Effectiveness of the Assessment of Higher Education Institutions: The Case of a University in a Single-industry Town

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article examines the effectiveness of the current unified approach of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation to evaluating the performance of federal higher education institutions (HEIs). The criteria used by the Ministry for monitoring their activities and published in 2024 with data for 2023 are analyzed. The study raises the question of whether these criteria are suitable for assessing the performance of universities in Russian single-industry towns (monotowns). Using the case of one of the key universities in monotowns – Polar State University in Norilsk, the largest university in the Russian Eastern Arctic – the author demonstrates that the performance indicators established by the Ministry (educational, international, financial and economic activities) do not fully reflect the realities of universities operating in monotowns. The researcher proposes changes to the groups of indicators, not limited to universities in monotowns, which will contribute to the improvement of the government’s criteria for evaluating HEIs’ performance.

About the authors

Anton M. Lopukhin

Fedorovsky Polar State University

Email: LopukhiAM@norvuz.ru
Vice-Rector for Development and Digital Transformation Norilsk, Russia

References

  1. Попов Д. В. Современные методики оценки эффективности деятельности вузов: сравнительный анализ // Вестник МГПУ. Серия: Экономика. 2018. № 3 (17). С. 64–77. EDN YARJUL.
  2. Веселкова Н. В., Вандышев М. Н., Прямикова Е. В. Профессиональное образование в моногородах: производство мобильности // Вопросы образования. 2021. № 3. С. 8–32. doi: 10.17323/1814-9545-2021-3-8-32. EDN YYMHXA.
  3. Высшее образование в моногородах: организационные форматы, практики, вызовы / К. Р. Романенко, Е. Ю. Шибанова, Е. С. Абалмасова, А. А. Егоров // Университетское управление: практика и анализ. 2018. Т. 22, № 4 (116). С. 110–125. doi: 10.15826/umpa.2018.04.044. EDN YPFZML.
  4. Пилясов А. Н. Алгоритм одоления монопрофильности арктического города: случай Норильска // Арктика и Север. 2023. № 53. С. 101–134. doi: 10.37482/issn2221-2698.2023.53.101. EDN UCMAGZ.
  5. Маслова А. Н. Моногорода в России: проблемы и решения // Проблемный анализ и государственно-управленческое проектирование. 2011. Т. 4, № 5. С. 16–28. EDN OWVNPT.
  6. Зиньковский К. В., Деркачев П. В., Кравченко И. А. Динамика ресурсного обеспечения системы высшего образования: последствия для инвестиционных возможностей вузов. М. : НИУ ВШЭ, 2022. 9 с. (Мониторинг экономики образования. Вып. 1).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».