Konkurenceschopnost absolventů terciálního vzdělávání v oblasti ICT

Konkurenceschopnost absolventů terciálního vzdělávání v oblasti ICT Miloš Maryška, Petr Doucek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3 [email protected], [email protected] Abstrakt: V posledních letech bylo české vysoké školství vystaveno mnoha pokusům o změny. Některé z nich byly více a jiné méně úspěšné. Základními důsledky všech prozatím provedených změn je snižování objemu peněžních prostředků, které vysoké školy získávají, stále rostoucí počet studentů i absolventů vysokých škol a rovněž i rostoucí počet vysokých škol – primárně soukromých vysokých škol. Porovnáním těchto trendů v České republice z dlouhodobého hlediska s vybranými zeměmi Evropské unie, identifikujeme velmi zajímavá zjištění, která jsou předmětem tohoto příspěvku. Klíčová slova: terciální vzdělávání, konkurenceschopnost absolventů, český systém vzdělávání Abstract: A lot of changes have been applied on Czech tertiary education system in last years. Some of them were successful implemented some of them not. Main impact of all applied changes is decreasing amount of financial sources flowing into tertiary education system. Permanent increasing number of students and graduates in tertiary education system is companied by increasing number of HEI (Higher Education Institutions) – namely private of them. Main goal of this contribution is to analyse and to present identified trends and to compare it with other selected European countries. Keywords: competitiveness of graduates, tertiary education, Czech education system

1. Úvod Sektor informačních a komunikačních technologií (ICT) v České republice (ČR) neustále roste, neboť Česká republika je atraktivním prostředím pro ICT firmy, jako je například vznik center společností DHL, IBM a mnohých dalších. S tímto růstem je však spojen růst poţadavků na ICT specialisty, kterému by měl odpovídat i systém terciálního vzdělávání nejen z pohledu kvality, která ovlivňuje konkurenceschopnost, ale také z hlediska počtu absolventů, který by měl pokrýt poţadavky podnikové praxe. Na základě průzkumu, který byl proveden v roce 2006 (Doucek at al, 2007) jsme identifikovali problém dlouhodobého nedostatku ICT specialistů. Na základě dalších studií, které provádělo například IDC v roce 2005 bylo zjištěno, ţe v této době chybělo přibliţně 3.500 ICT odborníků v oblasti síťových technologií a pro rok 2008 byl predikován převis poptávky po síťových specialistech nad její nabídkou dokonce v rozsahu více neţ 5.000 odborníků. (výsledky publikované dne 8. 12. 2005 v ČTK) Významnost této problematiky potvrzují i další výzkumy (Lysoněk, 2006), (Dolejš, 2006), které říkají, ţe by v daném období našlo v ekonomice uplatnění aţ 20.000 ICT odborníků v souvislosti s rozvojem dalších dohledových center nebo aktivit mezinárodních společností.

SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

95

Miloš Maryška, Petr Doucek

Další průzkumy byly provedeny na přelomu roku 2010 a 2011 a nyní jsou očekávány jejich výsledky, které odhalí, zda byly naplněny predikce a trendy provedené v roce 2006. Důleţitým zjištěním, které z průzkumů provedených v roce 2006 (Doucek at al, 2007) vyplynulo, ţe ICT společnosti nepovaţují absolventy bakalářských studijních oborů za dostatečné odborníky a poţadují, aby budoucí ICT specialista byl absolventem buď pětiletého magisterského studia, nebo navazujícího magisterského studia. Problematiky Konkurenceschopnosti v oblasti ICT terciálního studijního systému v České republice v obou výše uvedených směrech je řešena zejména v grantovém projektu GAČR – 402/09/0385 - Lidské zdroje v rozvoji a provozu ICT: Konkurenceschopnost absolventů českých vysokých škol. V tomto příspěvku analyzujeme problematiku celého terciálního systému vzdělávání v oblasti ICT.

1.1 Stav ekonomiky ICT průmyslu Podle (Doucek, P.,Nedomová, L., Novotný, O., 2011) je ICT sice významným nositelem inovací do celé ekonomiky a prorůstá prakticky do všech oblastí současného ţivota, ale jejich uţivatelé se, i přes nabídku neustále nových a nových jak technických, tak i programových prostředků, snaţí svoje výdaje do tohoto oboru více řídit a tím dosahovat větší účelnosti takto vynaloţených prostředků. Tato snaha byla posílena i ekonomickou krizí, která finanční situaci v oblasti ICT významně zasáhla, coţ je zřejmé z tabulky 0. Jak z tabulky vyplývá, došlo mezi roky 2008 a 2009 k významnému poklesu výdajů na ICT ve všech námi analyzovaných odvětvích a průměrný pokles byl o téměř 7%. Výdaje v různých sektorech ekonomiky ve světě na ICT v roce 2009 (v mld. USD) Sektory ekonomiky Výdaje v roce 2009 Změna mezi roky 2008/2009 Zemědělství a hornictví 25,391 -9,2% Telekomunikace 201,882 -6,1% Diskrétní výroba 269,671 -8,5% Vzdělávání 53,236 -5,8% Finanční sluţby 502,616 -8,3% Zdravotnictví 79,798 -6,2% Veřejná správa 150,288 -5,5% Státní správa 239,844 -3,6% Kontinuální výroba 163,574 -7,0% Obchod 136,501 -7,2% Sluţby 172,061 -5,7% Doprava 99,842 -8,0% Logistika 74,315 -6,4% Utility (elektřina, plyn, voda) 114,306 -6,7% Celkem 2 283,325 -6,8% Tabulka 1: Náklady na ICT v různých sektorech světové ekonomiky v roce 2009 (Gartner, 2009) Avšak situace nemusí být tak kritická, jak se zdá, neboť představitelé společností, které se zaměřují na dodávky technického vybavení, podávají informace, ţe jejich část činností v oblasti ICT se ve třetím čtvrtletí roku 2009 ve srovnání se stejným obdobím 96


Konkurenceschopnost absolventů terciálního vzdělávání v oblasti ICT

předchozího roku navrátila, po předchozích letech propadu, k mírnému nárůstu (Gartner, 2009). Vývoj hrubého domácího produktu (HDP) v České republice i okolních zemích tato očekávání potvrzuje.

1.2 Investice do ICT Jiným ukazatelem, který vypovídá o minulém a současném stavu ekonomiky a zároveň poskytuje data pro budoucí ekonomické situace je ukazatel investic, v našem případě investic do ICT. Investice do ICT lze nejlépe popsat prostřednictvím obrázku 0. Z obrázku vyplývá, ţe v ČR je křivka investic do ICT, zjišťována v relaci k celkovému HDP, od roku 1995 relativně plochá v objemu mezi 1,9 a 4,2 % HDP, avšak od roku 2000, kdy dosáhla svého vrcholu, dochází k jejímu pozvolnému poklesu. Druhým trendem, který je v obrázku zachycen je ukazatel poměru objemu investic do ICT k celkovému objemu všech investic v ekonomice ČR. I v tomto případě dochází v posledních letech k poklesu. V kontextu předchozího ukazatele zdůrazněme, ţe v tomto případě byl v období od roku 2001 zaznamenán pokles o více neţ 50% (z 15% na 7%). Výrazný pokles v investicích do ICT (a nejen do ICT) v roce 2002 způsobily pravděpodobně rozsáhlé povodně v České republice, které se od této doby často opakují a mají tak zřejmě vliv na objem investic do ICT, kterému vţdy musí předcházet investice do základních technologií pro funkci firmy.

Obrázek 1: Investice do ICT v České republice (ČSÚ, 2011), (Doucek, P.,Nedomová, L., Novotný, O., 2011)

1.3 Stav, vývoj a trendy v terciálním vzdělávání v ČR Z pohledu terciálního vzdělávání, které zajišťuje obě důleţité stránky v oblasti konkurenceschopnosti – objem a kvalitu, došlo v posledních letech k velmi dynamickému vývoji v souvislosti s přistoupením k Boloňské deklaraci v roce 2000. Důsledkem připojení k této deklaraci je postupné ukončování výuky většiny pětiletých magisterských studijních oborů, které byly transformovány na dvouetapové studium rozdělené na tříleté bakalářské studium zakončené ziskem titulu bakalář a dvouleté navazující magisterské studium zakončené tituly inţenýr, případně magistr. Třetí úrovní studia je pak doktorské studium, zakončené titulem doktor. Součástí této transformace byl i postupný přechod ze stávajícího hodnotícího systému na tzv. ECTS systém (European Credit Transfer


97


System), který podporuje mobilitu studentů a snazší uznávání kurzů při studiu na jiných partnerských univerzitách.

1.4 Vývoj počtu studentů V kontextu uvedeného analyzujme vývoj celkového počtu studentů všech studijních oborů a dále vývoj počtu studentů v ICT studijních oborech, které byly zjištěny tak, jak bylo zmíněno v metodice průzkumu - bod 3.2. Z grafu uvedeného na 0 zřetelně vyplývají současné trendy v růstu počtu studentů vysokoškolských studijních oborů. Vidíme, ţe mezi lety 2001 a 2009 došlo k růstu celkového počtu studujících vysokých škol z 228.583 studujících na 423.283 studujících, coţ představuje růst o více neţ 85%. Podobný velmi dynamický růst je i v případě nově zapsaných studentů. Zajímavým zjištěním však je ţe podobný trend má i ukazatel neúspěšnost studentů, která je dokonce vyšší ve stejném období o 91% a absolventi. Oproti tomu počet absolventů je významně vyšší a došlo k růstu z přibliţně 31.000 absolventů v roce 2001 na 85.000 absolventů v roce 2009. V případě tohoto ukazatele je nutné zohlednit fakt, ţe v roce 2000 došlo k přistoupení České republiky k Boloňské deklaraci, která zavedla třístupňový systém terciálního vzdělávání, jak jiţ bylo zmíněno výše.

Obrázek 2: Vývoj počtů všech studentů ve všech studijních oborech zdroj: autoři, (ÚIV, 2011)

1.5 Vývoj počtu studentů v ICT Oproti závěrům uvedených u celkových počtů studentů v terciálním systému vzdělávání je odlišná situace ve studijních oborech ze skupiny ICT. Z následujícího grafu 0 nám vyplývá velmi negativní informace a to, ţe ačkoliv celkové počty studentů, studujících i absolventů v terciálním systému dynamicky rostou, v případě ICT tomu tak není. Z grafu je zřejmé, ţe v roce 2006 došlo k zastavení růstu počtu nově zapsaných studentů a následně v důsledku této skutečnosti došlo v roce 2007 k zastavení růstu celkového počtu studentů ICT studijních oborů. Podobné důsledky lze s adekvátním zpoţděním tří let v případě bakalářského studia a dalších dvou let v případě navazujícího magisterského studia očekávat i v počtech absolventů za podmínky, ţe bude platit stávající trend v poměru absolvent vs. neúspěšný. Toto zjištění je velmi negativní zejména pro ICT firmy, které dle průzkumu provedené v roce 2005 (viz [Doucek et all, 2007]), potřebují pro prostou obměnu pracovníků v ICT nejméně 2.200 nových absolventů ICT studijních oborů kaţdý rok. Dále s tímto závěrem souvisí i fakt, ţe ICT firmy zpravidla poţadují, aby absolventi byly absolventy navazujícího magisterského nebo pětiletého magisterského studia. Titul bakalář není ICT firmami příliš akceptován. 98



I zde uveďme detailnější charakteristiku počtů absolventů ICT studijních oborů, která dokreslí předchozí tezi o počtech absolventů, kteří jsou potřební pro prostou reprodukci pracovních sil v ICT.

Obrázek 3: Vývoj počtu studentů v ICT studijních oborech zdroj: autoři, (ÚIV, 2011) V následujícím grafu vidíme stále ještě pozitivní vývoj v celkovém počtu absolventů, který v roce 2009 dosahovat hodnoty téměř 6.500. V okamţiku, kdy tento počet rozdělíme na absolventy bakalářských studijních oborů (4.000) a magisterských studijních oborů (cca 2.000) zjišťujeme, ţe do praxe vstupuje reálně pouze 2.500 těchto absolventů (navazujících magisterských oborů – Mgr2 a pětiletých Mgr5), kteří jsou akceptovatelní společnostmi. Dále na trh vstupuje přibliţně 2.000 absolventů bakalářských studijních oborů. S ohledem na toto zjištění lze konstatovat, ţe jsme na hranici prosté obnovitelnosti počtů ICT odborníků v podnikové praxi. Trend klesajícího počtu studentů ICT studijních oborů a v důsledku zpoţdění tří, resp. dvou let bude situace v ICT kritická a počty absolventů v horizontu 2-3 let nebudou dostatečné pro prostou reprodukci ICT odborníků. I tento předpoklad je zjednodušený, neboť předpokládáme, ţe všichni absolventi ICT studijních oborů zůstanou v oblasti ICT a lze je povaţovat za ICT odborníky, ačkoliv zkušenosti a výzkumy ukazují, ţe pro firmy je akceptovatelných pouze asi 80% absolventů navazujících a pětiletých magisterských studijních oborů a téměř ţádní absolventi bakalářských studijních oborů ([Doucek et all, 2007]). Zohledněním této skutečnosti nejsme schopni jiţ nyní ani prostě reprodukovat potřebné počty vysokoškolsky vzdělaných ICT odborníků pouze z tuzemských zdrojů

Obrázek 4: Počty absolventů ICT vysokoškolských studijních oborů dle typu studia zdroj: autoři, (ÚIV, 2011)


99


2. Průzkum 2.1 Cíle Poţadavky na znalosti a schopnosti absolventů ICT oborů vysokých škol se stále mění. Z tohoto důvodu je třeba provádět porovnání nabídky a poptávky jak po ICT specialistech, tak i znalostech, kterými by měli disponovat. Na základě této teze jsme stanovili hlavní cíl projektu a průzkumu, kterým je v případě průzkumu mezi školami identifikace současného stavu a trendů v oblasti studijních oborů terciálního vzdělávání se zaměřením na ICT a jeho prostřednictvím formulovat doporučení a motivovat univerzity k rozvoji a přizpůsobování ICT studijních oborů potřebám podnikové praxe, která ve svém důsledku můţe vést ke zvýšení zahraničních investic do ICT v České republice. Hlavní cíl je naplňován několika dílčími cíli, mezi které patří zjištění: celkového počtu studentů, absolventů a neúspěšných studentů v ICT studijních oborech vysokých škol, porovnání situace ve výše uvedených ukazatelích s celkovým vývojem v terciálním vzdělávání, objemu znalostí, které by studenti ICT studijních prostřednictvím jejich studia na vysokých školách,

oborů

měli

získat

shluků studijních oborů, které umoţňují svým studentům získat znalosti v podobném objemu. Pro naplnění hlavního, kterým je, jak bylo zmíněno, i analýza strany poptávky, která je prováděna prostřednictvím průzkumů v podnikové sféře. Doposud jsme výzkum uskutečnili třikrát – poprvé v roce 2006, podruhé v roce 2009 a naposledy v roce 2011. Výzkum mezi firmami z praxe byl proveden dvakrát – v roce 2006 a na sklonku roku 2010. V rámci tohoto příspěvku se zaměřujeme pouze na oblast nabídky, tedy na analýzu vývoje počtu studentů na vysokých školách a jejich porovnání s vývojem na vysokých školách s ICT studijními obory, posouzení aktuálního objemu znalostí, které mohou studenti získat prostřednictvím jejich studia na vysoké škole a jejich porovnání s výsledky, které byly zjištěny v předchozích kolech průzkumů.

2.2 Metodika průzkumu Výběr, forma a dotazníky pro oslovení škol v průzkumech 2006 a 2009 Problematice výběru a formy oslovení škol v roce 2006 a 2009 a znalostním doménám a dotazníkům, které byly pouţity pro oslovení cílových fakult vysokých škol, se detailně věnují (Maryška, M., Doucek, P., 2010a) a (Maryška, M., Doucek, P., 2010), a proto zde na něj pouze odkaţme. Zkušenosti z průzkumů 2006 a 2009 zohledněné v průzkumu 2011 V kontextu prvního a druhého kola průzkumu jsme provedli několik více či méně významných úprav v metodice i samotných dotaznících tak, aby třetí průzkum odpovídal jak potřebám a cílům grantového projektu, tak – a to zejména – potřebám vysokých škol. Změny byly vyvolány jak na základě zpětných vazeb účastníků průzkumů, tak i našich vlastních zkušeností z průzkumu. 100



V rámci prvního průzkumu jsme identifikovali jako hlavní slabinu průzkumu chybějící členění znalostí ve znalostních doménách na povinné a volitelné. Tuto chybu jsme napravili v druhém kole šetření, kde byly kredity ve znalostních doménách členěny. S tímto rozšířením souvisela i změna metodiky vyplňování, která souvisela i s dalšími změnami v dotaznících, které byly zmíněny výše. Na základě dotazů od respondentů jsme identifikovali, ţe změny v metodice, případně dotazníku byly provedeny chybně nebo nedostatečně vysvětleny a vedli tak ke sníţení srozumitelnosti a nejednoznačnosti dotazníku a následně i ke sloţitějšímu vyhodnocování. Srozumitelnost a nejednoznačnost vyplynula z dotazů respondentů na způsob, jakým má být dotazník vyplněn. Na základě výše uvedených zkušeností z prvního a druhého průzkumu jsme identifikovali nutnost provedení následujících úprav: definici metodiky vyplňování dotazníků, struktuře dotazníků (úprava otázek, členění kreditů ve znalostních doménách na povinné a nepovinné atp.), obsahu dotazníků - znalostních doménách, zlepšení způsobu oslovování cílových vysokých škol (nikoliv pouze dotazník prostřednictvím emailu, ale i papírový dopis a on-line vyplňování atp.). Aktuální metodiku vyplňování dotazníků lze nalézt např. na webové adrese http://lidskezdrojeict.vse.cz. Výběr, forma a dotazníky pro oslovení škol v roce 2011 Výběr škol, které byly osloveny v rámci našeho průzkumu, byl zaloţen na analýze datových zdrojů Ústavu pro informace ve vzdělávání (ÚIV), který poskytuje agregované přehledy o vysokoškolských studijních oborech (detailně viz část „Analýza datových zdrojů ÚIV). ÚIV zjišťuje tato data z Matriky studentů, která je centrální databází evidence všech vysokoškolských studentů jak v současnosti, tak i v minulosti a slouţí jako základní datový zdroj, na jehoţ základě jsou školám určovány platby za studenty. Z tohoto faktu lze usoudit, ţe údaje v Matrice studentů by měly být přesné a spolehlivé. V rámci našeho šetření jsme oslovili všechny vysoké školy v České republice, které poskytují výuku v oblasti ICT jako hlavní zaměření daného studijního oboru. Z mnoţiny více neţ 6.000 studijní oborů, které má ÚIV ve své evidenci (jak historických, tak i aktuálně vyučovaných), jsme provedli identifikaci ICT studijních oborů. Základním výběrovým kritériem byla kategorie typu studijního programu, který byl v hlavní kategorii 18 – Informatika. Dalším kritériem výběru byla existence slov spojených s ICT v názvu studijního oboru. Klíčovými slovy pro pozitivní identifikaci studijních oborů byly kořeny slov: informa, počítač, softwar, komputer, program, výpočet a technik, komunik, web, multimed, mechatroni, kybernet, cybernet. Tyto kořeny slov byly vyhledávány s vyuţitím oboustranné rozšíření, které zajistilo různé vyhledání různých podob výše uvedených kořenů klíčových slov. Výběrová podmínka byla dále rozšířena o eliminování vysokoškolských studijních oborů, které se výše uvedeným výběrem vybraly, avšak jejich zaměření bylo mimo oblast ICT. Příkladem takových studijních oborů je například zaměření na knihovnictví, multimediální komunikace atp. Dále byly z výběru vyloučeny všechny studijní obory, které jsou vyučovány na dvou státních školách – Univerzitě obrany v Brně a na Policejní akademii. Obě tyto instituce účast v průzkumu odmítli z důvodu strategického utajení.


101


Z uvedených více neţ 6.000 studijní oborů jsme zjistili, ţe s ICT je spojeno celkem 493 studijních oborů celkem a aktuálních je 376 (vztaţeno k roku 2009). Ačkoliv by vybrané studijní obory měly být rozděleny na aktuálně vyučované a jiţ nevyučované, toto jsme cíleně neprováděli a nechali jsme na uváţení kaţdé oslovené vysoké školy, zda studijní obory označí jako aktuální či nikoliv. Kaţdá škola byla oslovena prostřednictvím papírového dopisu, který byl zasílán na děkanáty cílových fakult vysokých škol. V rámci dopisu byli představitelé fakult informováni jednak o cílech a termínech průzkumu a dále jim bylo sděleno uţivatelské jméno a heslo do webové aplikace, jejímţ prostřednictvím bylo moţné dotazník vyplnit. Webová aplikace je umístěna na http://lidskezdrojeict.vse.cz. Vyjma vyplnění této aplikace bylo respondentům umoţněno vyplnit dotazník v aplikaci Microsoft Excel, který strukturou a obsahem odpovídal dotazníku uvedeného na zmíněné webové stránce. Poslední součástí zasílaného dopisu byl popis postupů a principů vyplnění dotazníku. Po uplynutí doby, do které měly zástupci škol vyplnit dotazníky, byly ti, kteří tak neučinili telefonicky osloveni s cílem ověření, zda mají o průzkum zájem, a tedy zda dotazníky ještě vyplní, či zda o průzkum zájem nemají. Analýza datových zdrojů UIV Na základě údajů z ÚIV byly identifikovány celkové počty nově zapsaných studentů, studentů, kteří studují, počty absolventů a dále také počet neúspěšných studentů. Výše zmíněné typy studentů jsou definovány takto: Nově zapsaný student - Student, který zahájil ve sledovaném období nové studium a který na konci předchozího sledovaného období nebyl ve stavu studentů Student VŠ - Student, který má v daný okamţik alespoň jedno své vysokoškolské studium neukončené a nepřerušené. Absolvent VŠ - Student, který úspěšně zakončil své studium na vysoké škole a dosáhl tak vysokoškolského vzdělání. Neúspěšný student VŠ – Student, který studium ukončil před jeho dokončením nebo který byl ze studia vyloučen před jeho dokončením. Analýza prováděná nad mnoţinou všech vysokých škol je zaloţena nad komplexním datovým zdrojem poskytnutým ÚIV, který nebylo nutné dále upravovat. Pro případ, kdy byly identifikováni pouze studenti v ICT studijních oborech, byl zvolen obdobný postup jejich identifikace, jako výše uvedený způsob identifikování ICT studijních oborů.

2.3 Výsledky výzkumu 2.3.1 Návratnost dotazníků Detailní analýza kvantitativních charakteristik jednotlivých šetření je uvedena v tabulce 0. Z této tabulky vyplývá, ţe nejniţší návratnost dotazníků byla v druhém kole průzkumu, které bylo zaloţeno pouze na elektronické komunikaci. Z tohoto důvodu je nutné v dále uvedených analýzách tuto skutečnost zohlednit, neboť referenční vzorek je oproti prvnímu a třetímu průzkumu významně niţší. Návratnost dotazníků uvedená v tabulce 0 a dále grafy věnované znalostem studentů v jednotlivých identifikovaných shlucích jsou platné k datu 1.4.2011 (samotný průzkum pak probíhal do 22.4.2011). 102



Rok 2006 2009 2011

Počet oslovených Studijních VŠ Fakult oborů (aktuálních) 34 65 249 32 60 196 31 71 376

Návratnost dotazníků z Studijních Fakult oborů (aktuálních) 53 203 30 94 26 82

Návratnost dotazníků v% 81,5 48,0 21,0

Tabulka 2: Kvantitativní charakteristiky průzkumů zdroj: autoři Hodnocení dotazníků bylo prováděno prostřednictvím analytických nástrojů platformy Microsoft SQL Server. V případě prvního šetření šlo o platformu MS SQL Server 2000 a v případě druhého šetření o téţe platformu ve verzi 2005. Výše uvedené nástroje poskytují funkcionalitu pro datamining (DM), která byla v našich průzkumech zásadní pro identifikaci vzájemně si podobných studijních oborů, tedy pro identifikaci shluků (clusterů) studijních oborů. S ohledem na skutečnost, ţe mezi jednotlivými koly průzkumu došlo k vývoji platforem vyuţívaných pro analýzu dat z průzkumů, rozhodli jsme se v rámci třetího kola průzkumu vytvořit zcela nový dataminingový model na platformě Microsoft SQL Server 2008 a na této platformě provést vyjma vyhodnocení třetího kola průzkumu rovněţ opakované vyhodnocení dat z prvního a druhého kola průzkumu. K tomuto rozhodnutí nás vedly zejména: Veřejně publikované informace o změnách v dataminingových principech v platformě Microsoft SQL Server. Snaha o dosaţení vzájemné srovnatelnosti zjištění z jednotlivých kol průzkumů tak, aby bylo moţné jejich porovnání v čase.

2.3.2 Vývoj studentů, počtů škol a populace Média všeho druhu stále informují o rostoucích počtech studentů, stále rostoucím podílu absolventů vysokých škol na celkové populaci a dalších ukazatelích. Jaká je však skutečnost? Populace V České republice dochází k trvalému růstu počtu obyvatel. Tento můţe být způsoben několika faktory. Zmiňme ty nejvýznamnější, mezi které patří například doţívání vyššího věku, růst počtu narozených dětí, zvyšování počtu imigrantů a naopak sniţování počtu emigrantů. Všechny tyto skutečnosti jsou zachyceny v následující tabulce 0. Vybrané z údajů jsou uvedeny v grafech 0 a 0. Z tabulky vyplývá, ţe mezi lety 2001 a 2009 došlo ke zvýšení počtu obyvatel o více neţ 300.000 a dále, ţe je v ČR vyšší počet ţen neţ muţů, avšak ve zkoumaném období dochází k postupnému vyrovnávání počtů v obou skupinách. Např. v roce 2001 byl rozdíl v počtu muţů a ţen v ČR 270.464, avšak v roce 2009 byl rozdíl jiţ pouze 192.419. Analýzu příčin tohoto vývoje přenechme odborníkům na demografii a věnujme se dále otázkám, které jsou významné pro oblast terciálního vzdělávání. V tabulce je uveden podíl obyvatel v určitém věkovém rozmezí na celkovém počtu všech obyvatel. Pro budoucnost terciálního vzdělávání je významný zejména ukazatel počtu obyvatel ve věku 0-14 let, neboť tito obyvatelé se budou postupně stávat uchazeči o terciální vzdělávání. Z tabulky vyplývá, ţe počet této věkové skupiny na celkové populaci SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

103


klesá a to téměř o 1,7 procentního bodu mezi lety 2001 a 2009. Toto zjištění není z obecného hlediska příliš pozitivní, neboť potvrzuje stárnutí populace ovšem z pohledu počtu potenciálních studentů v terciálním vzdělávání, je nutné jej porovnat s celkovým vývojem narozených obyvatel, které je uvedené na 0. Doplňme, ţe posledním z faktorů, který významněji ovlivnil počet obyvatel je i migrace obyvatel, které se neprojevuje pouze v absolutním počtu obyvatel, ale zpravidla se projevuje i v počtech studentů v případech, kdy dochází k migraci jiţ zaloţených rodin, které mají své potomky. 2001

2003

2005

2006

2007

2008

2009

10 206 436 4 967 986 5 238 450

10 211 455 4 974 740 5 236 715

10 251 079 5 002 648 5 248 431

10 287 189 5 026 184 5 261 005

10 381 130 5 082 934 5 298 196

10 467 542 5 136 377 5 331 165

10 506 813 5 157 197 5 349 616

v tom ve věku: 0 - 14 15 - 64 65 a více

15,89% 70,25% 13,86%

15,22% 70,84% 13,94%

14,65% 71,15% 14,21%

14,38% 71,21% 14,41%

14,23% 71,20% 14,57%

14,14% 70,99% 14,87%

14,22% 70,56% 15,22%

Další ukazatele přistěhovalí vystěhovalí

12 918 21 469

60 015 34 226

60 294 24 065

68 183 33 463

104 445 20 500

77 817 6 027

39 973 11 629

Počet obyvatel muži ženy

Tabulka 3: Vývoj populace v ČR - zdroj: autoři, (ČSÚ, 2011)

Obrázek 5: Vývoj počtu obyvatel a podílu vybraných věkových skupin na obyvatelstvu zdroj: autoři, (ČSÚ, 2011) Následující graf uvedený na 0 vyjadřuje vývoj nově narozených v ČR mezi lety 1991 a 2009. Tento ukazatel je pro budoucnost terciálního vzdělávání klíčový. Lze konstatovat, ţe na vysoké školy nastupují absolventi středních škol ve věku mezi 19 a 20 lety: Dle (European Commision, 2010) je to ve věku 19,5 roku. Na základě této skutečnosti a hodnot v grafu 0 lze usoudit, ţe v následujících třech letech dojde k prudkému poklesu počtu potenciálních studentů a to ze současných přibliţně 120.000 o přibliţně 30.000 na budoucích cca 80.000 potenciálních studentů. Tato skutečnost silně ovlivní terciální sektor a řešení mohou být dvě:

104



Sníţení počtu studentů na vysokých školách a udrţení definované kvalitativní úrovně studentů. Udrţení stejného počtu studentů na vysokých školách jako v současné době avšak s vědomím, ţe budou na vysoké školy přijímání i studenti, kteří by v předchozích letech v rámci přijímacích řízení neuspěli.

Obrázek 6: Vývoj počtu narozených v ČR - zdroj: autoři, (ČSÚ, 2011) V současné době téměř všechny vysoké školy preferují druhou zmíněnou cestu, kterou lze prokázat zjištěními, která jsou uvedena v další části příspěvku. Vývoj počtu vysokých škol V České republice je v současné době 26 veřejných vysokých škol, 47 soukromých 1 vysokých škol a 2 školy státní (Policejní akademie a Univerzita obrany v Brně). Ačkoliv je tento počet vysokých škol často kritizován, prostým porovnáním s jinými zeměmi, které od roku 1989 procházejí transformací stejně jako Česká republika nebo jinými zeměmi, kterým se chceme přiblíţit. V následující tabulce 0 jsme provedli porovnání vybraných evropských zemí vůči České republice. Porovnání je provedeno prostřednictvím indexů rozlohy, populace a počtu vysokých škol a to prostřednictvím porovnání hodnot České republiky vůči vybrané evropské zemi. Porovnáním zjišťujeme, ţe například, ačkoliv má Belgie oproti České republice pouze rozlohu země o indexu 0,4 populaci má totoţnou s ČR, má index poměru počtu vysokých škol hodnotu dokonce 1,2x větší. Jednou z moţných interpretací je očekávání, ţe všechny tři typy indexů budou mít vyrovnané hodnot, tedy např. ţe rozloha bude 5x větší v dané zemi neţ v České republice a rovněţ bude i 5x větší počet obyvatel a univerzit. Toto očekávání je moţné, avšak nerealistické. Z tohoto důvodu je třeba posuzovat kaţdý index individuálně a to současně i v kontextu dalších skutečností. Jednou z těchto skutečností je poţadavek na důslednější porovnání, které zohledňuje rovněţ podíl studentů terciálního systému vzdělávání ve vybraných zemích na celkovém počtu 26 letých, který je uveden v tabulce 0. Z této tabulky lze globálně usuzovat, ţe i bez zohlednění počtu studentů, jsou vzájemné poměry mezi indexem populace a indexem počtu vysokých škol poměrně vyrovnané. V devíti analyzovaných zemích (tedy cca 65% všech zemí v tabulce 0) jsou vztahy mezi zmiňovanými dvěma indexy téměř stejné jako v České republice. Vyjma výše popsaného vztahu indexů České republiky a Belgie jsou indexy pro další země uvedeny v tabulce 0.

Počet soukromých vysokých škol se v současné době mění v souvislosti s činnostmi akreditační komise Ministerstva školství, mládeţe a tělesné výchovy v kontextu identifikovaných problémů s kvalitou výuky na soukromých vysokých školách. 1


105


Země Belgie Bulharsko Česká republika Dánsko Finsko Holandsko Irsko Maďarsko Norsko Polsko Rakousko Slovensko Slovinsko Švédsko Švícarsko

Rozloha 30 528 111 002 78 867 43 098 338 419 41 543 69 797 93 027 323 782 312 685 83 879 49 035 20 273 441 370 41 285

Populace Počet VŠ 10 839 905 84 7 606 551 51 10 467 542 73 5 511 451 114 5 326 314 42 16 485 787 213 4 450 030 44 9 956 108 70 4 799 252 75 38 135 876 455 8 355 260 75 5 412 254 33 2 032 362 32 9 256 347 49 7 701 856 83

Rozloha Populace Počet VŠ v země/ země/ zemi/ Počet Rozloha ČR Populace ČR VŠ v ČR 0,4 1,0 1,2 1,4 0,7 0,7 1,0 1,0 1,0 0,5 0,5 1,6 4,3 0,5 0,6 0,5 1,6 2,9 0,9 0,4 0,6 1,2 1,0 1,0 4,1 0,5 1,0 4,0 3,6 6,2 1,1 0,8 1,0 0,6 0,5 0,5 0,3 0,2 0,4 5,6 0,9 0,7 0,5 0,7 1,1

Tabulka 4: Porovnání indexů rozlohy, populace a počtu vysokých škol České republiky vůči vybraným evropským zemím zdroj: autoři, (ČSÚ, 2011), (Eurostat, 2011), (ÚIV, 2011) Belgie Bulharsko Česká republika Dánsko Finsko Holandsko Irsko Maďarsko Norsko Polsko Rakousko Slovensko Slovinsko Švédsko Švícarsko

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 10,50% 8,92% 9,15% 9,47% 9,65% 9,96% 10,31% 11,30% 12,29% 16,22% 16,51% 17,05% 17,61% 18,03% 18,25% 18,29% 18,33% 17,56% 16,22% 16,51% 17,05% 17,61% 18,03% 18,25% 18,29% 18,33% 17,56% 16,22% 16,51% 17,05% 17,61% 18,03% 18,25% 18,29% 18,33% 17,56% 10,50% 11,08% 11,33% 11,66% 11,42% 11,23% 11,34% 10,54% 10,86% 1,74% 2,03% 2,09% 0,00% 0,00% 1,19% 0,00% 1,91% 0,00% 9,55% 9,73% 9,87% 10,16% 10,56% 10,86% 11,09% 11,34% 11,63% 7,27% 8,19% 8,47% 9,63% 10,39% 10,64% 11,62% 12,61% 13,38% 1,19% 1,30% 1,37% 1,44% 1,52% 1,57% 1,61% 1,65% 1,67% 1,19% 1,30% 1,37% 1,44% 1,52% 1,57% 1,61% 1,65% 1,67% 1,19% 1,30% 1,37% 1,44% 1,52% 1,57% 1,61% 1,65% 1,67% 4,71% 4,69% 4,79% 4,84% 5,13% 5,28% 8,75% 12,15% 9,03% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 13,40% 13,09% 13,33% 9,16% 9,06% 9,34% 9,46% 10,06% 10,49% 11,36% 11,81% 12,44% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 9,87% 0,00%

Tabulka 5: Vývoj počtu studentů terciálního vzdělávání na populaci 26-letých

2.3.3 Vývoj znalostí studentů v ICT V této části příspěvku se budeme věnovat znalostem, které mají moţnost získat absolventi bakalářských a magisterských studijních oborů po ukončení jejich studia. Znalosti jsou prezentovány po jednotlivých shlucích studijních oborů, jejich identifikace proběhla prostřednictví postupů, které byly uvedeny v části metodika – bod 3.2. Bakalářské studijní obory 2011 V grafu 0 jsou zobrazeny znalosti, které mohou studenti získat v rámci studia bakalářských studijních oborů. Jde o znalosti, které jsou součtem povinných i volitelných předmětů. V rámci průzkumu provedeného v roce 2011 jsme prostřednictvím dataminingového modelu identifikovali čtyři shluky studijních oborů. První shluk Bc-A 11 je v obrázku zobrazen tmavou čarou se značkou kosočtverce. V tomto shluku jsou 106



znalosti v doménách Z03-Z06 na hodnotě 2, v doménách Z07 a Z14 na hodnotě 3 a v doménách Z08, Z10 a Z15 na hodnotě 1. Ostatní domény jsou s hodnotou 0. Oproti tomu shluk Bc-B 11 vykazuje rovnoměrnější rozloţení, kde vyjma domény Z01, která má hodnotu 1, jsou ostatní domény v hodnotách 2 a 3. V rámci shluku Bc-C 11 mohou znalosti získat znalosti, které jsou mezi objemy shluku Bc-A a Bc-B. Nejhorší výsledek jsme zjistili u shluku Bc-E 11, kde byla doména Z05 a Z06 je hodnocena hodnotou 2, domény Z07 hodnotou 3 a doména Z14 hodnotou 4. Ostatní domény byly s hodnotou 0.

Obrázek 7: Znalosti získatelné v bakalářských studijních oborech v roce 2011 Navazující magisterské studijní obory 2011 Analýzou dat pro navazující magisterské studijní obory jsme identifikovali rovněţ čtyři shluky, která jsou uvedena na 0.


107


Obrázek 8: Znalosti získatelné v navazujících magisterských studijních oborech v roce 2011 Ve shluku Mgr2-A je celkový objem znalostí vyjádřený součtem jednotek za kaţdou jednotku hodnotou 32. Rozdělení mezi jednotlivé domény je v rozmezí 1-3. Téměř totoţný součet jednotek po doménách je i v případě shluku Mgr2-C, kde je součtová hodnota rovna 31. Příčinou vyčlenění studijních oborů ve shluku Mgr2-C do samostatného shluku jsou domény Z09, která má hodnotu 0 a Z07, která má hodnotu 4. Odlišné rozdělení je v případě shluku Mgr2-B, kde je celkový součet roven hodnotě 23 a oproti shluku Mgr2-A jsou zde domény s hodnotou 0. Těmito doménami jsou Z01, Z09, Z11 a Z12. Poslední shluk Mgr2-E má oproti předchozím velké mnoţství domén, které mají hodnotu nula. Týká se to domén Z01-Z03, Z10-Z13 a Z15. Zbylé domény jsou hodnoceny hodnotou 3 s výjimkou domén Z06, která má hodnotu 2 a Z07 s hodnotou 4. Pětileté magisterské studijní obory 2011 Posledním analyzovanou oblastí terciálního vzdělávání jsou pětileté magisterské studijní obory, které jsou jiţ nyní na ústupu a jsou nahrazovány výše analyzovanými bakalářskými a navazujícími dvouletými magisterskými studijními obory. S ohledem na jejich ústup, a tedy postupně se sniţující počet studijních oborů byl prostřednictvím dataminingového nástroje identifikován i niţší počet shluků – pouze tři shluky se znalostmi, které jsou uvedeny na obrázku 0.

108



Obrázek 9: Znalosti získatelné v pětiletých magisterských studijních oborech v roce Na první pohled z grafu vyplývá několik zajímavých skutečností. Celkový objem znalostí ve všech shlucích studijních oborů je v porovnání s bakalářskými a navazujícími magisterskými studijními obory podstatně menší. Ţádný ze hluků nedosahuje znalostní úrovně vyšší neţ hodnota 3. Shluk Mgr5-E 11 má ve všech znalostních doménách hodnotu 0. Tento shluk byl velmi zajímavý a detailní analýzou primárních dat jsme zjistili, ţe vznikl díky faktu, ţe některé vysoké školy vyplnily do dotazníku do všech znalostního domén hodnotu nula. Pokud by k tomuto nedošlo a hodnoty by zůstaly nevyplněny (tedy „null“), dataminingový nástroj by s nimi nepracoval. Studenti ve shluku Mgr5-B 11 mohou získat znalosti na úrovni dvě ve znalostních doménách Z03-Z06, na hodnotě 3 v doménách Z07 a Z14 a pouze na úrovni 1 v doménách Z08 a Z10. V ostatních doménách nemohou v rámci studia získat ţádné znalosti. Poslední z identifikovaných shluků – Mgr5C má znalosti v porovnání s ostatními shluky nejvyšší a v nejvíce znalostních doménách. Konkrétně hodnotu 3 mají moţnost absolventi získat v doménách Z05-Z07. Hodnotu 2 v doménách Z01, Z02, Z03, Z08-Z10 a Z14. Ostatní znalostní domény jsou s hodnotou 0.

3. Závěr V [Doucek, Maryška, 2010 - LIF], [Doucek, Maryška - SI] byly publikovány výsledky průzkumů realizovaných v letech 2006 a 2009. V jejich rámci si lze utvořit základní představu o objemu znalostí, které mohou studenti získat absolvováním studijního oboru v konkrétním shluku. Nelze však provést detailní porovnání s výsledky, které byly zjištěny v roce 2011 a to z důvodu změny technologie, která byla pouţita pro vyhodnocení. Pro SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

109


vzájemné porovnání v čase je nutné provést porovnání hodnot zjištěných analýzou provedenou jednou a téţe technologií. Toto bylo provedeno, jak jiţ bylo zmíněno, v rámci současného průzkumu. Závěry zde uvedené jsou zaloţeny na nově provedeném vyhodnocení všech průzkumů jedním a téţe dataminingovým modelem, který vytváří prostředí umoţňující provedení exaktního porovnání v čase. Dále uvedená konstatování a odhady budoucích trendů jsou zaloţeny na analýze dat, která byla doposud k dispozici a nelze je povaţovat za data finální, neboť průzkum stále probíhá. Finální výsledky, které budou známi v průběhu července 2011 tak mohou doznat změn. Závěr 1. Lze konstatovat, ţe v rámci zatím zjištěných výsledků v průzkumu v roce 2011 došlo obecně ke zlepšení objemu znalostí, které mohou studenti během svého studia získat. Výjimkou je magisterské pětileté studium, které je však na ústupu v kontextu Boloňské deklarace. Detailním porovnáním závěrů ve shlucích identifikovaných v bakalářském stupni studia zjišťujeme, ţe v oproti roku 2006 a 2009 bylo v roce 2011 odhalen niţší počet shluků. Znalosti v roce 2011 dosahují ve vybraných znalostních doménách hodnoty 4. V předchozích průzkumech mohli absolventi dosáhnout maximálně hodnoty 3. Ačkoliv je v případě předchozích průzkumů rozloţení znalostí rovnoměrnější, jsou tyto na niţších stupních. Závěrem k bakalářským studijním oborům lze konstatovat, ţe vývoj je pozitivní a studenti ICT studijních oborů mohou v rámci svého studia získat čím dál tím větší objem znalostí. Důleţité je však doplnit, ţe i tento rostoucí objem znalostí stále neodpovídá poţadavkům a očekáváním podnikové praxe, která vyjma této skutečností dále poţaduje, aby nastupující absolventi byly absolventy uceleného terciálního vzdělávání zakončeného nejméně titulem magistr nebo inţenýr. Porovnáním znalostí ve shlucích dvouletých navazujících magisterských studijních oborů rovněţ zjišťujeme, ţe došlo obecně ke zvýšení objemu potenciálních znalostí oproti předchozím průzkumům. I zde platí, ţe objem znalostí, které mohou studenti získat je v případě předchozích průzkumů rovnoměrněji rozloţeny a pohybuje se zpravidla mezi hodnotou 2 a 3. Důleţité je zde zmínit, ţe v ţádném ze shluků není v ţádné z domén zjištěna hodnota nula. Závěr, ţe došlo v roce 2011 ke zlepšení moţnosti získat ICT znalosti je zaloţen na celkové hodnotě součtu hodnot ve znalostních doménách, který je všech zjištěných shluků vyšší neţ u shluků identifikovaných v předchozích průzkumech. Poslední porovnání je provedeno pro pětileté magisterské studijní obory. Zde došlo naopak ke sníţení objemu znalostí v průzkumu v roce 2011. Tento závěr můţe být způsoben několika faktory, mezi které patří například jiţ zmíněné postupné ukončování pětiletých magisterských studijních oborů a existence několika studijních oborů, které byly ve všech znalostních doménách hodnoceny hodnotou nula. S postupným ukončováním pětiletých magisterských studijních oborů a zjištěnými výsledky souvisí i niţší počet shluků v roce 2011, který byl pouze tři, oproti pěti shlukům, které byly zjištěny v roce 2006 a čtyřem shlukům, které byly identifikovány v roce 2009. Závěr 2. Na základě provedené analýzy lze konstatovat, ţe české terciální vzdělávání se zaměřením na ICT výuku má správný vývoj a objem moţných znalostí v ICT studijních oborech je stále větší. Avšak tento závěr neříká nic o skutečnosti, zda jsou tyto znalosti v souladu s očekáváními firem pro jednotlivé role, do kterých mohou absolventi nastoupit (detailně se problematice rolí věnuje například [Doucek et all, 2007] a další) a zda jsou moţné znalosti ve struktuře, které podniková praxe v současné době vyţaduje.

110



Poděkování – porovnání průzkumů a trendy Příspěvek byl zpracován v rámci řešení grantu GAČR – 402/09/0385 - Lidské zdroje v rozvoji a provozu ICT: Konkurenceschopnost absolventů českých vysokých škol.

4. Informační zdroje European Commision (2011): Focus on Higher Education in Europe 2010, European Commision, 2010, ISBN: 978-92-9201-086-7 DOLEJŠ, R. (2006): IT specialisté na vyhynutí – Čerstvě otevřené technologické centrum IBM v Brně vyhledává zbytky IT odborníků v Česku. Ekonom.iHNed.cz 13. 4. 2006 DOUCEK, P., NOVOTNÝ, O., PECÁKOVÁ, I., VOŘÍŠEK., J. (2007): Lidské zdroje v ICT. Praha : Professional Publishing, 2007, pp. 179-202. ISBN 978-80-86946-51-1. DOUCEK, P. (2009): ICT Human Capital – Research and Development work in ICT. Jindřichův Hradec 09.09.2009 – 11.09.2009. In: IDIMT-2009 System and Humans – A Complex Relationship. Linz : Trauner Verlag universitat, 2009, s. 83–94. ISBN 978-3-85499-624-8. DOUCEK, P., NEDOMOVÁ, L., NOVOTNÝ, O., (2011): How ICT Affect the Czech Economy? ECON, 2011, roč. 19, č. 1, s. 106–116. ISSN 1803-3865 LYSONĚK, T. (2006). Experti na míru chybějí, Dnes, 23. února 2006, str. B4 MARYŠKA, M.,DOUCEK, P., (2010a) - Šetření „lidské zdroje v ICT“ – Jak dál? Liberec 04.11.2010 – 05.11.2010. In: Liberecké informatické fórum. Liberec : TU v Liberci, 2010, s. 54–64. ISBN 978-80-7372-656-0. MARYŠKA, M., DOUCEK, P., (2010b): Analýza znalostí absolventů ICT oborů vysokých škol. Praha 08.06.2010 – 09.06.2010. In: Role ICT při zvyšování konkurenceschopnosti ČR [CD-ROM]. Praha : Oeconomica, 2010, s. 1–9. ISBN 978-80-245-1660-8. MARYŠKA, M., NOVOTNÝ, O., DOUCEK, P. (2010): ICT Knowledge Analysis of University Graduates. Jindřichův Hradec 08.09.2010 – 10.09.2010. In: IDIMT-2010 Information Technology – Human Values, Innovation and Economy. Linz : Trauner, 2010, pp. 125–135. ISBN 978-3-85499-760-3. NOVOTNÝ, O., VOŘÍŠEK, J. (2010). Digitální cesta k prosperitě. V tisku. Zdroje z Internetu: CSU, (2011). Český statistický úřad, Demografická ročenka 2009. Retrieved 4.1.2011, from http://www.czso.cz/csu/2010edicniplan.nsf/p/4019-10, citace 16. 2. 2011. Eurostat. (2011). Eurostat, statistics. Retrieved 18.1.2010, from http://epp.eurostat.ec. europa.eu/portal/page/portal/education/data/database. Gartner, (2009): Gartner - http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1207613, citace 16. 2. 2011 MSMT. (2010). Ministerstvo školství, mládeţe a tělovýchovy, Akreditované studijní programy vysokých škol. Retrieved 15.8.2010, from http://www.msmt.cz/vzdelavani/ akreditovane-studijni-programy-vysokych-skol-s-uvedenim-kodu-studijnich-programu-aoboru, citace 16. 2. 2011. UIV. (2011). Ústav pro informace ve vzdělání, databáze studentů. citace 7.1.2011 z http://www.uiv.cz.


111

Konkurenceschopnost absolventů terciálního vzdělávání v oblasti ICT

Recommend Documents