Разработка критериев оценки ценности, создаваемой образовательной организацией в условиях цифровой трансформации

Введение. Управление современной образовательной организацией в условиях цифровой трансформации предполагает постоянное увеличение объемов генерации и потребления контента. Согласно статистике, количество произведенного и потребленного контента за последнее десятилетие возросло более чем в 10 раз – с 15,5 зеттабайт в 2015 г. до прогноза в 181 зеттабайт в 2025 г.1 Наиболее популярные платформы, ориентированные на взаимодействие с конечными потребителями – физическими лицами, фиксируют на своих площадках до 40 млрд операций в день, совершенных пользователями1. В свою очередь, это определяет невозможность обработки таких массивов данных, характеризующих поведение пользователей, без использования цифровых инструментов. В то же время ключевой инструментарий подобного анализа по-прежнему базируется на методах классической статистики, точность которых применительно к социальным системам остается невысокой (модели, объясняющие 30–40 % отклонений целевого параметра до настоящего времени считаются в социальных науках достаточно точными). Использование нейронных сетей позволило обеспечить увеличение точности моделей, прогнозирующих поведение пользователей и позволяющих сформировать индивидуальные рекомендации на основе их действий, однако даже при их применении половина принимаемых пользователями решений оказывается за рамками прогнозируемых.

В случае образовательных организаций ситуация усложняется в результате воздействия нескольких факторов. Во-первых, такие учреждения, в особенности в высшей школе, создают конечный продукт с высокой добавленной стоимостью, что исключает полное понимание его ценности потребителями и требует от производителя уточнения ценности на каждом этапе его создания. Во-вторых, ключевые потребители образовательных организаций – физические лица (обучающиеся и заказчики) – являются одновременно и потребителями, и участниками процесса создания ценности, что обусловливает необходимость большего количества управленческих изменений в единицу времени, так как клиенты постоянно получают информацию об их наличии и отсутствии. В-третьих, основные и вспомогательные процессы в вузах в силу высокого уровня их регулирования инерционны, что требует эффективного прогнозирования будущих изменений за длительный (относительно времени создания ценности для потребителя) период.

Таким образом, образовательным учреждениям важно обеспечить учет динамики ожиданий потребителей относительно генерируемой ими ценности в целях адаптации процесса создания последней в рамках организации управления в условиях описанных ограничений. Данное обстоятельство определило цель настоящего исследования, заключающуюся в разработке метода количественного измерения ожиданий клиентов образовательной организации, которое позволило бы оптимизировать выбор методов взаимодействия с потребителем в рамках цифровой трансформации рынка образования и обеспечить своевременные и эффективные с точки зрения создаваемой ценности изменения управления организацией в обозначенной сфере.

Литературный обзор . Как показывает анализ отечественных исследований процессов управления образовательными организациями высшего образования в условиях неопределенности, единый подход к решению данной задачи на основе количественно измеримых параметров в настоящее время не сформирован. Например, М.П. Прохорова и Т.Е. Лебедева систематизируют существующие подходы к управлению изменениями в вузах и формируют перечень качественных параметров для их оценки (2018). Л.В. Глухова и А.Ю. Платицин хотя и предлагают количественную оптимизационную модель управления взаимодействием элементов внутренней и внешней среды вуза на основе теории графов, используют для ее создания комплекса индикаторов, опирающихся на качественные, а не на количественные измерения (2024). Сформулированные отдельными авторами количественные модели управления изменениями в условиях цифровой трансформации либо касаются только внутренней среды вузов и не учитывают динамику потребительского поведения (Прохоров, Свирина, 2025), либо исключают возможность построить валидированную модель такого поведения вследствие ограничений выбранного метода прогнозирования (Ван, Ван, 2025).

Существенной причиной, затрудняющей эффективное прогнозирование ожиданий потребителей образовательной организации, является множественность таких клиентов, к числу которых следует отнести государство, общество, предприятия реального и финансового секторов экономики, а также физических лиц. С точки зрения скорости изменения ожиданий наиболее консервативным типом потребителя является общество. Согласно лонгитюдным исследованиям, предпринятым как отечественными (Курганов, 2021), так и зарубежными (Student voices…, 2024) авторами, образование рассматривается в качестве ключевого фактора успеха в жизни отдельного индивидуума и, как следствие, в качестве устойчивой платформы развития общества в целом.

Государство представляет собой несколько менее консервативный тип потребителей образовательных организаций: ожидания данной категории клиентов относительно генерируемой ценности могут значительно изменяться в течение нескольких лет2, а не десятилетий, как в случае общества. При этом государство в отличие от общества конкретизирует свои ожидания в формате нормативных правовых документов, регламентирующих деятельность учреждений, а также в форме объемов государственного задания на реализацию образовательных программ и научных исследований, как правило, и те и другие остаются неизменными весь период реализации образовательных или научных программ и разработок.

В отличие от государства и общества предприятия и организации как клиенты образовательных учреждений отличаются меньшей консервативностью и регулируют ожидания от создаваемой последними ценности при изменении плановых (стратегических и тактических) документов (Лагзян, 2018), чаще всего под воздействием меняющихся рыночных трендов (Ендовицкий, 2009). Однако, несмотря на различную скорость изменения ожиданий относительно создаваемой ценности, все эти категории потребителей корректируют ожидания со скоростью, не превышающей возможности адаптации учреждения к этим изменениям.

В отличие от описанных типов потребителей физические лица, обучающиеся и заказчики образовательных услуг, могут менять ожидания от генерируемой образовательной организацией ценности неоднократно в течение одного дня, чаще всего под воздействием цифрового контента (Розенфельд, Мальцева, 2024). Такая скорость исключает возможность внесения необходимых для адаптации изменений в основные, вспомогательные и управленческие процессы, что подтверждает значимость реализации различных подходов к управлению вузами на основе восприятия ценности в случае взаимодействия с разными типами потребителей. Выбор метода управления при решении этой задачи требует создания параметра, который позволит организации эффективно классифицировать клиентов по уровню изменчивости ожиданий и будет отвечать условиям объективности, независимости и сопоставимости.

Методы и материалы . Вследствие того что целью данной статьи является разработка количественной характеристики клиентов образовательной организации для их распределения по динамике ожиданий, ключевыми методами исследования выступают общенаучные подходы – анализ, синтез, логический метод, абстрагирование и формализация. Терминология и инструментарий маркетинг-менеджмента также лежат в основе настоящего исследования.

Результаты и обсуждение . Повышение прозрачности деятельности образовательных организаций, в особенности учреждений высшего образования, обусловленное изменениями в нормативном правовом регулировании сферы и ускоренной под влиянием пандемии цифровизацией, объясняет практически экспоненциальное увеличение объемов информации о ценности образования в цифровом пространстве за последние 5 лет (Ломакин, Лаврова, 2023). Как уже установлено, появление массивов данных, постоянно расширяющихся при работе моделей генеративного искусственного интеллекта, приводит к кратному повышению уровня изменчивости ожиданий клиентов в отношении приобретаемой ценности в результате того, что ключевые потребители в сфере образования подвержены воздействию избыточной информации. Это усиливает неопределенность на образовательном рынке.

Как показывают нейрофизиологические исследования (Zheng, Meister, 2024), человеческий мозг в среднем способен обрабатывать 10 бит/с, тогда как пропускная способность техники при передаче текстовых данных составляет 1 200 бит/с. При этом сенсорные способности человека, т. е. количество транслируемой в мозг информации, доходит до 1 млрд бит/с. Такое существенное расхождение между объемами потребляемых и обрабатываемых данных подчеркивает неопределенность формирования ожиданий у различных типов клиентов образовательной организации, каждый из которых способен использовать разное количество обрабатывающих центров при анализе поступающей информации (минимальное для физических лиц). При этом объем получаемой и обрабатываемой информации отвечает критериям объективности (так как данные поступают из независимых источников) и независимости (не находятся под влиянием клиентов), что позволяет сформировать критерий, характеризующий индивидуальный уровень неопределенности образовательного пространства для клиента:

™1,

= ^, (1)

где v Δi – скорость нарастания неопределенности для i -й клиентской категории, байт/ед.;

IV i – объем информации об образовании, доступный i -й клиентской категории, байт;

Q i – число центров обработки информации в i -й клиентской категории (для физических лиц данный параметр равен единице), ед.;

t – временной интервал, ч.

Рассчитанная по формуле (1) скорость нарастания неопределенности вследствие ограниченных возможностей использования процессинговых центров будет максимальной для физических лиц – потребителей образовательной организации – и минимальной – для общества, включающего миллионы независимых центров обработки информации. Однако полученный таким образом критерий не отвечает третьему требованию – сопоставимости, поскольку приведенное выражение предполагает равномерность потребления и обработки информации клиентами, что для всех типов потребителей невозможно. Фактор неравномерности представляется нам существенным в первую очередь в контексте постоянного повышения потребляемых объемов информации и продиктованной этим обстоятельством необходимости применения методов фильтрации, включая цифровые (поисковые системы, рекомендательные механизмы, системы искусственного интеллекта и т. п.). При этом величина Qi определяется по-разному в зависимости от времени замера. Следовательно, процесс обработки информации клиентом образовательной организации очевидно является неравномерным, т. е. обеспечение сопоставимости измерения скорости увеличения неопределенности по разным категориям потребителей требует формирования критерия, учитывающего неравномерность и при этом базирующегося на элементах, характеризующих скорость нарастания неопределенности для i-й категории.

Таким параметром можно считать ускорение неопределенности aui, которое представляет собой производную скорости нарастания изменений по времени, что может быть формализовано следующим способом:

_ dv &i

Un . ^ш     dt

При использовании критерия ускорения неопределенности ценности, генерируемой образовательной организацией в интересах i -й клиентской категории, силу воздействия данного типа потребителей на необходимость адаптации основных и вспомогательных процессов создания ценности можно представить как произведение значимости данной клиентской категории на ускорение неопределенности. Поскольку деятельность вуза носит некоммерческий характер, эта сила может быть принятой равной затратам ресурсов организации на изменение процессов, происходящих под воздействием такой силы. Следовательно, чем сильнее влияние клиентской группы, тем больший объем ресурсов будет затрачивать образовательное учреждение в процессе создания соответствующей ценности для потребителя.

В настоящее время наиболее значимыми клиентами для отечественных вузов остаются физические лица, так как 35–90 % составляют доходы от реализации образовательных услуг. При этом доходы от исследований и разработок не превышали 35 % от общей прибыли вуза (Корчагина, 2021). Несмотря на принятые образовательными организациями высшей школы меры по диверсификации деятельности и повышение доли исследований и разработок в дохо-дах1, менее 2 % вузов России смогли снизить долю образовательной деятельности в структуре доходов до уровня ниже 50 %2. Вследствие того что физические лица как клиентская категория характеризуются наибольшим уровнем ускорения неопределенности, учет изменения ее ожиданий при управлении образовательными учреждениями требует дополнительных мер по ее снижению одним из двух основных способов.

Первый способ состоит в снижении значимости клиентов – физических лиц для образовательной организации. При выборе этого способа интересы обучающихся, получающих образование за счет средств бюджета (доля которых может составлять до 90 % в доходах), приравниваются интересам заказчика (государства) и далее при осуществлении управления ведется учет ожиданий заказчика, а не обучающихся, что позволяет существенно снизить уровень ускорения неопределенности. Несмотря на эффективность, такой подход имеет недостаток – обучающиеся за счет средств субсидии физические лица остаются потребителями ценности, генерируемой образовательными учреждениями, так как они одновременно являются и участниками образовательного процесса. Следовательно, снижение значимости их ожиданий может приводить не к уменьшению неопределенности, а к выбору этой категорией клиентов работ и услуг, не соответствующих их профилю потребляемой ценности, что возможно только в условиях низкой конкуренции между вузами.

Второй способ снижения неопределенности основан на применении маркетинговых инструментов. Поскольку объем информации о ценности, создаваемой образовательной организацией, превышает возможности физических лиц при ее обработке, они используют инструменты, позволяющие уменьшить объем информации (поисковые и рекомендательные системы, генеративный искусственный интеллект, рекомендации экспертов и т. п.). Как следствие, учреждение может само выступать инструментом управления этой информацией, если будет реализовывать комплекс маркетинговых действий, направленный на эффективное прогнозирование ожидаемой ценности. В случае физических лиц для управления объемом информации, получаемой в процессе формирования ожиданий по ценности оказываемой образовательной услуги, целесообразно использовать метод конджойнт-анализа3. Он дает возможность оперировать не статиче- скими, а вероятностными категориями, а потребители оценивают не отдельные аспекты ценности анализируемой услуги (через призму полезности), а ее целостный профиль. Обе особенности обеспечивают комплексное представление о медианном ожидании клиента в отношении создаваемой образовательной организацией ценности, а также уменьшение ускорения неопределенности в ее восприятии посредством предложения соответствующей ожиданиям полезности, в результате чего потребитель сокращает объем получаемой информации и ускорение неопределенности снижается. В случае клиентов образовательной организации, не относящихся к категории физических лиц, целесообразно применять менее сложные с точки зрения интерпретации маркетинговые инструменты, такие как опросы и фокус-группы.

Такой подход позволит уменьшить числитель в формуле (1) и сохранить управляемость процессами генерации ценности, не ограничивая при этом ожиданий. При этом образовательная организация в процессе управления будет ориентироваться не на генерируемую клиентами неопределенность, а на собственные прогнозные модели, построенные с учетом ценностной динамики, что ведет к более эффективному использованию своих ресурсов, чем при применении первого способа.

Заключение . Таким образом, для решения задачи выбора методов взаимодействия с потребителем в условиях цифровой трансформации рынка образования необходимо использовать распределение клиентов на категории по параметру ускорения неопределенности и задействовать маркетинговый инструментарий для ее снижения при оценке потребителями создаваемой ценности. Такой подход позволит обеспечить эффективность использования ресурсов образовательных организаций и качественную реализацию стратегий их развития в условиях цифровой трансформации, описанную в работах отечественных авторов (Лагзян, 2018; Прохорова, Лебедева, 2018; Розенфельд, Мальцева, 2024). Вместе с тем в дальнейших исследованиях необходимо определить маркетинговый инструментарий, отвечающий требованиям управления образовательными учреждениями при повышении уровня неопределенности.