Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного (кафедра радиосвязи, профессор)
Saint-Petersburg, Россия
Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
УДК 001.891 Научно-исследовательские работы. Методы исследований
Разработан подход к количественной оценке креативности научно-педагогических кадров по показателям их профессиональной деятельности. В том числе, по наукометрическим показателям с использованием российского индекса научного цитирования. Проанализированы проблемы проведения опросов и тестирования больших аудиторий респондентов. Рассмотрены варианты возможных критериев и показателей, используемых для оценки профессиональной деятельности сотрудников, в том числе, и для выявления их креативного вклада в коллективный показатель. Определено понятие интеллектуальных продуктов учебно-научных учреждений, поскольку их создание, разработка и публикация является одним из требований, предъявляемых к сотрудникам. Показана взаимосвязь личных интеллектуальных возможностей респондентов, в том числе и креативных, с их вкладом в научный потенциал учреждения. Обосновано, что для преподавателей вузов целесообразно использовать такие категории, как образовательная деятельность, учебно-методическая деятельность, научная деятельность, повышение квалификации. Рассмотрена взаимосвязь распределения вклада сотрудников в научный потенциал учреждения с законом Гаусса. Предложено использование принцип Парето, согласно которому «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий – лишь 20 % результата» для оценки уровня креативности. Доказано, что именно порядка четверти сотрудников как раз и производят порядка трех четвертей всего интеллектуального потенциала вуза (научного учреждения). Обоснован порог равный 0,44, согласно которому реализуется принцип Парето при оценивании вклада каждого из сотрудников. Представлен разработанный аналитический аппарат и иллюстрационный материал, раскрывающий сущность разработанного способа. Сделаны выводы и обозначены направления будущих исследований.
уровень креативности, оценка интеллектуального вклада, принцип Парето
Введение
Одной из основных задач научных коллективов является создание сложных научно-технических продуктов, определяемых планами работы учреждения [1]. Очевидно, что независимо от направлений исследований, вклад каждого из членов коллектива будет различным, в зависимости от их способностей и заинтересованности. В коллективах с малым количеством сотрудников проблемы определения креативных личностей не существует, поскольку потенциальные возможности каждого из членов коллектива известны руководству. Гораздо сложнее это сделать в крупных научных заведениях, в частности, в вузах [2-4].
В настоящее время существуют различные оценочные методики [5-8], однако они достаточно сложны и требуют существенных временных затрат на их проведения, а кроме того, предполагают непосредственный отрыв сотрудников для проведения такого тестирования [9].
Исследования в данном направлении, характеризуемом как психология профессиональной пригодности [10], ведутся достаточно давно, в том числе и с использование метода анализа иерархий [11], но методик, позволяющих решать рассматриваемую задачу только по результатам апостериорной информации, пока не разработано. При этом следует понимать, что непосредственное привлечение субъекта к тестированию не всегда позволит получить желаемый результат. Это связано с тем, что субъект может сам того не желая, противится самому процессу тестирования, к которому его принуждают. Возникает эффект безразличия, отстраненного отношения к этому процессу [12]. Поэтому вопрос разработки методики выявления креативных личностей в больших научных коллективах является актуальным.
Учитывая указанные обстоятельства, в настоящей статье представлен оригинальный подход, позволяющий выявлять креативных специалистов по результатам анализа их деятельности. В основе методики лежит известный принцип Парето [13].
1. Организация и методы исследования
В рамках общей психологии данное направление достаточно полно рассмотрено в инженерной психологии [14]. В его основе лежат способы экспресс тестирования респондентов, предполагающие проведение письменных опросов, с последующей обработкой результатов [15].
Понятно, что при охвате большой аудитории рассмотренный подход явно не продуктивен. Более того, архаизм такого способа тестирования, применительно к аудитории, включающей несколько сотен респондентов, связан с неизбежными ошибками еще на стадии обработки результатов первичного опроса [16-18]. Попытки автоматизации процесса подготовки, сбора и обработки данных тестирования предприняты в [19-20]. Предложенные в них решения достаточно интересны, поскольку основаны на элементах машинного обучения. Но при этом, как уже отмечалось, сам факт привлечения респондентов к опрос-тестированию, может негативно отразиться на результатах.
С учетом указанных обстоятельств, предлагается в качестве исходной базы использовать материал, уже априорно наработанный респондентами. Так, работа в научно-учебном учреждении непосредственно связана с созданием интеллектуальных продуктов, поскольку их создание, разработка и публикация является одним из требований, предъявляемых к сотрудникам [7, 21-23]. Но даже с учетом стимулирования со стороны руководства, публикационная активность сотрудников различна. И, как правило, ее интенсивность как раз и определяется личными интеллектуальными возможностями, в том числе и креативными, респондентов.
В качестве показателей деятельности сотрудников, например, преподавателей вузов, предлагается использовать категории, обоснованные в [24]. К таковым относят образовательную деятельность; учебно-методическую деятельность; научную деятельность; повышение квалификации. Данные по указанным категориям периодически собирается и корректируется руководством вуза, что позволяет исключить этап предварительного опроса респондентов. Более того, каждая из категорий имеет свою бальную оценку, что изначально создает благоприятные условия для дальнейшего исследования.
Следовательно, остается только провести соответствующую обработку. Вместе с тем в [25] обосновано, что распределение преподавателей по рейтингу подчинено закону Гаусса вида
где Р – параметр распределения.
А далее, для выявления креативной части сотрудников учреждения предложено использовать принцип Парето, согласно которому «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий – лишь 20 % результата» [25].
Согласно закону Парето правильный выбор 20% самых важных действий, позволит достаточно быстро получить 80% от планируемого полного результата, причем, дальнейшее улучшение (наращивание усилий) неэффективно, поэтому может быть неоправданно [13].
Применительно к рассматриваемой тематике – можно полагать, что именно порядка 20% сотрудников как раз и производят порядка 80% всего интеллектуального потенциала вуза (научного учреждения). А поскольку распределения вклада каждого из сотрудников подчиняется экспоненциальному закону, то остается только выявить координату функции
при которой площадь под кривой будет разделена в соотношении ¼, что, как раз и соответствует условию 20% к 80%.
2. Результаты исследования и их обсуждение
В ходе проведения исследования экспериментально было установлена граничное значение координаты K, которая делит площадь, ограниченной кривой
в соотношении ¼. Такой координатой является
Фундаментальность полученного значения в том, что данная координата не зависит от параметра Р, поэтому значение
В качестве примера, на рис. 1 показано семейство кривых, определяемых различными значениями параметра Р: Р > 1; Р = 1; Р < 1.
На графиках, представленных на рис. 1, дополнительно приведены пунктирные прямые, проходящие через координаты
Другой уникальной особенностью выбора координаты
Таким образом, для выявления креативных личностей научно-педагогического коллектива, достаточно будет реализовать следующую последовательность действий.
Во-первых, определить физически измеримые показатели, характеризующие их профессиональную деятельность. Важностью этого пункта определяется тем, что нередко о способностях сотрудника судят по общему мнению сослуживцев [27]. Однако такой подход достаточно субъективен и не всегда отображает вклад субъекта в коогнитивный потенциал коллектива [21].
Во-вторых, по выбранным показателям формировать результат, характеризующий деятельность научно-педагогических сотрудников раздельно по каждой тестируемой категории. Поскольку таких категорий, по мнению авторов [7, 25], может быть несколько.
В-третьих, отобрать результаты с максимальными значениями по каждой категории.
Затем рассчитать порог, равный 44% для каждой категории и выбрать те показатели работников, значения которых превысили его уровень.
И в итоге получим распределение респондентов в соотношении ¼. То есть все респонденты, имеющие результаты, превысившие рассчитанный порог, в соответствии с законом Парето будут составлять креативную часть коллектива, производящую порядка 80% всей интеллектуальной продукции учреждения по рассматриваемому показателю.
Рис. 1. Графики нормированных экспоненциальных распределений при различных значениях параметра Р, с указанием величины порога (рисунок авторов)
Fig. 1. Graphs of normalized exponential distributions at different values of the parameter P, indicating the threshold value (figure by the authors)
Обсуждение/Заключение
- Разработанный способ является достаточно универсальным, поскольку его практическое приложение оправдано в тех случаях, когда обрабатываемая выборка подчиняется экспоненциальному закону.
- Разработанный способ достаточно прост в его применении, поскольку предполагает лишь по максимальному обрабатываемому значению установить порог, составляющий 44% от его величины. Все остальные операции будут связаны только с последовательным сравнением обрабатываемых данных с рассчитанным порогом.
- В практической психологии, именно результаты обработки данных играют определяющую роль в принятии окончательного решения [28], поэтому авторы надеются, что предлагаемый способ получит свое развитие и в других областях психологии, использующей различные оценочные методики [6, 29].
Дальнейшие исследования авторы связывают с формализацией деструктивных воздействий и их влияние на креативность.
1. Спасенников В.В., Голубева Г.Ф. Значение инженерной педагогики и эргономики как отраслей научного знания в подготовке высококвалифицированных кадров // Научно-методический электронный журнал Концепт. 2016. № 6. С. 38-46.
2. Бондарская Т.А. Методика расчета интегрального показателя развития человеческого капитала для формирования креативной среды // Социально-экономические явления и процессы. 2015. Т. 10. № 9. С. 12-17.
3. Шмелева Е.А. Развитие инновационного потенциала личности в научно-образовательной среде педагогического вуза : специальность 19.00.07 "Педагогическая психология" : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора психологических наук / Шмелева Елена Александровна. Нижний Новгород, 2013. 51 с.
4. Дворникова О.Ф., Самохин С.В., Дворников С.В. Анализ мотивации выбора технического вуза первокурсниками в период пандемии // Эргодизайн. 2022. №1 (15). С. 45-50. DOIhttps://doi.org/10.30987/2658-4026-2022-1-45-50.
5. Микерин Г.И. О методологических основах оценочной деятельности в условиях перехода России к инновационному развитию // Российский экономический интернет-журнал. 2008. № 4. С. 122.
6. Маклаков А.Г. Профессиональный психологический отбор персонала: теория и практика : учеб. для вузов. СПб.: Питер, 2013. 480 с. ISBN 978-5-91180-840-2.
7. Молчанова Н.В., Сканцев В.М., Спасенников В.В. Дискуссионные вопросы оценки эффективности научной деятельности с использованием индексов цитирования (обзор отечественных и зарубежных публикаций) // Эргодизайн. 2019. № 4 (6). С. 186-195. DOIhttps://doi.org/10.30987/2619-1512-2019-2019-4-186-195.
8. Дворникова О.Ф., Татарникова И.М., Дворников С.С. и др. Вероятностная модель оценки эффективности открытых информационных систем в условиях деструктивных воздействий. Часть 1. Аналитическое моделирование // Научно-аналитический журнал Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2020. № 1. С. 42-50.
9. Дворникова О.Ф., Дворников С.В., Худяков А.И. Вероятностная модель оценки стрессовых состояний // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Психология. 2021. Т. 37. С. 88-103. DOIhttps://doi.org/10.26516/2304-1226.2021.37.88.
10. Бодров В.А. Психология профессиональной пригодности : учеб. пособие для вузов. М.: ПЕР СЭ, 2001. 511 c. ISBN 5-9292-0156-0.
11. Бурков Е.А., Падерно П.И. Развитие метода анализа иерархий для проведения групповых экспертиз // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. 2011. № 3-1. С. 67-68.
12. Maslach С., Leiter M. P. The truth about bumout: How organization cause personal stress and what to do about in. San Francisco, CA: Jossey-Bass, 2008. 200 p. ISBN: 978-0-470-42356-1.
13. Ногин В.Д. Обобщенный принцип Эджворта-Парето в терминах функций выбор // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2005. Т. 12. С. 43-53.
14. Ломов Б.Ф. Вопросы общей, педагогической и инженерной психологии. М.: Педагогика, 1991. 295 c. ISBN 5-7155-0257-8.
15. Райгородский Д.Я. Практическая психодиагностика. Методики и тесты : учеб. пособие. Самара: Бахрах-М, 2006. 672 с. ISBN 5-89570-005-5.
16. Огоновская И.С. Пространство педагогической креативности и факторы ее ограничения // Образование и наука. 2013. № 1 (100). С. 3-18.
17. Чучкова Г.С. Проблемы организации и проведения психологического опроса и тестирования в интернет // Вестник Томского государственного университета. 2007. № 301. С. 182-185.
18. Гуненкова О.В. Экспертный опрос как инструмент для исследования проблемных вопросов в сфере предоставления административных услуг // Аспекты публичного управления. 2016. Т. 4. № 6-7 (32-33). С. 32-40. DOIhttps://doi.org/10.15421/151626.
19. Патент № 2689208 C1 Российская Федерация, МПК G09B 3/06. Способ обработки результатов экспресс-тестирования знаний обучаемых : № 2018144042 : заявл. 12.12.2018 : опубл. 24.05.2019 / С. В. Дворников, Л. В. Гордиенко, Д. Ю. Гордиенко [и др.] ; заявитель Акционерное общество "Научно-исследовательский институт телевидения".
20. Патент № 2748301 C1 Российская Федерация, МПК G09B 3/06. Способ проведения экспресс-тестирования знаний обучаемых и обработки его результатов : № 2020122971 : заявл. 06.07.2020 : опубл. 21.05.2021 / Л. В. Гордиенко, О. Ф. Дворникова, С. В. Дворников [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича".
21. Гиляревский Р.С. Использование "индексов цитирования" для оценки результативности научной деятельности // Труды Санкт-Петербургского государственного университета культуры и искусств (см. в книгах). 2008. Т. 183. С. 116-121.
22. Бальчюнене Н.И. О методике оценки организаций по наукометрическим показателям с использованием российского индекса научного цитирования // Образование и наука в современных условиях. 2015. № 2 (3). С. 177-178.
23. Савинов С.Г. Индекс цитирования и другие показатели публикационной активности как критерии оценки эффективности научной работы // Вестник научных конференций. 2015. № 3-2 (3). С. 125-127.
24. Левашов Е.Н. Система оценки деятельности преподавателя вуза // Известия Воронежского государственного педагогического университета. 2018. № 1 (278). С. 85-88.
25. Литвинова О.И. Эффективность труда преподавателей высших учебных заведений как фактор роста конкурентоспособности вуза: дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / НИИ труда и социального страхования Минтруда и соцзащиты РФ. М., 2012. 216 с.
26. Кох Р. Принцип 80/20. М.:Эксмо, 2012. 443 с. ISBN 978-5-699-51703-9.
27. Янковская В.В., Бабкина Л.Н. Особенности оценки профессионального результата труда педагогических кадров // Экономика. Бизнес. Банки. 2017. № S1. С. 60-72.
28. Фетискин Н.П., Козлов В.В., Мануйлов Г.М. Социально-психологическая диагностика развития личности и малых групп. М.: Изд-во Ин-та психотерапии, 2002. 362 с. ISBN 5-89939-086-7.
29. Худяков А.И. Психология измерений. СПб.:Копи-Р Групп, 2013. 220 с. ISBN 978-5-905064-74-6.
