Рейтинг университетов на основе карьерного пути в сфере управления

В статье рассматривается проблема недостаточной репрезентативности существующих рейтингов вузов в части оценки их вклада в подготовку управленческих кадров. Целью исследования является повышение прозрачности выстраивания рейтинга вузов за счёт использования классификатора управленческих должностей. Методология исследования основывается на использовании классификатора уровня управленческих должностей, который устанавливает соответствие должностей между различными областями управления. Для работы с большими наборами данных была предложена его автоматизация, опирающаяся на извлечение данных о деятельности организации по её названию из открытых источников в сети Интернет. Для достижения цели исследования были собраны данные о карьерных путях выпускников 15 вузов, которые входят в рейтинг RAEX по направлению «Менеджмент», определены уровни управленческих должностей на их карьерном пути. В ходе анализа были рассчитаны показатели динамики управленческой карьеры, включая уровни должностей и время их достижения. Результаты позволили подтвердить гипотезу о том, что выпускники различных вузов различных лет имеют различные показатели динамики управленческой карьеры с точки зрения рассматриваемого классификатора управленческих должностей, также выделены три группы вузов, выпускники которых различаются в плане управленческих траекторий: группа «лидеров управленческой карьеры», группа «сильных вузов для управленческой карьеры» и группа «остальных непрофильных для управленческой карьеры вузов». Полученные результаты рассчитаны на применение при исследовании возможностей определения карьерной составляющей рейтинга вузов. 

1. Рожкова К.В., Рощин С.Ю., Солнцев С.А., Травкин П.В. Дифференциация качества высшего образования и заработных плат выпускников в России // Вопросы образования. 2023. № 1. С. 161–190. DOI: 10.17323/1814-95452023-1-161-190

2. Prakhov I. Indicators of higher education quality and salaries of university graduates in Russia // International Journal of Educational Development. 2023. Vol. 99. Article no. 102771. DOI: 10.1016/j.ijedudev.2023.102771

3. Мальцева В.А., Розенфельд Н.Я. Образовательно-карьерные траектории выпускников российских вузов на материале лонгитюдного исследования. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 48 с. URL: https://ioe.hse.ru/pubs/share/direct/570010610.pdf (дата обращения: 21.05.2025).

4. Шибанова Е.Ю., Малиновский С.С., Тойлуг-оол М.М., Дудина А.И. Карьерные ожидания студентов российских вузов. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 36 с. URL: https://ioe.hse.ru/pubs/share/direct/544488329.pdf (дата обращения: 21.05.2025).

5. Антонова Н.Л., Сущенко А.Д. Академическая репутация университета как фактор лидерства на глобальном образовательном рынке // Высшее образование в России. 2020. Т. 30. № 6. С. 144–152. DOI: 10.31992/0869-3617-2020-6-144-152

6. Rafique T., Awan M.U., Shafiq M., Mahmood K. Exploring the role of ranking systems towards university performance improvement: A focus group-based study // Heliyon. 2023. Vol. 9. No. 10. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e20904

7. Коробко А.И., Маслак А.А. Анализ агрегированного рейтинга российских вузов как измерительного инструмента // Современные технологии управления. 2022. № 3 (99). EDN: KIZJPE.

8. Полихина Н.А., Тростянская И.Б. Рейтинги университетов: продолжение развития. М.: Университет «Синергия», 2022. 324 с. DOI: 10.37791/978-5-4257-0543-3-2022-1-324

9. Ebzeeva Y. N. Differences in the methodology to determine leading university rankings // Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod. Series: Social Sciences. 2023. No. 1 (69). P. 174–180. DOI: 10.52452/18115942_2023_1_174

10. Kapur N., Lytkin N., Chen B.C., Agarwal D., Perisic I. Ranking universities based on career outcomes of graduates // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016. P. 137–144. DOI: 10.1145/2939672.2939701

11. Qureshi M.S., Daud A., Hayat M.K., Song M., Park Y. Heading towards sub-discipline rankings for higher education institutions // IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2022. Vol. 10. No. 6. P. 3536–3555. DOI: 10.1109/TCSS.2022.3206396

12. Звягина Е.А., Есин М.С., Сабреков А.А. Подход к построению системы оценки рейтинга логистических компаний // Научные труды Северо-Западного института управления РАНХиГС. 2024. Т. 15. № 3 (65). С. 102–111. EDN: BPCDKK.

13. Олисеенко В.Д., Хлобыстова А.О., Корепанова А.А., Тулупьева Т.В. Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. 2023. Т. 514. № 2. С. 235– 241. DOI: 10.31857/S2686954323601471

14. Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Столярова В.Ф. Исследование тенденций взаимосвязи между профориентационными предпочтениями пользователей и их цифровыми следами в социальной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 3. С. 564–574. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-564-574

15. Alexander III L., Mulfinger E., Oswald F.L. Using big data and machine learning in personality measurement: Opportunities and challenges //European Journal of Personality. 2020. Vol. 34. No. 5. P. 632–648. DOI: 10.1002/per.2305

16. Переверзина О.Ю., Рожок А.В., Татаринова Л.Н., Чирковская Е.Г., Шебураков И.Б. Модель ключевых компетенций руководителей и специалистов органов публичной власти: исследование и обоснование применения / под ред. И.Б. Шебуракова. Москва, 2023. URL: https://dpo-rd.ru/upload/iblock/db8/v32xzg5bzvu56dwlp0n41o3fwruyjjo3.pdf (дата обращения: 15.05.2025).

17. Шебураков И.Б. Классификатор управленческих должностей. Свид. о гос. рег. базы данных № 2023624626 от 13.12.2023. EDN: BZOGYZ.

18. Kassambara A. Practical guide to cluster analysis in R: Unsupervised machine learning. Sthda, 2017. 187 p.