Комплекс методов формирования и развития социально-технологической культуры менеджера 1 страница

TPh

P = ------, (3.1)

м

где р, баллы, выставленные г'-ым экспертом, a h, - вес (значимость) г-ого эксперта.

Поскольку требования к отбору экспертов в обеих экс­пертных группах в нашем исследовании были четко определе­ны до его начала, каждому была присвоена одинаковая значи­мость, одинаковое «доверие» к их оценкам, следовательно, они признаются компетентными.

Неотъемлемая часть любой оценочной системы - шкалы, по которым производятся оценки элементов социально- технологической культуры менеджера.

При экспертизе уровня социально-технологической куль­туры можно использовать концептуальные биполярные шкалы как наиболее простые для освоения экспертами; но более точ­ные результаты получаются при большем числе градаций. Для построения количественной шкалы измерения элементов и уровня сформированности социально-технологической культу­ры число ее градаций должно быть доведено до десяти, по­скольку традиционная пятибалльная шкала не отражает всей полноты оценки и не удобна для статистического анализа. Для решения задачи соотнесения с качественной шкалой уровней социально-технологической культуры будущих менеджеров, необходимо «свернуть» представленную шкалу до пятибалль­ной. Воспользуемся для этого вербально-числовой шкалой Харрингтона (табл. 3.3). Смысл ее заключается в том, что она позволяет измерить степень интенсивности критериального свойства, имеющего субъективный характер²³⁶. В состав шкалы входят содержательное описание градаций шкалы и числовые значения, соответствующие каждой из градаций. Численные значения градаций шкалы Харрингтона получены им на основе анализа и обработки большого массива статистических данных. Шкала Харрингтона имеет достаточно универсальный характер и может использоваться для различных показателей качествен­ного характера.

Таблица 3.3

Шкала Харрингтона № п/п Содержательное описание градаций Численное значение   Очень высокая 1,0-0,8   Высокая 0,8 - 0,64   Средняя 0,63-0,38   Низкая 0,37-0,2   Очень низкая 0,2-0,0

 

Важнейшее отличие шкалы оценок от системы признаков заключается в том, что здесь требуется фиксировать не нали­чие признака, а степень его выраженности (количественная или качественная), поэтому экспертную оценку уровня социально- технологической культуры мы проводили как оценку степени выраженности элемента социально-технологической культуры менеджера в соответствии с проведенной выше операционали- зацией.

Для этого необходима подготовка данных измерения и за­пись их в специальные карты диагностики. Карты диагностики (рис. 3.6) выдавались каждому эксперту. Они содержали пере­чень элементов социально-технологической культуры менед­жера, индикаторы их сформированное™, список студентов и оценочную шкалу выраженности каждого признака. После об­работки первичных измерений (карт диагностики) получали усредненные данные экспертов по всем признакам и всем сту­дентам.

Диагностическая карта

выраженности элементов социально-технологической культуры (СТК) для экспертной оценки

Группа_________________________________

Ф.И.О. эксперта__________________________

Шкала оценки от I (отсутствует) до 10 (очень высокий уровень) баллов по каждому элементу СТК и уровень в целом ь соответствии с расшифровкой в приложении. № %Ьементы ЦН КоР С ск сс СУ on СМ ФЦ ИЛ СФ КР СП кп СИ Уровень СТК                                     1- Иванов                                 2. Петров                                 3. Сидоров                                 4.                                   N                                   Дата Подпись эксперта Рис. 3.6. Диагностическая карта эксперта

 

Каждому эксперту присваивался номер i и он определял по десятибалльной шкале величину выраженности элементов социально-технологической культуры Р по формуле:

r = \*ir, (3.2)

где - Pi баллы оценки у'-ого эксперта по каждому элементу со- циально-технологической культуры у данного студента.

Следующим важным моментом диагностики социально- технологической культуры с использованием экспертной тех­нологии является расчет меры согласованности экспертных оценок. Наиболее часто для этих целей используют коэффици­ент конкордации, величина которого позволяет судить о степе­ни согласованности мнений экспертов и, как следствие, о дос­товерности их оценок.

Коэффициент конкордации определяется из выражения:

, lit а,- \п{т +1)1 S U -¹п{т + 1)1

= ^----------------- 2--------------- ₌ —2---------------------------------- L, (3.3)

О"™* —п²т(т~ -1) —п'т(т² -1)

40 40

где a.,j - оценка, присваиваемая г-му компоненту j-м экспертом; а, - суммарная оценка, полученная г'-м объектом; т - количество оцениваемых элементов (15); п -г количество экспертов (в нашем случае 5);

- фактическая дисперсия суммарных оценок, данных экспертами;

а „,„ _ дисперсия суммарных оценок в случае, когда мнения экспертов полностью совпадают.

Вычисленный коэффициент конкордации для первой группы экспертов составляет W = 0,87, для второй группы W = 0,48, что подтверждает достаточно высокую согласован­ность и достоверность их оценок. Однако в группе потенци­альных работодателей коэффициент конкордации, как видим, существенно ниже.

Для построения модели управления формированием и раз­витием социально-технологической культуры менеджера вос­пользуемся функцией линейного приближения по методу наи­меньших квадратов, которая рассчитывает статистику для ряда значений, чтобы вычислить прямую линию, наилучшим: обра­зом аппроксимирующую имеющиеся данные. Функция возвра­щает массив, который описывает полученную прямую. Проце­дуры расчетов осуществляются с помощью стандартных про­грамм Microsoft Excel, STATISTICA.

Уравнение множественной, поскольку в оценке элементов социально-технологической культуры менеджера используется несколько независимых переменных, линейной регрессии име­ет вид:

у = Л,Ь₁х,+а (³-⁴)

Построим уравнения линейной регрессии для трех групп респондентов, участвовавших в исследовании.

После проведенных расчетов получаем уравнение регрес­сии для студенческой самооценки:

у = 0,099 ОП + 0,05 СМ +0,022 ФЦ + 0,066ИА + 0,075СФ + 0,046АР + 0,25707 + 0,136А77 + (3.5)

0,145С7/ +0,016 ЦН + 0,07 5КоР + 0,017С + 0,088СА + 0,160СС + 0,020СУ, где у - уровень социально-технологической культуры менед­жера, буквенные обозначения - ее элементы: ОП - организаци­онно-процедурный, СМ - социально-мотивационный, ФЦ - функционально-целевой, ИЛ - информационно-аналитический, СФ - специально-функциональный, КР - коррекционно- регулирующий, СП - системно-проектный, КП - конструктив- но-прогностический, СИ - системно-интеграционный, ЦН - ценностно-нормативный, КоР - когнитивно-рефлексивный, С - субъектный, СК - социально-конвенциональный, СС - социально-структурный, СУ — социально-управленческий.

Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением у и фактическим значением у. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов. Затем Microsoft Excel подсчитывает сумму квадратов разностей меж­ду фактическими значениями у и средним значением у, которая называется общей суммой квадратов (регрессионная сумма квадратов + остаточная сумма квадратов). Чем меньше оста­точная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадра­тов, тем больше значение коэффициента детерминированности г₂, который показывает, насколько хорошо уравнение, полу­ченное с помощью регрессионного анализа, объясняет взаимо­связи между переменными. Коэффициент детерминированно­сти показывает, насколько адекватно (точно) отражает зави­симость между компонентами и уровнем социально- технологической культуры менеджера.

В нашем уравнении г₂ = 0,987, что говорит о высокой тес­ноте связи между фактическими и модельными значениями^.

Уравнение линейной регрессии экспертной оценки препо­давателей выглядит следующим образом:

у = 0,267 ОП + 0,019 СМ +0,007 ФЦ + 0,022ИА + 0,040СФ + 0,041 AT + 0,263 СП + 0,005А77 + (3.6)

0,264C/f +0,\Ъ9ЦН + 0,003КоР + 0,012С + 0,010СК + 0,0\2СС + 0,029СУ Коэффициент детерминации -г₂- 0,991. Уравнение линейной регрессии экспертной оценки потен­циальных работодателей:

у = 0,066 ОП + 0.0002СЛГ +0,066 ФЦ + 0,048#Л + 0,013СФ + 0,335Л"Р + 0,045СЯ+ 0,110Я77 + (3.7)

0,07 8 C/f +0,026ЦН + 0,034КоР + 0,054С + 0,010СА+ 0,041 СС+ 0,090СУ, Коэффициент детерминации - г₂ = 0,982. Однако стандартная ошибка в данных уравнениях для ка­ждого элемента оказывается достаточно велика, а именно в диапазоне от 0,15 до 0,10.

Поиск более точного метода построения модели социаль­но-технологической культуры менеджера позволил воспользо­ваться функцией экспоненциального приближения по методу наименьших квадратов.

В регрессионном анализе вычисляется экспоненциальная кривая, аппроксимирующая данные (показательной функции) вида:

у = Ь* т"' * т₂" *...*«/", (3.8)

где зависимые значения у являются функцией независи­мых значений х, значения т являются основанием, возводимым в степень х, а значения b постоянны.

На основе анализа по данному методу исходная функция экспоненциальной кривой студенческой самооценки была пре­образована в следующую:

7= 1,013°"* 1,020^ем* 1,018®"* 1,00б"^л *

1,058^СФ* 1,019*'* 1,061^е"* 1,008™* 1,021^е"* (3.9)

1,006""* 1,013*" * 1,20^е * 1,033^е** 1,023^ее*

1,012^еу,

где у - уровень социально-технологической культуры, буквен­ные обозначения - ее элементы.

Для данной модели г₂ так же равно 0,998, что означает, что экспоненциальная функция (модель) указанного вида тоже достаточно адекватно (точно) отражает зависимость между компонентами и уровнем культуры.

Функция экспоненциальной кривой экспертной оценки преподавателей:

у= 1,051°" * 1,010^ем * 1,026^Ф" * 1,043^й"⁴ *

17019^е"⁴ * 1?007^й" * 1?061^ес * 1?005^ЙС * 1?098^е/г * (3.10) 1,014^* \,Ш^КоР * 1,006^е * 1,005^е* * 1,004^ее * 1,012^еу,

Коэффициент детерминации - г₂ — 0,996 Функция экспоненциальной кривой экспертной оценки потенциальных работодателей:

у = 1,025°" * 1,030^см * 1,033^ФЦ * 1,037^//л * 1,009^еФ * 1,073*^/> * 1,007^е"* 1,004*"* 1,005^е"* (3.11) 1,002^ш/ * 1,008*^о/> * 1,020^е * 1,015^е* * 1,024^ее* 1,014^еу,

Коэффициент детерминации - г₂ — 0,992. Стандартная ошибка в данных уравнениях экспоненци­альной функции для каждого элемента социально- технологической культуры менеджера ниже на порядок, чем в линейной функции, а именно в диапазоне от 0,01 до 0,03.

Таким образом, предпочтительнее оказывается экспонен­циальная модель, поскольку при одинаковом коэффициенте де­терминированности, погрешность ниже и сумма квадратов от­клонений фактических у от вычисленных очень мала. Кроме того, эта модель позволяет увидеть значимость элементов со­циально-технологической культуры менеджера и, соответст­венно, направить управленческое воздействие именно на них.

Для нашей выборки мы получили следующий порядок значимости (от большей к меньшей) по трем группам респон­дентов, который рассчитывался как отношение ранга к сумме рангов (табл. 3.4).

Как показывают расчетные данные, значимость элементов социально-технологической культуры менеджеров три группы респондентов определяют по-разному, заметен значительный разброс мнений, соответственно встает вопрос о необходимо­сти сделать обоснованный выбор наиболее адекватной методи­ки оценки сформированное™ элементов и уже по этим данным строить модель управления.

Значительный разброс данных показал и расчет бальных оценок уровня социально-технологической культуры студен­тами, преподавателями и потенциальными работодателями. Оценки студентов оказались существенно завышены, оценки потенциальных работодателей, напротив, занижены, оценки преподавателей находились в среднем диапазоне. Соответст­венно вряд ли можно полагаться на самооценку студентов. Что же касается экспертных оценок, то их обоснованность можно оценить по коэффициенту конкордации, то есть по согласован­ности их мнений.

Таблица 3.4

Ранговое распределение значимости элементов социально-технологической культуры (СТК) будущих менеджеров

Группы респонден­тов

Значимость элементов СТК в порядке убывания ->

Самооценка студентов

СИ

КоР

ФЦ

СМ

СП

сс

ИА

ЦН

СК

СФ

СУ

ОП

КП

С

КР

Оценка пре­подавателей

СП

СИ

СУ

с

СФ

СК

КоР

КР

ОП

сс

ЦН

ИА

ФЦ

КП

СМ

Оценка по­тенциаль­ных работо­дателей

ЦН

С

СК

сс

СУ

СМ

ИА

ФЦ

ОП

КоР

СФ

СИ

СП

КП

КР

Эталонная экспертная оценка

СИ

СП

КоР

ОП

ЦН

СФ

СК

ИА

ФЦ

с

СУ

КР

СМ

СС

КП

Условные обозначения: ОП - организационно-процедурный, СМ - социально-мэтива- ционный, ФЦ - функционально-целевой, ИА - информационно-аналитический, СФ - специально-функциональный, КР - коррекционно-регулирующий, СП - системно- проектный, КП - конструктивно-прогностический, СИ - системно-интеграционный, ЦН - ценностно-нормативный, КоР - когнитивно-рефлексивный, С - субъектный, СК - социально-конвенциональный, СС - социально-структурный, СУ - социально- управленческий.

 

Коэффициент конкордации, как упоминалось, существен­но выше у преподавателей, чем у потенциальных работодате­лей (W_npen = 0,87, W_Pa6oTo_fl ⁼ 0.48 соответственно). Такую вели­чину коэффициента потенциальных работодателей и низкую оценку можно интерпретировать двумя причинами. Во-первых, у потенциальных работодателей, скорее всего, недостаточно времени, чтобы адекватно и комплексно оценить приходящих к ним на менеджерскую практику студентов за (как правило) две недели, поэтому они могут оценить только небольшую' часть сформированных элементов социально-технологической куль­туры, проявляющихся в тех профессионально значимых ситуа­циях, в которые попадали студенты. Этим, кстати можно объ­яснить и значительный разброс их оценок. Во-вторых, загру­женность на рабочих местах не всегда позволяла уделить дос­таточно времени для адекватной оценки сформированное™ элементов социально-технологической культуры будущих ме­неджеров. Следовательно, наиболее адекватной оказывается экспертная оценка преподавателей, значит именно этот массив данных целесообразно положить в основу построения модели управления.

Чтобы убедиться, что выбранная группа данных не явля­ется случайной, мы применили еще одну методику, основы­вающуюся на наличии априорной (эталонной) информации об исследуемых показателях значимости элементов социально- технологической культуры менеджера, полученную в ходе неза­висимого экспертного исследования, описанного в предыдущей главе. Напомним, что исследование проводилось в рамках рабо­ты секции «Социология организаций и управления» Всероссий­ского социологического конгресса г. Москва, МГУ, 4 октября 2006 г. (N 23). В ходе обработки данных и построения когнитив­ной карты, представленной во втором разделе настоящей работы был получен порядок значимости, указанный в табл. 3.4. Срав­нение самооценок студентов, оценок преподавателей и потенци­альных работодателей и этой экспертной оценкой, признанной нами как эталонной, по сумме квадратов разностей подтвердил, что оценка преподавателей более адекватна, так как ближе к эта­лонной, чем остальные (сумма квадратов разностей оценок сту­дентов - 506, потенциальных работодателей - 494, преподавате­лей - 352). Соответственно данные оценок преподавателей мы положим в основу дальнейших расчетов.

Основываясь на значимости элементов социально-техно- логической культуры менеджера, можно выстраивать управ­ленческий модуль их формирования и развития. Вместе с тем, то, что многие коэффициенты элементов модели имеют не­большой разброс значений, говорит о достаточной близости друг другу и целесообразности синтеза элементов до подсис­тем с целью уменьшения сложности дифференциации методов формирования и развития каждого из элементов социально- технологической культуры менеджера.

Построим модель по функции экспоненциального при­ближения по методу наименьших квадратов для подсистем социально-технологической культуры менеджера, объеди­няющих подсистемы в соответствии с концептуальной моде­лью. Исходный вид показательной функции преобразовывает­ся в следующий:

у = 1,050^1,14 * 1,029°°" * 1,076°"" * 1,065""" * 1,170^шт (3.12)

Судя по коэффициентам, разница значимости подсистем социально-технологической культуры более очевидна, что важно при выборе методов управления. Критерий детермини­рованности для этой модели г₂ = 0,995. Для этой модели можно оценить F-статистику или F-наблюдаемое значение. F- статистика используется для определения характера (случай­ный или нет) наблюдаемой взаимосвязи между зависимой и не­зависимой переменными.

Данная модель позволяет увидеть значимость каждой из подсистем социально-технологической культуры (от большей к меньшей): методологическая —> организационная —> личност­ная —> инструментальная социальная. Причем личностная и инструментальная получили почти одинаковую значимость.

F критическое (по распределению Фишера-Снедекора'³⁷) - 0,05 оказывается намного меньше F наблюдаемого - 1386,6, а вероятность 3,543 Е -39, что позволяет утверждать, что доста­точно высокий коэффициент детерминированности не случаен и тесная экспоненциальная взаимосвязь между переменными и уровнем социально-технологической культуры действительно имеется, выборка значений не случайна, а представленная мо­дель адекватна.

Еще одним возможным вариантом модели объекта управ­ления является сведение многокритериальной задачи к одно- критериальной²³⁸. Это означает введение суперкритерия, то есть скалярной функции векторного аргумента:

Чо (*) = <7₀ (<7, (4 Яг (4 •••><?„ (*))• (3-13)

Если для каждого из частных критериев известен «идеал» q„, к которому нужно стремиться (у нас это высший уровень социально-технологической культуры менеджера), то супер­критерий позволяет упорядочить множество элементов соци­ально-технологической культуры, объединив их по мере близо­сти к идеалу - величине (q. -<?,„).

Обобщенный критериальный показатель вычислялся по формуле:

1o = lk./Ю)\ (3.14)

lei

²³⁷ Гмурман В.Е. Теория вероятности и математическая статистика. Изд. 7-е, стер. / В.Е. Гмурман. М.: Высш.шк., 2000,- С. 467-469.

² Антонов, А.В. Системный анализ. 2-е изд., стер. / А.В. Антонов. - М.: Высш. шк., 2006. - 454 с.

где q₀ - наилучшее (идеальное) значение социально-техноло­гической культуры, q_t,..., q_is - баллы ее элементов, 10 - чис­ленное выражение самого высокого балла в экспертном оцени­вании.

Получаем:

у = 1,496" (3.15)

В таком варианте определения обобщенного критериаль­ного показателя каждый частный критерий входит в формулу на равных правах. Однако проведенные выше расчеты показа­ли, что элементы социально-технологической культуры далеко не равно значимы. Чтобы учесть значимость элементов соци­ально-технологической культуры введем весовые коэффициен­ты, тогда

?„ = 1А(?,/Ю)\ (3-16)

м

где ¹> - веса элементов социально-технологической культуры. Получаем

у = 882,6^Г (3.17)

Видим, что коэффициент суперкритерия с учетом значи­мости элементов социально-технологической культуры выше, чем без учета в разы, а коэффициенты детерминированности r_2V = 0,769 и г₂т~ 0,774 соответственно различаются минималь­но, суммы квадратов отклонений так же малы.

Однако коэффициенты детерминированности г₂ в моделях с суперкритерием существенно ниже, чем в моделях по эле­ментам и по подсистемам социально-технологической культу­ры менеджера, поэтому модель с суперкритерием можно ис­пользовать, когда необходима быстрая оценка или допустима невысокая точность расчетов.

Для проектирования системы управления формированием и развитием социально-технологической культуры менеджера важно проанализировать взаимное влияние ее элементов.

Влияние элементов социально-технологической культуры менеджера проявляется в нескольких измеряемых признаках, эти признаки обнаруживают тесную связь между собой (корре- лированность), поэтому общее число факторов может быть го­раздо меньше, чем число измеряемых переменных. Для обна­ружения влияющих на измеряемые переменные факторов ис­пользуются методы факторного анализа, с помощью которых возможно выделение из множества измеряемых элементов объ­екта управления новых факторов, более адекватно отражающих свойства объекта.

Первым этапом факторного анализа является выбор новых признаков, которые являются линейными комбинациями преж­них и «вбирают» в себя большую часть информации, заклю­ченной в первоначальных наблюдениях. Обычно это осуществ­ляют с помощью метода главных компонент. Процедура выде­ления главных компонент, являющаяся вторым шагом фактор­ного анализа, представляет собой преобразование (вращение) факторов таким образом, чтобы облегчить их интерпретацию. Эта процедура в нашем исследовании осуществлялась с помо­щью метода варимакс. Метод варимакс-вращения, максимизи­рующий дисперсию исходного пространства переменных,, по­зволяет найти такое решение, при котором каждая переменная матрицы корреляций является по возможности нагруженной на один какой-либо фактор, а на все остальные дает нагрузки, близкие к нулю.

В нашем исследовании с помощью метода нормализован­ного варимакса было выделено 4 фактора, получена матрица нагрузок (табл. 3.5) на каждый фактор таким образом, чтобы они отличались максимально возможным образом, и имелась возможность их максимально простой интерпретации.

Факторное решение, полученное в результате проведенных расчетов, оказалось устойчивым к вариантам вращения вари­макс, что подтверждает достоверность выделенных факторов. В результате факторного анализа было подтверждено исходное теоретическое предположение о внутренней взаимосвязи выде­ленных подсистем социально-технологической культуры ме­неджера по отношению к элементам, которые их составляют.

Проанализируем полученную корреляционную матрицу.

Фактор 1 связан с личностной и инструментальной под­системами социально-технологической культуры менеджера, фактор 2-е организационной, фактор 3-е методологической, а фактор 4-е социальной подсистемами.

У будущих менеджеров личностная и инструментальная подсистемы социально-технологической культуры имеют двухсторонние положительные связи, среди элементов соци­ально-технологической культуры заметно, что ценностно- нормативный (0,848916), субъектный (0,712178) и рефлексив- но-когнитивный (0,653996) определяют специально- функциональный (0,805768) и социально-конвенциональный (0,756151), однако информационно-аналитический (0,692569) имеет более тесную связь с организационной подсистемой.

Таблица 3.5 Матрица факторных нагрузок элементов социально-технологической культуры будущего менеджера № Подсисте­мы СТК Элементы СТК Распределение факторной нагрузки Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3 Фактор 4 1. Личностная Ценностно-нормативный 0,848916 0,032989 0,330052 0,003765 2. Рефлексивно-когнитивный 0,653996 0,118304 0,087276 0,425105 3. Субъектный 0,712178 0,112868 0,436874 0,050746 4. Социальная Социально-конвенциональный 0,756151 0,229814 0,226785 0,167309 5. Социально-структурный 0,070241 0,660948 -0,027963 0,419756 6. Социально-управленческий 0,175669 0,129392 0,201728 0,872064 7. Организа­ционная Организационно-процедурный 0,356410 0,616281 0,495457 -0,021806 8. Социально-мотивационный 0,056570 0,793065 0,146685 0,203398 9. Функционально-целевой 0,124214 0,439267 0,354800 0,377414 10. Инструмен­тальная Информационно-аналитический 0,470933 0,692569 -0,217050 0,088155 11. Специально-функциональный 0,805768 0,200578 0,020557 0,093078 12. Корреляционно-регулирующий 0,299171 0,377504 0,278508 0,284188 13. Методоло­гическая Системно-проектный 0,100267 0,799996 0,274048 -0,139251 14. Конструктивно-прогностический 0,250853 0,354402 0,713541 0,066798 15. Системно-интеграционный 0,237206 -0,027088 0,714550 0,298277 Общая дисперсия 3,498573 3,164662 2,013121 1,542295 Доля общей дисперсии 0,233238 0,210977 0,134208 0,102820