Vậy PI, tức chỉ số hoạt động, là gì? Nó khác với các chỉ số khác như thế nào?
Trong bài 2, ta đã định nghĩa indicator như sau:
Chỉ số là các số liệu thống kê đã được gia tăng giá trị bằng cách cung cấp thêm thông tin về bối cảnh và một khung quy chiếu để so sánh, thông thường là quy chiếu về nhóm chuẩn (norm).
[...]
[K]hi những con số thống kê được tạo thêm những giá trị gia tăng để trở thành những con số có ý nghĩa với nhà quản lý - đó là lý do tại sao chúng được gọi là chỉ số (= con số mang tính chỉ dẫn), chỉ báo (dấu chỉ để báo hiệu), hoặc đôi khi còn được gọi là chỉ tiêu (những chỉ số liên quan đến mục tiêu cần đạt).
Theo định nghĩa trên, chỉ số là một con số có ý nghĩa mô tả một điều gì đó. Thông thường, trong sản xuất và dịch vụ người ta thường nói đến từng loại chỉ số cho mỗi khâu trong hoạt động của một đơn vị, ví dụ như đầu vào (input indicators), chỉ số quá trình (process indicators), chỉ số đầu ra (output indicators), và chỉ số kết quả (outcome indicators). Và "chỉ số hoạt động" có thể được xem là một từ tổng quát để chỉ tất cả các loại chỉ số nói trên.
Tài liệu đã nêu của UNESCO ở chương 4 "Quality assurance decision-making" có một phần thảo luận khá chi tiết về vai trò của PI trong đánh giá chất lượng, mà chúng tôi sẽ dịch để giới thiệu dưới đây (xem phần in nghiêng, dịch trong tài liệu đã nêu từ trang 35 đến trang 36).
Sử dụng chỉ số hoạt động
Sử dụng PI trong ĐBCL vẫn còn là một điều tranh cãi. Tuy nhiên, nó cũng đã được chấp nhận trong những quyết định liên quan trách nhiệm giải trình. Tại UK, việc sử dụng PI xuất phát từ các lực lượng thị trường (market forces) đòi hỏi các trường đại học phải cung cấp những sản phẩm tốt hơn. Tại Úc, PI được phát triển nhằm giúp các cơ sở đào tạo (tức các trường đại học) đáp ứng tích cực hơn với những chính sách ưu tiên của nhà nước. Tại Hà Lan, PI được sử dụng để tạo ra những đáp ứng về mặt tài chính cũng như đòi hỏi về kỷ luật. Và tại Mỹ, sử dụng PI cho phép tạo ra thêm độ tự chủ đối với các nhà lập pháp (Galther et al, 1994).
Những người ủng hộ việc sử dụng PI lập luận rằng PI có thể giúp chúng ta trong những việc sau:
1. PI có thể hữu ích trong việc kiểm tra những vấn đề liên quan đến trách nhiệm giải trình.
2. PI giúp so sánh hoạt động (performance; có nơi cũng dịch là hiệu năng) của các đơn vị tương tự nhau.
3. PI có thể cung cấp nhiều thông tin về hoạt động nhằm định hướng việc tự cải thiện và các chiến lược quản lý hữu hiệu.
4. PI có thể cung cấp cho công chúng những thông tin đơn giản về tình trạng hoạt động của một cơ sở đào tạo trên nhiều lãnh vực khác nhau.
5. PI có thể tác động đến việc xây dựng chính sách.
Nói cách khác, PI được xem là hữu ích trong việc giúp các cơ sở đào tạo quy hoạch và quản lý việc tự cải thiện, cung cấp thông tin cho công chúng, và tạo ra những so sánh cũng như thiết lập các mốc (chuẩn) đối sánh (benchmarks). Đối với nhà nước, nó có thể đóng vai trò là một thước đo trách nhiệm giải trình và xây dựng chính sách. Trong khi nhiều người sẵn sàng chấp nhận sử dụng PI nhằm mục đích tự cải thiện, thì chính họ lại cũng rất sợ PI được dùng để khống chế các cơ sở đào tạo. Davis (1996) đã tóm tắt lại tình hình trên như sau: "Sử dụng PI là một điều gây tranh cãi nhiều nhất khi người ta chuyển từ việc sử dụng như một trong nhiều nguồn thông tin để ra quyết định sang việc dùng chúng như một công cụ xếp hạng, từ đó cấp phát kinh phí và có chính sách đối xử khác nhau."
Những người không ủng hộ việc sử dụng PI trong ĐBCL thì cho rằng hoạt động của các trường đại học hay chất lượng của các chương trình đào tạo có thể chịu ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố khác nhau. Hơn nữa, nếu đánh giá cơ sở đào tạo hay chương trình đào tạo bằng cách dựa trên tất cả mọi yếu tố thì hoàn toàn không dễ dàng. Bảng 13 dưới đây nêu ví dụ về những chỉ số có liên quan đến một chức năng của một cơ sở đào tạo: hoạt động nghiên cứu.
Bảng 13 - Các chỉ số về nghiên cứu
Các chỉ số đầu vào của hoạt động nghiên cứu là các nhà khoa học, các sinh viên sau đại học, các nguồn lực khác (như thời gian, tài chính thông qua các hợp đồng nghiên cứu hoặc các dạng tài trợ, thiết bị, nguyên liệu vật tư, vân vân). Các chỉ số quá trình nghiên cứu là số đề tài khoa học, số chương trình sau đại học, số đơn xin theo học chương trình sau đại học, số lượng sinh viên sau đại học do một đơn vị hướng dẫn. Còn các chỉ số đầu ra là số lượng các báo cáo khoa học, các sản phẩm đưa ra thị trường, các công bố trên tạp chí, các luận văn/luận án, các báo cáo tại các hội nghị, hội thảo, và các bài trình bày tại các seminars. Đối với từng mảng nói trên [tức đầu vào, quá trình, và đầu ra] ta có thể phân biệt các chỉ số về hiệu quả (effectiveness) và các chỉ số về hiệu suất (efficiency).
Các chỉ số hiệu quả của nghiên cứu khoa học gồm có:
1. mức độ sử dụng cơ sở vật chất thiết bị, các tài trợ khoa học và trợ cấp tài chính từ bên ngoài để hỗ trợ cho việc nghiên cứu;
2. số lượng các nhà khoa học/giảng viên được đào tạo về nghiên cứu
3. số lượng nhân sự tuyển mới [hàng năm?] đã được đào tạo về nghiên cứu
4. nhu cầu đào tạo sau đại học [vd, số sinh viên nộp đơn học SĐH hàng năm]
5. mức độ hài lòng của sinh viên SĐH, và mức lương của sinh viên tốt nghiệp SĐH
6. số lượng các hợp đồng chuyển giao công nghệ
Với mỗi chỉ số nói trên, cần thiết lập các chỉ tiêu (target) ngắn hạn và dài hạn. Các chỉ số chuẩn để biểu lộ hiệu quả của ọoạt động nghiên cứu gồm có:
+ điểm số nghiên cứu hàng năm (annual research index point) đối với nhiều loại chương trình khác nhau
+ nguồn thu từ nghiên cứu hàng năm so với những chương trình tương tự và được tổng hợp để so sánh với các cơ sở đào tạo tương tự
+ số lượng công bố hằng năm của từng cá nhân, của cả chương trình và của toàn trường so với những cá nhân/chương trình/trường khác
Các chỉ số hiệu suất (efficiency indicators) thường cung cấp thông tin về chi phí hoặc mức năng suất (productivity), ví dụ như:
1. Chi phí nghiên cứu tính trên từng điểm số nghiên cứu (research index point)
2. Điểm số nghiên cứu bình quân trên đầu giảng viên/ nghiên cứu viên toàn thời gian
3. Thu nhập bình quân tính trên n lần giảng viên/ nghiên cứu viên toàn thời gian (ví dụ: n = 10)
4. Số lượng công bố trên đầu n lần giảng viên/ nghiên cứu viên toàn thời gian so với
những cơ sở đào tạo khác.
(Nguồn: Lisbon 1999)
Bảng 13 cho thấy [kết quả đánh giá] hiệu suất hoạt động và chất lượng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều chỉ số khác nhau. Nó cũng cho thấy việc đánh giá chất lượng là một việc làm phức tạp và cần phải cân bằng nó với sự đánh giá [tức phán đoán chủ quan] của các đồng nghiệp.
Lượng hóa nhằm định hướng đánh giá đồng nghiệp
(còn tiếp)
No comments:
Post a Comment