В работе обоснована необходимость совершенствования системы стимулирования сотрудников вуза в условиях конкурентной борьбы в сфере высшего образования, обоснована необходимость в разработке отдельной модели для оценки эффективности деятельности руководителей подразделений. Выполнен анализ методов оценки производственной функции подразделений. Показано преимущество применения пограничных методов оценки эффективности экономических структур в области высшего образования. Обоснован выбор метода оболочки данных DEA для решения поставленной задачи. Разработана модель оценки эффективности функционирования подразделений вуза на основе методологии DEA. На основе действующих в России, Казахстане и других странах систем оплаты труда сотрудников вузов разработана структура системы критериев оценки деятельности сотрудников вуза. Для уточнения и конкретизации критериев эффективности деятельности подразделений разработана стратегическая карта, которая позволила определить входные и выходные параметры модели. Использование методологии DEA позволяет учитывать большое количество входных и выходных параметров, повысить объективность оценки за счет исключения экспертов, получить промежуточные данные, позволяющие выявить сильные и слабые стороны оцениваемого объекта.

дифференцированная система оплаты, мультиагентный подход, стратегическая карта, сбалансированная система показателей, иерархическая система, критерий, дерево целей

1. Benoit Millot. International rankings: Universities vs. higher education systems // International Journal of Educational Development № 40. 2015, С. 156–165. doi:10.1016/j.ijedudev.2014.10.004

2. Miran Zlatovi_c, Igor Balaban, Dragutin Kermek. Using online assessments to stimulate learning strategies and achievement of learning goals // Computers & Education № 91. 2015, С. 32–45. doi:10.1016/j.compedu.2015.09.012

3. Chih-Chao Hsu, Chiung-Hui Chiu, Chun-Hsu Lin, Tzone-I. Wang. Enhancing skill in constructing scientific explanations using a structured argumentation scaffold in scientific inquiry // Computers & Education № 91. 2015, С. 46–59. doi:10.1016/j.compedu.2015.09.009

4. Irina Abankina, Fuad Aleskerov, Veronika Belousova, Leonid Gokhberg, Sofya Kiselgof, Vsevolod Petrushchenko, Sergey Shvydun, Kirill Zinkovsky. From equality to diversity: Classifying Russian universities in a performance oriented system // Technological Forecasting & Social Change № 103. 2016, С. 228–239. doi:10.1016/j.techfore.2015.10.007

5. Olga Yurevna Bakhtina, Andrey Vladimirovich Kirillov, Sergey Askoldovich Matyash & Olga Aleksandrovna Urzha. The Development of Technology for Higher Education Institution’s Administrative Personnel Assessment // International Education Studies; Т. 8, №. 5; 2015, С. 1913–9039 doi :10.5539/ies.v8n5р179.

6. Williams, R., de Rassenfosse, G., Jensen, P., Marginson, S., 2013. The determinants of quality national higher education systems.

7. Тукубаев З.Б., Умаров А.А. Модель управления качеством образования в вузе // Управление большими системами. Выпуск 37. М.: ИПУ РАН, 2012. С. 95–144

8. Шикульская О.М., Дюскеев К.А. Модель совершенствования системы дифференцированной оплаты труда сотрудников вуза // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 2–1. С. 44–49

9. Dmitriy Anufriev, Olga Shikulskaya, Kanagat Dyusekeyev, Mikhail Shikulskiy. Management of higher education institution staff activity efficiency on the basis of flexible stimulation system // 2016 IEEE 10th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), 12–14 Oct 2016, Baku, Azerbaijan, С. 619 – 623

10. Cooper William W., Seiford Lawrence M., Tone Kaoru. Data envelopment analysis. A Comprehensive Text with ModePs, Applications, References and DEA Salver Software. Springer. 2007

11. Johnes. J. Data envelopment analysis and its application to the measurement of efficiency in higher education / Economics of Education Review 25. 2006. C. 273–288

12. Kuah T., Wong K.Y. Efficiency assessment of universities through data envelopment analysis // Procedia Computer Science, С. 129–145.