Software & Systems

Как известно, научно-исследовательский университет (НИУ) – одна из форм организационной структуры образовательной системы, основными задачами которой являются проведение фундаментальных и прикладных научных исследований по различным направлениям развития науки и техники и решение сложных междисциплинарных научных задач. Для качественного осуществления научной деятельности и ее развития необходимо управлять процессами функционирования НИУ.

В современных условиях управление НИУ – это прежде всего управление его развитием во всех сферах деятельности, а не только непосредственно учреждением и сотрудниками [1].

Для эффективного управления и определения дальнейшего развития НИУ необходимы знания о его текущем состоянии, которое определяется с помощью оценки эффективности осуществления научной деятельности [2] по следующим критериям:

–      оценка заявок на выполнение научных проектов;

–      оценка качества результатов научной деятельности;

–      оценка результативности научной деятельности;

–      оценка уровня организации научной деятельности (исследовательского труда).

На практике оценка научной деятельности встречает множество препятствий [3–5]. Одно из них – субъективность формирования научных знаний, что ограничивает возможность проведения только количественной оценки научной деятельности. Методы и критерии адекватной оценки эффективности научной деятельности, как и системы показателей результативности, применяемые в различных научных организациях, неоднозначны.

Многообразие результатов научных исследований и сложность их непосредственной оценки обусловливают необходимость применения в оценке результатов научной деятельности различных эвристических и эмпирических методов и показателей, которые часто лишь косвенно характеризуют эффект научной деятельности и базируются на дополнительных источниках информации, прежде всего экспертного характера.

Поскольку научно-исследовательские работы по различным направлениям в НИУ осуществляются в рамках научных школ, оценка эффективности их функционирования позволит сделать вывод об эффективности осуществления научной деятельности НИУ в целом. В рамках работы авторами для оценки эффективности научной деятельности предлагается рассчитать интегральную оценку эффективности научной школы (ОЭНШ), то есть оценку результативности и ее качества. Она определяется согласно [6]:

                                          (1)

где αk – весовой коэффициент, соответствующий важности k-го системного показателя; СПk – k-й системный показатель оценки научной школы (K – количество системных показателей).

Определение оценки по каждому системному показателю осуществляется по формуле

                                                  (2)

где βki – весовой коэффициент важности i-го параметра (I – количество параметров оценки) k-го системного показателя; pki – i-й параметр оценки k-го системного показателя.

Значение параметра оценивается по нескольким градиентам:

                                                   (3)

где γkij – весовой коэффициент важности j-го градиента i-го параметра k-го системного показателя (J – количество градиент i-го параметра по k-му системному показателю); gkij – j-й градиент i-го параметра по k-му системному показателю.

Коэффициенты важности α, β, γ системных показателей, параметров и градиентов имеют значения в пределах от 0 до 1 и задаются экспертным путем (возможно использование методов искусственного интеллекта: нейронных сетей, нечеткой логики). При этом должно выполняться следующее условие:

Предлагаемая система оценки имеет иерархическую структуру с четырьмя уровнями (рис. 1):

–      уровень ОЭНШ в целом;

–      уровень оценки системных показателей (СП1 – уровень обеспеченности; СП2 – уровень деятельности; СП3 – уровень взаимоотношений с мировым научным сообществом);

–      уровень оценки параметров, определяющих оценку каждого системного показателя в целом (см. таблицу);

–      уровень оценки градиентов, определяющих оценку каждого из параметров (значения градиентов устанавливаются согласно стобалльной шкале, составленной для каждого градиента).

Уровни системы оценки эффективности научных школ

The levels of the scientific school effectiveness evaluation system

С целью повышения эффективности управления и развития, обеспечения различных уровней управления научной деятельностью НИУ требуемой информацией необходимо создание автоматизированной информационной системы ОЭНШ НИУ.

Для успешной разработки подобной системы требуется построить его полную непротиворечивую модель. В качестве основного средства моделирования функциональных требований проектируемой системы используются DFD-диаграммы (Data Flow Diagram – диаграммы потоков данных), позволяющие специфицировать как функции разрабатываемого ПО, так и обрабатываемые им данные. При использовании этой модели систему представляют в виде иерархии диаграмм потоков данных, описывающих асинхронный процесс преобразования информации с момента ввода в систему до выдачи пользователю [7, 8].

Контекстная диаграмма системы ОЭНШ представлена на рисунке 2. Внешними сущностями, выступающими в качестве приемников и источников информации, являются «Научная школа», «Руководитель научной школы», «Научный сотрудник», «Научное исследование» и «Руководство НИУ».

В качестве исходных данных используются сведения о членах научной школы, проводимых научных исследованиях, результатах научной, образовательной и организационной деятельности научной школы, состоянии ее материально-технической базы, публикационной активности членов научной школы, работе с отечественными и зарубежными научными коллективами, данные о финансовом обеспечении и пр.

Сведения о членах научной школы включают информацию о персональных данных руководителя и сотрудников научной школы. Научные исследования, проводимые на базе научной школы, могут быть выполнены в рамках грантов РФФИ, грантов международного, федерального и регионального уровней, на хоздоговорной основе с предприятиями (российскими и зарубежными), а также на основе финансовых средств, выделенных непосредственно самим НИУ.

Система позволяет готовить различные виды отчетов в соответствии с запросами, поступающими от контролирующих органов различного уровня управления, включая федеральный, региональный, вузовский и т.д.

Для конкретизации процессов и потоков данных, циркулирующих в системе, используется детализирующая диаграмма потоков данных, включающая четыре процесса: «Регистрация членов научного коллектива», «Регистрация научного исследования», «Работа с научной школой» и «Формирование отчетов» (рис. 3). Здесь и на рисунке 4 использованы следующие обозначения: УО – уровень обеспеченности, УД – уровень деятельности, УВНМС – уровень взаимоотношений с мировым научным сообществом.

Процесс «Регистрация членов научной школы» подразумевает регистрацию в системе руководителя научной школы и ее сотрудников. Потоки данных (информация о руководителе, информация о сотруднике), порожденные внешними сущностями (рис. 2), трансформируются соответствующими процессами и сохраняются в БД. Аналогично осуществляется регистрация информации о научном исследовании.

Декомпозиция процесса «Работа с научной школой» позволяет детализировать его и выделить процессы «Регистрация научной школы» и «Оценка эффективности научной школы». Процесс «Оценка эффективности научной школы» включает процессы «Регистрация результатов деятельности» и «Расчет эффективности научной школы». Для реализации первого процесса в систему необходимо ввести результаты деятельности научной школы в виде градиентов, сгруппировав их по системным показателям, параметрам (см. таблицу): объем бюджетных средств, полученных на внеконкурсной основе (бюджетная смета, субсидии и т.п.); объем средств, полученных на выполнение заказов хозяйствующих субъектов реального сектора российской экономики; объем средств, выделенных из фондов университета; общая стоимость основных фондов (млн руб.); доля площадей, занятых научным оборудованием (научных лабораторий); перечень машин и оборудования, используемых для исследований; уровень лицензионного ПО; уровень разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений; уровень специализированного ПО для моделирования, проектирования, анализа; количество исследователей и доля высококвалифицированных специалистов в общем числе исследователей; перечень организованных конференций и школ-семинаров; частота проведения конференций и школ-семинаров (в год); объекты инновационной инфраструктуры; число опытных баз, производств, лабораторий и других структур, созданных совместно с организациями реального сектора экономики; уровень разработки инновационных технологий; степень готовности полученных результатов к практическому использованию; ценность полученных результатов; численность участников научной школы, ведущих преподавательскую деятельность, отнесенная к численности исследователей; привлечение студентов к научным исследованиям; совместные программы с институтами Академии наук РФ, с другими государственными отраслевыми НИИ; количество научно-технических проектов, выполняемых в рамках международных грантов; количество работников научной организации, участвующих на регулярной основе в составе экспертных комиссий РФФИ, РГНФ, федеральных и региональных органов государственной власти и государственных корпораций; уровень совместных проектов, выполненных в сотрудничестве с зарубежными партнерами; программы по обмену студентами; уровень совместных образовательных программ с отечественными партнерами и т.д.

Процесс «Расчет эффективности научной школы», декомпозиция которого представлена на рисунке 4, позволяет на основе введенных результатов деятельности научной школы рассчитать значения каждого системного показателя и с учетом их коэффициентов важности αk определить эффективность научной школы в целом согласно (1).

Процесс «Определение значения системного показателя» детализируется следующим образом (рис. 5): градиенты после соотнесения со стобалльной шкалой (gkij) с учетом коэффициента их важности γkij используются для расчета значения параметров pki согласно (3). Расчет системного показателя СПk осуществляется согласно (2) с учетом коэффициента важности βki каждого параметра.

Построенная DFD-диаграмма позволяет по лучить сетевую модель хранения и обработки информации [9]. Выделенные потоки данных используются для построения информационной модели автоматизированной информационной системы.

Наиболее распространенным средством моделирования данных (предметной области) являются диаграммы «сущность–связь» (ERD – Entity-Rela­tionship Diagrams) [10, 11]. Цель информационного моделирования – создание концептуальной схе­мы БД разрабатываемой системы. Для автоматизированной информационной системы ОЭНШ разработана диаграмма «сущность–связь» в нотации IDEF1X и выделены сущности, их атрибуты и отношения между ними (рис. 5):

–      сущность «Руководитель»; предназначена для хранения персональных данных руководителя научной школы и имеет следующие атрибуты: id руководителя – первичный ключ, фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание, должность, факультет, кафедра и дата рождения (последние три атрибута необязательные);

–      сущность «Сотрудник»; предназначена для хранения персональных данных сотрудников научной школы и имеет следующие атрибуты: id сотрудника – первичный ключ, фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание, должность и дата рождения (необязательный атрибут);

–      сущность «Научная школа» – ассоциативная сущность для разрешения отношения «многие ко многим»;

–      сущность «Научное исследование»; хранит информацию о сотрудниках, теме, характере НИР, приоритетных направлениях исследований, сроках проведения и объеме средств, имеет составной первичный ключ: id исследования и id школы;

–      сущность «Системный показатель»; предназначена для хранения информации о системных показателях и имеет следующие атрибуты: id показателя – первичный ключ, название показателя, значение системного показателя, коэффициент важности системного показателя αk;

–      сущность «Параметр»; предназначена для хранения информации о параметрах и имеет следующие атрибуты: id параметра, id показателя – составной первичный ключ, название параметра, значение параметра, коэффициент важности параметра βki;

–      сущность «Градиент»; предназначена для хранения информации о градиентах и имеет следующие атрибуты: id градиента, id параметра, id показателя – составной первичный ключ, название градиента, значение градиента, коэффициент важности градиента γkij;

–      сущность «Шкала градиента»; предназначена для хранения информации о шкалах каждого из градиентов и имеет следующие атрибуты: id, id градиента, id параметра, id показателя – составной первичный ключ, диапазон, значение;

–      сущность «Оценка эффективности»; предназначена для хранения информации о значении проведенной ОЭНШ и имеет следующие атрибуты: id оценки и id школы – составной первичный ключ, значение эффективности, отчетный период.

Представление «Расчет эффективности» – временная таблица, используемая для подсчета значения ОЭНШ согласно (1–3); полученное значение заносится в атрибут «значение эффективности» сущности «Оценка эффективности».

Отношения между сущностями определены следующими параметрами: наименование связи, тип отношения (идентифицирующий, неиденти-фицирующий) и вес связи (один к одному, один ко многим). Концептуальная схема БД разрабатываемой автоматизированной информационной системы, полученная в результате моделирования данных (рис. 5), может быть отображена в любую систему БД.

Результаты моделирования позволяют выделить следующие функции проектируемой автоматизированной информационной системы:

–      сбор, регистрация, обработка и хранение данных о научной школе, ее руководителе и сотрудниках, результативности деятельности, о научных исследованиях;

–      регистрация, обработка и хранение значений коэффициентов важности градиентов, параметров и системных показателей;

–      соотнесение градиентов со шкалами и определение значений параметров, системных показателей;

–      расчет ОЭНШ;

–      возможность поиска информации по заданным критериям;

–      анализ и прогнозирование потоков информации различных видов и типов (обработка запросов, поступающих со всех уровней управления НИУ, передача данных по запросам);

–      предоставление необходимой исчерпывающей и понятной информации на любых уровнях управления НИУ;

–      корректировка данных для поддержания актуальности информации;

–      осуществление электронного обмена данными внутри системы;

–      контроль, обработка и распределение информации;

–      защита информации и разграничение доступа пользователей к ней;

–      синхронизация работы нескольких пользователей;

–      резервное сохранение и восстановление БД.

Функциональная  схема ПО (рис. 6) отображает взаимодействие его компонентов, описывает информационные потоки и состав данных.

Подсистема инициализации системы реализует функцию наполнения БД и содержит подсистемы регистрации руководителя, сотрудника, научной школы, научного исследования, результатов научной деятельности.

Подсистема расчета эффективности научной школы содержит подсистемы соотнесения градиента со шкалой, определения параметра, расчета значения системного показателя, расчета интегральной оценки эффективности.

Подсистема формирования отчетов и поиска информации позволяет создавать различные виды требуемых отчетов в соответствии с запросами и производить поиск по заданным критериям.

Использование автоматизированной инфор- мационной системы ОЭНШ позволит повысить эффективность управления НИУ в целом и обеспечить все уровни управления необходимой информацией. Вместе с тем автоматизированная информационная система представляет собой механизм, который не только влияет на эффективность управления, но и дает возможность оценивать работу руководителей и коллективов научных школ, согласовывать финансирование школ с разработкой и реализацией планов их деятельности, стимулировать повышение эффективности деятельности научной школы в целом, повышать качество выполнения научных исследований, наблюдать динамику деятельности научных школ на основе архивных данных, делать прогнозы их развития. Такая автоматизированная информационная система должна удовлетворять требованиям адаптивности, открытости и наращиваемости, что позволит на разных этапах ее функционирования вносить необходимые изменения.

Кроме того, автоматизация процесса ОЭНШ позволит получать объективную оценку деятельности научной школы и результатов научных исследований. Использование автоматизированной системы ОЭНШ также окажет положительное влияние на качество, полноту, точность, достоверность и своевременность принимаемых решений по управлению научно-исследовательским университетом в целом и его научной деятельностью.

Литература

1.     Новиков Д.А. Теория управления образовательными системами. М.: Эвгес, 2009. 452 с.

2.     Новиков Д.А., Суханов А.Л. Модели и механизмы управления научными проектами в вузах. М.: Изд-во Института управления образованием РАО, 2005. 80 с.

3.     Бобков А.В., Каталажнова И.Н., Павлов И.В. Мониторинг научной деятельности научно-образовательной системы // Современные проблемы науки и образования. 2009. № 6. С. 49–50; URL: www.science-education.ru/34-1311 (дата обращения: 16.03.2015).

4.     Молчанов И.Н. Динамика современного высшего образования: монография. Р-н-Д: РГЭА, 1999. 263 с.

5.     Татаринов Ю.Б. Проблемы оценки эффективности фундаментальных исследований: логико-методологические аспекты. М.: Наука, 1986. 230 с.

6.     Ильясов Б.Г., Карамзина А.Г., Фазлетдинова Ю.Р. The formal-expert approach to estimate of scientific schools. Proc. of the Workshop on Computer Science and Information Techno- logies (CSIT’2013). Vienna–Budapest–Bratislava, 2013, vol. 2, pp. 20–24.

7.     Иванова Г.Е. Технология программирования. М.: КНОРУС, 2011. 336 с.

8.     Леоненков А.В. Самоучитель UML 2. СПб: БХВ-Петербург, 2007. 576 с.

9.     Ларман К. Применение UML.2.0 и шаблонов проектирования; [пер. с англ.]. М.: Вильямс, 2013. 736 с.

10.  Кузнецов С.Д. Базы данных. М.: Academia, 2012. 436 с.

11.  Голицына О.А., Партыка Т.Л., Попов И.И. Основы проектирования баз данных: учеб. пособие. М.: Форум, 2014. 416 с.