Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Пути повышения ресурсоэффективности системы высшего образования с использованием мониторинговой информации и математических методов 14
1.1. Роль мониторинговой информации при управлении системой образования 15
1.2. Оптимизационно-экспертное моделирование в задаче управления ресурсоэффективностью на основе мониторинговой информации 23
1.3. Структуризация управления ресурсным обеспечением в системе высшего образования 40
Выводы первой главы 46
ГЛАВА 2. Формирование моделей интегральной оценки эффективности деятельности объектов образовательной системы на основе мониторинговой информации 47
2.1. Процедура формирования интегральной оценки для принятия управленческих решений 48
2.2. Базовые модели интегрированного оценивания 52
2.3. Определение потенциала объектов образовательной системы на основе Выводы второй главы 65
ГЛАВА 3. Разработка оптимизационных процедур управления ресурсоэффективностью подготовки кадров по образовательным программам высшего образования 66
3.1. Процедура принятия управленческих решений на основе оптимизационного моделирования
3.2. Процедуры принятия управленческих решений с использованием экспертного оценивания результатов оптимизационного моделирования 76
3.3. Структуризация интегрированной среды мониторинга результатов оптимизационно-экспертного моделирования 81
Выводы третьей главы 86
ГЛАВА 4. Анализ эффективности применения разработанных моделей и процедур при реализации управления ресурсным обеспечением в системе высшего образования 87
4.1 Выбор модели критериальных оценок при проведении конкурса на распределение КПП 87
4.2. Реализация оптимизационно-экспертного подхода принятии управленческого решения об установлении КПП на основе показателя потенциала образовательной организации 92
4.3. Оптимизация распределения КПП по направлениям подготовки в области информатики и информационных систем 101
Выводы четвертой главы 108
Заключение 109
Список литературы 11
- Оптимизационно-экспертное моделирование в задаче управления ресурсоэффективностью на основе мониторинговой информации
- Базовые модели интегрированного оценивания
- Процедуры принятия управленческих решений с использованием экспертного оценивания результатов оптимизационного моделирования
- Реализация оптимизационно-экспертного подхода принятии управленческого решения об установлении КПП на основе показателя потенциала образовательной организации
Введение к работе
Актуальность темы. На современном этапе целый ряд методов и механизмов управления в социальных системах базируется на сборе, обработке и использовании мониторинговой информации. Это направление в теории и практике управления характерно и для одной из основных отраслей социальной сферы – образования. Развитая информационно-коммуникационная среда системы высшего образования предоставляет административным структурам возможность обрабатывать результаты образовательных организаций и трансформировать их в количественные оценки для принятия управленческих решений.
Исследования и разработки в рамках проблемы управления на основе образовательного мониторинга, с одной стороны, направлены на формирование методов, моделей и процедур оценки репутационного рейтинга мо-ниторируемых объектов, а с другой – нацелены на кластеризацию объектов с выделением кластера лидеров и кластера организаций, не отвечающих установленным требованиям. При этом использование результатов монито-ринго-рейтингового оценивания для решения задач управления в образовательных системах имеет достаточно ограниченный характер. В первом случае решаются локальные задачи внутреннего управления с целью рационального распределения ресурсов для перехода образовательной организации на более высокую позицию в рейтинговом списке. Во втором -вырабатывают управленческие решения в рамках системы высшего образования на административном уровне без привлечения современных математических методов. Опережающие подходы практического использования мониторинго-рейтинговой информации для решения более широкого круга задач управления в полной мере не подкреплены теоретическими исследованиями, что снижает их эффективность. Научные работы отечественных ученых: Д. И. Батищева, А. М. Бершадского, В. Н. Буркова, В. А. Зернова, О. И. Ларичева, Б. Г. Литвака, Д. А. Новикова, А. С. Рыкова, Н. А. Селезневой – посвящены только общим принципам управления организационными системами на основе оптимизационного подхода и экспертной информации. В особенности такое состояние характерно для одной из существенных областей управления ресурсным обеспечением в системе высшего образования, а именно: распределением бюджетных ассигнований федерального бюджета для реализации образовательных услуг.
Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью проведения теоретических и прикладных исследований в расширении круга задач управления функционированием и развитием системы высшего образования с использованием мониторинго-рейтинговой информации за счет включения в управленческий процесс методов моделирования и оптимизации для повышения эффективности административных решений при распределении бюджетного ресурсного обеспечения.
Работа выполнена по одному из основных научных направлений Воронежского института высоких технологий «Моделирование информационных технологий: разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (гос. рег. № 01.2005.2305) в рамках государственной программы РФ «Развитие образования» на 2013-2020 гг.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности использования ресурсного обеспечения предоставления образовательных услуг в системе высшего образования на основе разработки комплекса моделей и алгоритмических процедур обработки мониторинго-рейтинговой, экспертной информации и оптимального выбора управленческих решений. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Проанализировать пути повышения ресурсоэффективности системы высшего образования на основе мониторинговой информации и провести формализованную постановку задачи управления ресурсным обеспечением с использованием средств моделирования и оптимизации.
-
Сформировать модели интегральной оценки эффективности деятельности образовательных организаций по результатам мониторинга с ориентацией на класс задач управления ресурсным обеспечением предоставляемых ими услуг.
-
Разработать оптимизационные и экспертные процедуры принятия управленческих решений в интегрированной среде управления ресурсоэф-фективностью предоставления вузами образовательных услуг.
-
Применить разработанные модели и алгоритмические процедуры для поддержки эффективности принимаемых административных управленческих решений при распределении ресурсного обеспечения, выделяемого из средств федерального бюджета на реализацию образовательных программ.
Объектом исследования диссертационной работы является система управления ресурсным обеспечением реализации образовательных услуг организациями высшего образования.
Предметом исследования являются модели и процедуры эффективного использования мониторинго-рейтинговой и экспертной информации для управления ресурсным обеспечением в системе высшего образования.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались теория управления организационными системами, методы математической статистики, обработки и прогнозирования временных рядов, исследования операций, моделирования и оптимизации сложных систем, экспертного оценивания при выборе рациональных управленческих решений.
Научная новизна:
1. Предложена структура системы управления ресурсными характеристиками системы высшего образования, отличающаяся формированием
параллельно с контуром административного управления подсистемы поддержки управленческих решений, в рамках которой распределение заданного бюджетного ресурса между образовательными организациями осуществляется с учетом региональной потребности в квалифицированных кадрах и оценки потенциала вуза на основе мониторинговой информации.
-
Сформированы модельные оценки потенциала образовательных организаций на основе мониторинга показателей их деятельности, отличающиеся способом обработки мониторинговой информации при определении нормированных значений показателей, формой преобразования статистических временных рядов, разнообразием структуры и процедур идентификации параметров интегральных оценок, ориентированных на задачи управления ресурсоэффективностью в системе высшего образования, путем учета потенциала вуза в целом и по соответствующей укрупненной группе направлений и специальностей.
-
Разработаны оптимизационные процедуры распределения ресурсных и объемных характеристик в системе высшего образования, отличающиеся возможностью генерировать альтернативные варианты управленческих решений и выбирать наиболее рациональный в соответствии с критериями эффективности удовлетворения потребностей в квалифицированных кадрах по основным образовательным программам.
-
Разработаны алгоритмические процедуры экспертного оценивания результатов оптимизационного моделирования, отличающиеся характером организации групповой экспертизы на множестве альтернативных вариантов с доминирующим экспертом, приемами обработки результатов экспертиз и выбора окончательных управленческих решений с учетом неформа-лизуемых показателей ресурсоэффективности.
Практическая значимость. Практическая значимость работы заключается в следующем:
-
Сформировано методическое обеспечение для управления распределением контрольных цифр приема (КЦП), базирующееся на разработанных средствах моделирования и оптимизации ресурсоэффективности в системе высшего образования.
-
Осуществлена реализация программных средств для информационно-аналитической системы поддержки управленческих решений при установлении ресурсного обеспечения вузам.
-
Обеспечено сокращение на 50-70 % затрат времени на сбор, обработку мониторинговой и экспертной информации, подготовку управленческих решений и итоговых форм.
Достоверность и обоснованность результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, результатами моделирования, экспериментальной проверкой при установлении КЦП вузам, внедрением разработанной методики с использованием разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств.
Соответствие паспорту специальности. Работа выполнена в соответствии с пунктами 2, 3, 4 паспорта специальности ВАК РФ 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах».
На защиту выносятся:
-
Структура системы управления ресурсным обеспечением в системе высшего образования с учетом региональной потребности в квалифицированных кадрах и оценки потенциала вуза на основе мониторинговой информации.
-
Механизм управления ресурсоэффективностью в системе высшего образования на основе модели оценивания потенциала образовательной организации по результатам мониторинга показателей их деятельности.
-
Оптимизационная процедура управления распределением ресурсных характеристик для формирования альтернативных вариантов принятия управленческих решений.
-
Алгоритмическая процедура экспертного оценивания результатов оптимизационного моделирования с учетом формализуемых и неформали-зуемых показателей ресурсоэффективности с использованием оптимизационных моделей.
Внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены в деятельность Министерства образования и науки РФ при проведении конкурсного отбора по установлению КЦП для обучения образовательным программам высшего образования, в ФГБУ «Центр развития образования и международной деятельности» и в ООО «Наумен софт», что позволило повысить эффективность информационно-аналитической поддержки управленческих решений, а также в учебный процесс Воронежского института высоких технологий при обучении студентов по направлению «Информационные системы и технологии», что подтверждается актами внедрения.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных мероприятиях: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2012-2015); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2012); Международном лектории, посвященном 30-летию кафедры «Системы автоматизированного проектирования и информационные системы» (Воронеж, 2014); Международной конференции по глобализации образования (Братислава, 2014); Всероссийской конференции «Перспективные исследования и разработки в области информационных технологий и связи» (Воронеж, 2014); V Всероссийской конференции «Принципы и механизмы формирования национальной инновационной системы» (Дубна, 2014), на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов Российского нового университета (Москва, 2011-2015), Воронежского института высоких технологий (Воронеж, 2011-2015), совещаниях Министерства образования и науки РФ.
Публикации. По материалам диссертационного исследования опубликовано 11 работ, в том числе четыре статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, одно свидетельство на программу для ЭВМ.
В работах, опубликованных в соавторстве, автором предложены компоненты математического обеспечения подсистемы поддержки административных управленческих решений [1, 3], механизмы и соответствующие им процедуры распределения ресурсных и объемных характеристик [2, 5, 6, 12], структура и результаты реализации управления ресурсоэффективностью в системе высшего образования на основе совмещения мониторинго-рейтинговой и экспертной информации [4, 7].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 118 наименований и приложений. Основной текст изложен на 122 страницах, включая 11 рисунков и 11 таблиц.
Оптимизационно-экспертное моделирование в задаче управления ресурсоэффективностью на основе мониторинговой информации
Механизмом управления в этом случае является принятие решений, позволяющих перейти на более высокую позицию в рейтинге, завоевать лидерство [44]. В ряде публикаций рассмотрен целый ряд механизмов использования рейтинговой информации [5,14,73,92].
Для учета интегрального рейтинга по комплексу показателей эффективности деятельности в ВУЗе разработан алгоритм оптимизации управления ресурсными условиями повышения рейтинга [12,15,91]. При этом сформировано две задачи: 1. перевод на более высокую позицию в рейтинге при ограниченных ресурсах; 2. перевод на более высокую позицию в рейтинге с минимальными затратами ресурсов. В первой задаче ограниченные ресурсы г по г = 1,2,...,/ направлениям использования выделяются для перевода с занимаемой в рейтинговом списке позиции Р1 в область более высокой рейтинговой позиции Р2.
Такой переход обеспечивает улучшение значений некоторого множества У = 1,2,...,У критериев, связанных с приближением значений показателей ylt, lt = ХЦ, t = Tj образовательной организации к значениям, соответствующим позиции Р2 - УРги, lt = l,Lt, t— 1,7\
В результате решения оптимизационной задачи определяются величины arij, характеризующие объемы г-го ресурса, расходуемые на улучшение у -го критерия.
Во второй задаче необходимо минимизировать объем ресурсов Art при условии, что значения показателей будут удовлетворять ограничениям ylt уг Р- IV Решение этих задач дает возможность дифференцированного подхода к алгоритму перевода образовательной организации на более высокую позицию в рейтинге. В зависимости от критериев оценки и степени их важности, а также от значения временной составляющей, информационная система осуществляет процесс перевода по двум вариантам: планомерный (задача №1) и экстремальный (задача №2).
Планомерный перевод на более высокую позицию является базовым, а экстремальный - запасным на тот случай, если результат решения первой задачи в соответствии с деятельностью образовательной организации является неэффективным.
Управление развитием опирается на механизмы стратегического менеджмента [3,74,75,94,103,106,109-113,116,117]. При этом принятие управленческих решений осуществляется с использованием оценки рисков реализации программ развития на основе мониторинго-рейтинговой информации [4,6,95,98,107,108]. Полученные управленческие решения воплощаются в результатах бюджетирования развития образовательного учреждения [8].
При управлении выбором программы развития образовательной организации на основе мониторинго-рейтинговой информации бюджетирование приобретает свои специфические черты [37], обусловленные вариативностью альтернатив управленческих решений, что предполагает введение процедур анализа и синтеза нескольких бюджетных вариантов. Ввиду этого бюджетирование, с одной стороны, приобретает дополнительные функции, а, с другой стороны, стратифицируется, расчленяясь на несколько специфических видов бюджета.
В рамках управления развитием выделяют следующие дополнительные функции бюджетирования [17]: функция планирования ресурсного обеспечения программы развития, включая стимулирование исполнителей; функция связывания при перераспределении ответственности исполнителей для достижения целевых показателей программы; функция анализа альтернативных вариантов программы, включая выявление взаимосвязи принимаемых управленческих решений и целевых показателей с использованием результатов мониторинга, оценку их совокупного влияния на достижение целей; функция интеграции, реализация которой дает возможность согласовать цели и деятельность отдельных исполнителей программы для осуществления выбранной стратегии; функция анализа и контроля, предполагающую выявление отклонений фактических результатов от запланированных, соотнесение отклонения с центрами ответственности, оценку их влияния на целевые показатели программы и принятие обоснованных корректировок с использованием мониторинго-рейтинговой информации.
В [22] управление развитием рассматривается как управление двухуровневой активной системой, которая состоит для случая системы высшего образования из федерального центра и і = TJ образовательных организаций. На федеральном уровне определен централизованный фонд развития (бюджетные ассигнования Программы развития образования) V. Эффект от распределения фонда V между организациями vt,i — 1,1 определяется некоторыми локальными функциями Уі(уі). Задача управления заключается в таком распределении средств V, чтобы суммарный эффект был максимален. Рассмотрим два случая использования мониторинговой информации эффективности деятельности образовательных организаций [7]: центральный орган управления считает, что данные мониторинга достоверно оценивают функции эффекта; центральный орган управления считает, что информация недостаточно достоверна и вводит свою оценку эффекта.
Базовые модели интегрированного оценивания
Мониторинг эффективности деятельности объектов образовательной системы по множеству направлений и показателей создает необходимые предпосылки для постановки и решения ряда управленческих задач.
Значимость и особенности каждого показателя требуют индивидуального учета при принятии решений. Наиболее распространенной формой такого учета является трансформация мониторинговой информации в интегральную оценку. Для каждого класса задач управления структура единой количественной оценки имеет ряд особенностей, связанных с разной степенью важности, неоднородным характером синергетических эффектов, при обеспечении цели управления за счет вклада в ее достижение отдельных направлений и показателей. Указанная причина приводит к необходимости процедур структурной и параметрической идентификации модели интегральной оценки.
Многовариантность структурной и параметрической реализации первой фазы трансформационного моделирования требует исследования детализированных схем при обосновании и построении базовых моделей интегральной оценки, ориентированных на задачу управления ресурсным обеспечением. Особую значимость приобретает выбор способа нормирования и назначения весовых коэффициентов отдельным направлениям и показателям эффективности деятельности объектов образовательной системы. Последующий переход к моделям ресурсоэффективности осуществляется за счет второй фазы трансформационного моделирования - определения потенциала каждого объекта на основе интегрального оценивания. Решение этой задачи основано на многометодном подходе.
В задачах управления социальными системами эффективность введения информационного мониторинга и использования его результатов существенным образом зависит от характера трансформации собираемых данных о достигнутых значениях показателей объектов, входящих в структуру этой системы, в интегральные оценки, ориентированные на определенные классы управленческих решений [55].
Представим в формализованном виде первичную мониторинговую информацию с ориентацией на формирование интегральных оценок. Пусть в процессе мониторинга рассматривается 5 = 1, 5 направлений деятельности организаций высшего образования. По каждому 5 -му направлению представляется информация по ts — 1, Ts показателям.
В мониторинге участвуют і = IJ образовательных организаций. Тогда представленные организациями первичные данные образуют статистические выборки ytsi. Объем каждой выборки /, а их количество V = 1=1 ts.
Предлагается процедура формирования интегральной оценки Y, основанной на трансформации мониторинговых данных и ориентированной на определенные цели управления (рис. 2.1) [78]. Рассмотрим схемы основных составляющих этой процедуры: структурной и параметрической идентификации интегральной оценки.
Под структурной идентификацией будем понимать выбор структуры модели интегральной оценки и способа нормирования показателей Ys.
Для решения первой задачи этапа структурной идентификации цели управления целесообразно оценить возможность использования вариантов структуры моделей глобальной целевой функции многокритериальной оптимизации, позволяющей определять оптимально-компромиссное управленческое решение [19,31,81,99,101,102,114] (табл.2.1). Проанализируем соответствие приведенных моделей целям принятия решений в задачах управления, рассмотренных в разделе 1.1.[78].
Все рассмотренные модели оперируют с нормированными значениями мониторируемых показателей ys. Выбор способа нормирования является вторым этапом структурной идентификации. В разделах 2.2., 2.3. исследуется влияние отдельных способов при ориентации модели интегральной оценки на задачу управления ресурсным обеспечением.
Задача параметрической оптимизации заключается в определении весовых коэффициентов в случае выбора структуры 1 модели интегральной оценки. Способы назначения коэффициентов важности отдельных направлений и показателей с использованием экспертной информации рассмотрены в разделе 1.2. Механизм подбора конкретных вариантов исследуется в разделе 2.2.
Далее будем использовать процедуру, приведенную на рис.2.1., для построения базовых моделей интегрального оценивания: на основе нормирования по (рейтинговым) ранговым последовательностям [54] показателей мониторинга; на основе нормирования по минимальным и максимальным значениям показателей в статистической выборке.
Процедуры принятия управленческих решений с использованием экспертного оценивания результатов оптимизационного моделирования
Для построения процедуры принятия управленческих решений на основе оптимизационного моделирования предлагается включение в нее следующих этапов: формирование критерия оптимизации и ограничений принятия решений; решение задачи известными методами в случае приведения ее к типовой оптимизационной модели; при отсутствии возможности сведения к типовой модели формирование на основе экспертной или расчетной информации множества допустимых вариантов управленческого решения и выбор наилучшего по принятому критерию оптимизации.
Рассмотрим три основные задачи управления ресурсоэффективностью системы высшего образования с использованием мониторинговой информации [63,67].
Поскольку основной ресурсной характеристикой высшего образования является объем средств федерального бюджета, выделяемый для выполнения государственного заказа на реализацию образовательных услуг в этой сфере, то первая задача управления состоит в трансформации этого финансового ресурса в объемные характеристики.
В условиях нормативного финансирования стоимости обучения одного студента по направлениям и специальностям подготовки такой объемной характеристикой является план приема студентов на первый курс в виде КЦП.
Вторая задача управления состоит в распределении КЦП, полученных в рамках первой задачи, между направлениями и специальностями подготовки с учетом федеральной и региональных потребностей в квалифицированных кадрах, экономического и демографического положения в регионе.
Третья задача управления представляет собой следующий этап распределения КЦП, детализированных в рамках второй задачи, между образовательными организациями с учетом их заявок и потенциала, определенного на основе мониторинговой информации.
Предлагается формализованная постановка перечисленных задач управления в виде связанных оптимизационных моделей.
Обозначим объем финансового ресурса, выделяемого из средств федерального бюджета на обеспечение приема студентов на первый курс в данном календарном году, через К. Введем объемные характеристики по направлениям подготовки высшего образования в виде КЦП. xf -общий объем КЦП для обучения по образовательным программам бакалавриата; xf - общий объем КЦП для обучения по образовательным программам магистратуры; xf - общий объем КЦП для обучения по образовательным программам аспирантуры; по Ух = 1,Л — специальностям высшего образования xf± - общий объем КЦП для обучения по образовательным программам специалитета. При этом заданы соответствующие ценовые характеристики, которые являются связующим звеном между финансовым ресурсом R и объемными характеристиками: cf- стоимость обучения одного обучающегося по образовательным программам бакалавриата; cf- стоимость обучения одного обучающегося по образовательным программам магистратуры; cf- стоимость обучения одного обучающегося по образовательным программам аспирантуры; cf- стоимость обучения одного обучающегося по образовательным программам специалитета. Эффективность освоения бюджетного ресурса К определяется максимальным объемом предоставления населению образовательных услуг в сфере высшего образования {xf, х м, х \ j — \J\x][,)x — 1J ). Достижение максимального объема ограничивается рядом условий.
Во-первых, задается соотношение между объемами КЦП для обучения по образовательным программам бакалавриата, магистратуры, специалитета и аспирантуры, а также регулируется удельный вес ряда отраслей подготовки (по экономическим, гуманитарным, юридическим и другим направлениям). Эти требования будем характеризовать коэффициентами значимости каждой образовательной программы в общем объеме КЦП: J h ,Ц,Щ 0,у = TJ,xcn о,, = ЇХ У я,6 + я,м + я,а + У я,с = л, (3.1) где Л 0 — заданное целое число. Тогда эффективность использования бюджетных ассигнований для населения оценивается следующим критерием: J h F1 = ) (Я;б xf + Лх? + X xJ) + Хск Xj± max. (3.2) U h Во-вторых, затраты на обучение по всем образовательным программам за счет средств федерального бюджета должны соответствовать выделенному ресурсу К: J h У (cfxf + cfxf + cfxf) + У cfxf Я. (3.3) В-третьих, при необходимости учитывать ежегодное снижение числа выпускников средней школы и обеспечивать компромисс между интересами государства в подготовке квалифицированных кадров, отраженными в коэффициентах значимости (3.1), и интересами населения к предлагаемым образовательным программам следует ориентироваться конституционную норму G и на объемы КЦП предыдущего календарного периода:
Реализация оптимизационно-экспертного подхода принятии управленческого решения об установлении КПП на основе показателя потенциала образовательной организации
Анализ эффективности применения разработанных моделей и процедур целесообразно провести по результатам мониторинга эффективности деятельности организаций высшего образования и конкурсного отбора при распределении объемных показателей в форме КЦП, проведенных Министерством образования и науки Российской Федерации в 2013, 2014 годах по нескольким характеристикам: степень адекватности базовых моделей интегрального оценивания экспертному рейтингу образовательных организаций; возможности реализации многометодных процедур интегрированной среды обработки мониторинговой информации и принятия решений при формировании практико-ориентированной методики установления КЦП; степени реализуемости оптимизационно-экспертного подхода многоуровневого управления ресурсными и объемными показателями системы высшего образования по отдельным направлениям подготовки.
Первая оценка важна для выбора структуры критериев принятия управленческих решений об установлении КЦП, вторая - для организации контура интеллектуальной поддержки административных решений, третья -для обеспечения многоаспектного решения одной из базовых задач управления системой высшего образования как социально-экономической системой задачи распределения бюджетного ресурса.
Для выбора структуры критериев принятия управленческих решений об установлении КЦП по образовательным программам высшего образования проведен сравнительный анализ возможностей нескольких моделей интегрального оценивания эффективности деятельности вузов, рассмотренных в главе 2, с позиций их использования при определении потенциала образовательных организаций. В качестве альтернативных структур модели (табл.2.1) рассмотрим аддитивную свертку с переменными (структура 1) и постоянными (структура 2) весовыми коэффициентами, а в качестве альтернативных способов нормирования - способы на основе рейтингового упорядочивания в ранговые последовательности с переводом дискретной шкалы i s = TJI, где 5 — X5 - номера показателей эффективности деятельности вузов ys, в y s - номера рейтинга г-й образовательной организации по 5-му показателю, а также путем преобразования в безразмерную форму единой непрерывной шкалы [0,А].
Сравнительный анализ осуществляется путем проведения вычислительного эксперимента [13,79]. Использованы данные портала miccedu.ru Минобрнауки России, содержащие результаты мониторинга эффективности деятельности г = ЇД5 вузов Воронежской области за 2014 год по следующим ключевым показателям 5 — 1,6 (табл.4.1): уг- образовательная деятельность (средний балл ЕГЭ студентов, принятых на обучение); у2 — научно-исследовательская деятельность (доходы образовательной организации от выполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в расчете на одного НПР); Уз — международная деятельность (доля контингента обучающихся из числа иностранных граждан); у4 - финансово-экономическая деятельность (доходы образовательной организации из всех источников в расчете на одного НПР); Таблица 4.1
A-L = 0,404; Я2 = 0,25; Я3 = 0,153; Я4 = 0,06; Я5 = 0,037; Я6 = 0,096. Результаты расчетов по моделям 1,2 приведены в табл. 4.2, а по моделям 3,4 - в табл.4.3. Выбор наиболее адекватной модели для определения потенциала образовательной организации 7Tj (СМ. раздел 2.3) осуществлялся следующим образом. По значениям интегральной оценки Yit і = ЇД5 определялся номер вуза і в рейтинговой последовательности (г = 1 соответствует Fjmax,а I — 15 соответствует Y171). Номера I сравнивались с номерами вузов і" в экспертной рейтинговой последовательности. Учитывалось различие оценок на одну позицию и наиболее адекватной считалась модель, для которой достигалось наибольшее значение следующей величины: I
Как показано в разделе 1.2 процедура экспертного оценивания начинается с формирования персонального состава группы экспертов из числа членов комиссий совета ректоров вузов Воронежской области. Из 18 кандидатур, предложенных руководством совета ректоров, методом «снежного кома» было отобрано 8. На этапе организации групповой экспертизы выбран метод Дельфи, на этапе обработки результатов - процедура Янга. Результаты опроса т = Tfl экспертов сведены в матрицу рангов (табл.4.4). В строках таблицы записаны номера вузов в том порядке, в котором они указаны в табл.4.1, а в столбцах ранги, полученные в результате опроса [66]. Так как исходные оценки содержали совпадающие ранги, то результаты опроса преобразованы таким образом, чтобы сумма рангов в каждой строке равнялась 1(1 + 1)/2 — 120. В столбце tm приведено количество совпавших рангов в каждой т — й строке. В строке rim приведена сумма рангов по каждому г — му столбцу. По этой величине устанавливались ранги і". Согласованность экспертов оценивалась по статистической значимости в соответствии со значением критерия Пирсона на основе расчетного коэффициента конкордации