов по этим направлениям.
Отдельной проблемой является используемая в настоящее время методика расчета эффективности деятельности системы послевузовского образования. Эта методика включает в себя простейший математический аппарат для расчета отношения количества поступивших в аспирантуру (докторантуру) к количеству успешных защит в срок обучения. Такой подход позволяет очень поверхностно проанализировать лишь один аспект проблемы и не затрагивает таких важных факторов, как: особенности контингента аспирантов и докторантов; их мотивацию при поступлении в аспирантуру (докторантуру); специфику региональной социально-экономической обстановки и рынка труда; тематические, организационные и временные особенности подготовки диссертационной работы в зависимости от отрасли науки.
В этих условиях особую актуальность приобретают такие вопросы, как:
• Разработка новой методики оценки эффективности деятельности аспирантур и докторантур с учетом научно-отраслевой специфики и более широкого охвата учитываемого временного диапазона защищаемых диссертационных работ;
• Разработка методики мониторинга системы послевузовского образования с учетом процессов окружающей социально-экономической среды (демография, здравоохранение, социальные аспекты общества, текущие государственные приоритеты в области развития промышленности, науки и образования);
• Методика нахождения соответствий между отраслевой классификацией научных направлений и перечнем критических технологий и приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии;
• Методика учета потребностей и состояний рынков труда различного территориального охвата (как на текущий момент, так и будущих прогнозных состояний).
2. Разработка системы индикаторов и методики расчета эффективности деятельности российской системы послевузовского профессионального образования
В настоящий момент критерием эффективности работы аспирантур является процент выпуска аспирантов с защитой диссертации в срок:
где Е - индикатор эффективности работы аспирантуры вуза; М - коли-
Е _ (м / N) ■ 100% чество аспирантов, защитивших диссертацию в срок обучения в аспи- (,)
Е _ (м / ^ ) ^^^ рантуре в вузе; N - общая численность поступивших в аспирантуру вуза (1) 3 или 4 года назад (в зависимости от специальности и формы обучения).
Однако такая практика оценки эффективности аспирантур не удовлетворяет научно-педагогическое сообщество, особенно представителей точных, естественных и технических наук [5]. Для аспирантов указанных научных направлений работа над диссертацией включает не только написание текста диссертации, но и разработку прототипов реальных программно-аппаратных систем, их практическую апробацию, проведение экспериментов. И на это требуется дополнительное время. В связи с этим при оценке эффективности аспирантур предлагается учитывать аспирантов, защитивших диссертацию в срок обучения, а также в течение одного года, двух или трех лет после окончания аспирантуры с убывающими весовыми коэффициентами.
Кроме этого, предлагается ввести для разных групп научных специальностей отраслевые коэффициенты с;, которые будут влиять на значение эффективности деятельности аспирантуры. Расчет отраслевых коэффициентов основывается на том факте, что имеется большой разброс значений показателя «Процент аспирантов, выпущенных с защитой диссертации» в зависимости от отрасли науки [3]. Отраслевой коэффициент находится в прямо пропорциональной зависимости от этого показателя. Приведенные в табл. 1 данные за три года показывают величину такого разброса. Например, для фармацевтических и медицинских наук процент выпуска с защитой составляет более 50%, а для технических наук - около 25%. Учет отраслевых коэффициентов, таким образом, позволит учитывать отраслевую специфику защит диссертаций при расчете индикатора эффективности деятельности системы послевузовского образования. Здесь и далее использовались статистические данные из форм программной системы АСПИРИН (Программа АСПИРИН предназначена для подготовки отчетов о работе в сфере послевузовского профессионального образования (аспирантура, докторантура, соискатели ученой степени кандидата и доктора наук) в подведомственных Федеральному агентству по образованию вузах и организациях [7].)
Таблица 1
Процент успешного окончания аспирантур в разрезе отраслей науки и соответствующие
отраслевые коэффициенты
Отрасль науки Процент выпуска из аспирантур вузов с защитой диссертации Отраслевой коэффициент
2006 2007 2008 2006 2007 2008
Физико-математические 30,98 27,95 24,64 0,86 0,86 0,83
Химические 41,19 38,03 36,53 1,14 1,17 1,23
Биологические 33,89 33,59 30,11 0,94 1,03 1,02
Технические 29,77 27,25 24,87 0,83 0,84 0,84
Сельскохозяйственные 38,45 35,89 41,03 1,07 1,10 1,39
Исторические 40,14 32,85 27,10 1,11 1,01 0,92
Экономические 36,74 32,80 32,18 1,02 1,01 1,09
Философские 41,92 34,98 27,94 1,16 1,07 0,94
Филологические 40,97 40,07 38,91 1,14 1,23 1,31
Юридические 33,85 27,08 28,55 0,94 0,83 0,96
Педагогические 41,69 39,45 36,85 1,16 1,21 1,24
Медицинские 52,81 48,81 54,07 1,47 1,50 1,83
Фармацевтические 35,82 44,32 57,14 0,99 1,36 1,93
Ветеринарные 41,50 40,43 37,50 1,15 1,24 1,27
Искусствоведение 11,62 10,70 27,78 0,32 0,33 0,94
Архитектура 21,30 19,30 11,34 0,59 0,59 0,38
Психологические 33,73 30,03 28,48 0,94 0,92 0,96
Социологические 41,11 36,97 33,53 1,14 1,13 1,13
Политические 42,89 33,89 23,94 1,19 1,04 0,81
Культурология 48,53 36,59 33,62 1,35 1,12 1,14
Науки о земле 26,26 26,32 23,75 0,73 0,81 0,80
Военные 17,50 34,04 - 0,49 1,04 -
Среднее / Всего 36,01 32,61 29,60 1,00 1,00 1,00
Перерасчет отраслевых коэффициентов предлагается производить ежегодно по следующей методике: значение коэффициента для конкретной отрасли науки С, получается путем деления процента выпуска аспирантов с защитой по этой отрасли Е, на средний процент выпуска аспирантов с защитой по всем отраслям Еср.
С, _ Е / Еср, (2)
к
Е _ ^ Е /К, где К - общее количество научных отраслей. (3)
1=1
Так, на рис. 1 представлен пример распределения значений отраслевых коэффициентов в разрезе отраслей науки по данным за 2007 год.
Рис. 1. Распределение значений отраслевых коэффициентов в разрезе отраслей науки
по данным за 2007 год
Альтернативной и несколько упрощенной методикой может являться вычисление отраслевых коэффициентов не для каждой отрасли науки, а для групп родственных отраслей или научных специальностей. В этом случае выполняется кластеризация отраслей науки (научных специальностей) по проценту выпуска аспирантов с защитой, причем при кластеризации можно учитывать данные как за один год, так и за несколько лет (многомерная кластеризация).
Таким образом, предлагаемая методика расчета эффективности деятельности российской системы послевузовского профессионального образования будет опираться на единую математическую модель (формула 4) оценки эффективности деятельности аспирантур и докторантур:
Е = У w.E.
¿щ^ г г
где Ег = (Мг / N) ■ 100%
(4)
(5)
Формула (5) определяет эффективность работы аспирантуры с учетом задержки защиты на г лет (Е0 - эффективность работы аспирантуры без учета задержки защиты). Мг - число человек, защитившихся в текущем году с задержкой защиты на г лет (М0 - число человек, защитившихся в текущем году в срок аспирантской подготовки). N - число человек, поступивших в аспирантуру (Ь + г) лет назад, где Ь - срок аспирантской подготовки; гт - константа, определяющая максимальную учитываемую задержку защиты; wi - весовые коэффициенты, определяющие важность защит в срок и с задержкой на г лет. Например, их можно вычислять по формуле:
w! = 1 / (г + 1). (6)
Для учета фактора отраслевой специфики модифицируем формулу (5) следующим обра-
зом:
Е = ((УМц /с})/N)-100%
где су - отраслевой коэффициент дляу-й отрасли науки;
Му - количество человек, защитившихся поу-й отрасли науки в
текущем году с задержкой защиты на г лет (У М= Мг ).
(7)
Предлагаемый подход, учитывающий научные специальности при анализе эффективности работы аспирантуры вуза, позволяет получить более точную оценку эффективности.
Таким образом, можно представить обобщенный перечень индикаторов эффективности деятельности российской системы послевузовского профессионального образования (табл. 2).
г=0
Таблица 2
Перечень индикаторов эффективности деятельности российской системы послевузовского профессионального образования
№ Обозначение индикатора Наименование индикатора Методика расчета индикатора или источник Примечания
1 2 3 4 5
1 М0 Число защит в срок по специальности/отрасли Из форм отчетности системы АСПИРИН
2 N0 Количество поступивших в аспирантуру/докторантуру Ь лет назад (где Ь - срок послевузовского обучения) Из форм отчетности системы АСПИРИН
3 N1 Количество поступивших в аспирантуру/докторантуру Ь+1 лет назад (где г - максимальная учитываемая задержка защиты диссертации после окончания послевузовского обучения) При г < 3 - из форм отчетности системы АСПИРИН, при г > 3 -необходим дополнительный сбор информации
4 Е Процент успешного окончания аспирантур/докторантур по специальности/отрасли Формула 1 Необходим для оценки величины отраслевых коэффициентов.
5 Е ^ср Средний процент успешного окончания аспирантур/докторантур по всем отраслям Формула 3 Необходим для оценки величины отраслевых коэффициентов
5 С Отраслевой коэффициент ,-й отрасли науки Формула 2 Позволит учитывать отраслевую специфику защит диссертаций при расчете индикатора эффективности деятельности системы послевузовского образования
6 м, Число защит по ,-й специально -сти/отрасли с учетом задержки на 1 лет по отношению к сроку обу- При г < 3 - из форм отчетности системы АСПИРИН, при г > 3 - Необходим для оценки индикатора эффективности деятельно-
чения в аспирантуре/докторантуре необходим дополнительный сбор информации сти системы послевузовского образования
7 Е Индикатор эффективности деятельности системы послевузовского образования Формулы 4 - 7 Является комплексным индикатором для оценки эффективности работы аспирантур и докторантур в российских вузах.
Авторами статьи был проведен расчет средних индикаторов эффективности по субъектам Федерации и научным отраслям на конец 2008 года. Обобщенные результаты расчета сведены (свертка и усреднение до уровня Федеральных округов) в табл. 3, 4
Таблица 3
Результаты расчета среднего индикатора эффективности деятельности российской системы послевузовского образования по федеральных округам (2008 год)
Федеральный округ (ФО) Индикатор эффективности, рассчитанный по традиционной методике, % Индикатор эффективности, рассчитанный по предлагаемой методике, %
Российская Федерация 17,9409487 21,8650816
Дальневосточный 12,7336449 21,5221963
Приволжский 21,3925116 26,5999159
Северо-Западный 15,1707317 19,4592683
Сибирский 17,7936963 22,7309456
Уральский 17,7484787 21,3382353
Центральный 17,8415081 21,5206826
Южный 18,36429 19,8843272
Таблица 4
Результаты расчета среднего индикатора эффективности деятельности российской системы послевузовского образования по отраслям науки (2008 год)
Индикатор эффективности, Индикатор эффективности, рас-
Отрасль науки рассчитанный по традицион- считанный по предлагаемой ме-
ной методике, % тодике, %
1 2 3
Все отрасли 17,9409487 21,8650816
01. Физико-математические 14,8626817 23,7706886
02. Химические 23,633678 24,601602
03. Биологические 16,502947 21,392387
05. Технические 14,6004271 21,0156446
06. Сельскохозяйственные 25 21,3017086
07. Исторические 18,6741363 27,3088946
08. Экономические 18,2132964 20,6704745
09. Философские 18,8679245 25,9993118
10. Филологические 31,0473815 31,9468505
12. Юридические 17,4946004 21,3687905
13. Педагогические 26,2666667 27,3580645
14. Медицинские 27,6515152 17,0723629
15. Фармацевтические 36,3636364 18,8412624
16. Ветеринарные 15,3846154 19,6850393
17. Искусствоведение 10,1351351 15,2673951
18. Архитектура 7,3825503 24,8675378
19. Психологические 17,5230567 24,4057422
20. Прочие 13,3333333 19,2444444
22. Социологические 15,8553547 17,58588
23. Политические 14,7058824 20,1968853
24. Культурология 18,6602871 17,4851
25. Науки о земле 12,0981387 19,6457276
Полученные значения индикаторов эффективности имеют более равномерное распределение (по сравнению с традиционной методикой), как в территориальном, так и научно-отраслевом разрезах, а также дают более объективную оценку эффективности деятельности аспирантур/докторантур, особенно для специальностей, подготовка диссертаций по которым (в связи с отраслевой спецификой), по факту, требует более длительных временных сроков.
3. Проблема установки соответствия научных специальностей с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями в РФ
Другим важным аспектом мониторинга системы аспирантур является проблема установки соответствия научных специальностей с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями в РФ. К решению данной проблемы предлагается подойти через сопоставление таблиц «Приоритетное направление - критические технологии (ПН-КТ)» и «Отрасли науки - научные специальности (ОН-НС)». Связь между ними может быть установлена только экспертным путем.
Таблица ПН-КТ имеет размерность 8х34 и определяет принадлежность групп критических технологий к соответствующим приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники. Таблица ОН-НС (размерность 23х449) определяет связь специальностей высшей научной категории и отраслей науки и строится на основе соответствий, установленных высшей аттестационной комиссией Минобрнауки РФ [8].
Для экспертной установки соответствия между таблицами ПН-КТ и ОН-НС предлагается выполнить следующие этапы:
1. Определение состава экспертной комиссии. К участию в экспертном опросе привлекаются ученые (кандидаты и доктора наук), члены диссертационных советов, а также специалисты соответствующих министерств и ведомств. Количественный состав комиссии составит порядка 80- 100 человек, по 3-5 экспертов на отрасль науки.
2. Экспертный опрос в online режиме. Исходными данными для опроса является пустая таблица КТ-НС (соответствие критических технологий и научных специальностей). В силу большой размерности этой таблицы и широты тематического охвата технологий, каждому эксперту предлагается только фрагмент таблицы, включающий научные специальности той отрасли наук, к которой относится эксперт. Средний размер такого фрагмента составит 34х15^40. На пересечении определенной критической технологии и научной специальности эксперту предлагается поставить оценку принадлежности по 5-балльной шкале (от 0 до 4), где 4 - наивысшая оценка принадлежности (полное соответствие), а 0 - полное несоответствие.
3. Обработка результатов опроса заключается в усреднении экспертных оценок и обратном формировании из фрагментов единой таблицы КТ-НС.
Полученная таблица соответствия критических технологий и научных специальностей является важным элементом при разработке системы индикаторов и общих принципов мониторинга деятельности аспирантур и докторантур в российских вузах. Ее наличие необходимо для дальнейших работ, связанных с анализом актуальности и востребованности системы послевузовского образования, а также с оценкой распределения научных кадров в разрезе специальностей в целях эффективного обеспечения развития приоритетных направлений как в отдельных регионах, так в масштабах Российской Федерации.
4. Учет социально-экономических факторов при мониторинге деятельности системы
послевузовского образования
Благодаря наличию пространственной привязки конкретных вузов к конкретной территории, систему аспирантур и докторантур можно рассматривать в составе комплексной инфраструктуры территории.
Под комплексной инфраструктурой территории (КИТ) будем понимать совокупность антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба [9].
КИТ - это понятие, в котором основной акцент делается на информационной составляющей, описывающей социально-экономические инфраструктурные процессы для поддержки лиц, принимающих решения, и информационно-аналитических исследований. Комплексность территориальной инфраструктуры обеспечивается за счет пространственной привязки всех подсистем этой инфраструктуры к единой территории в единой системе координат.
В качестве основных элементов структуры КИТ выделим:
• участок территории;
• слои инфраструктуры;
• информационное пространство.
Под участком территории в структуре КИТ понимается участок земной поверхности, который вмещает всю материальную основу подсистем КИТ и ограничен их пространственной протяженностью. Подсистемы КИТ и соответствующий участок территории обладают неразрывными связями различного характера и оказывают существенные воздействия друг на друга.
Классификация социально-экономических функций в привязке к территориальным, информационным и организационным аспектам приводит к понятию слоя инфраструктуры. Под слоем инфраструктуры будем понимать тематически обособленную сферу жизнедеятельности человека, которая неразрывно связана с соответствующим участком территории, взаимодействует с другими слоями КИТ и внешней средой, обладает собственной материально-информационной структурой и органами управления, подлежит исследованию в рамках мониторинга КИТ. Типичные слои инфраструктуры представлены на рис. 2.
Информационное пространство, в котором существует такая сложная система, приобретает особый статус и дает представление о внутренних состояниях КИТ, внешней среде и совокупности управляющих воздействий. Проектирование информационного пространства и механизмов его использования, в рамках создания автоматизированных мониторинговых методов и систем, приобретает первостепенную важность.
В целях консолидации финансовых, материальных и интеллектуальных ресурсов на стратегически значимых точках развития страны необходима четкая целевая взаимосвязь между подготовкой кадрового потенциала высшей квалификации и обеспечением потребностей развития приоритетных направлений развития науки, техники и технологии. Эти потребности следует рассматривать как взаимосвязанную систему показателей и индикаторов, отражающих текущее состояние кадрового обеспечения промышленности и экономики регионов, а также об-
щее перспективное состояние и эффективность системы вузовского и послевузовского образования (в разрезе научных отраслей и территориальной принадлежности).
Рис. 2. Обобщенная структура КИТ
Иными словами, предлагается рассматривать деятельность системы послевузовского образования без отрыва от социально-экономического контекста тех регионов, где располагаются соответствующие вузы.
Таким образом, имеется комплексная инфраструктура территории со следующими характеристиками:
1. В состав инфраструктуры входят следующие слои: система вузовского и послевузовского образования РФ; отрасли промышленности, соответствующие приоритетным направлениям и критическим технологиям; региональные рынки труда.
2. Пространственный аспект включает территорию РФ с административным делением на субъекты Федерации.
3. Временной аспект включает ежегодную периодичность сбора и обновления статистики.
Каждый слой инфраструктуры представляет собой реляционную базу данных, а вся их
взаимосвязанная совокупность на логическом уровне описывается многомерным информационным кубом. Пространственный аспект инфраструктуры выражается наличием цифровой картографической основы РФ, к которой (с помощью географических координат) привязывается многомерный информационный куб.
Таким образом, в качестве системы мониторинга деятельности аспирантур и докторантур выступает геоинформационная система, в которой атрибутивно-тематические массивы данных организованы в виде многомерного хранилища под управлением специальной OLAP-компоненты. Аналитические функции реализуются с использованием аппарата интеллектуального анализа данных (Data Mining), методов математической статистики и теории графов. Прототип такой системы был реализован авторами в ходе выполнения проекта «Разработка принципов организации, мониторинга, анализа и прогнозирования развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии», ФЦПРО «Развитие научного потенциала высшей школы (20092010 годы)», направление 2.2.2.4 «Научно-методическое обеспечение подготовки научных кадров в высшей школе и развития научно-исследовательской работы студентов и аспирантов». Детализированное описание программно-информационных, математических и технических аспектов построения системы имеется в целом ряде научных публикаций [6, 9, 10, 11].
Заключение
Основными результатами данной статьи, имеющими научную новизну и практическую актуальность, являются следующие:
1. Определены основные недостатки существующей методики оценки эффективности деятельности аспирантур и докторантур российских вузов.
2. В целях устранения выявленных недостатков предложена модель численного расчета эффективности деятельности аспирантур и докторантур с учетом их научно-отраслевой принадлежности и временного фактора защиты диссертаций после окончания срока обучения в аспирантуре.
3. Предложена методика установки соответствия научных специальностей с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями в РФ.
4. Введено и определено понятие комплексной инфраструктуры территории с обоснованием его необходимости.
5. Поставлена проблема оценки эффективности и мониторинга деятельности аспирантур и докторантур российских вузов без отрыва от специфической особенности тех регионов, где они находятся территориально. Предлагается рассматривать систему аспирантур и докторантур вузов РФ как часть комплексной инфраструктуры территории РФ.
Литература
1. Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации. Приказ № 843 от 21.05.06. Утв. Президентом РФ В.В.Путиным. [Электронный ресурс]: Официальный сайт Минобрнауки РФ, http://mon.gov.ru/dok/ukaz/nti/4406/ - Загл. с экрана.
2. Перечень критических технологий в Российской Федерации. Приказ № 842 от 21.05.06. Утв. Президентом РФ В.В.Путиным. [Электронный ресурс]: Официальный сайт Минобрнауки РФ, http://mon.gov.ru/dok/ukaz/nti/4407/ - Загл. с экрана.
3. Пугач В.Ф. Послевузовское профессиональное образование в России на рубеже ХХ-ХХ1 веков: тенденции развития (статистико-социологический анализ) / В.Ф.Пугач. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2008. - 140 с.
4. Бережная Ю.Н. Анализ эффективности аспирантур и докторантур для планирования объемов послевузовской подготовки в Российских вузах / Ю.Н.Бережная, В.А.Гуртов // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докл. по материалам V Всеросс. научн.-практич. конф., - Кн.11. - Петрозаводск, 2008. - С. 52-59.
5. Балабанов С. С. Подготовка научных кадров социогуманитарного профиля в аспирантуре / С.С.Балабанов, Б.И.Бедный, А.А.Миронос // Социологические исследования. - 2008. - № 3. - С. 70-78.
6. Бершадский А.М. Разработка принципов мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы аспирантур и докторантур в вузах РФ / А.М.Бершадский, А.С.Бождай, А.А.Гудков // Вестник ТГТУ. - 2009. - Т. 15. - № 2. - С. 286- 294.
7. Послевузовское и дополнительное профессиональное образование [Электронный ресурс]: Федеральное агентство по образованию (Рособразование). Официальный сайт. http://www.ed.gov.ru/prof-edu/posl/rub/ - Загл. с экрана.
8. Разделы перечня научных специальностей. [Электронный ресурс] : Справочные материалы ВАК Минобрнауки РФ, http://db.informika.ru/cgi-bin/vak/q1.plx - Загл. с экрана.
9. Бождай А.С. Комплексная инфраструктура территории: методы и модели информационного мониторинга // Информационные технологии. - 2009. - № 9. - С. 57- 63.
10. Бождай А.С. Методы параметрической оптимизации математических моделей для системы мониторинга комплексной инфраструктуры территории // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2009. - № 2. - С. 71-77.
11. Бершадский А.М. Принципы и методы построения универсальных информационно-аналитических систем для задачи мониторинга / А.М.Бершадский, А.С.Бождай, С.И.Столяров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2005. - №5 (20). - С. 107-114.
Е-Ьеагш^ Россия
3-4 июня в Москве (Гостиница Ренессанс) пройдет Международный форум по образованию «E-Learmng Россия: возможности электронного обучения сегодня».
Задачи форума:
- Выявить, что меняется в учебном заведении с приходом e-learning. Обсудить, какие процессы и модели нужно изменять и что должно добавиться нового.
- Рассмотреть, как меняются компетенции преподавателя с активным использованием информационных технологий в образовании.
- Узнать, как меняется жизнь и образовательный опыт учащегося с введением электронного обучения.
- Показать и рассказать, что такое современные учебные материалы и почему успех электронного обучения так сильно зависит от их качества.
- Понять и изучить, как электронное обучение открывает новые возможности для сотрудничества между компаниями и учебными заведениями.
Организаторами форума являются Комитет Государственной Думы Федерального собрания РФ по образованию, Экспертный совет по электронному обучению и информационным технологиям в образовании при Комитете ГД РФ по образованию, Международный консорциум «Электронный университет».
Источник. Сайт форума (http://www.elearning-russia.ru/forum/)
