Cyfroteka.pl

klikaj i czytaj online

Cyfro
Czytomierz
00567 008490 10489544 na godz. na dobę w sumie
Modelowanie ewaluacji projektów europejskich - ebook/pdf
Modelowanie ewaluacji projektów europejskich - ebook/pdf
Autor: Liczba stron: 330
Wydawca: Placet Język publikacji: polski
ISBN: 978-83-7488-047-3 Rok wydania:
Lektor:
Kategoria: ebooki >> ekonomia, biznes, finanse
Porównaj ceny (książka, ebook, audiobook).

Rosnące znaczenie ewaluacji w naukach o zarządzaniu wynika z dorobku teoretycznego i praktycznego w obszarach m.in. zarządzania jakością oraz doskonalenia organizacji, jak i zwiększającego się zainteresowania dziedziną zarządzania projektami europejskimi (z dofinansowaniem UE). Sprawna realizacja badań ewaluacyjnych służy doskonaleniu systemu wykorzystania funduszy europejskich finansowanych przez ogół obywateli UE. Wyniki tych badań winny stanowić wiarygodne i obiektywne uzasadnienie dla podejmowanych decyzji o alokacji coraz trudniej dostępnych zasobów. Dodatkowo, system ewaluacji wymaga systematycznego dostosowywania do ciągłych zmian następujących w otoczenia projektów i organizacji, wewnątrz przedsięwzięć i organizacji oraz modyfikacji przepisów i uregulowań prawnych. W tej publikacji starano się więc odpowiedzieć m.in. na następujące pytania.

1. Czy istnieje potrzeba i możliwość zbudowania oraz implementacji modelu systemu bazującego na wiedzy, pozwalającego na generowanie reguł decyzyjnych przy wykorzystaniu projektów europejskich wpisanych do zbioru uczącego oraz przeprowadzenie procesu pozytywnej weryfikacji ewaluacji nowych projektów?

2. Czy model systemu bazującego na wiedzy empirycznej, stanowiącej uogólnienie doświadczeń ekspertów klasyfikujących projekty europejskie, umożliwia zarządzanie taką wiedzą i wykorzystywanie jej w procesie ewaluacji projektów?

3. Czy iteracyjne modyfikowanie zbioru projektów uczących oraz regułowej bazy wiedzy może przyczynić się do poprawy jakości modelu wyrażającej się wzrostem trafności klasyfikowania projektów europejskich?

4. Czy istnieje potrzeba i możliwość dokonywania ewaluacji przy wykorzystaniu komputerowej reprezentacji wiedzy eksperckiej z uzasadnieniem dla podjętych decyzji dotyczących przyporządkowania projektów europejskich do określonych klas decyzyjnych w postaci wygenerowanych reguł decyzyjnych?

Wybór tematu publikacji podyktowany jest zapotrzebowaniem zarówno ekspertów oceniających wnioski aplikacyjne o dofinansowanie projektów, jak również potencjalnych beneficjentów ubiegających się o środki z funduszy UE. Istotne jest dostarczenie polskiej administracji rządowej i samorządowej wsparcia metodologicznego, niezbędnego także w szkoleniu kadr zarządzających funduszami strukturalnymi oraz innymi wyspecjalizowanymi funduszami UE. Jeśli ta publikacja przyczyni się do budowy systemów pozwalających bardziej obiektywnie ocenić projekty na każdym etapie ich przedkładania i realizacji – spełni ona swój cel.

Znajdź podobne książki Ostatnio czytane w tej kategorii

Darmowy fragment publikacji:

Recenzenci: prof. dr hab. Ewa Drabik prof. dr hab. Bogdan Stefanowicz Redakcja : Leszek Plak Projekt okładki: Aleksandra Olszewska © copyright by: Tadeusz A. Grzeszczyk 2012 Wszelkie prawa zastrzeżone. Publikacja ani jej części nie mogą być w żadnej formie i za pomocą jakichkolwiek środków technicznych reprodukowane bez zgody właściciela copyright. Wydanie ebook Wydawca: Wydawnictwo PLACET ul. Mickiewicza 18a/1 01–517 Warszawa tel.: (0-22) 839-36-26 fax: (0-22) 839-67-61 redakcja@placet.pl http://www.placet.pl ISBN 978- 83-7488-047-3 Skład i łamanie: PLACET Spis treści 3 WYKAZ OZNACZEŃ WSTĘP ROZDZIAŁ 1 EWALUACJA PROJEKTÓW EUROPEJSKICH 1.1. ZAGADNIENIA TERMINOLOGICZNE 1.2. SPECYFIKA PROJEKTÓW Z DOFINANSOWANIEM UE 1.3. EWALUACJA W PROCESIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI 1.3.1. Zarządzanie projektami 1.3.2. Ewaluacja projektów 1.3.3. Wskaźniki i kryteria oceny 1.4. METODY EWALUACJI PROJEKTÓW EUROPEJSKICH 1.4.1. Klasyczny system metod oceny projektów europejskich 1.4.2. Ważniejsze metody ewaluacji efektywności projektów 1.4.3. Analiza wielokryterialna 1.5. WNIOSKI Z PRZEGLĄDU STANU WIEDZY ROZDZIAŁ 2. PODEJŚCIE SYSTEMOWE W PROCESIE OCENY PROJEKTÓW EUROPEJSKICH 2.1. PRZESŁANKI WYKORZYSTANIA PODEJŚCIA SYSTEMOWEGO 2.2. ISTOTA PODEJŚCIA SYSTEMOWEGO 2.2.1. Wątki integracyjne w badaniach systemowych 2.2.2. Projekt jako system 2.3. INSTRUMENTY WSPOMAGAJĄCE DECYZJE I SYSTEMY WIEDZY 2.3.1. Szkoła systemowa na tle innych koncepcji w zarządzaniu 2.3.2. Zarządzanie informacją i wiedzą 2.3.3. Systemy zarządzania wiedzą projektową i ewaluacyjną 2.4. SYSTEMY UCZĄCE SIĘ 2.4.1. Inteligencja obliczeniowa 2.4.2. Pozyskiwanie wiedzy w wyniku uczenia się systemu 2.4.3. Systemy z regułowymi bazami wiedzy 2.4.4. Zbiory przybliżone w doskonaleniu wielokryterialnych systemów wiedzy 2.5. WNIOSKI Z PRZEGLĄDU SYSTEMOWYCH UWARUNKOWAŃ PROCESU OCENY PROJEKTÓW ROZDZIAŁ 3. MODELOWANIE DOSKONALENIA EWALUACJI 3.1. WSTĘPNA CHARAKTERYSTYKA PROCESU MODELOWANIA 3.2. ZINTEGROWANE PODEJŚCIE METODYCZNE 3.3. KONCEPCJA MODELU DOSKONALENIA EWALUACJI 3.3.1. System ocen 3.3.2. Elementy systemu oceny 3.3.3. Procesy informacyjno-decyzyjne 3.4. SFORMALIZOWANA POSTAĆ MODELU ITERACYJNEGO 3.4.1. Proces konstruowania sformalizowanego modelu 3.4.2. Gromadzenie informacji i wiedzy w tablicy decyzyjnej 3.4.3. Wykorzystanie regułowej reprezentacji wiedzy 3.5. WNIOSKI Z PROCESU BUDOWANIA MODELU ROZDZIAŁ 4. WERYFIKACJA ITERACYJNEGO MODELU DOSKONALENIA EWALUACJI 4.1. CHARAKTERYSTYKA DANYCH ZASTOSOWANYCH W PROCESIE WERYFIKACJI 5 8 14 14 23 34 34 44 58 66 67 70 76 84 89 89 94 95 100 106 108 112 126 136 138 146 151 159 165 169 169 175 181 181 183 189 199 199 203 213 217 220 220 4.2. ZAŁOŻENIA IMPLEMENTACYJNE MODELU 4.3. GROMADZENIA WIEDZY EWALUACYJNEJ W TABLICY DECYZYJNEJ 4.4. ORGANIZOWANIE PROCESU UCZENIA SYSTEMU I BUDOWY MIERNIKÓW EWALUACJI 4.5. ZASTOSOWANIE MIERNIKÓW DO PODEJMOWANIA DECYZJI KLASYFIKACYJNYCH 4.6. ANALIZA WYNIKÓW I OCENA JAKOŚCI MODELOWANIA 4.7. WNIOSKI Z PRZEPROWADZONYCH BADAŃ EMPIRYCZNYCH PODSUMOWANIE 4 ANEKSY ANEKS 1. FORMALNY JĘZYK MODELOWANIA A.1.1. KLASYCZNA TEORIA ZBIORÓW PRZYBLIŻONYCH A.1.2. RELACJA DOMINACJI A.1.3. TABLICA DECYZYJNA I SKUMULOWANE KLASY DECYZYJNE A.1.4. PROCES BUDOWANIA I DOSKONALENIA SYSTEMU WIEDZY 232 234 239 249 253 258 261 267 268 268 274 276 279 284 289 295 299 308 313 329 329 ANEKS 2. PROJEKTY WYKORZYSTANE W PROCESIE UCZENIA SYSTEMU ANEKS 3. REGUŁY WYSTĘPUJĄCE W BAZIE WIEDZY ANEKS 4. PROJEKTY TESTOWE ANEKS 5. WAŻNIEJSZE WYNIKI PROCESU KLASYFIKACJI PROJEKTÓW TESTOWYCH ANEKS 6. NARZĘDZIA INFORMATYCZNE WYKORZYSTANE W PROCESIE WERYFIKACJI MODELU BIBLIOGRAFIA SPIS RYSUNKÓW SPIS TABEL Wykaz oznaczeń Ł UD SD e n p o PD DZ K u SI U X, Y x, y A, B, C, E, F Zbiory atrybutów warunkowych a, b kn Va Vd f(a,x) IND Sa DB Cl Clt tCl tCl , Dt ( pDB ( pDB ) ≤ tClB ( ) , Gt ) ≥ ≤ − + Łańcuch działania Układ działania System działania Podmiot działania – ewaluator Pośrednik działania – narzędzie Przedmiot działania – projekt Stanowisko działania (oceny projektu) Problem decyzji Zbiór potencjalnie możliwych działań Zbiór możliwych stanów, które powodują konsekwencje podjętych działań Użyteczność działań, funkcja wartościująca ich konsekwencje Tablica informacyjna nazywana także systemem informacyjnym w więk- szości publikacji o zbiorach przybliżonych Uniwersum (zbiór obiektów, przestrzeń poznania) Zbiory Elementy zbiorów Atrybuty warunkowe (kryteria oceny) n-te kryterium oceny projektu Dziedzina atrybutu warunkowego a Dziedzina atrybutu decyzyjnego d Funkcja informacyjna Relacja nierozróżnialności Relacja przewyższania (ze względu na kryterium a) Relacja dominacji (ze względu na zbiór atrybutów B) Zbiór klas decyzyjnych Klasa decyzyjna Skumulowane klasy decyzyjne w górę Skumulowane klasy decyzyjne w dół Zbiór projektów (opisanych zbiorem kryteriów B) zdominowanych przez projekt p Zbiór projektów (opisanych zbiorem kryteriów B) dominujących projekt p Dolne przybliżenie skumulowanych klas decyzyjnych w dół 6 ≤ Górne przybliżenie skumulowanych klas decyzyjnych w dół ≥ t ≤ t ) ) Obszar B-brzegowy skumulowanych klas decyzyjnych w dół Obszar B-brzegowy skumulowanych klas decyzyjnych w górę Tablica decyzyjna Atrybut decyzyjny Zbiór atrybutów decyzyjnych Zbiór przykładów uczących Reguła decyzyjna tablicy informacyjnej SI Zbiór reguł decyzyjnych Część warunkowa reguły decyzyjnej Część decyzyjna reguły decyzyjnej tClB ( ) BN B Cl ( BN B Cl ( TD d D CltE r R P Q suppTD(P, Q) Wsparcie reguły decyzyjnej l Długość reguły decyzyjnej AS Bezwzględna siła reguły decyzyjnej RS Względna siła reguły decyzyjnej ClRS Klasa siły reguły decyzyjnej T Zbiór projektów testowych TD Zbiór projektów testowych nienaruszających zasady dominacji PT Projekt testowy PU Projekt uczący ClPT Klasa decyzyjna projektu testowego ClPU Klasa decyzyjna projektu uczącego W Baza wiedzy q Relacja dwuelementowa B-elementarne pojęcie IB(x) XB Dolne B-przybliżenie pojęcia X Górne B-przybliżenie pojęcia X XB BNB(X) Obszar B-brzegowy pojęcia X POSB(X) B-pozytywny obszar pojęcia X NEGB(X) B-negatywny obszar pojęcia X (XBα ) Współczynnik dokładności przybliżenia (inaczej: dokładności zbioru) Rodzina wszystkich reduktów zbioru atrybutów B RED(B) CORE(B) Rdzeń zbioru atrybutów B Macierz odróżnialności tablicy informacyjnej SI M(SI) C B ⇒ Całkowita zależność zbioru atrybutów C od zbioru atrybutów B (CBγ ) Współczynnik zależności między zbiorami atrybutów 7 Klasa decyzyjna odpowiadająca wartości v atrybutu decyzyjnego Zbiór formuł języka logiki decyzyjnej tablicy informacyjnej SI Całkowity błąd klasyfikowania Liczba projektów testowych błędnie sklasyfikowanych Całkowita liczba projektów testowych Dokładność (trafność) klasyfikowania Liczba projektów testowych poprawnie sklasyfikowanych Całkowity koszt błędnej klasyfikacji Liczba projektów testowych należących do klasy i-tej, błędnie zaklasyfi- kowanych do klasy j-tej Jednostkowy koszt błędnej klasyfikacji Równoważnik terminu nieznanego oraz terminów znanych występujący w definicjach Xv F(SI) δ bn tn η pn )(δC ijn ijc := Wstęp Rosnące znaczenie ewaluacji1 w naukach o zarządzaniu wynika zarówno z do- robku teoretycznego i praktycznego dotyczącego m.in. zarządzania jakością oraz doskonalenia organizacji, jak i zwiększającego się zainteresowania dziedziną za- rządzania projektami europejskimi (z dofinansowaniem UE). Sprawna realizacja badań ewaluacyjnych służy doskonaleniu systemu wykorzystania funduszy euro- pejskich finansowanych przez ogół obywateli UE. Wyniki tych badań winny sta- nowić wiarygodne i obiektywne uzasadnienie dla podejmowanych decyzji doty- czących alokacji coraz trudniej dostępnych zasobów. Dodatkowo, system ewaluacji wymaga systematycznego dostosowywania do ciągłych zmian następujących w otoczenia projektów i organizacji, wewnątrz przedsięwzięć i organizacji oraz modyfikacji przepisów i uregulowań prawnych. W ramach badań ewaluacyjnych projektów europejskich dokonuje się predykcji lub pomiaru uzyskanych efektów o wieloaspektowym charakterze. System ewalu- acji projektów europejskich, oprócz ekonomiczno-finansowych czynników ilo- ściowych, winien uwzględniać również inne aspekty trudno wymiernego, trwałego i zrównoważonego rozwoju społeczno-ekonomicznego kraju oraz jego regionów. Badania ewaluacyjne wiążą się także z innymi aspektami: społecznymi, ekologicz- nymi, ekonomicznymi, technicznymi, badawczymi, organizacyjnymi, kulturowy- mi, politycznymi prawnymi i in. Kryteria oceny poszczególnych projektów euro- pejskich mogą znacznie różnić się od siebie i zależą od zapisów w dokumentach programowych, zgodnie z którymi ogłaszane są konkursy na unijne dofinansowa- nie. Dotyczą one np. efektywności, skuteczności, trwałości, użyteczności, trafności oraz długookresowego wpływu – oddziaływania na obszar realizacji projektu. Pod- stawowe znaczenie ma kryterium efektywności społeczno-ekonomicznej i środo- wiskowej. W rachunku efektywności projektów europejskich, znaczna część ko- 1 W pracy stosuje się zamiennie określenia „ewaluacja” i „ocena”. Zostało to wyjaśnione w pkt. 1.1. 9 rzyści wynikających z ich realizacji ma zwykle trudnomierzalny charakter jako- ściowy związany z aspektami społecznymi i środowiskowymi. Nie jest możliwe zapisanie ich w postaci wartości pieniężnych. W literaturze z obszaru badawczego nauk o zarządzaniu można znaleźć pozycje do- tyczące problematyki rachunku efektywności różnego rodzaju przedsięwzięć. Są pro- pozycje metod oceny efektywności przedsięwzięć techniczno-organizacyjnych2, pro- jektów publicznych3, przedsięwzięć inwestycyjnych4, inwestycji informatycznych5. Z uwagi na wieloaspektowość efektów przedsięwzięć, znaczne zróżnicowanie kryte- riów ewaluacji i celów projektów europejskich będących przedmiotem oceny, istnieje wiele metod ich ewaluacji.6 Są one często dostosowywane do danej sytuacji. W publi- kacjach z tego obszaru niewiele miejsca poświęca się zastosowaniom nowych techno- logii informacyjno-komunikacyjnych (Information and Communication Technologies – ICT) umożliwiających implementację systemów obliczeniowych przeznaczonych do analizy złożonych, wieloaspektowych oraz interdyscyplinarnych, społeczno-ekono- micznych problemów badawczych dotyczących ewaluacji projektów znajdujących się w otoczeniu charakteryzującym się szybkimi zmianami i niepewnością. W szczególno- ści warte uwagi są technologie związanych z metodami sztucznej inteligencji (Artifi- cial Intelligence – AI), np. sieci neuronowych.7 Analiza systemowa w połączeniu z wybranymi metodami sztucznej inteligencji umożliwia uwzględnienie czynników jakościowych i aspektów społecznej natury projektów.8 W przypadku projektów europejskich dokonuje się m.in. analiz finansowych, ekonomicznych i ryzyka. Podstawowe metody oceny finansowej projektów bazują na prostych miernikach nieuwzględniających zmiany wartości pieniądza w czasie (np. prostej stopie zwrotu) oraz bardziej złożonych wskaźnikach dyskontowych biorących pod uwagę te zmiany, np. bieżąca, zaktualizowana wartość netto NPV – Net Present Value, wewnętrzna stopa zwrotu IRR – Internal Rate of Return. Tego typu metody ewaluacji są dosyć dokładnie zbadane i scharakteryzowane w wielu publikacjach z dziedziny finansów. Prowadzenie analiz tylko na płaszczyźnie 9 2 Marciniak S., Zespolona metoda oceny efektywności przedsięwzięć techniczno- organizacyjnych, Prace Naukowe PW, Organizacja i zarządzanie przemysłem, z. 4, Warszawa 1989. 3 Drobniak A., Ocena projektów publicznych, Prace Naukowe, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice 2005, s. 40–43. 4 Rogowski W., Rachunek efektywności inwestycji, Wolters Kluwer Business, Kraków 2008, s. 59–82. 5 Lech P., Metodyka ekonomicznej oceny przedsięwzięć informatycznych wspomagających zarządzanie organiza- cją, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2008, s. 112–166. 6 Grzeszczyk T. A., Metody oceny projektów z dofinansowaniem Unii Europejskiej, PLACET, Warszawa 2006, s. 91–278. 7 Ibidem, s. 217–223; Grzeszczyk T. A., Application of Neural Networks for Prior Appraisal of Structural Funds Project Proposals, In: Seruca I., Filipe J., Hammoudi S., Cordeiro J. (ed.), Enterprise Information Systems, Vol. 2, Portucalense University, Porto, Portugal 2004, s. 501–504. 8 Kisielnicki J., Zarządzanie projektami, Ludzie – procedury – wyniki, Wolters Kluwer Business, Warszawa 2011, s. 24. 9 Jakubczyc J., Metody oceny projektu gospodarczego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008, s. 205–215; Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje. Instrumenty finansowe, aktywa niefinansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa, WN PWN, Warszawa 2009, s. 335–357; Manikowski A., Ilościowe metody wspomagania oceny projektów gospodarczych, Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2010, s. 36–56. 10 finansowej i stosowanie mierników ilościowych, np. wskaźników finansowych, metod matematycznych, ilościowych metod wielokryterialnych, nie jest wystarcza- jące w przypadku społeczno-ekonomicznej ewaluacji projektów europejskich. Wy- nik finansowy tego typu przedsięwzięć nie stanowi jedynego kryterium wyboru. Dokonuje się szacowania korzyści mierzonych w szerszej, społecznej i środowi- skowej perspektywie. Istotne jest też występowanie długotrwałych pozytywnych skutków oddziaływania projektów na ich otoczenie. Użyteczne są zatem pieniężne i niepieniężne metody oraz uniwersalne wielokryterialne metody ewaluacji.10 W praktyce, szczególnie w przypadku wstępnej oceny projektów europejskich, wykorzystuje się przede wszystkim wielokryterialną analizę ekspercką. Oznacza to konieczność bazowania na wiedzy, doświadczeniu oraz systemach wartości wyzna- wanych przez specjalistów z komitetów oceniających, tzw. paneli ekspertów. Wy- wodzą się oni zwykle z rozmaitych środowisk o różnych doświadczeniach i posta- wach. Metody eksperckie odznaczają się szeregiem niedoskonałości. Mogą wystę- pować podejrzenia o subiektywizm (stronniczość) ekspertów. Dodatkowo, nie jest łatwo skompletować grupę ekspertów o odpowiednich kwalifikacjach i dyspozycyj- ną. Wiedza ekspercka jest ukryta, trudno jest niekiedy znaleźć obiektywne uzasad- nienie dla decyzji specjalistów zaangażowanych do oceniania oraz intuicyjnie identy- fikować czytelne reguły odzwierciedlające ich tok rozumowania. Często mamy trud- ności z dostępem do wiedzy z poprzednich procesów oceny. Wiedza ta nie jest za- zwyczaj wykorzystywana. Ponadto, dotychczas występują ograniczone możliwości zastosowania na szerszą skalę nowych technologii informacyjno-komunikacyjnych w wielokryterialnej ocenie jakościowej i zarządzaniu wiedzą o projektach. Zagadnienie oceny projektów europejskich należy do słabo ustrukturalizowa- nych problemów dotyczących podejmowania decyzji w warunkach wysokiej nie- pewności. Wynika ona z wielu czynników zewnętrznych i wewnętrznych. Spo- łeczno-gospodarcze i polityczne otoczenie projektu jest zmienne i turbulentne. Wytyczne zapisane w różnych dokumentach programowych są często stosunkowo mało czytelne i wieloznaczne oraz ulegają zmianom. Oprócz kryteriów ilościo- wych konieczne jest uwzględnianie także często niewymiernych kryteriów jako- ściowych. Dodatkowym źródłem niepewności są zasoby wiedzy posiadanej przez ekspertów wywodzących się z różnych środowisk społecznych, odznaczających się różnymi przekonaniami i postawami. Decyzje podejmowane przez ekspertów mo- gą wynikać z uwarunkowań osobistych, kulturowych, społecznych, psychologicz- nych i innych niemierzalnych czynników. Geneza badań scharakteryzowanych w pracy wynika ze stwierdzenia konieczno- ści i możliwości prowadzenia interdyscyplinarnych badań metodologicznych doty- czących procesu ciągłego doskonalenia wieloaspektowej i kompleksowej ewaluacji projektów europejskich. Kluczowym problemem jest permanentne, wieloaspektowe i kompleksowe doskonalenie ewaluacji projektów. Proces ciągłego doskonalenia 10 Nijkamp P., Environmental Economics and Evaluation, Vol. 4, Edward Elgar Publishing Limited, Cornwall 2004, s. 228. 11 może polegać na zastosowaniu modelu iteracyjnego. W efekcie realizacji procesu modelowania można określić sekwencję powtarzanych iteracyjnie działań pozwala- jących na realizację procesu doskonalenia ewaluacji projektów europejskich. Celem pracy jest wieloaspektowe i kompleksowe ujęcie ciągłego doskonale- nia ewaluacji projektów europejskich w postaci modelu iteracyjnego. Sformułowany cel pracy otwiera nową i rozległą przestrzeń badawczą, której konkretyzacja wymaga znalezienia odpowiedzi na szereg pytań badawczych.11 Ważniejsze z nich można uporządkować w postaci dwóch zbiorów. Pierwszy doty- czy problemów o charakterze teoretyczno-poznawczym, drugi zagadnień aplika- cyjnych. Z problemami teoretyczno-poznawczymi pracy wiążą się m.in. następują- ce pytania badawcze. 1. Czy istnieje potrzeba i możliwość ciągłego doskonalenia wieloaspektowego i kompleksowego procesu ewaluacji projektów europejskich z wykorzystaniem 12 oraz rozwią- koncepcji i teorii oddziaływujących na współczesne zarządzanie zań wynikających z rozwoju technologii ICT13 2. Czy istnieje potrzeba i możliwość zobiektywizowania, uproszczenia oraz przy- śpieszenia procesu ewaluacji projektów europejskich, w efekcie zastosowania wspomaganego komputerowo analizowania i klasyfikowania wiedzy oraz uwzględniania w bieżącej ocenie projektów, empirycznej wiedzy pochodzącej od ekspertów dokonujących oceny w poprzednich procesach ewaluacji? ? 3. Czy istnieje potrzeba i możliwość zbudowania iteracyjnego modelu procesu doskonalenia ewaluacji projektów europejskich, polegającego na modyfikowa- niu celów, zasad funkcjonowania, stosowaniu metod uczących się i adaptują- cych się mierników oceny w postaci reguł decyzyjnych? 4. Czy istnieje potrzeba i możliwość zbudowania modelu uwzględniającego różne poziomy dojrzałości ewaluacji projektów europejskich? Ważniejsze pytania badawcze o charakterze aplikacyjnym są m.in. następujące. 1. Czy istnieje potrzeba i możliwość zbudowania oraz implementacji modelu syste- mu bazującego na wiedzy, pozwalającego na generowanie reguł decyzyjnych przy wykorzystaniu projektów europejskich ze zbioru uczącego oraz przeprowa- dzenie procesu pozytywnej weryfikacji ewaluacji projektów ze zbioru testowego? 11 Znane od czasów Sokratesa pytania badawcze mają ogólniejszy charakter w porównaniu z hipotezami badaw- czymi. Pytania poszerzają przestrzeń badawczą oraz niosą informację kwerencyjną – wyciągającą prawdę. Stano- wią klucz do zdobywania informacji, wiedzy, a niekiedy odkryć. Stefanowicz B., Informacja, Oficyna Wydawni- cza – Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa 2010, s. 45. 12 Wśród nich można wymienić podejścia: systemowe, sytuacyjne, behawioralne i bazujące na wiedzy. Grudzew- ski W. M., Hejduk I., Współczesne kierunki rozwoju nauk o zarządzaniu, w: Hopej M. (red.), Nowe tendencje w nauce o organizacji i zarządzaniu, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2006, s. 284. 13 Bazowanie na nowych technologiach jest charakterystyczne dla nowej szkoły zarządzania informacją i wiedzą. Zdaniem J. Kisielnickiego stanowi ona podstawę współczesnego zarządzania. Podejście systemowe, szkoły beha- wioralna oraz klasyczna i inne koncepcje zarządzania są jej uzupełnieniem. Kisielnicki J., Zarządzanie. Jak zarzą- dzać i być zarządzanym, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2008, s. 54–57. 12 2. Czy model systemu bazującego na wiedzy empirycznej, stanowiącej uogólnienie doświadczeń ekspertów, związanych z klasyfikacją projektów europejskich, umoż- liwia zarządzanie taką wiedzą14 i wykorzystywanie w procesie ewaluacji projek- tów? 3. Czy iteracyjne modyfikowanie zbioru projektów uczących oraz regułowej bazy wiedzy może przyczynić się do poprawy jakości modelu wyrażającej się wzro- stem trafności klasyfikowania projektów europejskich? 4. Czy istnieje potrzeba i możliwość dokonywania ewaluacji przy wykorzystaniu komputerowej reprezentacji wiedzy eksperckiej z uzasadnieniem dla podję- tych decyzji dotyczących przyporządkowania projektów europejskich do określonych klas decyzyjnych w postaci wygenerowanych reguł decyzyjnych? Wybór podjętego tematu publikacji wiąże się z zapotrzebowaniem zarówno ekspertów oceniających wnioski aplikacyjne o dofinansowanie projektów, jak również potencjalnych beneficjentów ubiegających się o środki z funduszy UE. Istotne jest dostarczenie polskiej administracji rządowej i samorządowej wsparcia metodologicznego, niezbędnego także w szkoleniu kadr zarządzających fundusza- mi strukturalnymi oraz innymi wyspecjalizowanymi funduszami UE. Zakres badań obejmuje m.in. konstruowanie oraz weryfikację iteracyjnego mo- delu doskonalenia ewaluacji projektów europejskich. Weryfikacja modelu wiąże się z jego implementacją oraz badaniami empirycznymi dotyczącymi kilkuletnich doświadczeń z procesami konstruowania oraz funkcjonowania systemu oraz jego rozwoju i doskonalenia w rozszerzającej się UE. Dane niezbędne do przeprowa- dzenia badań empirycznych przygotowywano w dwóch etapach. Pierwszy etap gromadzenia danych trwał od lutego do lipca 2003 r. Dotyczył wstępnych koncep- cji projektów europejskich planowanych do realizacji w ramach ZPORR. Drugi etap obejmował zdefiniowane projekty z IW EQUAL. Realizowano go od czerwca 2004 r. do lipca 2005 r. oraz w lipcu i sierpniu 2007 r. Zgromadzono zbiór danych o projektach analizowanych pod kątem ich ewentu- alnego objęcia dofinansowaniem z funduszy UE, który zawierał także wyniki wie- lokryterialnej oceny dokonanej przez ekspertów zgodnie z kryteriami ilościowymi i jakościowymi określonymi w systemie dokumentów programowych. Wynikało z tego przyporządkowanie ocenianych projektów do trzech klas decyzyjnych: pro- jektów odrzuconych, pozytywnie ocenionych i niezakwalifikowanych do dofinan- sowania oraz przyjętych do realizacji. Projekty z poszczególnych klas decyzyjnych dzielono na podzbiory: uczący i testowy. Przy wykorzystaniu projektów ze zbioru uczącego generowano reguły decyzyjne, które umożliwiały przeprowadzanie pro- cesu ewaluacji projektów ze zbioru testowego. 14 Zarządzanie wiedzą obejmuje wiele procesów. A. Kowalczyk oraz B. Nogalski w ramach Koncepcji Zarządza- nia Wiedzą zaproponowali tzw. megaproces wiedzy z układem czterech procesów, tj.: pozyskiwania i rozwijania, kodyfikacji, transferu i wykorzystania wiedzy. Kowalczyk A., Nogalski B., Zarządzanie wiedzą. Koncepcja i narzędzia, Difin, Warszawa 2007, s. 86. 13 W badaniach scharakteryzowanych w publikacji, zastosowano następujące me- tody i techniki badawcze: badania literaturowe, analizę dokumentów (np. formula- rzy oceny projektów), obserwację procesów – bez ingerencji badacza. Ponadto wykorzystano symulację i eksperymenty komputerowe bazujące na tablicach decy- zyjnych, podejściu DRSA (dominance-based rough set approach)15 oraz wniosko- wanie logiczne na podstawie reguł decyzyjnych. Konstrukcja monografii wynika z przyjętego celu pracy, postawionych pytań ba- dawczych oraz wnioskowania metodą kolejnych przybliżeń. Publikacja składa się z czterech rozdziałów i aneksów poprzedzonych niniejszym wprowadzeniem. Roz- dział pierwszy zawiera opis wykorzystywanej terminologii oraz syntetyczny prze- gląd podstawowych problemów procesu ewaluacji projektów europejskich i jej do- skonalenia. W rozdziale drugim dokonano zwięzłego przeglądu zagadnień wiążą- cych się z systemowymi uwarunkowaniami użytecznymi w pracy. W szczególności, zaprezentowano w nim m.in. istotę instrumentów i systemów wiedzy przydatnych w procesie doskonalenia ewaluacji projektów. Stanowi to punkt wyjścia do rozpo- częcia poszukiwania odpowiedzi na pytania badawcze związane z problemami teore- tyczno-poznawczymi. Przedstawiono m.in. charakterystykę procesu modelowania uczącego się systemu doskonalenia ewaluacji (rozdz. 3). Część empiryczną publika- cji zaprezentowano w rozdziale czwartym. Zawiera on rozważania dotyczące waż- niejszych pytań badawczych o charakterze aplikacyjnym. Rozdział ten jest poświę- cony implementacji oraz weryfikacji iteracyjnego modelu doskonalenia ewaluacji z regułową bazą wiedzy. Na zakończenie zamieszczono podsumowanie wyników całego procesu badawczego, oraz syntetyczne przedstawiono efekty teoretyczno- poznawcze pracy w naukach o zarządzaniu. Wskazano na istotne efekty aplikacyjne i utylitarne zaproponowanych rozwiązań. Zarysowano także możliwe kierunki dal- szych prac badawczych autora. W pracy są także stosunkowo obszerne aneksy za- wierające informacje, które ze względu na sformalizowany charakter lub objętość stanowiłyby utrudnienie w zrozumieniu zasadniczej części publikacji. Są to np. defi- nicje wiążące się z procesem modelowania oraz ważniejsze szczegółowe dane licz- bowe wykorzystane w badaniach lub stanowiące ich wynik. Autor dziękuje Wszystkim Osobom, których uwagi umożliwiły wyeliminowanie wielu błędów w monografii. Szczególne wyrazy wdzięczności, chciałbym przekazać recenzentom wydawniczym: prof. dr hab. inż. Ewie Drabik oraz prof. dr hab. Bogda- nowi Stefanowiczowi. Ich cenne spostrzeżenia wiele wniosły do treści tej książki. Praca powstała także dzięki realizacji grantu habilitacyjnego przyznanego przez Rektora Politechniki Warszawskiej w 2009 r. 15 Podejście to zalicza się do aparatu matematycznego stanowiącego uogólnienie teorii zbiorów przybliżonych (rough set theory). Bazuje na relacji dominacji. Scharakteryzowano je np. w pracy: Pawlak Z., Słowiński R., Zbiory przybliżone we wspomaganiu decyzji, w: Kulczycki P., Hryniewicz O., Kacprzyk J. (red.), Techniki infor- macyjne w badaniach systemowych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2007, s. 193–197. Rozdział 1 Ewaluacja projektów europejskich 1.1. Zagadnienia terminologiczne Konieczne jest wyjaśnienie pojęć, które znajdują się w tytule monografii oraz są z nimi związane. Pierwsze występujące w tytule określenie „modelowanie” można rozumieć, jako poszukiwanie przybliżonego i uproszczonego obrazu analizowane- go fragmentu rzeczywistości. W efekcie procesu16 modelowania uzyskuje się mo- del umożliwiający realizowanie badań związanych z poszukiwaniem odpowiedzi na postawione we wstępie pytania badawcze. Pojęcie modelu17 wykorzystuje się w wielu dziedzinach. Generalnie stanowi on uproszczony opis rzeczywistości, a jego właściwości tylko w przybliżeniu odzwierciedlają opisywane zdarzenia, stany, zjawiska itp.18 Świadome dokonane uproszczenia umożliwiają pominięcie mniej istotnych cech, funkcji i in. z punktu widzenia autora modelu oraz skoncen- trowanie się na cechach najistotniejszych. Dzięki tym uproszczeniom zyskuje się reprezentację wybranych i podstawowych cech opisywanej rzeczywistości istot- 16 Przez proces rozumie się powiązane relacją przyczynowo-skutkową zmiany będące etapami, fazami rozwojo- wymi zjawisk, obiektów i in. T. Pszczołowski definiuje proces jako „fragment toku zdarzeń powiązanych przy- czynowo”. Pszczołowski T., Mała encyklopedia prakseologii i teorii organizacji, Zakład Narodowy im. Ossoliń- skich – Wydawnictwo, Wrocław 1978, s. 185. 17 T. Gospodarek definiuje go jako „spójny lub zupełny układ argumentów werbalnych, ciągów logicznych wnio- skowania, równań matematycznych lub reguł obliczeń, które odpowiadają prototypowi koncepcyjnemu opisywa- nego obiektu lub zdarzeniu”. Gospodarek T., Modelowanie w naukach o zarządzaniu oparte na metodzie progra- mów badawczych i formalizmie reprezentatywnym, Prace Naukowe nr 44 Uniwersytetu Ekonomicznego we Wro- cławiu, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2009, s. 78. 18 W ekonomii matematycznej dąży się do uproszenia oraz „matematyzacji” ilościowych modeli ekonomii i zarzą- dzania. Kanas S., Podstawy ekonomii matematycznej, Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa 2011, s. 1. 15 nych z punktu widzenia przyjętego celu badawczego. Łatwiej można też poradzić sobie ze zrozumieniem zwykle znacznie złożonych badanych zjawisk. W opisie procesu modelowania używane jest często określenie „systemowe” wiążące się z pojęciami: system, analiza systemowa, podejście systemowe, rozwią- zanie systemowe, metody systemowe itp.19 Problemy zarządzania projektami oraz ich ewaluacji są skomplikowane z punktu widzenia struktury oraz złożonych we- wnętrznych i zewnętrznych współzależności. Modelowanie i doskonalenie systemu ewaluacji nie powinno uwzględniać tylko wybranych, cząstkowych fragmentów analizowanego przedmiotu badań. Studia powinny być prowadzone systemowo, wieloaspektowo i kompleksowo. Jest to zgodne z opinią wielu naukowców podkre- ślających interdyscyplinarny charakter przedmiotu nauk o zarządzaniu20 i postulu- jących konieczność zwiększenia liczby tego typu badań.21 Podkreśla to także W. M. Grudzewski zwracając uwagę na konieczność całościowego i systemowego analizowania zjawisk. Istotne są nie tylko materialne czynniki związane z innowa- cjami i technologiami. Ważniejsze są aspekty wynikające z udziału człowieka w procesie zarządzania. Podejście systemowe umożliwia badanie wpływu tych czynników rozpatrywanych nie tylko na poziomie jednostek, ale także grup pra- cowników, ekspertów itp.22 Związane z analizą systemową badania operacyjne obrazują metodologię badań w zarządzaniu.23 Prekursor szkoły systemowej w naukach o zarządzaniu w Polsce A. Koźmiński od lat podkreśla znaczenie podejścia systemowego w naukach o zarządzaniu. W procesie wykorzystywania mechanizmów systemowych można bazować na ogólnej teorii systemów i innych, nowszych podejściach systemowych związanych z szerszym wykorzystaniem technik komputerowych. Ich wspólną cechą jest szu- kanie skutecznych i efektywnych sposobów osiągania celów organizacji w wyniku systemowej identyfikacji i zarządzania wzajemnie powiązanymi procesami przed- siębiorstwa. Uzyskane modele systemowe mają nie tylko znaczenie w trakcie opi- sywania rzeczywistości biznesowej, ale można je wykorzystać także do jej kształ- towania i doskonalenia. 24 19 W naukach o zarządzaniu dosyć często wynikiem procesu modelowania jest model, stanowiący kompleksowe i uproszczone odwzorowanie fragmentu rzeczywistości, zbudowany przy wykorzystaniu inspiracji wynikających z podejścia systemowego, cybernetyki, informatyki. Z takich inspiracji korzysta, np. S. Nowosielski omawiając całościowe ujęcie instrumentów (narzędzi) zarządzania. W zbiorczym ujęciu, instrumenty zarządzania stanowią: modele, koncepcje, metody, techniki (sposoby), narzędzia i systemy zarządzania. Nowosielski S., Koncepcje zarządzania organizacją. Problemy terminologiczne, w: Przybyła M. (red.), Nauki o zarządzaniu 4. Zarządzanie w teorii, Prace Naukowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2010, s. 18–20. 20 Sułkowski Ł., Epistomologia w naukach o zarządzaniu, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2005, s. 54. 21 Koźmiński A. K., Ekonomia a inne nauki społeczne, wykład wygłoszony na Interdyscyplinarnym Seminarium w Wyższej Szkole Przedsiębiorczości i Zarządzania, 17 października 2007 r. 22 Wojtysiak-Kotlarski M., Problemy metodologiczne w naukach o zarządzaniu – rozmowa z prof. Wiesławem M. Grudzewskim, „Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa” 3/2011, s. 9. 23 Ibidem, s. 10. 24 Koźmiński A. K., Piotrowski W., Zarządzanie. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2007. 16 Podejście systemowe jest od lat obecne w różnych aspektach badań w naukach o zarządzaniu.25 Sformułowano wiele definicji systemu. E. Deming nazwał go zbiorem elementów (działań lub funkcji)26 w organizacji współdziałających na rzecz realizacji jej celów.27 Z kolei, J. Kisielnicki określa go jako „powiązany ce- lowo zbiór elementów”28. A. Stabryła przyjmuje, że system informacyjny można definiować z punktu widzenia trzech perspektyw: czynnościowej, rezultatywnej oraz instytucjonalnej. W pierwszej z nich jest to proces informacyjny o trzech funkcjach: komunikacji organizacyjnej (m.in. rejestracji, gromadzenia, przetwarza- nia i przekazywania informacji), deskrypcyjno-generatywnej (konkretyzują zadania poznawcze systemu informacyjno-decyzyjnego) oraz pragmatyki lingwistycznej. Ta ostatnia dotyczy precyzowania relacji w systemie informacyjnym, określania ról komunikacyjnych nadawcy i odbiorcy informacji, uwzględniania aspektów spo- łecznych i psychologicznych w procesach uczenia się oraz udostępniania i dziele- nia się wiedzą. Druga perspektywa dotyczy specjalizacji przedmiotowej (dziedzi- nowej) zasobów informacyjnych oraz instrumentów badawczo-analitycznych oraz informatycznych (sprzętu i oprogramowania). Znaczenie instytucjonalne to powią- zanie realizowanych procesów z konkretnymi jednostkami organizacyjnymi.29 W pracy przyjęto, że ewaluacja projektów może być traktowana jako system działania, składający się z elementów koniecznych i wystarczających dla osiągnię- cia celu systemu, połączonych relacją przyczynowo-skutkową. W publikacji często używa się pojęcia „system ewaluacji (oceny)”. Stanowi on względnie wyodrębnio- ny z otoczenia, zorganizowany zbiór, powiązanych ze sobą elementów składo- wych. Realizują one oddzielne funkcje, dla osiągnięcia wspólnego celu jako cało- ści, tzn. realizacji procesu ewaluacji, w sposób zgodny z przyjętymi wcześniej założeniami. Ł. Sułkowski podkreśla duże znaczenie dla rozwoju nauk o zarządzaniu nurtu symboliczno-interpretatywnego. Wśród jego głównych założeń uwypukla m.in. duże znaczenie tzw. miękkich metodyk badawczych wykorzystujących inspiracje z nauk humanistycznych.30 Granice między badanymi zagadnieniami związanymi z poznaniem oraz doskonaleniem są rozmyte i nieostre.31 W tym kontekście propo- 25 Znane są, np. systemy zarządzania jakością, informacją i wiedzą, środowiskiem pracy, bezpieczeństwem i higieną pracy, ryzykiem, społeczną odpowiedzialnością i in. 26 Elementami systemu mogą być działania, procesy, podprocesy, funkcje i czynności. 27 „A system is a set of functions or activities within an organization that work together to achieve organizational goals”. Evans J. R., Quality Performance Excellence, South-Western Cengage Learning, Mason 2011, s. 50. 28 Kisielnicki J., Metody systemowe, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1986, s. 12. 29 Stabryła A., Kierunki badań nad rozwojem systemów informacji menedżerskiej, w: Borowiecki R., Czekaj J. (red.), Zarządzanie zasobami informacyjnymi w warunkach nowej gospodarki, Difin, Warszawa 2010, s. 23. 30 Sułkowski Ł., Rozwój metodologii w naukach o zarządzaniu, W: Czakon W. (red.), Podstawy metodologii badań w naukach o zarządzaniu, Wolters Kluwer Business, Warszawa 2011, s. 39–41. 31 Sułkowski Ł., Epistomologia w naukach o zarządzaniu, op. cit., s. 80–81. 17 nowanie wykorzystywania podejść symbolicznych32 zaliczanych do miękkich33 i rozmytych metodologii jest zgodne z tym postulatem. Podejścia te stanowią alter- natywę dla „twardych”, ilościowych analiz matematycznych bazujących na kla- sycznym rozumieniu teorii mnogości. Umożliwiają konstruowanie i doskonalenie ogólnych (ideowych) i sformalizowanych modeli uwzględniających typowych dla nauk o zarządzaniu problemów podejmowania decyzji w warunkach ryzyka, nie- pewności, niewiedzy decydentów oraz nieścisłości i niejednoznaczności niektórych pojęć i zależności.34 W pracy, w kontekście modelowania, używane jest często pojęcie „doskonale- nia” oznaczające dążenie do ciągłego ulepszania w kierunku osiągnięcia rozwiąza- 35 Doskonałość należy do pojęć złożonych, stosowa- nia zbliżonego do perfekcji. nych w wielu dziedzinach i dyscyplinach naukowych. Jego sens jest zwykle intu- icyjnie zrozumiały.36 Dla nauk o zarządzaniu duże znaczenie ma prakseologia37 stanowiąca pomost łączący teoretyczne rozważania filozoficzne w tej dziedzinie z teorią i praktyką zarządzania.38 T. Borys zwraca uwagę na triadę pojęć o pozy- tywnej wymowie aksjologicznej: doskonałość (rzeczownik), doskonały (przymiot- nik i cecha) oraz doskonalenie (czasownik określający zbiór działań w procesie). Realizacja tego ostatniego oznacza ciągłe (permanentne) lub skokowe realizowanie procesu zmian zmierzającego do osiągnięcia doskonałości.39 W naukach o zarządzaniu doskonałość kojarzy się z koncepcją kompleksowego zarządzania jakością TQM (Total Quality Management) oraz sformalizowanymi systemami jakości ISO (International Organization for Standardization). Znana jest też dobrze problematyka doskonalenia procesów biznesowych przeprowadzana w celu usprawnienia funkcjonowania przedsiębiorstwa, restrukturyzacji procesów biznesowych oraz dla lepszego zaspokajania potrzeb i oczekiwań klientów. Jednym z wyznaczników doskonałości biznesowej może być dojrzałość systemu zarządza- 32 W przypadku podejść symbolicznych wiedza reprezentowana jest w postaci struktur pewnych symboli. Są one zgodne ze sposobem rozumowania ludzi i mogą być bardzo łatwo przez nich interpretowane. Wśród stosowanych symboli są np. reguły decyzyjne, drzewa decyzyjne, formuły logiczne i in. W tych badaniach bazuje się przede wszystkim na regułach decyzyjnych. 33 Więcej informacji o miękkich metodach obliczeniowych można znaleźć w rozdziale 2. 34 Wyjaśnienie terminologii oraz zarysowanie problemów dotyczących modelowania w warunkach niepewności, ryzyka oraz niewiedzy, z punktu widzenia teorii decyzji, zaprezentowano, np. w pracy: Peterson M., An Introduc- tion to Decision Theory, Cambridge University Press, Cambridge, New York 2009, s. 5–8. 35 Tatarkiewicz W., O doskonałości, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1976. 36 Borys T., Doskonalenie i doskonałość, w: Borys T., Rogala P., Doskonalenie sformalizowanych systemów zarządzania, Difin, Warszawa 2011, s. 12–13. 37 Określana jest także jako: nauka o sprawnym działaniu, teoria czynu, teoria sprawnego działania, metodologia ogólna i metodologia nauk. Stanowi odzwierciedlenie systemu filozofii praktyczności budowanego przez T. Kotarbiń- skiego. Gasparski W., Tadeusz Kotarbiński – filozof praktyczności i jego dzieło, w: Kieżun W. (red.), Krytycznie i twórczo o zarządzaniu. Wybrane zagadnienia, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Warszawa 2011, s. 57. 38 Nauki o zarządzaniu reprezentują niższy stopień uogólnienia w porównaniu z prakseologią. Kieżun W., Prakse- ologiczna teoria organizacji i zarządzania, w: Kieżun W. (red.), Krytycznie i twórczo o zarządzaniu. Wybrane zagadnienia, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Warszawa 2011, s. 65. 39 Borys T., Doskonalenie i doskonałość, op. cit., s. 12–15. 18 nia organizacji. Dokonanie jego ewaluacji pozwala na pomiar stopnia doskonało- ści. Przykładowo, R. Haffer zaproponował model kompleksowego systemu klu- czowych obszarów samooceny (systemu pomiaru wyników działalności) umożli- wiający przedsiębiorstwom skuteczne realizowanie funkcji oceny i kontroli, do- skonalenie systemów zarządzania oraz poprawę swojej efektywności.40 Problemom dotyczącym doskonalenia procesów zarządzania projektami po- święcano sporo uwagi już od początku lat 90. ubiegłego stulecia. Dostrzegano związek wysokiej jakości tych procesów z poprawą pozycji konkurencyjnej, pozy- 41 skiwaniem nowych rynków zbytu oraz lepszym zaspokajaniem potrzeb klientów. Opracowano m.in. model ewaluacji doskonałości zespołów i procesów projekto- wych CMM (Model of Process Maturity) składający się z pięciu poziomów: po- czątkowego dla chaotycznych procesów (Initial level), powtarzalnych procesów (Repeatable level), dobrze zdefiniowanych procesów (Defined level), skutecznego zarządzania bazującego na skutecznym monitorowaniu procesów (Management level) oraz optymalnego i ciągłego doskonalenia procesów (Optimizing level).42 Zagadnienia doskonalenia procesów ewaluacji projektów oraz związana z tym terminologia są mniej zbadane i obecne w literaturze. Kolejne pojęcie występujące w tytule to „ewaluacja” (evaluation). Jest często wykorzystywane (zamiast określenia „ocena”) w kontekście projektów z dofinan- sowaniem Unii Europejskiej UE – określanych jako projekty europejskie. Niekiedy 43 Ten sposób pojęcie „ewaluacja” używane jest zamiennie z pojęciem „ocena”. stosowania pojęć jest praktykowany także w niniejszej monografii. Niektórzy auto- rzy uważają, że ewaluacja jest pojęciem szerszym od oceny. Sugerują, że w odróż- nieniu od oceny, ewaluacja dotyczy także poprawiania skuteczności i efektywności działań związanych z projektami.44 Jeżeli przyjąć takie rozumowanie, to w wielu publikacjach Komisji Europejskiej występuje szersze rozumienie procesu ewalu- acji oraz pojęcie węższe, elementu tego procesu: osądu (judging). Oznacza ono w pewnym sensie ocenę. W polskiej literaturze na temat zarządzania w odniesieniu do angielskiego określenia „evaluation” w większości używa się pojęcie „ocena”, 40 Haffer R., Samoocena i pomiar wyników działalności w systemach zarządzania przedsiębiorstw. W poszukiwa- niu doskonałości biznesowej, Rozprawa habilitacyjna, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2011, s. 11–12. 41 Kerzner H., In Search of Excellence in Project Management. Successful Practices in High Performance Organi- zations, Wiley, New York 1998, s. 14–15. 42 Orlowski C., Methods of Building Knowledge-Based Systems Applied in Software Project Management, w: Leondes C. T., Intelligent Knowledge-Based Systems. Business and Technology in the New Millennium. Vol. 1, Knowledge-Based Systems, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 2005, s. 214–215. 43 Np., P. Jeżowski ewaluację utożsamia z analizą i oceną projektów i programów zdrowotnych oraz ekologicz- nych. Jeżowski P., Ewaluacja przedsięwzięć ekologicznych i zdrowotnych, w: Jeżowski P. (red.), Metody szaco- wania korzyści i strat w dziedzinie ochrony środowiska i zdrowia, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, War- szawa 2009, s. 33. 44 W Polsce (podobnie jak w USA) pierwsze doświadczenia z ewaluacją dotyczyły systemu edukacji. Wraz ze wzrostem zainteresowania oceną projektów (dofinansowywanych początkowo ze źródeł amerykańskich w latach 90.) pojawiały się tłumaczenia tamtejszych publikacji, np. Korporowicz L. (red.), Ewaluacja w edukacji, Oficyna Naukowa, Warszawa 1997. Zaczęto wtedy na szeroką skalę używać pojęcia ewaluacja. 19 ale te problemy terminologiczne są jeszcze przedmiotem dyskusji.45 W wielu pu- blikacjach dotyczących zarządzania i oceny projektów (nie tylko europejskich) jest wykorzystywane określenie „ocena projektów” rozumianej jako złożony proces odpowiadający ewaluacji przedsięwzięć.46 47 Ewaluacja typowych przedsięwzięć biznesowych jest dziedziną procesu podej- i zarządzania ściśle wiążącą się z zarządzaniem projektami. mowania decyzji Z kolei, ocena projektów europejskich bazuje na wcześniej znanym słownictwie dotyczącym zarządzania i oceny projektów oraz dostarcza nowe (mniej znane) pojęcia. Istnieją różnice terminologiczne między typowymi przedsięwzięciami i projektami europejskimi. Słownictwo związane z oceną projektu europejskiego także jest specyficzne. W publikacjach podkreśla się znaczenie słowa ewaluacja oznaczającego bada- nie wartości projektu przez niezależnego eksperta, przy wykorzystaniu przyjętych kryteriów w celu jego lepszego poznania, zrozumienia i zaproponowania uspraw- 48 W niektórych ośrodkach naukowych, zajmujących się problematyką zarzą- nień. dzania przedsięwzięciami, proponuje się stosowanie wyłącznie tego określenia w przypadku oceny projektów europejskich. Z drugiej strony w wydawanych pu- blikacjach posługują się zamiennie określeniami: ocena i ewaluacja.49 W przypadku oceny (ewaluacji) wniosku aplikacyjnego o dofinansowanie pro- jektu (oceny wstępnej przedsięwzięcia) często jest używane określenie ocena ex- ante projektu odpowiadające: ex-ante project appraisal lub ex-ante project evalu- ation. Angielskie określenie „appraisal” jest stosowane rzadziej niż drugie z wy- mienionych. Podobnie termin „assessment” coraz rzadziej występuje przy określa- niu procesu ewaluacji. Jest stosowany raczej do nazywania jednego z etapów ja- kiegoś złożonego procesu, np. ocena ryzyka (risk assessment) lub stanowi jeden z elementów zarządzania ryzykiem (risk management). 45 W pracy: Szarfenberg R., Wprowadzenie do ewaluacji programów i projektów społecznych, Warszawa 2009, s. 4–5, są analizowane problemy terminologiczne z angielskim pojęciem „evaluation”. W analizie pojęcia „ewalu- acja” autor posługując się określeniami: „ocenianie”, „ocenianie ewaluacyjne” oraz „ocenianie nieewaluacyjne”. W tym ujęciu ocenianie nieewaluacyjne jest rozumiane, jako ocenianie potoczne i nieprofesjonalne. 46 Drobniak A., Ocena projektów publicznych, op. cit.; Kisielnicki J., Zarządzanie projektami, op. cit., s. 57–59; Manikowski A., Ilościowe metody wspomagania oceny projektów gospodarczych, op. cit.; Pera K., Zintegrowana ocena efektywności finansowej surowcowego projektu inwestycyjnego, Prace Naukowe. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice 2010; Rogowski W., Rachunek efektywności projektów europejskich, w: Trocki M., Grucza B. (red.), Zarządzanie projektem europejskim, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2007, s. 192; Sierak J., Górniak R., Ocena efektywności i finansowanie projektów inwestycyjnych jednostek samorządu terytorialnego współfinansowanych funduszami Unii Europejskiej, Oficyna Wydawnicza – Szkoła Główna Han- dlowa, Warszawa 2011, s. 63–98. 47 Ogólnie, decyzję można zdefiniować jako: „świadomy, nielosowy wybór jednego z wielu (co najmniej dwóch możliwych sposobów działania”. Z kolei, decyzja menedżerska stanowi „postanowienie o podjęciu określonego działania”. Ma ona co najmniej trzy aspekty: poznawczy (różne warianty rozwiązań), aksjologiczny (wybór naj- lepszego rozwiązania na podstawie wartościowania) oraz wolicjonalny związany z postanowieniem realizacyjnym. Bolesta-Kukułka K., Decyzje menedżerskie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2003, s. 43. 48 Trocki M., Grucza B. (red.), Zarządzanie projektem europejskim, op. cit., s. 223; Nadskakuła O., Ewaluacja projektów, Biblioteka Project Managera, BIZARRE, Warszawa 2010, s. 10–11. 49 Trocki M., Grucza B. (red.), Zarządzanie projektem europejskim, op. cit., s. 192, 223. 20 W odniesieniu do oceny związanej z funduszami UE zazwyczaj przyjmuje się, że ewaluacją polityki, programu lub projektu jest osąd ich wartości, uwzględniają- cy wcześniej przyjęte założenia i kryteria, na podstawie zgromadzonych i przeana- lizowanych w tym celu informacji.50 Środki zaangażowane w różnego rodzaju instrumenty finansowe i programy europejskie należy traktować jak pewnego ro- dzaju inwestycje. Powinny one zapewniać wieloaspektowy zwrot: społeczny, eko- nomiczny, środowiskowy, naukowy, technologiczny, kulturowy i in. Celem proce- su oceny jest badanie efektywności i skuteczności interwencji publicznej finanso- wanej z funduszy europejskich. Ważne jest ustalenie czy środki publiczne zaanga- żowane w realizację projektów przynoszą pozytywne efekty społeczno- gospodarcze. Informacje na temat ewaluacji działań podejmowanych przez władze publiczne powinny być gromadzone oraz rozpowszechniane w celu poddawania ich społecznej ocenie i zapewnienia przejrzystości. W literaturze spotykane są też dwa pojęcia: „ocena projektu” oraz „ocena pro- gramu”. W publikacji przyjęto, że program to zbiór wielu powiązanych ze sobą projektów, realizowanych w celu wykonania wzajemnie wspierających się celów (zadań). Mają one często jeden wspólny cel strategiczny. Zarządzanie projektami tworzącymi program odbywa się w skoordynowany sposób. Dzięki temu jest moż- liwe lepsze definiowanie i sterowanie ich realizacją w porównaniu z zarządzaniem osobno każdym z nich. Podobne jest rozumienie programów zgodnie z globalnym standardem Project Management Institute (PMI). 51 Czasami w literaturze instrukcyjnej (np. opracowanej przez pracowników samo- rządowych różnego szczebla) termin „program” jest rozumiany jako synonim ter- minu „projekt”, gdy nie jest on realizowany w celach komercyjnych. W takich przypadkach, pojęcia „projekt” i „program” są stosowane zamiennie. Zdarza się, że niektórzy autorzy interpretują program jako coś bardziej złożonego od projektu. Niekiedy zamiast słowa „projekt” używa się określenia „program” dla podkreślenia rangi, wagi, wielkości i znacznej złożoności zadań do wykonania. Przedmiotem zarządzania projektami europejskimi jest specjalna grupa przed- sięwzięć dofinansowywanych przez UE. Są one realizowane w ramach określone- go priorytetu lub działania na podstawie umowy o dofinansowanie projektu z pu- blicznych środków wspólnotowych, pochodzących z różnego typu funduszy UE. Projekty europejskie niejednokrotnie są dofinansowane także z publicznych środ- ków krajowych. W takim przypadku (oprócz środków wspólnotowych) wsparcie finansowe pochodzi z budżetu państwa, budżetów jednostek samorządu terytorial- nego, państwowych funduszy celowych i innych źródeł krajowych. 50 MEANS Collection, Vol. 1, Evaluating socio-economic programmes, Evaluation design and management, European Commission Structural Funds, Luxembourg 1999, s. 17. 51 Zgodnie z PMI program zawsze stanowi zbiór projektów. Projekty mogą być przyporządkowane do określonych programów lub występować osobno. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). Fourth Edition, Wydanie polskie, Management Training Development Center, Warszawa 2009, s. 10. 21 Ostatnie pojęcie występujące w tytule to „projekty europejskie”. Należą one do szczególnej kategorii przedsięwzięć. Odróżniają się one od pozostałych tym, że są dofinansowane z funduszy Unii Europejskiej. W pracy stosowane jest najczęściej pojęcie: „projekt europejski”. Niekiedy, gdy występuje określenie „projekt”, z kon- tekstu może wynikać, że rozważania dotyczą projektu europejskiego. Tego rodzaju projekt – w odróżnieniu od innych kategorii przedsięwzięć – powinien spełniać rygory metodologiczne konkretyzujące nie tylko ogólne zasady zarządzania projek- tem, ale także rygory dodatkowe. Wynikają one z wymogów określonych przez Komisję Europejską. Spełnienie tych rygorów warunkuje możliwość uzyskania dofinansowania z funduszy UE. Powyższe nie oznacza zanegowania możliwości wykorzystywania dorobku metodycznego pracy także w procesach ewaluacji pro- jektów innej kategorii. Z zarządzaniem projektami nieodłącznie wiąże się zarządzanie wiedzą. Przed- sięwzięcia wymagają wiedzy oraz pozwalają na czerpanie korzyści z jej wykorzy- stywania.52 Zarządzanie projektami można określić jako dziedzinę zarządzania wykorzystującą dostępną i specyficzną wiedzę oraz umiejętności, metody i narzę- dzia do harmonizacji współdziałania uczestników projektu w procesie realizacji przedsięwzięcia osiągającego wyznaczone cele, w zakładanym wcześniej czasie, przy zastosowaniu dostępnych zasobów.53 Z tych powodów istotna jest znajomość wśród kierowników projektów zagadnień wiążących się m.in. z systemami zarzą- dzania wiedzą projektową i ewaluacyjną oraz możliwościami wykorzystania w tym obszarze nowych technologii bazujących na wiedzy. A. Stabryła podkreśla, że w naukach o zarządzaniu można przyjąć konwencję terminologiczną, zgodnie z którą kategorię ogólniejszą stanowi informacja mene- dżerska. Obejmuje ona nie tylko dane, informacje oraz bazy danych i informacji, 54 Z tego powodu, rozważania w monografii doty- ale także wiedzę i bazy wiedzy. czące procesów informacyjno-decyzyjnych obejmują także problematykę zarzą- dzania wiedzą i wykorzystanie baz wiedzy w doskonaleniu ewaluacji projektów europejskich. Opisane w pracy modelowanie odbywa się z wykorzystaniem podejścia syste- mowego integrującego różne koncepcje i podejścia metodyczne oraz umożliwiają- ce zastosowanie nowych technologii obliczeniowych w procesie doskonalenia ewa- luacji projektów. W rozważaniach w publikacji sporo miejsca poświęcono syste- mowemu modelowaniu z zastosowaniem regułowej bazy wiedzy. Niekiedy w pra- cy skrótowo stosuje się określenia „system regułowy” lub „regułowy system oceny (ewaluacji)”. W obu przypadkach chodzi o regułowy system doskonalenia ewalu- acji projektów europejskich bazujący na określonym już podejściu metodycznym. 52 Ibidem. 53 Trocki M., Bukłaha E., Grucza B., Projekty i zarządzanie projektami, w: Trocki M. (red.), Zarządzanie wiedzą w projektach, Metodyki, modele kompetencji i modele dojrzałości, Oficyna Wydawnicza – Szkoła Główna Han- dlowa, Warszawa 2011, s. 53–54. 54 Stabryła A., Kierunki badań nad rozwojem systemów informacji menedżerskiej, op. cit., s. 23. 22 Pozyskiwana i gromadzona w systemie regułowym wiedza empiryczna nt. oce- nianych projektów jest zwykle niekompletna i rozmyta, a przetwarzane dane nie są precyzyjnie określone. Związane z tym badania dotyczą modelowania systemu uczącego się oraz wnioskowania w warunkach niepewności. W tego typu bada- niach mało przydatne są konwencjonalne tzw. „twarde” metody obliczeniowe funkcjonujące przy wykorzystaniu ściśle określonych i niezmiennych algorytmów. Tego typu problemy są możliwe do rozwiązania za pomocą metod określanych mianem „miękkich” oraz „systemów inteligentnych” umożliwiających uzyskiwanie formalnej reprezentacji jakościowej informacji ziarnistej o ocenianych projektach w postaci ziaren informacji.55 Systemy inteligentne mają zdolność do uczenia się (pozyskiwania nowej wie- dzy), uogólniania pozyskanej wiedzy i wnioskowania. Akceptują dane empiryczne odznaczające się niepewnością, niedokładnością, niespójnością logiczną oraz nie- kompletnością. Stosowane w tego typu systemach algorytmy nie zawsze znajdują dokładne uzasadnienie matematyczne ich poprawności. Inspiracje dla ich opraco- wania są często intuicyjne lub zaobserwowane w naturalnym środowisku otaczają- cej człowieka przyrody. Systemy inteligentne oraz miękkie metody obliczeniowe56 uwzględnione w roz- ważaniach zaprezentowanych w pracy wiążą się z dynamicznie rozwijającą się dziedziną badań naukowych określaną mianem „inteligencji obliczeniowej” (Com- putational Intelligence – CI). Zajmuje się ona m.in. maszynową implementacją heurystycznych algorytmów inspirowanych biologicznie i matematycznie. Podobne pojęcie stanowi sztuczna inteligencja (Atificial Intelligence – AI). Zazwyczaj jest ona uważana za szersze pojęcie od CI. Niekiedy używane są one zamiennie. Metody CI zaliczane są do technologii obliczeniowych związanych z technolo- giami ICT. Technologie bazujące na sztucznej inteligencji umożliwiają realizowa- nie badań naukowych prowadzących do opracowania nowych metod stanowiących uzupełnienie dla innych zastosowań komputerów. Określenie „technologia” ozna- 57 cza naukowo uzasadnioną metodę posługiwania się środkami technicznymi. Z kolei technika (z greckiego „techne” umiejętność, sztuka) i środki techniczne to przedmiot badań inżynierii. Pojęcie techniki można rozumieć najogólniej, jako umiejętność wykonywania różnego typu działań (związanych z posługiwaniem się środkami technicznymi) w celu wytwarzania pożądanych dóbr materialnych. Technika dostarcza wiedzy o praktycznych metodach postępowania z materią. Technologia jest techniką bazującą na wynikach badań naukowych. Technologie ICT to dziedzina wiedzy związana nie tylko z informatyką. Dzie- dzina ICT obejmuje także środki telekomunikacji oraz całokształt wiedzy nt. na- rzędzi i technologii związanych z informacją oraz zarządzaniem wiedzą. ICT naj- 55 Więcej informacji na ten temat znajduje się w rozdziale 2 i aneksach. 56 Pojęcia te szerzej wyjaśniono w rozdziale 2. 57 Stefanowicz B., Kilka pytań w sprawie sztucznej inteligencji,” e-mentor”, czerwiec 2007. 23 częściej kojarzone jest z zastosowaniem komputerów. Z tego powodu w polskiej literaturze niekiedy spotyka się rozróżnienie technologii informacyjnych i informa- tycznych. Określenie „informatyczne” stosuje się dla podkreślenia faktu zastoso- wania w systemie sprzętu komputerowego – do gromadzenia, przechowywania, przetwarzania, przesyłania, zabezpieczania i prezentowania informacji. W prakty- ce, technologie informacyjne najczęściej utożsamia się z technologiami informa- tycznymi.58 W pracy wykorzystuje się pojęcie „nowych technologii obliczeniowych” mając na myśli tzw. „wysokie technologie” (high-tech), czyli zaawansowane metody posługiwania się środkami technicznymi w celu wspomagania podejmowania de- cyzji. Przymiotnik „nowe” oznacza, że technologie te należą do najnowszych od- kryć naukowych oraz są znane i stosowane najwyżej od kilku lat. Stosowanie prze- starzałych rozwiązań technologicznych może stanowić jeden z istotniejszych czyn- ników utrudniających realizację strategii biznesowych oraz zmniejszających prze- 59 wagę nad konkurentami. W szczególności, w pracy zwrócono uwagę na osiągnię- cia badawcze dotyczące zastosowań nowych technologii obliczeniowych, mogą- cych znaleźć zastosowanie przy konstruowaniu systemów z symbolicznymi, regu- łowymi reprezentacjami wiedzy. Zbadano także możliwość wykorzystania ich do rozwiązywania problemów wielokryterialnych związanych z doskonaleniem ewa- luacji projektów europejskich. 1.2. Specyfika projektów z dofinansowaniem UE Jak wiadomo, fundusze europejskie nie są udostępniane bezpośrednio, ale za- zwyczaj na bazie mechanizmu dofinansowania określonych projektów europej- skich. Projekty, nazywane też niekiedy „zadaniami” stanowią najbardziej podsta- wowe (elementarne) przedmioty wsparcia Wspólnoty Europejskiej. W schematach zarządzania funduszami europejskimi są zlokalizowane na najniższym poziomie odpowiadającym osobom bezpośrednio korzystającym z efektów implementacji funduszy UE. Mimo, że stanowią najmniejsze jednostki finansowane ze Wspólnoty Europejskiej, należą do jednych z istotniejszych instrumentów osiągania celów UE. Jest to możliwe dzięki ich cechom. Przedstawienie istoty i specyfiki projektów oraz porównanie cech projektów europejskich z innymi rodzajami przedsięwzięć stano- wi uzasadnienie celowości prowadzenia odrębnego procesu badawczego dotyczą- cego modelowania i doskonalenia ewaluacji tego typu projektów. Typowa definicja projektu jest następująca: jest to zorganizowany ciąg (se- kwencja) powiązanych ze sobą kompleksowych i unikalnych działań, wykonywa- 58 Kisielnicki J., Sroka H., Systemy informacyjne biznesu, PLACET, Warszawa 2005. 59 Hagel J. III, Brown J. S., Organizacja jutra. Zarządzanie talentem, współpracą i specjalizacją, Harvard Busi- ness School Press, Helion, Gliwice 2006, s. 171. 24 nych w określonych ramach czasowych, zmierzających do osiągnięcia czytelnie sprecyzowanych celów przy wykorzystaniu określonych zasobów.60 Projekty służą wyodrębnianiu podstawowych jednostek w projektowej strukturze organizacyjnej przedsiębiorstwa. Towarzyszą im zespoły projektowe.61 Zbiór powiązanych ze sobą projektów europejskich zwykle jest określany jako „program”. W odróżnieniu od programu, zbiór projektów biznesowych jest nazy- 62, który jest najczęściej realizowany wany portfelem projektów (project portfolio) przez jedną organizację. Projekty zarządzane w ramach jednego portfela (multipro- ject management, project portfolio management) mogą być ze sobą powiązane lub niekiedy dotyczyć odmiennych działań ukierunkowanych na osiągnięcie celów niezwiązanych ze sobą. Występuje także dosyć ciekawe pojęcie „rodzin projek- tów” (project families). Odnosi się ono do przedsięwzięć powiązanych ze sobą relacją przyczynowo-skutkową typu „przodek–potomek” (ancestor–descendant). Efekty wcześniej zakończonych projektów wykorzystuje się przy definiowaniu kolejnych. W procesie oceny danego projektu uwzględnia się wtedy powiązane z nim projekty należące do jednej „rodziny”.63 Sposób przeprowadzania ewaluacji zasadniczo różni programy od portfeli. Te pierwsze ocenia się całościowo. Realizacja ws
Pobierz darmowy fragment (pdf)

Gdzie kupić całą publikację:

Modelowanie ewaluacji projektów europejskich
Autor:

Opinie na temat publikacji:


Inne popularne pozycje z tej kategorii:


Czytaj również:


Prowadzisz stronę lub blog? Wstaw link do fragmentu tej książki i współpracuj z Cyfroteką: