Особенности применения подхода «Университет третьего поколения» в России



Развитие рыночных отношений в России коренным образом изменило условия функционирования системы высшего образования. Университеты столкнулись с проблемами обеспечения устойчивости, поддержания финансового состояния на достаточном уровне, поиска источников устойчивого развития, разработки и реализации стратегии повышения эффективности университета и конкурентоспособности предоставляемых ими услуг.

В данной статье рассматриваются особенности применения подхода «третьего поколения» в России и предлагается система показателей для определения образовательных учреждений России по типам поколений. Предлагается кластеризация высших учебных заведений по статическим и динамическим показателям эффективности. Оценка эффективности проводится на примере Казанского (Приволжского) федерального университета.

Ключевые слова: университет третьего поколения, университет, эффективность, показатели эффективности, образовательная организация, динамическая эффективность, статическая эффективность

The development of market relations in Russia radically changed the conditions for the functioning of the higher education system. Universities faced problems of ensuring sustainability, maintaining the financial state at a sufficient level, searching for sources of sustainable development, developing and implementing a strategy to increase the effectiveness of the university and the competitiveness of the services they provide.

This article discusses the features of the application of the «third generation» approach in Russia and suggests a system of indicators for determining the educational institutions of Russia by types of generations. The clusterization of higher education institutions on static and dynamic performance indicators is proposed. The effectiveness evaluation is conducted on the example of the Kazan (Privolzhsky) Federal University.

Keywords: university of the third generation, university, efficiency, efficiency indicators, educational organization, dynamic efficiency, static efficiency

Основываясь на своем опыте работы в ведущих исследовательских университетах в качестве консультанта по инновациям, предпринимательству и коммерциализации, Виссема формирует концептуальную модель и характеризует университет третьего поколения (3G-University) как сеть учреждений, которые находятся в центре международных технологических знаний. Виссема дает следующее определение: «Группа институтов, созданная изнутри или на базе университета и на территории университета, которые сотрудничают с университетом, с его преподавателями и учеными, а также друг с другом» [4].

Переход на модель «университет третьего поколения» намного сложнее, чем стать «университетом предпринимательского типа», потому что для этого необходимо коренное изменение парадигмы деятельности университета: применение технологических знаний должно стать основной целью университета, наряду с образовательной и научной деятельностью.

Виссема утверждает, что такие тенденции, как рост глобализации и международной конкуренции, приобретение междисциплинарного образования фундаментальными и прикладными исследованиями, сокращение участия государства в управлении университетами и необходимость диверсификации потоков доходов, означают, что модель 3G-University является единственной моделью, в которой университеты могут оставаться в авангарде научной деятельности [4].

Университет данного типа должен быть в центре инновационного кластера, который стимулирует предпринимательскую деятельность и состоит из исследовательских институтов, малых предприятий, а также финансовых и других учреждений, которые предоставляют различные услуги малым предприятиям и начинающим компаниям. Виссема считает, что правительства во всем мире теперь хотят видеть инкубаторы в коммерческих университетах на основе науки и техники. В современной экономике, которая является «экономикой знаний», университеты становятся инструментами экономического роста, которые тесно связаны с государственным и коммерческим секторами и финансируются в соответствии с механизмами передачи технологий [4].

По словам Виссема, университеты второго поколения («2G-университеты») не могут создать «конвейер технологических знаний» вокруг себя и стремятся стать региональными научно-исследовательскими и образовательными центрами, которые выполняют «исследования для конкретного порядка» или, что еще хуже, просто образовательные учреждения или университеты первого поколения. В то же время уже существует ряд университетов и компаний, которые образуют интегрированные центры технологических знаний, активно сотрудничают друг с другом и приносят доход в своей деятельности [4].

По мере перехода университета к «3G-модели» возникает потребность в стратегических и организационных изменениях в образовательной и научной деятельности, а также в коммерциализации. Автор разрабатывает свои собственные модели: «модель вмешательства» для управления в переходный период и «модель 3 x 6» для оценки прогресса университета в направлении «модели 3G». Многие из необходимых изменений обсуждались ранее и не предполагают ничего необычного (например, рост роли стратегического управления, развитие коммерческих центров или институтов, занимающихся исследованиями, централизация органов поддержки таких центров, привлечение иностранных специалистов, создание предприятий со структурой, соответствующей целям этого конкретного предприятия и т. д.). Однако некоторые изменения остаются причиной для обсуждения (например, распределение учащихся по группам в соответствии с их способностями, утверждение английского языка как языка обучения для всех учебных программ, изменения в организационной структуре, закрытия неэффективно работающих учреждений) [4].

Современное состояние национальных систем высшего образования характеризуется многообразием высших учебных заведений, сложностью их функций, а также растущей конкуренцией за людские и материальные ресурсы, за место в глобальном пространстве высшего образования. И дело даже не в том, что конкурентная сфера для современных высших учебных заведений сужается. Это борьба за качество — лучшие исследователи, более квалифицированные преподаватели, более опытные менеджеры, способные генерировать идеи, превращать университеты в современные корпорации, большие материальные ресурсы, более широкую известность на национальном и глобальном уровнях [1].

Российский образовательный сектор характеризуется разнообразием университетских миссий, что позволяет университетам преуспевать по-разному, в зависимости от контекста, в котором функционирует тот или иной университет.

Нами предлагается кластеризация высших учебных заведений России по типам поколений университетов:

‒ университет первого поколения;

‒ университет второго поколения;

‒ университет третьего поколения;

В качестве основных характеристик в их конструкции предлагается использовать:

‒ уровень ресурсного обеспечения учебного процесса;

‒ степень финансовой результативности;

‒ интенсивность использования неосновных видов деятельности, т. е. мероприятий, не связанных с обучением, исследованиями и т. д.;

‒ шкала количественного роста университета — объем приема, количество факультетов, специальностей, специализаций и т. д.

Для оценки значений каждой из перечисленных характеристик предлагается использовать трехточечные шкалы, основанные на анализе распределения их значений для выборочных университетов. Предлагается выделить семь кластеров, соответствующих разным типам университетского развития:

1. Лидеры — вариант, который соответствует гармоничному развитию высших учебных заведений по нескольким направлениям. Это означает, что этот кластер включает объекты, у которых по меньшей мере две из указанных выше основных характеристик имеют высокие значения [2].
2. Аккумуляторы материальных и человеческих ресурсов (АМКР) — вариант интенсивного развития профильной деятельности университета, достигнутый, прежде всего, за счет капитализации полученных средств и инвестиций в кадровые и материальные ресурсы. Этот кластер включал образовательные учреждения, в которых только одна базовая характеристика имела высокую ценность: «Ресурсное обеспечение учебного процесса», а характеристика «Финансовые показатели деятельности» предполагала средний уровень ценностей [2].
3. Аккумуляторы финансовых ресурсов (АПД) — вариант интенсивного развития университета, целью которого является максимизация финансовых результатов его основного бизнеса. Соответственно, высокое значение должно принимать только одну основную характеристику — «Финансовые показатели деятельности». Второе условие — средний уровень значений характеристики «Шкала количественного роста университета» [5].
4. Диверсификаторы — тип поведения, при котором неосновные виды деятельности начинают преобладать среди высших учебных заведений по различным причинам. Это, конечно, возможно только при наличии развитой инфраструктуры. Соответственно, высокое значение должно принимать только одну основную характеристику — «Интенсивность неосновных видов деятельности». Характеристика «Ресурсное обеспечение образовательной деятельности» имеет низкие значения [6].
5. Расширители — разработка с быстрым количественным ростом основной деятельности университета (количество кафедр, факультетов, специальностей, объем приема и т. д.). Такое развитие должно сопровождаться одновременным увеличением объема неосновных видов деятельности, но не столь быстрыми темпами. Поэтому в этот кластер были включены учебные заведения, для которых важна лишь одна основная характеристика: «Масштабы количественного роста университета» и «Интенсивность использования непрофильных видов деятельности» является средней [5].
6. Консерваторы — это путь развития, в результате которого образовательные учреждения не демонстрируют существенных успехов ни в одном направлении, имея при этом хорошие результаты для большинства из них.
7. Аутсайдеры — вариант, соответствующий отставанию высших учебных заведений от остальных объектов большинства тенденций развития [3].

Перечисленные типы развития университетов могут быть ранжированы с точки зрения их соответствия требованиям страны и общества. Итак, лучшие университеты, которые относятся к лидерам. В качестве второго можно рассмотреть кластеры «АМКР», «AПД», «Диверсификаторы» и «Экспансер». Развитие в кластере «Консерваторы», похоже, намного хуже, и, наконец, наиболее сложным является положение объектов, отнесенных к категории «Посторонние».

В таблице 1 представлены показатели, содержащиеся в официальных статистических данных о деятельности университетов, которые были использованы при определении значений характеристик объектов.

Значения каждого из показателей разделены на максимальное значение для всей выборки объектов. Затем, чтобы определить значение каждого признака, соответствующие показатели рекомендуется суммировать.

Таблица 1

Показатели для определения значений обобщающих характеристик

Наименование показателя	Показатели внутри группы	Единица измерения
1. Образовательная деятельность	Средний балл единого государственного экзамена (далее ЕГЭ) студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы Российской Федерации и с оплатой стоимости затрат на обучение физ. и юр. Лицами Средний балл студентов, принятых по результатам ЕГЭ и результатам испытаний профессиональной направленности (проводимых по 100-балльной шкале) на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы Российской Федерации и с оплатой стоимости затрат на обучение физ. и юр. Лицами Средний балл студентов, принятых по результатам ЕГЭ и результатам творческих испытаний (проводимых по 100-балльной шкале) на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы Российской Федерации и с оплатой стоимости затрат на обучение физическими и юридическими лицами	Баллы
2.Степень финансовой результативности деятельности	– бюджетные средства, выделяемые на одного студента (бесплатного) очной формы обучения; — внебюджетные средства, приходящиеся на одного преподавателя (штатного)	Руб.
3. Международная деятельность	Удельный вес численности иностранных студентов, обучающихся по ООП ВПО, в общем числе студентов	%
3. Интенсивность использования непрофильной деятельности	– доля площадей общежитий, сданных в аренду; — доля жилой площади в общежитиях, не занятой студентами вуза дневной формы обучения; — доля площадей (всех), сданных в аренду	Кв. м
4. Научно-исследовательская деятельность	Объем НИОКР и средств, направленные на творческие проекты, в расчете на одного научно-педагогического работника	Руб.
5. Трудоустройство	Удельный вес численности выпускников вуза, обучавшихся по очной форме обучения, не обращавшихся в службы занятости для содействия в трудоустройстве в течение первого года после окончания обучения в вузе, в общем числе выпускников	%

Рассмотрим основные показатели на примере Казанского (Приволжского) федерального университета (далее — КФУ) в таблице 2.

Таблица 2

Анализ эффективности деятельности КФУ

Показатель	Значение	Пороговое значение
1.Образовательная деятельность	58	60
2.Научно-исследовательская деятельность	387	50
4.Финансово-экономическая деятельность	1234	1
5. Инфраструктура	20	1100
6. Трудоустройство	95	97,113

КФУ является ведущим федеральным университетом Приволжского федерального округа, который занимает ведущее место по количеству подготовленных специалистов для большинства областей деятельности региона, имеет развитую инфраструктуру, обеспечивает высокий профессиональный уровень и влияет на формирование гражданского и нравственного Качества личностей студентов в условиях интеграции университета во всероссийское и региональное научно-образовательное пространство.

В условиях динамично меняющихся внешних условий КФУ должен сохранять и укреплять роль ведущего регионального университета на основе реализации требуемых фундаментальных и прикладных научных исследований в области современных материаловедения, химии и химических технологий, транспорта и Машиностроении, существенном развитии научно-образовательной материальной базы, внедрении инноваций в образовательную деятельность.

В качестве основы для стратегического и динамичного развития КФУ был принят инновационный сценарий, определяющий новые подходы к образованию, в результате которого требуются высококвалифицированные специалисты с компетенциями в соответствующей предметной области, направленные на решение инновационных Задачи экономического развития государства.

Подготовка таких специалистов должна проводиться на основе:

‒ проведение фундаментальных и прикладных исследований в университете по приоритетным направлениям науки, техники и технологий, актуальным проблемам Республики Татарстан и других регионов при активном участии студентов в этом процессе;

‒ развитие материально-технической и информационной базы университета;

‒ применение современных методов и форм организации учебного процесса;

‒ комплексный подход к формированию компетентной личности специалиста;

‒ использование эффективных форм университетского менеджмента.

Сегодня эффективная образовательная организация высшего образования должна быть ориентирована на следующие задачи: повышение эффективности взаимодействия рынка образовательных услуг с национальными и региональными рынками труда и, как следствие, национальной экономики; повышение экономической независимости образовательных организаций, стабильность и гибкость их управленческой структуры; повысить эффективность взаимодействия организаций высшего профессионального образования с субъектами частного предпринимательства.

Литература:

1. Абанкина И. В., Абанкина Т. В., Николаенко Е. А., Сероштан Э. С., Филатова Л. Экономическое положение вузов в условиях бюджетной реформы, повышения автономии и введения ЕГЭ. — М.: 2010, ГУ–ВШЭ.
2. Абанкина И. В., Алескеров Ф. Т., Белоусова В. Ю., Зиньковский К. В., Петрущенко В. В. Оценка результативности университетов с помощью оболочечного анализа данных // Вопросы образования. 2013. № 2. С. 5–38.
3. Байденко В. И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ФГОС ВПО нового поколения [Электронный ресурс] Режим доступа:http://dap.vvsu.ru.

4. Йохан Виссема. Университет третьего поколения Перевод, оформление, издание на русском языке. Издательство «Олимп — Бизнес», 2016.

5. Миркин Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор. Препринт WP7/2011/03. — М.: 2011, НИУ ВШЭ.
6. Титова Н. Л. Стратегии развития российских вузов: ответы на новые вызовы. — М.: МАКС Пресс, 2008.
7. Федоров И. В., Ипполитова Г. К., Минина О. Г. и др. Инженерное образование в современном мире // Аккредитация в образовании. — 2009. — № 34. — С. 50–54.
8. Abankina I., Aleskerov F., Belousova V., Bonch-Osmolovskaya A., Petruschenko V., Ogorodniychuk D., Yakuba V., Zinkovsky K. University efficiency evaluation with using its reputational component // Proceedings of the 4th International Conference on Applied Operational Research. Bangkok: Tadbir Operational Research Group. 2012. P. 244–253.
9. Bartelse J., van Vught F. Institutional Profiles: Towards a Typology of Higher Education Institutions // IAU Horizons. Vol. 13. 2007. № 2–3. P. 9–11.
10. Bernardo A. B. I. (2003) Towards a Typology of Philippine Higher Education Institutions. Manila: Commission on Higher Education. Calinski R., Harabasz J. A dendrite method for cluster analysis // Communications in Statistics. 1974. № 3. Р. 1–27.
11. Howells J., Ramlogan R., Cheng S-L. The Role, Context and Typology of Universities and Higher Education Institutions in Innovation Systems: A UK Perspective. MIoIR Discussion Paper. 2008.
12. Manchester: University of Manchester. McCormick C., Zhao C. Rethinking and Reframing the Carnegie Classification // Change (September–October). 2005. P. 51–57. Режим доступа: http://classifications.carnegiefoundation.org/downloads/rethinking.pdf.
13. Scott P. (1995) The Meanings of Mass Higher Education. Buckingham: Open University Press. University of Twente Institutional Profiles Towards a Typology of Higher Education Institutions in Europe. Режим доступа: http://www.utwente.nl/mb/cheps/research/projects/ceihe/publications/socratesceiheinstitutionalprofiles.pdf.
14. Ward J. H., Jr. Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function // Journal of the American Statistical Association. Vol. 58. 1963. P. 236–244.