НА ВЫПОЛНЕНИЕ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ БАКАЛАВРА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИСиС»

ИНСТИТУТ ИТАСУ________________________________________________________

КАФЕДРА АСУ____________________________________________________________

НАПРАВЛЕНИЕ 230700_____________________________________________________

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ

РАБОТА БАКАЛАВРА

на тему:

«Оценка эффективности вузов России»

Студент Раевский М.Н_____________________________________________________

Руководитель работы Кривоножко В.Е_______________________________________

Москва 2015

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИСиС»

Институт ИТАСУ УТВЕРЖДАЮ

Кафедра АСУ Зав. кафедрой Кривоножко В.Е.

ЗАДАНИЕ

НА ВЫПОЛНЕНИЕ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ БАКАЛАВРА

Студенту группы __________________________________________________________________

1. Тема работы___________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

2. Цель работы__________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

3. Исходные данные______________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

4. Основная литература, в том числе:

4.1.Монография, учебники и т.п.__________________________________________

______________________________________________________________________________

4.2.Отчеты по НИР, диссертации, дипломные работы и т.п.____________________

______________________________________________________________________________

4.3.Периодическая литература___________________________________________

______________________________________________________________________________

4.4.Справочники и методическая литература (в том числе литература по методам обработки экспериментальных данных)______________________________________________________

______________________________________________________________________________

5. Перечень основных этапов исследования и форма промежуточной отчетности по каждому этапу

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

6. Аппаратура и методики, которые должны быть использованы в работе________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

7. Использование ЭВМ___________________________________________________

______________________________________________________________________________

8.

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

9. Перечень подлежащих разработке вопросов по безопасности жизнедеятельности

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

10. Перечень подлежащих разработке вопросов по экологии_________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

11. Перечень (примерный) графического и иллюстрированного материала________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

12. Перечень (примерный) основных вопросов, которые должны быть рассмотрены и проанализированы в литературном обзоре_________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

13.

______________________________________________________________________________

14. Консультанты (если необходимо) по работе (с указанием относящихся к ним разделов)

______________________________________________________________________________

______________________________________________________________________________

Дата выдачи задания _______________________________________________

Введение.

Отчет о проделанной работе за семестр + лит обзор( в моем случае вольный перевод) английских статей на темы «эффективность вузов», «эффективность систем оценивания вузов», «проблемы оценки вузов».

Мною была выбрана тема «оценка эффективности вуза и построение динамического рейтинга вузов России». Даная тема актуальна, ведь начиная с 2013 года по всей стране проходит, так называемый мониторинг вузов. А в западных станах такая практика существует уже как 10 лет.

Мною была собрана база данных по вузам России. В данный момент по вузам Москвы и Московской области. В дальнейшем она может быть расширена.

Показатели, которые вошли в мою базу данных:

Обзор-перевод диссертации автора Zara Daghbashyan на тему «эффективность высшего образования».( Essays on University Efficiency Analysis and Entrepreneurship among University Graduates 2013 г)

http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:581259/FULLTEXT02

Введение.
В современном мире все больше и больше внимания уделяется высшему образования,
как основному производителю человеческого капитала и знаний. Является ли это обсуждение путей укрепления экономического роста, сдерживания выбросов СО2 или стабилизации финансовых рынков политики все чаще ссылаются на важную роль, которую играют университеты. В результате растет число исследований, пытающихся определить и оценить экономическую и социальную значимость различных результатов, полученных вузами.
1.1.Университет анализ эффективности
Стремясь внести вклад в производство человеческого капитала и знаний, который считается
“движущей силой” экономического роста (Ромер, 1986, Лукас, 1988), правительство осуществляет государственное финансирование высших учебных заведений. Оно используют финансирование для обучения и исследований, а также для реализации третьей миссии, т. е. распространение знаний и взаимодействие с обществом. Учитывая размер государственного финансирования, вопрос являются вузы эффективными, продуктивными становится актуальным. Как отметил Robst (2001, стр. 733), деятельность высших учебных заведений может быть мотивирована “ стремлением к совершенству и престижу " к “максимизации”.
В экономической теории некоммерческого поведения постулат №1 о том, что высшие учебные заведения имеют мало стимулов участвовать в эффективной производственной практики (Джеймс, 1990). Некоторые авторы (и Джеймса Нойбергера, 1981) утверждают, что это происходит из-за различных оптимизационных стратегий. В отличие от фирм и организаций, работающих ради прибыли, некоммерческие организации имеют иные цели и максимизация прибыли, как правило, является не разумной целью для них. С другой стороны ,независимо от целей некоммерческих организаций, они по своей сути являются предметом продуктивной неэффективность из-за отсутствия претензий на право собственности по остаточной прибыли.
Хансманн (1996) делит экономические теории некоммерческих организаций на роль и поведение. Например: вместо максимизации прибыли, они направлены на то, чтобы увеличить качество и количество услуг, производимых. (Джеймс и Нойбергера, 1981).

Малая прибыль университетов обусловлена, относительно медленной реакции на изменения в спросе или дополнительно из-за специфики приносящих доход процессов (Хансманн, 1996).
В этом отношении измерения деятельности вуза с точки зрения экономической эффективности становится важным вопросом. Как уже упоминалось в Bogetoft и соавт. (2011) сравнение экономических показателей или критериев могут облегчить стимулирование, предоставление и ограничения преддоговорные асимметричная информация или проблема неблагоприятного отбора и после заключения контракта проблему морального риска. Кроме того, эффективность исследований может быть использована, чтобы помочь политикам
и администрации вуза, выявить и реализовать набор мер, для повышение производительности и эффективности.
Первые три работы этой диссертации ориентированы на анализ экономических показателей высших учебных заведений. Цель-выявление и оценка значимости факторов
и институтов, которые влияют на их эффективность. Это делается путем сравнения эффективности вариации в шведском университете, между шведскими вузами и между образцовыми европейскими Вузами.
Традиционный способ сравнения производительности фирм или организаций является использование так называемых ключевые показатели эффективности (KPI), который обычно измеряется как отношение выходного к вход. Однако, как пояснил в Bogetoft и соавт. (2011), КПИ подход имеет серьезные ограничения.
В частности, эти показатели могут вводить в заблуждение из-за различных технологий производства. Кроме того, этот подход включает в себя лишь частичные оценки, в то время как один показатель не может отражать цели многими выходами и несколькими входами фирма. Третье ограничение известно как Фокс Pardox. Оно показывает, что даже если одна фирма имеет высокую позицию показателя производительности, это может снизить общую производительность.

Важно также, чтобы использовались суб-процессы, которые характеризуются относительно высокими показателями производительности, чем другие.
Учитывая ограниченность КПИ подход, современный бенчмаркинг анализ все шире использует так называемую "лучшую практика" или пограничный методы анализа. Идея заключается в моделировании границы технологии производства и измерения потенциала компаний и организаций для достижения определеной границы. Введенная концепция эффективности Фаррела (1957) представляет концептуальную основы для анализа потенциала фирмы для достижения идеального рубежа.
3
Он, в частности, определил понятие стоимости efficiency3 как возможность получения максимального выхода из имеющихся ресурсов (техническая эффективность) и выбрать самый лучший пакет входов с учетом их цен и предельных продуктов. Чем ближе фирма или организация к пограничной линии , тем более эффективно она работает, в то время как те, которые работают на
границы определяются как 100 процентов эффективные (Coelli и соавт.,2005).
Два метода, которые наиболее часто используются анализ среды функционирования (DEA) и стохастический анализ границы (SFA). Обе границы являются методами, направленные на оценку производственного фронтира и эффективности, но отличаются они в базовых предположения. Преимущества и недостатки обоих методов являются теперь общепризнанными: в СФА функциональные формы границы предварительно определены или введенных априори, тогда как в DEA никакие функциональные формы не являются заранее установленными, но оцениваются из выборки эмпирических данных. DEA является детерминированным методом и предполагает, что все отклонения от границы обусловлены неэффективностью, тогда как в СФА отклонение от границы возникает из-за
неэффективности и некоторых случайных возмущений. Потому что каждый способ
имеет свои достоинства и недостатки метод не является строго более предпочтительным, нежели . В предыдущих публикациях по теме оценка эффективности высшего образования использует оба методы. Таким образом, ряд исследований прикладного DEA исследуют относительную эффективность высшие учебные заведения (Джонс & Джонс, 1993, Джонс, 2006, стекла, McKillop & Хиндман, 1995, аббат & Doucouliagos, 2003 и др.). Результаты указывают на то, что существуют различные степени технической и/или экономической эффективности в высших учебных заведениях и, что университеты не однородны в их исполнении. Исследования, которые используют СФА как метод оценки экономической эффективности высших учебных заведений более разнообразны в том смысле, что они нацелены на эффективность оценки вариации, и на поиск факторов, вызывающих
эффективность различия. Например, Robst (2001) исследует воздействие государственного
ассигнования на экономическую эффективность государственных вузов и предполагает, что лица, имеющие меньше госпакета акций государственных средств менее эффективны, чем университеты, имеющие высшее доли государственного финансирования. Стивенс (2005) оценивает эффективность затрат для группы английского языка Валлийского университета и приходит к выводу о неэффективности в секторе высшего образования, которые
среди прочего объясняется преподавательским и ученическим составом. Аргументируя это тем, что результат может быть чувствительным к выбору методологии Макмиллан & Чан (2006) сравнить результаты от применения обоих методов DEA и sfa для выборки из 45 канадский университетов. Они отчитываются оценкой отдельных университетов с высоким качеством обучения и с низким. Предыдущие исследования об эффективности вузов затрагивают либо университеты одной страны, либо факультеты одного вуза, очень мало таких исследований, которые сравнивают вузы разных стран.
Общее наблюдение - это то, что как правило, больше видна разница между университетами (а не факультетами - видимо, предполагается). Однако неясно, где больше варьируется эффективность - между кафедрами одного вуза или между вузами одной стороны. Вдобавок, очень мало исследований анализируют возможные причины различий в эффективности и их наблюдения (выводы) в этом плане двусмысленны (неоднозначны), и потому нуждаются в дальнейшем изучении

Division of Economics Department of Industrial Economics and Management Royal Institute of Technology SE-100 44 Stockholm

Перевод статьи из интернета на тему:

«Методология рейтинга: ранжирование университетов».

Источник:
http://www.universityrankings.ch/methodology/on_rankings/ranking_methodology

Очень разные подходы в определении рейтинга.
Существуют серьезные различия в методологии ранжирования. Эти различия можно увидеть в определениях того, что составляет качество, в критериях и показателях, используемых для оценки качества, в измерительных процессах, а также в формате презентации. Эти различия приводят к очень разным подходам ранжирования. Следовательно, результаты ранжирования существенно различается в зависимости от метода ранжирования.
Рейтинги «Лиги» создаются с помощью взвешенных показателей.
Медиа-рейтинги предназначены для производства турнирной таблице, в которой каждому университету присваивается определенный рейтинг. Высокие рейтинги указывают на более высокое качество, низкие рейтинги указывают на более низкое качество. Как это достигается? Это требует конкретного определения того, что представляет качество в университете. Исходя из этого определения, критерий качества и показатели используются для оценки вузов. Для того чтобы подсчитать общий балл, каждому показателю должен быть придан особый вес. Критерии качества, такие как научные исследования или качество преподавания в случае THES, должны оцениваться по конкретным показателям, таким как число цитирований в расчете на факультет или студент/факультет соотношение. Показатели в этом случае имеют равный вес 20%. Этот подход должен применяться одинаково для всех вузов.
В чем проблема с таким подходом?
Списки ранжирования используют разные определения качества университета, разные критерии и показатели для оценки весов каждого показателя. По этой причине, результаты ранжирования тоже очень разные. Результаты ранжирования не могут быть объяснены разумным способом, не зная, что измерялось и как процесс измерения выглядит. Существует большая разница между использованием числа университетских выпускников, которые заработали Нобелевские премии в качестве показателя качества образования (как в шанхайском рейтинге делают) и используя студент/факультет соотношение (как Фес рейтинге делает). И результаты будут выглядеть по-разному, если Вы дадите научной продукции весом 20% (как в Фес рейтинге делает) или 40% (как шанхайском рейтинге делает). Кроме того, определения качества и определяются организатором этого рейтинг-списка. В случае медиа-рейтинга списков, это значит, что СМИ сами определяют, что имеет большую ценность, больший вес. Часто непонятно, почему то или иное определение было выбрано, насколько хорошо оно обосновано, кем было принято решение и т.д. И еще, такие рейтинговые списки имеют значительное влияние при использовании для измерения качества вузов.
Тип и качество используемых данных тоже очень разные
Шанхайский рейтинг использует объективные данные, которые могут быть измерены количественно. Со своей стороны, Фес рейтинге в значительной мере опирается на субъективные оценки экспертов. Насколько справедливы последние являются и насколько хорошо они представляют институты. Наиболее важные вопросы, которые остались без ответа. Качество определяется на основе субъективных критериев, применяемых для всех вузов, независимо от их миссии и целей. Результаты представляются в турнирной таблице, что свидетельствует о высокой степени точности измерения. Такая точность, однако, не может стать реальностью и даже не должна подразумеваться в первую очередь. Обещание измерения качества университета адекватно и точно через очень разные организаций и для разных заинтересованных сторон просто нереально.
Основные принципы подходов.
Несколько подходов, наиболее подходящих для удовлетворения потребностей задачи. Они основаны на ряде основополагающих принципов, таких как: ранжирование отдельных дисциплин или департаментов вместо целых институтов; многоаспектное понятие качества университета, а не “один-размер-подходит-всем”, учитывающего многообразие научных учреждений, миссий и целей, как языковые так и культурные особенности. Отдельное измерение и представление единичных индикаторов - которые могут ставиться отдельно - это позволяет создавать индивидуальные предпочтения ("мой-рейтинг"), а общий балл презентация результатов рейтинга в рейтинг группы (верхней, средней, нижней групп) вместо таблицы Лиги

Перевод статьи из интернета на тему:

«Проблема современной системы рейтингов высших учебных заведений».

Источник:

http://www.universityworldnews.com/article.php?story=20130627211805732

Данная статья представляет собой отредактированные выдержки из “введения в заблуждение университетских рейтингах: причины и лечение для расхождения между номинальной и достиг веса”, опубликованной в журнале политики высшего образования и управления.

Недавние исследования в университете методологии ранжирования обнаружила методологические проблемы в самых известных систем настоящего времени. Одна из ключевых проблем состоит в суммировании приоритетных показателей для общей оценки. Используемые в ранжировании веса могут дезинформировать и, следовательно, ввести в заблуждение. Рейтинги университетов существует уже последние десять лет, с момента первого появления в 2003 году в шанхайскго академического рейтинга университетов мира (arwu), последующим Quacquarelli Symonds World University Ranking (QSWUR) и Times Higher Education World University Ranking Беглый серф по интернету покажет четко подавляющее ответы от почти всех уголках мира каждый раз набор рейтинга публикуется. Университеты занимают высокие позиции, славно провозглашают свои победы. Уменьшив охват до регионов, чтобы они могли говорить, что являются лучшими в своем регионе. Те, которые недооцениваются, естественно, молчат, чтобы не привлечь внимание к болезненным фактом. С недавних появлений на 100 под 50 и QS Топ-50 по 50, некоторые разочарованные проигравшие получают второй шанс стать перспективным победителей в своем роде. Вызывающ факт отсутствия какого-либо дискурса о методологии, влияющие на обоснованность ранжирования результатов. В рейтингах результаты принимаются со слепой верой, хотя есть и принципиальные методологические проблемы, в том числе мнимая точность, произвольное взвешивание, смысл всех очков, и расхождение между условным и достигнутым весом. Последний из них является наиболее тревожным. (См. Примечание в конце объяснения номинального и достиг веса.) Когда рейтинговая система присваивает различные веса показателям, то это явно говорит пользователю, что конкретный показатель в х раз важнее другого показателя. Веруя, что в нашем рейтинге, все произведено точно, пользователь предпринимает действия в надежде на достижение высшего рейтинга в следующем раунде. Несоответствия, которые имеют серьезные последствия были обнаружены во всех трех из наиболее широко описанных системах. Например, в шанхайский рейтинг присваивает одинаковые веса для индикатора, второго - сотрудников, и пятого - наук. Но показатель сотрудники почти в два раза важнее показателя наук, с коэффициентом 1.8. Это означает, что университетский администратор поверит, что эти два показателя одинаково важны – когда, на самом деле, индикатор сотрудников является более влиятельным, чем индикатор наук в определении позиции университета в рейтинге таблицы. Другой пример-в рейтинге, когда преподаванию назначают вес в шесть раз больше, чем для международного – когда фактическое соотношение составляет лишь 3,8 раза. Без знания таких скрытых несоответствий, пользователь предполагает, что результаты точные, Сколько времени и средств было потрачено на университеты из-за впечатления, созданные из-за необъективности рейтинга результатов можно только догадываться. Очевидно, это одна из областей исследования, достойна усилий и ресурсов. Релиз в прошлом году 100 рейтинга университетов моложе 50 лет были основаны на тех же данных, как и в 2011-12 годах, с небольшой корректировки репутацию. Хотя преподавание, исследования, цитаты и имеют одинаковую номинальную веса на 30% у каждого (т. е. 1:1:1) в рейтингах, обучения и исследований имеют соотношение 0.9, но преподавание и исследования с цитатами имеют коэффициенты от 0,5 и 0,6 соответственно. Эти цитаты указывают на то, что имеет примерно в два раза больше влияния на общий результат в качестве преподавания и исследований.

Переоценка, которую я выполнил для 100 "молодых" университетов, шесть университетов не изменили своих позиций, 33 университета заработали от одной до пяти позиций и 15 университета поднялись на шесть позиций или больше. С другой стороны, 25 вузов потеряли от одной до пяти позиций и 21 снизились на шесть или более позиций.

Вопрос: куда мы идем отсюда? Некоторые могут увидеть необходимость стандартизации как незначительной технической (статистической). Ряд концептуальных и методологических вопросов были выявлены в последние годы и они заслуживают внимательного исследования с целью совершенствования систем. С помощью тех же концептуальных основ и методологии, специфические проблемы, неизбежно увековечиваются и пользователи всегда будут дезинформированы и введены в заблуждение. Чтобы двигаться вперед, рейтинг вузов должен быть поднят до уровня более строгих научных исследований и не должны оставаться на уровне социальных обследований.

Возможно, придется рассмотреть возможное сотрудничество вместо того, чтобы работать отдельно с вежливым, но все таки конкурентом. Возможно, даже необходимо работать совместно в направлении единой системы, которая должна заменить в настоящее время конкурирующие системы.

Примечание: проблемы возникают тогда, когда индикатор баллов имеют различные среды (т. е. разные метрики). В данном случае, разница между самой высокой и самой низкой оценкой по одному показателю может быть очень уж большой (или маленькой).

Иными словами, индикатор баллов на самом деле может приносить гораздо больше пользы (или меньше), чем предполагалось в общий результат из-за разницы единиц измерения. Чтобы предотвратить это и не вводить в заблуждение читателей, баллы должны быть преобразованы в один и тот же показатель до взвешивания и суммирования; это явно не было сделано для этих рейтингов.

Вывод: Оценка эффективности вузов сложна задача, требующая комплексного подхода, а также знания как собиралась данные. Строить модель нужно только после того, как мы четко определили цель этой модели. Будь то оценка эффективности для отчета государству или оценка эффективности для построения рейтинга вузов. Эта задача имеет много специфических проблем, для решения, которых необходимо обратится к мировому опыту.

Дата добавления: 2015-07-26; просмотров: 400; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!