Целью данной исследовательской статьи является разработка и апробация нечеткой модели количественной оценки интеллектуального капитала университета. Нечеткая модель позволяет оценить интеллектуальный капитал университета в целом, основные компоненты интеллектуального капитала, способности университета к различным видам когнитивной активности, обеспечивающим развитие интеллектуального капитала, эксплицитные и имплицитные факторы интеллектуального капитала. Важнейшими отличительными особенностями модели являются: способ формализации эксплицитных и имплицитных факторов как лингвистических переменных и перевода их значений в нечеткие множества; использование процедур нечеткой логики в иерархической структуре с возможными циклами; возможность получения числовых оценок разброса рассчитанных значений; повышение достоверности результатов за счет учета уровней компетентности экспертов в определенных сферах деятельности университета с использованием различных функций сглаживания. Представлены результаты апробации модели на примере крупного регионального университета. Определены проблемные зоны в деятельности университета в отношении развития интеллектуального капитала. Материалы статьи представляют интерес для руководителей университетов, получающих инструмент комплексной оценки интеллектуального капитала и его компонентов на всех уровнях в привязке к стратегии развития вуза.
Идентификаторы и классификаторы
Преобладающая роль интеллектуального капитала (далее ИК) лежит в основе эволюции общественных и экономических отношений, результатом которой является возникновение цифровой экономики. Реализация стратегических целей социально-экономического развития Российской Федерации предполагает системную интеграцию и адаптацию научно-образовательной среды к актуальным условиям. Ключевым фактором, обеспечивающим такое развитие, становится интеллектуальный потенциал, что подтверждается рядом программных документов на различных уровнях управления. В частности, в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, утвержденной Указом Президента РФ от 1 декабря 2016 г. № 6421, в качестве одного из существенных аспектов управления выделено формирование системы развития и использования интеллектуального потенциала нации.
Список литературы
1. Новгородов П. А. Оценка стоимости интеллектуального капитала вуза: методический аспект // Известия Уральского государственного экономического университета. 2019. Т. 20, № 1. С. 78-94. DOI: 10.29141/2073-1019-2019-20-1-6 EDN: YYSINV
2. Недолужко О. В., Солодухин К. С. Теоретико-методологические основы управления интеллектуальным капиталом с позиции категориально-системной методологии: монография. Владивосток: Изд-во ВВГУ, 2022. 128 с. EDN: NFEKQE
3. Sweiby K.-E. Methods for Measuring Intangible Assets. URL: https://www.sveiby.com/files/pdf/intangiblemethods.pdf (дата обращения: 26.11.2022).
4. Sweiby K.-E. Methods for Measuring Intangible Assets. URL: https://www.sveiby.com/files/pdf/1537275071_methods-intangibleassets.pdf (дата обращения: 26.11.2022).
5. Matos F., Vairinhos V., Godina R. Reporting of Intellectual Capital Management Using a Scoring Model // Sustainability. 2020. Vol. 12, nr 19. P. 8086. DOI: 10.3390/su12198086 EDN: LDFGMC
6. Rojas M. I., Espejo R. L. La Inversión en Investigación Científica como Medida del Capital Iintelectual en las Instituciones de Educación Superior // Información Tecnológica. 2020. Vol. 31, nr 1. P. 79-90. DOI: 10.4067/S0718-07642020000100079 EDN: RYHFWL
7. Daraio C., Iazzolino G., Laise D., Coniglio I., Di Leo S. Meta-Choices in Ranking Knowledge-based Organizations // Management Decision. 2021. Vol. 60. Iss. 4. P. 955-1016. DOI: 10.1108/MD-01-2021-0069 EDN: QIFJXQ
8. Кашкинбаев А. Б., Джаксыбекова Г. Н. Оценка интеллектуального капитала: измерительная модель и эмпирическое исследование структуры и взаимосвязи элементов капитала // Экономика: стратегия и практика. 2020. Т. 15, № 3. С. 207-221. EDN: BCHKSD
9. Hurtado S. M., Laserna E. Z., Pedroza D. L. Aproximación a la Medición del Capital Intelectual Organizacional Aplicando Sstemas de Lógica Difusa // Cuadernos de Administración. 2010. Vol. 23, nr 40. P. 35-68. DOI: 10.11144/Javeriana.cao23-40.amci
10. Veltri S., Mastroleo G., Schaffhauser-Linzatti M. Measuring Intellectual Capital in the University Sector Using a Fuzzy Logic Expert System // Knowledge Management Research & Practice. 2012. Vol. 12. Iss. 2. P. 1-18. DOI: 10.1057/kmrp.2012.53
11. Kale S. Fuzzy Intellectual Capital Index for Construction Firms // Journal of Construction Engineering and Management. 2009. Vol. 135. Iss. 6. P. 508-517. DOI: 10.1061/(ASCE)CO1943-7862.0000014
12. Pokrovskaia N., Margulyan Y., Lvin Y., Bulatetskaia A. Neuro-Technologies and Fuzzy Logic for Intellectual Capital Evaluation in Education and Business // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, International Scientific Conference “Digital Transformation on Manufacturing, Infrastructure and Service”, St. Petersburg, 21-22th of November 2019. St. Petersburg: IOP Publishing, 2020. Vol. 940. P. 012090. DOI: 10.1088/1757-899X/940/1/012090 EDN: OIWPSX
13. Arvan M., Omidvar A., Ghodsi R. Intellectual Capital Evaluation Using Fuzzy Cognitive Maps: A Scenario-Based Development Planning // Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 55. P. 21-36. DOI: 10.1016/j.eswa.2015.12.044
14. Tkachenko E., Rogova E., Bodrunov S., Klimov V., Ganieva M. Tools for Assessment of Intellectual Assets of Enterprise Based on Fuzzy Information. Advances in Economics, Business and Management Research // International Conference on Trends of Technologies and Innovations in Economic and Social Studies, Tomsk, 28-30th of June 2017. Tomsk: Atlantis Press, 2017. Vol. 38. P. 671-677. DOI: 10.2991/ttiess-17.2017.110
15. Ahmad F., Naseem Sh., Alyas T. et al. Forecasting of Intellectual Capital by Measuring Innovation Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System // International Review of Applied Sciences. 2015. Vol. 2, nr 1. P. 1-13.
16. Calabrese A., Costa R., Menichini T. Using Fuzzy AHP to Manage Intellectual Capital Assets: An Application to the ICT Service Industry // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. Iss. 9. P. 3747-3755. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.12.081
17. Lee Sh.-H. Using Fuzzy AHP to Develop Intellectual Capital Evaluation Model for Assessing their Performance Contribution in a University // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37. Iss. 7. P. 4941-4947. DOI: 10.1016/j.eswa.2009.12.020
18. Jannatifar H., Shahi M. K., Morad J. M. Assessing Intellectual Capital Management by Fuzzy TOPSIS // Management Science Letters. 2012. Vol. 2. Iss. 6. P. 1991- 2000. DOI: 10.5267/j.msl.2012.06.022
19. Мазелис Л. С. Лавренюк К. И. Формирование инвестиционной стратегии управления человеческим капиталом кафедры университета на основе нечеткой динамической модели // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 4 (98). С. 76-86. EDN: VEHUON
20. Mazelis L. S., Krasko A. A., Zagudaeva O. N., Lavrenyuk K. I. A Conceptual Model of the Regional Human Capital Development // International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies. 2018. Vol. 9, nr 4. P. 477-494. DOI: 10.14456/ITJEMAST.2018.44 EDN: CAKAXS
21. Fandiño A. M., Machado M. A. S. Social Capital Scale and Logic Fuzzy: An Experiment to Verify the Pertinence of Logic Fuzzy in Producing Accurate Results from Data of a Complex Organizational Reality // International Journal of Management. 2014. Vol. 5. Iss. 10. P. 91-104.
22. Mastroleo G., Venturelli A, Veltri S. A Fuzzy Logic Expert System for the Measurement of Intellectual Capital in Strategic Alliances // Proceedings of IFKAD, Knowledge and Management Models for Sustainable Growth. Matera, Italy, 11-13 of June 2014. P. 1435-1456.
23. Иванов В. В. Оценка интеллектуального капитала высших учебных заведений // Проблемы современной экономики. 2010. № 4 (36). С. 334-337.
24. Кочеткова Н. В., Крамин Т. В. Интеллектуальный капитал в сфере образовательных услуг // Актуальные проблемы экономики и права. 2011. № 1 (17). С. 75-80. DOI: 10.21202/1993-047X.05.2011.1.75-80 EDN: NDIKHN
25. Слепов В. А., Герзелиева Ж. Г. Интеллектуальный капитал вуза и индикаторы его оценки // Креативная экономика. 2015. Т. 9, № 8. С. 995-1008. DOI: 10.18334/ce.9.8.579 EDN: UIXPWL
26. Сундукова Г. М. Инновационный подход к управлению интеллектуальным капиталом вуза // Управление. 2017. Т. 5, № 1. С. 80-87. DOI: 10.12737/24705 EDN: YHVXGN
27. Зунтова И. С. Методика оценки уровня интеллектуального капитала образовательных учреждений высшей школы // Вопросы региональной экономики. 2016. № 3 (28). С. 156-160. EDN: WZTLYD
28. Цуриков С. В. Интеллектуальный капитал вузов - один из факторов инновационного развития // Сибирская финансовая школа. 2008. № 1 (66). С. 112-116. EDN: JUAFIH
29. Leitner K.-H. Intellectual Capital Reporting for Universities: Conceptual Background and Application for Austrian Universities // Research Evaluation. 2004. Vol. 13. Iss. 2. P. 129-140. DOI: 10.3152/147154404781776464
30. Altenburger O. A., Schaffhauser-Linzatti M. The Order on the Intellectual Capital Statements of Austrian Universities // Proceedings of the IFSAM - International Federation of Scholarly Associations of Management 8th World Congress, Berlin, 28-30th of September 2006. P. 28-30.
31. Cañibano L., Sánchez M. P. Intangibles in Universities: Current Challenges for Measuring and Reporting // Journal of Human Resources Costing and Accounting. 2009. Vol. 13. Iss. 2. P. 93-104. DOI: 10.1108/14013380910968610
32. Bratianu C. Intellectual Capital of the European Universities // Dima A. M. Trends in European Higher Education Convergence. Hershley: IGI Global, 2014. P. 24-43.
33. Ramirez Y., Tejada A., Gordillo S. Recognition of Intellectual Capital Importance in the University Sector // International Journal of Business and Social Research. 2013. Vol. 3, nr 4. P. 27-41. DOI: 10.18533/ijbsr.v3i4.27
34. Новгородов П. А. Понятие, структура и оценка интеллектуального капитала вуза // Сибирская финансовая школа. 2018. № 1 (126). С. 27-33. EDN: YRUQUV
35. Завалин Г. С., Недолужко О. В., Солодухин К. С. Формирование каузального поля показателей развития интеллектуального капитала организации: концепция и нечеткая экономико-математическая модель // Бизнесинформатика. 2023. Т. 17, № 3. С. 53-69. DOI: 10.17323/2587-814X.2023.3.52.69 EDN: HCQIJW
36. Завалин Г. С., Солодухин К. С. Нечеткая модель выявления имплицитных факторов интеллектуального капитала организации // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы ХХIV Всероссийского симпозиума, Москва, 11-12 апреля 2023 г. М.: ЦЭМИ РАН, 2023. С. 375-378. DOI: 10.34706/978-5-8211-0814-2-s2-23 EDN: QYROIQ
37. Назаров Д. М. Методология нечетко-множественной оценки имплицитных факторов в деятельности организации. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2016. 193 с.
38. Луговой Р. А. Инновационный подход к процессу стратегического управления вузом на основе системы сбалансированных показателей: дис. … канд. экон. наук. Владивосток, 2006. 159 с. EDN: NNWLEV
39. Аньшин В.М., Демкин И. В., Царьков И. Н., Никонов И. М. Применение теории нечетких множеств к задаче формирования портфеля проектов // Проблемы анализа рисков. 2008. Т. 5, № 3. С. 8-21. EDN: NUFHUJ
40. Vahidi J., Rezvani S. Arithmetic Operations on Trapezoidal Fuzzy Numbers // Journal of Nonlinear Analysis and Application. 2013. Vol. 2013. P. 1-8. DOI: 10.5899/2013/jnaa-00111
41. Raskin L., Sira O. Performing Arithmetic Operations over the (L-R)-type Fuzzy Numbers // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 3, nr 4 (105). P. 6-11. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.203590 EDN: FAVFLE
42. Feizollahzade O. An Overview of Fuzzy Inference Algorithms // International Journal of Smart Electrical Engineering. 2020. Vol. 9, nr 4. P. 165-167.
43. Chaudhari T. U., Patel V. B., Thakkar R. G., Singh Ch. Comparative Analysis of Mamdani, Larsen and Tsukamoto Methods of Fuzzy Inference System for Students’ Academic Performance Evaluation // International Journal of Science and Research Archive. 2023. Vol. 9. Iss. 1. P. 517-523. DOI: 10.30574/ijsra.2023.9.1.0443 EDN: MOGTQS
44. Mamdani E. H. Application of Fuzzy Algorithm for Control of Simple Dynamic Plant // Proceedings of the Institution of Electrical Engineers. 1974. Vol. 121, nr 12. P. 1585-1588.
45. Минаев Ю. Н., Филимонова О. Ю., Минаева Ю. И. Индекс нечеткости нечетких множеств в контексте концепции data mining // Проблемы информатизации и управления. 2012. Т. 3, № 39. С. 95-101. EDN: TWHCVD
46. De Luca A., Termini S. A Definition of a Nonprobabilistic Entropy in the Setting of Fuzzy Sets Theory // Information and Control. 1972. Vol. 20, nr 4. P. 301-312. 10.1016/S0019-9958 (72) 90199-4. DOI: 10.1016/S0019-9958(72)90199-4
47. Yager R. R. On the Measure of Fuzziness and Negation Part I: Membership in the Unit Interval // International Journal of General Systems. 1979. Vol. 5, nr 4. P. 221-229. DOI: 10.1080/03081077908547452
48. Назаров Д. М. Модель оценки имплицитных факторов на основе нечетко-множественных описаний // Известия ДВФУ. Экономика и управление. 2016. № 4 (80). С. 3-17. DOI: 10.5281/zenodo.220793 EDN: XQSMMX
49. Мазелис Л. С., Солодухин К. С. Нечеткая модель анализа рисков развития социально-экономической системы на основе стейк-холдерского подхода // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2017. Т. 3, № 3. С. 242-260. DOI: 10.21684/2411-7897-2017-3-3-242-260 EDN: ZTSMVJ
50. Морозов В. О., Солодухин К. С., Чен А. Я. Нечеткомножественные методы стратегического анализа стейкхолдер-компании // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-1. С. 179-183. EDN: VLDEEL
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена изучению вопроса университетской автономии и академических свобод в советских университетах 1920-50-х. В 1917-1922 гг. большевиками на базе системы высшей школы Российской империи был создан новый тип университета - демократически-просветительский, противоположный дореволюционному имперскому университету. Он был открыт для низов общества - прежде всего, для пролетариев, - по его окончании не выдавались дипломы, он, в отличие от дореволюционного имперского университета, не был встроен в систему госслужбы и был ориентирован не на научную работу, а на подготовку кадров для хозяйственной и социальной сфер, а также на просвещение масс. Его полная подконтрольность Наркомпросу сочеталась с послаблениями в области академических свобод. Для этого университета были характерны педагогические эксперименты, применение новейших для того времени технологий обучения, установка на самостоятельную и творческую работу студентов. После сворачивания НЭПа и коллективизации страна начала индустриализацию и культурную революцию. Понадобились специалисты в области народного хозяйства, учителя, медики. Университет 1920-х обеспечить эти преобразования не мог. В связи с этим была начата сталинская реформа высшей школы. Она была ориентирована на прагматизацию высшего образования. В итоге университеты встроились в высшую школу на правах вузов, готовящих кадры для науки и системы образования. Были возрождены практики дореволюционных университетов, в том числе нацеленность на воспроизводство элиты. Новый устав еще больше сузил автономию советских университетов, но ее остатки, необходимые для подготовки научных кадров, все равно сохранились.
В настоящей статье представлена характеристика концепции идеологии университетского менеджериализма как метода управления высшими учебными заведениями в условиях «квази-рынка» образовательных, исследовательских, инновационных и иных услуг. Обретение университетами части прав, применяемых в организациях корпоративного сектора экономики, привело к расслоению традиционного университетского сообщества на салариат - управленческую элиту, исполняющую волю и задания учредителя по реализации государственных инвестиций в условиях финансовой модели сильно ограниченных средств, - и «прекаризованный слой» профессорско-преподавательского состава. Университетская управленческая элита, становясь социальной стратой, неявно концептуализирует свои собственные ценности, которые определяют содержание реализуемых управленческих практик. Новизной статьи является концептуальный социально-философский анализ постулатов менеджериальной теории в университетском управлении, который основывается на опыте мировой высшей школы. Выделяются и обсуждаются такие идеологемы университетского менеджериализма, как стремление к экономической эффективности университета, «дорога без начала и конца» (лестница Пенроуза), инструментальное мышление, создание и управление репутацией, правила поведения. Представлен анализ непреднамеренных рисков, порождаемых применением менеджериальной теории в университетском управлении. Статья может быть интересна руководящим работникам высшего образования и российскому академическому сообществу.
Исследователи отмечают рост имитационных практик в образовательном процессе, оценивая данный факт как тревожный для университета и общества в целом. Имитации в образовании приводят к экономическим, социальным и профессионально-личностным потерям. Цель исследования - выявить наиболее распространённые формы и причины имитации обучения, а также отношение студентов и преподавателей к сложившейся практике. В контексте авторского подхода имитация рассматривается как явление, которое приводит к подмене сущности обучения его внешними формальными признаками. Участниками данного явления и процесса оказываются все субъекты отношений в сфере образования: работодатели, органы управления образованием, администрация вуза, преподаватели и студенты. В основе исследования лежит опрос студентов и преподавателей 11 российских вузов (621 студент и 89 преподавателей). Анализ ответов показал: студенты чаще всего прибегают к формам имитации, свидетельствующим об их субъектной пассивности (деление вопросов при подготовке к семинару, выполнение заданий по шаблону). Среди форм имитации, которые следует отнести к академической нечестности, студенты используют списывание и обращение к Интернет-ресурсам при тестировании. Преподаватели имитируют обучение, проставляя баллы за присутствие или за факт сдачи контрольной работы, не оценивая ее качество. Причины, которые заставляют субъектов обучения прибегать к имитации - стремление избежать перегрузок и уклонение от форм работы, которые представляются надуманными. Исследование показало: ситуация имитации обучения очевидна для преподавателей и студентов. Отношение студентов к имитации более лояльное, чем у преподавателей. Отличники, по сравнению со слабоуспевающими студентами, более негативно относятся к имитации. Ни студенты, ни преподаватели не стремятся пресекать имитации, более того, при определённых обстоятельствах готовы такой возможностью воспользоваться. Изменение ситуации лежит за плоскостью отношений преподавателя и студента. Все элементы системы управления образованием необходимо настроить на качество и высокие смыслы образования, а не формальные показатели эффективности.
Основной целью настоящей статьи является описание применения метода организационного баланса к диагностике и оценке состояния организации научных исследований в современном российском университете. Несмотря на широкое распространение взгляда на современный университет как исследовательский, только относительно небольшая часть университетов смогла освоить непротиворечивые формы организации образовательной и исследовательской деятельности. В большинстве университетов существует не только нехватка ресурсов на научные исследования, но и очевидное доминирование образовательной деятельности как ресурсопорождающей над научной во всех возможных формах, что приводит к замораживанию процессов реорганизации образовательных программ и отдалению от решения реальных проблем. Авторы видят выход из создавшегося положения в более активном экспериментировании с новыми автономными, междисциплинарными и сетевыми формами организации взаимодействия образования и науки в университете.
Статья посвящена рассмотрению роли университетской среды в формировании гражданского активизма студенческой молодежи. Актуальность темы исследования связана с возрастанием значимости третьей миссии университетов, а также с расширением участия студенчества в гражданских практиках в условиях цифровизации технологий взаимодействия населения и власти. Предлагается выделить широкий контекст анализа гражданской активности студентов, без учета университетской среды, и узкий, связывающий студенческую активность с внутриуниверситетскими факторами. Основой статьи послужили результаты опроса студенческой молодежи г. Екатеринбурга в сентябре 2023 года (n = 531), также дополнительно привлекаются данные по опросу учащихся средних профессиональных образовательных учреждений (n = 673). Результаты опроса позволили определить уровень интереса студентов к событиям в разных сферах жизни российского общества и региона, выявить гражданские цифровые практики, в которых они принимают участие, определить оценку эффективности цифровых форм взаимодействия с властью. Новизна исследования заключается в рассмотрении современной университетской образовательной среды с позиции влияния студенчества на гражданский активизм и в типологизации студентов по уровню их вовлеченности в обсуждение социально-политических событий в университетской среде с преподавателями и однокурсниками. Выявлено неоднозначное отношение студентов к обсуждению социально-политической тематики в университете и прожективной идее размещения сервиса прямого обращения к органам местной власти на сайте университета. Практическая значимость исследования - в возможности использовать его результаты для разработки университетских стратегий по формированию гражданской позиции студентов и первоначального опыта проявления гражданских инициатив в студенческих проектах, а также в определении новых моделей участия университетов в цифровой коммуникации студентов и структур власти.
Трансфер знаний и технологий между наукой и бизнесом, а также содействие развитию научнопроизводственной кооперации являются одним из ключевых направлений государственной инновационной политики в большинстве стран мира.
Вместе с тем, среди исследователей нет единого мнения о том, в какой мере государственная поддержка позволяет повысить устойчивость и результативность таких взаимодействий. В статье рассматриваются особенности развития научно-производственной кооперации в России на примере центров компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ), создание которых является одним из инструментов государственной политики по развитию «сквозных» технологий. По итогам серии глубинных интервью с руководителями и сотрудниками ЦК НТИ выявлено, что наиболее существенные трудности для получателей государственной поддержки связаны со сложными процедурами грантового конкурса и высокими требованиями к его участникам, недостаточной длительностью бюджетного финансирования, а также ростом уровня административной нагрузки на исследователей. В текущих экономических и политических условиях ЦК НТИ также сталкиваются с рисками нехватки оборудования, материалов для исследований и высококвалифицированных кадров, что может затруднить развитие дальнейшего сотрудничества с индустриальными партнерами. На основе полученных результатов сформулированы рекомендации по совершенствованию мер поддержки ЦК НТИ, которые могут быть полезны для представителей органов власти, отвечающих за разработку и реализацию научно-технической политики.
В статье обсуждаются вопросы координации действий между университетами и работодателями. Несмотря на их созависимость в процессе подготовки квалифицированных кадров, основным инструментом взаимодействия остается наблюдение, которое, как правило, не предполагает интеграции субъектов взаимодействия и закрепляет спорадические коммуникации в ходе реализации образовательной программы. Повышение результативности взаимодействия между университетами и бизнесом должно поддерживаться соответствующим инструментом для прямой координации действий. Цель данного исследования - разработка инструмента оценки системной сбалансированности учебного плана образовательной программы для формирования компетенций, необходимых бизнесу. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач: 1) локализовать механизмы координации действий университетов и проанализировать подходы к их реализации; 2) разработать алгоритм расчета индекса системной сбалансированности учебного плана; 3) апробировать алгоритм на реальных данных и предложить сценарии улучшения учебных планов. В качестве методологической основы принята экосистемная теория Г. Б. Клейнера. К основным результатам исследования следует отнести разработку алгоритма расчета индекса системной сбалансированности учебных планов на базе соответствующей метрической модели. Датацентричное улучшение учебных планов в контексте экосистемной теории позволяет заложить рациональное сочетание фундаментальной и практической подготовки, обеспечить метапредметность решений профессиональных задач, гибкость применения компетенций в интересах инновационного развития бизнеса и экономики регионов, технологического и кадрового суверенитета страны.
В настоящем исследовании предпринята попытка определить, насколько часто в программах развития вузов «Приоритета-2030» фигурируют меры по совершенствованию аспирантуры и в какой степени эти меры адекватны причинам низкой эффективности аспирантуры в России. Эмпирической базой исследования стали тексты программ развития университетов-участников программы «Приоритет-2030» (N = 121). Тексты были проанализированы с помощью количественного контент-анализа на предмет наличия в них упоминаний о четырех группах мер по развитию аспирантуры: финансовой поддержке и трудоустройстве аспирантов, развитии партнерств, повышении качества отбора и подготовки аспирантов, а также повышении качества научного руководства. Полученные результаты демонстрируют, что в целом абсолютное большинство вузов задействуют институт аспирантуры для решения поставленных программой задач. Наиболее часто аспирантура фигурирует в программах развития в контексте предоставления финансовой поддержки и возможностей трудоустройства аспирантов: почти три четверти всех вузов-участников планируют внедрение таких мер. Развитие партнерств, в том числе сближение аспирантуры с индустрией, повышение уровня подготовки аспирантов за счет более раннего и/или интенсивного вовлечения их в научную деятельность также встречаются в программах развития университетов, хотя и с меньшей распространенностью - от 12 до 50 % вузов планируют внедрение перечисленных мер. Наконец, сравнительно меньшее внимание в программах развития университетов уделено модификации критериев и процедур отбора аспирантов и повышению качества научного руководства - лишь 5 % вузов заявили подобные мероприятия. В статье также приводятся примеры конкретных предложений по реализации перечисленных мер в рассматриваемых вузах. Результаты проведенного исследования могут быть полезны руководителям отделов аспирантур российских университетов для разработки локальных мер развития аспирантуры.
Проблемы взаимодействия педагогических вузов и региональных органов управления образованием недостаточно разработаны в современной педагогической теории. Целью исследования является выявление современного состояния взаимодействия педагогических вузов и региональных систем образования и его проблемных зон, а также разработка подходов к проектированию модели данного взаимодействия. В основе исследования лежат данные, полученные в 38 регионах, отражающие позицию 47 представителей органов государственной власти, осуществляющих управление в сфере образования, и 27 сотрудников педагогических вузов. В результате исследования выявлены особенности построения взаимодействия педагогических вузов и органов управления образованием, а также точки роста, позволяющие этому взаимодействию стать фактором развития региональной образовательной системы. Также предложены подходы к построению эффективной модели взаимодействия педагогического вуза и органов управления региональной системы образования и определены основные направления совместной деятельности педагогического вуза и органов управления образованием в контексте многоуровневого и многофункционального взаимодействия. Перспективным направлением для дальнейших исследований представляется разработка на основе предложенной модели системы показателей и индикаторов для оценки эффективности взаимодействия педагогических вузов и региональных органов управления образованием.
Издательство
- Издательство
- ВВГУ
- Регион
- Россия, Владивосток
- Почтовый адрес
- 690014, ДФО, Приморский край, г. Владивосток, ул. Гоголя, 41
- Юр. адрес
- 690014, ДФО, Приморский край, г. Владивосток, ул. Гоголя, 41
- ФИО
- Терентьева Татьяна Валерьевна (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rectorat@vvsu.ru
- Контактный телефон
- +8 (423) 2404289
- Сайт
- https://www.vvsu.ru/