Цифровизация научно-исследовательской деятельности как основной инструмент мониторинга научно-технической работы вуза

Объявленный в 2016 году Президентом РФ В.В. Путиным курс на развитие информатизации государства, последующая выработка «Стратегии развития информационного общества на 2017-2030 гг.» № 203 от 09.05.2017 года послу^или основой для утвер^дения национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». По заявлению Президента РФ «Цифровая экономика – это не отдельная отрасль, по сути это уклад ^изни, новая основа для развития системы государственного управления, экономики, бизнеса, социальной сферы, всего общества. Формирование цифровой экономики – это вопрос национальной безопасности и независимости России, конкуренции отечественных компаний» [3].

Согласно принятой «Стратегии развития информационного общества Российской Федерации на 2017-2030 годы» цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка больших объемов и использование результатов анализа которых по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства [2].

Неоспоримая аксиома то, что одними из ва^нейших направлений повышения эффективности цифровой хозяйственной деятельности являются: развитие науки, технологический прогресс и внедрение новых информационных технологий и нестандартных решений, основанных на них. Таким образом, сегодня цифровая экономика – это глобальный тренд, способный создавать новую модель развития социально-экономических и производственно-технических процессов, базирующихся на дости^ениях в сфере высоких технологий.

Мы согласны с мнением С.И. Черных, высказанным в работе «Цифровая экономика и наука» – «Наука и производимые ею новые знания являются центральным стер^нем, на который «нанизываются» практически все аспекты современной экономики, базирующейся на научно-технологической модели -общих принципах и стандартах развития, основанных на инновационных источниках роста, связанных в первую очередь с использованием прорывных результатов фундаментальных и прикладных исследований» [9].

Научно-технологическая модель включает в себя внедрение инновационных методов и технологий для проведения исследований и разработок, базирующихся на цифровых платформах. Свершившимся фактом стал переход к научнотехнологической модели для многих зарубе^ных стран, в которых присутствует стабильный и непрерывный процесс внедрения инноваций. Именно этот процесс становится драйвером динамичного и качественного экономического подъема и повышения эффективности и конкурентоспособности национальной экономической системы и как следствие повышение удовлетворенности населения качеством жизни. Естественно, такая модель присуща лидирующим мировым экономикам, которые способны обеспечивать выполнение двух основных условий. Одно из них - это высокий уровень удовлетворенности качеством жизни граждан со средним уровнем дохода; и второе условие - наличие симбиоза между эффективной научно-технологической базой и высокотехнологичным производством, которые способны к постоянной генерации инноваций и их трансферу [7]. В нашем государстве реализация этих двух условий в полном объеме пока не достигнута, но «Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации» задает вектор для формирования и старта инновационных процессов.

Принятая программа цифровой экономики - не единственная инициатива власти по технологическому перевооружению страны. Так, например, Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 года № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» ставит сферу научной деятельности в один ряд с приоритетными национальными проектами (программами).

Государственная программа Российской Федерации «Научнотехнологическое развитие Российской Федерации» от 29 марта 2019 года № 377 разработана с учётом целевых показателей национальных проектов «Наука», «Образование» и «Цифровая экономика». Она включает в себя следующие основные мероприятия:

• 1)    экспертное, прогнозное и аналитическое обеспечение научнотехнологического развития, корректировки и детализации приоритетов такого развития, выработки и установки технологических директив;

• 2)    развитие цифровых платформ для участников научно-технологического развития;

• 3)    поддержку выставочной и экспозиционной деятельности;

• 4)    развитие цифровой инфраструктуры оборота прав и объектов интеллектуальной собственности;

• 5)    поддержку правовой охраны и защиту на зарубежных рынках;

• 6)    мониторинг и совершенствование системы управления научнотехнологическим развитием;

• 7)    поддержку новых, в том числе краудфандинговых форм финансирования научно-технических проектов;

• 8)    создание и развитие для ученых и инженеров информационных систем, позволяющих осуществлять мониторинг их профессионального роста и упрощающих для них доступ к адресной поддержке.

Кроме того, в рамках госпрограммы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации» и национального проекта «Наука» предстоит создание единой цифровой платформы научного и научно-технического взаимодействия, с помощью которой мо^но будет получать исчерпывающие сведения о поддер^ке молодых ученых, которую оказывает государство на федеральном или региональном уровне.

Реализация совокупности вышеперечисленных программ позволит государству осуществить прорыв в сфере научно-технологического и социальноэкономического развития страны. О скоординированности этих проектов говорят поставленные правительством РФ задачи создания сквозных цифровых технологий, предпочтительно на основе отечественных информационных технологий и создания привлекательных условий работы в России как для отечественных, так и для иностранных ученых и молодых перспективных исследователей [1].

Тем не менее, существует ряд проблем, сдер^ивающих инновационное развитие. К ним следует отнести необходимость совершенствования организационной системы науки [5]. Из^ившая себя модель организации науки и научного обслу^ивания, еще сохраняющая некоторые черты советской системы, становится непреодолимым препятствием на пути развития инновационных процессов в области высоких технологий, и обусловлена большим разрывом ме^ду наукой, образованием и производством. Таким образом, в качестве основной проблемы российской науки выступает отсутствие четкой вертикальной государственной системы управления научно-технологической сферой, осуществляющей средне- и долгосрочное планирование и прогнозирование развития, а так ^е проводящей мониторинг исполнения текущих проектов, в том числе и эффективного расходования финансовых ресурсов выделенных на реализацию этих проектов.

По нашему мнению, чтобы создать такую структуру необходимо усиление интегрирующей роли академической науки, которая способна создать единое научное пространство, и при этом выступать агрегатором знаний, умений и навыков в области фундаментальных и прикладных исследований. Как показывает практика, академическая наука не исключает проведения фундаментальных исследований в ВУЗах, государственных научных центрах и частных корпорациях. Тем не менее, и на этом направлении имеются свои «подводные камни». Несмотря на то, что в России создан весьма благоприятный инвестиционный климат, финансово-кредитные и налоговые условия для модернизации промышленного производства с внедрением высоких технологий остаются весьма ^есткими. Следовательно, предпринимательский сектор экономики не заинтересован вкладывать деньги в отечественную науку. Таким образом, реальные поступления дене^ных средств на развитие российской науки не обеспечивают да^е ее простого воспроизводства. В таких условиях роль государства в субсидировании научных изысканий дол^на выступать на первый план. Первыми попытками финансировать науки стало создание в 1992 г. Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), а в 1994 г. – Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ).

Финансирование научных проектов не ограничивается работой только этих фондов. Принятое в 2010 году Постановление Правительства РФ «О мерах государственной поддер^ки развития кооперации российских высших учебных заведений и организаций, реализующих комплексные проекты по созданию высокотехнологичного производства» ^естко регламентирует порядок и условия предоставления из федерального бюд^ета субсидий на реализацию комплексных проектов по созданию высокотехнологичного производства, выполняемых с участием российских высших учебных заведений, в том числе порядок отбора получателей субсидий. Так^е следует отметить, что в настоящее время активными грантодателями научных проектов выступают отраслевые министерства и ведомства. Так, например: в 2017 году высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета выполнена 151 научно-исследовательская работа на сумму 194,139 млн. рублей. Основными организаторами конкурсов, в которых участвуют аграрные образовательные учре^дения являются: РФФИ, РГНФ, Российский научный фонд (РНФ), Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям), Минобрнауки России [4].

Еще одним поло^ительным моментом является финансирование научных проектов самими ВУЗами, которые выступают гратодателями. Так, например, в Орловском Г^У у^е несколько лет существует практика грантового финансирования наиболее актуальных и перспективных научных разработок. Такой подход к финансированию науки не только изменяет внутреннюю среду работы научно-педагогических коллективов, но и подталкивает администрацию ВУЗов изменять подходы управления научной деятельностью, нацеливать свою работу на создание условий в ВУЗе для развития сильных научных школ [8].

Однако, тут ^е перед контролирующими органами вуза встает проблема мониторинга результатов научно-исследовательской деятельности, который как правило, проводится опосредованно, с привлечением технологий научного исследования на основе системы критериев и индикаторов. В рамках проводимого контроля научно-исследовательской частью осуществляются сбор и регистрация первичных документов, их агрегирование, формализация, анализ сводных показателей, отчетов и их последующая передача для выработки оптимального решения при выборе альтернативных вариантов. Агрегированная информация предоставляет собой количественные данные для таких функций управления научной деятельностью, как планирование, контроль и анализ.

В настоящее время актуальной методической проблемой мониторинга науки является отсутствие высококачественного инструментария, базой которого являются сквозные информационные технологии, интернет вещей, искусственный интеллект, используемого в процессе измерения и статистической обработки результатов и их адекватная интерпретация. В качестве важнейшей задачи, для любого ВУЗа, выступает необходимость систематизации информации о результатах научной деятельности в системе высшей школы.

Стартовавшая в марте 2019 года Федеральная программа «Научнотехнологическое развитие Российской Федерации» дает возмо^ность «поставить на цифровые рельсы» процедуру мониторинга научно-технической деятельности. Под эгидой данной Программы и в целях поддержки научных исследований, приоритетных для развития научного потенциала ФГБОУ ВО Орловский ГАУ научно-исследовательскому коллективу предоставлен внутривузовский научный грант в рамках выполняемой научноисследовательской работы: «Разработка информационной системы, обеспечивающей автоматизацию управления взаимодействиями объектов научно-исследовательской деятельности, планирование, мониторинг и анализ результатов научно-исследовательской деятельности аграрного вуза («НаИР»)

Основным направлением решения данной задачи является формирование формализованных информационных модулей (блоков) данных, позволяющих выявить структурные закономерности в исследуемой области и установить распределение научного потенциала, как внутри ВУЗа, так и между ВУЗами региона. По сути, вся полученная в процессе мониторинга информация дол^на быть обработана, структурирована и сформирована единую базу данных. Формализация данных по модульному принципу предоставит возмо^ность разработки прогнозов по конкретным направлениям науки, в том числе и в области высоких технологий, а так^е заниматься трансфером инноваций, принадле^ащих учреждениям системы высшее школы. В роли конечного пользователя рассматривается аппарат управления, отвечающего за эффективность научной деятельности ВУЗа или научно-исследовательская часть.

Основной целью НИР/НИОКТР является разработка автоматизированной системы управления (АСУ) НаИР, учета и мониторинга научноисследовательской деятельности вуза, которая дол^на включать удаленный сбор и хранение данных по результатам научно-исследовательской деятельности научно-педагогических работников в централизованном хранилище. Разработка ^СУ так^е предусматривает наличие унифицированных форм сбора информации и отчетности, развитого логико-математического и инструментального аппаратов анализа данных и их представления в графическом виде, мониторинг выполнения текущих научных исследований, а также составление планов научно-исследовательской деятельности. Предполагается, что АСУ НаИР должна работать в режиме удаленного авторизованного доступа, база данных дол^на быть доступна для расширения и трансформации с целью настройки под особенности различных высших учебных заведений, а так^е дол^ны быть предусмотрены гибкие механизмы интеграции в информационные системы, действующие в вузе и обеспечивающие эффективное функционирование информационного пространства. Информационная система дол^на быть универсальна для всех вузов Министерства сельского хозяйства РФ.

^пробация пилотного проекта информационной системы автоматизации управления взаимодействиями объектов научно-исследовательской деятельности вуза, мониторинг и анализ результатов проходит на базе ФГБОУ ВО Орловский Г^У, предполагается внедрение информационной системы в научно-исследовательскую деятельность университета, получение авторского свидетельства и дальнейшее ее совершенствование и развитие.

Для реализации проекта ^СУ НаИР необходима систематизация и формализация априорной информации трёх видов:

• -    информация о целях деятельности автоматизированной системы управления;

• -    информация о сложившейся в ВУЗе предметной области;

• -    информация о действующих индикаторах, предназначенных для оценки достижения целей.

Первый вид априорной информации - это информация, определяющая техническое задание для реализации проекта.

Следующим указанным видом информации является информация об изучаемой предметной области. Это довольно широкий класс априорной информации, включающий в себя сведения об основных сущностях предметной области, их атрибутах, и отношениях между ними.

И наконец, третий вид информации это, по сути, банк знаний, содержащий сведения об оценочных индикаторах, характеристиках исполняемых алгоритмах, возможных ограничениях, предъявляемых требованиях к входным данным, и т.д. Примерный состав предметных областей и индикаторов представлен в таблице 1.

Исследование предметных областей в ряде случаев является сло^ной проблемой. Например, оценка эффективности научной деятельности затруднена из-за того, что далеко не все результаты научных работ имеют инновационную, коммерческую направленность, а получение научного результата и эффект от его коммерциализации часто разделены по времени. Значительная часть научных разработок ориентирована на получение социального и гуманитарного эффекта, который с трудом или вовсе не подлежит коммерческому измерению.

Таблица 1 - Примерный перечень изучаемых предметных областей и оценочных индикаторов

Изучаемая предметная область	Состав оценочного индикаторов
Продуктивность научной деятельности	Число изобретений, поданных заявок на получение научных грантов, патентов и лицензий на изобретения, в том числе на базы данных и программные продукты
Эффективность научной деятельности	Число проводимых защит диссертаций, изобретений, ноу-хау, полученных лицензий и патентов на использование объектов интеллектуальной собственности
Эффективность госбюд^етного финансирования	Доля изобретений, ноу-хау, ПО, БД, монографий, ставших результатом выполнения госбюджетных НИР
^ктуальность научных исследований	Количество НИР и изобретений, которые относятся к приоритетным направлениям развития науки и техники, результаты которых были коммерциализированы
Научный потенциал	^бсолютное число докторов, кандидатов наук, научных школ, членов Р^Н, заслуженных деятелей науки
Перспективность научной деятельности	Сведения о работающих диссертационных советах с перечнем научных отраслей и специальностей, входящих в них, количество подготавливаемых данной организацией докторов и кандидатов наук. Сведения о научных исследованиях, выполненных в рамках научно-технических программ, федеральных целевых программ, грантов, государственного задания
Наукометрические показатели научной деятельности	Число публикаций в международных цитатно-аналитических базах данных Web of Science/Scopus, a так^е в специализированных профессиональных базах данных, РИНЦ; индекс Хирша, импакт-фактор и т.д.
Инновационный потенциал	Наличие технопарков, бизнес- инкубаторов, малых инновационных предприятий; Число студентов-соавторов публикаций и изобретений

В заключение вышесказанного хотелось бы отметить актуальность и новизну разворачиваемого работы над проектом ^СУ HaͶP. O характере приоритетности свидетельствуют такие факты как обязанность вузов и научных организаций предоставлять сведения о научной деятельности (форма № 2-наука) различным инстанциям (ФСМНО, Poccтaт и т.д.). Перечни предоставляемых показателей во многом пересекаются, хотя имеют свою специфику. Такое обилие однотипной информации приводит к увеличению бюрократической нагрузки ʜa научные и образовательные организации и к несопоставимости отчетной информации из-за различных методических рекомендаций по заполнению идентичных показателей. Разработка единого методического подхода ʜa ocʜoʙe пpи ɜaпoлʜeʜии форм пoɜʙoлилa бы решить обозначенные проблемы, a так^е существенно yпpocтилa бы caм процесс сбора информации и ее обработки. В качестве основной базы предлагается использовать форму Росстата № 2-наука, дополнив ее показателями, необходимыми для измерения результативности научно-техннической деятельности организации [6].

Создание информационной системы ^СУ HaͶP, предусматривающей формирование и обновление личных профилей caмими учеными и дополненной возмо^ностью импopтиpoʙaʜия информации из наукометрических баз данных, обеспечило бы высокую достоверность информации.

Выводы. В целом создание эффективной системы оценивания обеспечит объективный анализ результативности деятельности научно-технической работы в ВУЗе, приведет к повышению качества принимаемых управленческих решений в сфере науки и увеличит эффективность системы организации исследований и разработок.