Оценка репутации российских вузов, реализующих образовательные программы подготовки инженеров

В условиях растущей конкуренции на рынке образовательных услуг, влияющей на привлечение абитуриентов, высококвалифицированных преподавателей и ученых, приобретает большое значение репутационный капитал высших учебных заведений. В последнее время сильное воздействие на его формирование оказывает цифровая среда, роль которой становится ключевой. Оценка репутации вуза – многоаспектная задача, включающая анализ информационных ресурсов, определение ее основных критериев и показателей, разработку методологии.
В статье рассматриваются проблемы измерения на основе баз данных, сформированных из различных источников, репутации российских вузов, реализующих программы подготовки инженеров. Цель исследования заключается в определении показателей и разработке подхода к оценке репутации образовательных организаций высшего образования в России.
В ходе исследования анализировались статистические данные Минобрнауки России и поисковые запросы сервиса Яндекс. На основе сравнительного анализа по оцениваемым параметрам были выделены лучшие российские вузы, осуществляющие подготовку инженеров. При обработке статистических данных о числе поисковых запросов проводилась оценка их качества с учетом аберраций и логических совпадений с другими устоявшимися словоформами.
Применение метода нормирования данных позволило сопоставить результаты оценки репутации образовательных организаций высшего образования различных регионов страны. Лидирующие позиции по большинству показателей заняли вузы г. Москвы и г. Санкт-Петербурга, что подчеркивает их статус ведущих образовательных центров. В то же время некоторые региональные университеты имеют высокие значения показателей международной и цифровой репутации, что свидетельствует о признании их роли в подготовке специалистов инженерного профиля.
Было выявлено, что различия в оценках репутации российских вузов обусловлены спецификой методологии сбора и обработки данных. Научная новизна исследования состоит в определении состава показателей, характеризующих репутацию российских вузов, детализированном анализе существующих методик ее оценки и предложении новых подходов, расширяющих теоретическую и методологическую базы анализа. Полученные результаты могут быть использованы как в теоретическом плане – для совершенствования подходов к оценке эффективности деятельности вузов, так и для оптимизации управления высшими учебными заведениями

1. Малых С.В. Репутация университета как основа развития // Социология. 2020. № 2. С. 281–287.

2. Tarasyev A.A., Sudakova A.E., Agarkov G.A. Integral Evaluation of the Investment Effectiveness into Universities Development // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51. Iss. 32. P. 484–489. doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.467.

3. Cartter A.M. An Assessment of Quality in Graduate Education. Washington, DC: American Council on Education, 1966.

4. Giddens A. Central Problems in Social Theory: Action, Structure and Contradiction in Social Analysis. London: Macmillan Press, 1979.

5. Campbell F.J. Conceptual Framework for the Evaluation of University Research in Europe. Washington, DC: The George Washington University Press, 2002. 21 p.

6. Fombrun C., Shanley M. What’s in a Name? Reputation Building and Corporate Strategy // Academy of Management Journal. 1990. Vol. 33. No. 2. P. 233–258. doi: https://journals.aom.org/doi/10.5465/256324.

7. Bekhradnia B. International University Rankings: For Good or Ill? // Higher Education Policy Institute Report 89. Oxford, UK: Oxuniprint, 2016. URL: https://www.hepi.ac.uk/wp-content/uploads/2016/12/Hepi_International-university-rankings-For-good-or-for-ill-REPORT-89-10_12_16_Screen-1.pdf.

8. Yang S.-U., Alessandri S.W., Kinsey D.F. An Integrative Analysis of Reputation and Relational Quality: A Study of University-Student Relationships // Journal of Marketing for Higher Education. 2008. Vol. 18. Iss. 2. P. 145–170. doi: https://doi.org/10.1080/08841240802487353.

9. Arpan L.M., Raney A.A., Zivnuska S. A Cognitive Approach to Understanding University Image // Corporate Communications: An International Journal. 2003. Vol. 8. No. 2. P. 97–113. doi: https://doi.org/10.1108/1356328031047535.

10. Ivy J. Higher Education Institution Image: A Correspondence Analysis Approach // International Journal of Educational Management. 2001. Vol. 15. Iss. 6. P. 276– 282. doi: https://doi.org/10.1108/09513540110401484.

11. Сафиуллин М.Р. и др. Стратегическое позиционирование вузов в условиях новых вызовов (региональный подход). Казань: Изд-во «Заман», 2024. 360 с.

12. Абдужалилов Х.А. Рейтинг вуза как метод оценки его репутации // Практический маркетинг. 2021. №. 1(287). С. 39–44. doi: https://doi.org/10.24412/2071-3762-2021-1287-39-44.

13. Kruytbosch C. The Role and Effectiveness of Peer Review // Evered D., Harnett S. (eds). The Evaluation of Scientific Research. Chichester: John Wiley, 1989. Р. 69–85.

14. Johnes J. University Rankings: What Do They Really Show? // Scientometrics. 2018. Vol. 115. Iss. 1. P. 585–606. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-018-2666-1.

15. Frey B.S., Rost K. Do Rankings Reflect Research Quality? // Journal of Applied Economics. 2010. Vol. 13. Iss. 1. P. 1–38. doi: https://doi.org/10.1016/S1514-0326(10)60002-5.

16. Wilbers S., Brancovic J. The Emergence of University Rankings: A Historical‑Sociological Account // Higher Education. 2023. Vol. 86. Iss. 4. P. 733–750. doi: https:// doi.org/10.1007/s10734-021-00776-7.

17. Locke W. et al. Counting What Is Measured or Measuring What Counts? League Tables and Their Impact on Higher Education Institutions in England. Bristol: Higher Education Funding Council for England, 2008. 68 р.

18. Abdykerimova l. et al. Analysis of the Emotional Coloring of Text Using Machine and Deep Learning Methods // International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2024. Vol. 14. No. 3. P. 3055–3063. doi: https://doi.org/10.11591/ijece.v14i3.pp3055-3063.