Системный анализ целей и задач цифровой трансформации высшего учебного заведения

Цифровая трансформация (далее – ЦТ) системы высшего образования и науки – одно из приоритетных направлений государственной политики России в текущем десятилетии. Указ Президента РФ № 474 от 21.07.2020 установил в качестве национальной цели достижение цифровой зрелости ключевых отраслей (включая образование) к 2030 году. Цифровая зрелость отрасли образования подразумевает высокий уровень внедрения и эффективного использования современных цифровых технологий во всех процессах деятельности вуза. В ответ на президентские инициативы Министерством науки и высшего образования РФ разработана отраслевая «Стратегия цифровой трансформации науки и высшего образования до 2030 года» [1], определяющая основные подходы, цели и проекты для достижения этой национальной цели. В стратегии выделяются пять ключевых треков (направлений) трансформации, каждый из которых нацелен на определенный аспект изменений [1, с. 42].

• 1.    Архитектура цифровой трансформации – формирование единого методологического и архитектурного базиса для всех организаций отрасли (унификация подходов, стандартов и нормативной базы).

• 2.    Развитие цифровых сервисов – создание и внедрение комплексных цифровых университетов, то есть экосистемы сервисов, охватывающих основные образовательные и административные процессы вуза.

• 3.    Управление данными – организация работы с данными, включая проект «Data-хаб» (единое хранилище и платформа данных) для повышения качества данных и поддержки управленческих решений.

• 4.    Модернизация инфраструктуры – обновление ИТ-инфраструктуры вузов, а также создание отраслевых платформ взаимодействия (например, маркетплейс ПО и оборудования для выравнивания технологического уровня вузов, сервис-хаб для оптимизации процессов Минобрнауки и подведомственных организаций).

• 5.    Управление кадровым потенциалом – развитие человеческих ресурсов: обучение персонала цифровым компетенциям, создание команд цифровой трансформации в каждом вузе и изменение организационной культуры для поддержки нововведений.

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2025. № 3

Стратегический план предусматривает к 2024–2025 гг. создание в каждом вузе специальной команды ЦТ (во главе с CDTO – Chief Digital Transformation Officer – руководителем цифровой трансформации) и обучение 100 % административного и преподавательского персонала современным цифровым навыкам. Параллельно на федеральном уровне разработаны методические материалы, например «Модель компетенций команды ЦТ в системе государственного управления», где выделены ключевые профессиональные и личностные компетенции членов цифровых команд [2, с. 20].

Таким образом, актуальность данного исследования обусловлена насущной потребностью интеграции стратегических целей, проектных инициатив и архитектурных решений в единую систему управления ЦТ вузов. Системный подход позволяет выработать формализованную модель, обеспечивающую прослеживаемость (traceability) от стратегических целей ЦТ до конкретных проектов, технологий и результатов.

Целью данной работы является разработка формальной модели, описывающей взаимосвязь стратегических целей, проектов (инициатив) и архитектурных решений ЦТ вуза. Такая модель должна повысить согласованность между стратегическим и операционным уровнями планирования и обеспечить целостное видение программы цифрового развития.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

• 1)    анализ и структурирование целевых ориентиров и показателей цифровой трансформации на уровне системы высшего образования;

• 2)    классификация и декомпозиция проектных инициатив и решений по архитектурным уровням;

• 3)    теоретико-множественное описание модели и демонстрация ее применения для описания архитектуры «цифрового университета».

Материалы и методы

Информационной базой послужили нормативно-стратегические документы Министерства науки и высшего образования РФ, в том числе «Стратегия цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования до 2030 года» [1], а также аналитические отчеты Центра подготовки руководители цифровой трансформации РАНХиГС по вопросам архитектуры вузов и компетенций цифровой экономики [2; 3].

Кроме того, учитывались государственные стандарты в сфере информационных технологий, в частности ГОСТ Р 57668–2017 ¹ , регламентирующий модель описания данных. Эти источники были проанализированы с целью выявления перечня стратегических целей, показателей и ключевых проектов ЦТ, а также типовой архитектуры цифрового университета.

При разработке модели использовался системный подход: цифровой университет рассматривается как сложная система, включающая подсистемы различных уровней (управление, бизнес-процессы, данные, технологии, персонал). Методы структурного анализа и декомпозиции были применены для разбиения общей цели трансформации на иерархию целей второго уровня и соответствующих проектов (инициатив).

Системный анализ целей и задач цифровой трансформации высшего учебного заведения

Формализация связей

Для формального описания взаимосвязей использован аппарат теории множеств и матричное представление [4, с. 40]. Введем следующие множества:

G – множество стратегических целей ЦТ;

P – множество проектов (инициатив) ЦТ, реализующих одну или несколько целей;

R – множество архитектурных решений (технических, организационных, методологических), внедряемых в рамках проектов.

Согласно стратегическим документам можно выделить n ключевых целей (повышение цифровой зрелости, доступность электронных услуг, интеграция науки и др.), таким образом, множество G = g 1 ,g 2 ,...,g n включает указанные высокоуровневые целевые ориентиры.

Соответственно, определен портфель приоритетных проектов P = p 1 ,p 2 ,..., p m ; в контексте Минобрнауки эти проекты включают p ₁ – «Data-хаб», p ₂ – «Архитектура ЦТ» и др.

Наконец, каждый проект предполагает внедрение определенных архитектурных решений, образующих множество R = r 1 ,r₂,...,r k . Например, для проекта «Цифровой университет» такими решениями являются: создание студенческих порталов, электронного расписания, внедрение систем дистанционного обучения [5]; для проекта «Data-хаб» – это может быть развёртывание хранилища данных, внедрение инструментов бизнес-ана-литики (BI) и др. [6].

Для формализации связей между целями, проектами и решениями введём бинарные отношения в матричной форме. Определим матрицу покрытия цели проектами A = [ a ij ] , матрицу связей «цель – проект». Определим матрицу соответствия проектов и архитектурных решений B = [ b j _k ] , матрицу связей «проект - решение». Здесь индекс i соответствует цели g j е G , индекс j - проекту P j е P , индекс к - архитектурному решению г_к е R.

Элементы этих матриц определяются следующим образом:

a ij = 1, если проект P j направлен на достижение цели g i (иначе 0);

b jk = 1, если в рамках проекта P j внедряется архитектурное решение r_k (иначе 0).

Указанные соотношения позволяют определить результирующее соответствие между целями и решениями. Введём матрицу косвенных связей целей и решений W = [ w k ] , которая вычисляется как логическое произведение матриц W = A л B , где логическая операция для матриц понимается поэлементно через существование промежуточного проекта. Тогда:

wk=jуP (ачл bjk), где wik означает, что архитектурное решение rk вносит вклад в достижение цели gi через один или несколько проектов ( wik = 1 ^ rk ).

Формально всю систему ЦТ вуза представим в виде кортежа [4, с. 40], где первая тройка – множества, а вторая пара – двоичные отношения (матрицы) между ними:

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2025. № 3

S = G, P, R; A, B, где G – множество стратегических целей цифровой трансформации;

P – множество проектов (инициатив) трансформации;

R – множество архитектурных решений;

A = [ a ij J — матрица связей «цель - проект»;

B = [ b jk J - матрица связей «проект - решение».

Такая модель обеспечивает строгую структуру представления ЦТ и определяет прослеживаемость связи от стратегических целей через проекты к техническим и организационным решениям, необходимым для реализации этих проектов.

Пример использования модели

Для обеспечения взаимосвязи между стратегией и практическими мероприятиями ЦТ в вузе можно использовать иерархию (или дерево целей ) и матрицу трассируемости «цель – проект». В качестве иллюстрации рассмотрим упрощённый пример, в котором главная цель цифровой трансформации университета декомпозируется на три стратегические цели первого уровня, а те, в свою очередь, уточняются набором подцелей второго уровня.

В Таблице 1 представлен пример иерархии целей ЦТ условного университета.

Таблица 1

Иерархия целей цифровой трансформации

Главная цель	Повышение конкурентоспособности университета через ЦТ
Цель 1	Улучшение качества образования с помощью цифровых технологий
1.1	Развитие онлайн-обучения и дистанционных образовательных программ
1.2	Персонализация обучения на основе анализа данных успеваемости студентов
1.3	Повышение цифровых компетенций преподавателей
Цель 2	Увеличение эффективности научной деятельности за счет цифровизации
2.1	Внедрение открытых научных данных и цифровых репозиториев для исследований
2.2	Применение ИИ и больших данных в научных проектах
2.3	Создание цифровой инфраструктуры для коллективных исследований
Цель 3	Совершенствование управления и сервисов университета
3.1	Перевод административных процессов в электронный вид (безбумажный документооборот)
3.2	Внедрение единого цифрового сервиса для студентов (кампусное приложение)
3.3	Использование аналитических панелей (dashboard) для поддержки принятия решений руководством

Источник: здесь и далее таблицы составлены автором на основе источников [1–3].

Матрица трассируемости (матрица связей целей и проектов) дополняет иерархию целей и отражает двунаправленное соответствие между целями и средствами их достижения (см. Таблицу 2).

Системный анализ целей и задач цифровой трансформации высшего учебного заведения

Таблица 2

Матрица трассируемости (соответствие целей и проектов)

Цель / Проект	Проект 1 «Онлайн-платформа обучения»	Проект 2 «Научный Data Lake»	Проект 3 «Цифровой кампус»
1.1. Развитие онлайн-об-разования	1 (основной проект)	0	0
1.2. Персонализация обучения (аналитика)	1 (компонент аналитики)	0	1 (через обучение)
1.3. Цифровые компетенции преподавателей	0	0	1 (через обучение)
2.1. Открытые научные данные, репозитории	0	1 (создание репозитория)	0
2.2. ИИ в научных проектах	0	1 (платформа данных)	0
2.3. Цифровая инфраструктура для коллективных исследований	0	0	0
3.1. Электронный документооборот	0	0	1 (включено)
3.2. Цифровой портал студентов	0	0	1 (основной проект)
З.3. Аналитические панели для руководства	0	0	1 (включено)

Из Таблицы 2 видно, например, что Проект 1 («Платформа онлайн-обучения») напрямую реализует подцели 1.1 и 1.2, тем самым вносит вклад в повышение качества образования. Проект 2 («Научный Data Lake») обеспечивает достижение целей 2.1 и 2.2, связанных с развитием научно-исследовательской деятельности. Проект 3 («Цифровой кампус») ориентирован на совершенствование внутренних сервисов университета; он охватывает задачи 1.3, 3.1, 3.2 и 3.3 (то есть способствует развитию цифровых компетенций персонала и улучшению сервисов управления). Следует отметить, что подцель 2.3 («Создание цифровой инфраструктуры для коллективных исследований») в данном примере не покрыта ни одним из трёх проектов, что является сигналом о потенциальном пробеле в стратегии, требующем либо запуска дополнительной инициативы, либо корректировки приоритетов. В целом матрица трассируемости служит инструментом проверки полноты стратегии: каждая стратегическая цель должна быть сопряжена хотя бы с одним проектом, и наоборот, каждый значимый проект должен соотноситься с конкретной целью. Если обнаруживаются цели без соответствующих проектов или проекты, не привязанные ни к одной цели, это является основанием пересмотреть полноту стратегического плана или обоснованность отдельных проектов.

Оптимизационная задача

Помимо качественного анализа соответствия целей и проектов предложенная формальная модель позволяет ставить и количественно решать оптимизационные задачи вы-

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2025. № 3

бора инициатив. Каждому проекту P j е P сопоставляется множество решений, то есть подмножество R j с R внедряемых в данном проекте архитектурных решений:

Rj = { r е Rbjk = 1 для r = rk }, где Rj – совокупность решений rk , реализуемых в проекте pj .

Допустим, руководству вуза может быть поставлена задача отобрать ограниченный набор проектов, который обеспечит максимальное покрытие стратегических целей при заданном бюджете. Формально такую задачу можно представить следующим образом.

Пусть каждому проекту Pj сопоставлена оценка затрат Cj, аВ обозначает доступный совокупный бюджет на ЦТ. Требуется выбрать подмножество проектов P с P так, чтобы достичь максимального эффекта при соблюдении бюджетного ограничения. Введем бинарную переменную xj , принимающую значение 1, если проект pj включен в выбранное подмножество P , и значение 0 - в противном случае.

Целевую функцию можно задать как количество стратегических целей, достижение которых обеспечивается выбранными проектами (число целей, для каждой из которых найдётся хотя бы один проект Pj е P ). Максимизируется суммарное покрытие целей: (            ^

max Е ¹ Z ^aj^xj - ¹ .

Здесь индикатор равен 1, если условие в скобках выполняется (то есть если хотя бы один проект Xj = 1 из выбранного множества покрывает цель gi ).

Ограничение по бюджету при этом примет вид

ЕCjXj < В при Xj е {0,1} , Р,е P где cj – стоимость проекта pj ;

B – доступный бюджет;

x_j – бинарная переменная выбора проекта.

Данная постановка представляет собой задачу максимального покрытия множества (maximum coverage) при ограничении по суммарной стоимости и может решаться методами дискретной оптимизации. Она иллюстрирует, как разработанная модель «цели – проекты – решения» применяется для поддержки управленческих решений, позволяя обоснованно расставлять приоритеты между цифровыми инициативами с точки зрения их вклада в достижение стратегических целей.

Результаты

Предложенная модель «цели – проекты – решения» обеспечивает сквозное выравнивание действий с целями цифровой трансформации. Каждый проект и каждое архитектурное решение в рамках модели явно соотносятся с конкретными стратегическими целями. Это принципиально важно, потому что если цифровые инициативы реализуются без чёткой привязки к целевым показателям («технологии ради технологий»), велик риск неэффективного расходования ресурсов [7]. С помощью матричного представления заинтересованные стороны могут формально проверить полноту покрытия целей: при наличии непрослеживаемых целей или проектов возникает сигнал о несогласованности

Системный анализ целей и задач цифровой трансформации высшего учебного заведения программы, как отмечалось выше. Модель трассируемости помогает выявить две критические ситуации:

• 1)    стратегическая цель, не поддержанная ни одним проектом (значит, она рискует не быть достигнутой), что требует запуска новой инициативы либо пересмотра стратегии;

• 2)    проект, не вносящий вклад ни в одну из целей (вероятно, лишняя активность, от которой следует отказаться или четче обосновать её необходимость).

Таким образом, предлагаемая модель может служить инструментом валидации и обеспечения консистентности программ цифровой трансформации.

С точки зрения управления организационными изменениями тесная связь проектов с целями повышает мотивацию участников и эффективность внедрения. Команды ЦТ, CDTO и сотрудники [3, с. 106] получают чёткое представление о том, как их проекты влияют на общесистемные показатели – например, на позицию вуза по индексу цифровой зрелости или на удовлетворённость студентов качеством электронных сервисов. Это значительно облегчает коммуникацию между топ-менеджментом и исполнителями: руководство оперирует языком стратегических метрик и целей, а ИТ-специалисты – языком технологических решений, однако через предложенную систему соответствия эти уровни становятся взаимно понятны.

Кроме того, модель позволяет классифицировать каждую стратегическую цель по архитектурному уровню основного изменения, например: совершенствование процессов управления, работа с данными, модернизация инфраструктуры или развитие компетенций персонала. Такой анализ распределения целей по архитектурным уровням показывает, что программа трансформации носит комплексный характер, поскольку охватывает и бизнес-процессы, и данные, и технологии, и кадры. Для практики это значит, что при планировании ни один из этих аспектов не должен быть упущен, и сбалансированное внимание ко всем направлениям обеспечивает целостность архитектуры цифрового университета.

Обсуждение и выводы

Целостность архитектуры цифровой трансформации . Все аспекты цифрового развития вуза следует рассматривать в единой архитектурной модели. Предложенная модель обеспечивает такую целостность, явно связывая каждый элемент (проект, решение) с высокоуровневой стратегической целью. Это помогает избежать разрыва между стратегическим планированием и ИТ-внедрениями, повышает прозрачность и подконтрольность процесса цифровой трансформации.

Практическая применимость модели. Модель может быть непосредственно использована при разработке стратегий и «дорожных карт» цифровой трансформации конкретных вузов. Она служит шаблоном для формирования перечня проектов и мероприятий, гарантируя, что ни одна приоритетная область не остается без внимания. Кроме того, матрицы соответствия целей и проектов могут лечь в основу системы мониторинга достижения показателей, фактически трансформируясь в «паспорт цифровой зрелости» вуза, где напротив каждой стратегической цели указаны реализованные проекты и достигнутые значения целевых метрик.

Кадровое и организационное обеспечение. В ходе исследования подтверждена критическая роль человеческого фактора и организационных изменений. Цифровая трансформация требует не только внедрения ИТ-решений, но и развития новых компетенций персонала, изменения структуры управления и культуры организации [8]. Успешность

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2025. № 3

трансформации во многом зависит от того, насколько эффективно будут сформированы и мотивированы команды ЦТ и насколько организация готова воспринимать и поддерживать изменения [3, с. 73].

Соответствие стандартам и интероперабельность. Анализ показал, что использование открытых архитектурных стандартов и унификация данных – необходимое условие масштабируемости цифровых решений. В отраслевой стратегии прямо указывается на поддержку стандартов (например, стандартов электронного обучения SCORM и др.). Настоящее исследование подчёркивает, что следование общим стандартам (в частности, стандартам описания данных, таким как ГОСТ Р 57668–2017) ² повышает совместимость систем разных вузов и облегчает их интеграцию в единую экосистему науки и образования.

Научно-методический вклад. Предложенная модель вносит вклад в методологию системного анализа сложных организационно-технических систем. Она демонстрирует, как методы, традиционно используемые в инженерии (трассировка требований, матричный анализ), могут применяться для задачи управления цифровой трансформацией. Результаты могут быть положены в основу дальнейших научных исследований, связанных с моделированием цифровой экономики образования, оценкой эффективности цифровых преобразований, разработкой оптимальных стратегий внедрения ИТ-новшеств в социально значимых отраслях.

Заключение

Итак, развитая в работе модель, с одной стороны, является инструментом практического планирования цифровой трансформации вузов, позволяющим связать цели с делами, с другой – представляет собой научный результат, расширяющий понятийный аппарат системного анализа в применении к цифровой трансформации и открывающий возможности для дальнейших исследований и усовершенствований. Практическая реализация будет способствовать более эффективному продвижению вузов к состоянию цифровой зрелости и повышению качества образования и управления на базе релевантных данных и современных технологий.