Прогнозирование эффективности деятельности руководителя структурного подразделения вуза на основе дискриминантного анализа Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

УДК 378:519.237

Ю. П. Александровская

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РУКОВОДИТЕЛЯ СТРУКТУРНОГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ВУЗА НА ОСНОВЕ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА

Ключевые слова: дискриминантный анализ, эффективность деятельности вуза, рейтинг, кафедра.

Рассмотрены основные подходы к оценке и анализу эффективности деятельности высшего учебного заведения. На базе рейтинга эффективности деятельности кафедр вуза сформированы два класса заведующих кафедрами. Отобран набор признаков, позволяющих осуществить выявление и формальное описание различий между классами заведующих кафедрами. На основе классификации получены результаты предсказанной принадлежности руководителей подразделений к одному из классов эффективности деятельности.

Keywords: discriminant analysis, efficiency of activity of higher education institution, rating, department.

The main approaches to an assessment and the analysis of efficiency of activity of a higher educational institution are considered. On the basis of a rating of efficiency of activity of chairs of higher education institution two classes of managers of chairs are created. The feature set, allowing to carry out identification and the formal description of distinctions between classes of managers of chairs is selected. On the basis of classification results of the predicted belonging of heads of divisions to one of classes of efficiency of activity are received

Введение

Повышение роли образования в общественном прогрессе и вызванное этим возрастание требований к его качеству предопределяют актуальность реализации комплекса мер, связанных с созданием систем управления качеством образования. Создание систем управления качеством образования, построенных преимущественно на основе мониторинга достижений обучаемых и стандартизации содержания образования, не дает видимых результатов в повышении качества образования и эффективности деятельности образовательных учреждений. Как следствие этого, не только среди руководителей образования и ученых-исследователей, но и среди широкой общественности стало формироваться мнение, что без повышения качества преподавания невозможно добиться высокого качества результатов образования. В связи с этим одним из перспективных направлений становится внедрение рациональной системы оценки деятельности кадров в сфере образования.

Специфика оценки эффективности деятельности вузов определяется рядом важнейших факторов и в первую очередь особенностями производимого вузами продукта. Значительное количество исследований и публикаций относительно определения основного процесса и результата деятельности вуза до сих пор не привели к выработке однозначного мнения. Тем не менее большинство исследователей считают, что продуктом деятельности вуза является образовательная услуга, характеристики которой с точки зрения качества и используемых при этом ресурсов складываются из процесса ее оказания и полученного при этом результата (компетенций выпускника). Следовательно, при оценке эффективности деятельности, применяемой, как правило, в отношении субъектов оказания услуги (кафедр, факультетов, институтов) во внимание

должна приниматься вся совокупность характеристик процесса и результата, что создает существенные трудности в выработке подхода к такой оценке.

Выбор метода оценки деятельности вузов полностью определяется ее целью. Можно выделить три основных источника потребности информации об эффективности деятельности вуза и его структурных элементов:

1) оперативное управление и контроль за деятельностью вуза и его подразделений, осуществляемые высшим или средним звеном управления. Как правило, здесь возникает потребность в информации об отдельных аспектах их деятельности;

2) стратегическое управление вузом, которое осуществляется со стороны высшего руководства. В данном случае требуется комплексная оценка деятельности вуза, а не анализ его отдельных составляющих;

3) внешние группы заинтересованных сторон, такие как государство, предприятия, независимые организации. Здесь стандартные рыночные механизмы отбора наиболее эффективных организаций не срабатывают, так как «клиентов» вузов в большинстве случаев интересует лишь качество и объем оказанных ему услуг, а не их цена.

Основные подходы к оценке и анализу эффективности деятельности вуза

Выделяются несколько подходов к оценке и анализу эффективности деятельности, основанных на применении различных математических методов. В общем случае принципиальное отличие данных подходов заключается в методе определения границы (нормы) эффективности

функционирования исследуемых объектов. Сходство рассматриваемых подходов выражается в широком применении методов сравнительного анализа на этапе непосредственной оценки

эффективности. Приводимая классификация достаточно условна, поскольку на практике обычно имеет место интеграция рассматриваемых подходов.

Отраслевой подход получил особенное распространение в 70-80-х гг. XX века, во время активного проведения социалистических соревнований между предприятиями одной отрасли, в том числе и между высшими учебными заведениями. Фактически социалистическое соревнование было неотъемлемой частью системы подготовки специалистов в высших учебных заведениях [1].

Сравнение происходило на основе единого интегрального показателя, главной характеристикой которого должно было быть наиболее объективное и достоверное отражение реального вклада вузов в конечный народно-хозяйственный результат. Одной из сложностей подведения итогов межвузовского соревнования была трудность точного измерения конечного народно-хозяйственного результата деятельности коллектива вуза - все те качества, которые приобрел выпускник вуза. Поскольку четкая обратная связь вузов с коллективами, где работали выпускники, была недостаточно отработана, то приходилось использовать промежуточные показатели и результаты. К ним относились уровни развития учебно-методической, научно-исследовательской, воспитательной и других видов работ.

Анализ эффективности в данном случае производился путем сопоставления полученных результатов проведенной оценки между собой, выявляя тем самым эффективно и неэффективно функционирующие вузы.

Современной реализацией данного подхода является методология рейтинговой оценки деятельности образовательных учреждений, которая основана на тех же принципах, что и социалистические соревнования. Однако, в отличие от социалистических соревнований, в современном рейтинге в качестве показателя эффективности используется не вклад вуза в народное хозяйство, а некий показатель степени реализации потенциальных возможностей, который

рассчитывается как отношения потенциала вуза к его активности [2]. Кроме того, рейтинг определяется не среди всех вузов, а только среди родственных: классических университетов, политехнических, машиностроительных,

технологических и т. д.

Наиболее известным и представительным является рейтинг высших учебных заведений Министерства образования и науки Российской Федерации. Цель расчета данного рейтинга высших учебных заведений заключается в информировании общества и сферы потребления специалистов, федеральных органов управления высшим образованием, а также руководства вуза и его коллектива об уровне и результативности деятельности вуза [3].

Отраслевой подход обеспечивает возможность объективного сравнения с системами-аналогами в простой и доступной форме. При этом

все необходимые аналитические вычисления обладают низкой расчетной трудоемкостью.

Особенности применения данного подхода позволяют удовлетворить потребности в оценке на стратегическом уровне за счет проведения оценок деятельности структурных элементов вуза, а также на уровне внешних групп интересов, за счет сравнения результатов деятельности конкретного вуза с результатами других вузов.

Существенным недостатком данного подхода, является то, что отраслевой подход, как и многофакторный, не учитывает влияние факторов внешней среды на эффективность работы вуза. Кроме того, при расчете рейтинга широко распространено использование коэффициентов значимости для разных показателей. Эти коэффициенты обычно получаются экспертным путем, что может в значительной степени снижать объективность рейтинговых оценок.

Комплексный подход широко

распространен в области оценки и анализа эффективности деятельности вузов. С позиции данного подхода вуз рассматривается как сложная система, а функционирование всех структурных элементов этой системы представляется в виде совокупности процессов и подпроцессов, которые описываются системой взаимосвязанных показателей [4]. Такая система строится по иерархическому принципу и соотносится с уровнями управления в вузе. Комплексный подход отличают мобильность, простота и универсальность получения конечного результата оценки. Однако отсутствие единой методологии формирования набора частных показателей и обобщающих процедур делает практически невозможным сопоставление с системами - аналогами. Эти условия накладывают ограничение на использование данного подхода в основном в целях оперативного и стратегического управления.

Однако в настоящее время существуют методики комплексной оценки деятельности вузов (например, комплексная оценка деятельности вузов в процессе их лицензирования, аттестации и аккредитации), которые позволяют в некоторых случаях производить сопоставление полученных результатов оценки между собой.

Наиболее известными способами применения данного подхода в контексте оценки и анализа деятельности вузов являются современные модели управления качеством, стратегического управления, системы сбалансированных

показателей, панелей индикаторов и пр. Характерной особенностью всех этих методик является целеориентированность. В таком контексте эффективность рассматривается и оценивается как степень достижения поставленных целей. Цели в свою очередь устанавливаются в виде нормативных значений конкретных показателей. Основой для установления нормативов является проведение различных аналитических мероприятий, основанных на современных статистических методах, методах прогнозирования, методе принятия решений, экспертном методе и т. п.

Критериальный подход является наиболее прогрессивным и в то же время наиболее трудоемким из всех рассматриваемых. Суть его заключается в рассмотрении в качестве критерия эффективности одного из показателей, по величине которого судят об эффективности

функционирования исследуемого объекта в целом, о соответствии каждого альтернативного варианта поставленной цели. Следовательно, выбор того или иного критерия эффективности во многом обусловлен теми стратегическими целями, которые преследует организация в своей деятельности.

Для сложных организационных систем, каким является современный вуз, получить критерий общей эффективности в виде скалярной функции не удается [5]. В этом случае используется векторный многокомпонентный критерий, составляющие которого - самостоятельные, независимые друг от друга критерии. Для векторного критерия наиболее эффективным способом оценки является выбор тех или иных управленческих решений, оптимальных по Парето. В таком контексте критериальный подход объединяет комплексный подход, за счет использования в качестве исходных данных некоторой системы параметров, а также многофакторный подход, расширяя его на случай многопараметрического выпуска.

За последние десятилетия разработано несколько вариантов реализации данного подхода, среди которых наиболее развитым является способ оценки и анализа эффективности в рамках методологии анализа среды функционирования (АСФ). Основоположниками АСФ были известные американские специалисты А. Чарнес и В. Купер.

Возможность и целесообразность применения методологии АСФ для оценки эффективности деятельности такого структурного подразделения вуза, как кафедра, может быть проиллюстрирована следующим примером. Рассматривая кафедру как функционирующий объект, а всю ее деятельность как совокупность процессов, можно определить входные параметры (например, показатели, характеризующие профессорско-преподавательский состав (ППС) кафедры, материально-технические условия и т. п.), которые определяют деятельность кафедры, и выходные (например, характеризующие успеваемость студентов кафедры, объемы выпускаемой научно-методической продукции и т. п.). Рассматривая достаточно большую совокупность кафедр (принимаем, что в масштабах одного вуза кафедры функционируют в однородных условиях), с помощью метода АСФ можно построить границу эффективности деятельности для данной совокупности исследуемых кафедр и подсчитать уровень эффективности для каждой «неэффективной» кафедры, а также определить набор эталонных величин из эффективных кафедр. Таким образом, с помощью АСФ можно установить образцы наиболее эффективной деятельности, а также обеспечить измерение эффективности в

избранном масштабе для каждой кафедры и дать рекомендации по ее улучшению.

Одним из наиболее распространенных подходов к оценке эффективности, применяемых в вузах, является многофакторный подход. При факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между результативным показателем и определенным набором факторов, а также выясняется роль отдельных факторов в изменении результативного экономического показателя. Основой данного подхода является определение степени воздействия каждого фактора на уровень результативного показателя с помощью техники индексного анализа и метода цепных подстановок. В дальнейшем анализ эффективности производится путем сравнения нормативных (установленных с помощью прогнозирования значений результирующего показателя на основе полученных зависимостей) показателей с фактическими результатами деятельности.

Данный подход применяется в основном для внутренних нужд и закрывает потребности в оценке на оперативном и стратегическом уровне управления. В качестве объектов исследования обычно представлены отдельные структурные элементы вуза (кафедры, факультеты, научные центры и т. п.) или вуз в целом. Оценка производится по отдельным аспектам деятельности исследуемых объектов. Что же касается его применения в целях внешней оценки, то данный подход применяется достаточно редко.

Таким образом, с достаточной степенью уверенности можно утверждать: применение факторного подхода для целей оперативного управления и контроля отдельными аспектами деятельности вуза вполне оправдано. Однако он совершенно не пригоден для комплексного анализа функционирования вуза.

Дискриминантный анализ эффективности деятельности руководителей подразделений вуза

В работе проводился анализ эффективности работы руководителей структурных подразделений -кафедр технологического университета. В исследовании использовалась выборка из 75 как выпускающих, так и общеобразовательных кафедр.

Кафедра - учебно-научное подразделение образовательного учреждения, осуществляющее организацию и проведение учебной и методической работы по одной или нескольким родственным учебным образовательным программам, проведение воспитательной работы с обучающимися, выполнение научных исследований, подготовку научно-педагогических и научных кадров, а также повышение квалификации и переподготовку кадров по своему профилю.

Руководство осуществляет заведующий кафедрой. Должность заведующего кафедрой

является выборной. Порядок избрания на эту должность устанавливается уставом ВУЗа.

Первоначально осуществлялось

исследование обобщенного интегрального показателя рейтинговой оценки для каждой кафедры по всем направлениям деятельности [5]. При этом каждому ^му укрупненному виду деятельности присваивался соответствующий весовой

коэффициент Было выделено 6 направлений:

образовательная деятельность, международная деятельность, кадровое обеспечение, научная деятельность, воспитательная работа и профориентационная деятельность.

Интегральный показатель рейтинговой оценки для каждой кафедры по всем видам деятельности определяется по формуле:

^Общ = ^0^, к

где Рх - весовые коэффициенты по укрупненным видам деятельности;

- интегральный показатель в рейтинге для

каждой }-й кафедры по всем показателям каждого вида деятельности.

Результаты расчета обобщенного интегрального показателя показаны на рисунке 1.

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

11111111111111111111111111И

Т Н тН и-, о гтг-тн

номер кафедры Рис. 1 - Обобщенный показатель деятельности кафедры

Таким образом, количественный критерий оценки качества функционирования участвовавших в исследовании кафедр получен в диапазоне от 0,097 до 1,183. Среднее значение обобщенного интегрального показателя составило 0,485, размах -1,085, стандартное отклонение - 0,243.

На основании построенного рейтинга кафедр методом медианы с исключением десяти центральных наблюдений кафедры были разбиты на два класса: эффективно функционирующие и недостаточно эффективно функционирующие. В первый класс вошли 33, во второй - 32 кафедры.

Далее в предположении о том, что показатель качества функционирования кафедры может являться также показателем качества работы заведующего кафедрой, как руководителя, были сформированы два класса заведующих, различающихся степенью эффективности деятельности по руководству структурными подразделениями. Первый класс - менее эффективное руководство, второй класс - более эффективное руководство.

На следующем этапе исследования с целью различения руководителей подразделений по эффективности их работы на базе индивидуальных свойств руководителя проводился канонический дискриминантный анализ.

Дискриминантный анализ основан на составлении уравнения регрессии, использующего номинальную зависимую переменную. Уравнение регрессии составляется на основе тех объектов, о которых известна групповая принадлежность, что позволяет максимально точно подобрать его коэффициенты. После того как уравнение регрессии получено, его можно использовать для классификации интересующих нас объектов (в нашем случае претендентов на должность заведующего кафедрой) в целях прогнозирования их принадлежности к какому либо классу. При этом определяется, какие независимые переменные лучше всего обеспечивают такое предсказание [6].

В анализе рассматривались два класса заведующих кафедрами, заданные своими типичными представителями.

Весь процесс дискриминантного анализа разбивался на два этапа, каждый из которых представляет совершенно самостоятельные методы:

1. методы интерпретации межгрупповых различий - дискриминации.

При интерпретации нужно ответить на вопросы:

• возможно ли, используя данный набор признаков , отличить один класс от другого?

• насколько хорошо эти переменные позволяют провести дискриминацию?

• какие из заданных признаков наиболее информативны?

2. методы классификации наблюдений по классам.

На первом этапе осуществлялось выявление и формальное описание различий между существующими классами заведующих кафедрами. Соответствующая этапу группа процедур позволила интерпретировать различия между существующими классами.

В качестве независимых признаков, которые могут повлиять на эффективность работы заведующего кафедрой, были выбраны следующие 12 характеристик, имевшихся в информационной базе исследования: возраст, пол, общий стаж работы, стаж работы на руководящей должности, индекс Хирша, количество учебных пособий и публикаций с грифом УМО, монографий, учебных пособий и публикаций с грифом ВУЗа, научных публикаций, патентов, наличие звания работника высшего профессионального образования, количество наград.

Анализ проводился с применением статистического пакета IBM SPSS Statistics 20.

Результаты и обсуждение

Сначала проводился анализ значимости различия средних в двух классах по t-критерию для каждого выбранного признака, результаты которого приведены в таблице 1.

**%%%%%%%+)&

На основе результатов анализа было принято решение об исключении из дискриминантного анализа следующих признаков: стаж работы на руководящей должности, количество монографий, звания работника высшего профессионального образования, как не имеющих статистически значимого различия в изучаемых классах заведующих. Таким образом, в анализе осталось 9 дискриминантных переменных-признаков: х1 - возраст; х2 - пол; хЗ - общий стаж работы; х4 - индекс Хирша; х5 - количество учебных пособий и публикаций с грифом УМО; хб - количество учебных пособий и публикаций с грифом вуза; - количество научных публикаций; х8 - количество патентов; х9 - количество наград.

В результате проведенного

дискриминантного анализа были получены

коэффициенты канонической дискриминантной функции:

Л

£> = 1,052-0,091х, +0,230х2 + 0,081х3 ^0,129х4 -1,289х5 + 0,481х6 +0,006х7 ^0,104х8 ^0,156х9

В ходе анализа полученного уравнения канонической дискриминантной функции [7] были сделаны следующие выводы:

• коэффициент канонической корреляции (г = 0,62) характеризует хорошую разделительная способность полученной дискриминантной функции.

• тест Л-статистика Уилкса (Л=0,238) показал высокую степень разделения классов на базе выбранного набора дискриминантных признаков;

• критерий х2 (X2 = 27,18, р = 0,001) показал статистическую значимость различий между классами в пространстве выбранных признаков;

• анализ стандартизированных

коэффициентов канонической функции показал, что наибольший вклад в различение классов заведующих кафедрами вносят возраст (0,861) и общий стаж работы (0, 843). Также значительный вклад в различение классов вносят количество научных публикаций (0,498) и индекс Хирша(0,461). Наименьший вклад в разделение по классам вносят признаки пол (0,100) и количество наград(0,162).

На втором этапе дискриминантного анализа проводилась классификация участвующих в исследовании заведующих кафедрами по двум рассматриваемым классам. Результаты

классификации представлены в таблице 2.

Для выбранного набора дискриминантных признаков 83,1% исходных наблюдений были классифицированы верно, что подтвердило корректность обучающих выборок (качество разделения заведующих на заданные классы). Таким образом, полученная модель может быть применена для классификации новых объектов - претендентов на должность заведующего кафедрой.

Таблица 2 - Результаты классификации

класс предсказанная принадлежность к классу итого

1 2

1 29 4 33

часто та 2 7 25 32

? 5 5 10

1 87,9 12,1 100,0

% 2 21,9 78,1 100,0

? 50,0 50,0 100,0

Была проведена классификация десяти выбывших из исследования заведующих кафедрами, по результатам которой пятеро заведующих были отнесены к классу с более эффективным руководством и пятеро - к классу с менее эффективным руководством.

Проведенное исследование показало, что классификация руководителей структурных подразделений вуза по степени эффективности руководства на основе канонического дискриминантного анализа обеспечивает хорошие результаты. Выбранный набор различающих признаков позволяет достигать высокой степени разделительной способности полученной дискриминантной функции. Построенная модель может быть использована для прогнозирования эффективности руководящей деятельности претендента на посту заведующего кафедрой технологического вуза.

Литература

1. Т. Е. Ривчун. Автореф. дисс. док. эконом. наук, Российск. гос. ун-т туризма и сервиса, Москва, 2010. 16 с.;

Таблица 1 - Результаты сравнения средних

признак среднее разница средних уровень значимо сти

1 класс 2 класс

возраст 54,27 57,91 3,634 0,127

пол 0,64 0,84 0,207 0,058

общий стаж 26,91 32,81 5,903 0,025

стаж руководителя 15,00 14,78 0,219 0,910

индекс Хирша 0,29 3,24 3,634 0,001

публикации УМО 0,16 0,08 0,079 0,195

монографии 0,63 0,85 0,221 0,382

публикации ВУЗ 0,25 0,46 0,213 0,105

научные публикации 110,58 198,94 88,362 0,000

патенты 0,91 2,06 1,153 0,180

звание работника ВПО 0,09 0,13 0,034 0,664

награды 0,48 0,94 0,453 0,084

2. Ф. А. Абдулкашапова, В. Г. Бандорин, Т. В. Игнашина, Вестн. КГТУ, 17, 2, 375-379 (2014);

3. А. В. Карловский, Е. Б. Гаффорова, Вестн. НГУ, 3, 1215 (2012);

4. А. М. Галимов, Вестн. КГТУ,, 12, 6, 391-396 (2009);

5. Е. А. Харитонов, ММТТ-18 (Казань, 2005). КГТУ, Казань, 2005. Т. 8, 104-106;

6. А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Т. Ю. Трошин, Многомерные статистические методы. Финансы и статистика, Москва, 1998. 352 с.;

7. С. А. Айвазян, А. И. Орлов, Прикладной многомерный статистический анализ. Наука, Москва. 1987. 126 с.

© Ю. П. Александровская - к.т.н., доцент, доцент кафедры бизнес-статистики и математических методов в экономике КНИТУ, [email protected].

© Ju. P. Aleksandrovskaya, Cand.Tech.Sci., the associate professor, the associate professor of business statistics and mathematical methods in economy KNRTU, [email protected].