Когнитивное моделирование сбалансированного развития региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона

Вовлеченный в стремительный процесс информатизации и глобализации, регион становится элементом конкурентных отношений в стране, оказывая инновационное и экономическое воздействие на формирование национальной экономики Российской Федерации. Уровень и темп развития территорий напрямую зависят от обеспеченности регионов высококвалифицированными кадрами, которые способны создавать инновационные продукты, услуги, технологии в процессе адаптации к требованиям региональной социально- экономической системы и рынка труда. Решение данной проблемы смещается в сторону поиска наиболее эффективных инструментов для совершенствования управления региональной системой высшего образования, ее сбалансированного развития с учетом потребностей региона.

Согласно Федеральному закону «Об образовании в РФ» от 29 декабря 2002 г. № 273-ФЗ, сбалансированное развитие региональной системы высшего образования должно учитывать кадровое обеспечение научных исследований региона, повышение качества подготовки обучающихся по образовательным программам высшего образования с учетом специфики региона, привлечение обучающихся к выполнению научных работ и исследований под руководством научно-педагогических кадров, использование новых знаний и инновационных технологий в образовательной, научной и экспериментальной деятельности. Значимая роль региональной системы высшего образования, влияющая на инновационное развитие региональной социально-экономической системы, обусловливает необходимость диагностики состояния конгруэнтности и взаимосвязи данных систем, поиск наиболее эффективных инструментов управления. Моделирование взаимосвязи региональной системы высшего образования и социально-экономической системы региона позволяет достичь оптимального баланса экономических интересов участвующих сторон и обеспечить системность выполняемых ими действий с учетом конкурентных преимуществ региона, а также принимая во внимание предсказуемость и последовательность результатов такого взаимодействия.

Вопросам применения когнитивного моделирования управления сложными социально-экономическими системами посвящено большое количество научных ра-бот1. Методика когнитивного моделирования сложных социально-экономических систем успешно апробирована при решении разнообразных прикладных задач. В частности, в исследовании Л.А. Гинис [1] разработан инструментарий предупреждения рисковых ситуаций на объектах критических инфраструктур. Труды Г.В. Гореловой [2-7], А.Е. Колоденковой [8] посвящены исследованию слабоструктурированных проблем социально-экономических систем. М.В. Гречко [9] рассматривает вопросы управления качеством образования.

Работы Д.В. Гринченкова, А.В. Коломиеца [10] посвящены системному анализу международной деятельности вузов. Н.Н. Лябах [11; 12] изучает общие проблемы применения и развития когнитивного подхода. В исследованиях М.Г. Подопригора, А.И. Хлебниковой [13;  14] реализовано моделирование устойчивого развития региона. О.С. Причина [15-17] осуществляет организационную диагностику предприятия, применяя когнитивное моделирование. Большинство упомянутых работ проведены на базе Института управления в экономических, экологических и социальных системах Южного федерального университета (ИУЭС ЮФУ), занимающегося применением представленной методологии с учетом уникальной программы когнитивного анализа и моделирования социально-экономических систем регионального уровня (CMSS).

Методология когнитивного моделирования применяется при решении слабоструктурированных проблем сложных систем и способствует формированию целостной картины исследуемой проблемы. Модель взаимосвязи региональной социально-экономической системы и системы высшего образования и диагностика сценариев сбалансированного развития региональных систем высшего образования будут направлены на подготовку, анализ и обоснование управленческих решений, что повысит эффективность управления регионом в целом.

Алгоритм когнитивного моделирования сбалансированного развития региональных систем высшего образования России

П остроение когнитивной модели сбалансированного развития региональных систем высшего образования с учетом потребностей региона предлагается реализовывать последовательно в рамках следующих этапов.

Первый этап . Необходимо разработать когнитивную карту системы:

• G=< V, E > ,                     (1)

где G - знаковый ориентированный граф (орграф); V представляет собой множество вершин VieV, i = 1, 2, 3,..., k, которые являются элементами изучаемой системы; Е объединяет множество дуг eij e E, i, j = 1, 2, 3, …,N, которые отражают отношения между вершинами Vi и Vj (положительные, если увеличение / уменьшение одного фактора приводит к увеличению / уменьшению другого; отрицательные, когда увеличение / уменьшение одного фактора приводит к увеличению / уменьшению другого) [18].

Когнитивная структуризация ( cognitive mapping ) выделенной предметной области выявляет будущие целевые и нежелательные состояния искомого объекта управления, включая наиболее существенные (базисные) факторы управления и экзогенные факторы, стимулирующие переход заданного объекта в выявленные состояния. Также в процессе когнитивной структуризации устанавливаются связи между данными факторами на качественном и количественном уровнях. Построение когнитивных моделей базируется на теории предметной области, экспертных методах, статистическом анализе, текстовом анализе и других математических инструментах.

Второй этап предполагает исследование устойчивости модели развития региональных систем высшего образования к возмущениям; структурную устойчивость модели; пути; циклы; чувствительность; сложность; связность; динамику и др. [19]. На данном этапе можно исследовать связи между вершинами-факторами и накапливать знания о состоянии конгруэнтности и взаимосвязи региональной системы высшего образования и социально-экономической системы региона.

Третий этап. Анализ проводится с помощью импульсного моделирования для генерирования возможных сценариев развития систем высшего образования в регионах России. На этом этапе в вершины когнитивной карты вносятся гипотетические возмущающие/управляющие воздействия [20]. Формула импульсного процесса [21] при переходе к модельному времени в виде тактов моделирования имеет вид к-1

x i ( ^п + 1) = x v ( ^п ) + ^ fp ( п ) + Q i ( п ) , (2) j = 1

где начальный импульс х . (п ) является величиной импульса в вершине v i в предыдущий момент времени и отражает такт моделирования ( п ); x i (n+1) представляет собой интересующий исследователя момент времени ( п +1); f ij является коэффициентом преобразования импульса; P j ( п ) отражает значение импульса в смежных вершинах модели; Q i ( п ) - построение вектора управляющих воздействий и возмущений, которые вносятся в вершину v i в момент времени n.

Ситуация в импульсном моделировании сбалансированного развития региональной системы высшего образования и региональной социально-экономической системы характеризуется набором всех значений Q и Х для каждого такта моделирования. Такой набор сценариев показывает возможные тенденции развития региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона.

Четвертый этап (опционный) представляет собой корректировку когнитивной модели сбалансированного развития региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона . Выполняется в случае несоответствия модели реальному объекту, где может меняться наименование и количество выбранных вершин, отношения между ними, импульсные воздействия и пр. Уточненная модель дополнительно оценивается на этапах 2 и 3.

В завершение когнитивного моделирования выбирается предпочтительный сценарий развития региональной системы высшего образования, разрабатываются управленческие решения, направленные на его реализацию, а также предупреждаются последствия нежелательных сценариев.

Таким образом, для разработки эффективного инструментария по управлению процессами регионального взаимодействия, включая подготовку, анализ и обоснование управленческих решений, необходимо предварительно провести исследование по выявлению индикаторов, влияющих на развитие региональной социально-экономической системы, смоделировать систему регионального взаимодействия и спрогнозировать возможные сценарии его развития с помощью когнитивного подхода. Сложность и многообра- зие вычислительных процедур при построении когнитивной модели потребовали разработки специальной программной си- стемы когнитивного моделирования (CMSS) и ее последующей модернизации1.

Далее представим результаты ко- гнитивного моделирования и анализа сценариев сбалансированного развития региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона.

Построение когнитивной модели конгруэнтности и взаимосвязи региональной системы высшего образования

А.Г. Гранберга2. Укрупненная схема экономического механизма с акцентом на региональную систему высшего образования и научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) отражает взаимосвязи региональной системы высшего образования и социальноэкономической системы региона. Таким образом, дальнейшие формальные исследования будут иллюстрироваться с помощью модификации данной схемы с учетом индикаторов региональной системы высшего образования, влияющих на развитие данной социально-экономической системы.

и экономики региона

Основой для начальной когнитивной карты послужила модернизированная автором схема (рис. 1), предложенная в работе

Рис. 1. Модель взаимосвязи социально-экономической системы региона и региональной системы высшего образования

На1первом этапе для оценки взаимосвязи российской и региональных систем высшего образования предлагается использовать показатели развития экономики региона, производственной активности региона, научно-инновационной деятельности, регионального рынка труда, выпуска продукции, межрегиональной

(международной) деятельности, системы высшего образования региона, финансовых показателей, федеральных регулирующих систем. Данные показатели были выбраны методом экспертной оценки в рамках проводимого исследования:2

• 1)    Инновационные продукты и услуги отдельных предприятий региона.

Вершина «Продукты и услуги» V v i e V , i = 1,2,... k\ включает следующие показатели:

v ¹ – объем инновационных товаров, работ, услуг;

v ² – разработка и использование передовых производственных технологий.

• 2)    Производство и предпринимательство региона. Вершина «Производство» V v i e V , i = 1,2, . k включает следующие показатели инновационной активности организаций:

v ¹ – объем от инновационных организаций;

v ² – использование специальных программных средств в организациях;

v ³ – удельный вес организаций, использовавших информационные и коммуникационные технологии управления;

v ⁴ – удельный вес организаций, которые внедрили инновации, повышающие экологическую безопасность в процессе производства товаров, работ, услуг;

v ⁵ – удельный вес организаций, которые внедрили технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций.

• 3)    Региональный рынок труда, как пространство для предложения рабочей силы в рамках субъекта Российской Федерации, характеризуется вершиной «Рынок труда» V₃ v i e V ₃, i = 1,2, . k и включает следующие показатели:

v ¹ – выпуск обучающихся в государственных и муниципальных общеобразовательных организациях;

v ² – выпуск специалистов среднего звена;

v ³ – выпуск бакалавров, специалистов, магистров.

Финансы региона являются составной частью финансовой системы государства и представляют собой денежные потоки, которые обеспечивают достаточный уровень производства, товарообмена и уровень жизни населения региона; характеризуются вершиной «Финансы» V .

• 4)    Экономика региона определяется микроэкономической производственной функцией; является связующим звеном региональных факторов производства – рабочей силы, предприятий, ресурсов; характеризуется вершиной «Экономика региона» V₅ v i e V₅ , i = 1,2, . k_l и включает следующие показатели:

v ¹ – валовый региональный продукт и внутренние затраты на исследования и разработки;

v ² – доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом региональном продукте субъекта РФ;

v ³ – доля образования в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости.

• 5)    Федеральные регулирующие системы оказывают внешнее воздействие на социально-экономическую систему региона и характеризуются вершиной «Федеральные регулирующие системы» V .

• 6)    Межрегиональная (международная) деятельность региона и внешнеторговая деятельность характеризуются вершиной «Экспорт-импорт» V ., в частности объемом экспорта и импорта технологий и услуг технологического характера.

• 7)    Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы региона направлены на приращение знаний и технологий и их практическое применение при разработке и создании инновационных товаров, работ, услуг с учетом потребностей региона. Вершина «НИОКР» V₈ v i e V , i = 1,2, . k включает следующие показатели – сведения об использовании объектов интеллектуальной собственности:

v ¹ – количество поданных и выданных патентных заявок;

v ² – число патентных заявок в сфере высоких технологий, поданных российскими заявителями в EPO;

v ³ – число организаций, выполняющих научные исследования и разработки;

v ⁴ – численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками.

• 8)    Региональная система высшего образования представлена вершиной «Система ВО» V₉ v i е V ₉, i = 1,2,... k_x и включает следующие показатели:

• v    ¹ – число образовательных организаций высшего образования;

• v    ² – численность исследователей с учеными степенями;

• v    ³ – доходы образовательной организации из всех источников в расчете на одного научно-педагогического работника, тыс. руб.;

• v    ⁴ – объем НИОКР в расчете на одного научно-педагогического работника, тыс. руб. Объем доходов вуза от научных

исследований и разработок в общих доходах вуза;

• v    ⁵ – число публикаций, индексируемых в системе научного цитирования РИНЦ;

• v    ⁶ – количество лицензионных соглашений образовательной организации.

В данной когнитивной модели (рис. 2) необходимо учитывать влияние непрерывного образования, как партнерских связей, установленных в целях реализации образовательной функции; трансфера технологий, как партнерских связей, установленных в целях реализации исследовательской функции и социального участия, как партнерских связей, установленных в целях реализации социальной функции. Данные показатели принимают качественные значения и отражают отношения между вершинами V при установке связей в данной модели.

Рис. 2. Когнитивная модель ( G ) взаимосвязи социально-экономической системы региона и региональной системы высшего образования

Иллюстрация данной взаимосвязи представлена с помощью инструментов когнитивного моделирования, выполненного в компьютерной программе CMSS .

Второй этап посвящен исследованию свойств сложной системы когнитивной модели сбалансированного развития региональной системы высшего образова- ния с учетом потребностей региона. На рис. 3 и 4 приведены частные случаи вычислительного эксперимента, направленного на исследование путей и циклов графа когнитивной модели (G) взаимосвязи региональной системы высшего образования и экономики региона. В частности, на рис. 3 выделен «положительный» цикл вершины V9, который обозначен зеленым цветом на фоне графа. В свою очередь, на рис. 4 показан пример «отрицательного» цикла, или цикла, в котором присутствуют отрицательные дуги, изображенные фиолетовым цветом.

Рис. 3. Выделение «положительного» цикла вершины V 9 «Региональная система высшего образования»

Рис. 4. Выделение «отрицательного» цикла вершины V 9 «Региональная система высшего образования»

Подсчет количества отрицательных циклов необходим для анализа свойств структурной устойчивости системы (рис. 5).

Рис. 5. Выделение цикла отрицательной связи в когнитивной модели ( G ) региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона

Система является структурно устойчивой, если число ее отрицательных циклов нечетное. Когнитивная модель (G) региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона структурно устойчива, поскольку количество положительных циклов 133, а отрицательных - 17, и важно, что это число нечетное.

На рис. 6 можно увидеть результаты расчета собственных чисел матрицы смежности когнитивной модели ( G ) взаимосвязи региональной системы и системы высшего образования с учетом потребностей региона.

Собственные числа

#	Действительная часть	Комплексная часть	Модуль (3,3815)
0	3,3815	0	3,3815
1	-1,7418	0	1,7418
2	0,0548	1,0917	1,0917
3	0,0548	1,0917	1,0917
4	-0,2756	0,8006	0,8006
5	-0,2756	-0,8006	0,8006
6	-0,1982	0	0,1982
7	-1	0	1
8	0	0	0

Закрыть

Рис. 6. Собственные числа матрицы смежности когнитивной модели ( G ) региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона

Определение корней характеристического уравнения когнитивной модели (G) необходимо для анализа устойчивости системы к возмущениям и анализа по начальному значению. В данном случае использован критерий устойчивости |М|<1, где |М| - максимальное по модулю собственное число (корень характеристи- ческого уравнения матрицы) [22]. Поскольку для нашего случая |М|=3,3815>1, то модель (G) неустойчива - ни к возмущению, ни по начальному значению.

В рамках третьего этапа проанализируем результаты сценарного моделирования сбалансированного развития региональных систем высшего образования РФ.

Программа CMSS позволяет провести импульсное моделирования путем внесения импульсов, которые интерпретируются в соответствии с поставленной задачей как «возмущающие» или «управляющие» в одной и нескольких вершинах одновременно на любых шагах моделирования.

Для построения выбранного сценария предположим, что в системе происходит улучшение состояния региональной системы высшего образования: возмуща- ющий импульс q 9=+1; вектор воздействий Qi={q 1=0; 0; q9=+1; 0;...; 0}.

На рис. 7 визуализированы результаты импульсного моделирования по сценарию, имитирующему влияние улучшения состояния региональной системы высшего образования на процессы в социально-экономической системе региона; импульс поступает в одну вершину.

Графики импульсных процессов (рис. 8 и 9) могут отображаться как линиями, так и цветными площадями.

Сетка

Вершины Дуги

Полное имя                                              Сокр. имя Вес Имп. возд-е

р	■'	1 V2 Производство	2	0.0	0.0
р	■’	1 V3 Рынок труда	3	0.0	0.0
р	■’	1 VI Продукты и услуги		0.0	0.0
р	■'	V4 Финансы	4	0.0	0.0
р	■'	V5 Экономика региона		0.0	0.0
р	■'	V6 Федеральные регулирующие системы	6	0.0	0.0
р	■'	V7 Экспорт-импорт		0.0	0.0
□	■'	V9 Система ВО	9	0.0	1.0
□		V8 НИОКР	8	0.0	0.0

Добавить               Удалить              Сохранить              Закрыть

Рис. 7. Сценарий «Улучшение состояния региональной системы высшего образования»; возмущающий импульс q ₉=+1

Шаги

Рис. 8. График импульсных процессов в вершинах V1-V5 сценария «Улучшение состояния региональной системы высшего образования»

Рис. 9. График импульсных процессов в вершинах V6–V8 сценария «Улучшение состояния региональной системы высшего образования»

Так, согласно рис. 8 улучшение состояния региональной системы высшего образования уже после 3-го такта ведет к росту показателей вершин «Производство», «Продукты и услуги», «Рынок труда», «Финансы» и «Экономика региона» в целом, согласно рис. 9 – показателей вершин «Федеральные регулирующие системы», «Экспорт и импорт» и «НИОКР», причем после n > 4 наблюдается особенно быстрый рост всех факторов. Следовательно, улучшение состояния региональной системы высшего образования положительно влияет на показатели развития социальноэкономической системы региона.

Четвертый этап является опционным и может выполняться в случае несоответствия модели выбранному региону. Могут меняться наименование и количество выбранных вершин, отношения между ними, импульсные воздействия для обоснования управленческих решений, направленных на сбалансированное развитие региональных систем высшего образования.

Заключение

Таким образом, в исследовании были представлены возможности когнитивного модели- рования сложных социально-экономических систем, обеспеченные программным инструментарием, который облегчает описание и понимание особенностей их функционирования и может успешно применяться для прогнозирования сценариев развития и обоснования управленческих решений экспертами регионального уровня.

Были получены результаты диагностики состояния конгруэнтности и взаимосвязи региональной системы высшего образования и социально-экономической системы региона. Доказано, что когнитивное моделирование позволяет анализировать и обосновывать управленческие решения, направленные на сбалансированное развитие региональной системы высшего образования с учетом потребностей региона.

Полученная когнитивная модель позволяет оценить сбалансированное развитие системы высшего образования с учетом потребностей конкретного региона

РФ с помощью инструментов импульсного моделирования и сценарного анализа. Проведение такого предварительного эксперимента посредством имитационной модели часто является единственным возможным способом спрогнозировать последствия изменений в процессе принятия управленческих решений, что является более выгодным по сравнению с затратами на проведение эксперимента на реальном объекте.

Предложенная когнитивная модель взаимосвязи региональной социальноэкономической системы и системы высшего образования может стать основой для разработки методологических подходов реализации региональной политики снижения асимметрии в региональных системах высшего образования РФ и повышения их гибкости на основе учета социально-экономических особенностей развития рассматриваемых регионов, их конкурентных преимуществ и тенденций развития.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект «Разработка методологии и инструментария оценки эффективности функционирования региональной системы высшего образования и моделирование ее сбалансированного развития», № 18-010-01115.