Сравнительный анализ уровня удовлетворенности студентов МИЭФ и других учебных институтов
advertisement
Высшая школа экономики Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: Сравнительный анализ уровня удовлетворенности студентов МИЭФ и других учебных институтов качеством образовательных услуг Выполнил: Студент 4 курса, 3 группы Соломатин Ярослав Васильевич Научный руководитель: к.э.н. Черняк Владимир Ильич МОСКВА, 2013 год Оглавление ОГЛАВЛЕНИЕ ............................................................................................................................2 ВВЕДЕНИЕ ...................................................................................................................................3 Цели и задачи .........................................................................................................................3 Актуальность исследования .................................................................................................4 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ..............................................................................................................7 Образование как услуга ........................................................................................................7 Уровень удовлетворенности ...............................................................................................11 ДАННЫЕ .....................................................................................................................................15 Описание опроса ..................................................................................................................15 Способ проведения опроса .................................................................................................18 Изучение полученных данных ...........................................................................................18 МЕТОДОЛОГИЯ ......................................................................................................................20 Изучение влияния источников информации на студентов .............................................21 Сравнительный анализ мировоззрений и их динамики для студентов МИЭФа и студентов других институтов .............................................................................................22 Создание модели формирования ожиданий и удовлетворенности образовательными услугами ...............................................................................................................................23 Сравнительный анализ уровня удовлетворенности .........................................................27 РЕЗУЛЬТАТЫ ...........................................................................................................................29 Изучение влияния источников информации на студентов .............................................29 Сравнительный анализ мировоззрений и их динамики для студентов МИЭФа и студентов других институтов .............................................................................................31 Создание модели формирования ожиданий и удовлетворенности образовательными услугами ...............................................................................................................................34 Сравнительный анализ уровня удовлетворенности .........................................................45 ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ................................................................................50 ВОЗМОЖНОЕ ПРОДОЛЖЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ .....................................................54 ЗАКЛЮЧЕНИЕ .........................................................................................................................56 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ...................................................................57 ПРИЛОЖЕНИЕ .........................................................................................................................59 2 Введение Реформы образования, инициированные Министерством образования и науки РФ, ведут к существенному сокращению высших учебных заведений. ВУЗы жестко классифицируются государством на «эффективные» и «неэффективные», и попавшие во вторую группу должны быть вскоре объединены с другими ВУЗами или же вообще закрыты. Ассоциация Негосударственных вузов России (АНВУЗ) прогнозирует, что реформы могут сократить количество негосударственных ВУЗов с 680 до 50-70. Данная ситуация мотивировала институты и университеты (причем не только коммерческие) соревноваться между собой, становиться более популярными и эффективными. Для этого администрация высших учебных заведений начала обращать внимание не только на «классические» меры эффективности учебного заведения, но и на удовлетворенность студентов учебой, что значительно увеличило популярность опросов студентов. Однако институты, измеряя лишь сам уровень удовлетворенности и не вдаваясь в подробности его формирования, не получают большую часть информации, которую могли получить при качественном исследовании, что не дает им значительно улучшить ситуацию и завладеть инициативой. В нашей работе мы решим эту проблему мы создадим модель формирования образовательных услуг, а так Международного Института удовлетворенности же продемонстрируем Экономики и Финансов студентов качеством ее работу на студентах (далее МИЭФ), которая впоследствии может быть использована любым институтом или университетом. Цели и задачи Основная цель данного исследования заключается в создании метода оценки удовлетворенности студентов качеством образовательных услуг, основываясь на ожиданиях студентов и их субъективной оценке реального качества. Для достижения этой цели мы изучим: 1. какие ожидания о качестве образовательных услуг сформировались у студентов до поступления 2. что помогло им сформировать подобные ожидания 3. какое качество, на их взгляд, оказалось на самом деле 4. какова реакция студентов на различия между ожидаемым и реальным качеством 5. как с течением времени менялось мнение студентов по различным вопросам, касающимся учебы в институте 3 На примере МИЭФа мы покажем, как данный метод будет работать и какую пользу он может принести администрации института. Для полного понимания ситуации мы так же сравним показатели МИЭФа с показателями других институтов. Это позволить выявить общие тренды, а так же аномалии, присущие непосредственно МИЭФу. После этого будет составлен список рекомендаций, который позволит администрации МИЭФа увеличить уровень удовлетворенности студентов, а так же манипулировать ожиданиями абитуриентов благодаря повышению эффективности применения средств, используемых для передачи информации абитуриентам. Актуальность исследования Данное исследование может заинтересовать как руководство российских институтов (МИЭФа в частности), так и министерство образования России. В 2012 году Министерство образования и науки Российской Федерации сформировало список неэффективных российских ВУЗов, которые вскоре должны быть закрыты или объединены с эффективными учебными заведениями. Критериями, по которым определялась «эффективность» в отчете о «Мониторинге деятельности федеральных образовательных учреждений высшего профессионального образования», являются: 1. «Средний балл ЕГЭ студентов 2. Объем Научно-Исследовательских и Опытно-Конструкторских Работ в расчете на одного Научно-Педагогического Работника. 3. Удельный вес численности иностранных студентов, завершивших освоение основных образовательных программ высшего профессионального образования, в общем выпуске студентов 4. Доходы вуза из всех источников в расчете на одного Научно-Педагогического Работника 5. Общая площадь учебно-лабораторных зданий в расчете на одного студента» Однако если исходить из предпосылки, что одной из основных целей государства является максимизация общего уровня удовлетворенности населения, тогда вышеприведенные критерии можно назвать, либо нерелевантными, либо, в лучшем случае, неполными. Государство воспринимает ВУЗы как некие предприятия, цель которых максимизировать объем научно-исследовательских работ и подготавливать иностранных студентов. В данной схеме преподаватели и студенты выступают как «рабочие», чья задача - достигать результатов, угодных правительству. Однако для того, чтобы сделать людей удовлетворенными, нужно давать им то, что они хотят, а не то, что 4 кажется нужным третьим лицам. Поэтому правительству стоит изучить данную работу, как и иные работы об измерении удовлетворенности студентов, и изменить критерии определения эффективности ВУЗа, включив в него уровень удовлетворенности студентов. Данное исследование поможет правительству не только осознать важность принятия во внимание этого параметра, но и даст методологию, основываясь на которой оно впоследствии сможет создать всероссийский опрос студентов, что позволит сделать более адекватные выводы. Наша работа так же может заинтересовать руководство институтов. Во многих исследованиях уровня удовлетворенности, проводимых российскими ВУЗами и институтами (в качестве примера взяты исследования КГТУ, МИСиС, МГУ им. Огарева и РУДН), студентов стали воспринимать как потребителей, что можно считать позитивным сигналом о постепенной переориентировке институтов на удовлетворение нужд студентов и, как следствие, о скором улучшении качества образования. Однако, несмотря на позитивные тенденции в понимании важности изучения уровня удовлетворенности, большинство исследований ограничиваются лишь опросом, типа «Насколько студент удовлетворен фактором Х», не вдаваясь в подробности процесса формирования удовлетворенности. Это приводит к тому, что исследования становятся малоинформативными и по сути бесполезными – с помощью них администрация сможет выявить конкретные проблемы (конечно только при условии, что уровень удовлетворенности был измерен правильно), но она не сможет их эффективно решать, потому что не знает причину возникновения проблем. Данная работа укажет на основные недочеты исследований уровня удовлетворенности и опишет весь процесс формирования ожиданий, что поможет администрации учебных заведений сделать будущие исследования полезными не только для выявления проблем, но для их решения. Стоит так же заметить, что данная работа будет особенно интересна для администрации МИЭФа. Основной особенностью данного института является его связующая роль между двумя подходами к образованию – английским (в лице Лондонского Университета) и российским (в лице Высшей Школы Экономики). Этот факт накладывает на МИЭФ обязательства соответствовать как английским, так и российским требованиям к качеству образования. На данный момент английские университеты при принятии решений в большей степени нацелены на максимизацию удовлетворенности своих клиентов (студентов), что только увеличивает привлекательность этих учебных заведений в глазах потенциальных клиентов. В то же время МИЭФ все еще сохраняет более «российский» подход к образованию, из чего можно сделать вывод, что МИЭФ не удовлетворяет требованиям ЛУ в полной мере. 5 Принимая во внимание вышеизложенную информацию, можно заключить, что методология и результаты данной работы будут интересны для широкого круга лиц и организаций и могут быть использованы для решения разнотипных задач. 6 Обзор литературы Образование как услуга Для того чтобы понять, каким образом стоит изучать удовлетворенность студентов, необходимо в первую очередь прояснить взаимоотношения между студентом и институтом, в котором он учится. В литературе существует три основных метода рассмотрения студентов (и, соответственно, институтов) для изучения удовлетворенности (обобщены в работе Kerlin (2000) ): 1. Студент как работник (Betz, Klingensmith, Menne (1970)). 2. Студент как индивид, интегрированный в среду обучения (Witt, Handel (1984)) 3. Студент как потребитель образовательных услуг В первом методе изучается, какую образовательную и карьерную ценность дало обучение за те старания и время, потраченное на него «рабочим» (студентом). Чем больше ценность, тем более удовлетворен «рабочий». Во втором методе изучается, насколько отличаются цели института и студента. Чем меньше разница между ними, тем больше будет удовлетворен студент. В последнем подходе студент (либо его родители, которые платят за него) рассматривается как потребитель, который платит институту за образовательные услуги. Чем выше качество этих услуг, тем более будет удовлетворен «потребитель». В данном исследовании мы воспользуемся третьим подходом, то есть будем воспринимать институт как фирму, предоставляющую образовательные услуги, а студентов – как потребителей этих услуг. Данный подход рассматривался во множестве исследований и подтверждал свою состоятельность. Ping (1993) утверждал, что для того, чтобы понять, насколько институт эффективен, необходимо проанализировать удовлетворенность его потребителей. В работах Watson (2003) и Narasimhan (2001) авторы утверждали, что студенты, платящие за свое образование (что актуально для МИЭФа), ведут себя в большей степени как клиенты и требуют определенное соотношение цены и качества. Glenn (1997) представляет три факта, которые объединяют высшие учебные заведения с рыночными организациями, эти факторы свойственны для обоих миров: 1. В обоих мирах имеются потребители, которые обладают своими желаниями и ожиданиями. 2. Успех организации в обоих мирах определяется по тому, насколько качественно организация удовлетворяет желания своих клиентов. 7 3. Организация должна наладить рабочий процесс и использовать ограниченные ресурсы таким образом, чтобы эффективно удовлетворять желания потребителей. Автор утверждает, что схожесть в этих трех компонентах достаточна для того, чтобы экономический подход к управлению институтом был эффективен (при этом необязательно, чтобы институт был частным). Актуальность данного подхода так же доказывается в работах Oldfield, Baron (2000), Hennig-Thurau et al. (2001) и других. Однако институты отличны от других фирм, производящих услуги (например, парикмахерских, юридических консультаций и т.д.), и эти отличия нужно учитывать при анализе: 1. Образовательная услуга может быть потреблена одним человеком лишь единожды. Мы предполагаем, что образовательные услуги магистратуры и бакалавриата одного и того же института должны быть разделены и восприниматься как два разных типа услуг. Так как мы изучаем исключительно удовлетворенность бакалаврской программой, тезис о том, что студент может потребить образовательную услугу несколько раз (сперва закончив бакалавриат, а затем магистратуру), является несостоятельным. 2. От удовлетворенности покупателей зависит спрос в будущем в большей степени, чем для других типов услуг 3. В России большинство организаций, предоставляющие образовательные услуги, тесно связаны с государством 4. Реальное качество образовательной услуги сложно оценить даже во время ее потребления. Полное осознание качества услуги появляется только тогда, когда потребитель начнет искать работу. (Bay, Daniel (2001); Kotler, Fox (1995)) 5. Организация, предоставляющая образовательные услуги, имеет право отказать клиенту в предоставлении услуги в соответствии с определенным критерием (Brennan, Bennington (1999)). То есть для институтов является нормой предъявлять определенные требования к абитуриентам (например, взвешенная сумма баллов по ЕГЭ, победа на олимпиаде и т.д.), далеко не каждый желающий заплатить за образовательную услугу будет способен ее получить. Первое свойство может привести к выводу, что институту следует любыми способами привлечь к себе клиентов, не обращая особо внимания на их удовлетворенность - извлечь прибыль из конкретного клиента можно лишь единожды, а транзакционные издержки на перевод в другой институт весьма высоки, поэтому вне зависимости от качества услуг клиент заплатит всю стоимость. 8 Однако, принимая во внимание второе свойство, данное утверждение будет неверно. Неудовлетворенные студенты расскажут о своем недовольстве потенциальным абитуриентам института, что, несомненно, снизит спрос на услуги института, учитывая ту осторожность, с которой принимается решение о поступлении в тот или иной институт. Решение о поступлении принимается один раз в жизни и оказывает существенное воздействие на судьбу человека, поэтому из-за отсутствия опыта потребления услуг интересующего института, абитуриент будет обращаться за информацией к тем, кто уже получил этот опыт (выпускникам института). Подобное поведение в меньшей степени наблюдается для других услуг, причем, чем меньшую роль играет качество полученной услуги на жизнь человека и чем чаще он потребляет эту услугу, тем меньшее влияние на его спрос будут оказывать отзывы других клиентов. Третье свойство может являться аргументом против применения того метода понимания взаимоотношений «студент-институт», который был выбран ранее. Если институты в значительной степени связаны с государством, то они в меньшей степени ведут себя по законам рынка, чем частные институты. Тем не менее, даже в таком случае студент будет чувствовать себя «клиентом», так как он платит деньги за обучение. Администрация института, в свою очередь, будет стремиться увеличить престиж и известность учебного заведения, набрать себе как можно больше талантливых студентов (для этого ей надо стараться увеличить спрос на образовательные услуги ее института, чтобы «было из кого выбирать») и т.д. То есть институт в государственном ВУЗе будет вести себя в большинстве случаев по законам рынка, хотя и мотивы у него будут вовсе не максимизация прибыли. Из четвертого свойства следует, что для точной оценки удовлетворенности (что, в свою очередь, будет влиять на содержание отзывов об институте и, как следствие, на будущий спрос) необходимо учитывать мнение выпускников, которые уже нашли работу. Основная цель учебы в институте – получение интересной и высокооплачиваемой работы, поэтому клиент, будучи студентом, еще не в состоянии полностью оценить качество услуги – он не обладает знаниями о том, достигнет ли он конечной цели или нет. Это подтверждается работой Letcher and Neves (2010), в которой указывается, что измерение удовлетворенности студентов должно включать не только удовлетворенность процессом (имеется ввиду процессом обучения), но и удовлетворенность результатом (то есть удовлетворенность тем, какую работу/дальнейшую учебу они получили благодаря потреблению образовательных услуг того или иного института). Это свойство так же важно потому, что определенные действия могут негативно влиять на удовлетворенность студента во время обучения, но позитивно после него. В качестве примера можно 9 привести чрезвычайно сложные домашние задания или изучение дополнительного материала, который не будет включен в экзамен. Подобные действия не нравятся студентам во время учебы, потому что эти задания требуют дополнительных временных затрат и усердий. Однако полученные дополнительные знания положительно повлияют на вероятность получения хорошей позиции в будущем, но далеко не все студенты это осознают, что ведет к неудовлетворенности во время обучения. Bay, Daniel (2001) подтверждают, что требования и ожидания студентов основаны на достижении краткосрочных целей, поэтому удовлетворение всех требований студентов, в конечном счете, может пагубно повлиять как на институт, так и на самих студентов. Однако Eagle, Brennan (2007) доказали, что студенты обычно осознают, что должны усердно работать для того, чтобы достичь успеха в будущем; студенты не будут удовлетворены чрезмерно легкими заданиями и простым достижением высоких оценок. Duarte, Raposo, Alves (2012) в своем исследовании так же не нашли значимой разницы между удовлетворенностью образовательными услугами выпускников и уже устроившихся на работу бывших студентов, разница была лишь в весах, которые даются факторам для каждой выборки. В нашей работе мы будем изучать удовлетворенность студентов исключительно во время учебы, поэтому дальнейшее исследование удовлетворенности выпускников после получения ими работы могло бы помочь разобраться, как меняется удовлетворенность уже после окончания учебы. Последнее свойство сперва может подтолкнуть к выводам, полученные в третьем свойстве – институты не максимизируют прибыль, они предоставляют услуги не тем, кто больше за них заплатит, а тем, кто обладает иными свойствами, не влияющими прямо на прибыль института. Соответственно, институты ведут себя не как экономические агенты, поэтому изучение студентов как клиентов, а институтов как фирм, не является правильным. Корректность данного вывода можно подставить под сомнение. Те требования, которые институт накладывает на своих потенциальных клиентов, непосредственно влияют на качество предоставляемых услуг (этот тезис можно считать дополнительным шестым свойством образовательных услуг). Например, минимальная взвешенная сумма баллов по ЕГЭ или победа на олимпиаде требуется для того, чтобы гарантировать определенный интеллектуальный уровень студентов. Если он будет низок, то никакие преподаватели не смогут передать большой объем информации, которым они владеют, студенты просто его не усвоят. В таком случае студенты не будут удовлетворены качеством образовательных услуг, они не смогут добиться успехов на работе с помощью своего невысокого интеллекта и малого объема усвоенной во время учебы информации, что приведет к негативным отзывам, которые отрицательно повлияют 10 на будущий спрос, и, соответственно, на будущую прибыль. То есть вышеописанные ограничения можно рассматривать как меру, необходимую для достижения максимального качества предоставляемых услуг и максимальной прибыли в будущем. В общем, мы можем заключить, что, ни одна из особенностей образовательных услуг не мешает нам использовать экономический метод рассмотрения взаимоотношений между студентом и институтом. Кроме того, была доказана важность изучения удовлетворенности студента качеством образовательных услуг (удовлетворенность нынешних студентов влияет на прибыль в будущем). Так же появилось понимание тем для будущих исследований (изучение удовлетворенности выпускников). Уровень удовлетворенности В данном исследовании будет использовано следующее определение слову «удовлетворенность»: это разница между тем, что потребитель получил и что он ожидал получить. Удовлетворенным потребителем можно считать того, кто потребил услугу, качество которой выше или равно ожидаемому качеству услуги. Основное преимущество данного подхода заключается в том, что мы точно знаем, что мы измеряем. Если бы мы в качестве удовлетворенности использовали оценку студентов их собственной удовлетворенности (т.е. насколько студенты «счастливы» учиться в своем институте), то непонятно бы было, что мы измерили, так как мы не знаем, какие критерии использовал каждый студент при формировании своего мнения о собственной удовлетворенности. Например, студент мог сравнить свои ощущения с: 1. ощущениями, испытанными в прошлом. 2. ощущениями своего окружения 3. ощущениями, которые он «должен» испытывать в данный момент, на его взгляд Подход к удовлетворенности, как к разнице между реально полученным качеством и ожидаемым качеством, использовался во множестве исследований и доказал свою пригодность: Hill (1995); Kelley, Donnelly, Skinner (1990); Munteanu, Ceobanu, Bobalca, Anton (2010); Sirvanci (1996). Однако такой подход так же критикуется в литературе и может считаться неполным. Например, Halstead (1999) утверждает, что удовлетворенность качеством услуг формируется не только при сравнении полученного качества услуг с ожидаемым уровнем, но и с идеальным уровнем (какое качество услуг должен предоставлять идеальный институт), а так же нормальным уровнем, который формируется благодаря опыту потребления подобных услуг у других поставщиков. Однако последний фактор кажется нам незначительным хотя бы потому, что подавляющее большинство студентов 11 бакалавриата учатся или учились только в одном институте, поэтому они не обладают никаким опытом потребления иных образовательных услуг и соответственно у них не может быть представлений о «нормальном» качестве. Конечно, учебу в школе можно бы было воспринимать как некий опыт, из которого можно получить «нормальный уровень». Однако кардинальная разница методов преподавания в российской школе и университете и факт того, что студенты изначально осознавали эту разницу, не позволяют нам сопоставлять опыт учебы в этих двух образовательных учреждениях. Полезность сравнение с идеалом так же не совсем ясна, так как по определению идеальный институт должен получить максимальное количество баллов (10) за все положительные свойства и минимальное (1) за все отрицательные (потому то он и называется «идеальным»). В опросе, который мы составили, неоднозначных свойств нет (т.е. свойств, которых, по мнению одного студента, в идеальном институте должно быть как можно больше, а по мнению другого – как можно меньше), поэтому используемая методология в принципе позволяет сравнить реальное качество с максимально возможным, «идеальным». Oliver (1993) указывает иной фактор, который будет полезен для изучения истинного уровня удовлетворенности – эмоции. Автор утверждает, что эмоции, которые испытывает студент во время участия в опросе, влияют на его ответы о реальном качестве предоставляемых услуг. Однако Alves, Raposo (2009) в своем исследовании включили эмоции в свою модель и выяснили, что она работает лучше без них. Соответственно нельзя сказать наверняка будет ли изучение эмоций студентов полезным и какую методологию стоит использовать для этого, но оно гарантированно усложнит исследование и увеличит опросник, что уменьшит количество желающих отвечать на него. Важность изучения удовлетворенности весьма высока. Неудовлетворенность студента качеством образовательных услуг может привести к множеству негативных последствий: 1. Ухудшение результатов студентов (Walther (2000) ) 2. Перевод студентов в другой институт (Thomas, Adams, Birchenough (1996) ) 3. Негативные отзывы, которые могут негативно повлиять на спрос образовательных услуг в будущем (Dolinsky (1994) ) То есть мы можем сделать вывод, что при неправильных ориентирах институт может столкнуться с множеством проблем даже если его основная цель не максимизация прибыли (актуально для государственных ВУЗов). Но желание максимизировать достаточным условием - удовлетворенность студентов не является администрация института должна осознавать весь процесс 12 формирования удовлетворенности. Поэтому мы предлагаем вниманию теоретическую модель формирования удовлетворенности, которую мы будем изучать в течении всего данного исследования. Схематически ее можно представить следующим образом: Сперва абитуриент получает информацию (синие линии) от девяти основных источников, описанных выше. Он обрабатывает ее в соответствии своим мировоззрениям и конечном итоге он получает ожидания о качестве института. Затем во время учебы он получает информацию о реальном качестве образования (красные линии). Эта информации так же интерпретируется в соответствии с его мировоззрениями. В конечном счете, ожидания и обработанная информация о реальном качестве формируют его уровень удовлетворенности. Подобная модель весьма необычна, так как с помощью нее изучается не только сама удовлетворенность, но и способ ее формирования. Да, во многих исследованиях (например, в Aldemir & Gulcan (2004), Alves, Raposo (2007) ) принимается во внимание тот 13 факт, что ожидания могут влиять на то, как потребитель воспримет информацию о реальном качестве, однако почему то не изучается как формируются эти ожидания откуда потребитель получил информацию о продукте и как он ее проинтерпретировал. В этом и заключается основное преимущество данной модели – она изучает весь процесс формирования удовлетворенности. Это преимущество позволит не только понять ситуацию с удовлетворенностью в МИЭФе и в других институтах, но и дать рекомендации как ситуация может быть улучшена. 14 Данные Описание опроса Данные, на которых базируется исследования, были собраны с помощью опроса, проходящего в первой половине 2013 года среди студентов 4 курса. Анкета представлена в приложении 1. Всего в ней содержатся 20 вопросов, которые можно разделить на 4 части: 1. демографические (вопросы 1-4) 2. об оправданности ожиданий (5-12) 3. об источниках информации (13) 4. об изменении мировоззрений студентов (14-20) Демографические вопросы в меньшей степени интересны для данного исследования, их основная задача – позволить классифицировать студентов на две основные группы – «МИЭФ» и «не МИЭФ», а так же перепроверить, что студент действительно является четверокурсником. Однако это не означает, что демографические вопросы не будут участвовать в исследовании совсем, некоторые из них могут иметь значительное влияние на уровне удовлетворенности. Например, Gatfield (1999) доказал, что иностранные студенты, в среднем, более удовлетворены качеством образовательных услуг, чем обычные студенты, поэтому можно ожидать, что четвертый вопрос о том, в каком городе студент учился в школе (этот вопрос определяет, является ли студент «приезжим» или нет) может быть весьма информативным. Kerlin (2000) обнаружила значимые различия между ответами мужчин и женщин об удовлетворенности, однако El Ansaria, Oskrochi (2006) эти различия отвергают. Так как однозначного мнения о влиянии демографических факторов на удовлетворенность нет, нам придется изучить его самостоятельно. Вопросы об оправданности ожиданий являются ключевыми. Они определяют, какой уровень того или иного фактора ожидал студент будучи абитуриентом и какой уровень он получил на самом деле. Всего было выбрано 8 ключевых факторов: 1. Общее качество института 2. Объективность системы оценки знаний 3. Качество преподавания 4. Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами 5. Возможности для внеучебных занятий (спорт, творчество, наука и т.д.) 6. Интерес учебного процесса 7. Сложность программы 15 8. Уровень коррупции Данный список вопросов позволяет оценить удовлетворенность студентов институтом в целом, а так же его основными компонентами. Для того, чтобы показать ожидания и реальное качество того или иного параметра, студенту достаточно поставить точку на 2D плоскости. Ось абсцисс показывает ожидания при поступлении, ось ординат – реально полученное качество. Пунктирной линией показаны все точки, на которых ожидания студента полностью оправдались (то есть значение оси абсцисс равно значению оси ординат). Для того, чтобы студентам было легче понять, как заполнять данную часть опроса, над ней был продемонстрирован пример заполнения. Подобный необычный способ сбора информации об оправданности ожиданий был выбран по двум причинам: 1. он позволяет сократить время на заполнение вопросов и их количество, что, в свою очередь, увеличивает желание студентов ответить на него и, как следствие, увеличивает выборку. 2. данный метод более нагляден для заполняющего. Студент на одном графике сразу видит, каковы были его ожидания и какова оказалась реальность, он может перепроверить правильность своего ответа, соотнести его с тем, что он чувствует. Необычными являются последние два вопроса. Для сложности программы оценка 1 означает, что программа слишком легкая, 5 – программа обладает оптимальной сложностью, 10 – программа слишком легкая. Эти пояснения были написаны в вопросе. Необычность заключается в том, что, в отличие от остальных вопросов, оценка в 10 баллов не означает положительный отзыв об институте. В данном случае наивысшей оценкой будет считаться 5 (оптимальная сложность), а все отклонения от нее, вне зависимости в какую сторону, будут восприниматься как отклонение от «эталона». Основная причина, почему мы были вынуждены прибегнуть к подобным усложнениям, заключается в том, что подобная формулировка была наиболее информативна для исследователя и наиболее понятна для отвечающих. Изначально 10 означала «оптимальную сложность», а 1 – «сложность не оптимальна, т.е. слишком сложная или слишком легкая». Подобная трактовка не даст нам понять, является ли программа слишком сложной или слишком легкой, по мнению студентов (так как оценка 1 может быть поставлена в обоих случаях). Как следствие, при подобной трактовке мы не сможем дать качественных рекомендаций администрации института. Вопрос об уровне коррупции так же необычен, так как в нем оценка 1 означает «чрезвычайно высокий уровень коррупции», а 10 – «чрезвычайно низкий» (в остальных вопросах 1 означает чрезвычайно низкий уровень, а 10 – чрезвычайно высокий). Эти 16 пояснения были написаны в вопросе. Это было сделано для того, чтобы отвечающим было психологически легче ответить на вопрос и не ошибиться, так как во всех остальных вопросах (кроме вопроса о сложности программы) оценка 10 означает, что с этим параметром у института все в порядке, в то время как 1 означает серьезные трудности. Вопрос об источнике информации так же является одним из ключевых. В нем студенты должны были выбрать до 3 основных источников информации, на основе которых они формировали свои ожидания. Данный вопрос позволит выяснить, какие источники информации, подконтрольные институту, наиболее эффективны для формирования ожиданий абитуриентов, а так же какие подконтрольные источники работают лучше/хуже в МИЭФе относительно других институтов. Так же он позволит выяснить, насколько сильно абитуриенты полагаются на мнение других людей (важность этого вопроса будет описана позже). Включение варианта «иное» позволит определить, насколько спектр предложенных вариантов ответа покрывает все источники информации, используемые студентами. Оставшиеся семь вопросов позволяют выяснить, как изменялось мнение студентов о различных аспектах учебы с течением времени. По сути, эти вопросы могли быть использованы для того, чтобы моделировать мировоззрения студентов и динамику их изменений. Но в данном исследовании это сделать не получится по объективной причине: мы вынуждены констатировать, что истинное качество образовательных услуг для нас не наблюдаемо, мы можем только наблюдать истинное качество, прошедшее через трансформацию мировоззрениями студента, т.е. мы лишь можем наблюдать, каково реальное качество института, по мнению студентов. Качественных прокси для истинного качества так же найдено не было. Это ведет к кому, что мы не можем вывести матрицу мировоззрений студента, т.е. схему, которую он использует для интерпретации полученной информации. У нас есть лишь «конечный продукт» (реальное качество, по мнению студентов), но нет ни «изначального продукта» (истинное качество), ни формулы, которая трансформирует изначальный продукт в конечный (мировоззрения студентов). Тем не менее, мы все-таки сможем увидеть динамику изменений мировоззрений и сравнить ее с динамикой для студентов других институтов. 19 вопрос определяет, как студенты воспринимают институт, в котором они учатся (по сути это контрольный вопрос). 20 вопрос особенный. Студенты должны ответить, сменили бы они свой институт на любой другой российский на каждом из четырех курсов (ответ здесь должен быть однозначным – да или нет). По сути, вопрос определяет, являлся ли институт, в котором учится студент, лучшим для него в определенный момент. 17 Для исследования была выбрана 10-бальная шкала оценивания, так как по Fornell (1992) увеличение количества баллов может сократить скошенность ответов. В то же время, уменьшение количества возможных вариантов (например, до 5) не позволит студентам точно выразить свои ожидания. Способ проведения опроса В исследовании приняли участие исключительно студенты 4 курса, потому что только они имеют представление об общем качестве образования на всех курсах. Данные собирались посредством распространения анкет через социальную сеть, электронную почту и раздачу бумажных экземпляров непосредственно студентам. Исследование проводилось на добровольной основе, что, с одной стороны, позволяет выбрать студентов, которые желают качественно ответить на вопросы (а не просто проставить любые ответы, чтобы побыстрей покончить с опросом), но, с другой стороны, привело к значительному сокращению выборки и вероятно привело к ошибке изза добровольности ответа (voluntary response bias). К тому же в работе Cappuccini-Ansfield (2007) было продемонстрировано, что студенты, согласившиеся участвовать в опросе, в среднем, меньше удовлетворены качеством услуг, чем студенты, решившие не участвовать в опросе. То есть добровольное заполнение опроса может не только привести к увеличению вариации оправданности ожиданий из-за того, что в опросе принимают участие только студенты, решившие продемонстрировать свою радикальную положительную/отрицательную позицию, но и смещенности в сторону неоправданных ожиданий. Проблема может быть решена администрацией самого института, который может заставить своих студентов заполнить опрос и избавиться от этих проблем. Изучение полученных данных Всего было получено 304 наблюдения, из них 31 составляют студенты МИЭФа, а 273 - студенты других институтов. В исследовании приняли участие студенты из 150 российских ВУЗов и 48 городов. Полный список ВУЗов можно увидеть в приложении 2. Распределение студентов по ВУЗам и городам представлено в приложении 3, 4. Стоит отметить, что распределение по университетам достаточно равномерное – всего 2 основных университета (НИУ-ВШЭ и ГУУ) и множество единичных наблюдений из разных ВУЗов. Однако распределение по городам явно скошено в сторону Москвы – 51% всех респондентов учатся в московских ВУЗах, в то время как по данным Росстата за 2007 18 год лишь 17,6% всех студентов России учатся в Москве, что делает полученную выборку несколько несбалансированной. Информацию о демографии студентов можно найти в приложении 5. Стоит заметить, что нет значительных различий между двумя группами (студенты МИЭФ и студенты других институтов, далее просто «МИЭФ» и «Не МИЭФ»), так что при сравнительном анализе удовлетворенности студентов этих двух групп проблем быть не должно. Настораживает лишь то, что процент мужчин в обеих группах весьма высок – больше 70% всех респондентов - мужчины. 19 Методология Все наше практическое исследование можно разделить на 4 части. В каждой части мы протестируем определенный набор изначальных гипотез, что позволит нам изучить все аспекты модели формирования уровня удовлетворенности. 1. Изучение влияния источников информации на студентов 1.1. H1: Список источников информации, предоставленный студентам, покрывает большую часть наиболее важных источников 1.2. H2: Важность каждого источника информации для студентов МИЭФа и студентов других институтов одинакова 1.3. H3: Администрация МИЭФа и других институтов могут контролировать одинаковое количество информации, которая помогает студентам формировать свои ожидания 2. Сравнительный анализ мировоззрений и их динамики для студентов МИЭФа и студентов других институтов 2.1. H4: Студенты МИЭФа и студенты других институтов придерживаются одинаковых мировоззрений 2.2. H5: Изменения мировоззрений с течением времени одинаковы среди студентов МИЭФа и студентов других институтов. 3. Создание модели формирования ожиданий и удовлетворенностью образовательными услугами (гипотезы тестируются на общей выборке) 3.1. H6: Набор параметров института, указанный в анкете, достаточен для объяснения реального качества и уровня оправданности ожиданий 3.2. H7: Ожидаемое качество образовательных услуг является важным объясняющим фактором изменения отношения к институту 3.3. H8: Ожидаемое качество образовательных услуг является важным объясняющим фактором вероятности появления желания у студента сменить институт 3.4. H9: Удовлетворенность студента (т.е. разница между реальным качеством института и ожидаемым) позитивно влияет на изменения отношения к институту и негативно на вероятность появления желания сменить институт 3.5. H10: Демографические параметры студента не влияют на изменения отношения к институту 3.6. H11 Студенты эффективных и неэффективных ВУЗов одинаково удовлетворены 20 4. Сравнительный анализ уровня удовлетворенности (гипотезы тестируются отдельно для МИЭФа и Не МИЭФа) 4.1. H12: В среднем студенты МИЭФ удовлетворены качеством института и всеми его компонентами 4.2. H13: В среднем студенты МИЭФ удовлетворены качеством института и всеми его компонентами больше, чем все остальные студенты 4.3. H14: Студены МИЭФ и студенты других ВУЗов удовлетворены/не удовлетворены одними и теми же параметрами своих институтов Для тестирования данных гипотез мы будем использовать различную методологию. Рассмотрим методы тестирования гипотез в каждом разделе и объясним необходимость их тестирования. Для простоты запоминания положения различных частей и гипотез, необходимо просто помнить, что мы придерживаемся вышеописанной теоретической модели формирования ожиданий: сперва изучаем источники информации, потом систему мировоззрений студентов, после сам процесс формирования удовлетворенности, а в конце сравниваем МИЭФ с другими институтами. Изучение влияния источников информации на студентов В данном разделе мы изучим источники информации, которые помогают абитуриентам сформировать ожидания, а так же определим, насколько сильно потенциальное влияние института на эти ожидания. Тестирование гипотезы H1 позволит нам выяснить, сумели ли мы включить в опрос ключевые для студентов источники информации. Для этого мы должны выяснить, какой процент студентов на всей выборке ответило, что им помогли сформировать ожидания «иные» источники информации. Формальных ограничений здесь нет, но мы будем предполагать, что если процент таких людей будет меньше 30, то в целом источники выбраны правильно, а если меньше 10%, то в принципе список источников не нуждается в усовершенствованиях. Во время тестирования гипотезы H2 мы сможем не только выявить, какие источники информации в большей степени помогают студентам формировать ожидания об уровне образования, но и понять, есть ли разница между абитуриентами МИЭФа и абитуриентами других институтов в поиске информации для формирования ожиданий. Для тестирования этой гипотезы мы в первую очередь выясним, какой процент студентов в МИЭФе и в других институтах посчитали, что тот или иной источник информации помог сформировать им ожидания об учебе в институте. Затем мы посчитаем, есть ли 21 статистически значимое отличие между пропорцией студентов МИЭФа, выбравших тот или иной источник, и пропорцией студентов других институтов. Тестирование гипотезы H3 даст нам информацию о том, насколько сильное влияние МИЭФ может оказывать на ожидания абитуриентов об учебе в институте. Если говорить более конкретно, то мы выясним, какой процент всего потока информации, полезной для формирования таких ожиданий, исходит от источников, подконтрольных МИЭФу, а так же сравним полученный результат со средним значением других институтов. Чтобы протестировать гипотезу мы создадим некий индекс, который будет оценивать процент подконтрольной информации. Затем мы посчитаем значение индекса для МИЭФа и для других институтов и сравним их. Сравнительный анализ мировоззрений и их динамики для студентов МИЭФа и студентов других институтов Основная цель данного раздела - понять, как мировоззрения студентов МИЭФ отличаются от мировоззрений других студентов и как они меняются с течением времени. Эта информация будет полезна администрации для возможности манипулирования мнением студентов о реальном качестве института. Узнав, что нравится студенту на том или ином курсе, администрация сможет значительно увеличить уровень удовлетворенности студентов, не особо меняя истинное качество преподавания. Гипотеза H4 поможет нам понять, есть ли значимые различия в мировоззрениях студентов МИЭФа и студентов других институтов на каждом курсе. Обладая этой информацией, мы сможем сказать, должен ли отличаться подход к образованию в МИЭФе от подхода в других институтах. Для тестирования гипотезы мы посчитаем среднее значение (проще говоря «средний ответ») для каждого из семи вопросов об учебе для каждого периода (старшие классы, 1-4 курс) отдельно для двух выборок (МИЭФ и не МИЭФ), а затем протестируем на значимость разницу между двумя выборками. С помощью тестирования гипотезы H5 мы сможем выяснить, есть ли статистически значимые различия в ежегодных изменениях средних мировоззрений студентов МИЭФ и студентов других институтов. Для этого мы для всех периодов, кроме первого, посчитаем изменение во мнении студентов, найдем среднее изменение для каждой выборки и так же протестируем значимость разницы. Для наглядности мы так же построим графики, отображающие динамику изменения «среднего ответа» для каждого из вопросов. 22 Создание модели формирования ожиданий и удовлетворенности образовательными услугами Этот раздел являются ключевым. В нем мы попытаемся доказать статистическую значимость влияния ожиданий студентов на их удовлетворенность, создадим модель, объясняющую изменения восприятия института. В этом же разделе мы изучим влияние демографических факторов. После тестирования гипотезы H6 мы сможем выяснить, достаточен ли список параметров, представленных в анкете, или же он нуждается в доработке. Для этого мы должны создать модели, которые бы объясняли вариацию в реальном качестве образовательных услуг с помощью представленных параметров, а так же объясняли отклонение от ожидаемого качества. Возникает вопрос – как посчитать отклонение от ожидаемого качества? Наиболее очевидный вариант – просто вычесть из реального качества ожидаемое. Но мы поступим по-другому. Мы создадим некий индекс удовлетворенности (индекс оправданности ожиданий), который в идеале должен обладать 3 свойствами: 1. Он должен быть интуитивно понятен 2. Одинаковые отклонения от ожидаемого уровня, как в положительную, так и в отрицательную сторону, должны обладать одинаковым абсолютным значением 3. Величина отклонения от ожидаемого уровня должна быть сопоставлена с величиной изначальных ожиданий Первое свойство необходимо для легкости интерпретации полученного результата. Второе свойство гарантирует, что отклонения от ожидаемого уровня, разные по знаку, но одинаковые по величине, должны быть представлены одним и тем же значением индекса. Проще говоря, не должно быть так, что когда реальный уровень немного превосходит ожидания, индекс равен 2, а когда реальный уровень немного не оправдал ожидания, индекс равен -90. Это свойство необходимо для того, чтобы среднее значение индекса по всем респондентам было информативным. Третье свойство требует, чтобы отклонение реального уровня от ожидаемого рассматривалось относительно изначального ожидаемого уровня. Это нужно для того, чтобы адекватно понимать всю степень удовлетворенности/неудовлетворенности, полученной от отклонения от ожиданий в той или иной ситуации. Очевидно, что человек, ожидавший уровень 5, а получивший лишь 2, более не удовлетворён, чем тот, кто ожидал 10, а получил 7, хотя отклонение от ожиданий у обоих индивидов одинаковое. 23 Принимая во внимание данные свойства, было создано 3 индекса удовлетворенности, каждый из которых обладает 2 из 3 свойств. Математически их можно представить следующим образом: 1. Sat i Ri Ei Sat i 9;9 , удовлетворяет свойствам 1 и 2 Ri Ei Ei , удовлетворяет свойствам 1 и 3 2. Sati 0,9;9 Sati Sat i 3. Ri Ei Ri Ei Sat i 9 , удовлетворяет свойствам 2 и 3 ;9 11 11 где Sati - уровень удовлетворенности i-ым параметром института Ri - реальный уровень i-того параметра Ei - ожидаемый уровень i-того параметра К сожалению, ни один из индексов не обладает всеми тремя свойствами одновременно, поэтому мы используем каждый из них для определения уровня удовлетворенности образовательными услугами. Мы создадим модели, в которых зависимыми переменными будут индексы оправданности ожиданий об общем качестве института, а объясняющими – индексы для каждого из представленных в анкете параметров. Наша задача - создать модели, которые объясняли бы наибольшую вариацию в общей оправданности, но при этом не были бы слишком громоздкими, легко интерпретировались, включали в себя только значимые переменные, а так же удовлетворяли всем требованиям метода наименьших квадратов. Если этим моделям удастся объяснить большинство вариации, то можно будет утверждать, что параметры были выбраны правильно (хотя и в данном случае формальных ограничений нет, мы их задаем самостоятельно). Однако если по каким то причинам модели не будут удовлетворять требованиям метода наименьших квадратов, мы будем вынуждены применить для реального качества и первого индекса мультиномиальную пробит модель. Эта модель использует в качестве основы метод максимального правдоподобия, для которого соблюдение требований метода наименьших квадратов не обязательно. Протестировав гипотезу H7, мы узнаем, действительно ли ожидания влияют на удовлетворенность студентов, на их восприятие института. Если нам удастся доказать значимость влияния ожиданий на изменение восприятие института, то основной посыл данной работы подтвердится: ожидания студентов – важный фактор, игнорирование 24 которого может привести к некорректным суждениям об уровне удовлетворённости студентов качеством образовательных услуг. Чтобы протестировать это мы создадим 2 модели, в которой зависимой переменной будет разница между общим восприятием института на 4 курсе и восприятием в старших классах школы. Был выбран именно 4 курс, а не, например, среднее восприятие за все время, потому что студенты отвечали на опрос именно на 4 курсе и соответственно восприятие института в нем является показателем их нынешней удовлетворенности качеством услуг. В первой модели объясняющими переменными будут только реальное качество параметров института, то есть эта модель составлена так, как будто мы провели банальное исследование, которое изучает реальное качество образования и игнорирует изначальные ожидания, а во второй мы включим тем или иным образом ожидания студентов или оправданность ожиданий. Затем мы сравним две эти модели и определим, улучшает ли включение ожиданий вторую модель. Если ответ будет положительным, значит ожидания действительно важны и должны учитываться в последующих исследованиях. Для тестирования данной гипотезы мы воспользуемся, как и методом наименьших квадратов, так и мультиномиальным пробит моделью. Тестирование гипотезы H8 необходимо для осознания важности изучения уровня удовлетворенности. Если нам удастся доказать, что ожидания влияют на вероятность появления у студента желания сменить институт, то из этого будет следовать, что любой институт, желающий избежать добровольного перевода студентов в другой институт, должен стремиться к тому, чтобы ожидания студентов оправдывались, чтобы они были удовлетворены. Кто-то может возразить, что желание студентов сменить институт не является такой уж серьезной проблемой. Получается, что все опрошенные студенты, не желающие учиться в своем институте, почему-то, тем не менее, до сих пор учатся в нем (иначе в графе «курс/институт/ВУЗ» они бы написали данные института, в который они перевелись и с которого уходить не собираются). Да, это так. Скорее всего данный феномен связан с чрезвычайно высокими транзакционными издержками (потраченное время на оформление документов, потеря общения с одногруппниками, моральные затраты на интеграцию в новую среду и т.д.), которые настолько высоки, что перевешивают пользу от смены института. Кстати, это прекрасная тема для исследования – почему студент, не удовлетворенный институтом, не меняет его. К сожалению, мы не сможем покрыть ее в данной работе. Тем не менее, стоит учитывать, что с каждым годом транзакционные издержки (по крайней мере, материальные) будут падать из-за возрастающей интеграции университетов в одно общее деловое пространство. 25 Соответственно вскоре для большего количества людей выгода от смены института будет перевешивать издержки, поэтому институтам нужно принимать во внимание удовлетворенность студентов для того, чтобы в ближайшем будущем избежать массового добровольного перевода студентов в институты, более ориентированные на удовлетворение их потребностей. Чтобы протестировать данную гипотезу мы создали фиктивную переменную «выход», которая принимает значение 1, если студент хотя бы в одном году желал сменить институт, 0 – иначе. Для тестирования гипотезы мы будем пользоваться обыкновенным пробитом. Метод наименьших квадратов здесь непригоден по двум причинам. Во-первых, используя этот метод, мы можем получить предсказанную вероятность смены института, которая будет больше единицы или меньше нуля, что, конечно же, невозможно на практике. Во-вторых, случайный член обладает «плохими» свойствами - он будет зависеть от объясняющих переменных, будет гетероскедастичен и не нормально распределен, так как из-за специфики зависимой переменной (она принимает значения 1 или 0) случайный член будет являться некой функцией от объясняющих переменных. Использование пробит модели поможет нам избежать этих проблем. Тестирование гипотезы Н9 может быть совмещено с тестированием гипотезы H7 и H8 . Мы должны убедиться, что если реальное качество образовательных услуг превзошло ожидания студента, то он, в среднем, изменит свое восприятие института в лучшую сторону в конце обучения, а так же с меньшей вероятностью захочет поменять институт. Чтобы протестировать гипотезу, мы должны создать 2 модели. В первой модели зависимой переменной будет разница между общим восприятием института на 4 курсе и восприятием в старших классах школы, а во второй – фиктивная переменная «выход», а объясняющими переменными в обеих моделях будут индексы оправданности ожиданий. Мы так же сможем протестировать гипотезу H11. Для этого мы создали две фиктивные переменные. Первая принимает значение 1, если университет, в котором учится респондент, является эффективным, по мнению министерства образования, 0 – иначе. Вторая принимает значение 1 если университет, в котором учится респондент, является неэффективным, по мнению министерства образования, 0 – иначе. Необходимость создания двух переменных объясняется тем, что так же существует множество учебных заведений, которые не принимали участие в мониторинге. После этого мы выявим две наилучшие модели. Если в наилучшей модели появятся значимые демографические параметры, то они будут оставлены в модели и гипотеза H10 будет отвергнута. Тестирование этой гипотезы позволит нам пролить свет на влияние 26 демографических факторов на уровень удовлетворенности. Как уже говорилось ранее, не существует единого мнения о влиянии демографии на уровень удовлетворенности, поэтому мы должны составить свое мнение, основываясь на имеющихся данных. Если же в наилучшей модели будет включена хотя бы одна переменная эффективности (и при этом знак коэффициента для этой переменной будет адекватным), тогда гипотеза H11 будет отвергнута. Цель тестирования данной гипотезы – выяснить, играют ли роль критерии эффективности, предложенные Министерством Образования, на формирование удовлетворенности студентов. Если гипотеза H11 будет отвергнута, тогда это будет означать, что хоть и уровень удовлетворенности напрямую не включен в критерии определения эффективности, включенные параметры, тем не менее, непосредственно связаны с уровнем удовлетворенности, поэтому никаких улучшений критериев для определения эффективности ВУЗа не требуется. В противном случае мы будем должны констатировать, что Министерство Образования своими методами идет не в том направлении – она не максимизирует удовлетворенность студентов. Сравнительный анализ уровня удовлетворенности Основная цель данного раздела – изучить уровень удовлетворенности студентов МИЭФ качеством образовательных услуг, выяснить, какими аспектами учебы они не довольны больше всего и сравнить ситуацию в МИЭФе с ситуацией в других институтах. Тестирование гипотезы H12 будет демонстрировать альтернативный подход к анализу удовлетворенности качеством услуг, которым может воспользоваться администрация МИЭФа для улучшения экономических и неэкономических показателей института. Основа подхода – восприятие отклонения реального качества услуги от ожидаемого как некий показатель удовлетворенности этой услугой. Для тестирования гипотезы мы найдем среднее значение ожидаемого и реального качества услуг МИЭФа и сравним, есть ли статистически значимая разница между двумя этими значениями. Стоит учитывать, что под удовлетворенностью сложностью программы мы будем подразумевать ее близость к оптимальной сложности, т.е. к значению 5. Поэтому, если реальная сложность программы МИЭФа будет около 5, то это означает, что уровень удовлетворенности сложностью будет около максимального (т.е. 10). Нужно так же понимать, что мы не настаиваем, чтобы администрация пользовалась именно тем же методом, что и в данной работе - наш метод весьма примитивен, а выборка ограничена. Метод, описанный далее – лишь пример, цель которого выявить основные проблемы и понять, какие из них могут быть решены без применения радикальных методов и использования внушительных материальных ресурсов. 27 Тестирование гипотезы H13 позволит нам сравнить МИЭФ с его потенциальными конкурентами – другими институтами. Это так же является чрезвычайно важным для адекватного понимания уровня удовлетворенности. По сути, игнорирование данного пункта приведет практически полной потере информативности работы. Действительно, факт неоправданности ожиданий является негативным сам по себе, но как понять, насколько критична ситуация? Только сравнив ее с ситуацией в других институтах. Для тестирования гипотезы мы проверим на значимость разницу между средними значениями индексов удовлетворенности МИЭФа и Не МИЭФа для института в целом и для каждого из его параметров. При тестировании последней гипотезы H14 мы сможем выявить наиболее «проблемные» параметры обучения в МИЭФе, т.е параметры, которыми студенты МИЭФа недовольны больше, чем во всех других институтах. Чтобы протестировать гипотезу, мы конвертируем полученные индексы удовлетворенности в ранговые значения. То есть для каждого студента мы сравним индекс его удовлетворенности для каждого из 7 параметров и дадим каждому из них свой ранг. Ранг 1 получит параметр с наибольшим индексом (то есть параметр, которым студент удовлетворен больше всего), а ранг 7 – наименьший. Затем для МИЭФа и не МИЭФа мы найдем средний ранг для каждого из параметров и протестируем значимость разницы между ними. Подобный метод позволит нам понять, какими из параметров студенты довольны/недовольны больше всего, игнорируя общий уровень удовлетворенности, который бы нам только мешал. Для всего исследования мы будем пользоваться 5% и 1% уровнями значимости. Если какой-то параметр значим на 5% уровне, то справа от его значения будет поставлен знак «*», если параметр значим на 1% уровне, то будет поставлен знак «**» Структура приведения результатов полностью совпадает со структурой, описанной выше. 28 Результаты Изучение влияния источников информации на студентов Рассмотрим, какие источники информации помогли студентам сформировать свои ожидания. Результаты можно увидеть в таблице. Таблица 1. Статистика по влиянию источников информации День открытых дверей Реклама Рекомендации родителей/друзей/знакомых Интернет форумы Сайт института Сравнение со своей бывшей школой Проходной балл по ЕГЭ Цена обучения Иное Общее МИЭФ 20.395 25.806 9.211 9.677 73.355 90.323 10.526 9.677 24.342 29.032 8.882 12.903 18.75 25.806 17.105 9.677 25.987 16.129 Не МИЭФ 19.78 9.158 71.429 10.623 23.81 8.425 17.949 17.949 27.106 Разница 6.026 0.52 18.894** -0.945 5.223 5.223 7.858 -8.271 -10.977 В первом столбце показаны 9 источников информации, включенных в опросник (серым обозначены источники информации, которые контролирует администрация института). Второй столбец показывает процент людей в общей выборке, которые выбрали тот или иной источник одним из основных, повлиявших на их ожидания (напоминаем, что опрашиваемый мог выбрать до 3 вариантов), третий и четвертый столбец показывает то же самое для студентов МИЭФа и Не МИЭФа соответственно, а пятый столбец – разницу между ними. Из информации, представленной в таблице, можно сделать вывод, что источники информации были выбраны достаточно хорошо – лишь 26% студентов из общей выборки указали, что на них повлияли иные источники, не включенные в опрос. Это значит, что мы принимаем H1, однако стоит признать, что существуют возможности значительно улучшить опрос, добавив дополнительные источники. Стоит так же обратить внимание, что для обеих групп студентов источник «рекомендации родителей/друзей/знакомых» является самым популярным – более 73% студентов выбрали его. Если к этому прибавить важность интернет форумов (важность этого источника подтвердили 10,5%), то есть рекомендации незнакомых людей из интернета, то можно придти к выводу, что абитуриенты, выбирая институт и формируя ожидания о нем, основываются в большинстве своем на мнении людей, которые обладают, на их взгляд, большим объемом информации о реальном качестве института, чем сами абитуриенты. Это подтверждает наши выводы, сделанные во время изучения 29 второго уникального свойства образовательных услуг (см. раздел «Образование как услуга»). Тем не менее, стоит понимать, что эти люди-«источники» навряд ли дадут информацию об истинном качестве института абитуриентам. Во-первых, каждый человек воспринимает истинное качество по разному (влияние мировоззрения), поэтому в лучшем случае абитуриенты получат знания о реальном качестве по мнению самого источника (хотя далеко не каждый абитуриент при анализе полученной информации будет принимать во внимание ее оценочный, а не истинный характер). Во-вторых, на то, какую информацию люди передадут абитуриентам, зависит то, насколько их собственные ожидания оправдались (речь в данном случае идет о бывших студентах института). Если качество института превзошло ожидания, то данные о реальном качестве института будут, скорее всего, завышены, и наоборот. Этот результат является весьма важным, Получается, что ожидания студентов зависят от того, как интерпретировали информацию прошлые студенты и как оправдались их ожидания. Мы воспользуемся этим фактом для формирования небольшой экономической модели, представленной в приложении 6. Стоит заметить, что полученные результаты могут быть оспорены. Например, в работе Machado, Brites, Magalhães, Sá (2011), авторы сделали вывод, что «только 4% студентов утверждают, что при выборе института мнение родителей и друзей повлияло на них больше всего». Различия в полученных результатах можно объяснить двумя способами. Во-первых, вопрос авторов немного отличается от вопроса, заданного в нашей анкете. Machado, Brites, Magalhães, Sá спрашивают, какой фактор повлиял на студента больше всего, а не просит назвать до 3 самых важных факторов. Вполне возможно, что мнение более осведомленных людей не является самым главным критерием для большинства студентов, но это не значит, что большинство студентов не будут считать его одним из важных и что он не может быть при этом самым популярным источником. Во-вторых, разница в результатах может быть связана с различиями в менталитетах жителей Португалии (авторы изучали удовлетворенность студентов этой страны) и России. Принимая во внимание социалистическое прошлое нашей страны, а так же значительное влияние восточной культуры, где мнение старших играет далеко не последнюю роль, мы можем быть более подвержены мнению родителей и окружающих нас людей. Единственным отличием студентов МИЭФ от студентов других институтов является большая популярность источника «Рекомендации родителей/друзей/знакомых» (это отличие значимо на 1% уровне). Присутствие этого отличия позволяет нам отвергнуть гипотезу H2. Это можно объяснить тем, что за обучение подавляющего большинства студентов МИЭФа платят родители (в отличие от обычных институтов, где 30 имеются бюджетные места и достаточно много людей платит за себя сами), поэтому мнение родителей, несомненно, принимается во внимание. Популярность всех остальных источников для МИЭФа и не МИЭФа примерно одинакова. Используя данные, имеющиеся в таблице, мы можем определить, какой объем информации, получаемой абитуриентом, институт может контролировать. Для этого можно составить «Индекс влияния». Он рассчитывается по простой формуле: Inf p1 p 2 p5 9 p i 1 i Где pi - пропорция студентов, ответивших, что i-ый источник информации позволил им сформировать ожидания. Этот индекс показывает, какова пропорция подконтрольных институту источников информации среди указанных студентами источников. Если Inf =1, то это значит, что институт может контролировать весь поток информации, на основе которой строятся ожидания (стоит, однако, заметить, что это не означает, что институт может полностью контролировать сами ожидания, так как вся информация еще должна пройти через «сито» мировоззрения студента). Для МИЭФа Inf 0,282, для других ВУЗов Inf 0,256. То есть МИЭФ не может напрямую кардинально повлиять на ожидания абитуриентов, почти три четверти информации исходит от источников, не подконтрольных администрации. Однако стоит помнить, что администрация так же может влиять на ожидания студентов, меняя истинное качество образования, информация о котором дойдет до абитуриентов, пусть и частично в искаженном виде. Особой разницы между влиянием администрации МИЭФа и других институтов не наблюдается, поэтому мы не можем отвергнуть гипотезу H3. Сравнительный анализ мировоззрений и их динамики для студентов МИЭФа и студентов других институтов Для лучшего понимания изменения мировоззрений для обоих институтов стоит изучить графики средних величин (приложения 7-13). Мы видим, что в большинстве случаев изменение мнений для МИЭФа и Не МИЭФа проходит примерно в одинаковом тренде. Тем не менее, пропорция желающих сменить институт после второго курса для двух групп студентов становится разнонаправленной. Кроме того, изначальные мнения достаточно сильно отличаются, поэтому тестирование на значимость различий будет полезным. Результаты представлены в таблицах: 31 Таблица 2. Статистика по отношению к учебе МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 8.226 6.234 1.991** - - - 1 курс 7.419 6.183 1.236* -0.806 -0.051 -0.755 2 курс 7.129 6.037 1.092* -0.29 -0.147 -0.144 3 курс 6.871 6.223 0.648 -0.258 0.187 -0.445 4 курс 6.968 6.191 0.777 0.097 -0.033 0.13 Таблица 3. Статистика по приоритетам МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 7.774 6.333 1.441** - - - 1 курс 7.774 5.967 1.807** 0 -0.366 0.366 2 курс 7.226 5.615 1.610** -0.548 -0.352 -0.197 3 курс 6 5.096 0.904 -1.226 -0.538 -0.687 4 курс 5.613 4.487 1.126* -0.387 -0.59 0.202 Таблица 4. Статистика по учителям МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 4.613 5.388 -0.775 - - - 1 курс 4.645 6.037 -1.391** 0.032 0.648 -0.616 2 курс 6 6.59 -0.59 1.355 0.553 0.802* 3 курс 6.355 7.412 -1.057* 0.355 0.795 -0.44 4 курс 6.806 7.623 -0.816 0.452 0.238 0.214 Таблица 5. Статистика по методу преподавания МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 6.258 6.908 -0.65 - - - 1 курс 6.258 7.319 -1.06* 0 0.41 -0.41 2 курс 6.29 7.648 -1.358** 0.032 0.33 -0.297 3 курс 6.516 8.018 -1.502** 0.226 0.37 -0.144 4 курс 7.194 8.077 -0.883 0.677 0.059 0.619 32 Таблица 6. Статистика по цели института. МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 5.387 5.458 -0.071 - - - 1 курс 5.548 5.879 -0.331 0.161 0.421 -0.26 2 курс 5.71 6.381 -0.671 0.161 0.502 -0.341 3 курс 6.129 6.586 -0.457 0.419 0.205 0.214 4 курс 6.323 6.711 -0.388 0.194 0.125 0.069 Таблица 7. Статистика по общему восприятию института МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница Школа 8.613 7.275 1.338** - - - 1 курс 8.097 6.864 1.232** -0.516 -0.41 -0.106 2 курс 7.774 6.381 1.393** -0.323 -0.484 0.161 3 курс 7.29 6.007 1.283** -0.484 -0.374 -0.11 4 курс 7.742 5.989 1.753** -0.018 0.47 0.452 Таблица 8. Статистика по желающим сменить институт МИЭФ Не МИЭФ Разница МИЭФ Не МИЭФ Разница 1 курс 0.161 0.326 -0.165* - - - 2 курс 0.194 0.337 -0.143 0.032 0.011 0.021 3 курс 0.161 0.366 -0.205** -0.032 0.029 -0.062 4 курc 0.097 0.407 -0.31** -0.065 0.04 -0.105* Каждая из таблиц тестирует не только отличие от абсолютных значений (левая сторона), но и отличие в разнице между отношением в данном периоде и предыдущем, как бы угол наклона графика (правая сторона). Мы можем из полученных результатов сделать несколько выводов. Во первых, в большинстве случаев мнение студентов МИЭФа и Не МИЭФа в начале значительно отличаются, но в конце обучения точки зрения двух групп практически совпадают. Это может натолкнуть на мысль, что институты меняют мировоззрения студентов примерно одинаковым образом, все студенты становятся похожими. Однако относительно оптимистичное восприятие института студентами МИЭФа было как в старших классах, 33 так и осталось в конце учебы (разницы для всех пяти периодов значимы на 1% уровне). Это подтверждает нашу догадку, что все таки у студентов МИЭФа сложилось относительно позитивное отношения к институту, даже несмотря на изначально высокие ожидания. Об этом так же говорит пропорция желающих сменить институт – на последних двух курсах в МИЭФе эта пропорция значительно меньше, чем в других институтах. Во-вторых, обе группы студентов не имели статистически значимых отличий во мнениях относительно цели института. Наконец, изменения мнений в обеих группах практически одинаково. Всего два статистически значимых на 5% уровне отличия – изменение мнения о преподавателях на 2 курсе для МИЭФа, для многих студентов значимость практических знаний резко возросла. Возможно, это связано с появлением прикладных предметов или преподавателей с большим практическим опытом на втором курсе в МИЭФе. Так же в МИЭФе на 4 курсе значительно упало количество желающих сменить институт. Это может быть связано с появлением большого количества интересных «прикладных» предметов, уменьшением общей нагрузки, а так же наибольшей интеграцией студентов в коллектив. Тем не менее, эти два значимых изменения вынуждают нас формально отвергнуть гипотезу H5. Принимая так же во внимание доказанные отличия во мнениях, мы так же отвергаем гипотезу H4. Создание модели формирования ожиданий и удовлетворенности образовательными услугами Сперва мы должны создать модели (используя только параметры, предложенные в анкете) которые бы могли качественно объяснять вариацию реального общего качества института и индексов удовлетворенности общим качеством института. Из множества протестированных моделей мы выбрали те, которые максимально удовлетворяют требованиям метода наименьших квадратов, при этом обладают минимальным значением статистик Акаике и Шварца. Результаты можно увидеть в приложении (приложения 1416 относятся к уравнению, моделирующему реальное качество института, приложения 1921 - моделирование первого индекса оправданности ожиданий, приложения 22-24 второго индекса, приложения 25-27 - третьего индекса). В приложении 30 можно найти расшифровку сокращений, используемых в моделях. Сперва изучим модель для реального качества. Она имеет следующий вид: 34 TOT _ R 1.211 0.416 TEACH _ R 0.299 OBJ _ R 0.731 DIFF _ R 0.055 DIFF _ R 2 0.415 MOSCOW 0.479 EFFECT _ Y 0.619 EFFECT _ N Эта модель объясняет 56,7% всей вариации реального качества, что является вполне неплохим результатом. Стоит заметить, что для оценки реального качества мы взяли не уровень удовлетворенности сложностью программы, как мы это будем делать обычно, а абсолютный уровень сложности. Из уравнения мы можем выяснить, взяв производную по уровню сложности, что максимум реального качества института достигается при уровне сложности 6.649>5, что противоречит здравому смыслу – получается, что реальное качество института с оптимальным уровнем сложности при прочих равных будет ниже, чем при завышенной сложности. Объяснить данный парадокс можно двумя способами. Во-первых, возможно повышенная сложность позволяет достигать результатов, которые увеличивают удовлетворенность студентов институтом на большую величину, чем потеря удовлетворенности, связанная со слишком сложной программой. Во-вторых, модель может быть не совсем корректно специфицирована. Стоит так же учитывать, что отличие коэффициента DIFF_R^2 статистически не отлично от «правильного» значения -0.073, при котором максимум достигается при уровне сложности 5 (t-статистика для разницы равна 1.121). Что же касается модели в целом, то все остальные коэффициенты кажутся адекватными. Заметим, что из всех параметров, предложенных респондентам, в нашу модель включены лишь качество преподавания, объективность системы оценки знаний и сложность программы. Однако стоит заметить, что демографический параметр «Москва» (1 – если студент учится в московском институте, 0 – иначе) значим и положителен, что может натолкнуть на мысль о значимости определенных демографических параметров. Получается, что москвичи, в среднем, оценивают реальное качество института на 0.41 выше не москвичей. Возможно, это связано с положительными свойствами столичных институтов, но эти свойства не входят в параметры, предложенные в опросе. Так же заметим, что параметры для эффективных и неэффективных ВУЗов так же значимы. Стоит сделать при этом важное замечание – общее реальное качество и эффективных, и неэффективных ВУЗов, выше, чем необследованных учреждений. При этом в данной модели общее реальное качество неэффективных ВУЗов выше эффективных. Здесь возможны два вывода – либо модель плохо специфицирована и нам стоит попытаться изучить влияния этих параметров в других моделях, либо качество неэффективных ВУЗов для студентов действительно выше эффективных. В таком случае, 35 реформы образования, из-за которых закрываются «неэффективные» ВУЗы, оказывают пагубное влияние на образование в стране. Проверим, что модель удовлетворяет требованиям метода наименьших квадратов. В приложении 15 мы можем видеть тест Уайта на гетероскедастичность. Как мы можем заметить из приложения, ни один из коэффициентов, ни модель в целом оказалась не значимой на 5% уровне, соответственно у нас нет доказательств наличия проблемы гетероскедастичности. Так же был проведен тест Харки-Берра, используемый для тестирования нормальности распределения остатков. К сожалению, нам не удалось добиться вероятности больше 5%, соответственно мы не можем утверждать, что оценки, полученные с помощью метода наименьших квадратов, являются наилучшими в классе линейных моделей, поэтому давайте воспользуемся мультиномиальной пробит моделью. Идея данного метода заключается в том, что зависимая переменная может принимать ограниченное количество значений. В нашем случае реальное качество может принимать значения 1, 2,… 10. Основой метода служит нормальное распределение, с помощью которого рассчитывается вероятность того, что зависимая переменная (реальное качество) примет то или иное значения, принимая во внимание значения объясняющих переменных. К сожалению, написать получившуюся формулу для мультиномиальной пробит модели весьма затруднительно из-за ее громоздкости, поэтому мы вынуждены представить лишь формулу с параметрами, которая входит в саму формулу (полные результаты модели можно увидеть в приложении 17 и 18). Обращаем внимание, что полученные коэффициенты для объясняющих переменных не являются их предельным эффектом, то есть интерпретировать сами значения коэффициентов нельзя, но можно интерпретировать их знаки. 0.19 OBJ_R 0.236 TEACH _ R 0.122 INT_R 0.465 DIFF_R TOT _ R f 2 0 .036 DIFF_R 0.365 MOSCOW Можем заметить, что практически все параметры остались на своих местах. Были убраны лишь переменные эффективности ВУЗа из-за незначимости, а так же добавлен параметр «Интерес учебного процесса». Как и в предыдущей модели, демографический фактор «учеба в Москве» значим и положителен. Коэффициент перед квадратом сложности как и прежде имеет отрицательный знак, но найти «оптимальную» сложность у нас теперь не получится. В целом все коэффициенты значимы и не имеют необъяснимых знаков. 36 Однако теперь статистика R-квадрат у нас отсутствует, нам требуется другой способ проверки модели на качество прогнозирования. Для этого воспользуемся самым популярным и простым методом – мы будем считать, что прогноз модели будет равен тому значению, вероятность которого максимальна относительно всех остальных. Затем мы разделим количество «угаданных» значений реального качества (то есть ситуаций, когда прогноз совпадал с реальным значением) и посчитаем процент угаданных случаев для каждого значения. Результат можно увидеть в таблице ниже: Таблица 9. Предсказания мультиномиальной пробит модели для общего реального качества института Кол-во параметров с Кол-во "угаданных" % "угаданных" параметров Знач. параметра таким знач. параметров с таким знач. с таким знач. 1 6 2 33.333 2 13 4 30.769 3 20 3 15 4 33 13 39.394 5 46 17 36.957 6 32 0 0 7 61 29 47.541 8 53 24 45.283 9 28 3 10.714 10 12 0 0 Макс Мин Ср. % угаданных 47.541 0 31.25 Как мы видим, некоторые значения (например, 7 и 8) модель предсказывает достаточно хорошо, а некоторые (10 и 6) ей ни разу не удалось спрогнозировать корректно. Скорее всего, это зависит от того, сколько параметров в реальности существует с таким значением, а так же сколько параметров существует с похожими значениями. Всего модели удалось предсказать правильно 31.25% всех значений, что может использоваться как некое подобие R-квадрата (конечно, сравнивать это значение с нормальным R-квадратом нельзя). Процент весьма мал, чтобы утверждать, что мы включили в опрос все основные параметры, включенные в модель, однако стоит учитывать, что мы воспользовались весьма примитивным методом оценки качества модели. Возможно, стоит применить более продвинутые методы оценки объясняющей силы данной модели и тогда выяснится, что она весьма хороша. 37 Теперь попытаемся объяснить отклонения от ожиданий об общем качестве института, используя отклонения от ожиданий о параметрах, включенных в опрос. Результаты моделей отклонений от ожиданий можно найти в приложениях 19-27. Уравнения имеют следующий вид: TOT _ 1 0.096 0.46 TEACH _ 1 0.266 OBJ _ 1 0.132 INT _ 1 TOT _ 2 0.482 0.787 TEACH _ 2 0.033 CORR _ 2 TOT _ 3 0.042 0.388 INT _ 3 0.182 HWLEC_3 0.069 MOSCOW - 0.062 EFFECT_Y Модели для первого и третьего индексов имеют похожую структуру. Включены параметры, которые встречались ранее и все они включены тем же линейным образом. Заметим, что демографический фактор «Москва» опять положительно значим. Так же привлекает внимание тот факт, что коэффициент для эффективных ВУЗов значим и отрицателен, т.е. в эффективных учебных заведениях ожидания студентов оправдываются в меньшей степени, чем в неэффективных и не принимавших участие ВУЗах. Знаки всех остальных параметров для всех индексов были весьма предсказуемы. Несмотря на то, что первая модель гораздо проще третьей, она объясняет значительно больше вариации. Стоит принять во внимание, что все-таки они прогнозируют немного разные величины, поэтому в этом факте нет ничего необычного. В обоих случаях проблем с гетероскедастичностью выявлено не было. Однако для обоих индексов не удалось создать модель, которая давала бы нормально распределенные остатки (вероятность Харки-Берра<1%). Поэтому для первого индекса мы так же создадим мультиномиальную пробит модель. Для третьего или второго индекса это будет сделать невозможно, так как второй и третий индексы могут принимать множество значений, а первый – от -9 до 9. Выявление качественной модели для второго индекса было наиболее сложным. В большинстве случаев модель страдала от гетероскедастичностью, поэтому, в конечном счете, мы были вынуждены воспользоваться методом Взвешенных Наименьших Квадратов (Weighted Least Squares), поделив каждый параметр на оправданность ожиданий об объективности системы оценки знаний, возведенную в квадрат (используя данный метод, мы, к сожалению, потеряли часть наблюдений). R-квадрат для такой простой спецификации достаточно велик. Влияние демографических параметров или параметров эффективности выявлено не было. Единственная проблема – остатки опять распределены не нормально. Теперь давайте построим мультиномиальную пробит модель для первого индекса оправданности ожиданий (как мы помним, в полученной для этого индекса модели 38 остатки были распределены не нормально). Полные результаты модели можно увидеть в приложениях 28 и 29. Модель имеет следующий обобщенный вид: TOT _ 1 f 0.141 OBJ_1 0.244 TEACH _ 1 0.07 INT_1 Полученная модель весьма проста. Ни один демографический параметр, ни параметры эффективности ВУЗа не оказались значимы. Результаты модели показаны в следующей таблице: Таблица 10. Предсказания мультиномиальной пробит модели для первого индекса оправданности ожиданий Кол-во параметров с Кол-во "угаданных" Процент "угаданных" Знач. параметра таким знач. параметров с таким знач. параметров с таким знач. -9 1 0 0 -8 5 2 40 -7 2 0 0 -6 12 2 16.667 -5 17 0 0 -4 30 9 30 -3 41 22 53.659 -2 37 0 0 -1 38 0 0 0 58 54 93.103 1 20 0 0 2 20 0 0 3 16 9 56.25 4 2 0 0 5 4 0 0 8 1 0 0 Макс 93.103 Мин 0 Ср. % угаданных 32.237 Полученные результаты весьма спорны. С одной стороны, средний процент угаданных значений и максимальный процент выше, чем в предыдущей модели для реального качества, несмотря на меньшее количество включенных параметров. С другой 39 стороны, множество значений не предсказываются вообще. Возможно, это связано с тем, что переменная принимает слишком много значений, а количество параметров весьма мало. Исходя из вышеизложенного, мы можем сделать вывод, что, в среднем, модели объясняют чуть меньше половины всей вариации общего реального качества или общей оправданности ожиданий, поэтому мы при требованиях, которые мы себе задали в разделе «методология» мы не можем принять гипотезу H6. Мы должны признать, что опрос следует значительно улучшить, добавив иные важные параметры института (например, сплоченность студенческого коллектива, качество работы не преподавательского состава или техническая оснащенность института). Либо же должны быть применены более продвинутые эконометрические методы, чтобы доказать, что использованных параметров достаточно, чтобы объяснить большинство вариации общего качества и общей оправданности ожиданий. Теперь мы должны выяснить, смогут ли на самом деле ожидания помочь нам смоделировать изменение в общем восприятии института. Сперва мы создали модель методом наименьших квадратов без учета ожиданий (приложения 31-33). Она имеет вид: OPINION _ CH -8.686 0.292 OBJ_R 0.515 INT_R 0.219 HWLEC_R 1.429 SEX Хоть модель и не обладает высокой объясняющей силой, она достаточно проста и интуитивно понятна. К тому же она обладает всеми основными «хорошими» качествами. Стоит сразу заметить, что пол значительно влияет на изменение в восприятии института (мужчины при прочих равных изменяют свое отношение к институту в лучшую сторону, чем женщины), поэтому если эта модель окажется наилучшей, то мы отвергаем гипотезу H10. Теперь давайте посмотрим, сможем ли мы улучшить нашу модель, если мы получим возможность включать в нее тем или иным образом ожидания (приложения 3436). Модель имеет вид: OPINION _ CH -3.908 0.207 OBJ_R 0.245 TEACH_R 4.563 INT_3 3.644 HWLEC _ 3 0.954 SEX Как мы видим, оправданность ожиданий об интересе учебы действительно играет значительную роль в новой модели. При этом влияние оправданности ожиданий 40 положительно на общее восприятие института. Все «хорошие» свойства в новой модели соблюдаются. Влияние пола значимо и в этой модели Если сравнивать две модели, то модель с ожиданиями незначительно, но выигрывает – она объясняет большую вариацию изменений восприятия института. Статистики Акаике и Шварца так же подтверждают доминирование второй модели. Исходя из результатов сравнения, мы принимаем гипотезу H7. Так как мы соглашаемся, что вторая модель является наилучшей и в ней содержится значимый демографический параметр, то мы отвергаем гипотезу H10. Заметим, что в наилучшей модели нет значимых параметров эффективности ВУЗа, поэтому мы не отвергаем гипотезу H11. Заметим, что в обоих моделях остатки распределены нормально, соответственно использовать другие методы, кроме МНК нет необходимости. Но для получения большего количества информации, давайте создадим две мультиномиальные пробит модели (с учетом удовлетворенности/ожиданий и без) для предсказывания изменения мнения об институте. Первая модель, которая не учитывает ожидания студентов, имеет вид (подробные результаты см. в приложениях 37 и 38 ): OPINION _ CH f 0.154 TOT_R 0.129 INT_R 0.063 HWLEC_R 0.446 SEX Все коэффициенты в модели имеют «нормальные» знаки, пол опять является значимым параметром. Теперь изучим результаты модели. Они представлены в таблице: Таблица 11. Предсказания мультиномиальной пробит модели для смены восприятия института без учета ожиданий Кол-во параметров с Кол-во "угаданных" Процент "угаданных" Знач. параметра таким знач. параметров с таким знач. параметров с таким знач. -9 17 8 47.059 -8 12 0 0 -7 8 0 0 -6 9 0 0 -5 17 0 0 -4 16 0 0 -3 21 0 0 -2 24 0 0 -1 18 0 0 41 0 90 83 92.222 1 9 0 0 2 16 0 0 3 13 0 0 4 15 0 0 5 9 0 0 6 2 0 0 7 4 0 0 8 2 0 0 9 2 0 0 Макс 92.222 Мин 0 Ср. % угаданных 29.934 Теперь модель предсказывает лишь два самых популярных значения (0 и -9), но средний процент угаданных значений, тем не менее, остается примерно на том же уровне. Включим в модель ожидания и посмотрим, улучшилась ли модель. Новая модель имеет вид (подробные результаты см. в приложениях 39 и 40): OPINION _ CH f 1.438 INT_3 1.251 HWLEC_3. 0.156 TOT_R 0.324 SEX Модель не многим отличается от предыдущей. Некоторые реальные параметры замещены оправданиями ожиданий, которые, как положено, имеют положительный знак. Пол так же положительно влияет на смену отношения к институту. Теперь изучим результаты этой модели: Таблица 12. Предсказания мультиномиальной пробит модели для смены восприятия института с учетом ожиданий Кол-во параметров с Кол-во "угаданных" Процент "угаданных" Знач. параметра таким знач. параметров с таким знач. параметров с таким знач. -9 17 9 52.941 -8 12 0 0 -7 8 0 0 -6 9 0 0 -5 17 0 0 -4 16 0 0 42 -3 21 0 0 -2 24 0 0 -1 18 0 0 0 90 83 92.222 1 9 0 0 2 16 0 0 3 13 0 0 4 15 0 0 5 9 0 0 6 2 0 0 7 4 0 0 8 2 0 0 9 2 0 0 Макс 92.222 Мин 0 Ср. % угаданных 30.263 Заметим, что модель улучшилась, но не намного. Учет ожиданий помог модели корректно спрогнозировать одно дополнительное наблюдение (-9), что так же увеличило средний процент угаданных значений. Кроме того, модель пыталась спрогнозировать значение 9, правда не успешно. Стоит так же учитывать, что новая модель обладает меньшим значением статистик Акаике и Шварца, что позволяет нам сделать вывод, что учет ожиданий все-таки был полезен для прогнозирования. Выводы полученных пробит моделей в большинстве своем совпадают с результатам моделей, созданных с помощью МНК. Во всех моделях подтверждается, что ожидания/удовлетворенность играют важную роль в объяснении изменения восприятия института за 4 года обучения. Так же была доказана значимость пола в объяснении изменения восприятия, что подтверждает правильность отвержения гипотезы H10. Ни в одной лучшей модели значимость параметров эффективности ВУЗа выявлена не была, поэтому у нас нет причин отвергнуть гипотезу H11. Теперь нам необходимо смоделировать вероятность ухода из института, используя пробит модель. Сперва включим в модель только реальные значения параметров. Такая модель имеет следующий вид (результаты модели см. приложение 41): EXIT 1 CNORM 1.968 - 0.119 OBJ _ R - 0.086 TEACH_R - 0.428 SEX - 0.44 MOSCOW 43 Можно заметить, что чем выше качество определенных параметров, тем меньше вероятность появления у студента желания сменить институт. У москвичей и мужчин так же с меньшей вероятностью появляется желание сменить институт. Чтобы понять, какова объясняющая сила данной модели, мы воспользуемся тем же методом, что и в прошлые разы. Если модель предсказывает вероятность смены больше 50%, тогда считается, что она предсказывает смену. Иначе – нет. Результат можно увидеть в приложении 42 .Стоит заметить, что предсказывать вероятность ухода значительно легче (модель предсказала правильно более 66% случаев), чем изменение восприятия института. Теперь посмотрим, что было бы с остатками если бы мы не стали пользоваться пробит моделью, а применили обычный МНК (приложение 43). Мы видим, что в таком случае остатки не нормально распределены, что подтверждает правильность нашего решения об использовании пробит модели. Рассмотрим, какую модель мы получим, если мы можем принимать во внимание ожидания. Модель имеет следующий вид (результаты см. приложение 44): 1.954 - 0.098 OBJ _ R - 0.11 INT_R - 0.425 SEX - 0.479 MOSCOW EXIT 1 CNORM 0.637 NST_3 Модель практически не отличается от предыдущей. Теперь вместо реального качества преподавания было добавлено реальный интерес учебного процесса (который до этого был незначим), а так же добавлена оправданность ожиданий внеклассной активностью. Можно заметить, что это улучшило нашу модель – величина статистики Акаике и Шварца уменьшилась, а процент правильно предсказанных случаев увеличился до 67% (см. приложение 45). Как и в предыдущей модели, использование МНК дало бы нам ненормальное распределение остатков (приложение 46), в то время как для пробит модели, основанной на методе максимального правдоподобия, этот факт абсолютно не играет никакой роли. Мы можем заключить, что модель, в которой включены ожидания через индекс оправданности ожиданий, обладает лучшими объясняющими свойствами, поэтому мы принимаем гипотезу H8. А так как было доказано, что оправданность ожиданий положительно влияет на изменение восприятии института и негативно на вероятность его смены, то мы так же принимаем гипотезу H9. 44 Сравнительный анализ уровня удовлетворенности Теперь нам необходимо изучить удовлетворенность студентов МИЭФ институтом в целом и каждым параметром в отдельности, используя три индекса, описанных выше. Для простоты понимания результаты представлены в виде таблицы: . Таблица 13. Удовлетворенность студентов МИЭФа качеством образовательных услуг Ожидания 8.387 Реальность 7.613 Объективность системы оценки знаний Качество преподавания 8.129 7.484 8.323 6.903 Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами Возможности для внеучебных занятий Интерес учебного процесса 8.29 6.71 7.355 6.355 7.968 6.806 Сложность программы 6.29 5.516 Уровень коррупции 8.419 9.097 Общее качество института Индекс 1 Индекс 2 Индекс 3 -0.774* -0.076 -0.051* (0.31) (0.037) (0.021) -0.645 -0.054 -0.05 (0.406) (0.051) (0.031) -1.419** -0.142** -0.098** (0.385) (0.048) (0.028) -1.581** -0.15* -0.116** (0.447) (0.069) (0.034) -1 (0.624) -1.161* (0.425) -0.774 (0.442) 0.677* (0.302) -0.042 (0.085) -0.113* (0.055) 0.041 (0.152) 0.151* (0.068) -0.088 (0.054) -0.088* (0.033) -0.069 (0.047) 0.05* (0.022) Первый столбец – название параметра. Во втором и третьем столбцах представлены среднее ожидаемое и реальное качество образовательных услуг соответственно. В столбцах 4, 5 и 6 представлены средние значения индексов удовлетворенности студентов МИЭФа (в скобках под средними значениями представлены стандартные ошибки). При беглом изучении результатов становится ясно, что студенты МИЭФа не удовлетворены качеством образовательных услуг. Особенно это касается качества преподавания – все три индекса при 1% уровне значимости указывают на неудовлетворенность этим параметром. Так же имеются серьезные проблемы с удовлетворенностью параметрами «взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами» и «интерес учебного процесса» (все три индекса меньше нуля и эта разница статистически значима при 5% уровне). Единственный параметр, которым удовлетворены студенты – это уровень коррупции. Три индекса статистически больше 0 при 5% уровне, даже не смотря на то, что студенты сформировали для этого параметра самые высокие ожидания (8,419). Уровень удовлетворенности по остальным параметрам статистически не отличим от нуля, хотя практически все они отрицательны. Что касается общего 45 качества института, то тут весьма сложно утверждать, что студенты не удовлетворены им. Лишь два из трех индексов указывают на это и только на 5% уровне значимости. В общем, мы можем утверждать, что мы не только не смогли подтвердить гипотезу H12, но даже смогли ее опровергнуть – ожидания студентов не оправдались по 3 параметром и превысили ожидания лишь по 1 параметру. Но действительно ли все так плохо? Как уже говорилось ранее, для получения полного представления о сложившейся ситуации с оправданностью ожиданий необходимо так же изучить уровень удовлетворенности в других институтах. Для этого была составлена точно такая же таблица, только включающая ответы студентов не из МИЭФа Таблица 14. Удовлетворенность студентов Не МИЭФа качеством образовательных услуг Ожидания Реальность Индекс 1 Индекс 2 Индекс 3 Общее качество института 7.473 5.982 Объективность системы оценки знаний Качество преподавания 7.659 5.949 7.967 6.495 Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами Возможности для внеучебных занятий Интерес учебного процесса 7.685 6.725 -1.491** (0.169) -1.711** (0.162) -1.473** (0.16) -0.96** (0.153) -0.113** (0.039) -0.168** (0.027) -0.138** (0.024) -0.06 (0.032) -0.124** (0.015) -0.144** (0.014) -0.117** (0.013) -0.081** (0.013) 7.216 7.187 7.637 5.912 Сложность программы 6.509 6.956 Уровень коррупции 6.15 6.886 -0.029 (0.204) -1.725** (0.192) 0.447* (0.194) 0.736** (0.224) 0.296** (0.09) -0.111* (0.047) 0.53** (0.103) 0.654** (0.112) -0.01 (0.018) -0.144** (0.017) 0.041* (0.019) 0.056** (0.021) Можно заметить, что ситуация в других институтах еще хуже – все три индекса для параметров «Объективность системы оценки знаний» и «Качество преподавания» меньше нуля при 1% уровне значимости, а для параметра «Интерес учебного процесса» - при 5% уровне. С общей удовлетворенностью институтом в данном случае все ясно – институты не оправдывают ожидания студентов Не МИЭФа (подтверждено 3 индексами при 1% уровне значимости). Однако стоит так же заметить, что все три индекса оправданности ожиданий о сложности программы выше нуля при 5% уровне значимости, а индексы для уровня коррупции – при 1% уровне. Отчасти это связано с чрезвычайно низкими ожиданиями о качестве этого параметра. 46 Теперь нам необходимо определить, является ли статистически значимой разница между индексами, полученными для каждого параметра для МИЭФа и не МИЭФа. Если полученная разница больше нуля, то студенты МИЭФа больше удовлетворены данным параметром, чем студенты других институтов. Рассмотрим полученную таблицу: Таблица 15. Разница в удовлетворенности студентов МИЭФа и Не МИЭФа Общее качество института Объективность системы оценки знаний Качество преподавания Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами Возможности для внеучебных занятий Интерес учебного процесса Сложность программы Уровень коррупции Разница в индексах 1 0.717* 1.065* Разница в индексах 2 0.037 0.114 Разница в индексах 3 0.073** 0.093** 0.053 -0.621 -0.004 -0.09 0.019 -0.035 -0.971 -0.339** -0.078 0.564 -1.221* -0.059 -0.002 -0.489** -0.503** 0.056 -0.11* -0.006 Можно заметить, что результаты весьма противоречивы. Лишь для одного параметра (сложность программы) разницы всех трех индексов значимы на 5% уровне, причем эта значимость не в пользу МИЭФа. Можно утверждать, что студенты МИЭФа в большей степени неудовлетворенны сложностью программы, чем остальные студенты. Однако стоит обратить внимание, что для параметров «Общее качество института» и «Объективность системы оценки знаний» разница двух индексов из трех статистически больше нуля при 5% уровне. Это означает, что при значимости разницы второго индекса мы могли бы утверждать, что студенты МИЭФа удовлетворены объективностью выставлением оценок и общим уровнем института больше, чем другие студенты. Стоит так же заметить, что для всех параметров, кроме «сложность программы», студенты МИЭФа обладали большим уровнем ожиданий, чем студенты других институтов. То есть студенты МИЭФ предъявляют достаточно высокие требования к институту, что может свидетельствовать о том, что МИЭФ является «высококачественным» институтом в глазах абитуриентов. Однако формально мы не нашли доказательств того, что студенты МИЭФ удовлетворены больше, чем другие студенты, своим институтом в целом и всеми его компонентами. Мы даже смогли доказать обратное для параметра «сложность программы», поэтому гипотеза H13 отвергается. 47 Теперь мы должны определить наиболее проблемные параметры для МИЭФа и не МИЭФа, а затем сравнить их, используя ранговый подход. Мы представили результаты для трех индексов в виде двух таблиц: Таблица 16. Разница в среднем ранге для МИЭФа и Не МИЭФа по первому индексу Объективность системы оценки знаний Качество преподавания Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами Возможности для внеучебных занятий Интерес учебного процесса Сложность программы Уровень коррупции МИЭФ средний ранг 2.903 Не МИЭФ средний ранг 4.348 Разница -1.445** 4.613 4.258 4.07 3.462 0.543 0.797* 3.258 2.978 0.28 3.742 3.355 2.065 4.227 2.722 2.615 -0.485 0.633 -0.551* Таблица 17. Разница в среднем ранге для МИЭФа и Не МИЭФа по второму и третьему индексу (для обоих индексов средний ранг и вариация совпадают) Объективность системы оценки знаний Качество преподавания Взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами Возможности для внеучебных занятий Интерес учебного процесса Сложность программы Уровень коррупции МИЭФ средний ранг 3.032 Не МИЭФ средний ранг 4.502 Разница -1.47** 4.645 4.387 4.106 3.571 0.539 0.816* 3.419 3.055 0.364 3.806 3.774 2.065 4.322 2.832 2.806 -0.516 0.943 -0.741** В первом столбце отображены параметры института. Заметим, что общее качество как параметр не включен. Сравнивать его со всеми остальными параметрами не совсем корректно, так как он является совокупностью всех параметров, как включенных, так и не включенных в исследование. Второй и третий столбцы показывают средние ранги для МИЭФа и не МИЭФа соответственно (напоминаем, что чем больше ранг, тем больше студенты неудовлетворенны качеством этого параметра, относительно всех остальных параметров). В четвертом столбце показана разница между средним рангом для параметра в МИЭФе и не МИЭФе. Из таблиц мы можем заметить, что существует значимая на 1% уровне негативная разница между средними рангами для параметра «объективность системы оценки знаний» 48 (подтверждено тремя индексами). Это означает, что для студентов иных институтов объективность при выставлении оценок является серьезной проблемой, в то время как в МИЭФе это проблема либо не существует вообще, либо незначительна для студентов (этот параметр в МИЭФе имеет наименьший средний ранг после уровня коррупции). Помимо этого разница рангов для уровня коррупции отрицательна и значима на 5% уровне. То есть коррупция в МИЭФе беспокоит гораздо меньше людей, чем студентов других институтов. Однако, исходя из всех трех индексов, студенты МИЭФ озабочены взаимосвязью домашних заданий с лекциями и семинарами больше, чем студенты других институтов (положительная значимая разница между индексами для этого параметра). Для всех остальных параметров, значимых различий между МИЭФом и не МИЭФом нет. Из полученных результатов можно сделать вывод, что в МИЭФе и других институтах студенты, в большинстве своем, удовлетворены/не удовлетворены одними и теми же параметрами, везде одни и те же проблемы и их серьезность во всех институтах примерно одинаковая. Однако существуют веские основания полагать, что в МИЭФе объективность системы оценки знаний и коррупция не являются серьезными проблемами, в то время как в других институтах эта проблема является основной (средний ранг самый большой среди остальных параметров). В то же время, студенты МИЭФ больше озабочены взаимосвязью домашних заданий с лекциями и семинарами, чем остальные студенты, поэтому гипотеза H14 отвергается. 49 Практические рекомендации Прежде чем давать какие-либо рекомендации, необходимо снова изучить все гипотезы и результат, полученный по ним. Принимается H1: Список источников информации, предоставленный студентам, покрывает большую часть наиболее важных источников Отвергается H2: Важность каждого источника информации для студентов МИЭФа и студентов других институтов одинакова Не отвергается H3: Администрация МИЭФа и других институтов могут контролировать одинаковое количество информации, которая помогает студентам формировать свои ожидания Отвергается H4: Студенты МИЭФа и студенты других институтов придерживаются одинаковых мировоззрений Отвергается H5: Изменения мировоззрений с течением времени одинаковы среди студентов МИЭФа и студентов других институтов. Не принимается H6: Набор параметров института, указанный в анкете, достаточен для объяснения реального качества и уровня оправданности ожиданий Принимается H7: Ожидаемое качество образовательных услуг является важным объясняющим фактором изменения отношения к институту Принимается H8: Ожидаемое качество образовательных услуг является важным объясняющим фактором вероятности появления желания у студента сменить институт Принимается H9: Удовлетворенность студента (т.е. разница между его реальным качеством института и ожидаемым) позитивно влияет на изменения отношения к институту Отвергается H10: Демографические параметры студента не влияют на изменения отношения к институту. Не отвергается H11 Студенты эффективных и неэффективных ВУЗов одинаково удовлетворены Отвергается H12: В среднем студенты МИЭФ удовлетворены качеством института и всеми его компонентами Отвергается H13: В среднем студенты МИЭФ удовлетворены качеством института и всех его компонентов больше, чем все остальные студенты Отвергается H14: Студены МИЭФ и студенты других ВУЗов удовлетворены/не удовлетворены одними и теми же параметрами своих институтов 50 Принимая во внимание все полученные результаты мы можем дать следующие рекомендации: 1. В своих интернет опросах МИЭФ должен добавить графу «ожидания». Учитывая административные ресурсы института, можно сперва спросить об ожиданиях абитуриентов об учебе на 1 курсе, а затем через год задать тем же людям (уже студентам) те же вопросы о их ожиданиях о следующем курсе. Это позволит качественно проследить динамику изменения ожиданий и принять соответствующие меры в случае неблагоприятных отклонений. Это так же позволит избежать неверных решений. Например, при значительном увеличении истинного качества преподавания, уровень удовлетворенности студентов, скорее всего, значительно возрастет в первом периоде, а затем упадет (но на меньшую величину) в последующих. Это связано с тем, что бывшие студенты расскажут абитуриентам о столь высоком росте качества, что заставит поступающих увеличить ожидания и воспринимать высокое качество образования как должное. Если ожидания не будут учитываться, то такой парадокс будет очень сложно объяснить, что снизит эффективность принятых решений. 2. Администрации стоит понимать, что мировоззрения студентов МИЭФ во многом отличаются от мировоззрений других институтов, поэтому использование практик, эффективных в других ВУЗах, может иметь негативные последствия. Однако стоит так же учитывать, что на последних курсах студенты во всех институтах имеют примерно одинаковые мировоззрения, поэтому копирование эффективных методов других институтов для последних курсов даст наиболее предсказуемые результаты. 3. Стоит уделять повышенное внимание информации, рассказываемой на дне открытых дверей в МИЭФе. Как показало исследование, этот источник информации является самым мощным среди других источников, подконтрольных МИЭФу. 4. Стоит учитывать мнение (мировоззрение) студентов об учебе. Например, мы бы порекомендовали администрации с каждым курсом увеличивать процент материала, который не войдет в экзамен, но при этом является полезным, так как студенты начинают больше ценить такой материал к концу учебы (на первых курсах они ориентируются на сдачу экзаменов). Все остальные тенденции, на наш взгляд, принимаются администрацией во внимание. 5. Администрации необходимо определить причины неудовлетворенности студентов на 2 и 3 курсах – на втором курсе отмечается наибольший процент желающих сменить институт, а на третьем МИЭФ в наибольшей степени воспринимается как потеря времени и других возможностей. За 2 года неудовлетворенный студент может дать 51 множество негативных отзывов будущим абитуриентам, что снизит их ожидания и уменьшит будущий спрос на услуги МИЭФа. 6. Стоит обратить внимание на неоправданные ожидания студентов о качестве преподавания, взаимосвязи лекций и семинаров с домашними заданиями и о сложности программы. Для качества преподавания и сложности программы мы бы порекомендовали манипулировать ожиданиями - немного занизить ожидания будущих студентов о качестве преподавания, так как ожидания слишком высоки, а реальное качество находится на нормальном уровне. Так же нужно усилить понимание того, что на МИЭФе учиться сложно, чтобы уменьшить ожидания об оптимальной сложности программы. Проблему неоправданных ожиданий о взаимосвязи лекций и семинаров с домашними заданиями нужно решать увеличением качества, а не понижением ожиданий – они (ожидания) находятся на нормальном уровне, а вот реальное качество этого параметра ниже, чем в остальных институтах. К тому же увеличение качества взаимосвязи не требует существенных материальных вложений (в отличие от качества преподавания), в то время как занижение ожиданий об этом параметре может снизить спрос слишком сильно, так как ожидания станут ниже, чем для других институтов. 7. Необходимо сделать учебу интересней для студентов, так как на данный момент МИЭФ не оправдывает ожидания студентов в этом параметре. Возможно, для выяснения того, каким образом это можно сделать, стоит провести опрос среди студентов – наше исследование, к сожалению, не изучило, почему студенты считают учебу неинтересной. Это действие очень важно, так как в большинстве моделей, созданных нами в этом исследовании для объяснения общей удовлетворенности или изменений в восприятии института, в том или ином виде фигурирует интерес учебного процесса как значимая объясняющая переменная. 8. Нужно усилить среди абитуриентов понимание того, что МИЭФ – это место, где знания студента оцениваются объективно, и нет никакой возможности получить высокую оценку коррупционными способами. Исследование показало, что столь малый уровень коррупции превзошел все ожидания многих студентов, несмотря на то, что они сформировали самые высокие ожидания для этого параметра. Помимо этого, проблема объективности системы оценки знаний стоит гораздо более остро в других институтах относительно МИЭФа. Можно, конечно, не затрачивать дополнительных материальных ресурсов на это мероприятие, ожидая, что данная информация будет передана абитуриентам бывшими студентами в качестве отзыва. Однако на это потребуется определенное время. К тому же не факт, что у всех абитуриентов есть знакомые студенты, соответственно нет гарантий, что до них дойдет информация о 52 репутации МИЭФа. Прибыль, связанная с дополнительным спросом, получившимся из-за возросшей в глазах студента репутации МИЭФа, как наиболее «честного» института, наверняка превысит в несколько раз те затраты, которые понесет МИЭФ при рекламе вышеописанных положительных качеств. 9. Отдельно мы бы хотели дать рекомендацию Министерству Образования и Науки РФ. Мы убеждены, что как дополнительный критерий для определения эффективности ВУЗа нужно внести удовлетворенность студентов. Важность данного параметра сложно переоценить, однако из-за критериев, предложенных министерством, закрываются ВУЗы, которыми студенты вполне удовлетворены. Да, качественная оценка удовлетворенности весьма затрата – необходимо будет создать унифицированную методологию для всех ВУЗов, а так же следить, чтобы эта методология ни коим образом не изменялась, а выборка не подгонялась для получения наилучших результатов администрацией ВУЗов. Но эти затраты стоят той выгоды, которую получат студенты и все общество в целом. 53 Возможное продолжение исследования Несмотря на тот факт, что в данной работе достаточно глубоко рассмотрен процесс формирования ожиданий, которые непосредственно влияют на удовлетворенность студентов, исследование может быть улучшено несколькими способами. Во-первых, в выборку стоит включить несколько выпусков студентов. Это позволит просмотреть и изучить динамику удовлетворенности студентов на каждом курсе. Во-вторых, подобный опрос стоит проводить ежегодно для каждого курса (а не только для четвертого), при этом спрашивая лишь об удовлетворенности на текущем курсе. Опрос абитуриентов об их ожиданиях об учебе в институте так же был бы полезен. Это необходимо в первую очередь для того, чтобы уменьшить ошибку измерения, которая обязательно происходит, когда мы опрашиваем студентов 4 курса об их мировоззрениях и ожиданиях на предыдущих курсах – люди не смогут точно вспомнить или не захотят вспоминать, что они чувствовали 3 года назад. Так же стоит учитывать, что на ответ студентов об их мировоззрениях и ожиданиях на предыдущих курсах влияют их текущие мировоззрения и ожидания. Однако стоит принимать во внимание, что усовершенствование, описанное выше, значительно усложнит исследование – для получения полного результата для первого выпуска придется ждать 4 курса, однако сам опросник значительно сократится, что увеличит количество желающих его заполнить. В-третьих, было бы полезно изучить удовлетворенность студентов образовательными услугами не только во время учебы, но и после, когда они пойдут работать и, де-факто начнут использовать те блага (знания, навыки, престиж диплома), которые дали им услуги института. В конце концов, услуга в большей степени приобретается именно для достижения конкретного результата, а не для процесса получения самой услуги. Стоит понимать, что удовлетворенность, полученная нами, может не совпадать с конечной, «истинной» удовлетворенностью, поэтому и отзывы, которые будут оставлять выпускники (и которые так важны для спроса на образовательные услуги института в будущем), весьма непредсказуемы. В-четвертых, для более глубокого изучения удовлетворенности студентов, возможно, стоит учитывать иные факторы, помимо ожиданий и изменения способа мышления, такие как эмоции и сравнение реального качества с «идеальным» и «нормальным» качеством. В-пятых, было бы интересно изучить, почему студенты, не удовлетворенные институтом, не покидают его. Возможно, основная причина заключается в высоких 54 транзакционных издержках. Если это так, то было бы полезно узнать, из-за какого типа издержек (материальных или нематериальных) студенты не переводятся в другой институт. Это поможет выяснить, что «держит» студента в «плохом» институте и может ли в ближайшее время увеличиться мобильность студентов. И наконец, очень важно изучить «матрицу» мировоззрений студента, которая трансформирует полученные из различных источников информацию в ожидания, а истинное качество института – в субъективное качество (т.е. качество, которым обладает институт, по мнению студента). Для этого в первую очередь необходимо найти метод выявления истинного качества, а уж потом – саму матрицу. Ее нахождение позволит нам пролить свет на многие аспекты психологии студента, знания о которых могут быть использованы администрацией института для повышения его эффективности. 55 Заключение В данном исследовании нам удалось достичь практически всех целей, которые мы себе поставили. Мы разработали теоретическую модель формирования удовлетворенности студентов и подробно изучили все ее компоненты, кроме матрицы мировоззрений студентов, которая преобразует информацию в ожидания (анализ не был сделан из-за нехватки объективных данных). Обработав данные, собранные с помощью опроса студентов 4 курса, мы узнали, что подавляющее большинство российских студентов формируют свои ожидания на основе мнения родителей, друзей и знакомых. Мы так же выяснили, что мировоззрения студентов МИЭФ в старших классах школы и первых курсах обучения в институте значительно отличаются по многим вопросам, касающимся образования. Однако на последних курсах различия практически полностью исчезают. Затем нам удалось доказать эконометрическими методами, что ожидаемый уровень качества образовательных услуг является важным фактором для анализа общего уровня удовлетворенности. Мы так же доказали, что включенные параметры описывают не только общее реальное качество института, но и общий уровень оправданности ожиданий. Изучив полученные данные от студентов МИЭФ, мы выяснили, что они неудовлетворенны качеством преподавания, взаимосвязью домашних заданий с лекциями и семинарами, а так же интересом учебного процесса. Сравнив результаты МИЭФа с другими институтами, мы выяснили, что студенты МИЭФ больше не удовлетворены сложностью программы, чем другие студенты. Тем не менее, множество фактов, такие как высокий уровень ожиданий о качестве института среди студентов МИЭФ, низкий процент желающих сменить МИЭФ на другой институт и общий уровень Международный Институт восприятия, доказывают, Экономики и Финансов что в глазах остается студентов высококлассным образовательным учреждением с превосходной репутацией по отношению к коррупции и объективности выставления оценок. В последнем разделе мы составили список рекомендаций, выполнение которых позволит администрации МИЭФ улучшить уровень удовлетворенности студентов, а так же увеличить спрос на их образовательные услуги. 56 Список используемой литературы 1. Киселева (2010): Удовлетворенность студентов качеством образования в КГТУ 2. Макаркин (2006): Мониторинг удовлетворенности студентов образовательным процессом. Аналитический отчет по опросу студентов МГУ имени Н.П. Огарева за 2005-2006гг. 3. Министерство образования и науки Российской Федерации (2012): Мониторинге деятельности федеральных образовательных учреждений высшего профессионального образования. 4. НИТУ «МИСиС» (2012): Отчет по мониторингу удовлетворенности заинтересованных сторон деятельностью НИТУ «МИСиС» за 2007-2012 годы 5. Тюрин (1978): Непараметрические методы статистики, издательство «Знание», Москва, 6. Социологическая лаборатория РУДН (2010):Оценка студентами качества обучения в РУДН 7. Aldemir, Gulcan(2004) Student satisfaction in higher education, HigherEducational Management and Policy, 16, pp. 109–122. 8. Alves, Raposo (2007): Student Satisfaction Index in Portuguese Public Higher Education, The Service Industries Journal, 27:6, 795-808 9. Alves, Raposo (2009): The measurement of the construct satisfaction in higher education, The Service Industries Journal, Vol. 29, No. 2, February 2009, 203–218 10. Bay, Daniel (2001): The student is not the customer: An alternative perspective. Journal of Marketing for Higher Education, 11, 1–19. 11. Betz, Klingensmith, Menne (1970): The measurement and analysis of college student satisfaction, Measurement and Evaluation in Guidance, 3, pp. 110–118. 12. Brennan, Bennington (1999): Concepts in conflict: Students and customers–an Australian perspective. Journal of Marketing for Higher Education, 9, 19–40. 13. Williams, Cappuccini-Ansfield, (2007), “Fitness for purpose? National and institutional approaches to publicising the student voice”, Quality in Higher Education, Vol. 13 No. 2, pp. 159-72. 14. Chadwick, Ward (1987): Determinants of consumer satisfaction with education: Implications for college and university administrators. College and University, 62(3), 236–246. 15. Duarte, Raposo, Alves (2012): Using a Satisfaction Index to Compare Students’ Satisfaction During and After Higher Education Service, Consumption, Tertiary Education and Management, 18:1, 17-40 16. Eagle, Brennan (2007) Are students customers? TQM and marketing perspectives. Quality Assurance in Education, 15, 44–60. 17. El Ansaria, Oskrochi (2006): What matters most? Predictors of student satisfaction in public health educational courses, Public Health, 120(5):462-73 18. Fornell (1992): A national customer satisfactin barometer: The Swedish experience, Journal of marketing, 56, 6 – 21 19. Gatfield (1999): Examining Student Satisfaction with Group Projects and Peer Assessment, Assessment and Evaluation in Higher Education, 24:4, 365-377 20. Gruber, Fuß, Voss, Glaser-Zikuda (2010): Examining student satisfaction with higher education services using a new measurement tool, International Journal of Public Sector, Management, Vol. 23 No. 2, pp. 105-123 21. Hennig-Thurau, Langer, and Hansen, (2001): Modeling and managing student loyalty: an approach based on the concept of relationship quality, Journal of Service Research, Vol. 3 No. 4, pp. 331-44. 57 22. Hill (1995): Managing service quality in higher education: the role of the student as primary 23. Consumer, Quality Assurance in Education, Vol. 3 No. 3, pp. 10-21. 24. Kelley, Donnelly, Skinner (1990): Customer participation in service in service production and delivery. Journal of Retailing, 66, 315 25. Kerlin (2000): Measuring student satisfaction with the service process of select student educational support services at Everett Community College (PhD dissertation). Oregon State University. 26. Kotler, Fox (1995): Strategic Marketing for Educational Institutions (Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall) 27. Letcher, Neves (2010): Determinants of undergraduate business student satisfaction. Research in Higher Education, 6(March), 1–27. 28. Machado, Brites, Magalhães, Sá (2011): Satisfaction with Higher Education: critical data forstudent development, European Journal of Education,Vol. 46, No. 3 29. Malik, Danish, Usman (2010): The Impact of Service Quality on Students’ Satisfaction in Higher Education Institutes of Punjab, Journal of Management Research, Vol. 2, No. 2: E10 30. Mark (2013): Student satisfaction and the customer focus in higher education, Journal of Higher Education Policy and Management, 35:1, 2-10 31. Munteanu, Ceobanu, Bobalca, Anton (2010): An analysis of customer satisfaction in a higher education context. International Journal of Public Sector Management, 23 (2), 124–140. 32. Narasimhan, (2001): Improving the climate of teaching sessions: the use of evaluations by students and instructors, Quality in Higher Education, Vol. 7 No. 3, pp. 179-90. 33. Oldfield, Baron (2000): Student perceptions of service quality in a UK university business and management faculty”, Quality Assurance in Education, Vol. 8 No. 2, pp. 85-95. 34. Oliver (1997): Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer, McGraw-Hill Education, New York, NY. 35. Oscar, DeShields, Kara, Kaynak (2005): Determinants of business student satisfaction and retention in higher education: applying Herzberg’s two-factor theory, International Journal of Educational Management, Vol. 19 No. 2, pp. 128-139 36. Sirvanci (1996): Are students the true customers of higher education? Quality Progress, 29, 99–102. 37. Watson (2003): Closing the feedback loop: ensuring effective action from student feedback, Tertiary Education and Management, Vol. 9, pp. 145-57. Интернет источники 1. АНВУЗ http://www.anvuz.ru/ 2. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru/ 58 Приложение 1. Анкета для участников опроса (версия для раздачи на бумажном носителе) 59 60 2. Список университетов, принявших участие в опросе № Университет АГПА АГТУ ХГУ имени Н. Ф. Катанова АлтГПА Город Армавир Астрахань Абакан Барнаул 78 79 5 6 7 8 9 10 11 АлтГТУ БелГСХА БелГУ АлтГТУ БГУЭП (БФ) НовГУ ВлГУ Барнаул Белгород Белгород Бийск Братск Великий Новгород Владимир 80 81 82 83 84 85 86 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ВИПЭ ФСИН ВоГТУ ВГТУ (ВПИ) ВГУ ВТСТ РГППУ УГГУ УИЭУиП УрГПУ ИвГУ ИГУ КГЭУ ВятГГУ ВятГУ Вятская ГСХА КМТ КГАУ КГУКИ КубГАУ КубГУ КрасГМУ СФУ КГУ Курганская ГСХА ЛГТУ МаГУ МГТУ им. Носова ГУУ Вологда Вологда Воронеж Воронеж Воронеж Екатеринбург Екатеринбург Екатеринбург Екатеринбург Иваново Иркутск Казань Киров Киров Киров Королев Краснодар Краснодар Краснодар Краснодар Красноярск Красноярск Курган Курган Липецк Магнитогорск Магнитогорск Москва 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 40 41 42 43 44 45 46 47 48 ИГУМО МАДИ МАИ МАКБ МАМИ МАТИ МБИ МГАДА МГВМИ МГЛУ (МГПИИЯ) им. Мориса Тореза МГОГИ (КГПИ) МГОУ МГПУ МГСУ МГТУ им. Баумана МГТУ Станкин МГУ им. Ломоносова Мгудт МГУЛ МГУПИ Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва 1 2 3 4 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 № Город Москва Москва 115 116 117 118 119 120 121 122 123 Университет МЭСИ НИУ ВШЭ Первый МГМУ им. Сеченова РАНХиГС РГАУ (МСХА) им. К.А.Тимирязева РГГРУ РГГУ РГТЭУ РНИМУ РУДН РЭУ им. Плеханова Финансовый Университет при Правительстве РФ МГТУ ММРК ВКФ РМАТ ННГУ им.Лобачевского НИ РХТУ ГМУ им. Ушакова НАТК НВВПОУ НГАВТ НГАСУ (Сибстрин) НГМУ НГПУ НГУЭУ ЮРГТУ (НПИ) ОмГУ Пгта ПГУ ПГГПУ ПетрГУ РГСУ РГЭУ ЮФУ РГРТУ РИ (ф) МГОУ РязГМУ СамГУ СамГУПС СГАУ им. академика Королева СГСХА БГТУ Военмех ВМедА им. С.М.Кирова ГУАП ИВЭСЭП НИУ ИТМО НИЯК НМСУ "Горный" 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 ПГУПС РГПУ им. Герцена СЗИП СПГУТД СПбГАУ СПбГИЭУ (ИНЖЭКОН) СПбГУ СПбГУГА СПбГУСЭ СПбГУЭФ (ФИНЭК) СПбГЭТУ "ЛЭТИ" СПбКИТ Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург 76 77 Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Мурманск Мурманск Набережные Челны Нижний Новгород Новомосковск Новороссийск Новосибирск Новосибирск Новосибирск Новосибирск Новосибирск Новосибирск Новосибирск Новочеркасск Омск Пенза Пенза Пермь Петрозаводск Ростов-на-Дону Ростов-на-Дону Ростов-на-Дону Рязань Рязань Рязань Самара Самара Самара Самара Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург Санкт-Петербург 61 60 61 62 63 64 65 66 67 МИИТ МГЮА МИЛ МИРЭА МИСиС МИТХТ МИФИ МИЭМ НИУ ВШЭ Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва 135 136 137 138 139 140 141 142 68 69 МКУиНТ МосГУ Московский Университет МВД РФ МПГУ МТУСИ МФПУ "Синергия" МФЮА МЭИ Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва Москва 70 71 72 73 74 75 Саратов Саратов Саратов Стерлитамак Тверь Томск Тула Тула 143 144 СГАП СГСЭУ СГТУ СКСЭиП ТИЭМ ТГУ ТГПУ ТулГу Финансовый Университет при Правительстве РФ (ТФ) ТГАКИ 145 146 147 148 149 150 ТюмГУ УГНТУ АХПК ЧелГУ ЮУрГУ Ярославская ГСХА Тюмень Уфа Хотьково Челябинск Челябинск Ярославль Тула Тюмень 62 3. Распределение студентов по университетам 10% 7% НИУ ВШЭ ГУУ 4% МаГУ 3% МГТУ им. Баумана МГТУ им. Носова 3% МГУ им. Ломоносова 3% 62% МГУПИ 2% МИФИ МФПУ "Синергия" 2% МГЮА 2% Иное 2% 4. Распределение студентов по городам 29% Москва Санкт-Петербург Магнитогорск 51% Новосибирск Ростов-на-Дону 2% Самара Иное 2% 2% 7% 7% 63 5. Краткая демографическая статистика МИЭФ Не МИЭФ Общее Количество наблюдений 31 273 304 Процент мужчин 71 77,7 77 Средний возраст (лет) 20,6 21,6 21,5 Процент приезжих 32,3 43,2 36,8 6. Пример экономической модели В данном разделе мы представим пример микроэкономической модели, которую можно сформулировать с помощью результатов, полученных благодаря данному исследованию. Рассмотрим задачу максимизации прибыли для института (предположим, что фирма не находится в условиях совершенной конкуренции и обладает возможностью устанавливать цены самостоятельно). max P Q TC , P ,TC где - прибыль P - цена услуг Q - количество (для простоты пусть это количество студентов) TC - совокупные издержки Будет логично считать, что для обеспечения высокого качества образовательных услуг требуется больше расходов, поэтому Rt f TCt => TC t f 1 Rt TC Rt , где Ri - реальное качество услуг в момент i. Знак над параметром в функции показывает знак первой производной этой функции по этому параметру, то есть в данном случае при увеличении совокупных издержек реальное качество услуг растет. Мы предполагаем, что абитуриенты не обладают информацией о реальном качестве института (они получают ее только после того, как становятся студентами), поэтому спрос на услугу зависит от ожиданий о качестве услуг, которые сформировались у абитуриентов, а не от реального качества. Соответственно Qt Q Expt , Pt , где Expt - уровень ожиданий в момент времени t. Предположим, что один период эквивалентен 4 годам обучения, т.е. одному выпуску. 64 Ожидания многомерны, то есть exp 1 exp 2 Exp , ... exp n Где exp i - уровень ожиданий о параметре i (например, о качестве преподавания или об объективности системы оценки знаний). Однако для простоты понимания модели далее мы будем предполагать, что ожидания одномерны, то есть у абитуриентов есть общий уровень ожиданий об институте в целом. Из исследования мы выяснили, что на ожидания студентов в значительной мере влияют мнения родителей/друзей/знакомых, то есть тех, кто обладает информацией о реальном качестве института в прошлом. Их отзыв будет зависеть от того, насколько они были удовлетворены сами. Поэтому можно утверждать, что Expt ExpU t j , t , где U i - удовлетворенность услугами в момент i, i - иные факторы, влияющие на ожидания в момент i (реклама, день открытых дверей и т.д.). Стоит учесть, что ожидания могут зависеть от удовлетворенности не одного выпуска, а нескольких, но для простоты понимания допустим, что Expt ExpU t 1 , t По нашему определению удовлетворенности U t U Rt , Expt Rt Expt , Конечная формула лишь приводится как пример-объяснение, почему производные имеют подобные знаки. В дальнейшем мы будем исходить из того, что U t U Rt , Expt . В итоге мы получаем иную задачу максимизации прибыли max t Pt Q ExpRt 1 , Expt 1 , t , P t TC R t Pt F Rt 1 , Expt 1 , t , Pt TC R t Pt , Rt Стоит так же заметить, что Expt 1 так же можно представить как функцию от Rt 2 , Expt 2 и t 1 . Затем представляем Expt 2 , Expt 3 и так далее. Конечная формула будет иметь следующий вид: 65 max t Pt F Rt 1 , Rt 2 , Rt 3 ..., R1 , t , t , t ..., t , Pt TC R t Pt , Rt Результат весьма необычен – чем ниже качество услуг 2, 4, 6…,2n периодов назад, тем выше спрос сегодня. Этот феномен можно объяснить следующим образом – допустим, 2 выпуска назад качество услуг по какой-то причине оказалось чрезвычайно высоким (допустим, в институте учили великолепные преподаватели). Оно превзошло ожидания всех студентов, и они рассказали об этом будущим студентам 1 выпуска назад. Эти студенты из-за столь похвальных отзывов своих друзей-выпускников сформировали чрезмерно высокие ожидания. А качество услуг 1 выпуск назад оказалось на обычном уровне (великолепные преподаватели ушли). Ожидания студентов 1 выпуска назад не будут оправданы, что негативно скажется на их удовлетворенности, и, как следствие, на отзывы, которые они будут давать нынешним абитуриентам. Стоит заметить, что влияние на нынешний спрос отзывов прошлых лет каждым годом уменьшается. То есть F F F F ... Rt 1 Rt 2 Rt 3 R1 Основная причина – ожидания формируются все-таки не только на основе отзывов других студентов и «эхо» удовлетворенности студентов давних курсов с каждым годом угасает. Поэтому проблему максимизации прибыли можно аппроксимировать до: max t Pt F Rt 1 , t , Pt TC R t Pt , Rt Однако данная задача не совсем корректно специфицирована. Это можно понять хотя бы потому, что оптимальное Rt =0, так как спрос и цена не зависят от качества, а затраты зависят от него положительно. На самом деле институт пытается максимизировать не только прибыль от данного курса, администрация видит ситуацию глобально и пытается максимизировать общую прибыль за все время. n n max i Pi F Ri 1 , i , Pi TC R i Pt , Rt i t i t Либо администрация пытается максимизировать дисконтируемую прибыль P F R , , P TC Ri i i 1 i i n n i max i i Pt , Rt 1 ri i t 1 ri i t Где ri - ставка дисконтирования в момент i. 66 Из этой формулы можно сделать вывод, что администрация института должна не только найти компромисс между ценой и спросом (чем выше цена, тем ниже спрос), но и выявить оптимальный уровень реального качества – с одной стороны реальное качество увеличивает спрос и тем самым увеличивает общий доход, но с другой – увеличивает общие издержки. 67 7. Отношение к учебе (1 – лишь бы сдать экзамены, 10 – стремлюсь к максимальному результату) 8.5 8 7.5 Общее МИЭФ 7 Не МИЭФ 6.5 6 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 8. Приоритеты (1 – как можно раньше получить опыт работы, 10 – учиться как можно дольше, чтобы выйти на хорошие стартовые позиции) 8 7.5 7 6.5 Общее 6 МИЭФ Не МИЭФ 5.5 5 4.5 4 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 68 9. Учителя теоретики и практики (1 – у преподавателей должен быть большой багаж академических знаний, 10 – у преподавателей должен быть большой багаж практических знаний) 8 7.5 7 6.5 Общее 6 МИЭФ Не МИЭФ 5.5 5 4.5 4 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 10. Метод преподавания (1 – преподаватели должны рассказывать только то, что будет на экзамене, 10 – преподаватели должны рассказывать всю полезную информацию о предмете, вне зависимости от того будет ли она на экзамене или нет) 8.5 8 7.5 Общее МИЭФ Не МИЭФ 7 6.5 6 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 69 11. Цель института (1 – дать академические знания, 10 – помочь развить человека как личность, завести друзей, получить практические знания) 7 6.8 6.6 6.4 6.2 Общее 6 МИЭФ Не МИЭФ 5.8 5.6 5.4 5.2 5 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 12. Восприятие института (1 – потеря времени и других возможностей, 10 – уникальный шанс получить качественное образование) 9 8.5 8 7.5 Общее 7 МИЭФ Не МИЭФ 6.5 6 5.5 5 Школа 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 70 13. Процент желающих сменить институт 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 Общее МИЭФ 0.2 Не МИЭФ 0.15 0.1 0.05 0 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 14. Модель реального качества института. Уравнение 71 15. Модель реального качества института. Тест Уайта на гетероскедастичность 72 16. Модель реального качества института. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков 17. Модель реального качества института. Пробит модель 73 18. Модель реального качества института. Таблица предсказаний пробит модели 19. Модель первого индекса оправданности ожиданий. Уравнение 74 20. Модель первого индекса оправданности ожиданий. Тест Уайта на гетероскедастичность 21. Модель первого индекса оправданности ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков 75 22. Модель второго индекса оправданности ожиданий. Уравнение 23. Модель второго индекса оправданности ожиданий. Тест Уайта на гетероскедастичность 76 24. Модель второго индекса оправданности ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков 25. Модель третьего индекса оправданности ожиданий. Уравнение 77 26. Модель третьего индекса оправданности ожиданий. Тест Уайта на гетероскедастичность 27. Модель третьего индекса оправданности ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков 78 28. Модель первого индекса оправданности ожиданий. Уравнение пробит модели 79 29. Модель первого индекса оправданности ожиданий. Таблица предсказаний пробит модели 80 30. Расшифровка использованных сокращений …_«i» – i-ый индекс удовлетворенности параметро …_EXP – ожидаемый уровень параметра …_R – реальный уровень параметра AGE – возраст CORR_... – уровень коррупции DIFF_... – сложность программы EFFECT_N – студент учится в ВУЗе, признанном неэффективным EFFECT_Н – студент учится в ВУЗе, признанном эффективным EXIT – 1 - студент хотя бы на одном курсе хотел сменить институт, 0 -иначе HOME – 1 - студент учился в школе, которая расположена в том же городе, что и институт (то есть студент не приезжий), 0 - иначе HWLEC_... – взаимосвязь домашних заданий с лекциями и семинарами INT_... – интерес учебного процесса MOSCOW – 1 - студент учится в Москве, 0 -иначе NST_... – возможности для внеучебных занятий OBJ_... – объективность системы оценки знаний OPINION_CH - разница между восприятием института на 4 курсе и в старших классах школы SEX – 1 - мужчина, 0 -женщина TEACH_... – качество преподавания TOT_... – общее качество института 81 31. Модель разницы между восприятием института без учета ожиданий. Уравнение 82 32. Модель разницы между восприятием института без учета ожиданий. Тест Уайта на гетероскедастичность 83 33. Модель разницы между восприятием института без учета ожиданий. Тестирование остатков на независимость 34. Модель разницы между восприятием института с учетом ожиданий. Уравнение 84 35. Модель разницы между восприятием института с учетом ожиданий. Тест Уайта на гетероскедастичность 85 36. Модель разницы между восприятием института с учетом ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков 86 37. Модель разницы между восприятием института без учета ожиданий. Уравнение пробит модели 87 38. Модель разницы между восприятием института без учета ожиданий. Таблица предсказаний пробит модели 88 39. Модель разницы между восприятием института с учетом ожиданий. Уравнение пробит модели 89 40. Модель разницы между восприятием института с учетом ожиданий. Таблица предсказаний пробит модели 90 41. Модель смены института без учета ожиданий. Уравнение пробит модели 91 42. Модель смены института без учета ожиданий. Пробит модель. Процент правильно предсказанных значений. 43. Модель смены института без учета ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков при не использовании пробит метода 92 44. Модель смены института с учетом ожиданий. Уравнение пробит модели 93 45. Модель смены института с учетом ожиданий. Пробит модель. Процент правильно предсказанных значений 46. Модель смены института с учетом ожиданий. Тест Харки-Бера на нормальное распределение остатков при не использовании пробит метода 94