Expert assessment of risks and probabilities of scenarios of digital transformation of an educational organisation

Термин «цифровая трансформация» применительно к системе образования сравнительно недавно используется в работах отечественных исследователей. На наш взгляд, наиболее удачное определение этого понятия принадлежит Уварову А.Ю.: «Цифровая трансформация — это системное и синергичное обновление базовых составляющих образовательного процесса, включая результаты образовательной работы, содержание образования, организацию образовательного процесса, оценивание его результатов»

Не просто внедрение современных технологий, но и комплексное обновление системы высшего образования открывает новые возможности для всех участников образовательного процесса, но вместе с тем несет ряд угроз для образовательных организаций.

Вопросам цифровизации высшей школы посвящены работы Санниковой Т. Д., Аксеновой Ж. Н.

1.1. Цель исследования

Для эффективной деятельности вуза важно своевременно распознавать и идентифицировать угрозы и риски, оценивать возможные сценарии, связанные с цифровой трансформацией системы образования. Это дает возможность снизить уровень неопределенности в деятельности вуза в новых условиях, определить направления, на которых необходимо сосредоточить управленческие, исследовательские, методические, материально-технические и финансовые ресурсы.

В данном исследовании остановимся на системных рисках-угрозах, возникающих в процессе цифровой трансформации системы образования, которые могут оказать негативное влияние на деятельность образовательной организации. Системные риски связаны с внешней средой организации, которая формируется под влиянием политических, экономических, социальные, технологических, информационных и прочих факторов.

С помощью последовательного отбора, учитывающего результаты консультаций с экспертами в исследуемой области, сформировался перечень из 11 основных рисков-угроз:

- реорганизация вуза вследствие реформирования структуры системы высшего образования;

- снижение нормативов финансирования образовательной организации;

- снижение спроса на образовательные услуги образовательной организации;

- увеличение затрат на материально-техническое обеспечение образовательной организации;

- прекращение подготовки по ряду образовательных программ;

- снижение востребованности выпускников по ряду образовательных программ;

- несоответствие квалификации педагогического состава образовательной организации новому содержанию образовательных программ;

- недостаточность ресурсов образовательной организации для изменения спектра образовательных программ;

- проблемы внедрения новых технологий в организацию учебного процесса;

- недостаточный уровень кибербезопасности образовательной организации;

- ухудшение условий, способствующих полноценному психическому и личностному развитию обучающихся.

Для проведения исследования автором были использованы экспертные оценки. Экспертно-аналитические процедуры хорошо дополняют методы математического моделирования и являются достаточно эффективным инструментарием для подготовки и разработки управленческих решений, особенно в тех случаях, когда исходная информация может быть недостаточно полной, количество факторов — трудно обозримо, а цена управленческой ошибки при этом достаточно высока.

В качестве инструмента анализа выбран метод решающих матриц Г.С. Поспелова

Первый этап исследования представлял собой анкетирование специально подобранной группы экспертов, имеющих большой опыт работы в сфере высшего образования на различных уровнях управления. Экспертная группа состояла из 9 экспертов — это количество экспертов должно было позволить обеспечить достаточный уровень согласованности экспертных оценок, что обосновано в ряде работ Коробова В.Б., Тутыгина А.Г.

Подробная информация об экспертах представлена в Табл. 1.

Для описания исследования введем ряд обозначений:

Пусть F1, …, Fm — факторы (либо группы факторов), потенциально влияющие на возникновение рисков R1, …, Rn;

aij≥0 — оценка влияния фактора Fi на увеличение опасности возникновения риска (все факторы должны иметь одинаковую направленность — с ростом фактора увеличиваются риски; в противном случае – фактор заменяется на противоположный);

A=(aij)m×n — матрица «факторы × риски»;

,все wi≥0 — вектор весов факторов;

k — количество экспертов (в данном исследовании k = 9);

C1, C2, C3 — возможные сценарии развития системы: пессимистический, реалистический (базовый) и оптимистический, соответственно.

Экспертная анкета состояла из трех частей. В первой части анкеты экспертам было предложено оценить факторы, которые могут оказать потенциальное влияние на возникновение (усиление) рисков: политические, экономические, социальные, технологические, информационные и прочие факторы. Каждому эксперту был выдан список из 6 факторов, которые было необходимо расположить в порядке убывания их влияния на возникновение рисков.

Во второй части анкеты экспертам требовалось оценить по пятибалльной шкале степень влияния каждого фактора на потенциальные риски путем заполнения таблицы «факторы×риски» (количество рассматриваемых факторов m = 6; количество рисков n = 11; s — номер эксперта от 1 до 9).

Степень влияния какого-либо фактора на появление (усиление) какого-либо вида риска отображается в таблице на пересечении соответствующей строки и столбца проставлением оценки по пятибалльной шкале (5 — очень сильное влияние, 4 — сильное, 3 — умеренное, 2 — слабое, 1 — очень слабое).

Третья часть анкеты — заполнение экспертами таблицы «риски×сценарии»:

В этой части анкеты оценки влияния рисков на сценарии hjp также выставляются по пятибалльной шкале (5 — очень сильное влияние,…, 1 — очень слабое).

Коэффициенты влияния рисков на сценарии , p=1, 2, 3 образуют матрицу U=(ujp) размерности n×3.

Для описания сценариев, предложенных экспертной группе, автором были использованы результаты «Форсайт-исследования сценариев развития российской образовательной системы: на стыке социальных запросов и новых технологий» Лаборатории инноваций в образовании Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

Оптимистичный сценарий: быстрая модернизация и интеграция. Предполагает значительное финансирование, технологическое обновление и системное развитие образования в ближайшие 5–10 лет.

Умеренно реалистичный сценарий: постепенное развитие. Предполагает умеренные темпы улучшений за счет нацпроектов, точечного внедрения технологий и обновления инфраструктуры.

Пессимистичный сценарий: стагнация и потеря конкурентоспособности. Предполагает снижение финансирования, отставание от мировых стандартов, увеличение разрыва между регионами.

Следующий этап исследования заключался в обработке результатов экспертного опроса.

Если эксперт поставил фактор Fi на первое место, то была присвоена оценка vis=6, если на второе, то vis=5 и т.д., на последнее – vis=1. Затем для каждого фактора найдена его общая сумма баллов по всем экспертам: (для контроля: ).

Веса факторов в соответствии с оценкой экспертов рассчитываются по формуле:

Средние значения оценок, выставленных экспертами в первой части анкеты по каждому фактору, представлены в Табл. 4.

Контроль: ; .

Для расчета соответствующих весовых коэффициентов факторов полученные значения нормированы по сумме баллов по всем факторам. В результате обработки первой части анкет экспертов, была получена матрица-строка весовых коэффициентов факторов:

Наибольший вес, по мнению экспертной группы, получили технологические, экономические и информационные факторы. Прочие факторы экспертами единогласно были признаны наименее значимыми, что, на наш взгляд, может быть связано с удачным набором факторов, рассмотренных в данном исследовании.

В результате обработки второй части анкеты была получена матрица рисков A6×11=(aij) – ее элементами являются средние значения, выставленных экспертами оценок в каждой ячейке таблицы «факторы× риски», которые также нормируются:

, , , ;

Следующий шаг – расчет структуры системы рисков :

, а ;

, где .

Содержательно dj – это доля риска Rj в общей системе рисков, сформировавшихся под влиянием системы факторов F1, …, Fm:

Таким образом, в качестве основных рисков экспертами отмечены проблемы внедрения новых технологий в организацию учебного процесса и недостаточный уровень кибербезопасности образовательной организации.

На наш взгляд, мнение экспертов вполне оправдано: санкции, введенные против нашей страны в последние годы, оказали существенное влияние на процессы его цифровой трансформации системы образования. Начиная с 2022 года в образовательных организациях разного уровня значительно увеличилась нагрузка на блок информационных технологий. Причем в большей степени это касается именно системы высшего образования, так как основные проблемы возникают не с приобретением компьютерной и цифровой техники, а с высокотехнологичным программным обеспечением, которое в основном производится в США, Японии и ряде стран Западной Европы

Наименьший риск для вуза, по мнению экспертов, представляют реорганизация вуза вследствие реформирования структуры системы высшего образования и снижение нормативов финансирования образовательной организации в условиях цифровой трансформации, что говорит о высокой степени доверия экспертного сообщества политике государства в сфере образования.

В результате обработки третьей части анкеты экспертов были получены средние значения hjp, , – оценок влияния рисков на вероятность сценариев, представленные в Табл. 5:

Далее, произведен расчет элементов матрицы U=(ujp) и структура системы сценариев cp, p=1, 2, 3:

, , ;

, где ; .

Содержательно cp, p=1, 2, 3 — вероятности проявления того или иного сценария при сложившейся системе факторов F1, …, Fm с весовыми коэффициентами w=(w1, …, wm).

Таким образом, был получен вектор вероятностей сценариев:

.

Расчеты по приведенной модели (с учетом экспертных оценок) показывают, что при сложившейся системе факторов и рисков наиболее вероятными оказываются «крайние» сценарии: пессимистический (с вероятностью 0,38) и оптимистический (0,34). При этом базовый сценарий получает вероятностную оценку всего 0,28. Такое распределение априорных вероятностей хотя и является достаточно близким к равномерному, но тем не менее говорит об ожиданиях экспертов определенной опасности отклонений происходящих процессов от базовых трендов. 

Оценка согласованности экспертных мнений была проведена на основании расчета коэффициенты вариации экспертных оценок по каждому показателю. Для большинства оценок значение коэффициента вариации попало в интервал (0,21; 0,37), на основании чего можно сделать вывод о средней согласованности экспертов. При оценке важности факторов, однако согласованность экспертов оказалась ниже средней — значение коэффициента вариации 0,46 для политических факторов. В целом, показатели согласованности экспертных оценок можем считать допустимыми.

Итак, в данной работе предложена иерархия «факторы–риски–сценарии» в виде взвешенного графа влияний, на его основе при помощи решающих матриц рассчитаны структура рисков и априорные вероятности трех возможных сценариев для образовательной организации высшего образования в условиях цифровой трансформации. Полученная структура рисков может быть использована при решении вопросов управления образовательной организацией. В частности, изменяя оценки (а по сути — весовые коэффициенты) факторов, можно оценивать и эластичность факторов по отношению к рискам на основе предложенной модели.

Кроме того, предложенная модель может быть использована для более глубокого анализа последствий выявленных рисков для образовательных организаций и разработки рекомендации по минимизации данных рисков и разработке стратегий их преодоления.