Психология и социология/ 14. Кадровый менеджмент

Д.ф.-м.н. Андриенко В.А.,

студентка 5-го курса факультета математики Ганзюк Ю. В.

Одесский национальный университет им. И. И. Мечникова

Статистические методы кадрового менеджмента в сфере образования

Профессорско-преподавательский состав (ППС) является главным ресурсом учебного процесса, доступным большинству студентов. ППС распределен по кафедрам с закреплением дисциплин, соответствующих его квалификации. Контроль качества работы преподавателя является одной из наиболее сложных и важных задач в общей проблеме управления качеством обучения. Становится целесообразным определение рейтинга каждого преподавателя на основе единой унифицированной методики с многомерным анализом его деятельности. Приоритетными направлениями в решении поставленных задач являются: накопление статистической информации о становлении и динамике развития кафедр и факультетов, обеспечение высокой мотивации преподавателей в совершенствовании своего профессионального мастерства, увязка рассматриваемых вопросов с созданием внутривузовской системы менеджмента качества подготовки специалистов, привлечение молодых и контроль наличных кадров, создание условий для научно-исследовательской деятельности преподавателей. Роль преподавателя в системе менеджмента качества остается приоритетной как участника и владельца основных рабочих процессов жизненного цикла вуза. Следовательно, возрастает важность контроля качества работы преподавателя, который должен иметь некоторое количественное измерение. Подобную информацию используют администрация, отдел кадров, заведующие кафедрами для оценки новых преподавателей, выявления недостатков уже работающих и создания методов их устранения. Одним из методов определения качества работы преподавателя является анкетирование по основным показателям деятельности, таким как профессионализм, педагогическое мастерство, научная деятельность, личные качества [3].

После сбора анкетных данных, необходима их обработка с целью выявления наиболее значимых факторов в работе преподавателей и дальнейшего их анализа. Анализ полученных данных осуществляется с помощью методов многомерного статистического анализа. Многомерный статистический анализ позволяет отобразить и моделировать реальные явления и процессы. В последнее время все более широкое распространение находит один из разделов многомерного статистического анализа – факторный анализ. Современные статистики под факторным анализом понимают совокупность методов, которые на основе реально существующей связи между признаками позволяет выявить латентные (скрытые) обобщающие и независимые характеристики развития изучаемых явлений и процессов.

Из числа методов, позволяющих обобщать значения элементарных признаков, алгоритмически простым является метод главных компонент [2]. Метод главных компонент состоит в построении факторов - главных компонент, каждый из которых представляет линейную комбинацию исходных признаков. Первая главная компонента F₁ определяет такое направление в пространстве исходных признаков, по которому совокупность объектов (точек) имеет наибольший разброс (дисперсию). Вторая главная компонента F₂ строится с таким расчетом, чтобы ее направление было ортогонально направлению F₁ и она объясняла как можно большую часть остаточной дисперсии, и т.д. вплоть до p-й главной компоненты F_p. Так как выделение главных компонент происходит в убывающем порядке с точки зрения доли объясняемой ими дисперсии, то признаки, входящие в первую главную компоненту с большими коэффициентами  оказывают максимальное влияние на дифференциацию изучаемых объектов. Однако, вычислительные процедуры метода главных компонент достаточно трудоемки, поэтому расчеты следует проводить на ПЭВМ. В настоящее время существует несколько десятков наиболее известных статистических пакетов, разработанных ведущими компаниями мира [1].

Одним из возможных подходов реализации метода главных компонент на компьютере является использование таких известных пакетов как Microsoft Excel и MATLAB. Авторами разработана методика проведения факторного анализа методом главных компонент, основанная на свойствах Microsoft EXCEL и MATLAB. Алгоритм этого метода представляет собой последовательность различных действий с матрицами (вычисление определителя, вычисление обратной матрицы, умножение и транспонирование матриц). Эти действия выполняются с помощью встроенных функций EXCEL. Для получения собственных векторов матрицы привлекается MATLAB, то есть на этом этапе алгоритма происходит обмен данными между EXCEL и MATLAB с помощью программы EXCEL LINK, которая связывает EXCEL с рабочей областью MATLAB, предоставляя EXCEL прямой доступ ко всему семейству продуктов MATLAB, включая дополнительные пакеты. Этот инструмент позволяет извлекать преимущества от вычислительной мощи MATLAB, пользуясь удобной средой EXCEL, обеспечивая возможность для анализа, обработки и представления данных. Исходные данные для анализа берутся из анкет.

Такой подход был применен для анализа работы преподавателей факультета математики Одесского национального университета им. И. И. Мечникова. Анкета включала следующие показатели:

- умение уложиться в рамки лекции, пунктуальность;

- свобода изложения учебного материала (как часто преподаватель заглядывает в конспект);

- доступность и нормальный темп изложения материала;

- компетентность преподавателя;

- творческий подход и интерес к своей профессии;

- последовательность в изложении материала;

- требовательность;

- культура речи, четкость дикции;

- дисциплина и порядок в аудитории;

- внешний вид;

- манера поведения.

В результате выделены четыре главные компоненты:

- обобщенный фактор педагогического мастерства преподавателя, доля дисперсии этого фактора – 51,89%, - обобщенный фактор профессионализма преподавателя, его доля в дисперсии – 19,88%; -обобщенный фактор ораторского мастерства, доля в дисперсии - 12,7%; - обобщенный фактор визуального восприятия преподавателя, доля в дисперсии – 5,23%. Суммарный вклад обобщенных факторов в дисперсии составляет – 89,7%.

Таким образом, для студентов наиболее существенным качеством преподавателя является его педагогическое мастерство, профессионализму они отводят второе место. В связи с этим можно сделать вывод, что качество преподавания не сводится только к качеству профессиональной подготовки преподавателя, а основывается на комплексе личностных свойств, отношений, таланта, внутренней мотивации педагогов.

Литература:

1.Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э.Фигурнова-М.: ИНФА-М.: Финансы и статистика, 1997.-528с.

2.Л.А.Сошникова, В.Н.Тамашевич, Г.Уебе, М.Шефер Многомерный

статистический анализ в экономике/ Под ред. В.Н.Тамашевича-М.: ЮНИТИ, 1999.- 598с

3.Скок Г.Б., Лебедева Е.А. Оценка качества деятельности преподавателя// Качество образования: концепции, проблемы: Материалы Третьей междунар. науч. – метод. конф. Новосибирск, 2000.