ŢILINSKÁ UNIVERZITA V ŢILINE FAKULTA RIADENIA A INFORMATIKY

Transcription

1 ŢILINSKÁ UNIVERZITA V ŢILINE FAKULTA RIADENIA A INFORMATIKY DIZERTAČNÁ PRÁCA ŢILINA 2014 Mgr. Peter Madzík

2 ŢILINSKÁ UNIVERZITA V ŢILINE FAKULTA RIADENIA A INFORMATIKY TVORBA A RIADENIE VZŤAHOV MEDZI PRAXOU A VZDELÁVANÍM Dizertačná práca Kód: Mgr. Peter MADZÍK Študijný odbor: manaţment Študijný program: manaţment Školiteľ: doc. Ing. Miroslav Hrnčiar, PhD. Stupeň kvalifikácie: doktor filozofie ( philosophiae doctor, skratka PhD. ) ŢILINA 2014

3 ABSTRAKT MADZÍK, Peter: Tvorba a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním [Dizertačná práca] Ţilinská univerzita v Ţiline; Fakulta riadenia a informatiky; Katedra softvérových technológií. Školiteľ: doc. Ing. Miroslav Hrnčiar, PhD. Stupeň odbornej kvalifikácie: Doktor filozofie ( philosophiae doctor, v skratke PhD. ) v odbore manaţment, študijný program manaţment, Ţilina s. a príloha projektu výskumu. Cieľom dizertačnej práce je vytvorenie modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Účelom modelu je zlepšiť transfer poţiadaviek zainteresovaných strán do vzdelávacích procesov realizovaných na vysokej škole. Téma je riešená z pohľadu systému riadenia vysokých škôl a vychádza z preskúmania teoretických konceptov v oblasti riadenia kvality a manaţérskych prístupov vyuţívaných v oblasti vysokoškolského vzdelávania. Z tejto etapy bol vytvorený rámcový model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním, ktorý slúţil ako východisko pre empirický výskum. V empirickej časti je skúmanie zamerané na identifikáciu kľúčových prvkov vplývajúcich na previazanie vysokoškolského vzdelávania a praxe z pohľadu troch zainteresovaných strán absolventov vysokých škôl, ich zamestnávateľov a vysokoškolských učiteľov. Z informácií získaných touto časťou sa testovala platnosť vopred definovaných hypotéz a upravovali sa relevantné časti navrhnutého modelu. Dizertačná práca ako celok poskytuje súbor teoretických a praktických odporúčaní pre vytvorenie a udrţiavanie funkčného systému administrácie vzťahu medzi vysokou školou a zamestnávateľmi. Kľúčové slová: Vzdelávanie. Vysoká škola. Prax. Previazanie. Poţiadavky. Trh práce. ISO. TQM. ESG. Model. ABSTRACT MADZÍK, Peter: Creation and management of relations between practice and education [Dissertation thesis] University of Ţilina; Faculty of Management Science & Informatics; Department of Software Technologies. Consultant: doc. Ing. Miroslav Hrnčiar, PhD. - Academic qualification: PhD. in the field Management, study programme Management, Ţilina p. and Appendix Research project. The aim of this dissertation thesis is to devise a model for creation and management of relations between practice and education. The purpose of the model is to improve the transfer of demands made by parties interested in educational processes carried out at universities. The thesis is focused on managerial systems at universities and is based on examination of theoretical concepts of quality management and managerial approaches applied in the field of tertiary education. The thesis then continues to devise a framework model for creation and management of relations between practice and education. This model becomes the basis for empirical research. The aim of the empirical section of the thesis is then to identify the key elements that influence the correlation between tertiary education and practice from the viewpoint of three interested parties university graduates, their employers and university teachers. The data obtained by this research is then used to test the validity of predefined hypotheses and to adjust relevant parts of the proposed model. The thesis as a whole presents a set of theoretical and practical recommendations for creation and maintenance of a functional system of administration of the relation between a university and employers. Keywords: Education. University. Practice. Correlation. Demands. Job market. ISO. TQM. ESG. Model.

4 Janke, Lucke a Lenke...

5 PREDHOVOR Nikdy som nedopustil, aby škola stála v ceste môjmu vzdelaniu. Ak by tento známy výrok amerického spisovateľa, satirika a humoristu Marka Twaina charakterizoval súčasný postoj mladých ľudí k vzdelávaniu, moţno by sa dnes toľko nehovorilo o nezamestnanosti mladých, ktorá je na Slovensku spomedzi krajín Európy takmer najvyššia. Získanie akademického titulu sa z polohy prostriedku na dosiahnutie cieľa stáva cieľom samotným. Masový nárast počtu vysokoškolákov na prvý pohľad pôsobí dojmom, akoby sa všeobecná inteligencia národa prudko zvyšovala. To by malo za následok vysoký inovačný potenciál krajiny, ktorý by sa prejavil rastom zamestnanosti, zvyšovaním ekonomického blahobytu obyvateľstva či zvyšovaním medzinárodnej konkurencieschopnosti Slovenska. Prečo je ale skutočnosť iná? Prečo si tretina absolventov nevie nájsť po skončení vysokej školy zamestnanie a veľká časť zo všetkých absoventov nepracuje v odbore, ktorý vyštudovali? Študijné odbory sociálnych vied praskajú vo švíkoch a na technických je problémom naplniť kapacity, pričom však situácia na trhu práce je presne opačná. Nedávno som mal stretnutie s manaţérom strojárskej spoločnosti, ktorý mi ako najväčší problém ich organizácie označil nedostatok schopných ľudí. Nie vysokoškolákov, ale ľudí so stredoškolským vzdelaním, ktorí by dokázali pokryť potreby organizácie na niţších pozíciách. Ako je moţné, ţe zrazu takýto absolventi na trhu práce chýbajú? Môţe za to fakt, ţe viac ako 60% populačného ročníka 19-ročných nastupuje na vysokú školu? Trhový mechanizmus, ktorý platí i pri trhu práce súčasnú problematiku štrukturálnych rozdielov rieši prirodzeným spôsobom v oblasti, kde je ponuka pracovnej sily výrazne nad dopytom po nej sú platy veľmi nízke a opačne, kde je ponuka pracovnej sily výrazne pod dopytom po nej sú platy veľmi vysoké. Nemôţem sa ubrániť dojmu, ţe slovenskému vysokému školstvu ušiel vlak idúci správnym smerom i keď samo tvrdí, ţe v ňom sedí. Prečo je sektor, v ktorom sa nachádza intelektuálna elita krajiny zdrojom toľkých problémov? Aké dopady môţe mať odtrhnutie vysokých škôl od trhu práce ako z pohľadu jeho kvantitatívnych tak kvalitatívnych potrieb? Objektívne je však potrebné spomenúť tieţ vysoký vplyv aktuálnej politiky vzdelávania na Slovensku, ktorá sa nemalým dielom pričinila o súčasný stav. Väčšina stredoškolákov chce získať titul. Prečo to však nie sú vedomosti a zručnosti, ktorhé by mali byť motívom pre ďalšie vzdelávanie? Ak sa toľko kritizujú vysoké školy za nízku mieru prípravy absolventov pre prax, potom je otázne či záujemcom o štúdium skutočne ide o vedomosti a zručnosti. Vzdelávať sa totiţ ďalej dá nielen na vysokej škole, ale rôznymi ďalšími formami, pričom najdôleţitejšia je vnútorná motivácia jednotlivca. Nikdy som nedopustil, aby škola stála v ceste môjmu vzdelaniu. Titul z vysokej školy sa v mysliach študentov stáva meradlom ich vedomostí a zručností v zmysle: človek s titulom má viac vedomostí a zručností ako ten bez neho. Problémom však je, ţe trh práce takúto metriku nepouţíva. Ako je moţné, ţe na relatívne malú krajinu máme toľko študentov vysokoškolákov? I vysoké školstvo je hospodársky sektor. Subjekty v kaţdom hospodárskom sektore vyhľadávajú zdroje (predajom tovarov a sluţieb), ktoré im umoţnia preţitie. U vysokých škôl sú tieto zdroje získavané predovšetkým z prostriedkov štátu, ktorý má pre tento účel vybudovaný systém financovania. Odborníci sa do značnej miery zhodujú, ţe práve systém financovania vysokých škôl je zdrojom týchto problémov. Pokiaľ bude kľúčovým kritériom pre výšku dotácií počet študentov (čo je ekonomický nezmysel) a nie výstup vysokých škôl teda kvalita absolventov, bude väčšina zlepšovacích aktivít len zbytočne vynaloţeným úsilím.

6 Ako dobehnúť tento zmeškaný vlak? Zvuk poplašných zvonov zamestnávateľov a tretieho sektora, ktorý dlhodobo signalizoval váţny ekonomicko-spoločenský problém zrejme konečne doľahol k tým, ktorí majú kompetencie s tým niečo urobiť. Jednou stranou mince problému previazania trhu práce a praxe je masofikácia vysokého školstva (koľko akých odborníkov potrebujeme) a druhou to, ako sa potreby zamestnávateľov transformujú do samotnej prípravy študentov na vysokých školách. Dlhodobo spomínaná reforma vysokého školstva aspoň čiastočne rieši tento problém novelizáciou vysokoškolského zákona, ktorý vyţaduje od vysokých škôl vytvorenie vnútorného systému kvality. Ten pokrýva práve druhú zo spomenutých oblastí a je jedným z prvých náznakov toho, ţe veci sa začínajú hýbať. Eliminácia negatívnych dopadov štukturálnych disproporcií medzi vysokoškolským vzdelávaním a trhom práce však vyţaduje systematickejší prístup (ktorý by sa nemenil v 4- ročných funkčných obdobiach), no takéto aktivity môţu aspoň čiastočne podporiť diskusiu ohľadom moţností zlepšenia súčasného stavu. Lepšie porozumieť tomuto komplexnému problému bolo hlavným motívom pre napísanie tejto dizertačnej práce, ktorá sa snaţí na problém nazerať z pohľadu vysokej školy ako subjektu, ktorý by sa mal snaţiť o dosahovanie čo najvyššej moţnej kvality. Riešená téma je len časťou tohto zloţitého problému a naznačuje moţné prístupy k zmierneniu uţ uvedených dopadov. Rád by som vyslovil poďakovanie mojej manţelke Janke a dcéram Lucke a Lenke za to, ţe s pochopením a trpezlivosťou znášali chvíle mojej neprítomnosti späté s celým štúdiom. Taktieţ by som rád vyjadril nesmiernu vďaku môjmu školiteľovi doc. Hrnčiarovi, za jeho odborné rady a skúsenosti, záujem a osobný prístup pri riešení takmer akéhokoľvek odborného problému. Poďakovanie patrí i prof. Hittmárovi za cenné metodické rady a skúsenosti, ktoré mi výrazne pomohli. Obzvlášť by som rád poďakoval spolupracovníkom z Ústavu informácií a prognóz školstva (v súčasnosti Centrum vedecko-technických informácií SR) za pomoc pri sprostredkovaní celoslovenských prieskumov a to menovite Mgr. Blanárovi, Dr. Slovíkovej a Dr. Srnánkovej. V neposlednom rade patrí poďakovanie chlapcom z Katedry softvérových technológií a Katedry manaţérskych teórií za ich priateľský prístup, ktorým mi vytvorili veľmi vhodné tvorivé prostredie. Čestne prehlasujem, ţe som dizertačnú prácu vypracoval samostatne, a ţe som uviedol všetky literárne zdroje pouţité pri jej spracovaní. Obrázky a tabuľky, pri ktorých nie je uvedený zdroj sú mojím autorstvom. Ţilina, apríl 2014 Peter Madzík

7 OBSAH Úvod Súčasný stav riešenia problematiky Vymedzenie problematiky Pouţívaná terminológia Systém vysokoškolského vzdelávania a jeho prvky Zainteresované strany vysokej školy Prostredie vysokej školy Procesy a produkt vysokej školy Špecifiká riadenia vysokej školy Zásady kvality v sektore vysokých škôl Význam riadenia vzťahov medzi praxou a vzdelávaním a jeho vplyv na kvalitu Riadenie vzťahov so zákazníkmi Teoretické pozadie riadenia vzťahov a teória zainteresovaných strán Potenciál benchmarkingu na vysokých školách v oblasti riadenia vzťahov s praxou Riadenie vysokých škôl v zahraničí Formy previazania trhu práce a vzdelávania Európsky model prognózovania potrieb trhu práce Implementácia systémov kvality na vysokých školách v Európe Charakteristiky najvyspelejších svetových vysokých škôl Riadenie vysokých škôl v Slovenskej republike Formy previazania trhu práce a vzdelávania v Slovenskej republike Legislatíva a akreditácia Implemenácia systémov kvality na vysokých školách v Slovenskej republike Zhrnutie problematiky Ciele a metodika výskumu Cieľ práce Výskumný problém a výskumné otázky Hypotézy výskumu Metódy práce Metódy získavania a zhromaţďovania informácií Metódy spracovania informácií Metódy riešenia problému Výsledky Stav vzdelávania v Európe cez jeho indikátory Hlavné štatistické ukazovatele jednotlivých krajín Sektor vysokého školstva a trh práce Korelačná štruktúra skúmaných premenných Zhrnutie zistení Problematika previazania trhu práce so vzdelávaním prostredníctvom pohľadu zamestnávateľov Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Vnímaný prístup absolventov a nedostatky vysokých škôl Vzťah zamestnávateľov k vysokým školám a ich hodnotenie Vnímaná hodnota vzdelania Zhrnutie zistení Problematika previazania trhu práce so vzdelávaním prostredníctvom pohľadu absolventov VŠ Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Prínos vysokých škôl k rozvoju osobnosti absolventov Charakteristiky zamestnania absolventov Vnímaná úroveň prípravy študentov vysokými školami pre prax

8 3.3.5 Zhrnutie zistení Problematika previazania trhu práce so vzdelávaním prostredníctvom pohľadu vysokoškolských učiteľov Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Prístup k vytváraniu a riadeniu vzťahov medzi vysokými školami a praxou Vzťah pedagógov k zabezpečovaniu kvality na vysokej škole Predpokladaná pripravenosť absolventov pre prax Zhrnutie zistení Testovanie hypotéz Nástroje na prognózu trhu práce a ich vzťah k nezamestnanosti mladých v Európe Vzťah systému manaţérstva vysokej školy a praktickej pripravenosti absolventov Vzťah medzi študijnými a pracovnými výsledkami absolventov Vplyv praktickej pripravenosti absolventov na hodnotenie kvality vysokej školy zamestnávateľmi Vzťah medzi spoluprácou zamestnávateľov s vysokými školami a celkovou pripravenosťou absolventov Návrhy riešenia problematiky Model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním Základné konštrukčné prvky modelu Princípy modelu Mechanizmus fungovania modelu Štát a jeho úloha v riadení kvality vysokoškolského vzdelávania Fakulta/vysoká škola a jej kompetencie Riadenie kvality v študijnom programe Všeobecné podmienky pre implementáciu modelu Riziká a spôsoby ich eliminácie Merací systém Validácia modelu Diskusia k riešenej problematike Zodpovedanie výskumných otázok Zodpovedanie výskumného problému a ďalšie moţnosti rozvoja vedy Diskusia k navrhovanému riešeniu Teoretické a praktické prínosy Záver Zoznam bibliografických odkazov Zoznam obrázkov Zoznam tabuliek

9 ÚVOD Slabé previazanie vysokoškolského vzdelávania s trhom práce patrí medzi často uvádzané problémy vzdelávacieho systému na Slovensku. Spoločensko-ekonomické dopady tohto problému sa uţ v súčasnosti začínajú prejavovať. Slovenská republika patrí podľa štatistík OECD medzi krajiny s najvyššou mierou nezamestnanosti vysokoškolsky vzdelaných ľudí. Snahy vlád v minulom (porevolučnom) i súčasnom odbobí smerovali k priblíţeniu sa vzdelanostnej úrovne obyvateľstva vyspelým európskym krajinám. To malo za následok prudké zvýšenie percenta kohorty mladých ľudí, ktorí študujú na vysokej škole. Jednou stranou mince je, ţe v súvislosti s negatívnym demografickým vývojom viacerí experti na národné hospodárstvo dvíhajú varovný prst. Bude vôbec moţné, aby trh práce na Slovensku absorboval také mnoţstvo kvalifikovanej pracovnej sily? Touto otázkou sa zaoberajú viaceré národné i medzinárodné inštitúcie. Európske centrum pre rozvoj a odborné vzdelávanie (CEDEFOP) publikovalo v roku 2010 strednodobú prognózu, ktorá jednoznačne identifikuje budúce štrukturálne deficity v prípade nízkokvalifikovaných pracovných pozícií a prebytky v prípade vysokokvalifikovaných pozícií v rámci celej Európy. Tieto štrukturálne rozdiely sa budú prejavovať v podobe prekvalifikovanosti predovšetkým pri obsadzovaní niţších pozícií, čo je moţné sledovať na Slovensku uţ v súčasnosti. Vysokoškolské vzdelávanie je dlhodobý proces a vyţaduje nemálo verejných i súkromných zdrojov. V súvislosti s uvedenou disproporciou medzi trhom práce a vzdelávaním je oprávnenou otázkou to, do akej miery sú teda (verejné) náklady na zabezpečovanie vysokoškolského vzdelávania vynakladané efektívne. Na to, aby krajina dokázala lepšie kvantitatívne predvídať budúce potreby trhu práce sa v rámci Európy vyuţíva celý rad techník a metód. Tie sú zaloţené ako na historických dátach, tak i expertných odhadoch, či praktických zisťovaniach u zamestnávateľov. V súčasnosti neexistuje zaručený spôsob prognózovania potrieb trhu práce, o čom svedčí i rôzna miera vyuţívania týchto prístupov naprieč krajinami v Európe. Čoraz viac sa však začína diskutovať o zameraní nie na kvantitatívne prognózovanie (koľko ľudí bude trh práce vyţadovať), ale na kvalitatívne prognózovanie (aké zručnosti bude trh práce vyţadovať). V rámci projektu Európa 2020 sa v roku 2011 stretli na Slovensku zástupcovia Európskej komisie a skupiny národných expertov predovšetkým z tretieho sektora a zhodli sa, ţe Slovenská republika trpí váţnym deficitom v dostatočnej odbornej príprave študentov pre prax to predstavuje druhú stranu mince previazania vzdelávania s trhom práce. V súvislosti s touto druhou stranou prebieha na vysokých školách diskusia ohľadom moţnostiach vyuţívania systémových prístupov riadenia kvality. Tieto diskusie urýchlila novela vysokoškolského zákona, ktorá explicitne definuje, ţe vysoká škola musí mať vybudovaný Vnútorný systém kvality. Tento systém je principiálne totoţný s Normami a smernicami pre zabezpečovanie kvality v Európskom priestore vysokoškolského vzdelávania (skrátene ESG). Tieto normy boli čiastočne ovplyvnené systémovými prístupmi riadenia kvality, ktoré sú uţ dlhodobo etablované v podnikateľskom a verejnom prostredí ISO a TQM. Ide o manaţérske prístupy, ktoré sú dlhodobo funkčné v organizáciách mimo sektora vysokoškolského vzdelávania, no prostredníctvom ESG sa časť z nich uţ objavuje i na vysokých školách. Pokrývajú oblasť administrácie vysokej školy, teda spôsoby, akými sú riadené procesy, prideľované zdroje, určované prámomoci a zodpovednosti, no predovšetkým rozpracované strategické ciele a plnenie poţiadaviek kľúčových zainteresovaných strán. Kým doposiaľ bolo riadenie vysokých škôl upravované do značnej miery legislatívou, po tejto novele existuje priestor pre vysoké školy, aby si vybudovali taký systém riadenia kvality, ktorý plne vyhovuje ich potrebám. Kvalita tohto systému úmerne ovplyvňuje kvalitu 9

10 dosahovaných výsledkov, ako je napríklad aj previazanie vysokej školy a zamestnávateľov. Táto úloha predstavuje z pohľadu oblasti manaţmentu veľkú výzvu, keďţe podobné prístupy uţ boli častokrát samotnými vysokými školami odmietnuté. Táto dizertačná práca pokrýva predovšetkým druhú oblasť systém riadenia vysokej školy, ktorá je viac spätá s odborom manaţment, no čiastočne analyzuje i makroekonomický pohľad na vzdelávacie systémy a prognózy trhu práce naprieč európskymi krajinami. Cieľom dizertačnej práce je vytvoriť model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním, ktorý by bol aplikovateľný v systéme riadenia vysokých škôl. Riešenie je postavané na princípoch manaţérstva kvality predovšetkým z ISO 9001, CAF a ESG a jeho cieľom je transformovať poţiadavky zamestnávateľov ako kľúčovej zainteresovanej strany do procesu vzdelávania. V rámci odvetvovej orientácie manaţmentu riešenie spadá do oblasti manaţérstva kvality ako integrálnej súčasti teórie riadenia. Dôvodom pre túto orientáciu je predovšetkým historický vývoj konceptov kvality v prostredí vysokých škôl a ich praktická implementácia, ktorá v súčasnosti naberá na aktuálnosti i na základe iniciatív národného či európskeho rozmeru. Je potrebné taktieţ zdôrazniť, ţe orientácia problematiky dizertačnej práce sa zameriava predovšetkým na oblasť vzdelávania ako jednej z dvoch hlavných činností vysokej školy oblasť vedy a výskumu v dizertačnej práci nie je riešená predovšetkým z dôvodu rozsahu a odlišných prístupov k riadeniu tejto oblasti na vysokej škole. Prvá kapitola je venovaná analýze súčasného stavu skúmanej problematiky. Opiera sa o načrtnutie základnej logiky kvality z hľadiska jej terminológie a procesu jej zabezpečovania, základných charakteristikách vysokoškolského vzdelávacieho systému a jeho prvkov, a to predovšetkým zainteresované strany vysokej školy prostredie, procesy a produkt vysokej školy a špecifiká riadenia vysokej školy vzhľadom iným odvetviam. Následne je zadefinovaný vzťah témy dizertačnej práce k oblasti riadenia kvality a analýzou odborných prameňov je vytvorený súbor 11-tich zásad kvality vo vysokoškolskom sektore. Stručne analyzované sú i moţnosti vyuţitia niektorých vhodných nástrojov pre zvýšenie kvality vysokých škôl a to riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM) a benchmarking. Po tomto všeobecnom uvedení problematiky je pozornosť venovaná súčasne vyuţívaným prístupom k riadeniu kvality v zahraničí, predovšetkým v Európe. Konkrétne sú analyzované formy, ktoré sa vyuţívajú na previazanie trhu práce a vzdelávania naprieč skúmanými krajinami, no taktieţ implementácia systémov kvality a skúsenosti s nimi na vysokých školách v Európe. Následne je pozornosť presunutá na Slovenskú republiku, kde sú stručne uvedené konkrétne aktivity slúţiace na zlepšenie previazania trhu práce a vzdelávania, uvedený základný legislatívny rámec upravujúci vnútorný systém kvality a taktieţ implementácia systémov kvality na vysokých školách v Slovenskej republike. Druhá kapitola je venovaná definovaniu cieľa práce a metodike výskumu. Pre empirickú časť výskumu je navrhnutý spôsob riešenia prostredníctvom dopytovania troch kľúčových zainteresovaných strán zamestnávateľov (zástupcov trhu práce), absolventov a vysokoškolských pedagógov. So zohľadnením cieľa dizertačnej práce je vypracovaná metodika výskumu zaloţená na definovaní výskumného problému, jeho rozčlenení na výskumné otázky a ich následnom rozčlenení na výskumné hypotézy. Hypotézy sú následne operacionalizované na otázky v dotazníku. Táto kapitola ešte obsahuje uvedenie metód získavania a zhromaţďovania informácií, metód spracovania informácií a samotných metód na riešenie problémov. Vyústením tejto časti dizertačnej práce je vytvorenie rámcového modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním, ktorý je zaloţený na dvojstupňovom PDCA cykle zlepšovania. Pre validáciu modelu sú do jeho štruktúry 10

11 zakomponované hypotézy výskumu, pomocou ktorých bol model v ďalších častiach práce upravovaný. Tretia kapitola sumarizuje výsledky empirického výskumu zo štyroch hľadísk cez indikátory vzdelávania jednotlivých krajín predovšetkým z Európy, a cez pohľady zamestnávateľov (zástupcov trhu práce), absolventov vysokých škôl a vysokoškolských pedagógov na problematiku previazania vysokých škôl s trhom práce. Makropohľad na oblasť vzdelávania pokrýva základné ekonomické ukazovatele skúmaných krajín, kľúčové problémy a trendy v oblasti vzťahu trhu práce k vysokoškolskému vzdelávaniu a tieţ kategorizáciu krajín z pohľadu atraktivity cez kritériá moţností zamestnanosti, ekonomickej vyspelosti a vzdelanostnej štruktúry obyvateľstva. Pohľad zamestnávateľov pokrýva problematiku cez prijímanie absolventov do zamestnania, hodnotenie prístupu absolventov a nedostatky vysokých škôl a tieţ cez mieru a intenzitu vzťahov zamestnávateľov s vysokými školami. Pohľad absolventov pokrýva hodnotenie prínosu vysokej školy k ich osobnostnému rozvoju, charakteristiky zamestnania absolventov a vnímanú vlastnú úroveň pripravenosti. Pohľad vysokoškolských pedagógov pokrýval ich vlastný prístup k podieľaní sa na kvalite vysokej školy, hodnotenie prístupu študentov, vzťahy so strednými školami a samotné previazanie vzdelávania s praxou. V závere tejto kapitoly sú štatistickým aparátom testované hypotézy, ktoré boli definované v predchádzajúcej kapitole. Štvrtá kapitola práce je venovaná návrhom, ktoré vyplynuli z empirického výskumu. Pokrýva predovšetkým revidovaný model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním a popisuje jeho základné konštrukčné prvky a princípy, o ktoré sa opiera. Pomerne detailne je vysvetlený mechanizmus fungovania modelu, ktorý sa opiera o dve navzájom prepojené úrovne vytvorenie vzťahov medzi vysokou školou a praxou a ich udrţiavanie (riadenie). Obe úrovne sa opierajú o PDCA cyklus zlepšovania pričom kľúčovým informačným tokom naprieč celým modelom sú poţiadavky zamestnávateľov ako najpodstatnejšej zainteresovanej strany vysokej školy. V tejto kapitole sa nachádzajú tieţ podmienky pre úspešné aplikovanie modelu do prostredia vysokej školy (napríklad riziká, merací systém, pozitíva a negatíva modelu) a samotné overenie platnosti modelu. V závere tejto kapitoly sa nachádza diskusia k riešenému výskumnému problému a výskumným otázkam a ďalším súvislostiam, ktoré sú spojené so skúmanou problematikou. Posledná piata kapitola sumarizuje hlavné prínosy riešenia práce z pohľadu teórie a tieţ z pohľadu praktického vyuţitia výsledkov samotného modelu i výsledkov empirickej časti. 11

12 1 SÚČASNÝ STAV RIEŠENIA PROBLEMATIKY Iniciatívy krajín Európskej únie v oblasti riadenia vysokoškolského vzdelávania dlhodobo vychádzajú z Bolonskej deklarácie. Uţ v roku 1999 bolo prijatých šesť strategických cieľov (v roku 2003 sa ciele rozšírili o ďalšie tri) v oblasti smerovania európskeho vysokoškolského vzdelávania, pričom jedným z nich bola i spolupráca v zabezpečovaní kvality. Pri dosahovaní tohto i ďalších cieľov majú pomáhať medzinárodní a národní promotéri (experti), ktorí sú zastúpení kaţdou členskou krajinou EÚ (SRK, 2011). Dôraz na kvalitu v priebehu posledného desaťročia rástol, čoho dôkazom sú i ďalšie najdväzujúce správy a dokumenty z medzinárodných stretnutí: Salamanka, Praha 2001, Graz, Berlín 2003, Lublin 2004, Glasgow, Bergen 2005, Londýn 2007, Leuven 2009, Budapešť, Viedeň 2010, Bukurešť 2012, (pripravovaný Jerevan 2015) (EHEA, 2012). V roku 2005 boli prostredníctvom Európskej siete na zabezpečovanie kvality vo vysokom školstve (ENQA) vytvorené Európske normy a smernice (ESG), ktoré sú súborom najlepšej praxe európskych univerzít a obsahujú návody a odporúčania týkajúce sa procesov zabezpečovania kvality na vysokých školách. Tieto normy majú pomôcť zjednotiť vnútorné systémy zabezpečovania kvality na vysokých školách a smerovať úsilie o zvyšovanie kvality do tých oblastí, kde je to efektívne a perspektívne. Medzi kľúčové problémy v oblasti riadenia kvality vysokoškolských inštitúcií je v súčasnosti povaţovaná nízka miera previazanosti vzdelávania a praxe. Dôsledkom tohto problému je vyššia miera nezamestnanosti absolventov a štrukturálne disproporcie medzi dopytom na trhu práce a časťou ponuky, ktorú tvorí sektor vysokého školstva (CURAJ, 2012). I keď je veľmi obtiaţne preukázať priamu závislosť medzi stupňom previazania vzdelávania a potrebami praxe (chýbajú relevantné dáta a na obe oblasti vplýva viacero ďalších faktorov), úsilia o elimináciu tohto problému sú zo strán európskych i národných inštitúcií značné (EHEA, 2012). Štatistiky EÚ, ktoré agregujú dostupné informácie o nezamestnanosti v členských krajinách poukazujú na fakt, ţe značná skupina mladých ľudí (do 34 rokov) je nezamestnaná a miera tejto nezamestnanosti vekom neklesá. 100% 90% 80% 70% Študenti alebo učni, nezamestnaní Ani študenti ani učni, zamestnaní 60% 50% Ani študenti ani učni, nezamestnaní 40% Študenti alebo učni, zamestnaní 30% 20% Študenti alebo učni, nie sú na trhu práce 10% 0% Vek Ani študenti ani učni, nie sú na trhu práce Obrázok 1 Štruktúra ľudí do 34 rokov na trhu práce Upravené podľa (EUROSTAT, 2013) 12

13 Na túto skutočnosť môţe vplývať viacero faktorov, no viaceré štúdie poukazujú na výrazné štrukturálne rozdiely medzi vzdelávaním a jeho obsahom a trhom práce a jeho potrebami. Kým v niektorých odvetviach je pracovnej sily prebytok, v iných je ich akútny nedostatok (COMMUNITIES, 2009). Štruktúra študujúcich/pracujúcich je pritom v členskych krajinách značne odlišná 1 napr. Slovenská republika i napriek pomerne často kritizovanej masofikácii vysokého školstva dosahuje pribliţne hodnoty priemeru EÚ 2. Obrázok 2 Štruktúra 19-ročných podľa zapojenia do vzdelávania Upravené podľa (COMMUNITIES, 2009) Pre objektívne posúdenie rozsahu tohto problému je vhodné uviesť taktieţ stav nezamestnanosti ľudí v produktívnom veku (obrázok 3). Miera nezamestnanosti vysokoškolsky vzdelaných ľudí je v rámci EÚ pomerne vysoká (zreteľne sa pod to podpisuje dobiehajúca hospodárska kríza (DIETRICH, 2013)) a napr. v Slovenskej republike dosahuje takmer najvyššie hodnoty. Podľa zdrojov Ústavu informácií a prognóz školstva (ÚIPŠ) a Ústredia práce, sociálnych vecí a rodiny (ÚPSVaR) je viac ako polovica týchto nezamestnaných z radov absolventov vysokých škôl 3 (ÚPSVaR, 2011). Situácia je podobná i v ďalších krajinách EÚ (EUROSTAT, 2013), pričom Európske centrum pre rozvoj a ďalšie vzdelávanie (CEDEFOP) konštatuje, ţe sa výrazne zvyšuje vzdelanostná úroveň ľudí vo veku 25 aţ 34 rokov, pričom na trhu práce sú len ťaţko uplatniteľní (CEDEFOP, 2010). Hľadanie riešení na previazanie potrieb trhu práce so vzdelávaním je aj z týchto dôvodov veľmi aktuálne. 1 ISCED medzinárodná klasifikácia vzdelania: stupeň 1: 1. stupeň základnej školy; stupeň 2: 2. stupeň základnej školy; stupeň 3: Stredné školy s maturitou; stupeň 4: Pomaturitné kvalifikačné vzdelanie; stupeň 5: Vysokoškolské vzdelanie I. stupeň (B) a II. stupeň (A); stupeň 6: Doktorandské štúdium % predstavuje celú kohortu 19-ročných zapojených do konkrétneho typu vzdelávania v danej krajine 2 100% predstavuje celú kohortu 19-ročných zapojených do konkrétneho typu vzdelávania v danej krajine 3 Absolvent je podľa definície ÚIPŠ osoba, ktorá ukončila štúdium prvého, druhého alebo tretieho stupňa vysokoškolského vzdelávania do dvoch rokov od sledovaného obdobia. 13

14 Obrázok 3 Miera nezamestnanosti (%) vysokoškolsky vzdelaných ľudí v produktívnom veku (25 64 rokov) Upravené podľa (EUROSTAT, 2011) 1.1 VYMEDZENIE PROBLEMATIKY Riadenie vysokých škôl prešlo v poslednej dekáde výraznými zmenami. Prvky a zásady, ktoré boli dlhodobo všeobecne platné a akceptované v podnikateľskej sfére, sú postupne preberané a prispôsobované sektoru vzdelávania, resp. vysokoškolského vzdelávania. Rozširuje sa implementácia manaţérskych systémov či uţ v štandardizovanej podobe (ISO, IWA2) alebo v otvorených formách TQM (CAF, CAF & Education). Tieto prístupy priamo vyţadujú, aby mala organizácia implementované prvky riadenia typické pre podniky víziu, poslanie, hodnoty, stratégiu, ciele, mechanizmy zabezpečovania kvality, spätnú väzbu a pod. (MARTINEZ, 2009) preto charakter riešenia tejto dizeračnej práce nie je pedagogický/didaktický, ale manaţérsky. Pozornosť je v práci venovaná riešeniu problematiky riadenia vysokých škôl v oblasti vzdelávania (oblasť vedy v dizertačnej práci z dôvodu rozsahu nie je riešená, resp. je spomenutá len okrajovo), konkrétne sa pojednáva o spôsoboch a postupoch na vytvorenie vzťahov medzi vysokoškolskou inštitúciou a jej zákazníkmi zamestnávateľmi absolventov (bliţšie o zákazníkoch pojednáva kapitola 1.3). Riešená téma vo všeobecnosti pojednáva o najpodstatnejšej časti riadenia kvality zabezpečovaní kvality. Kvalita je definovaná ako miera, s akou súbor vlastných charakteristík spĺňa poţiadavky (CEN, 2005). Produkt je výsledok procesu v prípade vzdelávania je produktom poskytnuté vzdelanie, resp. vedomosti, zručnosti a kompetentnosti, ktorými disponujú absolventi daného študijného programu. Vlastné charakteristiky sú zjednodušene vlastnosti produktu teda štruktúra študijného programu (predmety). Poţiadavky sú očakávania alebo potreby, ktoré predkladajú voči produktu/organizácii zainteresované strany (jednotlivec alebo skupina, ktorá má záujem na výkonnosti organizácie). Z uvedených predpokladov vyplýva, ţe čím je vyššia miera plnenia poţiadaviek, tým je vyššia i vnímaná kvalita produktu (teda vzdelania) u danej zainteresovanej strany. Táto jednoduchá a pomerne výstiţná definícia kvality však v reálnom prostredí vyţaduje nemalé 14

15 úsilie o maximálnu moţnú kvalitu produktov, pričom kľúčové sú tri na seba nasledujúce aktivity: - 1. Fáza: Stanovenie zainteresovaných strán najdôleţitejšou zainteresovanou stranou je zákazník, teda subjekt, ktorý odoberá výstupy procesov; existuje však i viacero subjektov, ktoré môţu vplývať na vysokú školu (akreditačná komisia, región, verejnosť...) - 2. Fáza: Zisťovanie poţiadaviek ak poznáme zainteresované strany, musíme identifikovať, aké očakávania majú od našej organizácie (čo poţadujú, čo chcú od produktov/organizácie) - 3. Fáza: Určenie spôsobov splnenia poţiadaviek ide o kreatívnu časť tohto procesu, ktorá identifikuje, ktorá poţiadavka a akým spôsobom má byť splnená; niektoré poţiadavky rôznych zainteresovaných strán sú protichodné a vzhľadom k tomu, ţe kaţdá organizácia má obmedzené zdroje, je nevyhnutné voliť kompromis určenie priorít poţiadaviek. Tento prístup je vo všeobecnosti zauţívaný pri dizajne/redizajne produktov v podnikateľskom prostredí, avšak je rovnako pouţiteľný i v prostredí vysokoškolského vzdelávania obrázok 4. Validácia spĺňa produkt poţiadavky zainteresovaných strán? Verifikácia zrealizoval sa produkt podľa plánu? Relevantný subjekt 1 Relevantný subjekt 2 Relevantný subjekt 3 Poţiadavky Poţiadavky P D C A Technická špecifikácia produktu (aké vlastnosti/ parametre má mať produkt) (v prostredí VŠ ciele vzdelávania) Realizácia produktu (v prostredí VŠ poskytovanie vzdelávania podľa cielov vzdelávania) Meranie, monitorovanie a analýza Stanovenie preventívnych a nápravných opatrení Zlepšovanie prostredníctvom preventívnych a nápravných opatrení 1. Fáza 2. Fáza 3. Fáza Obrázok 4 Cyklus zlepšovania kvality Upravené podľa (CEN, 2008) Riešená problematika dizertačnej práce Tvorba a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním teda do značnej miery vychádza z uvedenej širšej koncepcie riadenia kvality a sústredí sa na kľúčovú zainteresovanú stranu vo vzťahu k vysokoškolskému vzdelávaniu zamestnávateľov absolventov. Cieľom práce je vytvoriť model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Tento model by mal rešpektovať všeobecne platné zásady manaţérstva kvality a mal by obsahovať mechanizmy na transfer poţiadaviek praxe do produktu vzdelávania študijného programu. Model by mal vychádzať z poznatkov a zistení empirického výskumu, ktorý by mal byť zrealizovaný súčasne vyuţívanými exaktnými metódami. Dizertačná práca sa sústredí prioritne na oblasť terciárneho vzdelávania, avšak zovšeobecňujúce závery je moţné implementovať i na iné stupne vzdelávania. 15

16 1.2 POUŢÍVANÁ TERMINOLÓGIA Kombinácia prístupov z prostredia manaţérstva kvality, teórie manaţmentu a čiastočne i didaktiky, ktoré budú v tejto práci vyuţité, by mohla v niektorých prípadoch spôsobiť dezinterpretáciu významu predkladaných myšlienok. Pre zníţenie tohto rizika boli najčastejšie vyuţívané pojmy v práci zjednotené: Systém súbor vzájomne previazaných alebo vzájomne pôsobiacich prvkov (CEN, 2005) Manaţérstvo koordinované činnosti zamerané na usmerňovanie a riadenie organizácie Poznámka: V angličtine sa termín manažment (angl. management) niekedy týka osôb s právomocou a zodpovednosťou za vedenie a riadenie organizácie. Ak sa termín manažment použije v tomto druhom zmysle, má sa vždy používať s nejakým spresňujúcim výrazom, aby sa zabránilo jeho zámene s termínom manažment (v slovenčine manažérstvo). Neodporúča sa napríklad formulácia manažment musí... ale formulácia vrcholový manažment musí... sa pripúšťa. (CEN, 2005) Systém manaţérstva systém na určenie politiky a cieľov a na dosiahnutie týchto cieľov (CEN, 2005) Kvalita Poţiadavka miera s akou súbor vlastných charakteristík spĺňa poţiadavky Poznámka: termín kvalita sa môže používať s prívlastkom ako napr. dobrá, zlá, výborná; vlastné charakteristiky jestvujúce v niečom, najmä ako trvalé charakteristiky (CEN, 2005) potreba alebo očakávanie, ktoré sa určia, všeobecne sa predpokladajú alebo sú povinné Poznámka: určená požiadavka nachádzajúca sa v dokumente; všeobecne predpokladaná požiadavka pre organizáciu, jej zákazníkov a ďalšie zainteresované strany je zvyčajné alebo bežnou praxou zahrnutie uvažovanej potreby alebo uvažovaného očakávania; Požiadavky predkladajú rozličné zainteresované strany (CEN, 2005) Zainteresovaná osoba alebo skupina, ktorá sa zaujíma o výkonnosť alebo úspech strana organizácie (CEN, 2005) Produkt Proces výsledok procesu Poznámka: Produkt môže mať formu hardvéru, softvéru, služby alebo spracúvaných materiálov a tieto formy sa môžu prelínať (CEN, 2005) súbor vzájomne súvisiacich alebo vzájomne pôsobiacich činností, ktoré transformujú vstupy na výstupy (CEN, 2005) Produkt vzdelávania produkt týkajúci sa vzdelávania Poznámka: Produkt vzdelávania všeobecne zahŕňa poskytovanie služby, ktorá obsahuje súbor intelektuálnych informácií, či určitý druh počítačového softvéru, alebo papierovú formu hardvéru a ktoré pomáhajú preniesť informácie a zachovať ich na trvalé odkazy (ISO, 2003) Vzdelávací proces proces vyusťujúci do produktu vzdelávania (ISO, 2003) 16

17 Vzdelávacia organizácia, ktorá poskytuje produkt vzdelávania (ISO, 2003) organizácia Zákazník Kvalifikácia Výsledky vzdelávania Vedomosť Zručnosť Kompetentnosť 4 organizácia alebo osoba, ktorá prijíma produkt Príklad vo VŠ: zákazník môže byť: - Spotrebiteľ vo vzdelávaní všeobecne účastník vzdelávania - Klient alebo odberateľ vo vzdelávaní všeobecne osoba alebo orgán podporujúci účastníka vzdelávania, čo môže byť aj sám účastník - Konečný používateľ vo vzdelávaní všeobecne osoba alebo organizácia, ktorá má úžitok zo vzdelania dosiahnutého účastníkom vzdelávania (ISO, 2003) formálny výsledok procesu hodnotenia a validácie, ktorý sa získa, keď príslušný orgán určí, ţe jednotlivec dosiahol výsledky vzdelávania zodpovedajúce daným štandardom (EK, 2009) vyjadrujú to, čo učiaci sa vie, chápe a je schopný urobiť pri ukončení procesu vzdelávania, ktoré sú definované z hľadiska vedomostí, zručností a kompetentností (EK, 2009) výsledok osvojenia si informácií prostredníctvom učenia. Vedomosti sú súborom faktov, zásad, teórií a postupov, ktoré sa vzťahujú na oblasť práce a štúdia. V kontexte európskeho kvalifikačného rámca sa vedomosti opisujú ako teoretické a/alebo faktické. (EK, 2009) je spôsobilosť uplatňovať vedomosti a vyuţívať know-how na splnenie úloh a riešenie problémov. V kontexte európskeho kvalifikačného rámca sú zručnosti opísané ako kognitívne (vrátane vyuţívania logického, intuitívneho a kreatívneho myslenia) alebo praktické (vyţadujúce manuálnu zručnosť a pouţívanie metód, materiálov, prostriedkov a nástrojov). (EK, 2009) preukázaná spôsobilosť pouţiť vedomosti, zručnosti a osobné, sociálne a/alebo metodologické schopnosti v pracovných alebo študijných situáciách a v odbornom a osobnom rozvoji. V kontexte európskeho kvalifikačného rámca je kompetentnosť opísaná vo vzťahu k zodpovednosti a samostatnosti. (EK, 2009) Národný/európsky nástroj na klasifikáciu kvalifikácií podľa súboru kritérií pre dosiahnuté kvalifikačný rámec špecifikované stupne vzdelania, ktorého cieľom je zahrnúť a koordinovať národné kvalifikačné podsystémy a zlepšiť transparentnosť, prístup, rozvoj a kvalitu kvalifikácií vo vzťahu k trhu práce a občianskej spoločnosti. (EK, 2009) 4 V slovenských verziách orginálnych prekladov sa pouţíva termín kompetencia. V odborných kruhoch v oblasti riadenia kvality je tento termín dlhodobo diskutovaný a povaţuje sa za nesprávny. Podľa uvedeného významu v anglickom i slovenskom jazyku je správny termín kompetentnosť ako schopnosť. Kompetencia totiţ podľa slovníka cudzích slov predstavuje právomoc, okruh pôsobnosti, dosah právomoci. Ak je význam slov výrazne odlišný, môţe spôsobiť viacero podstatných dezinterpretácii príklad: Výrok: Prekročili ste svoje kompetencie by v prípade paušálneho pouţitia slova kompetencia nedával jednoznačný význam: Ide o pochvalu, lebo sme prekročili svoje vedomosti a zručnosti, alebo je to skôr kritika, ţe sme prekročili svoje právomoci? Z toho dôvodu pouţívame termín kompetentnosť ako schopnosť. 17

18 1.3 SYSTÉM VYSOKOŠKOLSKÉHO VZDELÁVANIA A JEHO PRVKY Tak ako ostatné organizácie súkromného a verejného sektora, sú i vysoké školy súčasťou širokého spoločensko-hospodárskeho systému. Vzťahy medzi prvkami tohto systému môţu mať rôzny charakter (informačné, finančné, riadiace) a môţu byť rôzne orientované (jednosmerné, obojsmerné). V rámci Európskej únie vykazujú systémy členských krajín mierne odlišnosti, ktoré vychádzajú z autonómie kaţdej krajiny, no hlavné prvky a princípy sú všeobecne platné a sú zhrnuté v nasledujúcom texte Zainteresované strany vysokej školy Subjekty, ktoré sa zaujímajú o výkonnosť alebo úspech vysokej školy, povaţujeme za zainteresované strany. Tie môţu pochádzať z interného i externého prostredia samotnej vysokej školy a svojim charakterom sú veľmi podobné všeobecným zainteresovaným stranám podniku: - zákazník: podľa definície v kapitole 1.2 je zákazníkom organizácia alebo osoba, ktorá prijíma produkt (vzdelanie). V tomto kontexte môţeme za zákazníka povaţovať študenta. Ak však pouţijeme paralelu z procesu návrhu a zlepšovania produktu (obrázok 4), tak musíme zohľadniť prvok stanovenia poţiadaviek. Študent môţe (a má) stanoviť poţiadavky na vzdelanie v zmysle informovanosti, transparentnosti, hodnotenia a pod. Čo sa však týka obsahu vzdelávania, musí poţiadavky stanoviť subjekt, ktorý nepriamo vyuţíva výsledky vzdelávania zamestnávateľ absolventa. Ak si uvedomíme, ţe študijný program má byť vyskladaný tak, aby vyprodukoval absolventa pre kontrétny typ pracovnej pozície, musíme konštatovať, ţe tieto informácie môţe poskytnúť len subjekt, ktorý túto pozíciu chce obsadiť teda zamestnávateľ. Vysoká škola sa môţe od zamestnávateľa dozvedieť, či učí správne veci a od študenta zasa, či tieto veci učí správne. Zhrnutím teda je, ţe zákazníkom vysokej školy je zamestnávateľ absolventov konkrétneho študijného programu a súčasne študent študijného programu. K podobnému záveru sa prikláňa i niekoľko ďalších autorov ako napríklad (HOUSTON, 2008). - zamestnanci zainteresovaná strana, ktorá je v pracovnom pomere s konkrétnou vysokou školou. Môţe ísť o vedecko-pedagogických či administratívnych zamestnancov, ktorých poţiadavky voči vysokej škole majú zväčša pracovno-právny vzťah, no môţu sa týkať i infraštruktúry či pracovného prostredia. - nadriadená inštitúcia ide o subjekt, ktorý je v hierarchii riadenia nad vysokou školou (v prostredí Slovenskej republiky je to MŠVVaŠ) a stanovuje poţiadavky, ktoré majú predovšetkým legislatívny charakter. - stredné školy subjekt, ktorý má v tomto systéme charakter dodávateľov a jeho poţiadavky môţu mať charakter koordinácie vzdelávacích aktivít vzhľadom k lepšej kontinuite. - zástupcovania trhu práce sprostredkovateľský subjekt, ktorý agreguje poţiadavky na dané pracovné pozície. Môţe slúţiť ako dobrý zdroj informácií o aktuálnosti obsahu výučby. - verejnosť pomerne všeobecná zainteresovaná strana (pre potreby tejto dizertačnej práce nie je potrebná jej detailnejšia štruktúra) skladá sa predovšetkým z regiónu a jej občanov, tretieho sektora, zamestnávateľov v inom sektore ako uvaţovaný študijný program a pod. 18

19 1.3.2 Prostredie vysokej školy Ak vnímame vysokú školu ako súčasť širšieho spoločensko-hospodárskeho systému, je potrebné vymedziť i prostredie (z pohľadu vysokej školy), ktoré na ňu vplýva resp. je ňou ovplyvňované. Kým niektorí autori zaoberajúci sa kvalitou vzdelávania kladú dôraz na analýzu ďalekého externého prostredia (MARTINEZ, 2009), v medzinárodných normách nájdeme len explicitne vyjadrenú poţiadavku vzhľadom k internému prostrediu (CEN, 2005) (ISO, 2003). Oba prístupy sú nezastupiteľné a majú pri riadení kvality svoj význam, čo čiastočne vo svojich dokumentoch potvrdzuje i Európska komisia (EUROPEAN, 2013). Teória manaţmentu klasifikuje prostredie organizácie do troch skupín (HITTMÁR, 2006): - interné prostredie ktoré organizácia môţe svojimi aktivitami riadiť, - blízke externé prostredie ktoré organizácia môţe svojimi aktivitami čiastočne ovplyvňovať, - ďaleké externé prostredie ktoré organizácia nemôţe alebo môţe len minimálne ovplyvňovať a musí sa mu prispôsobiť. Interné prostredie, v norme ISO 9000 nazývané ako pracovné prostredie, je definované ako súbor podmienok, v ktorých sa vykonáva práca, pričom podmienky zahŕňajú fyzikálne, sociálne, psychologické a environmentálne faktory. Interného prostredia sa týka taktieţ infraštruktúra, ktorá je definovaná ako systém vybavenia, zariadenia a sluţieb nevyhnutných na prevádzku organizácie (CEN, 2005). V pracovnom dohovore IWA2 sú poţiadavky na pracovné prostredie vo vzdelávacej organizácii definované nasledovne: Plán výučby má vyţadovať, aby podmienky štúdia zahŕňali bezpečné učebne, kancelárie, laboratóriá, študentské domovy a spoločné priestory, ktoré neohrozujú zdravie a nepôsobia rušivo. Podporné sluţby musia podporovať učenie a nezasahovať do procesu výučby. Vzdelávacie organizácie musia zváţiť prostredie výučby a podmienky pre učebné prostredie mimo vlastných priestorov (ISO, 2003). Kým definícia ISO 9000 kládla dôraz na poţiadavky na prostredie z pohľadu zamestnancov organizácie, IWA2 skôr prízvukuje poţiadavky zákazníkov (študentov). Oba tieto prístupy čiastočne kombinuje štandard ESG, kde je celá jedna časť venovaná študijným zdrojom (ENQA, 2009). Z uvedených definícií a z úvodnej definície kvality (kap. 1.2) môţeme konštatovať, ţe k internému prostrediu patria také faktory/zdroje vysokej školy, ktoré preukázateľne ovplyvňujú kvalitu poskytovaného vzdelania. Blízke externé prostredie, niektorými autormi nazývané mikro-prostredie, pozostáva zo skupín, ktoré môţe vysoká škola svojimi aktivitami čiastočne ovplyvniť. Patria do neho niektoré zainteresované strany ako stredné školy, región, zamestnávatelia, ostatné vysoké školy, verejnosť a pod. (GORZSKA, 2012). Ďaleké externé prostredie (makro-prostredie) je v prípade vysokých škôl totoţné s prístupom v podnikateľskom prostredí a známe pod akronymom PESTE (niekedy STEEP). Ide o súbor faktorov, ktoré ovplyvňujú aktivity vysokej školy, no miera ich ovplyvnenia zo strany vysokej školy je minimálna (TURNER, 2011): - Politické prostredie cykly politických zmien výrazným spôsobom ovplyvňujú činnosti vysokých škôl (aspoň tak je tomu v prípade Slovenskej republiky) prostredníctvom určovania priorít a smerovania rezortov vrátane školstva. Tie sa následne transformujú do legislatívnych dokumentov, ktoré obsahujú poţiadavky vzhľadom k vysokým školám. - Ekonomické prostredie kondícia ekonomiky krajín EÚ výrazne ovplyvňuje vynakladanie finančných prostriedkov na činnosti vysokých škôl. Napríklad podľa 19

20 dostupných údajov Eurostatu je percento HDP vyspelých krajín EÚ vynakladaných na R&D (vedu a výskum) násobne vyššie ako napríklad v prípade Slovenskej republiky na preukázanie merateľných výsledkov bola vykonaná zhluková analýza, pričom boli identifikované 3, resp. 4 skupiny krajín vo vzťahu k dosahovaným výsledkom v oblasti R&D (prerušované čiary sú priemerom krajín EÚ, USA a Japonska). Obrázok 5 Vplyv výdavkov HDP na vedu a výskum na (a) počet ţiadostí o patent a (b) počet patentovaných nových technológií Zhluková analýza podľa údajov (EUROSTAT, 2012) - Sociálne prostredie je charakteristické predovšetkým demografiou ako napríklad, veková štruktúra obyvateľstva, pohlavie, vzdelanie, no i kultúrne a náboţenské zloţenie obyvateľstva. - Technologické prostredie je tvorené technológiami, ktoré svojim charakterom môţu vplývať na kvalitu vzdelávania, alebo majú potenciál na ňu vplývať. Niektoré štúdie dokonca preukázateľne identifikovali závislosť nielen medzi technológiami a spokojnosťou so štúdiom, ale i medzi technológiami a miery preberania vedomostí, zručností a komptentností v procese výučby (PATRIA, 2014). - Environmentálne prostredie geografický priestor pôsobenia vysokej školy môţe taktieţ určitým spôsobom vplývať na jej činnosť a vytvárať tak poţiadavky voči vysokej škole. Ďaleké externé prostredie Sociálne charakteristiky Konkurencia (vysoké školy) Blízke externé prostredie Technikcké vybavenie Verejnosť Materiálne vybavenie Stredné školy Politika a legislatíva Informačné vybavenie Vysoká škola (vnútorné prostredie) Ľudské zdroje Technológie Zamestnávatelia Podporné sluţby Študenti Ekonomická situácia Región Environment Obrázok 6 Vysoká škola a jej prostredie 20

21 1.3.3 Procesy a produkt vysokej školy Nárast dôrazu na zmenu z funkčného riadenia na procesné je v oblasti riadenia podnikov nespochybniteľný. Tento trend bol predovšetkým spôsobený skutočnosťou, ţe procesným riadením je moţné dosahovať lepšie výstupy, ako tomu je v prípade funkčného riadenia. Procesný prístup je dokonca jednou z ôsmich zásad manaţérstva kvality (pripravovaná verzia ISO 9001:2015, ktorá je zatiaľ v draft verzii, kladie ešte väčší dôraz na procesný prístup ako v súčasnosti platná ISO 9001:2008). Vo všeobecnosti existujú tri typy procesov (AALST, 2004): Primárne (realizačné) procesy sú také procesy, ktorých výsledkom je produkt. V podnikovej sfére ide o tie typy procesov, ktoré prinášajú finančné prostriedky, teda také, za ktoré zákazník platí. V prostredí vysokých škôl sú to predovšetkým dva procesy: - proces vzdelávania ten pozostáva zo subprocesov ako napríklad príprava a revízia študijných predmetov, samotná výučba, hodnotenie študentov, konzultácie a riešenie projektov, - proces výskumu a vývoja ide o procesy späté s výskumnými projektmi ako napríklad príprava a riadenie medzinárodnej spolupráce, grantová činnosť, transfer technológií a pod., Sekundárne (podporné) procesy sú také, ktoré podporujú primárne procesy. V prostredí vysokých škôl sú podobné s podnikovou sférou a môţu zahŕňať napríklad tieto subprocesy: - personalistika, - účtovníctvo, - administratívna podpora, - obstarávanie majetku, - zabezpečovanie pracovných ciest, - marketing a propagácia. Terciárne (manaţérske) procesy sú procesy, ktoré koordinujú primárne a sekundárne procesy. V prostredí vysokých škôl je to predovšetkým: - tvorba stratégie a cieľov (kvality), - tvorba riadiacich dokumentov, - prideľovanie zdrojov k primárnym a sekundárnym procesom, - stanovenie meracieho systému, - kontrola, Kaţdý proces má svoje vstupy, zdroje, obmedzenia a výstupy a mal by mať tieţ definované poţadované procesné parametre, aby bolo moţné merať jeho efektivitu. Pri mapovaní procesov sa často stáva, ţe je problematické odlíšiť vstupy od zdrojov. Model IDEF0 to čiastočne rieši vysvetlením, ţe vstupy sa pouţívajú jednorázovo a procesom sa priamo menia na výstupy a zdroje sa pouţívajú opakovane (SAGE, 2011). Určenie zdrojov k hlavnému procesu vzdelávania nebýva vo vysokom školstve problematické, keďţe ich štruktúra je podobná ako v akejkoľvek organizácii súkromného či verejného charakteru: zdroje môţu byť ľudské, finančné, materiálne, technické a informačné. Aby však bolo moţné určiť vstupy do procesu vzdelávania, je potrebné si uvedomiť špecifiká sektoru sluţieb. Teória sluţieb vymedzuje niekoľko charakteristík, ktoré determinujú sluţbu vo všeobecnosti a odlišujú ju od hmotného výrobku problematiku skúmal vo svojej dizertačnej práci Uram (URAM, 2012): - nehmatateľnosť sluţbu nemoţno uchopiť ani skladovať, - súbeţnosť produkcie a spotreby zákazník je súčasťou procesu poskytovania sluţby, 21

22 - heterogénnosť i rovnako poskytnutá sluţba môţe u rôznych zákazníkov vyvolať rôzne asociácie, - nevyhnutnosť kontaktného personálu interakcia zákazníka a kontaktného personálu výrazne ovplyvňuje vnímanie kvality. Hlavným vstupom do procesu vzdelávania je teda zákazník študent. Ďalšími sekundárnymi vstupmi môţu byť rôzne formy nosičov informácií, ak majú charakter priameho vplyvu na proces vzdelávania a nepouţívajú sa opakovane skriptá, materiály na experimenty, energie a pod. Obmedzenia predstavujú súbor poţiadaviek (spravidla legislatívnych), ktoré v rámci vzdelávania je potrebné splniť, a teda určujú limity niektorých parametrov procesu vzdelávania. Môţe ísť napríklad o vyhlášky nadriadenej inštitúcie, legislatívne dokumenty, hygienické normy a pod. Výstup procesu vzdelávania je úspešne ukončené vzdelávanie. Nejde však o produkt vzdelávania ten je definovaný ako výsledok procesu (výstupy vzdelávania learning outcomes). V metodikách projektového riadenia sa výrazne odlišujú tri na seba časovo nadväzujúce výstupy procesov (OGC, 2009): - výstup je charakterizovaný ako to, čo vznikne transformáciou v danom procese. V prostredí vysokých škôl to je uţ spomenuté ukončené vzdelávanie, no tieţ akademický titul. Efektívnosť procesov prostredníctvom merania parametrov výstupov je moţné hodnotiť okamţite. - výsledok je zmena, ktorá je vyvolaná uţívaním výstupov. V prostredí vysokých škôl je to súbor vedomostí, zručností a kompetentností, ktorými disponuje absolvent. Efektívnosť procesov prostredníctvom merania parametrov výsledkov je moţné hodnotiť v strednodobom horizonte. - dopad merateľné zlepšenie, ktoré vyplýva z výsledkov a je vnímané ako výhoda pre jednu alebo viacero zainteresovaných strán. V prostredí vysokých škôl je dopadom preukázateľný prínos vedomostí, zručností a komptentností absolventa v podobe praktického riešenia beţných pracovných úloh vo svojom zamestnaní. Efektívnosť procesov prostredníctvom merania parametrov dopadov je moţné hodnotiť v dlhodobom horizonte. Produktom vysokej školy je teda poskytnuté vzdelanie. Tento produkt má svoju technickú špecifikáciu, teda súhrn vlastností, ktoré sú mu charakteristické. Takáto technická špecifikácia má spravidla formu opisu študijného programu (v Slovenskej republike tieţ označovaného ako profil absolventa, ktorý by mal byť totoţný s výstupmi ) ten obsahuje súbor vedomostí, zručností a kompetentností, ktorými bude budúci absolvent disponovať. Z pohľadu riadenia kvality ide o veľmi podstatný dokument, ktorý je moţné povaţovať za ciele kvality, teda to, čo sa má procesom vzdelávania dosiahnuť. Je však potrebné nastaviť mechanizmy na dosahovanie týchto cieľov tak, aby bolo prostredníctvom meracieho systému moţné riadiť a koordinovať proces vzdelávania bliţšie je táto myšlienka rozpracovaná v návrhovej časti práce Špecifiká riadenia vysokej školy Riadenie organizácií poskytujúcich sluţby nesie so sebou vysoké nároky na manaţérske zručnosti s ohľadom na uţ uvedené špecifiká sluţieb. Sektor vzdelávania je však oproti ostatným sektorom sluţieb čiastočne rozdielny, pričom niektorí autori uvádzajú ako hlavné rozdiely (ROSTÁŠOVÁ, 2008): - spôsob riadenia vysokej školy je zaloţený na funkčnej organizačnej štruktúre, pričom sa však rešpektuje relatívne vysoká autonómnosť fakúlt. To môţe spôsobovať 22

23 problematické nastavenie jednotnosti či uţ primárnych, sekundárnych alebo terciárnych procesov, - charakter prínosov vysokej školy je široký a niekedy ťaţko merateľný podieľa sa na raste vzdelanostnej úrovne v regióne a nepriame dopady činnosti vysokej školy môţe pocítiť aj iná zainteresovaná strana ako zákazník, - spôsob financovania vysokých škôl je zaloţený na kritériách, ktorých previazanosť s dosahovanými výstupmi vysokej školy je často problematická, - konkurečné prostredie vysokej školy predstavujú inštitúcie, ktoré ponúkajú substitút produktu, ktorým sa splní rovnaká potreba/poţiadavka zákazníka. Teda konkurenciou nemusia byť výhradne ďalšie vysoké školy, ale i napr. vzdelávacie či konzultačné strediská. - trvanie poskytovania sluţby kým pri väčšine iných typov sluţieb (doprava, telekomunikácie, ubytovanie) je výstup dosiahnutý v relatívne krátkom časovom období, v prípade vzdelávania je toto obdobie násobne vyššie. To spôsobuje problematické zahrnutie poţiadaviek zákazníkov do procesov na vysokej škole napr. zákazníci (zamestnávatelia) by vyţadovali od absolventov konkrétneho študijného programu nejakú konkrétnu zručnosť. Túto poţiadavku vysoká škola identifikuje, pochopí a zapracuje do procesu výučby. Avšak, kým sa na trh práce dostane absolvent, ktorý uţ bude touto zručnosťou disponovať, poţiadavky zákazníkov (zamestnávateľa) sa môţu zmeniť Zásady kvality v sektore vysokých škôl Základný systematický rámec, z ktorého vychádzajú a na ktorý nadväzujú procesy, subprocesy a činnosti musí byť pre efektívne riadenie určený v kaţdej organizácii. Tento systematický rámec býva najčastejšie daný ako všeobecne platný súbor zásad a princípov, ktoré sú organizáciou akceptované ako piliere jej činnosti. Existuje viacero prístupov, ktoré definujú zásady kvality relevantné pre sektor vysokoškolského vzdelávania. Štandardizované koncepcie ako napr. ISO radu 9000 alebo ASQ/ANSI Z1.11 sú akceptované medzinárodnou, resp. americkou odbornou komunitou ako súbor najlepšej a osvedčenej praxe. Tieto koncepcie sú charakteristické poţiadavkovou formou, teda v jednotlivých svojich článkoch norma stanovuje poţiadavky formuláciou organizácia musí.... Podľa štandardizovaných koncepcií je moţné plnenie poţiadaviek preveriť treťou stranou a príslušej organizácii vydať certifikát o vybudovaní systému manaţérstva podľa konkrétnej normy. Otvorené koncepcie sú charakteristické svojim odporúčacím štýlom formulácie: organizácia by mala... a klasickým reprezentantom je model CAF & Education. Na základe tohto modelu sa však vysoká škola nemôţe uchádzať o certifikát potvrdzujúci zavedenie takéhoto systému manaţérstva, no môţe sa prihlásiť do národných, resp. medzinárodných súťaţí. Tretím prístupom sú polootvorené koncepcie, teda také, ktoré svojim charakterom nie je moţné jednoznačne zaradiť ani medzi štandardizované ani medzi otvorené koncepcie. Typickým reprezentantom tohto prístupu v prostredí vysokých škôl je ESG (Európske normy a smernice), ktoré v niektorých častiach majú charakter explicitne vyjadrených poţiadaviek, no čiastočne ich formulácia pripomína skôr prístupy ako CAF. Prienik týchto troch koncepcií v oblasti zásad kvality sa nachádza na obrázku 7. 23

24 Štandardizované koncepcie ISO/ASQ Otvorené koncepcie CAF & Education Pološtandardizované koncepcie ESG Obrázok 7 Prienik koncepcií kvality Európska sieť na zabezpečovanie kvality vo vysokom školstvte (EHEA) v normách ESG stanovila poţiadavky na vysoké školy, ktoré sa však naproti štandardným poţiadavkám etablovaných prístupov značne líšia a ich spoločné črty je moţné nájsť len zriedkavo (ENQA, 2009): - poskytovatelia vysokoškolského vzdelávania majú primárnu zodpovednosť za kvalitu nimi poskytovaného vzdelávania a jej zabezpečenie, - je potrebné zabezpečiť záujem spoločnosti o kvalitu a štandardy vysokoškolského vzdelávania, - kvalitu akademických programov je potrebné rozvíjať a zlepšovať pre študentov a ostatných príjemcov vysokoškolského vzdelávania v celej EHEA, - je potrebné implementovať účinné a efektívne organizačné štruktúry na poskytovanie a podporu akademických programov, - dôleţitá je transparentnosť a vyuţívanie externých odborných znalostí v oblasti zabezpečovania kvality procesov, - mala by existovať podpora kultúry kvality v rámci vysokých škôl, - mali by sa rozvíjať procesy, prostredníctvom ktorých môţu vysoké školy preukázať svoju zodpovednosť, vrátane zodpovednosti za investície verejných a súkromných prostriedkov, - zabezpečovanie kvality z hľadiska zodpovednosti je plne kompatibilné so systémom riadenia kvality pre účely zdokonaľovania, - vysoké školy by mali byť schopné preukázať svoju kvalitu doma i na medzinárodnej úrovni, - v pouţívaných postupoch by sa nemala potláčať rozmanitosť a inovácia. Posledná zo spomenutých zásad veľmi dobre charakterizuje postavenie manaţérskych noriem tie mnohokrát uvádzajú len poţiadavky alebo oblasti, ktoré majú byť pokryté, pričom explicitne neurčujú spôsob, akým danú poţiadavku splniť. Kompetencie plne ponechávajú na kreativitu a potreby samotnej organizácie. V podobnom znení boli vypracované i celé normy ESG. Formulácia zásad kvality v sektore vzdelávania je definovaná prostredníctvom americkej normy ASQ/ANSI Z : Quality management system standars Requirements for education organization. Zásady formulované v tejto norme sú do značnej miery podobné zásadám dlhodobo akceptovaným v manaţérstve kvality, ktoré boli formulované uţ v roku 2000 v norme ISO 9000 porovnanie sa nachádza v tabuľke 1. 24

25 Tabuľka 1 Porovnanie zásad kvality štandardizovaných prístupov Zásady kvality podľa ISO 9000: zameranie sa na zákazníka: Organizácie závisia od svojich zákazníkov, a preto majú chápať ich súčasné a budúce potreby, majú uspokojovať poţiadavky zákazníkov a majú sa snaţiť prekonať ich očakávania. 2. vodcovstvo/vedenie: Vodcovia určujú jednotu účelu a smerovania organizácie; majú vytvárať a udrţiavať interné prostredie, v ktorom sa pracovníci plne zapoja do plnenia cieľov organizácie. 3. zapojenie pracovníkov: Pracovníci na všetkých úrovniach sú základom organizácie a ich plné zapojenie umoţňuje vyuţívať ich schopnosti na prospech organizácie. 4. procesný prístup: Ţelaný výsledok sa dosiahne účinnejše, ak sa činnosti a súvisiace zdroje riadia ako proces. 5. systémový prístup k manaţérstvu: Identifikácia, pochopenie a riadenie vzájomne previazaných procesov ako systému prispieva k efektívnosti a účinnosti organizácie. 6. trvalé zlepšovanie: Trvalým cieľom organizácie má byť nepretrţité zlepšovanie celkovej výkonnosti. 7. rozhodovanie na základe faktov: Efektívne rozhodnutia sa zakladajú na analýze údajov a informácií. 8. vzájomne výhodné vzťahy s dodávateľmi: Organizácia a jej dodávatelia sú vzájomne nezávislí a ich vzájomne výhodný vzťah umocňuje schopnosť obidvoch vytvárať hodnotu. Upravené podľa (ASQ, 2011) a (CEN, 2005) Zásady kvality podľa ASQ/ANSI Z zameranie sa na študentov: Poţiadavky na vysokoškolské vzdelávanie študentov, výkonnostné štandardy a získavanie zručností sú stanovené akademickými disciplínami a odbornými výkonnostnými štandardmi. 2. starší vodcovia (senior management): Starší vodcovia (top manaţéri) určujú jednotu účelu, smerovania a interné prostredie na usmerňovanie a riadenie vzdelávacích aktivít. 3. hodnota fakulty a zapojenie pracovníkov: Kompetentní ľudia na všetkých úrovniach sú plne zapojení do aktivít, ktorých cieľom je prospech študentov. 4. podpora procesného manaţérstva: Plánované akademické výsledky sú dosahované adekvátnymi zdrojmi poskytnutými v správnom čase. 5. perspektívy systémov: Strategické ciele sú transformované do akčných plánov na dosiahnutie vzdelávacích cieľov. 6. trvalé zlepšovanie: Systematické metódy sú rozmiestnené s cieľom hodnotenia a zlepšovania vzdelávacích a podporných procesov. 7. rozhodovanie na základe faktov: Efektívne rozhodnutia sa zakladajú na racionálnej analýze objektívnych údajov a informácií. 8. vzájomne výhodné vzťahy verejných a súkromných dodávateľov: Škola stanovuje poţiadavky na dodávateľov, partnerov a spolupracovníkov vo fáze návrhu, pričom sa berú do úvahy faktory účinnosti a efektívnosti. Kým predchádzajúce zásady podľa ESG, ISO či ASQ mali charakter štandardizovaných/pološtandardizovaných koncepcií, v rámci vysokoškolského priestoru sa 25

26 často vyuţívajú i otvorené koncepcie, ktoré sú zaloţené na TQM. Rozšíreným modelom je CAF (Common Assessment Framework), ktorý bol v roku 2013 druhýkrát revidovaný na prostredie vzdelávania a definuje zásady kvality nasledovne (EIPA, 2013): - Orientácia na výsledky Inštitúcia sa zameriava na výsledky. Dosahujú sa výsledky, ktoré sú priaznivé pre všetky zainteresované strany (autority, občanov/zákazníkov, partnerov a zamestnancov pracujúcich v inštitúcii) vo vzťahu k cieľom, ktoré boli stanovené. - Zameranie sa na občana/zákazníka Inštitúcia sa zameriava na potreby súčasných, ale zároveň aj potenciálnych občanov/zákazníkov. Zapája ich do vývoja produktov a sluţieb a zlepšovania svojej výkonnosti. - Vodcovstvo a stálosť cieľov Tento princíp spája vizionárske a inšpirujúce vodcovstvo so stálosťou cieľov v meniacom sa prostredí. Vodcovia stanovujú jasné poslanie, rovnako ako víziu a hodnoty. Tieţ vytvárajú a udrţujú vnútorné prostredie, v ktorom môţu byť zamestnanci plne zainteresovaní do dosahovania cieľov inštitúcie. - Riadenie na základe procesov a faktov Tento princíp vedie inštitúciu k perspektíve, ţe ţelaný výsledok je moţné dosiahnuť účinnejšie vtedy, keď sú zodpovedajúce zdroje a činnosti riadené ako proces a efektívne rozhodnutia sú zaloţené na analýze údajov a informácií. - Rozvoj a zapojenie ľudí Zamestnanci všetkých úrovní sú podstatou inštitúcie a ich plné zapojenie umoţňuje, aby boli ich schopnosti vyuţité v prospech inštitúcie. Vklad zamestnancov by mal byť maximalizovaný prostredníctvom ich rozvoja a zapojením a vytváraním pracovného prostredia zdieľaných hodnôt a kultúry dôvery, otvorenosti, splnomocňovania a oceňovania. - Trvalé učenie sa, inovácia a zlepšovanie Výnimočnosť je výzvou status quo a ovplyvňuje zmenu prostredníctvom trvalého zlepšovania, aby vytvorila inovácie a príleţitosti na zlepšovanie. Preto by malo byť trvalé zlepšovanie stálym cieľom inštitúcie. - Rozvoj partnerstiev Inštitúcie verejného sektora potrebujú ostatných, aby dosahovali svoje ciele a preto by mali rozvíjať a udrţovať partnerstvá s pridanou hodnotou. Inštitúcia a jej dodávatelia sú nezávislí a vzájomne výhodné vzťahy zvyšujú schopnosť oboch vytvárať hodnotu. - Spoločenská zodpovednosť Inštitúcie verejného sektora musia prijať svoju spoločenskú zodpovednosť, rešpektovať ekologickú udrţateľnosť a pokúsiť sa o splnenie hlavných očakávaní a poţiadaviek miestnej a globálnej komunity. Rozdielnosť zásad kvality medzi ESG a dvojicou ISO + ASQ je značná. Pre objektívne zaujatie stanoviska k obom týmto formuláciam je moţné vyhľadať definíciu pojmu zásada. Zásada je podľa synomického slovníka slovenčiny (KOLEKTÍV, 2000) myšlienka, ktorá platí alebo má platiť za všetkých okolností; presvedčenie, ktoré človek pokladá za nesporné. Synonymum tohto slova je taktieţ termín princíp, ktorý slovník cudzích slov definuje ako základná myšlienka, to, čo sa týka podstaty dačoho (ŠALING, 2005). Na základe týchto definícií je moţné skonštatovať, ţe súbor zásad podľa ISO+ASQ a CAF & education spadá pod ich význam. V prípade zásad z pohľadu ESG však ich význam nie je vţdy totoţný s definíciou zásady. ESG má pri niektorých zásadách formuláciu, ktorá skôr pripomína úlohu resp. oblasť, na ktorú je potrebné sústrediť pozornosť. Podobnosť/rozdielnosť zásad týchto uvaţovaných prístupov bola preskúmaná formou matice, ktorej výsledky sa nachádzajú v tabuľke 2, kde bol ako referenčný model pouţitý ISO/ASQ prístup, s ktorým sa autor dizertačnej práce najviac stotoţňuje. 26

27 Tabuľka 2 Porovnanie zásad kvality ESG a ISO (referenčný model ISO) Zásada kvality podľa ISO/ASQ Zásada kvality podľa ESG Zameranie sa na zákazníka Vodcovstvo/starší vodcovia (hodnota fakulty), zapojenie pracovníkov Procesný prístup / procesné manaţérstvo Systémový prístup / perspektívy systémov Trvalé zlepšovanie Rozhodovanie na základe faktov Vzájomne výhodné vzťahy s (verejnými i súkromnými) dodávateľmi Komentár Primárna zodpovednosť poskytovateľa Moţno povaţovať za zásadu Zabezpečenie záujmu spoločnosti o kvalitu a normy Implementácia efektívnych a účinných organizačných štruktúr Ide skôr o úlohu Ide skôr o úlohu Transparentnosť a outsourcing Moţno povaţovať za zásadu Existencia podpory kultúry kvality Ide skôr o úlohu Rozvoj procesov na preukazovanie zodpovednosti Kompatibilita systému riadenia kvality so zodpovednosťou Ide skôr o úlohu Moţno povaţovať za zásadu Preukazovanie kvality doma i v zahraničí Ide skôr o úlohu Podpora rozmanitosti a inovácie Moţno povaţovať za zásadu Legenda: Významná podobnosť (70-100%) Čiastočná podobnosť (30-69%) Malá podobnosť (0-29%) Prekrytie normy ESG s dlhodobo akceptovaným štandardom ISO je nízke, pričom len 4 z 9-tich zásad podľa ESG je skutočne moţno povaţovať za zásady. Z týchto štyroch zásad sú tri výrazne podobné s uţ existujúcimi všeobecnými zásadami kvality v štandardizovaných prístupoch a len jedna Transparentnosť a outsourcing má charakter novej myšlienky, ktorá explicitne v starších prístupoch nebola vyjadrená. ESG síce svojim charakterom prináša vysokú pridanú hodnotu, najmä čo sa týka oblastí, na ktoré odporúča zamerať pozornosť vysokej školy, avšak neprináša výrazny pokrok v oblasti zásad riadenia kvality vo vysokoškolskej inštitúcii. Pre objektívne porovnanie bola rovnakým spôsobom vykonaná i komparatívna analýza štandardizovaných a otvorených koncepcií, ktorá sa nachádza v tabuľke 3. Prienik medzi otvorenými koncepciami (zástupca CAF & Education) a štandardizovanými prístupmi (ISO+ASQ) je oproti predošlému prípadu jednoznačnejší. Väčšina zásad podľa CAF & Education je totoţných so zásadami podľa ISO, pričom však existujú dve zásady, ktorých prienik je len čiastočný alebo ţiadny: Orientácia na výsledky a Spoločenská zodpovednosť. Dôraz na dosahovanie výsledkov je v otvorených koncepciách veľmi výrazný, pričom i modely TQM, ako napríklad EFQM, majú vo svojom rámci implementovaný mechanizmus na meranie výsledkov. Spoločenská zodpovednosť patrí v súčasnosti medzi často diskutované témy a vychádza z konceptu trvalo udrţateľného rozvoja, ktorý bol definovaný uţ v 80-tych rokoch 20. storočia (BAKER, 2013). 27

28 Tabuľka 3 Porovnanie zásad kvality CAF & Education a ISO (referenčný model ISO) Zásada kvality podľa ISO/ASQ Zásada kvality podľa CAF & Education Zameranie sa na zákazníka Vodcovstvo/starší vodcovia (hodnota fakulty), zapojenie pracovníkov Procesný prístup / procesné manaţérstvo Systémový prístup / perspektívy systémov Trvalé zlepšovanie Rozhodovanie na základe faktov Vzájomne výhodné vzťahy s (verejnými i súkromnými) dodávateľmi Komentár Orientácia na výsledky Moţno povaţovať za zásadu Zameranie sa na občana/zákazníka Moţno povaţovať za zásadu Vodcovstvo a stálosť cieľov Moţno povaţovať za zásadu Riadenie na základe procesov a faktov Moţno povaţovať za zásadu Rozvoj a zapojenie ľudí Moţno povaţovať za zásadu Trvalé učenie sa, inovácia a zlepšovanie Moţno povaţovať za zásadu Rozvoj partnerstiev Moţno povaţovať za zásadu Spoločenská zodpovednosť Moţno povaţovať za zásadu Legenda: Významná podobnosť (70-100%) Čiastočná podobnosť (30-69%) Malá podobnosť (0-29%) Na základe predošlých porovnaní môţeme sumarizovať zásady kvality v prostredí vysokých škôl formou spojenia originálnych prvkov troch uvaţovaných prístupov, pričom z ISO bude prebratých 7 zásad, z CAF & Education budú prebraté 3 nové zásady 5 a z ESG bude prebratá 1 nová zásada. Súbor zásad kvality bude teda pozostávať z 11-tich zásad, ktoré sú zobrazené na obrázku 8. Spoločenská zodpovednosť Orientácia na výsledky Rozvoj partnerstiev Transparentnosť CAF & Education ESG Zameranie na zákazníka Zásady manaţérstva kvality v sektore vysokých škôl Rozhodovanie na základe faktov Vodcovstvo Trvalé zlepšovanie ISO Zapojenie pracovníkov Procesný prístup Systémový prístup Cieľ dizertačnej práce: Vytvoriť model na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou (zákazníkom) a vzdelávaním a to: S rešpektovaním týchto ZÁSAD Obrázok 8 Model zásad manaţérstva kvality v sektore vysokých škôl a ich vzťah k riešeniu dizertačnej práce 5 zásada Rozvoj partnerstiev je z pohľadu pokrytia širšia ako Vzájomne výhodné vzťahy s dodávateľmi, preto bola do výsledného modelu pouţitá táto širšia definícia. 28

29 Previazanie identifikovaných zásad manaţérstva kvality v sektore vysokých škôl zobrazené na predošlom obrázku s riešením témy dizertačnej práce je výrazné. Uţ samotná téma Tvorba a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním svojim charakterom automaticky pokrýva niektoré z týchto zásad, no výsledný model bude preukázateľne spĺňať všetky zásady. Význam týchto zásad vo vzťahu k riešenej téme je zachytený v tabuľke 4. Tabuľka 4 Spôsob naplnenia definovaných zásad manaţérstva kvality riešenou témou Zásada manaţérstva Spôsob jej pokrytia kvality v sektore VŠ Zameranie sa na zákazníka Model sa bude sústrediť na transfer poţiadaviek zákazníka (zamestnávateľov, teda praxe) do produktu (vzdelávania) Vodcovstvo Tvorba vhodného prostredia pre dosahovanie stanovených cieľov vedením vysokej školy bude súčasťou modelu Zapojenie pracovníkov Výsledné riešenie predpokladá rozpad (breakdown) cieľov zo strategickej úrovne aţ do procesu výučby konkrétnych predmetov Procesný prístup Model bude zaloţený na procese pozostávajúcom zo všeobecne akceptovaných princípoch zlepšovania Systémový prístup Previazanie výsledného riešenia s existujúcim systémom manaţérstva na vysokej škole bude súčasťou riešenia Trvalé zlepšovanie Výsledné riešenie bude obsahovať spätnoväzobnú slučku a cyklus zlepšovania Rozhodovanie na základe faktov Emprická časť riešenia témy predpokladá získanie relevantných informácií pre rozhodovanie. Taktieţ metrika navrhnutá v rámci riešenia pomôţe získavať informácie potrebné pre príslušné rozhodnutia. Rozvoj partnerstiev Primárnym účelom modelu bude nastavenie podmienok na rozvoj kľúčových partnerstiev medzi dodávateľmi (strednými školami), zákazníkmi (zamestnávateľmi), ďalšími zaintersovanými stranami a vysokou školou. Orientácia na Výstupná časť metriky navrhnutého modelu bude pokrývať výsledky Spoločenská zodpovednosť Transparentnosť hodnotenie dosahovaných výsledkov. Pouţitie modelu v reálnych podmienkach predpokladá lepšie plnenie poţiadaviek zákazníkov (zamestnávateľov), čo sa prejaví lepšou pripravenosťou pre prax a elimináciou spoločenských dopadov štrukturálnej nezamestnanosti. Výsledný model predpokladá jednoznačné a zrozumiteľné kritériá jeho implementácie a zverejňovanie výsledkov dosiahnutých jeho pouţitím je súčasťou riešenia. 1.4 VÝZNAM RIADENIA VZŤAHOV MEDZI PRAXOU A VZDELÁVANÍM A JEHO VPLYV NA KVALITU Orientácia na zákazníka a jeho poţiadavky patria vo všeobecnosti k najdôleţitejším princípom v manaţérstve kvality. Zákazníkom vysokej školy sú dva subjekty študenti a prax (zamestnávatelia). Kým študenti sú zákazníkmi, ktorí sú priamo prítomní v procese poskytovania sluţby (vzdelania), obojstranná komunikácia a zisťovanie ich poţiadaviek nebýva na vysokých školách spravidla problémom. Zamestnávatelia však predstavujú zákazníka, ktorý nie je súčasťou poskytovania sluţby a vyuţíva len výsledky vzdelávania v podobe vedomostí, zručností a kompetentností absolventov. Viaceré personálne agentúry 29

30 poukazujú na fakt, ţe etablovaní národní i medzinárodní zamestnávatelia majú mnohokrát problém pri obsadzovaní pracovných pozícií (PROFESIA, 2011). Z toho je moţné vyvodiť, ţe ich poţiadavky nie sú absolventom (teda ani vysokou školou) naplnené. V procese zisťovania a transferu poţiadaviek zamestnávateľov do vzdelávania na vysokej škole môţe nastať niekoľko situácií, ktoré je moţné graficky interpretovať prostredníctvom Vennovho diagramu obrázok 9. Poţiadavky zákazníka (zamestnávateľa) Plánovaná kvalita (technická špecifikácia produktu) Realizovaná kvalita Obrázok 9 Moţné situácie medzi praxou a vzdelávaním znázornené prostredníctvom Vennovho diagramu Upravené podľa (CEN, 2008) Vennov diagram je spôsob zobrazenia moţných situácií pri plánovaní a zabezpečovaní kvality. Diagram sa skladá z troch mnoţín, ktoré sú v manaţérstve kvality veľmi podstatné. Poţiadavky zákazníka 6 (v tomto prípade zamestnávateľa) je súbor potrieb a očakávaní, ktoré majú zamestnávatelia od vysokej školy. Tento súbor sa môţe skladať predovšetkým z poţiadaviek na konkrétne vedomosti, zručnosti a kompetentnosti absolventov teda na to, čo ich má vysoká škola naučiť. Mnoţina plánovaná kvalita resp. plánovaný produkt je súborom zámerov vo forme plánov ohľadom produktu vysokej školy vzdelania. Spravidla ide o opisy študijných programov, informačné listy predmetov, časovo-obsahové plány a pod. Mnoţina realizovaná kvalita resp. realizovaný produkt je súbor reálne dosiahnutých výsledkov, teda v prostredí vysokých škôl je to súbor vedomostí, zručností a kompetentností, ktorými po ukončení štúdia absolventi disponujú. Podľa tohto modelu môţe vzniknúť sedem situácií, ktoré sú v diagrame zaznačené číslicou a majú rozdielne dopady na výslednú spokojnosť zákazníka a efektívnosť procesov vysokej školy: - Situácia 1: Skupina poţiadaviek zamestnávateľov nebola vysokou školou rozpoznaná, alebo nebola správne interpretovaná, alebo sa ju vysoká škola rozhodla z nejakého dôvodu nesplniť (napríklad vysoká investičná náročnosť, nedostatok kapacít, nepostačujúca infraštruktúra a pod.). Dôsledkom tohto stavu je problematické obsadzovanie pracovných pozícií a nedostatok ponuky na trhu práce. 6 Poţiadavky môţu byť taktieţ formulované na samotnú vysokú školu napríklad na to, aké vzťahy má mať voči ostatným zainteresovaným stranám, ako sa prezentovať, či a ako zodpovedne riadiť svoje aktivity vzhľadom k udrţateľnému rozvoju. Tie sa však vzhľadom k charakteru zákazníka vysokej školy vyskytujú v zlomkovom zastúpení, preto ich pri interpretácii diagramu nebudeme z dôvodu vyššej prehladnosti zohľadňovať. 30

31 - Situácia 2: Poţiadavky zamestnávateľov boli rozpoznané i pochopené a premietli sa do plánu technickej špecifikácie produktu: štruktúry a obsahu študijného programu. Aktivity boli síce naplánované a teda i boli určené ciele kvality, poskytnuté vzdelanie však nezodpovedalo tomu, čo sa malo dosiahnuť. Dôsledkom je nízka pripravenosť absolventov pre prax z pohľadu zamestnávateľov a relatívne nízka miera spokojnosti s vysokou školou, či uţ z pohľadu zamestnávateľov, alebo absolventov daného študijného programu. - Situácia 3: Vysoká škola pripravila plány a súvisiacu dokumentáciu ku konkrétnemu študijnému programu, no záujem z pohľadu študentov bol minimálny a študijný program sa neotvoril. Dopad pre zamestnávateľov je nulový, keďţe sa o tomto spravidla ani nedozvedia a nedotýka sa to ich poţiadaviek. Pre vysokú školu je to však negatívny stav, keďţe sa kapacity potrebné pre plánovanie vynaloţili zbytočne. - Situácia 4: Súbor vedomostí, zručností a kompetentností budúcich absolventov konkrétneho študijného programu bol vysokou školou naplánovaný i reálne dosiahnutý. Zamestnávatelia však o takýchto absolventov nemajú záujem a vzniká štrukturálna nezamestnanosť, kedy je na trhu práce prebytok pracovnej sily konkrétnej kvalifikácie. Negatívne dopady znáša vysoká škola, keďţe náklady na vzdelanie boli vynaloţené zbytočne. - Situácia 5: Vedomosti, zručnosti a kompetentnosti absolventov konkrétneho študijného programu sa diametrálne odlišujú od toho, čo je definované v opise študijného programu. O takúto kvalifikáciu však zamestnávatelia záujem nemajú. Nespokojní nie sú len zamestnávatelia, keďţe neboli splnené ich poţiadavky, ale aj študenti, keďţe neboli splnené ich očakávania, ktoré si vytvorili na základe opisu študijného programu. - Situácia 6: Stav, kedy vysokoškolskí pedagógovia alebo študenti iniciatívne vyhľadávajú informácie o potrebách trhu práce a snaţia sa to prostredníctvom vzdelávania mimo definovaný rámec pokryť. Študenti, ktorí boli súčasťou tohto procesu, spĺňajú poţiadavky trhu práce a šanca na ich zamestnanie je vysoká. Nevýhodou je, ţe vysoká škola tento proces nemá štandardizovaný (nie je to súčasťou plánu) a teda ani nie je moţné ho riadiť, a taktieţ ţe môţe ísť len o malú skupinu študentov, ktorí sa v danej situácii ocitnú. - Situácia 7: Ideálny stav. Poţiadavky zamestnávateľov na vedomosti, zručnosti a kompetentnosti boli identifikované, pochopené, naplánované do procesu výučby a reálne boli absolventmi dosiahnuté. Výsledkom je nízka štrukturálna nezamestnanosť, vysoké uplatnenie absolventov a dobrá reputácia vysokej školy z pohľadu zamestnávateľov, absolventov a študentov. Tieto situácie sú hraničné a v reálnom prostredí sa môţu čiastočne prelínať, čo je spôsobené najmä charakterom produktu vysokej školy vzdelaním, ktoré sa skladá z vedomostí, zručností a kompetentností, pričom časť z nich môţe byť v rámci vzdelávacieho procesu dosiahnutá a časť nie. Na to, aby boli poţiadavky identifikované, je moţné pouţiť napríklad metódu kritických udalostí. Táto metóda je zaloţená na výskumoch, ktoré preukázali, ţe variabilita spokojnosti zákazníka môţe byť vysvetlená pomerne malým mnoţstvom premenných, ktoré majú extrémny charakter sú teda vnímané prostredníctvom vysoko pozitívnej, alebo vysoko negatívnej skúsenosti zákazníka s produktom. Tak ako v iných hospodárskych sektoroch i vo vysokoškolskom vzdelávaní môţu mať rôzne poţiadavky zákazníka rôzny vplyv na jeho spokojnosť. Teória riadenia kvality pre vysvetlenie tohto aspektu pouţíva model KANO. 31

32 Pozitívna formulácia Ak by ste si mohli objednať lístky do kina online, ako by ste sa cítili? (Pozitívna formulácia) 1. Páčilo by sa mi to. 2. Očakával by som, ţe to bude takto. 3. Mal by som k tomu neutrálny postoj. 4. Mohol by som to takto akceptovať. 5. Nepáčilo by sa mi to. + Spokojnosť zákazníka Ak by ste si nemohli objednať lístky do kina online, ako by ste sa cítili? (Negatívna formulácia) Poţiadavka zákazníka online objednávka 1 2 Negatívna formulácia Q R 1. Páčilo by sa mi to. 2. Očakával by som, ţe to bude takto. 3. Mal by som k tomu neutrálny postoj. 4. Mohol by som to takto akceptovať. 5. Nepáčilo by sa mi to. A A A O I I I M Atraktívne poţiadavky (nevyjadrené) Miera splnenia poţiadavky R R I I I I I I M M Jednorozmerové poţiadavky (vyjadrené) 5 R R R R Q Poţiadavka zákazníka Online objednávka A M O R Q 1 Obrázok 10 I Výsledok A Povinné poţiadavky (nevyjadrené) Príklad pouţitia KANO modelu pre klasifikáciu poţiadaviek Upravené podľa (WITELL, 2007) - Model KANO prostredníctvom kladenia pozitívnych, resp. negatívnych otázok ohľadom poţiadaviek klasifikuje postavenie kaţdej poţiadavky u jednotlivca (zákazníka): A attractive (atraktívna), Q questionable (otázna zrejme nebola pochopená, alebo nie je relevantná), O one-dimensional (jednorozmerová), M must-be (povinná), R reverse (protichodná zrejme nebola pochopená, alebo nie je relevantná), I indiferent (neurčitá nie je moţné zaradiť). Kaţdá poţiadavka sa takýmto spôsbom klasifikuje u kaţdého respondenta a nakoniec sa podľa početnosti posúdi, do ktorej kategórie bude poţiadavka definitívne zaradená. Povinné poţiadavky sú tie, ktoré nie sú zákazníkom vyjadrené a ich splnenie by malo byť automatické, no splnenie iba týchto poţiadaviek nevedie k spokojnosti zákazníka. Jednorozmerové poţiadavky zvyšujú spokojnosť lineárne a sú zákazníkom spravidla vyjadrené explicitne. Atraktívne poţiadavky predstavujú potenciál zvyšovania spokojnosti, avšak sú ťaţko identikovateľné a sú latentné tieto poţiadavky majú tendenciu nadchnúť zákazníka a exponenciálne zvyšujú jeho spokojnosť. Spravidla tvoria zlomok ceny produktu a ich funkciou je pozitívne prekvapenie zákazníka Riadenie vzťahov so zákazníkmi Vývoj marketingových konceptov, dopad informačných technológií a taktieţ rýchlo meniace sa poţiadavky zákazníkov stáli za rozvojom ERP (Enterprise resource planning) systémov ako CRM (Customer relationship management), ktoré zaznamenali výrazný vzostup pribliţne od roku 2000 (KONX, 2012). CRM je súčasne podnikovou stratégiou a súborom softvérových nástrojov a technológií, ktorých cieľom je redukcia nákladov, zvýšenie miery návratnosti, identifikácia nových príleţitostí a kanálov pre expanziu a zvyšovanie hodnoty pre zákazníka, jeho spokojnosti a súčasne nástroj jeho udrţania (GRANT, 2002). Existuje veľké mnoţstvo prístupov a konceptov CRM, ktorých kategorizácia, resp. detailný výklad by z pohľadu účelu a rozsahu nebol v tento práci vhodný, preto bola pozornosť venovaná rámcu CRM, ktorý je svojim obsahom jednoducho aplikovateľný v prostredí vysokých škol. Tento rámec uvádza skupina amerických autorov a je zaloţený premise, ţe pre organizáciu je kritických 5 procesov, ktoré musia byť úzko previazané obrázok

33 Proces 1 Proces 2 Proces 3 Proces 4 Proces 5 Rozvoj stratégie Vytvorenie hodnoty Integrácia kanálov a médií Manaţérstvo informácií Hodnotenie výkonnosti Kde sme a čo chceme dosiahnuť? Kto sú zákazníci, ktorých chceme a ako by sme ich mali segmentovať? Ako by sme mali doručiť hodnotu zákazníkovi? Ako by sme mali maximalizovať ţivotnosť hodnoty zákazníka, ktorého chceme? Aké sú najlepšie cesty, aby sme my získali zákazníka a zákazník získal nás? Ako vyzerajú vynikajúce skúsenosti zákazníkov? Ako by sme mali organizovať informácie o zákazníkoch? Ako môţeme replikovať myseľ zákazníka? Ako môţeme zvýšiť zisk a hodnotu pre akcionárov? Ako by sme mali nastaviť štandardy, navrhnúť metriku, meranie našich výsledkov a zlepšovať našu výkonnosť? Obrázok 11 Základné procesy CRM Upravené podľa (KONX, 2012) Dve skupiny zákazníkov vysokej školy definované v úvodnej časti práce zamestnávatelia a študenti, nesú so sebou potrebu dodatočnej interpretácie niektorých kľúčových otázok, ktorých zodpovedanie vyţaduje daný proces konkrétne otázky z procesu 2 a 5. Proces 2 stanovuje vytvorenie hodnoty. Hodnota je v manaţérskych normách vnímaná ako pomer medzi úsilím (ekonomickým, sociálnym, časovým, psychologickým) a úţitkom, ktoré sú spojené s celým procesom ţivotnosti produktu od vyhľadávania informácií, cez zakúpenie, aţ po likvidáciu produktu (BAGHERI, 2011). Táto definícia určuje obsah pojmu hodnota pre zákazníka. V tomto procese je tieţ pouţitý pojem hodnota zákazníka ten je definovaný ako súbor prínosov, ktoré pre organizáciu zákazník produkuje počas celej doby trvania vzťahu medzi týmito dvoma subjektami (BAGHERI, 2011). Ďalšie vysvetlenie vyţaduje i otázka procesu 5 zameraná na zvýšenie zisku a hodnoty pre akcionárov. V prostredí vysokých škôl je za akcionára povaţovaný jej zriaďovateľ a jeho zisk je priamo definovaný účelom vysokej školy v oblasti vzdelávania (účelom podniku je predovšetkým produkovať zisk svojim akcionárom) (BAGHERI, 2011). Malými úpravami tohto modelu je moţné prispôsobiť tieto základné procesy a otázky prostrediu vysokých škôl obrázok 12. Proces 1 Proces 2 Proces 3 Proces 4 Proces 5 Rozvoj stratégie Vytvorenie hodnoty Integrácia kanálov a médií Manaţérstvo informácií Hodnotenie výkonnosti Aké sú ciele vzdelávania na vysokej škole a ako zabezpečiť ich aktuálnosť? Na aké skupiny študentov/ zamestnávateľov by sa mala vysoká škola zamerať? Ako zabezpečiť splnenie poţiadaviek študentov/zamestnávateľov s minimálnym úsilím z ich strany? Ako udrţiavať dlhodobý vzťah so študentmi/ zamestnávateľmi? Aké informačné kanály pouţiť pre obojstrannú komunikáciu medzi vysokou školou a študentmi/ zamestnávateľmi? Podľa akých kritérií hodnotia študenti/ zamestnávatelia kvalitu vysokej školy? Akú štruktúru majú mať informácie o študentoch/ zamestnávateľoch? Ako zisťovať poţiadavky študentov/ zamestnávateľov? Aké formy najviac zvyšujú preberanie kľúčových vedomostí, zručností a kompetentností študentov? Ako by mali byť nastavené štandardy, navrhnutá metrika merania dosahovaných výsledkov vysokej školy? Obrázok 12 Základné procesy CRM na vysokých školách Skúsenosti s implementáciou CRM systémov na vysokých školách nie sú veľmi rozsiahle, čo môţe byť spôsobené predovšetkým pomerne krátkym obdobím odkedy je CRM rôznymi inštitúciami akceptované ako nástroj na podporu riadenia organizácie. Z odborných zdrojov je moţné zhrnúť tri hlavné etapy charakterizujúce vzťah medzi CRM systémami a vysokoškolskými inštitúciami: - etapa zoznamovania (cca ) táto etapa bola charakteristická predovšetkým analyzovaním potenciálu CRM vysokými školami a implementácie tohto systému boli postavené spravidla na nadstavbe ERP. ERP predstavovalo základ pre lepšie dosahovanie stanovených cieľov vysokej školy a to v oblastiach ako napr. financie, riadenie grantov, informácie o študentoch, riadenie inventarizácie či ľudské zdroje vo všeobecnosti teda na interné procesy. CRM ako nadstavba tohto systému 33

34 mala za úlohu poskytnúť podporu pre procesy týkajúce sa zákazníkov ako napríklad nábor, marketing, sluţby zákazníkom a podpora. Hlavný dôraz CRM bol v tomto čase zameraný na procesy náboru a prijímania študentov ako zákazníkov vysokej školy (GRANT, 2002). - etapa etablovania (cca ) v tomto čase bolo vyuţívanie systémov CRM na vysokých školách rozšírenejšie a pozitívne výsledky z toho vyplývajúce sa postupne dostávali z úzko špecializovaných IT kruhov do odborných tém ľudí zapojených do procesu implementácie CRM na vysokej škole. Charakteristické pre toto obdobie je dôraznejšie zameranie sa na študenta a vyuţitie CRM ako nástroja pre zvýšenie ich spokojnosti a loajality (SEEMAN, 2006). - etapa rozšírenia (od 2008) súčasne prebiehajúca etapa je zameraná predovšetkým na rozšírenie moţností vyuţitia CRM i vzhľadom k ostatným zainteresovaným stranám (i zamestnávateľom). Viaceré popredné softvérové spoločnosti ako napríklad Oracle či Microsoft ponúkajú softvérové riešenia CRM pre vysoké školy, ktoré sú implementovateľné do existujúcich informačných systémov vysokých škôl a zahŕňajú moţnosti komplexného plánovania a riadenia udalostí, analýzu dosahovaných výsledkov (ORACLE, 2013). Riešenia zahŕňajú ako vzťahy so študentmi, tak i absolventmi, riadenie záznamov, či metriky výkonnosti učiteľov a študentov (MICROSOFT, 2013). Miera akceptácie CRM systémov vysokými školami stúpa, čo sa odzrkadlilo i v normách ESG. Vysoké školy v rámci Európskeho priestoru vysokoškolského vzdelávania v nich stanovili celú skupinu poţiadaviek vzťahujúcu sa k informačným systémom na vysokej škole (ENQA, 2009): Informačné systémy na zber dát o kvalite, ktoré je potrebné zaviesť na vysokej škole, budú do určitej miery závisieť od miestnych podmienok, v minimálnej miere by však mali pokrývať: - mieru študijného postupu a úspešnosti študentov, - zamestnateľnosť absolventov, - spokojnosť študentov s ich programami, - efektivitu učiteľov, - profil študentskej populácie, - dostupné učebné zdroje a ich náklady, - kľúčové ukazovatele výkonnosti vysokej školy. Pre zvýšenie objektívnosti je však potrebné uviesť i protichodný názor skupiny autorov, ktorí tvrdia, ţe viaceré vysoké školy v zahraničí investovali nemalé prostriedky na vývoj a implementáciu podporných informačných systémov ako ERP, CRM či KMS (Knowledge management systems), ktoré môţu byť nápomocné pri administratívnej časti riadenia univerzity, avšak niekedy môţu fungovať v rozpore s akademickými aktivitami. Môţe za to relatívna nepruţnosť týchto systémov, keďţe rýchle meniaca sa povaha akademických aktivít vyţaduje rýchle zmeny v infraštruktúre (DUDERSTADT, 2002). Postoj autora dizertačnej práce voči týmto dvom protichodným pohľadom na CRM je zaloţený na prístupe manaţérstva kvality, ktorý uţ bol v predchádzajúcom texte niekoľkokrát spomenutý. Akékoľvek aktivity, ktoré pomôţu lepšie spoznať poţiadavky zákazníkov, by sa mali prejaviť v dosahovaných výsledkoch (miera spokojnosti študentov, lepšie plnenie očakávaní zamestnávateľov, lepšia pripravenosť absolventov a pod.). Podobne však ako v podnikovej sfére sú výsledky podmienené nákladmi, resp. úsilím vynaloţeným na ich dosiahnutie. Ak sú prínosy vyššie ako úsilie, implementácia CRM do ERP vysokých škôl môţe byť dobrým krokom k lepšiemu plneniu poţiadaviek zainteresovaných strán a teda i vnímanej kvalite. 34

35 1.4.2 Teoretické pozadie riadenia vzťahov a teória zainteresovaných strán Pre riadenie vzťahov s externým prostredím a zainteresovanými stranami poloţil v 80- tych rokoch teoretické základy Freeman. Ten determinoval pojem zainteresovaná strana alebo stakeholder, ako skupinu, alebo jednotlivca, ktorý môţe ovplyvniť organizáciu a/alebo môţe byť organizáciou ovplyvnená (FREEMAN, 2010). Podľa tejto teórie musia organizácie reagovať na rôzne skupiny, ktoré môţu mať voči organizácii oprávnené poţiadavky alebo môţu vplývať na jej výsledky. Autor kládol akcent na zmenu konvenčného prístupu na vytváranie bohatstva, ktorý bol postavený na poţiadavkách akcionárov. Zmena by sa mala týkať zahrnutia potrieb ďalších zainteresovaných strán vo vzťahu k procesom a výstupom organizácie. Tento principiálny koncept bol odbornými kruhmi i samotnou praxou relatívne dobre adoptovaný, zrejme i pre jeho väzbu na uţ existujúce teoretické koncepty, ktoré dlhodobo fungovali naprieč akademickými i hospodárskymi kruhmi (BRIDGES, 2004). V jeho ďalšom rozvoji sa skúmali dôsledky jeho implementácie, ktoré relatívne dobre vystihol vo svojej štúdii Selznick, ktorý racionálne zdôvodnil, ţe prioritné postavenie poţiadaviek akcionára ako centálneho motívu podnikania odporuje obchodnej racionalite, ktorá je postavená na dlhodobom úspechu (SELZNICK, 1996). Ako ďalej uvádza Phillips, výskum sa od deväťdesiatych rokov sústredí na legitímne zúčastnené strany organizácie a súčasne je moţné informácie k téme čerpať predovšetkým z konceptov spoločenskej zodpovednosti (Corporate social responsibility) (PHILLIPS, 2003). Koncept CSR rozširuje zainteresované strany o zloţky interného (zamestnanci) no predovšetkým externého charakteru (dodávatelia, región, komunita, mesto, ekológovia a pod.) (DOH, 2006). Pozitíva vyuţitia tohto prístupu je moţné nájsť tieţ v (YANG, 2009). Relatívne silné zastúpenie v rámci riadenia vzťahov so zainteresovanými stranami (uţšia časť CSR) má v súčasnosti oblasť environmentálneho manaţérstva. Táto orientácia je vzhľadom k globálnym environmentálnym hrozbám pochopiteľná, no niekedy sa teória stakeholderov zvykne s environmentálnym manaţérstvom zamienať (LUCAS, 2010). To nebýva celkom presné, i keď väzby medzi úrovňou riadenia vzťahov so zainteresovanými stranami a výkonnosťou organizácie v oblasti environmentalistiky boli empirickými štúdiami potvrdené (GUOYOU, 2011). Iní autori sa zmysel stakeholder teórie snaţia nájsť v ekonomickej teórii. Argumenty sa väčšinou opierajú o pohľad na organizáciu ako sieť zmlúv medzi jej vedením a ďalšími zainteresovanými stranami. Dlhodobá urdrţateľnosť je podľa nich moţná len na základe obojstranne prospešnej činnosti v rámci vzťahov s organizáciou a danou zainteresovanou stranou viac uvádza Jones, ktorý zároveň tvrdí, ţe zameraním sa na viaceré zainteresované strany je moţné dosiahnuť určitú konkurenčnú výhodu (JONES, 1995). Podobné výhody uvádza aj Robbins, ktorý vníma ako jednu z najväčších výhod orientácie na riadenie vzťahov so zainteresovanými stranami zaistiť predvídateľnosť zmien externého prostredia, podporiť úspešnosť inovácií, posilniť dôveru zainteresovaných strán a zjednodušiť zvládanie dopadov zmien. Zároveň uvádza, ţe výskum v oblasti manaţmentu, ktorý rieši túto problematiku dospel k záveru, ţe manaţéri vo vysoko výkonných organizáciách zvaţujú záujmy všetkých relevantných zainteresovaných strán predtým, neţ príjmu konkrétne rozhodnutie (ROBBINS, 2004). Autor tieţ uvádza súbor vhodných krokov k implementácii teórie zainteresovaných strán 7 : - identifikácia zainteresovaných strán kto všetko ovplyvňuje aktivity organizácie a kto je nimi ovplyvňovaný, 7 Je vhodné pripomenúť, ţe rovnaký postup je dlhodobo prítomný i v štandarde ISO

36 - určenie poţiadaviek zainteresovaných strán čo tieto subjekty od organizácie vyţadujú, - posúdenie významu jednotlivých zainteresovaných strán ten sa môţe líšiť naprieč odvetvovou orientáciou organizácie, - stanovenie špecifických postupov na základe čoho a ako sa budú tieto vzťahy riadiť. Dôleţitosť zainteresovanej strany Kľúčová dôleţitosť Dôleţitá, ale nie kľúčová Neistota prostredia Nízka Vysoká Partnerstvo Riadenie stakeholderov Hraničné prelínanie Sledovanie prostredia Obrázok 13 Spôsob riadenia vzťahov s rozličnými zainteresovanými stranami Zdroj: (ROBBINS, 2004) Na obrázku 13 je moţné vidieť rôzne formy riadenia vzťahov s daným typom zainteresovanej strany. Partnerstvo sa odporúča pri takých zainteresovaných stranách, ktorých dôleţitosť je pre organizáciu kľúčová a neistota prostredia veľká. Naopak, ak zainteresovaná strana nie je kľúčová a neistota prostredia je nízka, odporúča sa sledovať vývoj prostredia a zaujať skôr reaktívny postoj. Aktívnejší prístup sa vyţaduje v prípade, ţe prostredie vykazuje vysokú mieru neistoty. Hraničné prelínanie je určitý spôsob interakcie s rôznymi externými zainteresovanými stranami s cieľom zhromaţdiť a rozširovať informácie. Hranice medzi organizáciou a externým prostredím sa stávajú viac priepustné a typickým príkladom tejto formy riadenia vzťahov s danou zainteresovanou stranou je účasť členov organizácie v nejakom orgáne alebo na riešení nejakého projektu danej zainteresovanej strany. Riadenie stakeholderov ako ďalšia forma riadenia vzťahov, je zaloţená na plnení poţiadaviek zainteresovaných strán prostredníctvom ich zisťovania napríklad vo forme marketingových prieskumov, budovaním vzťahov s príslušnými útvarmi ministerstiev, iniciáciou vzťahov s verejnosťou a pod. (ROBBINS, 2004). Adoptovanie prístupu CSR podnikateľským prostredím deklaruje napr. (STEWARD, 2014), ktorý rozširuje 3 zauţívané perspektívy CSR o daľšiu a celkovo ich vymenúva ako sociálnu, environmentálnu, ekonomickú a dobrovoľnícku perspektívu. Jeho názor podporuje i (VALIENTE, 2013), ktorý potvrdil vzťah medzi spoločenskou výkonnosťou organizácie a dosahovaním jej cieľov. Polemiku ohľadom implementácie teórie zainteresovaných strán uvádza vo svojej práci (MINOJA, 2012), ktorý nahliada na problém cez nemoţnosť vyuţitia dichotomického prístupu (áno/nie) k teórií zainteresovaných strán: - Či vyuţiť riadenie vzťahov so zainteresovanými stranami: Autor tvrdí, ţe orientácia na splnenie všetkých poţiadaviek zainteresovaných strán má v konečnom dôsledku na organizáciu negatívny dopad. Na druhej strane výlučná orientácia len na potreby jednej zaintresovanej strany taktieţ nenachádza oporu v dlhodobej udrţateľnosti. Uzatvára, ţe je potrebné hodnotiť veľkosť dopadov organizácie na danú zainteresovanú stranu. - Kedy vyuţiť riadenie vzťahov so zainteresovanými stranami: Je potrebné tejto oblasti venovať krátkodobú, alebo skôr dlhodobú pozornosť? Autor zastáva názor dlhodobej pozornosti, čo zdôvodňuje preukázateľnými referenciami, ktoré uvádzajú, ţe obetovanie zisku v prospech naplnenia poţiadavky nejakej zainteresovanej strane sa 36

37 v dlhodobom horizonte môţe oplatiť. Tieţ uvádza, ţe je kľúčové, aby organizácia sústredila pozornosť okrem súčasných poţiadaviek zainteresovaných strán i na moţnosti identifikácie ich potenciálnych (budúcich) poţiadaviek preto sa prikláňa skôr k udrţiavaniu vzťahov na báze partnerstva. - Ako vyuţiť riadenie vzťahov so zainteresovanými stranami: Autor vníma problematiku cez dva hraničné spôsoby a to prispôsobenie a štandardizáciu. Prispôsobením je moţné lepšie plniť poţiadavky danej zainteresovanej strany, avšak spôsobuje to vyššie náklady ako jeho opak štandardizácia. Autor spomína taktieţ i Portera, ktorý v tejto súvislosti zastáva postoj niekde v strede. Riadenie vzťahov so zainteresovanými stranami má však podľa niektorých autorov i značné nedostatky, ktoré nie je moţné prehliadať (VERDEYEN, 2004). Jedným z nich je predovšetkým rozdiel medzi primárnymi a sekundárnymi zainteresovanými stranami. Poţiadavky medzi týmito dvoma typmi subjektov sú však veľmi často protichodné. Organizácia ako celok má i v zmysle etiky zodpovednosť predovšetkým voči vlastným zamestnancom, manaţérom a akcionárom ako prirodzenej súčasti primárnej zainteresovanej strany. Prioritu by preto mala mať práve táto časť zainteresovaných strán. Autorka prezentuje názor, ţe pokiaľ budú mať účasť na strategickom rozhodovaní v rámci organizácie i zainteresované strany z externého prostredia, prejaví sa negatívny dopad problematického definovania právomoci a zodpovednosti. Uviesť moţno niektoré z nich: objektivita manaţérov by mala byť najvyššou zárukou správnosti rozhodovania; účasť všetkých zainteresovaných strán výrazne predlţuje čas prijatia rozhodnutia; rôzne zainteresované strany nemajú dostatočné odborné schopnosti pre správne rozhodnutie a často o neho ani nemajú záujem; často býva problematické nájsť najvhodnejšieho zástupcu danej zainteresovanej strany. Vyuţitie riadenia vzťahov so zainteresovanými stranami sumarizuje predovšetkým štúdia Boltonovej (BOLTON, 2010). Tá uvádza, ţe pri riadení vzťahov majú kľúčové postavenie organizácie praxe teda inštitúcie, ktoré prijímajú absolventov danej vysokej školy. Je preto kľúčové, aby sa vysoká škola zamerala predovšetkým na identifikáciu ich súčasných i potenciálnych poţiadaviek vo vzťahu k pripravenosti absolventov. Plnenie týchto poţiadaviek je potrebné merať, monitorovať a analyzovať. Pri kľúčových zainteresovaných stranách ako je v tomto prípade prax sa i tu odporúča voliť formu partnerstva obojstranne výhodného vzťahu. Pre zabezpečenie plnenia poţiadaviek by mali byť vypracované postupy a mechanizmy, aby sa dosiahla plánovaná úroveň dosahovania cieľov kvality, ktoré si vysoká škola stanovila. Z tejto štúdie je veľmi citeľný dôraz na potrebu implementácie manaţérskych prvkov do systému riadenia vzdelávania cez stanovenie merateľných cieľov v oblasti výsledkov vzdelávania, aţ po merací systém zachytávajúci dopady aktivít vysokej školy a podporujúci prijímanie strategických rozhodnutí vysokou školou. Autorka zdôrazňuje nevyhnutnosť vybudovania systému kvality vysokej školy takým spôsobom, aby reflektoval poţiadavky kľúčových zainteresovaných strán. Na druhej strane však existujú i opačné názory na implementáciu manaţérskeho prístupu k riadeniu vzťahov s vysokou školou, ktoré dôraz kladú predovšetkým na poslanie a filozofický rozmer vysokej školy. Napríklad v (PARKER, 2002) je moţné nájsť pomerne ostré odsúdenie manaţérskych systémov, ktoré boli adoptované vysokými školami ako dôsledok tlaku na efektívnosť spotrebúvaných zdrojov. Vysoké školy podľa tohto autora preberajú interpretačné schémy z podnikového prostredia do svojho vlastného prostredia bez toho, aby si uvedomovali dopady takejto činnosti transformovanie na firemné univerzity. Vyzýva na návrat k akademickým hodnotám, ktoré boli vplyvom prísneho plnenia cieľov (vo forme top-down) posunuté. 37

38 Z uvedenej rešerše odbornej literatúry je moţné zhrnúť, ţe k teórií riadenia vzťahov so zainteresovanými stranami prevláda viac pozitívny postoj. Vo všeobecnosti je moţné vysloviť tvrdenie, ţe organizácia je súčasťou systému, a preto by sa pri jej aktivitách mali hodnotiť dopady na prvky tohto systému. Platí to i o sektore vysokoškolského vzdelávania, preto i napriek jeho špecifikám, je moţné predpokladať dosiahnutie vyššej kvality a spoločenskej akceptácie, ak sa vyuţije uvádzaný prístup. Na poţiadavkách zainteresovaných stranách je postavený i štandardizovaný systém manaţérstva kvality podľa ISO 9001, ktorý je veľmi významným zdrojom tejto dizertačnej práce Potenciál benchmarkingu na vysokých školách v oblasti riadenia vzťahov s praxou Benchmarking patrí medzi základné nástroje trvalého zlepšovania a vzhľadom k špecifikám riadenia vysokých škôl (kap ) predstavuje veľmi vhodný prvok v procese zabezpečovania kvality. Benchmarking je proces, ktorým chceme dosiahnuť v určitej oblasti úroveň výkonnosti, ktorá je v súčasnosti lepšia ako naša (GRAUZEĽ, 2003). Plánovanie a implementácia zlepšení Prebratie best Practice od partnerov Prehľad relevantných podnikových procesov Monitorovanie stavu Fáza akcie Fáza integrácie Výber a definovanie kritických faktorov úspechu Proces plného vyuţitia potenciálu benchmarkingu Identifikácia oblasti pre zlepšenie Fáza plánovania a zberu údajov Fáza analýzy Stanovenie indikátorov pre meranie kritických faktorov Meranie hodnôt indikátorov operátorom Porovnanie nameraných hodnôt s inými operátormi Faktory pre úspešný benchmarkig Podmienky Podpora a záväzok vodcovstva Voľba objektu Bechmarking nie je: vhodný len pre rozsiahle projekty, posledný manaţérsky módny výstrelok ani marketingový prieskum Bechmarking by sa mal stať integrálnou súčasťou beţnej práce organizácie a mal by slúţiť ako podpora rozhodovania. Objekt benchmarkingu by mal byť v oblasti, ktorá je pre organizáciu dôleţitá a ktorá sa podieľa na dosahovaní kľúčových výsledkov. Výber ľudí, ktorí budú Dôleţitý je správny výber a zaškolenie členov benchmarking realizovať tímu, ktorý bude benchmarking realizovať. Spôsob vykonávania procesu Procesné kroky procesu sa nesmú vynechať, inak hrozí riziko nesprávnych výsledkov. Obrázok 14 Proces a faktory úspechu benchmarkingu Upravné podľa (GRAUZEĽ, 2003) Hlavná idea tohto prístupu je postavená na preberaní dobrej praxe (best-practice) od organizácií, ktoré svoje procesy zabezpečujú lepšie jednoduchšie je pouţiť niečo, čo je uţ vynájdené, ako to isté vynachádzať odznova. Benchmarkingom sa identifikujú najlepšie skúsenosti pri realizácii určitého typu procesu nazývané benchmarky ktoré následne slúţia ako štandard výnimočnosti, resp. ako úroveň, na ktorú sa organizácia chce dostať. Benchmarking je proces vykonávaný systematicky a môţe mať niekoľko podôb, pričom viaceré je vhodné pouţiť v prostredí vysokých škôl (BQF, 2013): - Strategický benchmarking zahŕňa skúmanie dlhodobej stratégie (kľúčové kompetencie, vývoj nových produktov, zlepšovanie schopnosti riešenia zmien). - Benchmarking výkonnosti (konkurenčný benchmarking) je zaloţený na meraní výkonnostných charakteristík vo vzťahu ku kľúčovým produktom v rovnakom 38

39 odvetví. V záujme ochrany dôvernosti je tento typ analýzy často realizovaný prostredníctvom obchodných zdruţení, resp. tretích strán. - Procesný benchmarking zameraný na zlepšenie kritických procesov a operácií prostredníctvom porovnania najlepších organizácií vykonávajúcich podobné procesy ako porovnávaná organizácia. Výsledkom tohto typu benchmarkingu sú často krátkodobé výhody. - Funkčný benchmarking porovnáva prístupy z rôznych odvetví s cieľom nájsť inovatívne cesty ako zlepšiť procesy, čo spravidla vedie k dramatickému zlepšeniu. - Interný benchmarking zahŕňa porovnávanie v rámci tej istej organizácie. Výhodou je vyššia dostupnosť informácií, avšak nevýhodou môţe byť absencia inovácie. Prostredie vysokých škôl je z pohľadu dostupnosti informácií veľmi vhodným pre pouţitie benchmarkingu. Je moţné pouţiť prakticky akúkoľvek formu benchmarkingu na relevantnú oblasť. Obzvlášť dobré podmienky sú nastavené internému benchmarkingu, ktorý je moţné pouţiť formou porovnávania fakúlt v rôznych oblastiach. Spravidla rozličné zameranie fakúlt konkrétnej vysokej školy a ich autonómnosť môţe poskytnúť vhodné príleţitosti na preberanie dobrej praxe. Príklad výstupu procesu benchmarkingu sa nachádza na obrázku 15, kde boli v rámci projektu DEQUA porovnávané fakulty Ţilinskej univerzity ohľadom vyspelosti rôznych foriem zberu spätnej väzby k študijným programom metrika bola prebratá z modelu CAF a hodnotenie prebiehalo formou panelu predpokladov (5 oblastí) a panelu výsledkov (1 oblasť). Obrázok 15 Príklad výstupu analytickej fázy benchmarkingu na vysokej škole Upravené podľa (MADZÍK, 2013) Potenciál benchmarkingu bol identifikovaný v tých oblastiach, kde boli veľké rozdiely medzi jednotlivými fakultami. Následne bol zaznamenaný spôsob, akým sa daná oblasť realizuje fakultou, ktorá dosiahla v tejto oblasti najlepšiu hodnotu. Tento spôsob sa následne implementoval do systematického nástroja na zber spätnej väzby a bol tak štandardizovaný aj pre ostatné fakulty. 39

40 1.5 RIADENIE VYSOKÝCH ŠKÔL V ZAHRANIČÍ Popredné Európske i svetové univerzity kladú vysoký dôraz na previazanie procesu vzdelávania s poţiadavkami praxe. Formy tohto previazania sú z pohľadu národných potrieb vysokých škôl rôzne či uţ ide o spoluprácu pri projektoch, spoluúčasť na vzdelávaní, participácii pri tvorbe študijných programov a pod. Takéto formy sú väčšinou ovplyvňované systémom riadenia vysokej školy. Na základe analýz Inštitútu pre ekonomické a sociálne reformy (INEKO) je moţné konštatovať, ţe viaceré európske vysoké školy, no predovšetkým samotné krajiny, prešli v poslednom období výraznou reformou riadenia vysokého školstva ako napríklad Dánsko, Veľká Británia, Holandsko, Česká republika (DANČÍKOVÁ, 2012). Hlavné rozdiely v riadení medzi zahraničnými vysokými školami a Slovenskou republikou sa nachádzajú v tabuľke 5. Tabuľka 5 Hlavné rozdiely v riadení vysokých škôl v zahraničí a v Slovenskej republike Rozdiel Neuniformná štruktúra riadenia Rozdielne rozloţenie právomocí Vyšší vplyv externých stakeholderov na riadenie VŠ Menšia právomoc akademickej obce Prejavovanie rozdielu Zdroj: Upravené podľa (DANČÍKOVÁ, 2012) Vyuţívajú sa viaceré modely riadenia (USA, Švajčiarsko) resp. štruktúra riadenia má iba odporúčací charakter a voľnosť v pouţití konkrétneho modelu je vysoká (Spojené kráľovstvo). Vysoké školy však v tomto prípade musia odôvodniť opodstatnenosť zvoleného modelu 8. Strategické riadenie je v rukách štíhlejších orgánov (Holandsko, USA, Spojené kráľovstvo, Dánsko, časť švajčiarskych škôl). Posilnené právomoci má rektor, ktorý môţe byť súčasťou správnej rady (Holandsko, Spojené kráľovstvo). Akademické senáty plnia v administratívnych otázkach poradnú (Holandsko, Dánsko) alebo dozornú funkciu (Švajčiarsko). Strategické orgány pozostávajú výlučne (USA, Holandsko, časť škôl v Spojenom kráľovstve a Švajčiarsku, návrh ČR) alebo prevaţne (Dánsko) z externých členov. Títo členovia sú nominovaní orgánmi verejnej správy (USA, Holandsko, Dánsko, Švajčiarsko, časť v ČR). V administratívnych záleţitostiach má iba poradnú funkciu (Holandsko), má zastúpenie v rozhodovacích orgánoch, prevaţujú však externí členovia (Dánsko) alebo má prevaţne dozornú funkciu (Švajčiarsko). Právomoci akademickej obce sú zamerané predovšetkým na riadenie a kvalitu vedy a výskumu. Otvorené diskusie ohľadom systému riadenia vysokých škôl v zahraničí i na Slovensku narazili na principiálne problémy, ktoré sú spojené s implementáciou určitých zásad riadenia do legislatívneho rámca fungovania vysokých škôl. Tieto problémy určila skupina nórskych autorov v roku 2009 analýzou systémov riadenia vysokých škôl a nazvala ich štyri dilemy reformy vysokého školstva 9. 8 stav v Slovenskej republike: v novej novelizácia zákona 131/2002 sa nachádza nový oddiel Vnútorný systém kvality. Ten je štruktúrou totoţný s normou ESG. Táto norma síce v zákone nie je explicitne uvedená, no implicitne núti vysoké školy, aby pouţili tento konkrétny model. 9 z rovnakej analýzy vychádzala i štúdia INEKO. 40

41 Dilema medzi reprezentatívnou demokraciou a efektívnosťou organizácie V praxi sa táto dilema prejavuje tým spôsobom, ţe ak sa prijímajú opatrenia zvyšujúce efektívnosť organizácie (vysokej školy), je s tým spojené výrazné obmedzenie demokratického princípu pri strategických rozhodnutiach: napr. výrazným zníţením právomocí kolektívnych orgánov vysokej školy. Dilema medzi integrovanými a duálnymi riadiacimi štruktúrami Z hľadiska riadenia ide o paralelu medzi funkčným a procesným prístupom. Kým na jednej strane existuje snaha o integráciu procesov a aktivít na vysokej škole, na druhej strane autonómne postavenie fakúlt a jej rovnocenných funkčných častí je zamerané na plnenie vlastného účelu (náplne). Autori vyslovujú názor, ţe pozitíva z pohľadu rozhodovania môţe mať i duálny (funkčný) prístup, keďţe vykazuje vyššiu mieru transparentnosti, zodpovednosti a pruţnosti. Tieţ však uvádzajú, ţe duálny prístup spravidla vedie k vyššiemu riziku konfliktov a napätia. Z pohľadu manaţérstva kvality je postoj k tejto dileme pomerne jednoznačný procesný prístup je jednou zo zásad manaţérstva kvality a preukázateľne napomáha lepšiemu plneniu cieľov organizácie. Dilema medzi externým a interným vplyvom na rozhodovanie v organizácii Pomerne jednoducho interpretovateľná téza, ktorá hovorí na jednej strane o právomoci riadiť smerovanie vysokej školy (strategické rozhodnutia) ľuďmi, ktorí na nej pôsobia, no na druhej strane stojí kritika vysokých škôl ohľadom ich izolovanosti a riešenie vidí predovšetkým presunom riadiacich právomocí mimo interné prostredie vysokej školy. Dilema medzi centralizáciou a decentralizáciou Ide o otázku, do akej miery sú prínosy centralizácie/decentralizácie pre vysokú školu nad ich nedostatkami. Problém spadá pod oblasť stanovenia kompetencií pre jednotlivé zloţky vysokej školy na centrálnej a niţšej úrovni. Relevantnými otázkami v tomto kontexte sú napríklad: Koľko a akej právomoci a autority majú mať rozdielne organizačné úrovne vysokej školy? Kto bude posudzovateľ internej kvality a aké následky z toho plynú? Kto určuje a rozhoduje o strategickom pláne samotnej vysokej školy? Formy previazania trhu práce a vzdelávania Ako uţ bolo spomínané, štrukturálna nezamestnanosť patrí k najváţnejším problémom vzdelávania v Európskej únii. Prístupy k jej zniţovaniu sú zaloţené na transfere informácií o poţiadavkách trhu práce, hlavne čo sa týka kvantity (no i kvality) očakávaných pracovných miest. Existuje viacero prognostických i neprognostických nástrojov slúţiacich na predvídanie budúcich potrieb trhu práce a práca s nimi je značne ovplyvnená zauţívaným systémom v danej krajine. V rámci krajín EÚ existujú štyri typy systémov predvídania potrieb trhu práce, ktoré sú uvedené v tabuľke 6. Neexistuje jednotné odporúčanie, ktoré by hovorilo o najvhodnejšom prístupe na prognózovanie potrieb trhu práce, a preto mnohé krajiny vyuţívajú kombináciu rôznych prístupov prognózovania, ktoré sú stručne charakterizované v nasledujúcich bodoch. 41

42 Tabuľka 6 Systémy predvídania potrieb trhu práce Systém Charakteristika Krajiny Decentralizovaný systém Koordinovaný nekomplexný systém Budovanie koordinovaného komplexného systému Koordinovaný komplexný systém Zdroj: Upravené podľa (GOLIAŠ, 2011) Je rozvinutý najmä v obchode, na sektorovej a lokálnej úrovni. Nekladie dôraz na systematické odhadovanie kvalifikačných potrieb. Jeho kľúčovým prvkom je kvantitatívne prognózovanie. Realizujú sa aj niektoré kvalitatívne analýzy (prieskumy). Systém je zaloţený na strednodobých makroprognózach, ktoré zohľadňujú vývojové trendy v sektoroch. Cieľom systému je zavedenie permanentného monitoringu kvalifikačných potrieb. Rozvinutý systém strednodobých a krátkodobých makroprognóz, systém sektorových analýz, pravidelných prieskumov medzi zamestnávateľmi a regionálnych prieskumov o zamestnanosti. DK, EL, LT, LV, HU, PT, SI, ES. CY, FI, IE. CZ, EE, PL, SK, IT. FR, NL, DE, AT, SE,UK. A) Ekonometrické modely Ekonometria predstavuje prierezovú vednú disciplínu, ktorá vyuţíva poznatky ekonómie, štatistiky a matematiky a predstavuje ich syntézu. Zostrojenie ekonometrického modelu je zloţené zo štyroch fáz (VINCÚR, 2007): - konštrukcia modelu jej hlavnou súčasťou je matematicko-štatistická formulácia ekonomickej hypotézy tak, aby skonštruovaný ekonometrický model čo moţno najvernejšie popisoval reálne vzťahy/súvislosti/mechanizmy pôsobiace v ekonomickom systéme, či jave, ktorý je predmetom ekonometrického modelovania; súčasťou konštrukcie je rozčlenenie premenných na endogénne (závislé) a exogénne (nezávislé), - kvantifikácia modelu zakladá sa na štatistickom odhade parametrov ekonometrického modelu, t. j. určenie konkrétnych hodnôt parametrov konkrétneho ekonometrického modelu na konkrétnych empirických údajoch; ďalšou súčasťou tejto fázy je kvantifikácia ďalších testovacích charakteristík modelu, ktoré následne umoţňujú posúdiť jeho štatistickú významnosť a spoľahlivosť, - verifikácia modelu jej úlohou je zistiť, či model zodpovedá ekonomickej hypotéze, pouţitej vo fáze konštrukcie modelu a overiť, či model spĺňa s dostatočnou štatistickou spoľahlivosťou predpokladané štatistické vlastnosti, - aplikácia modelu môţe mať tri podoby: testovanie ekonomickej hypotézy (po potvrdení platnosti v predchádzajúcom kroku), analytická aplikácia (kvantifikácia hodnôt vplyvu jednotlivých exogénnych premenných na hodnoty endogénnej premennej v jednotlivých pozorovaniach) a prognostická aplikácia (určenie hodnôt exogénnych premenných v čase). B) Analýza nesúladu dopytu a ponuky Analýzy tohto typu sa zameriavajú na zdôvodnenie disproporcie medzi ponukou práce a dopytom po nej nielen všeobecne, ale i po štrukturálnej stránke. Najväčším problémom pri odhadnutí pomeru (ratio) medzi ponukou a dopytom býva spravidla pochopenie a meranie rozličných trhových dynamických aspektov, alebo tokov, ktoré neustále ovplyvňujú hodnoty ponuky a dopytu (FROESCHLE, 2012). Metodika tejto analýzy sa nezameriava len na identifikáciu medzier (GAP) medzi ponukou a dopytom, ale aj na tvorbu akčného plánu (pochopenie špecifických hybných síl, hodnotenie alternatív na zaplnenie medzier, programy na transformáciu a riadenie pracovnej sily) a jeho 42

43 vykonania a monitoringu (zavedenie plánu, monitoring zapĺňania medzier a vývoj, aktualizácia opatrení) (HATRAK, 2012). C) Sektorové štúdie Sektorové štúdie sú zaloţené na analýze jednotlivých sektorov hospodárstva s cieľom ich prognózovania z pohľadu potreby pracovných miest o určitej kvalite a kvantite. Pre predikovanie vývoja určitého sektora je spravidla vytvorená pracovná skupina, priamo zainteresovaná v danom sektore, ktorej úlohou je zozbieranie a interpretácia dát týkajúcich sa súčasnej a budúcej ponuky a dopytu. V komplexnom pohľade na hospodárstvo sa často vyuţíva aj tzv. analýza kľúčového sektora (LUPTÁČIK, 2008), ktorá slúţi na identifikáciu potenciálu rastu jednotlivých sektorov. D) Prieskumy medzi zamestnávateľmi Ide o metódu zaloţenú na dotazníkovej forme, ktorej cieľom je identifikovať budúce kvantitatívne a kvalitatívne personálne potreby zamestnávateľov. Úspešnosť metódy je z veľkej miery závislá od reprezentatívnosti a veľkosti skúmanej vzorky. Dotazník je spravidla štruktúrovaný do relatívne samostatných častí, ktoré majú poskytnúť ucelený prehľad o súčasnej i budúcej situácii na trhu práce. Nevyhnutnou súčasťou takéhoto dotazníka sú údaje o podniku (ako obchodný názov, sídlo, región pôsobenia, kontaktné údaje a pod.), súčasná personálna obsadenosť podniku (počet zamestnancov vrátane ich špecializácie, pokiaľ to podnik eviduje), voľné pracovné miesta (z pohľadu kvantity a kvality) a doplňujúce údaje (zamerané na postupy prijímania a tvorby pracovných miest) (DELOITTE, 2012). E) Analýza potrieb kvalifikácií/zručností Rozšírená metóda prieskumov medzi zamestnávateľmi, ktorých cieľom je získať údaje o súčasných a budúcich potrebách zručností v podniku (skill audit). Jej úlohou je taktieţ pochopenie potreby rozličnosti zručností, cielená analýza rozvoja zručností na strane ponuky práce a má napomôcť pri plánovaní kvalifikačnej štruktúry na strane ponuky (COGNOLOGY, 2012). Podobne i v tomto prípade je úspešnosť metódy závislá od výberovej vzorky a jej reprezentatívnosti. F) Analýza škôl a monitoring absolventov Metóda vychádza z údajov škôl na strane ponuky pracovnej sily. Ide o všetky úrovne škôl, ktoré produkujú absolventov. Zdrojom údajov sú spravidla ročné štatistiky absolventov škôl z hľadiska ich zamerania a ich následný monitoring prostredníctvom inštitúcie zabezpečujúcej evidenciu nezamestnaných (v SR je to ÚPSVaR). Tieto štatistiky sa následne komparujú a slúţia ako spätná väzba pre školy (ZVALOVÁ, a iní, 2008). G) Delfi štúdie a ohniskové skupiny Delfi štúdie alebo metódy (ang. Delphi method) sa zakladajú na nezávislom hodnotení a prognózovaní vývoja trhu práce viacerých expertov. Výsledky expertov sú následne zozbierané, zhodnotené a opätovne distribuované do ďalšieho kola riešenia. Spravidla sa vyuţívajú dotazníky a počet kôl riešenia je závislý od miery zhodnosti riešení (SHAH, 2011). Metóda ohniskových skupín (ang. Focus groups) sa v značnej miere vyuţíva v oblasti manaţérstva kvality prípadne marketingu. Názov skupiny je odvodený najmä z dvoch dôvodov: zvyčajne je tvorená zástupcami konkrétneho segmentu a v diskusii je venovaná pozornosť iba úzkemu tematickému okruhu otázok. S účastníkmi diskusie je moderovaná a vedená diskusia, zameraná na stanovenie predpokladaných potrieb trhu práce v danom sektore. Dĺţka diskusie by podľa odporúčaní nemala trvať viac ako dve hodiny, a všetky čiastkové i súhrnné výsledky sa musia zaznamenávať (NENADÁL, 2004). H) Registre povolaní Ide o nástroj, ktorý má z hľadiska prognózovania trhu práce krátkodobý efekt, keďţe sumarizuje najmä súčasnú štruktúru pracovných miest. Povolania sú kategorizované do oblastí a disponujú databázou odporúčaných zručností a schopností, ktoré sú kladené na ľudí, ktorí ho vykonávajú. Takýmto spôsobom sa odstraňuje nevýhoda nízkej 43

44 Ekonometrické modely Analýza nesúladu ponuky a dopytu Sektorové štúdie Prieskumy medzi zamestnávateľmi Analýza potrieb kvalifikácií Analýza škôl a monitoring abs. Delfi štúdie a ohniskové skupiny Registre povolaní pruţnosti ostatných metód prognózovania, keďţe sa touto formou môţe predpokladať uplatnenie uchádzača o zamestnanie nie na základe jeho zaradenia do pracovnej pozície, ale jeho zručností (MPSVaR, 2012). Prínos uvedených metód je závislý od mnoţstva faktorov ako napríklad miera dostupnosti informácií, rozsah pokrytia, časové hľadisko, súčasná štruktúra trhu práce (najmä pri ekonometrických modeloch). Väčšina krajín EÚ vyuţíva kombináciu viacerých prístupov k tomu, aby lepšie zachytili poţiadavky trhu práce, či uţ vo forme kvantitatívnej alebo kvalitatívnej. Prehľad ich pouţívania sa nachádza v tabuľke 7. Tabuľka 7 Vyuţívanie metód previazania trhu práce so vzdelávaním v krajinách EÚ Metóda Krajina Belgicko X X Bulharsko X Cyprus X X Česká republika X X X Dánsko X X X X Estónsko X X X Fínsko X X X X Francúzsko X X X X X X Grécko X X Holandsko X X X Írsko X X X X Litva X X X X Lotyšsko X X X X Luxembursko X Maďarsko X Malta X Nemecko X X X X X Nórsko X X X Poľsko X Portugalsko X X Rakúsko X X X X X Rumunsko X X Slovensko X X Slovinsko X Španielsko X X X Švédsko X X X X X Taliansko X X X X X Veľká Británia X X X X X X Zdroj: Upravené podľa (CEDEFOP, 2008) a (GOLIAŠ, 2011) 44

45 1.5.2 Európsky model prognózovania potrieb trhu práce Európske centrum pre rozvoj a odborné vzdelávanie (CEDEFOP) vypracovalo v roku 2010 strednodobú prognózu dopytu a ponuky zručností v Európe. Ide o dokument, ktorý obsahuje podstatné informácie o súčasnom vývoji trhu práce a vzdelávania a predstavuje strednodobé prognózy pre rôzne oblasti vzdelávania/trhu práce. Pouţité boli predovšetkým európske databázy a štatistiky Eurostatu a tieţ údaje z medzinárodných projektov resp. prieskumov, ktoré sa týkali trhu práce či vzdelávania. Model pouţitý pre prognózu potrieb trhu práce v sebe integruje dva pohľady: ponuku práce a dopyt po práci. MODUL 1 Ekonomická aktivita Populácia pracujúcich podľa veku a pohlavia Výška miezd Zamestnanosť Miera zapojenia na trhu práce Výška benefitov Aktívna pracovná sila podľa veku a pohlavia Nezamestnanosť STRANA PONUKY MODUL 5 Dodávky ľudí podľa kvalifikácie, 3 ISCED úrovne a ekonomický status STRANA DOPYTU MODUL 2 Miera zamestnanosti a rozšírený dopyt po povolaní MODUL 6 Počty študujúcich a absolventov podľa ISCED kategorizácie MODUL 3 Miera zamestnanosti a rozšírený dopyt po kvalifikácii MODUL 4 Náhradný dopyt po povolaní/ kvalifikácii Zastúpenie populácie podľa ISCED kategórií Voľné pracovné miesta podľa kvalifikácie (ISCED) Zastúpenie prac. sily podľa ISCED kategórií Voľné pracovné miesta podľa povolania (ISCO 2 digit) MODUL 7 Obrázok 16 Nerovnováha (ponuka-dopyt) 3 ISCED kategórie Model pre prognózu trhu práce v EÚ Upravené podľa (CEDEFOP, 2010) Model je zloţený zo siedmich modulov prvý modul pokrýva i časť dopytu i časť ponuky práce (modul 1), ďalšie tri moduly (modul 2 aţ 4) tvoria časť dopytu na trhu práce, ďalšie dva (modul 5 a 6) tvoria časť ponuky a posledný (modul 7) zahŕňa porovnanie ponuky s dopytom a analýzu nerovnováhy (CEDEFOP, 2010): - modul 1: Multisektorový makroekonomický model (E3ME) tento model poskytuje súbor konzistentných sektorových prognóz zamestnanosti, ktoré zahrnujú hlavné 45

46 vonkajšie vplyvy rôznych krajín (vrátane technologických zmien a vplyvu globálnej konkurencie). Na strane ponuky zasa kalkuluje s parametrami týkajúcimi sa oblasti vzdelávania v daných krajinách. - modul 2: Rozšírený dopyt po povolaní (EDMOD) je zaloţený na štatistikách Eurostatu LFS (Labour force survey), ktoré poskytujú široko konzistentný súbor dát, ktorý môţe byť vhodne pouţitý na prognózovanie vývoja trhu práce v krajinách EÚ. - modul 3: Rozšírený dopyt po kvalifikácii (QMOD) naproti predchádzajúcemu modulu tento modul prognózuje potreby poţiadavky zamestnávateľov v oblasti vedomostí, zručností a kompetentností absolventov škôl. Kvalifikácia je vnímaná ako charakteristika osoby, ktorá plní poţiadavky na konkrétnu pracovnú pozíciu. - modul 4: Náhradný dopyt (RDMOD) kalkuluje s údajmi opvlyvňujúcimi faktory ako napríklad úmrtnosť, prechod do nezamestnanosti, čistá migrácia či medzinárodná pracovná mobilita. - modul 5: StockMOD tento modul analyzuje mikrodáta (z LFS) na prognózovanie pravdepodobnosti pracovnej sily dosahovať rôzne úrovne kvalifikácie. - modul 6: FlowMOD modul analyzujúci agregované dáta týkajúce sa vzdelávania k vykonaniu doplnkových analýz týkajúcich sa úrovni kvalifikácií v rôznych vekových skupinách. - modul 7: BALMOD modul, ktorý konfrontuje prognózy dopytu a ponuky na trhu práce sústredí sa na ich previazanie a stratifikuje ich podľa kvalifikácií. Výsledné prognózy zohľadňujú viacero scenárov. Z hľadiska miery predpovedania budúceho stavu v tejto oblasti autori vyuţili ako historický scenár bez krízy tak i súčasne platný scenár vychádzajúci z historických dát z jednotlivých modulov. Vplyv svetovej recesie bol vyčíslený v podobe straty 10 miliónov pracovných miest, ktoré by mohli byť vytvorené na základe dlhodobých trendov na trhu práce v Európskej únii. Prognóza na strane ponuky práce výrazne identifikuje trend zvyšovania vzdelanosti v jednotlivých krajinách. Obrázok 17 Porovnanie krajín podľa úrovne kvalifikácie a predpokladanej zmeny (CEDEFOP, 2010) 46

47 Na strane ponuky práce boli kategórie zúţené do 9 makrokategórií: pomocní a nekvalifikovaní pracovníci; zákonodarcovia, vysokí úradníci a manaţéri; špecialisti; technici a spolupracovníci špecialistov; úradníci; pracovníci v sluţbách a predavači; kvalifikovaní pracovníci v poľnohospodárstve a rybárstve; remeselníci, opravári a spracovávatelia; operátori strojov a zariadení. Citeľný je predovšetkým nárast špecialistov, technikov a remeselníkov. Obrázok 18 Prognóza kvalifikácií v EÚ do roku 2020 (CEDEFOP, 2010) Nerovnováha na trhu práce, ktorá je spôsobená neadekvátnou kvantitou resp. kvalitou vzdelávania a súčasne makroekonomickým aspektom ovplyvňujúcim trh práce má (a bude mať) za následok zmeny v štruktúre obsadzovania pracovných pozícií. Ľudia s vyššou kvalifikáciou budú zamestnávaní i na pracovné pozície, na ktorých sú prekvalifikovaní. Tento posun je graficky interpretovaný na obrázku 19. Obrázok 19 Štrukturálne zmeny pri obsadzovaní pozícií (CEDEFOP, 2010) 47

48 Autori tejto správy poukazujú na fakt, ţe výpovedná hodnota výsledkov môţe byť ovplyvnená i ďalšími faktormi, ktoré neboli brané do úvahy ako spätné opatrenia trhu práce jednotlivých krajín, rozdielnosť pouţitých ekonometrických modelov, rozdielnosť národných ekonomických klasifikácií, či národné prístupy k previazaniu trhu práce a sektora vzdelávania Implementácia systémov kvality na vysokých školách v Európe Dôraz na kvalitu a jej posudzovanie v oblasti vysokého školstva zaznamenal v Európe výrazný nárast v 80-tych rokoch minulého storočia. Verejne dostupné štatistiky ohľadom implementácie rôznych konceptov kvality na vysokých školách nie sú k dispozícii, no skupina portugalských autorov vypracovala v roku 2012 pomerne detailnú rešerš literatúry pojednávajúcej o skúsenostiach s modelmi kvality na vysokých školách. Autori poukazujú na fakt, ţe systematický prístup ku kvalite na vysokých školách je moţné nájsť uţ v 13-tom storočí, kedy boli zauţívané dva modely posudzovania kvality. Francúzsky model, ktorý bol zaloţený na externej autorite archetyp hodnotenia kvality z hľadiska zodpovednosti a Anglický model, ktorý bol postavený na vzájomnom hodnotení kvality, ktoré realizovalo samosprávne spoločenstvo. Tieto dva modely určovali dve dôleţité dimenzie kvality vnútornú a vonkajšiu, pričom vnútorná bola v rámci akademického prostredia v Európe naprieč storočiami dominantná (ROSA, 2012). Práve 80-te roky minulého storočia priniesli zvýšený dôraz na externú dimenziu kvality, pričom tlak na vysoké školy mal dva hlavné ciele: zodpovednosť a zvyšovanie kvality. Snaha o dosahovanie oboch sa pretavila do implementácie systémov kvality na vysokých školách. Často diskutovanou témou je implementácia TQM do prostredia vysokej školy existujú dva tábory autorov, ktorí vo vzťahu k tejto problematike zaujímajú postoj na základe vlastných skúseností. Na jednej strane stojí skupina autorov podporujúcich implementáciu TQM do prostredia vysokej školy, dokonca niektorí sa odvolávajú na staršie zdroje, kde je uvedené, ţe je neodvratné, aby procesy manaţérstva kvality, ktoré pomáhajú transformovať podnikanie a prekonávať ich problémy v kvalite, boli implementované do oblasti vzdelávania (SALLIS, 2002). Na druhej strane stojí pomerne široká skupina autorov, ktorí tvrdia, ţe charakter organizácií poskytujúcich vzdelávanie je príliš špecifický a je len veľmi obtiaţne, ak nie nemoţné, implementovať manaţérsku filozofiu pochádzajúcu z priemyslu (BIRNBAUM, 2000). Ako najváţnejšie bariéry pri implementácii systémov TQM v Európe sú vnímané predovšetkým nasledujúce faktory (ROSA, 2012): - silná akademická kultúra organizácie a odolnosť voči takýmto prístupom (a vo všeobecnosti zmenám), - nedostatočný záväzok riadenia, - časové nároky potrebné na individuálne vzdelávanie v oblasti kvality, - absencia efektívnych komunikačných kanálov, - obtiaţnosť merania výsledkov, - zvýšená miera byrokracie, - problematická terminológia, - povaţovanie TQM za ďalší manaţérsky výstrelok, - viacero typov zákazníkov s rôznymi poţiadavkami. Prelomiť skepsu voči TQM prístupom na vysokých školách sa darí len postupne, no čiastočne úspechy zaznamenalo vyuţívanie samohodnotenia zaloţeného na CAF modeli. Tento pomerne obľúbený nástroj vo verejnej sfére bol v roku 2010 prispôsobený na vzdelávacie inštitúcie a neskôr v roku 2013 revidovaný, ktorý čiastočne eliminuje niektoré bariéry uvedené vyššie (EIPA, 2013). 48

49 Implementácia štandardizovaných systémov (predovšetkým ISO 9001:2008) do vnútorného systému riadenia vysokých škôl býva zväčša vnímaná ako východiskový bod pri snahe o dosahovanie kvality (ROSA, 2012). Tento štandard stanovuje minimálne poţiadavky na organizáciu vo viacerých oblastiach a dôraz na zlepšovanie je v porovnaní s TQM trochu niţší. Avšak tento prístup je vhodný predovšetkým pre tie vysoké školy, ktoré s implementáciou systémov kvality nemajú veľké skúsenosti a ISO im môţe pomôcť zorientovať sa vo vlastných procesoch, zdrojoch, zákazníkoch či vo všeobecnej terminológii manaţérstva kvality. Niektoré vysoké školy v Európe, ktoré implementovali tento systém manaţérstva kvality poukazujú na preukázateľne výsledky, ktoré im priniesol predovšetkým v oblasti efektívnosti nákladov, sprehľadnení procesov, zvyšovanie produktivity a úrovne sluţieb a zahrnutie poţiadaviek viacerých zainteresovaných strán do vlastných aktivít (BROOKES, 2007). Kým tradičné a etablované manaţérske systémy vzbudzovali v prostredí vysokých škôl skôr negatívne, ako pozitívne reakcie, Európske normy a smernice (ESG) stáli za pomerne vyšším záujmom o systémové prístupy ku kvalite na vysokých školách. Na základe bariér uvedených v tejto kapitole, je moţné sa oprávnene domievať, ţe za lepším príjatím ESG stojí predovšetkým ich formulácia a terminológia. Kým predchádzajúce uvedené prístupy boli tvorené skupinou expertov z podnikateľského/verejného prostredia, ESG bolo vytvorené priamo odborníkmi z prostredia vysokých škôl (ENQA, 2009). Najlepšie skúsenosti popredných Európskych univerzít sa prejavili v jednotlivých poţiadavkach, ktoré ESG vyţaduje. ESG sa skladajú z troch častí : - Európske normy a smernice na interné zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania, - Európske normy a smernice na externé zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania, - Európske normy a smernice pre agentúry na externé zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania. V rámci Európskeho zdruţenia inštitúcií vysokoškolského vzdelávania (EURASHE) bol v rokoch realizovaný projekt, ktorý mal za úlohu monitorovať implementáciu ESG v krajinách EÚ po piatich rokoch skúseností. Partnermi projektu boli zainteresované strany vysokých škôl nazvané ako skupina E4 (E4 Group), ktorú tvorilo (EURASHE, 2012): - European Assiociation for Quality Assurance in Higher Education (ENQA), - European Students Union ESU), - European University Association (EUA), - European Association of Institutions in Higher Education (EURASHE). Do prieskumu sa zapojilo 230 vysokých škôl z 26-tich krajín EHEA a 12-tich krajín, ktoré nie sú členmi EHEA. Hlavným výstupom projektu je správa zaloţená na prieskume ohľadom implementácie ESG v Európskom priestore vysokoškolského vzdelávania EHEA. Znalosť o existencii ESG potvrdilo 67% vysokých škôl, pričom najviac boli oboznámení s prvou časťou ESG. Prieskum zistil, ţe normy sú implementované pomerne konzistentne (v celku), pretoţe rozsah miery implementácie všetkých noriem nachádzajúcich sa v časti 1 bol relatívne úzky (od 74 do 88%). Napriek tomu väčšia časť respondentov povaţuje ESG za skôr teoreticky ako prakticky orientované (42% vs. 35%) (EURASHE, 2012). Zaujímavý je taktieţ pohľad na mieru, do akej pomáha pokrývať ESG rôzne zainteresované strany vysokej školy, ktorý sa nachádza na obrázku

50 Obrázok 20 Miera uţitočnosti ESG pri pokrytí rôznych zainteresovaných strán vysokej školy Upravené podľa (BOLLAERT, 2012) ESG je vnímané vysokými školami predovšetkým ako nástroj na posudzovanie kvality, pričom je moţné si všimnúť, ţe na uţ spomínanú internú dimenziu kvality je sústredená väčšia časť týchto noriem. Najmenej tieto normy pokrývajú zamestnávateľov a absolventov a vzhľadom k súčasnému vnímaniu kvality sú práve zamestnávatelia kľúčovými zákazníkmi vysokých škôl. Absolventi sú spojovací článok medzi vysokou školou a zamestnávateľom a jeho poţiadavkami. Ak sú tieto poţiadavky dobre zachytené, pochopené a transformované do produktu vysokej školy vzdelania, rastie predpoklad zvýšenia miery vnímanej kvality vysokej školy zamestnávateľmi. Ďalej táto výstupná správa sumarizuje i ďalšie podstatné zistenia, ktoré je moţné zrhnúť do niekoľkých nasledovných bodov: - takmer tri štvrtiny respondentov uviedlo (73%), ţe ich národné legislatívne rámce upravujúce pôsobenie vysokoškolských inštitúcií vychádzali resp. sa inšpirovali ESG štandardom, - ESG je prevaţne povaţované za uţitočné ako pre vysoké školy, tak i pre agentúry hodnotiace kvalitu, - 73% respondentov povaţuje za potrebné, aby ESG boli čiastočne revidované. Záujem o implementáciu ESG do systému riadenia na vysokých školách pramení predovšetkým z legislatívnych poţiadaviek, ktoré voči vysokej škole stanovuje nadriadená inštitúcia. Najviac tieto normy vyuţívajú vysoké školy, čo je samozrejme ich cieľom, no pomerne málo sú vyuţívané i ďalšie dve časti ESG, ktoré definujú poţiadavky na externé zabezpečovanie kvality či dokonca poţiadavky na agentúry, ktoré majú toto externé zabezpečovanie kvality vykonávať. V porovnaní s geografickým pokrytím vysokých škôl je zastúpenie takýchto agentúr v krajinách pomerne zriedkavé a v niektorých krajinách takéto agentúry nie sú zriadené a akreditované. Je moţné sa len domievať, či za týmto negatívnym javom stojí legislatívne pozadie jednotlivých krajín alebo nízka ekonomická atraktivita tohto typu činnosti. Na obrázku 21 sa nachádza prehľad počtu agentúr na externé zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania, ktoré eviduje Európsky register pre agentúry na externé zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania (EQAR). 50

51 Obrázok 21 Počty registrovaných agentúr na externé zabezpečovanie kvality vysokoškolského vzdelávania (EQAR, 2013) Systémové prístupy k riadeniu kvality v prostredí vysokých škôl v Európe sú v kontexte vyššie uvedeného textu vnímané skôr negatívne, no reputáciu im čiastočne napráva štandard ESG. Napriek tomu je oprávnené sa domnievať, ţe vysoké školy nie sú značne naklonené voči zmenám systematického charakteru o čom svedčí i fakt, ţe väčšina európskych vysokoškolských inštitúcií implementovalo ESG len na základe explicitnej poţiadavky legislatívy v ich krajine. Záujem zo strany členov EHEA o riešenie problematiky kvality a manaţérskych systémov je pritom evidentná, o čom svedčí i pripravovaná revízia noriem ESG. 01/2012 Prezentácia projektu MAP-ESG 04/2012 Prijatie záväzku revidovať ESG (Bukureštianské komuniké) 07/2012 Zahajujúce stretnutie ESG Revízie 09/ /2014 Revízia ESG + otvorený proces pripomienkovania 04/ /2015 Diskusie k predbeţnému návrhu ENQA, ESU, EUA a EURASHE prezentované v spolupráci s EI, BUSINESSEUROPE a registra EQAR 04/2012 Prijatie revidovanej verzie ESG (Jerevan) Obrázok 22 Hlavné míľniky procesu revízie ESG Upravené podľa (ENQA, 2013) 51

52 1.5.4 Charakteristiky najvyspelejších svetových vysokých škôl Na kvalitu vysokoškolských inštitúcií má rozsiahly vplyv externé prostredie. K najvýraznejším vplyvom patrí ekonomická vyspelosť krajiny v svetovom rebríčku (ARWU, 2013) je medzi prvými dvadsiatimi najkvalitnejšími vysokými školami aţ 17 zo Spojených štátov. V rámci tejto kapitoly budú stručne zhrnuté charakteristiky piatich najvyspelejších vysokých škôl. V tomto rebríčku sa dlhodobo udrţuje na prvom mieste Harvard university (HARVARD, 2014). Táto americká vysoká škola, zaloţená v roku 1636, je dlhodobo povaţovaná za najkvalitnejšiu na svete. Medzi jej absolventmi je moţné nájsť 47 laureátov Nobelovej ceny, 32 prezidentov, či 48 víťazov Pulitzerovej ceny. Univerzitu riadi prezident (v súčasnosti prezidentka) za pomoci výboru dekanov (na Slovensku obdoba kolégia rektora) a dozornej rady. V súčasnosti Harvard prechádza procesom zjednocovania politík a stratégií, ktoré donedávna boli vo výraznej kompetencii jeho fakúlt tento proces nazvali One Harvard. V oblasti stratégie a riadenia má táto vysoká škola stanovených niekoľko hodnôt, od ktorých sa odvíjajú čiastkové strategické ciele vo viacerých oblastiach, ako napríklad veda a výskum, vzdelávanie a nové prístupy k nemu, podpora kreativity a pod. Tieto strategické ciele sú následne podrobne rozpracované na ciele vzdelávania pre konkrétny študijný program. V oblasti vzdelávania sa prvotná pozornosť sústredí na vyhľadávanie talentovaných a perspektívnych študentov stredných škôl, ktorých vysoká škola motivuje prostredníctvom štipendijného programu. Pri výučbe akéhokoľvek zamerania sa veľmi silný dôraz kladie na komplexný rozvoj osobnosti študenta. Tento rozvoj je zaloţený na filozofickom rozmere a podporený dostatočným mnoţstvom povinných či výberových predmetov (cieľom je vzdelávať osobnosti, ktoré budú chcieť zmeniť svet ). V periodických intervaloch sa na kaţdom predmete preskúmava vhodnosť pedagogických prístupov so silnou orientáciou na pedagogické spôsobilosti vyučujúcich. Druhá americká a zároveň svetová vysoká škola z pohľadu najvyššej kvality je Stanford University (STANFORD, 2014). Jej stratégia je zaloţená predovšetkým na schopnosti predvídať zmeny v externom prostredí a aktívne na nich reagovať v podobe úpravy svojich procesov v oblasti vedy a výskumu, vzdelávania, zahraničných vzťahov či vzťahov s praxou. V oblastiach, na ktoré sa táto vysoká škola sústredí je veľmi citeľný multidisciplinárny prístup projektové tímy sa skladajú z odborníkov rôzneho zamerania. Veľkú časť financovania vysokej školy predstavujú externé zdroje. Tie sa získavajú predovšetkým projektovou formou spolupráce so zástupcami externého prostredia (podniky, inštitúcie, výskumné centrá a pod.). Doposiaľ je deklarovaných aţ 5100 takýchto aktívnych projektov. V oblasti väzby na prax má vysoká škola vytvorené odvetvové centrá pre transfer technológií (oblasť vedy), či podnikateľské inkubátory, ktoré sú tvorené spolupracujúcimi podnikmi a vlastnými študentmi. Pri vzdelávaní sa kladie silný dôraz na rozvoj podnikateľských zručností študentov, ktoré si môţu precvičiť práve účasťou v inkubátore. Kaţdoročne sa reviduje obsah výučby vzhľadom na to, čo bolo identifikované ako trend resp. čo vyţaduje prax (prípadne čo vyţadujú inovačné tendencie), avšak veľká pozornosť sa sústredí i na spôsob preberania vedomostí, zručností a kompetentností študentov. Vysoká škola udrţiava silné vzťahy s absolventmi. Má darcov sympatizantov, z ktorých veľká časť je zároveň jej absolventmi (v súčasnosti sa suma darov blíţi k 1 mld. USD). Treťou americkou a súčasne svetovou najvyspelejšou vysokou školou je University of California Berkeley (BERKELEY, 2014). Jej charakteristickou črtou je spôsob financovania. Najväčšiu príjmovú časť jej rozpočtu tvoria projekty spolupráce so zástupcami externého prostredia a taktieţ (no v menšej miere) poplatky za štúdium. Pri tvorbe a revízii celouniverzitnej stratégie sa zúčastňujú viaceré zainteresované strany univerzity študenti, 52

53 partneri, externí členovia v riadiacich orgánoch univerzity. Priority tejto vysokej školy sú podobné tým, ktoré mali i dve uţ uvedené vysoké školy (Harvard, Stanford), pričom na Berkeley sa veľká pozornosť sústredí i na spoločenskú zodpovednosť. Vysoká škola taktieţ stavia na silnom zapájaní vlastných študentov do zvyšovania kvality univerzity prebieha to prostredníctvom účasti na projektoch, študentských výborov, letných školských tried a pod. Z aktivít školy je veľmi citeľný dôraz na stotoţnenie sa študentov s univerzitou. V oblasti motivácie pedagógov je vyuţívané odmeňovanie (rôzneho charakteru) na základe plnenia stanovených cieľov. Škola má prostredníctvom intranetu vytvorený kanál na efektívne zdieľanie poznatkov daného zamerania medzi vlastnými zamestnancami. Pri výbere zamestnancov na riadiace pozície sa kladie dôraz predovšetkým na prierezové (kľúčové) kompetentnosti. Proces nástupu nových študentov zjednodušujú viaceré formy adaptácie v prostredí Summer bridging, On-line moduly, orientačné kurzy a pod. Silný dôraz sa kladie taktieţ na mentoring, ktorý je prítomný predovšetkým v prvom ročníku a zapájajú sa do neho starší študenti ale i pedagógovia, ktorých primárnou úlohou je identifikovať potenciálnych vynikajúcich študentov v akomkoľvek zameraní. Proces administratívnej podpory študentov pomáha študentom predovšetkým pri tvorbe individuálnych akademických plánov. Previazanie sa praxou je riešené cez kariérne centrá, ktoré disponujú databázou partnerov, udrţiavajú s nimi vzťahy a sprostredkúvajú komunikáciu medzi nimi a vlastnými študentmi. Kariérne centrá tieţ poskytujú vlastným študentom poradenské sluţby a kariérny koučing a úzko spolupracujú s pedagógmi (mentormi), s cieľom vyhľadania vhodných talentov pre konkrétneho partnera z praxe. Svetovým technologickým lídrom v oblasti vysokoškolského vzdelávania je štvrtá najvyspelejšia vysoká škola a to Massachusetts Institute of Technology (MIT, 2014). Štúdium na tejto vysokej škole je podobne ako v predchádzajúcich prípadoch finančne náročné, no MIT má jednu z hodnôt dostupnosť vzdelania, čomu je nastavený aj pomerne prepracovaný systém štipendií. K ďalším hodnotám, na ktorých je postavené riadenie vysokej školy patrí predovšetkým etické rozhodovanie, vytváranie prostredia dôvery a spravodlivosti, snaha o dosahovanie plného potenciálu študentov (vychovať lídrov, ktorí pomôţu spoločnosti), byť katalyzátorom pre vzájomné rešpektovanie sa a učenie. V oblasti strategického riadenia sa vysoký dôraz kladie na najmodernejšie technologické vybavenie v súčinnosti s tímom odborníkov. Zvyšovanie kvality nie je postavené na individuách, ale skôr na malých pracovných tímoch, prostredníctvom ktorých sa riešia konkrétne projekty. Na tejto vysokej škole je veľmi citeľné prepojenie výskumu so samotným vzdelávaním študenti sa aktívne zapájajú do výskumu a experimentov realizovaných výskumníkmi a títo to prenášajú do samotnej výučby. V procese nástupu študentov existujú i na tejto vysokej škole rôzne uţ spomenuté formy adaptácie, ako rôzne zoznamovacie alebo pracovné projekty, mentoring vzťahov, no i poradenstvo pri zvládaní stresových situácií spätých so zmenou prostredia alebo s študijnou/pracovnou vyťaţenosťou. Pri vzdelávaní sa vyuţívajú dôsledne rozpracované metriky (na báze kaţdého predmetu) na hodnotenie úspešnosti študentov. Orientáciu na prax zabezpečuje obdoba kontaktného subjektu, ktorý sa zameriava predovšetkým na vytvorenie vzťahu s daným subjektom v prípade riešenia projektu sa udrţiavanie vzťahu s ním prenáša na členov riešiteľského kolektívu. Tento kontaktný orgán tieţ zabezpečuje urdţiavanie vzťahu s absolventmi a do jeho kompetencií patrí napríklad organizovanie pracovných stáţí, cestovanie, sponzoring a pod. Najvyspelejšou európskou vysokou školou a zároveň piatou najvyspelejšou svetovou vysokou školou je University of Cambridge (CAMBRIDGE, 2014), ktorá sídli vo Veľkej Británii. Naproti americkým vysokým školám, ktoré uţ boli spomenuté, je moţné identifikovať niektoré rozdielne charakteristiky riadenia tejto európskej vysokej školy. V niektorých jej riadicich prvkoch je taktieţ moţné postrehnúť dopad ESG štandardu. Silný 53

54 dôraz je kladený na jednotnosť prezentácie (corporate identity) univerzity ako jednej inštitúcie. Systém riadenia je postavený na plánovaní stratégie na 4 roky, ktorá je veľmi detailne rozpracovaná na ročné akčné plány. Stratégia sa vedením vysokej školy kaţdoročne preskúmava a reviduje, pričom sa do úvahy berú predovšetkým tieto faktory: - zmeny v hodnotení študentov, - vládna politika a dopad na vysokú školu, - legislatívne úpravy vzdelávania, - externá regulácia zahrnujúca politiky a návody (HEFCE, Quality Assurance Agency, Research Councils, a pod.), - národná a medzinárodná konkurencia v oblasti vysokých škôl, - ustanovenie Bolonskej deklarácie a medzinárodné vplyvy na pôsobenie vysokej školy. V oblasti vzdelávania je rozpracovaných päť cieľov kvality, pričom jedným z nich je dôraz na vedomosti, zručnosti a kompetentnosti študentov, ktoré sa vyţadujú v praxi. Monitoruje sa spätná väzba od študentov či uţ vo forme vlastných zisťovaní, alebo prostredníctvom zverejňovaných výsledkov prieskumu národného charakteru. Osnovy predmetov a študijné programy sa periodicky upravujú na základe poţiadaviek zistených spätnou väzbou z externého prostredia. V rámci hodnotenia študentov sa presadzuje zásada, ţe študenti sú sami zodpovední za vlastné výsledky. Škola má vybudovanú veľmi silnú infraštuktúru študijných zdrojov kniţnice, ubytovanie, informačné technológie a pod. Väzba na prax je zabezpečovaná i prostredníctvom zapájania sa študentov do projektov riešených pre zástupcov externého prostredia, pričom ich riadiacim orgánom býva spravidla fakulta resp. katedra. V oblasti systému kvality sa vyuţívajú obdoby samohodnotenia, ktoré zabezpečuje výbor pre vzdelávanie, ktorého kompetencie sú pomerne široké a jeho aktivity sú zamerané predovšetkým na: - podporu účinnosti a efektívnosti výučby, - rozvoj štandardov vzdelávania a transfer dobrej praxe medzi zamestnancami, - kontrolu definovania podmienok pre zvládnutie jednotlivých predmetov a mieru oboznámenia študentov sa s nimi, - spoluprácu s kariérnym centrom, fakultami a katedrami s cieľom nájsť čo najvhodnejšie moţnosti pre rozvoj zručností a zamestnanosť absolventov. Informácie o zamestnanosti absolventov sú zhromaţďované, analyzované Kariérnym centrom a predstavujú jeden zo vstupov do procesu revízie stratégie celej vysokej školy. Na základe uvedených informácií je moţné konštatovať, ţe z pohľadu systému riadenia na základe etablovaných manaţérskych prístupov (ISO, TQM, ESG) je táto vysoká škola jednou z najvyspelejších. Týchto päť vysokých škôl patrí dlhodobo k celosvetovým lídrom v oblasti vedy a výskumu a vysokoškolského vzdelávania. Napriek odlišnostiam v ich riadení, ktoré je spôsobené ich odborným zameraním, historickým vývojom, či národným kontextom, je moţné zhrnúť niektoré ich spoločné črty, ktoré môţu reprezentovať súbor najlepších praxí v oblasti riadenia vysokých škôl: - väzba medzi strategickým smerovaním vysokej školy a kaţdodennou rutinou je veľmi podrobne rozpracovaná kaţdá škola má definované svoje hodnoty, na ktorých stavia svoju stratégiu, - uvedomenie si dôleţitosti kvality vstupov prichádzajúcich študentov kaţdá škola aktívne vyhľadáva talentovaných študentov a tomu prispôsobuje i svoj štipendijný program, - dôraz sa kladie na identifikáciu študenta s vysokou školou aby sa hodnoty univerzity stali hodnotami študenta, 54

55 - popri odbornej stránke sa veľká pozornosť kladie i na rozvoj osobnosti študentov (tvorivosť, kritickosť, samostatnosť, zodpovednosť a pod.), - riadenie vzťahov s praxou je riešené spravidla samostatným subjektom, ktorý je spravidla komunikačným kanálom medzi interným prostredím a externým prostredím vysokej školy; poţiadavky praxe sú kľúčovým vstupom do procesu obsahovej revízie študijných programov, - vzťahy s praxou sú zaloţené na partnerstve, na ktorého udrţiavaní sa podieľajú zamestnanci vysokej školy najčastejšie prostredníctvom spoločných projektov, - partnerstvo s praxou výrazne zvyšuje príjmovú stránku ich rozpočtu, - kaţdá vysoká škola udrţiava vzťahy so svojimi absolventmi (najčastejšie formou alumni klubov), pričom informácie od nich vyuţíva k zlepšovaniu vzdelávacích a administratívnych procesov, - veľký dôraz sa kladie dostupnosťou a úrovňou študijných zdrojov (priestorové, informačné, technické či materiálne zabezpečenie výučby). 1.6 RIADENIE VYSOKÝCH ŠKÔL V SLOVENSKEJ REPUBLIKE Medzi najviac novelizované zákony v Slovenskej republike patrí zákon o vysokých školách. Je to dôsledok negatívnych prejavov vo vysokom školstve, pričom ako najvýraznejší problém je odbornou verejnosťou vnímané slabé previazanie vzdelávania s praxou (GOLIAŠ, 2011). Na jednej strane sú na národnej riadiacej úrovni (MŠVVaŠ) citeľné snahy o zvyšovanie vzdelanosti populácie (teda maximalizácia počtu vysokoškolských študentov) pod vplyvom medzinárodného tlaku zo strany Európskej únie, no na druhej strane tento cieľ naráţa na reálne dopady jeho plnenia masofikáciu vysokého školstva a nízku kvalitu (KLEŠTINCOVÁ, 2012). Ide o celospoločenský problém, na ktorého monitorovaní sa podieľa viacero organizácií tretieho sektora a táto kapitola dizertačnej práce bude prevaţne postavená na zisteniach z týchto kanálov. Reforma riadenia vysokých škôl v Slovenskej republike prebieha prostredníctvom legislatívnych úprav, ktoré majú za úlohu stanovovať, upravovať či korigovať činnosti na vysokých školách. Legislatívny rámec k tomu poskytuje predovšetkým zákon č. 131/2002 a jeho následné novely, ktoré upravujú činnosti riadiacich orgánov vysokej školy, ich právomoci a zodpovednosti. Súčasný stav v riadení vysokých škôl je v zmysle stanovených dilem (kapitola 1.5) nasledovný (DANČÍKOVÁ, 2012): Dilema medzi reprezentatívnou demokraciou a efektívnosťou organizácie Vysoké školy v Slovenskej republike sú riadené demokraticky, všetky orgány podliehajú (priamo alebo nepriamo) akademickej obci. Najviac právomocí majú akademické senáty, ktorým sa zodpovedajú vedecké rady, rektori aj dekani a tieţ disponujú rozhodovacími právomocami pri voľbe správnych rád. Problematická je však ich kontrola, často spôsobená i nízkou mierou informovanosti zo strany študentov. Negatívom je tieţ niţšia miera rozhodnosti, akcieschopnosti a odbornosti (senátori nemusia byť vţdy odborníkmi na riadenie). Rektori majú výrazne vyššie zodpovednosti ako právomoci. Dilema medzi integrovanými a duálnymi riadiacimi štruktúrami organizačné štruktúry vysokých škôl sú rozdelené na akademické a formálne (funkčný prístup), zároveň však čiastočne prepojené prostredníctvom nominácií a prelínajúcich sa právomocí (procesný prístup). Prelínajúce sa právomoci však spôsobujú nejednotnosť riadenia a môţu mať dopad na celkové smerovanie vysokej školy. Akademické záleţitosti rieši predovšetkým vedecká rada, kým administratívne spadajú skôr do kompetencie akademického senátu. Rozdelenie právomocí však môţe viesť k pokriveniu motivácie uskutočňovať kvalitnú činnosť a reagovať na potreby spoločnosti (trhu práce) (DANČÍKOVÁ, 2012). 55

56 Dilema medzi externým a interným vplyvom na rozhodovanie v organizácii interný vplyv pri riadení škôl (akademická obec) významne prevaţuje nad externým (časť vedeckých a správnych rád). Negatívom je predovšetkým nízka reakcieschopnosť na poţiadavky trhu práce, či niţšia šanca získať i zdroje financovania vo forme podnikateľskej činnosti. Správna rada má za úlohu presadzovať v riadení vysokých škôl verejný záujem, avšak jej právomoci a zodpovednosti tomu nie sú prispôsobené sú značne obmedzené. Dilema medzi centralizáciou a decentralizáciou v Slovenskej republike sú vysoké školy riadené výrazne decentralizovaným spôsobom. Vplyv centrálnej zloţky (štátu) prebieha len prostredníctvom legislatívy (zákon) a financovania. Riadenie samotnej vysokej školy prebieha taktieţ decentralizovane (vysoká škola fakulty). Výhodou toho je pomerne pruţné riadenie fakúlt, avšak riziko nejednotného smerovania vysokej školy ako celku. Nevýhodou však naopak môţe byť, ţe decentralizácia riadenia v kombinácii s centralizáciou financovania vytvára priestor pre prerozdeľovanie prostriedkov od úspešných programov a fakúlt k menej úspešným (DANČÍKOVÁ, 2012) Formy previazania trhu práce a vzdelávania v Slovenskej republike Problematika previazania vysokých škôl v Slovenskej republike s praxou sa v reálnych podmienkach prejavuje dvoma formami v podobe kvantity a kvality. Kvantitatínu formu predstavuje neprimerané zvyšovanie ponuky práce v určitých odboroch bez zohľadňovania kvantitatívnych potrieb trhu práce. Kvalitatívna forma sa prejavuje predovšetkým nízkou pripravenosťou absolventov v oblasti vedomostí, zručností a kompetentností vzhľadom k tomu, čo potrebujú zamestnávatelia. Na obrázku 23 je zobrazený súčasný stav vysokého školstva podľa analytikov Inštitútu hospodárskej politiky. Obrázok 23 Aktuálny stav v oblasti vysokoškolského vzdelávania v SR (KLEŠTINCOVÁ, 2012) a (KLEŠTINCOVÁ, 2011) Napriek pomerne bohatému zastúpeniu prístupov, ktoré majú pomôcť zlepšiť vzťah medzi praxou a vzdelávaním však existuje viacero nedostatkov, ktoré inštitút INEKO zhrnul do niekoľkých bodov (GOLIAŠ, 2011): - existuje viacero autonómnych, no nezosúladených, aktivít v oblasti previazania trhu práce so vzdelávaním, - registre povolaní a kompetentností zohľadňujú len súčasný stav, - neexistencia sektorových analýz, ktoré by pomohli odhaliť budúce disproporcie medzi vzdelávaním a trhom práce, - zber informácií nie je systematický, - absencia bariér spolupráce, motivácie k spolupráci a osvety ohľadom prospešnosti vzťahu medzi podnikmi (zamestnávateľmi) a vysokými školami. 56

57 Tabuľka 8 Aktivity na previazanie trhu práce s vysokoškolským vzdelávaním v SR Názov aktivity Národná sústava povolaní (NSP) Vývoj ukazovateľov Slovenského vysokého školstva Systém zisťovania vzniknutých a zaniknutých pracovných miest, predvídanie potrieb trhu práce národný projekt XIV-2 Spájame vysoké školy s trhom práce Uplatnenie absolventov vysokých v praxi Vysokoškoláci praxe škôl do Stručný popis NSP definuje zákon č. 5/2004 Z.z. o sluţbách zamestnanosti ako celoštátny, jednotný informačný systém opisu štandardných nárokov trhu práce na jednotlivé pracovné miesta (NSP, 2012). Na stránkach portálu sa nachádza Register povolaní ten obsahuje povolania prehľadne kategorizované podľa stupňa dosiahnutého vzdelania, oblasti a taktieţ pri kaţdom povolaní je tzv. Karta zamestnania. Na tejto karte sa nachádza zoznam štandardne vyţadovaných vedomostí, zručností a kompetentností (a ich úroveň) na danú pracovnú pozíciu, ktoré sú zaloţené na národnej klasifikácii zamestnaní ISCO-08. Kvantitatívna prognóza týkajúca sa vývoja počtu študentov vysokých škôl do roku 2020 spracovateľom je Ústav informácií a prognóz školstva (RAIS, 2006). Národný projekt, ktorý má za úlohu prostredníctvom prieskumov monitorovať súčasnú i budúcu potrebu pracovných miest. Nevýhodou je pouţitie aţ štvrtej úrovne kategorizácie zamestnaní podľa SK-NACE Rev.2, čo môţe v praxi spôsobiť, ţe k niektorým zamestnaniam nebudú vôbec zistené ţiadne relevantné informácie. Výstupy tohto projektu nie sú verejné a sú pravdepodobne vyuţívané na pracovisku riešiteľa Ministerstve práce, sociálnych vecí a rodiny (ČUTKOVÁ, 2011). Analýza, ktorá hodnotí súčasný stav medzi štruktúrou vzdelávania na vysokých školách a trhom práce. Problematiku rieši cez tri oblasti: pohľad na problémy vysokých škôl; pohľad na uzatvorenie informačného cyklu medzi absolventským trhom práce a trhom vzdelávania ako predpoklad skvalitnenia vysokého školstva; pohľad na zbieranie spätnej väzby z trhu práce. V rámci tohto projektu bol tieţ vytvorený portál nemajnasalame.sk, ktorého cieľom je predovšetkým osveta vo vzťahu k študentom i verejnosti (KLEŠTINCOVÁ, 2011). Analytická štúdia Ústavu informácií a prognóz školstva, ktorej cieľom bolo identifikovať kľúčové problémy ohľadom zamestnateľnosti absolventov vysokých škôl. Problém bol analyzovaný prostredníctvom dvoch pohľadov cez zamestnávateľov a cez absolventov (ZVALOVÁ, a iní, 2008). Súčasť národného projektu, ktorého cieľom je previazanie vzdelávania s trhom práce a skladá zo štyroch hlavných etáp: - posúdenie efektívnosti študijných programov VŠ z pohľadu poţiadaviek trhu práce, - aktívne vytváranie siete spolupráce vysokých škôl a podnikovej sféry, - skvalitnenie vzdelávacieho obsahu a podpora inovatívnych foriem vzdelávania, - popularizácia štúdia (ÚIPŠ, 2013) Zdroj: Upravené podľa zdrojov uvedených v tabuľke Viaceré aktivity MŠVVaŠ SR (Ministerstva školstva, vedy, výskumu a športu Slovenskej republiky), organizácií tretieho sektora i samotných vysokých škôl v priebehu posledných niekoľkých rokoch poukazujú na to, ţe sa začína pracovať na odstraňovaní kľúčových problémov vysokých škôl v oblasti vzdelávania. I na základe vyššie uvedených nedostatkov je moţné oprávnene vysloviť domnienku, ţe za najväčší problém je v súčasnosti 57

58 povaţovaný nesystematický prístup k získavaniu, analýze a vyuţití informácií ohľadom zamestnávateľov a vysokých škôl. Ak by existoval východiskový (strategický) rámec, ktorý by pokrýval túto oblasť s tým, ţe by bol transfer poţiadaviek do vzdelávania legislatívne podporený, je moţné predpokladať, ţe z dlhodobého hľadiska by sa dopady tohto problému čiastočne redukovali. I keď sa občas v Slovenskej republike riešia nejaké projekty, ktoré majú potenciál prispieť svojimi výstupmi, problémom často býva, ţe pokrývajú len špecifickú časť problematiky a sú väčšinou jednorázovou záleţitosťou. Zber údajov o poţiadavkách zamestnávateľov moţno povaţovať za kľúčovú činnosť, ktorá je však z pohľadu času a financií náročná, no pre systematické koordinovanie vzťahu medzi vysokou školou a praxou nevyhnutná. Takéto prieskumy sú rozšírené v niektorých vyspelých krajinách Európy (Francúzsko, Holandsko, Nemecko, Veľká Británia, Švédsko, Taliansko), pričom napr. vo Francúzsku je účasť v takomto prieskume povinná a vo Veľkej Británii sa do neho zapája pribliţne organizácií (GOLIAŠ, 2011). Najvýznamnejšie aktivity v rámci Slovenskej republiky sú zhrnuté v tabuľke 8. Odborná debata ohľadom moţností lepšieho previazania praxe so vzdelávaním bola v rámci workshopu Program pre nové zručnosti a nové pracovné miesta (súčasť projektu Európa 2020) v roku 2011 dospela k názoru, ţe skôr ako kvantitatívne nástroje by sa mali vyuţívať nástroje kvalitatívne teda tie, ktoré budú zvyšovať kvalitu na základe preskúmavania obsahového zamerania jednotlivých študijných programov (EURACTIV, 2011) čo v súčasnosti je i vyţadované zákonom o vysokých školách Legislatíva a akreditácia Hlavným legislatívnym dokumentom, ktorý upravuje činnosti vysokoškolských inštitúcii je zákon 131/2002 o vysokých školách, ktorého posledná novelizácia je účinná od Nová novela tohto zákona výrazným spôsobom upravuje systém riadenia vysokej školy vo vzťahu ku kvalite. Poţiadavky na Vnútorný systém kvality sú definované v 87a, ktorého štruktúra je do značnej miery podobná norme ESG a ich hlavné časti sú znázornené v obrázku 24. Vnútorný systém kvality (VSK) podľa zákona 131/2002 Z.z. 87a Prvky VSK Zloţky daného prvku Politika kvality vysokej školy Základné nástroje na dosiahnutie hlavného cieľa VSK Charakteristika vzťahu medzi vysokoškolských vzdelávaním a výskumnou, vývojovou alebo umeleckou a ďalšou tvorivou činnosťou na vysokej škole Organizáciu vnútorného systému kvality Rozdelenie zodpovednosti súčastí vysokej školy v oblasti zabezpečovania kvality Charakteristika zapojenia študentov do vnútorného systému kvality Spôsoby zavádzania, pouţívania, monitorovania a prehodnocovania zásad vysokej školy v oblasti zabezpečovania kvality Postupy zabezpečovania kvality na vysokej škole Tvorba, schvaľovanie, monitorovanie a pravidelné hodnotenie študijných programov Kritériá a pravidlá hodnotenia študentov Zabezpečovanie kvality vysokoškolských učiteľov Zabezpečovanie materiálnych, technických a informačných zdrojov na podporu vzdelávania študentov zodpovedajúcich potrebám študijných programov Zber, analýza a pouţívanie informácií potrebných na efektívne riadenie uskutočňovania študijných programov Pravidelné zverejňovanie aktuálnych, objektívnych, kvantitatívnych a kvalitatívnych informácií o študijných programoch a ich absolventoch Obrázok 24 Prvky vnútorného systému kvality vysokej školy a ich zloţky Upravné podľa (NRSR, 2013) 58

59 Štandard ESG sa v zákone explicitne nespomína, no tieto zloţky priamo kopírujú jeho štruktúru, pričom v ESG je ich popis detailnejší. Zákon obsah jednotlivých zloţiek detailne nedefinuje, pričom ESG áno: napr. Tvorba, schvaľovanie, monitorovanie a pravidelné hodnotenie študijných programov obsahuje (ENQA, 2009): - vypracovanie a zverejnenie explicitne stanovených študijných výsledkov, - starostlivú pozornosť v otázke tvorby osnov a študijných programov a ich obsahu, - špecifické potreby rôznych foriem vzdelávania (napr. denné, externé, dištančné, e- learning) a typov vysokoškolského vzdelávania (napr. akademické, pracovné, odborné), - dostupnosť vhodných učebných zdrojov, - formálne postupy na schvaľovanie študijných programov iným subjektom ako ten, ktorý realizuje ich výučbu, - monitorovanie študijného rastu a výsledkov študentov, - pravidelné hodnotenie študijných programov (vrátane externých členov komisií), - pravidelnú spätnú väzbu od zamestnávateľov, zástupcov trhu práce a ďalších príslušných organizácií, - zapojenie študentov do aktivít na zabezpečovanie kvality. Z prehľadu je moţné vidieť, ţe zákon definoval poţiadavky na vnútorný systém kvality len rámcovo, avšak hodnotenie, do akej miery sú poţiadavky plnené je v prostredí Slovenskej republiky zabezpečované Akreditačnou komisiou. Akreditačná komisia má z pohľadu terminológie manaţérstva kvality štatút hodnotiteľa audítora. Kvalita vysokej školy je z pohľadu Akreditačnej komisie posudzovaná vo viacerých oblastiach, pričom pre riešenie tejto dizertačnej práce je podstatný súbor kritérií, ktorý sa viaţe k Vnútornému systému kvality. Ten zahŕňa uţ spomenuté prvky a zloţky vnútorného systému kvality (obrázok 24) a tieţ ich detailné indikátory (MŠVVaŠ, 2013), ktoré čiastočne pokrývajú ESG. Viaceré vysoké školy v Slovenskej republike sa zapojili do riešenia projektov implementácie ESG v rámci operačného programu Vzdelávanie. Tieto projekty sa začali riešiť pribliţne od r a ich výstupom mal byť vytvorený, zdokumentovaný, zavedený a udrţiavaný systém manaţérstva kvality postavený na ESG. Keďţe legislatíva takýto systém vyţaduje uţ od novembra 2013, tie vysoké školy, ktoré ho implementovali do svojho systému riadenia na základe riešenia uvedeného projektu, sú v súčasnosti vo výhodnejšej pozícii. Poţiadavka na riadenie vzťahu medzi vysokou školou a zamestnávateľmi sa nachádza ako v súčasnom súbore kritérií k VSK (konkrétne kritérium KVSK-B1, indikátor 3), tak i v kritériách akreditácie študijných programov vysokoškolského vzdelávania (konkrétne kritérium KSP-A5 a KSP-B1) (MŠVVaŠ, 2013) Implemenácia systémov kvality na vysokých školách v Slovenskej republike V prostredí vysokých škôl Slovenskej republiky aţ do novembra 2013 neexistovala legislatívna úprava, ktorá by sa komplexne venovala problematike riadenia kvality na vysokých školách. Kritériá akreditačnej komisie (predovšetkým v oblasti študijných programov) samozrejme vychádzali z kontextu kvality, no hodnotili sa predovšetkým výsledky, nie však systém riadenia. Vytváranie a riadenie vzťahov medzi vysokoškolskou vzdelávacou inšitúciou a zákazníkmi (zamestnávateľmi a študentmi), je obsahom všetkých uţ spomínaných systémov kvality. Aby bolo moţné posúdiť súčasný stav riešenia tejto problematiky v Slovenskej republike, je preto vhodné vykonať analýzu vyuţívania systémov manaţérstva kvality vysokými školami. Podobne ako v zahraničí, i v Slovenskej republike neexistuje verejne dostupný centrálny register organizácií, ktoré implementovali nejaký zo spomínaných systémov. 59

60 Pre objektívne posúdenie miery vyuţívania štandardizovaných, pološtandardizovaných či otvorených systémov kvality boli preskúmané verejne dostupné informácie 10 na portáloch slovenských vysokých škôl. Cieľom preskúmania bolo vyhľadanie dôkazov o implementácii niektorého z uvedených manaţérskych systémov: - ISO 9001:2008 za dôkaz sa povaţoval zverejnený certifikát, - CAF (resp. EFQM) za dôkaz sa povaţoval verejne dostupný dokument vysokej školy, ktorý preukazuje implementáciu, resp. prácu s týmto prístupom na vysokej škole, - ESG za dôkaz sa rovnako povaţoval verejne dostupný dokument vysokej školy, ktorý preukazuje implementáciu tohto prístupu na vysokej škole. Vysokej škole, u ktorej bol takýto dôkaz nájdený, bola udelená hodnota 1, tej, u ktorej sa dôkaz nenašiel, bola udelená hodnota 0. Ak sa niektorý z dôkazov vzťahoval len na nejakú fakultu resp. viacero fakúlt vysokej školy, bola hodnota vypočítaná pomerom počtu týchto fakúlt k celkovému počtu fakúlt vysokej školy. Spôsob preskúmania verejne dostupných informácií nemusí byť zárukou objektívneho zhodnotenia situácie (informácie niekedy nemusia byť vysokými školami zverejnené), no môţe poskytnúť dostatočný prehľad o súčasnom stave. Vzhľadom k riešeniu témy tejto dizertačnej práce majú tieto informácie len podporný charakter, preto bol zvolený postup spracovania vyhodnotený ako dostatočný. Výsledky tejto analýzy sa nachádzajú v tabuľke 9. V súčasnosti v Slovenskej republike pôsobí 36 vysokých škôl, z ktorých je 20 verejných, 3 štátne a 13 súkromných. Vyuţívanie manaţérskych systémov týmito vysokými školami je rôzne. Len 6 vysokých škôl má implementovaný systém manaţérstva kvality na základe normy ISO Omnoho viac populárny je model CAF, zrejme i svojou voľnejšou terminológiou a formuláciou naproti silne technickému ISO 9001, pričom ten bol aplikovaný na 11-tich vysokých školách. Skúsenosti s ESG má 7 vysokých škôl, pričom tento počet sa bude s vysokou pravdepodobnosťou zvyšovať z dôvodu uţ spomínanej novely zákona 131/2002. Aţ 16 vysokých škôl nemá skúsenosti so ţiadnym z uvedených manaţérskych systémov. Vysoké školy, ktoré implementovali dva a viac manaţérskych systémov, je moţné povaţovať za vyspelé v oblasti systémového riadenia kvality a patria k nim: - Katolícka univerzita v Ruţomberku, - Prešovská univerzita v Prešove, - Trnavská univerzita v Trnave, - Univerzita Komenského v Bratislave, - Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici, - Ţilinská univerzita v Ţiline. 10 Pre zeefektívnenie procesu vyhľadávania a preskúmavania webových stránok vysokých škôl bolo pouţité rozšírené vyhľadávania pozostávajúce z kľúčového slova a domény vysokej školy. Reťazec zadaný do vyhľadávača mal napr. nasledovnú podobu (bez úvodzoviek): ISO 9001 site:uniba.sk. Následný zoznam výsledkov bol prehľadaný s cieľom nájsť uvedené dôkazy. 60

61 Tabuľka 9 Prehľad skúseností vysokých škôl v Slovenskej republike s vybranými koncepciami kvality Názov VŠ (v niektorých prípadoch skrátený) Typ VŠ: V - Verejná Š - štátna S - súkromná ISO CAF ESG AKADÉMIA MÉDIÍ S AKADÉMIA OZBROJENÝCH SÍL Š AKADÉMIA POLICAJNÉHO ZBORU Š AKADÉMIA UMENÍ V BRATISLAVSKÁ MEDZIN. ŠKOLA LIBERÁLNYCH ŠTÚDIÍ S DUBNICKÝ TECHNOLOGICKÝ INŠTITÚT S EKONOMICKÁ UNIVERZITA V 0, HUDOBNÁ A UMELECKÁ AKADÉMIA J. ALBRECHTA S KATOLÍCKA UNIVERZITA V PANEURÓPSKA VYSOKÁ ŠKOLA S PREŠOVSKÁ UNIVERZITA V SLOVENSKÁ POĽNOHOSPODÁRSKA UNIVERZITA* V SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V 0 0,29 0 SLOVENSKÁ ZDRAVOTNÍCKA UNIVERZITA** Š 0, STREDOEURÓPSKA VYSOKÁ ŠKOLA S TECHNICKÁ UNIVERZITA KOŠICE V 1 0,11 0 TECHNICKÁ UNIVERZITA ZVOLEN V TRENČIANSKA UNIVERZITA ALEXANDRA DUBČEKA V TRNAVSKÁ UNIVERZITA V UNIVERZITA J. SELYEHO V UNIVERZITA KOMENSKÉHO V 0, UNIVERZITA KONŠTANTÍNA FILOZOFA V UNIVERZITA MATEJA BELA*** V UNIVERZITA PAVLA JOZEFA ŠAFÁRIKA V UNIVERZITA sv. CYRILA A METODA V UNIVERZITA VETER. LEKÁRSTVA A FARMÁCIE V VŠ BEZPEČNOSTNÉHO MANAŢÉRSTVA S VŠ EKONÓMIE A MANAŢMENTU VEREJNEJ SPRÁVY S VŠ GOETHE UNI S VŠ MANAŢMENTU S VŠ MEDZINÁRODNÉHO PODNIKANIA ISM SLOVAKIA S VŠ MÚZICKÝCH UMENÍ V VŠ V SLÁDKOVIČOVE S VŠ VÝTVARNÝCH UMENÍ V VŠ ZDRAVOTNÍCTVA A SOC. PRÁCE sv. ALŢBETY S ŢILINSKÁ UNIVERZITA V 0, * SPU má vybudovaný integrovaný manaţérsky systém ** SZU má certifikované len laboratóriá *** UMB má pokrytie ESG riešené previazaním s kapitolami ISO 9001 Zdroj: Webové stránky vysokých škôl v Slovenskej republike Medzi zaujímavé zistenie patrí i fakt, ţe niektoré vysoké školy, ktoré majú implementovaný systém manaţérstva kvality podľa ISO 9001 explicitne uvádzajú, ţe tento systém im pokrýva všetky relevantné oblasti a procesy. Vo vzťahu k legislatíve a ESG tieţ uvádzajú, ţe nie je potrebné vytvárať nový systém interného zabezpečovania kvality, keďţe všetky poţiadavky ESG je moţné pokryť i prostredníctvom ISO Príklad tohto previazania rozpracovala Univerzita Mateja Bela a nachádza sa v tabuľke Táto skutočnosť potvrdzuje i názor autora dizertačnej práce o implementovateľnosti ISO 9001 do systému riadenia vysokej školy. Súbor zásad kvality v prostredí vysokých škôl, ktorý bol vytvorený v kapitole obsahuje najviac zásad práve z ISO

62 Tabuľka 10 Prehľad previazania medzi kapitolami ESG a ISO 9001:2008 ESG Norma ISO 9001: Zásady a postupy zabezpečovania kvality 5.1. Záväzok manaţmentu 5.3. Politika kvality 1.2. Schvaľovanie, monitorovanie a pravidelné hodnotenie študijných programov 5.2. Zameranie sa na zákazníka 5.4. Plánovanie Ciele kvality Plánovanie SMK 7.1. Plánovanie realizácie produktu 7.2. Procesy týkajúce sa zákazníka Určenie poţiadaviek týkajúcich sa produktu Preskúmanie poţiadaviek týkajúcich sa produktu Monitorovanie a meranie procesov Monitorovanie a meranie produktu 1.3. Hodnotenie študentov 5.2. Zameranie sa na zákazníka Spokojnosť zákazníka Monitorovanie a meranie procesov 1.4. Zabezpečovanie kvality vysokoškolských učiteľov 6.1. Poskytovanie zdrojov 6.2. Ľudské zdroje Všeobecne Kompetentnosť, povedomie a príprava zamestnancov 1.5. Študijné zdroje a zdroje na podporu študentov 6.3. Infraštruktúra 6.4. Pracovné prostredie 1.6. Informačné systémy 8.2. Monitorovanie a meranie Spokojnosť zákazníka Interný audit 8.4. Analýza údajov 1.7. Verejné informácie Komunikácia so zákazníkom Zdroj: Upravené podľa (UMB, 2012) 1.7 ZHRNUTIE PROBLEMATIKY Spoločenský tlak na vysoké školy ohľadom previazania vzdelávania s potrebami trhu práce je ako v európskom, tak i slovenskom kontexte značný. Iniciatívy európskych i národných riadiacich orgánov, ktoré sa zameriavajú na zvyšovanie kvality vysokých škôl prostredníctvom legislatívnych opatrení, majú predovšetkým za cieľ zaviesť systematický prístup k riadeniu kvality. Predkladaná dizertačná práca si kladie za cieľ vytvoriť model na riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním a je zaloţená na teoretických i praktických podkladoch s tým súvisiach, ktoré moţno zhrnúť do niekoľkých základných bodov: - klasická terminológia manaţérstva kvality je výraznou bariérou pri implementácii manaţérskych systémov do prostredia vysokých škôl, - produktom vysokej školy je vzdelanie (teda sluţba) technická špecifikácia produktu je súbor vedomostí, zručností a kompetentností, ktoré má študent štúdiom nadobudnúť, - vysoká škola má dva typy zákazníkov: študenti (procesmi vysokej školy preberajú vedomosti, zručnosti a kompetentnosti) a zamestnávatelia študentov (vyuţívajú vedomosti, zručnosti a kompetentnosti študentov/absolventov), - špecifiká vzdelávacej sluţby kladú vysoké nároky na riadenie (dopady sú ťaţko merateľné, riadenie je vysoko autonómne, dlhá spätná väzba), - v prostredí vysokých škôl sa najčastejšie pouţívajú tri typy systémových prístupov: štandardizovaný (ISO 9001), pološtandardizovaný (ESG) a otvorený (CAF resp. EFQM), - kaţdý z týchto prístupov má definované zásady kvality, pričom viaceré sa navzájom prelínajú je však moţné identifikovať 11 unikátnych zásad kvality vysokoškolského vzdelávania, 62

63 - zvýšenie kvality nemusí byť spojené s vysokými nákladmi potenciál interného benchmarkingu je v prostredí vysokých škôl veľmi vysoký, - i keď sa v Európe vyuţíva viacero nástrojov na prognózovanie potrieb trhu práce, v súčasnosti sa presúva ťaţisko pozornosti z kvantitatívnych rovín (koľko ľudí pre daný segment trhu práce) do kvalitatívnych rovín (aké zručnosti bude daný segment vyţadovať), - negatívne dôsledky úrovne previazania vzdelávacích systémov krajín a trhu práce sa prejavia nárastom prekvalifikovanosti (pracovné miesta so strednou úrovňou náročnosti budú obsadzované vyššie kvalifikovanou pracovnou silou), - v Európe sa k riadeniu kvality na vysokých školách vyuţíva predovšetkým štandard ESG, kým ISO 9001 či CAF, resp. EFQM sa v tomto sektore príliš neujali, - v Slovenskej republike je najrozšírenejsí prístup model CAF, pričom súčasne platná legislatíva implicitne vyţaduje implementáciu vnútorného systému kvality podľa ESG. Téma dizertačnej práce Tvorba a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním sa zameriava na najpodstatnejšiu súčasť systému riadenia kvality transfer poţiadaviek zákazníka do špecifikácie produktu a ich naplnenie. Informácie nachádzajúce sa v predchádzajúcich kapitolách boli pre riešenie témy podstatné a slúţia ako relevantné podklady pre smerovanie jej výskumnej časti. 63

64 2 CIELE A METODIKA VÝSKUMU Oblasť riadenia vysokých škôl v Európe i na Slovensku je v súčasnosti v prelomovom období, kedy sa kreujú základné postuláty ovplyvňujúce fungovanie vysokoškolských systémov. Otázka ohľadom najvhodnejšieho spôsobu zabezpečovania kvality vysokého školstva s ohľadom na jeho dlhodobú udrţateľnosť vyţaduje pre zodpovedanie celý súbor analytických podkladov, no taktieţ rad diskusií na medzinárodných a národných úrovniach ohľadom vhodnosti a účelnosti potenciálnych prístupov. Aby boli výstupy dizertačnej práce vyuţiteľné v reálnom prostredí, bola nadviazaná spolupráca s Ústavom informácií a prognóz školstva, v rámci ktorej bol realizovaný rad celonárodných prieskumov s cieľom poskytnúť analytické informácie pre strategické rozhodnutia na národnej úrovni. Okrem praktického vyuţitia výstupov má riešenie danej témy taktieţ vedecký rozmer: pomáha zodpovedať na kľúčové otázky ohľadom manaţérstva kvality vysokých škôl a opiera sa pritom o objektívne zistenia zo štatistického spracovania dát. Cieľ a výskumný problém, ktoré boli v rámci riešenia definované, predpokladali vyuţitie štatistického aparátu pre tvorbu nových poznatkov a argumentov pre realizovateľnosť navrhnutého modelu. Dáta potrebné pre výskum boli získavané od rôznych zainteresovaných strán, pričom dôraz sa kládol na ich špecifické postavenie v rámci riešenej témy. Hlavné skupiny objekty výskumu, od ktorých sa získavali údaje boli: - zamestnávatelia, - absolventi, - vysoké školy, - krajiny EÚ (makroukazovatele Eurostatu). 2.1 CIEĽ PRÁCE Pri stanovovaní cieľa práce boli rešpektované podstatné charakteristiky, ktoré boli zistené preskúmaním slovenských i zahraničných kvalifikačných prác. Cieľ bol preto formulovaný tak, aby bol jednoznačný, ľahko zrozumiteľný a aby sa jednoducho overilo jeho splnenie. Na základe týchto charakteristík bol cieľ práce stanovený nasledovne: Cieľom práce je vytvorenie modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Charakter riešenej problematiky a jej špecifiká cieľ dizertačnej práce nepopisuje on je prierezovým nástrojom na jej pokrytie. Širší metodologický rámec, ktorý detailizuje výskum v danej problematike je formulovaný v podobe výskumného problému a jeho rozčlenenia na podstatné výskumné otázky. 2.2 VÝSKUMNÝ PROBLÉM A VÝSKUMNÉ OTÁZKY Riešenie výskumných úloh v sociálnych vedách vrátane manaţmentu častokrát naráţa na úskalia späté s problematickou merateľnosťou objektu výskumu. Pre vyvodzovanie vedeckých záverov je však nastavenie pokiaľ moţno čo najobjektívnejšej metriky kľúčové. Existuje viacero prístupov k rozširovaniu vedeckého poznania v sociálnych vedách s rôznym pomerom kvantitatívnej a kvalitatívnej miery. K pomerne často vyuţívaným patrí metodológia vyuţívaná predovšetkým v sociológii, zaloţená na prieskumoch a ich 64

65 štatistickom vyhodnocovaní (GAVORA, a iní, 2010). Tento prístup taktieţ identifikuje vhodnú štruktúru výskumu pre dosahovanie stanovených cieľov. Z hľadiska charakteru tejto dizertačnej práce a so zohľadnením miery spoľahlivosti jej výstupov bol tento prístup identifikovaný ako vhodný pre riešenie niţšie uvedeného problému. Viaceré európske inštitúcie sa dlhodobo usilujú o riešenie problematiky kvality vysokých škôl, pričom implicitne (a niekedy aj explicitne) sa v týchto iniciatívach skrýva podstatný problém, ktorý bol adoptovaný do riešenia tejto práce vo forme výskumného problému a ktorý znie: Ako je moţné zlepšiť previazanie medzi praxou a (vysokoškolským) vzdelávaním? Výskumný problém vychádza z oblasti v ktorej je téma dizertačnej práce riešená manaţérstvo kvality s aplikačnou oblasťou vysokých škôl. Pouţitá metodika výskumu odporúča uţšie zameranie výskumného problému prostredníctvom výskumných otázok (GAVORA, a iní, 2010). Pri formulácií otázok sa zohľadňovali výsledky situačnej analýzy problematiky nachádzajúcej sa v kapitole 1. Výskumné otázky pokrývali tri oblasti a súčasne zachytávali tri úrovne riadenia vzťahov medzi praxou a vysokými školami bliţšie to zachytáva tabuľka 11. Tabuľka 11 Výskumné otázky Ozn. Znenie výskumnej otázky 12 Úroveň riadenia/oblasť Typ výskumnej otázky 13 VO1 VO2 VO3 VO4 Aké sú efektívne prístupy na kvantitatívne prognózovanie trhu práce? Na akých zloţkách má byť zaloţené riadenie vzťahu medzi praxou a vzdelávaním? Aké faktory ovplyvňujú vnímanú kvalitu vzdelávania? Ako transformovať poţiadavky praxe do procesu výučby? Makroúroveň (EHEA resp. SR) Oblasť určovania kvantitatívnych potrieb zamestnávateľov (počet absolventov) Metaúroveň (vysoká škola) Oblasť systému manaţérstva kvality vysokej školy (spôsob zabezpečovania činnosti) Metaúroveň (vysoká škola) Oblasť faktorov ovplyvňujúcich kvalitu získaného vzdelania (KPI) Mikroúroveň (študijný program resp. predmet) Oblasť určovania kvalitatívnych potrieb zamestnávateľov (profily absolventov) Kauzálna Deskriptívna Relačná Deskriptívna 12 Výskumné otázky podľa odporúčaní odbornej literatúry nemajú byť formulované tak, ţe je na nich moţné odpovedať áno/nie a nemali by obsahovať superlatívy (najlepší, najvhodnejší). 13 Existujú tri základné typy výskumných otázok: deskriptívna, relačná a kauzálna, ktoré sú bliţšie definované v (GAVORA, a iní, 2010) 65

66 Definovanie týchto výskumných otázok bliţšie určuje riešenie tejto dizertačnej práce. Z pohľadu komplexnosti pokrytia témy týmito otázkami je moţné hovoriť o dostatočnom pokrytí ide o kľúčové problémy v oblasti riadenia vzťahov praxe s vysokými školami. Existuje však viacero ďalších moţných oblastí, ktoré by boli pre riešenie relevantné, no svojim obsahom sú skôr vhodné pre samostatné riešenie a presahujú rámec tejto dizertačnej práce (moţno spomenúť napr. analýzu legislatívnych rámcov krajín EU v oblasti vzdelávania, financovanie vysokých škôl, inštitucionalizáciu vysokoškolského systému, či analýzu európskeho trhu práce). 2.3 HYPOTÉZY VÝSKUMU Hypotézy práce vychádzali z výskumných otázok a vyjadrovali formulovanú domnienku o stave danej problematiky (na základe analýzy dostupných zdrojov) z pohľadu autora dizertačnej práce. Naproti výskumným otázkam boli hypotézy formulované tak, aby bolo prostredníctvom ich testovania moţné vyjadriť jednoznačné konštatovanie: je to tak (potvrdenie) / nie je to tak (zamietnutie). Tabuľka 12 Hypotézy Ozn. Znenie hypotézy Väzba na VO H1 Krajiny vyuţívajúce zamestnávateľské nástroje na prognózu trhu práce dosahujú výrazne niţšiu mieru nezamestnanosti mladých. VO1 H2 Ak má VŠ dobre rozpracovaný systém riadenia vzťahov s praxou, praktická pripravenosť jej absolventov bude vyššia. VO2 H3 Študenti s lepším prístupom k štúdiu budú dosahovať lepšie pracovné výsledky. VO3 H4 Lepšie prakticky pripravení absolventi VŠ vplývajú na lepšie hodnotenie kvality vysokej školy zamestnávateľmi VO3 H5 Zvýšením spolupráce zamestnávateľov s vysokými školami sa zvýši celková pripravenosť absolventov VO4 Hypotézy sa skladajú z dvoch častí: prvá statická (ktorá môţe nadobúdať len dva stavy napr. áno/nie, muţ/ţena, má/nemá) a druhá dynamická (ktorá môţe nadobúdať viacero stavov v rámci určeného rozsahu: 1 aţ 9, 0 aţ 100%). Rozčlenenie hypotéz na tieto časti sa odbornej metodologickej literatúre nazýva operacionalizácia hypotéz (GAVORA, a iní, 2010). Prostredníctvom operacionalizácie boli hypotézy po získaní a spracovaní dát testované. 2.4 METÓDY PRÁCE Súbor pouţitých metód a techník riešenia sa skladal z vhodných prístupov a nástrojov s ohľadom na stanovený cieľ dizertačnej práce. Ich vyuţitie bolo závislé od typu realizovaného výskumu pri kvantitatívnom spracovávaní informácií boli pouţité predovšetkým matematicko-štatistické metódy, pri kvalitatívnom spracovávaní zasa základné vedecké metódy Metódy získavania a zhromaţďovania informácií Informácie o riešenej problematike boli získavané predovšetkým zo sekundárnych zdrojov a nachádzajú sa v situačnej analýze tejto dizertačnej práce kapitola 1. Išlo predovšetkým o práce zahraničných a čiastočne i domácich autorov, zamerané na manaţérstvo kvality, no podstatnú časť sekundárneho informačného aparátu pokrývali správy 66

67 a dokumenty medzinárodných inštitúcií zaoberajúcich sa sledovaním vývoja vysokého školstva a trhu práce CEDEFOP, Európska komisia, Eurostat a iné. Významným zdrojom informácií boli i medzinárodné normy (ISO, IWA2, ESG, ASQ) predovšetkým z oblasti manaţérstva kvality a európske modely komplexného manaţérstva kvality (EFQM, CAF). V aplikačnej časti práci sa taktieţ čiastkovo pracuje s verejne dostupnými štatistickými ukazovateľmi na národnej i nadnárodnej úrovni. Z primárnych zdrojov sa výskum opieral predovšetkým o techniku elektronického dotazníka. Konštrukcia jednotlivých dotazníkov bola zaloţená na ich stanovenom účele, ktorý vyplýval z definovaného výskumného problému, otázok a hypotéz a taktieţ sa rešpektovali odporúčania medzinárodnej normy ISO 20252:2012 Market, opinion and social research Vocabulary and service requirements. Zároveň boli v textovej časti dotazníka uvedené informácie o jeho účele a vyuţití, pričom cieľom bolo zníţiť riziko dvoch najčastejšie vyskytujúcich sa nepriaznivých efektov pri sociologických prieskumoch Hawrthornského efektu a Efektu zmierňovania. Zber dát bol zaloţený na zasielaní elektronických pozvánok na účasť v jednotlivých prieskumoch. Táto účasť bola pri dvoch cieľových skupinách (zamestnávatelia, vysoké školy) otvorená do prieskumu sa mohol zapojiť ktokoľvek, kto poznal webovú adresu dotazníka. Pri jednej cieľovej skupine (absolventi) bola účasť podmienená zadaním vygenerovaného tokenu, aby sa zabránilo vypĺňanie dotazníka aj neskorším absolventom dohodou s Ústavom informácií a prognóz školstva boli oslovovaní len absolventi do dvoch rokov od ukončenia štúdia. Spôsob získania databáz kontaktov na cieľové skupiny a ich charakteristík sa nachádza v tabuľke 13. Tabuľka 13 Cieľová skupina Zamestnávatelia Absolventi Vysoké školy Eurostat Charakteristiky získavania dát Spôsob získania databázy kontaktov Kontakty získané z verejných zdrojov automatizovaný zber prostredníctvom vytvoreného softvéru typu web crawler. Kontakty získané ţiadosťou ÚIPŠ a MŠVVaŠ voči vysokým školám v SR Kontakty získané z verejných zdrojov poloautomatizovaný zber s vyuţitím vytvoreného algoritmu dokončovania adries Sekundárny zdroj dát kontakty neboli zbierané Spôsob získania surových dát Elektronické vyplňovanie dotazníka zamestnávateľmi Elektronické vyplňovanie dotazníka absolventmi (podpora pozývania do prieskumu poštovou formou) Elektronické vyplňovanie dotazníka učiteľmi vysokých škôl Kompilácia premenných v dátovom súbore krajín EÚ prostredníctvom verejne dostupných údajov (LFS) Aby sa zabezpečila vyššia miera návratnosti dotazníkov (vyššia prezentovaná dôveryhodnosť) boli pozvánky na účasť v prieskume odosielané z konta jedného zo spolupracovníkov z Ústavu informácií a prognóz školstva. Jeden prieskum (u VŠ učiteľom) bol realizovaný z konta autora dizertačnej práce. Text oslovenia jednotlivých cieľových skupín sa zameriaval na stručné a jednoznačné informácie ohľadom zisťovaných údajov, účelu prieskumu a jeho spracovaním plné znenie textu najdôleţitejších otázok sa nachádza v projekte empirického výskumu, ktorý je prílohou A tejto dizertačnej práce. 67

68 2.4.2 Metódy spracovania informácií V procese spracovávania informácií bolo vyuţitých niekoľko štandardne pouţívaných vedeckých metód aplikovateľných vo väčšine vedných disciplín. Kľúčové miesto vo výskumnej časti majú párové metódy, predovšetkým analýza a syntéza. Analýza bola vyuţívaná predovšetkým pri detailizácii skúmaného javu a jej cieľom bolo identifikovať podstatné prvky, ktoré na tento jav, resp. situáciu pôsobia. Metódou syntézy boli následne sústredené tieto informácie s cieľom zvýšenia poznania o danom jave, resp. situácii. Dedukcia, teda postup od všeobecného ku konkrétnemu, bola vyuţívaná predovšetkým pri vytváraní rámcového modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Tento model bol zaloţený na všeobecne platných konštrukčných prvkoch uvádzaných v ISO 9001 a Indukcia, teda zovšeobecnenie na základe konkrétnych výsledkov, bola vyuţívaná v rámci procesu interpretácie výsledkov, predovšetkým pri zodpovedaní výskumných otázok a výskumného problému. Vyuţitá bola taktieţ metóda analógie predovšetkým pri argumentácii ohľadom prelínania sa podstatných oblastí riadenia podnikov a riadenia vysokých škôl. Z ďalších vedeckých metód vyuţitých pri riešení je nevyhnutné spomenúť obsahovú analýzu a komparáciu, ktorá bola prierezovo pouţívaná naprieč celým riešením a jej úlohou bolo identifikovať rovnaké/rozdielne prvky skúmaného javu resp. situácie. Vyuţitou bola i metóda konkretizácie predovšetkým na národnej úrovni s cieľom rozšíriť poznatkovú základňu problematiky o reálnu situáciu v rámci Slovenskej republiky. Keďţe riešená téma je multidisciplinárna a riešením nie je moţné ju celú pokryť z pohľadu rozsahu (pokryť je moţné len časť vo forme výskumného problému), bola vyuţitá abstrakcia pri tých prvkoch problematiky, ktoré s riešením súviseli okrajovo (politické vplyvy, financovanie vysokých škôl, veda a výskum a pod.). Experiment sa v spoločenských vedách realizuje veľmi obtiaţne v porovnaní s technickými vedami, no niektorí autori sa prikláňajú k názoru, ţe je ho moţné nahradiť formou štatistického experimentu ten bol pouţitý pri validácii rámcového modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Štatistické spracovanie vyţadovalo vyuţitie doplnkových techník k uvedeným výskumným metódam. Získané dáta boli v prvom kroku štatistického šetrenia vyhodnocované separátne kaţdý dátový súbor zvlášť. Predtým však bola prevedená kontrola reliability dotazníka s pouţítím dvoch najvyuţívanejších metód: Cronbachova alfa a Split-Half koeficient. Dáta boli následne vyhocované štandardnými štatistickými spracovaniami miery polohy (predovšetkým aritmetický priemer) a miery variability (predovšetkým štandardná odchýlka). V druhom kroku boli rovnaké otázky rôznych cieľových skupín porovnávané so zámerom nájsť výrazné rozdielnosti vo vnímaní skúmaného javu, resp. situácie. Tento prístup sa vo veľkej miere vyţíva pri identifikácii príčin problémov v manaţérstve kvality a nazýva sa Mirror survey. Jeho pouţitím je moţné vo všeobecnosti identifikovať dôleţitosť prvkov kvality daného produktu (vo VŠ napr. IT zručnosti, jazyk, prístup k študentom a pod.) z pohľadu zákazníka (študenta resp. zamestnávateľa) a z pohľadu producenta (vysokej školy a jej zamestnancami). Hypotézy boli testované štandardným štatistickým postupom, kde bola najprv dvoma testami Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk testovaná prvotná hypotéza o normálnom rozdelení. Na základe výsledku týchto testov boli následne pouţité vhodné parametrické či neparametrické testy. Z parametrických testov bol vyuţívaný predovšetkým Studentov t-test, ktorému predchádzal dvojvýberový test o rovnosti rozpytov. Neparametrické testy neboli vyuţité z dôvodu potvrdeného normálneho rozdelenia skúmaných premenných. 68

69 Zdroj dát Eurostat Zdroj dát Vysoké školy Zdroj dát Zamestnávatelia Zdroj dát Absolventi Metódy riešenia problému Riešenie témy dizertačnej práce vychádzalo z prístupu Top-bottom, vyuţívanom v podnikom prostredí (v projektovom riadení sa zvykne označovať ako Work breakdown structure), na ktorého základe sa rozpracuje hlavný cieľ aţ na operatívnu úroveň. Z procesného pohľadu bola aplikačná časť práce (okrem kapitoly 1) zaloţená na štyroch po sebe nasledujúcich procesoch: - proces plánovania výskumu: cieľ, výskumný problém, výskumné otázky, hypotézy a ich operacionalizácia aţ rozpracovanie na premenné (otázky v dotazníku), - proces zberu dát: realizácia a administrácia zberu dát z rôznych cieľových skupín, - proces spracovania a vyhodnocovania: štatistická analýza a overovanie hypotéz, - proces interpretácie: vracanie sa späť k úvodným prvkom výskumu s cieľom ich zodpovedania (hypotézy, otázky, problém). Viaceré prvky výskumu spolu súvisia, a keďţe bolo pre zabezpečenie objektivity vyuţitých viacero zdrojov dát z rôznych cieľových skupín, bol celý postup graficky znázornený v podobe nasledovnej schémy obrázok Proces plánovania výskumu 2. Proces zberu dát Výskumný problém Ako je moţné zlepšiť previazanie medzi praxou a (vysokoškolským) vzdelávaním? Výskumná otázka 1 Výskumná otázka 2 Výskumná otázka 3 Výskumná otázka 4 Hypotéza 1 Hypotéza 2 Hypotéza 3 Hypotéza 4 Hypotéza 5 Zodpovedanie výskumného problému Zodpovedanie výskumných otázok 4. Proces interpretácie Platnosť hypotéz Vedecké metódy a štatistické techniky 3. Proces spracovania Obrázok 25 Postupnosť riešenia Argumentačná časť výskumu zaloţená na práci so získanými dátami vychádzala zo zozbieraných informácií predovšetkým vo forme prieskumov u rôznych cieľových skupín. Celkovo boli realizované tri hlavné rozsiahle celonárodné prieskumy (zamestnávatelia, absolventi, vysoké školy) a jeden zber sekundárnych informácií (Eurostat). Takto získané dáta boli systematicky spracované a štatisticky vyhodnotené. Dôraz sa kládol predovšetkým na získavanie nových poznatkov o riešenej problematike a súvisiace štatistické testovanie hypotéz. To predstavovalo základ pre konštatovania ohľadom platnosti 69

70 hypotéz, ktoré spolu s ďalšími zisteniami následne tvorili základ pre zodpovedanie výskumných otázok. Vyústením celého skúmania bolo zodpovedanie výskumného problému vo forme vedeckej rozpravy zaloţenej na zistených informáciách. Analytickej časti predchádzalo vytvorenie rámcového modelu na tvorbu a riadenie vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Tento model bol zaloţený na štandardne akceptovaných zásadách manaţérstva kvality s ohľadom na slučku zlepšovania. Na základe výstupov aplikačnej časti práce bola testovaním hypotéz preskúmaná validita modelu a následne bol tento model rozšírený o podstatné prvky, ktoré vyplynuli z výskumu. Podobný prístup k validácii teoretických konceptov je moţné nájsť napríklad v empirických štúdiách (STEWARD, 2014) alebo (GUOYOU, 2011). Kvantitatívne prognózy trhu práce H1 Politika kvality v oblasti tvorby vzťahov medzi VŠ a praxou Princípy pravidlá Vytvorenie odvetvových komisií Varianty implementácie Preskúmané potreby jednotlivých št. programov P Kvantitatívne obmedzenia Definovanie potenciálnych partnerov a oblastí pre spoluprácu Plán spolupráce H4 A Identifikácia variantov pre transfer ďalších poţiadaviek Znalosti Učenie sa Splnenie poţiadaviek: Realizácia produktu Informácie Výstupy vzdelávania Matica pokrytia H3 Preskúmanie plnenia poţiadaviek: Meranie, analýza a zlepšovanie D C A P Plán splnenia poţiadaviek: Manaţérstvo zdrojov Analýza ďalších moţností transferu poţiadaviek do št. programov C Informácie Učenie sa Znalosti Prijatie nápravných opatrení: Zodpovednosť manaţmentu Nápravné opatrenia POŢIADAVKY POŢIADAVKY Naviazanie spolupráce s partnermi H2 Definovanie moţnosti transferu poţiadaviek do vzdelávacieho procesu Vzťah D H5 Prax (zákazník) Legenda: (Medzi)národná úroveň Úroveň vysokej školy/fakulty Úroveň študijného programu/predmetu Umiestnenie hypotézy v rámcovom modeli Obrázok 26 Rámcový model riešenia Tento model bol vytvorený ako základný teoretický aparát a je kľúčovým východiskom pre dosiahnutie cieľa dizertačnej práce a zodpovedanie definovaného výskumného problému. Model v sebe kombinuje prístupy manaţérstva kvality, ich zásady 70

71 a hierarchiu riadenia vysokoškolského systému. Skladá sa z troch úrovní: národná/ medzinárodná, úroveň vysokej školy/fakulty a úroveň študijného programu/predmetu. Na najvyššej riadiacej úrovni (napr. ministerstvá alebo medzinárodné riadiace inštitúcie) by riadiaci subjekt mal pokrývať strategické oblasti z pohľadu dlhodobej udrţateľnosti vysokoškolského systému. Toto pokrytie by sa malo prejavovať predovšetkým legislatívnymi úpravami podmienok pre poskytovanie vysokoškolského vzdelávania. Z pohľadu kvantitatívnych obmedzení, ktoré by týmto spôsobom mohla riadiaca inštitúcia vysokým školám stanoviť, ide o pomerne citlivú tému, ktorej by však bolo potrebné venovať náleţitý odborný diskurz. Na jednej strane stojí princíp voľného trhu, ktorý by nemal diskriminovať ţiadnu vysokú školu pri poskytovaní konkrétneho typu vzdelávania (a taktieţ nediskriminovať ţiadnu skupinu obyvateľstva, ktorá by mala o toto vzdelanie záujem), no na druhej strane stoja makroekonomické negatíva spojené s neregulovaním počtov študentov. Na centrálnej úrovni by malo byť jednoznačne stanovené, ako sa voči týmto dvom oprávneným (no do značnej miery protichodným) princípom postaviť. Hypotézou H1 bude preverené, aké spôsoby kvantitatívneho prognózovania trhu práce sú v rámci krajín EÚ úspešné vzhľadom na elimináciu uvedených negatív. Na strednej riadiacej úrovni je model postavený na vytvorení vzťahov medzi praxou a vzdelávaním. Je zaloţený na slučke zlepšovania podľa Deminga: plánuj, urob, kontroluj, konaj. V časti plánovania by mal byť definovaný subjekt v rámci vysokej školy/fakulty, ktorý bude mať za úlohu preskúmavať potreby jednotlivých študijných programov vo forme identifikácie miery ponuky/dopytu študijného programu. Na základe tohto preskúmania by mali byť identifikovaní potenciálni partneri z praxe pre spoluprácu. To je moţné spracovať napríklad prostredníctvom matice, ktorá bude pozostávať zo súboru študijných programov poskytovaných vysokou školou a zo súboru odvetví hospodárstva (napr. podľa kategorizácie SK NACE Rev.2 predtým OKEČ). Takto sa identifikuje zákazník, teda skupina hospodárskych subjektov, pre ktorých bude určený absolvent konkrétneho študijného programu. Výstupom plánovacej časti by mal byť dokument plán, ktorý by obsahoval časovo-vecné náleţitosti ohľadom vytvorenia vzťahu medzi vysokou školou a konkrétnym subjektom z praxe. V časti vykonávania by sa mala pozornosť sústrediť na naviazanie spolupráce, určenie jej formy, intenzity a ďalších náleţitostí (samozrejme treba predpokladať, ţe nie všetky subjekty z externého prostredia budú tejto spolupráci naklonené) a následne by sa mali určiť spôsoby ako preniesť poţiadavky zákazníka (praxe) do vzdelávacieho procesu. Hypotézou H2 sa preverí väzba medzi vyspelosťou systému vysokej školy a pripravenosťou jej absolventov. Z tejto časti sa poţiadavky presúvajú na úroveň študijných programov, resp. predmetov, no proces zlepšovania pokrýva ešte aj úroveň samotnej tvorby vzťahov. V časti kontrolovania by sa s odstupom času malo preveriť, či sa poţiadavky dostali do procesu plánovania v študijnom programe nezmenené vplyvom rozhrania procesov (či to, čo zákazník poţadoval, bolo správne pochopené a interpretované producentom). Informácie o zistených disproporciách by mali byť základom pre učenie sa a to by sa malo následne transformovať do znalosti ohľadom vylepšovania procesu časť konaj. Cyklus by sa mal uzavrieť naviazaním na časť plánovania a v ďalšej etape by uţ mal prebiehať aj s prijatými zlepšovaniami. Validácia celého modelu bude zaloţená na testovaní hypotézy H5, ktorá overí, či existuje vzťah medzi mierou spolupráce zamestnávateľov s vysokými školami a celkovou pripravenosťou absolventov. Na úrovni študijného programu, resp. predmetu, ktorá je zaloţená na riadení vzťahov medzi vzdelávacou inštitúciou a praxou, musia do fázy plánovania vstupovať poţiadavky zistené procesom vyššej úrovne. Splnenie týchto poţiadaviek by malo byť preverené prostredníctvom preskúmania rozloţenia zdrojov (ľudia, materiály, vybavenie...) na 71

72 vzdelávacie procesy/predmety, ktoré pokrývajú študijný program. To je moţné relizovať prostredníctvom matice pokrytia, ktorá vychádza z prístupu ISO 9001 a je jedným z výstupov tejto dizertačnej práce (nachádza sa v návrhovej časti). Následne v časti vykonávania je potrebné zabezpečiť, aby sa produkt (stanovené vzdelávanie) realizoval podľa definovaného plánu. Hypotézou H4 v tejto časti bude overené, či praktická pripravenosť absolventov, ktorá bude dosiahnutá lepším pokrytím ich poţiadaviek, vplýva na vnímanú kvalitu vysokej školy zamestnávateľmi (spokojnosť zákazníkov). V časti kontrolovania by sa malo preveriť, či boli dosiahnuté výsledky v súlade s poţiadavkami zamestnávateľa je to moţné preveriť dopytovaním absolventov, resp. ich zamestnávateľov to bude preverené hypotézou H3. Informácie z tejto etapy majú charakter spätnej väzby a mali by slúţiť pre učenie sa ohľadom vhodných spôsobov transferu poţiadaviek do vzdelávacieho procesu. Na základe týchto informácií je potrebné vo fáze konaj určiť vhodné nápravné opatrenia, ktoré sa prejavia v ďalšom pláne, a tak sa cyklus zlepšovania uzatvorí. Celý tento proces je moţné príslušným meracím aparátom monitorovať, pričom ak je táto metrika nastavená na centrálnej úrovni (vysoká škola), je moţné vyuţiť benchmarking a identifikovať tak dobrú prax. 72

73 3 VÝSLEDKY Táto časť dizertačnej práce sumarizuje analytické výsledky riešenia problematiky, ktoré sú zaloţené na spracovaní primárnych a sekundárnych zdrojov. V priebehu riešenia boli získané 3 primárne zdroje dát z prieskumov u zamestnávateľov, absolventov a vysokých škôl a jeden sekundárny zdroj dát štatistiky Eurostatu a výstupná správa Labour force survey. Zber dát prebiehal predovšetkým v roku 2013 a začiatkom roka 2014, pričom detailné informácie o jeho priebehu sa nachádzajú v príslušných kapitolách, ktoré pojednávajú o výsledkoch z daného zdroja. Spracovanie dát a ich analytické šetrenie prebiehalo v štatistickom softvéri IBM SPSS Statistics a opieralo sa o metodiku uvedenú v predchádzajúcej kapitole. Výsledky sú prezentované najprv vo forme hlavných analytických výstupov z kaţdého zdroja (cieľovej skupiny), potom sú analyzované styčné body jednotlivých zdrojov a následne sú uvedené výsledky testovania hypotéz. Výstupy týchto analýz sú pouţité na tvorbu návrhov v kapitole STAV VZDELÁVANIA V EURÓPE CEZ JEHO INDIKÁTORY V predchádzajúcich častiach bola čiastočná pozornosť venovaná i širšiemu európskemu kontextu ohľadom riadenia vzťahu medzi praxou a vzdelávaním formou prognózovania potrieb trhu práce. Vývoj vzdelávania monitorujú viaceré európske i medzinárodné inštitúcie (Eurostat, OECD). Predmetom skúmania v tejto kapitole sú ukazovatele vzdelávania a trhu práce rôznych (spravidla európskych) krajín 14. Ako výskumný základ boli pouţité viaceré štatistiky, z ktorých bol následne skompilovaný dátový súbor, ktorý obsahuje 42 krajín a 196 premenných (spravidla ukazovateľov). Väčšina z týchto dát bola získaná z ročenky Education at a Glance 2013 a Eurostatu. Pri niektorých častiach analýzy môţu niektoré krajiny absentovať z dôvodu chýbajúcich dát. Tieto dáta neboli nahradené ţiadnou metódou (priemer, modus) predovšetkým z dôvodu zachovania presnosti. Výberový súbor a širšie zaradenie krajín sa nachádza na obrázku 27. Európske krajiny EFTA LI NO IS US CH TR CZ DK DE BE EE EL IE ES FR BG IT HU AT LU NL CY SI PT PL MT LV FI SK SW HR LT UK RO JP CL AU IL CA Krajiny OECD KR MX NZ Krajiny EÚ Obrázok 27 Krajiny zahrnuté do výskumu 14 Vplyv prognostických metód na ukazovatele trhu práce a vzdelávania sa v tejto kapitole nenachádza je súčasťou kapitoly 3.5 testovanie hypotéz 73

74 Zo 42 krajín zahrnutých do výskumnej vzorky je 33 krajín z Európy, z ktorých 22 je súčasťou aj OECD aj EÚ. Vo vzorke sa nachádzajú i Európske krajiny, ktoré nie sú súčasťou EÚ (4 krajiny) alebo OECD (7 krajín). 4 krajiny sú súčasťou Európskeho priestoru voľného obchodu (EFTA). Tieto kategorizačné charakteristiky tvorili v dátovom súbore samostatné premenné, ktoré vstupovali do analýzy. V rámci tejto vzorky boli okrem toho sledované nasledovné údaje: - základné hospodárske ukazovatele (HDP, HDP/obyv., počet obyvateľov, cenová úroveň, súkromná spotreba), - ukazovatele trhu práce (nezamestnanosť, nezamestnanosť mladých, nezamestnanosť podľa vzdelania, odvetvové zameranie ekonomiky, metódy prognózovania trhu práce), - základné ukazovatele vzdelávacieho systému (HDP na vzdelávanie podľa ISCED) - vzdelanostná štruktúra ekonomicky aktívneho obyvateľstva (podľa ISCED, odvetvové zameranie vzdelávania), - počty študujúcich (počet nastupujúcich, končiacich študentov), - ekonomické výstupy vzdelávania (zaloţené na LFS prieskume: návratnosť vzdelávania, celkové benefity), - náklady na vzdelávanie (štruktúra nákladov na vzdelávanie, podpora študentov, platy učiteľov), - medzinárodná mobilita, - základné ukazovatele R&D (HDP na vedu a výskum, počet patentov, nových technológií) Aby bolo moţné jednotlivé krajiny adekvátne porovnať, boli hodnoty štandardizované podľa metodiky OECD, pričom sa zohľadňoval hrubý domáci produkt na obyvateľa a parita kúpnej sily. Skúmali sa vzájomné vzťahy medzi jednotlivými premennými a v relevantných prípadoch boli vykonané hlbšie štatistické šetrenia, ktoré sú zhrnuté v nasledujúcich podkapitolách Hlavné štatistické ukazovatele jednotlivých krajín V oblasti vzdelávania je moţné sledovať viacero parametrov národného charakteru. Zistenie toho, či vzdelávanie patrí z pohľadu krajín medzi priority, je moţné porovnaním hrubého domáceho produktu a jeho časti, ktorá je určená na financovanie vzdelávania vo všetkých stupňoch vzdelania. Takéto porovnanie sa nachádza v obrázku 28, pričom v jeho pravej časti je moţné vidieť mieru zapojenia súkromného sektora do odvetvia vzdelávania cez parameter súkromných zdrojov investovaných do vzdelávania (prerušované čiary reprezentujú priemer v rámci sledovanej skupiny krajín). 74

75 Obrázok 28 Súhrnné ukazovatele vzdelávania skúmaných krajín. Najviac súkromných zdrojov na vzdelávanie je vynakladných mimo Európy, pričom spravidla ide o hospodársky vyspelé krajiny (Spojené štáty, Kórea, Austrália, Japonsko či Kanada), no vysokú mieru zastúpenia súkromného sektora na vzdelávaní má i Chile. Z Európskych krajín najviac vynakladajú na vzdelávanie Nórsko (verejné zdroje), Dánsko, Island či Belgicko. Najvyššie zastúpenie súkromných zdrojov na vzdelávaní má v rámci Európy Holandsko. Čo sa týka podielu vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (kategórie ISCED 5B, 5A a 6) voči všetkým obyvateľom najvyššie hodnoty dosahuje Kanada, Japonsko a Izrael. Naopak najmenšiu mieru zastúpenia vysokoškolsky vzdelaných má Turecko, Taliansko, Mexiko a Slovenská republika. Z pohľadu dôleţitého makroekonomického ukazovateľa nezamestnanosť bolo v rámci štatistického šetrenia vykonané jej porovnanie s HDP na obyvateľa v obrázku 29. V pravej časti obrázka sa nachádza porovnanie nezamestnanosti mladých (19-25 rokov) voči celkovej nezamestnanosti čím vyššia je vzdialenosť danej krajiny od modrej priamky, tým vyššia je miera nezamestnaných mladých voči všetkým nezamestnaným. Obrázok 29 Nezamestnanosť a nezamestnanosť mladých v skúmaných krajinách V ľavej časti tohto obrázka je moţné identifikovať krajiny, ktoré by vzhľadom k svojej ekonomickej sile nemali mať výrazné ekonomické problémy s nezamestnanosťou (podpora 75

76 nezamestnanosti, opatrenia trhu práce), ak sa nachádzajú v kvadrante vľavo hore (Luxembursko, Nórsko, Švajčiarsko, Holandsko, Nemecko). Naopak najväčšie problémy pri s riešením nezamestnanosti by mali mať krajiny nachádzajúce sa v kvadrante vpravo dole (Španielsko, Grécko, Portugalsko, Slovenská republika). Z pravej časti obrázka je moţné vidieť krajiny, v ktorých je bez práce veľké mnoţstvo mladých ľudí od najvyššej miery v Grécku a Španielsku cez vysokú mieru v Portugalsku, Taliansku a Slovenskej republike aţ po relatívne nízku mieru v Nórsku, Švajčiarsku, Japonsku, či Belgicku Sektor vysokého školstva a trh práce Dlhodobé trendy oblasti vzdelávania je moţné sledovať v rozloţení daného dosiahnutého vzdelania vzhľadom k veku obyvateľom napr. pozitívnym trendom bude zvyšovanie miery VŠ vzdelania mladších obyvateľov. Na základe skompilovaného dátového súboru bolo toto porovnanie vykonané a jeho výsledky zachytáva obrázok 30. I keď je obrázok značne neprehľadný, je moţné identifikovať trend vývoja vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov. Všetky krajiny vykazovali nárast vzdelanostnej úrovne obyvateľstva s výnimkou Fínska a Izraela. Obrázok 30 Trendy vzdelanostnej úrovne zachytené cez vekovú kohortu Najvyšší nárast generačnej vzdelanosti zaznamenala Kórea (z 13% najstarších s VŠ vzdelaním na 64% najmladších s VŠ vzdelaním) a Japonsko (z 25% najstarších s VŠ vzdelaním na 59% najmladších s VŠ vzdelaním). Z pohľadu zamestnanosti vysokoškolsky vzdelaných ľudí chýba pre komplexnejšiu analýzu dostatok dát, no je moţné rámcovo preskúmať nezamestnanosť vysokoškolsky vzdelaných ľudí v pomere k percentu vysokoškolsky vzdelaných ľudí celkovo v rámci danej krajiny obrázok

77 Obrázok 31 Nezamestnanosť vysokoškolsky vzdelaných ľudí v skúmaných krajinách Krajiny, ktoré sa nachádzajú vo vyššej časti tohto grafu majú výrazné problémy pri uplatňovaní vysokoškolsky vzdelaných ľudí na trhu práce (predovšetkým Grécko, Španielsko, Írsko a Island). Naopak, najlepšia situácia je v krajinách, ktoré sa nachádzajú v kvadrante vpravo dole (Nórsko, Švajčiarsko, Austrália, Kórea, Japonsko). Relatívne dobrá situácia je i v krajinách, ktoré sa nachádzajú v kvadrante vľavo dole (napr. Česká republika a Slovenská republika), keďţe miera nezamestnanosti je v rámci skúmaných krajín podpriemerná (prerušované čiary). Z analýzy však nie je moţné zistiť, aké zastúpenie na nezamestnanosti vysokoškolsky vzdelaných ľudí majú čerství absolventi vysokých škôl dáta nie sú dostupné. Zaujímavým ukazovateľom je taktieţ absolútna miera výdavkov na vysokoškolské vzdelávanie, ktorú je však potrebné porovnať s HDP na obyvateľa. Výsledky tohto porovnania sa nachádzajú v obrázku 32. Obrázok 32 Porovnanie výdavkov na VŠ vzdelávanie s ohľadom na HDP na obyvateľa 77

78 Doposiaľ bola pozornosť venovaná súhrnným ukazovateľom vysokého školstva, no z dostupných dát bola vykonaná štrukturálna analýza jednotlivých vysokoškolských systémov skúmaných krajín. Zo sekundárnych zdrojov dát bolo zistených 12 odvetvových oblastí vzdelávania (keďţe niektoré národné systémy nie sú harmonizované s medzinárodnou odvetvovou klasifikáciou, viaceré krajiny boli z dôvodu chýbajúcich dát z analýzy vylúčené). Obrázok 33 Odvetvové oblasti vysokoškolského vzdelávania skúmaných krajín Z predchádzajúcich analýz sa implicitne núka niekoľko relevantných otázok ako napríklad: Aká je efektívnosť vynakladania prostriedkov na vysokoškolské vzdelávanie? (A) ; Aké faktory vplývajú na nezamestnanosť? (B) Je možné skúmané krajiny nejako sumárne kategorizovať a tieto kategórie charakterizovať? (C). V nasledujúcom texte je pozornosť zameraná na preskúmanie týchto otázok prostredníctvom pouţitia relevantných štatistických prístupov. A Efektívnosť vynakladania prostriedkov na vysokoškolské vzdelávanie Porovnanie dosiahnutých výsledkov procesu vzhľadom na pouţité zdroje sa vo všeobecnosti nazýva efektívnosťou. Tým, ţe je tento ukazovateľ pomerový, eliminuje (hospodárske) rozdielnosti krajín. Efektívnosťou je moţné zhodnotiť, ktoré krajiny dokáţu lepšie zhodnotiť zdroje, ktoré sa na vzdelávanie vynakladajú. Časť nákladov (podľa metodiky OECD na výpočet efektívnosti vzdelávania) pokrývajú v tomto ukazovateli predovšetkým verejné a súkromné priame náklady a ušlý zisk v makroekonómii nazývaný aj náklady obetovaných príleţitostí. Časť príjmov pokrývajú verejné a súkromné príjmy a čistá súčasná hodnota, pričom výpočet príjmov je zaloţený na celoeurópskom prieskume Labour Force Survey (LFS). Uvedeným spôsobom bola vypočítaná miera efektívnosti národných vzdelávacích systémov a následne porovnaná s ekonomickou vyspelosťou krajiny, ktorá bola vypočítaná faktorovou analýzou v predošlej kapitole. V dátach sa však nenachádzajú súhrnné štatistiky, len metadáta, ktoré je moţné rozčleniť na mieru efektívnosti muţov, ţien, verejných a súkromných výdavkoch. Pre jednoduchšiu a jednotnú interpretáciu bola pouţitá zhluková analýza zahrnujúca 5 premenných: - Ekonomická vyspelosť krajiny (faktor 1), - Miera efektívnosti verejných výdavkov u muţov (oblasť VŠ vzdelávania), - Miera efektívnosti súkromných výdavkov u muţov (oblasť VŠ vzdelávania), - Miera efektívnosti verejných výdavkov u ţien (oblasť VŠ vzdelávania), - Miera efektívnosti súkromných výdavkov u ţien (oblasť VŠ vzdelávania), 78

79 Zhluková analýza bola implementovaná na 5 rozmerný priestor, pričom najprv bola Euklidovskou metrikou vypočítaná vzdialenosť medzi jednotlivými prípadmi, ktorá je zobrazená v tabuľke 14. Najväčšiu vzdialenosť v tomto priestore majú od seba Švédsko a Maďarsko, naopak najbliţšie sa nachádzajú Holandsko a Nemecko. Tabuľka 14 Euklidovská vzdialenosť krajín pri skúmaní miery efektívnosti VŠ vzdelávania BE 0,0 CZ 12,6 0,0 Euclidean Distance BE CZ DK DE EE IE EL ES FR IT HU NL AT PL PT SI SK FI SW UK NO TR DK 17,3 23,5 0,0 DE 11,4 19,3 7,0 0,0 EE 16,2 9,5 19,1 17,6 0,0 IE 10,8 4,0 21,7 17,0 10,3 0,0 EL 5,5 16,3 12,8 6,9 17,4 14,4 0,0 ES 12,3 18,2 6,8 6,7 14,4 16,9 8,9 0,0 FR 11,3 18,4 6,1 2,8 15,7 16,4 7,3 4,0 0,0 IT 9,6 18,8 9,0 2,4 18,1 16,5 4,8 7,5 4,2 0,0 Proximity Matrix HU 20,6 10,6 33,2 28,3 18,7 11,7 25,0 28,4 28,0 27,5 0,0 NL 12,2 20,6 6,0 2,1 18,5 18,5 7,4 6,0 2,8 3,3 29,9 0,0 AT 9,8 16,1 8,3 3,6 14,1 13,9 6,6 5,3 2,6 4,5 25,5 4,8 0,0 PL 16,7 5,5 23,7 20,9 6,0 7,8 19,3 18,8 19,6 21,0 13,1 22,1 17,5 0,0 PT 8,3 7,9 16,2 12,6 8,4 7,6 9,9 10,5 11,2 12,1 18,3 13,5 9,3 9,7 0,0 SI 10,6 2,7 21,0 16,9 8,6 3,9 13,9 15,6 15,9 16,3 13,2 18,1 13,7 6,4 5,2 0,0 SK 14,2 4,5 21,6 18,6 5,2 6,2 16,8 16,5 17,2 18,5 13,8 19,8 15,1 2,5 7,3 4,4 0,0 FI 11,9 17,6 6,5 3,6 14,5 15,5 8,5 5,0 2,2 5,4 27,0 4,5 2,1 18,4 10,8 15,2 16,2 0,0 SW 16,7 24,1 2,5 5,9 20,4 22,1 12,0 7,5 5,9 7,8 33,5 4,7 8,2 24,8 16,8 21,5 22,5 6,6 0,0 UK 4,8 17,0 15,2 9,0 19,0 14,7 3,9 11,3 9,6 7,0 24,9 9,4 8,8 20,5 11,7 14,9 18,0 10,7 14,1 0,0 NO 14,8 22,9 3,9 5,0 19,9 20,9 10,0 6,4 4,8 6,3 32,4 3,3 7,1 24,0 15,5 20,3 21,7 6,1 2,8 12,2 0,0 TR 14,4 9,5 17,9 16,4 3,1 10,5 15,6 12,5 14,4 16,7 19,6 17,1 12,9 7,4 6,5 8,0 5,9 13,5 19,2 17,3 18,4 0,0 This is a dissimilarity matrix V ďalšom kroku boli hodnoty skúmaných piatich premenných štandardizované na Z- score, čo umoţnilo realizovať algoritmus hierarchického zoskupovania. Dendrogramom na obrázku 34 je moţné interpretovať vnútrozhlukové vzdialenosti a následne rozhodnúť o počte zhlukov. Obrázok 34 Dendrogram hierarchického zoskupovania 79

80 Do úvahy prichádzajú dve moţnosti ohľadom počtu zhlukov. Prvou je, ţe rez dendrogramom prevedieme na hodnote 4,5. Počet čiar, ktoré pretínajú tento rez je zároveň počet zhlukov teda 7. Druhou moţnosťou je viesť rez na hodnote pribliţne 5,5, pričom v tomto prípade by bolo zhlukov 5. Pri oboch moţnostiach sa nachádzajú dva prípady (Írsko, Maďarsko), ktoré tvoria samostatný zhluk, pričom ani širším zovšeobecnením prostredníctvom druhého rezu sa tieto krajiny nespojili do jedného zhluku. Preto je z hľadiska interpretačnej schopnosti analýzy vhodnejšie pouţiť prvú moţnosť, teda 7 zhlukov. Aby bolo moţné zobraziť rozloţenie krajín v dvojrozmernom priestore boli štyri premenné transformované do jedného faktora (Faktor efektívnosti VŠ vzdelávania), pričom korelácia medzi nimi bola veľmi vysoká (nad 90%), teda k výraznému skresleniu touto redukciou nedošlo. Sedem zhlukov podobých krajín je farebne odlíšených v obrázku 35. Obrázok 35 Grafická interpretácia výsledkov hierarchického zoskupovania Z uvedeného obrázka je moţné zistiť zaujímavý paradox. Ekonomicky menej vyspelé krajiny dokáţu lepšie zúţitkovať i malé mnoţstvo zdrojov v porovnaní s ekonomicky vyspelými krajinami. Krajiny s vysokou ekonomickou úrovňou ako napríklad Švédsko, Dánsko a Nórsko (zhluk 3) majú najhoršiu efektívnosť vysokoškolského vzdelávania. Naopak krajiny s podpriemernou ekonomickou úrovňou ako Turecko, Estónsko (zhluk 5), Poľsko, Slovenská republika, Česká republika, Slovinsko, Portugalsko (zhluk 2), či Maďarsko (samostatný zhluk 7) majú veľmi vysokú mieru efektívnosti vysokého školstva z pohľadu dosahovaných výsledkov vzhľadom k vynaloţeným zdrojom. B Nezamestnanosť a faktory na ňu vplývajúce Ďalším pomerne často diskutovaným problémom je vplyv vzdelania na nezamestnanosť. Apriori sa predpokladá, ţe čím vyššia je vzdelanostná úroveň obyvateľov, tým niţšia bude celková nezamestnanosť v krajine. Či je tomu skutočne tak, bolo preverené prostredníctvom korelačnej analýzy, do ktorej vstupovalo 30 premenných (úroveň dosiahnutého vzdelania, štruktúra vzdelávania a nezamestnanosť podľa úrovne dosiahnutého vzdelania). Výsledky korelačnej analýzy sa nachádzajú v tabuľke

81 Tabuľka 15 Vplyv vybraných premenných na celkovú nezamestnanosť ISCED 3B (25-64 roční) -,325,078 Percentuálne zameranie VŠ študentov - Matematika a štatistika ISCED 5A (25-64 roční) -,275,172 ISCED 4 (25-64 roční) Vysokoškolsky vzdelaní (ISCED 5B + 5A +6) -,262,181 ISCED 1 (25-64 roční) Percentuálne zameranie VŠ študentov - Vzdelávanie -,172,204 Percentuálne zameranie VŠ študentov - Neznáme alebo nešpecifikované Percentuálne zameranie VŠ študentov - Zdravotníctvo -,166,227 Percentuálne zameranie VŠ študentov - IT Percentuálne zameranie VŠ študentov - Sociálne vedy, biznis a právo Nezamestnanosť (CELKOVÁ) Percentuálne zameranie VŠ študentov - Vedy "o ţivote" -,097,409 -,099,243 ISCED 2 (25-64 roční) Percentuálne zameranie VŠ študentov - Poľnohospodárstvo ISCED 5B (25-64 roční) -,090,446 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 1 ISCED 6 (25-64 roční) -,047,630 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 2 ISCED 3C (25-64 roční) -,030,867 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 5A + ISCED 6 Percentuálne zameranie VŠ študentov - Psychológia -,022,893 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 3A Percentuálne zameranie VŠ študentov - Sluţby,008,922 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 5B Percentuálne zameranie VŠ študentov - Humanitné vedy a umenie,010,930 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 4 Percentuálne zameranie VŠ študentov - Projektovanie, výroba a konštrukcia ISCED 3A (25-64 roční),026,936 Nezamestnanosť (25-64) v ISCED 3B,076 V analýze boli vyhľadané prípady, kde boli korelačné koeficienty záporné teda rast skúmanej premennej spôsoboval pokles hlavnej premennej (celkovej nezamestnanosti). V rámci skúmanej vzorky je moţné konštatovať, ţe najviac (i keď nie veľmi výrazne) na celkovú nezamestnanosť vplýva zastúpenie stredoškolsky vzdelaných ľudí a nasledujú vysokoškolsky vzdelaní. Mierny vplyv je moţné konštatovať i v prípadoch, kedy je z pohľadu odvetvovej orientácie vysokého školstva kladený väčší dôraz na študijné programy pedagogického charakteru. Z analýzy je moţné prispieť do odborného diskurzu ohľadom zvyšovania vzdelanostnej úrovne danej krajiny: Výška dosiahnutého vzdelania určite čiastočne vplýva na nezamestnanosť, avšak najvyššie zastúpenie obyvateľstva by malo byť predovšetkým so stredoškolským vzdelaním. V podobnom zmysle znejú i štatistiky CEDEFOP-u (kapitola 1), ktoré identifikujú budúci deficit pracovných síl v oblasti remeselníctva a ďalších stredoškolských kvalifikácií, ktorý bude spôsobený prekvalifikovanosťou obyvateľstva. C Kategorizácia krajín Kategorizovať krajiny je moţné podľa akýchkoľvek kritérií (premenných), pokiaľ je dostatok dostupných dát. Cieľom tejto kategorizácie je nájdenie spoločných čŕt jednotlivých vzdelávacích systémov cez indikátory vzdelávania (nie však cez legislatívny rámec, keďţe dáta tohto typu sa v dátovom súbore nenachádzajú). Do analýzy zahrnuté tri kľúčové premenné: Faktor 1 Ekonomická úroveň krajiny, Nezamestnanosť (24-65) v ISCED 5B + 5A + 6, Vysokoškolsky vzdelaní (ISCED 5B + 5A + 6). Výsledky analýzy sa nachádzajú v obrázku

82 Obrázok 36 Súhrnná kategorizácia krajín Algoritmom hierarchického zhlukovania bolo identifikovaných 5 zhlukov (farebné čiary v obrázku predstavujú vzdialenosť danej krajiny k centroidu daného zhluku). Stručné charakteristiky zhlukov, vychádzali z pozícií centroidov (ťaţísk) jednotlivých zhlukov a nachádzajú sa v tabuľke 16. Typický reprezentant daného zhluku bol identifikovaný prostredníctvom najmenšej vzdialenosti k centroidu daného zhluku (iba pre zhluky s počtom prípadov 3) a je v tabuľke zvýraznený bold písmom. Atraktívnosť kaţdého zhluku bola vypočítaná multikriteriálnou analýzou, pričom kaţdý z troch ukazovateľov mal rovnakú váhu a zhluky boli ohodnotené na základe súradníc ich centroidov (maximálne skóre bolo 3). Tabuľka 16 Zhluky podobných krajín, ich charakteristika a zastúpenie Zhluk Charakteristika Krajiny o Krajiny s mierne nadpriemernou ekonomickou úrovňou, vysokou vzdelanostnou úrovňou a priemernou nezamestnanosťou vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (Atraktivita: 1,85) UK, IS o o o o Krajiny s podpriemernou ekonomickou úrovňou, nízkou vzdelanostnou úrovňou a priemernou nezamestnanosťou vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (Atraktivita: 1,05) Krajiny s nízkou ekonomickou úrovňou, vysokou vzdelanostnou úrovňou a pomerne vysokou nezamestnanosťou vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (Atraktivita: 1,72) Krajiny s mierne podpriemernou ekonomickou úrovňou, strednou vzdelanostnou úrovňou a veľmi vysokou nezamestnanosťou vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (Atraktivita: 1,46) Krajiny s vysokou ekonomickou úrovňou, vysokou vzdelanostnostnou úrovňou a nízkou nezamestnanosťou vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov (Atraktivita: 3,00) BE, DK, DE IE, FR, NL, FI, SW, CZ, IT, HU, AT, PL, PT, SI SK, TR EE EL, ES LU, NO, CH 82

83 3.1.3 Korelačná štruktúra skúmaných premenných Závislosti medzi sledovanými premenným sa najčastejšie skúmajú korelačnou analýzou. Pred samotnou analýzou neboli vopred definované predpoklady (hypotézy) ohľadom korelácií medzi premennými v dátovom súbore, preto bola pouţitá exploratívna bivariantná korelačná analýza. Preskúmané boli všetky korelácie medzi 196-timi premennými, pričom pri chýbajúcich hodnotách bola pouţitá metóda párového vylučovania. Analýza vzťahov prebiehala v štyroch krokoch. Prvým z nich bolo základné preskúmanie závislostí prostredníctvom korelačnej matice, ktorá sa i s podfarbením nachádza na obrázku 37. Pre odlíšenie miery korelácie je na póloch pouţitého farebného spektra červená farba (pre negatívnu koreláciu) a modrá farba (pre pozitívnu koreláciu). Obrázok 37 Korelačná matica skúmaných premenných V druhom kroku boli z matice odstránené tie prípady, ktoré nedisponovali dostatočným počtom dát na to, aby algoritmus pouţitej metódy vypočítal ich korelačný koeficient v obrázku 37 je to súvislý vertikálny a horizontálny pás bielej farby. Korelačná matica bez týchto prípadov bola sprehľadnená odstránením duplicity pod diagonálou (korelačná matica bola symetrická). Obrázok 38 Korelačná matica s vylúčením chýbajúcich dát Pravidlom podmieneného formátovania boli v treťom kroku zobrazované len tie korelácie, ktoré boli v intervaloch < -1 ; -0,7 > a < 0,7 ; 1 >. Nastavenie triediaceho kritéria na 0,7 resp. -0,7 vychádzalo zo štatisticky zauţívaného triedenia korelácií pri faktorovej analýze, kde sa za veľmi výraznu koreláciu povaţujú hodnoty nad 0,7 resp. pod -0,7. Výsledkom tohto kroku je korelačná matica, z ktorej sú skutočne silné korelácie ľahšie identifikovateľné obrázok

84 Obrázok 39 Korelačná matica so zobrazením korelácií v intervaloch < -1 ; -0,7 > a < 0,7 ; 1 > V poslednom štvrtom kroku boli preskúmané identifikované závislosti. Vylúčené boli tie, ktorých charakter bol podobný, resp. rovnaký (napr. priemerný vek nastupujúcich a priemerný vek končiacich študentoch v danom stupni vzdelania) a tieţ prípady, kedy sa sledoval konkrétny parameter v rámci viacerých vekových skupín. Z tejto analýzy boli identifikované 4 vzťahy s nasledovnými korelačnými koeficientami: - prostriedky vynakladané na vedu a výskum výrazne pozitívne ovplyvňujú výsledky vedy (ţiadosti o patent: 0,784), - ekonomická vyspelosť krajiny negatívne ovplyvňuje ročné výdavky na vysokoškolské vzdelávanie (muţi: -0,880; ţeny: -0,832), - ekonomická vyspelosť krajiny pozitívne vplýva na plat nevysokoškolských učiteľov (ISCED 1: 0,911; ISCED 2: 0,838; ISCED 3: 0,836), - prostriedky vynakladané na vysokoškolské vzdelávanie paradoxne netagívne vplývajú na počet doktorandov (-0,760), Zhrnutie zistení Štatistické spracovanie údajov skúmaných krajín poskytlo viaceré poznatky ohľadom hlavných atribútov vplývajúcich na ekonomickú vyspelosť krajiny, oblasť vzdelávania a ukazovatele trhu práce (predovšetkým nezamestnanosť). Je potrebné však poznamenať, ţe mnoţštvo získaných poznatkov do značnej miery ovplyvňuje dostupnosť a úplnosť údajov. Hlavné zistenia celej kapitoly 3.1 sú nasledovné: - rozdielnosti vo vzdelávaní medzi skúmanými krajinami sú výrazné a spravidla sú spôsobované ich ekonomickou vyspelosťou, - vyššiu mieru súkromných zdrojov do vzdelávania investujú predovšetkým vyspelé krajiny obrázok 28, - neexistuje optimálna štruktúra vzdelania (podľa stupňa) obyvateľov, ktorá by zaručovala nízku mieru nezamestnanosti (korelácie neboli zistené), - v súčasnosti všetky zo sledovaných krajín bojujú s nezamestnanosťou mladých, pričom situácia je kritická v krajinách najviac postihnutých hospodárskou krízou (Grécko, Španielsko) obrázok 29, - vzdelanostná úroveň obyvateľov v skúmaných krajinách v priebehu posledných 40- tich rokov rastie (aţ na dve výnimky) obrázok 31, - vysoká miera vzdelanostnej úrovne obyvateľstva nezaručuje i jej zamestnanosť - obrázok 32, - ekonomicky viac vyspelé krajiny sú paradoxne v dosahovaní efektivity vysokoškolského vzdelávania horšie obrázok 35, 84

85 - krajiny s vyššou mierou stredoškolsky vzdelaného obyvateľstva majú mierne niţšiu celkovú nezamestnanosť tabuľka 15, - z pohľadu podobnosti troch kľúčových ukazovateľov (ekonomická úroveň krajiíny, miera VŠ vzdelaných a nezamestnanosť VŠ vzdelaných) existuje 5 skupín krajín s rôznou mierou atraktívnosti najatraktívnejšími sú Luxembursko, Nórsko a Švajčiarsko obrázok 36, - v krajinách, ktoré málo investujú do vysokoškolského vzdelávania paradoxne rýchlejšie rastie počet doktorandov. Keďţe v nasledujúcich kapitolách je pozornosť venovaná problematike na národnej úrovni, zhrnuté sú taktieţ výsledky týkajúce sa Slovenskej republiky v niekoľkých nasledujúcich bodoch: - SR patrí medzi menej ekonomicky vyspelé krajiny a miera vzdelanostnej úrovne jej obyvateľstva je v porovnaní so skúmanými krajinami podpriemerná, - SR spadá do kategórie krajín, kde je ţivot obyvateľov (z pohľadu ekonomiky) lacnejší výsledky sa nachádzajú v projekte výskumu (príloha A), - SR je krajina, ktorá dáva na vzdelávanie (všetky stupne) takmer najmenšie verejné zdroje (menej dávajú len Japonci, no v ich prípade sú súkromné zdroje na vzdelávanie násobne vyššie ako v SR), - k hlavným ekonomickým problémom SR patrí predovšetkým vysoká miera celkovej nezamestnanosti a nezamestnanosti mladých, - nezamestnanosť vysokoškolsky vzdelaného obyvateľstva je v SR relatívne nízka, no zároveň je celkový počet vysokoškolsky vzdelaných obyvateľov podpriemerný, - v pomere HDP na obyvateľa a ročných výdavkoch na VŠ vzdelávanie dáva SR podpriemerné zdroje na pokrytie tohto typu vzdelávania, - napriek tomu však SR patrí ku krajinám s najefektívnejším vysokoškolským vzdelávacím systémom (pomer medzi vstupmi a výstupmi), - SR patrí do skupiny krajín, ktoré sú z pohľadu ekonomickej vyspelosti, vzdelanostnej úrovne a nezamestnanosti VŠ vzdelaných obyvateľov najmenej atraktívne. 3.2 PROBLEMATIKA PREVIAZANIA TRHU PRÁCE SO VZDELÁVANÍM PROSTREDNÍCTVOM POHĽADU ZAMESTNÁVATEĽOV Skúmanie tvorby a riadenia vzťahov medzi praxou a vzdelávaním zahŕňalo kľúčovú zainteresovanú stranu zamestnávateľov absolventov vysokých škôl. Dáta od týchto subjektov, ohľadom relevantných oblastí boli získané celoslovenským prieskumom v spolupráci s Ústavom informácií a prognóz školstva. Prieskum bol zaloţený na dotazníku s dohodnutým znením. Zámery autora tejto dizertačnej práce a ÚIPŠ boli čiastočne podobné, no nie totoţné, preto mal dotazník charakter omnibusového prieskumu teda niektoré nerelevantné otázky neboli jednou alebo druhou stranou vyhodnocované. Pracovné dáta (dátový súbor) boli získané exportom z webového prostredia do formátu editovateľného v softvéri SPSS statistics. Hlavné charakteristiky uvedeného prieskumu sa nachádzajú v tabuľke

86 Tabuľka 17 Charakteristiky prieskumu u zamestnávateľov Charakteristika prieskumu Forma prieskumu Typ dotazníka Spôsob oslovovania Bezpečnosť informácií Získanie kontaktov Počet oslovených subjektov Návratnosť Popis charakterstiky Plne elektronická Elektronický otvorený Elektronicky prostredníctvom u spolupracovníka z ÚIPŠ Lokálny server Katedry softvérových technológií FRI Automatizovaný zber kontaktov z verejných zdrojov prostredníctvom vytvoreného webového crawlera respondentov (vrátane nefunkčných adries) platných dotazníkov, z toho: tých, čo prijali absolventa vysokej školy + doplnené o čiastočne úplné odpovede spolu 729 respondentov, - 16 odvetví hospodárstva, Skúšobný zber dát 23. augusta septembra 2013 Ostrý zber dát 1. októbra decembra 2013 Počet atribútov/otázok 5/ Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Najväčšiu časť skúmaných subjektov tvorili subjekty z Bratislavského kraja. Pre kategorizáciu hospodárskych činností nebola z dôvodu rozsiahlosti pouţitá unifikovaná štruktúra SK-NACE Rev.2, ale jednoduchšia kategorizácia vychádzajúca zo zauţívaných skupín, v rámci prieskumov realizovaných ÚIPŠ. Percentuálne zastúpenie respondetov vo vzťahu ku kraju a odvetviu pôsobenia sa nachádza v kartograme a grafe na obrázku 40. 9,5% 8,7% 10,7% 14,4% 30,2% 7,8% 9,5% 8,9% Celkový počet respondentov, ktorí prijali v priebehu posledných dvoch rokov absolventa VŠ: 728 Zdravotníctvo a sociálna pomoc Verejná správa a obrana; povinné sociálne Školstvo Stavebníctvo Priemysel (ťažba surovín, priemyselná a Poľnohospodárstvo, poľovníctvo, lesníctvo Ostatné Obchod (veľkoobchod a maloobchod, Hotely a reštaurácie, nehnuteľnosti, prenájom a Doprava, skladovanie, pošta a telekomunikácie Bankovníctvo, poisťovníctvo a finančné N/A,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 Obrázok 40 Geografická a odvetvová štruktúra výberovej vzorky subjektov (zamestnávatelia) 86

87 Z tých respondentov, ktorí nezamestnali v priebehu posledných dvoch rokov vysokoškolsky vzdelanú pracovnú silu uvádzajú ako hlavný dôvod nepotrebnosť VŠ pracovníkov pre ich činnosť (56,6%). Ide predovšetkým o mikropodniky, ktoré sú remeselne orientované. Tí respondenti, ktorí v priebehu posledných dvoch rokov prijali VŠ pracovnú silu, no neprijali absolventa VŠ uvádzajú ako hlavný dôvod predovšetkým nízku pripravenosť absolventov (48,8%). Druhým najčastejšie uvádzaným dôvodom nezamestnávania absolventov VŠ bol nedostatok absolventov s danou špecializáciou (23,3%), čo je typickým prejavom štrukturálnej nerovnováhy na trhu práce. Existujú tieţ subjekty, ktoré na základe svojich skúseností uţ nemajú záujem o absolventov VŠ, pričom ako hlavné dôvody uvádzajú ich nedostatočnú praktickú pripravenosť (57,6%), vysoké platové nároky (40,7%), či nedostatok odbornej špecializácie (28,8%) Prijímanie absolventov do zamestnania Cieľom tohto atribútu bolo zistiť, aké formy sú najčastejšie vyuţívané v procese prijímania absolventov a aký je ich vplyv na výsledok tohto procesu teda spokojnosť s pripravenosťou absolventa. Základné porovnanie bez hlbšieho rozpadu dát nepreukázalo výrazné korelačné vzťahy medzi skúmanými premennými. V tabuľke 18 sa nachádzajú výsledky bivariantnej korelačnej analýzy. Tabuľka 18 Spôsob ich výberu Korelácia medzi metódami prijímania absolventov a mierou ich pripravenosti Pripravenosť absolventov Hľadáme a vyberáme sami pomocou inzercie Vyberáme prostredníctvom ţiadostí o prijatie do zamestnania, ktoré nám absolventi zasielajú Vyuţívame sluţby sprostredkovateľskej agentúry V odbornej kompetentnosti V realizačnej kompetentnosti V komunikatívnej kompetentnosti V riadiacej/ manaţérskej kompetentnosti Celková spokojnosť s absolventmi -,121 -,110 -,053 -,099 -,149,082,070,068,074,012 -,040 -,012 -,026,006 -,029 Vyuţívame ponuky úradu práce,013,052,071,054,018 Spolupracujeme priamo s vysokými školami Spolupracujeme priamo s vytipovanými perspektívnymi študentmi Organizujeme odborné stáţe študentov a vyberáme perspektívnych z nich,047,040 -,028 -,025,057,008,032,042,032,069,011 -,013 -,041 -,046 -,026 Napriek evidentne nízkej miere korelácie medzi dvoma uvedenými faktormi bol preskúmaný vplyv rôznych kombinácií v rámci oblasti spôsob výberu. Faktorovou analýzou boli pomerne jednoznačne identifikované dva faktory: Aktívne metódy výberu absolventov a Pasívne metódy výberu absolventov. Následne sa tieto dva faktory naniesli do trojrozmerného priestoru, pričom tretí rozmer bola celková spokojnosť s absolventmi. Tomuto kroku ešte predchádzala zhluková analýza, ktorá klasifikovala jednotlivé prípady podľa Euklidovskej metriky do troch farebne odlíšených kategórií obrázok

88 Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Spolupracujeme priamo s vysokými školami] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Spolupracujeme priamo s vytipovanými perspektívnymi študentmi] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Organizujeme odborné stáţe študentov a vyberáme perspektívnych z nich] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Vyberáme prostredníctvom ţiadostí o prijatie do zamestnania, ktoré nám absolventi zasielajú] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Vyuţívame ponuky úradu práce] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Hľadáme a vyberáme sami pomocou inzercie] Spôsob vyhľadávania absolventov VŠ [Vyuţívame sluţby sprostredkovateľskej agentúry] Extraction Method: Principal Component Analysis. a. Rotation Rotation Method: converged Varimax in 3 iterations. with Kaiser Normalization. Obrázok 41 Rotated Component Matrix a Component Faktor1 - Aktívne vyhľadávanie,693 Faktor2 - Pasívne vyhľadávanie,651 -,115,584 -,121,781 -,232,570 -,318 -,466 -,135 Vzťah medzi typom výberu absolventov a celkovou spokojnosťou s nimi V rámci tohto štatistického šetrenia sa potvrdila implicitná domnienka autora, ţe organizácie, ktoré viac vyuţívajú aktívne spôsoby výberu absolventov (priama spolupráca s vysokými školami, priama spolupráca s perspektívnymi študentmi a organizovanie odborných štáţí pre študentov a ich následný výber), uvádzajú vo všeobecnosti vyššiu mieru spokojnosti s pripravenosťou absolventov. Dôkazom pre toto tvrdenie je pozícia zhluku 2 (zelený) v obrázku 41 nachádza sa presne v tomu zodpovedajúcom priestore: nízka miera Faktora 2 a vysoká miera Faktora 1 a vysoká miera Celkovej spokojnosti s absolventmi. Je teda oprávnené pre zovšeobecnenie konštatovať, ţe aktívnym zapájaním sa zákazníka (teda zamestnávateľov) do realizačných procesov producenta (vzdelávanie vysokou školou) sa lepšie transformujú jeho poţiadavky do výsledného produktu (vzdelania študenta s danými vedomosťami, zručnosťami a kompetentnosťami). Rovnaké štatistické zisťovanie bolo realizované i pri spôsoboch zapracovania absolventov a ich väzby na celkovú spokojnosť s absolventmi. V dotazníku sa nachádzali 4 uzatvorené otázky ohľadom tejto oblasti, pričom faktorovou analýzou boli identifikované dva pomerne jasne korelačne vymedzené faktory: Faktor1 Neformálna adaptácia a Faktor2 Formálna adaptácia. I v tomto prípade bola v ďalšom kroku vykonaná zhluková analýza, ktorá však neidentifikovala preukázateľné závislosti medzi týmito faktormi a celkovou spokojnosťou s absolventmi obrázok 42. Z toho je moţné konštatovať, ţe vplyv spôsobu zapracovania absolventov (ich adaptácia) na ich pripravenosť (celková spokojnosť s nimi) je špecifická v závislosti od typu organizácie a ďalších (doposiaľ nešpecifikovaných) faktoroch. Ani hlbšia detailizácia dát podľa odvetvia, kraja a sektora nepreukázala závislosti (spodná časť obrázka). 88

89 Rotated Component Matrix a Component Faktor1 - Neformálna adaptácia Adaptácia absolventov [Určíme "tútora" v osobe staršieho, skúseného spolupracovníka, ktorý ho neformálne vedie] Adaptácia absolventov [Absolvent má potrebnú aprobáciu a odbormé vzdelanie, musí si poradiť sám] Adaptácia absolventov [Máme vlastný adaptačný program] Adaptácia absolventov [Vyuţívame aktivity inštitúcií ďalšieho vzdelávania] Extraction Method: Principal Component Analysis. a. Rotation Rotation Method: converged Varimax in 3 iterations. with Kaiser Normalization. Faktor2 - Formálna adaptácia -,879 -,290,736 -,570,294,851,363 Obrázok 42 Vzťah medzi spôsobom adaptácie absolventov a celkovou spokojnosťou s nimi Veľmi dôleţitým prvkom pri zisťovaní faktorov pri prijímaní absolventov sú kritériá, na základe ktorých zamestnávatelia rozhodujú pri prijímacích pohovoroch. Z dôvodu moţnosti porovnania trendov Ústavom informácií a prognóz školstva bolo poloţených 9 totoţných otázok ohľadom kritérií výberu ako v roku Z týchto otázok boli extrahované 3 pomerne zreteľné faktory: Faktor 1 Vzdelávanie a jeho typ, Faktor 2 Prax a zahraničné skúsenosti a Faktor 3 Prierezové zručnosti. Cieľom tohto šetrenia bolo zistiť, do akej miery sú rozhodujúce jednotlivé faktory pri prijímaní absolventov v rôznych odvetviach hospodárstva. Výsledky sú znázornené na obrázku 43. Rotated Component Matrix a Kritériá prijímania do zamestnania [Absolvovaný študijný odbor] Kritériá prijímania do zamestnania [Absolvovaný študijný program] Kritériá prijímania do zamestnania [Absolvovaný stupeň vzdelania] Kritériá prijímania do zamestnania [Študijné výsledky] Kritériá prijímania do zamestnania [Absolvovanie štúdia v zahraničí] Kritériá prijímania do zamestnania [Prax získaná v zahraničí] Kritériá prijímania do zamestnania [Prax v odbore nadobudnutá počas štúdia] Kritériá prijímania do zamestnania [Zručnosti v oblasti informačných technológií] Kritériá prijímania do zamestnania [Ovládanie cudzích jazykov] Faktor 1 - Vzdelanie a jeho typ Component Faktor 2 - Prax a zahraničné skúsenosti Faktor 3 - Prierezové zručnosti,891,107,841,803,531,426,897,892,200,566,406,887,373,686 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. Rotation Rotation Method: converged Varimax in 5 iterations. with Kaiser Normalization. Obrázok 43 Kritéria prijímania absolventov vzhľadom k odvetviu pôsobenia respondentov 89

90 Vysoký počet prípadov vo výberovom súbore (počet respondentov) spôsobuje pomerne ťaţko prehľadné zobrazenie jednotlivých odvetví v predchádzajúcom grafe. Pre jeho interpretáciu bola vytvorená tabuľka 19, ktorá zobrazuje totoţné informácie avšak vo forme priemerov súradníc jednotlivých faktorov vzhľadom k odvetviu hospodárstva, v ktorom respondenti pôsobia. Tabuľka 19 Kritériá prijímania do zamestnania pri absolventoch vzhľadom k odvetviu Odvetvie pôsobenia Faktor 1 - Vzdelanie a jeho typ Faktor 2 - Prax a zahraničné skúsenosti Faktor 3 - Prierezové zručnosti Bankovníctvo, poisťovníctvo a fin. sprostredkovanie -, , , Doprava, skladovanie, pošta a telekomunikácie -, , , Hotely a reštaurácie, nehnuteľnosti, prenájom a sluţby -, , , Obchod (veľkoobchod a maloobchod, opravárenske -, , , servisy tovarov) Ostatné -, , , Poľnohospodárstvo, poľovníctvo, lesníctvo -, , , Priemysel (ťaţba surovín, priemyselná a chemická -, , , výroba, výroba a rozvod elektriny, plynu a vody) Stavebníctvo, , , Školstvo, , , Verejná správa a obrana; povinné sociálne zabezpečenie, , , Zdravotníctvo a sociálna pomoc, , , Tri uvedené priemerné hodnoty faktorov v tabuľke 19 sú zároveň centroidom jednotlivých zhlukov podľa odvetvia. Najviac sa podľa vzdelania absolventov rozhodujú organizácie sektoru Školstva a najmenej v sektore Obchod. Na prax a zahraničné skúsenosti je najvyšší dôraz kladený v Poľnohospodárstve, poľovníctve a lesníctve a naopak najniţšia miera praxe je vyţadovaná v organizáciách verejnej správy. Prierezové zručnosti ako práca s IKT a jazyková úroveň je najviac vyţadovaná v oblasti Dopravy, skladovania, pôšt a telekomunikácií a naopak najniţšia je v Zdravotníctve a sociálnej pomoci Vnímaný prístup absolventov a nedostatky vysokých škôl V rámci dopytovania zamestnávateľov sa jedna časť dotazníka zameriavala na identifikáciu prístupu absolventov k ďalšiemu vzdelávaniu v rámci organizácie, kde sú zamestnaní. Bola zistená nadpriemerná úroveň záujmu absolventov na stupnici 1 aţ 7 bola táto hodnota 5,00, čo reprezentuje pomerovo 66,7%-tnú mieru záujmu o ďalšie vzdelávanie. Najvyšší záujem o ďalšie vzdelávanie bol identifikovaný v sektore Školstva (76,3%) a najniţší v sektore Hotelov a reštaurácií (57,8%). Z geografického pohľadu a podľa veľkosti organizácie neboli zistené výrazné rozdiely, ako to dokumentuje obrázok

91 Obrázok 44 Histogram prístupu študentov (vľavo celkovo, vpravo detailne) Čo sa týka fluktuácie, väčšina podnikov uviedla, ţe absolventi sa stávajú ich dlhoročnými pracovníkmi (69,1%). Korelačnou analýzou boli preverené vzťahy medzi fluktuáciou absolventov a ďalšími premennými v dotazníku. Bolo zistené, ţe existuje pozitívna korelácia medzi nízkou mierou fluktuácie (odpoveď: Stávajú sa z nich naši perspektívni pracovníci ) s prístupom absolventov k ďalšiemu vzdelávaniu a odbornému rastu (korelačný koeficient: 0,408). Taktieţ bolo zistené, ţe tento prístup absolventov k ďalšiemu vzdelávaniu vplýva na celkovú spokojnosť zamestnávateľa s nimi (0,432). Za zmienku stojí tieţ identifikovaný pozitívny vzťah medzi prístupom k ďalšiemu vzdelávaniu a parciálnymi hodnoteniami pripravenosti absolventov (od 0,222 do 0,315). Na zistenie hlavných vnímaných nedostatkov vysokých škôl zamestnávateľmi bola pouţitá otázka s otvorenou odpoveďou. Výsledné konštatovania boli kategorizované podľa ich obsahu a následne spočítané, a roztriedené na tri stupne dôleţitosti: najpodstatnejšie, stredne podstatné a najnepodstatnejšie problémy obrázok 45. Celkovo bolo v rámci šetrenia preskúmaných 317 odpovedí a z nich identifikovaných 444 vnímaných nedostatkov vysokých škôl. Tie boli kategorizované do 37 skupín, pričom medzi najčastejšie vyjadrované problémy patrili: - nedostatok praxe absolventov (44,4%), - nedostatočné previazanie vzdelávania s potrebami trhu práce (13,5%), - slabá jazyková príprava (5,0%), - nesúlad štruktúry vzdelávania a trhu práce (4,3%). I tieto zistenia potvrdzujú aktuálnosť riešenia témy dizertačnej práce, keďţe tá sa dotýka troch najčastejšie vnímaných problémov, ktoré sa nachádzajú v tejto skupine (okrem jazykovej prípravy). 91

92 nedostatok praxe obsah vzdelávania nereflektuje slabá jazyková príprava nesúlad štruktúry vzdelávania a trhu slabé pracovné návyky absolventov slabá orientácia na samostatnosť vysoké platové nároky slabé komunikačné zručnosti pedagógovia bez praxe vzdelávanie nezohľadňuje budúce veľa vysokých škôl slabá príprava absolventov po slabá IT pripravenosť absolventov orientácia školstva na kvantitu slabé právne povedomie (zákonník slabá motivácia absolventov slabé analytické myslenie absolventov absencia technických odborov vysoký počet súkromných škôl nejednotná forma skúšania málo stáží nízka kvalita pedagógov slabé riadiace schopnosti absolventov nekvalitné odbory slabé organizačné schopnosti slabá gramotnosť absolventov málo externých VŠ učiteľov spôsob výučby inštitucionalizácia vzdelávacieho financovanie VŠ chýbajúca regulácia sektoru školstva slabá informovanosť absolventov časté zmeny legislatívy absolventi nevedia klásť otázky slabá finančná gramotnosť absolventov politický systém dlhé VŠ štúdium 500 I. II. III Obrázok 45 Početnosť vnímaných nedostatkov vysokých škôl Vzťah zamestnávateľov k vysokým školám a ich hodnotenie Pribliţne tretina respondentov deklarovala existujúci vzťah s nejakou vysokou školou (33,2%), zvyšní buď nemali vytvorené vzťahy so ţiadnou vysokou školou (53,2%), alebo na otázku neodpovedali (13,6%). Jednotlivé formy vzťahov medzi zamestnávateľmi a vysokými školami sa nachádzajú v tabuľke 20. Z nej moţno identifikovať pomerne nízku mieru spolupráce zamestnávateľov pri tvorbe a pripomienkovaní študijných programov, čo predstavuje vysoký potenciál zlepšovania vzhľadom k tomu, ţe poţiadavky zamestnávateľa je moţné takýmto spôsobom priamo implementovať do vzdelávacích osnov (technickej špecifikácie produktu). Tabuľka 20 Formy spolupráce vysokých škôl a zamestnávateľov Forma spolupráce Absolútny Percentuálny počet počet Spolupráca pri projektoch 95 13,0% Spolupráca pri vedení bakalárskych a diplomových prác 97 13,3% Spolupráca pri organizovaní odbornej praxe ,8% Účasť na štátniciach, vybraných prednáškach 50 6,9% Účasť na konferenciách organizovaných VŠ 82 11,3% Pripomienkovanie študijných programov 20 2,7% 92

93 Korelačnou analýzou skupiny týchto premenných voči ostatným, ktoré sa nachádzali v dátovom súbore, neboli zistené ţiadne výrazné korelácie. Respondenti mohli tieţ uviesť, s ktorou vysokou školou na Slovensku spolupracujú a akú intenzitu má táto spolupráca. V tabuľke 21 sa nachádza prehľad identifikovaných spoluprác s vysokými školami (boli vybrané len tie, u ktorých bol počet spoluprác vyšší ako 20). Tabuľka 21 Univerzity s najvyšším počtom identifikovaných spoluprác Počet Vysoká škola identifikovaných spoluprác Slovenská technická univerzita 55 Technická univerzita v Košiciach 49 Ţilinská univerzita v Ţiline 39 Univerzita Komenského 33 Univerzita P. J. Šafárika 29 Slovenská poľnohospodárska univerzita 26 Uvedené vzťahy medzi respondentmi a vysokými školami mali v priemere relatívne vysokú mieru (62,3%) a korelačnou analýzou bol zistený pozitívny vplyv tejto premennej na hodnotenie vysokých škôl (korelačné koeficienty sa pohybovali v rozmedzí od 0,110 po 0,754). Obrázok 46 Zdroj iniciatívy na udrţiavanie vzťahov medzi praxou a VŠ Na obrázku 46 sa nachádza rozdelenie odpovedí ohľadom zdroja na udrţiavanie vzťahov medzi zamestnávateľmi a vysokými školami. Relatívne vysoký nepomer v prospech zamestnávateľov je moţné identifikovať po nezapočítaní stredného pásma. Väčšiu iniciatívu na previazanie trhu práce a vzdelávania teda vyvíjajú zamestnávatelia Vnímaná hodnota vzdelania Teória sluţieb často uvádza faktory, ktoré vplývajú na správanie zákazníka. K najdôleţitejším patria referencie. V tejto časti bolo zámerom preskúmať, do akej miery hrajú úlohu vlastné referencie alebo referencie získané z externých zdrojov pri hodnotení kvality absolventov cez parameter spokojnosti. Takmer štvrtina zamestnávateľov má zostavený vlastný rebríček vysokých škôl (23,8%), nemusí však ísť o formálny dokument. Z veľkej miery ovplyvňujú hodnotenie kvality vysokých škôl vlastné skúsenosti zamestnávateľov. Vplyv rôznych rebríčkov a rankigov zverejňovaných v médiách má z pohľadu zamestnávateľov len druhoradý význam. 93

94 Máte nejakú formu rankingu vysokých škôl? Na čom je zaloţená? 76,2 Áno Nie 23,8 Na základe vlastných skúseností (66,9) Na základe rankingov zverejňovaných rôznymi agentúrami (33,1) Obrázok 47 Vlastný ranking vysokých škôl Respondentom bola taktieţ ponúknutá moţnosť vyjadriť svoje skúsenosti s absolventmi konkrétnych vysokých škôl v Slovenskej republike. Pouţitá bola 7-stupňová škála (1 aţ 7) prevedená na percentuálne hodnoty (čím vyššia hodnota, tým lepšia skúsenosť). Dosiahnuté výsledky jednotlivých vysokých škôl aj s počtom odpovedí sa nachádza v tabuľke 22. Z pohľadu štatistickej spoľahlivosti by sa však nemali brať do úvahy tie, kde je počet prípadov niţší ako 30. Tabuľka 22 Skúsenosti zamestnávateľov s absolventmi konkrétnych vysokých škôl VŠ Priem. N VŠ Priem. N [Bratislava - Slovenská technická univerzita] 77, [Bratislava - Slovenská zdravotnícka univerzita] 57,78 45 [Bratislava - Ekonomická univerzita] 70, [Sládkovičovo - Vysoká škola v Sládkovičove] 30,16 42 [Bratislava - Univerzita Komenského] 76, [Košice - Vysoká škola bezpečnostného manaţérstva] 39,32 39 [Banská Bystrica - Univerzita Mateja Bela] 68, [Košice - Univerzita veterinárneho lekárstva a farmácie] 55,75 29 [Ţilina - Ţilinská univerzita] 70, [Dubnica nad Váhom - Dubnický technologický inštitút] 38,27 27 [Košice - Technická univerzita] 72, [Komárno - Univerzita J. Selyeho] 39,51 27 [Nitra - Slovenská poľnohospodárska univerzita] 64, [Bratislava - Akadémia médií] 46,00 25 [Nitra - Univerzita Konštantína Filozofa] 67, [Bratislava - Vysoká škola múzických umení] 56,00 25 [Prešov - Prešovská univerzita] 66,67 93 [Bratislava - Vysoká škola výtvarných umení] 55,07 23 [Košice - Univerzita P. J. Šafárika] 74,59 82 [Trenčín - Vysoká škola manaţmentu] 39,13 23 [Bratislava - VŠ zdravotníctva a soc. práce sv. Alţbety] 50,86 78 [Banská Bystrica - Akadémia umení] 37,30 21 [Trnava - Trnavská univerzita] 60,19 72 [Skalica - Stredoeurópska vysoká škola] 26,85 18 [Bratislava - VŠ ekonómie a manaţmentu verejnej správy] 60,61 66 [Bratislava - Akadémia policajného zboru] 34,38 16 [Ruţomberok - Katolícka univerzita] 39,49 65 [Lipt. Mikuláš - Akadémia ozbr. síl gen. M. R. Štefánika] 23,61 12 [Trnava - Univerzita sv. Cyrila a Metoda] 50,52 64 [Bratislava - Bratislavská medzin. škola liberálnych štúdií] 13,64 11 [Zvolen - Technická univerzita] 61,11 63 [Prešov - VŠ medzinárodného podnikania ISM Slovakia] 20,00 10 [Trenčín - Trenčianska univerzita Alexandra Dubčeka] 39,34 61 [Banská Štiavnica - Hudobná a um. akadémia J.Albrechta] 24,07 9 [Bratislava - Paneurópska vysoká škola] 42,86 49 [Bratislava - Vysoká škola Goethe Uni] 4,76 7 Zistený nedostatok v pripravenosti absolventov mali zamestnávatelia moţnosť uviesť v otázke ohľadom doplňovania vedomostí a zručností absolventov priamo zamestnávateľom. Viac ako polovica respondentov (58,4%) uviedla, ţe absolventov museli zaškoľovať a len pribliţne štvrtina (27,7%) ich uviedla, ţe ich zaškoľovať nemuseli (niektorí sa nevyjadrili). Priemerná investícia do absolventa čo do počtu hodín bola 180,3 hod. a čo do financií bola 2179 eur. Z analýzy boli odstránené výrazne extrémne hodnoty, pri ktorých bolo kríţovou kontrolou evidentné, ţe neboli zadané správne (či uţ úmyselne alebo neúmyselne). V jednotlivých odvetviach neboli zistené výrazne rozdiely, čo je moţné vidieť i na obrázku 48 vo forme krabicového grafu (boxplot). 94

95 Obrázok 48 Časové a finančné investície zamestnávateľa do absolventov Korelačnou analýzou bola identifikovaná negatívna závislosť medzi vynaloţenými prostriedkami (investícia do absolventa) a jeho vnímanou pripravenosťou v daných kategóriách, čo sa implicitne dalo prepokladať. Respondentom bola zároveň poloţená otázka, či časť z týchto investícií mohla pokryť priamo vysoká škola lepšou prípravou. Ak respondent uviedol, ţe určite áno resp. skôr áno (spolu ich bolo 30,4%), bola mu ponúknutá moţnosť odhadnutia týchto úspor v percentách. Následným prepočtom bolo zistené, ţe zamestnávatelia by mohli ušetriť 101 hodín príprav (56%-tná úspora) a 1057 eur v rámci doškoľovania absolventov (48,5%-tná úspora) Zhrnutie zistení Zamestnávatelia patria medzi najdôleţitejšiu zainteresovanú stranu vysokej školy a analýzou ich poţiadaviek v tejto kapitole sa identifikovali niektoré hlavné poznatky ohľadom problematiky previazania trhu práce s vysokoškoských vzdelávaním. Medzi najdôleţitejšie zistenia vykonaného štatistického šetrenia patria nasledovné prvky: - aktívne metódy výberu absolventov zamestnávateľmi pozitívne vplývajú na výslednú spokojnosť s nimi, - do procesu rozhodovania ohľadom prijímania absolventov vstupujú tri hlavné faktory (vzdelanie, prax a prierezové zručnosti), pričom ich plnenie je v rámci rôznych odvetví posudzované špecificky, - prístup študentov k ďalšiemu vzdelávaniu je mierne nadpriemerný, - medzi najviac vnímané nedostatky vysokých škôl v oblasti prípravy absolventov patrí podľa zamestnávateľov: o nedostatok praxe absolventov, o obsah vzdelávania, ktorý nereflektuje poţiadavky praxe, o slabá jazyková príprava absolventov, o štrukturálny nesúlad medzi trhom práce a VŠ vzdelávaním, - zamestnávatelia spolupracujú s vysokými školami pomerne zriedka (len 33,2%), avšak iniciatíva pochádza podľa nich najmä z ich strany, - najrozšírenejším spôsobom spolupráce zamestnávateľa s VŠ je odborná prax, - iba štvrtina zamestnávateľov má vytvorený rebríček vysokých škôl, pričom ho stavia predovšetkým na vlastných skúsenostiach s absolventmi, - priemerná investícia na doplnenie vedomostí a zručností absolventa stojí zamestnávateľa pribliţne 180 hodín a viac ako 2000 eur lepšou prípravou absolventov by však mohli vysoké školy ušetriť zamestnávateľovi viac ako polovicu. 95

96 3.3 PROBLEMATIKA PREVIAZANIA TRHU PRÁCE SO VZDELÁVANÍM PROSTREDNÍCTVOM POHĽADU ABSOLVENTOV VŠ V rámci riadenia kvality vzdelávania na vysokých školách je veľmi dôleţitou zainteresovanou stranou absolvent konkrétnej školy. Jeho pohľadom je totiţ moţné získať spätnú väzbu jednak k poţiadavkám zamestnávateľom, no taktieţ k miere ich splnenia prostredníctvom vnímania absolventa. Absolvent predstavuje spojovací článok medzi vnútorným prostredím a udrţiavaním kontaktov s ním je moţné systematicky integrovať poţiadavky zákazníkov do systému riadenia kvality na vysokej škole. Absolvent sa tak môţe stať súčasťou vnútorných procesov vysokej školy a svojimi informáciami prispievať k lepšiemu plneniu poţiadaviek zamestnávateľov. Dáta od absolventov boli získané formou prieskumu v spolupráci s Ústavom informácií a prognóz školstva a samotný zber dát prebiehal elektornickou formou na serveroch ÚIPŠ. Otázky v dotazníku vychádzali predovšetkým z dotazníka realizovaného v roku 2008, pričom všetky z nich prešli revíziou z pohľadu ich opodstatnenosti a výpovednoej hodnoty (súčasťou tohto procesu bol i autor tejto dizertačnej práce a jeho školiteľ) a niekoľko otázok bolo pridaných. Hlavné charakteristiky tohto prieskumu sa nachádzajú v tabuľke 23. Tabuľka 23 Charakteristiky prieskumu u absolventov VŠ Charakteristika prieskumu Forma prieskumu Typ dotazníka Spôsob oslovovania Bezpečnosť informácií Získanie kontaktov Počet oslovených subjektov Návratnosť Popis charakterstiky Plne elektronická Elektronický uzatvorený (chránený virtuálnymi tokenmi) Elektronicky prostredníctvom u spolupracovníka z ÚIPŠ s poštovou podporou pri absolventoch, u ktorých nebol k dispozícií ový kontakt Lokálny server ÚIPŠ Na základe dopytu ÚIPŠ a MŠVVaŠ vo vzťahu k vysokým školám v Slovenskej republike Pribliţne respondentov platných dotazníkov absolventov, ktorí ukončili VŠ vzdelanie v roku 2010 Skúšobný zber dát 25. februára marca 2013 Ostrý zber dát 7. júna augusta 2013 Počet atribútov/otázok 4/ Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Výberový súbor bol z pohľadu spoľahlivosti podobne ako v prípade zamestnávateľov na pomerne vysokej úrovni. Z danej kohory populácie (pribliţný počet absolventov) sa podarilo získať názory 2591 respondentov, čo pri zvolenej 95%-tnej hladine významnosti (α) predstavuje prípustnú chybu c=1,81. V beţných sociologických prieskumoch býva za štatisticky dostatočne spoľahlivú povaţovaná uţ vzorka pribliţne 380-tich respondentov (pri α = 95% a c = 5). Geografické rozloţenie respondentov a ich odborné zameranie sa nachádza na obrázku 49. Najviac absolventov zapojených do prieskumu bolo v spoločenských vedách ako Ekonómia a manaţment, právo, či sociálna práca. 96

97 1,3% 12,7% 15,6% 10,4% 11,6% 10,2% 9,5% 16,4% 12,3% Celkový počet respondentov, ktorí ukončili v roku 2010 VŠ vzdelávanie II. stupňa: 2591 Bezpečnostné služby Vojenské odbory strojárske a elektrotechnické Umenie a umeleckoremeselná tvorba I Vedy o umení Učiteľstvo predmetov v kombináciách Psychologické vedy Učiteľstvo Pedagogické vedy Vedy o telesnej kultúre Filologické vedy Publicistika, knihovníctvo a vedecké informácie Historické vedy Právne vedy Politické vedy Ekonomika a organizácia, obchod a služby Ekonomické vedy Filozofické vedy Nelekárske zdravotnícke vedy Farmaceutické vedy Lekárske vedy Veterinárne vedy Poľnohospodárstvo, lesné hospodárstvo a rozvoj vidieka I Poľnohospodársko-lesnícke vedy Špeciálne technické odbory Automatizácia a riadenie Doprava, pošty a telekomunikácie Stavebníctvo, geodézia a kartografia Architektúra Spracúvanie dreva a výroba hudobných nástrojov Potravinárstvo Technická a aplikovaná chémia Elektrotechnika Informatika a výpočtová technika Strojárstvo a ostatná kovospracúvacia výroba Hutníctvo Baníctvo, geológia a geotechnika Ochrana životného prostredia Biologické vedy Chemické vedy Fyzikálno-matematické vedy 0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 Obrázok 49 Geografická a odvetvová štruktúra výberovej vzorky subjektov (absolventi) Z výberového súboru 9,1% absolventov uviedlo, ţe nepracuje a z nich 41,0% uviedlo, ţe je nezamestnaných, 35,0% bolo na materskej dovolenke, 22,6% ďalej študovalo. Odvetvová štruktúra uplatnenia absolventov sa nachádza na obrázku 50. Obrázok 50 Odvetvová štruktúra uplatnenia absolventov Prínos vysokých škôl k rozvoju osobnosti absolventov V prostredí vysokoškolského vzdelávacieho systému v Slovenskej republike je účel vysokých škôl definovaný v zákone o vysokých školách 131/2002 Z. z. v znení neskorších predpisov. V prakticky nezmenej podobe pretrváva deklarácia hlavných úloh vysokých škôl vo vzťahu k spoločnosti aţ dodnes. V 1 ods. 4 tohto zákona je napĺňanie poslania vysokých škôl realizované formou (NRSR, 2013): a) výchovou odborníkov s najvyšším vzdelaním, vysokými morálnymi zásadami, občianskou a spoločenskou zodpovednosťou, 97

98 b) výchovou v duchu hodnôt demokracie, humanizmu a tolerancie a vedením študentov k tvorivému, kritickému a nezávislému mysleniu, zdravému sebavedomiu a k národnej hrdosti, c) výchovou k chápaniu, zachovávaniu, šíreniu a zveľaďovaniu národného kultúrneho dedičstva a rôznych kultúr v duchu kultúrneho pluralizmu, Predošlým prieskumom u zamestnávateľov boli identifikované nedostatky absolventov vysokých škôl aj v oblasti nedostatočných osobnostných vlastností, ktoré mali byť získané na vysokej škole, čo je i súčasťou poslania vysokých škôl. Pri prieskume u absolventov sa preto pozornosť okrem iného sústredila aj na súvislosti, vplývajúce na rozvoj osobnosti. Pre správnu interpretáciu výsledkov bolo však potrebné identifikovať mieru tohto prínosu, ktorá sa odvíjala od základnej úrovne osobnostnej vyspelosti absolventa v čase, keď nastúpil na vysokú školu a úrovne, ktorú dosiahol po jej absolvovaní. Zároveň však bolo potrebné zohľadniť i mieru stotoţnenia sa absolventa so študijným programom, resp. fakultou, preto boli tieto faktory pokryté niekoľkými filtračnými otázkami: - Mal absolvent predstavu o svojom budúcom povolaní pred nástupom na vysokú školu? (vedel, čo chce v ţivote robiť?) o Ak áno: Študoval to, čo bolo v súlade s touto predstavou? (našiel vhodnú školu a študijný program?) o Ak nie: Pomohla mu vysoká škola vyjasniť si túto predstavu počas štúdia? Ak nie: Podarilo sa mu vyjasniť si túto predstavu po štúdiu? - Do akej miery bolo štúdium na danej vysokej škole prínosné pre jeho osobnostný rozvoj? Posledná otázka supluje otázku celkovej spokojnosti s vysokou školou a je referenčná vzhľadom k viacerým ďalším analýzam. Prvými štyroma otázkami bolo identifikovaných 5 typov absolventov podľa ich počiatočnej úrovne a prínosu vysokej školy bliţšie sa tento rozklad nachádza na obrázku 51. Mal absolvent predstavu o svojom povolaní ešte pred VŠ? Našiel vhodnú VŠ? Pomohla mu VŠ vyjasniť si túto predstavu počas štúdia? Podarilo sa mu vyjasniť si túto predstavu po štúdiu? Typ absolventa Typ 1 Áno, Čiastočne áno 70,6% Áno 91,9% Nie, Nie celkom 29,4% Obrázok 51 Nie 8,1% Áno, 66,2% Nie, 33,8% Áno, 43,5% Nie, 56,5% Typy absolventov zapojených do prieskumu Najviac absolventov zapojených do prieskumu bolo typu 1 teda uţ pred nástupom na vysokú školu vedeli, čo chcú v ţivote robiť a súčasne našli vhodnú školu: celkovo ich bolo 1620, čo reprezentuje 62,5% celého výberového súboru. Bola taktieţ zistená negatívna závislosť medzi tým, či vysoká škola pomáha pri formovaní študentov a celkovým hodnotením vysokej školy. Priemerná miera prínosu vysokých škôl k osobnostnému rozvoju absolventov bola na úrovni 63,2% so smerodajnou odchýlkou 26,0%. Najväčší prínos vysokej školy vnímali absolventi špeciálnych technických odborov (74,2%) a naopak najniţší absolventi v oblasti automatizácie a riadenia (56,8%) odbory s počtom prípadov niţším ako 30 boli z poradia vyradené. Z hľadiska vysokých škôl bola najlepšie absolventmi hodnotená Typ 2 Typ 3 Typ 4 Typ 5 98

99 Univerzita J. Selyeho v Komárne (72,7%) a najhoršie Ekonomická univerzita v Bratislave (60,4%) školy s počtom prípadov niţším ako 30 boli z poradia vyradené. Celý rebríček odborov a vysokých škôl sa nachádza v tabuľke 24. Tabuľka 24 Charakteristiky prieskumu u absolventov VŠ Vyberte skupinu študijných odborov: Mean N Vysoká škola Mean N Technická a aplikovaná chémia 87, VŠ bezpečnostného manaţérstva v KE 100, Špeciálne technické odbory 74, Vysoká škola múzických umení 80, Publicistika, knihovníctvo a vedecké 72, Univerzita J. Selyeho v Komárne 72, Spracúvanie dreva a výroba hudobných 71, Akadémia Policajného zboru v Bratislave 70, Umenie a umeleckoremeselná tvorba I 70, Akadémia umení v Banskej Bystrici 68, Filozofické vedy 68, VŠ zdravotníctva a soc.j práce sv. Alţbety 68, Doprava, pošty a telekomunikácie 68, Katolícka univerzita v Ruţomberku 68, Fyzikálno-matematické vedy 68, Univerzita P.J.Šafárika v Košiciach 65, Architektúra 68, Slovenská technická univerzita 64, Učiteľstvo 66, Ţilinská univerzita v Ţiline 64, Chemické vedy 66, Univerzita sv. Cyrila a Metoda v Trnave 63, Psychologické vedy 65, Technická univerzita vo Zvolene 63, Poľnohospodársko-lesnícke vedy 65, Univerzita Komenského v Bratislave 63, Poľnohospodárstvo, lesné hospodárstvo a 65, Total 63, Bezpečnostné sluţby 65, Univerzita Konštantína Filozofa v Nitre 62, Informatika a výpočtová technika 65, Univerzita vet. lekárstva a farmácie 62, Učiteľstvo predmetov v kombináciách 64, Prešovská univerzita v Prešove 62, Biologické vedy 64, Trnavská univerzita v Trnave 61, Právne vedy 64, Slovenská poľnohospodárska univerzita 61, Ochrana ţivotného prostredia 63, Slovenská zdravotnícka univerzita 61, Total 63, Trenčianska univerzita A. Dubčeka 61, Ekonomika a organizácia, obchod a sluţby 63, Vysoká škola manaţmentu v Trenčíne 61, Historické vedy 63, Technická univerzita v Košiciach 60, Stavebníctvo, geodézia a kartografia 62, Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici 60, Iné 62, Ekonomická univerzita v Bratislave 60, Elektrotechnika 62, Vysoká škola výtvarných umení 37, Pedagogické vedy 61, Nelekárske zdravotnícke vedy 61, Ekonomické vedy 61, Filologické vedy 60, Strojárstvo a ostatná kovospracúvacia výroba 60, Lekárske vedy 60, Veterinárne vedy 60, Politické vedy 60, Farmaceutické vedy 58, Automatizácia a riadenie 56, Hutníctvo 52, Vojenské odbory strojárske a 50, Baníctvo, geológia a geotechnika 47, Vedy o umení 47, Potravinárstvo 45, Vedy o telesnej kultúre 40, V rámci zisťovania spokojnosti bolo realizované tzv. zrkadlové štatistické šetrenie. To sa zvykne realizovať v organizáciách so zavedeným systémom monitorovania spokojnosti zákazníkov a vlastnej výkonnosti a je zaloţené na porovnaní vnímanej kvality (resp. dôleţitosti) rovnakých prvkov pri rozdielnych zainteresovaných stranách najčastejšie medzi zákazníkmi organizácie a zamestnancami organizácie (externý vs. interný pohľad). Porovnané boli preto hodnotenia vysokých škôl zamestnávateľmi s hodnoteniami vysokých škôl absolventmi obrázok 52 (farebné spektrum modrá najlepšie hodnotenie, červená najhoršie hodnotenie). 99

100 Obrázok 52 Zrkadlové porovnanie kvality vysokých škôl (zamestnávatelia/absolventi) Hviezdička pred názvom univerzity znamená, ţe pre danú vysokú školu bol počet prípadov zo strany zamestnávateľov menší ako 30, hviezdička za názvom univerzity znamená, ţe pre danú vysokú školu bol počet prípadov zo strany absolventov menší ako 30, a preto tieto rozdiely nie je moţné z pohľadu štatistiky povaţovať za spoľahlivé (dátové pruhy daných prípadov sú vyznačené sivou farbou). Z obrázku je moţné konštatovať, ţe viacero univerzít je vo všeobecnosti omnoho lepšie vnímaných samotnými absolventmi, ako zamestnávateľmi (oranţové dátové pruhy). Z pohľadu kvality je kaţdý výrazný rozdiel (či uţ pozitívny alebo negatívny) povaţovaný za problematickú oblasť, ktorú je potrebné riešiť (prístup SERVQUAL). Do tejto analýzy je však potrebné zahrnúť taktieţ aktuálnu výkonnosť, resp. spokojnosť v danej oblasti, čo znázorňuje obrázok 53. Obrázok 53 Charakteristika zhluku Zhluk Vysoké školy Skupina nadpriemerných vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov a priemerných z pohľadu absolventov O EU, PU, SPU, STU, TUKE, UK, UKF, UMB, UPJŠ, ŽUŽ Skupina priemerných vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov i absolventov Skupina podpriemerných vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov a priemerných z pohľadu absolventov Skupina podpriemerných vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov, no nadpriemerných z pohľadu absolventov Skupina priemerných vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov a podpriemerných z pohľadu absolventov O O O *UVLF*, *VŠMU, SZU*, TRUNI, TUZ, UCM, VŠZdr *APZ*, *AU*, *VŠM*, KU, TNUNI, UJS Kvalitatívne pozície vysokých škôl v systéme absolvent-zamestnávateľ O VŠBM* *VŠVU 100

101 3.3.3 Charakteristiky zamestnania absolventov Absolventi získali prácu v priemere za 3,7 mesiaca od ukončenia vysokoškolského štúdia. Najkratšie obdobie pre získanie práce bolo zaznamenané pri absolventov študujúcich v lekárskych vedách (1,4 mesiaca) a naopak najdlhšie pri absolventoch študujúcich v ochrane ţivotného prostredia (8,0 mesiaca). Pätina absolventov zastáva riadiace pozície, pričom najviac z nich ich je zo špeciálnych technických odborov (42,8%), z poľnohospodárstva (41,1%), či z automatizácie a riadenia (37,9%). O uplatnení absolventa v praxi dostatočne hovorí ukazovateľ jeho pracovného zaradenia vzhľadom na jeho študijné zameranie. Viac ako polovica absolventov je vzhľadom k svojmu zameraniu uplatnená v danom odbore, resp. v príbuznom odbore. Najviac sú uplatnení priamo vo svojom odbore absolventi farmaceutických (92,0%), lekárskych (80,4%) a právnych vied (77,4%). Naopak najniţšiu mieru uplatnenia priamo v odbore mali absolventi ochrany ţivotného prostredia (7,9%), politických vied (17,2%) a automatizácie a riadenia (20,0%). Pozícia absolventa Typ vzdelania, ktoré si vyţaduje daná pozícia zastávam riadiacu funkciu nezastávam riadiacu funkciu samostatne podnikám (živnostník a pod. bez zamestnancov) 74% 6% 20% 26% 7% 1% 25% 41% VŠ vzdelanie vo Vami vyštudovanom odbore VŠ vzdelanie v príbuznom odbore VŠ vzdelanie v celkom inom odbore Stredné odborné alebo stredné všeobecné vzdelanie s maturitou Obrázok 54 Zamestnanie absolventov V rámci tohto dopytovania bola zisťovaná i miera uplatnenia nadobudnutých vedomostí absolventov v praxi a taktieţ ich platové ohodnotenie (hrubá mzda). Implicitne sa predpokladalo, ţe medzi týmito dvoma premennými bude existovať závislosť, to sa však nepotvrdilo, čo je moţné vidieť z obrázka 55. Obrázok 55 Vzťah mzda / uplatňovanie vedomostí (vľavo odbory, vpravo vysoké školy) 101

102 V rámci zhlukovania vysokých škôl bolo identifikovaných 5 skupín podobných vysokých škôl z pohľadu hrubej mzdy a uplatňovaných vedomostí. Zaujímavé sú predovšetkým dve skupiny: - Zhluk 2 (zeleným) vysoké školy, ktorých absolventi majú veľmi vysoké mzdy napriek tomu, ţe uplatňujú len veľmi málo nadobudnutých vedomostí (Slovenská technická univerzita a Ekonomická univerzita), - Zhluk 5 (červeným) vysoké školy, ktorých absolventi uplatňujú svoje vedomosti v práci v rôznej miere, no napriek tomu je ich hrubá mzda veľmi nízka (Vysoká škola múzických umení, Univerzita veterinárneho lekárstva, Univerzita P. J. Šafárika, Akadémia umení a Katolícka univerzita). Vzťah medzi hrubou mzdou absolventov (ako jedného z hlavných ukazovateľov ich úspešnosti) a vnímanou kvalitou vysokých škôl bol preskúmaný cez pohľady zamestnávateľov a absolventov a nachádza sa na obrázku 56. Obrázok 56 Vzťah mzda / vnímaná kvalita (vľavo absolventi, vpravo zamestnávatelia) V pravej časti obrázka nie je badateľná ţiadna korelácia medzi skúmanými premennými. V pravej časti (vzťah mzda kvalita z pohľadu zamestnávateľov) je závislosť len veľmi mierna, o čom svedčia i pomerne vysoké vzdialenosti jednotlivých vysokých škôl od lineárnej regresnej priamky (zloţenie zhlukov je rovnaké ako v predchádzajúcom obrázku). Väzba hrubej mzdy k ďalším premenným bola preskúmaná bivariantnou korelačnou analýzou s nasledovnými zisteniami: - najviac na plat vplýva práca v zahraničí (korelačný koeficient: 0,321), - ukončenie konkrétnej vysokej školy (-0,258), - pohlavie (0,247), - rýchlosť získania zamestnania (-0,226), - skupina študijných odborov (-0,206), - oblasť pôsobenia organizácie (-0,178). Podľa týchto kritérií je moţné pomenovať skupinu absolventov s potenciálom výrazne nadpriemerného platu: Muţ, ktorý absolvoval STU v oblasti IT a ktorý sa zamestnal v zahraničnej IT organizácii prakticky ihneď po štúdiu. Monitorovanie štrukturálnej nezamestnanosti v rámci Slovenskej republiky nie je zabezpečované ţiadnym meracím systémom národného charakteru. Zisťuje sa len súhrnná zamestnanosť absolventov jednotlivých vysokých škôl, pričom z dostupných informácií nie je moţné správne určiť 102

103 dôvody nezamestnanosti, resp. problémov pri hľadaní zamestnania. V dotazníku pre absolventov sa nachádzala otázka ohľadom hlavných problémov pri hľadaní zamestnania, ktorej vyhodnotenie sa nacháda na obrázku 57. Obrázok 57 Problémy absolventov pri hľadaní zamestnania Najväčšie štrukturálne rozdiely medzi trhom práce (prvé tri moţnosti v predchádzajúcom obrázku) a absolventmi boli identifikované v krajoch s vysokou mierou nezamestnanosti Košický a Banskobystrický kraj. Najmenej ťaţkostí pri hľadaní zamestnania mali absolventi s bydliskom v zahraničí a v Bratislavskom kraji Vnímaná úroveň prípravy študentov vysokými školami pre prax Popri celkovom hodnotení kvality jednotlivých vysokých škôl absolventmi im bola ponúknutá moţnosť vyjadriť sa k úrovni plnenia vopred definovaných vzdelávacích kritérií vysokou školou. Konkrétna otázka sa zameriavala na zistenie kvality vzdelania z pohľadu súčasných skúseností s uplatnením na trhu práce. Ide o podstatnú spätnú väzbu pre vysoké školy, ktorá môţe pomôcť lepšie cieliť vzdelávacie aktivity na nej prebiehajúce. Bolo pouţitých 11 kritérií, ktoré boli faktorovou analýzou redukované na tri faktory obrázok 58. Rotated Component Matrix a Faktor 1 - Praktická príprava [Vyuţiteľnosť poznatkov z praktických cvičení v,820 praxi] [Úroveň praktických cvičení],817 [Úroveň odbornej praxe počas štúdia],796 Faktor 2 - Prierezové zručnosti [Úroveň spolupráce vysokej školy so,667,325 zamestnávateľmi (prax v podnikoch, konzultácie [Príprava pre riadiacu prácu],850 [Príprava pre podnikanie],815 Faktor 3 - Teoretická príprava [Príprava v oblasti komunikačných a,689 prezentačných schopností] [Príprava v oblasti práva a legislatívy pre daný,671 odbor] [Obsah teoretických predmetov],896 [Úroveň výučby teoretických predmetov],863 [Vyuţiteľnosť teoretických predmetov v praxi],485,557 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. Rotation Rotation Method: converged Varimax in 5 iterations. with Kaiser Normalization. Component Obrázok 58 Faktory hodnotenia kvality 103

104 Faktory boli extrahované s pomerne dostatočnou spoľahlivosťou, vysvetľujúcou aţ 69,0% variability, čo je pri hodnotách štandardných odchýlok jednotlivých premenných (od 24,2 do 30,6) dostatočné. Metódou K-means boli identifikované štyri zhluky podobných vysokých škôl z pohľadu uvaţovaných troch faktorov. Na obrázku 59 je moţné vidieť rozloţenie zhlukov a ich súčastí v troch rozmeroch reprezentujúcich tieto faktory. Prekvapujúcim zistením je, ţe vysoké školy s vysokou mierou praktickej prípravy absolventov nie sú tie, ktoré boli v predošlých analýzach identifikované ako najlepšie z pohľadu uplatnenia absolventov v obrázku 55. Obrázok 59 Charakteristika zhluku Zhluk Vysoké školy Skupina škôl s priemernou praktickoua teoretickou prípravou a tieţ s priemernou prípravou v oblasti prierezových zručností Skupina škôl s priemernou praktickou prípravou, vysokou teoretickou prípravou a vysokou prípravou v prierezových zručnostiach Skupina škôl s priemernou praktickou prípravou, podpriemernou teoretickou prípravou a vysokou prípravou v prierezových zručnostiach Skupina škôl s veľmi vysokou mierou praktickej prípravy, veľmi nízkou mierou prípravy prierezových zručností a priemernou teoretickou prípravou Faktory hodnotenia kvality a umiestnenie vysokých škôl O O O O UK, STU, SPU, TUZ, TUKE, ŽUŽ, TRUNI, UMB, UKF, PU, TNUNI, UCM, KU, VŠBM UPJŠ, APZ, SZU, VŠZ, UJS EU, VŠM VŠVU, VŠMU, UVLF, AU Z výsledkov tejto analýzy je moţné určiť najvhodnejšie rozdelenie úsilia vysokých škôl na teoretickú a praktickú stránku a prípravu v prierezových zručnostiach. Do tohto prepočtu 15 vstupovali tieto premenné: - vysoká škola bola povaţovaná za jeden prípad vybrané boli iba vysoké školy, u ktorých bola kvalita podľa zamestnávateľov najvyššia (nad 70%), - hodnotenie kvality vysokej školy zamestnávateľom premenná č. 1 predstavovala maximalizačnú účelovú funkciu, - zloţky kvality, z ktorých sa skladajú tri uvedené faktory (hodnotené absolventmi) premenné č. 2 aţ 12. Najprv bola vypočítaná štandardná odchýlka kaţdej premennej vstupujúcej do analýzy, aby sa preverila spoľahlivosť výsledkov. Bolo zistené, ţe štandardná odchýlka je veľmi nízka (od 3,5 po 7,8), keďţe v obdobných prípadoch sa odchýlka pohybuje okolo hranice 20. Z tohto pohľadu boli skúmané dáta dostatočne spoľahlivé. Následne bola vypočítaná štandardná odchýlka a priemerná hodnota skupiny premenných podľa troch vyššie uvedených faktorov. Pre ilustráciu spoľahlivosti boli vypočítané horné i spodné intervaly jednotlivých skupín premenných. Následne boli priemerné hodnoty úmerne prevedené na ekvivalenty tak, aby ich súčet bol 100%. Bolo zistené, ţe vysoká škola dosahuje 15 pre vykonanie tejto analýzy by bolo moţné taktieţ pouţiť sofistikovanejšie prístupy ako Design of experiments (analýza citlivosti faktorov na výstupný parameter), či simplexovú metódu pre hľadanie optimálneho riešenia (účelovou funkciou by bola maximalizácia kvality podľa zamestnávateľov). Zloţenie dátového súboru však nedisponovalo potrebnou štruktúrou premenných pre pouţitie niektorého z týchto prístupov. 104

105 Obsah teoretických predmetov Úroveň výučby teoretických predmetov Vyuţiteľnosť teoretických predmetov v praxi Úroveň praktických cvičení Vyuţiteľnosť poznatkov z praktických cvičení v praxi Úroveň odbornej praxe Úroveň spolupráce VŠ so zamestnávateľmi Príprava v oblasti práva a legislatívy pre daný odbor Príprava v oblasti komunikačných a prezentačných schopností Príprava pre riadiacu prácu Príprava pre podnikanie u zamestnávateľov najlepšie výsledky (v rámci SR) vtedy, ak svoje úsilie v oblasti vzdelávania rozloţí v pomere pribliţne 4:3:3 (teória:prax:prierezové zručnosti). Výsledky uplatnenia tohto analytického postupu sú zobrazené v tabuľke 25 vrátane tolerančných medzí (horných a spodných intervaloch) jednotlivých faktorov. Tabuľka 25 Výpočet najvhodnejšej štruktúry vzdelávania Číslo premennej Vysoká škola Hodnotenie kvality zamestnáva teľmi STU 77,9 63,5 62,0 46,0 50,4 50,7 36,7 33,3 34,9 51,7 36,7 25,3 UK 76,4 62,3 60,6 46,3 49,9 52,5 40,5 31,7 36,3 49,3 31,6 21,8 UPJŠ 74,6 66,5 62,8 42,4 33,5 42,8 25,0 15,3 58,2 46,5 31,6 22,4 TUKE 72,9 60,4 57,8 43,7 45,4 44,1 32,4 29,5 37,9 51,4 37,3 26,1 EU 70,7 53,3 48,1 34,4 43,6 46,7 29,6 22,3 41,9 45,3 34,3 33,3 ŢUŢ 70,6 62,8 60,5 47,3 50,7 52,4 31,8 27,7 43,5 58,8 41,5 29,5 Štandardná odchýlka Štandardná odchýlka skupiny Priemer skupiny Horný interval Spodný interval Percento skupiny Percento skupiny - horný interval Percento skupiny - spodný interval 4,1 5,0 4,3 6,0 3,9 4,9 6,1 7,8 4,4 3,5 4,0 9,1 10,4 10,3 54,5 38,3 63,6 45,4 48,7 27,9 37,0% 21,2% 38,6 48,9 28,4 41,5% 29,1% 29,4% 48,4% 34,5% Bivariantnou korelačnou analýzou boli preverené závislosti týchto troch faktorov k všetkým otázkam, okrem tých, z ktorých sa skladajú. Zistila sa mierna závislosť kaţdého z faktorov k hodnoteniu prínosu vysokej školy absolventom. Najväčší korelačný koeficient bol identifikovaný paradoxne pri Faktore 3 Teoretická príprava (0,274) a najniţší pri Faktore 1 Praktická príprava (0,209). Absolventi mali okrem toho moţnosť uviesť, ako súhrnne povaţujú vzdelávanie za prakticky/teoreticky orientované. Z prieskumu u zamestnávateľov sa potvrdilo zistenie, ţe veľmi veľká časť zainteresovaných subjektov (v tomto prípade absolventov) povaţuje vysokoškolské vzdelávanie za príliš teoreticky zamerané obrázok ,2% 21,6% Orientácia výučby Relatívna početnosť Prínos vysokej školy (%) Orientovaná príliš prakticky,5 52,1 Pomer teoretickej a praktickej zloţky bol vyváţený 20,0 73,6 Orientovaná príliš teoreticky 67,7 60,4 Neviem posúdiť 9,8 62,2 Obrázok 60 Orientácia vzdelávania podľa absolventov a hodnotenie prínosu rôznymi skupinami 105

106 3.3.5 Zhrnutie zistení Absolventi patria medzi nezastupiteľnú zainteresovanú stranu v rámci riadenia kvality na vysokej školy. Informácie, ktorými disponujú, majú dvojaký charakter: sú veľmi dobrou spätnou väzbou k vzdelávaniu na vysokej škole a tieţ dokáţu identifikovať poţiadavky zamestnávateľom. Spoznanie, pochopenie a implementácia ich poţiadaviek do vzdelávacieho procesu tak s veľkou pravdepodobnosťou ovplyvní vnímanú kvalitu vysokej školy zamestnávateľmi. Analýzu, ktorá bola vykonaná v tejto kapitole (3.3), venujúcej sa pohľadu absolventov a jej výsledky, je moţné zhrnúť do niekoľkých bodov: - takmer dve tretiny (64,9%) súčasných absolventov malo jasnú predstavu o svojom budúcom povolaní a to povolanie i študovalo, - hodnotenie kvality vysokých škôl z pohľadu zamestnávateľov a absolventov je značne rozdielne (hodnotenie absolventov je pribliţne rovnaké bez ohľadu na vyštudovanú vysokú školu), - miera uplatňovania nadobudnutých vedomostí absolventov sa len mierne premieta do platu absolventov výraznejšie ho ovplyvňuje odborné zameranie absolventa a región, - vysoké školy, ktoré sú najviac zamerané na praktickú prípravu absolventov paradoxne nepatria z pohľadu zamestnávateľov medzi najúspešnejšie, - v podmienkach Slovenskej republiky sú zamestnávateľmi kvalitatívne najvyššie ohodnotené tie vysoké školy, ktorých orientácia na teoretickú, praktickú a prierezovú stránku výučby je podľa absolventov v pribliţnom pomere 4:3:3, - len pätina absolventov uvádza, ţe pomer medzi teóriou a praxou na vysokej školy je vyváţený a takmer ţiadni neuviedli, ţe prax prevaţuje. 3.4 PROBLEMATIKA PREVIAZANIA TRHU PRÁCE SO VZDELÁVANÍM PROSTREDNÍCTVOM POHĽADU VYSOKOŠKOLSKÝCH UČITEĽOV Pri skúmaní poblematiky previazania trhu práce s vysokými školami je veľmi dôleţitou zainteresovanou stranou zamestnanec vysokej školy predovšetkým vysokoškolský pedagóg. Viaceré odborné zdroje z oblasti teórie sluţieb uvádzajú, ţe vzdelávanie patrí do skupiny sluţieb s veľmi vysokou mierou jedného špecifika nevyhnutnosť kontaktného personálu. Práve kontaktný personál teda pedagógovia predstavujú jeden z kľúčových zdrojov, ktorý ovplyvňuje výslednú kvalitu sluţby vzdelania. Tento fakt zdôrazňujú ako otvorené koncepcie kvality TQM, tak i uzatvorené systémy ako ISO, alebo samotné ESG normy. O tom, ţe zamestnanci organizácie predstavujú jeden z najdôleţitejších zdrojov, svedčia príklady úspešných organizácií, ktorým sa podarilo stotoţniť ich vlastné ciele s cieľmi vlastných zamestnancov. Známe príklady takýchto lídrov v súčasnosti sú predovšetkým v oblasti technológií (Google, Amazon), či v prostredí Slovenskej republiky napríklad Martinus. Myšlienka dlhodobého rozvíjania vzťahu s vlastnými zamestnancami nie je pritom vôbec nová Tomáš Baťa vybudoval svoj úspech práve na budovaní človeka. To, aké postoje majú vysokoškolskí pedagógovia k tvorbe a riadeniu vzťahov medzi praxou a vzdelávaním, bolo predmetom skúmania tejto časti dizertačnej práce. Na výskum sa pouţila opäť forma elektronického dotazníka, na ktorého vyplnenie boli rozposielané pozvánky pre učiteľov vysokých škôl z ového konta autora dizertačnej práce. Termín realizácie ostrého zberu údajov sa z prevádzkových dôvodov viackrát posúval a jeho trvanie bolo preto realizované v pomerne krátkom časovom rozsahu (3 dni). Napriek tomu sa podarilo zozbierať dostatočnú veľkosť vzorky s relatívne vysokou štatistickou spoľahlivosťou. Hlavné charakteristiky tohto prieskumu sa nachádzajú v tabuľke

107 Tabuľka 26 Charakteristiky prieskumu u vysokoškolských učiteľov Charakteristika prieskumu Forma prieskumu Typ dotazníka Spôsob oslovovania Bezpečnosť informácií Získanie kontaktov Počet oslovených subjektov Návratnosť Popis charakteristiky Plne elektronická Elektronický otvorený Elektronicky prostredníctvom u autora diz. práce Lokálny server Katedry softvérových technológií FRI Poloautomatizovaný zber kontaktov z verejných zdrojov (ručný import verejnej databázy meno + priezvisko a následný vytvorený algoritmus automatického generovania ových kontaktov podľa formy vyuţívanej na danej vysokej škole) respondentov 16 (vrátane nefunkčných adries) 1499 reakcií na dotazník (kliknutie), z toho: platných dotazníkov Skúšobný zber dát 22. januára februára 2014 Ostrý zber dát 19. marca marca 2014 Počet atribútov/otázok 3/ Hlavné štatistické charakteristiky skúmanej vzorky Celkovo bolo do prieskumu zapojených 773 pedagógov z 31 vysokých škôl v Slovenskej republike a pôsobiacich v 27 študijných odboroch (klasifikácia študijných odborov bola zaloţená na oficiálnej klasifikácii MŠVVaŠ a Akreditačnej komisie SR). Z pohľadu pracovného zaradenia bolo do prieskumu zapojených 82 vysokoškolských profesorov, 158 docentov, 409 odborných asistentov, 27 asistentov/lektorov, 79 výskumných pracovníkov a 11 zamestnancov vysokých škôl iného zamerania. Z výberového súboru bolo 149 pedagógov zároveň garantom študijného programu, pričom prvý stupeň garantovalo 86 z nich, druhý stupeň 71, tretí stupeň 63 a spojený prvý a druhý stupeň 9 z nich. 181 pracovníkov bolo v riadiacej funkcii (úroveň vysoká škola / fakulta / katedra z dôvodu zachovania anonymity nebola zisťovaná), 617 z nich bolo prednášajúcich a 574 z nich bolo cvičiacich. Praktické skúsenosti mimo oblasti vzdelávania v dĺţke minimálne dva roky malo aţ 67,8% respondentov (524 osôb), pričom priemerná dĺţka týchto pracovných skúseností bola aţ 11,5 roka. Priemerný čas vyplnenia dotazníkov bol 482 sekúnd (pribliţne 8 minút). Tabuľka 27 Geografické zastúpenie respondentov Početnosť Kraj Absolútny počet respondentov Relatívny počet respondentov BB BA KE NR PO TN TT ZA Neuv ,2% 38,9% 14,6% 10,3% 4,4% 1,7% 6,3% 5,8% 4,7% 100,0% 16 Oslovení boli všetci zamestnanci vysokých škôl na Slovensku, ktorí boli k evidovaní v Centrálnom registri zamestnancov vysokých škôl. Výnimku tvorila len Ţilinská univerzita, v rámci ktorej bolo oslovených len 129 náhodne vybraných pedagógov z celkového počtu 743 zamestnancov. Dôvod pre toto selektívne oslovenie bol ďalší v tej dobe prebiehajúci celouniverzitný prieskum k Vnútornému systému kvality ŢU (nesúvisí s diz. prácou), ktorý mal oproti tomuto prieskumu prednosť. 107

108 3.4.2 Prístup k vytváraniu a riadeniu vzťahov medzi vysokými školami a praxou Cieľom tohto atribútu bolo preskúmať vnímanie prístupu vysokej školy k budovaniu a riadeniu vzťahov s praxou. Pre tento účel bola pouţitá metrika, ktorá sa vyuţíva pri samohodnotení podľa modelu CAF, konkrétne pomocou panelu predpokladov. Tento panel je koncipovaný do šiestich úrovní podľa vyspelosti systému: - úroveň 0 neviem o ţiadnych takých aktivitách tejto odpovedi bola pridaná hodnota 0, - úroveň P túto oblasť máme naplánovanú, no realizácia viazne tejto odpovedi bola pridaná hodnota 1, - úroveň D vzťahy s praxou systematicky vytvárame a udrţiavame tejto odpovedi bola pridaná hodnota 2, - úroveň C pravidelne kontrolujeme, do akej miery sme pri vytváraní a udrţiavaní vzťahov s praxou efektívni tejto odpovedi bola pridaná hodnota 3, - úroveň A na základe výsledkov kontrol prijímame preventívne a nápravné opatrenia v oblasti vzťahov fakulty s praxou tejto odpovedi bola pridaná hodnota 4, - úroveň PDCA dosahujeme výborné výsledky a systematicky sa v tejto oblasti zlepšujeme tejto odpovedi bola pridaná hodnota 5. Z vyznačených moţností bola následne vybraná maximálna hodnota, ktorá reprezentovala úroveň vyspelosti vysokej školy v oblasti riadenia vzťahov medzi ňou samou a praxou z pohľadu respondentov. Veľmi výrazne sa preukázalo, ţe väčšina prístupov je zaloţených na spontánnej báze jednotlivé úrovne respondenti preskakovali čo je dôkazom tohto tvrdenia (systematický prístup by bol graficky zobrazený ako negatívne lineárna regresná priamka to sa stalo len v 4 prípadoch). Histogram znázorňujúci početnosť týchto šiestich kategórií sa nachádza na obrázku 61. Obrázok 61 Dosiahnuté úrovne riadenia vzťahu medzi vysokou školou a praxou Z foriem previazania boli najviac vyuţívané spoločné projekty medzi vysokou školou a zástupcami praxe. Pomerne častými formami boli i ostatné z ponúkaných a to: stretávanie sa so zástupcami praxe na formálnej i neformálnej báze, exkurzie študentov do organizácií a pozývanie zástupcov praxe na záverečné skúšky študentov. Z iných foriem bolo zastúpenie rôzne vzhľadom k odbornému zameraniu realizovanej výučby respondentmi, no 108

109 najzastúpenejšia bola forma odbornej praxe, ktorá bola vyuţívaná naprieč odbormi zastúpenými vo výskumnom súbore. Crosstabulation Count Vyspelosť systému - 0 Projekty Exkurzie Pozývanie zástupcov praxe Stretávanie sa so zástupcami praxe Iné Vyspelosť systému - P Vyspelosť systému - D Vyspelosť systému - C Vyspelosť systému - A Vyspelosť systému - PDCA Obrázok 62 Formy previazania vysokých škôl s praxou Vysokoškolským pedagógom bola poloţená rovnaká otázka ako zamestnávateľom a to ohľadom iniciatívy v udrţiavaní vzájomných vzťahov medzi subjektami. Cieľom tohto zisťovania bolo preveriť veľkosť disproporcie vo vnímaní úsilia jednotlivej zainteresovanej strany v zmysle naše úsilie ich úsilie. Zaujímavým zistením je, ţe obe strany hodnotia veľkosť tohto úsilia v prakticky obrátenom poradí, ako zobrazuje obrázok 63. Obrázok 63 Disproporcia medzi vnímaným úsilím na udrţiavanie vzájomných vzťahov V rámci ďalšieho zisťovania boli respondenti dopytovaní na výsledky vzdelávania. Tie sú definované v Národnom kvalifikačnom rámci Slovenskej republiky a pokrývajú všetky kategórie formálneho vzdelávania. Ich spoločnou črtou sú tri typy výsledkov vzdelávania: vedomosti, zručnosti a kompetentnosti (ich sémantická charakteristika uţ bola uvedená v kapitole 1), ktoré musí absolvent danej úrovne vzdelávania získať. 109

110 Obrázok 64 Dôraz na jednotlivé kategórie výsledkov vzdelávania Zaujímavým zistením je tieţ skutočnosť, ţe pedagógovia, ktorí majú praktické skúsenosti prikladajú vo svojej pedagogickej činnosti väčší dôraz na kompetentnosti teda schopnosť pouţiť nadobudnuté vedomosti a zručnosti. Tento vzťah bol preskúmaný regresnou analýzou, kde ako premenné vystupovali počet rokov praktických skúseností a dôraz na kompetentnosti. Sklon regresnej krivky síce bol pozitívny (čiţe pedagógovia s viacročnými praktickými skúsenosťami kladú vyšší dôraz na kompetentnosť), avšak bol len veľmi mierny Vzťah pedagógov k zabezpečovaniu kvality na vysokej škole Tento atribút sa zameriaval na zisťovanie miery uvedomovania si vlastnej zodpovednosti za dosahovanie výsledkov vysokej školy. Skladal sa z niekoľkých otázok, pomocou ktorých mali respondenti moţnosť sa vyjadriť k tomu, ako vnímajú vlastnú pozíciu na vysokej škole. I keď sa vo vzdelávacom systéme Slovenskej republiky kladie čoraz väčší dôraz na praktickú výučbu a skúsenosti pedagógov z praxe, je potrebné podotknúť, ţe niektoré odbory túto praktickú orientáciu nevyţadujú. Tabuľka 28 sumarizuje výsledky zisťovania toho, do akej miery povaţujú samotní pedagógovia za potrebné, aby mali pre výkon svojho povolania praktické skúsenosti. Z nej je moţné konštatovať, ţe najvyššiu mieru potreby praktických skúseností pedagógov majú odbory kategórie nelekárskych zdravotníckych vied a učiteľstva. Naopak najmenšiu potrebu praktických skúseností vyjadrili pedagógovia, ktorí pôsobia v oblasti matematiky a štatistiky. Priemerná hodnota odpovedí na otázku, do akej miery je závislá kvalita vzdelávania od respondenta, dosiahla úroveň 61,5%. Hlbší rozpad tejto oblasti naznačil, ţe vnímaná vlastná dôleţitosť pri naplňovaní cieľov kvality je silne závislá od pracovného zaradenia. Pedagógovia s vyšším pracovným zaradením vyjadrili v priemere vyššie hodnoty ako pedagógovia so zaradením niţším. Profesori hodnotia vplyv svojho výkonu na kvalitu vzdelávania na úrovni 71,8%, docenti na úrovni 65,9%, odborní asistenti na 61,9%, asistenti a lektori na 57,6% a výskumní pracovníci na 45,9%. Táto oblasť bola tieţ preskúmaná vzhľadom na riadiacu funkciu, pričom sa zistil relatívne malý rozdiel vo vnímaní vlastnej dôleţitosti vo vzťahu ku kvalite vzhľadom ku kompetenciám, ktorými riadiaci pracovníci disponujú. Tí, ktorí sú v riadiacej funkcii, vyjadrili vlastnú dôleţitosť vo vzťahu ku kvalite na úrovni 69,4% a tí bez riadiacej funkcie na úrovni 58,9%. 110

111 Tabuľka 28 Potreba praktických skúseností pedagógov Zameranie pedagóga - odbor Potreba praktických skúsenosti pre výkon povolania VŠ pedagóga Std. Mean N Deviation 8.1 Osobné sluţby 100, Obrana a vojenstvo 100, Nelekárske zdravotnícke vedy 94, , Učiteľstvo, vychovávateľstvo a pedagogické vedy 90, , Verinárske vedy 89, , Ţurnalistika a informácie 88, , Umenie 85, , Lekárske vedy 83, , Farmeceutické vedy 81, , Architektúra a staviteľstvo 80, , Dopravné a poštové sluţby 80, , Logistika 80, , Vodné hospodárstvo 79, ,45505 neuvedené 79, , Konštrukčné inţinierstvo, technológie, výroba a komunikácie 78, , Informatické vedy, informačné a komunikačné technológie 77, , Vedy o ţivej prírode 76, , Ekonómia a manaţment 76, , Bezpečnostné sluţby 75, , Vedy o neţivej prírode 75, , Humanitné vedy 75, , Ekologické a environmentálne vedy 74, , Spoločenské a behaviorálne vedy 72, , Právo 72, , Poľnohospodárstvo 69, , Lesníctvo 66, , Matematika a štatistika 59, , Zubné lekárstvo 50, ,71068 Total 78, ,89070 Viac ako polovica (51,6%) respondentov uviedlo, ţe na ich fakulte sú vypracované merateľné ciele kvality. Tieto ciele spolu s politikou kvality vyţaduje v súčasnosti platná novela vysokoškolského zákona. Viac ako tretina (35,1%) respondentov nevedela o tom, či má ich fakulta rozpracované ciele kvality a malá časť respondentov (13,3%) priamo deklarovala, ţe ich fakulta takéto ciele nemá stanovené. Z tých, ktorí tieto ciele poznajú sa viac ako polovica z nich s nimi stotoţňuje (62,1%). Priemerná hodnota stotoţnenia sa s cieľmi kvality dosiahla úroveň 63,4% Predpokladaná pripravenosť absolventov pre prax Princíp tohto atribútu vychádza zo slučky kvality, ktorá definuje štyri prvky meracieho systému organizácie, ktoré sú navzájom prepojené a slúţia na meranie výkonnosti a meranie spokojnosti. Meranie výkonnosti organizácie je zaloţené na porovnávaní realizovaných výsledkov oproti plánovaným. Meranie spokojnosti sa opiera o porovnanie vnímanej kvality oproti očakávaniam zákazníka. Meranie spokojnosti bolo v tomto prípade uţ realizované prostredníctvom dopytovania zamestnávateľov, kde sa pozornosť sústredila na zistenie úrovne pripravenosti absolventov vysokých škôl cez pohľad zamestnávateľov. Meranie výkonnosti v tomto zmysle predstavuje vnútornú metriku na hodnotenie efektívnosti dosahovania výsledkov. V prostredí vysokých škôl to je porovnávanie reálneho produktu vzdelávania (konkrétny súbor vedomostí, zručností a kompetentností) voči plánu (súbor 111

112 vedomostí, zručností a kompetentností v osnovách predmetov/študijných programov) ide o hodnotenie študentov. Obrázok Zhrnutie zistení Disproporcia medzi vnímanou pripravenosťou absolventov podľa VŠ pedagógov a zamestnávateľov Problematika vzťahu medzi vysokými školami a praxou sa doposiaľ na Slovensku sústredila predovšetkým na zamestnávateľov a absolventov vysokých škôl. Tieto dve skupiny patria medzi najdôleţitejšie zainteresované strany v rámci vysokoškolského systému, preto je toto zameranie oprávnené. No menej pozornosti sa venovalo zisťovaniu názorov samotných zamestnancov vysokých škôl. V rámci tohto skúmania bolo zistených niekoľko hlavných poznatkov: - vysoké školy riadia vzťah s praxou predovšetkým spontánne bez systémového prístupu, - pri spolupráci vysokej školy s organizáciou z praxe kaţdá strana povaţuje svoje úsilie s tým spojené za vyššie ako úsilie partnera, - praktická pripravenosť absolventov je oproti predpokladom pedagógov na vysokých školách v skutočnosti niţšia o pribliţne 16%. 112

113 3.5 TESTOVANIE HYPOTÉZ V procese formulácie výskumného problému a tvorbe metodiky výskumu bolo definovaných 5 hypotéz. Ich hlavným účelom je moţnosť širšieho zodpovedania výskumných otázok, z ktorých boli odvodené. K testovaniu hypotéz boli pouţité dátové súbory z troch uţ spomínaných prieskumov a Eurostatu, no pre hypotézu H3 bol pouţitý samostatný dátový súbor z prieskumu u absolventov Fakulty riadenia a informatiky. Tento prieskum nebol v tejto dizertačnej práci vyhodnocovaný do celoslovenského prieskumu u absolventov neboli zaradené otázky potrebné pre overenie tejto hypotézy, preto bola realizovaná samostatná dopytovacia akcia vlastných absolventov (243 korektne vyplnených dotazníkov). Prístup k testovaniu hypotéz rešpektoval odbornou literatúrou všeobecne odporúčané postupy vyúsťujúce k prijatiu alebo zamietnutiu hypotézy. Operacionalizácia hypotéz na kategorické (statické) a numerické (dynamické) premenné uţ bola uvedená v časti tejto práce, ktorá sa zaoberala formuláciou hypotéz (kap. 2.3). Nasledovalo pilotné testovanie predpokladu splnenia hypotézy teda základný predpoklad (je niečo na prvý pohľad skutočne lepšie/horšie?), ktorý hypotéza obsahovala. Ak nie, hypotéza by bola zamietnutá ešte pred samotným testovaním. Ak áno, vybral sa vhodný štatistický algoritmus, ktorý preveril, či je tento rozdiel štatisticky významný. Ak nie, hypotéza bola zamietnutá po tomto testovaní. Ak áno, hypotéza bola potvrdená. Takýto prístup bol pouţitý na štyri hypotézy (H2, H3, H4, H5) s výnimkou hypotézy H1, ktorá ho svojím charakterom priamo vylučuje. Na testovanie tejto hypotézy bol pouţitý prístup Design of experiments (DOE), ktorý sa často uplatňuje pri návrhu produktov alebo materiálov. Pri DOE je výsledný parameter ovplyvňovaný radom faktorov (spravidla v spojitej škále), ktorých kombinácia môţe byť rôzna. Počet všetkých moţných kombinácií predstavuje nekonečnú mnoţinu riešení (pri spojitej škále) alebo veľmi veľký počet riešení (NP - ťaţká úloha, pri kategorickej škále), preto sa experimentuje s limitnými hodnotami a ich kombináciami a sleduje sa ich vplyv na výstupný parameter. Tento postup analogicky dobre vystihuje toto prirovnanie: Vyvíjame nový typ kovového materiálu, ktorý sa skladá z piatich chemických prvkov. Našim cieľom je získať materiál s čo moţno najvyššou pevnosťou. Našou úlohou je zistiť, aký pomer jednotlivých prvkov zabezpečí maximálnu moţnú pevnosť materiálu. Pouţijeme prístup DOE, na základe ktorého skúmame, ako zmena zastúpenia jedného prvku vplýva na pevnosť a údaje si zaznamenávame. Následne sa tieto záznamy porovnajú stanoveným postupom a určia sa faktory najviac vplývajúce na pevnosť. Postup DOE je iteračný a dokáţe identifikovať vhodné zloţenie faktorov vzhľadom na sledovaný parameter bliţšie je tento prístup rozpracovaný v kapitole Nástroje na prognózu trhu práce a ich vzťah k nezamestnanosti mladých v Európe Prognózovanie trhu práce a jeho potrieb v rôznych krajinách Európy je postavené na rozličných prístupoch. Niektoré z nich sú zaloţené na predikcii vychádzajúcej z historických dát, niektoré majú charakter expertných odhadov a niektoré sú zaloţené na informáciách priamo od zamestnávateľov vo forme skúseností s absolventmi. Hypotéza H1 zohľadňovala túto rozdielnosť a znela: Krajiny využívajúce zamestnávateľské nástroje na prognózu trhu práce dosahujú výrazne nižšiu mieru nezamestnanosti mladých. Hypotéza sa testovala dátovým súborom európskych krajín, ktorý obsahoval indikátory vzdelávania a trhu práce (kap. 3.1). Prvým krokom bolo zlúčenie ôsmych pouţívaných metód do menšieho počtu faktorov. Ak by tento krok nebol realizovaný, 113

114 Rotated Component Matrix a Component nebolo by moţné z dôvodu chýbajúcich dát vykonať ďalšie štatistické šetrenia, keďţe počet moţných kombinácií je 2 n, čo zodpovedá 256 moţným kombináciám a v dátovom súbore sa nachádzalo len 45 krajín. V prípade redukcie dát na tri faktory je moţný počet kombinácií len 8. Tri výsledné faktory sa nachádzajú na obrázku 66, kde je i zobrazená pozícia premenných v rámci nich. Faktor1: Expertné prístupy Premenná Metódy - Analýza potrieb kvalifikácií,842 VAR00028 Faktor2: Zamestnáv ateľské nástroje Metódy - Ekonometrické modely,756,360 VAR00024 VAR00030 VAR00027 VAR00029 Metódy - Delfi štúdie a ohniskové skupiny Metódy - Prieskumy medzi zamestnávateľmi Metódy - Analýza škôl a monitoring absolventov,639,758,733 Faktor 3: Analyticko praktické prístupy Metódy - Registre povolaní,823 VAR00031 Metódy - Sektorové štúdie,455,373,581 VAR00026 VAR00025 Metódy - Analýzy nesúladu ponuky a dopytu Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations. Obrázok 66,441,456,539 Faktory metód prognózovania potrieb trhu práce Jedným z faktorov sú zamestnávateľské nástroje, či uţ v priamej alebo nepriamej forme. Zamestnávateľským nástrojom je taký nástroj, do ktorého priamo vstupujú informácie od zamestnávateľov a majú charakter poţiadaviek, v tomto prípade sú to: prieskumy medzi zamestnávateľmi a analýza škôl a monitoring absolventov. Prieskumy medzi zamestnávateľmi je moţné bez výhrad povaţovať za zamestnávateľský nástroj. Analýza škôl, no najmä monitoring absolventov patrí taktieţ medzi zamestnávateľský, no nepriamy nástroj, keďţe sprostredkovateľom informácií od zamestnávateľov sú v tomto prípade absolventi. No i niektoré ďalšie metódy by mohli mať charakter zamestnávateľského nástroja ako napríklad: analýza potrieb kvalifikácií, delfi štúdie a ohniskové skupiny alebo sektorové štúdie. Nie je ich však moţné povaţovať za typické zamestnávateľské nástroje predovšetkým preto, lebo miera spoľahlivosti informácií týchto metód je omnoho niţšia. Napríklad ohniskovú skupinu môţu tvoriť zástupcovia 5-tich veľkých organizácií v v danom sektore, no nemôţu lepšie reprezentovať názory väčšiny organizácií ako v prípade prieskumu u zamestnávateľov, kde je počet reprezentantov rádovo vyšší (niekoľko stoviek). Druhá časť hypotézy je postavená na meraní nezamestnanosti mladých ako kľúčovom ukazovateli efektívnosti vzdelávacieho systému v danej krajine. Nezamestnanosť však ovplyvňuje celý rad makroekonomických, či regionálnych faktorov, a preto bola skúmaná premenná nezamestnanosť mladých transformovaná na pomerový ukazovateľ. Ten vyjadroval pomer medzi percentom nezamestnaných mladých a percentom celkovej nezamestnanosti. Odstránilo sa tak riziko nespoľahlivosti testovania, ktorá mohla vzniknúť tým, ţe niektoré zo skúmaných krajín mali veľmi vysokú celkovú nezamestnanosť a niektoré naopak relatívne nízku. Faktory boli prepočítané na škálu <-1,1>, aby bolo moţné vykonať DOE. Tento prepočet sa nachádza v tabuľke 29. V tabuľke sa v posledných troch stĺpcoch nachádzajú štyri hraničné situácie, kedy niektorý faktor vôbec nie je krajinou realizovaný a niektorý úplne je. Z ôsmich moţných hraničných kombinácií bola teda nájdená polovica (Grécko, Španielsko, Maďarsko+Malta a Island). Hodnota faktora vychádzala z toho, koľko metód z danej skupiny sa v danej krajine pouţíva. Napríklad Slovenská republika nepouţíva ani jednu metódu Faktora 1 z troch moţných, jednu metódu z Faktora 2 z dvoch moţných a jednu metódu z Faktora 3 z troch moţných teda F1=0; F2=0,5; F3=0,

115 VAR00024 VAR00025 VAR00026 VAR00027 VAR00028 VAR00029 VAR00030 VAR00031 Tabuľka 29 Prepočet faktorov potrebných pre DOE Metódy prognózovania trhu práce Faktory: vypočítané hodnoty Faktory: prepočet na škálu <-1,1> Index (nez. ml F1 F2 F3 F1 F2 F3 Krajina /nez. celk) BE , , ,3333 BG ,28 0, , CZ ,79 0, , , ,3333 DK ,88 0, ,5 0, , ,3333 DE ,47 1 0,5 0, ,3333 EE ,05 0, ,5 0, , ,3333 IE ,07 0, , , ,3333 EL , ES , FR ,38 0, , , ,3333 IT ,3 0, ,5 0, , ,3333 CY ,34 0, ,5 0-0, LV , , ,3333 LT ,98 0, , , ,3333 LU ,55 0, , HU ,58 0 0, MT ,22 0 0, NL ,79 0, ,5 0, , ,3333 AT ,02 1 0,5 0, ,3333 PL ,62 0, , PT , , ,3333 RO ,24 0, , , ,3333 SI ,31 0, , SK ,43 0 0,5 0, ,3333 FI ,47 0, , , ,3333 SW ,96 0, , , ,3333 UK ,66 0, ,5 1 0, IS , NO ,69 0, ,5 0 0, Indexované hodnoty nezamestnanosti mladých boli spriemerované v rovnakých prípadoch a prevedené na záporné hodnoty, aby bola orientácia metriky rovnaká (viac konkrétnej metódy by malo znamenať viac opaku nezamestnanosti nie je to však zamestnanosť). Krajiny Faktory: prepočet na škálu <-1,1> F1 F2 F3 Index BE, PT ,3333-2,49 BG, BE, PL, SI -0, ,69 CZ 0, ,3333-2,79 DK 0, ,3333-1,88 DE, AT 1 0-0,3333-1,75 EE, NL -0, ,3333-1,92 IE, LT, FI 0, ,3333-2,17 EL ,28 ES ,13 FR 0, ,3333-2,38 IT 0, ,3333-3,30 CY -0, ,34 LV ,3333-1,91 HU, MT ,40 RO -0, ,3333-3,24 SK ,3333-2,43 SW -0, ,3333-2,96 UK 0, ,66 IS ,27 NO 0, ,69 Obrázok 67 Faktor Priemerný prírastok pre "Faktor = 1" Priemerný prírastok pre "Faktor = -1" Sklon Faktor 1-1,745-2, , Faktor 2-2,3825-2, , Faktor 3-2,395-2,445 0,05 Výsledok experimentu Priemerný Priemerný prírastok prírastok Multiplikácia pre "súčin = pre "súčin = - 1" 1" Sklon F1*F2-2, ,095-0, F2*F3-2,48-2,205-0,275 F1*F2*F3-2,205-2,27 0,

116 Následne bol vypočítaný priemerný prírastok pre krajné hodnoty faktorov (1 a -1) a z týchto hodnôt jednotkový sklon. Ďalšie extrémne hodnoty boli vypočítané multiplikátorom moţných kombinácií (v tomto prípade 3) a rovnakým postupom i ich jednotkové zmeny. Výsledky sa nachádzajú na obrázku 67. Dátové pruhy v tomto obrázku reprezentujú prírastok sledovaného parametra. Najväčší prírastok bol identifikovaný pri Faktore 1: Expertné prístupy. Krajiny, ktoré pre prognózovanie trhu práce pouţívajú súbor metód, z ktorých sa tento faktor skladá, dosahujú pribliţne o 0,53 indexového bodu niţšiu nezamestnanosť mladých ako v prípade, keby tieto nástroje nepouţívali vôbec. Faktor 2, ktorý je súčasťou hypotézy, vplýva na nezamestnanosť mladých výrazne menej ako Faktor 1. H1: Krajiny využívajúce zamestnávateľské nástroje na prognózu trhu práce dosahujú výrazne nižšiu mieru nezamestnanosti mladých Hypotéza H1 je zamietnutá Vzťah systému manaţérstva vysokej školy a praktickej pripravenosti absolventov Veľmi častým omylom v laickej verejnosti je domnienka, ţe zavedením systému manaţérstva kvality v organizácii sa zabezpečí vyššia kvalita produktov. Apriori sa predpokladá, ţe systém manaţérstva kvality je nástrojom na tento účel. V skutočnosti je ale účelom takéhoto systému zaviesť kvalitné riadenie. Kvalitné riadenie, ktoré je zaloţené na báze transferu poţiadaviek do produktu, riadení dokumentácie, mechanizmoch prideľovania zdrojov, či formulovaní stratégie a účasti zamestnancov v nej, preukázateľne vplýva na kvalitu produktov. Výstupom systému manaţérstva kvality nie sú teda kvalitné produkty, ale kvalitné procesy organizácie prostredníctvom ktorých sa realizujú kvalitné produkty. Efekty zavedenia systémového prístupu ku kvalite sú v podnikateľskom prostredí dlhodobo známe. Prostredie vysokých škôl sa však k takýmto prístupom do značnej miery stavia odmietavo, preto bolo účelom štatistického šetrenia v tejto kapitole zhodnotiť mieru prínosov takéhoto systému. Preverovala sa kľúčová poţiadavka zamestnávateľov na vysoké školy a to praktická pripravenosť absolventov. Hypotéza H2 znela: Ak má VŠ dobre rozpracovaný systém riadenia vzťahov s praxou, praktická pripravenosť jej absolventov bude vyššia. K preskúmaniu platnosti hypotézy bol zvolený štandardný postup zaloţený na dvoch fázach hodnoteniu rozptylov pomocou F-testu a následné hodnotenie štatistickej významnosti rozdielov pomocou príslušného t-testu. Najprv ale bola preverená normalita dát dvoma testami Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk testom. Oba testy preukázali, ţe dáta sú normálneho rozdelenia (df < 0,005), teda boli pouţité uţ spomenuté parametrické testy. 116

117 Obrázok 68 Testovanie normality dát pre H2 Z dát od zamestnávateľov bolo moţné identifikovať vyspelosť systému manaţérstva vysokej školy v škále 0 aţ 5 (čím vyššia hodnota, tým vyššia vyspelosť systému), celý výberový súbor bol kategorizovaný na dve skupiny: - prvú skupinu tvorili tie prípady, kde bola vyspelosť systému nízka úroveň 0, 1 alebo 2, čo zodpovedalo stupňom vyspelosti v poradí: nemáme vypracovaný systém, plánujeme predmetné aktivity, realizujeme predmetné aktivity táto skupina bola nazvaná ako spontánny prístup (Variable 2), - druhú skupinu tvorili tie prípady, kde bola vyspelosť systému vyššia úroveň 3, 4 a 5, čo zodpovedalo stupňom vyspelosti v poradí: preverujeme správnosť vykonávania predmetných aktivít, prijímame preventívne a nápravné opatrenia, systematicky sa zlepšujeme táto skupina bola nazvaná ako systematický prístup (Variable 1). Tabuľka 30 Test rovnosti rozptylov a Studentov t-test F-Test Two-Sample for Variances t-test: Two-Sample Assuming Equal Variances Variable 1 Variable 2 Variable 1 Variable 2 Mean 72, , Mean 72, ,2266 Variance 249, ,36962 Variance 249, ,3696 Observations Observations df Pooled Variance 355,0011 F 0, Hypothesized Mean Difference 0 P(F<=f) one-tail 0, df 754 F Critical one-tail 0, t Stat 6, Rozptyly sú štatisticky rovnaké. Pre ďalšiu P(T<=t) one-tail 8,61E-11 analýzu je vhodný t-test s rovnosťou t Critical one-tail 1, rozptylov P(T<=t) two-tail 1,72E-10 t Critical two-tail 1,

118 Ak má VŠ dobre rozpracovaný systém riadenia vzťahov s praxou, praktická pripravenosť jej absolventov bude vyššia Hypotéza H2 je potvrdená Vzťah medzi študijnými a pracovnými výsledkami absolventov V zahraničí a čiastočne aj v Slovenskej republike sa často spolupráca vysokej školy a zamestnávateľov prejavuje uţ v priebehu samotného vzdelávania. Realizuje sa to predovšetkým formou sprostredkovania poţiadaviek zamestnávateľov vysokej škole, alebo vo forme informovania zamestnávateľov o najšikovnejších študentoch zo strany vysokej školy. Apriori sa predpokladá, ţe existuje relačný vzťah medzi výsledkami a prístupom k štúdiu a výsledkami v zamestnaní. Vo všeobecnosti existujú tri situácie, ktoré môţu nastať: - výsledky a prístup študenta počas štúdia sú pribliţne rovnaké ako v zamestnaní: (ideálny stav) znamená to, ţe vysoká škola zameriava svoju pozornosť presne na poţiadavky zamestnávateľov a tie predstavujú kritériá hodnotenia študentov. - výsledky a prístup študenta počas štúdia sú horšie ako v zamestnaní: znamená to, ţe vysoká škola má buď príliš prísne kritériá na hodnotenie študentov, alebo nezohľadňuje poţiadavky zamestnávateľov pri hodnotení úspešnosti študentov. Negatívom tejto situácie je nízka miera spokojnosti absolventov so štúdiom a ich samotnej loajálnosti. - výsledky a prístup študenta počas štúdia sú lepšie ako v zamestnaní: znamená to, ţe vysoká škola má buď príliš benevoletný systém hodnotenia študentov, alebo nezohľadňuje poţiadavky zamestnávateľov pri hodnotení úspešnosti študentov. Negatívom tejto situácie je frustrácia absolventov a negatívne vnímanie kvality vysokej školy zo strany zamestnávateľov. Preveriť uvedený vzťah bolo cieľom hypotézy H3, ktorá znela: Študenti s lepším prístupom k štúdiu budú dosahovať lepšie pracovné výsledky. Operacionalizovaná bola formou skupiny otázok absolventom na ich prístup k štúdiu a dosahované výsledky v súčasnej práci. Postup pre výpočet a následnú kategorizácia študentov medzi lepších/horších sa nachádza na obrázku 69 v podobe vývojového diagramu. 118

119 151 A1 Áno 170 A Študoval to, čo bolo v súlade s jeho predstavou? Áno / čiastočne 18 Nie Z Mal absolvent jasnú predstavu o svojom povolaní pred nástupom na štúdium? 51 A2 B1 Výpočet koeficientu profilácie Výsledky počas štúdia K Áno 72 Nie celkom / vôbec nie B X1 Pomohla mu FRI vyjasniť si túto predstavu počas štúdia? 20 Nie B2 B2a Áno Podarilo sa mu vyjasniť si vlastnú predstavu po štúdiu? X2 X3 * * * Obrázok B2b Nie Hodnoty premenných: Algoritmus kategorizácie študentov A Úplne áno = 1 Čiastočne áno = 0,83 B Nie celkom = 0,66 Vôbec nie = 0,5 A1 Áno = 1 A2 Nie = 0,5 B1 Áno = 1,5 B2 Nie = 0,5 B2a Áno = 1 B2b Nie = 0,5 K určeniu vhodnej štatistickej metódy testovania dvoch naformulovaných hypotéz bolo potrebné overiť rozdelenie výberového súboru. Charakter dát napovedal, ţe je moţné očakávať Gaussovo rozdelenie. K tomu, aby sa overilo, či dáta sú skutočne rozdelené podľa Gaussovej krivky, boli pouţité dva testy Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk test. Výsledky v grafickej podobe sa nachádzajú na obrázku 70. X4 Obrázok 70 Testovanie normality dát pre H3 Oba pouţité testy zhodne preukázali, ţe dáta sú normálneho rozdelenia (hladina významnosti neprekročila 0,005). Do ďalšieho kroku boli preto pouţité parametrické metódy 119

120 testovania hypotéz konkrétne F-test rozptylu a následne príslušný Studentov t-test. Výsledky tohto šetrenia zobrazuje tabuľka 31. Tabuľka 31 Test rovnosti rozptylov a Studentov t-test F-Test Two-Sample for Variances t-test: Two-Sample Assuming Unequal Variances Variable 1 Variable 2 Variable 1 Variable 2 Mean 0, , Mean 0, , Variance 0, , Variance 0, , Observations Observations df Hypothesized Mean Difference 0 F 0, df 128 P(F<=f) one-tail 0, t Stat 2, F Critical one-tail 0, P(T<=t) one-tail 0, Rozptyly sú štatisticky rozdielne. Pre ďalšiu analýzu je vhodný t-test s nerovnosťou rozptylov t Critical one-tail 1, P(T<=t) two-tail 0, t Critical two-tail 1, H3: Študenti s lepším prístupom k štúdiu budú dosahovať lepšie pracovné výsledky Hypotéza H3 je potvrdená Vplyv praktickej pripravenosti absolventov na hodnotenie kvality vysokej školy zamestnávateľmi V spoločenskom diskurze ohľadom kvality vzdelávania cítiť zo strany zamestnávateľov silný dôraz na praktickú pripravenosť absolventov, čo sa potvrdilo i v empirickej časti výskumu tejto dizertačnej práce. To, či patrí praktická pripravenosť absolventov medzi rozhodujúce faktory vplývajúce na vnímanie kvality vysokej školy bolo účelom hypotézy H4, ktorá znela: Lepšie prakticky pripravení absolventi VŠ vplývajú na lepšie hodnotenie kvality vysokej školy zamestnávateľmi. Hypotéza bola operacionalizovaná cez súbor otázok pre cieľovú skupinu zamestnávatelia. Pri hodnotení kvality vysokých škôl zamestnávateľmi boli vypočítané priemerné hodnoty pre jeden prípad a následne priemerná hodnota všetkých prípadov. Následne boli prípady kategorizované medzi nadpriemerné a podpriemerné a bol vykonaný test normality a F-test pre hodnotenie rozdielnosti rozptylov. Testovanie normality dát sa nachádza na obrázku 71. Praktická pripravenosť absolventov Mean Descriptives 95% Lower Confidence Bound Interval for Upper Mean Bound 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Statistic Std. Error 3,4194, ,3079 3,5308 3,3843 3,0000 2,197 1, ,00 7,00 6,00 2,00,268,094 -,502,187 Obrázok 71 Testovanie normality dát pre H4 120