Статус проекта: В процессе реализации (открыт для участников консорциума)
Университет: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Партнеры проекта: Томский государственный университет
Руководитель проекта: Габдрахманов Нияз Камилевич, ngabdrahmanov@hse.ru
Информационные материалы к проекту: https://uni.hse.ru/
Исследование ставит перед собой две ключевые задачи: обоснование возможности использования данных цифровых следов студентов российских вузов в оценке масштабов образовательной и трудовой миграции молодежи, во-вторых: типология миграционного поведения российских студентов в зависимости от выбранной профессиональной траектории.
«Западный дрейф» или устоявшиеся потоки молодежи из периферии в центр приводят к усилению пространственной дифференциации социально-экономического положения между регионами России. Демографические предпосылки, факторы государственной политики в области образования и экономического развития неизбежно привели к изменению доступности высшего образования, высокой конкуренции среди абитуриентов за бюджетные места в ряде регионов. Стремление у большинства молодежи покинуть свое место жительства и получить высшее образование в столице или областном центре приводит к усилению давления на последние. Отток молодежи из менее привлекательных регионов не может остаться незамеченным и наносит серьезные последствия для местных рынков труда.
Университеты в настоящее время выступают мощным аттрактором молодежи в образовательном пространстве с позиции количественных и качественных характеристик. Авторами исследования делается попытка оценить масштабы происходящего опираясь на данные цифровых следов социальной сети «ВКонтакте», при этом не забывая для верификации использовать данные федеральной и ведомственной статистики. Данных цифровых следов широко используются в различных сферах, однако в сфере образования имеют очаговый характер. На стадии предпроектного исследования авторами проанализировано миграционное поведение восьми ведущих вузов России, миграционные потоки молодежи в региональном и муниципальном масштабах. Выявлены вызовы, внутренние ограничения и преимущества использования данных цифровых следов. В соответствии с этим был определен алгоритм формирования базы данных, методология, типология и инструменты верификации данных.
Цель и задачи
1) На основе данных цифровых следов студентов российских вузов будет сформирована уникальная база данных, позволяющая анализировать основные тенденции миграционного поведения
2) Полученная база данных станет основой для оценки прямых и косвенных эффектов реализации различных государственных программ в сфере высшего образования и станет качественным дополнением официальной и ведомственной статистики;
3) Авторами проекта будет произведено сопоставление методов анализа цифровых следов в оценке молодежной миграции в ведущих научных центрах мира, будут выделены схожие черты и особенности использования данного источника данных.
4) Будут выделены модели миграционного поведения молодежи, оказывающие наиболее значительное влияние на ресурсную обеспеченность вузов, а также социально-экономическое развитие регионов, как на уровне системы высшего образования в целом, так и на уровне отдельных образовательных организаций;
5) Полученная база данных будет оформлена в форме РИД (результат интеллектуальной деятельности);
6) Авторами будет разработана авторская методология, позволяющая анализировать как прямые, так и косвенные эффекты различных регулирующих воздействий в сфере высшего образования на миграцию молодежи;
7) Будет концептуализировано понятие «образовательная миграция молодежи», «цифровой след миграции»;
8) Будет представлена модель миграционного поведения студентов российских вузов, описывающая реакцию студентов на различные интервенции со стороны государства. Данная модель позволит проанализировать, как менялись стратегии миграционного поведения студентов.
9) На основе проведенного анализа будут определены типы вузов в соответствии с той или иной моделью миграционного поведения студентов.
Основные результаты проекта
• Терентьев Е. А., Габдрахманов Н. К., Груздев И. А., Лешуков О. В., Вилкова К. А., Абрамова М. О., Филькина А. В. Образовательная успешность студентов из уязвимых групп в условиях пандемии COVID-19 / Науч. ред.: Е. А. Терентьев. Вып. 6. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2022.
• Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К. Миграционное поведение студентов российских вузов на основе данных цифровых следов // Вестник Томского государственного университета. 2021. Т. 467. С. 106-114. Doi
• Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К. Цифровой след в прогнозировании образовательной стратегии выпускников школ // Университетское управление: практика и анализ. 2021. Т. 25. № 3. С. 6-13. doi
• Габдрахманов Н. К., Мягков М. Г., Гойко В. Л., Фещенко А. В. Результаты мониторинга неофициальных университетских интернет-сообществ в условиях перехода на дистанционную форму обучения // Мониторинг экономики образования. 2020. № 7. С. 1-5.
«Западный дрейф» или устоявшиеся потоки молодежи из периферии в центр приводят к усилению пространственной дифференциации социально-экономического положения между регионами России. Демографические предпосылки, факторы государственной политики в области образования и экономического развития неизбежно привели к изменению доступности высшего образования, высокой конкуренции среди абитуриентов за бюджетные места в ряде регионов. Стремление у большинства молодежи покинуть свое место жительства и получить высшее образование в столице или областном центре приводит к усилению давления на последние. Отток молодежи из менее привлекательных регионов не может остаться незамеченным и наносит серьезные последствия для местных рынков труда.
Университеты в настоящее время выступают мощным аттрактором молодежи в образовательном пространстве с позиции количественных и качественных характеристик. Авторами исследования делается попытка оценить масштабы происходящего опираясь на данные цифровых следов социальной сети «ВКонтакте», при этом не забывая для верификации использовать данные федеральной и ведомственной статистики. Данных цифровых следов широко используются в различных сферах, однако в сфере образования имеют очаговый характер. На стадии предпроектного исследования авторами проанализировано миграционное поведение восьми ведущих вузов России, миграционные потоки молодежи в региональном и муниципальном масштабах. Выявлены вызовы, внутренние ограничения и преимущества использования данных цифровых следов. В соответствии с этим был определен алгоритм формирования базы данных, методология, типология и инструменты верификации данных.
Цель и задачи
1) На основе данных цифровых следов студентов российских вузов будет сформирована уникальная база данных, позволяющая анализировать основные тенденции миграционного поведения
2) Полученная база данных станет основой для оценки прямых и косвенных эффектов реализации различных государственных программ в сфере высшего образования и станет качественным дополнением официальной и ведомственной статистики;
3) Авторами проекта будет произведено сопоставление методов анализа цифровых следов в оценке молодежной миграции в ведущих научных центрах мира, будут выделены схожие черты и особенности использования данного источника данных.
4) Будут выделены модели миграционного поведения молодежи, оказывающие наиболее значительное влияние на ресурсную обеспеченность вузов, а также социально-экономическое развитие регионов, как на уровне системы высшего образования в целом, так и на уровне отдельных образовательных организаций;
5) Полученная база данных будет оформлена в форме РИД (результат интеллектуальной деятельности);
6) Авторами будет разработана авторская методология, позволяющая анализировать как прямые, так и косвенные эффекты различных регулирующих воздействий в сфере высшего образования на миграцию молодежи;
7) Будет концептуализировано понятие «образовательная миграция молодежи», «цифровой след миграции»;
8) Будет представлена модель миграционного поведения студентов российских вузов, описывающая реакцию студентов на различные интервенции со стороны государства. Данная модель позволит проанализировать, как менялись стратегии миграционного поведения студентов.
9) На основе проведенного анализа будут определены типы вузов в соответствии с той или иной моделью миграционного поведения студентов.
Основные результаты проекта
• Терентьев Е. А., Габдрахманов Н. К., Груздев И. А., Лешуков О. В., Вилкова К. А., Абрамова М. О., Филькина А. В. Образовательная успешность студентов из уязвимых групп в условиях пандемии COVID-19 / Науч. ред.: Е. А. Терентьев. Вып. 6. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2022.
• Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К. Миграционное поведение студентов российских вузов на основе данных цифровых следов // Вестник Томского государственного университета. 2021. Т. 467. С. 106-114. Doi
• Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К. Цифровой след в прогнозировании образовательной стратегии выпускников школ // Университетское управление: практика и анализ. 2021. Т. 25. № 3. С. 6-13. doi
• Габдрахманов Н. К., Мягков М. Г., Гойко В. Л., Фещенко А. В. Результаты мониторинга неофициальных университетских интернет-сообществ в условиях перехода на дистанционную форму обучения // Мониторинг экономики образования. 2020. № 7. С. 1-5.