Логотип
ИЭА СТР
УДК 005.6 • EDN: FMTPAS • e-Library ID: 88986725

ПОДХОД К ОБУЧЕНИЮ ПЕРСОНАЛА СЛУЖБЫ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОТКРЫТЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

• С. 542–548
Скачать JATS XML Скачать PDF
🇷🇺 На русском

Для цитирования

Козлова А.Т., Руднева Е.В. Подход к обучению персонала службы эксплуатации открытых распределенных информационных систем / III Научно-практическая конференция «Стандартизация: траектория науки», приуроченная ко Всемирному дню стандартов, Москва, 15 октября 2025 г. // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2025. № 6(87). С. 542–548

Аннотация

В статье анализируются теоретические основы и методологические подходы к организации мониторинговых систем в образовательных организациях. Представлена комплексная система показателей качества преподавания, включающая количественные и качественные индикаторы. Разработаны типы мониторинговых процедур в зависимости от целей, масштаба и периодичности проведения. Проведен анализ процессного подхода к управлению качеством преподавания. Вопросы цифровизации мониторинговых процессов и применения современных информационных технологий рассмотрены с точки зрения сбора и анализа данных.

Ключевые слова

высшее образование мониторинг образования качество преподавания управление качеством образовательный мониторинг показатели эффективности преподавательская деятельность цифровизация образования экономика образования

Об авторах

Козлова А. Т.

Козлова А. Т. — Кандидат экономических наук, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ, ( Казань, Россия )

Руднева Е В

Руднева Е В — студент 1 курса магистратуры, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполев-КАИ, г. Казань, ( г. Казань )

Список литературы

  1. 1. Васильева Е.Ю. Мониторинг качества образования: теория и практика // Педагогика. 2021. № 5. С. 68–76.
  2. 2. Горбунова Л.Н., Камалетдинова Э.Р. Цифровизация системы управления качеством образования в вузе // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 4. С. 74–89.
  3. 3. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. Статистика высшего образования.
  4. 4. Рябова Т.М., Елисеева Е.В. Система мониторинга качества образования в университете: модели и механизмы // Университетское управление: практика и анализ. 2020. Т. 24. № 3. С. 85–97.
  5. 5. Федотова О.Д., Латыпова В.А. Система внутренней оценки качества образования: проектирование и реализация // Вестник Томского государственного университета. 2019. № 445. С. 211–219.
  6. 6. Чекмарев В.В., Попова А.А. Экономика высшего образования: от затрат к инвестициям // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. Т. 19. № 6. С. 127–140.
  7. 7. Arnold K.E., Pistilli M.D. Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success // Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. 2012. P. 267–270.
  8. 8. Biggs J., Tang C. Teaching for Quality Learning at University. Maidenhead: Open University Press, 2011. 389 p.
  9. 9. Bryk A.S., Gomez L.M., Grunow A., LeMahieu P.G. Learning to Improve: How America's Schools Can Get Better at Getting Better. Cambridge: Harvard Education Press, 2015. 280 p.
  10. 10. Ferguson R. Learning analytics: drivers, developments and challenges // International Journal of Technology Enhanced Learning. 2012. Vol. 4. No. 5–6. P. 304–317.
  11. 11. Hanushek E.A., Woessmann L. The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth. Cambridge: MIT Press, 2015. 280 p.
  12. 12. Kaplan R.S., Norton D.P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Boston: Harvard Business School Press, 1996. 322 p.
  13. 13. Marsh H.W., Roche L.A. Making students' evaluations of teaching effectiveness effective // American Psychologist.
  14. 14. Sallis E. Total Quality Management in Education. London: Kogan Page, 2014. 224 p
🇬🇧 In English

APPROACH TO TRAINING STAFF FOR THE OPERATION OF OPEN DISTRIBUTED INFORMATION SYSTEMS

Abstract

The article analyzes the theoretical foundations and methodological approaches to the organization of monitoring systems in educational organizations. It presents a comprehensive system of indicators for teaching quality, which includes quantitative and qualitative indicators. The article develops types of monitoring procedures based on their goals, scale, and frequency. It also analyzes the process approach to teaching quality management. The article discusses the digitalization of monitoring processes and the use of modern information technologies in terms of data collection and analysis.

Keywords

higher education education monitoring teaching quality quality management educational monitoring performance indicators teaching activities digitalization of education economics of education

About the authors

Kozlova A. T.

Kozlova A. T. — PhD (Econ.), Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI,, ( Kazan, Russia )

Rudneva E V

Rudneva E V — 1st-year Master's student, Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI, Kazan, ( Kazan )

References

  1. 1. Vasilyeva E.Yu. Monitoring of the quality of education: theory and practice // Pedagogics. 2021. No. 5. Pp. 68–76.
  2. 2. Gorbunova L.N., Kamaletdinova E.R. Digitalization of the system of quality management of education at the university // Higher education in Russia. 2022. Vol. 31. No. 4. Pp. 74–89.
  3. 3. Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation. Statistics of higher education. 2023. URL: https://minobrnauki.gov.ru/action/stat/highed/ (date of access: 10.10.2025).
  4. 4. Ryabova T.M., Eliseeva E.V. The University Quality Monitoring System: Models and Mechanisms // University Management: Practice and Analysis. 2020. Vol. 24. No. 3. Pp. 85–97.
  5. 5. Fedotova O.D., Latypova V.A. The system of internal assessment of the quality of education: design and implementation // Bulletin of Tomsk State University. 2019. No. 445. Pp. 211–219.
  6. 6. Chekmarev V.V., Popova A.A. Economics of higher education: from costs to investments // Izvestiya of the Ural State University of Economics. 2018. Vol. 19. No. 6. Pp. 127–140
  7. 7. Arnold K.E., Pistilli M.D. Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success // Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. 2012. P. 267–270.
  8. 8. Biggs J., Tang C. Teaching for Quality Learning at University. Maidenhead: Open University Press, 2011. 389 p.
  9. 9. Bryk A.S., Gomez L.M., Grunow A., LeMahieu P.G. Learning to Improve: How America's Schools Can Get Better at Getting Better. Cambridge: Harvard Education Press, 2015. 280 p.
  10. 10. Ferguson R. Learning analytics: drivers, developments and challenges // International Journal of Technology Enhanced Learning. 2012. Vol. 4. No. 5–6. P. 304–317.
  11. 11. Hanushek E.A., Woessmann L. The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth. Cambridge: MIT Press, 2015. 280 p.
  12. 12. Kaplan R.S., Norton D.P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Boston: Harvard Business School Press, 1996. 322 p.
  13. 13. Marsh H.W., Roche L.A. Making students' evaluations of teaching effectiveness effective // American Psychologist.
  14. 14. Sallis E. Total Quality Management in Education. London: Kogan Page, 2014. 224 p