Sankt-Peterburg, St. Petersburg, Russian Federation
Military academy of communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny (department of radio communications, professor)
Russian Federation
St Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
UDK 001.891 Научно-исследовательские работы. Методы исследований
An approach is developed to quantify the creativity of scientific and pedagogical staff using the Russian Science Citation Index in terms of their professional performance, including scientometric indicators. The problems of conducting surveys and testing large audiences of respondents are analyzed. Variants of possible criteria and indicators used to assess employees’ professional activities, including identifying their creative contribution to the collective indicator, are considered. The concept of intellectual products of educational and scientific institutions is defined, since their creation, development and publication are one of the requirements for employees. The article shows the interrelation of the respondents’ personal intellectual abilities, including creative ones, and their contribution to the institution scientific potential. The authors substantiate that it is advisable for faculty members to use such categories as educational, methodological, scientific activities, advanced training. The interrelation of distributing the employees’ contribution to the institution scientific potential with the Gauss law is considered. The authors propose to apply the Pareto principle, according to which “20% of efforts give 80% of the result, and the remaining 80% of efforts is only 20% of the result” to assess the creativity level. About a quarter of the employees are proven to produce about three-quarters of the entire intellectual potential of the university or a scientific institution. A threshold equal to 0.44 is justified, according to which the Pareto principle is implemented when evaluating each employee’s contribution. The developed analytical apparatus and illustrative material revealing the essence of the developed method are presented. Conclusions are drawn and directions for future research are outlined.
level of creativity, assessment of intellectual contribution, Pareto principle
Введение
Одной из основных задач научных коллективов является создание сложных научно-технических продуктов, определяемых планами работы учреждения [1]. Очевидно, что независимо от направлений исследований, вклад каждого из членов коллектива будет различным, в зависимости от их способностей и заинтересованности. В коллективах с малым количеством сотрудников проблемы определения креативных личностей не существует, поскольку потенциальные возможности каждого из членов коллектива известны руководству. Гораздо сложнее это сделать в крупных научных заведениях, в частности, в вузах [2-4].
В настоящее время существуют различные оценочные методики [5-8], однако они достаточно сложны и требуют существенных временных затрат на их проведения, а кроме того, предполагают непосредственный отрыв сотрудников для проведения такого тестирования [9].
Исследования в данном направлении, характеризуемом как психология профессиональной пригодности [10], ведутся достаточно давно, в том числе и с использование метода анализа иерархий [11], но методик, позволяющих решать рассматриваемую задачу только по результатам апостериорной информации, пока не разработано. При этом следует понимать, что непосредственное привлечение субъекта к тестированию не всегда позволит получить желаемый результат. Это связано с тем, что субъект может сам того не желая, противится самому процессу тестирования, к которому его принуждают. Возникает эффект безразличия, отстраненного отношения к этому процессу [12]. Поэтому вопрос разработки методики выявления креативных личностей в больших научных коллективах является актуальным.
Учитывая указанные обстоятельства, в настоящей статье представлен оригинальный подход, позволяющий выявлять креативных специалистов по результатам анализа их деятельности. В основе методики лежит известный принцип Парето [13].
1. Организация и методы исследования
В рамках общей психологии данное направление достаточно полно рассмотрено в инженерной психологии [14]. В его основе лежат способы экспресс тестирования респондентов, предполагающие проведение письменных опросов, с последующей обработкой результатов [15].
Понятно, что при охвате большой аудитории рассмотренный подход явно не продуктивен. Более того, архаизм такого способа тестирования, применительно к аудитории, включающей несколько сотен респондентов, связан с неизбежными ошибками еще на стадии обработки результатов первичного опроса [16-18]. Попытки автоматизации процесса подготовки, сбора и обработки данных тестирования предприняты в [19-20]. Предложенные в них решения достаточно интересны, поскольку основаны на элементах машинного обучения. Но при этом, как уже отмечалось, сам факт привлечения респондентов к опрос-тестированию, может негативно отразиться на результатах.
С учетом указанных обстоятельств, предлагается в качестве исходной базы использовать материал, уже априорно наработанный респондентами. Так, работа в научно-учебном учреждении непосредственно связана с созданием интеллектуальных продуктов, поскольку их создание, разработка и публикация является одним из требований, предъявляемых к сотрудникам [7, 21-23]. Но даже с учетом стимулирования со стороны руководства, публикационная активность сотрудников различна. И, как правило, ее интенсивность как раз и определяется личными интеллектуальными возможностями, в том числе и креативными, респондентов.
В качестве показателей деятельности сотрудников, например, преподавателей вузов, предлагается использовать категории, обоснованные в [24]. К таковым относят образовательную деятельность; учебно-методическую деятельность; научную деятельность; повышение квалификации. Данные по указанным категориям периодически собирается и корректируется руководством вуза, что позволяет исключить этап предварительного опроса респондентов. Более того, каждая из категорий имеет свою бальную оценку, что изначально создает благоприятные условия для дальнейшего исследования.
Следовательно, остается только провести соответствующую обработку. Вместе с тем в [25] обосновано, что распределение преподавателей по рейтингу подчинено закону Гаусса вида
где Р – параметр распределения.
А далее, для выявления креативной части сотрудников учреждения предложено использовать принцип Парето, согласно которому «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий – лишь 20 % результата» [25].
Согласно закону Парето правильный выбор 20% самых важных действий, позволит достаточно быстро получить 80% от планируемого полного результата, причем, дальнейшее улучшение (наращивание усилий) неэффективно, поэтому может быть неоправданно [13].
Применительно к рассматриваемой тематике – можно полагать, что именно порядка 20% сотрудников как раз и производят порядка 80% всего интеллектуального потенциала вуза (научного учреждения). А поскольку распределения вклада каждого из сотрудников подчиняется экспоненциальному закону, то остается только выявить координату функции
при которой площадь под кривой будет разделена в соотношении ¼, что, как раз и соответствует условию 20% к 80%.
2. Результаты исследования и их обсуждение
В ходе проведения исследования экспериментально было установлена граничное значение координаты K, которая делит площадь, ограниченной кривой
в соотношении ¼. Такой координатой является
Фундаментальность полученного значения в том, что данная координата не зависит от параметра Р, поэтому значение
В качестве примера, на рис. 1 показано семейство кривых, определяемых различными значениями параметра Р: Р > 1; Р = 1; Р < 1.
На графиках, представленных на рис. 1, дополнительно приведены пунктирные прямые, проходящие через координаты
Другой уникальной особенностью выбора координаты
Таким образом, для выявления креативных личностей научно-педагогического коллектива, достаточно будет реализовать следующую последовательность действий.
Во-первых, определить физически измеримые показатели, характеризующие их профессиональную деятельность. Важностью этого пункта определяется тем, что нередко о способностях сотрудника судят по общему мнению сослуживцев [27]. Однако такой подход достаточно субъективен и не всегда отображает вклад субъекта в коогнитивный потенциал коллектива [21].
Во-вторых, по выбранным показателям формировать результат, характеризующий деятельность научно-педагогических сотрудников раздельно по каждой тестируемой категории. Поскольку таких категорий, по мнению авторов [7, 25], может быть несколько.
В-третьих, отобрать результаты с максимальными значениями по каждой категории.
Затем рассчитать порог, равный 44% для каждой категории и выбрать те показатели работников, значения которых превысили его уровень.
И в итоге получим распределение респондентов в соотношении ¼. То есть все респонденты, имеющие результаты, превысившие рассчитанный порог, в соответствии с законом Парето будут составлять креативную часть коллектива, производящую порядка 80% всей интеллектуальной продукции учреждения по рассматриваемому показателю.
Рис. 1. Графики нормированных экспоненциальных распределений при различных значениях параметра Р, с указанием величины порога (рисунок авторов)
Fig. 1. Graphs of normalized exponential distributions at different values of the parameter P, indicating the threshold value (figure by the authors)
Обсуждение/Заключение
- Разработанный способ является достаточно универсальным, поскольку его практическое приложение оправдано в тех случаях, когда обрабатываемая выборка подчиняется экспоненциальному закону.
- Разработанный способ достаточно прост в его применении, поскольку предполагает лишь по максимальному обрабатываемому значению установить порог, составляющий 44% от его величины. Все остальные операции будут связаны только с последовательным сравнением обрабатываемых данных с рассчитанным порогом.
- В практической психологии, именно результаты обработки данных играют определяющую роль в принятии окончательного решения [28], поэтому авторы надеются, что предлагаемый способ получит свое развитие и в других областях психологии, использующей различные оценочные методики [6, 29].
Дальнейшие исследования авторы связывают с формализацией деструктивных воздействий и их влияние на креативность.
1. Spasennikov V.V., Golubeva G.F. Significance of Engineering Pedagogy and Ergonomics as Branches of Scientific Knowledge in Fully Qualified Staff Training. Scientific and Methodological Electronic Journal Concept [Internet]. 2016;6:38-46.
2. Bondarskaya T.A. Method of Calculation of the Integrated Indicator of Development of the Human Capital for Formation of the Creative Environment. Socio-Economic Phenomena and Processes. 2015;10(9):12-17.
3. Shmeleva E.A. Development of the Innovative Potential of the Individual in the Scientific and Educational Environment of a Pedagogical University: Specialty 19.00.07 “Pedagogical Psychology”. Extended Abstract of Doctor’s Thesis. Nizhny Novgorod; 2013. 51 p.
4. Dvornikova O.F., Samokhin S.V., Dvornikov S.V. Analysing the First-Year Students’ Motivation in Choosing a Technical University during the Pandemic. Ergodesign. 2022;1(15):45-50. DOIhttps://doi.org/10.30987/2658-4026-2022-1-45-50.
5. Mikerin G.I. The Methodological Basis of Valuation Activities under the Transition of Russia to Innovative Development. Russian Economic Online Journal [Internet]. 2008;4:122.
6. Maklakov A.G. Professional Psychological Selection of Personnel: Theory and Practice. St. Petersburg: Piter; 2013. 480 p.
7. Molchanova N.V., Skantsev V.M., Spasennikov V.V. Discussion Issues of Evaluation of the Scientific Activity’s Effectiveness Using Citation Indices (Review of Domestic and Foreign Publications). Ergodesign. 2019;4(6):186-195. DOIhttps://doi.org/10.30987/2619-1512-2019-2019-4-186-195.
8. Dvornikova O.F., Tatarnikova I.M., Dvornikov S.S. et al. Probabilistic Model for Evaluating the Efficiency of Open-Systems under Conditions of Destructive Influences. Part 1. Analytical Modelling. Bulletin of Saint-Petersburg University of State Fire Service of EMERCOM of Russia. 2020;1:42-50.
9. Dvornikova O.F., Dvornikov S.V., Khudyakov A.I. Probability Model for Stress Condition Assessment. The Bulletin of Irkutsk State University. Psychology. 2021;37:88-103. DOIhttps://doi.org/10.26516/2304-1226.2021.37.88.
10. Bodrov V.A. Psychology of Professional Suitability. Moscow: PER SE; 2001. 511 p.
11. Burkov E.A., Paderno P.I. Development of Method of Analysis of Hierarchies for Group Expertise Conducting. Human Factor: Problems of Psychology and Ergonomics. 2011;3-1:67-68.
12. Maslach C., Leiter M. P. The Truth about Bumout: How Organization Cause Personal Stress and What to Do about it. San Francisco, CA: Jossey-Bass; 2008. 200 p.
13. Nogin V.D. Generalized Edgeworth-Pareto Principle in Terms of Choice Functions. Proceedings of the Institute for Systems Analysis of the Russian Academy of Sciences. 2005;12:43-53.
14. Lomov B.F. Questions of General, Pedagogical and Engineering Psychology. Moscow: Pedagogic; 1991. 295 p.
15. Raygorodsky D.Ya. Practical Psychodiagnostics. Methods and tests. Samara: Bahrakh-M; 2006. 672 p.
16. Ogonovskaya I.S. The Environment of Pedagogical Creativity and Its Reducing Factors. The Education and Science Journal. 2013;1(100):3-18.
17. Chuchkova G.S. Problems of Organizing and Conducting a Psychological Survey and Testing in the Internet. Bulletin of Tomsk State University. 2007;301:182-185.
18. Gunenkova O.V. Expert Survey as an Instrument of Investigation of the Issues in the Field of Public Administration Service. Public Administration Aspects. 2016;4 6-7(32-33):32-40. DOIhttps://doi.org/10.15421/151626.
19. Dvornikov S.V., Gordienko L.V., Gordienko D.Yu. et al. Method for Processing the Results of Express Testing of Students’ Knowledge. Patent RF, no. 2689208 C1. Applicant: Joint Stock Company “Scientific Research Institute of Television”; 2019.
20. Gordienko L.V., Dvornikova O.F., Dvornikov S.V. et al. Method for Conducting Express Testing of Students’ Knowledge and Processing Its Results. Patent RF, no. 2748301 C1. Applicant: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Bonch-Bruyevich Saint Petersburg State University of Telecommunications; 2021.
21. Gilyarevsky R.S. Using “Citation indices” to Assess the Effectiveness of Scientific Activity. Proceedings of Saint Petersburg State University of Culture and Arts. 2008;183:116-121.
22. Balchyunene N.I. On the Methodology for Evaluating Organizations by Scientometric Indicators Using the Russian Science Citation Index. Education and Science in Modern Conditions. 2015;2(3):177-178.
23. Savinov S.G. Citation Index and Other Indicators of Publication Activity as Criteria for Evaluating the Effectiveness of Scientific Work. Bulletin of Scientific Conferences. 2015;3-2(3):125-127.
24. Levashov E.N. The System for Evaluating the Activities of a Faculty Member. Izvestia of Voronezh State Pedagogical University. 2018;1(278):85-88.
25. Litvinova O.I. Efficiency of Teachers’ Work in Higher Educational Institutions as a Factor in the Growth of the High Educational Institution Competitiveness: 08.00.05. Extended Abstract of Candidate’s Thesis. Moscow: Research Institute of Labour and Social Insurance of the Ministry of Labour and Social Protection of the Russian Federation; 2012. 216 p.
26. Koch R. The 80/20 Principle. Moscow: Eksmo; 2012. 443 p.
27. Yankovskaya V.V., Babkina L.N. Features of the Assessment of the Professional Potential of the Teaching Staff. Economics. Business. Banks. 2017;S1:60-72.
28. Fetiskin N.P., Kozlov V.V., Manuilov G.M. Socio-Psychological Diagnostics of the Development of Personality and Small Groups. Moscow: Publishing House of the Institute of Psychotherapy; 2002. 362 p.
29. Khudyakov A.I. Psychology of Measurements. Saint Petersburg: Kopi-R Group; 2013. 220 p.
