Автоматизированная система учета результатов интеллектуальной деятельности как инструмент комплексного учета результатов научной деятельности организации (на примере АСУ РИД ВОЛНЦ РАН)

Бесплатный доступ

В современных условиях вопрос оценки результативности деятельности ученых и научно-исследовательских учреждений является дискуссионным. В настоящее время в научной среде внимание акцентируется на использовании наукометрических методов при оценке результативности науки. Под основным результатом исследовательской деятельности подразумевается новое научное знание, содержание которого излагается преимущественно в опубликованных научных трудах. В связи с этим задачи корректного сбора, обработки информации о публикациях и их подсчета становятся актуальными для всех научно-исследовательских учреждений. В решении этих задач может использоваться автоматизированная система учета результатов интеллектуальной деятельности, внедрение которой позволит аккумулировать показатели результативности сотрудников, осуществлять их мониторинг и комплексный учет. В данной статье рассматривается вопрос автоматизации процесса учета результатов интеллектуальной деятельности исследователей и научных организаций, изучаются преимущества автоматизированного метода в сравнении с альтернативными способами сбора и обработки данных. Автором представлены примеры автоматизированных систем учета показателей результативности научно-исследовательской деятельности, функционирующих в Российской Федерации и за рубежом. На примере автоматизированной системы учета результатов интеллектуальной деятельности Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Вологодский научный центр Российской академии наук», действующей в учреждении в настоящее время, представлено описание текущих функциональных возможностей системы. По результатам проведенного анализа выявлены проблемные аспекты данных систем, с которыми сталкиваются пользователи. Обозначено, что с учетом поставленных перед научно-исследовательскими организациями задач необходимость в расширении и совершенствовании современных автоматизированных систем, собирающих показатели результативности учреждений и сотрудников, приобретает все большую значимость. Автором статьи предпринята попытка сформулировать основные направления и мероприятия по модернизации рассматриваемых систем, а также по улучшению качества их работы.

Еще

Автоматизированная система учета результатов интеллектуальной деятельности, асу рид, оценка результативности научной деятельности, публикационная активность, научно-исследовательские учреждения

Короткий адрес: https://sciup.org/147224399

IDR: 147224399   |   DOI: 10.15838/tdi.2019.4.49.7

Список литературы Автоматизированная система учета результатов интеллектуальной деятельности как инструмент комплексного учета результатов научной деятельности организации (на примере АСУ РИД ВОЛНЦ РАН)

  • Селиверстова О.Ф. Подходы к понятиям продуктивности, результативности и эффективности в сфере научных исследований и разработок // ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2015. Т. 8. № 4. С. 3-9.
  • Варшавский А. Проблемы науки и ее результативность // Вопросы экономики. 2011. № 1. С. 151-157.
  • Abramo G., D»Angelo C.A. How do you define and measure research productivity? Scientometrics, 2014, no. 101 (2), pp. 1129-1144. DOI: 10.1007/s1119201412698
  • Абрамо Дж. Библиометрическая оценка результативности научноисследовательской работы: к чему мы пришли? // Вопросы образования. 2017. № 1. С. 112-127.
  • Abramo G., D’Angelo C.A. Measuring Science: Irresistible Temptations, Easy Shortcuts and Dangerous Consequences. Current Science, 2007, vol. 93, no. 6, pp. 762-766.
  • Abramo G., Cicero T., D’Angelo C.A. Individual research performance: a proposal for comparing apples to oranges. Journal of Informetrics, 2013, no. 7 (2), pp. 528-539.
  • DOI: 10.1016/j.joi.2013.01.013
  • Hirsch J.E. An index to quantify an individual’s scientific research output. PNAS, 2015, vol. 102, no. 46, pp. 16569-16572.
  • DOI: 10.1073/pnas.0507655102
  • Sarli C.C., Carpenter C.R. An overview of measuring academic productivity and changing definitions of scientific impact. Missouri Medicine, 2014, vol. 111, no. 5, pp. 399-403.
  • Bornmann L. Measuring impact in research evaluations: a thorough discussion of methods for, effects of and problems with impact measurements. Higher Education, 2017, vol. 73, no. 5, pp. 775-787.
  • DOI: 10.1007/s107340169995x
  • Литвинова Л.И. Факторы научной продуктивности и проблемы ее оценки // Университетское управление: практика и анализ. 2018. Т. 22. № 1. С. 61-75.
  • Шарабчиев Ю. Продуктивность ученых: инструменты оценки // Наука и инновации. 2013. № 1 (119). С. 4-8.
  • Альперин Б.Л., Ведягин А.А., Зибарева И.В. SciAct - информационноаналитическая система Института катализа СО РАН для мониторинга и стимулирования научной деятельности // Тр. ГПНТБ СО РАН. 2015. № 9. С. 95-102.
  • Гаврилин Н.П. Автоматизированная система управления интеллектуальной собственностью // Оценка инвестиций. 2018. № 1 (9). С. 47-57.
  • Паринов С. Концепция виртуальной научной среды «Открытая Наука» // Научный сервис в сети Интернет: суперкомпьютерные центры и задачи: Тр. Междунар. суперкомп. конф., 20-25 сент. 2010 г. М.: Издво МГУ, 2010. С. 473-480. URL: http://agora.guru.ru/abrau2010/pdf/473.pdf (дата обращения 05.04.2019).
  • Столяров Р.А., Чугреев В.Л. Автоматизированная система учета результатов интеллектуальной деятельности в научной организации // Вопросы территориального развития. 2015. № 6 (26). С. 1-11.
  • Интеллектуальная система тематического исследования научнотехнической информации (ИСТИНА) / В.А. Васенин [и др.] // Информационное общество. 2013. № 1-2. С. 39-57.
  • Интеллектуальная система тематического исследования научнотехнической информации (ИСТИНА) / С.А. Афонин [и др.]; под ред. В.А. Садовничего. М.: Издво Московского университета, 2014. 262 с. URL: https://istina.msu.ru/media/publications/book/4cd/546/7375366/Istinabook. pdf (дата обращения 09.04.2019).
  • Jeffery K. G. The new technologies: can CRISs benefit? In: CRIS2004: 7th International Conference on Current Research Information Systems, Antwerp, May 13-15, 2004, pp. 77-87. Available at: http://dspacecris.eurocris.org/handle/11366/311 (accessed 08.04.2019).
  • Bailo D., Jeffery K.G. EPOS: a novel use of CERIF for data intensive science. In: CRIS2014: 12th International Conference on Current Research Information Systems, Rome, May 13-15, 2014, pp. 1-8. Available at: http://dspacecris.eurocris.org/handle/11366/185 (accessed 08.04.2019).
  • Schöpfel J., Prost H., Rebouillat V. Research Data in Current Research Information Systems. In: CRIS2016: 13th International Conference on Current Research Information Systems, Scotland, UK, June 9-11, 2016, pp. 1-21. Available at: https://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_01331537/document (accessed 08.04.2019).
  • De Castro P. The role of Current Research Information Systems (CRIS) in supporting Open Science implementation: the case of Strathclyde. ITlib. Informačné technológie a knižnice, spec. iss., 2018, pp. 21-30. Available at: https://dspacecris.eurocris.org/bitstream/11366/691/7/PDeCastro_Role_of_Current_Research_Information_Systems.pdf (accessed 08.04.2019).
  • Research information systems at universities and research institutions. Position paper. DINI AG Research Information Systems (AGFIS), vers. 1.0, 2015. 33 p. Available at: https://dini.de/fileadmin/docs/AG_ Positionspapier_engl_final.pdf (accessed 09.04.2019).
Еще
Статья научная