Содержание к диссертации
Введение
1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РЕАЛИЗАЦИИ ИХ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА 15
1.1. Анализ инновационных процессов развития перспективных технологий в современных социально-экономических условиях 15
1.2. Особенности управления инновационными процессами развития перспективных технологий 35
1.3. Цель и задачи исследования 45
2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ЭКСПЕРТИЗЫ ИННОВАЦИОННЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РЕАЛИЗАЦИИ 46
2.1. Рациональный выбор показателей и их шкал для экспертного оценивания инновационных НИР 46
2.2. Инновационное обеспечение и алгоритмизация экспертного оценивания качества НИР 64
2.3. Лингвистический алгоритм оценки качества НИР 72
2.4. Алгоритм формирования оценки качества НИР на основе нечетких экспертных суждений 82 Выводы второй главы 85
3. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА 88
3.1. Оптимизация компонентов интегрированной базы данных перспективных технологий, разработанных в НИР 89
3.2. Оптимизация состава экспертных групп по организации инновационного процесса развития НИР 93
3.3. Рациональный выбор показателей оценки инновационных процессов развития научных исследований 97
Выводы третьей главы 102
4. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ НАУЧНЫМИ ИССЛЕДОВАНИЯМИ 103
4.1. Структура системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий 103
4.2. Алгоритмизация обработки экспертной информации для формирования оценки инновационного развития научных исследований перспективных технологий 106
4.3. Программное обеспечение процедуры формирования оценки качества НИР 113 Выводы четвертой главы 122
5. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ И КАДРОВАЯ ПОДДЕРЖКА ИННОВАЦИОННЫХ НИР 123
5.1. Структурная оптимизация системы аттестации научных кадров 123
5.2. Формирование структуры системы подготовки кадров высшей квалификации 135
5.3. Рационализация библиотечного обеспечения НИР на основе
компьютерных технологий 151
Выводы пятой главы 172
6. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ 173
6.1. Формирование структуры, базового и специального программного обеспечения информационной системы анализа инновационных НИР 173
6.2. Организация управления развитием перспективных технологий на основе информационной системы и интеллектуализации принятия решений, правовое обеспечение ее организационно-
экономической поддержки 179
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 192
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 194
ПРИЛОЖЕНИЕ 210
- Анализ инновационных процессов развития перспективных технологий в современных социально-экономических условиях
- Рациональный выбор показателей и их шкал для экспертного оценивания инновационных НИР
- Оптимизация компонентов интегрированной базы данных перспективных технологий, разработанных в НИР
- Структура системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий
- Структурная оптимизация системы аттестации научных кадров
Введение к работе
Актуальность темы. В современных социально-экономических условиях существенную роль играют все потенциальные возможности ускорения переходного периода в нашей стране. К таким резервам относится интенсификация инновационных процессов развития перспективных технологий. Распространение получает более широкий взгляд на достижения науки не только в сфере техники, но и в других областях - при создании новых товаров массового потребления, новых оргструктур управления. Проблематика нововведений вышла за рамки собственно экономических концепций и подходов, и все более активно включает в себя проблемы социологии, общей теории управления и других дисциплин.
Продвижение нововведений от идеи до использования конечным потребителем, опирается на различные формы государственных, региональных, внутрифирменных и общественных структур. Проблемы управления инновационными слабоформализуемыми процессами на базе большинства из этих структур находят отражение в исследованиях отечественных и зарубежных авторов. Многообразие общественных форм интенсификации этих процессов требует дальнейшего углубленного анализа.
В плане эффективности использования перспективных технологий, инноваций (нововведений) в условиях рыночных отношений особую роль играют инновационные НИР, в том числе диссертационные НИР, имеющие особое значение в плане инновационного обеспечения, а также крупные общественные научные объединения, способные решать межведомственные, междисциплинарные задачи инновационного характера на базе современных высоких технологий и компьютерных систем.
Таким образом, актуальность темы заключается в необходимости создания компьютерной технологии, способствующей повышению эффективности системы выполнения и реализации инновационных НИР на базе методов интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах.
Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в образовании», в рамках единого заказа-наряда МОиПО РФ России по направлению «Информатизация образования» и одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств для интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемой системе выполнения инновационных НИР и эффективного управления их жизненным циклом.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать возможные пути повышения эффективности организации НИР и практической реализации их инновационного потенциала; осуществить оптимизацию информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала НИР на этапе их реализации; разработать и методически реализовать информационную систему учета и управления инновационными научными исследованиями; определить оптимальные способы организации библиотечного и кадрового обеспечения разработки инновационной НИР на основе новых информационных технологий; разработать оптимизационные модели и проектные процедуры формирования системы оценки качества инновационных НИР; создать и реализовать программное обеспечение информационной системы оценки качества инновационных исследований.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории принятия решений, теории вероятности и математической стати- стики, методы оптимизации и теории нечетких множеств. При разработке программных средств использовались методы объектно-ориентированного программирования, средства системы создания базы данных Microsoft Access 97.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: оптимизационная модель и алгоритм формирования структуры системы оценки качества инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации значимости этой системы, ресурсных ограничений и способов эквивалентного преобразования исходной задачи оптимизации к рандомизированному варианту функции Лангража и к многомерной задаче о ранце, решаемой с помощью метода ветвей и границ; процедура рационального выбора системы показателей экспертного оценивания, позволяющая провести шкалирование этих показателей для количественного измерения качества инновационных научно-исследовательских работ, отличающаяся возможностью формирования интегральной оценки с учетом всех этапов экспертизы; концептуальная модель и алгоритм рационального набора компонентов интегрированной базы данных инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации качественных характеристик инновационных процессов на основе перехода от порядковых шкал к двоичным и использования разделяющих свойств метода комитетов; алгоритмы экспертного оценивания инновационных НИР на всех этапах жизненного цикла, основанные на использовании лингвистических переменных для описания качества научного исследования и отличающиеся возможностью получения не только ее количественной оценки, но и соответствующего лингвистического значения; структурная схема и модель выполнения инновационных НИР, позволяющие координировать процессы принятия проектных и управленческих решений на уровнях обучения и подготовки кадров высшей квалификации и ор- ганов управления вуза, отличающиеся представлением анализируемого объекта как открытой системы; структура автоматизированной библиотечной системы, включающая специальные подсистемы информационного обеспечения научных исследований и отличающаяся возможностью перехода на новый качественный уровень в организации инновационного процесса; структурная схема системы управления инновационными процессами внедрения научно-исследовательских работ, отличающаяся оригинальным методом интеграции оптимизационного, информационного, организационно-методического, правового обеспечения и процедуры принятия управленческих решений на основе экспертного оценивания.
Практическая ценность работы заключается в следующем. Разработана структура экспертного оценивания и управления инновационными НИР на основе интеллектуализации принятия решений, создано программное, информационное обеспечение автоматизированной системы управления инновационными НИР, позволяющие повысить эффективность управления инновационными НИР.
Разработаны рекомендации по подготовке данных и использованию информационной системы перспективных технологий на базе Российской академии естественных наук организациями потребителями.
Создан программно-методический комплекс по экспертному оцениванию инновационного потенциала перспективных технологий.
Научные результаты, изложенные в диссертации, получены в рамках ряда НИР Российской академии естественных наук: «Структура и особенности развития инновационных процессов в условиях становления рыночных отношений», «Разработка принципов и методов организации механизма управления сферой НИОКР на примере деятельности общественных организаций», «Нормативно-методические и правовые аспекты управления перспективными технологиями».
Их внедрение позволило сократить сроки и затраты на экспертизу при трансфере научно-технических нововведений.
Подсистема экспертного оценивания и учебное пособие используются в учебном процессе при выполнении курсового и дипломного проектирования студентами по специальностям «Информационные системы» и «Ракетные двигатели» Воронежского государственного технического университета.
Результаты работы внедрены в многопрофильном вузе - Воронежском государственном техническом университете, Воронежском государственном университете, Российском Новом Университете и Российской академии естественных наук. Использование наряду с традиционными экспертными заключениями разработанных компьютерных программ позволило с большей долей объективности оценивать инновационные работы.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» (Воронеж, 1995-1997); Региональной конференции по многоуровневому образованию (Липецк, 1997); Всероссийской научно-практической конференции «Охрана-97» (Воронеж, 1997); III Международной электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 1998); Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж, 1998); IV Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье» (Воронеж, 1998); Международной научно-технической конференции «Транс-ком-99» «Управление и информационные технологии на транспорте» (Санкт-Петербург, 1999); ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета (1995-2000); научно-территориальной Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы».
Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 34 печатных работах, в том числе в двух монографиях и одном учебном пособии.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения. Работа содержит 193 страницы, включая 23 рисунка, 17 таблиц, приложение и список литературы из 179 наименований.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, описывается ее краткая характеристика, формируется цель и задачи исследования, представляются основные научные результаты, выносимые на защиту, а также практическая значимость и результаты внедрения.
В первой главе определяются пути повышения эффективности организации научно-исследовательских работ и практической реализации их инновационного потенциала, анализируются особенности системы инновационного обеспечения и экспертизы НИР как объекта проектирования и управления, обоснована необходимость постановки вопроса об оценке качественного уровня НИР, проведен анализ существующих методов экспертизы инновационных НИР, а также рассматривается возможность применения технологии экспертизы на основе существующих методик экспертных оценок и содержательных оценочных показателей, связанных с целями формирования оценок качества инновационных работ на различных стадиях экспертизы.
Рассмотрены особенности развития инновационного потенциала НИР в современных социально-экономических условиях, определены показатели, которые его характеризуют, предложен подход, основанный на создании компьютерной системы управления инновационными процессами реализации НИР в рамках крупных общественных научных объединениях и многопрофильного вуза.
Вторая глава посвящена вопросам интеллектуальной поддержки экспертизы инновационных НИР, обосновываются основные показатели их качества, приводятся разработанные для этой цели шкалы со словесными формулировками градации качества, процедура сбора, обобщения и анализа мнений экспер- тов, алгоритмы формирования оценки качеств НИР на основе нечетких экспертных суждений и лингвистических переменных.
Задачу оценки качества научных исследований можно классифицировать как многоатрибутную задачу оценивания с нечеткой исходной информацией. Поэтому лингвистический подход и развитый в последнее время аппарат нечетких множеств, на котором он базируется, является наиболее приемлемым в данной ситуации. Понятие лингвистической переменной, как правило, используется в тех случаях, когда существует невозможность или тенденция к сокращению использования количественных методов анализа и более широкое применение экспертных оценок, которые имеют качественный характер.
В третьей главе приводятся исследования по оптимизации информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала инновационных НИР на этапе их реализации, предложена структура информационной системы инновационного потенциала НИР, допускающая совместное использование различных локальных информационных ресурсов для решения пользовательских задач. Показано, что управление новыми исследованиями и применением в новых областях требует не только формирования обобщенной концептуальной модели интегрированной базы данных, но и оптимизации ее компонентов. Рассмотрены вопросы оптимизации состава экспертных групп по реализации инновационных НИР в структуре многопрофильного вуза и задачи оптимизации экспертизы при управлении инновационными процессами с помощью экспертного оценивания. Предложена рациональная система показателей для анализа эффективности решения задач экспертного оценивания соответствия существующих проблем организации-заказчика и инновационного потенциала, зарегистрированные в базе данных.
В четвертой главе рассматривается разработка и реализация информационной системы управления инновационными научными исследованиями, предложена организация управления качеством диссертационных НИР на основе алгоритмизации экспертного оценивания, формирование требований к информации и алгоритмам экспертного оценивания. Разработана структура алгоритмического обеспечения с использованием лингвистического подхода; приводится анализ математических моделей, используемых для оценки качества научно-исследовательских работ, обосновывается выбор оценочной системы, в основу которой положен принцип аддитивности и использование некорректной линейной зависимости между значимостью результатов различного типа, а также представление задачи оценки качества диссертационных исследований как многоатрибутной задачи оценивания с нечеткой исходной информацией и решение ее с использованием как лингвистического подхода и развитого в последнее время аппарата нечетких множеств, так и с использованием композиционного правила агрегирования описаний диссертационных работ с информацией о предпочтениях эксперта, заданных в виде нечетких суждений. На структурном уровне проведен анализ функционирования системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий.
Управление инновационными процессами развития перспективных технологий предлагается организовать в рамках информационной системы перспективных технологий (ИСПТ) с использованием интегрированной базы данных и экспертной информации. При этом все крупные компоненты системы (звенья) выполняют определенный набор функций, связанный с информационным обеспечением и обеспечением деятельности и развитием системы. Все звенья системы объединяются вокруг центрального звена системы, в задачи которого помимо функций обычного звена входит управление развитием системы, координация информационного обеспечения, а также- организация информационных потоков как внутри системы, так и вне ее.
Одним из показателей инновационного процесса является степень достижения целей, направленных на удовлетворение определенных потребностей. Поскольку инновационный процесс представляет собой целенаправленную систему, то для определения степени достижения целей предлагается подход на основе теории оценок «трудностей достижения».
В пятой главе для обеспечения инновационных научных исследований на высоком современном уровне рассматриваются структура системы подготовки кадров высшей квалификации, основные этапы формирования системы аттестации научных кадров на основе оптимизации ее структуры, а также рассматривается проблема, связанная с информационным обеспечением научных исследований на базе научной библиотеки, предусматривающая внедрение компьютерных технологий и разработку автоматизированной библиотечной системы, позволяющих обеспечить качественный скачок в информационном обеспечении процесса подготовки кадров и развития инновационных научных исследований.
Для обеспечения эффективной подготовки специалистов высшей квалификации в диссертации предложена эффективная математическая модель. Она содержит несколько крупных уровней: вузовская подготовка на уровне магистратуры, старших курсов инженерных специальных; послевузовская (обучение в аспирантуре, соискательство); специальное обучение на кафедрах, в том числе предварительная экспертиза; защита диссертации в Совете; прохождение работы в ВАКе (контроль соответствия эталонам).
В шестой главе разработано программное обеспечение информационной системы учета качества инновационных НИР на основе использования современной системы управления базами данных Microsoft Access 97, проведено обоснование выбора программного обеспечения, разработана структура базы данных информационной подсистемы подготовки научных кадров и экспертного оценивания качества инновационных НИР, проводятся функциональные возможности программного комплекса, отмечаются его отличительные особенности; описываются структуры входных и выходных файлов; обосновывается эффективность использования разработанной системы оценки качества инновационных работ, позволяющей с большей долей объективности осуществить анализ качественного уровня научных работ, а также результаты реализации управления инновационным процессом в общественном научном объединении и техническом вузе. Проанализирована роль в рациональном управлении инновационными процессами правового обеспечения организационно-экономического функционирования системы.
В приложении приведены акты внедрения результатов диссертационного исследования.
Анализ инновационных процессов развития перспективных технологий в современных социально-экономических условиях
В условиях, когда экономика переходит к рыночным отношениям, нововведения (инновации) становятся главной движущей силой динамики социально-экономического развития [9].
В настоящее время предпринимаются попытки создать принципиально новую комплексную систему управления экономикой страны в отраслевом, функциональном, региональном и межфирменном разрезах [5]. Эта система включает самые разнообразные мероприятия: перестройку экономической работы в направлении достижения высоких конечных народнохозяйственных результатов; разработку и осуществление комплексных программ по важнейшим научно-техническим, экономическим, социальным и экологическим проблемам; создание механизмов конкуренции, методов государственного регулирования и поддержки инновационных процессов; внедрение принципов научной организации труда; изменение технологии и некоторых процедур управления; пересмотр показателей и критериев обоснования хозяйственных решений.
Вышеперечисленные эти мероприятия имеют некоторые общие черты [34]. Во-первых, каждое из них осуществляется с целью более эффективного выполнения заранее поставленных задач. Во-вторых, каждое мероприятие реализуется путем улучшения или замены отдельных элементов действующего механизма управления экономикой или их совокупности. При этом замена прежних элементов управленческой деятельности сопровождается, как правило, существенным преобразованием самого характера деятельности. В-третьих, объектом внедрения любого мероприятия является коллектив работников и, если почему-либо эти работники не захотят воспользоваться предлагаемыми усовершенствованиями, их потенциальные возможности окажутся нереализованными.
Изменения такого рода являются инновациями. Проблема инноваций сейчас активно исследуется [64].
Считается, что первое наиболее цельное определение инновационных процессов ввел в экономическую теорию Шумпетер в своей работе «Теория экономического развития» в 1911 году [170]. В этот период о нововведениях говорилось как о «новых комбинациях» изменений развития. При этом имелось в виду изменение с целью внедрения и использования новых видов потребительского товара, производственных и транспортных средств, рынков и форм организации в промышленности.
Проблематика инноваций долгое время не разрабатывалась экономической теории и не применялась в практике промышленности. Начиная с 60-х годов интерес к области инноваций продолжает повышаться. Сегодня, больше чем когда-либо раньше, на передний план выступают требования к эффективному формированию и реализации инновационных процессов, которые предполагают знание того, как и в каком направлении развивать инновационную политику. Поэтому в публикациях последних лет понятие инноваций получает более широкую, комплексную, междисциплинарную трактовку [2, 58, 121, 139, 140].
Рациональный выбор показателей и их шкал для экспертного оценивания инновационных НИР
Рассмотрим проблему формирования набора показателей для измерения качества научных результатов инновационных работ. Под качеством научной работы будем понимать совокупность свойств, характеризующих ценность полученных научных результатов. В такой набор, с одной стороны, должны быть включены стандартные показатели - признаки, по которым оценивается исследование в ходе существующей экспертизы. С другой стороны; основываясь ня результатах, полученных в наукометрии, такой набор может быть расширен за счет тех показателей, которые используются для оценки качества научно-исследовательских работ и прошли апробацию в существующих методиках [75, 87].
Среди основных требований, предъявляемых к показателям, используемым для оценки качества научного исследования, выделим следующие:
1. При формировании оценочных систем необходимо использование множества показателей, позволяющих в полной мере определить понятие "качество инновационного исследования". Перечень показателей может меняться в зависимости от стадии экспертизы, на котором определяется оценка качества и в общем случае определяется целями и глубиной исследования. Система показателей должна быть адекватна целям, сущности и результатам исследования.
2. Требование однородности показателей зависит от этапа экспертизы. В то время как на этапе предварительной экспертизы работы, когда требуется объективно выявить научную новизну и практическую значимость результатов исследования , целесообразно "взвесить" показатели, так что вес (весовой коэффициент) показателя соответствует его вкладу в раскрытие понятия "качество инновационного исследования".
3. Для формирования интегральной оценки качества научного исследования необходимо задание, хотя бы в первом приближении функциональной зависимости, на основе которой осуществляется агрегирование локальных оценок качества, соответствующих отдельным показателям. Как отмечается в [100-104], часто применяемые для этой цели линейные зависимости некорректны, так как они приводят к возможности ошибочного соотнесения совокупности результатов низкого уровня с фундаментальным научным достижением.
4. Выбранные показатели должны обеспечивать возможность построения соответствующих шкал, на основе которых затем конструируется "измерительный блок", предназначенный для проведения дифференцированных оценок научных результатов по каждому из показателей с их последующим интегральным обобщением в соответствии с указанной зависимостью.
Как показывает анализ, природа показателей, используемых для оценки качества НИР, такова, что представление словами более точно отражает суждение эксперта, чем числовое представление. Например, проще оценить степень научной новизны данной работы как "невысокую", чем приписать некоторый балл в определенной шкале.
Так как при формировании оценки качества у каждого эксперта существует свое представление об аспектах исследования, то возникает лингвистическая неопределенность, которая порождает нечеткую информацию, обусловленную высказываниями с многозначной шкалой истинности.
Оптимизация компонентов интегрированной базы данных перспективных технологий, разработанных в НИР
Базовым механизмом управления инновационными процессами развития перспективных технологий, разработанных в НИР, является экспертное оценивание, организованное с использованием средств ИСПТ в структуре общественного научного объединения. К экспертному анализу вариантов перспективных технологий предъявляются высокие требования с позиций принимаемых в дальнейшем управленческих решений. Поэтому в первую очередь решается задача оптимизации состава экспертных групп с учетом возможности комплексной оценки фундаментальных и прикладных идей, охватывающих целый ряд областей науки и техники.
Результаты группового экспертного оценивания зависят не только от состава группы, но и от того, насколько является рациональным набор показателей, по которым принимается решение о соответствии между существующими отечественными и зарубежными технологиями и существующими проблемами, решаемыми или требующими решения. Анализ перспективных технологий по приоритетности, значимости, перспективности носит качественный характер. Эта особенность определяет ориентацию при формировании интегральной оценки на применение лингвистических переменных с последующим переходом к количественным мерам. Учитывая целенаправленный характер управления инновационными процессами, для определения степени соответствия целей эффективным является эквивалентный подход к оценкам типа трудности достижения цели.
Структура системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий
Управление применением перспективных технологий, разработанных в НИР, в новых областях требует не только формирования интегрированной базы данных, но и оптимизации ее компонентов. В интегрированную базу данных включаются перспективные технологии (ПТ) некоторой группы wg , g = \,G.. Число компонентов в g-й группе wg = l,Wg, g = \,G.. Реализация перспективной технологической системы Sj, j -1, J,, информация о которой также имеется в интегрированной базе данных, основана на частных ПТ wg. По этим реализациям известны значения показателей эффективности Fy [і = 1,/, j = 1,,/1
Построим оптимизационную модель, позволяющую выбрать ограниченный набор ПТ, необходимый для развития новых технологических систем [163].
Сформируем матрицу 11 awJ I, элементы которой определяются следующими условиями: 1, если при реализации S . использовалась w - я ПТ; [О, в противном случае. Перечисленную исходную информацию сгруппируем в виде табл. 3.1 (всего I х G таблиц).
Значение F,j расположены в порядке убывания интенсивности /-го показателя (под убыванием понимается ухудшение) и образуют дискретный ряд значений этого показателя.
Используя таблицы, выявим ПТ, оказывающие наиболее существенное влияние на возрастание интенсивности показателей F, (i = 1,...,1). Будем исходить из того, что наилучшие значения показателя F, находятся в верхней части таблиц и установлены пороговые значения Ft, характеризующие уровень требований к новым технологическим системам.
Определение Ft состоит в переходе от порядковых шкал по показателям F, к двоичным, т.е. имеется / показателей с градациями Fy (i=l,..., I, j=l, ...,J) и два класса окончательных решений (классы а и у), и необходимо разделить комбинации значений показателей по принадлежности к классам а и у [51].
Структурная оптимизация системы аттестации научных кадров
Основными звеньями федеральной сети диссертационных советов, обеспечивающей аттестацию научных работников высшей квалификации по всей номенклатуре специальностей, являются многопрофильные технические высшие учебные заведения. Обычно формирование вузовской системы осуществлялось эволюционно по мере развития и приобретения авторитета научными школами в рамках некоторой группы специальностей. В настоящее время в условиях ограниченных ресурсов, сдерживающих дальнейший рост аспирантуры, выпуск специалистов с высшим образованием, затраты на научно-исследовательскую деятельность, возникает необходимость в оптимизации вузовской системы аттестации научных кадров [9-12].
Предлагаются три этапа формирования вузовской системы: определение перечня научных специальностей, соответствующих профилю вуза и характеризующихся положительной динамикой развития научных школ; выбор оптимального варианта перечня научных специальностей, на основе которых образуется система диссертационных советов по защите докторских и кандидатских диссертаций; выбор структуры тематических семинаров по предварительной экспер-. тизе диссертаций с учетом общей профильности определенных групп научных специальностей.
Первый этап прежде всего связан с анализом состава научных специальностей, обеспеченных диссертационными советами в вузе и регионе и степенью их загруженности. Далее рассматривается динамика развития научных школ, связанных с определенными учебными специальностями многопрофильного вуза, но не имеющих диссертационных советов. Для окончательного определения перечня перспективных научных специальностей формируется группа экспертов из числа руководителей и ведущих ученых данного вуза, совета ректоров, административных органов. Методом априорного ранжирования [15,16] отбирается номенклатура специальностей, имеющих наивысшие ранги. Будем считать, что общее число таких специальностей п, а каждая специальность в соответствии с рангом имеет номер і, который меняется от 1 до п. Второй этап требует построения оптимизационной модели, т.е. введение оптимизируемых переменных и записи в математической форме через эти переменные критерия оптимизации и ограничений [29,33,35,37].
