Методы анализа публицистической активности студентов

Введение

Научная деятельность студентов далеко не всегда курируется, стимулируется и оценивается с достаточной основательностью, причина этого кроется сразу в нескольких направлениях организации научной деятельности студентов. Во-первых, данному направлению со студентами далеко не во всех ВУЗах уделяется достаточное внимание, основная работа ведется только с аспирантами. Во-вторых, до сих пор нет единой системы учета активности студентов, которая бы позволяла экономить время и была простой и понятной для студента и преподавателя.
Практически во всех учебных заведениях существует рейтинговая система оценки студентов, поскольку данная система имеет обширную практику применения, но при этом является весьма однобокой, например, при выставлении баллов за публикации, абсолютно одинаковое количество баллов присваивается за публикацию тезисов в материалах конференции и за публикацию статьи в рецензируемом издании, что является абсолютно неверной практикой.
Оценка публицистской активности студентов важна не только для ВУЗов, но и в первую очередь для самих студентов, поскольку подобная оценка является значительным стимулом, позволяет в некоторых случаях монетизировать свои достижения – в нашей стране данная мотивация носит особое значение. Оценка публицистской активности студентов позволит сформировать крепкую базу для развития научных кадров, что позволит повысить научный потенциал страны, развивать наукоемкие технологии.
Актуальность данной работы имеет значительный практический характер, который выражается в понимании активности студентов в развитии научного потенциала, как залога будущего продвижения в области развития науки.
Цель работы – рассмотреть практику оценки публицистской активности студентов.
Задачи работы:
 рассмотреть понятие индекса цитирования;
 охарактеризовать оценку публицистской активности студентов;
 предложить применение автоматизированных средств.
 
Глава 1. Общие вопросы публикации научных статей
1.1. Индексы цитируемости

Индекс цитирования (citation index) – тот объем данных, который имеется в распоряжении научно-поисковой системы. В его пределах происходит анализ материала для выдачи результата по запросу. Для включения в эту базу издательства проходят экспертную процедуру аттестации. Внимание в равной мере уделяется качеству материала и пристатейному списку литературы (библиографии). Аккредитованная информация становится индексированной.
Каждая платформа использует собственные данные, но никто не мешает источнику пройти индексацию сразу в нескольких местах.
Базы информации подразделяются на международные и национальные.
Среди мировых научных систем две - наиболее авторитетные: Web of Science и Scopus. Обе они платные. Япония, Китай и другие страны поддерживают собственные национальные базы, выполняющие важные функции на уровне государства. В России это РИНЦ. Поисковые компании, анализирующие сеть интернет, так же используют возможность создать свое подобие научной базы данных. У Google это Академия гугл (Google scholar).
Важно: На WoS существует общенациональная бесплатная подписка.
WoS – самая влиятельная платформа и первый индекс цитирования в истории. В ее классификаторе около 250 разделов и более 12 тысяч журналов (в том числе 600 российских, которые автоматически признаны ВАК). Ее рецензирующие органы крайне консервативны. Издания полагают, что этот индекс цитирования - их главная цель.
База SCOPUS обширнее, но менее глубокая в ретроспективном плане. За счет лояльности аттестационных комиссий количество индексированных изданий быстро увеличивается и уже превышает 17 000 по 300 разделам. Войти в список рецензентов здесь проще. Много изданий отсюда рецензированы ВАК.
Российским индексом научного цитирования (РИНЦ) был создан единый суверенный библиографический реестр. В него обязаны попадать только российские издания, но все без исключения. Это негативно отражается на качестве информации, которая подвергается минимальному контролю. Здесь собраны материалы 4,5 тысяч российских журналов (включая рецензируемые ВАК), конференций, монографий, патентов и т.д.
Google scholar – информационная система, хранилищем информации которой являются все данные, загруженные в интернет. Имеет невысокий рейтинг. Удобна для русского пользователя тем, что бесплатна и русифицирована. Как и другие платформы, предлагает аналогичные наукометрические средства. Система не может проверить качество материалов, выдаваемых на запрос, и роль экспертов берут на себя сами ученые.
Индекс цитируемости автора – своеобразное отражение статуса и признания заслуг научным сообществом. Общемировая практика использования методов наукометрии, чтобы определить эффективность (целесообразность финансирования) учреждений, привела к тому, что погоня за высоким индексом стала неизбежной участью каждого исследователя. Группа, в которой трудится большее количество людей с высокими показателями цитирования - более успешна и чаще получает гранты. У такого ученого выше шансы быть опубликованным в престижном издании, ведь уже понятно, что на его статьи часто ссылаются, а это повысит импакт-фактор журнала (эффект Матфея).
Индекс цитируемости исследователя равен числу ссылок на все его труды за все время, независимо от того выступает он автором или соавтором. Это означает, что такой индикатор цитируемости даже умершего человека продолжает расти. Вычисляется для определенной реферативной базы отдельно и у одного человека в разных местах может отличаться на порядок. В связи с тем, что простое число ссылок на работы плохо характеризует качество деятельности, используются и другие методы оценки «полезности».
Импакт-фактор (ИФ, IF или JIF) – интеллектуальная собственность WoS и его можно узнать только в пределах этой системы. В 1960-x годах Юджин Гарфилд предложил его, как инструмент определения влияния журналов на эволюцию ученой мысли. С тех пор IF сохранил значение и остался важным обстоятельством в определении рейтинга журнала. Он определяется ежегодно Институтом научной информации (ISI).
Классический ИФ – двухлетний. Равен отношению числа ссылок за этот год ко всем публикациям в журнале, выполненным двумя годами ранее. Иными словами, отвечает на вопрос: «сколько раз в этом году ссылались на публикации прошлого и позапрошлого года?».
Полученное частное ограничено периодом времени и позволяет определить интенсивность распространения новости в среде экспертов, что доказывает актуальность.
По аналогии с классическим, был введен пятилетний ИФ, так как практика цитирования во всех ветвях науки различается, и в некоторых (социальных и гуманитарных) двухлетний отклик на статью невозможен.
По этой же причине определение ИФ непригодно для сопоставления журналов из разных областей знаний.
Альтернатива IF у Scopus - IPP (Impact per Publication). Отличие в том, что в IPP нужно проверить статьи за три года.
Однако, чаще Scopus применяет собственные зарегистрированные коэффициенты – SJR и SNIP.
SJR (Scimago Journal Rank) – разработан университетом Гранады для проверки количества и качество ссылок. Это означает, что ссылка авторитетного источника обладает большим значением (весом), чем неизвестного.
SNIP (Source Normalized Impact Per Paper) - детище профессора Х. Ф. Моэда из Лейденского университета. Дополняет SJR. Призван учесть традиции цитирования (его потенциал) в отраслях науки. С его помощью можно сравнивать значения цитируемости экспертов разных областей.
Другие наукометрические показатели
1. Eigenfactor – аналог и предшественник SJR у Scopus. Используется только с пятилетним ИФ. Корректирует его расчеты, не позволяя включить в цитируемость самоцитирование.
2. Индекс оперативности (Immediacy index) – используется, чтобы проверить скорость охвата ученого мира информацией, опубликованной в конкретном журнале. Можно сказать, что для читателя это - индикатор актуальности исследований. Показатель рассчитывается за 1 календарный год и равен отношению числа ссылок, сделанных на все статьи журнала за этот период, к общему числу напечатанных в этом журнале за этот же год статей.
3. Индекс Хирша (h-index, ИХ) – наукометрический показатель, изобретенный в 2005 году. Характеризует одновременно и количество научных публикаций и их цитируемость в пределах одной научной платформы. Как и другие показатели, узнается системой автоматически.