Development of a Digital Tool for Self-Assessment Procedure of an Educational Program in the University

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

В соответствии с пунктом 3 части 2 статьи 29 Федерального закона от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» организации обязаны размещать отчеты о результатах самообследования. Порядок проведения самообследования устанавливается приказом Минобрнауки России от 14 июня 2013 г. № 462 «Об утверждении Порядка проведения самообследования образовательной организацией». В процессе самообследования проводится оценка образовательной деятельности, системы управления организацией, содержания и качества подготовки обучающихся, организации учебного процесса, востребованности выпускников, качества кадрового, учебно-методического, библиотечно-информационного обеспечения, материально-технической базы, функционирования внутренней системы оценки качества образования.

Таким образом, самообследование образовательной программы представляет собой важнейший элемент внутренней системы контроля качества, позволяющий оценить уровень соответствия учебной программы установленным требованиям и стандартам. Оно играет ключевую роль в обеспечении высокого качества подготовки выпускников и непрерывного совершенствования учебного процесса. Несмотря на очевидную важность данной процедуры, многие высшие учебные заведения сталкиваются с рядом трудностей при её проведении, среди которых сложность своевременного сбора качественной информации, отсутствие единых подходов к оценке различных аспектов образовательной деятельности и недостаточная степень автоматизации самого процесса.

Ключевым направлением модернизации российского высшего образования в последние годы стало внедрение цифровых технологий в деятельность образовательных организаций [3–5]. Современные технологии способствуют развитию вузов, обеспечивая повышение эффективности, оперативности и продуктивности их деятельности. Проведение регулярного самообследования образовательных программ приобретает особую значимость в современных реалиях. Этот процесс должен стать систематическим и прозрачным, обеспечивая объективность оценок и достоверность полученной информации. Применение цифровых технологий для проведения процедуры самообследования позволяет облегчить обработку статистики, оценку кадрового состава, мониторинг учебных достижений и формирование рекомендаций по улучшению образовательной деятельности. Ряд университетов в настоящее время эффективно использует автоматизированные системы и цифровые инструменты в своей деятельности [1–2, 6–7], другие – только в начале этого пути.

Актуальность настоящего исследования обусловлена несколькими факторами. Во-первых, быстро развивающиеся тенденции цифровой трансформации требуют внедрения новых эффективных способов управления образовательными учреждениями, основанных на применении цифровых технологий. Во-вторых, современные требования общества и работодателей предъявляют повышенные требования к качеству профессионального образования, что актуализирует необходимость регулярных проверок образовательных программ и внесения необходимых изменений. Наконец, высокая нагрузка сотрудников вузов при осуществлении процедуры самообследования снижает возможность оперативного принятия адекватных мер по устранению недостатков.

Новизна предлагаемой работы состоит в разработке цифрового инструмента, позволяющего существенно сократить временные, трудовые затраты и повысить общую эффективность процедуры самообследования образовательной программы.

Методология исследования включает анализ нормативных правовых документов и научной литературы по самообследованию образовательных программ, а также изучение опыта ведущих отечественных и зарубежных вузов. Исследование основано на системном подходе, включающем моделирование сценария проведения самообследования, разработку цифрового инструмента для самообследования и предварительное тестирование на примере одной образовательной программы, а также обобщение результатов – выработку практических рекомендаций по совершенствованию процедуры самообследования и созданию унифицированного шаблона отчётности.

Цель настоящей работы заключается в создании цифрового инструмента для проведения процедуры самообследования, обеспечивающего автоматический расчет объемов учебной нагрузки в часах и долях ставки на научно-педагогических работников с учетом наличия ученой степени, формирование аналитических справок в разрезе различных показателей, а также прогнозирование показателей на расчетный период.

Основными задачами являются: исследование существующих практик самообследования в вузах; разработка модели цифрового сервиса; реализация прототипа системы и тестирование её работоспособности; подготовка практических рекомендаций по внедрению и эксплуатации нового инструмента в реальных условиях.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Согласно программе развития Югорского государственного университета на период 2023–2032 годов, ключевой стратегической целью цифровой трансформации вуза является переход от простого сопровождения традиционных бизнес-процессов с помощью цифровых технологий к построению полноценной системы управления, основанной на аналитике данных и методах предиктивной аналитики.

В соответствии с положением о внутренней системе оценки качества образования, утвержденным приказом Югорского государственного университета от 13 декабря 2024 г. № 1-2115, одним из критериев внутреннего мониторинга является оценка кадрового обеспечения образовательной программы, соответствие кадрового состава требованиям федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС), лицензионным требованиям и аккредитационным показателям.

Для оценки кадрового обеспечения по образовательной программе руководители образовательных программ ежегодно формируют кадровую справку по утверждаемому макету. Данная форма отчетности ежегодно формируется по всем образовательным программам ЮГУ (бакалавриат, специалитет, магистратура) по выпускным курсам. На рисунке 1 представлен макет кадровой справки по педагогическим работникам организации, участвующим в реализации основной образовательной программы, на рисунке 2 – макет кадровой справки по специалистам-практикам, привлеченным в качестве педагогических работников.

 

Рисунок 1. Макет кадровой справки по педагогическим работникам организации

 

Рисунок 2. Макет кадровой справки по специалистам-практикам, привлеченным в качестве педагогических работников

 

Процесс планирования и контроля за реализацией образовательных программ является достаточно трудоемким и ответственным этапом. При подготовке данных для самообследования руководители образовательных программ сталкиваются с рядом серьезных проблем, связанных с обработкой значительного объема разнородной информации о преподавательском составе, распределении учебной нагрузки и соответствии требованиям государственных стандартов. Одной из главных задач является соответствие показателей образовательной программы требованиям ФГОС в части привлечения к реализации образовательной программы педагогических работников с ученой степенью, а также педагогических работников, являющихся работниками иных организаций и осуществляющих трудовую деятельность в профессиональной сфере, соответствующей профессиональной деятельности, к которой готовятся выпускники. Контроль за этими показателями необходимо осуществлять на всем протяжении реализации образовательной программы, а планирование учебной нагрузки на предстоящие учебные периоды необходимо проводить с учетом показателей, полученных в предыдущие годы.

Сотрудники отдела лицензирования, аккредитации и мониторинга качества Югорского государственного университета также сталкиваются с большими трудностями при проверке предоставленных руководителями образовательных программ сведений о педагогических работниках. Сотрудникам отдела приходится вручную соотносить данные по учебным планам и педагогическим работникам с данными, предоставляемыми руководителями образовательных программ.

Перечисленные выше задачи и затруднения привели к необходимости разработки цифрового инструмента по составлению кадровой справки. Разработанное программное обеспечение должно обеспечить автоматическое формирование кадровой справки для проведения процедуры самообследования, расчет объемов учебной нагрузки в часах и долях ставки на научно-педагогических работников с учетом наличия ученой степени, формирование аналитических справок в разрезе различных показателей, а также прогнозирование показателей на расчетный период.

В Югорском государственном университете создана многокомпонентная информационная среда, основанная на интеграции корпоративных информационных систем: АИС «Учебные планы», «Галактика: управление вузом», 1С и отдельных цифровых сервисов. Для разработки цифрового сервиса по самообследованию в части подготовки кадровой справки было принято решение использовать аналитические платформы Loginom и Visiology.

Loginom – аналитическая low-code платформа, внесенная в Реестр российского программного обеспечения, которая позволяет проводить анализ данных любого уровня сложности без программирования.

Visiology – это российская аналитическая система Business Intelligence, предназначенная для бизнес-аналитики данных. Внесена в Реестр российского программного обеспечения. Платформа решает задачи сбора, обработки и визуализации данных, позволяет строить наглядные аналитические дашборды и регламентные отчёты.

На рисунке 3 графически изображён алгоритм функционирования цифрового инструмента для проведения процедуры самообследования образовательной программы. Данные из внутренних баз данных и информационных систем Югорского государственного университета выгружаются в необходимом объеме и передаются в Loginom для обработки и анализа. Далее предобработанные данные выгружаются в Visiology, где происходит формирование логической модели данных и их визуализация.

 

Рисунок 3. Структура работы цифрового инструмента для проведения самообследования образовательной программы

 

Рассмотрим процесс разработки цифрового инструмента подробнее.

Первой задачей является преобразование учебных планов, выгружаемых из АИС «Учебные планы» (рисунок 4), в плоский вид. На рисунке 5 представлен фрагмент учебного плана после выгрузки из АИС «Учебные планы» в формате xls.

 

Рисунок 4. Фрагмент учебного плана в АИС «Учебные планы»

 

Рисунок 5. Фрагмент учебного плана после преобразования в Loginom

 

Отметим, что в структуре учебного плана отсутствуют наименования высших школ, направлений подготовки и нумерация групп. Для обогащения учебного плана этими данными используется справочник, выгружаемый из ИС «Галактика».

Процедура преобразования и сведения в единую таблицу осложняется тем, что структура учебных планов (количество столбцов) может отличаться в зависимости от года создания учебного плана. Так, например, дополнительно к традиционным формам аттестации «экзамен», «зачет», «зачет с оценкой» может добавляться «курсовой проект». Для преобразования учебных планов, имеющих определенные изменения в структуре, к общей форме были построены сценарии в Loginom (рисунок 6).

 

Рисунок 6. Сценарий по преобразованию учебных планов к общей форме в Loginom

 

Следующим важным этапом является подготовка и синхронизация данных о педагогических работниках. Информация о преподавателях (Ф.И.О., должность, структурное подразделение, наличие ученой степени) учитывается и хранится в «1С: Зарплата и кадры бюджетного учреждения 8». Данные об учебной нагрузке (дисциплины, количество часов, Ф.И.О. преподавателя) содержатся в корпоративном сервисе ЮГУ «Контур планирования и распределения учебной нагрузки». С помощью разработанного в Loginom сценария (рисунок 7) формируется сводный набор данных по педагогическим работникам и закрепленным дисциплинам.

 

Рисунок 7. Сценарий подготовки данных в Loginom

 

После подготовки наборов данных в Loginom происходит их загрузка в Visiology. Здесь формируется логическая модель данных, представленная на рисунке 8. Объединение таблиц происходит по схеме «созвездие». При такой схеме используются две или более таблицы фактов, у которых могут быть общие таблицы измерений. Напрямую таблицы фактов между собой не связаны. Схема рассматривается как набор «звезд», отсюда и происходит ее название. В обоих случаях таблицы измерений связываются с таблицей фактов отношениями «один ко многим» (1:*). При этой связи таблицы измерений являются родительскими по отношению к таблице фактов.

 

Рисунок 8. Модель данных

 

Моделирование данных в Visiology выполнено на языке программирования DAX. На рисунке 9 представлен пример использования DAX для расчета доли преподавательского состава, имеющего ученую степень, в общем объеме учебной нагрузки по образовательной программе.

 

Рисунок 9. Вычисление доли преподавательского состава, имеющего ученую степень

 

Визуализация сводной информации и проведенных расчетов выполнена в Visiology. Группировка данных выполнена по высшим школам ЮГУ – для каждой высшей школы подготовлен отдельный дашборд. В рамках дашборда информация для удобства пользователя разнесена на отдельные листы – по учебным планам и педагогическим работникам. На рисунке 10 представлен лист дашборда инженерной школы цифровых технологий «Учебные планы». Здесь агрегирована информация по всем направлениям подготовки высшей школы, дисциплинам учебного плана, количеству часов учебной нагрузки, а также сформированы срезы (фильтры) по учебным группам и формам учебной работы.

 

Рисунок 10. Лист «Учебные планы» дашборда инженерной школы цифровых технологий

 

Основным по значимости листом дашборда является лист «Сведения о педагогических (научно-педагогических) работниках» (рисунке 11). Он содержит информацию о педагогических работниках, осуществлявших и осуществляющих чтение дисциплин по выбранным группам, и предназначен для анализа качественного состава преподавателей по каждой учебной дисциплине. На данном листе руководитель образовательной программы получает возможность оценить общую нагрузку каждого преподавателя по дисциплинам, входящим в программу, а также распределение объема нагрузки между сотрудниками, имеющими учёные степени (кандидат наук, доктор наук). Эта информация позволяет убедиться в соблюдении требований ФГОС, касающихся минимальной доли преподавателей с учёными степенями, обеспечивающих реализацию основных образовательных программ.

 

Рисунок 11. Лист «Сведения о педагогических (научно-педагогических) работниках»

 

На рисунке 12 представлен заключительный лист дашборда – сведения о научно-педагогических работниках, совмещающих основную занятость с работой в профильных организациях. Данный лист предназначен для контроля исполнения одного из ключевых требований ФГОС о необходимости привлечения к обучению преподавателей, одновременно работающих в профессиональных сферах, соответствующих профилю подготовки выпускников.

 

Рисунок 12. Лист «Сведения о специалистах-практиках»

 

Он позволяет руководителю образовательной программы при помощи срезов/фильтров получить список преподавателей, совмещающих основную учебную деятельность с работой в сторонних организациях, связанных с профессиональной сферой подготовки выпускников, а также информацию о доле учебной нагрузки таких преподавателей в общем объеме учебных занятий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

В ходе проведенного исследования был разработан цифровой инструмент для осуществления процедуры самообследования образовательных программ в университете, позволяющий автоматически рассчитывать объемы учебной нагрузки по отдельным группам преподавателей, формировать аналитические справки и осуществлять объективную оценку кадрового обеспечения образовательной программы. Он позволяет существенно снизить временные затраты на организацию и проведение процедуры самообследования, повысить эффективность системы управления образовательным процессом в вузах.

Дальнейшие исследования предполагают дополнение функционала цифрового сервиса системой прогнозирования показателей кадрового обеспечения образовательной программы на основе данных предшествующих лет: вакантные дисциплины будут по умолчанию закреплены за педагогическими работниками, уже преподававшими эти дисциплины у старших курсов. Это позволит более точно прогнозировать потребность в кадрах и заранее планировать учебный процесс. Таким образом, представленный цифровой инструмент повышает прозрачность и оперативность процессов управления образовательной программой, способствует принятию обоснованных управленческих решений и обеспечивает стабильность качественного образовательного процесса.

About the authors

Olga V. Samarina

Yugra State University

Author for correspondence.
Email: o_samarina@ugrasu.ru

Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor at the Engineering School of Digital Technologies

Russian Federation, Khanty-Mansiysk

Valery A. Samarin

Yugra State University

Email: v_samarin@ugrasu.ru

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor at the Engineering School of Digital Technologies

Russian Federation, Khanty-Mansiysk

References

Supplementary files