CC BY
21
Оригинальная статья/Original article
УДК 65.01 =
DOI: http://doi.org/10.20914/2310-1202-2016-4-100-114 ~
Управление деятельностью профессорско-преподавательского состава: моделирование и прогнозирование показателей _рейтинговой системы_
Оксана С. Логунова, 1 [email protected] Елена А. Ильина, 1 [email protected] Валентина В. Королева, 2 [email protected] _Айгуль У. Ахметова 1 [email protected]_
кафедра вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова,
1 ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия
2 кафедра информатики и информационной безопасности, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия
Реферат. В работе рассматривается проблема построения системы рейтинговых показателей для стимулирования работы профессорско-преподавательского состава высшего учебного заведения. Множество направлений деятельности преподавателя (образовательная, научная, международная и т.д.) положило основу выбора групп показателей в системе. Социальный вызов в повышении качества образовательных услуг определяет актуальность исследования в области моделирования и прогнозирования показателей, которые характеризуют работу преподавателя высшей школы. Для прогнозирования динамики структуры рейтинговых показателей в системе авторами введено понятие дрейфа и вариативности каждой группы. Использование информационного гиперкуба для структуры исходных данных позволили учесть индивидуальные особенности каждого параметра, входящего в состав математической модели для описания рейтинговых показателей. Для выполнения прогноза структуры и значений показателей рейтинговой системы авторами введено понятие дрейфа. Дрейф показателей учитывает введение новых показателей, удаление существующих показателей, перемещение показателей между группами. Авторами впервые вводится количественный показатель вариативности групп, по значению которого определяется стратегия прогнозирования в будущем периоде работы преподавателя в высшей школе. Для прогнозирования общего объема стимулирования предлагается комплексная методика, которая содержит четыре модуля: моделирование значений в пределах существующего диапазона в предыдущем периоде; моделирование значений нового показателя на основе введенных допущений с использованием генератора случайных чисел; исключение диапазона значений удаленных показателей; моделирование новых значений на основе изучения современного тренда показателей.Наличие гибкой информационной структуры в виде гиперкуба и комплексной математической модели позволило провести вычислительный эксперимент для прогнозирования значений групповых и индивидуальных показателей. В ходе эксперимента выявлена структурная стабильность значений, которая не приводит к резкому изменению количественного соотношения между группами показателей. Ключевые слова: управление, профессорско-преподавательский состав, рейтинговая система, модель, прогноз
Management of academic staff activity: modeling and prediction _of rating system indicators_
Oksana S. Logunova, 1 [email protected]
Elena A. Il'ina, 1 [email protected]
Valentina V. Koroleva, 2 [email protected]
Aigul' U. Akhmetova 1 [email protected]
1 computer science and programming department, Nosov Magnitogorsk State Technical Unversity, Lenin st. 38, Magnitogorsk, 455000, Russia
2 informatics and information security department, Nosov Magnitogorsk State Technical Unversity, Lenin st. 38, Magnitogorsk, 455000, Russia_
Summary .This paper deals with the problem of constructing a system of rating indicators for stimulating the work of the academic staff in higher educational institution. Many areas of teacher activity (for example, educational, scientific, international, etc.) laid the basis of selection the groups of indicators in the system. Social challenge in improving the quality of educational services determines the relevance of research in the field of modeling and prediction of indicators which characterize the work of high school teacher. To predict the dynamics of the structure of the rating indicators in the system, the authors introduced the concept of drift and variability of each group. Using informational hypercube for the structure of input data allowed authors to take into account the individual characteristics of each parameter included in a mathematical model to describe the rating indicators. To make the prediction of the structure and values of rating system indicators the authors introduced the concept of drift. Drift of indicators takes into account the introduction of new indicators, the removal of existing indicators, and movement of indicators between the groups. In the article, authors introduced a novel quantitative indicator of group variability. The value of this indicator determines the prediction strategy of the teacher work in higher school in the future period. To predict the total amount of stimulating, the complex technique offered and it includes four modules: modeling values within the existing range in the previous period; modeling new index value based on the assumptions introduced using a random number generator; exclusion a range of values of deleted indicators; modeling new values based on the study of the modern trend of indicators. The presence of flexible information structure in the form of a hypercube and complex mathematical model allowed authors to carry out numerical simulation for predicting the values of individual and group indicators. During the experiment, the structural stability of values is detected, and it does not lead to a drastic changing of the quantitative ratio between the groups of indicators.
Keywords: administration, faculty, ranking system, model, forecast
Для цитирования Логунова О.С., Ильина Е.А., Королева В.В., Ахметова А.У. Управление деятельностью профессорско-преподавательского состава: моделирование и прогнозирование показателей рейтинговой системы // Вестник ВГУИТ.2016. № 4. С. 100-114. (Ы:10.20914/2310-1202-201б-4-100-114
For citation
Logunova O.S., Ilina E.A., Koroleva V.V., Akhmetova A.U. Management of academic staff activity: modeling and prediction of rating system indicators. Vestnik VSUET [Proceedings of VSUET]. 2016. no. 4.pp. 100-114. (in Russian). doi:10.20914/2310-1202-2016-4-100-114
Введение
Развитие современной системы высшего образования требует изменения стратегического подхода в системе управления деятельностью профессорско-преподавательского состава (III 1С). В связи с этим руководство российских вузов вводит новые формы управления, среди которых популярным и научно-обоснованным является введение рейтинговой системы. Рейтинговая системы оценка деятельности ППС является одним из инструментов управления деятельности в системе высшего учебного заведения. Выбор структуры показателей, входящих в рейтинговую системы, определяет стратегию и интенсификацию развития приоритетных направлений.
Анализ структуры показателей этой системы для российских и ведущих зарубежных высших учебных заведений, приведённый в [1], доказал, что набор основных групп является инвариантным и определяет основные виды деятельности ППС. Среди основных групп в ведущих российских высших учебных заведениях выделяются: образовательная деятельность, научно-исследовательская работа, международная деятельность. Как часть научно-исследовательской деятельности отдельно выделяется публикационная активность учёных, которая регистрируется и оценивается на основе показателей наукометрических систем международного и российского уровня. Достоинства и недостатки использования наукометрических показателей в системах управления и оценки деятельности ППС являются предметом научной дискуссии, но, тем не менее, остаются пока единственным инструментом для оценки результативности и востребованности итогов интеллектуального труда [2, 3].
В соответствии с внутренними нормативными документами организация устанавливается взаимосвязь между показателями рейтинговой оценки и денежными выплатами в виде дополнительных надбавок за высокие достижения в труде и высокий уровень квалификации [3, 4]. Введение надбавок иногда существенно изменяет уровень оплаты труда ППС и является эффективным стимулированием к повышению показателей деятельности ППС [5-7]. При введении надбавок до настоящего времени остаётся актуальной проблема соответствия затрат, понесённых на представление результатов, и заработной платы исследователя. По результатам анализа в [3] разрыв между
этими составляющими непрерывно возрастает. Затраты за 1 печатный лист с 2005 года по 2008 год возросли с 287 до 862 рублей, среднемесячная зарплата за этот период изменилась всего в 1 ,2 раза при росте количества публикаций в 3,92 раза.
В связи с этим становиться актуальной проблема не только выбора структуры рейтинговой системы, но и прогнозирование полученного результата. Высшие учебные заведения с точки зрения управления являются социально-экономическим объектом. Принятие решение для таких объектов является социальным экспериментом, в ходе которого изменяются условия деятельности и благосостояние участников. Если при становлении рейтинговой системы (от 1 до 3 лет функционирования) других способов как декларативное назначение показателей не существует, то в последующие периоды способ «проб и ошибок» должен быть исключен из способов принятия решений [8-11]. На смену ему приходят методы системного анализа и математического моделирования для прогнозирования результатов в следующем периоде [12, 13].
В ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» с 2012 года в системе управления деятельностью ППС функционирует система рейтинговой оценки и стимулирования деятельности ППС. За четыре года функционирования системы сформирован набор данных, полученных в ходе «социального эксперимента», для которых систематически выполнялся анализ, позволяющий оценить состояние выбранных показателей и, соответственно, уровень развития и соответствия требованиям к высшим учебным заведениям. Результаты этого анализа, изложенные в [14, 15] позволили выявить достоинства и недостатки системы, которая функционировала в прошедший период. Для принятия решения о структуре показателей и их весомости в системе рейтинговой оценки на 2016-2017 учебный год появилась возможность работать в прогностическом режиме.
Таким образом, наличие представительного массива исходных данных и стремление к повышению жизненно важных направлений вуза определило цель исследования: повышение эффективности управления деятельностью ППС высшего учебного заведения на основе научного обоснования структуры и весомости показателей рейтинговой системы,и прогнозирования результатов будущего периода.
Математическая модель рейтинговой системы
Описание рейтинговой системы для управления деятельностью профессорско-преподавательского состава вуза выполняется с помощью математической динамической модели с дрейфующими аргументами, которая имеет вид:
R = а £к, + p£a,:
• количеством аргументов, их типом и формой зависимости;
• значением параметров, соответствующих каждому из показателей внутри группы.
Исходные данные для определения значения функции в заданный период представляют собой двухмерный массив записей, которые структурированы и каждая запись включает поля:
(1)
где а, в - весовые коэффициенты, принимающие значение 0,3 и 0,7, и позволяющие выполнить усиление показателей одной из групп; К - группы-функции, характеризующие квалификацию ППС (группа квалификации); А - группы-функции, характеризующие активность ППС (группа активности); пк,пА-количество показателей в группах квалификации и активности в отчетном периоде соответственно.
Для образовательной организации в группе активности, как правило, определяют несколько подгрупп, связанных с основны-мивидами деятельности: учебная, научно-исследовательская, международная и т. п. Набор подгрупп является уникальным для каждого вуза и определяется достигаемыми целями.
Каждый из пк + пА показателей групп-функций определяется:
• дрейфом - вхождением показателя в систему рейтинга и принадлежности группе;
R, =(ldtName, (7),Et (nK + nA)),i = 1,nyear, (2)
где R - запись массива данных, соответствующих работнику с номером t; Idt - идентификационный номер сотрудника; Name (7) - массив
строк для хранения сведений об i-ом сотруднике (фамилия, имя, отчество, учёная степень, должность, подразделение, укрупнённое подразделение); E (nK + nA ) — массив рейтинговых оценок -ого сотрудник; nyear - количество участников рейтинга в заданном отчётном периоде year . Размерность одного слоя гиперкуба а; (nyear; nK + nA )
является переменной в каждом отчётном периоде.
Сохранение нескольких слоёв исходных данных за отчётные периоды функционирования рейтинговой системы позволяет сохранять в динамике историю развития и изменения значения показателей рейтинговой системы. Полная структура исходных данных образует гиперкуб. Графически структура исходных данных при их накоплении за несколько отчётных периодов приведена на рисунке 1.
Рисунок 1. Структура исходных данных для накопления информации о рейтинговых показателях ППС Figure 1. The structure of the input data for accumulation the information about rating indicators of the academic staff
Анализ накопленной эмпирической информации определяет эффективность функционирования системы управления деятельностью III 1С, и позволяет принять эффективные решения по трансформации системы рейтинговых показателей.
Эмпирическая основа анализа эффективности структуры рейтинговых показателей В ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова»
активно функционирует система управления деятельностью III 1С. Одним из компонентов этой системы (с 2013 года) является введение подсистемы рейтинговой оценки достижений профессорско-преподавательского состава. В этой системе введено две основные группы: квалификация и активность (1). В основной группе активности представлено пять подгрупп, обозначение которых приведено в таблице 1.
Таблица 1.
Номенклатура групп и подгрупп системы рейтинговой оценки достижений ППС
Table 1.
Nomenclature of groups and subgroups of the academic staff achievements in the rating system
Основныегруппы Major groups Подг руппа Subgroup Примечание Note
Обозначение Designation Назначение Appointment Обозначение Designation Назначение Appointment
К Квалификация ППС Qualification X X X
A Активность ППС Activity A, Учебнаяработа ППС Educational work
A Научно-исследовательская работа ППС Researchwork
A3 Публикационная активность ППС Publicationactivity Выделена в отдельную группу в 2014 году, но оценивалась отдельно In a separate group in 2014, but was assessed separately
A4 Международнаядеятельность International activity Выделена в отдельную группу в 2014 году In a separate group in 2014
A Дополнительные достижения ППС Additionalachievements В 2014 году обозначалась A In 2014 it was designated A3
Анализ накопленной информации за 2014 и 2015 годы проводился для выявления: 1) достижимости показателей рейтинговой системы в каждой группе, подгруппе для принятия решения о способе управления выбранным видом деятельности;
100%
А] А2 A3 A4 А5 Номер группы показателен
Group number of indicators п Участит^ % ЧНе}"Ч1с™нки. îi participants members
a)
2) структурной равномерности значений оценок рейтинговой системы для принятия решений о структуре показателей в рейтинговой системе.
В результате анализа получены результаты, приведённые на рисунках 2 и 3.
Рисунок 2. Диаграмма достижимости показателей рейтинговой системы: a - 2014 год; b - 2015 год Figure 2. Diagram of rating system indicators reachability: a - 2014 year, b - 2015 year
Результаты, представленные на рисунке 2, показывают, что достижимость показателей по группе К и подгруппе А доступна более 70% от общего участников проекта, остальные показатели не достижимы для большинства ППС. Группа показателей Л5 переназначена для узкого круга преподавателей (<1% в каждом из отчётных периодов). Направление и длина стрелок на рисунке 2 указывает направление управления процессом: снизу вверх - достижимость определяется исполнителями; сверху вниз - показатель не достижимбез участия управляющих структур организации.
□ Квалификация
Qualification
□ Научна* работа Research work
S Медународная деятельность International activity
На рисунке 3 внешнее кольцо соответствует данным 2014 года, внутреннее кольцо -данным 2015 года.
При изучении структуры групповых оценок предложено две методики:
- изучение распределения суммарных баллов рейтинга без учёта количества участников (рисунок 2а);
- изучение распределения суммарных баллов рейтинга с учётом количества участников (рисунок 2б).
□ Учебная раоота
Educational work
□ Пуолнкаштснндя активность Publication activity
0 Дополнительные показатели
Additional achievements
Рисунок 3. Структура групповых оценок: a - распределение баллов по группам и подгруппам; b - соотношение среднего балла в группе и по подгруппам
Figure 3. The structure of the group assessments: a - the distribution of scores by groups and subgroups; b - the ratio of the average score in the group and in subgroups
Согласно первой методике выделяются две крупные группы: квалификация (2014-28,7% и 2015-22,3%) и публикационная активность (2014-37,3%; 2015 - 37%). Однако, при учете количества участников проекта распределение баллов практически выравнивается, даже при введении новой группы показателей по международной деятельности и при дрейфе показателей между подгруппами. Таким образом, с точки зрения достижимости и сбалансированности показателей представленная система является эффективной.
Однако, при планировании управления деятельностью ППС в следующем периоде необходимо выполнить достоверное прогнозирование результата, учитывая, что фактически производится социальный эксперимент, определяющий уровень обеспеченности высокоинтеллектуальной группы работников. При прогнозировании результата следующего периода необходимо учитывать дрейф показателей, вид функциональной зависимости каждого показателя и вариативность параметров каждой составляющей в функции (1).
Дрейф и стратегия прогнозирования
Соответствие показателей рейтинговой системы изменяющимся требованиям к организациям, ведущим образовательную деятельность, приводит к дрейфу показателей в системе рейтинговых показателей. Под дрейфом показателей в рамках работы авторы понимают: образование новых групп и подгрупп; введение новых
показателей; объединение показателей; разделение показателей; перемещение показателей между подгруппами. На рисунке 4 приведена траектория дрейфа рейтинговых показателей, которые использовались в системе управления деятельностью III 1С, за период 2014 и 2015 года, а также перспективная траектория 2016 года для прогнозирования результата.
2014
К
A,
Ki
К2в-
Aii< Ai2'
Ai3«-
Ai^—►(!)
Vd
Ai^—Ki)
A2
A2i •
A22 •
A23 •
A24
A25
A26 •
A27 •
A28 •
A29 •
A3
A3i ф-
A32
20i5
К
! Ai
-►Kie-->К2в-
• Ai2*-
Ai3®-
!A2
A26»
A2i •
A22 • "> A23®
A24»
Г+ A25
f> A27*
A*,
-> A3i •-
-> A32
^ A 33
Л *
A4
j-► A4i
i—► A42 A43
A
-> A5H -> A52 ^
К
20i6
-►Ki« K2«
Ai
An*
"> A,2*
^ A*
A2
A2i
+ A22
A23
A
24 •
A
■25
A
> A3, •
> A32 •
> A33 •
A4
"> A4i
"> A42
A5
A5
-> A52 •
Рисунок 4. Схема дрейфа показателей рейтинга за период 2014-2016 годы. * - новый показатель; ® - показатель прекратил своё действие
Figure 4. The diagram of rating indicator drifts in the period of 20i4-20i6 years. * - new indicator; ® - indicator has stopped its effect
В таблице 2 приведена номенклатура обозначения и назначения показателей, указанных на рисунке 4.
о 6
Номенклатура обозначений показателей рейтинговой системы Nomenclature of designation the rating system indicators
Таблица 2. Table2.
2014 год 2015 год 2016 год
Обозначение Designation НазначениеAppointment Обозначение Designation Назначение Appointment Обозначение Designation Назначение Appointment
Группа K Group K
K, Наличие ученой степени Academic degree K, Наличие ученой степени Academic degree K, Наличие ученой степени Academic degree
K2 Наличие ученого звания The presence of academic rank K2 Наличие ученого звания The presence of academic rank K2 Наличие ученого звания The presence of academic rank
Группа A Group A
Подгруппа A, Subgroup Ai
A,, Подготовка учебных изданий с грифом Preparation of textbooks with a signature stamp A,, Победители конкурса учебных изданий The winners of the competition of textbooks A,, Регистрация электронных изданий Registration of electronic media
A12 Подготовка учебных пособий Training manuals A12 Регистрация электронных изданий Registration of electronic media A12 Регистрация программ в Информрегистре Register programs Informregistr
A13 Регистрация электронных изданий Registration of electronic media A13 Регистрация программ в Информрегистре Register programs Informregistr A13 Освоение On-line курсов Development of On-line Courses
Ai4 Чтение лекций на иностранном языке Lecturesinforeignlanguage A14 Чтение лекций в вузах РФ по приглашению Lecturing in the Russian Federation at the invitation of universities X X
A Чтение лекций в вузах по приглашению Lecturing at the invitation of universities in X X X X
A,6 Участие в международном образовательном проекте Participation in the international educational project X X X X
Подгруппа A2 Subgroup A2
A21 Участие в хоздоговорной работе Participation in the work of economic contracts A21 Участие в хоздоговорной работе Participation in the work of economic contracts A21 Участие в хоздоговорной работе, госкон тракте, гранте Participation in the work of economic contracts state contracts, grant
A22 Участие в госконтракте или гранте Participation in state contracts, or grant A22 Участие в госконтракте или гранте Participation in state contracts, or grant A22 Участие в зарубежной НИР, в международ ной научной проекте Participation in foreign research, internationa scientific project l
A23 Участие в зарубежной НИР Participation in foreign research A23 Участие в зарубежной НИР Participation in foreign research A23 Получение патента на изобретение Obtaining a patent for an invention
A24 Издание научной монографии The publication of scientific monographs A4 Получение патента на изобретение Obtaining a patent for an invention At Получение свидетельства на полезную мо дель Obtaining a certificate for a utility model
e
S5
к
В
e i
f I
2 о
о р
еда
ак ц
и
o
2014 год 2015 год 2016 год
Обозначение Designation НазначениеAppointment Обозначение Designation Назначение Appointment Обозначение Designation Назначение Appointment
А Публикационная активность Publication activity А Получение свидетельства на полезную модель Obtaining a certificate for a utility model A Получение свидетельства на программу дл ЭВМ Obtaining a certificate on a computer program 1
А Получение патента на изобретение Obtaining a patent for an invention Аб Получение свидетельства на программу для ЭВМ Obtaining a certificate on a computer program X X
4, Получение свидетельства на полезную модель Obtaining a certificate for a utility model 4, Участие в международном научном проекте Participation in international research projects X X
А Получение свидетельства на программу для ЭВМ Obtaining a certificate on a computer program X X X X
A29 Участие в международном научном проекте Participation in international research projects X X X X
Подгруппа A Subgroup A3
A31 Организация персональных выставок The organization of personal exhibitions A31 Количество статей в РИНЦ за отчетный период с учетом статуса The number of articles in the RISC for the reporting period based on the status of A31 Количество статей в РИНЦ за отчетный пе риод с учетом статуса The number of articles in the RISC for the re porting period based on the status of -
An Подготовка профессиональных спортсменов Preparationofprofessionalathletes А2 Значение индекса Хирша The value of the Hirsch index A2 Значение индекса Хирша The value of the Hirsch index
X X A33 Суммарный импакт-фактор журналов, в которых опубликованы статьи отчетного периода The total impact factor of the journals in which articles by the reporting period A33 Суммарный импакт-фактор журналов, в кото рых опубликованы статьи отчетного периода The total impact factor of the journals in which articles by the reporting period 1
Подгруппа A4 Subgroup A4
X X Л Чтение курса лекций на иностранном языке Lecturing the course in a foreign language Л Чтение лекций в вузах за рубежом Lecturing at universities abroad
X X A42 Чтение лекций в вузах за рубежом Lecturing at universities abroad A42 Участие в международном образовательно» проекте Participation in the international project of th adjustable rated 1
X X A43 Участие в международном образовательном проекте Participation in the international project of the adjustable rated
Подгруппа A Subgroup A5
X X A Организация персональных выставок The organization of personal exhibitions A Организация персональных выставок The organization of personal exhibitions
X X A52 Подготовка профессиональных спортсменов Preparation of professional athletes A52 Подготовка профессиональных спортсме нов Preparation of professional athletes
е
к
В
г
I
f §
2 О
о
7
Таблица 3.
Характеристики групп и подгрупп показателей рейтинговой системы
Table3.
Characteristics of groups and subgroups of rating system indicators
Группа/ Подгруппа Group / subgroup Отчетный период Reporting period
2015 2016
Уровень вариативности,% The level of variation, % Вид дрейфа Type of drift Уровень вариативности,% The level of variation, % Вид дрейфа Type of drift Изменения при прогнозировании Changes in forecasting
K 0 Нет No 0 Нет No В пределах ранее полученного диапазона Within the range of the previously obtained
A 58 В соответствии с подгруппами In accordance with the subgroups 26 В соответствии с подгруппами In accordance with the subgroups В соответствии с подгруппами In accordance with the subgroups
A 50 Удаление, перемещение между подгруппами, введение нового Deleting, moving between the subgroups, the introduction of new 50 Удаление, введение нового Deleting, the introduction of new В пределах ранее полученного диапазона, моделирование значений нового показателя случайным образом, удаление показателей Within the range of the previously obtained, modeling the new index values randomly deleting indexes
A 22 Перемещение между группами Moving between the subgroups 28 Объединение An association Впределахранееполучен-ногодиапазона Within the range of the previously obtained
A3 100 Введение нового The introduction of new 0 Нет No На основе эмпирической динамики показателей публикационной активности в РИНЦ On the basis of empirical indicators of the dynamics of publication activity in the RISC
A4 100 Перемещение между подгруппами Moving between the subgroups 33 Объединение An association В пределах ранее полученного диапазона Within the range of the previously obtained
a5 100 Перемещение между подгруппами Moving between the subgroups 0 Нет No В пределах ранее полученного диапазона Within the range of the previously obtained
С точки зрения дрейфа показателей авторы выделяют две подгруппы:
- показатели-константы, которые не изменяют своего статуса и при последующем прогнозировании значения могут быть перенесены без существенного изменения;
- показатели-варианты, которые изменяют своё положение и при последующем прогнозировании следует учитывать межгрупповую динамику.
Для каждой группы и подгруппы определим показатель для уровня вариативности при дрейфе показателей:
ng
(3)
где п - количество показателей в группе; п - количество изменений для показателей
в группе. Показатель считается новым, если с ним произошло хотя бы одно из выше указанных действий дрейфа.
n
g
Вестних&ТУМТ/Фгосе^^ о/ЧЯ&Е'Т, № 4,
В таблице 3 приведена характеристика групп с точки зрения вариативности согласно траектории, приведённой на рисунке 4, определяющие стратегию прогнозирования.
Таким образом, исследование дрейфа показателей продемонстрировали четыре элемента в прогнозировании функции (1) на периодотчёта по управлению деятельности ИЛС в 2016:
- моделирование в пределах ранее полученного диапазона осуществляется без пересчёта атрибута в (2) и рассматриваются позиции: минимальное значение из существующих минимумов по отчётным периодам; максимальное значение из максимальных из отчётных периодов; среднее значение для каждогоотчётного периода;
- моделирование значений нового показателя случайным образом осуществляется введением нового поля с генерированием возможных значений;
- удаление показателей осуществляется исключением соответствующих полей из гиперкуба исходных данных (2);
- на основе эмпирической динамики показателей публикационной активности в РИНЦ осуществляется на основе предварительного прогноза показателей и использования в итоговом значении функции (1) без пересчёта основных полей гиперкуба исходных данных (2).
Функциональные зависимости показателей и вариативность параметров
Каждый показатель системы рейтинговой оценки деятельности 11ЛС функционально зависит от уровня достижения требуемых величин. Для всех показателей определены линейные зависимости от одного или нескольких переменных. Например, для показателя:
- наличия учёной степени:
К1 = 30«О* + 50Пьс > где "ка„А - к°личеств° кандидатов наук; паос1 - количество докторов наук; 30 и 50 - назначенные параметры; и^^ + -количество участников проекта по показателю;
- значения индекса Хирша автора по данным РИНЦ:
"к
Аз2 =Ё1( к - К)+зК,
,=1
где К - значение индекса Хирша1-ого сотрудника; К, - значение индекса Хирша - ого сотрудника без учёта самоцитирования; и - количество III 1С, имеющих не нулевое значение показателя в текущем периоде - количество участников проекта по показателю А32; 1 и 3 - назначенные параметры.
2016и
Каждая функциональная зависимость показателей является чувствительной к количеству участников проекта и значению назначенных параметров. Наиболее простым для прогнозирования является вариант, при котором количество участников каждого показателя является известным по ранним периодам отчётности и назначенные параметры не изменяются в течении времени. Однако, для периода 2016-2017 учебного года при прогнозировании следует учесть, что:
- вводится новый показатель по освоению On-line курсов с неизвестным количеством участников А13;
- динамику показателей публикационной активности можно выполнить только на основе анализа динамики информации по сведениям РИНЦ в предыдущие периоды для персональных данных каждого втора и динамики роста импакт-факторов журналов;
- изменены значения назначенных параметров для показателей А12,AS ,А\ ,А32.
Методики и результаты прогнозирования
С учётом указанных особенностей дрейфа показателей и их чувствительности к изменяемым аргументам построено два гиперкуба исходных данных: гиперкуб исходных данных с сохранением количества участников в каждом показателе за исключением показателя А13; гиперкуб исходных данных с количеством участников проекта после кадровой оптимизации.
Для прогнозирования значений параметра А13 предлагается методика:
1) для каждого участника проекта по показателю А13 сгенерировать случайное число ю
в диапазоне [0;1 ];
2) ввести гипотезу об успешном освоении on-line курсов в зависимости от занимаемой должности: «Вероятность успешного освоения on-line курсов по собственному желанию III 1С составляет: 20% для должности профессора; 35% - доцента и 50% - ассистента и старшего преподавателя»;
3) в соответствии с гипотезой сформировать соответствующее поле в гиперкубе исходных данных (2) по формуле:
Í1, если Cond = true; Аз, = 40 -Г (4)
[0, если Cond = false;
где Cond - условие определённое гипотезой и формально имеет вид:
Cond = (pos = 1 л ю < 0,2) v ( pos = 2 л ю < 0,35) v
((pos = 3)v( pos = 4) л ю < 0,50), где pos - обозначение должности I II 1С :
1 - профессор, заведующий кафедрой, директор института, декан факультета; 2 - доцент; 3 - старший преподаватель; 4 - ассистент;
4) вычислить показатель по группе Л13:
пЛи
Лъ =Б4Ш, (5)
где плп
количество участников проекта
с ненулевыми показателями.
Достоверность гипотезы может быть установлена после проведения анализа по результатам окончания прогнозируемого отчётного периода. При указанных условиях моделирования получаем для показателя Л13 следующие статистические характеристики:
• среднее количество участников - 200 человек (20,3%):
• суммарный балл - 7800:
• среднее количество баллов на одного участника - 40.
Для прогнозирования значений публикационной активности предлагается методика, основанная на изменении суммарных показателей с поправочными коэффициентами и прогнозируемом приросте показателей за преды-дущиеотчётные периоды. Коррекция показателей производится по формулам:
Л31 = 0,7 (3( п2016 — п 2016 ) + 15пу2016 ),
(6)
где 0,7 - весовой коэффициент группы; 3 и 15 - назначенные коэффициенты показателя; п2016 и п¥2016 - прогнозируемое количество публикаций в 2016 году коллективом вуза; V - индекс, обозначающий особый статус публикации (статья в журнале ВАК и книга) и определяется соотношением:
п = п +Л'Л = п — п
"2016 2015 ' "2015 "2014'
(7)
где п и п - соответствующие количественные показатели организации в 2015 и 2014 отчётных периодах;
Л32 =0,7(кк (1(к - Й1) + 4Й1)), (8)
где к - значение суммарного индекса Хирша участников проекта в 20 5 году; к - значение суммарного индекса Хирша без самоцитирования участников проекта в 20 1 5 году; 1 и 4 -назначенные параметра показателя; к - поправочный коэффициент на прирост индекса Хирша организации, определяющийся соотношением: к
..................(9)
кк =
1ог% 20 1 5
ог% 201 4
где ког& 201 5 и ког& 201 4 - значения индекса Хирша
организации соответственной в 2015 и 2014 году и на 27.07.2016 значение поправочного коэффициента составляет 1,049;
Л33 0, 7р1^2015крп/а2016,
(10)
где Рш - назначенный параметр; 1К2015 - средневзвешенный импакт-фактор журналов, в которых опубликованы статьи в 2015 году; к - поправочный коэффициент, характеризующий равномерный прирост импакт-факторов журналов и определяемый по формуле (10); п/а 2016 - прогнозируемое количество журнальных статей в 2016 году, определяемое по соотношению (11):
к 2015 к1Е = -
= 0,355и = 0,191; (11)
п/а 2016 п/а2015 + Л Л п/а2015 п/а 2014, (12)
где 2015 и - средние значения импакт-
факторов журналов, в которых опубликованы статьи в 2015 и 2014 годах; п/а 2015 и п/а 2014 - количество журнальных статей, опубликованных в 2015 и 2014 годах и на 27.07.2016 значение поправочного коэффициента составляет 1,86.
Назначение параметра Рш является непрогнозируемым процессом. За период 20142015 года произошёл резкий скачок в значении импакт-факторов практически всех журналов. На рисунке 5 показана динамика двухлетнего импакт-фактора для четырёх журналов, в которых опубликовано наибольшее количество статей работниками организации: Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова (ВМГТУ; Горный информационно-аналитический журнал (ГИАЖ); Известия вузов. Чёрная металлургия (ИВ.ЧМ); Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах (МиПОС). И если на рис. 5а наблюдается возрастающая тенденция роста для всех журналов, то темп прироста в относительных показателях носит случайный и непредсказуемый характер.
Поэтому прогнозирование значения импакт-фактора по назначению р. является «гаданием на кофейной гуще». Поэтому для назначения р принимаем методику сбалансированного ограничения. Согласно этой методике должен соблюдаться баланс между показателями группы публикационной активности. Например, установив ограничение от 25 до 50% от общей суммы показателей группы Л :
1 ]ГЛз, < Л33 < 1 ]ГЛз,.
4 1=1 2 1=1
1=1
С помощью простых аналитических преобразований получаем ограничения на значения параметра Р 1Р :
1 A31 + A32 < р <A31 + A32
3 M ~ IF" M
(i3)
где M = 0,7 IF2015kIFn
Таким образом, прогнозирование по группе показателей А становиться сбалансированным. Исходные данные для прогнозирования значения показателей группы Л3 приведены в таблице 4.
2015 IF "ja 2016'
Рисунок 5. Динамика импакт-факторов журналов: a - в абсолютных показателях; b - относительных показателя Figure 5. Dynamics of journal impact factors: a - in absolute measures; b - in relative measures
Таблица 3.
Значения показателей для прогноза в 2016 году по группе A
Table 3.
The values of indicators for prediction in 20i6 by a group A
Показатель Index Отчетный период Reporting period
20i4 20i5 Прогноз на 20i6 Forecast for 20i6
nYear 2668 3883 5098
nvYear 608+i6i 626+277 644+393
h - 339i -
hi - 260i -
horgYear 4i 43 -
njaYear i750 2ii2 2474
С использование исходных данных таблицы 4 получаем следующие результаты:
А = 0,7 • (з • (5098 - (644 + 393)) +15 • (644 + 393)) =
= 0,7 • 27738 = 19416; Л32 = 0,7 • (1,049 • (1 • (3391 - 2601) + 4 • 2601)) = = 0,7 • 11742 = 8219; М = 0,7 • 0,356 -1,86 • 2474 = 11470;
1 <Р1Р< 3,11470 < Аз < 34412.
Общая сумма баллов составляет:
19416 + 8219 + [11470;34412] = [39106; 66742].
В среднем на одного участника проекта от 40 до 69 баллов.
Результаты изменения структуры групповых оценок в прогнозном 2016 году и отчётном 2015 году при Р1Р = 1 приведено на рисунке 6.
a)
□ Квалификация
Qualification
□ Научная рабсил Research ivork
0 Медународная деятельность International activity
b)
□ Учеоная раоота Educ ational work
□ Пуал икай нон ндя iKtHbHûCïb Publication activity
И Дополнительные показатели Additional achievements
Рисунок 6. Структура групповых оценок: а - распределение баллов по группам и подгруппам; б - соотношение среднего балла в группе и по подгруппам
Figure 6. The structure of the group assessments: a - the distribution of scores by groups and subgroups; b - the ratio of the average score in the group and subgroups
На рисунке 6 внешнее кольцо соответствует данным 2015 года, внутреннее кольцо -данным 2016 года.
Заключение
1. Современные системы управления деятельностью профессорско-преподавательского состава требуют введения новых форма управления, одной из которых является рейтинговая система. Основная часть математической модели является довольно простой и, как правило, представляет собой линейную комбинацию выбранных показателей и весовых коэффициентов. Однако, каждый отчётный период требует не только анализа результатов, но и прогнозирование предполагаемых будущих значений.
2. !ри прогнозировании результатов следует учитывать особенности показателей, такие как дрейф показателей, вариативность формы зависимости и значений параметров.
Вид дрейфа определяет стратегию прогнозирования и изменение структуры гиперкуба исходных данных.
3. Для вновь вводимых показателей должен выбираться метод прогнозирования, который определяется их смыслом и динамикой во времени. В качестве основных методов рекомендуется метод генерирования значений для случайных процессов, которые ограничиваются вводимыми гипотезами, и балансово-интервальный способ, позволяющий назначать параметры после истечения отчётного периода для соблюдения баланса между показателями внутри группы.
4. !рименение стратегии с учётом дрейфа рабочих показателей и методов оценки вновь вводимых показателей позволило выполнить прогноз структуры новой системы и сбалансировать показатели группы публикационной активности профессорско-преподавательского состава.
ЛИТЕРАТУРА
1 Гришина О.А., Сагинова ОВ., Скоробогатых И.И. и др .Оценка эффективности преподавателя в современном образовательном учреждении: монография. Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2015. 114 с.
2 Брумштейн И.Ю., Баганина А.А., Ахмедова Р.Р., Горбачева А.Н. Сравнение наукометрических показателей публикационной аквтивности вузов в прикаспийских регионах России // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологи. 2016. № 1(33). С. 79-90.
3 Bedarkar М, Pandita D. A Study on the Drivers of Employee Engagement Impacting Employee Performance // Social and Behavioral Sciences. 2014. V. 133. P. 106-115.
4 Ильин А.Е., Ильинова О.В. Экономическая сущность и элементы системы материального стимулирования труда // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2013. № 9. С. 2-5.
5 Феоктистова О.А Результаты труда научных работников: инструменты государственного стимулирования качества // Науковедение. 2014. № 5(24). С. 1-17.
6 Бочарников Д.А. Некоторые проблемы системы оплаты труда научных и педагогических, работников относящихся к профессорско-преподавательскому составу // Актуальные проблемы российского права. 2015. № 10(59). С. 120-125.
7 Weihua A. Instrumental variables estimates of peereffects in social networks // Social Science Research. 2015. V. 50. P. 382 - 394.
8 Santos L.M, AmorimLD., Santos D.N.,Baneto ML. Measuring the level of social support using latent class analysis // Social Science Research 2015. V. 50. P. 139 -146.
9 Эмиров Н.Д., Лабутина Л.М. Социальный эксперимент и продвижение инновационных технологий управления в социальной сфере // Вестник ИжГТУ. 2013. № 3(59). С. 68-71.
10 Барбаков О.М., Горева О.М. Социальный эксперимент на виртуальном пространстве как форма контроля инновационных технологий в системе вузовского образования // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. 2007. № 4. С. 86-89.
11 Сидоров А.А., Байгунчекова А.Т. Социальный эксперимент «цена современного общества». Ре-сурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых. Сб науч. тр. VI Всероссийской конференции. Томск: Национальный исследовательский томский политехнический университет, 2015. С. 447-448.
12Yamazaki К. Regularity criteria of the three-dimensional MHD system involving one velocity and one vorticity component //Nonlinear Analysis: Theory, Methods&Applications. 2016. V. 135. P. 73-83.
13 Lin Xu, Cliao-Fan Xie, Lu-XiongXu The Reliability and Economic Analysis Comparison Between Parallel System and Erlang Distributions ystem // Advances in Intelligent Systems andC oinputing. 2016. V. 10. P. 35 - 42.
14 Логунова О.С., Леднов А.В., Королева В .В. Результаты анализа публикационной активности профессорско-преподавательского состава ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2014. № 3(47). С. 78-87.
I 3 Логунова О.С., Егорова Л.Г., Королева В.В. Динамика показателей публикационной активности профессорско-преподавательского состава Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2015. № 3 (51). С. 101-112.
REFERENCES
1 O.A. Grishina, O.V. Saginova, I.I. Skorobo-gatyh et al. Otsenka effektivnosti prepodavatelya v sov-remennom uchebnom zavedenii [Evaluation of the effectiveness of the teacher in a modern educational institution] Novosibirsk, TsRNS, 2015. 114 p. (in Russian)
2 Brumsteyn YuM, Baganina AA, Akhmedova RR, Gorbacheva A.N. Comparison of the universitiesprint-ingactivitiess cientometricindicatorsin Russian Caspian Regions. Prikaspiyski zhurnal: control' I vysokie tekhnologii [Caspian journal: control and Higth technology] 2016, no 1(33), pp. 79-90. (in Russian)
3 Bedarkar M., Pandita D. A Study on the Drivers of Employee Engagement Impacting Employee Performance. Social and Behavioral Sciences. 2014, no 133, pp. 106 - 115.
4 Ilin A.E., Ilinova O.V. The economic essence and elements of the system material incentives. Vestnik Kurskoi gosudarstvennoi sel'skokhozyaistvennoi akade-mii [Proceedings of Kursk State Agricultural Academy] 2013, no 9, pp. 2-5. (in Russian)
5 Feoktistova O.A. The results of scientific employees: tools of the state to stimulate quality. Naukovedenie [Science of Science] 2014, no 5(24), pp. 1-17. (in Russian)
6 Bocharnikov D.A. Difficulties in the payment scheme of academic and teaching staff . Aktual'nye problem rossiiskogo prava [Actual problems of Russian law] 2015, no 10(59), pp. 120-125. (in Russian)
7 Weihua A. Instrumental variables estimates of peer effects in social networks. Social Science Research. 2015, no 50, pp. 382 - 394.
8 Santos L.M., Amorim L.D., Santos D.N., Barreto M.L. Measuring the level of social support using latent class analysis. Social Science Research. 2015, no 50, pp. 139 - 146.
9 Emirov N.D., Labutina L.M. Social Experiment and Advancement of Innovative Management Technologies in Social Sphere. VestniHzhGTU. [Proceedings of IzhSTU] 2013, no 3(59), pp. 68-71. (in Russian)
10 Barbakov O.M., Goreva O.M. Social Experiment on Virtual Space as the Form of Control of Innovation Technologies in the System of Higher Education. News from Higher Educational Instititions. Sociology. Economy. Politics. 2007, no 4, pp. 86-89. (in Russian)
11 Sidorov A.A., Baygunchekova A.T. Social experiment "the price of a modern society". Resur-soeffektivnym tekhnologiyam - energiyu molodykh [Resource-efficient technologies - the energy and enthusiasm of young] Tomsk, Tomsk Polytechnic University, 2015, pp. 447-448. (in Russian)
12 Yamazaki K. Regularity criteria of the three-dimensional MHD system involving one velocity and one vorticity component. Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications. 2016, no 135, pp. 73-83.
13 Lin Xu, Chao-Fan Xie, Lu-Xiong Xu. The Reliability and Economic Analysis Comparison Between Parallel System and Erlang Distribution System. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2016, no 10, pp. 35 - 42.
14 Logunova O.S., Lednov A.V., Koroleva V.V. Analysis of the Publication Activity of the Teaching Staff at Nosov Magnitogorsk State Technical University. Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta imeni G.I. Nosova [Pro-
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Оксана С. Логунова д. т. н., зав. кафедры Вычислительной техники и программирования, профессор, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова,ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия,logunova66mail.ru Елена А. Ильина к. п. н., доцент, кафедра Вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия, [email protected] Валентина В. Королевак п. н., доцент, кафедра Информационной безопасности, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова,ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия[email protected] Айгуль У. Ахметова студент, кафедра Вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, ул. Ленина, 38, г. Магнитогорск, 455000, Россия, [email protected]
КРИТЕРИЙ АВТОРСТВА
Все авторы в равной степени принимали участие в написании рукописи
Оксана С. Логунова несёт ответственность за плагиат
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
ПОСТУПИЛА 10.10.2016
ceedings of Nosov Magnitogorsk State Technical University] 2014, no 3(47), pp. 78-87. (in Russian)
15 Logunova O.S., Egorova L.G., Koroleva V.V. A Trend in Indexes of the Publication Activity of the Academic Staff at Nosov Magnitogorsk State Technical University. Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta imeni G.I. Nosova [Proceedings of Nosov Magnitogorsk State Technical University] 2015, no 3 (51), pp. 101-112. (in Russian)
INFORMATION ABOUT AUTHORS
Oksana S. Logunova doctor of technical sciences, headof the department, computer science and programming department, Nosov Magnitiogorsk state technical university, Lenin str., 38, Magnitogorsk, 455000, Russia, logunova66mail.ru
ElenaA. Il'ina candidate of pedagogical sciences, assistant professor, computer science and programming department, Nosov Magnitiogorsk state technical university, Lenin str., 38, Magnitogorsk, 455000, Russia,[email protected] ValentinaV. Koroleva candidate of pedagogical sciences, assistant professor, computer science and programming department, Nosov Magnitiogorsk state technical university, Lenin st. 38, Magnitogorsk, 455000, Russia, [email protected], [email protected] Aigul' U. Akhmetova student, computer science and programming department, Nosov Magnitiogorsk state technical university, Lenina str. 38, Magnitogorsk, 455000, Russia,[email protected]
CONTRIBUTION
All authors have equally participated in writing the manuscript
Oksana S. Logunova is responsible for plagiarism CONFLICT OF INTEREST The authors declare no conflict of interest.
RECEIVED 10.10.2016
ПРИНЯТА В ПЕЧАТЬ 17.11.2016 ACCEPTED 11.17.2016
