Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Актуальность проблемы анализа научно-образовательного и научно-технического потенциалов научных и образовательных структур 14
1.1. НТ и НОП как важнейший фактор преобразований в экономике региона 14
1.2. Анализ существующих понятий потенциалов 19
1.3. Анализ подходов к оценке и исследованию социально-экономического потенциала региона 25
1.4. Цель и задачи исследования 30
Выводы по главе 1 32
Глава 2. Разработка методологии исследования потенциала 33
2.1. Классификация потенциалов 33
2.2. Структура и системные модели потенциалов 36
2.3. Системный подход к исследованию потенциалов 49
Выводы по главе 2 55
Глава 3. Разработка системы оценок и распределения потенциалов 57
3.1. Оценка накопленного потенциала 57
3.2. Оценка кадрового потенциала научных организаций 67
3.3. Оценка потенциала университета по подготовке научных кадров 73
3.4. Оценка образовательного потенциала 77
3.5. Оценка интеллектуального потенциала научных структур.. 84
3.6. Оценка интеллектуального потенциала научных кадров . 90
Выводы по главе 3 92
Глава 4. Исследование процессов накопления и управления образовательным потенциалом научных и образовательных структур 94
4.1. Накопление инженерного потенциала в образовательной системе 96
4.2. Модель управления функционированием образовательной системы 108
4.3. Структура системы управления образовательным потенциалом 118
Выводы по главе 4 122
Глава 5. Анализ процессов использования потенциалов научных структур на основе когнитивных и динамических моделей 123
5.1. Особенности когнитивного анализа потенциала 123
5.2. Оценка эффективности использования потенциалов в малых научных группах 127
5.3. Оценка эффективности управления процессом реализации научных проектов в МНГ на основе нелинейных моделей 146
5.4. Разработка структуры информационной системы управления потенциалом региона 167
Выводы по главе 5 172
Заключение 173
Список литературы
- Анализ существующих понятий потенциалов
- Системный подход к исследованию потенциалов
- Оценка потенциала университета по подготовке научных кадров
- Модель управления функционированием образовательной системы
Введение к работе
Проблему социально-экономической стабильности нашего общества невозможно рассматривать вне контекста происходящих в нем процессов накопления и использования научно-образовательного, научного и научно-технического потенциалов [2, 13, 44, 114, 115]. Между тем существующая научная база анализа этих процессов чрезвычайно ограничена и основана в основном на простейших количественных подходах. Это обусловливает чрезвычайный разброс и субъективизм высказываемых различными авторами оценок [29, 41, 52, 55, 69, 77, 101, ПО, 124]. В настоящее время крайне необходимы объективные, основанные на математическом моделировании, методы изучения динамики использования потенциалов. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обусловлены следующими причинами: динамической неустойчивостью социальных процессов, протекающих в условиях неопределенности и зависящих от потребности субъекта, его социальных ориентиров, конфликтности отношений субъектов, переменчивостью настроений и мотивов поведения, слабой, предсказуемостью "человеческого фактора", влияющего на ход событий, сложившейся инфраструктуры, уровня автоматизации, сложности решаемой задачи и многих других факторов.
При этом возникает проблема оценки рациональности использования ресурсов для решения задач создания и внедрения новейших достижений науки и техники, высокоэффективных технологий, выпуска конкурентоспособной наукоемкой продукции, обеспечения устойчивого социально-экономического развития отраслей и организаций. А своевременное получение достоверной информации, ее быстрый анализ и представление результатов для принятия решения стали важнейшими предпосылками успешного управления процессом развития. Это особенно актуально, когда объектом управления является регион - сложнейшая система, где множество процессов (экономических, социальных, политических и др.) протекают, существенно влияя друг на друга [124].
Чтобы перейти к практической реализации высоких целей, доктрин и программ, необходимы глубокий анализ текущего состояния потенциала, его диагноз, прогноз будущих состояний, разработка обоснованных и эффективных
управленческих решений, оценка последствий их принятия. Правильная оценка потенциала позволяет не только раскрыть возможности научных, образовательных, производственных структур, но и оценить итоговые результаты их деятельности, значимость и уровень получаемых результатов. Все это требует построения моделей процессов накопления и использования потенциала, позволяющих заменить реальные объекты и операции над ними информационными объектами и операциями.
Научно-образовательный (НО) потенциал можно отнести к слабоструктурированным объектам, которые характеризуются наличием большого числа как количественных, так и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Для систем планирования и управления такими объектами характерны неподдающиеся в большинстве случаев количественному анализу закономерности, зависимости, признаки и характеристики, которые имеют тенденцию доминировать в этих системах. Принятие решений в таких системах связано с риском и конфликтными ситуациями. Одним из перспективных методов анализа устойчивости процессов накопления и реализации научно-технического и научно-образовательного потенциалов в социально-экономической среде научных структур является компьютерное моделирование на основе построения когнитивных и динамических моделей.
Цель работы и задачи исследования
Целью работы является разработка системы оценок научно-образовательного потенциала, раскрытие механизмов его накопления и использования на основе когнитивных карт, системных и динамических моделей, а также оценка эффективности предложенных подходов к управлению научно-образовательным потенциалом методом моделирования. Для достижения поставленной цели в работе представлены и решаются следующие задачи:
1. Раскрыть структуру различных типов потенциалов как сложных систем и построить их системные модели.
2. Разработать систему оценок накопленного потенциала научно-образовательных организаций.
3. Исследовать процессы накопления и управления образовательным
потенциалом и предложить их модели.
4. Оценить эффективность использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных моделей.
5. Оценить эффективность реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.
Методы исследования
При решении поставленных в данной диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, системных принципов функционирования и развития сложных систем, теории управления, когнитивного моделирования. Вся обработка данных проводилась с использованием персональных компьютеров.
Научная новизна результатов
1. Научная новизна системных моделей потенциалов заключается в интеграции всех видов потенциалов в единую систему, представляющую собой множество взаимосвязанных триад, каждая из которых отражает отдельные этапы процессов накопления и реализации потенциалов.
2. Научная новизна предложенных методик оценок потенциалов научных кадров заключается в том, что оценки ориентированы на продуктивность наиболее активной части научного коллектива, что позволяет выявить скрытые резервы.
Научная новизна оценки образовательного потенциала заключается в том, что она сформирована как интегральная оценка качества, включающая в себя множество образовательных услуг, опыт и знания профессорско-преподавательского состава, качество материально-технической базы, располагаемый аудиторный фонд и качество учебно-методического обеспечения.
Научная новизна методики оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте, заключается в том, что при оценке учитываются форма использования знаний, их продвинутость и полезность.
3. Научная новизна системы накопления инженерного потенциала в образовательной системе заключается в том, что данная система рассматривается как самоорганизующаяся система, состоящая из трех взаимодействующих подсистем: подсистемы предоставления качества образовательных услуг, подсистемы формирования мотивации обучаемого, подсистемы социальной среды. Научная новизна предложенной модели системы управления образовательным потенциалом (ОП) заключается в управлении ОП по экономическим критериям путем согласования финансовых потоков как на процесс обучения, так и на процесс повышения качества образования.
4. Научная новизна модели оценки эффективности использования потенциала в малой научной группе (МНГ) при выполнении проектов на основе когнитивных карт заключается в учете внутрисистемных факторов, влияющих на эффективность достижения цели.
5. Научная новизна модели оценки эффективности реализации научных проектов заключается в разработке моделей процесса реализации проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели.
Практическая ценность результатов
Практическую ценность работы представляют:
• система оценок образовательного и научно-технического потенциалов;
• научных групп, институтов и других организаций региона;
• модель системы накопления инженерного потенциала;
• результаты анализа эффективности решения научной проблемы или выполнения научного проекта на основе когнитивных карт и динамических моделей.
Реализация результатов работы
Диссертационная работа связана с выполнением НИР, проводимой по программе «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала» при Министерстве образования Российской Федерации на кафедре ТК УГАТУ в 2001-2002 г.г. («Исследование и оценка научно-технического и научно образовательного потенциала как важнейшего фактора преобразований в экономике Республики Башкортостан»). Информация о ходе исследований по проекту и достигнутых результатах представлена в Институт социально-экономических исследований и используется при разработке программ социально-экономического развития Республики Башкортостан.
Результаты диссертационной работы также нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ: в 2003 г. по теме: «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах»; в 2004 г. по теме: «Исследование и моделирование процессов принятия решения в сложных динамических системах в условиях неопределенности»; в 2005 г. по теме: «Интеллектуализация процессов принятия решений в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций».
Результаты работы также использовались в учебном процессе, в т.ч. при разработке тем курсовых и дипломных проектов.
На защиту выносятся
Структура научно-образовательного и научно-технического потенциалов как сложных систем, их системные модели, а также системная модель реализации потенциалов.
Методики оценки научно-образовательного, научно-технического и интеллектуального потенциалов научных работников, научных групп и научных учреждений.
Модели процессов накопления и управления образовательным потенциалом.
Модели оценки эффективности использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных карт.
Модели оценки эффективности реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.
Апробация работы и публикации
Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались:
• на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в
сложных системах» в г. Самаре в 2001, 2003, 2004, 2005 г.г.;
• на Международной научно - технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике» в г. Пензе в 2001г.;
• на Международной молодежной научно - технической конференции
«Интеллектуальные системы управления и обработки информации» в г. Уфе в 2001 г.;
• на Международной научно - практической конференции «Системный анализ
в проектировании и управлении» в г. С.Петербурге в 2002 г.;
• на Международной молодежной научной конференции «XXVII Гагаринские чтения» в г. Москве в 2002 г.;
• на Республиканской научно-практической конференции «Научное и методическое обеспечение подготовки специалистов аэрокосмического комплекса: история, проблемы, перспективы (к 70-летию УГАТУ)» в г. Уфе в 2003 г.;
• на Международной конференции «Математическое моделирование
физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» в г. Ульяновске в 2003 г.;
• на Всероссийской научно - технической конференции «Механика,
автоматизация, управление» с международным участием в г. Москве в 2004 г.;
• на Всероссийской научно - методической конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием в г. Уфе в 2004 г.;
• на седьмом Международном семинаре «Компьютерные науки и информационные технологии» в г. Уфе в 2005 г.
• на Второй Всероссийской научно - технической конференции
«Мехатроника, автоматизация, управление» в г. Уфе в 2005 г.
Основные результаты диссертации нашли отражение в 18 публикациях, в том числе в 13 статьях.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из 158 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, выводы и заключение; рисунков на 23 страницах; библиографического списка из 135 наименований на 13 страницах.
Содержание работы
Во введении обосновывается актуальность темы, цели и задачи исследования, новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.
В первой главе рассматривается актуальность проблемы исследования научно-образовательного и научно-технического потенциалов для устойчивого социально-экономического и научно-технического развития региона. Проведен анализ существующих понятий потенциалов, объяснена необходимость распознавать разницу между понятиями «потенциал» и «ресурсы». Проведен анализ подходов к оценке и исследованию социально-экономического потенциала региона.
Сформулированы цели и задачи исследования, решению которых посвящена диссертационная работа.
Во второй главе раскрыта обобщенная структура потенциала на основе предложенной классификации, а также структура отдельных потенциалов как объектов управления, состоящих из множества различных по физической природе элементов, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом для достижения новых свойств или цели. Построена системная модель научно-образовательного потенциала.
На основе системных принципов предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели - выпуска продукции. Модель представляется в виде множества триад (граф с тремя вершинами), соединенных в единую систему и предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.
В третьей главе проведена систематизация оценок накопленного потенциала по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивности деятельности научных и научно-образовательных организаций. На основе предложенного подхода можно выделить активных участников, подсчитать коэффициент их активности, затем выделить активные группы исполнителей проекта и подсчитать коэффициент активности группы. С помощью интегральной оценки ресурсообеспеченности проектов можно измерить ресурсообеспеченность конкретных видов работ в относительных единицах к плановому прогнозируемому значению необходимых ресурсов. Кроме оценки общего уровня потенциалов предложена оценка их мощности. С помощью данной оценки можно сравнить две организации по мощности как располагаемого, так и используемого потенциала, а также наметить пути по увеличению этих мощностей.
Разработана методика оценки максимально возможного научно-технического потенциала научных учреждений, научно-исследовательских отделов вузов на основе оценки степени активности каждого из участников проектов или программ с использованием индивидуального коэффициента активности.
Предложена методика оценки потенциала университета по подготовке научных кадров, в основу которой положена производительность наиболее активной части коллектива научных руководителей. Методика позволяет выявить скрытые резервы по подготовке научных кадров.
Предложена методика оценки качества предоставляемых образовательных услуг с учетом накопленного научно-педагогического опыта профессорско-педагогического состава. С помощью оценки качества предоставляемых услуг можно оценить накапливаемый человеческий потенциал.
Предложена методика оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте с учетом форм предоставления, продвинутости и полезности знаний, что позволяет оценить уровень "интеллектуальности" научного продукта.
Предложена методика оценки уровня активности научных работников с учетом их уровня профессионализма и продуктивности их труда, что позволяет косвенно оценивать уровень интеллектуальности научных кадров.
В четвертой главе раскрывается механизм формирования инженерного (человеческого) потенциала через образовательную систему, основанный на взаимодействии трех подсистем: образовательной, социальной и личностной. Показано, что максимальный эффект по накоплению инженерного потенциала может быть достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем. Рассмотрен процесс управления развитием образовательного потенциала региона с финансовой точки зрения. Предложена система планирования и управления развитием хозяйственно-производственной деятельности региона как одной из важнейших составляющих системы социально-экономического развития региона.
В пятой главе предложена методика оценки эффективности реализации потенциала в научных группах, научных организациях на основе КК. В ее основу положена оценка степени активности каждого из участников (научного руководителя, аспиранта, научного сотрудника) проектов или программ, а также его интеллектуального вклада в решение проблемы, обусловленного уровнем его научной квалификации. Разработаны различные математические модели, которые представлены в виде когнитивных карт и систем дифференциальных уравнений, описывающих динамику использования потенциала. Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы, таких как снижение деловой активности HP, НС, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад.
Предложена оценка эффективности реализации научных проектов в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели, а также выявить наличие точек бифуркации в нашей системе.
Автор выражает глубокую благодарность доценту кафедры АСУ, к.т.н. Герасимовой И.Б. за высококвалифицированные консультации в области проблем управления социальными системами.
Анализ существующих понятий потенциалов
В научной литературе, посвященной проблемам формирования и развития разного рода потенциала в обществе, прежде всего, привлекает внимание то обстоятельство, что даже на уровне использования и толкования понятия «потенциал», не говоря уж о производных от него понятий (таких как «научный потенциал», «научно-технический потенциал», «научно-образовательный потенциал», «духовно-образовательный потенциал» и т.д.), мы сталкиваемся с отсутствием какого-либо единого методологического подхода и, более того, обнаруживаем наличие множества противоречивых интерпретаций этого понятия. Во многих определениях понятий «научный потенциал», «научно-технический потенциал» и т.д. заключены серьезные и явные логические противоречия [125].
Как известно, термин "потенциал" уже давно употребляется в физической науке. Здесь под потенциалом обычно подразумевается количество энергии, которое накопила система и которое она способна реализовать в работе. Из физики этот термин был заимствован общественными науками. В Большой Советской Энциклопедии приводится определение термина «потенциал» как средства, запасы, источники, имеющиеся в наличии и могущие быть мобилизованы, приведены в действие, использованы для достижения определенных целей, осуществления плана; решения какой-либо задачи; возможности отдельного лица, общества, государства в определенной области [17].
Одним из первых советских ученых, которые начали исследовать научный потенциал, является Г.М.Добров. Категорию "научный потенциал" (НП) он в первых своих работах по науковедению определяет как "комплекс параметров, характеризующих способность научной системы решать современные и будущие проблемы научно-технического развития" [36]. "Можно четко выделить 4 основные группы конкретных показателей научного потенциала: обеспеченность кадрами, научно-информационная обеспеченность, материально-техническая обеспеченность науки, оптимальная организация данной научной проблемы".
"Научный потенциал - это мера способности научной системы при данном уровне своего развития в более или менее строго определенный промежуток времени реализовывать возможности, содержащиеся в ее наличных ресурсах, в целях удовлетворения как своих потребностей, так и потребностей социальной системы, в которую она входит в качестве подсистемы... Однако как бы мы ни расширяли это определение, при данном уровне теоретической разработки научного потенциала оно все же остается открытым. Понятие НП относится к такому классу понятий, которым нельзя дать замкнутого определения..." [101].
Система деятельности, охватываемая понятием "НП", включает в себя фундаментальные и прикладные исследования и опытно-конструкторские разработки. Эта деятельность является ядром более крупной системы, характеризуемой понятием "научно-технический потенциал". В эту систему наряду с научной деятельностью входят те подсистемы общественного производства, которые обеспечивают перенос технологии из сферы исследований и разработок в производство и социальную практику, а также непосредственно техническая оснащенность общественного производства.
Сегодня под потенциалом обычно понимают либо возможности, либо способности, либо ресурсы. Однако возможности, способности и ресурсы, даже вместе взятые, не исчерпывают содержания понятия «потенциал». В связи с этим некоторые исследователи продолжают перечислять его составляющие и тем самым еще более запутывают понятийное толкование потенциала.
В [115] дано следующее определение потенциала: «Потенциал - это присущая материально-духовным системам (личности, школе, социальному институту образования, науке и т.д.) совокупность параметров, обуславливающих (обеспечивающих) наличие у этих систем определенных возможностей, способностей, ресурсов и т.д. для реализации (осуществления) ими тех или иных усилий, направленных на самосохранение и самодвижение, а также на преобразование условий и характеристик среды». Содержание понятия «потенциал» не сводимо к содержанию таких понятий, как «возможность», «способность», «ресурсы» и т.д. Но необходимо учитывать, что потенциал - это полные (как раскрытые, так и нераскрытые) возможности, представленные в виде накопленных ресурсов как в явной (выявленной), так и неявной (невыявленной) форме [13]. Возможности - это ресурсы (финансовые, информационные, материально-технические, временные), способность к деятельности (интеллект, получение знаний, принятие решений), умение использовать знания и опыт (талант, дарование). Каждая из этих возможностей (или способностей) характеризуется своей структурой и параметрами.
Итак, в дальнейшем в работе под понятием потенциал системы будем понимать множество скрытых возможностей (в т.ч. ресурсных: финансовых, временных и т.д.) или способностей (в т.ч. интеллектуальных, накопленный опыт и знания и т.д.) системы, которые присущи как ее отдельным элементам и связям между ними, так и системе в целом, и которые могут при определенных условиях проявляться и использоваться для функционирования и развития системы [13].
Определяя понятие «потенциал», необходимо распознавать разницу между понятиями «потенциал» и «ресурсы». Ресурсное толкование сущности понятия «потенциал» имеет методологические недостатки. Если понимать под потенциалом множество ресурсов, то, с одной стороны, это приведет к сужению объема этого понятия, а с другой - к его расширению. Различный характер комбинации ресурсов и взаимосвязей между ними, а также их различное содержание могут обусловить существенное расхождение в показателях потенциала у той или иной системы. С другой стороны, не всякий ресурс предстает в виде составляющего потенциала. Некоторые элементы ресурсов, имеющиеся у той или иной системы, могут вообще не сказываться на показателях ее потенциала. Ресурс - это одна из форм существования части потенциала чаще всего в виде активных средств, а потенциал - это те скрытые возможности (или способности), которые могут быть целенаправленно использованы для достижения той или иной цели (подготовка специалистов, развитие научных направлений и т.д.).
Системный подход к исследованию потенциалов
Системный анализ является мощным теоретическим методом познания, применение которого особенно актуально при познании сложных многопараметрических динамических систем, к которым относится и потенциал. Все связи между объектами системы слабоформализованы, а сама система -слабоструктурирована и многосвязна. С позиций сегодняшнего дня системный подход позволяет увидеть и оценить целостность проблемы во всем ее многообразии и выбрать наилучший способ управления сложной системой [113].
Основными требованиями системного анализа являются обеспечение максимальной полноты и всесторонности рассмотрения объекта исследования и исключение из рассмотрения всего, постороннего, не имеющего отношения к делу, лишнего или несущественного. Необходимо подчеркнуть, что неучет существенных факторов приводит к наиболее серьезным ошибкам в управлении, а перегруженность модели несущественными факторами увеличивает накладные расходы на сбор и обработку информации и резко снижает эффективность системы управления, что в ряде случаев делает нецелесообразной или практически невозможной ее эксплуатацию.
В данном разделе работы потенциал рассматривается как объект системных исследований, т.е. как некоторая сложная система, состоящая из отдельных взаимосвязанных и взаимодействующих подсистем, образующих единое целое. При этом процесс накопления и реализации потенциала подчинен определенным системным законам и принципам [46, 88], нарушение или игнорирование которых приводит к возникновению нежелательных проблем.
Согласно закону системности при исследовании потенциала должны учитываться не только взаимосвязи между элементами внутри потенциала как системы (знания, исследователи, ресурсы, технологии), но и с системами, относящимися к окружающей среде (например, с предприятиями региона, формирующими спрос на научные исследования). Формой выражения закона системности является концепция системного (комплексного) подхода, согласно которому проблема исследования потенциала в регионе должна рассматриваться в комплексе с другими проблемами, например, с проблемами научно-технического и социально-экономического развития региона.
В основе процесса исследования потенциала лежат следующие системные принципы [88]: - принцип декомпозиции; - принцип композиции; - принцип адекватности (соответствия); - принцип управляемости; - принцип контролируемости (наблюдаемости); - принцип согласованности; - совместимости (достижимости); - принцип реализуемости (осуществимости); - принцип стандартизации; - принцип оперативного принятия решения; - принцип самоорганизации (гибкости).
Согласно принципу декомпозиции исследование процессов накопления и реализации потенциала в регионе разбивается по тому или иному принципу на отдельные части и для каждой из них формируются собственные цели, функции из условия достижения глобальной цели. Например, исследование потенциала в РБ может быть осуществлена в отдельно взятых организациях (БГУ, УГАТУ, УГНТУ, институтах УНЦ РАН или АН РБ) или в отдельно взятых научных школах. Кроме того, с организационной точки зрения можно выделить четыре уровня накопления и распределения потенциалов: на нижнем (четвертом) уровне происходит использование потенциалов на уровне групп, отделов, лабораторий; на третьем уровне - на уровне организаций (НИИ, вузов, УНИК); на втором уровне - на уровне отраслей; на первом уровне - на уровне экономики региона.
Данной организационной иерархии можно поставить в соответствие и иерархию целей (рис.2.10). Среди различных целей нас интересует одна: с какой целью и как эффективно используется накопленный потенциал? На нижнем уровне он используется для решения конкретных производственных (научных) задач. На втором и третьем уровнях - для функционирования и устойчивого развития соответственно отраслей и организаций. На первом уровне - для улучшения благосостояния и уровня жизни населения, а также для обеспечения устойчивого социально-экономического развития региона. Это развитие осуществляется за счет выпуска конкурентоспособной наукоемкой продукции, создания и внедрения новейших достижений науки и техники, высокоэффективных технологий.
Наоборот, принцип интеграции (композиции) применительно к процессу накопления и реализации потенциала нацеливает на объединение всех элементов, занятых в этом процессе в такую единую республиканскую систему, которая обеспечила бы высокую эффективность процессов накопления, распределения и реализации научно-образовательного, научного и научно-технического потенциалов для социально-экономической стабильности процесса развития региона.
При исследовании процессов накопления и реализации потенциала в регионе также должен быть реализован принцип адекватности (соответствия). Этот принцип может проявляться в различных формах. Например, уровень подготовки инженеров, аспирантов должен соответствовать предъявляемым к ним требованиям. Профессиональный уровень научного руководителя и его человеческие качества так же должны удовлетворять определенным требованиям
Оценка потенциала университета по подготовке научных кадров
По вышеизложенной методике можно оценить потенциальные возможности университета по подготовке научных кадров (ПНК). Выделим активную часть потенциала (докторов и кандидатов наук), которая занимается подготовкой научных кадров.
Для каждого доктора наук выделим ИКВ в виде количества аспирантов, которые поступают к нему в аспирантуру ежегодно. Среди этих ИКВ выделим максимальный К х. Тоже самое проделаем для кандидатов наук, которые имеют право на научное руководство аспирантами и в какой-то степени это право реализует. Для них тоже выделим максимальный ИКВ К Предполагая, что все активные доктора и кандидаты наук достигают своих максимальных ИКВ, получим максимальное количество аспирантов, которые могли бы поступать ежегодно в аспирантуру с точки зрения обеспечения их научным руководством: N -К{я) -и +К{к) -и max -"тлах "адн -"-max "акн Коэффициент реализации (использования) потенциала равен: Кип реал N max где NpeajI - количество реально поступающих в аспирантуру. Можно подсчитать также примерно ожидаемое количество аспирантов, окончивших обучение с защитой диссертации, т.е. ожидаемое количество ежегодно подготавливаемых кандидатов наук, по следующей формуле N =y(N -N ) 1 кн.вып. i\iy max тіпотч./ где Nmin0T4 - минимальное количество ежегодно отчисляемых из аспирантуры; у - коэффициент досрочных защит и представлений диссертаций в ученый совет. Отметим, что по России этот коэффициент равен: у= 0,2 - 0,25.
Более объективная оценка по подготовке научных кадров будет на основе подсчета индивидуального рейтинга научного руководителя. Пусть выпуск аспирантов в соответствии с планом распределяется таким образом, что «о - аспирантов подготовили доктора наук; то - аспирантов подготовили кандидаты наук. Подсчитаем рейтинг научного руководителя без учета прошлого, т.е. тех аспирантов, которые защитились в этом году, а срок их вышел в более ранние годы: щ mj г . Д/ К/ » где и/о» Що - план по выпуску аспирантов в данном году для /-го доктора и у -го кандидата наук; и,-, ntj - защитившие и представившие в совет в текущем году. Выделим из множества рейтингов максимальные значения: гдтах и гктах. Если все доктора и кандидаты наук как научные руководители реализуют максимальные рейтинги, то тогда выпуск должен быть равен - max— дтах 0 "ктах 0 Тогда коэффициент реализации потенциала равен N г _ іУреал ип " N " max где Npeajl - фактический выпуск. Более объективную оценку дает подсчет по среднему рейтингу: ЛГср= дср «0 + кср- 0 или Ncp= rcp(n0 + т0), где гср - средний рейтинг научного руководителя. Коэффициент использования потенциала: N і _ іУреал ип N В реальности подготовка научных кадров осуществляется таким образом, что достаточно большая часть аспирантов не успевает по разным причинам уложиться в срок, а потому защита переходит на следующий (внеплановый) год. А так как основной целью является все же ПНК, то следует реальный потенциал определять по итогам ПНК не за три, а за четыре года. Тогда рейтинг следует подсчитывать с учетом прошлого долга таким образом /Ід+УІд _mJ\+mj2 д/ К/ И01+ «02 01+ 02 где щи тої, Щі, Щ2 - количество планового выпуска аспирантов в текущем и предыдущем годах соответственно.
По-прежнему, из этого количества рейтингов можно выделить максимальные рейтинги гдтах и гктах, и подсчитать максимально возможное количество подготовленных научных работников за 2 года: тах = гд max \п01 + w02 ) + гк max (т01 + 02 ) Тогда коэффициент использования потенциала по ПНК можно определить так: N реал ип — "77 N 11 max где iVpeajI - количество реально подготовленных научных кадров за 3 года. Пример 3.3:
Пусть в гипотетическом институте трудятся 20 докторов и 30 кандидатов наук. Подсчитаем коэффициент реализации потенциала по рейтингу научного руководителя. Ежегодный плановый прием в аспирантуру составляет 2 человека на одного д.т.н. и 1 человек на одного к.т.н., т.е. плановый прием в аспирантуру в нашем институте за 3 года составит (20-2+30-1)-3=210 человек. средний рейтинг д.т.н - 0,5; средний рейтинг к.т.н - 0,2; Выпуск аспирантов без отчислений за 3 года будет равен у д.т.н. - (40-0,5)-3=60 человек, у к.т.н. - (30-0,2)-3=18 человек. Тогда общий выпуск аспирантов за 3 года составит: 60+18=78 человек.
Модель управления функционированием образовательной системы
Весь этот фонд условно можно разбить на 3 части: основной фонд F0, необходимый для поддержания учебного процесса и учебного комплекса в том состоянии, в котором они находятся, т.е. этот фонд обеспечивает текущие расходы; резервный фонд Fp, необходимый для ликвидации непредвиденных критических ситуаций, иногда возникающих в процессе деятельности вуза; фонд развития F3, необходимый для расширения материально-технической базы, библиотечного фонда, аудиторного фонда из-за расширения контингента обучаемых, а также для поощрения активной и эффективной деятельности преподавателей и т.д.
Реализация финансов Fo и F3 приводит к текущим затратам Зт, величину которых необходимо контролировать. Эти затраты связаны с оплатой: труда преподавателей; стипендии студентам; различных налогов; пользования водой, теплом, энергией, связью, транспортом и т.д.; с покупкой нового и ремонтом старого учебного оборудования; покупки учебников, учебных пособий и научных изданий и т.д.; ремонта зданий и аудиторий; строительства новых корпусов.
В итоге вуз осуществляет выпуск специалистов в количестве Хв с показателем качества qQ подготовки специалистов. Здесь q0 = fl(a\kw + а2к20 + а2к20 + а4к40), где Р - доля выпускников, добросовестно относившихся к своим обязанностям и стремившихся воспользоваться полностью предоставленными для обучения возможностями. Таким образом, количество высококачественных специалистов ХК, поставляемых на рынок труда региона, будет равно Хк = о в В реальности это количество ниже, так как здесь следует учесть отсев специалистов, связанный с их переездом в другие города, регионы, страны или с временным отходом от трудовой деятельности по той или иной причине. Следовательно, на рынок поставляется количество высококачественных специалистов, равное где Л - коэффициент отсева, который лежит по статистике в пределах 0,1ч-0,2. Можно, конечно, учесть и количество слабоподготовленных специалистов, равное с =(lfo виказалось бы, что шансы у этих специалистов для трудоустройства малы. Но в реальности ввиду высокой потребности региона в молодых кадрах вероятность трудоустройства этих специалистов достаточно велика, а по некоторым дефицитным специальностям даже достигает величины 0,9.
Далее на основе анализа потребности экономики региона в специалистах вычислим степень неудовлетворенности X региона в специалистах: где Хт - количество требуемых высококвалифицированных специалистов в регионе. Очевидно, что степень неудовлетворенности будет меньше, если учесть всех выпускников без учета качества их подготовки Отметим, что показатель (1-А,) будет характеризовать степень удовлетворенности в количестве данных специалистов. Можно ввести для каждой специальности понятие коэффициента d дефицита, который равен у d = —is. . (l-H)q 0XK Очевидно, что дефицит в высококлассных специалистах выше, чем в слабоподготовленных специалистах.
Коэффициент дефицита формирует у населения устойчивое желание дать своим детям именно то образование, в котором больше всего нуждается общество. А это значит, что поступление денег по коммерческому образованию будет расти. Кроме того, показатели Хи d также стимулируют предприятия на формирование дополнительных заказов на подготовку специалистов на коммерческой основе, что также способствует увеличению финансового накопления вуза.
По показателям дефицита и степени неудовлетворенности верхние властные уровни региона формируют дополнительные финансовые ресурсы в основном для развития образовательного потенциала.
Накопленные финансы распределяет руководство (административно-управляющий персонал) вуза за вычетом тех средств, которые необходимы на содержание АУП.
Далее рассмотрим, как распределяются финансовые средства на развитие образовательного потенциала, имея ввиду увеличение как количества выпускников, так и повышение показателя качества подготовки специалистов.
Часть денег из фонда развития идет на финансовую поддержку увеличившегося количества преподавателей на AN и соответствующего им количества студентов AXQ= kcAN. Тогда количество выпускников увеличится на АХВ= каАХ0.
Другая часть денег из фонда развития идет на повышение показателя качества Ако подготовки специалистов. При этом коэффициент k\o повышения профессионального уровня преподавателей возрастает на Ак\ за счет защит преподавателями кандидатских и докторских диссертаций.
Коэффициент &20 материально-технической обеспеченности возрастает на А&2 за счет покупки новой техники, оборудования, технологий и программного обеспечения.
Коэффициент кзо учебно-методической обеспеченности возрастает на А&з за счет накопления фонда библиотеки новыми учебниками и учебными пособиями, а также за счет издания учебно-методического материала самим вузом.
Коэффициент &4о аудиторной обеспеченности возрастает на А&4 за счет ввода нового аудиторного фонда. Этот процесс обычно происходит дискретно после окончания строительства новых учебных корпусов.
Таким образом, показатель качества #о подготовки специалистов увеличивается на величину Aqo, равную: С учетом коэффициента (3 новая величина приращения будет равна: Aq 0=$Aq0. Количество высококачественных специалистов станет равным XK0+AXK=(XB+AXB)(q;+Aql). Ввиду малости величин АХВ и Aq Q приращение АХК можно взять равным AXK XBAq 0+q 0AXB. Общее количество высококачественных специалистов, поставляемых на рынок, будет равно =(1-ц)[Хв( +А ) + АХв]. Приращение оказалось равным
