Гармонизация систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров

УПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ

Гуртов В. А., Насадкин М. Ю., Щеголева Л. В. Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск, Россия

Гармонизация систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров

Ключевые слова: подготовка и аттестация научных и научно-педагогических кадров; гармонизация систем; аспирантура; диссертационный совет; потребность в кадрах высшей научной квалификации

В связи с реформированием системы высшего образования активно обсуждаются различные аспекты соответствия систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров. В настоящей статье представлена методика оценки соответствия этих систем с точки зрения обеспечения прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации.

Методика основана на сравнении результатов расчета прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации и фактического приема в аспирантуры. Формирование прогнозной потребности базируется на расчете ежегодной дополнительной потребности, обусловленной естественно-возрастной ротацией кадров. Коэффициенты ротации (удельный вес работников, завершающих трудовую деятельность) рассчитаны в разрезе отраслей науки и в среднем составляют 0,032 для кандидатов наук и 0,052 — для докторов наук. Расчет контрольных цифр приема в аспирантуры выполнен с учетом института со-

искательства и показателя эффективности деятельности аспирантур (прием—выпуск с защитой в течение 4 лет после выпуска) в разрезе отраслей науки.

Сравнительный анализ расчетных контрольных цифр приема, необходимых для обеспечения ежегодной дополнительной потребности, и фактического приема 2014 г. показал, что для обеспечения прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации при текущем уровне эффективности деятельности аспирантур требовалось бы повысить контрольные цифры приема в аспирантуры на 8300 мест. Кроме того, заметим, что текущий прием не покрывает потребность в кадрах высшей научной квалификации по научным специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в Российской Федерации.

Среди вариантов решения сложившегося несоответствия наиболее перспективным и, в то же время сложным, является выработка мер по повышению эффективности деятельности аспирантур. В статье приводятся минимальные показатели эффективности деятельности аспирантур, которые смогут обеспечить покрытие ежегодной дополнительной потребности в кадрах высшей научной квалификации.

1. Введение

Обсуждение направлений модернизации системы аттестации научно-педагогических кадров проводилось в октябре 2013 года на «круглом столе», по результатам которого был согласован проект концепции модернизации системы аттестации кадров высшей научной квалификации в Российской Федерации, подготовленный

Минобрнауки России в соответствии с перечнем поручений Председателя Правительства РФ Д. А. Медведева от 30.03.2013 № ДМ-П8-2007 [1] по итогам совещания по вопросу «О совершенствовании системы подготовки и аттестации научных и научно-педагогических работников».

Правовая основа модернизации системы аттестации научно-педагогических кадров заложена положениями Федерального закона «Об образовании в Российской Федерации» от 29 декабря 2012 года

Гуртов Валерий Алексеевич—доктор физико-математических наук, профессор, директор Центра бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета, 185910, Россия, Республика Карелия, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 31, 8 (8142)711096, vgurt@petrsu.ru Насадкин Михаил Юрьевич — младший научный сотрудник Центра бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета, 185910, Россия, Республика Карелия, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 31, 8 (8142)713252

Щеголева Людмила Владимировна — доктор технических наук, доцент, начальник отдела Центра бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета, 185910, Россия, Республика Карелия, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 31, 8 (8142)713255, schegoleva@petrsu.ru

№ 273-Ф3 [2] и Федерального закона «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и признании утратившими силу законодательных актов (отдельных положений законодательных актов) Российской Федерации в связи с принятием федерального закона «Об образовании в Российской Федерации»» от 2 июля 2013 года № 185-ФЗ [3].

С учетом положений этих документов Миноб-рнауки России в 2014 и 2015 гг. проводило работы по оптимизации сети диссертационных советов [4, 5], которая в значительной мере затронула как территориальную структуру сети диссертационных советов, так и их распределение по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников.

В то же время подготовка через систему аспирантуры научных и научно-педагогических кадров также претерпела существенные изменения в этом направлении. Изменились форма аспирантской подготовки, структура направлений подготовки. Количество бюджетных мест в аспирантуры вузов в последние годы постоянно сокращалось. В результате наблюдается рассогласование систем подготовки и аттестации кадров высшей научной квалифи-

Таблица 1

Коэффициенты ротации кандидатов и докторов наук в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников

кации, что может привести к дисбалансу на рынке труда таких кадров.

Под понятием гармонизации систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров можно понимать решение различных задач, в том числе:

— гармонизация с позиции соответствия структур обеих систем по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников в целом по РФ;

— гармонизация с позиции способности обеих систем обеспечивать ежегодную дополнительную потребность в кадрах высшей научной квалификации в целом по РФ;

— гармонизация с детализацией до уровня субъекта РФ и организаций с позиции обеспеченности субъектов РФ (организаций) диссертационными советами по научным специальностям, по которым проводится подготовка в аспирантурах субъекта РФ (организации).

В данной статье представлены результаты работы по анализу способности систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров обеспечивать ежегодную дополнительную потребность в кадрах высшей научной квалификации в целом по Российской Федерации.

2. Формирование ежегодной дополнительной потребности в кадрах высшей научной квалификации

Для формирования прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации в разрезе областей науки, отраслей науки или групп научных специальностей необходимо знать текущую профессионально-квалификационную структуру кадров высшей научной квалификации в указанных разрезах во всей стране. К сожалению, исчерпывающая статистическая информация имеется только для работников вузов, подведомственных Минобрнауки России и исследователей — работников институтов академий наук. В то же время известны интегральные значения численности кадров высшей научной квалификации из Всероссийской переписи населения 2010 года. Возникает задача нахождения профессионально-квалификационной структуры работников с учеными степенями в ведомственном, территориальном и других аспектах по интегральным значениям их количества. Различные исследования решения этой задачи рассматривались в работах [6—11]. В работе [12] была представлена методика восстановления профессионально-квалификационной структуры кадров высшей научной квалификации.

Прогнозная потребность в кадрах высшей научной квалификации формируется на основании

Отрасль науки Коэффициент ротации для кандидатов наук

Физико-математические науки 3,03 % 5,29 %

Химические науки 2,90 % 5,21 %

Биологические науки 3,14 % 5,04 %

Технические науки 3,19 % 5,83 %

Сельскохозяйственные науки 3,29 % 5,53 %

Исторические науки 3,23 % 4,62 %

Экономические науки 3,17 % 4,61 %

Философские науки 3,35 % 4,60 %

Филологические науки 3,07 % 4,72 %

Юридические науки 3,18 % 4,39 %

Педагогические науки 3,84 % 5,10 %

Медицинские науки 3,42 % 4,21 %

Искусствоведение 3,65 % 6,32 %

Психологические науки 3,35 % 4,94 %

Социологические науки 3,37 % 4,70 %

Политические науки 3,16 % 4,74 %

Культурология 3,40 % 4,80 %

Науки о Земле 3,47 % 6,29 %

расчета ежегодной дополнительной потребности, обусловленной естественной ротацией. Коэффициенты ротации (удельный вес работников, завершающих трудовую деятельность) рассчитываются в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников, исходя из среднего возраста защиты кандидатских и докторских диссертаций и среднего возраста выхода на пенсию, и представлены в таблице 1.

Для расчета прогнозной потребности в кандидатах и докторах наук необходимо знать или уметь прогнозировать интегральное число кадров высшей научной квалификации в целом по Российской Федерации. Такие значения известны из результатов Всероссийской переписи населения за 2010 год и составляют 497705 кандидатов наук и 93409 докторов наук. За период с 2011 по 2014 гг. можно рассчитать интегральные значения следующим образом: рассчитываем численности кандидатов наук по отраслям науки с учетом различных коэффициентов ротации по следующим рекуррентным соотношениям:

кн, (/ +1) = кн, ().(1 - ) + зкд (/ +1); дн , (/+1) = дн((). (1 - к}фтдн)+зд* (/+1).

Здесь и далее //ротКН — коэффициент ротации кандидатов наук по отрасли науки /, КНД/)— число кандидатов наук по отрасли наук / в год, З/кд(г) — число защит кандидатских диссертаций по отрасли наук / в год г; аналогично для докторов наук. Суммированием по отраслям наук получим интегральные численности кадров высшей научной квалификации за 2011—2015 гг. Прогнозные показатели за 2016— 2017 годы были получены с помощью прогнозирования с учетом естественной ротации, динамики численности населения с высшим образованием и приоритетов в развитии технологий, техники и науки. В таблице 2 приведены расчетные и прогнозные интегральные оценки численности кандидатов и докторов наук за период с 2011 по 2017 гг. в Российской Федерации.

Таблица 2

На основании коэффициентов ротации и восстановленной профессионально-квалификационной структуры кадров высшей научной квалификации расчет прогнозной потребности на замещение естественной ротации производится следующим образом:

кнд п ^ +1) = кн;0сст (). к}0ткн;

днд п (/+1)=дн;осст () • к} 0тдн .

В приведенных выражениях КН/ДП(г+1) — дополнительная потребность в кандидатах наук по отрасли науки / Номенклатуры специальностей научных работников в год г+1, КН/0ССТ(/) — восстановленное количество кандидатов наук по отрасли науки /в год г. Аналогичный смысл имеют и обозначения для докторов наук.

Результаты расчета прогнозной потребности за период с 2015 по 2017 гг. по отраслям науки представлены в таблицах 3 и 4 для кандидатов и докторов наук соответственно.

Таблица 3

Прогнозная ежегодная дополнительная потребность

в кандидатах наук в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников

Оценка интегральной численности кандидатов и докторов наук

Год Интегральная численность кандидатов наук, тыс. чел. Интегральная численность докторов наук, тыс. чел.

2011 507,4 94,0

2012 515,3 94,4

2013 521,7 94,3

2014 517,9 93,4

2015 510,8 90,3

2016 503,9 87,4

2017 497,3 84,6

Отрасль науки 2015 г. 2017 г.

Физико-математические науки 690 695

Химические науки 390 385

Биологические науки 950 930

Технические науки 2390 2360

Сельскохозяйственные науки 640 620

Исторические науки 580 560

Экономические науки 2600 2510

Философские науки 340 330

Филологические науки 910 890

Юридические науки 1050 1020

Педагогические науки 1710 1630

Медицинские науки 2790 2720

Искусствоведение 130 125

Психологические науки 400 390

Социологические науки 310 300

Политические науки 230 220

Культурология 140 140

Науки о Земле 500 490

Отрасль науки 2015 г. 2017 г.

Физико-математические науки 360 335

Химические науки 140 130

Таблица 4

Прогнозная ежегодная дополнительная потребность

в докторах наук в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников

Окончание табл. 4

Отрасль науки 2015 г. 2017 г.

Биологические науки 320 300

Технические науки 810 740

Сельскохозяйственные науки 220 200

Исторические науки 185 170

Экономические науки 480 450

Философские науки 120 110

Филологические науки 210 200

Юридические науки 130 125

Педагогические науки 280 260

Медицинские науки 740 710

Искусствоведение 40 35

Психологические науки 60 60

Социологические науки 65 60

Политические науки 50 50

Культурология 45 40

Науки о Земле 240 220

3. Расчет контрольных цифр приема в аспирантуры в соответствии с прогнозной потребностью в кадрах высшей научной квалификации

При расчете контрольных цифр приема использованы показатели эффективности деятельности аспирантур и удельного веса аспирантской подготовки в числе защит кандидатских диссертаций, которые обозначим соответственно к/ффасп и к/СПподг. Показатель эффективности деятельности аспирантуры рассчитывался как отношение численности выпуска с учетом постзащит к численности приема в аспирантуру. Учитывался прием за три-четыре года до выпуска с учетом специфики научных специальностей. Удельный вес аспирантской подготовки рассчитывался как отношение числа защит кандидатских диссертаций соискателями ученой степени, прошедшими аспирантскую подготовку, к общему числу защит кандидатских диссертаций. Используя выбранные обозначения, запишем выражение для расчета контрольных цифр приема в аспирантуры в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников:

кцп£ сп

(() =

кнД п (()• к

к ЭФФ"°

асппс

г

Оно показывает, каким должен быть прием в аспирантуру для того, чтобы покрыть ежегодную дополнительную потребность в кадрах высшей научной квалификации через 3—4 года.

Значения показателей к/ффасп и к/СПп°дг за 2014 г. представлены в таблице 5.

Таблица 5

Показатели эффективности деятельности аспирантур и удельного веса аспирантской подготовки в разрезе по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников

Отрасль науки Эффективность деятельности аспирантур Удельный вес аспирантской подготовки

Физико-математические науки 0,425 0,839

Химические науки 0,408 0,834

Биологические науки 0,372 0,709

Технические науки 0,342 0,816

Сельскохозяйственные науки 0,281 0,615

Исторические науки 0,333 0,646

Экономические науки 0,208 0,641

Философские науки 0,283 0,665

Филологические науки 0,273 0,676

Юридические науки 0,193 0,519

Педагогические науки 0,206 0,503

Медицинские науки 0,203 0,494

Искусствоведение 0,451 0,599

Психологические науки 0,270 0,573

Социологические науки 0,187 0,636

Политические науки 0,200 0,579

Культурология 0,203 0,610

Науки о Земле 0,346 0,710

Обратим внимание, что приведенный алгоритм расчета контрольных цифр приема в аспирантуры дает распределение по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников. Распределение по научным специальностям может быть получено в соответствии со структурой защит кандидатских диссертаций по научным специальностям.

Приведем результаты расчета контрольных цифр приема в аспирантуру по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников, обеспечивающих прогнозную потребность (таблица 6).

Таблица 6

Расчетные контрольные цифры приема в аспирантуры по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников для обеспечения прогнозной потребности за 2014 г.

Отрасль науки Контрольные цифры приема в аспирантуры

Физико-математические науки 1 340

Химические науки 782

Биологические науки 1 808

Окончание табл. 6

Отрасль науки Контрольные цифры приема в аспирантуры

Технические науки 5 664

Сельскохозяйственные науки 1 498

Исторические науки 1 130

Экономические науки 8 038

Философские науки 800

Филологические науки 2 246

Юридические науки 2 829

Педагогические науки 4 184

Медицинские науки 6 775

Искусствоведение 169

Психологические науки 850

Социологические науки 1 056

Политические науки 665

Культурология 428

Науки о Земле 1 028

Всего 41290

Из них по специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в Российской Федерации 13460

4. Анализ соотношения расчетных контрольных цифр приема в аспирантуры для обеспечения прогнозной потребности к фактическому приему в аспирантуры за 2014 г.

В 2014 году прием в аспирантуры осуществлялся не в разрезе научных специальностей Номенклатуры специальностей научных работников, а в разрезе направлений подготовки. Тем не менее, при рассмотрении связи между реальным приемом в аспирантуры 2014 года и расчетными контрольными цифрами приема для обеспечения прогнозной потребности, будем считать, что прием осуществлялся по научным специальностям (интегральное число принятых в 2014 году аспирантов разобьем по научным специальностям в соответствии со структурой приема 2013 года).

Суммарный прием в аспирантуры в 2014 году [13] составил 32981 человек, а распределение по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников представлено в таблице 7.

Как следует из таблиц 6 и 7, для обеспечения прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации при текущем уровне эффективности деятельности аспирантур требовалось бы повысить контрольные цифры приема в аспирантуры

на 8300 мест. Кроме того, заметим, что текущий прием не покрывает потребность в кадрах высшей научной квалификации по научным специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в Российской Федерации (по этим специальностям в 2014 г. было принято 12529 человек, в то время как при текущем уровне эффективности аспирантур требуется не менее 13460).

Таблица 7

Прием в аспирантуры по отраслям науки Номенклатуры специальностей научных работников за 2014 г.

Отрасль науки Прием, все формы обучения

Физико-математические науки 1 978

Химические науки 783

Биологические науки 1 675

Технические науки 8 666

Сельскохозяйственные науки 1 202

Исторические науки 1 002

Экономические науки 4 817

Философские науки 635

Филологические науки 1 403

Юридические науки 2 353

Педагогические науки 1 819

Медицинские науки 2 792

Искусствоведение 522

Психологические науки 760

Социологические науки 589

Политические науки 530

Культурология 244

Науки о Земле 1 211

Всего 32981

Из них по специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в Российской Федерации 12529

На рисунке 1 сравнительный анализ приема в аспирантуру 2014 г. и необходимых контрольных цифр приема для обеспечения прогнозной потребности представлен графически.

Одним из вариантов решения сложившейся проблемы несоответствия фактического приема в аспирантуры и контрольных цифр приема, необходимых для обеспечения ежегодной дополнительной потребности в кадрах высшей научной квалификации, можно было бы рассматривать перераспределение контрольных цифр приема, с тем, чтобы прием по специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в Российской Федерации, осуществлялся в уровне, достаточном для обеспечения прогнозной потребности. Оставшиеся контрольные цифры приема распре-

деляются в соответствии с объемами потребностей по «неприоритетным» специальностям. Однако такой подход решает не все задачи, а лишь покрывает приоритетные направления развития технологий, техники и науки в Российской Федерации.

Другой вариант более перспективен, но требует значительных управленческих усилий от руководителей как федерального уровня, так и организаций, осуществляющих подготовку научных и научно -педагогических кадров. Он

заключается в повышении показателей эффективности деятельности аспирантур до минимально необходимых для обеспечения прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации при сохранении текущего уровня приема в аспирантуру. В табл. 8 представлены текущие минимальные значения показателя эффективности деятельности аспирантур в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников.

Таблица 8

Минимальные значения показателя эффективности деятельности сети аспирантур, обеспечивающие прогнозную потребность в кадрах высшей научной квалификации

Рис. 1. Прием в аспирантуры 2014 г. и расчетные контрольные цифры приема для обеспечения прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации

Сопоставление фактических значений показателей эффективности деятельности аспирантуры (Табл. 5) и минимально необходимых для обеспечения потребностей (Табл. 8) показывают, что по основному числу отраслей науки эту эффективность необходимо увеличивать в 1,5—2 раза. В то же время для технических и физико-математических отраслей науки фактическое значение эффективности достаточно для воспроизводства кадров ВНК при существующем уровне контрольных цифр приема в аспирантуру.

5. Заключение

Отрасль науки Минимальное значение показателя эффективности

Физико-математические науки 0,288

Химические науки 0,407

Биологические науки 0,402

Технические науки 0,224

Сельскохозяйственные науки 0,351

Исторические науки 0,376

Экономические науки 0,347

Философские науки 0,357

Филологические науки 0,438

Юридические науки 0,232

Педагогические науки 0,476

Медицинские науки 0,493

Искусствоведение 0,146

Психологические науки 0,302

Социологические науки 0,336

Политические науки 0,252

Культурология 0,359

Науки о Земле 0,294

В представленной работе рассматривается проблема гармонизации систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров с позиции соответствия этих систем прогнозной потребности в кадрах высшей научной квалификации.

Формирование прогнозной потребности производится с помощью расчета ежегодной дополнительной потребности с учетом коэффициентов ротации кандидатов наук и докторов наук в разрезе отраслей науки Номенклатуры специальностей научных работников. Текущие интегральные численности кадров высшей научной квалификации рассчитываются путем восстановления профессионально-квалификационной структуры по защитам кандидатских и докторских диссертаций с 2010 года.

Произведено формирование контрольных цифр приема в аспирантуру, необходимых для обеспечения рассчитанной ежегодной дополнительной потребности. Учитываются показатели эффективности деятельности аспирантур и удельного веса аспирантской подготовки. Сравнительный анализ рассчитанных контрольных цифр приема и фактического приема в аспирантуру за 2014 г. показал, что текущий

уровень приема не покрывает потребность в кадрах высшей научной квалификации, в том числе по научным специальностям, соответствующим приоритетам развития технологий, техники и науки в России.

Возможные варианты решения сложившегося несоответствия — увеличение контрольных цифр приема в аспирантуры до необходимого уровня; перераспределение текущего объема приема в аспирантуру по научным специальностям с целью покрыть хотя бы приоритеты развития технологий, техники и науки в Российской Федерации; принятие мер по повышению показателей эффективности деятельности аспирантур. Реальным представляется комбинирование различных подходов при условии мониторинга и своевременного реагирования на изменения показателей систем подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров.

Работа выполнена при финансовой поддержке в рамках государственного задания Минобрнауки России № 2.109.2016/НМ «Обеспечение приоритетных отраслей экономики кадрами высшей научной квалификации с учетом территориального размещения производительных сил Российской Федерации: информационное и научно-методическое сопровождение».

Список литературы

1. Перечень поручений, данных Дмитрием Медведевым по итогам совещания о совершенствовании системы подготовки и аттестации научных и научно-педагогических работников

2. Об образовании в Российской Федерации: Федеральный закон от 29.12.2012 № 273-Ф3

3. О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и признании утратившими силу законодательных актов (отдельных положений законодательных актов) Российской Федерации

в связи с принятием федерального закона «Об образовании в Российской Федерации: Федеральный закон от 02.0./2013 № 185-ФЗ

4. Пахомов С. И., Гуртов В.А., Щеголева Л. В. Технология формирования количественной оценки деятельности диссертационного совета//Информатизация образования и науки. — 2014. — № 4 (24) — С. 127-136.

5. Пахомов С. И., Гуртов В. А., Пенние И. В. Управление количественным и качественным составом сети диссертационных советов на основе рейтинговых си-стем//Университетское управление: практика и анализ. — 2013. — № 1 (83) — С. 51-59.

6. Анализ подготовки высоко квалификационных кадров в вузах Минобрнауки России/Дмитриев Г. И., Законников Е. А., Куликов Д. Ю., Мейев В. А.//Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2014. № 9.

7. Анализ состояния и развития кадрового потенциала в научной сфере Санкт-Петербурга/Давидюк С. Ф., Давидюк Е. П., Дмитриев Г. И., Мейев В. А.//Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2013. № 10. С. 40-42.

8. Беляков С. А., Федотов А. В. О концепциях развития системы воспроизводства научных кадров//Универ-ситетское управление: практика и анализ. 2013. № 3. С. 27-40.

9. Гохберг Л. Кадровый потенциал российской нау-ки//Высшее образование в России. 2002. № 4. С. 8-21.

10. Сенашенко В. С. О некоторых проблемах подготовки кадров высшей квалификации//Высшее образование в России. 2013. № 4. С. 54-58.

11. Филиппов В. М., Савицкая Н. Присуждение ученых степеней — на совести диссертационных сове-тов//Экономика образования. 2014. № 4. С. 7-11.

12. Гуртов В.А., Насадкин М. Ю., Щеголева Л. В. Управление профессионально-квалификационной структурой кадров высшей научной квалификации//Универси-тетское управление: практика и анализ. — 2015. — № 3 (97). — С. 45-56/

13. Приказ от 6 ноября 2014 г. N 640 «Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за деятельностью организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми, о работе аспирантуры и докторантуры [Электронный ресурс]//КонсультантПлюс. — Режим доступа: http://consultant.ru —

Gurtov V. A., Nasadkin M. U., Shchegoleva L. V. Petrozavodsk State University, Petrozavodsk, Russia

The harmonization of training system and system of certification of scientific and scientific-pedagogical personnel

Key words: training and certification of scientific and scientific pedagogical personnel; system harmonization; post graduate courses; dissertation council; need for highly qualified scientific personnel

Because of higher education system reform there is an active ongoing discussion concerning different aspects of correlation between training system and certification system for scientific and scientific pedagogical personnel. This article presents methods of evaluating the correlation between these systems from the point of view of prognosticated need for highly qualified scientific personnel.

The method is based on comparing the results of prognosticated need for highly qualified scientific personnel and actual enrollment numbers for post graduate courses. Prognostication need is calculated on the basis of annual additional need caused by natural age related personnel rotation. Rotation coefficient (total number of personnel finishing their labor activities) is given for different branches of science and basically is about 0,032 for candidates and 0,052 for doctors of sciences.

Control numbers for post graduate enrollment calculation is done considering part time post graduate courses and post graduate courses efficacy indicators (enrollment and graduating with successfully defended thesis during 4 years after completing the course) also for different branches of science.

Comparative analysis of target enrollment numbers necessary for covering annual additional need and actual enrollment in 2014 demonstrated that at current level of post graduate courses efficacy it would take 8300 more postgraduate students to provide required number of highly qualified scientific personnel for prognosticated need. We must also mention that current enrollment does not cover the need for highly qualified scientific personnel in specializations falling under priority development trends of technology and science in the Russian Federation.

Among the solutions to altering current imbalance the most perspective, but also the most difficult one is formulation of measures on upgrading post graduate courses performance efficacy. The article demonstrates minimal postgraduate courses performance efficacy numbers required for covering annual additional need for highly qualified scientific personnel.

References

1. Perechen' poruchenij, dannyh Dmitriem Medvedevym po itogam soveshhanija o sovershenstvovanii sistemy pod-gotovki i attestacii nauchnyh i nauchno-pedagogicheskih rabotnikov

2. Ob obrazovanii v Rossijskoj Federacii: Federal'nyj zakon ot 29.12.2012 № 273-FZ

3. O vnesenii izmenenij v otdel'nye zakonodatel'nye akty Rossijskoj Federacii i priznanii utrativshimi silu zakono-

datel'nyh aktov

4. Pakhomov S. I., Gurtov V. A., Shchegoleva L. V. Tekh-nologiya formirovaniya kolichestvennoi otsenki deiyatelno-sti dissertatsionnovo soveta [The technology for quantitive evaluation of activities of dissertation council] Informati-zatsiya obrazovaniya i nauki [Informatization of education and science], 2014, no. 4 (24), pp. 127-136.

5. Pakhomov S. I., Gurtov V. A., Pennie I. V., Upravlenie kol-ichestvennym i kachestvennym sostavom seti dissertatsion-nykh sovetov na osnove reitingovykh system [Management of dissertation council network quantitative and qualitative composition based on rating systems] Universitetskoe up-

Gurtov Valery Alekseevich, head of Budget Monitoring Center of Petrozavodsk State University, e-mail: vgurt@petrsu.ru, tel.: 8-8142-71-10-96 Nasadkin Mikhail Youryevich researcher of Budget Monitoring Center of Petrozavodsk State University, e-mail: mnasad@ petrsu.ru, tel.: 8-8142-71-32-52 Shchegoleva Liudmila Vladimirovna, researcher of Budget Monitoring Center of Petrozavodsk State University, e-mail: schegoleva@petrsu.ru, tel.: 8-8142-71-32-55

ravlenie: praktika i analiz [University Management: Practice and Analysis], 2013, no. 1 (83), pp. 51-59

6. Dmitriev G. I., Zakonnikov E. A., Kulikov D.Yu., Mei-ev V. A. Analiz podgotovki vysokokvalifitsirovannykh kadrov v vuzakh Minobrnauki Rossii [The analysis of preparation of highly qualified personnel in higher education institutions of the ministry of education and science of the Russian Federation] Izvestiya SPbGETU «LETI» [Izves-tiya SPbGETU «LETI»], 2014, no. 9, pp. 67-72.

7. Davidyuk S. F., Davidyuk E. P., Dmitriev G. I., Mei-ev V. A. Analiz sostoyaniya i razvitiya kadrovogo poten-tsiala v nauchnoi sfere Sankt-Peterburga/S. F. Davidyuk [Analysis of the condition and development of personnel potential in the scientific sphere of st. petersburg] Izvestiya SPbGETU «LETI» [Izvestiya SPbGETU «LETI»], 2013, no. 10, pp. 40-42.

8. Belyakov S. A., Fedotov A. V. O kontseptsiyakh razvitiya sistemy vosproizvodstva nauchnykh kadrov [On the concept of the system of development of the reproduction of scientific staff] Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz [University Management: Practice and Analysis], 2013, no. 3 (85), pp. 27-40.

9. GokhbergL. M., Kitova G. A., Kuznetsova T. E., Shuvalo-va O. R. Rossiiskie uchenye: shtrikhi k sotsiologicheskomu portretu [Russian scientists: the finishing touches to the sociological portrait], 2010, Moscow, Higher School of Economics, 140 p.

10. Senashenko V. S. O nekotorykh problemakh podgotovki kadrov vysshei kvalifikatsii [On some problems of preparation specialists of higher qualification] Vysshee obrazovanie v Rossii [Higher education in Russia], 2013, no. 4, pp. 54-58.

11. Filippov V. M., Savitskaya N. Prisuzhdenie uchenykh ste-penei — na sovesti dissertatsionnykh sovetov [The awarding of academic degrees — on the conscience of dissertation councils] Ekonomika obrazovaniya [Economics of education], 2014, no. 4, pp. 7-11.

12. Gurtov V. A., Nasadkin M.Yo., Shchegoleva L. V. Upravlenie professionalno-kvalifikatsionnoi strukturoi kadrov vysshei nauchnoi kvalifikatsii [] Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz [University Management: Practice and Analysis], 2015, no. 3 (97), pp. 45-56.

13. Prikaz ot 6 nojabrja 2014 g. N 640 «Ob utverzhdenii statistich-eskogo instrumentarija dlja organizacii federal'nogo statistich-eskogo nabljudenija za dejatel'nost'ju organizacii, osushhest-vljajushhej obrazovatel'nuju dejatel'nost' po obrazovatel'nym programmam doshkol'nogo obrazovanija, prismotr i uhod za det'mi, o rabote aspirantury i doktorantury [Order "On approval of statistical tools for the organization of federal statistical observation of the activities of the organization, carrying out educational activities on educational programs of preschool education, child care and caring for children, the work of post-graduate and doctoral studies" from 6th November 2014] [Web Resource], ConsultantPlus. — URL: http://con-sultant.ru —