Выбор адаптивных решений на основе учета влияний неуправляемых факторов в высшей школе Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

ТЕRRА EСONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ВЫБОР АДАПТИВНЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ УЧЕТА ВЛИЯНИЙ НЕУПРАВЛЯЕМЫХ ФАКТОРОВ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ

И.И. ТОПИЛИНА,

к.э.н., доцент,

Таганрогский государственный педагогический институт,

г. Таганрог, ул. Инициативная, 50

Рассмотрен подход к принятию решений для управления вузом в условиях действия неуправляемых переменных. Обоснована целесообразность применения метода Г. Тагути для выбора управляющих воздействий. Приведены конкретные примеры расчетов для линейной и нелинейной моделей регрессии.

Ключевые слова: адаптивное управление; стратегические решения; воздействия внешней среды на вуз; стабилизация управления

Коды классификатора йБЬ: Н52, Н21,121

Высшее образование является приоритетной и стратегической сферой интересов государства. Перспективы, конкурентоспособность нации, ее инновационный потенциал определяются системой высшего образования. В развитых странах идет процесс постоянного совершенствования высшего образования. В Японии, США, Франции в течение последних десятилетий увеличивается подготовка магистров и докторов наук, необходимых для освоения и разработки наукоемких производств, развития научно-исследовательских программ [2]. При этом качеству образования уделяется особое внимание. По этой проблеме в США, например, издается 12 научных журналов, а положение дел в системе образования освещается в 270 журналах.

Образование чутко реагирует на все изменения социально-экономических условий в стране, вместе с тем эта реакция не должна быть реакцией последствий. Процесс подготовки специалистов в вузе продолжителен, он требует большого вложения сил и ресурсов, и в его стабильности находится залог его качества [1]. Задачи высшей школы состоят в том, чтобы готовить специалистов не только успевающих адаптироваться к изменениям в жизни, но и опережать их. Только опережающее образование и его качество может соответствовать потребностям современного общества [8].

В свете реалий современного этапа экономического и социокультурного развития России состояние системы высшего образования часто рассматривают как кризисное, как фазу развития системы, в рамках которой возникает необходимость ее качественного изменения [3]. Практически перед всеми российскими высшими учебными заведениями в настоящее время стоят острейшие проблемы: приближение характера обучения студентов к требованиям современной жизни и сокращение продолжительности послевузовской адаптации выпускника.

Учитывая, что эффективность антикризисных действий в высшей школе определяется опытом руководства и интенсивностью разработки и реализации антикризисной стратегии, необходим комплекс мер диагностики организации и определения методов ее «санации». При разработке антикризисной стратегии традиционно используют систему поддержки принятия решения, содержащую знания о причинах, методах и инструментах преодоления кризиса. Применение подобных инструментов диагностики позволяет лучше понимать структуру проблемы и облегчает задачу выбора способов и средств ее преодоления.

В практике управления сложными социально-экономическими системами на начальном этапе возникают задачи выбора значений управляющих переменных на фоне действия неуправляемых факторов. Вуз функционирует в сложной внешней среде, поэтому стратегические решения должны учитывать действие факторов среды. Воздействия внешней среды на вуз необходимо стабилизировать или уменьшить. В теории управления есть методы управления по возмущениям [6; 7], но в условиях вуза они трудно применимы, — более эф-

© Топилина И.И., 2009

фективны методы адаптивного управления [4; 5]. В статье рассмотрено практическое применение адаптивного управления на основе методики управления качеством Г. Тагути.

1. Суть методов Г. Тагути. Чем выше качество, считает Г. Тагути, тем меньше потери общества. Этот тезис он поясняет следующим примером. Предположим, что производитель выпускает некоторый товар, использование которого в течение всего срока службы обходится потребителю в определенную сумму. Эта сумма, в результате улучшения товара, может быть уменьшена, что будет стоить производителю 30% суммы потерь от недостатка качества. В этом случае оставшиеся 70% — это потери, которых избегает потребитель,

а, следовательно, и общество в целом.

Функция потерь качества, выраженная в денежных единицах, определяется по формуле:

Ь = Ь(у) = К(у — т)2,

где Ь — потери;

у — значение функциональной характеристики;

т — номинальное значение;

К — постоянная потерь, и вычисляется с учетом расходов изготовителя.

Оценим потери от недостаточного качества подготовки специалиста вузом. Если средняя выработка валового регионального продукта (У) на одного занятого (р) составляла: р = 290494 млрд руб / 2074,8 млн занятых = 140064,6 руб/чел. год, Ь(у) = К х 0,25 номинал качества подготовки специалиста с высшим образованием равен т=8,5 ед.кач., а реальное значение, определенное на основе экспертных опросов у=8 ед.кач, то определим К, считая, что если специалист с высшим образованием работает в 3,4 раза эффективнее, чем с начальным образованием, а специалист со средним специальным образованием имеет тот же коэффициент 2,8 (по данным акад. Струмилина С.Г.) [9], то при уровне высшего образования, равном среднему теряется, 0,6 удельной выработки ВРП, т.е. 0,6*140064 руб/чел. год= 84038,4 руб./чел. год=К.

Тогда потери общества от недостаточного качества работы специалиста равны 21010 руб/чел.год.

Выясняя степень стабильности объектов, в качестве критерия робастности, т.е. устойчивости к внешним воздействиям проектируемых объектов, Г. Тагути предложил отношение «сигнал/шум». Это отношение — некоторая количественная мера изменчивости процесса при заданном наборе управляемых факторов; отношение сигнал/шум (С/Ш) — это отношение среднего значения показателя (сигнал) к среднему квадратичному отклонению (шум), что является противоположностью известному коэффициенту вариации. Отношение С/Ш позволяет найти компромиссный режим, который обладает наилучшей робастностью, т. е. меньше всего варьирует под действием неуправляемых факторов. При нестабильной внешней ситуации необходимо уменьшить и стабилизировать внешнее воздействие.

Г. Тагути предлагает оптимизировать отношение С/Ш, включающее два разных отклика («дисперсию» и «номинал»), не для одних и тех же переменных, называемых обычно факторами, а для разных. Этот подход можно применить к функционированию вуза.

2. Управление вузом на основе принципов Г. Тагути. На основе когнитивного анализа с помощью экспертов было выявлено, что на финансовое состояние вуза (2) в большей степени влияют два управляемых и один неуправляемый фактор. На основе собранной статистики значений этих показателей рассчитываются уравнения регрессии и отношения сигнал/шум:

Отношения «сигнал/шум» зависят от оценок неуправляемой переменной: С/Ш (Y) и на основе расчетов можно построить график этой зависимости от Y. Расчеты отношения С/Ш показывают, при каких значениях х1 и х2 влияние Y будет минимальным. Линейные и нелинейные модели были построены в ППП Excel. Графики строились в ППП Mathcad. При анализе линейной и нелинейной модели было выявлено, что наибольшее значение отношения С/Ш достигается при одних и тех же значениях управляемых параметров.

Было выявлено, что на прибыль вуза (Z) в большей степени влияют два управляемых и один неуправляемый фактор. Управляемые показатели:

ТЕRRА EOONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА EСONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

288

И.И. ТОПИЛИНА

1) качество обучения (Х1),

2) затраты на учебный процесс (Х2).

Неуправляемый показатель — поведение конкурентов (У) (рис. 1).

Управляемые переменные Неуправляемая пере-

менная

Рис. 1. Влияние факторов на финансовое состояние вуза Значение этих показателей в период с 2005 по 2007 годы представим в таблице 1.

Таблица 1

Показатели работы вуза и влияющих факторов (фрагмент)

Год 2007 Показатели Январь-Апрель Май-Август Сентябрь-Декабрь

7-прибыль, тыс. руб. 202 245 245 20 550 610 613 550 250 270 265 289

Л^-качество учебного процесса (ср. балл рейтингов 4,6 4,9 5 4,5 4,9 4,5 4,3 4 4,3 4,5 4,6 4,2

К-поведение конкурентов (баллы) 4 4,2 4,3 4,5 4,2 4,1 4,2 4 4,1 4,2 4,5 4,2

Л2 — затраты на обучение 4,5 4,8 5 4,6 5 4,6 4,3 5 4,7 4,8 4,85 4,7

Таким образом, мы видим, что затраты на учебный процесс и на повышение его качества постоянно менялись.

Рассчитав значения показателей работы вуза (табл. 1), можно построить эконометрические модели зависимости прибыли вуза от управляемых и неуправляемого фактора в 2006-2007 гг. Были построены линейные и нелинейная модели. В линейных моделях для четырех месяцев года рассчитаны трехфакторные уравнения регрессии, и на их основе получены отношения С/Ш для каждого периода. Так как для принятия решения важно максимальное отношение С/Ш, выбираем те значения управляющих переменных, при которых отношение С/Ш наибольшее.

После произведенных расчетов выявлено, что в 2007 году отношение С/Ш составляет 6,59-14,39. Это расчетные значения. При измененияхХ1 в интервале 3,3-3,8 иХ2 в интервале 2,2-2,7 У меньше всего влияет на Z. В 2006 году на прибыль вуза больше влияла нестабильность внешней среды, чем в 2007 г. и при других значениях Х1 и Х2.

Анализ коэффициентов уравнения множественной регрессии по1звол2яет сделать вывод о степени влияния каждого из трех факторов на показатель дохода вуза. Так, с увеличением расходов на один балл в начале 2007 года следовало ожидать, что прибыль вуза возрастет на 27375 руб., а при росте затрат на качество и его возрастании на один балл прибыль увеличится на 8675 руб. С увеличением интенсивности конкуренции на одну единицу прибыль уменьшится на 74250 руб. В 2007 г. качество управления вузом улучшилось, о чем свидетельствуют повышенные значения отношения С/Ш.

Рассмотрим непараметрические оценки. Я2 (коэффициент детерминации) выражает долю факторной дисперсии в общей дисперсии, т.е. характеризует, какая часть общей вариации результативного признака 1 объясняется изучаемым фактором X. Значение Я2=0,857 показывает, что 87,5% отклонений 1 определяется рассматриваемыми факторами. Значит, выбранные факторы существенно влияют на показатель дохода предприятия.

Для выявления тесноты связи результативного показателя с обоими факторами одновременно вычисляется совокупный коэффициент множественной корреляции. Я „ = 0,925 — связь весьма высокая.

х1х2у '

Оценка значимости индекса корреляции Rx1x2y= 0,925 осуществляется по критерию Фишера. Fr =15,985. Табличное значение Fr=7,59, данная модель достоверна, и ее можно использовать для прогнозирования. Нелинейная модель включает как сами факторы Х^ Х, Y, так и их произведения Х1*Х2, X1*Y, X2*Y. Данная модель также позволяет получить зависимость С/Ш от Y.

В случае нелинейной модели наиболее эффективные решения близки к ранее вычисленному оптимальному значению, при этом значения Х1=3,6, Х2=3,8, т. е. оптимальное значение Х2 несколько больше рассчитанного ранее.

Таким образом, метод Г. Тагути, применяемый обычно при решении задач обеспечения качества продукции, оказывается эффективным и в задачах управления вузом для минимизации воздействий неуправляемых факторов. На этой основе, используя пассивный эксперимент и реальные статистические данные, можно выбирать эффективные управленческие решения.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бордовский Г.А., Нестеров А.А., Трапицин С.Ю. Управление качеством образовательного процесса: Монография. — СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2001.

2. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал: ключ к успеху в новом тысячелетии. — СПб.: Питер, 2001.

3. Возчиков В.А., Колтаков К.Г. Образование в информационном обществе: некоторые проблемы содержания и организации. — Бийск: НИЦ БиГПИ, 2001.

4. Долятовский В.А., Золотарев В.С., Гамалей Я.В., Ивахненко А.В. Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде. — Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ», 2006.

5. Долятовский В.А., Касаков А.И., Коханенко И.К. Методы эволюционной и синергетической экономики в управлении. — Ростов-на-Дону-Отрадная: РГЭУ-ОГИ, 2003.

6. Клир Д. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.: Радио и связь, 1990.

7. Левицкий Е.М. Адаптация в моделировании экономических систем. — М.: Наука, 1977.

8. Мясников В.А., Найденова Н.Н. Постсоветское образовательное пространство в контексте педагогических измерений. — М.: ИТИП, 2006.

9. Проблемы экономики труда. / Под. ред. С.Г. Струмилина. — М.: Наука, 1982.

ТЕRRА EOONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2