Информационная система предназначена для ведения и анализа базы результатов интеллектуальной деятельности сотрудников научной или образовательной организации. Подобная система позволяет получать данные о развиваемых научных направлениях, их достижениях, научных коллективов и исследователях в географическом, возрастном, квалификационном и прочих разрезах.
В настоящее время управление качеством постепенно становится комплексной системной задачей, объединяющей в единую, уникальную, охватывающую все предприятие систему лучшие из известных в настоящее время методов обеспечения и повышения качества [1]. Из обязанностей специализированной службы обеспечение качества превращается в цельную философию, разделяемую всеми подразделениями предприятия, основу корпоративной культуры, создаваемую руководством и определяющую все аспекты деятельности [2].
Система управления качеством производимой продукции – это совокупность организационной структуры, методик, процессов и ресурсов, необходимых для общего руководства качеством организации [3]. Для вузов – это образовательные услуги, а также результаты интеллектуальной деятельности, защищаемые охранными документами РФ либо авторским правом.
В соответствии с ИСО 9001:2000 организация должна вести мониторинг, измерять и анализировать производимую продукцию, а также предпринимать необходимые действия с целью достичь запланированных результатов и непрерывного совершенствования результатов своей деятельности, отражая это в специализированных базах данных Минобрнауки РФ.
Эффективность внедрения такой системы бесспорна: она заключает в себе огромные внутренние и внешние преимущества для организации (внешние во многом связаны с сертификацией внедренной системы), делает прозрачным производственный процесс в организации, имеющий отношение к такому важнейшему для любой компании или госструктуры критерию, как качество продукции, услуг [5]. В работах [1–4] рассматривается применение такой системы для конкретно взятых организаций.
Сложность проблемы обусловлена необходимостью принятия множества решений в условиях недостатка достоверной информации, в постоянно меняющейся ситуации. Лицо, принимающее решение, сталкивается с необходимостью сбора и анализа огромного объёма информации, поэтому практически невозможно обеспечить высокую эффективность принимаемых решений без системного применения информационных технологий во всех сферах деятельности вуза [5].
Таким образом, поднимается проблема, которую можно охарактеризовать как проблему оперативного и объективного отражения состояния вузовской науки, а также формирование адекватных критериев оценки ее эффективности, что само по себе ведет к оценке эффективности средств, выделяемых на НИР (НИОКР).
Научная новизна исследования обусловлена отсутствием универсального решения, которое было бы применимо в различных образовательных и научных организациях. Одной из составляющих системы менеджмента качества является разработка и применение методов для измерения результативности и эффективности каждого процесса на основе ключевых показателей качества. В настоящее время ведутся исследования по разработке таких методов и показателей, однако систематических результатов пока не получено [6].
Большинство современных корпоративных информационных систем планирования и управления обладают очень высокой стоимостью и доступны лишь крупным компаниям. Кроме того, они не решают проблемы анализа эффективности в областях, где оперируют слабоформализуемыми категориями, например в науке, искусстве, культуре и т.д. [6].
Структура системы. В настоящее время ведутся работы по созданию прототипа системы на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Вологодский государственный университет» для контроля данных кадрового состава вуза и формирования критериальных показателей эффективности его деятельности.
Обобщенная структурная модель системы (см. рис. 1) включает 4 основных укрупненных блока: 1 – блок управления результатами деятельности, 2 – блок формирования и расчета показателей, 3 – блок управления пространством сотрудников, 4 – блок управления патентами и 3 логических хранилища данных: 5 – база данных результатов деятельности, 6 – типовые справочники, 7 – база данных сотрудников, 8 – база данных патентов.
Рис. 1. Обобщенная структурная модель
Блок управления пространством сотрудников является центральным элементом системы и отвечает за управление первичными данными. В структуре блока можно выделить две основные подсистемы: подсистема управления типовыми справочниками, подсистема управления базой сотрудников. Подсистема управления типовыми справочниками отвечает за управление справочниками различных атрибутов и свойств объектов. Для объектов интеллектуальной собственности это: должности, структурные подразделения, типы сотрудников, ученые степени, ученые звания, научно-образовательные центры, научные направления, научные школы, журналы/сборники, издательства и т.д. Подсистема управления базой сотрудников содержит информацию по всем сотрудникам организации с акцентами на производство выходного продукта их деятельности (в нашем примере – объектов интеллектуальной собственности). Реализовано представление, как через общий справочник-список, так и через карточки отдельных сотрудников. Подсистема согласования справочников обеспечивает возможность использования типовых справочников при работе с атрибутами сотрудников.
Возможности системы. Блок формирования и расчета показателей является аналитическим ядром информационной системы мониторинга, прогнозирования и стимулирования инновационно-ориентированной деятельности научных и научно-педагогических кадров вуза. Основная его задача – подготовка данных для вычисления различных критериев эффективности. Система реализует следующий комплекс функций для построения отчетов.
Поиск объектов интеллектуальной собственности в разрезе сотрудников-авторов и объектов-результатов
Данный метод возвращает множество объектов интеллектуальной собственности, удовлетворяющих условиям поиска. Все параметры, по которым может осуществляться поиск, разбиты на две группы (реализованы с помощью визуальных вкладок). В первую группу входят свойства, описывающие объекты-результаты, к которым относятся вид объекта, журнал/сборник, издательство, город, страна, год и т.п. Во вторую группу – свойства, относящиеся к авторам объектов, такие как подразделение, должность, ученая степень, ученое звание, научное направление, научная школа, научно-образовательный центр, дата рождения и т.д. Описанная возможность позволяет проанализировать в различных статистических разрезах инновационную и издательскую активность как отдельного сотрудника, так и всего вуза в целом.
Поиск авторов объектов интеллектуальной собственности в разрезе сотрудников-авторов и объектов-результатов
Данная функция позволяет построить список авторов, удовлетворяющих условиям фильтрации. Поиск тоже проводится с помощью атрибутов, которые относятся к объектам интеллектуальной собственности и сотрудникам-авторам. Этот вид поиска позволяет проанализировать в различных статистических разрезах структуру множества авторов, вовлеченных в инновационную и издательскую деятельность.
Для задания сложных условий фильтрации используется механизм перекрестного поиска объектов по сотрудникам с наследованием поисковых условий родительского запроса. Например, сначала строим список сотрудников-авторов по некоторым условиям, а затем для полученного целевого множества объектов, созданных найденными авторами, отфильтровываем объекты интеллектуальной собственности по определенным значениям атрибутов. Для форматирования сгенерированных отчетов можно использовать стандартные и пользовательские шаблоны, которые описываются с помощью специального макроязыка на основе тэгов.
Произвольные статистические отчеты с настраиваемой горизонтальной и вертикальной структурой
Данный вид отчетов предназначен для вычисления агрегированных показателей в различных статистических разрезах по видам объектов. В качестве объектов-строк могут выступать сотрудники, подразделения, направления, научно-образовательные центры, научные школы и т.п., а объекты-столбцы выбираются из видов объектов интеллектуальной собственности. Для каждой ячейки отчета реализована опциональная возможность подробной детализации. Кроме того, для столбцов и строк можно включить промежуточное и итоговое суммирование.
Анализ статистических данных. За 2000–2014 гг. в базе данных РИД Вологодского государственного университета содержатся сведения более чем о 8 тысячах единиц результатов интеллектуальной деятельности. Для удобства все РИД сгруппированы по следующим категориям:
– научно-исследовательская;
– учебно-методическая;
– охранная;
– информационно-публицистическая.
На рис. 2 приведено распределение РИД по указанным категориям. Видно, что 67 % всего объема РИД – это научно-исследовательские работы.
Рис. 2. Диаграмма распределения РИД
а 
б
в 
г
Рис. 3. Диаграммы распределения РИД по категориям: а – научно-исследовательские; б – учебно-методические; в – охранные; г – информационно-публицистические: 1.1 – монография; 1.2 – автореферат диссертации; 1.3 – доклад; 1.4 – отчет НИР; 1.5 – статья WoS&Scopus; 1.6 – статья в изданиях научной конференции; 1.7 – статья в иностранных изданиях; 1.8 – статья в периодических изданиях; 1.9 – статья в журнале, рецензируемом ВАК России; 1.10 – статья депонированная; 1.11 – тезисы; 2.1 – задания; 2.2 – курс лекций; 2.3 – лабораторный практикум; 2.4 – методические указания; 2.5 – методическое пособие; 2.6 – учебное пособие; 2.7 – учебно-методическое пособие; 2.8 – рабочая программа; 2.9 – практикум; 2.10 – тесты; 3.1 – авторское свидетельство; 3.2 – информационная карта; 3.3 – компьютерная программа; 3.4 – патент на изобретение; 3.5 – патент на полезную модель; 3.6 – свидетельство о регистрации «ноу-хау»; 3.7 – свидетельство о регистрации ПрЭВМ и БД; 4.1 – брошюра; 4.2 – книга; 4.3 – рукопись; 4.5 – сборник; 4.6 – сборник нормативных документов; 4.7 – справочное издание; 4.8 – электронный ресурс
На диаграммах (рис. 3) представлено распределение РИД по описанным выше категориям. Анализируя распределение РИД по категориям и подкатегориям, можно сделать следующие выводы:
1. В области создания РИД по количеству единиц, внесенных в единую базу данных, основной является научно-исследовательская категория РИД. При этом более половины из них – статьи в изданиях научных конференций вузов (в том числе ВоГУ), а 13 % – публикации в российских периодических изданиях (рис. 3, а).
2. Учебно-методические РИД представлены преимущественно методическими указаниями (до 70 %) и учебными пособиями (до 16 %) как наиболее распространенными видами публикаций в вузах (рис. 3, б).
3. Наибольший научно-технический потенциал имеют патенты на изобретения (70 %) и полезные модели (до 16 %) (рис. 3, в).
4. В категории информационно-публицистических РИД выделяются брошюры (более 40 %) и справочные издания (более 20 %) (рис. 3, г).
Выводы
Внедрение описанной выше информационной системы позволит не только накапливать и обрабатывать данные о направлениях деятельности научно-образовательных учреждений, результатах работы, количественных и качественных характеристиках кадрового состава, но и строить различные показатели эффективности деятельности как отдельного рядового сотрудника, так и организации в целом.
Внедрение такой системы позволит образовательным и научным организациям создать условия для реализации уникальной возможности создания или совершенствования менеджмента качества для формирования работоспособного коллектива и конкурентных преимуществ на рынке предлагаемых ими услуг и продукции, позволит формализовать и обобщить результаты деятельности научно-педагогического состава, вычислить агрегированные показатели и на основе этих данных сформировать критерии эффективности. Программа и методика ее применения обеспечит условия обработки данных для расчета общеорганизационных и специализированных, количественных и качественных, объективных и субъективных, интегральных и простых критериев, способствующих формированию и устойчивому внедрению системы менеджмента качества.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках выполнения государственного задания высшим учебным учреждениям по проекту № 1816.
Рецензенты:
Горбунов В.А., д.ф.-м.н., профессор, главный специалист Научно-производственного центра «ЭнергоКИТ», г. Вологда;
Игонин В.И., д.т.н., профессор, главный конструктор Научно-производственного центра «Информационные и энергетические технологии», г. Вологда.
Работа поступила в редакцию 27.10.2014.
Библиографическая ссылка
Синицын А.А., Никифоров О.Ю., Андреев М.А. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ПО СОЗДАНИЮ РЕЗУЛЬТАТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11-6. – С. 1271-1275;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35713 (дата обращения: 23.11.2024).