УДК 004.94: 378.1
ИННОВАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РОСТА УНИВЕРСИТЕТА В ГЛОБАЛЬНЫХ РЕЙТИНГАХ
,
Уральский федеральный университет имени первого Президента Ельцина
e-mail: *****@***ru
Аннотация: Обоснован выбор QS World University Rankings в качестве основного глобального рейтинга университетов. Отобраны опорные вузы, показывающие существенный рост своих позиций в рейтинге за последние годы. Предложена модель роста позиций университета в мировых рейтингах. Составлен план попадания вуза к 2020 году в заданный диапазон мест.
Ключевые слова: университеты, рейтинги, статистический анализ.
Задачи вузов России. Появилось устойчивое понятие – университет мирового уровня:
• индикаторы позиционирования университетов в мире – это глобальные рейтинги;
• сегодня место страны в мировой системе науки и высшего образования определяется мировым рейтингом ее ведущих университетов.
Сформулированы основные задачи российских вузов, поставленные в Указе Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 000 "О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки" [1]:
• вхождение к 2020 году не менее пяти российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу университетов;
• увеличение к 2015 году доли публикаций российских исследователей в общем количестве публикаций в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных "Сеть науки" (WEB of Science), до 2,44 процента.
Нами разработана и обоснована общая методика погодового продвижения университета в мировых рейтингах за установленный директивой период до 2020 года. Эта методика апробирована в Уральском федеральном университете, сокращенное наименование УрФУ или UrFU (на английском языке).
Глобальные рейтинги университетов. Глобальные рейтинги университетов (ГРУ) сравнивают стратегические позиции университетов мирового класса. Вузы отвечают за достойные позиции в ГРУ перед обществом, работодателями, студентами и их родителями. Нужно дать обоснованные ответы на возникающие у всех участников вопросы. Например, какова надежность рейтингов? Как адекватно выбрать рейтинговую систему? Как университету занять высокое место в мировых рейтингах?
В связи с этим в данной работе предлагаются ответы на три группы вопросов. Первая группа касается выбранной ГРУ. Вторая группа ответов связана с определением надежности рейтинга по трендам его показателей. Третья исследует историю подвижности вузов соответствующего класса, для того, чтобы найти модель продвижения заданного университета на достойное место в мировом рейтинге.
Среди существующих ГРУ мы отобрали для апробации методики планирования роста университета английский гибридный рейтинг Quacquarelli Symonds (QS). В остальных ГРУ российские вузы представлены слишком плохо, чтобы по этим данным можно было делать достоверный статистический анализ. Кроме того, средства массовой информации в большой мере ориентированы на рейтинг QS. В частности, рейтинг английского журнала Times Higher Education до 2010 года был интегрирован в QS.
Рейтинг QS World University Rankings, выходящий уже девятый год подряд, признан во всем мире как универсальный инструмент оценки качества образования. Результаты рейтинга основаны на шести индикаторах, а число представителей академического сообщества (более 46,000) и компаний (более 25,000), принявших участие в опросах QS Global Academic Survey и QS Global Employer Survey, делают их крупнейшими в мире. Методология распределения весов показателей (индикаторов) ранжирования приведена в таблице 1.
Таблица 1.
Показатели рейтинга QS
Показатель | Обозначение | Доля, % | Назначение |
Academic Reputation | AR | 40 | Число упоминаний вуза академическим сообществом |
Employer Reputation | ER | 20 | Число упоминаний вуза работодателями |
Faculty per Student | FS | 20 | Соотношение числа сотрудников и числа студентов вуза |
Citations per Faculty | CF | 10 | Соотношение индикатора цитируемости по данным Scopus и числа сотрудников вуза |
International Faculty | IF | 5 | Доля иностранных сотрудников вуза |
International Students | IS | 5 | Доля иностранных студентов вуза |
Overall Score | OV | 100 | Общая оценка по 100-бальной шкале OV=0,4*AR+0,2*ER+0,2*FS+0,1*CF+0,05*IF+0,05*IS |
Как дополнение QS, мы рассмотрели рейтинг Webometrics (Web). В рейтинге Webometrics вузы сравниваются по содержанию и популярности их Internet-сайтов. Поэтому способ составления Web значительно отличается от рейтинга QS. Составитель интерпретирует рейтинг Web как оценку результатов научно-исследовательской деятельности лучших вузов мира. Рейтинг мотивирует исследователей публиковать в Сети больше качественных трудов, делая их доступными для своих коллег и студентов. Показатели Webometrics существенно зависят от идеологии доступа сотрудников университета к официальному Web-порталу, содержание которого они могут обогащать своими разработками [2]. Есть корреляция рейтинга Web с тремя главными индикаторами QS: Overall Rank, Academic Reputation и Citations per Faculty. Коэффициент корреляции Пирсона > 0,49. Отсюда следует важный практический вывод. Улучшаете Web-позиционирование – повышаете рейтинг QS университета.
Анализ трендов общей оценки за последние пять лет. Проверим надежность рейтинга QS, исследуя его стабильность. Рейтинг QS определяется ежегодно, начиная с 2004 года. Показатель Overall Score (OVS) исследован на Top 400 в диапазоне годов. Тренды распределений общих оценок OVS описываются полиномом 4-й степени.
OVS = Intercept + B1*R^1 + B2*R^2 + B3*R^3 + B4*R^4, (1)
где R – это Overall Rank. Например, в 2012 году получены такие значения коэффициентов: Intercept = 99,06, B1 = -0,5199, B2 = 0, B3 = -0,, B4 = 0,.
Коэффициенты полинома Intercept и B1 незначительно меняются со временем – меньше 4%. Рассчитаны средние значения коэффициентов за 6 лет: Intercept = 99,00, B1 = -0,5211, B2 = 0, B3 = -0,, B4 = 0,.
Тренды других показателей последних лет также меняются несущественно. Этот вывод сделан на основании анализа их уравнений регрессии. Есть сильная корреляция рейтингов c 2007 по 2012 год. Коэффициент корреляции Пирсона > 0,9.
Статистический анализ легко обнаружил единственную аномалию распределения общих оценок – это МГУ, который занял в 2009 году место 101, а не соответствующее его оценке место 156.
Исследование частотного распределения вузов по шкале оценок показало его значительную нелинейность. Вниз (последняя сотня) рейтинга Top 400 попало в 6 раз больше вузов, чем наверх рейтинга. Именно внизу имеет место сильная конкуренция за вход в 400 лучших вузов мира. Как следствие – с другой стороны, почти постоянный состав Top 20, т. к. происходит перемешивание с короткими переходами с места на место одних и тех же университетов.
Вузы класса УрФУ в мировом рейтинге QS. Выберем реальные прототипы развития университета для проектирования дорожной карты до 2020 года. С кем соревнуется УрФУ? QS выделяет 4 признака классификации вузов, по которым был проведен дискретный частотный анализ Top 100 и Top 500 последнего 2012 года.
• По размеру. Размер УрФУ отнесен в QS к классу XL, очень большой. В Top 100 оказалось 25% вузов класса XL. Максимальную долю 59% имеют большие (L) институты.
• По диапазону направлений обучения. Класс специализации УрФУ определен в QS как CO, всесторонний. В классе всесторонний находится только 13% вузов Top 100. Максимальная доля 81% у всеобъемлющих (FC). Они имеют все 5 направлений обучения плюс медицинскую школу.
• По интенсивности научных исследований. Класс научных исследований УрФУ, MD – умеренный. Класс умеренный в Top 100 отсутствует. Максимальная доля вузов 97% проводит исследования очень интенсивно (VH).
• По возрасту. Возраст УрФУ определен в QS как 4 – зрелый. Top 100 включает 11% вузов класса зрелый. Максимальная доля 82% у исторических университетов (возраст > = 100 лет) и это единственный показатель, который нельзя изменить путем оптимального управления.
• Классификация выделила для исследований в Top 500 группу из 66 университетов с характеристиками близкими УрФУ. Класс УрФУ для достоверности выборки был дополнен большими, всеобъемлющими университетами, ведущими интенсивные научные исследования.
Частота попадания университетов, классы которых близки к УрФУ, в Top 100 равна 15,2% от общего количества 66. Это немного меньше, чем 16,7% для второй сотни мест. Наибольшее число вузов (27,3%) занимают места в пятой сотне позиций рейтинга вместе с УрФУ.
После тщательного отбора были определены 2 университета, имеющие класс и статус, близкие УрФУ. Университет KAIST – Korea Advanced Institute of Science & Technology за время с 2005 по 2012 год преодолел 136 позиций и занял 63 место в Top 100. Университет Università di Bologna (UNIBO) за тот же период поднялся на 15 мест и оказался на 194 месте в Top 200. Таким образом, мы вычислили конечные точки, к которым нужно стремиться в 2020 году. Программу максимум определим, ориентируясь на KAIST, а в программе минимум берем пример с UNIBO.
Инновационная модель поведения университета в мировом рейтинге. Ход развития университета можно выразить в кривых обучения. Различают два типа кривых: кривые с положительным и кривые с отрицательным коэффициентом ускорения. Нашим целям соответствует кривая с отрицательным ускорением. Организационные усилия и вложенные ресурсы обеспечат наиболее значительные успехи в начальный период. Каждый последующий период равной величины дает не равный, а все меньший эффект [3].
Используем кривую обучения как модель роста [4] оценки показателей рейтинга. Она определит детали вероятного пути УрФУ от 500-го места 2012 года в Top 100 или Top 200 к 2020 году. Воспользуемся моделью обучения как инновационным фактором.
Введем некоторую измеряемую функцию обучения P(Y). Эта функция будет описывать динамику общей оценки рейтинга. Скорость обучения пропорциональна объему невыученного материала. Математически это правило имеет вид уравнения
dP(Y)/dY = k*(Pn – P(Y)),
где k − коэффициент ускорения, параметр Pn=P(Yn) обозначает конечную, максимальную оценку. Здесь Y – время, измеряемое в годах, P(Y) – текущая оценка рейтинга. Находим решение уравнения в виде функции роста показателя рейтинга:
P(Y) = Pn – (Pn – Po)*exp(-k*(Y – Yo)),
где Po=P(Yo) − начальный уровень знаний (оценки рейтинга). В случае УрФУ Po=0 в 2009 году, т. е. Yo = 2009.
Планирование дорожной карты вуза. Планируемый максимальный рост общей оценки УрФУ до Top 100 от 2009 года к 2020 году с коэффициентом ускорения k=0,217 описывается по референтному университету KAIST.
P(Y) = 71,77*(1-exp(-k*(Y-2009)))
Минимальный рост общей оценки УрФУ к 2020 году до Top 200, следует истории университета UNIBO.
P(Y) = 49,77*(1-exp(-k*(Y-2009)))
Задача минимум: за 8 лет достичь Top 200. Потребуется ускорение k=0,341. Это больше, чем ускорение 0,217 для Top 100. Мы видим, что предполагаются большие затраты ресурсов и значительные организационные усилия в начальный период рейтинговой кампании (см. рис. 1).
Рис. 1. План и дорожная карта общей оценки рейтинга университета
Точками изображаются числовые табличные значения. Линиями показаны модельные кривые роста, полученные по этим точкам при помощи метода наименьших квадратов. Планируемый прогресс описывается по примерным данным соответствующих служб администрации университета. Уравнение плановой модели роста имеет следующий вид:
P(Y) = 72-(72-26,5)*exp(-k*(Y-2012)),
где коэффициент ускорения k=0,226 имеет промежуточное между граничным значение. План представлен на период с 2012 по 2020 год. Таким образом, определилась некоторая "дорожная карта" УрФУ на пути от 2012 года к 2020 году.
Осталось рассчитать планируемые места в рейтинге за расчетный период. С этой целью решим уравнение (1) относительно R и воспользуемся обратной зависимостью рейтинга OVR = R от общей оценки S = OVS.
OVR = 1,23*S^1 +0,9432*S^2 - 0,008223*S^3 + 0,*S^4
Результаты расчетов приведены в таблице 2.
Таблица 2.
Дорожная карта рейтинга УрФУ с 2012 по 2020 год
Год | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
KAIST | 351 | 264 | 210 | 175 | 150 | 132 | 119 | 109 | 101 |
План УрФУ | 482 | 333 | 250 | 199 | 166 | 143 | 126 | 114 | 104 |
UNIBO | 388 | 316 | 274 | 247 | 230 | 219 | 211 | 205 | 202 |
Ожидаемое место УрФУ вычислялось из уравнения регрессии (1) общего балла Top 500 для 2012 года. Из его стабильности следует, что оно не будет меняться за расчетный период.
Заключение. Выработана и обоснована индивидуальная [5] стратегия управления ростом рейтинга вуза. Рассчитаны ежгодные границы плана по итоговой оценке и позиции заданного университета. Статистический анализ истории рейтинга QS УрФУ приводит к инновационной модели развития. Ежегодный прирост показателей рейтинга может меняться со временем (есть коэффициент ускорения). УрФУ к 2020 году способен войти в Top 100 при планируемом ежегодном приросте основных показателей по "дорожной карте". Вопрос вхождения в Top 100 зависит от того, будут ли найдены прорывные механизмы хотя бы для двух коррелирующих индикаторов Academic Reputation и Citations per Faculty.
Литература
1. , Екимова формирования российских университетов мирового класса [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. *****/articles/article/213384
2. Неудачин Internet-коммуникаций дистанционного обучения // Открытое образование. 2007. № 3(62). С. 16-27, 89-91.
3. Рубинштейн общей психологии. СПб.: "Питер", 20с.
4. Бондаренко обучения как инновационный фактор влияния на конкурентоспособность предприятия // Всеукраинская НПК студентов и молодых учёных "Современное положение и проблемы инвестиционного развития". – Донецк, 2009. – С. 8.
5. Рябова и показатели внутренней и внешней среды вуза, определяющие его рейтинг // Университетское управление: практика и анализ. 2011. № 6. С. 6-10.
