Проект реализуется в рамках программы "ПРИОРИТЕТ 2030".
Достижение поставленной цели проекта будет осуществляться путём реализации научных тематик, соответствующих направлениям Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации»). Финансирование этих научных тематик будет осуществляться за счёт внебюджетного и/или конкурсного бюджетного финансирования, в том числе средств гранта в форме субсидии из федерального бюджета, предоставленного на оказание поддержки Программы развития УрФУ на 2021-2030 гг. в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» (Постановление Правительства Российской Федерации от 13 мая 2021 года № 729), которые будут направлены на реализацию научной тематики "Субъектно-ориентированные модели развития университетов и их взаимосвязь с экономикой региона", прошедшей конкурсный отбор.
Описание реализуемой за счёт средств ПСАЛ «Приоритет 2030» научной тематики "Субъектно-ориентированные модели развития университетов и их взаимосвязь с экономикой региона":
1) Решаемая проблема. В рамках проекта исследуются количественные и качественные параметры трансформации университетов и рынка труда в контексте их конкуренции за потенциальные (абитуриентов) и реальные квалифицированные трудовые ресурсы (активных молодых специалистов-выпускников вуза, интеллектуальные ресурсы (академическое сообщество), сбалансированное распределение которых на рынке труда является маркером не только устойчивого развития территорий и цифровой трансформации индустриальных регионов (в частности Свердловской области), но и благосостояния широкого спектра социальных групп.
2) Актуальность решения обозначенной проблемы. Актуальность исследования обусловлена наличием высоких социальных рисков, порождающих необходимость разработки механизмов повышения уровня защищенности населения, обеспечения прироста благосостояния молодежи и формирования политики народосбережения, в том числе направленной на инновационное развитие экономики труда. Решение фундаментальной научной задачи по выявлению причин несоответствия выпуска молодых квалифицированных специалистов запросам рынка труда, по анализу образовательных, профессиональных и карьерных траекторий выпускников вуза после его окончания включает рассмотрение ряда противоречий, касающихся сбалансированности рынка труда, оценки качества образовательных программ вуза, результативности трудоустройства его выпускников, их стартовых карьерных позиций, а также вопросов профессиональной мобильности квалифицированной молодежи. Актуальным является исследование того, как цифровая трансформация влияет на перераспределение проактивных трудовых ресурсов от периферии к регионам-центрам притяжения путем профессиональной мобильности, научной миграции, академической мобильности, научного сотрудничества, своевременной оптимизации образовательных и карьерных траекторий молодых профессионалов. Усиливается ценность формирования аналитических инструментов с элементами персонализации, применимых в сфере университетского управления в тесной взаимосвязи с рынком труда.
В рамках проекта «Субъектно-ориентированные модели развития университетов и их взаимосвязь с экономикой региона» отдельное внимание уделяется цифровой трансформации современного общества в непрерывном воспроизводстве передового знания. В рамках исследований и разработок учитывается влияние качества человеческого капитала регионов в контексте устойчивого социально-экономического и инновационного развития территорий.
Научная новизна моделей развития университетов состоит в применении субъектно-ориентированного подхода, который базируется на разностороннем исследовании интересов, возможностей, социально-экономического положения абитуриентов, студентов, выпускников, преподавателей и научных сотрудников и построении моделей с учетом баланса интересов путем онлайн-опросов и методов Big Data. Разработка моделей будет осуществляться с учетом максимально широкого задействования больших объемов информации (big data), имеющихся у университетов-участников исследовательского консорциума (базы данных договоров на оказание образовательных услуг, сведения об абитуриентах и студентах, научно-педагогических работниках и их профессиональных достижениях).
В рамках проекта исследуются количественные и качественные параметры трансформации университетов и рынка труда в контексте их конкуренции за потенциальные (абитуриентов) и реальные квалифицированные трудовые ресурсы (активных молодых специалистов-выпускников вуза, интеллектуальные ресурсы (академическое сообщество), сбалансированное распределение которых на рынке труда является маркером не только устойчивого развития территорий и цифровой трансформации индустриальных регионов (в частности Свердловской области), но и благосостояния широкого спектра социальных групп.
Повышение образовательной и научной продуктивности университетов и их взаимодействия с рынком труда возможно путем оценки текущей ситуации (за последние 5 лет) и моделирования изучаемых процессов в краткосрочной, долгосрочной перспективе за счет разработки аналитических инструментов:
• Динамическое моделирование темпов и направленности движения квалифицированных трудовых ресурсов между центрами притяжения. Развитие модельного инструментария оценки и прогнозирования процессов научной миграции, академической мобильности, научного сотрудничества;
• Моделирование образовательных, профессиональных и карьерных траекторий.
Научную значимость проекта представляет взаимосвязь исследовательских методик, реализуемых на основе широкой информационной базы: (1) развитие и внедрение практик институциональных исследований - это вовлечение целевых аудиторий университетов в механизмы обратной связи через технологии персонифицированных коммуникаций (онлайн-опросов) с целью использования их результатов руководством университета для анализа ситуации и обоснованных управленческих решений оперативного и стратегического характера; (2) применение технологий Big Data и Data Science для оценки отечественной системы эффективности научных исследований; (3) математическое и информационное моделирование факторов развития университетов в тесной взаимосвязи с экономическими параметрами региона.
Результатом проекта является повышение научной продуктивности УрФУ в области экономики высшего образования и социальных наук, повышение качества человеческого капитала и отдачи от инвестиций в высшее образование за счет оптимизации траекторий обучения и трудоустройства молодых профессионалов, а также усиление интеллектуального потенциала региона, укрепления взаимодействия между российскими учеными.
Применяется междисциплинарный подход к решению проблем, который выражен в исследовательских инструментах и компетенциях участников гранта. Коллектив включает экономистов, социологов, математиков и специалистов по информационным технологиям. Имеющийся научный задел по заявленной теме у руководителя и исполнителей обеспечивает существенные возможности для достижения планируемых показателей. Такой подход с учетом привлечения ведущих российских и зарубежных ученых позволит выйти на мировой уровень и усилить узнаваемость УрФУ на отечественном уровне исследований проблем экономики высшего образования и социальных наук.
3) Описание задач, предлагаемых к решению.
Задачи представляют собой конкретные действия, приводящие к достижению цели
1. Развитие модельного инструментария оценки и прогнозирования процессов научной миграции, академической мобильности, научного сотрудничества с применением Data Mining.
а) Разработка алгоритма генерации библиометрических данных на основе технологии Big Data, позволяющего автоматически генерировать информацию из наукометрических баз по заданным параметрам.
б) Описание закономерностей и особенностей миграции ученых.
в) Разработка мероприятий, направленных на повышение конкурентоспособности отечественной научной среды.
2. Моделирование образовательных траекторий.
а) Провести моделирование поведения индивидов и прогнозирование влияния выбранных ими образовательных траекторий на развитие рынка труда.
б) Провести оценку возможности изменения образовательных траекторий.
3. Моделирование профессиональных, карьерных траекторий молодых профессионалов.
4. Разработка многофакторной динамической модели прогнозирования профессиональной мобильности с элементами теории игр на основе положений теории позиционных игр с учетом выполнения условий равновесия по Нэшу для рынка труда.
4) Практическая значимость ожидаемых результатов.
Практическая значимость заключается в возможности использования выводов исследования в деятельности органов государственной власти, в применении алгоритма генерации как самостоятельного инструмента сбора наукометрических данных. Результаты исследования позволят скорректировать административные инструменты, направив их на усиление взаимодействия ученых внутри страны между конкурентоспособными и менее конкурентоспособными университетами с целью повышения показателей эффективности последних, а также выявить новые направления и тренды миграции в условиях геополитического кризиса. Планируется разработать обоснованные на данных меры по развитию отечественной науки и повышению ее качества в регионах, направленных на обмен знаниями между организациями, повышение конкурентоспособности научной продуктивности вузов и системы высшего образования в целом за счет интеграции региональных организаций с лидерами системы. Практическая значимость предлагаемого подхода к оценке и прогнозированию процессов научной миграции заключается в развитии практик институциональных исследований по результатам выполнения которых планируется сформировать: (1) единую базу опросных и административных данных, (2) практические рекомендации на основе выявленных закономерностей. Субъекты экономики в результате влияния на них различных факторов (финансовых, поведенческих) могут нести существенные потери, включающие в себя потери бизнеса и организаций государственного сектора на переподготовку кадров, потери домохозяйств, снижение эффективности расходования средств бюджета на оплату подготовки специалистов, деформацию рынка труда в силу возрастания доли трудоустройств по другой специальности, снижение динамики развития современных отраслей экономики в силу дефицита кадров и всплеска безработицы. Принятие решений на основе данных, полученных о профессиональных траекториях выпускников за счет применения технологий Data Mining, Big Data и Data Science позволит сократить эти потери.
5) План работ на 2022-2024 год.
2022 год
• Разработка и апробация модели образовательных траекторий с применением методов математического моделирования на выборке студентов за период 2015-2021 гг.;
• Разработка модельного инструментария оценки и прогнозирования процессов научной миграции, академической мобильности, научного сотрудничества с применением Data Mining за период 2011-2021 гг.;
2023 год
• Разработка комплексного модельного инструментария оценки и прогнозирования образовательных траекторий с применением методов математического моделирования для верификации подхода и решения задач оптимизации образовательных траекторий за период 2015-2021 гг.;
• Разработка и апробация модели образовательных траекторий с применением методов оптимального управления для работы с выборкой студентов за период 2019-2022 гг.;
• Разработка и апробация модели карьерных траекторий молодых профессионалов на основе сквозной аналитики обратной связи за период 2017-2022 гг.;
2024 год
• Разработка модельного комплекса профессиональной мобильности на рынке труда с элементами теории игр с применением результатов сквозной аналитики обратной связи за период 2017-2023 гг.;
• Разработка модельного комплекса образовательных траекторий с применением методов математического моделирования, оптимального управления, теории множеств и нечеткой логики к данным за период 2015-2023 гг.;
• Разработка и апробация модели профессиональных траекторий молодых профессионалов на основе алгоритмов описания динамики развития рынка труда за период 2017-2023 гг.;
• Разработка и апробация модели образовательных траекторий с применением методов теории множеств и нечеткой логики за период 2015-2024 гг.;
• Разработка и апробация модели оценки и прогнозирования процессов научной миграции, академической мобильности, научного сотрудничества за период 2011-2024 гг.
Планируемые заявки:
• Народосбережение как основа безопасного социально-экономического развития регионов России: анализ, прогноз и система мер по локализации и нейтрализации угроз (РНФ);
• Прекаризация и социально-экономические аспекты занятости молодых специалистов на рынке труда в условиях пандемии: стратегии поведения, дискриминация, безработица (Грант Президента РФ для молодых ученых).
• Цифровая трансформация рынка труда: профессиональная мобильность квалифицированных трудовых ресурсов (РНФ);
• Взаимодействие государства, общества, бизнеса при решении проблемы контроля баланса климатически активных газов на примере карбонового полигона в Свердловской области (РНФ);
• Миграция российских ученых в новой реальности 2020-2022 гг.: проблемы, эффективность, оценка методами Big Data и Data Science.
На основе разработанных цифровых продуктов с использованием методов математического моделирования и информационных технологий планируется подать заявки на государственную регистрацию созданных алгоритмов (РИД).
Коллектив Научного центра компетенций руководствуется в своей работе Положением о научных центрах компетенций СМК-ПВД-7-01-287-2022, введённым в действие приказом №439/03 от 04.05.2022.