автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Квалиметрические методы и модели комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере

На правах рукописи

Ж/ !

005014Э5&

Рожков Николай Николаевич

КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА УСЛУГ В СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЕ

Специальность 05.02.23 - «Стандартизация и управление качеством продукции»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

1 2 мдр Ш

Санкт-Петербург 2011

005014955

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна».

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Воробьев Владимир Иванович

Доктор технических наук, профессор Козлов Владимир Николаевич

Доктор технических наук, профессор Федюккн Вениамин Константинович

Ведущая организация: Северо-Западный институт федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации»

Защита состоится20)2 года в часов па

заседании диссертационного совета ДМ 212.233.04 при Федеральном государственном бюджетом образовательном учреждении высшей» профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» по адресу: 190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» по адресу: 190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67.

Автореферат разослан « Ученый секретарь

'012 года.

Ґ/ /

диссертационного совета доктор технических наук, профессор - * Ларин В. П.

/ / // С/ /

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследовании. Услуги в таких областях, как образование, здравоохранение, сфера ЖКХ, а также услуги, оказываемые органами исполшгтельной власти, - востребованы всеми без исключения слоями населения. Уровень качества этих услуг во многом определяет социально-политический климат в стране, восприятие уровня жизни населения и эффективности государственных органов. Не случайно, что на совершенствование услуг именно в этих отраслях направлены реализуемые в России в последние годы национальные проекты, а также государственная административная реформа.

В настоящее время вопросам качества в сфере услуг уделяется самое серьезное внимание и со стороны бизнеса, заинтересованного в повышении конкурентоспособности предлагаемых услуг, и со стороны различных потребителей услуг: общества, отдельных граждан, и со стороны государства как регулятора взаимодействия заинтересованных сторон. При этом общепризнано, что задача оценки качества услуг существенно сложнее, чем аналогичная задача, решаемая для качества промышленной продукции, гак как в значительной мере затрагивает оценку субъективного восприятия со стороны потребителя.

В тех отраслях сферы услуг, где сложилась реальная конкурентная среда, комплексной оценкой качества могут служить экономические показатели фирмы-поставщика (прибыль, объем продаж, контролируемая доля рынка и т.п.).

Совершенно иной подход требуется для решения задач оценки и управления качеством услуг в социальной сфере, где экономические показатели практически не могут служить надежными индикаторами качества. Причиной тому служат слабо развитая конкуренция среди учреждений образования, здравоохранения и ЖКХ, монополизм поставщиков, регулирование тарифов со стороны государства и т. п.

При всей очевидной важности задачи комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере, используемые в настоящее время модели описания данных и методы оценивания носят ограниченный характер, рассматривая лишь конкретный вид социальных услуг с узкоотраслевых позиций. В каждой сфере социальных услуг накоплен свой арсенал методов и критериев оценки качества, применение которых для решения аналогичной задачи в других сферах, как правило, является проблематичным и малоэффективным. Применяемые методы оценки уровня качества в большинстве случаев недостаточно формализованы, описания нормативов и критериев качества нередко абстрактны, что делает их малопригодными на практике, или, напротив, носят настолько специализированный характер, что это не позволяет применять единообразные критерии к однотипным услугам.

В настоящее время практически не решена задача разработки и научного обоснования методов комплексного оценивания качества услуг в

социальной сфере, которые позволяют рассматривать эта услуги с единых позиций при помощи таких моделей описания, которые отражают их общую специфику. Очевидным требованием к таким моделям является необходимость рассматривать и учитывать как показатели, объективно характеризующие организацию-поставщика услуги и ее соответствие требованиям, установленным для данной отрасли услуг, так и показатели удовлетворенности потребителя. Последние, как правило, представлены с помощью данных, которые имеют нечисловой или нечеткий характер, что должно находить свое отражение при обосновании выбора той или иной математической модели для их описания, а также метода для их обработки и анализа.

Высказанные соображения обуславливают актуальность исследования, выполненного в данной диссертационной работе.

Степень разработанности проблемы. Проблемы построения комплексных оценок качества применительно к различным видам продукции разрабатывались во многих научных исследованиях по квалиметрии и управлению качеством. В разные годы в решение задач, связанных с этой проблематикой, внесли существенный научный вклад Г. Г. Азгальдов, Ю.П. Адлер, В.Н. Азаров, С.А. Айвазян, А. Г. Варжапетян, A.B. Гличев, О.П. Глудкин, Е.А. Горбашко, В.В. Окрепилов, А.И. Субетто, В.К. Федюкин, В.Н. Фомин, И.Ф. Шишкин и др. Общие вопросы статистических методов описания и анализа данных нечисловой природы исследованы в работах таких авторов, какБ.Г. Литвак, Б.Г. Миркин, А.И. Орлов, Ю.Н. Тюрин, Н.В. Хованов, Д.С. Шмерлинг и др. Проблемам, связанным с оценкой качества в сфере образования, посвящены публикации В.Н, Азарова, Г.А. Бачыхина, E.H. Геворкян, В.В.Глухова, В.Б.Касевича, В.Н. Козлова, Я.В. Кузьминова, В.Г. Наводнова, Г.Н. Мотовой. MB. Петропавловского, С.А. Степанова, Ю.Г. Татура, В.М. Филиппова, В.Д. Шадрикова и др. Среди работ зарубежных авторов необходимо отметить ставшие классическими в области управления качеством работы таких ученых, как Э. Деминг, Д. Джуран, К. Ишикава, А. Фейгенбаум, Д. Харрингтон, У. Шухарт и др., а также работы в области теории шкалирования и анализа нечеткой и нечисловой информации: Л. Задэ, Ч. Кумбс. И. Пфанцагль, У. Торгерсон, Т. Саати и др.

Целью диссертационной работы является разработка научно-обоснованных математических моделей описания и методов решения задач комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1) Комплексное исследование номенклатуры показателей качества услуг в социальной сфере в целях выявления присущих им специфических черт.

2) Научное обоснование принципов комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере на базе анализа существующих моделей описания и методов обработки данных.

3) Разработка и научное обоснование принципов построения комплексных оценок качества в сфере социальных услуг, допускающих использование и совместную обработку как числовой, так и нечисловой информации.

4) Разработка математических моделей, отражающих выявленную специфику исходных данных и позволяющих оценивать значимость различия уровней качества оцениваемых объектов.

5) Обоснование предложений по дальнейшему совершенствованию методов комплексной оценки при проведении аккредитации и при самооценке систем менеджмента качества вузов на базе анализа действующих моделей.

6) Разработка квапиметрических шкал для оценивания нечисловых показателей, учитываемых при комплексной оценке отдельных критериев качества деятельности вузов на базе анализа опыта образовательных систем отдельных зарубежных стран.

7) Разработка и научное обоснование критериев и метода для пересчета оценок качества результатов обучения между квалиметрическими шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования.

8) Разработка балльно-рейтннговой системы оценивания результатов обучения, учитывающей нечеткие и нечисловые данные о приоритетах отдельных видов учебной деятельности.

9) Разработка и научное обоснование общих принципов комплексной проверки соблюдения норм медико-экономических стандартов (МЭС).

10) Научное обоснование критериев сравнения уровня качества однотипных медицинских услуг, оказываемых различными лечебно-профиластическими учреждениями на основе МЭС.

11) Разработка методов комплексного оценивания субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых при лечении в условиях медицинского стационара.

Область исследовании соответствует пп.1, 2, 3, 4 специальности 05.02.23 - «Стандартизация и управление качеством продукции».

Объектом исследования являются услуги в социальной сфере, оказываемые предприятиями и организациями, финансируемыми, как правило, за счет средств государственного бюджета.

Предметом исследовании является комплексная оценка качества услуг в социальной сфере.

Методы исследования. При выполнении данного исследования использовались методы системного анализа, математического моделирования, квалиметрни, теории вероятностей и математической статистики.

Теоретическая и практическая значимость. Разработанные и научно-обоснованные в диссертационной работе методы позволяют:

осуществлять комплексную оценку качества сложного многопараметрического объекта (услуги) при наличии дополнительных, представленных в нечисловом виде, сведений о сравшггельной важности учитываемых единичных показателей;

учитывать при построении комплектных оценок как числовые, так и нечисловые показатели, в частности, характеризующие субъективное восприятие качества услуг со стороны потребителей; численно оценивать в рамках предложенной математической модели значимость различия между уровнем качества услуг, предоставляемых различными поставщиками;

производить комплексную оценку качества международной составляющей во всех основных показателях, характеризующих образовательные услуги, оказываемые высшими учебными заведениями;

вносить необходимые коррективы в модели, используемые при аккредитации и при комплексной самооценке деятельности вузов, в целях более гибкого учета сравнительной важности отдельных критериев и их составляющих показателей;

разрабатывать балльно-рейтинговые системы оценивания, позволяющие учитывать для каждой конкретной дисциплины те или иные приоритеты относительно оцениваемых видов деятельности учащегося;

осуществлять комплексную проверку соблюдения требований медико-экономических стандартов в отношении показателей, характеризующих качество медицинских услуг, оказываемых пациентам;

осуществлять комплексную оценку воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых им при лечении в условиях медицинского стационара, а также выявлять сильные и слабые составляющие среди учитываемых показателей.

Научная новизна выполненных исследований состоит в том, что:

• разработаны модели комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере, применение которых обосновано спецификой показателей, характеризующих качество этих услуг;

• предложен единый подход к комплексному оцениванию качества социальных услуг, относящихся к различным отраслям с выделением показателей: а) указывающих на степень соответствия организации-поставщика услуги установленным дня данной отрасли нормативам и требованиям, б) характеризующих восприятие качества услуги со стороны потребителей.

• разработан и обоснован метод, позволяющий при комплексном оценивании учитывать информацию, представленную в виде нечетких и нечисловых данных;

• разработаны и апробированы конкретные квалиметрические методы, направленные на решение задач, возникающих, в частности:

- при оценке уровня качества международной деятельности высших учебных заведении.

- при построении батльно-рейтинговых систем оценивания результатов обучения,

- при проверке соблюдения нормативов медико-экономических стандартов,

- при комплексном оценивании воспринимаемого пациентами качества оказываемых им медицинских услуг.

Основные результаты и выводы, выносимые на защиту.

1) Показано, что одной из отличительных черт услуг в социальной сфере является отсутствие явно выраженного индикатора качества, связанное с недостаточной развитостью рынка и конкуренции между поставщиками услуг в указанных сферах, административными ограничениями, регулированием тарифов и т.п.

2) Научно обосновано для услуг в социальной сфере приоритетное значение показателей восприятия качества услуги со стороны потребителей. Показано, что модель комплексного оценивания должна также учитывать показатели, характеризующие соответствие организации-поставщика услуг установленных! для данной отрасли нормативам н требованиям.

3) Установлено, что применяемые в настоящее время методы оценивания и управления качеством услуг в социальной сфере практически не учитывают квалимегрическую специфику исходных данных и как правило носят узкоотраслевой характер. Обоснована необходимость разработки математических моделей, ориентированных на описание и обработку данных о качестве услуг в социальной сфере и допускающих совместную обработку данных как числовой, так и нечисловой природы.

4) Разработана методика построения и оценивания комплексного показателя качества, основанная на линейной свертке показателей с рандомизированными весовыми коэффициентами, опирающаяся на свойства стохастических процессов Дирихле и их дискретных аналогов на целочисленных решетках.

5) Решена в явном виде задача о достоверности стохастического доминирования одного из сравниваемых объектов над другим по уровню их комплексного показателя качества, построенного с использованием модели, основанной на рандомизации весов.

6) Разработай метод обработки данных о нечисловых показателях качества услуг, использующий рандомизацию числовых меток, сопоставляемых пунктам порядковой квалиметрической шкалы, по которой оцениваются эти показатели.

7) Обоснована необходимость учета международной составляющей во всех видах деятельности вуза при комплексной оценке качества предоставляемых им образовательных услуг. Произведен сравнительный анализ номенклатуры показателей, используемых для этих целей в образовательных системах ряда стран Европы.

8) Предложена методика совершенствования модели комплексной самооценки, используемой на сегодня вузами РФ, основанная на разработанных в работе моделях рандомизации. Методика позволяет учитывать различные дополнительные ограничения относительно приоритетов отдельных критериев самооценки, выраженные в нечеткой и в нечисловой форме.

9) Предложен набор индикаторов для оценки качества международной составляющей при оказании образовательных услуг, разработанный с учетом опыта систем образования ряда зарубежных стран.

10) Разработана методика формализации и учета особенности выбранной вузом стратегии развития международной деятельности в модели комплексной оценки качества.

11) Предложены критерии, позволяющие осуществлять перевод оценок качества результатов обучения между квалиметрическимн шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования. Показаны сходства, различия, а также преимущества предложенного метода относительно применяемого в рамках Болонского процесса метода, основанного на шкале ЕСТв.

12) Разработан метод построения балльно-рейтннговой системы оценивания, опирающийся на имеющийся в различных вузах практический опыт и использующий при этом модель рандомизации, что позволяет более гибко учитывать специфику осваиваемых образовательных программ и набор формируемых у обучающихся компетенций.

13) Предложена модель построения и оценки итогового показателя качества медицинских услуг, включающего как оценку субъективно воспринимаемого качества со стороны потребителя (пациента), так и степень соответствия поставщика услуг установленным требованиям и нормам.

14) Разработан метод комплексной проверки соблюдения норм медико-экономических стандартов (МЭС), имеющий практическое значение при взаимодействии медицинских учреждений и страховых компаний. Предложен критерий сравнения уровня качества однотипных медицинских услуг, оказываемых различными лечебно-профилактическими учреждениями, базирующийся на включаемых в МЭС показателях качества.

15) Разработан и апробирован метод оценки субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых в процессе лечения в условиях медицинского стационара.

Внедрение результатов. Результаты исследований, выполненных в

диссертационной работе, были использованы:

• в ходе выполнения Государственного контракта № П607 от 06.09.07 г. «Разработка индикаторов и методики оценки деятельности вузов по внедрению рекомендаций Болонского процесса в части признания

документов об образованна» в рамках Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы. (Задача И: «Развитие системы обеспечения качества образовательных услуг»);

• при разработке и апробации новых медико-экономических стандартов в ряде лечебно-профилактических учреждений г. Санкт-Петербурга:

Детская Городская Клиническая Больница № 5 им. Н.Ф. Филатова,

Некоммерческое партнерство «Профессиональная медицина», Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова (отд. сосудистой хирургии);

• предприятиями и организациями жилищно-коммунального комплекса г. Санкт-Петербурга при анализе данных об обеспеченности услугами ЖКХ и их качестве в муниципальных округах и районах:

ООО Жилкомсервис № 1 Невского района г. Санкт-Петербурга, Ассоциация ТСЖ Фрунзенского района г. Санкт-Петербурга;

• при разработке и внедрении балльно-рейтинговой системы оценки качества результатов обучения - отделом менеджмента качества образования Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна;

• в работе Центра сертификации продукции легкой промышленности «Универс-Тест» - при использовании статистических методов контроля качества в ходе проведения сертификации продукции;

• Результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы внедрены также в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна (на кафедре математики) для дисциплин «Статистические методы контроля качества», «Квалиметрия», «Управление качеством» для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению подготовки 221700.62 - «Стандартизация и метрология», а также по специальности 200503.65 - «Стандартизация и сертификация».

Апробация работы. Основные результаты исследования, выполненного в диссертационной работе, неоднократно докладывались и обсуждались на семинарах и конференциях: на IV Всесоюзной школе-семинаре «Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание» (Одесса, 1991 г.); на международной конференции «Интернационализация высшего образования и научных исследований в XXI веке. Роль технических университетов» (СПб, 1999г.); на международной конференции «Высокие интеллектуальные технологии образования и науки» (СПб, 1999 г.); на Международной конференции «Проблемы и перспективы интеграции российской и европейской систем образования» (СПб, 2004 г.); на VII Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания (Смирновские чтения)» (СПб, 2008 г.); на постоянно действующем семинаре кафедры математики и информатики Северо-Западного института Российской

академии народного хозяйства при Президенте РФ (СПб, 2008, 2010, 2011 гг.); на 1-й и на 4-й Всероссийских научно-практических конференциях «Менеджмент качества в образовании» (СПб, 2008, 2011 гг.); на семинаре-совещании НП «Профессиональная медицина» (СПб, 2010); на научно-методическом семинаре кафедры математики СПбГУТД (СПб, 2011); на 1-й, 2-й и 3-й Международных конференциях «Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы» (СПб, 2009 -2011 гг.).

Публикации. По результатам исследований, выполненных в диссертации, опубликовано 42 работы, включая 12 публикаций в рецензируемых научных журналах, входящих в Перечень изданий, рекомендуемых ВАК, 1 научную монографию (12,5 печ.л.) и 3 учебные пособия с грифом УМО (свыше 8 печ,л. каждое).

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав основного содержания, заключения, списка использованных литературных источников, насчитывающего 226 наименований, а также 9 приложений. Основной текст диссертации изложен на 319 стр. машинописного текста, содержит 16 рисунков и 35 таблиц.

11. СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Во введения раскрыта и обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулирована его цель, определены основные задачи, а также обоснованы методы, применяемые в дальнейшем исследовании.

Первая глава содержит описание и анализ основных понятий, используемых в дальнейшем исследовании, включая такие категории, как «качество», «услуга», «услуги в социальной сфере» и т.п. В соответствии с ГОСТ Р ИСО 9000-2008 услуги в социальной сфере следует отнести к видам «деятельности, осуществляемой на основе поставленной потребителем нематериальной продукции». Выявлены характерные отличия задач по оценке и управлению качеством применительно к услугам в социальной сфере, в которых итоговый показатель качества не может быть отождествлен ни с одним из экономических показателей. Показано, что такой итоговый показатель должен отражать две основные составляющие:

1) показатели, характеризующие степень соответствия организации-поставщика услуг установленным для дайной отрасли нормативам и требованиям,

2) показатели восприятия качества услуги со стороны потребителей. Отмечено, что действующие отраслевые методы оценки качества услуг

(критерии лицензирования, модели сертификации учреждений-поставщиков услуг, их государственной аккредитации и т.п.) главным образом отражают уровень соответствия требованиям, которые определены внутри соответствующей отрасли, то есть учитывают в первую очередь показатели, относящиеся к первой из двух названных составляющих. Степень

удовлетворенности потребителя услуг при этом практически мало учитывается в существующих в каждой отрасли моделях комплексной оценки. В то же время для услуг в социальной сфере показатели, относящиеся ко второй из названных групп, должны иметь приоритетное значение, так как именно они отражают реакцию конечного потребителя и служат главным источником осуществления обратной связи при управлении качеством.

Выявление сходной структуры показателей, характеризующих качество различных услуг в социальной сфере, наличие в ней одинаковых по смыслу составляющих, позволяет сделать вывод об обоснованности общего подхода к задаче комплексного оценивания качества для всех видов таких услуг, базирующегося на единообразной математической модели и использовании унифицированных методов анализа и построения итоговой оценки.

Вторая глава посвящена обзору и анализу существующих на данный момент подходов к задачам комплексной оценки показателей, в частности, математических методов и моделей, применяемых для построения комплексных показателей качества в различных отраслях производства и сферы услуг.

Проведенный анализ позволяет выделить среди них следующие два класса;

1) модели и методы описания исходных данных о качестве объектов, направленные на их представление в формализованном виде при максимально возможном сохранении всей содержащейся в них информации;

2) методы обработки данных в целях анализа и принятия управленческих решений, связанных с оценкой качества объектов. Целесообразность выделения и отдельного рассмотрения моделей,

составляющих класс 1, обусловлена спецификой задач по оценке и управлению качеством услуг, где существенную роль играют нечисловые показатели, оцениваемые субъективно. Очевидно, что методы обработки и анализа (класс 2) должны опираться на модели описания данных (класс 1).

Отмечены и рассмотрены преимущества и недостатки применения при комплексной оценке качества услуг, в частности, таких моделей и методов, как:

A) репрезенпщионная теория измерений, вводящая строго определенные понятия «шкалы», «измерения», «класса допустимых преобразований» и т.д.;

Б) методы метрического и неметрического шкалирования;

B) теория нечетких множеств;

Г) анализ экспертных оценок (ранжировок, оценок в баллах, парных сравнений);

Д) методы многомерного статистического анализа (корреляционный анализ, метод главных компонент, анализ канонических корреляций); Е) анализ иерархий (метод Т. Саати);

и

Ж) модель 5ЕЮЮиА1 и ряд близких по смыслу моделей построения комплексной оценки качества (САР-модели К. Гронроуса и т.п.)

Сделан вывод о том, что практически все из рассматриваемых методов ориентированы на анализ либо числовых показателей, либо показателей, оцениваемых в нечисловой форме. Тем самым обоснована целесообразность разработки математических моделей, допускающих совместную обработку данных как числовой, так и нечисловой природы, и специфически направленных на описание и обработку данных о качестве услуг в социальной сфере.

В третьей главе подробно описываются и разрабатываются математические модели, предлагаемые в качестве основного инструмента достижения цели исследования, и объединяемые общим принципом построения, базирующимся на понятии рандомизации.

В основе моделей лежит понятие стохастического процесса Дирихле, сечениями которого служат неотрицательные случайные величины Р„, имеющие для любых т = I, 2, ...конечномерные распределения, плотность которых равна:

/(р[,...,рт;а^ат) = П ра/'1 (1)

ППа,)

для всех положительных /?ь ..., рт. таких, что: р\ +...+ рт = 1, и равна нулю при всех прочих рь- м Рт-, где а),..., ая - произвольные положительные константы.

В контексте данной работы модели рандомизации используются двумя различными способами:

I) как модель неопределенности выбора весовых коэффициентов при линейной свертке показателей, когда комплексная оценка качества услуга осуществляется при помощи показателя вычисляемого как линейная свертка непосредственно измеряемых или оцениваемых единичных показателей А'),..., Хт\

0 = р|.Г,+ЛЛ;+...+/;тЛ'и (2)

с положительными весовыми коэффициентами ри ---Рт нормированными таким образом, что р\ +...+ рт = 1. Сведения о сравнительной важности отдельных показателей обычно учитываются путем выбора тех или иных значений весов рх,..., р„. Однако на практике эти сведения, как правило, представлены лишь в виде нечеткой информации, недостаточной для их однозначного выбора.

Имеющая место объективная неопределенность выбора весов моделируется путем задания распределения Дирихле (1) на всем множестве их допустимых значений, которое в общем случае образует единичный симплекс в т-мерном пространстве.

Как следует из свойств распределения Дирихле, каждый из рандомизированных весовых коэффициентов /', будет подчиняться бета-распределенню, обозначаемому как Р(а„ ао - а,), с плотностью

¿СРЖ.оь -Ч) =т—--гА^О-л)0^". (3)

1(а,)Г{сх0-а1)

где ао = а(+...+ . Это позволяет находить их математические ожидания, дисперсии, ковариации н тд. Как следствие, в рамках данной модели а сам комплексный показатель О вида (2) становится случайной величиной, т.е. является рандтюирштным комплексным показателем, функцию распределения которого Р(0 /) можно выразить как интеграл от выражения (I), взятый по пересечению единичного симплекса и полупространства:

+ р-Х2 +Р,Л„< I. (4)

Предлагаемая математическая модель позволяет при комплексном оценивании качества учитывать самый широкий класс ограничений, в частости, представленных в виде вербальных суждений, например: «показатель А', более значим для качества данной услуги, чем показатель Л\», или в виде нечетких ограничений, например: «вклад показателя А) составляет не менее 20%». Формализация любых таких требований достигается заданием ограничении на рандомизированные веса с помощью неравенств, которые должны выполняться с вероятностью единица (неравенств вида:или во втором случае: р, > 0.2).

Отсутствие каких-либо ограничений предлагается моделировать при помощи равномерного распределения на множестве всех допустимых наборов весов, которое является частным случаем (1) при сц 1.

При указанных условиях решена задача о сравнении качества двух и более оцениваемых объектов, которая в рамках данной модели приобретает стохастический характер. Если объекты «А» и «В» характеризуются своими значениями: Од и Ов рандомизированного комплексного показателя, вычисляемого согласно (2), то в качестве критерия сравнения предлагается использовать вероятность стохастического доминирования одного объекта над другим, то есть вероятность выполнения неравенства: Од > О». Эта вероятность была найдена в явном виде на основе свойств обобщенного распределения Эрланга:

, Сд У '<Л Уг

^>а)=нг 2ХХ- ' ,-> (5)

'" '(Л-гЛ) п

где: Д, = ЛЧ"(В) - ЛЧ"(Л) - для всех индексов ¡, для которых: Л^в^А^д) (для показателей, по которым «В» превосходит «А», их число -/■);

5, = .^-"(В) - лпя всех индексов у, для которых: ,1*%) <

(для показателей, по которым «А» превосходит «В», их число - л).

Если указанная вероятность пре посходит некоторый заданный пороговый уровень7:

Р(Оа><}В)>У, (6)

то можно сделать вывод о значимом стохастическом доминированииобъекта «А» над объектом «В» по всему комплексу оцениваемых показателей.

В работе предложен дискретный аналог модели рандомизации весовых коэффициентов. Пусть каждый из весовых коэффициентов может принимать только конечное число возможных значений, составляющих множество

{О, л'1,(и-Ш-1,1}, (7)

где п - произвольное целое число, определяемое требуемой точностью оценки. Пусть нечеткие ограничения относительно весов заданы с помощью неравенств вида: /?, > с/,, где все 4 - неотрицательные числа, принадлежащие множеству (7). Неопределенность выбора конкретного набора весов моделируется при помощи задания равномерного распределения на конечном множестве наборов весов, оставшихся в числе допустимых. Каждый такой набор может быть выбран с одинаковой вероятностью, равной [Л'„(с1)]"', где

(п+т-пЦ.

) ю

- общее число допустимых наборов весов, О0 .

1,1

Найдены в явном виде одномерные распределения для рандомизированных весов Р,

/n-j~tЮ(! +«5?. +т-2

т-2

(9)

а также конечномерные распределения для произвольного подмножества весов Р(7,Х Р(/2).....Р(1 а) ДОЯ любых к<т:

Р(т; п; ..., ir.ji---.jt) = Р(Р('|)=71 »'\ .... /'('*) =/* п') =

I ) (Ю)

В частных случаях, когда при всех / = 1,..., т: а) </, = 0 и б) с/, = и"1, случайные величины Р, сходятся при п —► оо по функции распределения к случайным величинам Л/, совместное распределение которых есть распределение Дирихле с параметрами О] =...= аот ~ 1. При этом каждая Л", подчиняется бета-распределению р(1, т-\) вида (3).

В случае, когда присутствуют нечеткие ограничения, т.е. 4 могут принимать произвольные значения, — также выполнен предельный переход

14

при п —> -х п показано, что рандомизированные веса Р, сходятся (в указанном смысле) к случайным величинам 2„ определяемым из соотношения:

1М+0-¡ХМ. (И)

Это служит обоснованием непосредственного использования величин '/., в качестве рандомизированных весов в модели комплексного оценивания (2) при произвольных нечетких ограничениях.

В случае, когда дополнительные ограничения описываются с помощью выполняемых с вероятностью единица неравенств:

/>,</>;< ... </>,„, (12)

означающих, что множество единичных показателей качества, учитываемых в (2), линейно упорядочено по степени их важности, модель комплексного оценивания сводится к рассмотренной ранее. Это достигается с помощью линейного преобразования:

Р = С-Р' (13)

вектора весовых коэффициентов (Р,, яри помощи матрицы С,

элементы которой имеют вид:

[(от-7 + 1)"1, ¡>j

М 0 /<, <М>

При этом для вектора новых весов Р" справедливы все полученные ранее соотношения, когда ограничения отсутствуют.

II) Метод рандомизации можно использовать при построении модели неопределенности выбора числовых значений, сопоставляемых различным уровням качества для показателей, измеряемых в порядковой шкале. Рассматриваются показатели, возможные значения которых составляют множество Б = {.У0, .">!,...хт } нечисловых объектов (пунктов порядковой шкалы - различимых уровнен показателя качества), которые пронумерованы согласно заданному на Б отношению строгого линейного порядка. При анализе данных о показателях такого рода, выполняемом совместно с данными о показателях, измеряемых в числовой форме, возникает необходимость закодировать градации шкалы 8 с помощью числовых значений: Ло, дг(, ..., х,„, определяемых согласно правилу/, так что х, Заменив сами градации их порядковыми номерами, введя условие нормировки: у(0) = 0, Дт) ~ 1, потребуем, чтобы все значения Л¡) принадлежали множеству (7). Тем самым выбор кодировки пунктов порядковой шкалы сводится к выбору монотонно возрастающей траектории

О =Д0) </!)<.. .<Дш-1) <//») - 1, (15)

заданной на целочисленной решетке тхп. Общее чисто таких траекторий будет равно

'и-1

При отсутствии дополнительных условий об уровнях качества, отвечающих тем или иным пунктам порядковой шкапы, все эта траектории в равной мере допустимы. Это обосновывает выбор равномерного распределения на данном множестве в качестве модели выбора кодировки. За счет такой рандомизации значения Д>) рассматриваются как случайные величины /(/)• При отсутствии дополнительных ограничений /(/) подчиняются отрицательному гипергеометрическому распределению вида:

а сама траектория (15) может рассматриваться как реализация марковского случайного процесса. Последнее свойство, а также полученные в явном виде условные распределения:

V п п) ут-1х-\) ^ /,-/,-

позволяют находить и любые конечномерные распределения величин /(/).

При переходе к пределу при п ос случайные величины /(/) сходятся к величинам р(г), каждая ю которых подчиняется бета-распределению р(7, т/) с плотностью распределения вида(З), а совокупность:

('г) .^(4)-ЙЛ))-1-^)

подчиняется распределению Дирихле вида (1) с параметрами:

а, =/,, а2 = »2-/1,... = кл, ат = т- /к (19)

Величины /(() в случае дискретной модели, как и величины $и) в случае непрерывной модели, непосредственно используются для кодировки пунктов имеющейся порядковой шкалы, когда дополнительные ограничения относительно рассматриваемой порядковой шкалы отсутствуют.

В работе также рассмотрен более общий случай, когда присутствуют дополнительные условия, выраженные в виде нечисловых или нечетких ограничений, как, например: высший уровень качества (в«) намного отличается от всех остальных или: различие между «отлично» (53) и «хорошо» (эг) меньше, чем различие между «удовлетворительно» (Б|) а «неудовлетворительно» ($о). Такие условия могут быть формализованы при помощи неравенств вида: р, > <1„ относительно разностей

/>.-=/('')-ДМ) (20)

имеющих смысл приращений траекторий (15), и для которых, как показано в данной главе, при их рандомизации будут справедливы результаты (8) - (И).

16

Это позволило полуЧ1111, в явном виде одномерные и условные распределения рандомизированных величин /О)

п-^-Щ +и0+'»-'| _1Т'(Л +1.'1)+'2 -') -Й'п-Л- Щ +1,т)+т~12 -Г т-/,-1 ] ( /г-('1-1 } т-1г-1

(22)

В (21) и (22), которые служат обобщениями для, соответственно, (17) и (18), использованы следующие обозначения:

</о=2>,<1 ; 1Хр, ф = »¿4, А> = то/о = Д1, и»), (23)

где значения </, принадлежат множеству (7).

Показано, что при переходе к непрерывной модели путем предельного перехода при Я 00 случайные величины /(;') сходятся (по функции распределения) к величинам £(0, приращения которых имеют то же распределение Дирихле, что и величины (11).

Рассмотрена также наиболее общая ситуация, когда указанные приращения величин соподчиняются распределению Дирихле (1) с произвольными значениями параметров си,..., «„,. Используя обозначения для частичных сумм последовательно взятых параметров распределения Дирихле (1):

а<р,</) = ар+ ...+ а,,, <ю = а( 1,/«), (24)

где р < </, на основе известных свойств распределения Дирихле показано, что для любой пары индексов и, / выполнено:

Ни+О

!р(и + и) - ¡¡>(и)

Р(а(1, и), а(и+1, и+ф (25)

Р(а(и+1, //+»•), а(и+н-+1,»+/)) (26)

что позволяет находить распределения величин, получаемых при ряде арифметических действий с величинами ¿5(0. Это допускает использование рандомизированных показателей при совместной обработке данных, когда одна часть показателей, характеризующих качество объекта, носит числовой, а другая - нечисловой характер.

Обоснованием адекватности применения разработанных и описанных в главе 3 математических моделей, используемых для оценки качества услуг, служит специфика исходных данных: наличие показателей, не представимых в числовой форме, наличие условий и ограничений, выраженных в нечеткой н нечисловой форме, а также необходимость совместной обработки данных,

17

имеющих как числовую, так и нечисловую природу. Использование разработанных моделей позволяет учесть при комплексной оценке качества услуг весь спектр имеющихся априорных данных, которые в большинстве применяемых на сегодня методов остаются не востребованными.

В четвертой главе изложены конкретные примеры применения построенных моделей в задачах комплексной оценки качества образовательных услуг.

1) Произведен анализ множества основных потребителей образовательных услуг, среди которых выделены категории: 1) отдельные граждане, (обучающиеся в вузе студенты, слушатели, аспиранты): 2) работодатели и их объединения; 3) государство как учредитель государственных образовательных учреждений и как гарант выполнения общих требований к качеству образования путем лицензирования образовательной деятельности и аккредитации всех осуществляющих ее образовательных учреждений; 4) общество в целом (представленное общественными организациями, профессиональными объединениями, средствами массовой информации и т.п.). Показано, что комплексная оценка качества, осуществляемая с позиций каждой из перечисленных категорий, должна описываться на основе моделей, учитывающих специфику приоритетов этой категории потребителей. Отмечено также, что образование может рассматриваться с двух возможных позиций: как общественное благо, уровень качества которого призваны гарантировать общество и государство, или как один из видов социальных услуг, когда имеет место рынок услуг с присущими рынку конкуренцией и отношениями поставщик-потребитель. Системы приоритетов относительно показателей, характеризующих качество, при указанных двух подходах должны существенным образом различаться.

Итересы отдельных потребителей образовательных услуг, оказываемых вузами, в частности, работодателей, слабо представлены в существующей системе комплексного оценивания качества, поскольку набор показателей, включаемых в аккредитационные требования и в модели самооценки, в недостаточной мере направлен на оценку качества результатов обучения. Как в ходе государственной аккредитации, так и при комплексной самооценке объекта» оценки качества является вуз. В то же время реальным потребителем выпускаемой вузами «продукции» (образованных людей), безусловно, является бизнес (т.е. работодатель), который оценивает качество (знаний, навыков, компетенций) отдельного выпускника.

На основе проведенного в работе анализа сложившейся практики и законодательной базы (в частности, Федерапьного закона РФ от 01.12.07 № 307-ФЭ), сделан вывод о том, что оценка качества с позиций работодателя, где объектом оценивания являлись бы профессиональные качества конкретных специалистов, - не может быть осуществлена в рачках существующей системы аккредитации образовательных учреждений, где эти специалисты получили свое профессиональное образование, какие бы новые

показатели ни включались в эту систему. Имеющиеся на сегодня формы участия работодателя позволяют оказывать корректирующие воздействия на процесс оказания образовательных услуг, но не дают информации об оценке работодателем достигнутого уровня качества. В качестве одного из возможных решений этой проблемы предлагается схема профессионального признания, осуществляемая еаморегулируемыми организациями (СРО), устанавливающими свои критерии и процедуру комплексного оценивания.

II) На основе разработанного в главе 3 метода рандомизации предлагается ряд модификации применяемой вузами в настоящее время методики самооценки, основанной на модели совершенствования деятельности вуза в области менеджмента качества. В рамках действующей на сегодня модели девять учитываемых в методике самооценки основных кр1ггернев (разбитых на критерии группы «возможности», и критерии группы «результаты») оцениваются по специально разработанным квалиметрическим шкалам. Согласно действующей методике, численная оценка уровня качества по каждому критерию ищется в виде линейной свертки вида (2) составляющих показателей и подкритериев с весовыми коэффициентами, значения которых фиксированы в рекомендациях по применению модели самооценки. Проведенное пилотное исследование показало, что оценки весов, «назначаемые» различным подкритериям самими вузами, далеко не всегда близки к указанным в рекомендациях. При этом вузы придерживаются разных приоритетои относительно сравнительной важности отдельных подкритериев. Это служит дополнительным обоснованием модификации модели самооценки с использованием предлагаемых в диссертации методов рандомизации.

Предлагаемые модификации модели самооценки позволяют отказаться от жесткого фиксирования весовых коэффициентов, так как охватывают все многообразие их допустимых наборов и тем самым снимают вопрос о том, почему веса были выбраны именно такими, а не другими. При этом учет различных ограничений позволяет разрабатывать различные модели самооценки применительно к вузам различных категорий (например, различным по профилю: художественные, технические, медицинские и т.п.).

Возможности предлагаемого метода продемонстрированы на примере данных об оценках пяти вузов, условно обозначаемых, как V;, по

критерию №4 «Ресурсы и партнеры», состоящему из следующих пята подкритериев:

4.1. Управление финансовыми ресурсами

4.2. Управление материальными ресурсами

4.3. Управление 'эффективностью технологий обучения и контроля знаний

4.4. Управление информационными ресурсами

4.5. Взаимодействие с внешними партнерами

Исходные данные о значениях подкритериев представлены в табл. 1.

Таблица 1. Значения составляющих критерия № 4 для пяти вузов

вуз Подкритерии Критерий Л4

Ло А-4.4 А',.5

V, 8 7 4 з 4 5.2

3 2 5 7 7 4.8

V, 2 5 9 4 6 5.2

V* 6 3 4 8 4,8

4 6 3 9 3 5,0

В случае равноправия всех пяти подкритериев Л^ь-До различия в уровне качества по критерию №>4 между всеми пятью вузами является незначимым. Вместе с тем, если учесть мнение ряда вузов, что подкритерии «4.1» и «4.3» являются более важными, чем три остальных подкритерия, и применить рандомизацию весовых коэффициентов с учетом неравенств, вытекающих из данного ограничения-.

РУ(4)>Р2(4\ Рг№>1Ъ(4\

р,т>рЛ (27)

Рг(4)>РЛ

- то разброс рандомизированного показателя (в данном случае - критерия №4 ) выглядит так, как показано на рис. 1а.

83 « «4

VI 42 \п У5

м « 43 1!

VI У2 УЗ У4 У5

Рис. I. Диаграммы разброса рандомизированных значений критерия №4 а - с учетом ограничения 1 б - с учетом ограничения 2

При этом различия по уровню критерия №4, оцененные с помощью вероятности стохастического доминирования (5), становятся значимыми между ву зами Л' ,и \\, и У5, а также V-, и У2.

Если же принять другое ограничение, также выраженное в нечисловой форме: подкритерин «4.4» более важен по сравнению с подкритериямн «4.1», «4.2» и «4.5», то система ограничительных неравенств относительно весовых коэффициентов приобретает следующий вид:

Р*{4)>РЛР^>Р2*\Р^>Р^\ (28)

а значения рандомизированного критерия №4 выглядят существенно иначе (см. рис. 16). В этом случае расчет вероятностей стохастического доминирования показывает, что вуз У2 имеет значимое превосходство по критерию №4 над вузами VI и

Рассмотренный пример наглядно демонстрирует, каким образом модель рандомизации позволяет учитывать различные даже слабо формализованные ограничения и априори заданные предпочтения одних подкритернев по сравнению с другими. Предложенный метод позволяет на практике реализовать управляющие воздействия, призванные отразить именно те приоритеты, которые признаны актуальными на данном этапе развития высшей школы. В результате именно те вузы, показатели которых в наибольшей степени отвечают заданным приоритетам, получают более высокую оценку степени совершенства по данному показателю.

Гибкость модели позволяет менять характер таких управляющих воздействий, переходя от одной системы ограничений к другой.

III) В главе 4 произведен анализ показателей, используемых при государственной аккредитации и в ходе комплексной самооценки СМК российских вузов, а также анализ системы аналогичных показателей, применяемых в ряде европейских стран (Финляндия, Нидерланды, Германия). Обоснован вывод о том, что качество всех сторон деятельности вуза должно оцениваться в международном контексте, - что согласуется с рекомендациями, содержащимися в документах Болонского процесса и в «Стандартах и директивах для гарантии качества высшего образования в европейском регионе», предложенных в 2005г. Европейской сетью организаций гарантии качества (ЕК'ОА).

С учетом международного опыта предложен набор показателей для оценки качества международной составляющей всех основных видов деятельности вузов при оказании образовательных услуг. В этих целях разработан набор комплексных показателей (образующих блоки Вх,..., #.), которые характеризуют международный аспект следующих направлений деятельности вуза:

В\: Учебный процесс и его обеспечение В< Научно-исследовательская работа Ву. Персонал

В4.- Процессы, связанные с обеспечением ресурсами Д5: Студенты

В(>: Процессы, связанные с дополнительными образовательными услугами

Ву: Система качества и процессы управления качеством

Для каждого из блоков разработан свой набор единичных показателей, так что Л'и, Л'»2,..., А;,,„,у - показатели качества, характеризующие блок В/ (/ = I,..., 7), т(!) - число единичных показателей для ¡-го блока меняется в пределах от 5 до 9. Так, для блока предложены показатели:

Х.4Л: Число доступных для студентов рабочих мест, обеспечивающих доступ к электронным образовательным ресурсам и выход в сеть Интернет,

Х41 : Наличие в библиотеках вуза и его подразделений изданий на иностранных языках, опубликованных за последние 5 лет,

Х4,з : Число мест в общежитиях вуза, выделенных для проживания иностранных учащихся,

Х»,4: Оценка условий проживания иностранных учащихся, в том числе состояние зданий общежития, отдельных этажей, блоков и квартир, выделенных для этих целей,

Х^,5 Оценка условий и доступности медицинского обслуживания и медицинского страхования иностранных учащихся,

Х-16 : Оценка обеспеченности иностранных учащихся и абитуриентов информационными ресурсами (правила приема, перевода и восстановления, процедуры признания и перезачета, стоимость обучения и т.п.) - в том числе на сайте вуза.

Д'1Я оценки нечисловых показателей Х4.4 - Х4.6 разработаны порядковые квалиметрические шкалы. Например, шкала оценивания для показателя Х4 4 разработана в следующем виде:

Таблица 2.

Описание пунктов шкалы для оценки по показателю XJ4_

Описание уровня (пункта шкалы) Обозначение

Уровень /. Низкий уровень качества условий проживания: здания общежитий, семи тепло• и(ши) водоснабжения, электрические u(iviu) газовые сети нуждаются в ремонте. So

Уровень 2. Качество условий проживания - ниже среднего, места общего пользования нуждаются в ремонте и дополнительном оснащении бытовой техникой. Si

Уровень 3. Качество условий проживания - среднее, иностранные учащиеся размещаются в специально выделенных для этого и отремонтированных блоках (этажах). S2

Уровень 4. Качество условий проживания - выше среднего, места отдыха и места общего пользования отремонтированы и достаточно оснащены; все иностранные учащиеся обеспечены отдельной комнатой для проживания; в общежитиях для иностранцев соблюдается пропускной режим. Sj

Уровень 5. Высокий уровень качества условий проживания: помимо указанного в п.4, в общежитии имеется доступ к информационным ресурсам, включая выход в Интернет, развита окрестная инфраструктура (транспорт, места досуга и питания, безопасность). S4

Аналогичным образом в работе предложены свои наборы единичных показателен по каждому из шести остачьных блоков, а также разработаны и описаны квалиметрнческие шкапы для оценивания тех из них. которые представлены в нечисловой форме.

Построение комплексной оценки по каждому блоку В/ осуществлено с помощью линейной свертки показателей вида (2):

В, = РиХ,л+Рц А'(,!+... + Р^щХ^о), (29)

в которой к весовым коэффициентам применяются методы рандомизации, разработанные в главе 3.

Ограничения относительно весов возникают в связи с учетом предложенного в работе принципа, согласно которому модель комплексной оценки должна учитывать и отражать специфику вуза, выраженную в его миссии и видении долгосрочных перспектив своего стратегического развития в области международной деятельности. На основе анализа и ряда примеров сформулированы следующие 4 типовые стратегии в области развития международной деятельности:

1. Признанное на международном уровне образование наивысшего качества, опирающееся на достижения науки и современные технологии обучения

2. Подготовка специалистов для зарубежных стран, признаваемых и пользующихся спросом на рынке труда у себя на родине и за ее пределами

3. Научные исследования мирового уровня, разработка высоких технологий и обслуживание наукоемкого продукта

4. Проведение краткосрочных курсов для иностранных граждан по актуальной тематике, пользующейся устойчивым спросом за рубежом: установление деловых, спортивных, культурных и т.п. связей с зарубежными партнерами

Каждый вуз, формулируя свою миссию и стратегию развития, придерживается в отношении международной деятельности одной из этих стратегий (в чистом виде, или комбинации нескольких га них).

Показано, как выбор стратегии вуза в плане развития международной деятельности может быть формализован в виде ограничений на весовые коэффициенты и учтен в модели рандомизации комплексной оценки качества вида (29) для каждого из семи блоков.

Так, при выборе вузом стратегии №1 представляется обоснованным ввести в модель вида (29) оценивания комплексного показателя, соответствующего блоку В4, следующую систем)' ограничений:

Р*2<Р*,\ , Л.} </>4.2 ,

1\><Ри , Раа<Р*1 , /\4</\б (30)

/\5 </»4,1 , /\5<р4Л • /,4.5</,4.6

полагая наиболее важными в этом случае показатели, А'^ иЛ'<,~

В то же время при выборе стратегии №3 наиболее важными среди показателен блока 54следует полагать показатели А'4,і и X*« , указывающие на доступность электронных ресурсов и на оснащенность библиотеки. Это порождает следующую систему ограничений на весовые коэффициенты:

з , <Рлї , /\4 <р*,1 , 1\а <}\2 РАІ <Р*Л , />4.5</'^,/\б</>4,1 ,І\б<і\л (31)

В главе 4 показано, что располагая тем же набором единичных показателей, можно осуществлять оценку и по другому принципу, а именно, оценивая не уровень интернационализации основных видов деятельности вуза (блоков Йі,..., Ву), а степень развития отдельных видов международной деятельности (например: «Участие о междунеродных научно-исследовательских программах», или: «Обучение иностранных граждан»). Для этого предложено производить линейную свертку, однако, сгруппировав показатели по иному принципу.

Одним из следствий такого построения является то, что параметры моделей оценки для вузов, которые преследуют различные стратегические цели и по-разному формулируют свои приоритеты, оцениваются различным образом. Притом что в модели используются одни и те же индикаторы, рандомизация весов в (29), учитывающая сформулированные приоритеты, позволяет получать свои законы распределения комплексных показателей качества.

Таким образом, предлагаемая методика построения комплексных оценок обладает важным преимуществом по сравнению с традиционно используемыми, а именно: с ее помощью оценивается не соответствие уровня качеегва заданному эталону, а то, насколько вуз достигает им же самим заявленные цели развития в области интернационализации и достижения международного уровня предоставляемых им образовательных услуг.

В пятой главе разработанные модели и методы анализа данных, представленных в порядковых квадиметрических шкалах, применяются при решении конкретных задач оценки качества результатов обучения.

Рассмотрена проблема адекватного перевода оценок качества результатов обучения между различными шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования, с которой вузы и обучающиеся в них студенты сталкиваются в ходе участия в программах международной академической мобильности. Дан обзор шкал, применяемых в системах образования ведущих стран Европы. Выделены классы шкал:

• С-шкалы (Сгііегіоп-гфгепсесі), в которых оценки (градации шкалы) соответствуют установленным эталонным уровням качества результатов обучения;

• N-шкалы (АТогт-гфгепсе(і) в которых оценка, получаемая студентом, отражает относительный уровень его(ее) результата по сравнению с аналогичными показателями у других студентов той же іруппьі (потока).

Обосновано различие между шкалой оценок (конечным множеством четко определенных и различимых между собой уровней качества) и шкапой баллов (условных единиц, начисляемых обучающемуся за определенные достижения при выполнении предписанных видов учебной деятельности). Сделан вывод о целесообразности разработки критериев перевода между шкалами оценок, тогда как шкалу баллов следует рассматривать как-вспомогательный инструмент, относящийся к механизму оценивания, и способствующий его большей объективности.

Пусть Ж = (5ь ... , 5к) и Т ~ (Т\, ... , Тп) - две шкалы оценок, используемые в различных системах образования, содержащие, соответственно, к и п градаций, которые расположены в своем естественном порядке: .VI и Ту обозначают наивысшие возможные для этих шкал опенки, а и Г„- низшие проходные оценки.

Перевод оценок из шкалы 5 в шкалу Г понимается как правило, присваивающее каждому студенту дг, получившему оценку 5'(х) = 5, по шкале Я, вполне определенную оценку Т/. Цх) = 7}по шкале Т.

Выработан и обоснован ряд критериев, которым должны удовлетворять правила перевода оценок между сопоставляемыми шкалами.

1) Критерий непротиворечивости: Если в шкале 5 оценка учащегося а выше, чем оценка учащегося Ь , т.е. 5(а) ►£(/>), то ни при каких условиях в шкале Г не должно оказаться, что ЦЬ) ► Г(а).

2) Критерий неприкосновенности шкал: недопустимо для нужд перевода оценок требовать, чтобы в одну из шкал вносились дополнительные (например, промежуточные) градации, иди чтобы предоставлялась какая-либо дополшгтельная информация, не принятая в данной образовательной системе.

3) Критерий равноправия: При всех различиях в содержании программ, в методиках преподавания, в традициях высшей школы той или иной страны и т.п. - диапазон возможного варьирования уровня качества подготовки учащихся по данной учебной дисциплине примерно одинаков, то есть уровни качества «гипотетически наилучшего» студента в обоих вузах могут быть приравнены друг к другу. То же предполагается и относительно нижних допустимых уровнен подготовки, при которых данный курс может быть засчитан.

4) Критерий взаимного соответствия: Если при переводе опенок из шкалы в шкалу 7" пункт)' 5, (и только ему) соответствует пункт 7,, то при обратном переводе Г—» 5 пункту 7} должен соответствовать пункт 5,.

Па рис. 2 показан пример перевода оценок между шкалами, содержащими, соответственно, к ~ 3 и п ~ 4 градации, иллюстрирующий случаи: (а) - соблюдения, (б) - нарушения критерия.

а) соблюдение критерия о) нарушение критерия

Рис. 2. Критерий взаимного соответствия.

5) Критерий минимального искажения рейтинга. Оценка Т(а) в новой шкале для учащегося а, который в своей (исходной) шкале получил оценку 5(а), должна быть такой, чтобы рейтинговый диапазон обладателей оценки Т(а) минимально отличался от рейтингового диапазона обладателей оценки 5(а) в исходной шкале. Мерой различия служит абсолютная величина разности относительных частот сопоставляемых друг другу оценок.

Пусть/)(,..., Рк и (¡и..., Цп - частоты, с которыми наблюдаются оценки, соответственно, по шкалам 5 и Т у двух сопоставляемых совокупностей обучающихся. Рассмотрим перевод оценок из шкалы Я в шкачу Тп обратно, начиная с наивысшей оценки. Пусть для определенности рі > </і, тогда (согласно критерию равноправия) оценка Т{ будет переведена в Л"ь а для ответа на вопрос, в какую оценку следует переводить критерий требует вначале наш и абсолютные величины разностей

Діл = Р\ - </і и Дцг = Рі - (</і +• 9:)» (32)

где (Ці+ Ца) - доля студентов, имевших в шкале Т оценку, не ниже, чем Т2. Если Д|>2 <0 ,то:

Діл < (- Діл)=> —♦ Ти

Дм>(-Ди) Тг. (33)

Если Д і,г> 0 , то Д1>гсравииваем с абсолютной величиной разности: Ли ~ Р\ ~ (с/і + Ч-+ </з)> выбирая уже между двумя возможностями: б'і -* Т2 и -* 7'з и т.д.

Таким образом, соответствие устанавливается между оценкой по одной из шкал и диапазонам оценок другой шкалы, имеющих суммарную частоту, наиболее близкую к частоте данной оценки.

На рис. 3 представлен результат перевода оценок между 4-х балльной (5) н 6-й балльной (Г) шкалами, выполненного согласно данному критерию.

На ряде примеров показано сходство и различия предложенного метода перевода оценок с применяемым в рамках Болонского процесса методом, основанном на шкале ЕСТБ. Так, если применить шкату ЕСТБ в случае данных представленных на рис. 3, результат такого (двухступенчатого) перевода будет иметь вид, представленный на рис. 4.

Каждый по отдельности перевод: 5 —► ЕСГ5 и ЕСТБ Т выполнен согласно правилам применения шкалы ЕСГБ. На данном примере показано, каким образом за счет «удлинения цепочки» переводов происходит заметное искажение соотношений между оценками, обсуждены и обоснованы преимущества прямого перевода, выполняемого согласно выдвинутым

критериям, по сравнению с переводом, выполняемым с использованием «буферной» шкалы.

Sstóe Tsctfe .

0.15 S, | Л «0.05

i

0.30 S2 1 1 ü = 0.05 1,

0.35 s, ü * 0.07 í ! T.

i .

а. го s< i -— üsD.03 — 1%

Рис. 3. Перевод оценок между 4-х балльной и 6-и балльной шкапами.

Шага ECTS

S. i-0.05 л й = <Ш i''

1 _____-— в | й=о1г !

s, | & = o os

г. Ц*0М

„ ¡ Д - 0.05, Su | ^ L--" !

Л й=о.оз ¡

0 Г 'т"

S, j ..........i . _ .

Е I й*а0?

Рис. 4. Перевод опенок S ECTS и ECTS-* Ття данных (рис. 3)

Произведен анализ всех возможных вариантов выполнения перевода оценок между шкалой, применяемой в российской системе образования, и шкалой ECTS. Сделан вывод, что в зависимости от частот оценок в российской шкапе, перевод оценок RUS —* ECTS должен выполняться одним из следующих четырех способов:

1) при относительно равномерном распределении частот между тремя

российскими оценками:

«отлично» —* «В», «хорошо» —»«О», «удовлетворительно» —+ «D»;

2) при существенном преобладании частоты оценки «удовлетворительно»: «отлично» —«■ «А», «хорошо» —* «В» »«удовлетворительно» —> «D»;

3) при существенном преобладании частоты опенки «отлично»: «отлично» —» «В», «хорошо» —> «D», «удовлетворительно» —► «Е»;

4) при существенном преобладании оценки «хорошо»: «отлично» —► «А», «хорошо» —► «С», «удовлетворительно» —»«Е».

В условиях, когда многие вузы используют балльно-рейтинговые системы оценивания, предложенные критерии перевода оценок являются инструментом поддержки академической мобильности, как международной, так и осуществляемой между вузами России.

Внедрение балльно-рейтннговой систем оценивания должно способствовать решению следующих актуальных задач:

1) Обеспечить более высокую прозрачность и объективность процедуры оценивания и его результатов;

2) Соответствовать в максимальной степени требованиям ФГОС нового поколения в частности, необходимости оценивания качества не только полученных знаний, но и уровня приобретенных в процессе обучения компетенций;

3) Обеспечить постоянный мониторинг качества результатов работы обучающегося в течение всего семестра (учебного года);

4) Создать стимулы к регулярной самостоятельной работе обучающихся по освоению учебного материма и приобретению необходимых знаний, навыков и компетенций.

В работе предложен метод построения балльно-рейтинговой системы оценивания, разработанный в рамках работы Отдела менеджмента качества образования (ОМКО) СПГУТД и внедряемой в настоящее время в учебный процесс в СПГУТД.

Итоговая оценка 01ГÄà по каждой дисциплине, выставляемая по 100-баллыюй шкале, определяется как взвешенная сумма вида (2) оценокЛ'1,..., Л"ю за отдельные виды учебной деятельности с весовыми коэффициентами /?!,..., рт, отражающими их сравнительную значимость. Система содержт* ряд дополнительных ограничений, относящихся к правилу вывода итоговой оценки. К ним относятся:

- пороговые значения оценок в баллах, полученных студентом за отдельные виды учебной деятельности, превышение которых является необходимым условием для допуска к сдаче экзамена по данной дисциплине;

- пороговые значения 0,(4) оценок в баллах (0,<+) > 75 баллов) за отдельные, наиболее значимые для дайной дисциплины, виды учебной деятельности, превышение которых влечет автоматическое выставление максимальной оценки за экзамен в 100 баллов.

- для дисциплин, промежуточная аттестация по которым предусмотрена в виде экзамена, весовой коэффициент рЖ1 вида деятельности «сдача экзамена» должен удовлетворять неравенству:

0,4 <рш <0,6 (34)

- для дисциплин, по которым предусмотрены и курсовой проект, и экзамен, соответствующие весовые коэффициенты и р,„ должны удовлетворять неравенствам:

0,3 <А„ <0,4 ; 0,3 </;,„< 0,4 (35)

Система рекомендует применять следующее соответствие между баллами и оценками (табл. 3).

Т а б л и ц а 3.

Соответствие между значениями 0,пог. итоговыми оценками (в традиционной шкале) н оценками в шкале ЕСТБ.

Опт от Оценка в традиционной шкале Оценка в шкале ЕСТЭ

86-100 Отлично А

76-85 Хорошо В

66-75 С

56-65 удовлетворительно э

46- 55 Е

26-45 неудовлетворительно РХ

0-25 ?

Значения весовых коэффициентов, отвечающим всем учитываемым видам учебной деятельности, должны удовлетворять приоритетам, которые устанавливаются решением кафедры, ответственной за преподавание данной дисциплины. Например, для дисиишшны «Статистические методы контроля качества» перечень оцениваемых видов учебной деятельности и им соответствующие обозначения весовых коэффициентов имеют вид:

- посещение лекций: (р„ )

- работа на практических и семинарских занятиях: ( рщ,)

- выполнение индивидуальных расчетных заданий

с применением компьютера: (р^ )

- сдача экзамена: (рт )

Для данной дисциплины дополнительные ограничения и приоритеты отдельных видов деятельности определены условиями: «сдача экзамена» -наиболее значимый вид, следующим по значимости идет «выполнение индивидуальных расчетных заданий с применением компьютера». далее -«работа на практических и семинарских занятиях» и, наконец, «посещение лекций». Эти ггриоротеты будут формализованы с помощью следующих неравенств:

ря< Р«Р< Рг>< />** (36)

которые совместно с (34) составляют перечень ограничений на веса.

Применение метода рандомизации весовых коэффициентов в линейной свертке вида (2) позволяет, учитывая заданные кафедрой приоритеты, не фиксировать конкретные числовые значения весов.

При заданной точности определения весовых коэффициентов, равной 0,05, в модели (2) - (10) имеем: п = 20, т = 4. Из общего числа возможных наборов весовых коэффициентов, равного 969, условиям (34), (36) удовлетворяют только 19. Рандомизация в данном случае означает, что

29

каждый набор может быть использован с одинаковой вероятностью, равной 1/19. Каждый из весов при этом подчиняется распределению вида (9). Расчет их математических ожиданий даег результаты:

Ф,„]=0.48; /ад =0.29; £[/;„„] =0.16; ОД = 0.07 (37)

Выполнив округление с учетом требуемой точности, получаем следующий набор весовых коэффициентов, основанный исключительно на имеющейся нечеткой (34) и нечисловой (36) информации:

/>^ = 0.50; />,„ = 0.30; />пр = 0.15; рл = 0.05 , (38)

который рекомендован к практическому использованию.

В работе показано, что баддьно-рейтниговая модель оценки, построенная с помощью рандомизации, позволяет выстраивать рейтинг студентов. При этом с помощью расчета вероятности стохастического доминирования (6) учитывается значимость различия между значеннями итогового балла 0„тсг у отдельных студентов.

Шеста» глава посвящена разработке методов комплексной оценки качества медицинских услуг. Отмечено различие между понятиями медицинская услуга и медицинская помаць, которое существенно в условиях рыночных отношений, конкуренции между лечебными учреждениями. В этом случае медицинская услуга - вид взаимоотношений по предоставлению медицинской помощи, урегулированный соглашением (договором на оказание медицинской услуги). Рассматривая медицину как составную часть социальной сферы, под медицинской уст у гой понимают выделенную и ограниченную во времени составную часть оказываемой пациенту медицинской помощи.

Общепризнанное определение понятия качества медицинских услуг на сегодняшний день отсутствует. Вместе с тем не вызывает сомнений, что качество медицинской услуги - комплексный показатель, складывающийся из целого ряда отдельных показателен, отражающих как субъективную, так и объективную составляющие. Следуя рекомендациям ВОЗ, при комплексной оценке качества медицинских услуг следует учитывать следующие компоненты:

1. Медицинский персонал и его квалификация (СЬ).

2. Наличие и оптимальность использования ресурсов, соблюдение технологии диагностики и лечения (0>).

3. Процессы взаимодействия пациента с исполнителями услуги и связанные с этим риски от медицинского вмешательства (<}5).

4. Удовлетворенность пациента результатом лечения и качеством взаимодействия с медицинским персоналом (О,).

В работе предложена общая схема формирования итогового качества (3, рассматриваемого как результат взаимодействия всех указанных компонент (рис. 5).

Одним из эффективных средств повышения уровня качества по показателям, объединяемых компонентами и Оз , является наличие и

проверка соблюдения стандартов, регламентирующих объем затрачиваемых на пациента ресурсов, а также перечень, объем и содержание оказываемых услуг.

Рис. 5. Формирование итогового показателя качества медицинской услуги и контроля качества его составляющих.

В работе подробно рассмотрена сущность н содержание медико-экономических стандартов (МЭС), которые, помимо инструмента контроля качества, являются также и основой для расчетов между лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ) и страховыми компаниями в рамках программ обязательного медицинского страхования. Обоснован вывод о необходимости применения статистических критериев для проверки соблюдения норм н требований, содержащихся в МЭС.

МЭС отражает затраты ЛПУ, необходимые для обеспечения качественного оказания помощи, и содержит перечень медицинских услуг, необходимых при лечении заболеваний данной однородной группы с указанием для каждой услуги нормативных значений параметров:

• с//7- частота предоставления услуги,

• СК- средняя кратность оказания услуги одному получавшему данную

услугу пациенту.

На практике значения ЧП и СК оцениваются на массиве пациентов, проходивших в ЛПУ курс лечения по профилю данного МЭС.

Между ЛПУ и страховыми компаниями возможно возникновение противоречий, когда признаваемые обеими сторонами критерии проверки соблюдения требований МЭС по каждой отдельной услуге отсутствуют.

Поставлена и решена задача об оценке минимального объема массива пациентов, контроль которого позволяет с заданной точностью £ и с заданной доверительной вероятностно у судить о наличии отклонения фактически

наблюдаемых значений: Чйф,„ и СК^, от указанных в МЭС нормативных значений: ЧПМХ и СЛ\ос-

Разработаны методы решения перечисленных ниже трех задач, возникающих при проверке соблюдения требований МЭС, и обосновано применение для этих целей гипотез о значениях параметров нормального закона распределения.

1) можно ли (при заданном уровне значимости) считать статистически значимыми отклонения фактических значений ЧЩт от соответствующих значений, предписанных МЭС?

Для различных значений и (объемов массивов) рассчитаны и сведены в таблицы верхние границы значений ЧП^„, превышение которых позволяет считать отклонение от ЧЯюс статистически незначимым (Табл. 4).

Таб л и ца4.

Предельно-допустимые значения ЧП^ктпри проверке соблюдения требований МЭС (п = 50 для уровней значимости а, равных 0,05 и 0,01).

а р = ЧПтс

0,9 (1-Х 0,7 0,6 05 0,4 03

0,05 0,830 0,707 0,593 0,486 0,384 036 0,193

0,01 0,801 0,668 0,549 0,439 0,336 0,239 0,149

2) Предложен критерий, учитывающий оба нормируемых параметра МЭС, и основанный назначении:

Х=ЧПСК, (39)

которое определяет среднее число случаев оказания услуги, приходящееся на одного пациента. Суть критерия состоит в проверке гипотезы

Н: /-= Хмэс^ВДшс-СА'шс (40)

против односторонней альтернативы, согласно которой X < Амэо означающей, что требования стандарта по данной услуге недовыполнены. В качестве критерия предложено использовать неравенство:

^ > (41)

где: ХфаКТ = г//7фат • СЛфЖТ; 1/а - а-процентная точка стандартного нормального закона распределения.

При выполнении неравенства (41) отклонения от требований стандарта в части, касающейся данной услуги, следует признать незначимыми при уровне значимости а.

3) Разработан критерий сравнения значений показателей ЧП услуги, оказываемой в двух ЛПУ, осуществляющих лечение пациентов с применением одного и того же стандарта. Решение этой задачи актуально

при сопоставлении уровня качества у нескольких поставщиков медицинских услуг, а также при составлении рейтингов медицинских учреждении. Решение основано на проверке гипотезы:

Н: ЧП{[)=ЧП(2) (42)

где ЧП^ЧПф - частоты применения данной услуги в двух сравниваемых медицинских учреждениях.

Проверка гипотезы (42) сводится к проверке равенства относительных частот в двух совокупностях и основана на выполнении неравенства:

А

и.

4Ъ

<и.

"А

где:

(і.

"і Г

-X X --{--

Пу

(43)

(44)

«1, - ооъемы массивов пациентов, проходивших лечение по данному МЭС в двух сравниваемых ЛПУ,

и (!> - число пациентов, которым была оказана данная услуга, соответственно, в первом и во втором массиве,

а - заданный уровень значимости, 1/оп - процентная точка стандартного нормального закона распределения.

Разработанные методы практически применены при апробации вновь разрабатываемых МЭС в ряде ЛПУ г. Санкт-Петербурга, в частности:

• МЭС 821010 «Амбулаторное ведение больного с пересаженной почкой»,

• МЭС 711340 «Вирусный гепатит "В" активная фаза»,

• МЭС 771040 «Гипертоническая болезнь».

Разработанные методы могут иметь практическое значение при экономических расчетах между медицинскими учреждениями и страховыми компаниями.

Предложен метод оценки субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых в процессе лечения в условиях медицинского стационара Исследования выполнены на базе отделения сосудистой хирургии СЗГМУ им. И.И. Мечникова. Разработанная для пациенте!! отделения анкета предлагает оценить по пятибалльной шкале 59 единичных показателей воспринимаемого качества. Эти показатели логически сгруппированы в 11 подкрнтериев, а те, в свою очередь - в следующие 5 укрупненных критериев:

АЛ. Работа врачей и их профессионализм, Л/2. Качество и доступность помощи медицинских сестер, Л/3. Условия размещения в палатах и их оснащенность, А/4. Качество питания,

Л/5. Вежливость и доброжелательность персонала, зэ

По итогам обработки анкет, полученных в ходе апробации метода, критерии проранжированы по степени их важности для пациентов следующим образом:

А/1 ►Л/2* А/5* А/3* А/4.

Это позволило при последующем построении комплексной оценки качества применить метод рандомизации весов согласно (9) - (11).

Выполняя анкетирование пациентов на регулярной основе, руководство клиники получает возможность с помощью рандомизированных средних н дисперсий отслеживать динамику изменения уровня воспринимаемого качества, а также оценивать значимость изменений в наблюдаемом динамическом ряду. Получаемый аналог контрольной карты служит элементом системы управления качеством на отделении и в целом в ЛПУ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе разработаны математические модели рандомизации и обосновано их применение в целях описания неопределенности, которая свойственна задачам комплексной оценки качества. Обоснована эффективность таких моделей при комплексном оценивании образовательных и медицинских услуг, а также государственных услуг и в сфере ЖКХ. Для названных видов услуг выявлено и обосновано наличие общих черт, характеризующих структуру составляющих их единичных показателей, а также приоритетное значенне, которое при комплексной оценке имеют показатели восприятия качества услуги со стороны потребителей.

Обосновано применение статистических методов при проверке соблюдения МЭС, как необходимое условие качественного оказания медицинской помощи. Построены критерии проверки соблюдения норм МЭС, основанные на выборочных значениях его параметров, оцениваемых на массиве пациентов.

Практическое применение разработанных моделей описания и методов комплексной оценки позволяет.

учитывать заданные в нечеткой и нечисловой форме условия относительно сравнительной важности отдельных показателей; проверять значимость различия уровней качества сравниваемых объектов по построенному комалексному показателю; учитывать нечетко заданную дополнительную информацию об уровнях качества, соответствующих пунктам порядковых квалиметрических шкал;

осуществлять совместную обработку данных о показателях качества, оцениваемых в квалиметрических шкалах различного типа. Применение разработанных методов обосновано и проиллюстрировано на конкретных примерах задач в сфере образования и медицины:

в моделях комплексной самооценки систем менеджмента качества высших учебных заведений,

при переводе оценок качества результатов обучения между шкалами, применяемыми в системах образования различных стран, при комплексном оценивании уровня международной составляющей во всех основных видах деятельности вузов,

при разработке балльно-рейтннговых систем оценивания результатов обучения,

при комплексном оценивании качества медицинской помощи, воспринимаемого пациентами в условиях стационарного лечения.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Монографии и учебные пособия:

1. Рожков, H. Н. Основы технических измерений и метрологическое обеспечение испытаний для подтверждения соответствия / Н. Н. Рожков, М. Н. Иванов, А. Е. Руднн // СПб.: СПГУТД, 2004. - 152 с.

2. Рожков, H. Н. Обеспечение качества измерений / Н. П. Рожков. M. П. Иванов, А. Е. Руднн // СПб.: СПГУТД, 2004. - 53 с.

3. Рожков, H. Н. Статистические методы контроля качества / H. Н. Рожков // СПб.: СПГУТД, 2005. - 145 с.

4. Рожков, H. Н. Квалиметрия и управление качеством. Математические методы и модели. / H. Н. Рожков//СПб.: СПГУТД, 2007. - 185 с.

5. Рожков, H. Н. Квалимстрические методы и модели в задачах управления качеством в сфере образования / H. Н. Рожков // СПб.: СПГУТД, 2011. -218с. Статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах:

6. Рожков, H. Н. Стохастические процессы с равновероятными монотонными реализациями, моделирующие дефицит информации / О. Н. Колесникова, В. В. Корников, H. Н. Рожков, Н. В. Хованов // Вестник ЛГУ. Сер. Математ., механ.- 1987.-№1.-С. 21-26.

7. Рожков, H. Н. Непараметрическая модель оценивания случайного спроса на изделия массового потребления / H.H. Рожков// Известия вузов. Технология легкой промышленности /1989. - № 6. - С. 8-11.

8. Рожков, H. Н. Рандомизированный критерий сравнения качества сложных объектов / H. Н. Рожков // Экономика и математические методы. - М.: АН СССР, 1991. -Том 26. -Вьт.З. - С. 597-600.

9. Рожков, H. Н. Анализ применимости обобщенного показателя качества при определении сортности пряжи /Н. Н. Рожков // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2005. - № 3. - С. 16-19.

10. Рожков, H. Н. Система перезачета оценок успеваемости - инструмент поддержки академической мобильности / H. Н. Рожков // Университетское управление: практика и анализ. - 2006. -№ 5(45). - С. 104 - 113.

11. Рожков, H. Н. О путях дальнейшего совершенствования моделей самооценки систем /Н. Н. Рожков, В. С. Соболев, И В. Кононова, Е. С. Юркина // Качество, инновации, образование. -2008. - № 2 (33) - С. 2-7.

12. Рожков, Я. Я Квалиметрический подход к задаче комплексного оценивания качества государственных услуг / Н. Н. Рожков // Управленческое консультирование. - 2011. -Ks 3. - С. 26-32.

13. Рожков, Н. Н. Профессиональное признание как инструмент оценки качества образовательных услуг / В. Я Дмитриев, В. П. Пилявскин, Н. Н. Рожков 11 Вестник Национальной академии туризма. - 2011,- № 3.- С.96-100.

14. Роокков, Н. Я. Балльно-рейтинговая система оценивания, основанная на нечисловых данных о значимости отдельных видов учебной деятельности студентов / А. В. Демидов, Н. Н. Рожков // Дизайн. Материалы. Технология. -20*11.-№5.-С. 8-11.

15. Рожков, Я. Я Оценка качества образования со стороны работодателя -элемент обратной связи в системе управления качеством вуза /А. В. Демидов, Н. Н. Рожков // Известия вузов. Технология легкой промышленности. -2011.-№4,- С. 33-36.

16. Рожков, Я. Н. Построение балльно-рейтинговой системы оценивания на основе нечетких и нечисловых приоритетов / Н. Н. Рожков // Вестник Национальной академии туризма - 2012.- №1 (в печати).

17. Рожков, Я. К Оценка качества медицинских услуг на основе статистических критериев соблюдения норм медико-экономических стандартов /Н. Н. Рожков // Информационно-управляющие системы. - 2012,-JVsl (в печати). Статьи, опубликованные в профессиональных журналах, научных сборниках и других научных изданиях:

18. Рожков, Н. Н. Байесовский метод обработки статистических данных, измеряемых по ординальной шкате / Н. Н. Рожков 11 Приложения асимптотических методов в математич. физике и статистике. -Л.: ЛГУ, 1985. - С. 43-52.

19. Рожков, Я. Я. Оценка параметров сложных систем методом рандомизированных воздействий / Л. М. Мачевариаии, Г. В. Новоселова, Н. Н. Рожков, Н. Н. Хромов-Борисов 11 Математические модели сложных систем. Надежность и обработка информации. - Л.: ЛГУ, 1986. -С. 155-160 .

20. Рожков, Н. Н. Методы арифметизации порядковых шкал измерения качества продукции / Н. Н. Рожков 11 Методология и практика оценки качества продукции на ленинградских предприятиях. -Л.: ЛДНТП, 1988. - С. 61 -64.

21. Рожков, Я Я. Эффективность международного сотрудничества -важный элемент стратегии университета / H.H. Рожков // Вестник СПГУТД, 2001.-N4.-С. 30-35.

22. Рожков, Я. Я. Моделирование неопределенности измерений в неметрических шкапах с помощью распределений Дирихле / Н. Н. Рожков 11 Вестник СПГУТД, 2003. -N 8. - С. 30-34.

23. Рожков, Я. Я. Квали метрическая оценка комплексных показателей обеспеченности и качества жилищно-коммунатьных услуг / Н. Н. Рожков, В. П. Пндявскнй, В. П. Головачук//Экономика сервиса. - 2007 - Ка 1 -С. 137-144.

24. Рожков Я. Я. Комплексная оценка показателя обеспеченности жилищно-коммунальными услугами с помощью методов квалиметрии / В. П. Пилявскнй, Н. Н. Рожков 11 Управление общественными и экономическими

системами, ОГУ: Орел, 2007. - №1(9), Электронное издание. - № гос. per. 0420700014/0019.-сетевойадрес: http://bali.ostu.ru/umc/zj2007_l.php .

25. Рожков, Н. Н. Болонский процесс: квалиметрнческий метод сопоставления шкал оценок успеваемости / Н. Н. Рожков // Вестник СПГУТД. — 2007. - N 13.-С. 3-7.

26. Рожков, H.H. Разработка индикаторов качества участия вуза в мероприятиях Болонского проиесса(Раздел 1.6. - 42 с.) / Н. Н. Рожков // Разработка индикаторов и методики опенки деятельности вузов по внедрению рекомендаций Болонского процесса в части признания документов об образовании. - отчёт о НИР (заключ.) // Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 годы. Задача II: «Развитие системы обеспечения качества образовательных услуг». Государственный контракт от 06.09.07 г. № П607. - Невский ин-т языка н культуры; рук. М.И. Диброва; исп. H.H. Рожков [и др.]. - СПб., 2007. - 1424 с.

27. Рожков, Н. Н. Квалиметрнческая оценка качества услуг с помощью рандомизированных весовых коэффициентов / H.H. Рожков // Известия международной академии наук высшей школы. - 2008. - № 4(42). - С.166 -175.

28. Рожков Н. Н. Качество медицинских услуг как предмет квалнметрического оценивания / А. Я. Голышев. Н. Н. Рожков // Менеджер здравоохранения. -2008. - №7. - С. 40-44.

29. Рожков, Н. Н. Применение ранговых методов при сравнительной оценке качества технических тканей / Н. Н. Рожков, М. И. Голубев, 10. В. Мачникая, Е. Я. Сурженко // В мире оборудования. - Изд-во «Легпромбнзнес». - 2008. -N7(82).- С. 16-19.

30. Рожков, Н. Н. Модель описания нечисловых показателей при комплексной оценке качества объектов / Н. Н. Рожков // Вестник СПГУТД. сер 1: «Естественные и технические науки», 2010. N I. С. 52-55.

31. Рожков, Н. Н. Статистические методы контроля качества,медицинских услуг на основе критериев соблюдения медико-экономических стандартов / Н. Н. Рожков, Д. Н. Суслов, О. А. Карамышева-Пигнатти ÍÍ Вестник СПГУТД, сер 1: «Естественные и технические науки», 2012. -N 1.- С. 34-37.

Материалы международных и всероссийских научных конференций:

32. Рожков, Н. И. Системы оценки и академического признания на примере СПГУТД и европейских вузов-партнеров по программе ТЕМП УС / И. Н. Рожков, А. Л. Мазина // Докл. междунар. конф. «Интернационализация высшего образования и научных исследовании в XXI веке. Роль технических университетов». - СПб.: «Нестор», 1999.-С. 178-180.

33. Рожков, Н. Н. Международное сотрудничество и новый подход к созданию учебного плана подготовки специалистов / Н. Н. Рожков, И. Б. Караулова // Докл. междунар. конф. «Интернационализация высшего образования и научных исследований в XXI веке. Роль технических университетов». - СПб.: «Нестор», 1999. - С. 57-60.

34. Рожков, Н. Н. Проблемы результативности систем высшего технического образования на примере СПГУТД и университета г. Лидс (Великобритания)

/ Ашшш Н. М., Ветрова Ю. Н., Новоселов Г. А., Рожков Н. Н.// Докл. Между-нар. конф. «Высокие интеллектуальные технологии образования и науки», СПб: СПГГУ, 1999. - С. 204-205.

35. Рожков Н. Н. О приоритетных направлениях международных образовательных проектов в русле Болонского процесса / Н. Н. Рожков // Проблемы и перспективы интеграции российской и европейской систем образования. Материалы междуиар. конф. СПб.: СПбГУАП, 2004.- С.71-72

36. Рожков, Н. Н. Учет н обработка нечетких и нечисловых показателей качества в моделях комплексной самооценки вузов / М. В. Воронов, Н. Н. Рожков // Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания (Смирновские чтения) / Материалы VII международной научно-практической конференции. Т. 1. - СПб.: Изд-во МБИ. — 2008. - с. 27- 29.

37. Рожков, И. Н. Повышение объективности самооценки вуза на основе рандомизации весовых коэффициентов критериев и составляющих модели / Н. Н. Рожков, В. С. Соболев, И. В. Кононова, Е. С. Юркина // Менеджмент качества в образовании. Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции; под ред. С. Степанова. - СПбГЭ'ГУ ЛЭТИ,2008.-С.169-171.

38. Рожков Н. К Квалимегричеекая оценка качества международной деятельности вуза и участия в мероприятиях Болонского процесса / М.И. Диброва, Н. Н. Рожков // Менеджмент качества в образовании. Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции; под ред. С.А. Степанова / СПбГЭТУ ЛЭТИ. - СПб, 2008. - С. 91-95.

39. Рожков, Н. Н. Специфика номенклатуры показателей при оценке качества образовательных услуг и образовательных учреждений / Н. Н. Рожков, В. Ф. Черномззова // Государство и бизнес. Вопросы теории и праютжи: моделирование, менеджмент, финансы. Материмы I Межрегиональной конференции, под ред. В.А. Волкова, В.А. Курзенева. - СПб.: СЗАГС, 2009. -С. 211 -216.

40. Рожков, Я Я. Метод рандомизации комплексной оценки СМК вуза / Н. И. Рожков // Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы: Материалы 1 Межрегиональной конференции. / под ред. В.А. Волкова, В.А. Курзенева. - СПб.: СЗАГС, 2009. - С. 204-210.

41. Рожков Н. И. Унифицированный метод комплексного оценивания качества государственных услуг и соблюдения административных регламентов / Н. Н. Рожков // Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы: Материалы II Международной конференции. / под общ. ред. В.А. Волкова, В.А. Курзенева, И.А Тарасова. - СПб.: СЗАГС, 2010. - С. 230 -233.

42. Рожков, Н. Н, Разработка и внедрение балльно-рейтинговой системы оценивания / Н. Н. Рожков // Менеджмент качества в образовании. Тезисы докладов 4-й Всероссийской научно-практической конференции. Под ред. С.А. Степанова /Изд-во СПбГЭТУ ЛЭТИ, 2011. - С. 170 -172.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. КАЧЕСТВО УСЛУГ КАК ОБЪЕКТ КВАЛИМЕТРИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ. 1?

1.1. Сущность понятия качества. Услуги и качество услуг.

1.2. Проблемы оценки и управления качеством в сфере услуг. Специфика услуг в социальной сфере.

Глава 2. МЕТОДЫ ОПИСАНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ О ПОКАЗАТЕЛЯХ КАЧЕСТВА.

2.1. Модели и методы описания и анализа данных в задачах комплексной оценки качества.

2.2. Методы обработки данных о показателях, представленных в числовой форме.

2.3. Методы описания и обработки данных о показателях качества, представленных в нечисловой форме.

Глава 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РАНДОМИЗАЦИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА.

3.1 Стохастические процессы Дирихле и их свойства.

3.2. Дискретная модель и ее асимптотические свойства.

3.3. Применение моделей рандомизации и стохастического доминирования при сравнительной оценке качества объектов.

3.4. Применение моделей рандомизации при обработке данных о показателях качества, измеряемых в порядковых шкалах.

Глава 4. ПРИМЕНЕНИЕ РАНДОМИЗИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ.

4.1. Показатели качества, используемые в моделях самооценки и при аккредитации россииских вузов.

1 .С г

4.2. Обзор имеющегося опыта в системах образования зарубежных стран.

4.3. Построение рандомизированных оценок для критериев самооценки вуза на основе «Модели совершенствования деятельности».

4.4. Разработка системы показателей оценки качества международной деятельности высших учебных заведений.

Глава 5. КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ.

5.1. Примеры шкал, применяемых при оценке качества результатов обучения. Баллы и оценки.

5.2. Шкала ЕСТБ, ее свойства и применение в качестве механизма перезачета оценок.

5.3. Критерии сопоставления академических оценок, полученных в различных шкалах.

5.4. Построение балльно-рейтинговой системы оценивания с использованием модели рандомизации.

Глава 6. КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ.

6.1. Качество медицинских услуг и анализ составляющих его компонентов.

6.2. Медико-экономические стандарты как инструмент гарантии качества медицинских услуг и критерии их соблюдения.

6.3. Комплексная оценка воспринимаемого качества медицинских услуг, оказываемых в условиях стационара.

Вопросам управления качеством уделяется в настоящее время повышенное внимание как со стороны бизнеса, заинтересованного в повышении конкурентоспособности предлагаемых товаров и услуг, так и со стороны различных потребителей выпускаемой продукции: общества и отдельных граждан, а также со стороны государства как регулятора взаимодействия заинтересованных сторон. Управление качеством стало неотъемлемой составляющей деятельности практически всех крупных производителей товаров и услуг, предметом научных исследований и практических разработок, многочисленных публикаций. С течением времени были сформированы базовые принципы, которые легли в основу методов построения систем управления качеством и нашли свое отражение в целом ряде международных и национальных стандартов.

Комплексное оценивание качества является одним из важнейших элементов в задачах управления качеством, поскольку динамика значений комплексной оценки, сопоставление этих оценок для конкурирующих между собой аналогов и т.п. - служит основой для выработки управляющих и корректирующих воздействий, направленных на постоянное повышение качества. Это обстоятельство служит обоснованием того, что задача построения комплексных оценок признается одной из основных задач квалиметрии.

В настоящее время известно большое число различных методов комплексного оценивания качества, при этом общепризнано, что решение такого рода задач существенно сложнее для качества услуг, чем для качества промышленной продукции. Это в значительной мере обусловлено тем, что при оценке качества в сфере услуг немаловажную роль играет субъективное восприятие качества со стороны потребителя, которое, как правило, выражается в нечисловой форме и труднее поддается формализации при помощи тех или иных математических моделей.

Разработка новых и адаптация существующих математических моделей применительно к задачам квалиметрии и управления качеством -является актуальной проблемой и имеет важное практическое значение. В еще большей степени этот вывод оправдан, если речь идет более конкретно: о качестве услуг, поскольку специфика объекта, показатели качества которого подлежат оценке, накладывает свои ограничения на возможности применения тех или иных математических методов и моделей. Так, при оценке качества услуг возникает необходимость учитывать, что одна часть показателей качества характеризует поставщика услуги: соблюдение им установленных норм и требований, зафиксированных в различных нормативных документах, тогда как другая часть - восприятие качества услуги со стороны потребителя, его удовлетворенность результатом взаимодействия с поставщиком [192].

Разрабатываемые в данном диссертационном исследовании математические модели находят свое применение при комплексном оценивании качества объектов самой разной природы, включая объекты промышленного производства, интеллектуальная и художественная продукция, а также различного рода услуги. Однако, именно для оценки качества услуг в социальной сфере их применение наиболее обосновано и оправдано. Это связано с тем, что в отраслях сферы услуг, где сложилась реальная конкурентная среда, комплексной оценкой качества могут служить экономические показатели фирмы-поставщика (прибыль, объем продаж, контролируемая доля рынка и т.п.), так как в конечном итоге именно эти показатели отражают предпочтение потребителей и степень их удовлетворенности. Эти показатели могут служить и в качестве целевой функции, оптимизация значений которой является задачей математической модели. Что же касается услуг в социальной сфере, то для них экономические показатели практически не могут служить надежными индикаторами качества. Причиной тому служат слабо развитая конкуренция среди учреждений образования, здравоохранения и ЖКХ, монополизм поставщиков, регулирование тарифов со стороны государства и т. п.

В то же время уровень качества услуг в социальной сфере, а также услуг, оказываемых административными органами, затрагивает практически все слои населения и не случайно, что именно на совершенствование услуг в указанных областях направлены реализуемые в России в последние годы национальные проекты, а также государственная административная реформа.

Высказанные соображения обуславливают актуальность исследования, выполненного в данной диссертационной работе, а также служат обоснованием выбора объекта исследования, которым являются услуги в социальной сфере, оказываемые предприятиями и организациями, финансируемыми, как правило, за счет средств государственного бюджета.

При всей очевидной важности задачи комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере, используемые в настоящее время модели описания данных и методы оценивания носят ограниченный характер, рассматривая лишь конкретный вид социальных услуг с узкоотраслевых позиций. В каждой сфере социальных услуг накоплен свой арсенал методов и критериев оценки качества, применение которых для решения аналогичной задачи в других сферах, как правило, является проблематичным и малоэффективным. Применяемые методы оценки уровня качества в большинстве случаев недостаточно формализованы, описания нормативов и критериев качества нередко абстрактны, что делает их малопригодными на практике, или, напротив, носят настолько специализированный характер, что это не позволяет применять единообразные критерии к однотипным услугам.

В настоящее время практически не решена задача разработки и научного обоснования методов комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере, которые позволили бы рассматривать эти услуги с единых позиций при помощи таких моделей описания, которые отражают их общую специфику. Очевидным требованием к таким моделям является необходимость рассматривать и учитывать как показатели, объективно характеризующие организацию-поставщика услуги и ее соответствие требованиям, установленным для данной отрасли услуг, так и показатели удовлетворенности потребителя. Последние, как правило, представлены с помощью данных, которые имеют нечисловой или нечеткий характер, что должно находить свое отражение при обосновании выбора той или иной математической модели для их описания, а также метода для их обработки и анализа.

В этой связи предметом исследования в данной работе является комплексная оценка качества услуг в социальной сфере.

Целью диссертационной работы является обеспечение комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере на базе научно-обоснованных математических моделей описания и методов решения задач.

Следует отметить степень разработанности исследуемой проблемы по разным направлениям. Задачи построения комплексных оценок качества применительно к различным видам продукции рассматривались и решались во многих научных исследованиях по квалиметрии и управлению качеством. В разные годы в решение задач, связанных с этой проблематикой, внесли существенный научный вклад Г. Г. Азгальдов, Ю.П. Адлер, В.Н. Азаров, С.А. Айвазян, А. Г. Варжапетян,

A.B. Гличев, О.П. Глудкин, Е.А. Горбашко, В.В. Окрепилов, А.И. Субетто,

B.К. Федюкин, В.Н. Фомин, И.Ф. Шишкин и др.

Общие вопросы статистических методов описания и анализа данных нечисловой природы исследованы в работах таких авторов, как Б.Г. Литвак, Б.Г. Миркин, А.И. Орлов, Ю.Н. Тюрин, Н.В. Хованов, Д.С. Шмерлинг и др.

Проблемам, связанным с оценкой качества в сфере образования, посвящены публикации В.Н. Азарова, Г.А. Балыхина, Б. В. Бойцова, E.H. Геворкян, В.В.Глухова, В.Б.Касевича, В.Н. Козлова, Я.В. Кузьминова, В.Г. Наводнова, Г.Н. Мотовой, М.В. Петропавловского, С.А. Степанова, Ю.Г. Татура, В.М. Филиппова, В.Д. Шадрикова и др.

Среди работ зарубежных авторов необходимо отметить ставшие классическими в области управления качеством работы таких ученых, как Э. Деминг, Д. Джуран, К. Ишикава, А. Фейгенбаум, Д. Харрингтон, У. Шухарт и др., а также работы в области теории шкалирования и анализа нечеткой и нечисловой информации: JL Задэ, Ч. Кумбс. И. Пфанцагль, У. Торгерсон, Т. Саати и др.

Среди методов исследования, на которые опиралось данное диссертационное исследование, следует указать методы системного анализа, математического моделирования, квалиметрии, управления качеством, теории вероятностей и математической статистики, анализа экспертных оценок.

Содержание работы и область исследования соответствует пп.1, 2, 3, 4, указанным в паспорте специальности 05.02.23 - «Стандартизация и управление качеством продукции».

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были поставлены и последовательно решены следующие основные задачи:

1) Комплексное исследование номенклатуры показателей качества услуг в социальной сфере в целях выявления присущих им специфических черт.

2) Научное обоснование принципов комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере на базе анализа существующих моделей описания и методов обработки данных.

3) Разработка и научное обоснование принципов построения комплексных оценок качества в сфере социальных услуг, допускающих использование и совместную обработку как числовой, так и нечисловой информации.

4) Разработка математических моделей, отражающих выявленную специфику исходных данных и позволяющих оценивать значимость различия уровней качества оцениваемых объектов.

5) Обоснование предложений по дальнейшему совершенствованию методов комплексной оценки при проведении аккредитации и при самооценке систем менеджмента качества вузов на базе анализа действующих моделей.

6) Разработка квалиметрических шкал для оценивания нечисловых показателей, учитываемых при комплексной оценке отдельных критериев качества деятельности вузов на базе анализа опыта образовательных систем отдельных зарубежных стран.

7) Разработка и научное обоснование критериев и метода для пересчета оценок качества результатов обучения между квалиметрическими шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования.

8) Разработка балльно-рейтинговой системы оценивания результатов обучения, учитывающей нечеткие и нечисловые данные о приоритетах отдельных видов учебной деятельности.

9) Разработка и научное обоснование общих принципов комплексной проверки соблюдения норм медико-экономических стандартов (МЭС).

1,1''

10) Научное обоснование критериев сравнения уровня качества однотипных медицинских услуг, оказываемых различными лечебно-профилактическими учреждениями на основе МЭС.

11) Разработка методов комплексного оценивания субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых при лечении в условиях медицинского стационара.

Основное содержание работы изложено в шести главах. Первая глава содержит описание и анализ основных понятий, используемых в дальнейшем исследовании, включая такие категории, как «качество», «услуга», «услуги в социальной сфере» и т.п. Выявлены характерные отличия задач комплексного оценивания качеством применительно к услугам в социальной сфере. Отмечено, что действующие отраслевые методы оценки качества услуг (критерии лицензирования, модели сертификации учреждений-поставщиков услуг, их государственной аккредитации и т.п.) отражают главным образом уровень соответствия требованиям, которые определены внутри соответствующей отрасли. Степень удовлетворенности потребителя услуг при этом практически мало учитывается. Выявление сходной структуры показателей, характеризующих качество услуг в различных отраслях социальной сферы, наличие в ней одинаковых по смыслу составляющих, позволяет сделать вывод об обоснованности общего подхода к задаче комплексного оценивания качества для всех видов таких услуг. Такой подход должен базироваться на единообразной математической модели и использовании унифицированных методов анализа и построения комплексной оценки.

Вторая глава работы посвящена обзору и анализу существующих в настоящее время математических методов и моделей, применяемых для построения комплексных показателей качества в различных отраслях производства и сферы услуг. Рассмотрены преимущества и недостатки применения при комплексной оценке качества услуг, в частности, таких

11 моделей и методов, как: репрезентационная теория измерений, вводящая строго определенные понятия «шкалы», «измерения», «класса допустимых преобразований» и т.д.; методы метрического и неметрического шкалирования; теория нечетких множеств', анализ экспертных оценок (ранжировок, оценок в баллах, парных сравнений); методы многомерного статистического анализа (корреляционный анализ, метод главных компонент, анализ канонических корреляций); анализ иерархий (метод Т. Саати); модель 8Е11У()иАЬ и ряд близких по смыслу моделей построения комплексной оценки качества (ОАР-модели К. Гронроуса и т.п.)

Обоснована целесообразность разработки математических моделей, направленных на описание и обработку данных о качестве услуг в социальной сфере и допускающих совместную обработку данных как числовой, так и нечисловой природы.

В третьей главе подробно описываются и разрабатываются математические модели, предлагаемые в качестве основного инструмента достижения цели исследования, и объединяемые общим принципом построения, базирующимся на понятии рандомизации. Рандомизация используется как модель, описывающая неопределенность выбора весовых коэффициентов при линейной свертке показателей, в отношении сравнительной важности которых имеется лишь нечетко формализованная вербальная, нечисловая) информация, а также неопределенность выбора числовых значений сопоставляемых пунктам квалиметрических шкал, по которым оцениваются нечисловые показатели качества. Обоснованием адекватности применения разработанных математических моделей служит наличие показателей, не представимых в числовой форме, наличие условий и ограничений, выраженных в нечеткой и нечисловой форме, а также необходимость совместной обработки данных, имеющих как числовую, так и нечисловую природу. Использование разработанных моделей позволяет учесть при комплексной оценке качества услуг весь

12 спектр имеющихся априорных данных, которые в большинстве применяемых на сегодня методов остаются не востребованными.

Четвертая глава посвящена применению построенных моделей в задачах комплексной оценки качества образовательных услуг. С общих позиций рассматриваются ныне действующие модели, используемые при аккредитационных мероприятиях и в ходе комплексной самооценки СМК российских вузов. На основе разработанной методики рандомизации предлагается ряд модификаций типовой модели самооценки. С учетом международного опыта предложен набор индикаторов качества для оценки качества международной составляющей при оказании образовательных услуг. Показано, как выбор стратегии вуза в плане развития международной деятельности может быть формализован в виде ограничений на весовые коэффициенты и учтен в модели рандомизации комплексной оценки качества.

Вопросы комплексной оценки качества результатов обучения рассматриваются в пятой главе. Предложен ряд критериев для осуществления перевода оценок качества результатов обучения между различными шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования. На ряде примеров показано сходство и различия предложенного метода с применяемым в рамках Болонского процесса метода, основанного на шкале ЕСТЭ. В условиях, когда многие вузы используют свои собственные балльно-рейтинговые системы оценивания, предложенные критерии и методика перевода оценок являются инструментом поддержки академической мобильности, как международной, так и осуществляемой между вузами России. Предложен один из возможных методов построения балльно-рейтинговой системы оценивания, также использующий модель рандомизации.

Шестая глава посвящена разработке методов комплексной оценки качества медицинских услуг. Рассматривая здравоохранение как

13 составную часть социальной сферы, под медицинской услугой понимается выделенная и ограниченная во времени составная часть оказываемой пациенту медицинской помощи.

Одним из эффективных средств повышения уровня качества медицинских услуг, является наличие и соблюдение стандартов, регламентирующих объем затрачиваемых на пациента ресурсов, а также перечень, объем и содержание оказываемых услуг. В работе подробно рассмотрена сущность и содержание медико-экономических стандартов (МЭС), которые, помимо инструмента контроля качества, являются также и основой для расчетов между лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ) и страховыми компаниями в рамках программ обязательного медицинского страхования. Обоснован вывод о необходимости применения статистических критериев для проверки соблюдения норм и требований, содержащихся в МЭС.

Разработаны методы решения ряда практических задач, возникающих при проверке соблюдения требований МЭС, и обосновано применение для этих целей аппарата проверки статистических гипотез о значениях параметров нормального закона распределения. Также разработан критерий сравнения показателей, характеризующих соблюдение требований стандарта в отношении услуг, оказываемых различными медицинскими учреждениями одного и того же профиля. Такая задача является актуальной при сопоставлении уровня качества у нескольких поставщиков медицинских услуг, а также при составлении рейтингов медицинских учреждений. Разработанные методы также имеют практическое значение при экономических расчетах между медицинскими учреждениями и страховыми компаниями.

С использованием предложенных в главе 3 математических моделей разработан метод оценки субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых в процессе лечения в условиях медицинского

14 1 IV I

I I ' > I стационара. Применение метода при обработке данных проводимого на регулярной основе анкетирования пациентов, позволяет отслеживать динамику изменения уровня воспринимаемого качества, а также оценивать значимость изменений в наблюдаемом динамическом ряду. Тем самым создается элемент системы управления качеством медицинского учреждения, обеспечивающий систему обратной связи, т.е. учета мнения потребителей предоставляемых услуг, что позволяет своевременно осуществлять корректирующие воздействия, внося необходимые изменения в лечебный процесс.

Научная новизна результатов исследования состоит в том, что:

• разработаны модели комплексного оценивания качества услуг в социальной сфере, применение которых обосновано спецификой показателей, характеризующих качество этих услуг;

• предложен единый подход к комплексному оцениванию качества социальных услуг, относящихся к различным отраслям с выделением показателей: а) указывающих на степень соответствия организации-поставщика услуги установленным для данной отрасли нормативам и требованиям, б) характеризующих восприятие качества услуги со стороны потребителей.

• разработан и обоснован метод, позволяющий при комплексном оценивании учитывать информацию, представленную в виде нечетких и нечисловых данных;

• разработаны и апробированы конкретные квалиметрические методы, направленные на решение задач, возникающих, в частности:

- при оценке уровня качества международной деятельности высших учебных заведений,

- при построении балльно-рейтинговых систем оценивания результатов обучения,

- при проверке соблюдения нормативов медико-экономических стандартов,

- при комплексном оценивании воспринимаемого пациентами качества оказываемых им медицинских услуг. а

ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Теоретическая и практическая значимость. Разработанные и научно-обоснованные в диссертационной работе методы позволяют: осуществлять комплексную оценку качества сложного многопараметрического объекта (услуги) при наличии дополнительных, представленных в нечисловом виде, сведений о сравнительной важности учитываемых единичных показателей; учитывать при построении комплексных оценок как числовые, так и нечисловые показатели, в частности, характеризующие субъективное восприятие качества услуг со стороны потребителей; численно оценивать в рамках предложенной математической модели значимость различия между уровнем качества услуг, предоставляемых различными поставщиками; производить комплексную оценку качества международной составляющей во всех основных показателях, характеризующих образовательные услуги, оказываемые высшими учебными заведениями; вносить необходимые коррективы в модели, используемые при аккредитации и при комплексной самооценке деятельности вузов, в целях более гибкого учета сравнительной важности отдельных критериев и их составляющих показателей; разрабатывать балльно-рейтинговые системы оценивания, позволяющие учитывать для каждой конкретной дисциплины те или иные приоритеты относительно оцениваемых видов деятельности учащегося; осуществлять комплексную проверку соблюдения требований медико-экономических стандартов в отношении показателей, характеризующих качество медицинских услуг, оказываемых пациентам; осуществлять комплексную оценку воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых им при лечении в условиях медицинского стационара, а также выявлять сильные и слабые составляющие среди учитываемых показателей.

На основе выполненных исследований могут быть сформулированы и перечислены следующие

Положения, выносимые на защиту.

1) Метод построения и оценивания комплексных показателей качества в сфере услуг, основанный на линейной свертке показателей с рандомизированными весовыми коэффициентами, опирающаяся на свойства стохастических процессов Дирихле и их дискретных аналогов на целочисленных решетках.

2) Решение на базе модели, основанной на рандомизации весов, задачи о достоверности стохастического доминирования одного из сравниваемых объектов над другим по уровню их качества.

3) Метод обработки данных о нечисловых показателях качества услуг, использующий рандомизацию числовых меток, сопоставляемых пунктам порядковой квалиметрической шкалы, по которой оцениваются эти показатели.

4) Методика совершенствования модели комплексной самооценки, используемой на сегодня вузами РФ, основанная на разработанном в работе методе рандомизации и позволяющая учитывать различные дополнительные ограничения относительно приоритетов отдельных критериев и подкритериев, выраженные в нечеткой и в нечисловой форме.

5) Набор индикаторов и методика оценки качества международной составляющей при оказании образовательных услуг, разработанная с учетом опыта систем образования ряда зарубежных стран и позволяющая учесть особенности выбранной вузом стратегии развития международной деятельности.

6) Метод и критерии перевода оценок между квалиметрическими шкалами, применяемыми в различных национальных системах образования, с указанием его сходств, различий и преимуществ в сравнении с применяемым в рамках Болонского процесса методом, основанном на шкале ЕСТБ.

7) Метод построения итоговой оценки в балльно-рейтинговых системах, использующий модель рандомизации и позволяющий гибко учитывать специфику осваиваемых образовательных программ и приоритеты отдельных видов учебной деятельности обучающихся.

8) Метод комплексной проверки соблюдения норм медико-экономических стандартов (МЭС), включающий критерий сравнения уровня качества однотипных медицинских услуг, оказываемых различными лечебно-профилактическими учреждениями, имеющий практическое значение при взаимодействии медицинских учреждений и страховых компаний.

9) Метод оценки субъективно воспринимаемого пациентами качества услуг, оказываемых в процессе лечения в условиях медицинского стационара.

Внедрение результатов. Результаты исследований, выполненных в диссертационной работе, были использованы:

• в ходе выполнения Государственного контракта № П607 от 06.09.07 г. «Разработка индикаторов и методики оценки деятельности вузов по внедрению рекомендаций Болонского процесса в части признания документов об образовании» в рамках Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы. (Задача II: «Развитие системы обеспечения качества образовательных услуг»); при разработке и апробации новых медико-экономических стандартов в ряде лечебно-профилактических учреждений г. Санкт-Петербурга:

Детская Городская Клиническая Больница № 5 им. Н.Ф. Филатова,

Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова, Некоммерческое партнерство «Профессиональная медицина», Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова (отд. сосудистой хирургии); предприятиями и организациями жилищно-коммунального комплекса г. Санкт-Петербурга при анализе данных об обеспеченности услугами ЖКХ и их качестве в муниципальных округах и районах:

ООО Жилкомсервис № 1 Невского района г. Санкт-Петербурга,

Ассоциация ТСЖ Фрунзенского района г. Санкт-Петербурга; при разработке и внедрении балльно-рейтинговой системы оценки качества результатов обучения - отделом менеджмента качества образования Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна; в работе Центра сертификации продукции легкой промышленности «Универс-Тест» - при использовании статистических методов контроля качества в ходе проведения сертификации продукции; Результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы внедрены также в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна (на кафедре математики) для дисциплин:

1) «Статистические методы контроля качества»,

2) «Квалиметрия»,

3) «Управление качеством» для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению подготовки 221700.62 - «Стандартизация и метрология», а также по специальности 200503.65 — «Стандартизация и сертификация».

Апробация работы. Основные результаты исследования, выполненного в диссертационной работе, неоднократно докладывались и обсуждались на семинарах и конференциях:

- на IV Всесоюзной школе-семинаре «Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание» (Одесса, 1991 г.);

- на международной конференции «Интернационализация высшего образования и научных исследований в XXI веке. Роль технических университетов» (СПб, 1999г.);

- на международной конференции «Высокие интеллектуальные технологии образования и науки» (СПб, 1999 г.);

- на Международной конференции «Проблемы и перспективы интеграции российской и европейской систем образования» (СПб, 2004 г.);

- на VII Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания (Смирновские чтения)» (СПб, 2008 г.);

- на постоянно действующем семинаре кафедры математики и информатики Северо-Западного института Российской академии народного хозяйства при Президенте РФ (СПб, 2008, 2010, 2011 гг.);

-на 1-й и на 4-й Всероссийских научно-практических конференциях «Менеджмент качества в образовании» (СПб, 2008, 2011 гг.);

- на семинаре-совещании НП «Профессиональная медицина» (СПб, 2010); на научно-методическом семинаре кафедры математики СПбГУТД (СПб, 2011);

- на 1-й, 2-й и 3-й Международных конференциях «Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы» (СПб, 2009 -2011 гг.).

1. Адлер, Ю. П. Система экономики качества / Ю. П. Адлер, С. Е. Щепетова. — М.: Стандарты и качество, 2005. 184 с.

2. Азаров, В. Н. Управление качеством: Том 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Основы обеспечения качества / В.Н. Азаров; под общей редакцией В. И. Азарова. М.: МГИЭМ, 2000. -356 с.

3. Азарьева, В. В. Самооценка научно-исследовательской деятельности в вузе на базе принципов менеджмента качества / В. В. Азарьева // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», серия «Экономика и менеджмент организации», СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2005. С. 62-67.

4. Азарьева, В. В. Методические рекомендации по внедрению типовой модели системы качества образовательного учреждения / В. В. Азарьева, В. И. Круглов, Д. В. Пузанков. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006. - 409 с

5. Азгалъдов, Г. Г. Л"валиметрия для менеджеров / Г. Г. Азгальдов. — М.: Экономика, 1996. 113 с.

6. Азгальдов, Г. Г. Теория и практика оценки качества товаров / Г. Г. Азгальдов. -М.: Экономика, 1982. 256 с.

7. Азгальдов, Г. Г. Количественная оценка качества / Г. Г. Азгальдов, Л. А. Азгальдова. -М., 1971. 213 с.

8. Азгалъдов, Г. Г. О квалиметрии / Г. Г. Азгальдов, Э. П. Райхман. -М., 1973.- 158 с.

9. Айвазян, С. А. Классификация многомерных наблюдений / С. А. Айвазян, 3. И. Бежаева, О. В. Староверов. М.: Статистика, 1974. - 240 с.

10. Айвазян, С. А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: Справочное изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин.- М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.

11. Аксаментов М. Г. Медико-экономические стандарты: взгляд со стороны врача амбулаторного приема / М. Г. Аксаментов // Здравоохранение.- 1998. № 12. - С.19-21.

12. Андрианов, Ю. М. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении / Ю. М. Андрианов, А. И. Субетто.- Л.: Машиностроение, 1990. 216 с.

13. Ассессмент центр военные технологии на службе персонала / Интернет ресурс: http://www.mental-skills.ru/svnoi3ses/499.html (2011г.)

14. Беляев, Ю. К. Вероятностные методы выборочного контроля / Ю. К. Беляев. М., Наука, 1975. - 408 с.

15. Берестнева, О. Г. Критерии качества обучения в высшей школе / О. Г. Берестнева, О. В. Марухина // Стандарты и качество. 2004. - № 8. - С. 84-86.

16. Бешелев, С. Д. Экспертные оценки / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Наука, 1973.-159 с.

17. Брук, Б. Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочения объектов / Б. Н. Брук, В. Н. Бурков // Изв. АН СССР. Сер. Техн. Кибернетика. 1972. - № 3. - С. 29 - 39.

18. Варакута, С. А. Управление качеством продукции: Учеб. пособие / С. А. Варакута. М.: ИНФРА, 2001. - 207 с.

19. Варжапетян, А. Г. Квалиметрия. Учеб. пособие / А. Г. Варжапетян. -СПб.: СПбГУАП, 2005. 176 с.

20. Вентцелъ, Е. С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. М.: Наука, 1988. - 480 с.

21. Вернадский, В. И. Философские мысли натуралиста / В. И. Вернадский. -М.: Наука, 1988. 520 с.

22. Виталюева, М. А. Расчет стоимости медико-экономического стандарта оказания медицинской помощи (опыт Санкт-Петербурга) / М. А. Виталюева, С. П. Кузнецова, О. И. Рутковская // Менеджер здравоохранения. 2008. - №11. - С. 33-38.

23. Воробьев, 77. А. Стандартизация и оценка качества медицинской помощи /П. А. Воробьев, 3. Н. Аксюк // Проблемы стандартизации здравоохранения.- 1999.-№1.- С.8-15.

24. Вялков, А.И. Состояние стандартизации в здравоохранении России. / А. И. Вялков // Проблемы стандартизации здравоохранения.- 1999.- №1.-С.3-7.

25. Гегель, Г.-И.-Ф. Наука логики / Г.-И.-Ф. Гегель. М.: Мысль, 1999. -1067 с.

26. Гличев, А. В. Основы управления качеством продукции / A.B. Гличев. М.: Академия менеджмента инвестиций, 1998. - 356 с.

27. Гличев, А. В. Прикладные вопросы квалиметрии / А. В. Гличев, Г. О. Рабинович, М. И. Примаков. М.: Изд-во стандартов, 1983. —136 с.

28. Глудкин, О. П. Всеобщее управление качеством / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин. М.: Радио и связь, 1999. - 600 с.

29. Голышев, А. Я. Концепция создания системы управления качеством в лечебно-профилактических учреждениях / А. Я. Голышев, О. М. Носырева // Главный врач. 2006. - №10. - С. 85-88.

30. Голышев А. Я. Качество медицинских услуг как предмет квалиметрического оценивания / А. Я. Голышев, Н. Н. Рожков // Менеджер здравоохранения.- 2008.- №7.- С. 40-44

31. Гоппа, В. Д. Международные индикаторы высшего образования и их применение / В.Д. Гоппа; под ред. А. Я. Савельева. М.: НИИВО, 2002. -95 с.

32. ГОСТ 30335-95 / ГОСТ Р 50646-94. Услуги населению. Термины и определения. Введ. 1994-07-01. - М.: Госстандарт России: Изд-во стандартов, 1996. - 37 е.: 29 см.

33. ГОСТ Р ИСО 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. Введ. -2009-01-01. - М.: Стандартинформ, 2008. -70 е.: 29 см.

34. ГОСТ Р ИСО 9001-2008. Системы менеджмента качества. Требования. Введ. 2009-11-13. - М.: Изд-во стандартов, 2009. - 21 е.: 29 см.

35. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия, термины и определения. Введ. 1979-07-01. М.: Изд-во стандартов, 1979.-23 е.: 29 см.

36. Гришин, В.В. Контроль качества оказания медицинской помощи в условиях медицинского страхования в ведущих странах мира / В. В. Гришин, А. А. Киселев, В. Л. Кардашев и др. М.: 2005 г.- 62 с.

37. Де Гроот, М. Оптимальные статистические решения / М. Де Гроот. — М.: Мир, 1974.-491 с.

38. Дэйвисон, М. Многомерное шкалирование / М. Дейвидсон. М.: Финансы и статистика, 1988. -254 с.

39. Евсеев, A.B. Рандомизированная линейная свертка критериев / А. В. Евсеев, В. В. Корников, Н. В. Хованов // Вопросы механики и процессов управления. 1991. -Вып.14. -JL: Изд-во ЛГУ. - С. 157-161.

40. Иванов, М.Н. Основы технических измерений и метрологическое обеспечение испытаний для подтверждения соответствия / М. Н. Иванов,

41. A. Е. Рудин, Н. Н. Рожков. СПб.: СПГУТД, 2004. - 151 с.

42. Исикава, К. Японские методы управления качеством / К. Исикава. -М.: Экономика, 1988. 216 с.

43. Карпенко, И.О. Формирование статистических показателей и индикаторов доступа к высшему образованию / И.О. Карпенко, В.Е. Яценко // Вопросы статистики. 1996. - № 4 - С. 14-29.

44. КеменщД. Кибернетическое моделирование: некоторые приложения / Д. Кемени, Д. Снелл. М.: Советское радио, 1972. - 192 с.

45. Кендалл, М. Ранговые корреляции / М. Кендалл. М.: Статистика, 1975.-216 с.

46. Кириллова, С. А. О комплексной оценке уровня качества бюджетных услуг / С. А. Кириллова, О. Г. Кантор, Ю. А. Кузнецова // Интернет-ресурс:http://institutiones.com/general/1410-kachestvo-byudzhetnyx-uslug.html

47. Клигер, С.Л., Шкалирование при сборе и анализе социологической информации / С. Л. Клигер, М.С. Косолапов, Ю. Н. Толстова. М.: Наука, 1978.-107 с.

48. Колганов, С. К. Построение в условиях дефицита информации сводных оценок сложных систем. Часть вторая. Рандомизированный синтез сводных оценок / С. К. Колганов, В. В. Корников, П. Г. Попов, Н.

49. B. Хованов. М., Радио и связь, 1998. - 187 с.

50. Колесников А. А., Всеобщий менеджмент качества. Уч. пособие/Под общей ред. С. А. Степанов / А. А. Колесников, И. Ф. Козин, С. А. Кожевников, В. С. Соболев, С. А. Степанов, А. Ю. Щербаков. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. - 200 с.

51. Колесникова, О.Н. Стохастические процессы с равновероятными монотонными реализациями, моделирующие дефицит информации / О. Н. Колесникова, В. В. Корников, Н. Н. Рожков, Н. В. Хованов // Вестник ЛГУ. Сер. Математ., механ. 1987. - №1. - С. 21 - 26.

52. Колмогоров, А. Н. Измерение / А. Н. Колмогоров, Ю. В. Самсонов, К. П. Широков. БСЭ, 3-е изд. Т.10. - 1972. - С. 77-79.

53. Конвенция о признании квалификаций, относящихся к высшему образованию в европейском регионе. Лиссабон 11.04.1997 // Интернет ресурс: http ://russia.edu.ru/information/legal/law/inter/165/1437.

54. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1662-р

55. Корников, В. В. Статистические методы анализа эффективности и надежности сложных систем в условиях дефицита информации / В. В. Корников, В. П. Скитович, Н. В. Хованов // Вопросы механики и процессов управления. Л., ЛГУ, 1986. Вып.9. - С. 84-116.

56. Кравчук, ТА. Статистическое оценивание доступности социальных услуг населению / Т. А. Кравчук, В. Н. Тамашевич, О. В. Филиппова //

57. Вопросы статистики, Информационно-издательский центр «Статистика России» Госкомстата РФ. 2007. - № 4. - С. 32-37.

58. Краткий терминологический словарь в области управления качеством высшего и среднего профессионального образования. СПб, Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006. - 44 с.

59. Кудрявцев, А. А. Менеджмент в здравоохранении. Медико-экономические стандарты и методы их анализа / А. А. Кудрявцев. СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2004. - 172 с.

60. Льюс, Р. Психофизические шкалы / Р. Льюс, Е. Галантер // Психологические измерения: сб. научн. тр. М.: Мир, 1967. — с.111 — 195.

61. Малышев, В. В. Оценка качества судов при неполных проектных данных / В. В. Малышев, Н. В. Хованов // Судостроение. 1990. -№ 8. -С. 3-5.

62. Марухина, О. В. Информационная технология для задач оценивания качества обучения студентов вуза на основе экспертно-статистических методов / О. В. Марухина, О. Г. Берестнева // Вестник Томского государственного университета. 2004. - № 284. - С. 10-14.

63. Мейби, К. Стратегии управления сложным изменением / К. Мейби, Д. Пью. Кн. 10. - М.: Изд-во «Мимлинк», 1998. - 72 с.

64. Методика проведения оценки СК ОУ экспертами-аудиторами при проведении аттестации и государственной аккредитации. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006. - 64 с.

65. Методические рекомендации по внедрению типовой модели системы качества образовательного учреждения. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006.-408 с.

66. Миляева, Л. Г. Маркетинговый инструментарий для оценки соответствия содержания и качества образовательных услуг потребностям обучающихся / Л. Г. Миляева, Н. В. Волкова // Маркетинг в России и за рубежом. 2004. - № 1. - С. 90-101.

67. Миркин, Б. Г. Анализ качественных признаков / Б. Г. Миркин. М.: Статистика, 1976. - 166 с.

68. Миркин, Б. Г. Проблема группового выбора / Б. Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.

69. Михайлова, Ю. В. Реализация пилотного проекта, направленного на улучшение качества медицинских услуг в здравоохранении / Ю. В. Михайлова, И. М. Сон, Н. В. Данилова //Менеджер здравоохранения. 2009. -№2. -С.6-10.

70. Морозова, Т. А. Мониторинг качества образования: точка зрения потребителей / Т. А. Морозова // Академический вестник. 2010. - №2. -С. 17-27.

71. Мотова, Г. Н. Модели аккредитации за рубежом: Научное издание / Г. Н. Мотова, В. Г. Наводнов. 2-е изд., испр. и доп. - М.-Йошкар-Ола: Центр государственной аккредитации, 2005. - 112 с.

72. Мыльникова, КС. Стандартизация в здравоохранении: в поисках здравого смысла / И.С. Мыльникова // Качество медицинской помощи.-1998.-№ 2.- С.6-8.

73. Наводнов, В. Г. Комплексная оценка высших учебных заведений / В. Г. Наводнов, Е. Н. Геворкян, Г. Н. Мотова, М. В. Петропавловский. М.: Центр государственной аккредитации, 2003. - 176 с.

74. Новаторов, Э. В. КАЧОБРУС: маркетинговый инструмент для измерения качества образовательных услуг / Э. В. Новаторов // Маркетинг. -2001.-№6.-С. 54-67.

75. О введении предварительных медико-экономических стандартов. Распоряжение Комитета по здравоохранению Правительства Санкт-Петербурга от 27 октября 2009 г. N 636-р.- Интернет-ресурс: http://www.consultant.ru/online/base/?req=doc;base=SPB;n=95578

76. О стандартах медицинской помощи. //Интернет-ресурс: http://medkarta.com/?cat=article&id=25279

77. Обухова, О. В. Проблемы внедрения медико-экономических стандартов в учреждения, оказывающие стационарную медицинскую помощь / О. В. Обухова, И. Н. Базарова, О. Ю. Гавриленко // Социальные аспекты здоровья населения.- 2008.- № 3. С. 3-7.

78. Огвоздин, В. В. В дебрях терминологии / В. В. Огвоздин // Интернет-ресурс : http ://www. classs.ru/stati/menej ment 1 /vdebrj ah.html

79. Окрепилов* В. В. Всеобщее управление качеством / В. В. Окрепилов. -СПб.: Изд-во СПБ УЭФ, 1996. 454 с.

80. Орлов, А. И. Прикладная теория измерений / А. И. Орлов // Прикладной многомерный статистический анализ: сб. научн. тр. М.: Наука, 1978.-С. 68-138.

81. Орлов, А. И. Устойчивость в социально-экономических моделях / А. И. Орлов.- М.: Наука, 1979. 296 с.

82. Орлов, А. И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки / А. И. Орлов. Экспертные оценки: Вопросы кибернетики. Вып. 58: сб. научн. тр. - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», 1979.-С. 17-33.

83. Орлов, А. И. Экспертные оценки / А. И. Орлов // Заводская лаборатория, 1996. Т. 62. - № 1. -С. 54 - 60.

84. Орлов, А. И. Эконометрика: учебник для вузов / А. И. Орлов. 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Изд-во «Экзамен», 2003. - 576 с.

85. Орлов, Е.М. Автоматизированная система медико-экономических стандартов как способ повышения эффективности управления региональным здравоохранением / Е. М. Орлов // Современные проблемы науки и образования. 2010. - № 2 - С. 152-155.

86. Охрименко, А. А. Статистический анализ образовательной и научно-исследовательской деятельности высших учебных заведений А. А. Охрименко. М.: Экономический ф-т МГУ, ТЕИС, 2004. - 172 с.

87. Павлов, В. В. Стандарты в здравоохранении / В. В. Павлов, Р. А. Галкин, С. И. Кузнецов // Проблемы стандартизации в здравоохранении. -1999. -№3.- С. 12-16.

88. Петропавловский, М. В. Математические модели государственной аккредитации , учреждений профессионального образования / М. В. Петропавловский. Йошкар-Ола-М.: Центр государственной аккредитации, 2004, - 192 с.

89. Пирогов, М. В. Медико-экономическая стандартизация в здравоохранении: теоретические и практические аспекты / М. Б. Пирогов // Соц. политика и соц. партнерство. 2009. - 7. - С. 38-45.

90. Положение о балльно-рейтинговой системе оценивания в СПГУТД. -интернет-ресурс: http://sutd.ru/universitet/standartdocs/spbgutdcertificates/

91. Пономарева, Т. А. Качество услуг: качественные параметры оценки / Т. А. Пономарева, М. С. Супрягина // Маркетинг в России и за рубежом, 2005. -№1. С. 14-29.

92. Проценко, С. Я. Оценка удовлетворенности качеством услуги / С .Я Проценко// «Sales business/Продажи». 2006. - №4. - С. 71-73.

93. Пузанков, Д. В. Менеджмент качества в образовательных учреждениях: Материалы курса повышения квалификации. Ч. 1 и 2 / Д. В. Пузанков, С. А. Степанов, В. С. Соболев. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - 508 с.

94. Пухальский, В. В. Определение качества / В. В. Пухальский // Стандарты и качество. 2001. - № 3. - С. 50-53.

95. Пфанцаглъ, И. Теория измерений / И. Пфанцагль. М.: Мир, 1976. -248 с.

96. Pao, С. Р. Линейные статистические методы и их применения / С. Р. Pao. М.: Наука, 1968. - 548 с.

97. Райхман, Э. 77. Экспертные методы в оценке качества товаров / Э. П. Райхман, Г. Г. Азгальдов. -М.: Экономика, 1974. 151 с.

98. Ребрин, Ю. И. Управление качеством: Учебное пособие / Ю. И. Ребрин. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004 - 174с.

99. Рожков, 77. Н. Непараметрическая модель оценивания случайного спроса на изделия массового потребления / Н. Н. Рожков // Известия вузов. Технология легкой промышленности / 1989. № 6. - С. 8-11.

100. Рожков, Н. Н. Методы арифметизации порядковых шкал измерения ка-чества продукции / Н. Н. Рожков // Методология и практика оценки качества продукции на ленинградских предприятиях.—Л.: ЛДНТП, 1988. -С. 61-64.

101. Рожков, Н. Н. Рандомизированный критерий сравнения качества сложных объектов / Н. Н. Рожков // Экономика и математические методы / М.: АН СССР, 1991. -Том 26. -Вып.З. С. 597 -600.

102. Рожков, Н. Н. Эффективность международного сотрудничества — важный элемент стратегии университета / H.H. Рожков // Вестник СПГУТД, 2001.-N4.-С. 30-35.

103. Рожков, Н. Н. Моделирование неопределенности измерений в неметрических шкалах с помощью распределений Дирихле / Н. Н. Рожков // Вестник СПГУТД, N 8. 2003. С. 30 34.

104. Рожков, Н. Н. Обеспечение качества измерений / Н. Н. Рожков, М. Н. Иванов, А. Е. Рудин // СПб.: СПГУТД, 2004. 53 с.

105. Рожков, Н. Н. Система перезачета оценок успеваемости -инструмент поддержки академической мобильности / Н. Н. Рожков // Университетское управление: практика и анализ. 2006. № 5(45). С. 104 — 113.

106. Рожков, Н. Н. Статистические методы контроля качества / Н. Н. Рожков // СПб.: СПГУТД, 2005. 145 с.

107. Рожков, Н. Н. Болонский процесс: квалиметрический метод сопоставления шкал оценок успеваемости / Н. Н. Рожков // Вестник Санкт-Петербургского гос. ун-та технологии и дизайна. 2007. - N 13. -С. 3 -7.

108. Рожков, Н. Н. Квалиметрическая оценка качества услуг с помощью рандомизированных весовых коэффициентов / H.H. Рожков // Известия международной академии наук высшей школы. 2008. - № 4(42). - С. 166 -175.

109. Рожков, H. Н. Квалиметрическая оценка комплексных показателей обеспеченности и качества жилищно-коммунальных услуг / H. Н. Рожков, В. П. Пилявский, В. П. Головачук // Экономика сервиса. 2007. - № 1(1). -С. 137-144.

110. Рожков , H. Н. Квалиметрия и управление качеством. Математические методы и модели. / H. Н. Рожков // СПб.: СПГУТД, 2007. 185 с.

111. Рожков, H. Н. Байесовский метод обработки статистических данных, из-меряемых по ординальной шкале / H. Н. Рожков // Приложения асимптоти-ческих методов в математич. физике и статистике. -Л.: ЛГУ, 1985.-С. 43-52.

112. Рожков, H. Н. О путях дальнейшего совершенствования моделей самооценки систем / H. Н. Рожков, В. С. Соболев, И В. Кононова, Е. С. Юркина // Качество, инновации, образование. -2008. № 2 (33) - С. 2-7.

113. Рожков, Н. Н. Применение ранговых методов при сравнительной оценке качества технических тканей / Н. Н. Рожков, М. И. Голубев, Ю. В.

114. Мачицкая, Е. Я. Сурженко // В мире оборудования. Изд-во «Легпромбизнес». - 2008. -N 7 (82). - С. 16 -19.

115. Рожков, H. Н. Квалиметрический подход к задаче комплексного оценивания качества государственных услуг / H. Н. Рожков // Управленческое консультирование. 2011. - № 3. - С. 26-32.

116. Рожков, H. Н. Балльно-рейтинговая система оценивания, основанная на нечисловых данных о значимости отдельных видов учебной деятельности студентов / А. В. Демидов, H. Н. Рожков // Дизайн. Материалы. Технология. 2011. - № 5 - С. 8-11.

117. Рожков, H. Н. Профессиональное признание как инструмент оценки качества образовательных услуг / В. Я Дмитриев, В. П. Пилявский, H. Н. Рожков // Вестник Национальной академии туризма. 2011- № 3.- С.53-55.

118. Рожков, H. Н. Модель описания нечисловых показателей при комплексной оценке качества объектов / H. Н. Рожков // Вестник СПГУТД, сер 1: «Естественные и технические науки», 2010. -N 1— С. 5255.

119. Рожков, Н. Н. Оценка качества образования со стороны работодателя — элемент обратной связи в системе управления качеством вуза /А. В. Деми-дов, Н. Н. Рожков // Известия вузов. Технология легкой промышленности. 2011.- № 4 — С. 33-36.

120. Рожков, Н. Н. Квалиметрические методы и модели в задачах управления качеством в сфере образования / Н. Н. Рожков // СПб.: СПГУТД, 2011.-218с.

121. Рожков, Н. Н. Построение балльно-рейтинговой системы оценивания на основе нечетких и нечисловых приоритетов / Н. Н. Рожков // Вестник Национальной академии туризма (в печати).

122. Рожков, Н. Н. Оценка качества медицинских услуг на основе статистических критериев соблюдения норм медико-экономических стандартов / Н. Н. Рожков // Информационно-управляющие системы. (в печати).

123. Руководство по качеству (типовое) для вузов и ссузов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», - 2006. - 46 с.

124. Рутгайзер, В.М. Сфера услуг: новая концепция развития / В. М. Рутгайзер, Т. И. Корягина, Т. И. Арбузова и др. М.: Экономика, 1990. -159 с.

125. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. -М.: Радио и связь, 1993. -314 с.

126. Савельев, Б. А. Оценка уровня обученности студентов в целях аттестации образовательного учреждения профессионального образования: Учебное пособие / Б. А. Савельев, А. С. Масленников. — Йошкар-Ола: Центр государственной аккредитации, 2004. — 84 с.

127. Сатаров, Г. А. Общий подход к анализу экспертных оценок методами неметрического многомерного шкалирования / Г. А. Сатаров, В. С. Каменский // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Статистика, 1977. - С. 32-71.

128. Сидорин, А. В. Система менеджмента качества подготовки специалистов: международные подходы и опыт внедрения в ГОУ ВПО

129. МО «Академия социального управления» / A.B. Сидорин // Академический вестник.- 2010.-№ 2.- С. 10-16.

130. Система "Скейтинг". М.: Российская гос. академия физической культуры.- 2001г. / http://www.russianmaster.ru/mfst/dancescait.html

131. Соболев, B.C. Концепция, модель и критерии эффективности внутривузовской системы управления качеством высшего профессионального образования / В. С. Соболев, С. А. Степанов // Университетское управление: практика и анализ. -2004. -№ 2(30). С. 102-110.

132. Социальная статистика / под ред. И. И. Елисеевой. -М.: Финансы и статистика, 1997. С. 73-81.

133. Сошникова, Л. А. Многомерный статистический анализ в экономике / JI. А. Сошникова, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер; под ред. Проф.

134. B.Н. Тамашевича. -М.: ЮНИТИ, 1999. -598 с.

135. Субетто, А. И. Квалиметрия/ А. И. Субетто. СПб.: «Астерион», 2002. -288 с.

136. Субетто, А. И. Квалиметрическое обеспечение управленческих процессов / А. И. Субетто, Ю. К. Чернова, М. В. Горшенина. СПб.: «Астерион», 2004. -278 с.

137. Суппес, П. Общая теория измерений / П. Суппес, Д. Зинес // Психологические измерения: сб. научн. тр. М.: Мир, 1967. - С. 9 -110.

138. Уилкс С. Математическая статистика / С. Уилкс. М.: Наука, 1967. -632 с.

139. Ушаков, Б. Г. Качество образования и/или образование качества (проблемы методологии, практики и оценки) / Б. Г. Ушаков // Управленческое консультирование. 2008. -№ 3. - С. 149-161.

140. Федюкин, В. К. Основы, квалиметрии. Управление качеством продукции: учебное пособие / В. К. Федюкин. М.: Изд-во «Филинъ», 2004. - 296 с.

141. Федюкин, В.К. Методы оценки и управления качеством промышленной продукции / В. К. Федюкин, В. Д. Дурнев, В. Г. Лебедев. -М.: Филинъ-Рилант, 2000. 328 с.

142. Федотов, В. В. Способы оценки и мониторинга степени удовлетворенности потребителя / В. В. Федотов // Методы менеджмента качества. 2005. - № 9. - С. 24-30.

143. Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции / А. Фейгенбаум. М.: Экономика, 1986.-471 с.

144. Фомин, В. Н. Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация: курс лекций / В. Н. Фомин. М.: Экмос, 2000. - 320 с.

145. Харрингтон, Д. Управление качеством в американских корпорациях / Д. Харрингтон. М.: Экономика, 1990. -272 с.

146. Хитрое, В. Ю. . Медико-экономические стандарты основа перехода к страховому здравоохранению /В. Ю. Хитров, В. Г. Корчагин // http://z3950.ksu.ru/phil/0700555-l/096-098.pdf

147. Хованов, Н. В. Три подхода к арифметизации ординальных шкал / Н. В. Хованов, H. Е. Еремеев // Механика управляемого движения. 1979. -Вып.З.-С. 183-190.

148. Хованов, Н. В. Стохастические процессы и поля с равновероятными дискретными монотонными реализациями / Н. В. Хованов // Управление, надежность и навигация. Саранск: 1979. -Вып.5. -С. 136-139.

149. Хованов, Н. В. Математические основы теории шкал измерения качества / Н. В. Хованов. Л.: Изд-во ЛГУ, 1982. - 188 с.

150. Хованов, Н.В. АСПИД система квалиметрических методов оценивания в условиях дефицита информации качества сложных технических объектов // Методология и практика оценивания качества продукции. -Л.: ЛДНТП, 1988. - С. 56-61.

151. Хованов, Н. В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците / Н. В. Хованов. СПб.: Изд-во СПбГУ. - 1996. - 196 с.

152. Хованов, Н. В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости / Н. В. Хованов //Тр. СПИИРАН.-2009.- № 9.- С. 262-279.

153. Холлендер, М. Непараметрические методы статистики: пер. с англ. / М. Холлендер, Д. Вулф. М.: Финансы и статистика, 1983. - 518 с.

154. Чавпецов В.Ф., Михайлова С.М. Основы экспертизы качества медицинской помощи и автоматизированная технология его оценки, Методическое пособие, 4.1 (издание 13-е переработанное) / С-Пб.: 2006.-47с.

155. Черноусъко, Ф. Л. О весовых коэффициентах в экспертных оценках / Ф. Л. Черноусько // Кибернетика. -1972. № 6. - С. 128 - 130.

156. Четыркин, Е. М. Статистическое измерение качественных характеристик / Е. М. Четыркин. М.: Статистика, 1972. - 205 с.

157. Шевченко, Е.В. Методика международной общественной аккредитации образовательных учреждений в части, касающейся обучения иностранных граждан / Е. В. Шевченко, Л. Н. Коновалова. М.: Международная Корпорация Инкорвуз, 1999. - 43 с.

158. Шишкин, И.Ф. Квалиметрия и управление качеством: учебник для вузов / И. Ф. Шишкин, В. М. Станякин М.: Изд-во ВЗПИ, 1992.-255 с.

159. Шишкин, И.Ф. Измерение качества образования и образовательных услуг / И. Ф. Шишкин // Педагогические измерения. -2005. №1. - С. 105-123.

160. Шрейдер, Ю. А. Равенство, сходство, порядок / Ю. А. Шрейдер. М.: Наука, 1971.-256 с.

161. Шор, Я.Б. Методы комплексной оценки качества продукции/ Я. Б. Шор.- М.: Знание, 1987. 65 с.

162. Antoniak, Ch. Mixtures of Dirichlet Processes with Applications to Bayesian Nonparametric Problems // Ann. Statist. 1974. - vol. 2. - N 6. P. 1152-1174.

163. Blok, Peter. ECTS and Grading // EAIE Newsletters. 1995. - N 20. - P. 7-9.

164. The Bologna Declaration on the European Space for Higher Education. -http://ec.europa.eu/education/policies/educ/bologna/bologna.pdf

165. Brandenburg, Uwe. How to measure internationally and nternationalization of higher educational institutions! Indicators and keyfigures / U. Brandenburg, G. Federkeil // Center for Higher Education Development. 2007. - working paper N 92. - 41 p.

166. Coombs, С. H. Psychological Scaling without a Unit of Measurement. // Psychol. Rev., 1950, 57, pp. 145-158.

167. Dalichow F. И ECTS and Grading: Letter to the Editor // EAIE Newsletters, 1996. N 21, - p. 23

168. European Credit Transfer System. ECTS User's Guide / Luxemburg: Office for Official Publications of the European Communities. -1995. 302 p.

169. Executive Order on Grading Scales and Other Forms of Assessment // Executive Order no. 513 of 22/06/1995 as amended by Executive Order no 890 of 22/11/1995 www.rks.dk/sider/internationalt/engkrakter.pdf

170. Ferguson, T. S. A Bayesian analysis of some nonparametric problems // Ann. Statist. 1973. vol.1. -P. 209-230.

171. Ferguson, T. S. Prior Distributions on Spaces of Probability Measures // Ann. Statist. 1974. vol.2. -P. 615-629.

172. Gerber, Leon. The Volume Cut off a Simplex by a Half-space. // Pacific Journ. of Math. 1981.-v.94.-N2.-P. 311-314.

173. Gronroos, C. A Service Quality Model and its Marketing Implications // European Journal of Marketing. 1984. Vol. 18. -No 4.

174. Gronroos, C., Service Management and Marketing: A Customer Relationship Management Approach, 2nd Edition. John Wiley & Sons, 2000.

175. Haug, G. Capturing the Message Conveyed by Grades. Interpreting Foreign Grades // World Education News & Reviews 1997. Vol. 10. - N2.

176. Juran, J. Managerial Breakthrough. New York- Mc Graw-Hill, 1964.

177. Guidelines for the assessment of the quality of internationalization in Higher Professional Education (HBO) in The Netherlands HBO-Raad /Association of Dutch Polytechnics and Colleges, Nuffic, The Hague, 1995.

178. Karran, Т. Achieving Bologna Convergence: Is ECTS Failing to Make the Grade? // Higher Education in Europe. -2004. Vol. 29. - N 3. -P. 411421.

179. Karran, T. Pan-European Grading Scales: Lessons from National Systems and the ECTS // Higher Education in Europe. 2005. - Vol. 30. - N 1. -P. 522.

180. Korwar, R., Hollander M. Contributions to the Theory of Dirichlet Processes//The Annals of Probability. 1973.-vol.1.-P. 705-711.

181. Kruskal, I. B. Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of- fit to-a Nonmetric Hypothesis // Psychometrika. - 1964. - v. 29. - N 1.

182. Kruskal, I. B. Nonmetric Multidimensional Scaling: a Numerical Method // Psychometrika. 1964. - v. 29. - N 2.

183. Kruskal, W. H. Ordinal measures of association // J. Amer. Statist. Ass. 1958. v.53. -N284. - P. 814 - 861.

184. Method for Improving the Quality of Higher Education based on the EFQM Model, the HBO Expert Group, Second English version, Eindhoven, October 1999.-88 p.

185. Parasuraman, A., Berry L., Zeithaml V. SERVQUAL: A Multiple-Item Scale for Measuring Customer Perceptions of Service Quality // Journal of Retailing. 1988. - Vol. 64 (Spring). - P. 12 - 40.

186. Parasuraman, A., Zeithaml V., Berry L. A Conceptual Model of Service Quality and its Implications for Future Research // Journal of Marketing. -1985.-Vol. 49 (Fall).

187. Parasuraman, A. Valarie A. Zeithaml and Leonard L. Berry. Refinement and Reassessment of the SERVQUAL Scale // Journal of Retailing. — 1991. — Vol. 67 (4) (Winter) P. 420-450.

188. Rolin, J.-M. Nonparametric Bayesian Statistics: A Stochastic Process Approach//Lecture Notes in Statistics. 1983. - vol. 16. - P. 108-133.

189. Scott, Peter (ed). The Globalization of Higher Education // The Society for Research into Higher Education & Open University Press, 1998. 124 p.

190. Shepard, R.N. The Analysis of Proximities: Multidimensional Scaling with Unknown Distance Function // Psychometrika. 1962. - v. 27. - N 2.

191. Smith, A. International Education: a question of quality // EAIE Occasional Paper 7. Amsterdam, 1994. - 28 p.

192. Snellman O. International Education in Finnish Universities: Goals, Prerequisites and Evaluation // CIMO Occasional Paper, University of Lapland/Centre for International Mobility (CIMO). Helsinki, 1995. -Nl.

193. Spearman, C. The abilities of man. London, 1927. - 110 p.

194. Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area // European Association for Quality Assurance in Higher Education. Helsinki: Finland, 2005. -41 p.

195. Sullivan, K. Credit and Grade Transfer within the European Union's SOCRATES Programme: Unity in Diversity or Head in the Sand? // Assessment and Evaluation in Higher Education. 2002. 27. - Nl. -P. 65-74.

196. Tan K. H., Prosser M. Qualitatively Different Ways of Differentiation Student Achievements: A Phenomenographic Study of Academics' Conceptions of Grade Descriptions // Assessment and Evaluation in Higher Education, 2004. Vol. 29. -N3. - P. 267-282.

197. Tarski, A. Contributions to the theory of models // Indag. Math., 1954. -v.16.-P. 572-581.

198. Torgerson, W. S. Theory and Methods of Scaling. N. Y.: Wiley, 1958.

199. Trends 2003. Progress towards the European Higher Education Area. Интернет ресурс: http://www.eua.be/fileadmin/userupload/files/EUAl documents/Trends2003final. 1065011164859.pdf

200. Zadeh, L. A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility// Fuzzy Sets and Systems. 1978.- Vol.1. - №1.

201. Zadeh, L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sci. 1975. - Vol.7. - P. 199- 249, Vol.8. - P.301- 357, Vol.9 P.43- 80.

202. Zimmermann, H. J. Fuzzy Set Theory and Its Applications. Kluwer-Nijhoff. -Dordrecht, 1985. - 342 p.

203. Hotelling, H. Analysis of a Complex of Statistical Variables Into Principal Components. Journal of Educational Psychology, 1933.- vol. 24. - pp. 417441 and 498-520.

204. Hotelling, H. Relations between two sets of variates. Biometrika, 1936. Vol. 28.-N3/4.-pp. 321-377.

205. Dawson Arthur- The Skating System: Working out the Marks in Ballroom Dancing Championships. Imperial Society of Teachers of Dancing in association with the Dancing Times. - 1963, 16 p.