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
|
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.
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°"* 1,020ем* 1,018®"* 1,00б"л *
1,058СФ* 1,019*'* 1,061е"* 1,008™* 1,021е"* (3.9)
1,006""* 1,013*" * 1,20е * 1,033е** 1,023ее*
1,012еу,
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°" * 1,010ем * 1,026Ф" * 1,043й"4 *
17019е"4 * 1?007й" * 1?061ес * 1?005ЙС * 1?098е/г * (3.10) 1,014^* \,ШКоР * 1,006е * 1,005е* * 1,004ее * 1,012еу,
Коэффициент детерминации - г2 — 0,996 Функция экспоненциальной кривой экспертной оценки потенциальных работодателей:
у = 1,025°" * 1,030см * 1,033ФЦ * 1,037//л * 1,009еФ * 1,073*/> * 1,007е"* 1,004*"* 1,005е"* (3.11) 1,002ш/ * 1,008*о/> * 1,020е * 1,015е* * 1,024ее* 1,014еу,
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 (Wnpen = 0,87, WPa6oTofl = 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 = 1,0501,14 * 1,029°°" * 1,076°"" * 1,065""" * 1,170шт (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, qt, ..., qis - 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 = 882,6Г (3.17)
Видим, что коэффициент суперкритерия с учетом значимости элементов социально-технологической культуры выше, чем без учета в разы, а коэффициенты детерминированности r2V = 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
|