Одной из важнейших проблем высшего образования является развитие высшей школы в ближайшем будущем и на десятки лет вперед. Эта задача связана с выбором стратегии управления высшей школой Необходимо влиять на процессы, происходящие в подсистеме профессорско-преподавательского состава. Вопрос об уровне функционирования преподавательского состава представляется центральным при анализе современного состояния и прогнозе дальнейшего развития высшей школы. Этот вопрос не раз обсуждался современными учеными [1, 2, 3].
Важную роль в функционировании и развитии высшей школы играет аспирантура как система подготовки научно-педагогических кадров высшей квалификации. Эффективно работающая аспирантура призвана обеспечивать высшую школу высококвалифицированными специалистами и это должно положительно сказываться на качестве учебно-образовательного процесса. Для выявления существующих проблем и нахождения путей их решения необходимо проанализировать систему «высшая школа – аспирантура». Эта система является открытой и нелинейной. Для ее анализа используется аппарат нелинейной динамики.
1. Оценка эффективности работы профессорско-преподавательского состава.
В своих предыдущих публикациях автор показала, что возрастная структура преподавательского состава является важной характеристикой высшей школы. Однако, наряду с ней, необходимо обращать внимание на ряд других факторов, характеризующих эффективность функционирования высшей школы. Среди таких аспектов можно выделить следующие:
* «операциональный», под которым понимается набор профессиональных знаний, педагогических умений и навыков преподавателей высшей школы;
* «эмоционально-волевой», характеризующий отношение сотрудника высшей школы к своей профессиональной деятельности, способность мобилизовать свои силы при решении профессиональных задач;
* «конгитивный», подразумевающий познавательный интерес сотрудника высшей школы в своей профессиональной области;
* «мотивационный», определяющий мотивации и предпосылки, способствующие эффективной работе сотрудника высшей школы в своей профессиональной и научной работе.
Отметим несколько основных проблем высшей школы. Прежде всего – недостаток финансирования и отток высококвалифицированных кадров из системы «высшая школа». Наряду с этим, наблюдается «скрытый» отток кадров: формально преподаватель числится сотрудником вуза, но фактически он не рассматривает свою деятельность в высшей школе как основную, имеет низкую мотивацию к работе в научной и в преподавательской сферах. Он зарабатывает себе на жизнь на «стороне». «Скрытый» отток кадров не поддается анализу, поскольку отсутствуют статистические данные и трудно формализовать и измерить величины, связанные с оттоком в профессиональной сфере.
Наиболее просто оценить операциональный аспект. Его можно охарактеризовать рядом формальных показателей сотрудника за определенный промежуток времени. Нужно выбрать критерии, которые наиболее полно количественно характеризуют состояние профессорско-преподавательского состава высшей школы и поддавались бы статистическому сбору.
Выберем критерии, которые могут быть положены в основу количественной оценки операционального компонента деятельности преподавателя, с помощью которых можно оценить важные характеристики эффективной деятельности преподавателей. Качественная модель была построена в работе [3]. В ней обоснована необходимость учета таких факторов как активность и накопленный потенциал профессорско-преподавательского состава. Анализ этой модели показал, что учет эффективности работы высшей школы и аспирантуры является важной задачей. Из результатов моделирования следует, непосредственная связь между состоянием профессорско-преподавательского состава и уровнем готовности выпускников и аспирантов к профессиональной деятельности.
2. Методика измерения операционального компонента готовности сотрудника высшей школы к профессиональной деятельности.
В работе [3] выработаны критерии, которые дают возможность провести количественную оценку научно-образовательной деятельности большой группы людей, то есть всего профессорско-преподавательского состава университета.
Отметим несколько очевидных факторов:
1) наличие ученых степеней кандидата и доктора наук у сотруников высшей школы является показателем качества их работы;
2) характеристикой эффективности деятельности служат количество публикаций, участие в конференциях и научных группах;
3) необходимо характеризовать определенными величинами качество учебно работы, научный и образовательный менеджмент.
В совокупности перечисленные факторы дают полную и объективную картину набора профессиональных знаний, педагогических умений и навыков преподавателя высшей школы. В работе [3] был введен показатель активности преподавателя, характеризующий степень его вовлеченности в научно-педагогическую деятельность. Кроме того, был определен потенциал преподавателя, который можно рассматривать как совокупность его формальных достижений.
Для оценки операционального элемента готовности специалиста высшей школы, который характеризовал бы эффективность работы и активность преподавателя, В Пензенском государственном университете существует рейтинговая система преподавателя. При его разработке была поставлена задача количественно оценить следующие направления профессиональной деятельности вуза:
● учебная нагрузка (лекционные часы, семинарские и практические занятия, руководство аспирантами, дипломными и курсовыми работами);
● учебно-педагогическая, методическая и организационно-педагогическая работа (участие в различных формах организационно-педагогической деятельности, организация конференций, семинаров);
● научные показатели (количество опубликованных статей, число грантов и НИР, в которых принимает участие преподаватель).
Рассмотрим каждую из категорий деятельности преподавателя, отраженную в рейтинге.
Учебная нагрузка. Эта категория наиболее простая. При расчете рейтинга учебной нагрузки учитывается неравноценная трудоемкость различных видов занятий. Один час лекций оценен в пять раз выше, чем один час практических занятий, а час семинарских занятий – в два раза выше часа практических занятий.
Учебно-педагогическая, методическая и организационно-педагогическая работа. Эта категория отражает организационную работу, проводимую преподавателем, и направленную на организацию, координацию и модернизацию учебного процесса. К этой же категорию относится деятельность, связанная с организацией конференций, олимпиад и так далее. Рассматриваемая категория характеризует активность преподавателей и их деятельность на административных должностях.
Научно-квалификационные показатели. Данная категория характеризует наличие у преподавателей высшей школы ученых степеней (кандидат наук, доктор наук), ученых званий (доцент, профессор), почетных званий (Заслуженный деятель науки РФ, Заслуженный изобретатель).
Научные показатели. К научным показателям относятся публикации в отечественных и зарубежных научных журналах, написание и издание книг, участие в научных грантах и хоздоговорных работах.
Скрытый отток кадров находит свое отражение в научных показателях. Действительно, если преподаватель тратит свое время на получение денег в других местах, то научные показатели страдают в первую очередь. У такого преподавателя перестают появляться научные статьи, учебно-методические пособия, он не принимает участие в научных грантах и, в результате, сумма баллов у него незначительная.
Итак, центральным моментом рассмотрения являются научные показатели профессорско-преподавательского состава высшей школы. По этим данным можно судить о научной деятельности преподавателей и о состоянии высшей школы в целом. Высокие баллы свидетельствуют о заинтересованности преподавателей в своей работе и об их высокой активности. Низкие показатели служат тревожным сигналом о том, что отсутствует заинтересованность преподавателей в своей деятельности, что негативно влияет на проведение современных научных исследований. Таким образом, при описании результатов исследования нужно обратить особое внимание на две основные категории: «учебная работа» и «научные показатели». Они наиболее четко характеризуют состояние профессорско-преподавательского состава высшей школы.
3. Вероятностная модель состояния профессорско-преподавательского состава университета.
В основу выделения характерных групп внутри преподавательского состава положено «должностное» деление, которое подсказывается структурой штатного расписания высшего учебного заведения. Распределим результаты рейтинга по возрастным категориям и изучим активность каждой группы:
– ассистенты и старшие преподаватели (отношение численности этой группы к общему числу преподавателей, составило 25 %);
– доценты (их относительная численность составила 54 %);
– профессора (21 %).
При делении по должностям неявно учитывается возрастная структура преподавательского состава университета, которая представлена в таблице.
Возрастная стратификация преподавателей ПГУ
|
Возрастная категория |
Менее 30 |
От 31 до 40 |
От 41 до 50 |
От 51 до 60 |
От 61 до 70 |
Старше 71 |
|
Ассистенты и старшие преподаватели |
47,8 % |
18,2 % |
18,9 % |
8,3 % |
6,8 % |
0 % |
|
Доценты |
12,2 % |
16,4 % |
26,9 % |
19,8 % |
19,7 % |
5 % |
|
Профессора |
0 % |
1,4 % |
20,8 % |
26,4 % |
38,9 % |
12,5 % |
Из таблицы видно, что ассистенты – наиболее молодая часть профессорско-преподавательского состава, доценты и профессора – более старшая возрастная группа. Максимальное число ассистентов и старших преподавателей приходится на возраст менее 30 лет, количество доцентов распределено по возрастам более равномерно, максимальное число профессоров приходится на группу 61–70 лет.
Рассмотрим распределение учебной нагрузки по группам преподавателей. Построим вероятностную модель. Для этого необходимо распределить полный объем учебной нагрузки S, измеряемой в баллах по преподавателям, независимо от занимаемой ими должности. Nmax – общая численность преподавателей. Нагрузка распределяется по преподавателям случайным образом по ΔS баллов. Будем называть назначение нагрузки ΔS конкретному преподавателю событием. Должно произойти 
событий. Поскольку нагрузка распределяется между преподавателями случайным образом и назначение нагрузки ΔS тому или иному преподавателю является равновероятным, то вероятность того, что при распределении нагрузки ΔS, она будет назначена конкретному преподавателю, равна 
При большом числе Nmax преподавателей университета величина p будет мала. Предположим, что n событий назначения нагрузки преподавателям являются независимыми друг от друга и их число достаточно велико. Тогда вероятность того, что преподавателю за n событий будет назначено k «частей» учебной нагрузки, то ΔS определяется распределением Пуассона:
(1)
Суммарная нагрузка составляет kΔS баллов. Учитывая случайный характер назначения учебной нагрузки преподавателям в этой модели, можно сделать вывод о том, что число преподавателей, имеющих объем учебной нагрузки в kΔS баллов, будет определяться соотношением
(2)
Было проведено сравнение распределения (2) с распределением преподавателей по учебной нагрузке без учета профессиональной категории. Для этого были оценены объем суммарной нагрузки S = 164800 баллов и общее число сотрудников Nmax = 824. В качестве единичного объема распределяемой учебной нагрузки была принята величина S1 = 200 баллов, что соответствует примерно одному курсу лекций, читаемому один раз в неделю в течении семестра. Объем учебной нагрузки – 36 аудиторных часов. При назначении учебной нагрузки преподавателям университета происходит n = 5600 событий распределения, вероятность каждого их них p = 1,536∙10–3. Используя оценочные значения, получаем модельное распределение преподавателей по объему учебной нагрузки. Результаты показывают, что несмотря на грубые предположения о механизмах учебной нагрузки преподавательского состава, предложенная модель дает хорошее соответствие реальным статистическим данным. При моделировании не были учтены ряд факторов, которые возникают при реальном распределении учебной нагрузки. Например, в действительности осуществляется многоступенчатый процесс распределения нагрузки: сначала нагрузка распределяется по факультетам, затем по кафедрам, после этого по преподавателям. Однако, исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о том, что все преподаватели имеют примерно одинаковый объем учебной нагрузки и все преподаватели высшей школы находятся примерно в равных условиях, а распределение объема учебной нагрузки носит вероятностный характер.
Некоторая часть учебной нагрузки имеет авторский характер. Это оригинальные лекционные курсы, семинары, лабораторные работы, которые разработаны определенными преподавателями и не меняются из года в год. Однако, как следует из вероятностной модели, эти факторы не играют существенной роли, поскольку наблюдается хорошее совпадение данных экспериментального измерения нагрузки и результатов, предсказанных моделью.
Перейдем к обсуждению научных показателей преподавателей. По результатам научной работы были проведены рейтинги и на их основе сделаны распределения по группам преподавателей. Оценим степень вовлеченности преподавателей в научную работу. Для этого необходимо сопоставить число набранных баллов рейтинга с достигнутыми научными результатами. В качестве научных результатов выберем публикацию статей в реферируемой периодической печати, участие в научных грантах и научно-исследовательских работах.
Рассмотрим группу ассистентов. Более 70 % принадлежащих к этой группе сотрудников имеет 50 баллов за научную работу. Нетрудно определить, что такое число баллов можно набрать, если публиковать одну научную статью в год объемом 4–5 страниц. Очевидно, что подобные показатели оказываются очень малыми и свидетельствуют об чрезвычайно низкой научной активности молодых преподавателей. В группе доцентов 74 % имеет показатели научной деятельности менее 250 баллов в год. В группе профессоров ситуация лучше, 70 % из них набрали 600 баллов научной активности.
Полученные результаты социологического исследования распределения сотрудников по научной активности таковы, что в каждой должностной группе они хорошо описываются распределением Больцмана:
(3)
где N0 – полное число сотрудников; x – набранная преподавателем сумма баллов; T – величина, характеризующая состояние системы, в данном случае T может характеризовать активность преподавателей. Чем больше величина активности, тем большее число преподавателей имеет x баллов по категории «научная работа». Если сравнить распределение Больцмана и статистические данные, то можно сделать вывод о хорошем приближении. Подтверждением того, что распределение преподавателей по баллам внутри должностных групп подчиняется распределению Больцмана, служит тот факт, что для полученных распределений выполняются условия нормировки:
(4)
где na(x), nd(x), np(x) – нормированные распределения по баллам за научную работу ассистентов, доцентов и профессоров соответственно. Величины T для должностных групп не совпадают: для ассистентов Ta = 0,015, для групп доцентов Td = 0,033, для групп профессоров Tp = 0,1. Напрашивается вывод о том, что каждая должностная группа может характеризоваться своей собственной величиной активности, причем в группе профессоров показатель активности выше, чем у остальных двух групп. Вид распределения свидетельствует о низкой активности преподавательского состава высшей школы. Особенно сложной представляется ситуация, складывающаяся в группе молодых сотрудников (ассистентов). Это говорит о низкой мотивации вузовской молодежи к научной деятельности.
Анализ полученных данных о научной деятельности и активности профессорско-преподавательского состава показывает, что пи оценке эффективности работы высшей школы необходим учет накопленного потенциала и текущей активности преподавателей. Эти характеристики однозначно влияют на качество и уровень подготовки как дипломированных специалистов (специалистов, бакалавров, магистров) так и на кадры высшей квалификации через аспирантуру.