Иерархические МОДЕЛИ оценки профессиональной деятельности персонала инновационного вуза

Покровский А.М.

Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

Проблема оценки профессиональной деятельности персонала в учреждениях высшего профессионального образования (ВПО) во все времена являлась одной из актуальных и в то же время труднейших проблем, касающихся взаимоотношений не только внутри самого профессионально-педагогического сообщества, но и взаимодействия образовательных систем с социумом. Преподавательская деятельность относится к творческому виду деятельности, где возможны различные варианты оценки ее результативности, эффективности и качества. Это обстоятельство приводит к наличию многообразных подходов к построению оценочных моделей, которые отличаются друг от друга, и порой весьма существенно, как по методологическим основаниям, так и по процедурам практической реализации [1].

В работах [2, 3] показатели качества оценочных технологий профессиональной деятельности персонала вузов систематизированы в виде коэффициентов соответствия тем или иным характеристикам – табл. 1.

Таблица 1

Сравнение технологий оценки профессиональной деятельности персонала вуза. Источник: [2, 3]

Наименование технологии оценки	Показатели соответствия технологии оценки ее принципам	Показатели надежности технологии	Показатели обеспечения технологией решения задач оценки	Сводные качественные показатели технологии
Рейтинговая оценка	0,90	0,70	0,43	0,67
Экспертная оценка	1,00	0,80	1,00	0,93
Самооценка	0,60	0,50	0,50	0,53
Оценка студентов	0,60	0,60	0,05	0,40

Как следует из этой таблицы, наиболее высокими возможностями обладают технологии экспертной и рейтинговой оценок. Это делает в настоящее время данные технологии наиболее перспективными и позволяет рекомендовать их для оценки профессиональной деятельности преподавательского состава в вузе.

Выделяются следующие виды экспертной оценки: внутренний аудит – экспертная оценка, осуществляемая администрацией и специально подготовленными в вузе экспертами; внешний аудит – экспертная оценка, которая проводится внешними по отношению к вузу экспертами в рамках процедур лицензирования, аттестации и аккредитации вуза или других видов инспекции органами управления образованием [4]. Качество экспертной оценки зависит от уровня специальной подготовки к экспертной деятельности и степени сформированности личностно-деловых профессионально важных качеств эксперта.

В образовательном процессе высшей школы существует проблема в определении главенствующей роли науки или преподавания. Очевидно, что преподаватель высшей школы должен уметь совмещать две существенно разные профессии – преподаватель и ученый [5].

Сфера образования всегда была чрезвычайно зависимой от экономики, и профессиональное образование – в особенности. Поэтому в настоящее время принято говорить об инновационной модели современного вуза. Говоря о модели инновационного вуза, исследователи данной проблемы чаще всего выделяют две основополагающие, сущностные черты – информатизацию и инновационность образовательного процесса. В ходе обучения студентов в инновационном учебном заведении отрабатываются креативное мышление, технологии поиска решения, анализа и синтеза имеющейся информации и другие инновационные методы обучения. В связи с этим, знания и опыт преподавателя, т.е. ресурс персонала, также функционально изменяется. Во-первых, критически важным становится инновационный потенциал самого преподавателя, поскольку, чем он выше, тем выше и формируемый потенциал студента. Во-вторых, резко возрастают значение и изменяются функции других категорий персонала, которые работают на развитие информационной и инновационной среды.

В рамках этой проблемы актуальной является задача оценивания приоритетности основных факторов, определяющих инновационную составляющую деятельности персонала сферы ВПО, в зависимости от занимаемой должности. Критериев оценки деятельности персонала сферы ВПО достаточно много, и поэтому они были объедены в следующие группы: 1) учебная работа; 2) методическая работа; 3) научная работа и 4) организационная работа. Очевидно, что приоритеты указанных групп критериев будут различными для специалистов, выполняющих различные функции и занимающих ту или иную ступень в иерархии должностей. В рамках данной работы оценивались следующие категории ППС вуза: 1) преподаватель, не имеющий ученую степень; 2) доцент, имеющий ученую степень кандидата наук; 3) профессор; 4) заведующий кафедрой и 5) декан факультета.

Многие исследователи разделяют ту точку зрения, что качество экспертных оценок обеспечивается использованием для этой цели современных информационных технологий, основанные на математических методах и компьютерной технике. Одной из таких технологий является экспертно-аналитическая технология, основанная на методах анализа иерархий (МАИ) и аналитических сетей (МАС), разработанных американским математиком Т. Саати [6, 7] и поддерживаемая экспертно-аналитической системой Expert Solution 1.0 [8]. Прямое назначение этой системы – поддержка принятия управленческого решения в многокритериальных задачах сравнительной оценки инновационных проектов в условиях неопределенности исходной информации, когда последствия их реализации не поддаются количественным измерениям. Альтернативным путем решения подобных задач является опрос экспертов по формализованной модели – иерархии, в базовом варианте содержащей три уровня: фокус, критерии, альтернативы.

Экспертно-аналитическую систему Expert Solution можно использовать и для решения задач кадрового менеджмента, включая построение нормативных профессиограмм персонала инновационного вуза. В рассматриваемом случае фокусом модели является оценка приоритетности основных факторов, определяющих инновационную составляющую деятельности персонала сферы ВПО, в зависимости от занимаемой должности. На втором иерархическом уровне находятся группы критериев оценки деятельности персонала сферы ВПО (учебная, методическая, научная и организационная работа), на нижнем уровне – упомянутые выше категории ППС вуза.

Как отмечалось в [8], важной возможностью, которую предоставляет экспертно-аналитическая система Expert Solution, является работа с группами экспертов. Экспертам предлагается выбор: сравнивать попарно элементы иерархии самостоятельно либо откорректировать суждения предыдущего эксперта. При этом можно получить усредненный результат по любой комбинации экспертов, что позволяет оценить отклонения их суждений от среднего мнения; в этих целях в системе предусмотрена возможность отображения результатов синтеза векторов приоритетов элементов иерархии в двух графических вариантах – группировки по элементам (альтернативам, критериям) или по экспертам. Это является частичной реализацией метода Дельфи корпорации RAND.

Другой особенностью экспертно-аналитической системы Expert Solution является реализация в ней не только прямой иерархической модели, согласно которой вначале оцениваются приоритеты критериев (в данном случае – групп критериев оценки деятельности персонала сферы ВПО), а затем – приоритеты альтернатив, которыми являются категории ППС вуза, но и обратной иерархической модели, в которой на среднем уровне – категории ППС, а на нижнем – группы критериев оценки их деятельности. Эта модель формируется автоматически, но и как в прямой иерархии. здесь экспертам предстоит выполнить парные сравнения элементов модели. Затем, также в автоматическом режиме, формируется сетевая модель, которая учитывает взаимное влияние блока групп критериев и блока альтернатив. На этапе сетевой модели эксперты в опросе уже не участвуют, формирование блочной суперматрицы и вычисление приоритетов производится средствами системы в автоматическом режиме.

Такой алгоритм, реализуемый в экспертно-аналитической системе Expert Solution, существенно повышает надежность оценок приоритетов элементов.

Не останавливаясь на деталях опроса группы экспертов, приведем результаты, полученные по прямой (рис. 1) и обратной (рис. 2) иерархическим моделям.

Рис. 1. Прямая иерархическая модель оценки персонала инновационного вуза

Из рис. 1 на среднем уровне иерархии видно, какая именно деятельность персонала вуза, по мнению экспертов, является наиболее инновационной. Так, в рассматриваемом примере наибольший приоритет получила научная работа – 0,462, далее идут учебная и методическая работа с приоритетами 0,235 и 0,191 соответственно и замыкает ранжирование организационная работа с приоритетом 0,112. Далее, на нижнем уровне иерархии видно, что эксперты на первое место по инновационности поставили должность профессора с приоритетом 0,297, следом идет заведующий кафедрой с весом 0,271, далее доцент с весом 0,188, декан факультета с весом 0,149 и замыкает ранжирование преподаватель с весом 0,096.

В обратной модели экспертам предлагалось сравнить попарно между собой сначала альтернативы – должности ППС вуза, а затем для каждой из должностей сравнить попарно виды деятельности. Здесь, как в прямой иерархии, акцент в оценивании эксперты производили на инновационности каждого вида деятельности персонала вуза.

Профессор и заведующий кафедрой, по мнению экспертов, имеют одинаковые приоритеты в обратной иерархии – по 0,341 (рис. 2), далее идет декан факультета с весом 0,129, затем с небольшим отрывом доцент с весом 0,127 и замыкает ранжирование преподаватель с весом 0,061.

Рис. 2. Обратная иерархическая модель оценки персонала инновационного вуза

В результате наполнения экспертными знаниями обратной иерархии выявлено, что учебная работа имеет по приоритетности некоторое преимущество перед остальными видами деятельности в вузе, ее вес 0,293 ненамного превышает вес научной работы – 0,249, далее, как и по результатам прямой иерархии, идет методическая работа с весом 0,244 и замыкает линейку ранжирования организационная работа с весом 0,213.

Сравнивая результаты оценок векторов должностей ППС вуза и видов их деятельности, полученных по прямой и обратной иерархической модели, можно заключить, что эксперты существенно корректируют свои суждения об относительной значимости групп критериев, следовательно, помимо прямой иерархии, им необходимо также предъявлять обратную иерархию.

На рис. 3 показано распределение приоритетов оценки персонала инновационного вуза по сетевой модели. Видно, что наивысший приоритет имеет должность профессора – 0,266. С небольшим отрывом далее идет заведующий кафедрой с приоритетом 0,259, далее доцент – приоритет 0,193, декан факультета – приоритет 0,179 и преподаватель – приоритет 0,103.

Рис. 3. Вектор приоритетов альтернатив сетевой модели оценки персонала инновационного вуза

Что касается распределения приоритетов групп критериев по сетевой модели (рис. 4), то здесь имеются некоторые отличия с аналогичным распределением приоритетов групп критериев по обратной иерархии.

Рис. 4. Вектор приоритетов групп критериев сетевой модели оценки персонала инновационного вуза

Согласно сетевой модели, по инновационной составляющей деятельности персонала вуза лидирует учебная работа – вес 0,303, далее идет методическая работа с весом 0,247, затем с небольшим отрывом научная работа с весом 0,236 и замыкает ранжирование организационная работа с весом 0,215.

Список литературы

1. Васильева Е.Ю., Граничина О.А., Трапицын С.Ю. Рейтинг преподавателей, факультетов и кафедр в вузе: Методическое пособие. СПб.: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2007.

2. Васильева Е.Ю. Оценка деятельности преподавателей в российских и зарубежных вузах: Монография. Архангельск, 2005.

3. Васильева Е.Ю., Трапицын С.Ю. Теория и практика оценки качества профессиональной деятельности профессорско-преподавательского состава вуза: Монография. СПб., 2006.

4. Трапицын С.Ю., Васильева Е.Ю. Оценка качества деятельности профессорско-преподавательского состава вуза. Высшее образование для XXI века 2005 – №4.

5. Рябова Т.М. Оценка профессиональной деятельности профессорско-преподавательского состава вузов в условиях модернизации высшего образования. Дисс. … к-та социол. наук. М., 2011.

6. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

7. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Изд-во ЛКИ, 2008.

8. Покровский А.М. Функции и пользовательский интерфейс экспертно-аналитической системы Expert Solution //, М., Экономика. Статистика. Информатика. №2, 2012.