ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Bookmark

Next issue

1
Publication date:
16 March 2021
-->

Rating assessment of academic staff in a university based on an automated information system

Date of submission article: 2019-03-01
UDC: 004.42
The article was published in issue no. № 3, 2019 [ pp. 525-533 ]
Abstract:The paper describes an automated information system (AIS) for assessing the efficiency of professional activities of academic staff in educational organizations of higher education. The proposed system is necessary to form a report on performance indicators of academic staff ac-tivities, based on which a head can quickly make management decisions. When applying AIS, the head of department, faculty or educational organization has an opportunity of selecting a suitable candidate for vacant positions; he is also able to form a so-called top of academic staff whose activities coincide with higher education development trends as much as possible. The authors present a formalized representation of the assessment process of an academic staff rat-ing as IDEF0 model and a decomposition scheme. During a decomposition of a software purpose model the authors allocate the following functions: maintaining data on the academic staff, rating calculation, forming report forms. Academic staff performance indicators are united into groups: educational, or-ganizational and methodical, research, scientific and organizational, educational and social work, repu-tation and image activity. The results of total rating assessment might be considered at competitive selection for a vacant po-sition and a subsequent conclusion of an effective contract, at funding acquisition of the equipment for scientific research, conference trips, training, etc., when determining the size of commercial incentive to salary. The used mathematical model of rating calculation is a method of qualimetric assessment of academic staff activity quality. The calculation includes basic, current and private ratings, as well as production and creative activity rating. The paper presents the developed algorithm to solve the problem, a data structure; shows AIS work and the obtained results.
Аннотация:В статье рассматривается автоматизированная информационная система, разработанная для оценки эффективности профессиональной деятельности научно-педагогических работников образовательных организаций высшего образования. Данная система необходима для формирования отчета по показателям эффективности осуществляемых видов деятельности научно-педагогических работников, на основании которых руководитель может оперативно принимать управленческие решения. С применением автоматизированной информационной системы руководитель кафедры, факультета, образовательной организации получает возможность подбора подходящей кандидатуры на вакантные должности, а также формирования так называемого топ научно-педагогических работников, деятельность которых максимально совпадает с трендами развития высшего образования. Формализованное представление процесса оценки рейтинга научно-педагогических работников представлено в виде модели IDEF0 и схемы декомпозиции. В процессе декомпозиции модели цели программного средства выделены следующие функции: ведение данных о научно-педагогических работниках, расчет рейтинга, формирование отчетных форм. Показатели деятельности научно-педагогических работников объединены в группы: образовательная, организационно-методическая, научно-исследовательская, научно-организационная, репутационная и имиджевая деятельность, воспитательная и социальная работа. Результаты итоговой рейтинговой оценки могут учитываться при конкурсном отборе на вакантную должность и последующем заключении эффективного контракта, при выделении финансирования на приобретение оборудования для научных исследований, поездки на конференции, стажировки и т.п., при определении размера стимулирующей надбавки к заработной плате. Используемая математическая модель расчета рейтинга является методом квалиметрической оценки качества деятельности научно-педагогических работников. Рассчитываются базовый, текущий и частный рейтинги, а также рейтинг производственной и творческой активности. Разработаны алгоритм решения задачи, структура данных, показаны работа автоматизированной информационной системы и полученные результаты.
Authors: E.N. Natochaya (en_ischa@mail.ru) - Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (Orenburg branch) (Associate Professor), Orenburg, Russia, Ph.D, Zubkova T.M. (bars87@mail.ru) - Orenburg State University, Orenburg, Russia, Ph.D
Keywords: automated information system, academic staff, information flows, rating estimates (basic), rating estimates (current), rating estimates (private), rating estimates (relative), infological domain model
Page views: 2551
PDF version article

Font size:       Font:

В настоящее время во многих организациях высшего образования Российской Федерации разработаны и внедрены системы рейтинговой оценки деятельности научно-педагогических работников (НПР), которые являются эффективным инструментом саморазвития преподавателей и стратегического развития университета в целом.

Примерами таких автоматизированных информационных систем (АИС) являются системы Пермского национального исследовательского политехнического университета [1], Алтайского государственного технического университета [2], Хабаровской государственной академии экономики и права, Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета [3] и др.

На сегодняшний день разработаны методический инструментарий для анализа публикационной активности НПР с применением интеллектуального анализа наукометрических данных [4], различные информационные индексные системы материального стимулирования профессорско-преподавательского со- става, проанализировано их влияние на результативность работы преподавателей [5]. Однако универсальной системы для всех университетов пока нет. Одной из основных проблем при создании необходимой и удовлетворяющей всем требованиям системы рейтинговой оценки является мультифакториальность показателей деятельности НПР [6].

Использование данных систем обусловлено необходимостью получения объективной информации о результатах деятельности профессорско-преподавательского состава для руководства кафедр, факультетов, институтов, для стимулирования роста квалификации, профессионализма, продуктивности педагогической и научной работы, развития творческой инициативы преподавателя, совершенствования системы оплаты труда. Образовательные организации уже переходят на эффективный контракт, главная цель которого – повышение качества результатов деятельности преподавателя путем изменения оплаты труда за счет стимулирующих выплат [7].

Преимущества рейтинговой оценки деятельности НПР заключаются в следующем:

-     возможность осуществления текущей (по окончании календарного года) оценки профессиональной деятельности НПР;

-     многокомпонентная процедура оценки показателей качества достигнутой квалификации и показателей активности преподавателей по итогам года;

-     возможность развития у НПР навыков самооценки и анализа профессиональной деятельности [3].

Постановка задачи

В результате изучения организационной структуры образовательной организации высшего образования и анализа документации выявлены циркулирующие в них информационные потоки и потоки, подлежащие автоматизации (рис. 1).

Основным учебно-научным структурным подразделением университета является кафедра. Именно кафедра осуществляет учебную, методическую и научно-исследовательскую работу по одному или нескольким родственным направлениям или специальностям, воспитательную работу среди обучающихся, а также подготовку научно-педагогических кадров и повышение их квалификации.

Системный анализ предметной области позволил выявить показатели (блоки) персонального рейтинга НПР университета, отражающие современные направления деятельности высшей школы.

Структура рейтинговой оценки включает математическую модель расчета рейтинга НПР и рейтинговые квалиметрические шкалы. Каждый блок структуры состоит из показателей, которым присваиваются баллы [8].

Формализованное представление процесса оценки рейтинга НПР показано в виде модели IDEF0 (рис. 2) и схемы декомпозиции (рис. 3).

В процессе декомпозиции модели цели программного средства выделены следующие функции: ведение данных о НПР, расчет рей- тинга, формирование отчетных форм.

Функция ведения данных о научно-педагогическом работнике доступна самому работнику и руководителю структурного подразделения университета. Входными данными функции являются сведения о результатах деятельности каждого НПР и об организационно-штатной структуре (квалификационные данные) университета, а выходными – сведения о достижениях НПР.

Функция расчета рейтинга на входе получает данные о достижениях НПР, а на выходе – результаты абсолютного и относительного рейтингов.

Функция формирования отчетных форм на входе получает данные об итогах расчета рейтинга, а на выходе пользователь получает отчетные формы (таблицу рейтинга НПР структурного подразделения, годовой отчет о деятельности структурного подразделения, отчет-таблицу о стимулирующих выплатах).

Математическая модель определения рейтинга НПР

В теоретических исследованиях и образовательной практике используются различные модели расчета рейтинга НПР, например, модель расчета рейтинга по максимально возможному результату или модель расчета рейтинга на основе среднего значения.

Данные модели не в полной мере удовлетворяют требованиям разрабатываемой АИС. В первой модели не учитываются рейтинговые показатели в зависимости от квалификационной группы сотрудников (доцент, профессор, ассистент и др.). Вторая модель данный недостаток учитывает, но не позволяет определить квалификационный потенциал НПР, накопленный за годы работы.

С учетом анализа зарубежного и отечественного опыта оценки эффективности деятельности НПР в исследовании авторов за основу выбрана методика расчета рейтинга Дагестанского государственного университета. Предлагаемая математическая модель расчета рейтинга относится к методам квалиметрической оценки качества деятельности НПР [9].

Данная методика была модифицирована авторами в соответствии с решаемой задачей исследования следующим образом.

Для обеспечения сравнимости результатов рейтинга были выбраны четыре квалификационные категории НПР: профессор (I), доцент (II), старший преподаватель (III), преподаватель (IV).

Рейтинг НПР включает индивидуальные показатели (достижения) профессиональной деятельности, объединенные в группы по видам деятельности:

-     образовательная;

-     организационно-методическая;

-     научно-исследовательская;

-     научно-организационная;

-     репутационная и имиджевая;

-     воспитательная и социальная работа.

В конце текущего учебного года НПР обязаны занести свои индивидуальные показатели в АИС. Баллы, присваиваемые показателям в таблицах по различным разделам, система высчитывает автоматически.

Рейтинговые показатели включают в себя два компонента: текущий, учитывающий его активность в отчетном учебном году, и базовый, отражающий квалификационный потенциал (накопленный за последние пять лет работы) и его вклад в развитие университета.

Все показатели имеют строго однозначную интерпретацию.

Абсолютный рейтинг НПР определяется как сумма рейтингов RT (текущий рейтинг) и RB (активность за фиксированный период/квалификационный потенциал).

Вводятся коэффициенты весомости базового и текущего рейтингов, установленные эмпирическим путем и равные 0,65 и 0,35 соответственно. С учетом этих коэффициентов абсолютный рейтинг вычисляется по формуле

RA = 0,35 × RT + 0,65 × RB.                       (1)

Базовый рейтинг включает в себя результаты производственной и творческой деятельности НПР за последние пять лет. Квалификационный потенциал определяется показателями, представленными в таблицах, с заданными весами (баллами) этих показателей в соответствии со значимостью направлений деятельности НПР в рассматриваемый период.

Текущий рейтинг НПР вычисляется по формуле

                                     (2)

где Bi – значение i-го показателя рейтинга НПР; WBi – вес i-го показателя рейтинга НПР; n – число квалификационных показателей.

Рейтинг производственной и творческой активности НПР за фиксированный период определяется базовым рейтингом RB по следующей формуле:

                                  (3)

где L – количество лет, составляющее фиксированный период.

Частный рейтинг НПР определяется как сумма рейтингов RT и RB.

Относительный рейтинг НПР в соответствующей квалификационной группе определяется как отношение абсолютного рейтинга работника к среднему абсолютному рейтингу в группе:

                                               (4)

где  Rcp – средний абсолютный рейтинг в группе; N – число сотрудников в данной группе.

Итоговый рейтинг вычисляется через относительный рейтинг умножением его на коэффициент усреднения (например, 30 баллов):

R = RO × Kcp,                                           (5)

где RО – относительный рейтинг НПР; Kcр – коэффициент усреднения.

Таким образом, предложенная модель в отличие от существующих аналогов позволяет учесть как текущий рейтинг НПР (результаты деятельности в отчетный период), так и их квалификационный потенциал (активность за фиксированный период, например, за последние пять лет).

Разработка АИС оценки рейтинга НПР

На базе Оренбургского государственного университета была разработана и апробирована программная система оценки персонального рейтинга НПР, реализующая предложенную авторами математическую модель [10].

Для описания алгоритмического обеспечения АИС оценки рейтинга НПР разработана диаграмма состояний (рис. 4).

Инфологическая модель предметной области, реализованной в АИС, показана на рисунке 5.

Использование АИС

При входе в систему пользователь видит главное окно программы, затем при выборе пункта «Данные о НПР» появляется ниспадающее меню: «Основная информация», «Образование», «Договоры», «Достижения». Открываются соответствующие окна, вводится вся информация о работнике: фамилия, имя, отчество, дата рождения, сведения об образо- вании, должность, ученая степень, звание, рек- визиты подтверждающих документов, дата принятия на работу и т.д. Эту информацию можно сохранять и корректировать в БД университета.

При выборе пункта меню «Достижения» открывается окно, куда заносится информация об индивидуальных показателях профессиональной деятельности НПР (см. http://www.swsys. ru/uploaded/image/2019-3/2019-3-dop/11.jpg).

В окне «Расчет рейтинга» формируется сводный лист по оценке базового, текущего, абсолютного и относительного рейтингов, а также итоговый рейтинг НПР (см. http://www. swsys.ru/uploaded/image/2019-3/2019-3-dop/12. jpg).

При выборе пункта «Отчеты» появляется окно, где отображаются стимулирующие выплаты для НПР по структурным подразделениям (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/ 2019-3/2019-3-dop/13.jpg).

Во вкладке «Справочники» пользователь может просматривать и выбирать данные об университете, подразделении, типе подразделения, показателях, группе показателей, о квалификации, специальности, типе ученой степени, типе ученого звания, должности, штатной принадлежности – эту информацию можно корректировать.

Разработанная АИС «Рейтинг НПР» позволяет автоматизировать учет и анализ данных о достижениях НПР и рассчитывать их персональный рейтинг. В результате внедрения АИС в деятельность образовательной организации руководитель структурного подразделения университета сможет оперативно формировать сводный лист по показателям эффективности деятельности каждого сотрудника и на его основании принимать адекватные управленческие решения.

Заключение

Таким образом, автоматизация процесса оценки рейтинга НПР позволяет руководителю структурного подразделения образовательной организации высшего образования осуществлять:

-     обоснованный конкурсный отбор сотрудников на вакантную должность с заключением эффективного контракта;

-     справедливое выделение финансирова- ния на приобретение оборудования, научные исследования, поездки на конференции, стажировки и т.п.;

-      

Рис. 4. Диаграмма состояний оценки рейтинга НПР

Fig. 4. A state diagram of academic staff rating assessment
объективное определение размера стимулирующей надбавки к заработной плате НПР.

В конечном итоге это способствует повышению качества предоставления образователь- ных услуг в университете и удовлетворенности всех субъектов образовательного процесса.

Литература

1.    Дударь Е.С. Научный рейтинг преподавателя // Проблемы качества графической подготовки студентов в техническом вузе: традиции и инновации. 2015. Т. 1. С. 289–298.

2.    Кудрявцев П.П., Пятковский О.И. Расчет рейтинга преподавателей вуза с использованием гибридных экспертных систем // Изв. АлтГУ. 2015. Т. 1. № 1. С. 163–167.

3.    Кузубов С.А., Ивлев А.В. Новая система оплаты труда в вузе: состояние и перспективы // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2010. № 8. С. 9–17.

4.    Валько Д.В. Рекомендательная система на основе интеллектуального анализа наукометрического профиля исследователя // Программные продукты и системы. 2018. № 2. С. 275–283. DOI: 10.15827/0236-235X.122.275-283.

5.    Рочев К.В. Оценка эффективности функционирования информационной индексной системы стимулирования профессорско-преподавательского состава вуза // Информационные технологии в управлении и экономике. 2016. № 1. С. 61–70.

6.    Лазаренко В.А., Липатов В.А., Филинов Н.Б., Олейникова Т.А., Северинов Д.А., Григорьян А.Ю. Информационные системы рейтинговой оценки индивидуальной деятельности преподавателей высшей школы. Обзор литературы // Alma mater (Вестник высшей школы). 2016. № 11. С. 102–109. DOI: 10.20339/AM.11-16.102.

7.    Архипова Е.Н., Конова О.В., Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Автоматизация рейтинговой оценки деятельности преподавателей // Университетское управление: практика и анализ. 2010. № 5. С. 51–62.

8.    Новаков Н. Рейтинг преподавателей и управление вузом. Волгоград: ВолгГТУ, 2002. 100 с.

9.    Павлова Ж.Г., Лаврентьев К.А. Автоматизированная информационная система рейтинга преподавателей в высшей школе // Вестн. ХГАЭП. 2015. № 1. С. 82–87.

10. Валеева О.Н., Наточая Е.Н. Интеллектуальная программная система оценки персонального рейтинга преподавателя университета // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии: матер. VIII Всерос. науч.-практич. конф. Оренбург, 2017. С. 189–193.

11. Летягин М.А. Модель отбора и квалиметрическая методика оценки работников при зачислении в кадровый резерв // Науковедение. 2013. № 6. С. 61–69.

References

  1. Dudar E.S. Teacher’s scientific rating. Quality Problems of Graphic Training of Students in Technical College: Traditions and Innovations. 2015, vol. 1, pp. 289–298 (in Russ.).
  2. Kudryavtsev P.P., Pyatkovsky O.I. Calculation of teachers’ rating in higher education institutions using hybrid expert systems. News of the Altai State Univ. 2015, vol. 1, no. 1, pp. 163–167 (in Russ.).
  3. Kuzubov S.A., Ivlev A.V. A new wage system in a higher education institution: State and prospects. Financial Analytics: Problems and Solutions.  2010, no. 8, pp. 9–17 (in Russ.).
  4. Valko D.V. A recommendatory system based on the intellectual analysis of a researcher’s scientometric profile. Software & Systems. 2018, no. 2, pp. 275–283. DOI: 10.15827/0236-235X.122.275-283.
  5. Rochev K.V. Efficiency evaluation of the information index system for higher-education teaching personnel stimulation. Information Technologies in Management and Economy. 2016, no. 1, pp. 61–70 (in Russ.).
  6. Lazarenko V.A., Lipatov V.A., Filinov N.B., Oleynikova T.A., Severinov D.A., Grigoryan A.Yu. Information systems of rating assessment of individual activity of higher school teachers. Literature review. Alma Mater (Higher School Bulletin). 2016, no. 11, pp. 102–109. DOI: org/10.20339/AM.11-16.102 (in Russ.).
  7. Arkhipova E.N., Kononova O.V., Kryukov V.V., Shakhgeldyan K.I.  Automation of teachers’ activity rating assessment. University Management: Practice and Analysis. 2010, no. 5, pp. 51–62 (in Russ.).
  8. Novakov N. Teachers’ Rating and University Management. Volgograd, VolGTU Publ., 2002, 100 p.
  9. Pavlova Zh.G., Lavrentyev K.A. The automated information system of teachers’ rating at higher school. Bulletin of KSUEL. 2015, no. 1, pp. 82–87 (in Russ.).
  10. Valeeva O.N., Natochaya E.N. An intelligent program system of assessing teacher’s personal rating in the university. Computer Integration of Production and IPI-Technologies. Proc. 8th All-Russian Sci. and Pract. Conf. Orenburg, 2017, pp. 189–193 (in Russ.).
  11. Letyagin M.A. A selection model and a qualimetric technique of assessing workers when assigning in an employee pool. Science Studies. 2013, no. 6, pp. 61–69 (in Russ.).

Permanent link:
http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=4631&lang=en
Print version
The article was published in issue no. № 3, 2019 [ pp. 525-533 ]

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: