See other templatesSee other templates

ytixop

ytixop

Купить диплом санкт-петербург


Макаров в. Л. И бахтизин а. Р. (2013). Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв. Агент-ориентированные модели [социальное моделирование - новый компьютерный прорыв. Агент-ориентированные модели. Москва, экономика.], 295.

17. Макаров в. Л. Бахтизин а. Р. И бахтизина н. В. (2009). Вычислимая модель экономики знаний. Экономика и математические методы], 1, 70-82.

18. Младенческая смерть. Число детей, умерших до одного года, на 1000 родившихся. Число детей, умерших до 1 года на 1000 родившихся. Регионы россии. Социально-экономические показатели. Социально-экономические показатели. Доступно по адресу: http://www.Gks.Ru/bgd/regl/b12_14p/isswww.Exe/stg/d01/03-11.Htm (дата обращения: июль, 2014).

19. Некоторые инфекционные и паразитарные болезни. Регионы россии. Социально-экономические показатели. Социально-экономические показатели. 2012]. Доступно по адресу: http://www.Gks.Ru/bgd/ regl/b12_14p/isswww.Exe/stg/d01/07-14-1.Htm (дата обращения: июль, 2014).

20. Поступление патентных заявок и выдача охранных документов. 2012. Регионы россии. Социально-экономические показатели. Социально-экономические показатели. Росстат, москва, 990.

21. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (2012). Доступно по адресу: http:// cbsd.Gks.Ru (дата обращения: июль, 2014).

22. Среднегодовая численность занятых. Регионы россии. Социально-экономические показатели: стат. Сб. [Регионы россии. Социально-экономические показатели: сборник статей. Росстат, москва, 900.

23. Стоимость основных фондов. Регионы россии. Социально-экономические показатели. Сб. [Регионы россии. Социально-экономические показатели. 2012: сборник статей. Росстат, москва, 990.

24. Численность личности, занятого научными исследованиями и разработками, по категориям. 2012 [численность персонала по категориям, занятым научными исследованиями и разработками]. Регионы россии. Социально-экономические показатели. Социально-экономические показатели. Доступно по адресу: http://www.Gks.Ru/bgd/regl/b12_14p/isswww.Exe/stg/d03/22-03-1.Htm. (Дата обращения: январь. 2014).

25. Aigner, d. J. Lovell, c. A. K. & Schmidt, p. (1977): формулировка и оценка стохастических моделей пограничных производственных функций, journal of econometrics, 6, 21-37.

26. Баттезе, коэлли (1988). Прогнозирование технической эффективности на уровне фирмы с обобщенной пограничной производственной функцией и панельными данными. Журнал эконометрики. Том. 38, 387-399.

27. Kumbhakar, s. & Lovell, k. (2004). Стохастический пограничный анализ. Cambridge u.P. 86.

28. Лейбенштейн, х. (1966). Распределительная эффективность против "х-эффективности". Американское экономическое обозрение. Июнь, 392-415.

Информация об авторах

Макаров валерий леонидович (москва, россия) - академик, директор цэми ран, заведующий кафедрой математической экономики саухс (пр. Нахимовский, 47). 117418, москва, e-mail: makarov@cemi.Rssi.Ru).

Айвазян сергей арутюнович (москва, россия) - доктор физико - математических наук, профессор, заместитель директора цэми ран (117418, москва, нахимовский пр. Д. 47, e-mail: aivazian@cemi.Rssi.Ru).

Афанасьев михаил юрьевич (москва, россия) - доктор экономических наук, заведующий лабораторией цэми ран, профессор кафедры математической экономики саухс (117418, москва, нахимовский пр. Д. 47, e-mail: miafan@cemi.Rssi.Ru).

Бахтизин альберт рауфович (москва, россия) - доктор экономических наук, заведующий лабораторией цэми, профессор кафедры математической экономики саухс (117418, москва, нахимовский пр. Д. 47, e-mail: albert.Bakhtizin@gmail.Com).

Нанавян ашхен мардиросовна (москва, россия) - кандидат экономических наук, старший научный сотрудник цэми ран, доцент кафедры математической экономики саухс (117418, москва, нахимовский пр. Д. 47, e-mail: ashchenn@mail.Ru).

В. А. Кокшаров

Оценка развития системы высшего образования

В россии1

В статье представлена методика оценки состояния системы высшего образования (для территорий на уровне субъекта федерации), а также результаты ее применения в субъектах уральского федерального округа российской федерации.

Предлагается осуществлять мониторинг системы высшего образования субъектов российской федерации с использованием индикативных показателей, сгруппированных в два блока: условия функционирования и состояние инфраструктуры системы высшего образования субъекта российской федерации; состояние образовательной и научно-исследовательской деятельности в системе высшего образования субъекта российской федерации.

1 © кокшаров в. А. Текст. 2014.

Необходимо также отметить определенный консерватизм в качестве высшего образования: несмотря на отставание в росте объемов финансирования, регионы с традиционно сильными вузами сохраняют свои позиции по качеству образовательных услуг в течение рассматриваемого двенадцатилетнего периода.

Ключевые слова: система высшего образования, методология оценки, индикативный анализ, уральский федеральный округ, условия функционирования и состояние инфраструктуры, состояние образовательной и научно-исследовательской деятельности.

Интенсификация глобализационных процессов и формирование международного рынка труда оказывают существенное влияние на закономерности развития национальных систем профессионального образования. Результатом этого влияния в россии стала масштабная реформа всей системы образования, завершающим этапом которой стало принятие нового федерального закона "об образовании в российской федерации" (№273-фз от декабря 29, 2012).

Закон, вступивший в силу 1 сентября 2013 года, существенно изменил структуру системы высшего образования в россии, закрепив законодательно реализацию основных принципов болонской декларации.

В качестве целей вступления россии в 2003 году в болонский процесс и принятия этого закона следует назвать, во-первых, поддержку формирования и присоединения к единому европейскому образовательному пространству, а, во-вторых, создание предпосылок для изменения роли страны в международном разделении труда и возможности интеграции в мировой рынок труда.

Задача создания единой европейской образовательной системы, конкурентоспособной с другими мировыми образовательными системами (американской и азиатской), заставляет изменить подходы к организации функционирования системы отечественного профессионального образования, ориентирует ее на создание единой многоуровневой "прозрачной" системы подготовки квалифицированных специалистов.

В настоящее время перед экономической наукой стоят острые вопросы об экономической обоснованности структуры образовательного процесса.

Процесс, соотношение спроса и предложения на рынке труда и образовательных услуг, оптимизация деятельности высших учебных заведений в части привлечения выпускников школ на приоритетные для развития экономики специальности.

Актуальными проблемами остаются дисбаланс в структуре выпускаемых специальностей по уровням образования (высшее-среднее-начальное) и слабая ориентация образовательных учреждений на текущие потребности народного хозяйства, что приводит к снижению эффективности системы профессионального образования (рис.. 1).

С каждым годом доля выпускников с высшим образованием увеличивается, а доля выпускников со средним специальным образованием уменьшается, в 1990 году выпускников со средним и начальным образованием было 4.В 7 раз больше, чем выпускников с высшим образованием, в 2012г. В 1,4 раза больше выпускников с высшим образованием, чем выпускников со средним и начальным образованием.

Одной из проблем российской экономики также являются противоречия в предпочтениях индивидов при выборе образовательных траекторий и потребностях реального сектора экономики. Ярким примером этого являются периодические заявления представителей органов государственной власти и публикации в печати о "перепроизводстве" юристов, экономистов и управленцев при острой нехватке рабочих и специалистов со средним специальным техническим образованием. К 2012 году количество выпускников с высшим образованием, обучавшихся по направлениям общественных и гуманитарных наук, составило 73% от общего объема выпуска, по экономике и менеджменту-33 % (рис. 2).

100%

1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

□ Выпуск квалифицированных рабочих и служащих с начальным профессиональным образованием, тыс. Человек

□ Выпуск специалистов государственными и негосударственными средними специальными учебными заведениями, тыс. Чел.

□ Выпуск специалистов государственными и негосударственными высшими учебными заведениями, тыс. Человек

Рис. 1. Структура выпуска специалистов по уровням профессионального образования (составлена по данным [1-5]; выпуск специалистов негосударственными высшими учебными заведениями показан на диаграмме с 1994 г. Выпуск специалистов негосударственными средними специальными учебными заведениями-с 2000 года.)

Необходимым этапом реализации данной стратегии реформирования системы высшего образования в россии является проведение масштабного мониторинга ее состояния на региональном уровне (уровне субъекта федерации) с целью определения критериев развития системы высшего образования в российской федерации в целом, а также фактического уровня ее развития в регионах страны..

В настоящее время существует достаточно большое количество различных российских и зарубежных рейтингов для разнообразной оценки деятельности высших учебных заведений. Shanghai jiao tong university, times high education (the), британский журнал, специализирующийся на высшем образовании, os university rankings британской консалтинговой компании ouacquarelli symonds, специализирующейся на международных образовательных программах; среди российских вузов-национальный рейтинг университетов (иа интерфакс) [8], рейтинг университетов рейтингового агентства "эксперт ра" [9], рейтинг университетов, составленный министерством образования и науки рф в рамках мониторинга эффективности деятельности образовательных учреждений высшего образования [10] и др.

Цель формирования глобальных рейтингов - помочь потребителям образовательных услуг получить их в лучших университетах мира. Целью мониторинга, проводимого министерством образования и науки российской федерации, является оценка эффективности деятельности российских вузов.

Вышеназванные международные рейтинги придают различное значение формирующим их показателям: среди наиболее значимых показателей в рейтингах арву выделяются качество научных исследований (40 %) и качество профессорско-преподавательского состава (40 % [11, 12]); - качество преподавания (30 %), качество исследований (30%) и научное влияние университетов (30%) [13]; ос - академическая репутация (40%), качество исследований (20%) и качество преподавания (20%) [14].

В российских рейтингах также вводятся балльные оценки значимости предлагаемых показателей, которые направлены на сравнение российских вузов друг с другом и выявление ведущих вузов в области предоставления образовательных услуг. Критерием эффективности вузов по оценкам этих рейтингов является вхождение вуза в этот рейтинг и его позиция в нем.

Кроме того, министерство образования и науки российской федерации оценивает эффективность российских вузов по уточненным критериям, направленным на выявление неэффективных государственных образовательных учреждений..-

30%

58%

12%

Технические науки

Гуманитарные науки

Натуральный науки

23%

73%

4%

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

□ Естественные науки гуманитарные технические науки

Рисунок 2. Структура выпускающих специальностей системы высшего образования (составлена [6-7])

Учреждений с целью их последующей реорганизации.

Составление различных рейтингов в настоящее время является широко распространенным и противоречивым инструментом анализа, в связи с чем подходы к нему высших учебных заведений периодически подвергаются критике со стороны экспертного сообщества [15-17].

В отличие от цели формирования рейтингов-сравнения вузов друг с другом и выбора "лучших" - исследование ориентировано на мониторинг состояния системы высшего образования в каждом регионе россии с целью учета региональной специфики ее функционирования и оценки происходящих в ней изменений.

Предлагаемый метод диагностики системы высшего образования, предназначенный для оценки условий ее функционирования, состояния инфраструктуры, образовательной и научно-исследовательской деятельности в высших учебных заведениях, может стать инструментом проведения такого мониторинга.

Данные, полученные в результате применения методики, позволяют сравнить уровень развития системы высшего образования на территории на первом этапе, а затем, на основе полученных данных, оценить его влияние на экономику и население всех субъектов российской федерации.-

Система высшего образования для каждого субъекта российской федерации осуществляется путем корректировки существующих и постановки новых целей их деятельности.

Для оценки состояния российской системы высшего образования предлагается использовать индикативный метод анализа [18], позволяющий определить степень соответствия достигнутых в данный момент показателей или прогнозируемых значений пороговым значениям, отвечающим современным требованиям развития общества и обеспечивающим условия устойчивого развития регионов страны с учетом достигнутого уровня и поставленных целей развития.

Диагностика состояния системы высшего образования региона проводится в следующей последовательности:

1. Производится отбор объектов исследования (перечень обследованных субъектов российской федерации).

2. Сформирован состав и структура системы индикативных показателей.

3. Создается база базовых показателей, на основе которой рассчитываются индикативные показатели по каждому объекту исследования.

4. Пороговые уровни (значения) формируются для индикативных показателей каждого объекта исследования по группам территорий с учетом специфики их развития.

Постановка пороговых значений является отдельной задачей. Отнесение объектов к определенному состоянию производится путем формирования и экспертного анализа обучающей выборки наблюдений.+>
• Состояние основных средств

• Состояние учебной среды

Образовательный и исследовательский потенциал студентов вузов

• Уровень подготовки студентов

• Уровень вовлеченности студентов в научно-исследовательскую деятельность

Кадровый потенциал системы he

• Уровень безопасности гчп

•Уровень профессиональной подготовки профессорско-преподавательского состава

Эффективность научно-исследовательской деятельности профессорско-преподавательского состава

• Уровень инновационной активности гчп

• Уровень публикационной активности гчп

Рис. 3. Структура диагностики состояния системы высшего образования (во-высшее образование; профессорско-преподавательский состав - профессорско-преподавательский состав)

Установление пороговых значений показателей и классификация наблюдений взаимосвязаны - для определения пороговых значений необходимо знать исходную классификацию наблюдений по уровням штатов, для классификации наблюдений по уровням штатов необходимо знать пороговые значения показателей. Поэтому процесс установления пороговых значений и классификации наблюдений в обучающей выборке представляет собой итерационный процесс , требующий накопления баз данных и баз знаний на основе оценок объекта [19]. Отправной точкой для установления пороговых уровней являются: ориентиры социально-экономического развития страны, программы долгосрочного развития территорий, показатели ведущих развитых и развивающихся стран мира, международные стандарты уровня и качества жизни и др.

Пороговые уровни формируются с использованием различных методов - нормативных, целевых и экспертных оценок. Их значения по отдельным показателям могут быть зонированы в зависимости от условий функционирования системы образования на территории. В качестве классификационных признаков, на основании которых все субъекты российской федерации сгруппированы в группы, сходные по пороговым уровням, выделены следующие::

- Степень развития территории и уровень ее экономического развития;

- Возрастной состав и плотность населения;

- Уровень жизни на территории.

5. Рассчитываются текущие значения показателей для каждого объекта исследования и оценивается состояние каждого показателя при сравнении их текущих значений с пороговыми значениями.

6. На основе полученных оценок по отдельным показателям проводится оценка ситуации по индикативным модулям и блокам, а затем определяется комплексная оценка состояния системы высшего образования по каждому объекту исследования в соответствии с классификацией состояний объекта исследования.

Использование данного метода позволяет получить диагностическую картину состояния системы высшего образования в целом, а также в разрезе групп показателей, характеризующих ее функционирование, и отдельных индикативных показателей для каждого субъекта российской федерации (рис. 3).

Диагностика состояния системы высшего образования осуществляется по индикативным показателям, сгруппированным в два блока:

А) условия функционирования и состояние инфраструктуры системы высшего образования;;

Б) состояние образовательной и научно-исследовательской деятельности в системе высшего образования.

Каждый из индикативных блоков состоит из трех модулей (синтетических индикативных показателей), которые включают в себя 25 частных показателей, расчет которых основан на 40 статистических показателях.

Блок условий функционирования и состояния инфраструктуры системы высшего образования оценивается условиями финансирования системы высшего образования, состоянием основных фондов и условиями подготовки кадров в системе высшего образования, состоянием ее кадрового потенциала.

Блок состояния учебно-исследовательской деятельности в системе высшего образования характеризуется состоянием научно-исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава( ппс), учебно-исследовательского потенциала студентов, эффективностью научно-исследовательской деятельности ппс.

Методология оценки состояния системы высшего образования базируется на методе индикативного анализа, разработанном в рамках уральской школы экономики во главе с академиком ран а. И. Татаркиным, доктором экономических наук а. А. Куклиным и доктором технических наук а. Л. Мызиным, который использует в качестве инструмента приведения показателей, выраженных в различных натуральных единицах, в индексную (нормированную) форму путем сравнения значений этих показателей с их пороговыми значениями по системе правил [18].

Для анализа состояния системы высшего образования в российских регионах (по аналогии с классификацией уровней состояния образования при анализе экономической и энергетической безопасности [19, 20]) вводятся следующие оценки уровня ее развития по каждому из показателей: высокий (б), средний (в) и низкий (н). Средний и низкий уровни делятся на три подуровня.

Отнесение территории [субъекта российской федерации] по рассматриваемому показателю / к определенному государственному уровню определяется соотношением показателя х^ и его пороговых значений.

Как показали эксперименты различных расчетов с использованием предложенного метода [21-25], наиболее приемлемым правилом определения нормированных оценок для модулей, блоков и состояния объекта в целом является расчет средневзвешенной нормированной оценки, где в

Веса - это баллы состояния индикаторов.

Результаты

Предложенная методика диагностики состояния системы высшего образования в регионах россии апробирована на данных по уральскому федеральному округу в целом и по его субъектам за рассматриваемый период 2000-2012.

Значения пороговых уровней показателей были районированы на основе ранее описанных признаков, по которым были сформированы три группы территорий. Среди субъектов уральского федерального округа к первой группе относится курганская область, ко второй - свердловская, тюменская (без автономных округов) и челябинская области, к третьей - ханты-мансийский и ямало-ненецкий автономные округа.

Условия функционирования и состояние инфраструктуры системы высшего образования. Состояние системы образования в этом блоке оценивалось по трем модулям:

- Финансирование системы высшего образования;

- Состояние средств и условий обучения в высших учебных заведениях;

- Состояние кадрового потенциала системы высшего образования.

Приведены результаты расчета в целом по первому блоку за 2000 и 2012 годы. Показано на рис. 4.

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что за последние 13 лет условия функционирования и состояние инфраструктуры системы высшего образования уральского федерального округа несколько улучшились, хотя их оценка осталась в пределах низкого уровня. Наиболее заметное улучшение ситуации было отмечено в челябинской области, на юге тюменской области и в ханты-мансийском автономном округе: интегральные оценки состояния системы высшего образования в этом блоке приблизились к границе среднего уровня.

Для более детального анализа ситуации рассмотрим состояние составляющих ее модулей. На рис. 5 представлены результаты оценки модуля финансирования системы высшего образования.

За анализируемый период 2000-2012 гг. Состояние системы высшего образования субъектов уральского федерального округа в целом имеет положительную динамику.

С 2000 года наблюдается увеличение объема финансирования как государственного (в 2012 году). Относительно 2000 года в приведенных ценах

Рисунок 4. Картографическое отображение блока "условия эксплуатации и состояние инфраструктуры системы"

Увеличение финансирования составило 4 раза, по сравнению с 2007 годом - 2 раза), так и негосударственных. Однако численность профессорско-преподавательского состава и сотрудников вузов в области научных исследований и разработок существенно не изменилась (в 2012 году относительно 2000 года увеличение численности профессорско-преподавательского состава составило 1,14 раза, научных работников-1,22 раза, по сравнению с 2007 годом наблюдается снижение численности профессорско-преподавательского состава (в 0,94 раза), численность научных работников практически не изменилась (1,03).

Что касается кадрового состава высших учебных заведений, то в настоящее время он выглядит следующим образом:

- Руководители университетов;

- Сотрудники кафедр университета, реализующих функции высшего и дополнительного профессионального образования. В эту группу входят три подразделения: руководители структурных подразделений; профессорско-преподавательский состав; административно-хозяйственный, учебно-вспомогательный и иной обслуживающий персонал;

- Сотрудники в области научных исследований и разработок. В эту группу входят пять структурных подразделений: руководители научных подразделений; руководители других структурных подразделений; научные работники; научно-технические работники (специалисты); работники сферы научных услуг;

- Работники других профессиональных групп.

На основании проанализированных данных можно сделать вывод, что в расчете на одного человека

Наблюдается увеличение финансирования профессорско - преподавательского состава и научных работников.

В 2000 году. По состоянию средств и условиям обучения все субъекты уральского федерального округа в 2012 году получили низкие оценки. Рейтинги свердловской и курганской областей остались низкими, в то время как челябинская, купить диплом санкт-петербург http://diplomsbest.com/sankt-peterburg/ Тюменская область и ханты-мансийский автономный округ получили высокие оценки состояния фондов высших учебных заведений. Во всех субъектах уральского федерального округа наблюдается рост удельной стоимости основных средств, машин и оборудования на одного работника высших учебных заведений.

Показатели модуля кадрового потенциала системы высшего образования позволяют оценить обеспеченность системы высшего образования профессорско-преподавательским составом и научными сотрудниками, а также определить уровень их квалификации по критерию наличия ученых степеней. Модуль включает в себя два синтетических индикатора:

1) уровень обеспеченности профессорско-преподавательским составом в системе высшего образования, который рассчитывается на основе двух конкретных показателей: доля профессорско-преподавательского состава и научных работников в общей численности работников университета; количество студентов на одного преподавателя высших учебных заведений;

2) уровень профессиональной подготовки кадров в системе высшего образования, который рассчитывается на основе двух конкретных показателей: удельной численности работников с учеными степенями доктора и кандидата наук.

■Курганская область •свердловская область •тюменская область (без ао) •ханты-мансийское ао •челябинская область

Рисунок 5. Динамика изменения условий финансирования системы высшего образования субъектов уральского федерального округа за период 2000-2012.

1 -

2,2

Рис. 6. Динамика изменения состояния кадрового потенциала системы высшего образования субъектов уральского федерального округа за период 2000-2012.

На рис. 6 показаны результаты расчета для этого модуля.

Полученные результаты свидетельствуют о положительной динамике изменений состояния кадрового потенциала системы высшего образования уральского федерального округа. Например, в 2000 году. Все субъекты уральского федерального округа получили низкие оценки в целом по данному модулю, а к 2012 году состояние кадрового потенциала системы высшего образования в анализируемых регионах улучшилось, и наметилась тенденция к переключению рейтингов челябинской и свердловской областей.-

Оценка кадрового потенциала ханты-мансийского автономного округа приближается к ним (но=1,496). В курганской области и на юге тюменской области можно отметить лишь незначительное улучшение кадрового потенциала системы высшего образования.

В среднем по уральскому федеральному округу доля профессорско-преподавательского состава и научных сотрудников в общей численности сотрудников вузов в 2000 году составляла 45 % (хмао-49%), к 2012 году наблюдается постепенное снижение доли профессорско-преподавательского состава

Рис. 7. Картографическое отображение блока "условия эксплуатации и состояние инфраструктуры системы

Высшее образование"

И научных работников, в среднем по уральскому федеральному округу-до 38 %. В тюменской области и хмао доля профессорско - преподавательского состава и научных работников в общей численности работников вузов в 2012 году составила 35%, в челябинской и свердловской областях-39%, в курганской области - 41 %.

Динамика численности студентов на одного преподавателя за период 2000-2012 гг. В субъектах уральского федерального округа наблюдаются разные тенденции. Лишь незначительная положительная тенденция наблюдается в свердловской области (снижение нагрузки на одного учителя с 19 человек). В 2000 году. До 17 человек. В 2012 году). Остальные регионы характеризуются отрицательной динамикой: в курганской, тюменской областях и хмао к 2012 г. Количество учащихся на одного преподавателя достигло 24 чел..

Показатель численности работников с учеными степенями за анализируемый период показывает положительную динамику: к 2012 г. По сравнению с 2000 годом прирост составил 2 раза, наибольший прирост наблюдался в 2009 году. Для всех регионов. В среднем по уральскому федеральному округу в 2000 году на 100 сотрудников университета приходилось 25 человек. С учеными степенями наибольшее количество в свердловской области - 27 человек, наименьшее - в тюменской области и хмао (21 человек). К 2009 году в среднем по уральскому федеральному округу удельная численность работников с учеными степенями на 100 сотрудников вуза достигла 50 человек. (В свердловской области-63 человека, в тюменской области-43 человека). После 2009 года существенных изменений в этом показателе не произошло.

Состояние образовательной и научно-исследовательской деятельности в системе высшего образования. Состояние системы обра-

Информация по этому блоку оценивается в трех модулях:

1) состояние научно-исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава;

2) состояние учебно - исследовательского потенциала студентов;

3) эффективность научно-исследовательской деятельности системы во.

На основе анализа результатов по данному блоку можно сделать выводы об эффективности системы высшего образования.

Общая ситуация по этому блоку в 2000 и 2012 годах представлена на рисунке 7.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что за последние 13 лет состояние образовательной и научно-исследовательской деятельности в субъектах уральского федерального округа несколько улучшилось, хотя полученные оценки остались в низких значениях (меньше всего ситуация изменилась в курганской области).

Для более детального анализа этого блока мы проанализируем его составляющие.Иал профессорско - преподавательского состава системы высшего образования характеризуется двумя синтетическими показателями:

1) научно-исследовательский статус научных, научно-технических работников и профессорско-преподавательского состава системы высшего образования, который оценивается по критерию наличия или отсутствия ученых степеней;

2)уровень вовлеченности научных, научно-технических работников и профессорско-преподавательского состава в научные исследования-

1,1

Низкий уровень (1)

■Курганская область ■свердловская область ■тюменская область (без ао) ■ханты-мансийский ао ■челябинская область

Рис. 8. Динамика изменения состояния научно-исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава системы высшего образования уральского федерального округа за период 2000-2012.

Научно-исследовательская деятельность, которая оценивается удельными затратами на ниокр в расчете на человека, занятого научно-исследовательской работой, и показателем количества защит сотрудниками университета.

На рис. 8 представлены результаты оценки ситуации в модуле исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава системы во.

В целом оценки научно-исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава системы высшего образования уральского федерального округа находятся на низком уровне, но график показывает, что за исследуемый период можно отметить улучшение ситуации по некоторым субъектам (курганская и челябинская области, ханты-мансийский автономный округ). В свердловской и тюменской областях в 2012 году по сравнению с 2000 годом оценки научно-исследовательского потенциала профессорско-преподавательского состава остались практически на прежнем уровне (ухудшились лишь незначительно).

Пиковые значения графиков на рис. 8 соответствуют изменению численности профессорско-преподавательского состава и научных работников с учеными степенями и количеству защит сотрудниками университета, а также изменению уровня финансирования ниокр.

Показатель количества исследователей с докторской или докторской степенью за анализируемый период изменился незначительно. В курганской и тюменской областях наблюдается снижение числа ученых со степенью доктора наук, а в хмао - кандидатов наук. Индикатор udel-

Расходы на ниокр имеют разнонаправленные тенденции по субъектам уральского федерального округа, причем каждый регион имеет свои максимальные и минимальные значения в разные годы. Например, в хмао максимальное значение показателя было достигнуто в 2007 году (400 тыс. Руб. На человека в ценах 2009 года), минимальная - в 2000 году (7,2 тыс. Руб. На человека). В свердловской области таких существенных разрывов в объеме финансирования ниокр не было, и финансирование ниокр в этом регионе растет (максимальное значение в 2012 году составило 144 тыс. Руб./Чел. Минимальное в 2000 году-47 тыс. Руб. / Чел. Руб./Чел. В ценах 2009 года). Что касается остальных субъектов, то изменения показателя имеют положительную динамику с более или менее равномерным темпом.

Модуль образовательного и исследовательского потенциала студентов позволяет оценить уровень вовлеченности студентов в научно-исследовательскую деятельность и их успеваемость. Уровень подготовки студентов, который включает в себя два конкретных показателя: количество студентов, получающих стипендии, победителей олимпиад (конкурсов) и количество студентов очной формы обучения;

2) уровень вовлеченности студентов в научно-исследовательскую деятельность, который включает в себя два конкретных показателя: количество научных публикаций и докладов на научных конференциях с участием студентов и

■Курганская область * свердловская область ■тюменская область (без ао) ■ханты-мансийский ао ■челябинская область

Низкий уровень (3)

2,5

Рис. 9. Динамика изменения образовательного и исследовательского потенциала студентов системы высшего образования уральского федерального округа за период 2000-2012.

Количество охранных документов на объекты интеллектуальной собственности студентов.

Как видно из графиков, приведенных на рис.9, образовательный и исследовательский потенциал студентов высших учебных заведений улучшился во всех субъектах уральского федерального округа, за исключением ханты-мансийского автономного округа. Если в 2000 году оценки всех субъектов находились в области низкого уровня, то к 2012 году. Свердловская и тюменская области уже получили средние оценки образовательного и исследовательского потенциала студентов вузов (рис.. 9).

По сравнению с 2000 годом в 2012 году по всем анализируемым показателям наблюдается положительная тенденция: увеличивается вовлеченность студентов в научно-исследовательскую деятельность.

Модуль эффективности научно-исследовательской деятельности системы высшего образования позволяет оценить публикационную и инновационную активность сотрудников системы высшего образования. Этот блок включает в себя два синтетических индикатора:

- Уровень инновационной активности научных, научно-технических работников и профессорско-преподавательского состава, который оценивается по количеству поддерживаемых патентов и зарегистрированных программ для эвм на одного исследователя и профессорско-преподавательского состава;

- Уровень публикационной активности гчп, который оценивался до 2011 года. Включая три конкретных показателя (количество учебных публикаций, научных статей, мо-

Нографий), а с 2012 года-по четырем конкретным показателям (количество учебных публикаций, монографий и статей, индексируемых в базах данных web of science, scopus и ринц).

На рис. 10 показаны результаты расчета для этого модуля. В целом динамика модульнообразующих показателей характеризуется как положительная: в 2000 г. Рейтинги всех субъектов находятся в худшей части низкого уровня, и к 2012 году можно сказать, что наметилась тенденция к переходу в область средних рейтингов.

По всем показателям наблюдается рост публикационной и инновационной активности научных работников и профессорско-преподавательского состава.

На рис. 11 показано картографическое представление состояния системы высшего образования в целом в 2000 и 2012 годах. В анализируемом периоде в целом наблюдается положительная тенденция развития системы высшего образования во всех субъектах уральского федерального округа, что иллюстрируется приближением интегральной оценки состояния системы высшего образования уральского федерального округа от низкоуровневой зоны к среднеуровневой зоне развития, за исключением курганской области, динамика улучшения оценок которой менее выражена (нормализованная оценка состояни

Go to top