«УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ ...»

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

На правах рукописи

БЫВШЕВ Владимир Игоревич

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ НА

ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ

Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (стандартизация и управление качеством продукции)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Катанаева М.А.

Санкт-Петербург -

СОДЕРЖАНИЕ

Введение………………………...………………………………..…..…………. Глава 1 Теоретические аспекты управления качеством на основе статистических методов контроля …….…………………………………….. 1.1 Классификация средств и методов управления качеством……………... 1.2 Роль статистических методов в системе менеджмента качества и управлении образовательными услугами…………………………………….

Глава 2 Методические подходы и рекомендации к управлению качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля.………. 2.1 Методические подходы к применению статистических методов контроля……………………………………………………………..………. 2.2 Практические рекомендации по применению статистических методов контроля для управления качеством ……………

2.2.1 Применение статистических методов контроля для управления качеством процесса «Приём студентов»……….……………………………… 2.2.2 Применение статистических методов контроля для управления качеством процесса «Реализация основных образовательных программ»…….. Глава 3 Апробация методики статистической оценки показателей управления качеством и определение экономического эффекта................. 3.1 Статистический подход к управлению качеством ……………………. 3.2 Модель управления качеством образовательных услуг на основе статических методов контроля…………………………………………………. 3.3 Методика статистической оценки показателей управления качеством образовательных услуг…………………………………………………………. Заключение …………………………………………………………………. Библиографический список………………………………………………… Приложение А (обязательное) Анкета «Использование вузами статистических методов»......…………………………………………………..

Приложение Б (обязательное) Анкета «Бенчмаркинг официального сайта вуза»………………………………..………………………………………….

ВВЕДЕНИЕ

Качество образования имеет определяющее значение для успешного развития любой страны в наступившем веке и является одним из основных показателей деятельности образовательных организаций [1 - 3]. Улучшение качества образования и эффективности работы высшей школы - одна из важнейших государственных задач [4 - 7].

Проблема качества образования в настоящее время приобретает ещё большую актуальность в связи со сложившейся в стране демографической ситуацией. Между образовательными организациями всё сильнее обостряется конкуренция, и им приходится постоянно доказывать, что качество предоставляемых ими образовательных услуг соответствует предъявляемым требованиям и ожиданиям потребителей.

Кроме этого в связи с интеграцией российской высшей школы с мировым образовательным сообществом после присоединения России в г. к Болонской декларации и вхождения в единое образовательное пространство Европы, для отечественных образовательных организаций проблема качества образования приобретает особую значимость [1, 8, 9].

Из вышеизложенного следует, что в настоящее время на первый план выходит проблема управления качеством образовательных услуг. Решению этой проблемы могут помочь методы статистики - наиболее важная часть системы качества любой современной организации.

Теоретической базой диссертационной работы в области качества образования послужили труды: В.В.Азарьевой, М.Г.Азаева, Н.Г.Багаутдиновой, А. Г Базаева, С. Н. Беловой, Г. Н. Блинова, В. А.

Болотова, Н.А.Бонюшко, Е. А. Горбашко, Е. Б. Гаффоровой, Ю. В. Гусева, Н.

В. Евсеевой, Д. Н. Кадеева, Э.М.Короткова, В. Н. Козлова, В.И.Круглова, В.В.Левшиной, Д. В.Маслова, А.М.Новикова, В.В.Окрепилова, О.

Е.Пермякова, Е.В.Песоцкой, С.И.Плаксия, М.М.Поташника, Д.В.Пузанкова, Ю.Б.Рубина, Т.А.Салимовой, А.И.Субетто, С.А.Степанова, Н.В.Тихомировой, А.А.Факторовича, О.З.Халимова, В.В.Шимохиной, С.Е.Шишова, Е.А.Черемисовой и др.

В области управления качеством на основе статистических методов диссертационная работа опирается в первую очередь на труды зарубежных и отечественных исследователей, таких как: У.Э.Деминга, Г.Тагути, Дж.Джурана, Т.Конти, К.Исикавы, Ф.Кросби, Х.Кумэ, А.Фейгенбаума, Дж.Харрингтона, В.Шухарта, Дж.Мердока, С.Стивене, В.Г.Кнорринга, Ю.П.Адлера, Е.С.Аскарова, В.Я.Белобрагина, Е.М.Карлика, В.Лапидуса, В.В.Окрепилова, В.Л.Шпера, Т П.Шарашкиной, Ю.Н.Тюрина, А.А.Макарова, А.И.Субетто, В.А.Селезневой и др.

Несмотря на наличие разнообразных теоретических взглядов и методических рекомендаций в данных областях многие вопросы, касающиеся методологии и процедурных аспектов использования на практике в образовательных организациях статистических методов контроля, не решены и требуют своего научного обоснования.

Таким образом, актуальность теоретических и практических вопросов использования статистических методов контроля для управления качеством образовательных услуг и недостаточная научная проработка исследуемых проблем определили выбор темы исследования, цели и задачи данной работы.

методических подходов и практических рекомендаций по управлению качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие конкретные задачи:

1. Исследованы теоретические основы и классификационные признаки средств и методов управления качеством и предложена обобщённая классификация, включающая: теоретические основы, концепции и системы, отдельные методы и комплексные методы;

2. Теоретически обоснована значимость статистических методов в управлении качеством и повышении эффективности управленческих решений;

3. Проведён анализ применяемых на практике методов и систем управления качеством в российских образовательных организациях;

4. Проанализированы подлежащие статистической обработке данные, получаемые в результате функционирования бизнес-процессов образовательной организации, и определены шкалы, используемые для их обработки, с целью выбора статистических методов;

5. Дано теоретическое обоснование необходимости использования статистических методов контроля в управлении качеством образовательных услуг на всех этапах жизненного цикла;

6. Разработаны рекомендации использования статистических методов контроля для управления качеством образовательных услуг с учётом процессного подхода;

7. Разработаны рекомендации для образовательных организаций по применению статистических методов как отдельных инструментов и как целостной системы анализа и контроля;

8. Предложен статистический подход к управлению качеством образовательных услуг;

9. Разработана модель управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля;

экономического эффекта деятельности образовательной организации;

Разработана и апробирована методика управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля.

Объект исследования образовательные организации высшего системы.

Предмет исследования - закономерности, тенденции и особенности использования статистических методов контроля в управлении качеством образовательных услуг и инструменты для оценки эффективности деятельности образовательных организаций.

В соответствии с поставленными целями и задачами диссертационное исследование носит научно-прикладной характер.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются прикладные и фундаментальные исследования в области менеджмента качества и статистических методов, изложенные в работах зарубежных и российских учёных; материалы научно-практических конференций, научные публикации, а также законодательные, нормативноправовые акты и документация системы образования. При решении поставленных задач применялись диалектические принципы, системный и процессный подход, статистический анализ, экономико-математический инструментарий, структурно-логический метод, а также метод экспертных оценок, который сопровождался содержательной интерпретацией выводов.

Информационной базой исследования послужили: статистические данные, российские и международные законодательные и нормативные акты, отчётность и материалы Минобрнауки РФ, ресурсы Интернет, информационно-аналитические и справочные материалы представленные в средствах массовой информации, научные периодические издания, материалы всероссийских и международных научно-практических конференций, а также первичный материал, полученный автором на исследуемых образовательных организациях высшего профессионального образования.

специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (стандартизация и управление качеством продукции) и включает следующие пункты: 13.14 Резервы и механизмы повышения качества продукции (услуг);

13.26 Методы и функции управления качеством продукции и услуг на предприятии (в организации) и средства их реализации.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методических рекомендаций для образовательных организаций по выбору и применению статистических методов на основе процессного и системного подхода; статистического подхода к управлению качеством образовательных услуг; модели и методики управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля и подхода к определению экономического эффекта деятельности образовательной организации.

В рамках диссертационного исследования получены следующие наиболее важные научные результаты, определяющие научную новизну проведённого исследования.

• Разработаны рекомендации по выбору статистических методов для управления качеством образовательных услуг на основе процессного подхода.

• Предложены рекомендации по применению в образовательной организации статистических методов как отдельных инструментов анализа и контроля (на примере процесса «Приём студентов») и как целостной системы (на примере процесса «Реализация основных образовательных программ»).

• Сформулирован статистический подход к управлению качеством образовательных услуг базирующийся на двух основных принципах:

-принятие фактических данных, анализируя и интерпретируя результаты измерений всех показателей;

- постоянный мониторинг управляющих воздействий и их результатов, понимание их статистической природы, использование соответствующих инструментов для сбора и анализа данных.

• Разработана модель управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля. В рамках модели образовательная организация представлена как сложная социально-экономическая система, а результатом на выходе являются качественные образовательные услуги и экономический эффект деятельности.

• Предложен методический подход к определению экономического эффекта деятельности образовательной организации, который состоит в том, что сумма недополученных доходов от предоставления образовательных услуг для выполнения государственного задания и образовательных услуг с полным возмещением затрат стремиться к минимуму, при сохранении или улучшении качества услуги. Математическое выражение экономического эффекта деятельности образовательной организации представлено в виде целевой функции.

• Разработана методика управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля. Проведена апробация разработанной методики и экспериментально подтверждена возможность её использования в практике российских образовательных организаций.

Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты могут быть использованы для повышения эффективности управления и качества образовательных услуг, организации результативной внутривузовской системы мониторинга и определения экономического эффекта деятельности образовательной организации.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что предложенные статистический подход и методика управления качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля позволят перейти к построению интеллектуальной модели системы управления образовательной организацией, как долгосрочно функционирующей социально-экономической системы, направленной как на обучение, так и на получение прибыли.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в преподавании курсов «Статистические методы в управлении качеством» и «Средства и методы управления качеством».

Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на девяти научно-практических конференциях: международных – «Национальные концепции качества: опыт и перспективы инновационного развития» (С-Петербург, 2011); «Гарантии качества профессионального образования» (Барнаул, 2012); «Национальные концепции качества: опыт и перспективы международного сотрудничества»

(С-Петербург, 2012); «Национальные концепции качества: опыт и перспективы европейской интеграции» (С-Петербург, 2013); всероссийских – «Проблемы сертификации и управления качеством» (Красноярск, 2010);

«Лесной и химический комплексы – проблемы и решения» (Красноярск, 2011, 2013); «Тестирование в сфере образования: проблемы и перспективы развития» (Красноярск, 2012, 2013).

Глава 1 Теоретические аспекты управления качеством на основе статистических методов контроля 1.1 Классификация средств и методов управления качеством Методологию управления качеством можно определить как логическую организацию деятельности человека, состоящую в определении цели и предмета управления, а также подходов и ориентиров в его осуществление. Главную роль в данной методологии играют средства и методы для достижения наилучшего результата, с помощью которых реализуются принципы управления качеством. В широком смысле средства управления качеством включают: оргтехнику и средства связи; банк нормативной документации; метрологические средства; регламентирующие документы государственной системы измерений [10].

Под методами управления понимают способы воздействия на объект управления, или способы использования средств управления. Методы управления качеством - это способы и совокупность приёмов воздействия на средства и продукты труда, направленные на достижения требуемого качества. Таким образом, методы управления качеством – это пути, которыми органы управления воздействуют на производственный процесс, обеспечивая и поддерживая качество [11].

Проанализировав различные классификации [10-12], мы предлагаем обобщённую классификацию средств и методов управления качеством (СМУК), включающую четыре основные группы: теоретические основы, концепции и системы, отдельные методы и комплексные методы (рисунок 1).

Статистические методы управления качеством, входящие в группу отдельных методов, играют определяющую роль в проведение деятельности по улучшению качества и позволяют организациям принимать решения на основе анализа ситуаций, данных и фактов, реализуя тем самым седьмой принцип системы менеджмента качества.

Рис. 1 – Обобщённая классификация средств и методов управления качеством.

Принципы менеджмента качества - это всесторонние и фундаментальные правила, лежащие в основе руководства организацией и её деятельности, направленные на постоянную работу по удовлетворению ожиданий потребителей с одновременным учётом потребностей всех заинтересованных сторон.

Принципы управления качеством являются неотъемлемой частью системы качества любой организации [13]. Наиболее часто применяемыми принципами являются процессный подход, ориентация на потребителя и принятие решений на основе фактов.

Принимать решения на основе фактов – значит отличать достоверные и надёжные факты от ложных и сомнительных [14]. Любой вид деятельности связан с производством постоянно накапливающихся массивов данных.

Переработанные данные – это информация. В любой организации всегда существует проблема превращения данных в информацию, представляющую ценность и позволяющую осознать факты, важные для принятия решений.

Любые решения наиболее эффективны, если они основываются на анализе данных и информации, собранных с помощью специальных методов.

Статистические методы это и есть специальные методы, играющие определяющую роль в деятельности по улучшению и позволяющие организациям принимать решения на основе анализа ситуаций и данных [15].

Обострение конкуренции, как на национальном, так и на международном уровне привело к тому, что многие организации обратились к статистическим методам. Именно статистические методы признаются важным условием рентабельного управления качеством, а также средством повышения эффективности производственных процессов и качества продукции. Всё это и обуславливает особый интерес специалистов в области менеджмента качества к данной группе методов.

Улучшение качества необходимо для обеспечения повышения ценности продукции и степени удовлетворённости потребителя и нацелено на то, чтобы каждый процесс выполнялся результативнее и эффективнее, с наименьшими потерями и расходом ресурсов [13]. Способность статистических методов обеспечивать принятие управленческих решений, основанное на фактах, и реализацию одного из восьми принципов менеджмента качества, выделяет эту подгруппу методов управления качеством, как одну из основных и рекомендуемых предприятиям при внедрении систем менеджмента качества в соответствии с требованиями стандарта ИСО 9001.

Систематизация, обработка и исследование большого массива данных с помощью различных методов для выявления закономерностей, которым они подчиняются, называют статистической обработкой, данные - статистическими данными, а применяемые методы - статистическими методами. Термин «статистические» показывает, что данные имеют статистические отклонения из-за наличия собственной изменчивости процесса.

Статистические методы – методы, основанные на использовании математической статистики - эффективный инструмент для сбора и анализа информации и данных о качестве [16]. Основная задача статистических методов в управлении качеством - обеспечение производства годной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с минимальными затратами [17]. Применение статистических методов позволяет в любой организации с необходимой степенью точности и достоверности отслеживать состояние исследуемых объектов и процессов. Кроме этого использование данных методов помогает организациям идентифицировать проблемы, анализировать, прогнозировать и корректировать их на всех этапах деятельности, а также устанавливать возможные первопричины проблем, определять приоритеты и на основе фактов принимать оптимальные управленческие решения [16, 17].

статистических методов является повышение качества продукции c помощью контроля различных этапов производственного процесса. Изменчивость присуща всем областям деятельности, но наиболее характерна она для процессов, так как именно процессы содержат большинство источников изменчивости. Поэтому необходимость в статистических методах возникает, прежде всего, в связи с необходимостью минимизации изменчивости процессов.

Для осуществления контроля качества производят сбор данных и их обработку. Но характеристики качества при повторных измерениях всегда различны, они не могут быть многократно получены при идентичных условиях. Это значит, что присутствует разброс данных, проанализировав и оценив который, можно решить возникшую в процессе проблему и понять её причины [16, 17]. К примеру, при использовании идентичных операций и одинаковых технологий, в одном случае производится некачественное изделие, а в другом - качественное. Сравнивая процесс изготовления некачественного и качественного изделия, пристально изучая данные, относящиеся к каждому этапу процесса, мы сможем определить, когда различие в данных оказалось наибольшим. А это значит, что можно найти причину, которая привела к появлению бракованного изделия, и решением сложившейся проблемы послужит её устранение.

В 20-е годы прошлого столетия статистические методы в управлении качеством начали использовать в промышленности. На дальнейшее развитие статистических методов в управлении качеством, решающее значение оказали работы В. Шухарта «Экономика качества производственной продукции» о статистических методах контроля качества продукции при серийном производстве и Р. Фишера «Планирование экспериментов», которая касается вопросов экономически обоснованных экспериментирований. А в годы Второй мировой войны статистические методы получили широкое распространение на предприятиях Великобритании и США, в том числе благодаря военным стандартам основанным на работах К. Пирсона. Именно этим, по большей мере, объясняется тот факт, что системы производства данных стран в военное время удовлетворяли высоким требованиям экономичности и качества. Кроме того ведущие позиции, которые смогла завоевать японская промышленность на мировом рынке в послевоенный период, главным образом объясняются всеобщим использованием в производстве статистических методов. В настоящее время методы статистики – очень важная часть системы качества современной организации. Статистические методы в управлении качеством широко применяются в таких странах как: Италия, Голландия, США, Япония, Великобритания, Германия, Франция, Дания и др.

У нас в стране статистические методы начали получать распространение в 40-50-е гг. Но, несмотря на всемирную известность представителей русской школы математической статистики А.И. Колмогорова, Н.В. Смирнова, А.Я. Хинчина, Я.Б. Шора в эти годы наша страна значительно отстаёт от промышленно развитых стран в массовом применении статистических методов. Причинами данной ситуации являются: низкая технологическая дисциплина; сложность методических пособий по статистическим методам;

несогласованность конструкторских норм с технологическими и метрологическими возможностями; пренебрежение нормами технологической и конструкторской документации; нехватка квалифицированных специалистов и др.

Основной причиной неэффективного использования отечественными организациями статистических методов являлась причина организационного характера - их внедрением занимались не все подразделения а лишь контрольная служба предприятия - отдел технического контроля.

В начале 70-х гг. ХХ века в нашей стране ускорение использованию статистических методов дала начатая Госстандартом работа по отмене в качестве обязательных документов большинства государственных стандартов на статистические методы и их переработке в рекомендательные методические документы.

В соответствии со стандартами ИСО серии 9000 в настоящее время статистические методы рассматриваются как высокоэффективные инструменты обеспечения качества. Стандарты ориентируют на применение статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции. А это значит, что внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества, в соответствии с требованиями заказчика. Изменился и характер работы, от локального и случайного - к общему, системному [16, 17]. Появилось также понимание, что статистические методы главным образом, являются основой для информационной технологии обеспечения качества. Они востребованы во всех отраслях промышленности. Но, несмотря на всё это, Россия по-прежнему отстаёт от предприятий Европейского союза, США и Японии, в области применения статистических методов.

На отечественных предприятиях, в основном, используется статистический выборочный контроль (85 %), 10 % - статистическое управление процессами и 5 % - планирование эксперимента и метод «защита от ошибок». На предприятиях Японии наоборот – 50 % - «защита от ошибок», 30 % - планирование эксперимента, 15 % - статистическое управление процессами и всего 5% - статистический выборочный контроль [18].

Таким образом, в мире накоплен огромный опыт применения различных статистических методов для решения вопросов, связанных с менеджментом качества. Однако предложенные специалистами классификации статистических методов не является ни универсальными, ни исчерпывающими, хотя и дают наглядное представление об их разнообразии и потенциальных возможностях [16]. В этой связи мы предлагаем уточнённую классификацию статистических методов, согласно которой их можно группировать по трём, не исключающим друг друга признакам: степени трудности, виду данных и признаку общности. По степени трудности статистические методы управления качеством условно можно разделить на три основные группы: элементарные, специальные и статистические методы высшего уровня сложности. По виду данных статистические методы можно разбить на две группы: числовые и нечисловые [19]. А по признаку общности - на графические методы, методы анализа статистических совокупностей и экономико-математические методы (рисунок 2). Примеры статистических методов в соответствии с признаками их классификации приведены в таблице 1.

Элементарные «7 новых методов»

Таблица 1 – Примеры статистических методов в соответствии с признаками их классификации 7 основных 7 новых методов методов Расслоение Диаграмма Статистичес- Передовые Контрольный План Гистограмма Сравнения Математическое Что бы принять решение о том, какие статистические методы необходимо использовать, надо, во-первых, знать, что важность статистического метода равна его математическому потенциалу, умноженному на вероятность его применения. Во-вторых, помнить, что при широком использовании статистических методов, следует применять только те методы, которые понятны и которые легко могут применить даже сотрудники далёкие от статистики [13]. В третьих, необходимо учесть, что статистические методы должны соответствовать характеру процесса, наличию средств измерений и обработки статистической информации. И, в четвёртых, для решения поставленной задачи из множества различных статистических методов необходимо выбрать такой (такие), с помощью, которого (которых) возможно обеспечить достижение наилучшего результата при минимальных затратах.

Из простых статистических методов, которые названы так ввиду их убедительности и доступности, широкое распространение получили семь методов, после того как в начале 50-х годов на них обратили внимание японские специалисты под руководством К. Исикавы. Это контрольный листок, стратификация (расслоение данных), диаграмма Парето, причинноследственная диаграмма, гистограмма, диаграмма разброса и контрольная карта. Все эти методы образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. Про них профессор Исикава говорил: «Основываясь на опыте своей деятельности, могу сказать, что 95 % всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи приёмов» [13].

С помощью контрольного листка возможно усовершенствовать процесс сбора и упорядочения данных для облегчения их дальнейшего использования.

Стратификация (расслоение данных) представляет собой группировку статистических данных по различным признакам, таким как человеческий фактор; исходные материалы; оборудование; время изготовления; методы и условия производства и операций; время изготовления; изделие.

отображения изучаемых факторов в порядке уменьшения их значимости. С немногочисленных, но существенных дефектов и сосредоточить усилия на их ликвидации, в соответствии с правилом «80/20».

С помощью причинно-следственной диаграммы или диаграммы Исикава, возможно выявить и систематизировать различные наиболее важные с технической точки зрения факторы и условия, оказывающие влияние на рассматриваемую проблему и показатели качества.

Гистограмма отображает то, с какой частотой повторяются различные значения или группа значений.

Диаграмма разброса - это график зависимости между двумя переменными. Её применяют для выявления зависимости между результатом и основными причинами или для выявления корреляционной зависимости между факторами [16, 20 - 25].

обусловленные определёнными причинами, от вариаций, обусловленных случайными причинами. Их применяют для оценки того, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии, т.е. для сравнения текущего состояния процесса с контрольными границами, обозначающими пределы собственной изменчивости или разброса.

применяемых в зависимости от управленческих решений, природы данных и вида их статистической обработки среди которых, однако, можно выделить три основных типа (рисунок 3): контрольные карты Шухарта; приёмочная контрольная карта; адаптивная контрольная карта.

XR карта, XRкарта, С помощью контрольных карт Шухарта оценивают находится ли процесс в статистически управляемом состоянии. Их разделяют на группы в зависимости от характеристики контролируемых параметров и количества выборок.

В зависимости от характеристики контролируемых параметров выделяют две группы контрольных карт Шухарта – количественные и качественные (таблица 2).

Таблица 2 – Классификация контрольных карт Шухарта в зависимости от характеристики контролируемых параметров Количественные контрольные (для контроля непрерывных Число дефектов в Число дефектных случайных величин) К контрольным картам, использующим данные одной выборки, относятся:

-карта (карта индивидуальных значений) – применяется когда необходимо быстро обнаружить малозаметные факторы или в случаях, когда наблюдения производят с большими интервалами времени, например, один раз в неделю или в месяц;

-R-карты, (карта средних арифметических значений и размахов) применяется для контроля по количественному признаку показателей качества продукции серийного производства, а также для продукции, связанной с обеспечением безопасности потребителя и для процессов с высокими требованиями к точности (коэффициент точности около 0,8) показатели качества которых определяются законами Гаусса и Максвела;

- р-карта (карта процентов или долей несоответствий) - применяется при контроле и регулирование процесса на основе проверки части изделий и разделения их на качественные и дефектные;

- карта доли дефектной продукции (р) и карта числа дефектных единиц продукции (nр) - применяются для контроля качества на основе определения числа дефектных изделий в постоянном объёме выборки [26];

- u- карта (карта числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции и = с/ n) – используется для контроля качества по числу дефектов на единицу продукции в случаях когда контролируемый параметр не является постоянной величиной;

- с-карта (карта числа несоответствий) – применяется когда контроль качества осуществляется определением суммарного числа дефектов в постоянном объёме проверяемой продукции;

- Q - карта и D - карта (карты взвешенного качества) – применяются когда качество определяют методом весовых коэффициентов;

- контрольная карта для нескольких признаков - применяется для оценки поведения процесса на основе объединённых в одной статистики двух или более признаков [27];

- контрольная карта трендов – применяется чтобы оценить уровень процесса на основе отклонений выборочных средних значений мгновенных выборок от предполагаемого тренда уровня процесса.

К контрольным картам, которые используют данные нескольких выборок, относятся:

- карты экспоненциально взвешенного скользящего выборочного среднего (EWMA-карты). При построении этого вида карт результаты отдельных текущих измерений или выборочные средние значения мгновенных выборок, полученных предварительно, усредняют, с прогрессивным уменьшением весового коэффициента ранних измерений.

Эти карты чувствительны даже к небольшим сдвигам в уровне процесса и позволяют легко оценивать среднее значение уровня процесса, это важно, если поставлена задача определить время и степень регулирования процесса;

накопленные суммы отклонений отдельных измерений или выборочных средних значений выборок от установленного значения. Границы в этих контрольных картах устанавливают с помощью масок (например, V-маска).

Эта карта быстро реагирует даже на незначительные сдвиги уровня процесса.

- карты скользящих выборочных средних и скользящих размахов применяются для оценки уровня процесса на основе невзвешенных средних последних п наблюдений. При этом каждое новое наблюдение заменяет самое первое из предыдущей серии п наблюдений;

Второй вид контрольных карт - приёмочные контрольные карты - это графические инструменты, предназначенные для определения критериев приёмки процесса. Их особенностью является то, что процесс не требуется удерживать около единственного стандартного уровня до тех пор, пока разброс внутри выборок возможно считать удовлетворительным.

Статистически управляемое состояние процесса определяют по вариациям между выборками. Достоинство этого вида контрольных карт - отсутствие лишних корректировок процесса, снижающих его стабильность [28-32].

Третий вид контрольных карт - адаптивные. С помощью данных карт процесс регулируют планированием его тренда и проведением корректировки на основании полученных прогнозов [33-35].

Рассмотренные семь простых методов могут использоваться в различных последовательностях, сочетаниях и аналитических ситуациях. Их можно применять и как целостную систему и как отдельные инструменты анализа. Однако Европейская организация по качеству (EOQ) и Европейский фонд управления качества (EFQM) рекомендует наиболее эффективную схему их применения (рисунок 4) [13].

Следуя данной схеме, с помощью контрольных карт оценивается характер отклонений параметров процесса от нормы. Затем с помощью гистограмм определяется степень нестабильности процесса.

Выявление проблемы Рис. 4 - Схема применения 7-ми инструментов качества.

Выбор наиболее важных факторов, от которых зависит решение, проводят с помощью расслоения и АВС-анализа диаграмм Парето. Для оценки причин возникновения проблем проводят «мозговой штурм» и анализ причинно-следственной диаграммы, на которую заносят все предполагаемые факторы.

Далее проводится расслоение по зависимостям между видами брака и воздействующими факторами, затем с помощью диаграммы разброса исследуют различную корреляцию. Оценивают различные факторы, которые являются причиной появления брака, с помощью АВС-анализа и диаграмм Парето. Если после систематизации и анализа причинных факторов планируются корректирующие мероприятия, и их проводят успешно, методы производства изменяют в сторону совершенствования вплоть до созданий новых стандартов на методы операций. Последней стадией такого заключается в проверке результата – ее проводят с помощью гистограмм и контрольных карт для оценки стабильности процесса, после проведения корректирующих действий. Степень улучшения состояния процесса определяют сравнением диаграмм Парето до и после корректирующих действий.

Способы использования этих руководящих указаний зависят от целого ряда факторов, таких как культура производства, виды выпускаемой продукции или предоставляемых услуг, размер и характер организации, удовлетворение потребностей рынка и потребителя. Следовательно, организация должна разрабатывать процессы улучшения исходя из собственных нужд и ресурсов [13].

Используя перечисленные выше «семь простых (основных) методов»

или методов административного управления можно решить от 50 до 95 % всех возникающих проблем, которые появляются при контроле качества в разных областях системы качества организации. Для решения оставшихся проблем необходимы дополнительные методы и инструменты, например, «семь новых методов». Применение данных инструментов наиболее эффективно, когда их на основе системного подхода в условиях вовлечения всего коллектива организации.

«Семь новых методов» включают системную или древовидную диаграмма, диаграмму сродства, матричную диаграмму, диаграммы зависимостей, стрелочную диаграмму, диаграмму планирования оценки процесса, анализ матричных данных.

контроль, теорию выборочных исследований, различные методы экспертных оценок, метод планирования экспериментов и др.

Методы высшего уровня сложности включают многофакторный анализ, передовые методы расчётов экспериментов, различные методы исследования операций.

Методы, анализа статистических совокупностей используют для анализа информации когда изменение исследуемого параметра носит случайный характер. К данной группе методов относят факторный, регрессивный и дисперсионный анализ, метод сравнения дисперсий, метод сравнения средних и др. С помощью этих методов можно: установить (корреляционный анализ) зависимость изучаемых явлений от случайных факторов; выявить роль различных факторов в изменении исследуемого параметра (факторный анализ); определить связи между случайными и неслучайными величинами (регрессивный анализ) и т. д. [28].

Экономико-математические методы – это методы, сочетающие в себе математические, кибернетические и экономические методы. Методы данной группы применяются для оптимизации процессов. С помощью этой группы методов находят наилучший вариант из множества возможных с учётом критерия оптимальности.

Для обеспечения качества из экономико-математических методов следует выделить, в первую очередь, следующие: планирование эксперимента; математическое программирование; имитационное моделирование; теория расписаний; теория игр; теория массового обслуживания; функционально-стоимостной анализ и др. В данную группу могут быть включены и методы Тагути, и метод развертывания функции качества (QFD).

Для визуального представления данных, их наглядности и облегчения понимания смысла в производственной практике широко применяют графики. Как правило, применяют следующие виды графиков: круговой график; «радиационная» диаграмма; линейный график; ленточный график применяется для выражения процентного соотношения данных; Zобразный график; «карта сравнения плановых и фактических показателей» и др.

Таким образом, проведённый анализ средств и методов управления качеством показал, что в настоящее время в мировой практике накоплен огромный выбор статистических методов контроля, многие из которых достаточно эффективно используются при решении конкретных вопросов, связанных с управлением качеством и доказал определяющую роль статистических методов, входящих в группу отдельных методов, в деятельности по улучшению качества и повышению эффективности управленческих решений.

1.2 Роль статистических методов в системе менеджмента качества и управлении образовательными услугами Качество образования имеет определяющее значение для успешного развития любой страны в наступившем веке. Революционное изменение технологий, использующих высокоинтеллектуальные ресурсы, и связанное с этим геополитическое соперничество ведущих стран мира за такие ресурсы, является первоочередным фактором, определяющим экономику и политику ХХI века [36, 37]. В связи с этим современные тенденции характеризуются увеличением роли образования и науки в развитии общества [38]. Именно высшее образование определяет по многим параметрам качество и уровень жизни, социальный прогресс общества, и кроме того, оно оказывает существенное влияние на повышение конкурентоспособности и экономический рост страны в целом. Качество жизни современного общества и любого человека во многом определяет именно качество его образования.

Сегодня актуальность проблем связанных с обеспечением качества образования в нашей стране определяется целым рядом аспектов, основными из которых являются:

- снижение качества подготовки специалистов в отечественных образовательных организациях в конце прошлого века;

- обострение конкуренции между образовательными организациями на рынке образовательных услуг и рынке трудовых ресурсов;

образовательное пространство [36], требующее унификации процессов обеспечения и гарантии качества предоставляемых образовательных услуг.

В связи с интеграцией отечественной высшей школы с мировым образовательным сообществом, присоединением России в 2003 г. к Болонской декларации и вхождением в единое образовательное пространство предоставления образовательных услуг. Для того чтобы удовлетворить ожидания работодателей и других заинтересованных лиц, обеспечить высокий уровень качества образовательного процесса, оптимизировать затраты на учебные программы и мероприятия, повысить собственную конкурентоспособность на рынке образовательных услуг образовательные организации должны применять современные модели совершенствования деятельности [39].

В Законе Российской Федерации «Об образовании» [40] определено:

«образование – это целенаправленный процесс воспитания и обучения в интересах общества, государства, человека, сопровождающийся констатацией достижения гражданином (обучающимся) установленных государством образовательных уровней (образовательных цензов)».

Общепризнанно также что образование - это социальный институт, роль которого – формирование качества личности, ценностей и способностей [41 В Кратком терминологическом словаре дано определение 44].

«образовательный процесс - это процесс формирования нового уровня теоретических знаний, практических умений, навыков и компетенций, осуществляемый путём организации активной познавательной деятельности обучающихся». А «образовательная деятельность» – это деятельность образовательной организации по реализации образовательного процесса 45].

Первоочередная задача современной российской образовательной политики, в соответствии с концепцией модернизации отечественного образования, – обеспечение высокого качества на основе сохранения фундаментальности образования и соответствия настоящим и будущим потребностям личности, общества и государства. Качество образования – это степень соответствия деятельности образовательных организаций, установленным потребностям, требованиям, целям, стандартам и нормам 45]. Качество образования является также основным механизмом развития современной науки и культуры и одним из главных составляющих качества человека [46]. Таким образом, качество в образовании – это модель, система, организация и процедуры, которые гарантируют, что обучающиеся получат комплексное личное и общественное развитие, дающее им возможность удовлетворять свои потребности и позволяющее им внести вклад в прогресс и улучшение общества [41].

Согласно Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ приоритетными задачами в сфере образования являются [47]:

• обеспечить качество образовательных услуг и эффективность управления образовательными организациями;

• создать структуры образовательной системы, соответствующие требованиям инновационного развития экономики;

• создать современную систему непрерывного образования;

• обеспечить доступность качественного образования.

Одной из особенностей образования является сложная структура потребления. Потребителями образовательного процесса являются студенты, их семьи, предприятия-работодатели, общество и государство в целом. Все эти группы потребителей будут использовать (эффективно или нет) потенциал выпускников образовательной системы [36]. В связи с этим в материалах 2002 г. Минобразования России качество образования рассматривается в двух аспектах: как качество результата образовательного процесса: соответствия уровня знаний студентов и выпускников требованиям стандартов, и с точки зрения характеристики системы обеспечения этого качества: содержания образования; уровня подготовки абитуриентов;

преподавательских кадров; используемых образовательных технологий;

материально-технического и информационно-методического обеспечения;

научной деятельности. Таким образом, качество образования раскрывается через качество научно-педагогических кадров, качество преподавания, качество образовательных программ, качество студентов, обучающихся, абитуриентов, качество управления образованием, качество материальнотехнической базы и информационно-образовательной среды и качество научных исследований.

В Концепции Общероссийской системы оценки качества образования 2007 года т качество образования рассматривается как характеристика системы образования, отражающая степень соответствия достигаемых образовательных результатов и условий обеспечения образовательного процесса нормативным требованиям, социальным и личностным ожиданиям.

Следуя этому определению, образовательная организация характеризуется достижениями обучающихся, образовательными программами и условиями реализации образовательного процесса.

Из данных определений следует: образовательные организации играют важную роль в образовании, а система образования является сферой услуг, удовлетворяющей образовательные потребности населения. Система образования присутствует на рынке образовательных услуг, обеспечивая удовлетворение потребностей граждан в образовании и воспитании, и на рынке труда, обеспечивая удовлетворение потребностей работодателей и специалистов; интеллектуальных товаров, обеспечивая удовлетворение потребителей в новых знаниях, технологиях, наукоемкой продукции [48].

В нашей стране образование считается одной из крупнейших социальноэкономических отраслей. Сеть российских учебных заведений объединяет около 160 тысяч образовательных организаций, в которых трудятся около миллионов работников, а в процесс обучения и воспитания вовлечено более 50 миллионов человек, что соответствует одной трети населения страны [49].

По организационно-правовым формам Российские образовательные организации могут быть муниципальными, государственными и негосударственными [40, 50 - 52]. В России установлены следующие виды высших учебных заведений (далее – вузов): университет, академия, институт [40]. По статистике в 2009 г. в России было 3591 образовательное учреждение высшего профессионального образования, из них государственных вузов, (755 головных и 1419 филиалов) и негосударственных вузов (674 головных и 743 филиала) [53].

В 2011 г. общее количество аккредитованных образовательных учреждений высшего профессионального образования уменьшилось почти негосударственных – 787.

следующее: более 50 тыс. студентов – 8 вузов (0,6 %), от 15 до 50 тыс.

студентов – 144 вуза (10,1 %), от 5 до 15 тыс. – 322 вуза (22,5 %), от 3 до тысяч студентов 139 вузов (9,7 %), от 1 до 3 тыс. – 256 вузов (17,9 %), менее 1 тыс. студентов – 560 (39,2 %) [54].

Усиление интереса и внимания к проблемам качества в системе высшего образования характерно не только для России, но и в целом для Европейского Союза. Начиная с 80-х годов прошлого века многие развитые страны, в числе которых Австралия, США, Великобритания, Голландия и другие, делают серьёзные попытки соотнести результаты функционирования образовательных систем с запросами общества - потребностями инвесторов, (государства, профессиональных сообществ и налогоплательщиков).

В конце прошлого века в образовательных организациях нашей страны, в основном, применялись классическая модель системы управления качеством вуза и модель, базирующаяся на отдельных механизмах контроля России осуществляется переход к комплексной оценке деятельности вузов, совмещающей процедуры лицензирования, аттестации и государственной аккредитации (Приказ Минобразования РФ от 12.11.99 N 864 «О комплексной оценке деятельности высшего учебного заведения»), основу которой составил утвержденный перечень показателей деятельности вузов.

Одним из этих показателей являлся показатель «Внутривузовская система контроля качества». В январе 2002 г. действующий на тот момент времени министр образования Филиппов В.М. на государственном уровне заявил о практической необходимости создания вузовских систем качества, которые должны быть одним из главных механизмом гарантий качества деятельности образовательной организации [55-59].

Всё это подтолкнуло вузы к работе по созданию внутренних систем качества. Эти системы качества были основаны на модели Премии Правительства РФ в области качества, экспресс-моделях МИСиС и ЛЭТИ для образовательных организаций, модели конкурса Рособрнадзора и Рособразования «Системы качества подготовки выпускников образовательных учреждений профессионального образования» (МИСиС), ИСО 9004:2000, экспресс-модели EFQM для высшего образования, разработанной консорциумом европейских вузов TRIS в 2003 г., модели EFQM для университетов, разработанной Шеффилд Халам Университетом, базовой модели совершенства EFQM [60- 64].

На Всероссийской научно-практической конференции «Менеджмент качества в образовании» (7-8 мая 2008 г., г. Санкт-Петербург) было отмечено, что, по данным Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки, около 30 % образовательных организаций отдают предпочтение системам качества, основанным на рекомендациях типовой модели системы качества, около 25 % - на требованиях стандарта ИСО 9000, около 15 % - на критериях конкурса «Внутривузовские системы обеспечения качества подготовки специалистов», около 5 % - на критериях модели EFQM и около 5 % - на критериях модели Премии Правительства РФ в области качества [53]. Более 500 образовательных организаций активно используют разработанную Санкт-Петербургским государственным электротехническим университетом модель «Совершенствования деятельности в области менеджмента качества».

Начиная с 2000 г. образовательные организации России включились в процесс разработки и внедрения систем качества в соответствии с международными требованиями стандарта ИСО 9001. На начало 2001 г. в мире было сертифицировано около 5 000 систем качества образовательных организаций, в том числе 600 из них по ИСО 9001 [65]. К концу 2007 г.

только международной ассоциацией по сертификации IQNet выдано уже более 7400 сертификатов на системы качества образовательных организаций 66. Из стран ближнего зарубежья наиболее активно работа в этом направлении ведётся в Белоруссии, Казахстане и Украине.

В России на конец 2009 г. уже около 400 российских образовательных организаций имели сертификаты соответствия систем качества требованиям ГОСТ Р ИСО 9001 [67]. Динамика данного процесса в последние годы представлена на рисунках 5-7 [7, 53, 68]. Доля сертификатов, полученных российскими образовательными организациями в различных системах сертификации следующая: 45 % - ГОСТ Р, 28 % - Русский Регистр, 14 % NQA, 10 % - MOODY International и 3 % - DQS [53].

Международные стандарты создаются в Технических комитетах Международной организации по стандартизации (ИСО) на основе лучших национальных стандартов и не являются обязательными нормативными документами. Они посвящены менеджменту качества. Основная концепция этих стандартов заключается в определении набора требований к системе менеджмента качества организации [69]. Наличие системы менеджмента качества в образовательных организациях, разработанных в соответствии с требованиями стандартов ИСО серии 9000, поможет обеспечить их конкурентоспособность на долгосрочную перспективу [70, 71].

Рис. 5- Динамика количества Рис. 6- Доля сертификатов выданных сертификатов на систему соответствия ИСО 9001 российских менеджмента качества по ИСО 9001 в образовательных организаций в Рис. 7- Динамика количества выданных сертификатов на систему менеджмента качества по ИСО 9001 в России в сфере образования [68].

Стандарты и директивы гарантий качества (ENQA) разработаны в 2005 г. [72]. В пояснениях к ним отмечается, что гарантия качества в высшем образовании не является только Европейской проблемой. Интерес к качеству и стандартам возрастает по всему миру, что отражает быстрое развитие высшего образования и рост как государственных, так и частных затрат на него. И если целью Европы является стремление достичь наиболее динамичной и, основанной на знаниях, экономики в мире (Лиссабонская Стратегия), европейское высшее образование должно продемонстрировать, что качество образовательных программ и сертификации учитывается всерьёз и методы гарантии и проявления этого качества находятся на должном уровне [72]. Стандарты и директивы созданы для применения в вузах и аккредитационных агентствах в Европе не зависимо от их структуры, функций, размеров и государственной системы. Цель данных стандартов и директив состоит в помощи и поддержке вузам в разработке собственных систем гарантии качества и агентствам, производящим внешнюю оценку. В этом они схожи со стандартами ИСО серии 9000, но отличаются от них отраслевой направленностью. Известно, что в настоящее время почти половина европейских вузов строит свои системы качества, ориентируясь именно на стандарты и директивы ENQA.

использования их в качестве модели самооценки вузов и гармонизации разрабатываемых систем качества в соответствиями требованиями Европейского сообщества.

В течение 2006-2007 гг. в России была создана типовая модель системы качества образовательного учреждения – упорядоченная совокупность рекомендаций, которые могут применяться для общего руководства образовательным учреждением с целью гарантии качества и его улучшения в высшем образовании [69]. В её основу были заложены стандарты и директивы ENQA, требования государственный органов по лицензированию, аттестации и государственной аккредитации образовательных учреждений, требования и рекомендации стандартов ИСО серии 9000 и модель «Совершенствования деятельности вузов» («ЛЭТИ»). В эти годы Министерство образования и науки РФ рекомендовало образовательным организациям разрабатывать свои системы качества на основе именно типовой модели системы качества образовательного учреждения [73].

Хорошо структурированная система качества является надёжным средством руководства в деле оптимизации и управления качеством с точки зрения выгод, затрат и рисков [74].

Развитие рынка образовательных услуг резко усилило конкуренцию между образовательными организациями, что, в свою очередь, вызвало потребность в эффективном управлении и использовании их материальнотехнических, трудовых и финансовых ресурсов, а также необходимость внедрения современных систем менеджмента. Но, несмотря на то, что в последние пятилетие образовательные организации России активно включились в работу по созданию, внедрению и сертификации систем качества, ряд из них не смогли добиться улучшения своей деятельности (показателей результативности и эффективности). Существует ряд причин, препятствующих достижению высоких результатов за счёт создания системы качества.

Во-первых, не всегда верные установки руководителей образовательных организаций. Так, принимая управленческие решения касающиеся мероприятий по созданию и внедрению системы качества, они преследуют цель не создания результативной и эффективно функционирующей системы, а получение сертификата. Это подтверждает статистика - из общего числа сертифицированных систем менеджмента качества отечественных организаций не более 20 % действительно функционируют и приносят результат.

внедряющих системы качества, главным является достижение соответствия документов обязательным требованиям стандартов, а не эффективный, качественный менеджмент.

В-третьих, часто недостаточная систематизация информационных потоков внутри образовательной организации не позволяет рассматривать существующая система формирования информации, её представления и анализа затрудняет оперативный анализ результативности и эффективности.

В-четвёртых, на сегодняшний день нет единой методики применения статистических методов для оценки результативности и эффективности деятельности образовательной организации. Сложность этой оценки состоит в том, что современная государственная образовательная организация представляет собой одновременно бюджетную организацию и участника рыночных отношений. Поэтому и возникает необходимость использования широкого спектра статистических методов для оценки результативности и эффективности отдельных процессов и всей деятельности образовательной организации в целом. Применение статистических методов позволит выявить проблемы, снизить потери, снизить изменчивость процесса, избавиться от субъективности при принятии решений и достичь намеченной цели [75].

В-пятых, отсутствие на рынке дополнительного профессионального образования программ повышения квалификации, разработанных для специалистов образовательных организаций по статистическому управлению процессами и статистическому обеспечению качества.

Наши исследования показали, что статистические методы контроля и управления качеством позволяют организациям принимать решения на основе анализа данных, информации и фактов, полностью избавиться от субъективности при принятии решений и повысить их эффективность. Таким образом, применяя на практике статистические методы, любая организация сможет в полной мере реализовать седьмой принцип менеджмента качества Принятие решений на основе фактов». Применение данного принципа позволяет:

- проводить сбор данных, информации и измерения, относящихся к поставленной цели;

- обеспечить точность и надёжность данных и информации;

результативных методов;

- использовать результаты анализа для принятия и выполнения управленческих решений.

А также даёт следующие преимущества:

- при планировании: более реальные и достижимые планы;

- при определении целей и задач: более обоснованный их выбор на основе достоверных данных и информации;

- при оперативном управлении: достоверные данные и информация позволяют эффективнее управлять процессом улучшения и предотвратить будущие несоответствия;

- при управлении человеческими ресурсами: возможность провести анализ предложений и замечаний работников, коллективов, рабочих групп, и использовать результаты этого анализа для формирования политики в области управления персоналом [39].

Также наши исследования показали, что статистические методы, достаточно эффективно используются для решения конкретных вопросов, связанных с менеджментом качества на промышленных предприятиях. Но настолько ли хорошо обстоят дела с использованием статистических методов и в образовательных учреждениях?

Нами был проведен анализ применения статистических методов в управлении качеством процессов государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования. В качестве исходной информации использовался опрос сотрудников образовательных организаций методом анкетирования. На первом этапе мы рассчитали размер представительной выборки (формула 1):

где N – общее количество государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования;

p – вероятная доля государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования применяющих статистические методы. Примем её за 95 %;

q – доля государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования не использующих статистические методы.

Примем её за 5 %;

u – коэффициент, зависящий от принятой вероятности;

При p = 0,954 (достаточном для практики), u=2.

– допускаемая ошибка. Нами принята =5 % = 0,05.

Подставляя в формулу 1 исходные данные мы рассчитали необходимый размер выборки (формула 2):

Методом анкетирования нами было опрошено 73 образовательных учреждений высшего профессионального образования. Анкета содержала вопросов (Приложение А). Результаты исследования показали, что из числа опрошенных 87,7 % (64 вуза) используют статистические методы для анализа данных, улучшения своей деятельности и процессов, при этом более половины из них (56,3 %) используют статистические методы в управлении качеством пять и более лет (рисунки 8 и 9).

Рис. 8 – Использование статистических методов образовательными Рис. 9 – Период времени использования статистических методов В тоже время анализ анкет показал, что в большей степени образовательные организации применяют лишь простейшие графоаналитические методы, такие как, графики, диаграммы, гистограммы, контрольные листки (70 %). И лишь в немногих из них обращаются к диаграммам Парето (12 %), Исикава (6 %) и разброса (12 %). Контрольные карты, структурирование функций качества, FMEA в вузах практически не используются (рисунки 10 и 11).

Более сложные статистические методы, такие как контрольные карты, структурирование функций качества, FMEA-анализ, образовательными организациями практически не применяются.

Рис. 10 – Частота применения статистических методов.

Рис. 11 - Применение образовательными организациями статистических методов для управления бизнес-процессами.

Таким образом, возможности использования статистических методов используются образовательными организациями не в полной мере, а результаты образовательной деятельности рассматриваются, как правило, без анализа статистических данных. Данные тенденции сложились, прежде всего, из-за того, что владельцы процессов и руководители структурных подразделений не осведомлены о многообразии методов управления качеством. Кроме этого отсутствуют чёткие методические рекомендации по внедрению и использованию статистических методов в образовательных организациях. Отсутствие методологии внедрения статистических методов и методик их применения в управлении качеством образовательных услуг, недостаточность обучения и отсутствие специальной литературы с лучшими практическими примерами не позволяет в полной мере осуществлять статистический контроль и регулирование процессов при управлении качеством образовательных услуг и обеспечивать систематический подход к оптимизации процессов.

Более активное использование статистических методов контроля в управлении качеством образовательных услуг позволит принимать решения на основе анализа данных и информации, полностью избавиться от субъективности при принятии решений, повысить их эффективность.

Глава 2 Методические подходы и рекомендации к управлению качеством образовательных услуг на основе статистических методов контроля 2.1 Методические подходы к применению статистических методов контроля Образовательные процессы сложно поддаются формализации с точки зрения качества. Ответить на вопросы что такое качество работы преподавателя, качество учебной программы, качество воспитательной деятельности не просто. Но, не ответив на эти вопросы, невозможно говорить и о качестве образовательной услуги. Проблема формализации усиливается разнообразием образовательных организаций и их спецификой. Тем не менее, необходимо искать общие методологические подходы, с помощью которых любая образовательная организация может определить качество, приемлемое для всех заинтересованных в её образовательной и научной деятельности сторон. Такая методология формализации качества является частью процессного подхода, как одного из основных способов гарантии качества в образовании [76].

Процессная модель (модель, основанная на процессном подходе), лежит и в основе систем качества образовательных организаций, соответствующих требованиями стандартов ИСО серии 9000. Поэтому их деятельность представлена в виде сети взаимоувязанных процессов [39]. Сеть процессов организации – это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих процессов организации, включающих в себя все основные работы, выполняемые в подразделениях организации [73, 77]. В соответствии с процессным подходом в системах качества образовательных учреждений высшего профессионального образования выделяют бизнеспроцессы и обеспечивающие процессы, представленные в таблице 3.

Таблица 3 – Типовой реестр процессов и видов деятельности системы качества вуза № п/п Наименование процессов и видов деятельности Деятельность руководства в системе качества образовательного учреждения Разработка стратегии, политики и целей в области качества 1. Планирование и развитие системы качества образовательного учреждения 1. Распределение ответственности и полномочий 1. Подготовка к лицензированию, аттестации и аккредитации 1. Анализ системы качества образовательного учреждения со стороны руководства 1. Информирование общества 1. Финансирование системы качества образовательного учреждения 1. Основные процессы системы качества образовательного учреждения 2. Проектирование и разработка образовательных программ 2. Довузовская подготовка 2. 2. Реализация основных образовательных программ 2. Воспитательная и внеучебная работа с обучаемыми 2. Проектирование программ дополнительного образования 2. Реализация программ дополнительного образования 2. Подготовка кадров высшей квалификации 2. Научные исследования и разработки 2. Инновационная деятельность 2. Международная деятельность 2. Обеспечивающие процессы системы качества образовательного учреждения Управление персоналом 3. Управление ресурсами системы качества образовательного учреждения 3. (управление инфраструктурой, образовательной и производственной средой) Редакционно-издательская деятельность 3. Библиотечное и информационное обслуживание 3. Управление информационной средой 3. Управление закупками 3. Обеспечение безопасности жизнедеятельности (БЖД) 3. Социальная поддержка студентов и сотрудников образовательного учреждения 3. Измерения, анализ и улучшение в рамках основных и обеспечивающих процессов Мониторинг, измерение и анализ процессов 4. Управления несоответствиями 4. Улучшение процессов 4. Процессный подход включает следующие базовые положения:

- характеристики качества процессов определены на основании требований их потребителей;

- каждая характеристика качества имеет операциональное определение, позволяющее однозначно определить шкалу характеристики и метод её измерения;

однозначный вывод о её соответствии/несоответствии установленным на основании требований потребителя критериям [76].

Таким образом, применение тех или иных статистических методов контроля определяется, прежде всего, тем, к какой статистической шкале относится полученный материал. Зная особенности каждой шкалы, можно установить, к какой из шкал следует отнести подлежащие статистической обработке данные.

С. Стивене [78 - 80] предложил классификацию из четырёх типов статистических шкал: наименований (номинативной), порядка, интервалов (разностей) и отношений.

Шкала наименований – это шкала, которая отличает изучаемые объекты по их качеству. Расположение объектов возможно в любой последовательности в зависимости от целей исследования, но в любом случае – это способ распределения объектов по классификационным соотношениями эквивалентности и сходства в определенных качественных проявлениях свойств. Простейший пример шкалы наименований - это дихотомическая шкала. По дихотомической шкале наименований можно измерить альтернативные признаки, которые принимают только два значения (при этом исследователь заинтересован в только одном из них).

Если признак принимает интересующее значение, значит признак «проявился», и признак «не проявился», если он принимает обратное значение. Другой вариант номинативной шкалы - это классификация из трёх и более значений, например: «выбор кандидатуры студента А, Б или В».

Осуществив классификацию по значениям, можно перейти от наименований к числам, подсчитав количество наблюдений в каждом из значений.

Например: «Признак «опоздал на лекцию» проявился у 2 испытуемых из 25». Исходя из вышесказанного, номинативная шкала позволит подсчитать частоты появления различных «наименований», или значений какого либо признака, и затем работать с этими частотами с помощью любых математических методов. Единица измерения, которую при этом используют - количество наблюдений, или частота. Эти данные возможно обработать с помощью метода 2 (критерий Пирсона), биномиального критерия и статистические операции при обработке результатов в этих шкалах [81].

Шкалы порядка – это такие шкалы, которые описывают свойства. В них имеют смысл не только соотношения эквивалентности, но и порядка по возрастанию или убыванию количественного проявления свойства. Пример шкалы порядка это шкала баллов землетрясений, шкала чисел твёрдости тел, шкала баллов ветра и др. [81]. В порядковой шкале рассматриваются объекты, принадлежащие к одному или нескольким классам, но имеющие отличия при сравнении одного с другим по принципу «больше – меньше».

Классификационные значения образуют последовательность от самого малого значения к самому большому значению или наоборот. В шкале порядка должны присутствовать не менее трёх классов, например «аспирант аттестован – аспирант аттестован с замечаниями - аспирант не аттестован». В шкале порядка расстояние между классами неизвестно, а известно, что они имеют последовательность. Например, классы «аспирант аттестован» и «аспирант аттестован с замечаниями» находятся ближе друг к другу, чем класс «аспирант аттестован с замечаниями» к классу «аспирант не аттестован». От классов можно перейти к числам. Например, если низший класс получает ранг 1, средний - ранг 2, а высший - ранг 3. Чем больше классов присутствует в шкале, тем больше различных возможностей для математического анализа полученных данных и проверки статистических гипотез [76]. Если требуется распределить по рангу личностные качества образовательный процесс, или десяти претендентов на вакантную должность по профессиональным способностям, то в этих случаях осуществляется принудительное ранжирование, при осуществлении которого, количество рангов соответствует количеству ранжируемых субъектов или объектов. В обоих случаях получаются ряды значений, измеренные по порядковой шкале, независимо от того, приписывается ли объекту один из трёх и более рангов или осуществляется принудительное ранжирование.

Недостатком этой шкалы может являться то, что если количество классов недостаточно, а распределяемых объектов много, то некоторые объекты получат одинаковые ранги и попадут в один класс, несмотря на сильные отличия. С другой стороны, принудительное образование последовательности из многих объектов, может искусственно увеличивать отличия между ними.

Шкалы разностей или шкалы интервалов характеризуются тем, что для них имеют смысл не только соотношения порядка и эквивалентности, но и количественными проявлениями. Данная шкала, классифицирует по принципу «меньше на определённое количество единиц - больше на определённое количество единиц». Любое возможное значение признака находится от другого значения признака на одинаковом расстоянии. Пример данной шкалы - шкала временных интервалов. К шкале разностей относятся такие материалы, где даны количественные оценки изучаемого объекта в определённых единицах. Поэтому материалы, соответствующие шкале разностей, имеют единицу измерения [81, 82].

Шкалы отношений – это такие шкалы, к которым можно применить соотношения эквивалентности и порядка (операции вычитания и умножения - шкалы отношений 1-го рода - пропорциональные шкалы) и суммирования (шкалы отношений 2-го рода - аддитивные шкалы). В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны друг другу: 4 так относится к 8, как 8 к 16. Для работы с такими отношениями необходима абсолютная точка, от которой ведётся отсчёт. Поэтому в шкалах отношений температуры по шкале Кельвина с абсолютным нулём температур.

Существуют также абсолютные шкалы, в которых однозначно определены относительных величин [78 - 88].

Особенности реализации шкал систематизированы в Рекомендациях Государственной системы обеспечения единства измерений МИ 2365- «Шкалы измерений. Основные положения. Термины и определения» [81].

Шкалы подразделяют на две группы: количественные и качественные.

природе шкал. Например, нельзя утверждать, что оценка знаний 2 настолько же хуже оценки 4, насколько 3 хуже оценки 5. Но, для тел разной массы качественные, а шкалы отношений - количественные.

Проанализировав данные, получаемые в результате функционирования бизнес-процессов образовательной организации мы определили шкалы, статистических методов контроля (таблица 4).

По результатам этого анализа сделан вывод: контрольные карты, сравнение средних, сравнение дисперсий), экономико-математические образовательной услуги.

Таблица 4 – Шкалы для статистической обработки данных Основные процессы образовательной организации статистических методов на промышленных предприятиях [89] и в российских образовательных организациях [90, 91], а также проведён их сравнительный анализ. В результате разработаны рекомендации, по выбору образовательных услуг с учётом процессного подхода (таблица 5).

А также сделан вывод, что в настоящее время для управления применяются не эффективно. Предложено образовательным организациям применять статистические методы и как отдельные инструменты контроля, и как целостную систему.

Таблица 5 - Применение статистических методов для управления процессами на промышленных предприятиях и в Применяемые статистические методы для управления Рекомендуемые статистические методы для управления качеством Маркетинг: поиск и изучение рынка Маркетинг: исследования рынка труда, а также рынка научных и Задачи, решаемые в СМК Статистические методы Задачи, решаемые в СМК Статистические методы Изучение и оценка рыночного Методы анализа Проведение внешних экспертных Метод экспертных оценок (рейтинг спроса, и перспектива его статистических оценок содержания и перспективности ООП по направлениям);

(дисперсионный анализ, программ(ООП) с учётом требований совокупностей, экономикофакторный анализ, рынка труда, тенденций развития математические методы (оценка кластерный анализ, науки, техники, производства и услуг. количества специалистов, необходимых экономико-математические конкурентоспособности ООП с учётом индексы конкурентоспособности Анализ пожеланий Экономико- Анализ пожеланий потребителей в Экономико-математические методы потребителей в отношении математические методы отношении качества подготовки (QFD или СФК) и др.

качества и цены продукции (QFD или СФК) и др. специалистов и цены услуги Прогнозирование цены, Экономико- Прогнозирование цены, количества Экономико-математические методы, объёма выпуска, математические методы выпуска специалистов, потенциальной бенчмаркинг потенциальной доли рынка, (теория массового доли рынка, анализ конкурентов продолжительности жизни линейное и нелинейное Продолжение таблицы Нормирование требований к Графические методы (диаграмма Исикавы, Оценка соответствия Метод экспертных оценок, качеству продукции. диаграмма Парето, гистограмма и др.); методы содержания, целей и задач графические методы Определение технических требований в области Оптимизация значений показателя качества Оценка технического уровня Испытания опытных Графо-аналитические методы (гистограмма, Подготовка и успешное Метод экспертных оценок, образцов или опытных стратификация), методы анализа прохождение процедуры методы анализа партий новой продукции статистических совокупностей (методы аккредитации. статистических Продолжение таблицы Проектирование плана Экономико-математические Эффективное планирование приёма на гос. Экономико-математические предприятий программирование, теория возмещением затрат (ПВЗ).

качественными массового обслуживания) материальными и техническими ресурсами Оценка системы Экономико-математические Анализ: сведений о подаче заявлений; итогов Графические методы качества предприятия методы (теория массовогоцелевого приёма; среднего балла ЕГЭ; (столбиковая диаграмма, поставщика и его обслуживания, системный результатов поступления победителей и призёров линейный график);

Уменьшение затрат для Экономико-математические Оценка профориентационной работы. Анализ Графические методы, диаграмма материального методы (систематический географии абитуриентов. Анализ динамики «Паутина», столбиковые обеспечение качества анализ, теория массового зачисления на 1-ый курс.. диаграммы, корреляционный Своевременное Экономико-математические Оценка эффективности форм информирования Графические методы, диаграмма материальных и анализ, методы Тагути,) Анализ сведений по численности и отчислению диаграммы, корреляционный Отладка точности и стабильности Методы статистического оценивания точности и стабильности технологических - технологических процессов процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты) Продолжение таблицы Обеспечение Методы Оценка знаний и навыков Метод экспертных оценок (различные средние оценки за стабильности статистического студентов текущим, зачёты, экзамены, защиты практик, защиты курсовых работ, качества регулирования промежуточным и итоговым государственный экзамен, защиты ВКР, результаты продукции при технологических контролем. самообследования и тестирование при проверке остаточных производстве процессов (точностные Контроль соответствия качества знаний по дисциплинам, учебным группам).

Продолжение таблицы инструмента и Обеспечение Методы статистической Оценка ООП и дисциплин Метод экспертных оценок, графические методы точности и оценки точности и ста- заинтересованными сторонами. (число укрупнённых групп специальностей; спектр Оценка организации воспитательной Метод экспертных оценок. Метод анкетирования Продолжение таблицы Устойчивый рост соискателей учёной Графо-аналитические методы (графики, диаграммы); методы анализа - степени кандидата и доктора наук. статистических совокупностей (дисперсионный, регрессивный, Эффективная работа диссертационных корреляционный анализ); метод измерения – непосредственный подсчёт и Метод экспертных оценок; графоаналитические методы (графики, - диаграммы, гистограммы); методы анализа статистических организациями научно-исследовательской Расширение и углубление международного Графо-аналитические методы (гистограмма, графики, диаграммы); метод - сотрудничества. измерения – непосредственный подсчёт и расчёт процентных отношений Академическая мобильность студентов и (количество аккредитованных международных программ; процент профессорско-преподавательского состава. студентов обучающихся по международному обмену; число Продолжение таблицы Соблюдение метрологических правил Графо-аналитические методы и требований при подготовке, (гистограмма, диаграмма разброса);

выполнении и обработке результатов методы анализа статистических Анализ качества продукции. статистических гипотез, сравнение Выявление и устранение готовой Методы статистического Оценка знаний и Метод экспертных оценок (различные продукции, качество которой не приёмочного контроля навыков студентов средние оценки за зачёты, экзамены, Определение проблем в области Графо-аналитические методы Определение проблем Графо-аналитические методы Разработка и документирование Экономико-математические методы Разработка и Графо-аналитические методы процедур, корректирующих (методы Тагути, СФК, теория игр, документирование воздействие по функциям системы динамическое программирование) корректирующих Окончание таблицы Обеспечение качества транспортировки продукции Экономико-математические методы (линейное Анализ затрат потребителей при использовании продукции Экономико-математические методы (метод Тагути, Организация своевременной поставки запасных частей Организация своевременной поставки запасных частей Изучение возможности использования продукции Экономико-математические методы (график временного ряда и - несоответствующего качества или по истечении срока службы функционально-стоимостной анализ, СФК др.); методы анализа 2.2 Практические рекомендации по применению статистических методов контроля для управления качеством Таким образом, наши исследования показали, что для управления качеством образовательных услуг статистические методы могут применяться гораздо эффективнее, чем они используются в настоящее время (таблица 5).

Рекомендации по их прикладному применению как отдельных инструментов анализа и контроля мы продемонстрируем на примере бизнес-процесса «Приём студентов» и как целостной системы – на примере бизнес-процесса «Реализация основных образовательных программ». Эти процессы были выбраны не образовательной организации одновременно и ключевыми и критическими т.е.:

- оказывают наибольшее (решающее) воздействие на достижение главных целей образовательной организации;

- ненадлежащая организация или несоблюдение требований к их выполнению, может представлять фактическую или потенциальную опасность для обеспечения качества образовательной услуги и для эффективности деятельности образовательной организации в целом.

управления качеством процесса «Приём студентов».

Деятельность по отбору абитуриентов и зачислению студентов на образовательные программы высшего профессионального образования образовательными организациями осуществляется в рамках процесса «Приём студентов» [92].

Ситуация с порядком приёма в высшие учебные заведения в последние годы стала не стабильной. Постоянно меняющиеся правила приёма, их непредсказуемость, опубликование дополнений к правилам уже в процессе набора и даже при зачислении – вот те реалии, в которых приходится работать образовательным организациям в течение последних лет. Кроме того добавилась и жёсткая конкуренция между вузами - конкуренции за абитуриента и конкурентная борьба. При этом демографическая ситуация во всех регионах России продолжает оставаться крайне неблагоприятной (рисунок 12).

Численность выпускников 11-х классов в Красноярском крае (столбцы) и Российской Федерации (кривая) (по данным Министерства образования и науки) Дополнительные сложности придавала и реорганизация в 2010 г.

Федерального агентства по образованию, и передача его функций Министерству образования и науки РФ. Это осложнило работу приёмных комиссий вузов по согласованию и корректировке плановых цифр приёма, привело к изменению форм статистической отчётности и увеличению их количества по промежуточным и итоговым результатам зачисления.

Нами был проанализирован процесс приёма студентов, определены его границы, входы, выходы, требования потребителей, этапы, ответственные.

На следующем этапе нашей работы мы проанализировали отчёт ответственного секретаря приёмной комиссии одного из университетов использования методов и способов сбора, обработки и анализа данных по результатам деятельности различных структурных подразделений в рамках процесса «Приём студентов».

Анализ отчёта приёмной комиссии показал, что статистические методы в этом процессе применяются, в основном, только для представления данных (таблица 6). Из всего спектра статистических методов используются только графические методы.

Таблица 6 - Статистические методы, используемые в процессе «Приём студентов»

Демографическая ситуация в Красноярском крае. Столбиковая диаграмма. Тренд План гос.бюджетного приёма (на текущий и Столбиковая диаграмма предыдущий год) Итоги зачисления в 5–ти вузах Красноярска за Столбиковая диаграмма последние 4 года План приёма на бюджетные места и места с ПВЗ (в Таблица сравнении с предыдущим годом) План госбюджетного приема на очную и заочную Столбиковая диаграмма форму обучения (на текущий и предыдущий год) План приёма с ПВЗ на очную и заочную формы Столбиковая диаграмма обучения (на текущий и предыдущий год).

Результаты зачисления на заочную форму обучения Ленточная диаграмма. Таблица (за последние 4 года.) Профориентационная работа (кол-во районов, Таблица площадок, городов и расходы) Эффективность форм информирования Результаты анализа анкет (%) абитуриентов (за последние 4 года) Сведения о подаче заявлений (план, подано Таблица.

заявлений, конкурс по заявлениям) в сравнении с Столбиковая диаграмма предыдущим годом Итоги целевого приёма по очной и заочной формам Ленточная диаграмма обучения (за последние 4 года) (план (заявки)/ факт) Количество участников ЕГЭ на базе вуза в текущем Столбиковая диаграмма году в сравнении с предыдущим Средний балл ЕГЭ по очной форме обучения по Столбиковая диаграмма Линейный факультетам (ГБ и ПВЗ) (текущий и предыдущий график год).

Рейтинг профильных вузов и специальностей, на Столбиковая диаграмма основе среднего балла ЕГЭ, зачисленных на очное обучение (бюджетные места) Рейтинг укрупнённых групп специальностей Столбиковые диаграммы Сведения по численности и отсеву студентов Таблица Результаты поступления победителей и призеров Столбиковая диаграмма олимпиад в сравнении с предыдущим годом Динамика зачисления на первый курс. на очную Таблица форму обучения на госбюджет Статистика приема на очную и заочную формы Таблица обучения на ГБ и с ПВЗ В то же время, как показали наши исследования (таблица 5), для оценки качества процесса «Приём студентов» в образовательной организации основными кроме графических методов являются метод экспертных оценок, экономико-математические методы, диаграмма «Паутина» и корреляционный анализ. В этой связи мы предлагаем образовательным организациям для процесса «Приём студентов»

использовать статистические методы не только для представления данных, но и для анализа, оценки качества процесса и поиска путей его улучшения (таблица 7) Таблица 7 -Рекомендации по применение статистических методов как отдельных инструментов анализа и контроля в процессе «Приём студентов»

Диаграмма паутина, корреляционный Анализ профориентационной работы Корреляционный анализ Оценка качества набора абитуриентов обнаружить степень влияния взаимосвязанных переменных, определить зависимость между различными факторами и провести мероприятия по улучшению основанные на фактах, а не на догадках и интуиции руководителей.

Для того чтобы показать, как использовать предлагаемые нами статистические методы, мы провели анкетирование студентов первых курсов исследуемого университета. Из 1057 розданных анкет вернулось на анализ 743.

удовлетворённости работой приёмной комиссии (рисунок 13) и о качестве официального сайта университета (рисунок 15).

Из диаграммы 13 видно, что около трети опрошенных абитуриентов (30 %) считают работу приёмной комиссии отличной, практически половина (49 %) - хорошей, удовлетворительную оценку дали 17 % респондентов и 4 % оценили работу как неудовлетворительную.

Рис. 13 – Удовлетворённость абитуриентов работой приёмной Таким образом, анализ анкет студентов первых курсов показал, что в работе приёмной комиссии есть недостатки и в этой связи необходимо проводить корректирующие действия. Анализ анкет также выявил высокую значимость официального сайта университета в профориентационной работе и процессе информированности потенциальных абитуриентов. Почти 80 % опрошенных первокурсников пользовались сайтом в период выбора вуза и своего поступления (рисунок 14).

Рис. 14- Статистика использования абитуриентами официального сайта университета при выборе вуза и поступлении (2010 г.).

Причём только 63 % студентов оценили качество сайта на «хорошо» и «отлично», около трети - «удовлетворительно» и 8 % поставили оценку – «плохо» (рисунок 15).

Рис. 15 - Качественная оценка сайта университета (анкеты первокурсников Для выявления конкурентоспособности сайта университета мы применили один из эффективных инструментов - бенчмаркинг. Для проведения анализа конкурентоспособности была разработана анкета, содержащая требования Министерства образования и науки РФ, стандартов ENQA и потребителей (студентов), с помощью которой проведено анкетирование двух тысяч студентов очной формы обучения с 1-го по 5-ый курс (Приложение Б). Оценка выставлялась по 4-х балльной шкале:

0 – информации нет;

1- информация есть, но плохого качества, или не в полном объёме;

2- информация представлена в полном объёме, но не очень хорошего качества;

3 – полная, актуальная информация, представленная в доступном виде хорошего качества.

В результате сравнение вузов-конкурентов построена диаграмма конкурентоспособности сайта одного из Красноярских вузов (рисунки 16-17).

Рис. 16 – Сравнение основных показателей качества сайта исследуемого университета с его основными конкурентами.

Рис. 17 – Сравнение основных показателей качества сайта исследуемого По результатам анкетирования были выявлены следующие слабые стороны официального сайта исследуемого университета:

На сайте отсутствует информация (или найти эту информацию очень трудно):

перечень и формы дополнительных вступительных испытаний творческой и профессиональной направленности;

перечень и формы вступительных испытаний для закончивших техникум;

общее количество мест для приёма на 1-ый курс по каждой специальности;

количество мест на 1-ый курс для бакалавриата;

количество бюджетных мест выделенных для магистратуры;

обучающихся на данный момент;

оn-line консультации.

2. На сайте имеются стилистические и грамматические ошибки.

Представленная на сайте информация не очень хорошего качества или представлена не в полном объёме:

перечень и формы вступительных испытаний для магистратуры и аттестационных испытаний;

формы проведения испытаний для льготных категорий граждан;

возможность сдачи документов в электронном виде;

правила подачи апелляций;

информация о наличии общежитий;

современный, красивый, оригинальный дизайн;

образцы документов и образцы их заполнения.

4. Пожелания студентов:

опубликование результатов модульно-рейтинговой технологии обучения на сайте, используя сохранение конфиденциальности, путём введения паролей;

преподавателей;

размещение на сайте расписание экзаменов и интернет - экзаменов;

увеличить электронные образовательные ресурсы;

поместить информацию о прохождении производственной практики;

опубликовать размер стипендии и перечень документов и достижений студентов, необходимых для дополнительных стипендий;

разместить список вакансий для студентов;

ввести рубрику «путешествие по вузу»;

регулярно публиковать планы мероприятий в вузе;

представлять фотоотчеты различных мероприятий.

существующий на данный момент сайт университета не отвечает современным требованиям потребителей - абитуриентов и студентов. По ряду критериев сайт уступает своим конкурентам - сайтам вузов Красноярска. Отсутствует интерактивность, что в свою очередь снижает заинтересованность в пользовании порталом и привлекательность для абитуриентов и студентов. Дизайн не соответствует характеру сайта, аудитория которого студенты, наиболее творческая группа людей, полная энергии и креатива. Всего 5 критериев из 34-х полностью удовлетворяют требованиям выдвинутым Министерством образования и науки РФ и потребителями. Необходима коренная реорганизация сайта с учётом информационного портала вуза.

На основе годовых отчётов работы приёмной комиссии за последние два года исследуемого университета, нами была проанализирована география абитуриентов с помощью столбиковой диаграммой (рисунок 18).

Северо Енисейский район Емельяновский район Большемуртинский район Балахтинский район Рис. 18 - География абитуриентов 2009-2010 гг. одного из Красноярских Так же была построена диаграмма «Паутина» для анализа географии абитуриентов по Красноярскому краю за последние четыре года (рисунок 19).

Из диаграммы мы видим, что количество абитуриентов из сёл края и города Красноярска в 2010 г. уменьшилось по сравнению с 2009 г., несмотря на общий рост абитуриентов. В то же время виден ощутимый рост абитуриентов из городов края (на 25 % по сравнению с предыдущим годом).

Это напрямую связано с профориентационной работой университета, проведенной в 2010 г. году в городах края. Как показал анализ, наиболее эффективно профориентационная работа проходила в городе Канске – 160 % прироста абитуриентов.

Рис. 19 - География абитуриентов Красноярского университета.

Кроме того нами был проведён анализ географии абитуриентов по регионам Российской Федерации и построена полосовая диаграмма, представленная на рисунке 20.

Приморский край республика Саха-Якутия республика Хакасия республика Бурятия республика Тыва Кемеровская обл.

На диаграмме виден рост притока абитуриентов из соседних регионов по сравнению с 2009 г. Наибольший рост показали Кемеровская область (количество абитуриентов увеличилось в трое), республика Хакасия (увеличение поступающих на 40 %). Статистические данные показали уменьшение абитуриентов из республики Саха-Якутия. Кроме этого, можно сделать вывод, что следует усилить профориентационную деятельность в Иркутской области.

На диаграмме, представленной на рисунке 21, показаны итоги зачисления в исследуемый университет в 2007-2010 гг. Несмотря на то, что количество абитуриентов в 2010 г. по сравнению с 2009 г. выросло на 6 %, количество зачисленных студентов уменьшилось на 15 %. В то же время количество выпускников по краю с 2007 г. снизилось на 26 %, а количество зачисленных студентов на первый курс по сравнению с 2007 г. снизилось только 14 %, т.е. доля зачисленных студентов увеличилась, несмотря на сложную демографическую ситуацию.

Рис. 21 - Итоги зачисления в исследуемом университете (2007-2010 гг.) Исходя из изложенной выше информации, можно сделать общий вывод, что профориентационная работа в исследуемом университете, проведённая в 2010 г. положительно повлияла на привлечение абитуриентов по сравнению с прошлым годом, однако количество зачисленных студентов снизилось.

Данные тенденции говорят о том, что вузы-конкуренты предоставили более выгодные условия по некоторым схожим специальностям и для оценки их преимуществ необходимо провести бенчмаркинг.