Категория: Еремеев Владимир Валерьевич.

Уважаемая Марина Юрьевна! Подскажите пожалуйста, каким является целевое значение соотношение числа студентов к числу Профессорско-преподавательского состава на биологическом факультете СПбГУ. Стремлением к этому оптимальному соотношению уже несколько лет подряд обосновывают значительное сокращение ППС на факультете, но конкретного значения, чему оно должно соответствовать никто не называет. Заранее спасибо.

Ответ проректора по организации работы с персоналом Владимира Валерьевича Еремеева:

Уважаемый Андрей Александрович!

Распоряжением Правительства РФ от 30.04.2014 № 722-р «О плане мероприятий «Изменения в отраслях социальной сферы, направленных на повышение эффективности образования и науки» (раздел V, пункт 3) по вузам установлена целевая динамика роста численности обучающихся по программа высшего образования в расчете на одного работника профессорско-преподавательского состава, согласно которой в 2018 году соотношение должно было составлять 12 студентов на 1 преподавателя. В дальнейшем указанное соотношение не должно уменьшаться.

Следует отметить, что ранее в соответствии с п. 3 Постановления Правительства РФ от 1 ноября 1997 г. N 1379 «О Санкт-Петербургском государственном университете» для СПбГУ было установлено отношение 4 студента на 1 преподавателя. Такое отношение действовало в период с 1997 по 2015 гг.В рамках поэтапного перехода от показателей СПбГУ, соответствовавших значениям, действовавшим до 2015 года, к показателям, соответствующим Распоряжению Правительства РФ от 30.04.2014 № 722-р, с учетом особого статуса СПбГУ и Программы развития до 2020 года, плановое значение к 2022 году должно достигнуть значения 9 студентов на одного преподавателя. На конец 2018 года этот показатель в среднем по СПбГУ составил 6,5 студентов на одного преподавателя.

Метки: Работа в СПбГУ

Данная статья представляет собой мою попытку выразить свой взгляд на следующие аспекты:

1. Что такое коэффициент скорости обучения и каково его значение?
2. Как подбирать данный коэффициент при обучении моделей?
3. Почему необходимо менять коэффициент скорости обучения в процессе тренировки моделей?
4. Как поступать с коэффициентом скорости обучения, когда используется предварительно обученная модель?

Бо́льшая часть данного поста базируется на материалах, подготовленных авторами fast.ai: , , и , — представляя собой сжатую и предназначенную для максимально быстрого понимания сути вопроса версию их работы. Для ознакомления с деталями рекомендуется переходить по ссылкам, данным ниже.

Что такое коэффициент скорости обучения?

Коэффициент скорости обучения – это гиперпараметр, определяющий порядок того, как мы будем корректировать наши весы с учётом функции потерь в градиентном спуске. Чем ниже величина, тем медленнее мы движемся по наклонной. Хотя при использовании низкого коэффициента скорости обучения мы можем получить положительный эффект в том смысле, чтобы не пропустить ни одного локального минимума, — это также может означать, что нам придётся затратить много времени на cходимость, особенно если мы попали в область плато.
Отношение иллюстрируется следующей формулой

Градиентный спуск с маленьким (вверху) и большим (внизу) коэффициентами скорости обучения. Источник: Andrew Ng’s Machine Learning course on Coursera
Чаще всего коэффициент скорости обучения устанавливается пользователем произвольно. В лучшем случае для интуитивного понимания того, какое значение более всего подходит для установления коэффициента скорости обучения, он может опираться на проведённые ранее эксперименты (или иной вид обучающего материала).
По существу достаточно трудно выбрать правильное значение. Приведённая ниже диаграмма наглядно показывает различные сценарии, которые могут возникнуть при самостоятельной настройке коэффициента скорости обучения пользователем.

Влияние различных коэффициентов скорости обучения на сходимость. (Img Credit: cs231n)
Далее, коэффициент скорости обучения воздействует на то, как быстро наша модель достигнет локального минимума (aka достигнет наилучшей точности). Тем самым правильный выбор с самого начала гарантирует меньшую трату времени на тренировку модели. Чем меньше тренировочного времени, тем меньше средств тратится на вычислительные мощности GPU в облаке.

Есть ли более удобный способ определения коэффициент скорости обучения?

В параграфе 3.3. «Циклических коэффициентов скорости обучения для нейронных сетей» Лесли Смит отстаивал следующее положение: эффективность скорости обучения может быть оценена путём тренировки модели с изначально заданной низкой скоростью обучения, которая затем повышается (линейно или по экспоненте) в каждой итерации.

Коэффициент скорости обучения растёт после каждого мини-пакета.
Фиксируя значения показателей на каждой итерации, мы увидим, что по мере повышения скорости обучения будет (достигнута) точка, в которой значения функции потерь перестаёт уменьшаться и начинает увеличиваться. На практике наша скорость обучения в идеальном варианте должна быть где-то слева от нижней точки на графике (как показано на графике ниже). В этом случае (значение будет) от 0.001 до 0.01.

Приведённое выше выглядит полезным. Как начать использовать это?

На данный момент есть готовая функция в пакете fast.ia, разработанная Джереми Ховардом, это своего рода абстракция/надстройка поверх библиотеки pytorch (наподобие того, как это сделано в случае с Keras и Tensorflow).
Необходимо лишь ввести следующую команду для того чтобы начать поиск оптимального коэффициента скорости обучения, прежде нежели (начать) тренировать нейронную сеть.
learn.lr_find() learn.sched.plot_lr()

Улучшая модель

Итак, мы рассказали, что такое коэффициент скорости обучения, каково его значение и каким образом можно достичь его оптимального значения прежде, чем начать тренировать саму модель.
Теперь мы остановимся на том, как коэффициент скорости обучения может быть использован для тюнинга моделей.

Конвенциональная мудрость

Обычно, когда пользователь устанавливает свой коэффициент скорости обучения и приступает к тренировке модели, ему необходимо подождать до тех пор, пока коэффициент скорости обучения не начнёт падать и модель не достигнет оптимального значения.
Однако с того момента, как градиент достигнет плато, улучшить значения функции потерь при обучении модели становится тяжелее. В Dauphin высказывает точку зрения о том, что сложность в минимизации функции потерь проистекает от седловой точки, а не от локального минимума.

Седловая точка на поверхности ошибок. Седловая точка – такая точка из области определения функции, которая является стационарной для данной функции, однако не является её локальным экстремумом. (ImgCredit: safaribooksonline)

Итак, как же можно избежать этого?

Предлагаю рассмотреть несколько вариантов. Один из них, общий, — пользуясь цитатой из ,
…вместо того, чтобы использовать фиксированную величину для коэффициента скорости обучения и уменьшать его с течением времени, в том случае если тренировка больше не сглаживает нашу потерю, мы собираемся менять коэффициент скорости обучения в каждой итерации согласно некоторой циклической функции f. Каждый цикл имеет – в вопросе числа итераций – фиксированную длину. Данный метод позволяет коэффициенту скорости обучения варьировать между разумными граничными значениями. Это реально помогает, потому что, увязнув в седловых точках, мы путём увеличения коэффициент скорости обучения получим более быстрое пересечение плато седловых точек
В Лесли предлагает «метод треугольников», в котором коэффициент скорости обучения пересматривается после каждой из нескольких итераций.


«Метод треугольников» и «метод треугольников-2» — методы для циклического тестирования коэффициентов скорости обучения, предложенные Лесли Н. Смитом. На верхнем графике минимальный и максимальный Ir сохраняются равными.
Другой метод, обладающий не меньшей популярностью и носящий название «Стохастический градиентный спуск с тёплой перезагрузкой», был предложен Lonchilov & Hutter . Данный метод, в основе которого лежит использование функции косинуса как циклической, перезапускает коэффициент скорости обучения в точке максимума в каждом цикле. Появление «Горячего» бита связано с тем, что при перезапуске коэффициента скорости обучения он начинается не с нулевого уровня, а от параметров, до которых модель дошла за предыдущий шаг.
Поскольку у данного метода существуют вариации, приведённый ниже график демонстрирует один из способов его применения, где каждый цикл привязан к одинаковому временному отрезку.

SGDR –график, коэффициент скорости обучения vs. итераций
Тем самым мы получаем способ сократить продолжительность тренировки, просто время от времени перепрыгивая «вершины» (как показано ниже).
Сравнение фиксированного и циклического коэффициентов скорости обучения (img credit: arxiv.org/abs/1704.00109
Дополнительно к экономии времени данный метод, согласно исследованиям, улучшает точность классификации без тюнинга и за меньшее число итераций.

Коэффициент скорости обучения в Transfer learning

В курсе fast.ai акцент сделан на управление предварительно обученной моделью при решении проблем искусственного интеллекта. Например, при решении проблем классификации изображений студентов обучают пользованию такими заранее обученными моделями как VGG и Resnet50 и увязыванию их к той выборке данных изображений, которые необходимо предсказать.
Чтобы подытожить, как происходит построение модели в программе fast.ai (не следует путать с fast. ai package – пакетом из программы), ниже мною приведены шаги, которые мы будем предпринимать в обыкновенной ситуации:

1. Включим data augmentation и precompute=True
2. Используйте Ir_find () для нахождения наибольшего коэффициента скорости обучения, где потеря по-прежнему явно улучшается.
3. Тренируйте последний слой из заранее вычисленных активаций для 1-2 эпохи.
4. Тренировать последний слой с приростом данных (т.е. предвычислить=false) на 1-2 эпохи с циклом _len 1.
5. Разморозить все слои.
6. Поместить более ранние слои на коэффициент скорости обучения, который был бы на 3x-10x ниже следующего высокого слоя
7. Вновь использовать Ir_find()
8. Тренировать полную сеть с циклом _mult=2 =2 пока она не начнет переобучаться.

Можно заметить, что шаги второй, пятый и седьмой (из приведённых выше) связаны с коэффициент скорости обучения. В более ранней части нашего поста мы осветили пункт второй упомянутых шагов – где коснулись того, как получить наилучший коэффициент скорости обучения прежде, нежели начать тренировку модели.

В последующем абзаце мы рассказали, как путём использования SGDR можно сократить тренировочное время, а благодаря периодическому перезапуску коэффициента скорости обучения – повысить точность, с тем чтобы в последующем избежать областей, где градиент близок к нулю.
В последней секции мы затронем понятие дифференцированного обучения и поясним, каким образом оно применяется для определения коэффициента скорости обучения, когда обучаемая модель связывается с заранее обученной…

Что такое дифференцированное обучение

Это метод, при котором во время тренировки в сети устанавливаются различные коэффициенты скорости обучения. Он представляет собой альтернативу тому способу, которым пользователи обыкновенно настраивают коэффициенты скорости обучения – а именно использованию одного и того же коэффициента скорости обучения сквозь сеть во время тренировки.
Причина, по которой я люблю Твиттер, — прямой ответ от самого человека.
(Во время написания этого поста Джереми опубликовал статью с Себастьяном Рудером, который ещё глубже погрузился в эту тему. Так что, я полагаю, дифференциальный коэффициент скорости обучения имеет теперь и другое название – дискриминационный точный тюнинг 🙂
Чтобы нагляднее продемонстрировать концепцию, мы можем сослаться на приведённую ниже диаграмму, на которой заранее обученная модель «расколота» на 3 группы, где каждая настраивается с возрастающей величиной коэффициента скорости обучения.
Пример CNN с дифференцированным коэффициентом скорости обучения. Image credit from
За этим методом конфигурации стоит следующее понимание: первые несколько слоёв обыкновенно содержат очень мелкие детали данных, такие как линии и углы – из которых мы не будем пытаться изменить много и постараемся сохранить имеющуюся в них информацию. В целом нет серьёзной необходимости менять их веса на какое-либо большо́е число.
Напротив, для последующих слоёв,- таких как те, что на картинке окрашены в зелёный цвет, где мы получаем детализированные признаки данных, как то: белки глаз, или рот, или нос – необходимость сохранять их исчезает.

Как это соотносится с другими методами точной настройки?

В доказывается, что точная настройка целой модели будет чересчур затратной, так как пользователи могут получить свыше 100 слоёв. Чаще всего люди прибегают к оптимизации модели на один слой за раз.
Однако, это является причиной ряда требований, т.н. мешающего параллелизма, и требует множественных входов через набор данных, что приводит к чрезмерному обучению маленьких наборов.
Также нами было показано, что методы, представленные в , способны как улучшить точность, так и сократить количество ошибок в различных заданиях, связанных с NRL классификацией.
Результаты взяты из источника
References:
Improving the way we work with learning rate.
The Cyclical Learning Rate technique.
Transfer Learning using differential learning rates.

«Россия в данном рейтинге представлена 11 университетами, 7 из которых являются участниками Проекта «5-100»: Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (42), Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (49), Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (67), Национальный исследовательский Томский политехнический университет (84), Дальневосточный федеральный университет (88), Национальный исследовательский Томский государственный университет (88) и Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (99)», — отметили в пресс-службе.

Там добавили, что в топ-50 рейтинга, помимо НГУ и СПбПУ, входят еще два российских университета: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (17), Санкт-Петербургский государственный университет (34).

По мнению составителей рейтинга, чем меньше студентов приходится на каждого преподавателя в университете, тем выше качество обучения: создаются условия для проведения более интерактивных занятий, у студентов появляется возможность чаще участвовать в дискуссиях, получать обратную связь, формируются устойчивые связи, тесный профессиональный контакт преподавателей со студентами, повышается эффективность взаимодействия между всеми участниками образовательного процесса и обеспечивается практически индивидуальный подход к каждому студенту.

В топ-10 рейтинга вошло шесть университетов из Японии, три — из США, один — из Австрии. Всего в данной рейтинг вошло 34 университета из Японии, 25 университетов — из США.

О рейтинге

Рейтинг университетов с наименьшим отношением числа студентов к числу преподавателей основан на институциональном рейтинге THE. Из всех университетов, входящих в общий рейтинг, были выбраны университеты с наименьшим отношением числа студентов к числу преподавателей и проранжированы на основании данного критерия. В общем рейтинге вес индикатора «Отношение числа преподавателей к числу студентов» составляет 4,5%.

Опубликовано на портале: 31-05-2004 Университетское управление. 1999. № 2(9). С. 30-38.
Тематические разделы:
До 1936 г. численность профессорско-преподавательского состава (ППС) определялась на основе ежегодных расчетов учебной нагрузки вузов и нормативов учебной нагрузки на преподавательскую должность (ассистент, преподаватель, старший преподаватель, доцент, профессор). Ежегодно каждый вуз представлял в министерство (Наркомпрос и т.д.) сводный расчет учебной нагрузки на следующий учебный год. В связи с ростом числа вузов в начале 1930-х гг. объем работы министерства по расчету штатов значительно увеличился, и было принято решение об изменении методики расчета численности преподавателей, а именно: использовать для расчета среднегодовой приведенный контингент студентов по каждой форме обучения и фактически сложившееся на 01.01.36 г. соотношение числа студентов и преподавателей по каждому вузу. Для определения соотношения между контингентом дневной, вечерней, заочной форм обучения использовались коэффициенты приведения к очной форме в соответствии с соотношением трудозатрат по различным формам обучения, определяемым по учебным планам. В различных вузах коэффициент приведения контингента вечерней формы обучения к дневной составлял 0,4-0,6, заочной формы к очной — 0,1-0,4. Коэффициенты приведения были установлены по вечерней форме обучения — 0,5, по заочной — 0,25. Одновременно с введением методики расчета ППС по штатным коэффициентам были отменены единые нормативы учебной нагрузки по должностям. Вузам было рекомендовано самостоятельно устанавливать эти нормативы на основе расчета учебной нагрузки по утвержденным министерством нормам и выделенного вузу штата ППС. Таким образом, введенные коэффициенты и методика расчета ППС фиксировали сложившиеся за десятилетия трудозатраты на подготовку специалистов.

1. Введение

1.1. История возникновения и трансформации методики определения численности профессорско-преподавательского состава вузов.

До 1936 г. численность профессорско-преподавательского состава (ППС) определялась на основе ежегодных расчетов учебной нагрузки вузов и нормативов учебной нагрузки на преподавательскую должность (ассистент, преподаватель, старший преподаватель, доцент, профессор). Ежегодно каждый вуз представлял в министерство (Наркомпрос и т.д.) сводный расчет учебной нагрузки на следующий учебный год. В связи с ростом числа вузов в начале 30-х годов объем работы министерства по расчету штатов значительно увеличился, и было принято решение об изменении методики расчета численности преподавателей, а именно: использовать для расчета среднегодовой приведенный контингент студентов по каждой форме обучения и фактически сложившееся на 01.01.36 г. соотношение числа студентов и преподавателей по каждому вузу. Для определения соотношения между контингентом дневной, вечерней, заочной форм обучения использовались коэффициенты приведения к очной форме в соответствии с соотношением трудозатрат по различным формам обучения, определяемым по учебным планам. В различных вузах коэффициент приведения контингента вечерней формы обучения к дневной составлял 0,4-0,6, заочной формы к очной — 0,1-0,4. Коэффициенты приведения были установлены по вечерней форме обучения — 0,5, по заочной — 0,25. Одновременно с введением методики расчета ППС по штатным коэффициентам были отменены единые нормативы учебной нагрузки по должностям. Вузам было рекомендовано самостоятельно устанавливать эти нормативы на основе расчета учебной нагрузки по утвержденным министерством нормам и выделенного вузу штата ППС. Таким образом, введенные коэффициенты и методика расчета ППС фиксировали сложившиеся за десятилетия трудозатраты на подготовку специалистов.

В 1936-1957 гг. министерством проводилась работа по унификации штатных коэффициентов для всех вузов (изначально разница в коэффициентах по вузам была в пределах (10% от средней величины). Сама же методика расчета ППС базировалась то на приведенном к очному обучению контингенте с учетом весовых коэффициентов приведения для вечернего и заочного отделений, то на самостоятельном расчете численности ППС для каждой формы обучения, когда соотношение штатных коэффициентов по очной/вечерней/заочной формам обучения варьировалось в пределах от 1 до 0,25. По мере появления новых видов обучения для них устанавливался соответствующий коэффициент (например, для подготовительных отделений и так далее).

В 50-70-е годы, с возникновением потребности в подготовке кадров по новым специальностям (ракетно-ядерным, микроэлектронике, вычислительной технике, иностранным языкам и т.д.) правительством, дополнительно к определяемой по штатным коэффициентам численности ППС, ряду вузов выделялся целевым назначением штат ППС для подготовки указанных специалистов.

Увеличение в 60-х годах числа иностранных студентов, а также необходимость учета их слабой языковой и общеобразовательной подготовки обусловили установление расчетного коэффициента для определения штатной численности ППС на уровне 6 студентов на преподавателя (т.е. вдвое меньше, чем для отечественных студентов дневного отделения). Штат ППС выделялся вузам дополнительно в соответствии с расчетным контингентом иностранных студентов (в том числе, слушателей подготовительных факультетов).

Как правило, по истечении ряда лет такое целевое увеличение штата включалось в численность ППС за счет соответствующего изменения расчетного коэффициента. В результате этого к началу 80-х годов штатные коэффициенты ряда вузов, в основном ведущих университетов и многопрофильных технических вузов стали в 1,5-2,5 раза меньше, чем в среднем по стране.

В конце 80-х годов в связи с расширением самостоятельности вузов по организации, содержанию и структуре подготовки специалистов объективно возросли учебная нагрузка и трудозатраты. Большинство вузов доказывало необходимость увеличения штатов ППС. В этих условиях министерство уменьшило число видов учебной, учебно-методической и других видов работы, подлежащих нормированию, а самим нормам времени был придан рекомендательный характер. Конкретные нормативы каждый вуз устанавливал самостоятельно так, чтобы обеспечить выполнение всего объема учебной работы выделенным ему штатом.

Существующие в настоящее время соотношения численности студентов и преподавателей сложились в конце 80-х годов.

Постановлением ЦК КПСС и Совета Министров СССР от 13.03.87 г. N 325 » О мерах по коренному улучшению качества подготовки и использования специалистов с высшим образованием в народном хозяйстве» введены соотношения численности студентов и преподавателей в зависимости от формы обучения: по дневной (очной) форме — 8:1 (расчет ведется по сумме контрольных цифр приема в течение всего срока обучения), по вечерней (очно-заочной) — 15:1, по заочной — 35:1 (расчет ведется от фактического среднегодового контингента студентов).

По аспирантуре это соотношение было установлено расчетным путем и составило 9:1 по дневной (очной) и 12:1 по заочной формам обучения. При расчете используется фактический контингент аспирантов по состоянию на 1 января текущего года.

Для слушателей подготовительных отделений установлено такое же соотношение, что и для студентов дневной формы обучения, (расчет ведется по фактическому среднегодовому контингенту слушателей).

Позднее был введен еще один показатель — соотношение числа слушателей и преподавателей по институтам повышения квалификации (ИПК) и факультетам повышения квалификации (ФПК). Постановлением ЦК КПСС и Совета Министров СССР от 06.02.1988 г. N 166 » О перестройке системы повышения квалификации и переподготовки руководящих работников и специалистов народного хозяйства» его величина устанавливалась на 25% ниже по отношению к установленному соотношению по студентам дневного отделения в данном вузе (если в вузе соотношение 8:1, то для ФПК — 6:1).

Для докторантов соотношение не введено. Подготовка докторской диссертации требует лишь консультирования. Исходя из того, что контрольные цифры приема магистров и бакалавров не устанавливались отдельной строкой, министерством принято решение о том, что соотношение для всех видов обучения, по которым выдается диплом о высшем образовании, определяется на уровне студентов очной формы обучения по той же методике расчета.

В 90-х годах были разработаны и приняты законы «Об образовании» и «О высшем и послевузовском профессиональном образовании», которые направлены на развитие автономии образовательных учреждений (в том числе вузов), повышения их экономической самостоятельности и ответственности.

С этого времени сложившаяся методика стала применяться для обоснования расчетной численности ППС, а не для установления плановых показателей, как было ранее.

Кроме соотношений по различным формам обучения, введены и соотношения по некоторым отдельным специальностям.

Для отдельных вузов предусмотрены индивидуальные соотношения в целом по вузу.

В начале 90-х годов принято решение об упорядочении выделения фонда оплаты труда работников вузов, и на основе этих соотношений Госкомвузом России разработана ведомственная методика расчета базового фонда оплаты труда (ФОТ), в которой расчетная численность профессорско-преподавательского состава складывается как сумма ставок ППС по всем формам обучения и уровням образовательных программ, а также с учетом установленных соотношений по отдельным специальностям и вузам.

ФОТ рассчитывается как произведение суммы числа ставок ППС вуза, на средний тариф ППС, сложившийся в этом вузе, затем к этой величине добавляются доплаты за ученую степень, надбавки за должность и все остальные виды обязательных надбавок.

Оплата консультирования докторантов учитывается в дополнительно выделяемом почасовом фонде оплаты труда.

Поскольку в данном документе речь идет только о расчете численности ППС, остальная часть методики расчета ФОТ не приводится.

1.2. Основные критерии определения соотношения числа студентов и преподавателей.

Существующая в настоящее время методика установления соотношения числа студентов и преподавателей, отличается относительной стабильностью и универсальностью. Она учитывает формы обучения и уровни образования, трудоемкость затрат по образовательным программам.

В то же время, она не отражает изменений, произошедших в работе вузов, и динамику развития высшей школы России в целом. Вне поля зрения оказались процессы перехода на многоуровневую подготовку специалистов, специфику, направленность и содержание реализуемых вузами профессионально-образовательных программ, изменившаяся социально-экономическая ситуация в стране и другие реалии.

Отсутствие единых критериев и подходов обусловило появление различных методов определения соотношения числа студентов и преподавателей, поставило вузы в неравное положение по отношению друг к другу. Все это вызвало необходимость новой методики определения штатов ППС вузов.

При формировании критериев (показателей) установления соотношения числа студентов и преподавателей рабочая группа исходит из необходимости:
• обеспечения среднего соотношения 10:1 по всем вузам России;
• единого подхода к вузам вне зависимости от их ведомственной принадлежности;
• расчета численности ППС по приведенному контингенту на основе контрольных цифр приема за весь срок обучения по всем формам обучения и уровням (ступеням) образования;
• обеспечения объективности критериев (показателей), их прозрачности и практической реализуемости.

В качестве критериев для определения соотношения числа студентов и преподавателей вуза предлагаются:
• формы обучения;
• уровень и направленность реализуемых образовательно-профессиональных программ;
• научно-педагогический потенциал вуза;
• специфика отдельных специальностей (Приложение 1).

В соответствии с пунктами 3 и 5 статьи 43 Конституции Российской Федерации гражданам гарантируется равная возможность получения (на конкурсной основе) бесплатного высшего образования в государственных образовательных учреждениях и государственная поддержка различных форм образования. Одним из условий реализации этой конституционной гарантии является обоснованная политика финансирования системы высшего и послевузовского профессионального образования, учитывающая как общие для всех высших учебных заведений факторы, так и конкретные особенности каждого вуза, что оговорено п. 1 статьи 40 Федерального закона «Об образовании». Единство и дифференциация факторов, влияющих на реальное финансирование деятельности вузов, являются главными условиями достижения фактического их равенства в данной системе. Федеральные органы управления образованием вправе (и обязаны) устанавливать нормы труда в соответствующих образовательных учреждениях (п. 13 статьи 28 Закона «Об образовании»), разрабатывать государственные нормативы финансирования образовательных учреждений (подпункт 8 статьи 37, статья 41 того же Закона). Установление соответствующих вышеперечисленным правовым требованиям критериев выбора соотношения числа студентов и преподавателей позволит выполнить указанные положения Закона.

При выработке предлагаемых критериев учтены также следующие нормы Федерального закона «Об образовании»:

а) пункты 5 и 6 статьи 5, пункт 1 статьи 20 и пункт 10 статьи 50, предусматривающие дополнительные гарантии получения образования гражданами, нуждающимися в социальной помощи, а также гражданами с отклонениями в развитии и инвалидами;

б) положения статьи 7, определяющие государственные образовательные стандарты в качестве основы объективной оценки уровня образования;

в) статья 9, фиксирующая особую роль профессиональных образовательных программ и государственных образовательных стандартов;

г) пункт 2 статьи 40, устанавливающий долю расходов на финансирование высшего профессионального образования в размере не менее трех процентов расходной части федерального бюджета, а также обязательность финансирования обучения в государственных вузах не менее 170 студентов на каждые 10 тысяч человек, проживающих в Российской Федерации;

д) статья 42, предусматривающая в качестве одного из расчетных показателей финансирования контрольные цифры приема студентов за счет средств федерального бюджета.

Аналогичные нормы содержатся также в статьях 2, 5, 11, 24, 28 Федерального закона «О высшем и послевузовском профессиональном образовании».

Рекомендуемая система критериев основывается так же на следующих положениях указанного Закона:

а) в числе основных принципов государственной политики в области высшего и послевузовского профессионального образования закрепляется необходимость сохранения традиций и достижений российской высшей школы, особая поддержка приоритетных направлений фундаментальных и прикладных научных исследований (подпункты 3 и 5 пункта 1 статьи 2). Реализация данных принципов предполагает, в частности, учет фактически сложившихся соотношений числа студентов и преподавателей по отдельным профессионально-образовательным программам высшего и послевузовского образования;

б) в подпункте 2 пункта 3 статьи 2 провозглашается недопустимость сокращения числа студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета (в целом по Российской Федерации);

в) статья 6 устанавливает ступени, сроки и формы получения высшего образования, отражающие различные уровни «квалификации» и определяемые ими трудозатраты вузов;

г) статьи 6, 8, 11, 18 предусматривают, что в структуре вуза могут быть различные подразделения, обеспечивающие преемственность довузовского, высшего и послевузовского образования, а также дополнительного профессионального образования;

д) статья 13 допускает создание в системе высшего и послевузовского профессионального образования научно-исследовательских организаций и других учреждений, деятельность которых связана с образованием и направлена на его обеспечение.

Перечисленные требования законодательства отражены в постановлениях Правительства Российской Федерации от 17.06.98 N 600 и от 11.12.98 N 1486, предусматривающих разработку критериев установления соотношения числа студентов, приходящихся на одного преподавателя, в зависимости от реализуемых в вузах профессионально-образовательных программ и научно-педагогического потенциала вузов.

2. Методика расчета численности ППС вузов в зависимости от реализации образовательно-профессиональных программ

Исходные данные для расчета численности ППС и их условные обозначения:

1. Nстдо — численность студентов очной формы обучения, включая бакалавров;
2. Nство — численность студентов очно-заочной (вечерней) формы обучения;
3. Nство — численность студентов заочной формы обучения;
4. Nстин — численность студентов-иностранцев;
5. Nаспдо — численность аспирантов очной формы обучения;
6. Nаспзо — численность аспирантов заочной формы обучения;
7. Nорд — численность ординаторов;
8. Nинтрерн- численность интернов;
9. Nпо- численность слушателей подготовительного отделения;
10. Nфпк- численность слушателей госбюджетных ФПК и ИППК.

Показатели по пунктам 1-8 рассчитываются на основе установленных контрольных цифр приема за весь период обучения.

Показатели по пунктам 9-10 рассчитываются на основе среднегодового контингента от установленных контрольных цифр приема.

Предлагаемые значения соотношения преподаватель/студент, учитывающие различные формы обучения и уровни образования:

Приведенные соотношения составлены с учетом необходимости перехода к базовому значению 1:10 взамен существующего 1:8. При этом прежние пропорции сохранены, за исключением следующих форм обучения и уровней образования: аспиранты очной и заочной форм подготовки, а также ординаторы и интерны.

По мнению рабочей группы, уменьшение количества преподавателей для подготовки аспирантов повлечет за собой снижение ее качества. В связи с этим соотношение предлагается установить на уровне 1:7,50 по аспирантам очной и 1:10 по аспирантам заочной форм, а также сохранить на прежнем уровне соотношение численности преподаватель/студент для ординаторов и интернов.

С учетом изложенного, общая численность ППС рассчитывается по следующей формуле:

(1)

где NППС- общая численность ППС

Если вынести за скобки коэффициент 1/10, то данная формула примет вид:

(2)

При наличии в вузе подготовки по специальностям с индивидуальным соотношением преподаватель/студент этот контингент учитывается отдельно. В формуле (1) для расчета численности ППС следует добавить дополнительное слагаемое такого вида:

(3)

где Nиндiст- численность студентов, обучающихся по i-й специальности данной категории,

kj- коэффициент, учитывающий индивидуальное соотношение для i-й специальности, при этом kj<10 (см. Приложение 2),

n — число специальностей в данном вузе с индивидуальным соотношением.

При этом контингент обучающихся по специальностям с индивидуальным соотношением числа преподавателей и студентов в формуле (2) для проведенного контингента будет иметь вид:

где bi=10/ki — коэффициент приведения для i-той специальности значения которого указаны в Приложении 2.

Следует иметь в виду, что число студентов дневной формы обучения Nстдо в формуле (2) не включает в себя контингент обучающихся по специальностям с индивидуальным соотношением.

Численность ППС, осуществляющего обучение докторантов, магистрантов, экстернов, отдельно не предусматривается, а оплата труда по этим видам работ производится за счет почасового фонда оплаты труда.

Используя приведенную методику расчета численности ППС вуза, можно рассчитать его фонд оплаты труда (ФОТ) следующим образом:

ФОТППС = Зср * NППС ,

где Зср — средний должностной оклад ППС, сложившийся по штатному расписанию конкретного вуза с учетом устанавливаемых обязательных доплат и надбавок.

3. Методика учета научно-педагогического потенциала вузов и обоснование использования критериев (показателей) его оценки при расчете фонда оплаты труда профессорско-преподавательского состава вузов

С целью дифференцированного подхода к формированию фонда оплаты труда с учетом научно-педагогического потенциала вуза, его текущего состояния и стратегии развития предлагается взять за основу следующую формулу:

ФОТ = a * Зср * N ,

где ФОТ — фонд оплаты труда профессорско-преподавательского состава;

a — коэффициент, значение которого принимается в зависимости от количества достигнутых показателей.

Зср — средний должностной оклад ППС, сложившийся по штатному расписанию конкретного вуза с учетом устанавливаемых обязательных доплат и надбавок.

N — общая численность профессорско-преподавательского состава.

Научно-педагогический потенциал вуза определяется следующими критериями:

1. Наличие в вузе подготовки по магистерским образовательным программам.
2. Наличие в аспирантуре и докторантуре по совокупности не менее 40 специальностей.
3. Наличие в структуре вуза ИППК или ФПК, финансируемых из федерального бюджета.
4. Наличие в штате ППС не менее 15% докторов наук, участвующих в учебном процессе (численность докторов наук учитывается в штатных единицах).
5. Наличие в штате ППС не менее 50% кандидатов наук, участвующих в учебном процессе (численность кандидатов наук учитывается в штатных единицах).
6. Наличие в структуре вуза научных учреждений, образованных в соответствии с постановлениями Правительства Российской Федерации.
7. Наличие годового бюджетного финансирования научных исследований в вузе в объеме не менее 5 тыс. рублей в расчете на одного доктора наук без учета штатных совместителей.
8. Наличие в вузе не менее 3-х диссертационных советов по защите докторских диссертаций.
9. Наличие в библиотеке книжного фонда, содержащего не менее 1 млн. томов, или отнесение библиотеки к первой группе по оплате труда.
10. Наличие вузовской информационной компьютерной сети с выходом в глобальные мировые компьютерные сети и с числом компьютеров в вузовской сети не менее, чем 1 компьютер на 75 студентов.
11. Руководство (координация) научной программой федерального уровня или научным конкурсным центром Минобразования России по областям знаний.
12. Руководство (координация) учебно-методической деятельностью в рамках Учебно-методического объединения вузов России (УМО) на базе вуза.

Показатели 1-3 характеризуют непрерывность образования и уровни подготовки и переподготовки в вузе кадров высшей квалификации. Именно эти кадры определяют дальнейшее развитие отечественного образования и фундаментальной науки. Наличие магистерских программ свидетельствует о новой дополнительной работе вузов по совершенствованию учебного процесса, подготовке высококвалифицированных специалистов, ориентированных на дальнейшую учебу в аспирантуре и работу в научно-исследовательских, конструкторских и образовательных учреждениях.

Показатели 4-8 отражают научно-педагогический потенциал вуза: наличие научных школ и преподавателей высшей квалификации, состояние и признанный уровень научных исследований. Органическое единство учебного и научного процессов является необходимым условием подготовки высококвалифицированных специалистов.

Показатели 9,10 характеризуют использование в вузе новых информационных технологий и их роль в совершенствовании учебного и научного процессов.

Показатели 11,12 отражают роль вуза в системе высшего профессионального образования как научного и учебно-методического центра, научно-педагогический потенциал которого используется не только для его внутреннего развития, но и для развития науки и образования России.

В зависимости от количества достигнутых показателей вузы могут быть отнесены к следующим группам:
к первой — вузы, удовлетворяющие не менее, чем 75% показателей;
ко второй — вузы, удовлетворяющие не менее, чем 50% показателей;
к третьей — все остальные вузы.

Коэффициент (может принимать следующие значения для вузов:
первой группы — от 1,0 до 1,25
второй группы — от 0,8 до 1,0
третьей группы — от 0,6 до 0,8

На вузы, для которых постановлениями Правительства Российской Федерации и решениями министерств и ведомств установлены индивидуальные соотношения числа студентов и преподавателей, распространяется предлагаемая методика расчета численности ППС с применением установленного коэффициента. В этом случае коэффициент, учитывающий научно-педагогический потенциал, при расчете ФОТ принимается равным 1.

Приложение 1

Специальности, по которым устанавливаются индивидуальные соотношения численности студентов и преподавателей

Специальность		Соотношение
021300	«Регионоведение»(для факультетов восточных языков)	1:3,5
021700	«Филология» Специализации: 021705 «Зарубежная филология» (восточные языки) (романская, германская, славянская, тюркская, финно-угорская и др. с указанием языка) 021707 «Прикладная лингвистика» 021716 «Страноведение/регионоведение» (с указанием языка)	1:3,5 1:6 1:6 1:6
022300	«Физическая культура и спорт» Специализации: 022303 «Организация массового и детско-юношеского спорта» 022304 «Спортивная подготовка» 022305 «Физическая реабилитация»	1:8
030700	«Музыкальное образование»	1:4
030800	«Изобразительное искусство и черчение»	1:4
031500	«Тифлопедагогика»	1:7
031600	«Сурдопедагогика»	1:7
031700	«Олигофренопедагогика»	1:7
031800	«Логопедия»	1:7
031900	«Специальная педагогика»	1:7
032000	«Коррекционная педагогика и специальная психология»	1:7
040000	«Здравоохранение» (все специальности данной группы)	1:8
050100	«Актерское искусство»	1:4
050200	«Режиссура»	1:5
050500	«Хореографическое искусство»	1:4
050600	«Режиссура хореографии»	1:5
050700	«Педагогика хореографии»	1:6
050900	«Инструментальное исполнительство»	1:4
051000	«Вокальное искусство»	1:4
051100	«Дирижирование»	1:4
051400	«Музыковедение»	1:5
051800	«Живопись»	1:4
051900	«Графика»	1:4
052000	«Скульптура»	1:4
052100	«История и теория изобразительного искусства»	1:6
052200	«Монументально-декоративное искусство»	1:4
052300	«Декоративно-прикладное искусство и народные промыслы»	1:4
052400	«Дизайн»	1:4
052500	«Интерьер и оборудование»	1:4
052600	«Литературное творчество»	1:4
052900	«Реклама» специализация 052904 «Художественный дизайн в рекламе»	1:4
053000	«Народное художественное творчество»	1:4
053100	«Социально-культурная деятельность» специализация 053104 «Постановка спортивно-бальных танцев и шоу-программ»	1:6
121200	«Технология художественной обработки металлов»	1:4
281300	«Художественное проектирование изделий текстильной и легкой промышленности»	1:4
290100	«Архитектура»	1:4
290300	«Дизайн архитектурной среды»	1:4

Приложение 2

Значение коэффициентов bj приведения по специальностям, для которых устанавливаются индивидуальные соотношения численности студентов и преподавателей

Необходимость обновления теоретических взглядов и практических действий по построению систем оценки труда преподавательского состава в вузах обусловлена сложившейся ситуацией в европейском образовательном пространстве, возникновением реальных предпосылок для разработки сопоставимых критериев и методологий оценки деятельности преподавателей.

Опыт лидирующих зарубежных и отечественных вузов свидетельствует о том, что их успех во многом зависит от ориентации на потребителя через создание собственных систем менеджмента качества, в которых оценка качества деятельности преподавателей занимает важное место.

Недостаточное научно-методическое обеспечение процесса моделирования данных систем, недостаток опыта в использовании системного, процессного и квалиметрического подходов в управлении вузом нередко приводят к формальной оценке труда преподавателей, фрагментарному использованию методов и средств диагностики, принятию нецелесообразных управленческих решений, к бездумному копированию известных образцов и пр.

Все это позволяет констатировать, что в современной теории и практике оценки кадров образования существуют противоречия:

— между общественно-государственной потребностью в разработке методологии оценки деятельности преподавательского состава вузов, реальными социальными предпосылками в виде лучших образцов мировой и отечественной практики такой оценки, с одной стороны, и неготовностью вузов к формированию системных модельных представлений о качестве деятельности преподавателей и ее оценке — с другой;

— между необходимостью использования системного, процессного и квалиме-трического подходов в изучении сложного феномена оценки труда, с одной стороны, и недостаточной разработанностью теоретических и методических основ построения систем оценки — с другой.

Системология оценки качества деятельности начинает занимать центральное место в теории оценки. Однако в научной литературе до сих пор существует лишь небольшое количество дефиниций, посредством которых исследователи пытаются отразить сущность данного феномена. На наш взгляд, система оценки качества деятельности ППС — это упорядоченная целостная совокупность компонентов, взаимодействие и интеграция которых обусловливает наличие у образовательного учреждения выраженной способности целенаправленно и эффективно содействовать развитию личности и деятельности преподавателей и гарантировать высокое качество подготовки специалистов. Общая способность содействовать развитию личности и деятельности преподавателя вуза, а также повышению качества подготовки специалистов представляется нам как целое, складывающееся из отдельных (частных) способностей, таких как: способность выдвинуть и обосновать цели оценки качества деятельности; способность организовать оценку, в максимальной степени содействующую самореализации и самоутверждению преподавателей; способность интегрировать усилия субъектов внешней оценки и самооценки, сделать их наиболее эффективными; способность оценивать вклад каждого преподавателя, кафедры, факультета в качество подготовки специалиста; способность перевести измеряемые характеристики в управляемые и сформировать программы разви-

С. Ю. Трапицын, Е. Ю. Васильева Оценка качества деятельности профессорско-преподавательского состава вуза

тия персонала и образовательного учреждения в целом.

Раскрытие сущности системы оценки качества деятельности ППС требует описания ее характерных черт, внутреннего строения, связей с окружающей средой, этапов развития.

Система оценки качества деятельности преподавателей — это система социальная. Ее ядро составляют люди и их потребности, мотивы, направленность, интересы, действия, отношения. Функционирование данной системы осуществляется в соответствии с законами общественного развития. Ее цель и функции социально детерминированы. Само появление такого феномена, как оценка качества деятельности ППС обусловлено общественной потребностью в создании специальных условий для развития личности и деятельности преподавателей вуза, постоянного совершенствования качества подготовки специалистов.

Система оценки качества деятельности преподавателей — это система педагогическая. Ее функционирование связано с реализацией целого ряда педагогических задач:

1) формированием у преподавателей целостной системы научных знаний о природе научно-педагогической деятельности;

2) овладением преподавателями приемами и способами самооценки и оценки качества деятельности;

3) развитием рефлексивных способностей преподавателя;

4) формированием у преподавателей потребности к самооценке научно-педагогической деятельности как средству ее совершенствования и повышения качества подготовки специалистов в вузе;

5) развитием у преподавателей стремления и способности к самопознанию, овладению приемами и методами совершенствования качества деятельности.

Система оценки качества деятельности ППС — это система ценностно-ориентированная. Любая система оценки ориентирована на определенные ценности. В современной педагогической науке и практике,

также как и в современном менеджменте признаны нецелесообразными идеи построения систем оценки деятельности на основе антигуманных ценностей и авторитарного управления и взят курс на создание систем оценки гуманистического типа.

Система оценки качества деятельности — это система целостная. Она представляет собой организм, состоящий из органов-компонентов, взаимосвязь и взаимодействие которых позволяет системе функционировать как единое целое и обладать системными интегративными качествами.

Система оценки качества деятельности преподавателей — это система открытая. Она имеет множество связей и отношений с окружающей социальной средой, которые обеспечивают функционирование и развитие системы. Так, например, изменение в обществе требований к характеру отношений в системе «педагог-учащийся» неизбежно влечет за собой изменение критериев оценки качества деятельности ППС.

Система оценки качества деятельности преподавателей — это система целенаправленная. Цель в системе оценки качества деятельности преподавательского состава играет роль системообразующего и системоинтегрирующего фактора, является главным ориентиром в жизнедеятельности системы и объединяет составные части системного образования в единое целое. Система оценки качества деятельности ППС является гуманистической только в том случае, если она направлена на развитие личности и деятельности преподавателя вуза, создание условий для самосовершенствования.

Система оценки качества деятельности преподавателей — это система сложная и вероятностная. Она включает в себя множество подсистем (вуз, факультеты, кафедры, институты и др.) и одновременно сама входит в качестве составной части или подсистемы в системы высшего порядка (система менеджмента вуза, системы лицензирования, аттестации и аккредитации, система высшего профессионального образования и др.).

Система оценки качества деятельности ППС — это система саморазвивающаяся и самоуправляемая. Основные источники и резервы развития и успешного функционирования системы оценки качества деятельности преподавателей находятся внутри ее самой, а не за ее пределами. Под саморазвитием системы оценки при этом понимается ее способность к преодолению внутренних противоречий усилиями самих субъектов системы, к постановке целей, проектированию нового состояния и этапов его достижения, корректировке критериев и показателей оценки, оценочных процедур, к объективному анализу результатов оценки и др.

Таким образом, исходя из общих свойств и признаков систем, системы оценки качества деятельности ППС можно охарактеризовать как реальные (по происхождению), социальные (по субстанциональному признаку), сложные (по уровню сложности), открытые (по характеру взаимодействия с внешней средой), динамические (по признаку изменчивости); вероятностные (по способу детерминации); целеустремленные (по наличию целей); самоуправляемые (по признаку управляемости); развивающиеся. К специфическим свойствам систем оценки качества деятельности мы отнесли ценностно-ориентированную педагогическую направленность.

По нашему мнению, система оценки качества деятельности ППС в вузе складывается из следующих компонентов: субъектно-объектного, функционально-целевого, технологического, диагностико-результативного.

Субъектно-объектный компонент. Субъекты оценки качества деятельности преподавателей — это администрация вуза, люди, специально подготовленные и активно занимающиеся экспертной деятельностью в отношении объектов оценки, студенты, сами преподаватели. Именно субъект оценки решает, какую систему оценки создавать, с опорой на какие принципы ее строить, каким образом она должна функционировать. Объекты оценки — профессорско-преподавательский состав, процессы и явления, на

познание и преобразование которых направлена оценка.

Функционально-целевой компонент представляет собой совокупность следующих элементов: закономерностей развития системы оценки; принципов ее построения; принципов оценки качества деятельности ППС; ее целей; основных функций системы оценки.

Нами установлено, что сложному, противоречивому, нелинейному процессу развития системы оценки свойственны закономерности, которые выделены в три группы. Первая группа представлена общими закономерностями, характерными для открытых сложных социальных самоорганизующихся систем. К ним относятся: преобладание внутренней детерминации процесса над внешней; наличие и разрешение противоречий между хаосом и упорядоченностью, новациями и традициями в жизнедеятельности системы; опережение развития функций по сравнению со структурой; возникновение кризисов, обусловленных рассогласованием структуры и функций и выражающихся в усилении дезинтегрирующих тенденций; смена основной системообразующей деятельности или изменение ее смысла в результате преодоления кризиса; сохранение в жизнедеятельности системы «зон неупорядоченности».

Вторую группу составляют специфические закономерности системы оценки: «ступенчатый» характер — величина всех последующих изменений в системе зависит от величины изменений на предыдущих этапах; социальная детерминация процесса и результатов оценки; зависимость результативности оценки от действия внутренних и внешних стимулов; зависимость эффективности оценки от характера взаимодействия субъектов и объектов оценки, величины, характера и обоснованности предупреждающих корректирующих действий.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Третья группа состоит из выявленных нами частных закономерностей системы оценки качества деятельности ППС: система оценки детерминируется внутренними тен-

денциями ее самоорганизации; сохранение оптимальной структуры и повышение объективности являются необходимыми условиями саморазвития системы оценки, определяющими ее эволюцию; результативность системы оценки носит нелинейный вероятностный характер и определяется соответствием внутренним целям оценки; эффективность системы оценки определяет эффективность управления образовательным процессом в целом и в частности.

Названные закономерности определяют, в свою очередь, соответствующие принципы построения системы оценки качества деятельности ППС в вузе.

Полагаем, что в соответствии с системным подходом номенклатуру выделяемых принципов необходимо рассматривать как специфическую систему, содержащую несколько подсистем. Первая подсистема носит общенаучный характер и включает принципы научности, перспективности, оперативности, создания положительного эмоционального фона и соответствующей творческому характеру педагогической деятельности мотивации, сочетания прямой и обратной связи, цикличности, регулируемости, адаптивности, эволюционности. Вторая подсистема включает принципы целостности, целенаправленности, устойчивости, управляемости. В третью входят принципы информативности, оптимальности, точности, технологичности, унифицированности, доступности, ориентации на постоянное улучшение качества и удовлетворенность потребителя.

Достижение намеченных результатов в построенной на этих принципах системе оценки обеспечивается реализацией функций системы оценки качества деятельности ППС: распознавания, контрольнооценивающей, объясняющей, информационной, прогностической, формирующей, обратной связи, побуждения к самосовершенствованию.

Технологический компонент системы оценки качества деятельности преподавателей в вузе складывается из таких элементов,

как направления, формы, методы, средства, результаты оценки, управление системой оценки. Технологии оценки качества деятельности ППС определяются областью оценки: оценка качества научно-педагогической деятельности и оценка личностно-деловых профессионально важных качеств преподавателей. Область оценки задает разнообразие видов оценки, используемых форм и средств.

В нашей классификации выделены следующие основания для типологии видов оценки:

по субъекту оценки: внутренний аудит — экспертная оценка, осуществляемая администрацией и специально подготовленными в вузе экспертами; самооценка — оценка качества деятельности самим преподавателем, предполагающая рефлексию как профессионального потенциала, так и результатов деятельности на соответствие норме; внешний аудит — экспертная оценка, которая проводится внешними по отношению к вузу экспертами в рамках процедур лицензирования, аттестации и аккредитации вуза или других видов инспекции органами управления образованием; оценка (студентов) потребителей — предполагает учет мнения студентов о качестве преподавания и оценку степени их удовлетворенности процессом обучения.

по объекту оценки: индивидуальная (оценка качества деятельности конкретного преподавателя, доцента, профессора); групповая (оценка качества деятельности ППС кафедры, факультета, вуза и т.п.); индивидуально-групповая, предусматривающая соотнесение оценки качества деятельности отдельно взятых преподавателей с оценкой ППС кафедры, факультета, вуза и т. п.

по характеру оценки: комплексная, предполагающая экспертную оценку и самооценку качества всех видов деятельности преподавательского состава; единичная оценка качества деятельности ППС (оценка отдельного субъекта, отдельно взятого направления деятельности); исследовательская оценка, включающая углубленное изучение со-

держания, организации, результативности и других показателей деятельности ППС;

по периодичности проведения: предварительная оценка, заключающаяся в определении особенностей личности и самооценке качества деятельности преподавателей, поступающих на работу в вуз; текущая, предполагающая регулярное отслеживание качества деятельности ППС в целях оперативного управления; контрольная, включающая комплексную оценку деятельности с привлечением экспертов, для принятия стратегических решений; итоговая оценка проводится один раз в пять лет, связана с прохождением конкурса ППС по принятой в вузе процедуре, аттестацией и пр.

Формы оценки качества деятельности ППС — это формы организации оценочных процедур. К основным формам оценки следует отнести: психолого-педагогическое тестирование, анкетирование, наблюдение, анализ документов, беседы, опросы, рейтинг ППС.

Методы оценки качества деятельности преподавателей как способы достижения цели — важный элемент системы оценки. В зависимости от целей оценки они группируются следующим образом:

1) методы сбора информации для оценки (наблюдение, опрос, анализ документов, результатов деятельности);

2) методы обработки и оценивания информации (количественные и качественные);

3) методы представления и накопления результатов оценки (диаграммы, аналитические справки, заключения о качестве деятельности ППС, компьютерные базы данных, аттестационные листы и др.);

4) методы проверки достоверности результатов оценки (экспертный метод, анализ результатов деятельности, наблюдение, статистический анализ и т.д.);

5) методы использования результатов оценки (непосредственное и опосредован-

ное психолого-педагогическое воздействие, управленческие решения, прогнозирование, рекомендации, требования и т. д.).

Средства оценки — это материальные объекты (средства, устройства), предназначенные для организации и реализации системы оценки качества деятельности ППС.

Результаты оценки могут быть как непосредственные, так и опосредованные. К первым следует отнести установление значений показателей качества деятельности ППС в вузе и перевод их в управляемые характеристики. Ко вторым — профессиональноличностное развитие преподавателей, повышение качества подготовки специалистов в вузе и др.

Главной целью управления системой оценки качества деятельности ППС является оптимизация ее функционирования и развития.

Диагностико-результативный компонент системы включает в себя критерии и показатели эффективности системы оценки качества деятельности преподавателей. Поскольку целевые ориентиры и функционирование системы оценки качества деятельности преподавательского состава направлены, в первую очередь, на развитие личности и деятельности преподавателя, повышение качества подготовки специалистов, то основными критериями и показателями для оценки избираются качество деятельности ППС, качество подготовки специалистов, удовлетворенность преподавателей системой оценки деятельности и т.д. В соответствии с этими критериями и показателями подбираются или создаются диагностические методики, позволяющие получить достоверную информацию о различных сторонах системы оценки.

Представленная структура системы оценки качества деятельности ППС является, на наш взгляд, оптимальной. Она позволяет адекватно и целостно представить данную систему как объект моделирования, функционирования и анализа.