Мониторинг эффективности образовательных организаций как источник данных о российском высшем образовании
Автор: Цивинская А.О., Губа К.С.
Журнал: Университетское управление: практика и анализ @umj-ru
Рубрика: Эффективность университетов
Статья в выпуске: 2 т.24, 2020 года.
Бесплатный доступ
Мониторинг эффективности деятельности организаций высшего образования, проводимый с 2012 года, является самым полным источником открытой информации об организационной популяции российских вузов. В настоящее время дискуссия о показателях Мониторинга ведется в ключе их применимости для оценки организаций высшего образования; как вторичный источник сведений для исследователей высшего образования материалы Мониторинга не рассматриваются. Предлагаемая статья должна ликвидировать существующий пробел - в ней данные Мониторинга оцениваются с точки зрения их качества и потенциала для статистического анализа. Качество данных Мониторинга рассматривается авторами через призму основных измерений, таких как точность, актуальность, полнота и согласованность. Техническое удобство данных Мониторинга оценивается с позиции характера распределения переменных, что позволяет понять, какие методы анализа данных могут быть применены к Мониторингу. В завершение авторы дают рекомендации представителям научного сообщества, планирующим использовать данные Мониторинга для исследования российского высшего образования.
Высшее образование, характеристики и показатели образования, распределения переменных, качество данных, административные данные
Короткий адрес: https://sciup.org/142227593
IDR: 142227593 | DOI: 10.15826/umpa.2020.02.018
Список литературы Мониторинг эффективности образовательных организаций как источник данных о российском высшем образовании
- Губа К., Завадская М. Лучше быть неэффективным, чем негосударственным: как Рособрнадзор наказывает вузы // Аналитические записки по проблемам правоприменения / ИПП ЕУСПб. Санкт-Петербург, 2017. 12 с.
- Типология и анализ научно-образовательной результативности российских вузов / И. В. Абанкина, Ф. Т. Алескеров, В. Ю. Белоусова [и др.] // ФОРСАЙТ. 2013. Т. 7, № 3. С. 48-63. DOI: 10.17323/1995-459х.2013.3.48.63.
- Кузьминов Я. И., Семенов Д. С., Фрумин И. Д. Структура вузовской сети: от советского к российскому мастер-плану // Вопросы образования. 2013. № 4. С. 8-69. DOI: 10.17323/1814-9545-2013-4-8-69.
- Прохоров С. Г., Свирина А. А. Мониторинг эффективности вузов и перспективы малых городов РФ // Высшее образование в России. 2014. № 11. С. 121-125.
- Публикационная активность вузов: эффект проекта «5-100» / О. В. Польдин, Н. Н. Матвеева, И. А. Стерлигов, М. М. Юдкевич // Вопросы образования. 2017. № 2. С. 10-35. DOI: 10.17323/1814-9545-2017-2-10-35.
- Соколов М. Миф об университетской стратегии. Экономические ниши и организационные карьеры российских вузов // Вопросы образования. 2017. № 2. С. 36-73. DOI: 10.17323/1814-9545-2017-2-36-73.
- Вкусов А. В. Проблемы оценки эффективности деятельности университетов // Социологические исследования. 2018. № 1. С. 140-145. DOI: 10.7868/S0132162518010154.
- Винокуров М. А. Мониторинг эффективности российских вузов: совершенствование методологии // Известия ИГЭА. 2013. № 6 (92). С. 5-11.
- Левашов Е. Н. Критерии оценки эффективности деятельности вузов в России // Символ науки. 2016. № 2-2 (14). С. 170-173.
- The Role of Administrative Data in the Big Data Revolution in Social Science Research / R. Connelly, C. J. Playford, V. Gayle, C. Dibben // Social Science Research. 2016. Vol. 59. P. 1-12. DOI: 10.1016/j.ssresearch.2016.04.015.
- Hand D.J. Statistical Challenges of Administrative and Transaction Data // Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society). 2018. No. 181 (3). P. 555-605. DOI: 10.1111/rssa.12315.
- Ballou D. P., Pazer H. L. Modeling Data and Process Quality in Multi-Input, Multi-Output Information Systems // Management Science. 1985. No. 31 (2). P. 150-162. DOI: 10.1287/mnsc.44.4.462.
- Fox C., Levitin A., Redman T. The Notion of Data and Its Quality Dimensions // Information Processing & Management. 1994. No. 30 (1). P. 9-19. DOI: 10.1016/0306-4573 (94) 90020-5.
- Tayi G. K., Ballou D. P. Examining Data Quality // Communications of the ACM. 1998. No. 41 (2). P. 54-57. DOI: 10.1145/269012.269021.
- KitchinR. Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts // Big Data & Society. 2014. Vol. 1, no. 1. P. 1-12. DOI: 10.1177/2053951714528481.
- Quality Assessment for Linked Data: A Survey / A. Zaveri, A. Rula, A. Maurino [et al.] // Semantic Web. 2016. No. 7 (1). P. 63-93. DOI: 10.3233/sw-150175.
- Herzog T. N., Scheuren F. J., Winkler W. E. Data Quality and Record Linkage Techniques. New York : Springer Science & Business Media, 2007. 234 p.
- Indicators on Individual Higher Education Institutions: Addressing Data Problems and Comparability Issues / A. Bonaccorsi, C. Daraio, B. Lepori, S. Slipersaeter // Research Evaluation. 2007. No. 16. P. 66-78. DOI: 10.3152/095820207X218141.
- Lepori B., Jeroen Huisman J., Seeber M. Convergence and Differentiation Processes in Swiss Higher Education: an Empirical Analysis // Studies in Higher Education. 2014. Vol. 39, no. 2. P. 197-218. DOI: 10.1080/03075079.2011.647765.
- Mateos-González J. L., Boliver V. Performance-Based University Funding and the Drive Towards 'Institutional Meritocracy' in Italy // British Journal of Sociology of Education. 2018. Vol. 40, no. 2. P. 1-14. DOI: 10.1080/01425692.2018.1497947.
- Self-citations as Strategic Response to the Use of Metrics for Career Decisions / M. Seeber, M. Cattaneo, M. Meoli, P. Malighetti // Research Policy. 2019. No. 48 (2). P. 478-491. DOI: 10.1016/j.respol.2017.12.004.
- Piro F. N, Aksnes D. W., RorstadK. A Macro Analysis of Productivity Differences across Fields: Challenges in the Measurement of Scientific Publishing // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2013. Vol. 64, no. 2. P. 307-320. DOI: 10.1002/asi.22746.
