Методы анализа и обработки данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе

Воложанина, Олеся Александровна

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы анализа и обработки данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе

кандидата технических наук: Воложанина, Олеся Александровна
город: Иркутск
год: 2007
специальность ВАК РФ: 05.13.01
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Методы анализа и обработки данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе»

Автореферат диссертации по теме "Методы анализа и обработки данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе"

На правах рукописи

е^--

Воложаннна Олеся Александровна

МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В РЕГИОНЕ

Специальность 05 13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск - 2007

003162372

Работа выполнена на кафедре информатики и кибернетики Байкальского государственного университета экономики и права

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Краковский Юрий Мечеславович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Ованесян Сергей Суренович

доктор технических наук, профессор Носков Сергей Иванович

Ведущая организация: Иркутский государственный университет

Защита состоится 13 ноября 2007 года в 15-30 часов на заседании диссертационного совета К212 070 03 при Байкальском государственном университете экономики и права по адресу 664015, Иркутск, ул Ленина, 11, корпус 3,аудитория 402

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Байкальского государственного университета экономики и права

Автореферат разослан 12 октября 2007 г Объявление о защите и автореферат размещены на официальном сайте БГУЭП по адресу и^уулулБеа ги

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент Т И Ведерникова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность. В настоящее время основным инструментом управления в образовании являются неформализованные механизмы принятия решений, опирающиеся на опыт и интуицию при существенно ограниченном применении количественной информации Дефицит актуальной, систематизированной информации о сфере образования, отсутствие методов ее сбора, обработки и анализа "говорит о необходимости целенаправленных действий по созданию информационной системы по экономике образования Все больший упор при этом делается на разработку и внедрение эффективной системы мониторинга образования Мониторинг в образовании ограничен, по существу, статистическим наблюдением Новый этап в реформировании системы образования, направленный на ее структурное и содержательное обновление, выдвигает перед мониторингом профессионального образования новые задачи и проблемы, например, особо актуальна задача совершенствования методов обработки данных, позволяющих повысить качество принятия управленческих решений

Целью мониторинга экономики образования является создание системы сбора, анализа и представления информации, адекватно отображающей состояние системы образования, необходимой для принятия решений и анализа результатов их внедрения на различных уровнях управления

Особое место в мониторинге занимают аналитические исследования и, в частности, исследования по взаимодействию системы высшего профессионального образования и рынка труда Организованный и реализуемый мониторинг экономики образования имеет целый комплекс эффектов разного рода

Управленческие эффекты обусловлены тем, что информация мониторинга действительно ориентирована на поддержку принятия решений как на федеральном, так и на региональном уровнях Аналитические эффекты формализуются в использовании принципиально нового информационного поля для проведения исследований и прогноза развития образования.

В последние годы в регионах Российской Федерации уделяется внимание поиску «точек роста» экономики В Читинской области такой «точкой роста» может стать транспортно-логистический узел Наличие в области достаточно развитой транспортной сети, и приграничное расположение большинства территорий области, создает возможность использования данного потенциала в проекте создания федеральной транзитной транспортной сети

Объединяя традиционные и новые взгляды на оценку и перспективы транспортного обслуживания для экономического развития Читинской области, особое внимание необходимо обратить на подготовку востребованных рынком труда специалистов

Данная работа посвящена разработке методов обработки и анализа данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе Актуальность этих исследований связана с необходимостью определения научно-образовательного потенциала региона для обоснованной разработки социально-экономических проектов, как «точек роста» региональной экономики

Целью диссертационной работы является создание системы сбора, анализа и представления информации о состоянии системы высшего профессионально-

го (Образования в регионе, необходимой для оценки возможностей осуществления крупных социально-экономических проектов

Для реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи

• исследование методов анализа и обработки данных для оценки состояния системы высшего профессионального образования,

• создание методики анализа системы высшего профессионального образования в регионе, включающей этап сбора и накопления необходимой исходной информации и позволяющей определить научно-образовательный потенциал региона для обоснованной разработки социально-экономических проектов как «точек роста» региональной экономики,

• разработка экспертно-статистической процедуры многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических региональных проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики,

• создание и апробация статистической модели, основанной на доле «отсева» студентов, для анализа однородности образовательных объектов,

• создание программного обеспечения, реализующего выбранные методы анализа и обработки данных

Методы исследования и Достоверность результатов. Результаты и выводы, представленные в диссертации, обоснованы применением математического анализа, методов системного анализа и математической статистики Эффективность математического и программного обеспечения проверена расчетами, проведенными по реальным данным

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту

1 Методика комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе, включающая классификационный анализ рынка образовательных услуг высшей школы Читинской области по приему, выпуску и численности контингента студентов по общему количеству, а также отдельно по формам обучения и типам оплаты

2 Экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики, использующая трехуровневую модель метода анализа иерархий и набор статистических критериев

3 Статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов, основанная на статистике Брандта-Снедекора, позволяющая проверить влияние факторов «вузы» и «группы специальностей» на долю «отсева» студентов

Практическая ценность работы заключается в разработке методик, рекомендаций и процедур обработки данных, реализованных в виде программных продуктов а) «Мастер построения классификационной диаграммы», б) «Экспертно-статистическая процедура «Выбор» Результаты диссертационного исследования использованы при разработке Закона Читинской области №921 - ЗЧО от 14 03 2007 «Об областной целевой программе «Образование и наука 2007-2010», а также при разработке областной целевой программы «Раз-

витие инновационной деятельности в Читинской области». Акты внедрения приведены в приложении 4 диссертации

Апробация работы. Основные результаты докладывались на международных, всероссийских и региональных конференциях- внутривузовская научно-практическая конференция «Проблемы социально-экономического развития», Иркутск, 2005; научно-практический семинар «Автоматизация управления вузом как часть системного контроля качества образования», Тобольск, 2005, международная научно-практическая конференция «Традиции и инновации проблемы качества образования», Чита, 2005; всероссийская научно-практическая конференция «Потенциал развития России 21 века», Пенза, 2007, XII Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении», Иркутск, 2007

По результатам исследований опубликовано 9 научных работ в виде статей и докладов, включая публикацию в ведущем рецензируемом научном журнале Экспертно-статистический подход при выборе новых специальностей для «транспортного проекта» // Качество Инновации. Образование. - Москва, 2007. — №6 - С. 20-22

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 141 наименования и четырех приложений, включая акты внедрения. Общий объем работы составляет 137 страниц, включая 36 таблиц, 34 рисунка, приложения на 12 листах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность работы, определена научная и практическая новизна, представлено краткое содержание диссертации по главам

В первой главе приведено обоснование необходимости исследования региональной системы высшего профессионального образования Для этого а) описано состояние системы высшего образования России, б) дана характеристика системы высшего профессионального образования во взаимодействии с рынком труда, в) проведен краткий анализ методов исследования системы высшего профессионального образования, г) сформулирована цель работы и определены основные ее задачи.

В современном мире значение образования как важнейшего фактора формирования нового качества экономики и общества увеличивается вместе с ростом влияния человеческого капитала. Российская система образования способна конкурировать с системами образования передовых стран При этом необходимы широкая поддержка со стороны общественности проводимой образовательной политики, восстановление ответственности и активной роли государства в этой сфере, глубокая и всесторонняя модернизация образования с выделением необходимых для этого ресурсов и созданием механизмов их эффективного использования

Переход к рыночным отношениям и трансформация всей экономической системы России заставляют искать новые инновационные пути развития всей экономики, в том числе рынка образовательных услуг высшей школы Встает вопрос о значении образования в новых условиях, методах регулирования рынка образовательных услуг, его взаимосвязи с рынком труда и факторов, влияющих на формирование спроса и предложения на данном рынке Возрастает роль

знаний в общественном воспроизводстве в связи с внедрением информационных технологий в рыночное хозяйство Знание рассматривается как важнейший фактор, определяющий формирование нового качества экономики, основанной на знаниях и трансформации общества по пути социально-экономического прогресса и роста национального богатства

В 1990-е гг возникло более 500 новых вузов, в основном негосударственных, появилась и приобрела значительные масштабы практика обучения в государственных вузах на платной основе Численность студентов за этот период выросла вдвое Если в 1990 году на 10 тыс населения приходилось 190 студентов вузов, то в 2002 г - уже 414 человек С 1993 по 2003 гг прием в вузы рос быстрее, чем выпуск из школ В 2001 г эти показатели практически сравнялись, а с 2002 г прием в государственные и негосударственные вузы превышал выпуск из школ В период до 2015 года прогнозируется сокращение численности выпускников школ почти вдвое если в 2003 г численность закончивших школу составила 1 млн 360 тыс человек, то в 2015 г она уменьшится до 715 тыс человек В ближайшее десятилетие из-за снижения численности потенциальных абитуриентов вузов сократится темп роста показателей приема на платной основе в государственные и негосударственные вузы

Одним из наиболее эффективных механизмов государственного регулирования ситуации на рынке труда и рынке образовательных услуг высшей школы может стать обеспечение взаимосвязи между системой высшего профессионального образования и рынком труда путем согласования объемов и профилей подготовки кадров с учетом перспектив развития экономики Такое взаимодействие поможет значительно сократить дисбаланс спроса и предложения на рынке труда, соответственно значительно снизить уровень безработицы Это в свою очередь обеспечит построение сбалансированной структуры, эффективно функционирующей и гармонично развивающейся экономики регионов и экономики России в целом Все больший упор при этом делается на разработку и внедрение эффективной системы мониторинга образования Новый этап в реформировании системы образования, направленный на ее структурное и содержательное обновление, выдвигает перед мониторингом профессионального образования новые задачи и проблемы

В диссертации проанализированы основные методы, применяемые при исследовании системы высшего профессионального образования модель Бостонской консалтинговой группы (БКГ), модель Мак-Кинси, кластерный анализ и методы, использующие экспертные суждения

Это позволило сделать вывод о том, что разработка методов обработки и анализа данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе во взаимодействии с рынком труда является актуальной за-

дачей, имеющей практическую и научную значимость, что, в свою очередь, определило цель и задачи работы

Во второй главе описан математический аппарат и разработанное на его основе программное обеспечение для исследования системы высшего профессионального образования во взаимодействии с рынком труда При этом, а) для исследования системы высшего профессионального образования "в регионе предложена 3-х этапная методика комплексного анализа 1 этап - сбор и накопление необходимой исходной информации, 2 этап - проведение общего анализа состояния системы высшего профессионального образования в регионе, 3 этап - проведение классификационного анализа рынка образовательных услуг высшей школы на основе классификационной модели, использующей методологию метода Бостонской консалтинговой группы В данной работе эта модель рассматривается как специальный метод обработки статистических данных, имеющих табличное представление (объекты-время), б) разработана экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых для региона специальностей для реализации крупных проектов. Данная процедура, для упорядочения специальностей и выбора наиболее востребованных из них, использует метод анализа иерархий, дополненный набором статистических критериев, в) предложена статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов, г) описано разработанное программное обеспечение

Для проведения клас сификационного анализа рынка образовательных услуг во взаимодействии с рынком труда собирается информация, такая как контингент, прием, выпуск по формам обучения и типам оплаты по каждому образовательному объекту (ОО) В качестве ОО выступают вузы, группы специальностей и специальности При этом статистические данные должны иметь табличное представление «объекты-время»

Классификационный анализ рынка образовательных услуг во взаимодействии с рынком труда проводится на основе модели, классифицирующей образовательные объекты по двум показателям (доля рынка, соотношение темпов роста) Модель классифицирует объекты на пять кластеров (секторов)

Структура модели следующая По оси абсцисс откладывается удельный вес каждого ОО в объеме выпуска (приема, контингента) (V), а по оси ординат -соотношение темпов роста каждого ОО и совокупного выпуска (приема, контингента) (Г) Удельный вес каждого объекта в темпе изменения суммарного объема (Т„ %), рассчитывается по формуле

ЮО, , = (1)

где ас — среднее значение коэффициентов а„ которые определяются методом наименьших квадратов, I — количество объектов,

Доля каждого объекта в совокупном суммарном объеме (С1„ %) определяется по одному из двух вариантов 1) на конкретный год}П

с/, =-За-100,

1=1

2) по определенному периоду времени /о

и, = -у^2-100 (3)

1=1 ./бУ»

В последние годы в Российской Федерации уделяется внимание поиску «точек роста» экономики, особенно для дотационных регионов В Читинской области такой «точкой роста» может стать транспортно-логистический узел Для задачи выбора новых специальностей при реализации крупных региональных проектов предложена экспертно-статистическая процедура, использующая метод анализа иерархий, который рекомендуется для решения многокритериальных задач выбора с иерархическими структурами. Особенностью метода является то, что анализ иерархий ориентируется на суждения экспертов с возможностью их проверки на непротиворечивость при высокой строгости дальнейшей математической обработки, базирующейся на методе собственного значения и принципе иерархической композиции Рассмотрены две постановки а) одноуровневая модель, б) трехуровневая -модель, предложенная для многокритериального выбора новых специальностей

Пусть С,,С2, ,С„ — совокупность объектов (возможных действий) Количественные суждения о парах объектов (с,, С1) представляются матрицей размера («хи), при этом матрица является обратно-симметричной, а диагональные элементы а„ равны 1 Таким образом, матрица Л имеет вид

Л = (4)

Матрица (4) называется матрицей суждений, где ая - число, соответствующее значимости объекта С, по сравнению с С, (объектами являются либо критерии, либо средства)

После представления количественных суждений о парах (с,, С1) в числовом выражении через ад, задача сводится к тому, чтобы п возможным действиям С,,С2, ,С„ поставить в соответствие множество числовых весов , №2, которые соответствовали бы зафиксированным суждениям Таким образом отношения между весами п>, и суждениями ау выражаются в виде

м/ -—

— = а для 1,] = \,п (5)

Для случая, когда ац основаны не на точных измерениях, а на субъективных суждениях, для нахождения вектора приоритетов нужно найти вектор н>, который удовлетворяет уравнению

= (б)

Так как малые изменения в аа, вызывают малое изменение в 2тах, отклонение последнего от п является мерой согласованности.

^ = -«)/(«-1) (7)

Индекс согласованности 1Б (7) рассматривается как показатель «близости к согласованности» Насколько плоха согласованность для определенной задачи, можно оценить путем сравнения 1Б с его значением из случайно выбранных суждений и соответствующих обратных величин матрицы того же размера (31(п)) Таким образом, случайный индекс 31(п) - это индекс согласованности сгенерированной случайным образом по шкале от 1 до 9 обратно-симметричной матрицы с соответствующими обратными величинами элементов Отношение /5 к 31(п) для матрицы того же порядка называется отношением согласованности

05 = /5/5/(п) (8)

Для экспертно-статистической процедуры выбора новых специальностей предложена трехуровневая модель На верхнем уровне формулируется цель (Б), на среднем уровне необходимо определиться с критериями (Я„1 = 1,п), раскрывающими цель, а на нижнем - со средствами достижения цели (Рг] Таким образом задача ранжирования описывается тройкой множеств цель, критерии, средства (Б, Я, Р)

Тогда технология решения задачи по каждому эксперту следующая

1 Вводится матрица суждений для критериев размерности (их л)

2 Для этой матрицы определяется максимальное собственное значение и собственный вектор IV, соответствующий этому значению - решение уравнения (6) Дополнительно определяются индекс согласованности (7) и отношение согласованности (8)

3 Относительно каждого критерия вводятся последовательно п матриц суждений по средствам размерности (/яхт), где т — количество средств Для каждой из них выполняется пункт 2. Их вектора собственных значений образуют матрицу _

4 Искомый вектор весовых коэффициентов вариантов

К = 7 = 0'„л, ,уя) (9)

«Качество» экспертной информации предлагается проверять статистическими методами Для проверки однородности экспертов предлагается использовать 5, и или ¿-статистики Использование статистических критериев улучшает обоснованность принятых решений Технологии их применения рассмотрены в главе 3

В последние годы большое внимание уделяется качеству подготовки специалистов Но формализованных моделей для решения этой задачи существует не много В работе предложена статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов В качестве ОО выбраны вузы и группы специальностей В качестве числового показателя выбрана доля «отсева» студентов О-/>,), где р1 - доля «выпуска» студентов Гипотеза Н0 р,=р2 = = р,= р

Здесь к - количество ОО, р] - средняя доля «выпуска» студентов по 7-ому ОО, 7=1 ,к; р - генеральная средняя

В качестве критерия выбрана статистика Брандта-Снедекора (10)

___V10)

р(1-р) '

имеющая, хг - распределение с (к-1) степенями свободы при условии-

к>5,х, £1, и,>1 (11)

Если х2Р -<Х%, %2(к-Ь «), то Я0 (ОО однородны по показателю доля «отсева» студентов)

Опишем статистику (10) применительно к фактору «вузы» к - количество вузов, П1 - ЧИСЛО поступивших ПО 7-ому вузу, 7 = \,к , х; - ЧИСЛО ОКОНЧИВШИХ 7-ЫЙ

вуз, 7 =\,к, р1=х)1п1 - доля окончивших7-ый вуз, 7 = 1 ,к; р = х/п - общая доля, к к

где , х = Делается допущение, что доли «хороших», «средних» и

«посредственных» студентов по вузам приблизительно одинаковы Если окажется, что фактор «вуз» влияет на долю «отсева» студентов, то можно считать, что требовательность ППС при контроле знаний в вузах различна

Выбранные и модернизированные модели реализованы в виде двух программ а) «Мастер построения классификационной диаграммы», б) «Экспертно-статистическая процедура «Выбор» - программный комплекс, основанный на методе анализа иерархий и наборе статистических критериев «Мастер построения классификационной диаграммы» классифицирует образовательные объекты по классификационной модели, ЭСП «Выбор» определяет весовые коэффициенты по методу анализа иерархий, осуществляет ранжирование специальностей, проверяет однородность мнений экспертов Третья глава:

1 С помощью трехэтапной методики комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе проведен общий анализ состояния системы высшего профессионального образования Читинской области, а также классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда Общий анализ состояния системы высшего образования Читинской области проведен по численности контингента, приему студентов и выпуску специалистов (по общему количеству, а также по формам обучения и типам оплаты) На основе классификационной модели дана классификация вузов и групп специальностей по численности контингента, приему студентов и выпуску специалистов Дополнительно произведен выбор и классификация «ведущих» специальностей по численности контингента студентов, полученной по вузам области

2 Апробирована методика статистического анализа однородности образовательных объектов, основанная на статистике Брандта-Снедекора, позволяющая проверить влияние факторов «вузы» и «группы специальностей» на долю «отсева» студентов

3 Рассмотрено применение разработанной экспертно-статистической процедуры многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных региональных проектов (на примере «транспортного проекта»)

Высшая школа Читинской области содержит 10 образовательных учреждений, которые классифицируются в четыре группы государственные вузы, филиалы государственных вузов, негосударственные вузы, представительства учебных заведений.

В результате общего анализа состояния системы высшего профессионального образования по численности контингента студентов установлено численность студентов в 2006 г составляла 34511 человек, уменьшение численности контингента по сравнению с 2005 годом составило 7,4% Доля численности контингента студентов государственных вузов и их филиалов в общей численности контингента студентов в 2006 году составляла 84,85% и имела тенденцию к снижению Доля коммерческого набора в эти годы составляла около 58%. Уменьшение численности контингента студентов государственных вузов составило 27% При этом за период с 2002 по 2006 годы наблюдалась динамика роста числа студентов в негосударственных вузах (численность контингента студентов за это время увеличилась в 1,18 раза) и в филиалах государственных вузов (численность контингента увеличилась в 1,21 раза) В негосударственных вузах в 2006 году обучалось 13,6% студентов. Число студентов на 10 тыс человек в начале 2006 года равно 328, в начале 2005 года — 332

Используя классификационную модель, проведена классификация вузов Читы и классификация групп специальностей на рынках образовательных услуг и труда Дополнительно проведен выбор и классификация 11 «ведущих» специальностей по численности контингента студентов, полученной по вузам области По общей численности контингента студентов значимым представителем кластера «В» является специальность «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)» В кластере «С» находятся специальности «Юриспруденция» и «Бухгалтерский учет и аудит» При этом специальность «Юриспруденция» находится на первом месте по занимаемой доле рынка (более 20%) и имеет нулевое соотношение темпов роста В исследовании рынка образовательных услуг Иркутской области группы «Экономика и управление» и «Гуманитарно-социальные» также находятся в кластере «В»

По приему студентов в кластере «В» находятся два вуза - ЗИПСУПК и ЗабАИ, причем ЗИПСУПК превосходит ЗабАИ по соотношению темпов роста, но уступает по удельному весу В кластере «Е» находится ЧИБГУЭП и ЗабИИЖТ, темпы приема которых составляют около 120% В кластере «С» находятся два вуза - ЧГУ и ЗабГГПУ Читинский государственный университет осуществляет прием около 40% абитуриентов, при этом темпы роста равны нулю В кластере «Б» находится СГА В кластере «А» находятся остальные вузы

вузы находятся в кластере «О» Следует отметить, что ни один вуз в кластеры «А» и «С» не попал

Для апробации методики статистического анализа однородности образовательных объектов, использующей статистику Брандта-Снедекора, отобрано 6 вузов и проведено статистическое исследование по анализу доли «отсева» студентов в них (табл 1) Условие (11) выполняется, поэтому статистику (10) можно считать имеющей распределение %г(к-Х)

Так как ^ -» %г (к -\,а) = /2 (5,0,05) = 8,3 < %2р, то принимается гипотеза Я, вузы необнородны по доле «отсева» студентов в процессе их учебы В связи с этим сделан вывод о том, что требовательность ППС при контроле знаний студентов в вузах различна

Таблица 1

Вузы ЧГУ ЗабГТПУ ЧИБГУЭП ЗабАИ СГА ЗИПСУПК

Прием 2000 всего 1023 1410 248 86 199 417

комм 313 375 147 41 199 417

Выпуск 2005 всего х, 922 1034 194 63 76 291

комм х, 154 157 94 13 76 291

Pj всего 0,90 0,73 0,78 0,73 0,38 0,70

комм 0,49 0,42 0,64 0,32 0,38 0,70

Прием 2001 всего и, 1220 1205 309 155 285 400

комм 495 230 215 90 285 400

Выпуск 2006 всего 907 882 235 113 93 329

комм Х1 218 101 123 _ 48 93 329

Pj всего 0,74 0,73 0,76 0,73 0,33 0,82

комм 0,44 0,44 0,57 0,53 0,33 0,82

Результаты исследования приведены в таблице 2

Таблица 2

Итого 2000-2005 Р 2001-2006 Р

всего п 3383 0,76 285,28 3574 0,72 244,39

X 2580 2559

комм п 1492 0,53 99,51 1715 0,53 210,03

X 785 912

Дополнительно из 17 групп специальностей отобрано 9, наиболее крупных по численности контингента студентов и имеющих одинаковую продолжительность обучения (5 лет) Оказалось, что группы специальностей неоднородны по доле «отсева» студентов в процессе их учебы В связи с этим сделан вывод о том, что трудоемкости, а значит и планируемое качество учебного процесса, различны (зависят от группы специальностей)

При применении разработанной экспертно-статистической процедуры многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных региональных проектов (на примере «транспортного проекта») были опрошены пять экспертов Данные эксперты отобрали шесть новых специальностей, которые с их точки зрения способствуют решению поставленной задачи Список предложенных специальностей- 1 «Логистика», 2 «Эксплуатация воздушных судов и организация воздушного движения», 3 «Организация и безопасность движения», 4 «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», 5 «Средства связи с подвижными объектами», 6 «Мосты и транспортные тоннели»

По методу анализа иерархий ранжирование объектов осуществляется по множеству критериев Для данной задачи эксперты отобрали пять критериев Карьерный рост; Заработная плата, Востребованность выпускников данной специальности; Открытие собственного дела; Полезность для региона

Всего обработано 30 матриц суждений Отношение согласованности (8) по всем матрицам меньше 0,1

В таблице 3 приведены результаты ранжирования по каждому эксперту (1-наиболее востребованный вариант специальности, 6 — наименее востребованный вариант), Э - эксперты, С - вариант специальности

_______ Таблица 3

э 1 2 3 4 5

1 4 б 6 5 6

2 б 4 4 4 3

3 2 1 3 3 4

4 1 5 2 б 5

5 5 2 5 1 2

6 3 3 1 2 1

Для ранжирования вариантов специальностей по «среднему» эксперту, необходимо проверить их однородность Для этой задачи можно использовать 5 или {/-статистики

5 =К(т-1)1Г,

(12)

Кг(тг-т)' „I и-1

Здесь К - количество экспертов, т - число специальностей, г,* - значение ранга для г-ой специальности по к-иу эксперту, \¥ - коэффициент конкордации При т>7 ^-статистика имеет распределение %2 с (к-1) степенями свободы

В данном случае т<7, поэтому используется {/-статистика Ее расчетное значение равно 187,5 Оно больше критического значения при уровне значимости 0,05 (182,4), поэтому принята гипотеза об однородности экспертов (коэффициент конкордации 0,65) Это позволило получить второй варианта весовых коэффициентов для специальностей

Первый вариант получен для «среднего» эксперта, суждения которого рассчитаны через операцию среднее геометрическое Результат решения уравнения (9) для этого варианта приведен в первой строке таблицы 4 Второй вариант -при расчете через среднее арифметическое коэффициентов, полученных при решении уравнения (9) для каждого эксперта Этот вектор приведен во второй строке таблицы 4

Используя ¿-статистику (13), проверена статистическая значимость отличия этих коэффициентов

СI, =х,-у,

(13)

' " т ' - ! т(т — I)

Здесь х„ у, — значения весовых коэффициентов для первого и второго варианта, vo - число степеней свободы

В данном случае расчетное значение критерия (13) меньше критического значения, поэтому принята гипотеза о статистической близости весовых коэф-

фициентов >3 третьей строке таблицы 4 приведены усредненные значения этНУ" коэффициентов, которые использованы для ранжирования специальностей (4-я строка)

Таблица 4

№ У. У, У, Ул У< Ул

1 0,0896 0,1240 0,1181 0,2369 0,1587 . 0,2728

2 0,0833 0,1057 0,1472 0,2588 0,1349 0,2700

3 0,0865 0,1148 0,1327 0,2478 0,1468 0,2714

4 6 5 4 2 3 1

Согласно экспертным суждениям и их обработки, тройка специальностей, которые необходимо открыть в первую очередь и которые будут востребованы на рынке труда при реализации «транспортного проекта», выглядит следующим образом 1) «Мосты и транспортные тоннели»; 2) «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», 3) «Средства связи с подвижными объектами»

Следует подчеркнуть, что данный подход применим при реализации других региональных проектов

В заключении приведены основные результаты работы

В приложения вынесены 1) список высших образовательных учреждений Читинской области, 2) матрицы суждений экспертов, 3) таблицы расчетных данных, 4) акты внедрения

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1 Для исследования системы высшего профессионального образования в регионе предложена 3-х этапная методика 1 этап — сбор и накопление необходимой исходной информации, 2 этап - проведение общего анализа состояния системы высшего профессионального образования в регионе, 3 этап — проведение классификационного анализа рынка образовательных услуг высшей школы на основе классификационной модели, использующей методологию метода Бостонской консалтинговой группы В данной работе эта модель рассматривается как специальный метод обработки статистических данных, имеющих табличное представление (объекты-время) Это потребовало создания собственного программного обеспечения Образовательный объект может исследоваться по численности контингента, приему, выпуску студентов, а также по общему количеству или отдельно по формам обучения и типам оплаты

2 С помощью трехэтапной методики комплексного анализа системы высшего профессионального образования проведен общий анализ состояния системы высшего профессионального образования Читинской области, а также классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда Так, например, в результате общего анализа по численности контингента студентов установлено численность студентов в 2006 г составляла 34511 человек, уменьшение численности контингента студентов по сравнению с 2005 годом составило 7,4% (за счет сокращения приема, увеличения выпуска специалистов, а также за счет уменьшения численности контингента студентов, обучающихся по очной форме, на 1991 человек, по заочной - на 561) Доля государственных вузов и их филиалов в общей численности контингента студентов в 2006 составляла 84,85% и имела тенденцию к снижению Доля коммерческого набора в эти годы составляла около 58% Умень-

шение численноси контингента студентов государственных вузов составило 27% При этом за период с 2002 по 2006 годы наблюдалась динамика роста числа студентов в негосударственных вузах и в филиалах государственных вузов В негосударственных вузах в 2006 году обучалось 13,6% студентов Число студентов на 10 тыс человек в начале 2006 года равно 328, в начале 2005 года -332 Для сравнения в Иркутской области этот коэффициент равен 510, а государство оплачивает бюджетные места из расчета 170 студентов на 10 тыс человек

3 Проведен классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области по группам специальностей. По выпуску специалистов в кластере «В» находятся три 1руппы- «Экономика и управление», «Гуманитарные и социальные науки» и «Образование и педагогика» При этом из них выделяется группа специальностей «Экономика и управление», занимающая около 45% рынка труда Данное исследование по кластеру «В» совпадает с исследованием рынка образовательных услуг Иркутской области. При исследовании по группам специальностей по приему кластер «В» оказался пуст В кластере «С» находятся три группы специальностей - «Экономика и управление», «Гуманитарные и социальные науки» и «Образование и педагогика» В кластере «Е» находится группа специальностей «Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника». Остальные группы расположились в кластере «А» В исследовании р,лнка образовательных услуг Иркутской области группы «Экономика и управление» и «Гуманитарно-социальные» также находятся в кластере «В»

4 Разработана и апробирована экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики Для Читинской области таким проектом является «транспортный проект» данная процедура использует метод анализа иерархий, рекомендованный для решения многокритериальных задач выбора с иерархическими структурами Рассмотрены две постановки а) одноуровневая модель, б) трехуровневая модель, предложенная для многокритериального выбора новых специальностей «Качество» экспертной информации предложено проверять статистическими методами. Для реализации этой процедуры создан программный комплекс -«Экспертно-статистическая процедура «Выбор»

5 Апробирована экспертно-статистическая процедура выбора новых специальностей для реализации «Транспортного проекта» для Читинской области Согласно экспертным суждениям и их обработки, тройка специальностей, которые необходимо открыть в первую очередь и которые будут востребованы на рынке труда, выглядит следующим образом 1) «Мосты и транспортные тоннели», 2) «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», 3) «Средства связи с подвижными объектами»

6 Предложена и апробирована статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов В качестве ОО выбраны вузы и группы специальностей В качестве числового показателя выбрана доля «отсева» студентов Проверка значимости выбранных факторов основана на статистической теории проверки гипотез В качестве критерия выбрана статистика Брандта-Снедекора, имеющая хг - распределение с (к-1) степенями свободы

ПУБЛИКАЦИИ 1

1 Воложанина О.А (Захарова O.A.) О подходах к формированию системы управления качеством образования в вузе / O.A. Воложанина // Материалы пятой внутривузовской научно-практической конференции «Проблемы социально-экономического развития (часть 1)» — Иркутск. Изд-во БГУЭП, 2005 -С 95-101.

2 Воложанина О А. (Захарова O.A.) К вопросу о мониторинге и методах обработки информации / О.А Воложанина, Б И Пригляднов // Сборник материалов научно-практического семинара «Автоматизация управления вузом как часть системного контроля качества образования». — Тобольск, Западно-Сибирский гуманитарный институт (ЗСГИ), 2005 - С 9-14.

3 Воложанина О.А (Захарова О А ) АСУ «ВУЗ» как базовый элемент системы менеджмента качества образования / ИГ. Ахметов, JI А. Болтовская, О А. Воложанина // Материалы международной научно-практической конференции «Традиции и инновации: проблемы качества образования» - Часть III. -Чита Изд-во ЗабГГПУ, 2005.- С. 65-70.

4. Воложанина О.А Анализ стратегического положения вузов и групп специальностей на региональном рынке образовательных услуг / О А Воложанина / Сборник статей 4-ой всероссийской научно-практической конференции «Потенциал развития России XXI века» -Пенза,2007 - С 20-22

5 Воложанина О А Системный анализ высшего образования Читинской области по контингенту студентов / О А Воложанина // Вестник ЧТУ - Чита, 2007 -№4(45).-С 15-20

6 Воложанина О.А Процедура выбора новых специальностей для «транспортного проекта» / О А. Воложанина, В К, Карнаухова, Ю.М Краковский // Труды XII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении» Часть III — Иркутск ИСЭМ СО РАН, 2007 -С. 205-211

7 Воложанина О А Методика статистического анализа качества подготовки специалистов / О.А Воложанина, ТА Краковская // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем - Иркутск, ИрГУПС, 2007 -Вып 5 -С 12-16

8 Воложанина О А Анализ стратегического положения групп специальностей на рынке образовательных услуг Читинской области / О А Воложанина, Ю.М Краковский // Современные технологии Системный анализ Моделирование -Иркутск, ИрГУПС, 2007 -№ 1(13) -С 140-143

9. Воложанина О А. Экспертно-статистический подход при выборе новых специальностей для «транспортного проекта» / O.A. Воложанина, Ю М. Краковский // Качество Инновации. Образование. — Москва, 2007 — №6 -С 20-22

Отпечатано в типографии ООО «Аспринт» г Иркутск, ул Лапина,1»б», тел 202-568

Подписано в печать 1110 07 Формат 60x901\16 Бумага офсетная Уел печ л 1,0 Уч -

изд л 0,98 Тираж 100 экз

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Воложанина, Олеся Александровна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В РЕГИОНЕ,

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ РАБОТЫ.

1.1. Состояние системы высшего образования России.

1.2. Взаимодействие системы высшего профессионального образования и рынка труда.

1.3. Методы исследования системы высшего профессионального образования.

1.4. Цель и задачи работы.

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В РЕГИОНЕ.

2.1. Методика комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе.

2.2. Экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для «транспортного проекта».

2.2.1.Постановка задачи.

2.2.2. Метод анализа иерархий.

2.2.3. Статистические методы.

2.3. Статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов.

2.4. Разработка программного обеспечения.

2.4.1. «Мастер построения классификационной диаграммы».

2.4.2. «Экспертно-статистическая процедура «Выбор».

2.5. Выводы по второй главе.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЧИТИНСКОЙ ОБЛАСТИ.

3.1. Общий анализ состояния системы высшего профессионального образования Читинской области.

3.2. Классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда.

3.2.1. Классификация вузов и групп специальностей по численности контингентов студентов.

3.2.2. Выбор и классификация специальностей, «ведущих» по численности контингента студентов.

3.2.3. Исследование рынка образовательных услуг.

3.2.4. Исследование рынка образовательных услуг во взаимодействии с рынком труда.

3.3. Методика статистического анализа однородности образовательных объектов.

3.4. Экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для «транспортного проекта».

3.5. Выводы по третьей главе.

Введение 2007 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Воложанина, Олеся Александровна

В рамках модернизации экономики Правительством РФ еще в 2004 году был намечен ряд первоочередных задач, в числе которых одной из основных является задача удвоения ВВП в период до 2010 года. Ее решение невозможно без эффективно работающей экономики, важным фактором стабильности которой является обеспечение базовых отраслей экономики и социальной сферы квалифицированными кадрами с профессиональным образованием.

Подготовкой кадров занимается система профессионального образования четырех уровней: начального, среднего, высшего и послевузовского. На сегодняшний момент существует значительный дисбаланс между численностью и качеством выпускников систем профессионального образования в регионе и потребностью в них региональных рынков труда. Четко проявляются такие проблемы, как несоответствие специальностей выпускников образовательных учреждений (ОУ) востребованным экономикой региона профессиям, избыток выпускников гуманитарных специальностей и проблемы их трудоустройства, недостаток кадров высокой квалификации.

Федеральные органы исполнительной власти, Министерство экономического развития и торговли РФ, Министерство образования и науки РФ, Рособ-разование и Роструд за последние годы большое внимание уделяют проблемам, связанным с рынком труда и рынком образовательных услуг.

Одним из важных элементов государственной политики в области образования связан с формированием и конкурсным размещением государственного заказа на подготовку специалистов с высшим профессиональным образованием, что можно выразить следующим тезисом: «государственное образование -для подготовки востребованных экономикой специалистов». Реализация данного тезиса ставит задачу определения потребностей рынка труда и возможностей системы высшего образования оптимальным способом обеспечить эти потребности, так как базовым ресурсом экономики являются квалифицированные кадры, численность которых должна ежегодно пополняться в той мере, в какой это необходимо отраслям экономики для их эффективного развития [13].

Приоритетное направление в деятельности Федерального Собрания и Правительства Российской Федерации в сфере труда - поэтапное приведение трудового законодательства в соответствие с требованиями рыночной экономики с целью формирования основы обеспечения гармонизации интересов работников, работодателей и государства, повышения гибкости трудовых отношений.

При этом реализация программы модернизации образования столкнулась с отсутствием необходимой информации о реальном состоянии экономики образования: оценок масштабов и структуры рынка образовательных услуг, экономических стратегий образовательных учреждений. Дефицит актуальной, систематизированной и комплексной информации о сфере образования, отсутствие методов ее сбора, обработки и анализа говорит о необходимости целенаправленных действий по созданию интегрированной информационной системы по экономике образования.

Все больший упор при этом делается на разработку и внедрение эффективной системы мониторинга образования [16, 25, 39, 40, 43, 57, 66, 70, 86, 115]. Новый этап в реформировании системы образования, направленный на ее структурное и содержательное обновление, выдвигает перед мониторингом профессионального образования новые задачи и проблемы, например, задача совершенствования методов обработки данных, позволяющих повысить качество принятия управленческих решений.

Организованный и реализуемый мониторинг экономики образования имеет целый комплекс эффектов разного рода.

Информационные эффекты связаны с получением принципиально новых данных, комплексно характеризующих сферу образования в РФ и ее регионах.

Управленческие эффекты обусловлены тем, что информация мониторинга действительно ориентирована на поддержку принятия решений как на федеральном, так и на региональном уровнях (позволяют адекватно оценивать меры по реформированию организационно-экономического механизма системы образования).

Методологические эффекты обеспечиваются отработкой новых индикаторов и показателей, оригинального инструментария сбора социологической и статистической информации.

Аналитические эффекты формализуются в использовании принципиально нового информационного поля для проведения исследований и прогноза развития образования.

В последние годы в Российской Федерации уделяется внимание поиску «точек роста» экономики, особенно для дотационных регионов. В Читинской области такой «точкой роста» может стать транспортно-логистический узел [64, 100, 102, 133]. Наличие в области достаточно развитой транспортной сети, основное развитие которой состояло в обеспечении собственных нужд региона, и приграничное расположение большинства территорий области создает возможность использования данного потенциала в проекте создания федеральной транзитной транспортной сети.

Объединяя традиционные и новые взгляды на оценку и перспективы транспортного обслуживания для экономического развития Читинской области, особое внимание необходимо обратить на подготовку специалистов, реализующих интеллектуальный потенциал отрасли.

Глобализация транспортных процессов требует новых подходов к организации и содержанию «транспортного образования». Нужен новый спектр направлений подготовки специалистов, чтобы обеспечивать воспроизводство и развитие кадрового потенциала области, а это, в свою очередь, должно обеспечить устойчивую ее работу по транспортному обслуживанию населения и экономики региона.

В связи с вышесказанным, разработка методов обработки и анализа данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе во взаимодействии с рынком труда является актуальной задачей, имеющей практическую и научную значимость.

Целью диссертационной работы является создание системы сбора, анализа и представления информации о состоянии системы высшего профессионального образования в регионе, необходимой для оценки возможностей осуществления крупных социально-экономических проектов.

Для реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи.

1. Исследование методов анализа и обработки данных для оценки состояния системы высшего профессионального образования.

2. Создание методики анализа системы высшего профессионального образования в регионе, позволяющей определить научно-образовательный потенциал региона для обоснованной разработки социально-экономических проектов как «точек роста» региональной экономики.

3. Разработка экспертно-статистической процедуры многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических региональных проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики.

4. Создание и апробация статистической модели, основанной на доле «отсева» студентов, для анализа однородности образовательных объектов.

5. Создание программного обеспечения, реализующего выбранные методы анализа и обработки данных.

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту.

1. Методика комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе, включающая классификационный анализ рынка образовательных услуг высшей школы Читинской области по приему, выпуску и численности контингента студентов по общему количеству, а также отдельно по формам обучения и типам оплаты.

2. Экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики, использующая трехуровневую модель метода анализа иерархий и набор статистических критериев.

3. Статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов, основанная на статистике Брандта-Снедекора, позволяющая проверить влияние факторов «вузы» и «группы специальностей» на долю «отсева» студентов.

Практическая ценность работы заключается в разработке методик, рекомендаций и процедур обработки данных, реализованных в виде программных продуктов: а) «Мастер построения классификационной диаграммы»; б) «Экспертно-статистическая процедура «Выбор». Результаты диссертационного исследования использованы при разработке Закона Читинской области № 921 -ЗЧО от 14.03.2007 «Об областной целевой программе «Образование и наука 2007-2010», а также при разработке областной целевой программы «Развитие инновационной деятельности в Читинской области». Акты внедрения приведены в приложении 4 диссертации.

Апробация работы. Основные результаты докладывались на международных, всероссийских и региональных конференциях: внутривузовская научно-практическая конференция «Проблемы социально-экономического развития», Иркутск, 2005; научно-практический семинар «Автоматизация управления вузом как часть системного контроля качества образования», Тобольск, 2005; международная научно-практическая конференция «Традиции и инновации: проблемы качества образования», Чита, 2005; всероссийская научно-практическая конференция «Потенциал развития России 21 века», Пенза, 2007; XII Байкальская всероссийская конференция с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении», Иркутск, 2007.

По результатам исследований опубликовано 9 научных работ в виде статей и докладов, включая публикацию в ведущем рецензируемом научном журнале: Экспертно-статистический подход при выборе новых специальностей для «транспортного проекта» // Качество. Инновации. Образование. - Москва, 2007.-№6.-С. 20-22.

Заключение диссертация на тему "Методы анализа и обработки данных для исследования системы высшего профессионального образования в регионе"

3.5. Выводы по третьей главе

1. В данной главе с помощью трехэтапной методики комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе проведен общий анализ состояния системы высшего профессионального образования Читинской области, а также классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда.

Система высшего образования Читинской области представляет собой совокупность образовательных учреждений различной ведомственной подчиненности и различных форм хозяйственной деятельности, которые классифицируются в четыре группы: государственные вузы, филиалы государственных вузов, негосударственные вузы, представительства учебных заведений.

2. В результате общего анализа состояния системы высшего образования Читинской области установлено: численность студентов в 2006 г. составляла 34511 человек, уменьшение численности контингента студентов по сравнению с 2005 годом составило 7,4% (за счет сокращения приема, увеличения выпуска специалистов, а также за счет уменьшения численности контингента студентов, обучающихся по очной форме, на 1991 человек, по заочной - на 561). Доля численности контингента студентов государственных вузов и их филиалов в общей численности контингента студентов в 2006 составляла 84,85% и имела тенденцию к снижению. Доля коммерческого набора в эти годы составляла около 58%. Уменьшение численности контингента студентов государственных вузов составило 27%. При этом за период с 2002 по 2006 годы наблюдалась динамика роста числа студентов в негосударственных вузах (численность контингента студентов за это время увеличилась в 1,18 раза) и в филиалах государственных вузов (численность контингента студентов увеличилась в 1,21 раза). В негосударственных вузах в 2006 году обучалось 13,6% студентов. Число студентов на 10 тыс. человек в начале 2006 года равно 328, в начале 2005 года -332.

3. Используя классификационную модель, проведена классификация вузов Читы и классификация групп специальностей на рынках образовательных услуг и труда. Дополнительно проведен выбор и классификация 11 «ведущих» специальностей по численности контингента студентов, полученной по вузам области. По общей численности контингента студентов значимым представителем кластера «В» является специальность «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)». В кластере «С» находятся специальности «Юриспруденция» и «Бухгалтерский учет и аудит». При этом специальность «Юриспруденция» находится на первом месте по занимаемой доле рынка (более 20%) и имеет нулевое соотношение темпов роста. В исследовании рынка образовательных услуг Иркутской области группы «Экономика и управление» и «Гуманитарно-социальные» также находятся в кластере «В».

По приему студентов в кластере «В» находятся два вуза - ЗИПСУПК и ЗабАИ, причем ЗИПСУПК несколько превосходит ЗабАИ по соотношению темпов роста и уступает по удельному весу. В кластере «Е» находится ЧИБГУЭП и ЗабИИЖТ, темпы приема которых составляют около 120%. В кластере «С» находятся два вуза - ЧГУ и ЗабГГПУ. Читинский государственный университет осуществляет прием около 40% абитуриентов, при этом темпы роста равны нулю. В кластере «D» находится СГА. В кластере «А» находятся ЧГМА, ДВАГС и ЧФ РАП. Быстрый рост рынка делает эти вузы привлекательными, но их относительная доля на рынке низка (ДВАГС и ЧФ РАП являются представительствами учебных заведений и осуществляют обучение только по заочной форме).

По выпуску студентов (общий и коммерческий) самым представительным в кластере «В» среди вузов, как по доли рынка, так и по соотношению темпов роста, является ЧГУ, который с большим отрывом занимает лидирующее положение. В кластере «В» также находится ЗабГГПУ, уступая по обоим показателям ЧГУ. В кластере «Е» находятся три вуза (ЗИПСУПК, ЧИБГУЭП, ЗабАИ), при этом ЗабАИ находится на первом месте по соотношению темпов роста. Остальные вузы расположены в кластере «D» (ЧГМА, ЗабИИЖТ, СГА, ДВАГС, ЧФ РАП), причем ЗабИИЖТ имеет нулевое соотношение темпов роста. Следует отметить, что ни один вуз в кластеры «А» и «С» не попал.

4. Применена методика статистического анализа однородности образовательных объектов, использующая статистику Брандта-Снедекора. Было отобрано 6 вузов и проведено статистическое исследование по анализу доли «отсева» студентов в них. Оказалось, что вузы влияют на долю «отсева» студентов в процессе их учебы. В связи с этим сделан вывод о том, что требовательность ППС при контроле знаний студентов различна в зависимости от вуза. Дополнительно из 17 групп специальностей отобрано 9, наиболее крупных по контингенту и имеющих одинаковую продолжительность обучения (5 лет). Оказалось, что группы специальностей влияют на долю «отсева» студентов в процессе их учебы. В связи с этим сделан вывод о том, что трудоемкости, а значит и планируемое качество учебного процесса, различны (зависят от группы специальностей).

5. При применении разработанной экспертно-статистической процедуры выбора новых специальностей для реализации крупных региональных проектов (на примере «транспортного проекта»), согласно экспертным суждениям и их обработки, тройка специальностей, которые необходимо организовать в первую очередь и которые будут востребованы на рынке труда при реализации «транспортного проекта», выглядит следующим образом:

• «Мосты и транспортные тоннели»;

• «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем»;

• «Средства связи с подвижными объектами».

При этом следует отметить, что данная процедура применима при реализации и других региональных проектов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация посвящена выбору и развитию математических и созданию программных средств для исследования системы высшего профессионального образования в регионе. Актуальность этих исследований связана с необходимостью определения научно-образовательного потенциала региона для обоснованной разработки социально-экономических проектов, как «точек роста» региональной экономики. Обоснованность потенциала необходима, так как происходит модернизация и совершенствование высшей школы и существует проблема демографического «сжатия» в регионах.

В результате проведенных исследований получены следующие результаты:

1. Для исследования системы высшего профессионального образования в регионе предложена 3-х этапная методика: 1 этап - сбор и накопление необходимой исходной информации; 2 этап - проведение общего анализа состояния системы высшего профессионального образования в регионе; 3 этап - проведение классификационного анализа рынка образовательных услуг высшей школы на основе классификационной модели, использующей методологию метода Бостонской консалтинговой группы. В данной работе эта модель рассматривается как специальный метод обработки статистических данных, имеющих табличное представление (объекты-время). Это потребовало создание собственного программного обеспечения. Образовательный объект может исследоваться по численности контингента, приему, выпуску студентов, а также по общему количеству или отдельно по формам обучения и типам оплаты.

2. С помощью трехэтапной методики комплексного анализа системы высшего профессионального образования в регионе проведен общий анализ состояния системы высшего профессионального образования Читинской области, а также классификационный анализ рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда. Так, например, в результате общего анализа по численности контингента студентов установлено: численность студентов в 2006 г. составляла 34511 человек, уменьшение численности контингента студентов по сравнению с 2005 годом составило 7,4% (за счет сокращения приема, увеличения выпуска специалистов, а также за счет уменьшения численности контингента обучающихся по очной форме на 1991 человек, по заочной - на 561). Доля численности контингента студентов государственных вузов и их филиалов в общей численности контингента студентов в 2006 составляла 84,85% и имела тенденцию к снижению. Доля коммерческого набора в эти годы составляла около 58%. Уменьшение численности контингента студентов государственных вузов составило 27%. При этом за период с 2002 по 2006 годы наблюдалась динамика роста числа студентов в негосударственных вузах (численность контингента студентов за это время увеличилась в 1,18 раза) и в филиалах государственных вузов (численность контингента студентов увеличилась в 1,21 раза). В негосударственных вузах в 2006 году обучалось 13,6% студентов. Число студентов на 10 тыс. человек в начале 2006 года равно 328, в начале 2005 года - 332. Для сравнения в Иркутской области этот коэффициент равен 510, а государство оплачивает бюджетные места из расчета 170 студентов на 10 тыс. человек.

3. При проведении классификационного анализа рынка образовательных услуг Читинской области во взаимодействии с рынком труда по группам специальностей по выпуску в кластере «В» находятся три группы специальностей - «Экономика и управление», «Гуманитарные и социальные науки» и «Образование и педагогика». При этом из них выделяется группа специальностей «Экономика и управление», занимающая около 45% рынка труда. Данное исследование по кластеру «В» совпадает с исследованием рынка образовательных услуг Иркутской области. При исследовании по группам специальностей по приему кластер «В» оказался пуст. В кластере «С» находятся три группы специальностей - «Экономика и управление», «Гуманитарные и социальные науки», и «Образование и педагогика». В кластере «Е» находится группа специальностей «Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника». Остальные группы специальностей расположились в кластере «А». В исследовании рынка образовательных услуг Иркутской области группы «Экономика и управление» и «Гуманитарно-социальные» находятся в кластере «В».

4. Разработана и апробирована экспертно-статистическая процедура многокритериального выбора новых специальностей для реализации крупных социально-экономических проектов, являющихся «точками роста» региональной экономики. Для Читинской области таким проектом является «Транспортный проект». Для задачи выбора новых специальностей при реализации крупных региональных проектов предложен метод анализа иерархий, рекомендованный для решения многокритериальных задач выбора с иерархическими структурами. Особенностью метода является то, что анализ иерархий ориентируется на суждения экспертов с возможностью их проверки на непротиворечивость при высокой строгости дальнейшей математической обработки, базирующейся на методе собственного значения и принципе иерархической композиции. Рассмотрены две постановки: а) одноуровневая модель; б) трехуровневая модель, предложенная для многокритериального выбора новых специальностей. «Качество» экспертной информации предложено проверять статистическими методами. Для проверки однородности экспертов предлагается использовать S, U или ^-статистики. Использование статистических критериев улучшает обоснованность принятых решений. Для реализации этой процедуры создан программный комплекс - «Экспертно-статистическая процедура «Выбор».

5. При применении разработанной экспертно-статистической процедуры выбора новых специальностей для реализации «Транспортного проекта» для Читинской области, согласно экспертным суждениям и их обработки, тройка специальностей, которые необходимо организовать в первую очередь и которые будут востребованы на рынке труда, выглядит следующим образом:

• «Мосты и транспортные тоннели»;

• «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем»;

• «Средства связи с подвижными объектами».

При этом следует отметить, что данная процедура применима при реализации и других региональных проектов.

6. Предложена и апробирована статистическая модель для анализа однородности образовательных объектов. В качестве 00 выбраны вузы и группы специальностей. В качестве числового показателя выбрана доля «отсева» студентов. Проверка значимости выбранных факторов основана на статистической теории проверки гипотез. В качестве критерия выбрана статистика Брандта-Снедекора, имеющая %г - распределение с (к-1) степенями свободы. Было отобрано 6 вузов и проведено статистическое исследование по анализу доли «отсева» студентов в них. Оказалось, что вузы влияют на долю «отсева» студентов в процессе их учебы. В связи с этим сделан вывод о том, что требовательность ППС при контроле знаний студентов в вузах различна. Дополнительно из 17 групп специальностей, по которым ведется подготовка специалистов вузами Читинской области, отобрано 9, наиболее крупных по контингенту и имеющих одинаковую продолжительность обучения (5 лет). Оказалось, что группы специальностей влияют на долю «отсева» студентов в процессе их учебы. В связи с этим сделан вывод о том, что трудоемкости, а значит и планируемое качество учебного процесса, различны (зависят от группы специальностей).

7. По результатам диссертационного исследования имеется два акта внедрения.

Библиография Воложанина, Олеся Александровна, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Закон РФ от 10 июля 1992 года N 3266-1 «Об образовании» (в ред. от 21.07.2005).

2. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года. Распоряжение Правительства РФ от 29.12.2001 №1756-р.

3. План действий правительства РФ в области социальной политики и модернизации экономики на 2000-2001 годы. Распоряжение Правительства РФ от 26.07.2000 № 1072-р.

4. Постановление правительства РФ от 04.10.2000 №751 о Национальной доктрине образования Российской Федерации.

5. Федеральный закон от 22.08.96 № 125-ФЗ «О высшем и послевузовском профессиональном образовании» (в ред. от 21.04.2005).

6. Федеральный закон от 10.04.2000 № 51-ФЗ «Об утверждении федеральной программы развития образования».

7. Александрова О. Высшее образование и структура российской экономики // Высшее образование в России. 2006. - №5. - С. 27-37.

8. Анализ состояния образования, науки и молодежной политики в 2002 году. Чита: ЧИПКРО, 2002. - 83 с.

9. Анализ состояния образования, науки и молодежной политики в 2003 году. Чита: ЧИПКРО, 2003. - 85 с.

10. Анализ состояния образования, науки и молодежной политики в 2004 году. Чита: ЧИПКРО, 2004. - 95 с.

11. Анализ состояния образования, науки и молодежной политики в 2005 году. Чита: ЧИПКРО, 2005. - 103 с.

12. Анализ состояния образования, науки и молодежной политики в 2006 году. Чита: ЧИПКРО, 2006. - 104 с.

13. Аналитический доклад «Высшее образование в России» / Под ред. В.Л. Глазычева. Москва, 2004. Электронный ресурс. Режим доступа: http://wrww.glazychev.ru/projects/obrdocl/2004obrdocl.htm

14. Ансофф И. Стратегическое управление: Сокр. пер. с англ. / Науч. ред. иавт. предисл. Л.И. Евенко. -М.: Экономика, 1989. 519 с.

15. Афонасьев В., Черкасов В. Маркетинг образовательных услуг // Маркетинг.-1999.-№5.-С. 68-76.

16. Багаутдинова Н.Г. Высшая школа сегодня и завтра: пути преодоления кризиса. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2003. - 426 с.

17. Баринов А. Первый шаг сделан // Забайкальский рабочий. 2006. -№243. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.zabrab.chita.ru

18. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. -М.: ИНФРА-М, 1999. 260 с.

19. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2001. - 320 с.

20. Беляков С.А., Куклин В.Ж. Системные аспекты образовательной политики и управления образованием // Университетское управление: практика и анализ. 2003. - №3. - С. 10-23.

21. Березин И.С. Маркетинг и исследование рынков. М.: Русская деловая литература, 1999. - 416 с.

22. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980.-263 с.

23. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. Л.: Наука, 1973. — 158 с.

24. Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2003.-304 с.

25. Болонский процесс: нарастающая динамика и многообразие (документы международных форумов и мнения европейских экспертов) / Под науч. ред. В.И. Байденко. М.: Исследовательский центр подготовки качества специалистов, 2002.-408 с.

26. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник. СПб.: Интерсоцис, 1997. - 510 с.

27. Воложанина О.А. Анализ стратегического положения вузов и групп специальностей на региональном рынке образовательных услуг // Сборник статей 4-ой всероссийской научно-практической конференции «Потенциал развития России 21 века». Пенза, 2007. - С. 20-22.

28. Воложанина О.А. Системный анализ высшего образования Читинской области по контингенту студентов // Вестник ЧГУ. Чита, 2007. - №4(45). -С. 15-20.

29. Воложанина О.А., Краковская Т.А. Методика статистического анализа качества подготовки специалистов // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. Иркутск, ИрГУПС, 2007. -Вып. 5.-С 12-16.

30. Воложанина О.А., Краковский Ю.М. Анализ стратегического положения групп специальностей на рынке образовательных услуг Читинской области // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. Иркутск, ИрГУПС, 2007.-№ 1(13).-С. 140-143.

31. Воложанина О.А., Краковский Ю.М. Экспертно-статистический подход при выборе новых специальностей для «транспортного проекта» // Качество. Инновации. Образование. Москва, 2007. - №6. - С. 20-22.

32. Вроейнстийн А.Н. Оценка качества высшего образования. М.: Издательство МНЭПУ, 2000. - 180 с.

33. Высшая школа в 2000 году: Ежегодный доклад о развитии ВПО. М.: НИИВО, 2001.-239 с.

34. Геворкян Е.Н. Кадры высшей школы: актуальное состояние // Высшее образование в России. 2006. - №9. - С. 23-32.

35. Геворкян Е.Н. Рынок образовательных ресурсов: аспекты модернизации. М., 2005. - 358 с.

36. Глобализация и образование. Болонский процесс: Материалы «круглого стола». М.: Альфа-М, 2004. - Вып. 2.-168 с.

37. Гневко В.А. Учебное заведение в условиях экономики переходного периода. Концепция развития образования. СПб: ИУиЭ, 2001. - 272 с.

38. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. -М.: Наука, 1978.-228 с.

39. Гохберг JI.M., Ковалева Н.В. Мониторинг экономики образования: цели, задачи, реализация // Вопросы статистики. 2004. - №9. - С. 38-45.

40. Гребнев JI. Высшее образование в Болонском измерении: российские особенности и ограничения // Высшее образование в России. 2004. - № 1. -С. 36-43.

41. Гусинский Э.Н., Турчанинова Ю.Н. Введение в философию образования. М.: Логос, 2003. - 248 с.

42. Данскин Дж. М. Теория минимакса. М.: Советское радио, 1970. -200 с.

43. Дарахвелидзе П., Марков Е. Программирование в Delphi 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 784 с.

44. Диагностика и моделирование развития высшей школы, научно-технического потенциала и экономики регионов / Под. ред. С.С. Набойченко, А.Д. Выварца. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2003. -448 с.

45. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. - 142 с.

46. Дятлов С.А. Экономика образования в условиях переходного периода. -СПб.: Издательство СПб. Института экономики и финансов, 1995. 160 с.

47. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.: Экономика, 1978. 133 с.

48. Ефремов B.C. Стратегия бизнеса: Концепции и методы планирования. -М.: Финпресс, 1998.- 192 с.

49. Жуков В.И. Высшая школа России: исторические и современные сюжеты. М.: Издательство МГСУ «Союз», 2000. - 625 с.

50. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск, 1999.-270 с.

51. Закс JI. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. - 598 с.

52. Зборовский Г.Е., Шуклина Е.А. Профессиональное образование и рынок труда // СОЦИС. 2003. - № 4. - С. 99-106.

53. Зимняя И.А. Россия в Болонском процессе: проблемы, задачи и перспективы. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. - 17 с.

54. Илясов Е. Трудоустройство выпускников — задача учреждений профессионального образования // Высшее образование в России. 2004. -№ 2. - С.84-94.

55. Инновации в российском образовании: Высшее профессиональное образование. М.: МГУП, 1999. - 259 с.

56. Кастровский А.П. Формирование и развитие территориальной структуры высшего образования России. М.: Международные отношения, 2003.-208 с.

57. Кетков Ю.А., Кетков А.Ю., Шульц М.М. Matlab 6.x: программирование численных методов. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 672 с.

58. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. -М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

59. Кириллина Ю. Качество образования как комплексная проблема // Высшее образование в России. -2006. -№10. С. 45-48.

60. Козлов А. Нескончаемое строительство // Читинская областная независимая газета «Экстра». 2006 г. №39 (508) от 27 сентября 2006 года Электронный ресурс. Режим доступа: http://extra.chita.ru.

61. Колесов В. Рынок образовательных услуг и ценности образования // Высшее образование в России. 2006. - №2. - С. 3-8.

62. Коржуев А.В., Попков В.А. Традиции и инновации в высшем профессиональном образовании. М.: Издательство МГУ им. М.В. Ломоносова, 2003. -300 с.

63. Краковский Ю.М. Прогнозирование и стоимостный анализ рынка образовательных услуг // Вестник высшей школы. 2000. - №9. - С. 38-40.

64. Краковский Ю.М. Стратегический анализ регионального рынка образовательных услуг // Вестник высшей школы. 2004. - № 5. - С. 22-25.

65. Краковский Ю.М., Карнаухова В.К. Высшая школа Иркутской области: история, анализ, развитие. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2002. - 212 с.

66. Краковский Ю.М., Карнаухова В.К. Методы анализа и обработки данных для мониторинга регионального рынка образовательных услуг. М.: Издательский центр «МарТ», 2007. - 240 с.

67. Краковский Ю.М., Карнаухова В.К., Шильке Я. JI. Трехэтапный метод оценки стратегического положения вузов на основе модели Мак-Кинси // Университетское управление: практика и анализ. 2007. - №1(47). - С. 35-39.

68. Краковский Ю.М., Ченских В.Р. Стоимостный анализ рынка образовательных услуг//Вестник высшей школы.-2001.-№5.-С. 10-12.

69. Крокинская O.K. Новые формы образования как рынок образовательных услуг // Экономика высшей школы: Обзорная информация. 1993. - Вып.4. -С. 1-48.

70. Кручинин В., Виноградова И. Рынок образовательных услуг: стратегия расширения // Высшее образование в России. 2006. - №6. - С. 97-102.

71. Кураков B.JL, Агаков В.Г. Стратегические направления модернизации системы образования в России. М.: Вуз и школа, 2003. - 134 с.

72. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979. - 408 с.

73. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

74. Малиновская Е.В. Использование системного анализа в экономике. -М.: Экономика, 1974.- 151 с.

75. Математическое моделирование народнохозяйственных процессов: межвуз. сб. науч. тр. / Ред. В.И. Чернецкий. Петрозаводск: ПГУ, 1990. - 96 с.

76. Математическое моделирование экономических процессов: сб. науч. тр. / НАН Укр., Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова; Отв. ред. А.А. Бакаев и др. -Киев: Ин-т кибернетики НАН Украины, 1996. 80 с.

77. Матюхин В.А. Взаимосвязь высшего образования и трудоустройства выпускников вузов в развитых европейских странах // Проблемы зарубежной высшей школы: Обзор, информация. 1993. - Вып.4. - С. 1-48.

78. Медведев С. Болонский процесс, Россия и глобализация // Высшее образование в России. 2006. - №3. - С. 31-37.

79. Мельникова Н.Н. Состояние и перспективы высшего образования в эпоху глобализации / Под ред. проф. Г.В. Дыльникова. Саратов: Издательство Саратовского университета, 2003. - 168 с.

80. Менеджмент, маркетинг и экономика образования / Под ред. А.П. Егоршина, Н.Д. Никандорова. Н. Новгород: НИМБ, 2004. - 526 с.

81. Модернизация российского образования: ресурсный потенциал и подготовка кадров / Под ред. Т.Л. Клячко. М.: ГУ-ВШЭ, 2002. - 182 с.

82. Мониторинг экономики образования: спрос на рабочую силу мнение работодателей. Информационный бюллетень. - М.: ГУ-ВШЭ, 2006. - 64 с.

83. Мухин В.И. Исследование систем управления. Анализ и синтез систем управления. М.: Экзамен, 2002. - 383 с.

84. Мячин Ю. Образование как ключевой фактор устойчивого развития // Высшее образование в России. -2007. -№1. С. 51-56.

85. Носков С.И., Подушко В.Г., Удилов В.П. Газификация сельской местности: целевое программирование пожарной безопасности. Иркутск: ИрГТУ, 2001.- 150 с.

86. Образование в России 2003: статистический сборник / Ред. коллегия: М.Н. Сидоров и др. М.: Госкомстат России, 2003. - 414 с.

87. Образование в Российской Федерации: статистический сборник / Ред. коллегия: JI.M. Гохберг и др.; Сб. подгот. Л.М.Гохберг, И.Ю.Забатурина, Н.В.Ковалева и др. М.: ГУ-ВШЭ, ЦИСН, 2003. - 278 с.

88. Панкова Л.А., Петровский A.M., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. М.: Наука, 1984. - 120 с.

89. Перспективы развития и модернизации экономики высшего профессионального образования / Под ред. Т.В. Абянкиной, Б.Л. Рудника. -М.: ГУ-ВШЭ, 2006.-218 с.

90. Петров А.Н., Демидова Л.Г. Модернизация образования в рамках реформирования социальной политики России. М.: Вуз и школа, 2003. - 215 с.

91. Пищулин Н.П. Маркетинг образования. М.: Жизнь и мысль, 2001. -416с.

92. Плаксий С.И. Качество высшего образования. М.: Национальный институт бизнеса, 2003. - 653 с.

93. Подиновский В,В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Советское радио, 1975. - 192 с.

94. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982. 254 с.

95. Полищук Л.И., Бахтин А.Е. Анализ многокритериальных экономико-математических моделей. Новосибирск: Наука, 1989. - 352 с.

96. Пресс-служба Администрации области, Проект юго-востока Забайкалья // Забайкальский рабочий. 2007. - № 10 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.zabrab.chita.ru.

97. Прогноз потребности Российской Федерации в специалистах с высшим профессиональным образованием и структуры их подготовки до 2010 года. -М.: МГУП, 2000. 50 с.

98. Прокофьева Т., Платонов С. Формирование транспортно-логистической структуры России // Деловой журнал «Контейнерный бизнес». 2006. - № 4 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.containerbusiness.ru

99. ЮЗ.Радаев В.В. Рынок как объект социологического исследования // СОЦИС. 1999. - № 3. - С. 28-37.

100. Ю4.Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М.: Советское радио, 1976. - 344 с.

101. Реформа образования в Российской Федерации: концепция и основные задачи очередного этапа. Проект. М.: Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации, сентябрь 1997.

102. Реформы образования. Аналитический обзор / Под ред. В.М. Филиппова. -М.: Центр сравнительной образовательной политики, 2003. 303 с.

103. Российский статистический ежегодник. 2002: Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2002. - 690 с.

104. Российский статистический ежегодник. 2003: Статистический сборник. -М.: Госкомстат России, 2003. 705 с.

105. Россия в цифрах, 2002: Краткий статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2002.-398 с.

106. Рубин Ю. Теория конкуренции и задачи повышения конкурентоспособности российского образования // Высшее образование в России. 2007. - №1. -С. 26-41.

107. Ш.Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-320 с.

108. Савельев А.Я. Реформы высшего образования и их эффективность (1991-2000 гг.): Монография. М.: НИИВО, 2003. - 109 с.

109. Сагиндиков Е.Н. Методологические основы взаимодействия рынков труда и образовательных услуг. СПб.: Изд-во ун-та соц.-экон. проблем, 1997.-76 с.

110. Садовничий В. Высшее образование в России. Доступность. Качество. Конкурентоспособность // Высшее образование в России. 2006. - №7. - С. 716.

111. Садовничий В.А. Высшая школа России. Ориентиры на будущее // Бюллетень Министерства образования РФ. 2001. - №8. - С. 8-22.

112. Саруханов Э.Р. О занятости на рынке труда // Межвузовский сборник научных статей «Проблемы управления трудовыми ресурсами на современном этапе». СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 1994.-С. 11-19.

113. Система образования Российской Федерации (сборник статистических данных) / МО РФ. М.: Госкомстат РФ, 2000. - 154 с.

114. Смирнова Е.Э. Социология образования. СПб.: Интерсоцис, 2006. -192 с.

115. Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования: в 2 т. / Рос. акад. наук; Ин-т вычисл. мат. М.: Наука, 2005. Т2: Математическое моделирование / Отв. ред. В.П. Дымников. - 2005. - 405 с.

116. Состояние и развитие высшего и среднего профессионального образования. Анализ и оценка / Под ред. проф. А.Я. Савельева. М.: НИИВО, 1999. -132 с.

117. Стратегический менеджмент / Под ред. А.Н. Петрова. СПб.: Питер, 2006.-496 с.

118. Сфера услуг в России. 2000: статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2000.-316 с.

119. Тихонов А.Н., Абрамешин А.Е., Воронина Т.П. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под. ред. А.Н. Тихонова.-М., 1998.-256 с.

120. Томпсон А.А., Стрикленд А.Дж. Стратегический менеджмент: концепции и ситуации для анализа / Пер. с англ. М. Вильяме, 2002. - 928 с.

121. Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики. М.: Знание,1978.-64 с.

122. Ушакова М.В. Высшая школа современной России: тенденции и прогнозы // Социально-гуманитарные знания. 2003. - №4. - С. 166-179.

123. Фатхутдинов Р. Управление конкурентоспособностью вуза // Высшее образование в России. 2006. - №9. - С. 37-39.

124. Филиппов В.М. Доклад на коллегии Министерства образования России. 25 февраля 2004 г. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ed.gov.ru

125. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. М.: Наука, 1978.-352 с.

126. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. - 518 с.

127. Чернейко Д.С. Формирование рынка труда: опыт, проблемы. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 1999. - 158 с.

128. Черчилль Г.А. Маркетинговые исследования: Маркетинг для профессионалов. СПб.: Питер, 2000. - 752 с.

129. Юго-восток Забайкалья: освоение началось. Сайт ГТРК Чита Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.chita.rfn.ru

130. Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. Chicago; L.: University of Chicago, 1993. P. 34.

131. Davies S., Bison L. Strategic Marketing for Schools. Pitman Publishing, London, 1997.-P. 9-19.

132. Dibb S., Simkin L. The Market Segmentation Workbook. Target Marketing for Marketing Managers, 2002. 240 p.

133. Kotler Ph. Marketing. Management. Paris: Publi-Union, 1989. 741 p.

134. Kotler Ph., K.F.A. Fox. Strategic Marketing for Education Institution. New Jersey: Prentice Hall, 1985. 342 p.

135. Ryans C.C., ChanklinW.R. Strategic Planning, Marketing, Public Relations And Fund-Raising In Higer Education: Perspectives, Readings, A Annot. Bibliogr. -Metuchen: L. Scarecrow press, 1986. 286 p.

136. Thompson A.A., Strickland A.J. Strategic Management. Boston: McGraw1. Hill Irwin, 2003. 1266 p.

137. Thompson J.L. Strategic Management. London: Thompson/Learning, 2001. — 1141 p.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00