CC BY
13Решетневские чтения. 2017
УДК 004.415.2
ОЦЕНКА НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РАБОТНИКА НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Д. В. Егорова, Н. А. Егоров, А. А. Герасимчик
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: dasha.eg@mail.ru
Рассматриваются проблематика и постановка задачи автоматизации процессов оценки научной деятельности работников научно-производственных предприятий ракетно-космической отрасли.
Ключевые слова: оценка научной деятельности, анализ, обработка информации, формирование отчетных документов, построение сравнительных графиков, отслеживание и прогнозирование.
EVALUATING THE SCIENTIFIC ACTIVITIES OF A SCIENTIFIC PRODUCTION
ENTERPRISE EMPLOYEE
D. V. Egorova, N. A. Egorov, A. A. Gerasimchik
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: dasha.eg@mail.ru
The article considers the problems of automation of the assessment processes of an employee's scientific activity of at the scientific and industrial enterprises of the rocket and space industry.
Keywords: evaluation of scientific activity, analysis, information processing, formation of accounting documents, construction of comparative charts, tracking and forecasting.
Несмотря на то, что оценка и учет научной деятельности работника научно-производственного предприятия ракетно-космической отрасли является неотъемлемой частью показателя эффективности, на сегодняшний день, в большинстве случаев, предприятия хранят все сведения о результатах научных работ на бумагах, вследствие чего на обработку данных уходит много времени, поскольку информация вручную распределяется по необходимым критериям и затем регистрируется в журнале учета. По полученным сведениям, проводится оценка эффективности научной деятельности. Долгая ручная работа, неточность при заполнении документов, хранение необходимой информации в бумажном виде является неприемлемым для полноценной оценки научной деятельности работников, что значительно понижает достоверность результатов оценки.
В условиях, когда научной деятельностью занимается небольшое количество работников предприятия, это не является столь важным. Однако, когда число сотрудников, занимающихся научной деятельностью, приближается к нескольким тысячам, это крайне затрудняет доступ к нужной документации, а также проведение оценки и анализа эффективности научной деятельности работника, конкретного отдела или предприятия в целом.
Инструментом оценки продуктивности научной активности, опираясь на библиографические данные, являются наукометрические базы данных научных публикаций. Базовыми задачами наукометрии явля-
ются выявление новых тенденций в научном знании, отслеживание их динамики и прогнозирование. Все эти задачи решаются по отношению к отдельным авторам, авторским коллективам / научным школам, организациям и изданиям.
В отдельных случаях, результаты, полученные с помощью наукометрии, позволяют решать задачи мониторинга качества и управления. Поэтому традиция оперировать индексами цитирования, как интегральным показателем научной продуктивности учёного, имеет важное значение, но не отражает объективной картины происходящего.
Наиболее известны такие глобальные наукометрические системы, как Web of Science [1], Scopus [2], Google Scholar [3], Российский индекс научного цитирования [4] и др.
Отечественными программными разработками в этой области являются автоматизированная информационная система анализа публикационной активности сотрудников научно-образовательной организации [5], автоматизированная система мониторинга и оценки публикационной активности преподавателя вуза [6], информационно-аналитическая система «Наука» [7] и др.
Осуществив сравнительный анализ различных информационных и наукометрических систем, нами был сделан ряд выводов [8]:
- зарубежные информационные системы недоступны для большинства научных организаций в виду
Информационно-управляющие системы
высокой стоимости за использование, а российские системы позволяют производить только ограниченный анализ научной деятельности;
- отображения данных на поверхностное обобщение (считаются только суммы, проценты, цитируе-мость);
- большинство из указанных систем либо вовсе не позволяют создавать отчетную документацию и сравнительные графики по результатам анализа научной деятельности, либо отображение графиков и отчетов максимально упрощено и не предполагает решения серьёзных задач (прогнозирование, выявление тенденций и пр.);
- временная привязка данных на графиках, линейно отражающая динамику отдельных показателей (комбинированные варианты отображения не применяются);
- отсутствие сервиса формирования организацией собственной формулы расчета рейтинга/индекса учёных в рамках унифицированной наукометрической платформы.
- многие системы не затрагивают большинства видов публикаций, таких как учебные пособия, методические указания, статьи в региональной печати, научные отчеты и т. д., а также, только одна из приведенных систем позволяет осуществлять сбор, накопление и анализ данных по свидетельствам и патентам. Поскольку эти виды интеллектуальной деятельности составляют значительную долю всех результатов научной деятельности, их отсутствие значительно понижает достоверность результатов оценки.
Это приводит к вопросу, какие же источники информации о научной деятельности учёного можно считать самыми достоверными? Это отнюдь не базы наукометрических ресурсов или научных поисковых сервисов, а данные, которые сообщает о себе каждый автор, заинтересованный в том, чтобы показать проделанную работу в полном объёме.
Таким образом, требуется создать комплексную информационную систему, предназначенную для сбора, хранения и оценки научной деятельности работников научно-производственного предприятия, включающую все перечисленные виды интеллектуальной деятельности, создания системы мониторинга и оценки научной деятельности каждого работника, отдела и предприятия в целом, выявления новых тенденций в научном знании, отслеживание их динамики и прогнозирование за счет получения сводных графиков и отчетов за определенный временной период.
Создание информационной системы позволит избавится от долгой ручной работы, неточности при заполнении документов, хранения необходимой информации в бумажном виде, проводить оценку эффективности научной деятельности с различной детализацией, осуществлять составление, построение и печать разнообразных отчетов и графиков за определенный временной период, выявлять новые тенденций в научном знании, отслеживать их динамику и прогнозирование, сократить время поиска необходимой информации за счет возможности поиска и фильтрации.
Библиографические ссылки
1. Web of Science [Электронный ресурс]. URL: http://weboiknowledge.com/ (дата обращения: 10.09.2017).
2. Scopus [Электронный ресурс].URL: https://www. scopus.com (дата обращения: 10.09.2017).
3. Google Scholar [Электронный ресурс]. URL: https://scholar.google.ru/ (дата обращения: 10.09.2017).
4. Российский индекс научного цитирования [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru (дата обращения: 10.09.2017).
5. Пат. 256963 Российская Федерация, G06F17/00. Автоматизированная информационная система анализа публикационной активности сотрудников научно-образовательной организации / Синицын А. А., Никифоров О. Ю.
6. Ирзаев Г. Х., Мурадов М. М. Автоматизированная система мониторинга и оценки публикационной активности преподавателя кафедры вуза // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 8. С. 64-70.
7. Информационно-аналитическая система «Наука» [Электронный ресурс]. URL: http://old.systemworld.ru/ node/56 (дата обращения: 10.09.2017).
8. Егорова, Д. В., Углев В. А. Анализ публикационной активности учёного и методы Graph Mining // Робототехника и искусственный интеллект : материалы VIII Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием / Сиб. федер. ун-т. Красноярск : Центр информации, ЦНИ «Монография», 2016. С. 163-169.
References
1. Web of Science. Available at: http://webofknow ledge.com/ (accessed: 10.09.2017).
2. Scopus. Available at: https://www.scopus.com/ (accessed 10.09.2017).
3. Google Scholar. Available at: https://scholar. google.ru/ (accessed: 10.09.2017).
4. Russian index of scientific citation. Available at: https://elibrary.ru/ (accessed: 10.09.2017).
5. Sinicyn A. A., Nikiforov O. Y. [Automated information system for analyzing the publication activity of employees of the scientific and educational organization]. Patent of RF, No. 256963.
6. Irzaev G. Kh., Muradov M. M. [Automated system for monitoring and evaluating the publication activity of the teacher of the department of the university]. [Modern scientific research and innovations]. 2014. № 8. P. 64-70.
7. Informational and analytical system "Science". Available at: http://old.systemworld.ru/node/56 (accessed: 10.09.2017).
8. Egorova D. V., Uglev V. A. [Analysis of the scientist's publication activity and methods Graph Mining]. [Proceedings of the VIII All-Russian Scientific and Technical Conference with International Participation "Robotics and Artificial Intelligence"] / Sib. feder. un-t. Krasnoyarsk: Information Center, Central Research Institute "Monograph", 2016. P. 163-169. (In Russ.)
© Егорова Д. В., Егоров Н. А., Герасимчик А. А., 2017
