Эффективность оценки учреждений высшего образования на примере университета в моногороде

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследована эффективность существующего единого подхода Минобрнауки РФ к оценке деятельности федеральных учреждений высшего образования. Рассмотрены критерии, используемые Минобрнауки РФ при проведении мониторинга деятельности организаций высшего образования и опубликованные в 2024 г. с данными за 2023 г. Эти данные приведены на официальном сайте www.miccedu.ru. Поставлен вопрос, насколько эти критерии подходят для оценки деятельности университетов в моногородах России. На примере исследования одного из значимых университетов в моногородах, Заполярного государственного университета (Норильск), крупнейшего университета в российской Восточной Арктике, показано, что установленные Минобрнауки РФ показатели эффективности (образовательная, международная, финансово-экономическая деятельность) не в полной мере соответствуют реалиям функционирования университетов в моногородах. Предложены изменения в группах показателей, не ограниченные университетами моногородов, которые будут способствовать совершенствованию критериев Минобрнауки РФ, предназначенных для оценки деятельности вузов.

Об авторах

Антон Михайлович Лопухин

Заполярный государственный университет имени Н. М. Федоровского

Email: LopukhiAM@norvuz.ru
Проректор по развитию и цифровой трансформации Норильск, Россия

Список литературы

  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).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».