VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MEZINÁRODNÍCH VZTAHŮ

DIPLOMOVÁ PRÁCE

2013 Ivona Kořínková

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE Fakulta mezinárodních vztahů

Hlavní specializace: Mezinárodní obchod

Ranking čínských univerzit

Diplomová práce Vypracovala: Ivona Kořínková Vedoucí diplomové práce: doc. Ing. Stanislav Šaroch, Ph.D.

Prohlášení

Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma „Ranking čínských univerzit“ vypracovala samostatně. Veškerou použitou literaturu a podkladové materiály uvádím v přiloženém seznamu literatury.

V Praze dne 27. dubna 2013. …………………..

Podpis

ABSTRAKT

Tato práce se zabývá rankingem čínských univerzit. Nejprve analyzuje již existující žebříčky vysokoškolských institucí v Číně, z nichž určuje dva za dostatečně propracované s podloženými metodikami. Jedná se o rankingy univerzit sestavované Asociací absolventů čínských univerzit a internetovým portálem Netbig.com. Poté je sestaven vlastní ranking, který více zohledňuje potřeby českých studentů ucházejících se o studium na čínských univerzitách. Hlavní cíl práce spočívá v sestavení nového žebříčku čínských univerzit, který by mohl zvýšit rozhodovací komfort českých uchazečů o studium při výběru vhodné čínské vysoké školy. Přestože hledisko naplnění účelu žebříčku bylo při jeho tvorbě akcentováno, kvůli omezenému přístupu ke zdrojovým datům se do nově vzniklého žebříčku nepodařilo zakomponovat všechna kritéria srovnání univerzit, která by mohla významně přispět ke zvýšení rozhodovacího komfortu českých studentů. Nově vzniklý žebříček zohledňuje hodnocení aktivit univerzit ve třech oblastech – ve výuce, vědě a výzkumu a mezinárodním zapojení. Nicméně ranking z velké části kopíruje své dva čínské konkurenty, když využívá jejich dílčích výsledků. Jako všechny vícekriteriální žebříčky, i nově vzniklý ranking využívá k sestavení celkového pořadí institucí vážený průměr výsledků dosažených v jednotlivých kritériích. Aby se minimalizovala arbitrárnost přidělení vah kritériím, byla využita Saatyho metoda stanovení vah. Avšak ani ta nedokáže zcela odstranit určitou míru subjektivnosti ze způsobu přidělení vah. Proto je součástí práce i elektronická verze žebříčku v programu MS Excel, kde si mohou uživatelé nastavit váhy jednotlivých kritérií žebříčku tak, aby vyhovoval jejich konkrétním potřebám. To spolu se správnou interpretací výsledků může vést ke zvýšení jejich rozhodovacího komfortu při výběru vhodné čínské univerzity.

Klíčová slova: Čína, čínské vysoké školství, ranking, terciární vzdělávání, univerzity, vysoká škola, žebříček univerzit.

i

ABSTRACT

The thesis disserts upon a ranking of Chinese universities. Firstly, it analyses the existing rankings and league tables of the Chinese universities. Two of them are regarded as adequately subtle and with well-founded methodology – the ranking of Chinese Universities Alumni Association and ranking of the website Netbig.com. Secondly, a new ranking of Chinese universities is designed to reflect the needs of Czech students who are considering to undertake tertiary . The main objective of the work consists in creation of such a ranking of Chinese universities that would enhance the decision-making comfort of choosing a suitable university in China for the Czech applicants. Although meeting the purpose of the ranking was accented all the time, due to limited access to source data, not all the criteria which would boost the decision-making comfort could be included. Newly created ranking evaluates activities of the universities in three areas – education, research and science and international engagement. Nevertheless the created ranking replicates in great part its two Chinese predecessors as it builds on their results. Like other multicriterial rankings, the newly formed one uses weighted average of the scores gained by each university in each criterion to determine a single rank of the institutions. To minimize the arbitrariness of allocation of the weights, Saaty Method has been applied. However this could not fully erase certain degree of subjectivity in the weight allocation. Therefore the work includes an electronic version of the ranking (in MS Excel) which enables the users to set the weights in such a way, that it complies with their specific needs. This along with correct interpretation of results of the ranking may lead to increasing their decision-making comfort when choosing the suitable Chinese university to study.

Key Words: China, Chinese Tertiary Education, Ranking, Tertiary Education, University, University Ranking.

ii

Poděkování:

Ráda bych zde poděkovala vedoucímu mé diplomové práce, panu docentu Stanislavu Šarochovi za jeho podnětné a inspirativní rady, odborné vedení a jeho ochotu a vstřícnost. Dále bych chtěla poděkovat své rodině za jejich nekonečnou podporu a trpělivost.

iii

OBSAH

Obsah ...... iv Seznam tabulek ...... vi Seznam obrázků ...... vii Seznam zkratek ...... viii Úvod ...... 1 Teoretická část ...... 3 1. Specifika čínského vysokého školství ...... 4 1.1 Vývoj čínského vysokoškolského systému ...... 4 1.2 Subjekty vstupující do vysokého školství ...... 6 1.3 Role vlády ...... 7 1.3.1 Vybrané vládní programy na podporu rozvoje terciárního vzdělávání ...... 8 1.3.2 Národní vysokoškolské přijímací zkoušky ...... 9 2. Rankingy ...... 11 2.1 Jednokriteriální rankingy ...... 11 2.2 Vícekriteriální rankingy ...... 12 2.2.1 Vícekriteriální rozhodování ...... 13 2.2.2 Klasifikace kritérií ...... 16 2.2.3 Metody stanovení vah kritérií ...... 17 2.3 Žebříčky čínských univerzit ...... 20 2.3.1 Ranking čínských univerzit Netbig ...... 21 2.3.2 Ranking univerzit Asociace absolventů čínských univerzit ...... 26 2.3.3 Srovnání žebříčku Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit ...... 28 3. Závěr teoretické části...... 34 Analytická část ...... 35 4. Vlastní žebříček čínských univerzit ...... 36 4.1 Vlastní metodika ...... 36 4.1.1 Formulace rozhodovacích kritérií pro zájemce o studium ...... 36 4.1.2 Stanovení vah ukazatelů ...... 41 4.1.3 Agregace dat ...... 44 4.1.4 Závěrečné shrnutí použité metodiky ...... 49 5. Výsledky žebříčku ...... 51 5.1 Dvacet pět nejlépe umístěných čínských univerzit ...... 51 5.2 Výsledky nového žebříčku v kontextu rankingů Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit ...... 55 iv

6. Jak správně interpretovat rankingy ...... 58 6.1 Interpretace výsledků nově vzniklého žebříčku ...... 58 6.1.1 Věda a výzkum ...... 60 6.1.2 Akademické zdroje ...... 61 6.1.3 Akademické úspěchy ...... 61 6.1.4 Studentské zdroje ...... 62 6.1.5 Akademický sbor ...... 62 6.1.6 Materiální zdroje ...... 63 6.1.7 Internacionalizace ...... 63 6.2 Závěry interpretace rankingů ...... 63 7. Výhody a nevýhody...... 65 7.1 Přínosy žebříčků a srovnávacích tabulek ...... 65 7.2 Slabá místa žebříčků ...... 66 7.3 Vlastní žebříček v porovnání s Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit . ………………………………………………………………………………….67 8. Doporučení na zlepšení ...... 70 Závěr ...... 73 Seznam literatury ...... 77 Seznam příloh ...... 82 Příloha 1: Vybrané nástroje rozvoje terciárního vzdělávání čínské vlády ...... 83 Příloha 2: Matematický aparát Saatyho metody ...... 86 Příloha 3: Podrobná metodika rankingu Netbig ...... 88 Příloha 4: Podrobná metodika rankingu Asociace absolventů čínských univerzit ...... 95 Příloha 5: Výčet významných absolventů dle žebříčku Asociace absolventů čínských univerzit ...... 100 Příloha 6: Výčet ocenění užitých v kritériu Hlavní úspěchy ve V&V žebříčku CUAA .... 102 Příloha 7: Citovanost článků a publikací ...... 104 Příloha 8: Stanovení vah ukazatelů vlastního rankingu: konzistence Saatyho matice ...... 106 Příloha 9: Vlastní žebříček čínských univerzit ...... 110 Příloha 10: Elektronická verze vlastního žebříčku čínských univerzit...... 134

v

SEZNAM TABULEK

Tabulka 1: Výčet čínských žebříčků univerzit ...... 21 Tabulka 2: Klasifikace vysokoškolských institucí dle Netbig a CUAA ...... 23 Tabulka 3: Přehled kritérií, indikátorů a vah žebříčku Netbig ...... 25 Tabulka 4: Přehled kritérií, ukazatelů a jejich vah žebříčku CUAA ...... 27 Tabulka 5: Modifikovaná SWOT analýza ...... 30 Tabulka 6: Srovnání primárních kritérií a jejich vah žebříčku Netbig a CUAA ...... 37 Tabulka 7: Přehled indikátorů nového rankingu včetně přidělení vah ...... 40 Tabulka 8: Saatyho matice poměrů vah kritérií, geometrický průměr řádků matice s normalizovanými vahami kritérií ...... 42 Tabulka 9: Kritéria a jejich váhy vlastního rankingu ...... 45 Tabulka 10: Top 25 nejlépe umístěných univerzit ve vlastním rankingu čínských univerzit, celkové skóre a dílčí kritéria ...... 47 Tabulka 11: 25 nejlépe umístěných univerzit ve vlastním rankingu v porovnání s umístěním v ostatních rankinzích ...... 52 Tabulka 12: Přehled indikátorů nového rankingu včetně přidělení vah ...... 59 Tabulka 13: Přehled kritérií, indikátorů a vah žebříčku Netbig ...... 89 Tabulka 14: Přehled kritérií, ukazatelů a jejich vah žebříčku CUAA ...... 96 Tabulka 15: Nekonzistentní Saatyho matice poměrů vah kritérií ...... 107 Tabulka 16: Pomocná matice s poměry vah nekonzistentní Saatyho matice ...... 108 Tabulka 17: Konzistentní Saatyho matice poměrů vah kritérií ...... 109

vi

SEZNAM OBRÁZKŮ

Obrázek 1: Schéma subjektů vysokého školství a jejich vzájemných vazeb ...... 6 Obrázek 2: Schéma podřízenosti čínských vysokoškolských institucí vládním orgánům...... 7 Obrázek 3: Geografická mapa nejlépe umístěných čínských univerzit ...... 53

vii

SEZNAM ZKRATEK

ARWU Šanghajský žebříček světových univerzit (Academic Ranking of World Universities) CDGDC Čínské rozvojové centrum pro akademické tituly a magisterské vzdělávání (China Academic Degrees and Graduate Education Development Centre) CSSCI Čínský společenskovědní index (China Social Sciences Citation Index) CUAA Asociace absolventů čínských univerzit (Chinese Universities Alumni Association) ČLR Čínská lidová republika ČR Česká republika EI Engineering Index GIMS Guangdongský institut manažerských věd ( Institute of Management Science) OECD Organizace pro ekonomickou spolupráci a rozvoj (Organization for Economic Cooperation and Development) RCCSE Výzkumné centrum pro evaluaci vědy Číny (Research Center for China Science Evaluation) SCI Science Citation Index SEIS Šanghajský institut pro vzdělání ( Institute of Educational Science) SSCI Social Sciences Citation Index UNESCO Organizace Spojených národů pro vzdělání, vědu a kulturu (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) V&V věda a výzkum

viii

ÚVOD

Práce na téma Ranking čínských univerzit se věnuje hodnocení čínských vysokých škol pomocí rankingových (žebříčkových) systémů. Důvod volby tématu lze spatřovat v absenci komplexního rankingu čínských univerzit v českém, ale i anglickém jazyce. Proto studenti zvažující ať už výměnný studijní pobyt v Číně, nebo řádné vysokoškolské studium v této zemi, oplývají jen omezenými možnostmi komparace tamějších vysokoškolských institucí. Přesto s rostoucím světovým významem této dynamické ekonomiky, stoupá i zájem o studium v Číně a bližší poznání její kultury i čínského jazyka. Hlavní cíl práce spočívá v analýze již existujících rankingů a sestavení zcela nového žebříčku čínských univerzit, jenž by lépe zohlednil potřeby a zájmy českých zájemců o studium na čínských univerzitách a přispěl tak ke zvýšení jejich rozhodovacího komfortu při výběru vhodné vysokoškolské instituce v Čínské lidové republice. Ovšem je třeba zmínit hned na samém úvodu, že hlavní limitující faktor vytvoření adekvátně zaměřeného žebříčku spočívá v dostupnosti zdrojových dat nutných pro jeho sestavení. Z toho důvodu bude třeba nalézt kompromis mezi mírou specializace rankingu vzhledem k jeho účelu a dostupností zdrojových dat. Byť primární cíl práce tkví v sestavení nového žebříčku čínských vysokých škol a jeho analýze v porovnání s vybranými existujícími čínskými rankingy, v průběhu práce je také kladen důraz na využitelnost žebříčku a jeho výsledků. Jelikož smyslem práce je usnadnit českým studentům rozhodování o výběru nejadekvátnější univerzity v Číně, práce také poskytuje jakýsi návod, jak s rankingem zacházet a jak jej správně interpretovat. Celá práce tvoří dva logické celky. První, Teoretická část, na rankingy pohlíží spíše z obecného hlediska. Její úvodní kapitola „Specifika čínského vysokého školství“ poskytuje čtenáři nezbytný náhled na celý vysokoškolský systém v Číně. Ten umožňuje pochopení rankingu v širším kontextu včetně některých jeho specifik. Tuto kapitolu střídá čistě teoretický pohled na žebříčky obecně. Kapitola „Rankingy“ pojednává o jednokriteriálních a vícekriteriálních žebříčcích a způsobech jejich tvorby. Zvláštní pozornost je zde věnována zejména vybraným způsobům přidělení vah ve vícekriteriálních rankinzích. Teoretickou část uzavírá podkapitola „Žebříčky čínských univerzit“, která mapuje rankingy vysokých škol

1

v Číně. Jejím cílem je určit nejvhodnější rankingy, jež představují základ pro navazující praktickou část. Ve vlastní „Analytické části“ se rozebírá metodika nově vzniklého rankingu a jeho výsledky. V návaznosti na hlavní smysl práce se třetí podkapitola praktické části věnuje interpretaci výsledků nového žebříčku. Následně se uvažují výhody a nevýhody rankingů jak v obecné rovině, tak i nově vzniklého žebříčku, což poslouží jako podklad pro navržení postupů a praktik vedoucích ke zlepšení stávajících žebříčků v samém závěru práce. Aby mohl vzniknout nový žebříček čínských univerzit, bylo třeba využít metod analýzy a komparace, které tvoří základ celé práce. Práce může posloužit nejen studentům ucházejícím se o studium v Číně, ale dále jej mohou využít i české univerzity při hledání zahraničních partnerských vysokých škol. V neposlední řadě by tato práce mohla přinést přínos i českým firmám pronikajícím na český trh, jež zde hledají zaměstnance či partnery pro výzkum. V širším pojetí by mohla být práce nápomocná všem uživatelům žebříčkům, neboť vysvětluje, jak správně se žebříčky zacházet a jak je číst.

2

TEORETICKÁ ČÁST

Jak již samotný název diplomové práce napovídá, bude to právě ranking čínských univerzit, čímž se zabývají následující stránky. Co si ale pod tímto slovním spojením vůbec představit? Ranking je nástroj srovnávající prvky určité množiny na základě vybraných kritérií a přiřazující jím určité pořadí. V našem konkrétním případě tyto prvky představují univerzity, které se nacházejí v Číně. Z této zestručnělé definice vyplývá, že je potřeba zaměřit se nejen na rankingy samotné, ale také na čínské vysoké školy, respektive na prostředí, ve kterém školy působí, které je ovlivňuje a jež je jimi zpětně ovlivňováno. Z tohoto důvodu se celá teoretická část skládá ze dvou částí. Nejprve se blíže podíváme na čínské vysoké školství, abychom v druhé části zabývající se rankingy lépe porozuměli pojmům s nimi úzce souvisejícími.

3

1. Specifika čínského vysokého školství

Světová banka definuje vysokoškolské vzdělávání široce jako veškeré vzdělávání následující po středoškolském vzdělávání (World Bank, 2006). Přestože přiznává univerzitám výsadní postavení, zahrnuje do vysokého školství také technicky zaměřené instituty, výzkumné laboratoře, centra excelence, distanční vzdělávací centra či centra vzdělávání dospělých a další. Všechny zmíněné instituce, a to jak veřejné, tak soukromé, tvoří kostru vysokoškolského systému. Proto, že univerzity hrají klíčovou roli v terciárním vzdělávání, se srovnávací žebříčky zaměřují právě na ně, a z téhož důvodu se i následující části soustředí primárně na tento typ vysokoškolských institucí. V Číně v roce 2011 oficiálně působilo přes 2700 vysokoškolských institucí, z čehož 1129 připadá na univerzity poskytující minimálně plné bakalářské vzdělání (National Bureau of Statistics of China, 2011). Pro srovnání v České republice (ČR) celkem 72 vysokých škol nabízí studium akreditovaných studijních programů tuzemským i zahraničním uchazečům (Johánek, 2013). Na těchto čínských školách v předloňském roce studovalo přes 58 milionů studentů a 7,5 milionů studentů bylo nově přijato do bakalářských, magisterských a doktorandských programů (National Bureau of Statistics of China, 2012). Ovšem masová dostupnost terciárního vzdělávání není pro Čínu v její novodobé historii samozřejmostí. Jak vypadá čínský vysokoškolský systém dnes a jak se do této podoby dostal, naznačí následující podkapitola.

1.1 Vývoj čínského vysokoškolského systému

Moderní čínský vysokoškolský systém se do dnešní podoby začal rozvíjet de facto až s koncem Kulturní revoluce, tedy od přelomu 70. a 80. let. Ačkoliv americký model vysokého školství (členění na bakalářský, magisterský a doktorandský stupeň) byl přijat již ve 30. letech minulého století za vlády Kuomintangu, komunistická strana zavedla počátkem 50. let sovětský model s centrálním plánováním (Qiaojia, 2003). Po třiceti letech

4

komunistické vlády bylo potřeba razantně reorganizovat celý vysokoškolský systém tak, aby odpovídal potřebám rychle se rozvíjející země. V roce 1981 byl implementován zákon "Regulace akademických titulů čínské lidové republiky", který (znovu) ustavuje existenci akademických titulů tří úrovní (bakalářské, magisterské a doktorandské) (Luo, 2003). Po období masívní expanze se dnes čínský vzdělávací systém postupně stabilizuje. Do popředí zájmu čínských autorit již nevstupuje pouze kvantitativní rozvoj (náběr rostoucího počtu studentů), ale zejména kvalitativní charakter vzdělávání (Cai, a další, 2011). S tím souvisí i otázka oborové struktury a spíše akademického zaměření studia. Neschopnost čínského pracovního trhu vstřebávat nové absolventy poukazuje na neshodu struktury zaměření absolventů s potřebami stále více tržně orientované ekonomiky. Na trhu se nedostává vystudovaných odborníků, neboť čínský model zatím vychovává spíše akademiky s teoretickými znalostmi (Bai, 2006). Přestože v Číně rapidně roste počet soukromých vysokých škol, jež by mohly pružněji odpovídat na potřeby trhu, zatím se kvalita jimi poskytovaných služeb zdá být spíše nižší ve srovnání s veřejně poskytovaným vzděláváním. Soukromé čínské univerzity se zpravidla umisťují na posledních příčkách srovnávacích žebříčků (Jiang, 2011). Organizace pro ekonomickou spolupráci a rozvoj (OECD) čínským autoritám mimo jiné doporučuje klást větší důraz na monitoring činností vysokých škol a na zajišťování kvality vzdělávání (Gallagher, a další, 2009). Čína sice zavedla systém kontroly kvality vysokoškolského vzdělávání, ale ten vykazuje řadu slabých míst. Právě získávání kvalitnějších dat o činnostech jednotlivých institucí je prvním krokem ke zlepšení poskytovaných služeb napříč různými regiony a obory, které by lépe zohledňovaly požadavky trhu. Jak již bylo řečeno, čínské vysoké školství prochází neustálými změnami. Zdá se, že proces masifikace, tedy zpřístupňování terciárního vzdělání co největšímu počtu uchazečů, má Čína zdárně za sebou. Naopak v současnosti nastupuje fáze zkvalitňování služeb terciárního vzdělávání. K tomu je ale mimo jiné zapotřebí rozvinout systém kontroly kvality, který by monitoroval činnosti vysokých škol, vyhodnocoval sebraná data a umožňoval by tak pružnější reakce vysokého školství na potřeby trhu. Tuto mezeru zatím vyplňují žebříčky univerzit sestavované ve větší či menší míře nezávislými institucemi. Jejich hlavním cílem je

5

poskytovat informace o vysokých školách. Komu ale? Prakticky všem stakeholderům terciárního vzdělávání. To jsou takové subjekty, které mají na činnostech vysokých škol určité zájmy a které s nimi přicházejí do vzájemné interakce. Více o subjektech vysokoškolského vzdělávání napoví další kapitola.

1.2 Subjekty vstupující do vysokého školství

Vysokoškolské instituce sice tvoří páteř celého systému, ale při rozhodování ústřední roli stále sehrává vláda na všech úrovních. Dále pak skrze terciární vzdělání proudí davy studentů, kteří po absolvování přinášejí příjmy do svých domácností. Na druhé straně pracovního trhu firmy společně se státem hledají vhodné zaměstnance z řad absolventů pro své aktivity. Kromě toho vysoké školy nabízejí výstupy vlastních vědeckovýzkumných činností firmám i státu, od nichž plynou ke školám podněty ovlivňující jejich aktivity. Jak vidíme, vysokoškolské vzdělávání představuje komplexní systém zahrnující všechny druhy ekonomických subjektů se vzájemnými vazbami. Následující schéma naznačuje nejpodstatnější vazby mezi těmito subjekty.

Obrázek 1: Schéma subjektů vysokého školství a jejich vzájemných vazeb

Zdroj: Vlastní zpracování.

6

1.3 Role vlády

Přestože od počátku 90. let došlo k určité decentralizaci vysokého školství, kdy většina škol dnes spadá pod dikci regionálních, provincionálních a municipálních autorit, stále je to čínská komunistická strana, kdo vše řídí. Školám se sice dostává větší autonomie, ale veškerá regulace a rozhodování o finančních tocích proudí od centrální vlády, respektive Ministerstva vzdělávání, buď přímo, nebo zprostředkovaně přes regionální zastoupení, k vysokoškolským institucím.

Obrázek 2: Schéma podřízenosti čínských vysokoškolských institucí vládním orgánům.

Zdroj: (Gallagher, a další, 2009 str. 46).

Jak naznačuje diagram z Obrázku 2, všechny vysoké školy podléhají autoritám čínské komunistické strany. Díky postupné decentralizaci dnes naprostá většina institucí terciárního vzdělávání spadá pod regionální, provinční a municipální autority. Tato decentralizace představovala první krok k zajištění schopnosti vysokých škol pružněji reagovat na potřeby svého okolí, čímž se podpořil regionální rozvoj. Zároveň si však centrální vláda ponechala možnost zasahovat do vývoje, aby vysoké školství stále směřovalo k naplňování centrálních plánů. Vedle většiny regionálních univerzit existuje hrstka vybraných institucí, které jsou spravovány přímo Ministerstvem vzdělávání popřípadě ve výjimečných případech i jinými ministerstvy jako například Ministerstvem vědy a technologie Čínské lidové republiky (ČLR). Zatímco decentralizací a přenesením části autonomie na vedení škol se sleduje podpora regionálního rozvoje, soustředěním nejlepších center terciárního vzdělání přímo

7

pod ministerstva se vláda snaží docílit vybudování prominentních univerzit a vědeckovýzkumných center světové úrovně. Tím se má posílit mezinárodní konkurenceschopnost země, a to zejména v hi-tech odvětvích.

1.3.1 Vybrané vládní programy na podporu rozvoje terciárního vzdělávání

K docílení různých národních cílů si čínské autority vytvářejí řadu podpůrných nástrojů. Právě jedním typem takového nástroje jsou programy přímé podpory vybraných univerzit. Patří sem například Projekt 211 a Projekt 985. Ty stanovují přibližně sto univerzit v přímé dikci Ministerstva vzdělávání, které čerpají enormní zdroje přímo od centrální vlády určené na vytvoření prvotřídních vzdělávacích a výzkumných center v klíčových odvětvích. Stejně jako tyto dva programy, i Plán 111 či Cheung Kong Scholars Program si kladou za cíl rozvíjet mimo jiné mezinárodní konkurenceschopnost. Zatímco první zmíněný program užívá přidělené finanční prostředky k přilákání čistě zahraničních akademiků a vědců, druhý přiděluje zvýšené zdroje i domácím expertům. Mezi další nástroje rozvoje terciárního vzdělávání patří i Program čínských národních klíčových oborů. Čínské ministerstvo vzdělávání hodnotí v několikaletých intervalech čínské univerzity podle rozličných kritérií souvisejících většinou s naplňováním zájmů centrální vlády. Pokud instituce splní tyto požadavky, jsou začleněny do programu a těší se nadstandardním příjmům, jež mají směřovat do dalšího rozvoje. Všechny doposud uvedené programy mají díky zvýšeným finančním tokům směřujícím do těchto center zvyšovat kvalitu terciárního vzdělávání a podporovat jeho rozvoj. Tím mají vést k regionálnímu, národnímu i mezinárodnímu rozvoji. Další skupinou nástrojů podporujících terciární vzdělávání jsou vědecky zaměřené podpůrné programy. V jejich rámci proudí finanční a jiné zdroje do vybraných vysokoškolských institucí, respektive do jejich výzkumných center. Opět se sleduje rozvoj vědy a výzkumu, a to ať základního nebo aplikovaného. Stále platí, že se jedná o rozvoj takových oborů, které čínští političtí představitelé považují za klíčové pro rozvoj ČLR. Do této kategorie patří schéma Národních klíčových center a laboratoří, schéma Národních center společenských věd či Program 973. Více informací o všech zmíněných programech podává Příloha 1.

8

Pokud se jakákoli instituce dokáže zapojit do takovýchto programů, roste její prestiž. Čerpá nejrůznější dotace a další nadstandardní prostředky z veřejných rozpočtů. Ostře se sleduje její rozvoj. Nejen proto participace v těchto zmíněných programech bývá vysoce považována i tvůrci žebříčků čínských univerzit a zvažována při srovnávání vysokých škol. Dalším způsobem, jakým centrální vláda prostřednictvím regálních vládních složek zasahuje do vysokého školství, je i vytvoření Národních vysokoškolských přijímacích zkoušek.

1.3.2 Národní vysokoškolské přijímací zkoušky

Každý červen se již od roku 1955, s výjimkou Kulturní revoluce, konají národní vysokoškolské přijímací zkoušky také známé pod pojmem „“. Pro přijetí na univerzitu znamenají slušné výsledky dosažené v těchto zkouškách zásadní předpoklad. Studenti středních škol musejí povinně skládat zkoušky z matematiky, čínštiny a cizího jazyka. Dle zaměření oboru, který by na univerzitě rádi studovali, si navíc volí další předměty, z nichž skládají zkoušku (Sudworth, 2012). Jedná se o vládní nástroj, kterým se má zaručit určitá míra jednotnosti požadavků na uchazeče o studium napříč celým státem. Ovšem tím, že provedení těchto zkoušek náleží provinčním složkám, se v praxi tyto zkoušky mezi provinciemi nápadně liší. Výsledky studentů jednotlivých univerzit bývají zahrnuty do rankingových systémů, avšak jejich autoři se musejí vypořádat s odlišnostmi zkoušek v různých geografických oblastech. Jak vyplývá z předešlých kapitol, čínské autority si uvědomují nutnost kvalitativního rozvoje vysokého školství. K tomu využívají různé podpůrné nástroje a vyčleňují významné částky z veřejných rozpočtů k jejich financování. Přestože byl vládou spuštěn systém kontroly kvality terciárního vzdělávání, nachází se teprve ve svých počátcích a zatím není plně schopen zaručit jeho stoprocentní funkčnost. Jedním z důvodů jsou i chybějící data, která by umožňovala srovnání a kontrolu. Pokud čínská administrativa takovými daty disponuje, zatím není ochotna je dále zveřejňovat.

9

Ovšem vysokoškolský systém se dotýká řady dalších subjektů, a to zejména desítek milionů uchazečů o studium a studentů či firem a dalších. Tyto subjekty pro své aktivity často potřebují určité informace o jednotlivých školách. Tento nesoulad mezi poptávkou po informacích o vysokoškolských institucích a jejich nabídkou vytváří prostor pro rankingy čínských univerzit umožňující jejich srovnání.

10

2. Rankingy

Výraz ranking pochází z anglického jazyka a odvozuje se od slova rank, jež mimo jiné znamená řadit nebo pořadí. Rankingy, srovnávací tabulky či žebříčky. Jedná se o synonyma vyjadřující totéž. Všechna totiž poskytují srovnání prvků určité množiny na základě předem zvolených kritérií. Dle výsledků dosažených v těchto kritériích přiřazují prvkům množiny určité pořadí. Prvky se řadí zpravidla od toho s nejlepším dosaženým výsledkem po nejhůře umístěný. To umožňuje uživateli rankingu rychlou orientaci ve výsledcích, kdy uživatel dokáže prakticky okamžitě porovnat, jestli se prvek umístil lépe než jiný. Mezi přednosti žebříčků patří právě jednoduchost prezentace výsledků někdy jinak velice komplikovaných šetření. Ovšem cenou za toto zjednodušení je omezená vypovídací schopnost rankingů. Zpravidla totiž poskytují pouze relativní srovnání. To znamená, že uživatel dokáže říci, jestli se jeden prvek umístil v daném kritériu lépe než jiný, který vůči ostatním zaujímá první místo či který skončil poslední. Nicméně často chybí informace o absolutní výši výsledků dosažených jednotlivými prvky. Pouze z informace o pořadí nejsme schopni určit, o kolik lépe si vedl jeden prvek před druhým. Tento problém vyvstává většinou u žebříčků sestavených na základě výsledků dosažených ve více kritériích. Dílčí výsledky se pak zpravidla pomocí váženého průměru agregují do jediné hodnoty, která slouží k určení konečného pořadí prvků. Tato hodnota má ale pouze relativní význam a neříká uživateli nic o absolutním výsledku daného prvku. Z pohledu počtu uvažovaných kritérií můžeme členit žebříčky do dvou kategorií – žebříčky jednokriteriální a vícekriteriální.

2.1 Jednokriteriální rankingy

Ranking lze označit za jednokriteriální, pokud se pořadí prvků zakládá na výsledcích dosažených v jediném kritériu. Příkladem takového typu žebříčku může být srovnání čínských univerzit podle počtu absolventů doktorandského studia. Srovnávané prvky zde budou čínské univerzity z množiny všech univerzit v Číně, jichž se v této zemi nalézá více než 1100. Srovnávací kritérium představuje počet čerstvých doktorandů ve stanoveném roce.

11

Ta univerzita, která v daném roce „vyprodukuje“ nejvíce doktorandů, se umístí na prvním místě a naopak, ta s nejnižším počtem doktorandských absolventů zaujme poslední místo. Sestává-li ranking pouze z pořadí univerzit, osoba užívající tento žebříček dokáže ihned říci, která univerzita vychovala nejvíce nových doktorandů a která méně. Pokud žebříček zahrnuje kromě informace o pořadí také informaci s dosaženým výsledkem v daném kritériu, v našem příkladu je to počet doktorandů, pak je uživateli ponechána možnost absolutního srovnání.

2.2 Vícekriteriální rankingy

Možnost absolutního srovnání bývá vyloučena u druhého typu žebříčků, tedy u žebříčků zakládajících se na více kritériích. Zůstaňme u příkladu čínských vysokých škol, kdy se pokusíme určit tu nejlepší. Při hledání nejlepší univerzity v Číně se už nespokojíme pouze s počtem čerstvých doktorandů. Kromě počtu absolventů, možná na všech úrovních, nás také bude dozajista zajímat, jak si škola vede v kvalitě poskytované výuky či jak dobrá je ve výzkumu. Kritérií, dle kterých bychom hodnotili čínské univerzity, bychom jistě našli nespočet. Po určení kritérií a zjištění potřebných dat pro srovnání jednotlivých kritérií vyvstává otázka, jak pomocí těchto dat můžeme určit jediné pořadí identifikující nejlepší vysokou školu. Je snadné vzájemně porovnat univerzity v jednotlivých kritériích. Ta, co vychovává nejvíce absolventů, si vede nejlépe. Univerzita s nejkvalitnější výukou se umístí na prvním místě a ta, která získá nejvíce grantů na vědecké aktivity, si v kritériu výzkumu povede nejlépe. Ale jak spojit výsledky v jednotlivých kritériích tak, abychom mohli určit celkově tu nejlepší? Vždyť každé kritérium pracuje s výsledky v naprosto odlišných jednotkách. Jednou počítáme s počtem absolventů, po druhé porovnáváme objem finančních toků směřujících do výzkumu. Již na základních školách učitelé učí žáky, že nelze sčítat jablka a hrušky. Tento problém řeší práce s relativními hodnotami. Vypočítá se, kolikrát je výsledek jednoho prvku vyšší nebo nižší než výsledek prvku druhého. Výhoda relativních hodnot tkví v tom, že je lze s využitím pomocných proměnných sčítat. K tomu se právě využívá vážený průměr. Jak vidíme, aby bylo možné vytvořit jediný žebříček sestavený na základě více

12

kritérií, je potřeba pracovat s relativními výsledky dosaženými v jednotlivých kritériích. Proto mohou vícekriteriální rankingy poskytnout pouze relativní srovnání. Vraťme se zpět k příkladu žebříčku nejlepších univerzit v ČLR. Chceme-li určit nejlepší univerzitu, musíme zvážit více kritérií. Ovšem jaká kritéria použít? Již z předešlého příkladu čtenář vytuší, že ta nejlepší škola nemusí ročně vyprodukovat největší počet absolventů. U kritéria kvality výuky naopak vyvstává otázka, jak ji měřit. Podle čeho určit kvalitu výuky? Stejně tak vyvstává otázka, o čem vlastně vypovídá finanční obnos plynoucí z výzkumných grantů. Opravdu si univerzita s největšími investicemi do výzkumu musí zasloužit titul nejlepší? Přesto, pokud se již pro některá kritéria rozhodneme, jaké váhy jim přidělit? Váhy přiznávají každému kritériu relativní důležitost ve srovnání s ostatními. Co je pro určení nejlepší univerzity důležitější? Počet absolventů či finanční zdroje za výzkumné granty? Jak k těmto problémům přistupovat a jak je řešit, nám přiblíží následující kapitola zabývající se vícekriteriálním rozhodováním.

2.2.1 Vícekriteriální rozhodování

Vícekriteriální rozhodování charakterizuje metodu rozhodování, při níž v hodnocení či rozhodování zohledňujeme více než jedno kritérium. Proces tvorby žebříčku v sobě zahrnuje tradiční rozhodovací proces, kdy je třeba zvolit jediné rozhodnutí z několika možných alternativ (Šubrt, 2011). Tvůrci žebříčků rozhodují o výběru kritérií, na základě kterých se žebříček sestaví, ale také o vahách, jež by vyjádřily důležitost vybraných kritérií při výpočtu pořadí. Rozhodovací proces sestává z těchto prvků:

 objekt rozhodování,

 subjekt rozhodování,

 alternativy rozhodnutí,

 stavy okolností,

 cíl rozhodování,

 kritéria rozhodování,

 jistota, nejistota, riziko (Šubrt, 2011).

13

Při návrhu žebříčků, jakožto při rozhodovacím procesu, je třeba analyzovat všechny tyto prvky, a proto bude v následujících odstavcích každý prvek rozebrán ve vztahu k sestavovanému žebříčku.

Objekt rozhodování

Objekt rozhodování představuje problém, o němž se rozhodujeme. V našem případě se jedná o sestavení žebříčku čínských vysokoškolských institucí, který by nejlépe vyhovoval určenému cíli.

Subjekt rozhodování Subjektem rozhodování se rozumí osoba (osoby), jež o daném problému rozhoduje, tedy autoři žebříčků.

Alternativy rozhodnutí

Alternativy rozhodnutí tvoří výčet možných variant, z nichž se vybírá. Pro sestavení žebříčku univerzit lze za možné alternativy považovat využití různých kritérií/ukazatelů hodnotících vysokoškolské instituce a přidělení vah těmto indikátorům.

Stavy okolností

Stavy okolností charakterizují situaci, za jaké bude alternativa realizována. Zejména u tohoto bodu je zapotřebí se pozastavit a dále jej rozebrat, neboť stavy okolností mohou mít vysoce limitující charakter. Původní záměr pro sestavení žebříčku čínských univerzit počítal s navržením vlastní metodiky, zejména s použitím vlastních indikátorů, a s navržením a realizací dotazníkového šetření. Navolené ukazatele by pak lépe hodnotily ty aktivity vysokých škol, které jsou rozhodující pro klíčového potenciálního spotřebitele žebříčku, tedy pro českého uchazeče o terciární studium v Číně. Nicméně stavy okolností této varianty ji definitivně vyloučily. Návratnost dotazníků od čínských univerzit byla téměř nulová, a tudíž tento způsob neumožnil získání zdrojových dat. Při hledání vysvětlení mizivé návratnosti bylo vyvozeno několik možných příčin. Univerzity nerady vidí žebříčky zasahující do jejich aktivit, a tak se ochota poskytnout informace o vlastních činnostech školy výrazně redukuje. Univerzity k zodpovězení některých

14

otázek neoplývají potřebnými daty. Dále mohl působit problém jazykové bariéry, neboť sestavený dotazník byl v anglickém jazyce. Dotazníky byly rozeslány zodpovědným osobám na univerzitách s nulovými osobními konexemi, avšak v Číně převládá systém guanxi, kdy prakticky celá společnost stojí na vzájemných osobních vztazích. Guanxi v Číně představuje jakousi nehmotnou formu kapitálu, ten ovšem autorce diplomové práce chybí. Závěrečným vysvětlení nepatrné návratnosti dotazníků může být i nevhodně navržený dotazník či průvodní dopis. Nicméně tyto stavy okolností měly na původní záměr fatální dopad.

Cíl rozhodování

Cílem rozhodování si rozhodovatel stanovuje, čeho má být učiněním rozhodnutí dosaženo. V případě rankingu čínských univerzit je cílem výběr takových hodnotících kritérií a přidělení jim takových vah, aby mohl vzniknout žebříček čínských vysokých škol odpovídající stanoveným cílům. Cíl samotného žebříčku tkví ve zpřístupnění informací o čínských univerzitách českým studentům zvažujícím studium v Číně a zvýšení jejich rozhodovacího komfortu při výběru konkrétní instituce. Sekundární cíl se sleduje ve vztahu k českým vysokým školám, jimž by žebříček mohl též zvýšit rozhodovací komfort při výběru partnerských institucí v Číně.

Kritéria rozhodování

Kritéria rozhodování představují pravidla, podle nichž se hodnotí jednotlivé charakteristiky rozhodovacích variant. Jedná se o hlediska, dle jakých vybíráme z alternativ rozhodnutí. V kontextu sestavení vlastního žebříčku jde především o hledisko naplnění cílů sestavení žebříčků, neboli měla by být naplněna účelnost kritérií. Dalším podstatným hlediskem je pak realizovatelnost žebříčku závislá na možnosti získání zdrojových dat pro sestavení žebříčku. V tomto případě dochází k prolínání pojmů. Nejprve hovoříme o kritériích, na základě nichž hledáme odpověď na otázku, jaká vhodná kritéria/ukazatele zvolit pro srovnání vysokých škol. Dalším druhem kritérií jsou ta, v nichž jsou univerzity srovnávány. Významově bychom tento druh kritérií mohli přiblížit ukazatelům, pomocí kterých univerzity srovnáváme.

15

Pro první skupinu kritérií se při navrhování rankingu čínských univerzit vychází z hlediska účelnosti kritérií. Účelem žebříčku je zvýšení rozhodovacího komfortu českých studentů ucházejících se o studium v ČLR. Jestliže má ranking usnadnit rozhodování českých uchazečů z řad studentů, měl by hodnotit takové aktivity školy, které se studentů přímo dotýkají nebo by je alespoň mohly z hlediska rozhodování o studiu v Číně zajímat. Tedy při určování dle jakých kritérií/ukazatelů univerzity porovnávat vstupují do popředí ta kritéria, která mohou zvýšit rozhodovací komfort českých uchazečů.

Jistota, nejistota, riziko

Jistota, nejistota a riziko referují k tomu, co je o této budoucí situaci známo při volbě určité varianty.

Z analýzy rozhodovacího procesu de facto vyplynul klíč, podle kterého by se měla vybrat vhodná kritéria (ukazatele) pro sestavení žebříčku čínských univerzit. Cíl sestavení žebříčku, tedy zvýšení rozhodovacího komfortu českých studentů ucházejících se o studium na čínských vysokých školách, určuje, že by se měla použít taková kritéria srovnání čínských univerzit, která se studentů mohou přímo dotýkat nebo je alespoň zajímat. Oproti tomu stavy okolností představují jakési omezení. Při volbě vhodných kritérií (ukazatelů) musíme totiž zvážit dostupnost dat pro jejich vyhodnocení. Přestože by pro uchazeče o studium určitě srovnání institucí z hlediska průměrného platu absolventů či míra nezaměstnanosti představovalo významný faktor zvyšující jejich rozhodovací komfort, zahrnutí takového kritéria (ukazatele) do rankingu není možné. Potřebná data k jejich vyhodnocení totiž chybí. Proto je kritérium účelnosti omezeno kritériem realizovatelnosti. Teď, když známe způsob, jakým se mohou vybrat jednotlivá kritéria pro sestavení žebříčku, pojďme se blíže podívat na klasifikaci kritérií a na způsoby určení vah.

2.2.2 Klasifikace kritérií

Kritéria jakožto hlediska hodnocení lze rozdělit na kritéria kvantitativní (objektivní) a kvalitativní (subjektivní). Kvantitativní kritéria lze objektivně změřit a přiřadit jim určitou hodnotu. Na druhé straně kvalitativní kritéria nelze objektivně změřit, jejich hodnoty subjektivně odhaduje uživatel. V kontextu rankingů se většinou pracuje s kvantitativním

16

typem kritéria, kromě stanovení kritérií, podle nichž se rozhoduje volba ukazatelů. Ty nabývají kvalitativního charakteru. Další dělení kritérií rozkládá kritéria na maximalizační a minimalizační. Maximalizační spočívají ve výběru takové varianty, jež nabývá maximálních hodnot, zatímco minimalizační kritéria fungují přesně naopak. Tedy vybereme variantu s nejnižší hodnotou, jež bývá nejlepší u nežádoucích jevů. V případě žebříčků srovnávajících univerzity se v drtivé většině případů využívají maximalizační kritéria, například počet titulů v knihovně školy. Čím více knih univerzitní knihovna nabízí, tím lepších dosahuje výsledků v rankingu.

Preference kritérií Preference kritérií odráží důležitost jednotlivých kritérií ve vztahu k ostatním. Její stanovení bývá klíčové pro rozhodování a často záleží zejména na subjektivním posouzení. V případě vícekriteriálních rankingů srovnávajících univerzity všechny metodiky stojí na subjektivním přiřazení kritérií skupinou expertů. Přestože tato část metodiky žebříčků bývá široce kritizována (Dill, a další, 2005; Hazelkorn, 2007; Hongcai, 2009; Turner, 2005; Usher, a další, 2007; Altbach, 2006; Bowman, a další, 2011), zatím se nepodařilo nalézt lepší způsob komparace univerzit. Existuje několik způsobů stanovení preference – aspirační úroveň kritérií, pořadí kritérií, váhy kritérií či kompenzace kriteriálních hodnot. Pro potřeby sestavení žebříčku je nevhodnější a nejhojněji užívaný způsob určení preference pomocí vah kritérií. Jednotlivým kritériím se přiřadí váha na základě předem stanovených principů v rozmezí uzavřeného intervalu od nuly do jedné. Přiřazením nuly označujeme kritérium pro řešení dané úlohy za nedůležité, čímž jej vlastně vyloučíme. Naopak přiřazením jedničky označujeme kritérium za maximálně důležité, a tudíž jediné uvažované. Součet vah veškerých uvažovaných kritérií musí být roven jedné.

2.2.3 Metody stanovení vah kritérií

Existují různé metody určení vah kritérií, avšak všechny by měly zohlednit cíle analýzy a účelnost. Dle informace o stanovení preference kritérií lze určit dvě kategorie metod stanovení vah kritérií.

17

Metody určení vah kritérií pro ordinálně stanovené preference

Ordinálním určením preferencí kritérií se myslí situace, kdy je rozhodovatel schopen určit pořadí kritérií dle důležitosti. Ovšem tuto důležitost již není schopen kvantifikovat. Patří sem metoda pořadí a metoda Fullnerova trojúhelníku.

Metoda pořadí Metoda pořadí reprezentuje metodu stanovení vah kritérií, kdy každý ze skupiny expertů přiřadí každému kritériu pořadí dle důležitosti od jedné do n, kde se n rovná počtu kritérií. Rovnocennost kritérií není vyloučena. V takovém případě se každému rovnocennému kritériu přiřadí průměrné pořadí vypočtené jako průměr pořadí všech rovnocenných kritérií. Pro získání celkové důležitosti jednotlivých kritérií se sečtou body jednotlivých kritérií přiřazené každým expertem. Kritérium s nejvyšším počtem bodů lze považovat za nejdůležitější. Na závěr se provádí tzv. normalizace vah, kdy se získané body u každého kritéria dělí součtem všech rozdaných bodů (n krát počet expertů).

Metoda Fullnerova trojúhelníku Tato metoda stanovení vah kritérií se využívá v případě, pokud ordinální informace vyjadřuje pouze vztah mezi každou dvojící hodnocených kritérií. Váhy jednotlivých kritérií pak tvoří počet zvolení kritéria jako důležitějšího v porovnávaných dvojicích. Nevýhoda této metody spočívá v přiřazení nulové hodnoty nejméně důležitému kritériu, čímž dojde k jeho vyřazení.

Metody určení vah kritérií pro ordinálně stanovené preference

Pokud rozhodovatel dokáže nejen určit pořadí preferencí, ale také je relativně kvantifikovat, pak lze aplikovat následující metody určení vah kritérií – bodovací metoda či Saatyho metoda.

Bodovací metoda Bodovací metoda se podobá metodě pořadí, avšak tentokráte experti nepřidělují body odpovídající pořadí kritéria dle důležitosti, nýbrž přidělují body z předem definované bodové

18

škály. Ta může být stanovena přidělením maximálního počtu bodů nejlepší alternativě a minimálního počtu bodů nejméně vhodné alternativě. Všem ostatním kritériím mohou být přiřazeny body z tohoto intervalu. Stejně jako u metody pořadí se sečtou body kritéria přidělené jednotlivými experty. I zde lze označit kritéria za rovnocenná a na závěr se mohou váhy normalizovat.

Saatyho metoda Saatyho metoda se zakládá na kvantitativním párovém porovnání, kdy jediný expert využívá devítibodové stupnice pro ohodnocení párových kritérií i a j. Stupnice vypadá následovně:

 1 – rovnocenná kritéria i a j,

 3 – slabě preferované kritérium i před j,

 5 – silně preferované kritérium i před j,

 7 – velmi silně preferované kritérium i před j,

 9 – absolutně preferované kritérium i před j Pokud je upřednostňováno dle této stupnice druhé kritérium ve vybraném páru, získá první kritérium převrácenou hodnotu bodů přidělených j-tému kritériu. Jinými slovy, pokud j-té kritérium je slabě preferované před i-tým, získá i-té kritérium 1/3 bodu. Po přiřazení bodů z devítistupňové stupnice každému páru kritérií lze sestavit Saatyho matici. Jednotlivé prvky matice vlastně vyjadřují podíl vah i-tého a j-tého kritéria. Z nich se potom získávají váhy pomocí normalizovaného geometrického průměru řádků této matice. Nicméně slabým místem této metody může být nedostatečná konzistence matice. Ta vzniká, pokud není zachován princip tranzitivity při párovém hodnocení kritérií. Tedy pokud platí A>B a B>C, pak musí platit i A>C. Saaty navrhl postup k určení dostatečné konzistence. Dostačující konzistence matice je zaručena, pokud index konzistence nabývá nižších hodnot než 0,1. Konkrétní matematický aparát poskytuje Příloha 2. V případech, kdy konzistence není zaručena, je potřeba zvážit povahu kritérií. Nekonzistentnost matice nemusí být vždy na škodu. Takovým příkladem jsou sportovní utkání, kdy mužstvo A porazí B, B zvítězí nad C a družstvo C vyhraje nad A.

19

Lze shrnout, že tato metoda představuje nejsofistikovanější způsob subjektivního stanovení vah kritérií. Její další předností je fakt, že ji lze využít v případech, kdy o váhách rozhoduje jediný expert. S aplikací této metody se ještě setkáme dále v průběhu práce.

V předcházejících kapitolách bylo vysvětleno, co rankingy jsou a že je lze členit na jednokriteriální a vícekriteriální. Ranking univerzit většinou spadá do kategorie vícekriteriálních žebříčků, neboť hodnotí vysoké školy dle více kritérií. Analýza rankingu z hlediska rozhodovacího procesu ukázala, že pro determinaci kritérií je rozhodující jejich účelnost, která je ovšem omezena realizovatelností. Jinými slovy jde o to vybrat taková kritéria pro sestavení žebříčku čínských univerzit, která podají nejlepší informace českým studentům ucházejícím se o studium na těchto školách, aby se jim co nejvíce zvýšil rozhodovací komfort. Přitom tato kritéria musí být realizovatelná, což znamená, že k nim lze získat data, která umožňují srovnání vysokoškolských institucí v Číně. Dále byly rozebrány vybrané metody přidělení vah jednotlivým kritériím. V případě žebříčku čínských univerzit, a obecně při srovnání vysokoškolských institucí kdekoli ve světě, se pro určení vah užívá subjektivních metod. To znamená, že váhy jsou kritériím přidělovány na základě odhadu jedním či více experty. Saatyho metoda určení vah patří k sofistikovanějším způsobům determinace kriteriálních vah, a proto jí bude využito při sestavení vlastního žebříčku. Teď, když rozumíme rankingům v čistě teoretické rovině, pojďme se na ně podívat blíže přímo v kontextu čínského vysokého školství.

2.3 Žebříčky čínských univerzit

Jak již bylo řečeno, v Čínské lidové republice si uchazeči o terciární vzdělávání mohou vybrat ze stovek institucí. Jen univerzit s plnými bakalářskými programy čínské statistiky čítají stovky. Přitom miliony studentů se každoročně hlásí do vysokoškolských programů. Avšak jak studenti, tak ti, co o studium usilují, požadují určité informace pro výběr vhodné univerzity. Ty ale často chybějí, nebo jsou příliš jednostranně zaměřené, když se univerzity samy prezentují na konkurenčním trhu. Z důvodu informační asymetrie na trhu vysokého školství i v Číně vzniká prostor pro rankingy čínských univerzit.

20

Srovnávání čínských vysokoškolských institucí pomocí žebříčků lze považovat za relativně mladý fenomén. V roce 1987 jako první učinila takovou komparaci Čínská akademie manažerských věd, kdy univerzity poměřovala na základě jediného ukazatele (jednokriteriální ranking), a to sice dle citačního indexu SCI (Ying, a další, 2009), více o SCI viz Příloha 7. Serióznější pokusy přišly až na samém sklonku milénia. Mezi ně se řadí žebříčky Asociace absolventů čínských univerzit, Guangdongského institutu manažerských věd (GIMS) či společnosti Shenzen Netbig Education Services známým pod jménem Netbig. Úplný výčet rankingů univerzit v Číně poskytuje Tabulka 1. Samozřejmě z kontinentální Číny ještě pochází samotný Šanghajský žebříček světových univerzit (ARWU), avšak do seznamu pětiset jím nejlépe hodnocených univerzit světa se podařilo probojovat sotva třicítce čínských institucí.

Tabulka 1: Výčet čínských žebříčků univerzit

Název žebříčku Zkratka Vznik Ranking Asociace absolventů čínských univerzit CUAA 2003 Ranking Guangdongského institutu manažerských věd GIMS 1995 Ranking Čínského rozvojového centra pro akademické tituly a magisterské vzdělávání CDGDC 2002 Ranking společnosti Shenzen Netbig Education Services známý pod jménem Netbig Netbig 1999 Ranking Šanghajského institutu pro vzdělání SEIS 2003 Ranking a Výzkumného centra pro evaluaci vědy Číny RCCSE 2004 Ranking Hongkongských univerzit portálu Education18.com n/a 1998 Ranking světových univerzit dle vědeckých článků Taiwanské evaluační a akreditační n/a 2007 komise vysokého vzdělávání) Taiwanský ranking akademické prestiže Tamkamgské univerzity n/a n/a Akademický ranking světových univerzit ARWU 2003

Zdroj: Vlastní zpracování.

Ze zmíněných žebříčků pevninské Číny obstály pouze dva - Netbig a CUAA. Ty jediné totiž veřejnosti poskytují informace o způsobu sestavení rankingů, pokrývají více než jednu oblast působení univerzit, zahrnují široký počet srovnávaných institucí a vydávají žebříčky pravidelně každý rok. Nejen z těchto důvodů je jim věnována pozornost v celé práci.

2.3.1 Ranking čínských univerzit Netbig

Žebříček Netbig srovnávající čínské univerzity je publikován již od roku 1999 ve spolupráci internetové společnosti Netbig.com(China) limited, respektive Shenzen Netbig Education Service, a periodika China Youth Daily viz Příloha 3. Ranking hodnotí čínské vysokoškolské instituce na bakalářské úrovni pomocí indikátorů, jejichž počet se od roku

21

2001 ustálil přibližně na dvaceti. Avšak žebříček nelze považovat za zcela konzistentní v čase, neboť autoři žebříčku podle potřeby několikrát pozměnili samotná hodnotící kritéria či jejich váhy (Liu, a další, 2005). V současné době je již k dispozici žebříček pro rok 2013, Netbig 2013 University Ranking, s jehož výstupy bude dále pracováno. Tento žebříček agreguje výsledky univerzit dosažených v šesti kritériích – Akademický sbor, Akademické úspěchy, Akademické zdroje, Materiálové zdroje, Prestiž a Studentské zdroje. Uživatel si na webu Netbig.com může zobrazit agregovaný žebříček, ale také pořadí institucí dosažených v jednotlivých kritériích. Dále Netbig.com klasifikuje univerzity dle jejich zaměření do deseti kategorií, jejichž výčet nabízí Tabulka 2 a geograficky dle příslušnosti k čínským provinciím a municipalitám do 31 geografických celků (viz Tabulka 2). Uživatel si může zobrazit agregovaný žebříček buď dle zaměření, či provincie.

22

Tabulka 2: Klasifikace vysokoškolských institucí dle Netbig a CUAA

Klasifikace vysokoškolských institucí Netbig Klasifikace vysokoškolských institucí CUAA Dle zaměření Dle geografické oblasti Dle zaměření Dle geografické oblasti Ekonomické a finanční Finanční Anhui Jazykové Jazykové Beijing Medicínské Province Komplexní Fujian Province Národnostní Province Lesnické Gansu Province Normální Guangdong Medicínské Guangdong (pedagogické) 1 Politické a právní Národnostní Guangxi Sportovní Normální (pedagogické) Guizhou Umělecké Hainan Politické a právní Hainan Vědecké a strojní Hebei Polytechnické Hebei Zemědělské a lesnické Zemědělské a lesnické Heilongjiang Henan Hubei Hubei / Beijing Hunan Chongqing Province Inner Mongolia Province Jiangsu / Beijing Jiangsu Province Province Jiangxi Province Jilin Qinghai Liaoning Province Ningxia Shanghai Qinghai Shanxi Shandong Shanxi Province Shandong / Beijing Province Shanghai Shanxi Shanxi Province Sichuan Province Tianjin Tibet Xinjiang Yunnan Zhejiang

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat sebraných z Netbig.com a Cuaa.net.

Zdrojová data

Zmíněné rankingy vycházejí při srovnání univerzit ze stejných zdrojových dat, jež Netbig.com získává hned několika způsoby – dotazníkovým šetřením, z oficiálních vládních publikací a sběrem dat přímo z webových stránek škol.

1 Univerzity samotné se označují za normální, avšak významově toto slovo odpovídá slovu pedagogické. Jedná se tedy o univerzity pedagogického zaměření.

23

Probíhají dva druhy dotazníkových šetření. První se zaměřuje na reputaci škol, kde jsou dotazování nejvyšší představitelé vysokoškolského vzdělání. Ti přiřazují rating vybraným univerzitám. Druhý dotazník směřuje do rukou rektorů a děkanů. Tento dotazník shromažďuje data o aktivitách škol. S růstem vlivu internetu stále více nabývají na významu informace sebrané z webu vysokoškolských institucí, které se pro kontrolu porovnávají s údaji publikovanými ve vládních materiálech (Netbig.com, 2001).

Hodnotící kritéria (ukazatele)

Žebříček Netbig.com lze považovat za dvouúrovňový, neboť se skládá z šesti kritérií, která jsou poskládána dle přidělených vah z devatenácti indikátorů. Přehled těchto kritérií a ukazatelů včetně jejich vah zobrazuje Tabulka 3.

24

Tabulka 3: Přehled kritérií, indikátorů a vah žebříčku Netbig

Primární Váha Sekundární indikátor Váha indikátor Dotazování akademiků, známých vědců, expertů, ředitelů středních škol Prestiž 15,0 % 15,0 % a rektorů univerzit Počet doktorských programů na studenta (Bc.) 4,4 % Počet magisterských programů na studenta (Bc.) 2,4 % Akademické 20,0 % Počet národních klíčových programů na studenta (Bc.) 4,6 % zdroje Počet národních klíčových center a laboratoří na studenta (Bc.) 4,2 % Počet národních center společenských věd na studenta (Bc.) 4,4 % Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SCI2 8,1 % Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných EI 5,5 % Akademické 22,0 % úspěchy Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SSCI 6,2 % Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných 2,2 % CSSCI Průměrné skóre v národním přijímacím řízení = kvality nově přijatých Studentské 5,9 % 12,0 % studentů zdroje Počet absolventů vůči studentům 6,1 % Procento vyučujících s docentským a vyšším titulem na plný úvazek 8,0 % Počet akademiků v Čínské akademii věd a Čínské akademii technických Akademický 5,0 % 19,0 % věd sbor Počet vyučujících a vědců zahrnutých do Cheung Kong programu 4,0 % Počet vyučujících na plný úvazek na studenta 2,0 % Financování výzkumu (zaměstnanci na plný úvazek a výzkumné 6,0 % Materiální instituce) na člena akademického sboru 12,0 % zdroje Celkový počet knih a počet knih na studenta 3,0 % Množství budov a ploch na studenta 3,0 %

Zdroj: (Shenzhen Netbig Education Service, 2013).

Jak vidíme, ranking sestavovaný Netbig.com hojně využívá vládních programů ke komparaci univerzit. Také výsledky dosažené v Národních vysokoškolských přijímacích zkouškách vstupují do rankingu. Kromě toho autoři žebříčku hodnotí univerzity dle citovanosti článků, akademického sboru i z materiálního pohledu. Bližší rozbor jednotlivých indikátorů poskytuje Příloha 3.

Způsob výpočtu Již známe, s jakými kritérii/ukazateli ranking Netbig.com pracuje. Jakým způsobem je však zpracovává v jediný žebříček vysokých škol? Matematický základ žebříčku spočívá pouze ve využití váženého průměru. U každého z devatenácti sekundárních indikátorů

2 Více o citačních rejstřících v Příloze 7.

25

se nejprve nalezne univerzita s nejlepším výsledkem. Té je přiřazen plný počet bodů, tj. sto. Ostatní univerzity získají počet bodů na základě poměru k nejlepšímu výsledku. Poté se spočítá skóre univerzit v primárních indikátorech s využitím váženého průměru. Stejným způsobem se postupuje i pro získání celkového pořadí univerzit, kdy se výsledky primárních indikátorů agregují pomocí přiřazených vah. Podrobný popis matematického aparátu metodiky žebříčku poskytuje Příloha 3.

Autoři žebříčku Netbig.com sice nepřišli s žádnou převratnou inovací při komparaci čínských univerzit, nicméně do určité míry žebříček poskytuje informace umožňující srovnání jednotlivých čínských institucí, čímž plní svůj hlavní účel. Jak si vede konkurenční ranking Asociace absolventů čínských univerzit odhalí následující kapitola.

2.3.2 Ranking univerzit Asociace absolventů čínských univerzit

Asociace absolventů čínských univerzit v kooperaci s periodikem University Weekly a 21st Century Talent Report již od roku 2003 provádí a uveřejňuje žebříček čínských univerzit. Prakticky po celou dobu jeho existence dochází k neustálým zásahům do metodiky sestavení (Deguo, a další, 2009), a proto se zdá ranking CUAA v čase ještě méně konzistentní než žebříček Netbig.com. Stejně jako Netbig.com, i Asociace absolventů na svých webových stránkách nabízí k nahlédnutí žebříčky pro rok 2013 zpracovávající údaje za rok předcházející. Byť tento žebříček využívá velice podobné klasifikace univerzit jako konkurence z Netbig.com, srovnání poskytuje Tabulka 2, webové stránky Asociace absolventů neumožňují zobrazení žebříčku dle jednotlivých klasifikačních tříd (podrobněji v Příloze 4). Metodika hlavního žebříčku se opírá o tříúrovňový systém ukazatelů. Při jejich výběru tvůrci dbají na dodržení čtyř hlavních zásad – systematičnosti, nestrannosti, realizovatelnosti a zásady poradenství. Zvolená kritéria mají pokrývat co nejširší oblast aktivit univerzit, ale současně se nepřekrývat, mají být nepředpojatá a porovnatelná. Zásada realizovatelnosti zaručuje jednoduchost indikátorů, jejich praktičnost a možnost opakované kontroly validity. Na posledním, byť ne na méně důležitém místě je zmíněna zásada poradenství, jež poukazuje

26

na to, že by žebříček měl univerzity vést k pochopení sebe samých, napomoci k identifikaci slabých a silných stránek a motivovat je ke stanovení cílů a k dalšímu rozvoji. Stanovením těchto zásad se žebříček do jisté míry odlišuje od rankingu Netbig, neboť preferuje daleko transparentnější ukazatele se snáze získatelnými daty, která ovšem vyúsťují v poměrně úzce zaměřený žebříček zvýhodňující velké přírodovědně zaměřené univerzity. Tvůrci totiž uvažují taková kritéria srovnání, pro která lze získat objektivní data pořízená u nezávislých třetích stran. Hodnotící kritéria a způsob výpočtu bude rozebrán v následujících podkapitolách a informace o nich byly získány z webových stránek žebříčku Asociace absolventů čínských univerzit (Cuaa.net, 2013).

Hodnotící kritéria (ukazatele)

Tabulka 4: Přehled kritérií, ukazatelů a jejich vah žebříčku CUAA

Primární Váha Sekundární indikátor Terciární indikátor Váha indikátor Významní absolventi Významní jedinci 20,65 % Rozvoj talentu 42,37 % Akademický sbor Úroveň vyučujících 12,90 % Výcviková základna Úroveň oborů 8,82 % Úspěchy ve V&V Hlavní úspěchy ve V&V 20,43 % Věda a 41,72 % Vědecko-výzkumná základna Vědecká a inovační základna 9,46 % výzkum Základna výzkumných Výzkumné projekty 11,83 % projektů Akademická reputace Akademická reputace 7,53 % Národní prestiž Národní status 2,15 % Prestiž 15,92 % Pozornost médií 3,23 % Společenská prestiž Dary absolventů 3,01 %

Zdroj: (Cuaa.net, 2013).

Při bližším pohledu na Tabulku 4 s výčtem indikátorů na třech úrovních vyvstává otázka, proč autoři pracují s tříúrovňovým systémem ukazatelů, když sekundární úroveň prakticky kopíruje ukazatele třetí úrovně? Odpověď nalezneme ve využití celé řady dílčích terciárních ukazatelů, které ovšem v rozkladu kritérií zobrazené v Tabulce 3 nejsou uvedeny. Podrobný popis jednotlivých indikátorů čtenář nalezne v Příloze 3.

27

Způsob výpočtu

Způsob výpočtu celkového pořadí univerzit se s výjimkou dvou rozdílů neliší od Netbig.com. První spočívá v tříúrovňovém systému indikátorů. Čili je zapotřebí agregovat data pomocí váženého průměru třikrát. Druhá odchylka se nachází v určení konečného skóre univerzit. Aby tvůrci žebříčku zmírnili nápadnou bodovou propast mezi nejlépe a nejhůře umístěnými univerzitami a snížili tak psychologický efekt ovlivňující uživatele rankingů, každá instituce získá předem fixních 60 bodů. Zbylých 40 bodů je univerzitám přidělováno na základě váženého průměru skóre v jednotlivých sekundárních ukazatelích. Podrobně se metodou výpočtu zabývá Příloha 4.

2.3.3 Srovnání žebříčku Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit

Porovnáme-li oba dva rankingy ve světovém kontextu, žádný nepřichází s nikterak převratným způsobem poměřování vysokoškolských institucí. Oba vycházejí z principu nalezení takových ukazatelů, které používají jako přibližné „zastupující“ ukazatele pro hodnocení určitých aktivit vysokých škol. Ovšem mírou přiblížení k těmto aktivitám i výběrem samotných aktivit se metodiky obou liší. Na jedné straně stojí konzervativní žebříček Asociace absolventů vyzdvihující objektivnost zdrojových dat. Způsob jeho sestavení se blíží metodice využívané Šanghajskou univerzitou při komparaci v žebříčku světových univerzit (ARWU). Oba žebříčky totiž zohledňují objektivní kritéria získaných ocenění (ARWU – Nobelovy ceny, CUAA – čínská ocenění převážně vědecky orientovaná) jak absolventů, tak zaměstnanců škol. Taktéž shodně pracují s vysoce citovanými články a publikacemi v žurnálech Science a Nature. Obecně lze shrnout, že se jedná o žebříčky zaměřené na vědeckovýzkumnou oblast působení univerzit zvýhodňující spíše rozsáhlé vysokoškolské instituce s přidruženými výzkumnými centry. Hledisko porovnávající kvalitu výuky je zde potlačeno a zohlednění dalších poslání vysokého školství se tu neobjevuje téměř vůbec. Metodika ARWU je zveřejněná na jeho webových stránkách (Shanghai Ranking Consultancy, 2010) Oproti tomu žebříček Netbig.com volí strategii přiblížení široké veřejnosti. Neboli snaží se nalézt taková kritéria, která by pokrývala také výukovou část aktivit univerzit. O tu se více zajímají právě uchazeči o studium. Navolenými ukazateli se spíše podobá žebříčku

28

Top 400 světových univerzit v režii amerického periodika U. S. News. Na rozdíl od něj však v Číně nezohledňují zaměstnanost absolventů a mezinárodní aktivity škol. Přímé srovnání dvou soupeřících čínských rankingů odkrývá modifikovaná SWOT analýza.

Modifikovaná SWOT analýza

Aby bylo možné bezprostřední porovnání obou žebříčků, celá SWOT analýza je orientována vertikálně, kdy levá strana udává informace o rankingu Netbig.com a pravá o žebříčku Asociace absolventů CUAA. Modifikovaná SWOT analýza začíná interními faktory rozebírajíc silné stránky následované slabými. Závěr patří externím faktorům, respektive příležitostem a hrozbám. Pořadí jednotlivých bodů reprezentuje jejich důležitost v kontextu celého žebříčku. Čím výše se faktor nalézá, tím se těší větší důležitosti.

29

Tabulka 5: Modifikovaná SWOT analýza

INTERNÍ FAKTORY

Silné stránky Netbig CUAA 1. Širší záběr rankingu (zohlednění výuky, …) 1. Spolehlivost zdrojových dat 2. Orientace na uživatele 2. Transparentnost indikátorů 3. Zohlednění srovnání per capita 3. Zaměření na excelenci 4. Zaměření na veřejnost (průměrnost)

Slabé stránky Netbig CUAA 1. Možná předpojatost zdrojových dat 1. Jednostrannost žebříčku 2. Slabé vysvětlení přidělení vah 2. Slabá aproximace proměnných 3. Dotazníkové šetření zaměřené na prestiž 3. Nezohlednění orientace/mise univerzit 4. Nezohlednění orientace/mise univerzit 4. Nekonzistentnost v čase 5. Slabá aproximace proměnných 5. Slabé vysvětlení přidělení vah 6. Nekonzistentnost v čase

EXTERNÍ FAKTORY

Příležitosti Netbig CUAA 1. Absence konkurence ve srovnání univerzit dle 1. Vládní kontrolní systém kvality jako zdroj dat oborů 2. Absence konkurence ve srovnání univerzit dle

oborů 3. Zvýšení kredibility zaručením rektorů za

poskytnuté údaje

Hrozby Netbig CUAA 1. Změna metodik třetích nezávislých stran 1. Možnost manipulace daty poskytujících zdrojová data 2. Neschopnost uživatelů správně interpretovat 2. Neochota univerzit spolupracovat výsledky rankingu 3. Neschopnost uživatelů správně interpretovat 3. Administrativní zákaz žebříčků univerzit výsledky rankingu 4. Administrativní zákaz žebříčků univerzit

Zdroj: Vlastní zpracování.

Závěry modifikované SWOT analýzy

Z modifikované SWOT analýzy pro oba rankingy vyplývá řada implikací, jež budou rozebrány v následujících dvou podkapitolách. Závěry z této analýzy jsou v souladu s poznatky, k nimž došla jiná komparativní studie. O jejích výsledcích nás stručně informuje závěrečná kapitola uzavírající teoretickou část práce.

30

Závěry pro ranking Netbig Netbig.com dává jednoznačně přednost pokrytí větší části činností vysokých škol. Konkrétně oproti svému konkurentovi více zohledňuje úroveň výuky, která se dotýká všech studentů i uchazečů o studium. Indikátory a kritéria, podle nichž tvůrci poměřují univerzity, spíše zkoumají obecné standardy výuky a výzkumu, čímž skupina spotřebitelů tohoto rankingu sestává z průměrných zájemců o studium, popřípadě z řadových studentů a vyučujících. Žebříček tak více zohledňuje potřeby široké veřejnosti. Tím, že uživatelé mohou ranking zobrazovat na webu Netbig.com podle různých kritérií, usnadňuje jim tak žebříček práci při komparaci univerzit. Největší slabina žebříčku přímo vyplývá z jeho předností. Aby mohla být hodnocena kvalita výuky, zdrojová data musejí být čerpána přímo ze statistik vedených samotnými institucemi. Univerzity se ale mohou prezentovat v lepším světle, než by odpovídalo skutečnosti. Tedy vzniká zde rozsáhlý prostor pro předpojatost dat i manipulaci s nimi, která v Číně představuje poměrně běžný problém, čímž ohrožuje validitu žebříčku i jeho existenci. Nekale upravovat výsledky dle potřeb lze také prostřednictvím přidělených vah, které má zcela arbitrární charakter a není nikterak osvětleno. Další problém metodiky Netbig.com tkví v dotazníkovém šetření zaměřeném na prestiž. Akademici a vědci přidružení k univerzitám de facto hodnotí sebe samé. Dále zde vzniká prostor pro kotvící efekt3 a tím, že experti hodnotí omezený počet předvybraných univerzit autory žebříčků, je celé šetření předpojaté.

3 Kotvící efekt popisuje fenomén při rozhodování, kdy lidé mají tendenci přílišně spoléhat na počáteční, byť neúplnou, informaci a následně podle ní přizpůsobovat výsledky konečného rozhodnutí. Tato počáteční informace se nazývá kotvící bod. Pokud rozhodující se osoba v průběhu rozhodovacího procesu získá dodatečné informace, je vůči nim předpojatá ve vztahu k počáteční informací (Bowman, a další, 2011; Tversky, a další, 1974). Za první průkopníky této teorie se uvažují A. Tversky s D. Kahnemanem. Na britském žebříčku světových univerzit Times Higher Education Supplement A. N. Bowman a kolektiv aplikují tuto teorii poukazujíce na nízkou vypovídací hodnotu reputačních kritérií založených na dotazování „kolegů akademiků“. Při opakovaném publikování žebříčku mohou být totiž respondenti při hodnocení univerzit ovlivnění výsledky předešlých žebříčků. Kotvícím bodem je pak první vydání žebříčku.

31

Navíc univerzity nezahrnuté do tohoto šetření jsou v kritériu prestiže také srovnávány. Vysvětlení, na jakém základě, ale zcela chybí. Další slabá místa rankingu jsou společná i pro jeho konkurenta Asociace absolventů. Žebříčky nezohledňují zaměření jednotlivých univerzit, respektive jejich poslání. Ne každá univerzita usiluje o dosažení excelentních výsledků ve výzkumu. Jejím cílem může být například regionální sociální rozvoj, kdy univerzita věnuje významnou část svých prostředků do vzdělávání dospělých či komunit. Tyto mise nejsou zohledněny v žádném žebříčku. Častý problém všech žebříčků spočívá ve slabé aproximaci proměnných. Jinými slovy indikátor neměří to, co autoři žebříčku zamýšlejí a prezentují navenek. Poslední slabinou rankingu je i nekonzistence v čase. Autoři několikrát pozměnili metodiku, čímž prakticky vyloučili možnost srovnávat univerzity v různých letech. Zásahy tvůrců konkurenčního žebříčku do metodik jsou ještě patrnější. Svým zaměřením může žebříček vysoce těžit z vládního kontrolního systému kvality. Zavedou-li se standardy pro sběr dat a čínské autority zajistí jejich objektivnost, pak Netbig.com bude moci využít těchto dat k poskytnutí vysoce kvalitního srovnání univerzit. Při sběru dat u samotných univerzit by zatím autoři mohli zajistit kvalitnější zdrojová data a větší důvěryhodnost zapojením rektorů. Ti by se oficiálně zaručili za korektnost dat poskytnutých v dotazníku. To by zajisté napomohlo získávání lepších údajů, neboť autority jako rektoři jsou vysoce uznáváni a ztráta tváře je v Číně závažný sociologický problém, který by si žádný rektor nemohl dovolit. Vzhledem k tomu, že rektoři se za správnost uvedených dat nikomu nezaručují, mohou odevzdávat zmanipulované či nepravdivé údaje, na nichž ale žebříček závisí. Dále je ranking ohrožen možnou neochotou univerzit spolupracovat. Společnou hrozbou pro oba soupeře je možná desinterpretace výsledků rankingu veřejností, která nemusí plně rozumět vypovídací schopnosti žebříčku. Pokud se jejich očekávání vytvořené na základě výsledku žebříčku ukáže být odlišné od reality, může výrazně poklesnout kredibilita žebříčku. Definitivní konec by znamenal administrativní zákaz rankingů čínských univerzit, jakožto zásahu do jejich suverenity. Takovéto hlasy se vynořily na Národním lidovém kongresu na počátku tisíciletí, avšak vláda je zatím v tichosti přechází (Hongcai, 2009).

32

Závěry pro ranking Asociace absolventů čínských univerzit Experti Asociace absolventů upřednostňují objektivnější, snadno získatelná a ověřitelná zdrojová data, čímž roste důvěryhodnost žebříčku, protože se zakládá na transparentních ukazatelích. Z toho současně plyne i přílišné zaměření na vědu a výzkum, konkrétně na přírodní vědy a technologie, což pokrývá pouze část činností škol. Ostatní mise škol jsou úplně přehlíženy. Použitím tohoto typu dat také dochází k přílišné simplifikaci. Na druhou stranu data získávaná od nezávislých třetích osob minimalizují prostor pro manipulaci s výsledky. Ta je umožněna pouze volbou vah kritérií, kdy postup jejich stanovení není dostatečně vysvětlen ani podložen. Charakterem zvolených ukazatelů se žebříček zaměřuje na elitní představitele společnosti a elitní výzkum. Z tohoto pohledu má žebříček největší vypovídací schopnost pro potenciální (špičkové) vědecko-výzkumné partnerské instituce (univerzity i firmy) a popřípadě pro elitní vědce, profesory a studenty, kteří zvažují spolupráci s takovými institucemi. Z charakteru rankingu vyplývá plná závislost rankingu na informacích podávaných třetími stranami. Pokud tyto strany jakkoli změní dosavadní postupy a metodiky, může Asociace absolventů přijít o svoje zdroje dat nebo se ranking stane časově zcela nekonzistentní, k čemuž má v současnosti poměrně blízko. Žebříček je shodně ohrožen neschopností řádně interpretovat jeho výstupy i administrativním zákazem.

Již existující srovnání žebříčků Jako závěrečné shrnutí poslouží závěry učiněné autory studie srovnávající tři čínské žebříčky Netbig, CUAA a žebříček Guangdongské akademie manažerských věd. Ani jeden žebříček se netěší příliš vysoké důvěryhodnosti v porovnání s americkým žebříčkem U. S. News. Avšak CUAA si v tomto ohledu vede relativně nejlépe, jelikož pracuje s poměrně objektivními ukazateli, ovšem za cenu úzkého zaměření na vědu a výzkum, což tvoří pouze část aktivit vysokých škol. Naopak žebříček Netbig si nejlépe stojí ve sledování zájmů veřejnosti, protože zpracovává i takové údaje, které zajímají zejména uchazeče o studium (Ying, a další, 2009).

33

3. Závěr teoretické části

Práce se zabývá rankingem čínských univerzit. Ranking nabízí srovnání čínských univerzit vytvořením pořadí od nejlepší po nejhorší, kdy se pořadí stanovuje na základě výsledků dosažených v předem definovaných kritériích. Z tohoto pohledu lze členit žebříčky na jednokriteriální a vícekriteriální. Přitom druhý zmíněný se většinou užívá v případě komparace univerzit. Zásadním pro sestavení je volba vhodných kriterií, která by odrážela cíl žebříčku. Většinou jsou ale omezena možností získat potřebná data k jejich vyhodnocení. Proto je potřeba nalézt kompromis mezi účelností a realizovatelností žebříčku. Z analýzy žebříčků srovnávajících čínské univerzity vyplynulo, že pouze dva rankingy, Netbig.com a Asociace absolventů čínských univerzit, se hodí pro další rozbor a vytvoření nového žebříčku. Jeho metodice, výsledkům a jak s žebříčkem pracovat se věnuje analytická část práce. Ovšem abychom s ním mohli snáze pracovat, bylo potřeba porozumět nejen samotným rankingům, ale i prostředí, ve kterém žebříčky vznikají. Proto bylo zapotřebí pojednat o vysokém školství v Číně, jež rozebrala první kapitola teoretické části. Vyplynulo z ní, že významnou roli v terciárním vzdělávání v Číně stále hraje čínská vláda, která tak ovlivňuje žebříčky nejen zprostředkovaně skrze působení na univerzity samotné, ale i přímo skrze využívání řady nástrojů rozvoje vysokého školství, které často vstupují do srovnávacích kritérií žebříčků. Tímto se uzavírá teoretická část práce, abychom mohli plynule přejít k části analytické.

34

ANALYTICKÁ ČÁST

Práce si klade za cíl vytvořit ranking čínských univerzit, který by zvýšil rozhodovací komfort zájemců o vysokoškolské studium v Číně při výběru vhodné univerzity. Byť výsledky žebříčků Netbig.com a CUAA mohou v tomto směru přispět k naplnění účelu práce, jejich zaměření na čínskou veřejnost nezohledňuje specifické požadavky českých studentů. Pojďme se tedy podívat na nově vytvořený ranking. Než se tak stane, je třeba zmínit, co konkrétně nás v dalších kapitolách čeká. V první řadě je potřeba pochopit, jak žebříček vznikl. Podrobný rozbor metodiky nového rankingu otevírá praktickou část práce. Další kapitoly se zabývají výsledky žebříčku, a to i ve srovnání s existujícími čínskými rankingy, a jejich správnou interpretací. Na závěr budou shrnuty výhody a nevýhody žebříčků, jež poskytnou dostatečný základ pro nalezení doporučení na zlepšení.

35

4. Vlastní žebříček čínských univerzit

Jak již bylo zmíněno, žebříčky Netbig.com a CUAA mohou sice částečně přispět ke zvýšení rozhodovacího komfortu českých uchazečů o studium v Číně, ale nezohledňují jejich potřeby zcela. Za tímto účelem byla navržena vlastní metodika sestavení žebříčku. Její konkretizaci poskytne následující podkapitola.

4.1 Vlastní metodika

V obecné rovině se metodika nového rankingu v zásadě neliší od ostatních. I ona nabídne vícekriteriální hodnocení jednotlivých čínských univerzit agregované do jediného pořadí na základě váženého průměru jednotlivých kritérií (ukazatelů). Po vzoru Netbig.com ponechá ale uživateli možnost zobrazit rankingy dle jednotlivých ukazatelů a dle kategorií využité klasifikace, alespoň v elektronické podobě. Zásadní rozdíl spočívá v účelu sestavení žebříčku. Tedy žebříček se orientuje na české studenty. To podstatným způsobem ovlivňuje volbu kritérií a přiřazení vah těmto indikátorům.

4.1.1 Formulace rozhodovacích kritérií pro zájemce o studium

Jak vyplynulo z teoretického přístupu k rozhodovacímu procesu, hlavní roli pro volbu ukazatelů sehrává účel rozhodování. V našem případě má dojít ke zvýšení rozhodovacího komfortu českých zájemců o studium v Číně. Tedy musejí být vybrána taková kritéria, která mohou české studenty zajímat či poskytnout jim užitečné informace pro výběr vhodné instituce. Právě z tohoto důvodu musí být zachována možnost přizpůsobit ranking vlastním potřebám studenta. Proto výstupy rankingu budou také publikovány v programu MS Excel, který umožňuje snadné přepínání srovnání dle zaměření univerzity či geografické polohy. Tato funkce musí být zachována, neboť ne každý uchazeč o studium se zajímá o všechna zaměření vysokých škol. Studentovi medicíny asi neusnadní volbu vhodné univerzity porovnání technicky zaměřených škol a naopak.

36

Ovšem limitujícím faktorem pro naplnění hlediska účelnosti zůstává dostupnost potřebných dat. Přestože původní záměr uvažoval o sebrání zdrojových dat v dotazníkovém šetření, stav okolností této varianty ji prakticky vyřadil. Nízká návratnost dotazníků nevedla ke sběru dostatečného množství zdrojových dat. Proto bylo potřeba uchýlit se k jiné alternativě. Ta se zakládá na použití již existujících sekundárních dat. Při počtu srovnávaných vysokoškolských institucí v Číně v řádu stovek je nad rámec této práce sbírat data přímo u jednotlivých institucí, která často ani na jejich webových stránkách uvedena nejsou. Z tohoto důvodu je nutné pracovat s daty publikovanými výše zmíněnými žebříčky. Jak je vidět, hledisko realizovatelnosti značně omezuje možnosti sestavení účelného rankingu. Možnosti výběru jednotlivých kritérií se prakticky zúžily na kritéria (ukazatele) používaná rankingovými systémy Netbig.com a Asociace absolventů. Z modifikované SWOT analýzy vyvstaly jak jejich přednosti, tak jejich slabé stránky. To bude dále zohledněno při výběru vhodných kritérií. Kromě toho by měla být zachována maximální možná objektivita kritérií. Na konkrétní kritéria se nahlíží v následujících odstavcích. Omezení výběru ukazatelů vycházející z nemožnosti získat jiná zdrojová data předurčila k použití indikátory obou zmíněných žebříčků. Vzhledem k faktu, že dílčí data oba žebříčky publikují pouze na úrovni primárních ukazatelů, použitelná kritéria se omezují právě na ně. Ne příliš pestrou nabídku kritérií sumarizuje Tabulka 6.

Tabulka 6: Srovnání primárních kritérií a jejich vah žebříčku Netbig a CUAA

Primární indikátory žebříčku Netbig Primární indikátory žebříčku CUAA Primární indikátor Původní váha Primární indikátor Původní váha Prestiž 15,0% Rozvoj talentu 42,37% Akademické zdroje 20,0% Věda a výzkum 41,72% Akademické úspěchy 22,0% Prestiž 15,92% Studentské zdroje 12,0% Akademický sbor 19,0% Materiální zdroje 12,0%

Zdroj: (Cuaa.net, 2013; Shenzhen Netbig Education Service, 2013).

Při zohlednění výstupů modifikované SWOT analýzy můžeme přímo vyřadit indikátor Prestiže, a to u obou žebříčků. V obou případech není metodika stoprocentně jednoznačná a transparentní. Z pohledu využitelnosti informací poskytovaných zbylými primárními indikátory by české studenty v různé míře mohly zajímat výsledky dosažené ve všech těchto

37

ukazatelích. Rozdílnost v míře zajímavosti pro studenty bude rozebrána v souvislosti s přidělením vah jednotlivým kritériím. Při vyřazení indikátoru Prestiže u rankingu CUAA zbývá ukazatel Rozvoje talentu a Vědy a výzkumu. První zmíněný ukazatel bude také při kompozici nového žebříčku vynechán. To proto, že by docházelo k překrývání s některými primárními ukazateli žebříčku Netbig.com. Další důvod podporující jeho vyloučení je přílišná orientace na elity. To znamená, že toto kritérium hodnotí pouze elitní špičku ledovce. Nevypovídá nic o valné většině ostatních aktivit školy, jež lze považovat za podstatné pro uchazeče o studium na čínských školách.

Věda a výzkum (Asociace absolventů čínských univerzit)

Jediný použitelný ukazatel z žebříčku Asociace absolventů je primární indikátor Věda a výzkum. Jak jeho název napovídá, hodnotí univerzity v oblasti vědeckovýzkumných aktivit. Produkce znalostí a jejich transfer patří k hlavním funkcím univerzit. Kritérium zohledňuje počet získaných patentů, vědeckých ocenění, publikace v žurnálech Nature a Science, účast na výzkumných projektech a další. Podrobnější charakteristika se nalézá v Příloze 4. SWOT analýza odhalila větší zaměřenost žebříčku Netbig.com na výuku, ale také jeho přátelský přístup k uživatelům. Nejen proto více jeho primárních indikátorů vstupuje do nového žebříčku.

Akademické zdroje (Netbig.com)

Hned na úvod je třeba připomenout, že primární indikátor prestiže byl rovnou vyloučen. Akademické zdroje zkoumají instituce dle počtu nabízených magisterských a doktorandských programů, Národních klíčových programů či přidružení k Národním klíčovým laboratořím. Poslední uvedený ukazatel způsobuje menší nekonzistentnost v metodice nového žebříčku, neboť faktor Národních klíčových laboratoří vstupuje i do kritéria Vědy a výzkumu. Avšak praktičnost ostatních sekundárních ukazatelů Akademických zdrojů převažuje relativně malé zastoupení Národních klíčových laboratoří. Z tohoto důvodu bude indikátor akademických zdrojů použit.

38

Akademické úspěchy (Netbig.com)

Akademické úspěchy autoři rankingu Netbig.com měří pomocí citovanosti v různých citačních rejstřících. Toto kritérium z hlediska metodiky může být využito, ale v souladu s principem účelnosti by mu měla připadnout nízká váha.

Studentské zdroje (Netbig.com)

Tento primární indikátor je pro uchazeče o studium obzvláště zajímavý, neboť hodnotí univerzity dle toho, jak schopné studenty instituce dokážou přilákat. Čím schopnější studenti studují na vysoké škole, tím více škola směřuje ke konkurenčnějšímu prostředí a kvalitnější výuce. Indikátor Studentské zdroje také hodnotí poměr absolventů vůči studentům.

Akademický sbor (Netbig.com)

Akademický sbor jakožto kritérium evaluace univerzit zahrnuje čtyři ukazatele – poměr vyučujících s docentským a vyšším titulem zaměstnaných na plný úvazek, počet přidružených akademiků z Čínské akademie věd a Čínské akademie technických věd a počet vyučujících v přepočtu na studenta. S důrazem na první zmíněné sekundární ukazatele i toto kritérium je pro české studenty nezanedbatelným zdrojem srovnání.

Materiální zdroje (Netbig.com)

Posledním zvažované primární kritérium rankingu Netbig.com představují Materiální zdroje. Hodnotí se objem finančních toků směřujících do výzkumu, počet knih v knihovně a velikost kampusu. Zejména poslední dvě kritéria mohou uchazeče o studium zajímat. Podrobněji popsaná kritéria jsou k nahlédnutí v Příloze 3 a Příloze 4 Ovšem co bude určitě předmětem zájmu českých studentů, je mezinárodní zapojení institucí. O tom bohužel ani jeden ze zmiňovaných rankingů nepojednává. Přitom internacionalizace může být jedním z dalších cílů univerzit. Tady se opět projevuje slabina obou žebříčků, kdy nezohledňují alternativní mise jednotlivých institucí. Kvůli omezenému rozsahu práce není možné provést podrobnou analýzu stovek univerzit, byť by české studenty zajisté zajímalo, zda škola nabízí studijní programy v anglickém jazyce, či zda pro tyto účely zřídila centrum pro mezinárodní spolupráci nebo jeho obdobu. Nicméně kritérium mezinárodního zapojení je alespoň v omezené formě do nového rankingu zařazeno.

39

Webové stránky v angličtině (vlastní)

V rámci nového rankingu se přihlíží k tomu, zda univerzita vede vlastní webové stránky v angličtině. Třebaže se jedná o poměrně slabé přiblížení, vytvoření webových stránek v cizím jazyce je prvním krokem k internacionalizaci instituce. Většina zahraničních zájemců o studium ocení spíše stránky v anglickém jazyce než v čínském. Pokud zahraniční studenti žádají o standardní studium v čínském jazyce, mezinárodní zapojení školy tím není příliš ovlivněno či rozvíjeno. Konečný přehled použitých indikátorů pro sestavení nového žebříčku uvádí Tabulka 7.

Tabulka 7: Přehled indikátorů nového rankingu včetně přidělení vah

Primární Váha indikátor Původ Sekundární indikátor (vi) (KIi) Hlavní úspěchy ve V&V Věda a výzkum CUAA Vědecká a inovační základna 0,07 Základna výzkumných projektů Počet doktorských programů na studenta (Bc.) Počet magisterských programů na studenta (Bc.) Akademické Netbig Počet národních klíčových programů na studenta (Bc.) 0,09 zdroje Počet národních klíčových center a laboratoří na studenta (Bc.) Počet národních center společenských věd na studenta (Bc.) Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SCI Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných Akademické EI Netbig 0,03 úspěchy Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SSCI Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných CSSCI Průměrné skóre v národním přijímacím řízení Studentské zdroje Netbig 0,32 Procento absolventů vůči studentům Procento vyučujících s docentským a vyšším titulem na plný úvazek Počet akademiků v Čínské akademii věd a Čínské akademii Akademický sbor Netbig technických věd 0,32 Počet vyučujících a vědců zahrnutých do Cheung Kong programu Poměr vyučujících na plný úvazek na studenta Financování výzkumu (zaměstnanci na plný úvazek a výzkumné instituce) na člena akademického sboru Materiální zdroje Netbig Celkový počet knih a počet knih na studenta 0,08 Množství budov a ploch na studenta Internacionalizace Vlastní Webové stránky v anglickém jazyce 0,09

Zdroj: Vlastní zpracování.

40

Jak je vidět, tabulka nabízí i váhy, kterými je zastoupena důležitost jednotlivých ukazatelů. Jakým způsobem byly stanoveny, ukáže další kapitola.

4.1.2 Stanovení vah ukazatelů

Jelikož se při vytvoření nového žebříčku pracuje s více kritérii (indikátory), aby mohl vzniknout celkový ranking univerzit, musí být dílčí výsledky agregovány do jediného. V případě vícekriteriálních rankingů se užívá váženého průměru. Dílčí výsledky se průměrují na základě přiřazených vah. Přestože subjektivní přiřazení vah sklízí širokou kritiku, lepší metoda, která by umožnila porovnávat univerzity v jejich rozdílných aktivitách, nebyla doposud nalezena. Proto i nový žebříček využívá subjektivně přidělených vah na základě expertního odhadu pomocí takzvané Saatyho metody. Tato metoda je blíže popsána v teoretické části a její matematický aparát v Příloze 2.

Saatyho matice

Následující tabulka představuje Saatyho matici S, v níž každá buňka vlastně vyjadřuje poměr vah i-tého a j-tého indikátoru. V našem případě uvažujeme celkem sedm kritérií, čili n = 7.

41

Tabulka 8: Saatyho matice poměrů vah kritérií, geometrický průměr řádků matice s normalizovanými vahami

kritérií

Věda a výzkum a Věda zdroje Akademické úspěchy Akademické zdroje Studentské sbor Akademický zdroje Materiální Internacionalizace řádků průměr Geom. váha Normalizovaná

Věda a výzkum 1.00 0.33 3.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,63 6,6 %

Akademické zdroje 3.00 1.00 3.00 0.33 0.33 1.00 0.33 0,85 8,9 %

Akademické úspěchy 0.33 0.33 1.00 0.14 0.14 0.20 0.33 0,28 3,0 %

Studentské zdroje 5.00 3.00 7.00 1.00 1.00 5.00 5.00 3,08 32,1 %

Akademický sbor 5.00 3.00 7.00 1.00 1.00 5.00 5.00 3,08 32,1 %

Materiální zdroje 1.00 1.00 5.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,79 8,3 %

Internacionalizace 1.00 3.00 3.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,86 9,0 %

Zdroj: Vlastní zpracování.

Hodnoty uvedené v jednotlivých buňkách představují prvky Saatyho matice. Tyto hodnoty byly stanoveny v souladu s principem účelnosti. Praktická ukázka stanovení několika prvků matice osvětlí celou metodu. Začněme hned prvním prvkem matice. Ten má hodnotu jedna. To dle Saatyho devítibodové stupnice znamená, že kritérium Vědy a výzkum je rovnocenné s kritériem Vědy a výzkumu. Takový výsledek nemůže překvapit, porovnáváme-li v páru dva identické ukazatele, ani jeden nemůže být preferován. Druhým prvkem prvního řádku je číslo 0,33. To značí v porovnání kritéria Vědy a výzkumu s Akademickými zdroji, že kritérium Vědy a výzkumu je méně preferováno než Akademické zdroje. Což vlastně značí, že Akademické zdroje jsou slabě preferovaným kritériem před Vědou a výzkumem. Když se podíváme na první prvek druhého řádku, zjistíme, že porovnává tatéž kritéria, avšak v obráceném pořadí. Hodnota 3 říká, že

42

Akademické zdroje jsou dle Saatyho devítibodové stupnice slabě preferovaným kritériem. Trojka není nic jiného než převrácenou hodnotou čísla 0,33 na místě druhého prvku prvního řádku. Saatyho matice je tedy reciproká. V souladu s principem účelnosti kritérium Akademických zdrojů přinese většině českých studentů při výběru školy větší užitek než Věda a výzkum, neboť v sobě zahrnuje hodnocení počtu nabízených magisterských a doktorandských programů či počet prestižních Národních klíčových programů čínské vlády. Tedy přínos tohoto indikátoru je větší než Vědy a výzkumu, který zohledňuje patenty, publikace v Science a Nature, výzkumné programy a další čistě na vědu a výzkum orientované ukazatele. Takto bychom mohli pokračovat u všech prvků nalevo od hlavní diagonály. Prvky na hlavní diagonále (buňky zvýrazněné šedým odstínem) jsou vždy rovny jedné. Prvky napravo od hlavní diagonály jsou převrácenou hodnotou prvků osově souměrných dle hlavní diagonály. Při párovém porovnávání všech indikátorů byla vždy zohledněna účelnost pro studenty, vypovídací schopnost indikátoru i spolehlivost pro něj použitých dat. Uchazeči o studium si budou nejspíše nejvíce považovat informací o studentských zdrojích, akademickém sboru či o nabízených studijních programech. Dále by je velmi zajímala internacionalizace institucí. Tím, že je ale zastoupena poměrně vysoce zjednodušenou proměnnou ve formě webových stránek v angličtině, nemůže být tomuto kritériu přidělena velká váha. Naopak věda a výzkum či citovanost publikovaných článků nebudou většinu uchazečů zásadně oslovovat. Avšak tím, že indikátor Vědy a výzkumu je poměrně komplexní, zakládá se na transparentních a spolehlivých datech a vypovídá mimo jiné i prestiži školy, bude toto kritérium zohledněno více než citované články. Oproti tomu studenty určitě zajímá hodnocení univerzit dle studijního prostředí měřeného pomocí velikosti kampusu a vybavenosti školní knihovny. Nicméně protože zjištění dat pro jeho vyhodnocení spoléhá na informace podané samotnými univerzitami, existuje prostor pro nežádoucí manipulaci s daty, a proto nelze kritériu přiřadit vyšší váhu. Předposlední sloupec Tabulky 8 nabízí geometrické průměry řádků matice. Poslední sloupec téže tabulky konečně poskytuje kýžené váhy v procentech pro jednotlivé indikátory. Při srovnání s vahami uvedenými v Tabulce 7 zjistíme, že Tabulka 7 již poskytuje váhy zaokrouhlené na dvě desetinná místa.

43

Index konzistence

Pro úplné uplatnění Saatyho metody je ještě zapotřebí prozkoumat, zda je takto sestavená Saatyho matice dostatečně konzistentní. Aby tato podmínka byla naplněna, musí index konzistence IS nabývat hodnot menších 0,1. Index konzistence vypočteme následovně

kde n … počet kritérií, a lmax … největší vlastní číslo Saatyho matice.

Pro výpočet lmax je potřeba vyřešit polynomickou rovnici až sedmého řádu. K tomu poslouží online freewarový výpočtový nástroj Online Matrix Calculator (Bluebit Software, 2003). Ten vypočetl hodnotu největšího vlastního čísla naší matice při zaokrouhlení na dvě desetinná místa jako 7,48.

Jestliže n = 7 a lmax = 7,48, pak lze vypočítat Is následovně

Aby byla matice dle Saatyho dostatečně konzistentní, musí platit Is < 0,1.

Při vypočteném Is = 0,08, je tato podmínka splněna. Nicméně je zde vhodné zmínit, že první pokus o sestavení Saatyho matice vedl k nedostatečně konzistentní matici, kdy index konzistence Is téměř třínásobně překročil limit pro dostatečně konzistentní matici. Proto musely být přidělené váhy u vybraných kriteriálních párů přehodnoceny. Konkrétní postup skýtá Příloha 8. Přesnější informace o obecném matematickém aparátu Saatyho metody nabízí Příloha 2.

4.1.3 Agregace dat

Teď, když byla určena kritéria pro vytvoření vlastního žebříčku a byly jim na základě Saatyho metody přiděleny váhy, můžeme postoupit k samotné agregaci dat do jediného rankingu. Agregace dat probíhá na základě váženého průměru výsledků dosažených jednotlivými institucemi v jednotlivých kritériích. Tabulka 9 rekapituluje použitá kritéria a jejich váhy. Jak lze z tabulky vypozorovat, největší váha připadá na Studentské zdroje a Akademický sbor. To je v souladu s principem účelnosti; Vždyť tato kritéria hodnotí takové

44

aktivity univerzit, které se studentů přímo dotýkají. Stejně tak by české uchazeče o studium v zahraničí zajímala míra mezinárodního zapojení univerzit. Ovšem na to, aby kritériu Internacionalizace mohla být přidělena váha, chybí vhodná zdrojová data.

Tabulka 9: Kritéria a jejich váhy vlastního rankingu

Kritérium (Ki) Váha (vi) Akademické úspěchy 0,03 Akademické zdroje 0,09 Akademický sbor 0,32 Internacionalizace 0,09 Materiální zdroje 0,08 Studentské zdroje 0,32 Věda a výzkum 0,07

Zdroj: Vlastní zpracování.

Princip přidělení bodů institucím v jednotlivých kritériích je shodný s oběma metodami použitých čínských žebříčků. V každém kritériu KIi se nalezne instituce s nejlepším výsledkem, jíž je přiřazeno 100 bodů. Zbylé školy získávají body na základě poměru jejich výsledku s výsledkem nejlepší univerzity. Celkový výsledek i-té instituce se vypočítá následovně

kde Rj … celkové skóre/celkový výsledek j-té univerzity, které určuje celkové pořadí univerzity v žebříčku, pro j = 1, 2, …, 538, n … počet primárních kritérií, n = 7, Ki … skóre dosažené v i-tém kritériu (viz první sloupec Tabulky 9), kde i = 1, 2, …, n, vi … váha i-tého kritéria (viz druhý sloupec Tabulky 9),

… skóre i-tého kritéria nejlépe umístěné univerzity (R1).

Nejlépe umístěná univerzita (R1) se zjistí z výsledku prostého váženého průměru. Jelikož v každém dílčím kritériu může dosahovat nejlepších výsledků jiná univerzita, pak by na základě váženého průměru žádná nezískala plných 100 bodů. Tedy nalezneme takovou univerzitu, která v samotném váženém průměru výsledků v dílčích kritériích získá nejvíce bodů. V případě našeho žebříčku je to (R1) s hodnotou váženého

45

průměru 98,1. Té je v celkovém rankingu přiděleno 100 bodů, respektive 50 + 50 bodů. Zbylé univerzity již dostávání body na základě výše uvedeného vzorce. Tento způsob výpočtu celkového umístění univerzity se podobá způsobu, jejž využívá ranking CUAA. Přičtení čísla 50 a přidělení pouze zbylých 50 bodů na základě využití váženého průměru má zmírnit optickou bodovou propast mezi nejlépe a nejhůře umístěnými institucemi. Jedná se spíše o kosmetickou úpravu mající psychologický efekt. Ovšem takovéto přiblížení ovlivní celkové umístění skrze zaokrouhlování dosažených výsledků. Následující tabulka skýtá dílčí i celkové výsledky dosažené nejlepší pětadvacítkou čínských vysokoškolských institucí.

46

Tabulka 10: Top 25 nejlépe umístěných univerzit ve vlastním rankingu čínských univerzit, celkové skóre a dílčí kritéria Celkové Akadem. Akadem. Akadem. Internacio- Materiál. Student. Ranking Univerzita V&V skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 1 Tsinghua University 100,0 100,0 82,7 100 100 100,0 98,8 100,0 2 94,5 77,1 89,5 76,7 100 78,0 96,0 93,4 3 93,3 68,0 72,6 88,5 100 70,4 94,9 44,4 4 92,4 97,4 56,2 82,8 100 98,9 87,6 53,4 5 University of Science and Technology of China 91,0 63,6 100 65,7 100 64,0 100 35,6 6 90,8 72,8 80,0 78,5 100 61,0 86,9 56,4 7 Shanghai Jiao Tong University 89,0 97,5 46,5 71,5 100 69,4 87,2 58,9 8 Harbin Institute of Technology 88,2 83,5 33,2 71,6 100 86,8 89,8 26,8 9 87,4 42,8 59,4 69,5 100 53,9 90,6 30,9 10 Beijing University of Aeronautics and Astronautics 86,6 67,7 44,5 58,9 100 76,9 93,9 24,8 11 Renmin University of China 86,3 48,6 83,6 55,6 100 83,7 86,2 17,3 12 84,5 37,6 56,9 53,9 100 60,5 88,7 26,3 13 - 14 84,4 42,7 41,5 62,9 100 68,7 79,3 36,0 13 - 14 Xi'an Jiaotong University 84,4 62,4 37,1 58,5 100 50,0 89,7 26,6 15 83,8 53,7 42,7 56,9 100 78,2 78,9 30,9 16 Huazhong University of Science and Technology 83,5 55,4 30,8 59,1 100 68,8 79,1 38,1 17 83,4 41,0 50,0 58,0 100 55,9 82,5 20,8 18 Sun Yat-sen University 83,3 59,3 40,9 55,2 100 59,2 80,2 41,6 19 83,2 44,5 37,7 59,6 100 55,3 81,4 27,6 20 Northwestern Polytechnical University 82,9 46,4 31,4 48,4 100 82,3 88,4 14,0 21 82,7 44,7 40,8 52,9 100 65,7 79,1 37,6 22 China Agricultural University 82,6 41,8 34,6 67,6 100 66,3 70,0 18,1 23 - 24 Dalian University of Technology 82,4 53,0 35,3 48,8 100 49,1 89,9 20,0 23 - 24 82,4 56,7 22,2 52,1 100 53,6 87,7 24,9 25 East China Normal University 82,3 31,6 44,8 51,0 100,0 66,1 82,7 17,7

47 Zdroj: Vlastní zpracování.

Příklad výpočtu celkového skóre Tsinghua University

Abychom na základě vzorce mohli vypočíst celkové

skóre univerzity (5. sloupec v Tabulce 10), musíme nejprve určit , což jsou vážené dílčí výsledky nejlépe umístěné univerzity. K určení nejlépe umístěné instituce je potřeba vypočítat vážený průměry dílčích kritérií všech univerzit a z nich určit univerzitu s nejvyšším váženým průměrem. Po určení vážených průměrů všech univerzit jsme nalezli tu s největším váženým průměrem. Je to shodou okolností právě Tsinghua University s hodnotou váženého průměru 98,1. Hodnota 98,1 se vlastně rovná čitateli ve zlomku našeho vzorce pro výpočet celkového skóre:

Teď již můžeme vypočítat celkové skóre Tsinghua univerzity, byť pozorný čtenář zajisté tuší, že tato hodnota musí být rovna 100.

Při mechanickém výpočtu bychom získali číslo o něco menší než sto; To je způsobeno prací se zaokrouhlenými čísly. V případě počítání v Excelu (s nezaokrouhlenými vahami) bychom se dopočetli přesně sta bodů. Tedy Tsinghua University, která je současně nejlépe umístěnou univerzitou, získá v celkovém skóre 100 bodů, a tudíž obsadí první příčku ve vlastním rankingu (1. sloupec v Tabulce 10). Při využití upraveného váženého průměru jsme získali celkové bodové skóre, na jehož základě bylo univerzitám přiděleno celkové pořadí v žebříčku. Zde ale vyvstává zdánlivě banální problém, a to sice zaokrouhlení. Aby byla orientace v žebříčku uživatelsky přívětivá, číselné vyjádření celkového skóre by nemělo přesahovat jedno desetinné místo. To ale značně ovlivňuje výsledky pořadí. Tím spíš, když se mezi univerzity rozdělovalo pouze 50 bodů a zbylých 50 bylo všem přičteno na vrub. Na čím méně desetinných míst se totiž zaokrouhluje, tím více se výsledky jednotlivých univerzit sbližují. Za praktický příklad poslouží a Beijing Normal University. Při zaokrouhlení na jedno desetinné místo získají obě univerzity shodný počet bodů,

48

tedy 80,7. To je staví na stejné místo a společně okupují 30. – 31. pozici. Pokud bychom ale zaokrouhlili na dvě desetinná místa, jejich výsledky se budou lišit. Tongji University obdrží 80,73 bodů a Beijing Normal University „pouhých“ 80,68. Pak by na Tongji připadlo 30. místo a na Beijing Normal místo 31. viz Příloha 9. Z příkladu vyplývá, že zaokrouhlování může mít zásadní vliv na určení celkového pořadí. Univerzity okupující místa společně se mohou ve svých celkových skórech lišit o bodu. Avšak z celkového pohledu je méně než jedna desetina bodu relativně zanedbatelná. Jinými slovy předpokládá se, že méně než desetina bodu má příliš nízkou vypovídací hodnotu na to, aby mohla rozhodnout, zda je jedna univerzita lepší než druhá. Nicméně příklad zaokrouhlování svědčí o tom, že na první pohled banální záležitost matematického charakteru, může mít zásadní vliv na určení celkového pořadí rankingu.

4.1.4 Závěrečné shrnutí použité metodiky

Přestože se zdá být metodika sestavení žebříčku zdánlivě velice jednoduchá a pochopitelná, její vypracování přináší řadu úskalí a dílčích otázek, které je potřeba vhodně vyřešit. Nejprve bylo zapotřebí určit, jaká kritéria se mají užít pro sestavení žebříčku. Ukázalo se, že vysoce limitujícím faktorem při jejich výběru je dostupnost dat potřebných pro vyhodnocení žebříčku. Po selekci kritérií na základě kompromisu účelnosti a realizovatelnosti se k vybraným kritériím musely přiřadit váhy. K tomu posloužila Saatyho metoda subjektivního expertního přidělení vah. Posledním krokem k sestavení žebříčku byla agregace dat dílčích kritérií.

49

Nejprve univerzity získaly body v dílčích kritériích. Univerzita s nejlepším výsledkem získala 100 bodů a ostatním byl předělen příslušný počet na základě poměru vůči výsledku nejlepší univerzity. Po výpočtu váženého průměru výsledků všech dílčích kritérií u všech univerzit se mohla určit nejlépe umístěná univerzita, tedy taková s nejvyšším váženým průměrem. Jí bylo přiděleno 100 bodů. Zbylé univerzity získaly poměrný počet z 50 rozdělovaných bodů dle hodnoty jejich váženého průměru vůči nejlépe umístěné univerzitě zvýšený o 50 bodů. Toto celkové bodové skóre následně určilo pořadí všech vysokých škol. Vznikl nový ranking čínských univerzit. O jeho výsledcích pojedná následující kapitola.

50

5. Výsledky žebříčku

Celkově mohlo být do nově vzniklého rankingu čínských vysokých škol zařazeno 538 institucí. Tento počet univerzit tvoří průnik srovnávaných univerzit žebříčkem Netbig.com a Asociace absolventů čínských univerzit. Zahrnutí instituce v obou žebříčcích představuje nutnou podmínku; Jinak by totiž chyběla potřebná zdrojová data pro jejich srovnání. Vstupní data pro určení pořadí dle výše zmíněné metodiky pocházejí jednak z webových stránek obou čínských rankingů, jednak v případě kritéria internacionalizace z vlastního online průzkumu. Jako zástupný ukazatel míry internacionalizace jsou webové stránky vysoké školy v anglickém jazyce. Proto bylo zapotřebí dohledat webové stránky každé z 538 institucí a zjistit, zda se na internetu prezentuje také v anglickém jazyce. Aby byl univerzitě přiznán plný počet bodů v tomto kritériu, musely být webové stránky v anglickém jazyce funkční. Například pokud čínské webové stránky instituce nabízely odkaz na anglickou verzi, musel být tento odkaz platný. Průzkum probíhal prostřednictvím internetového prohlížeče Firefox 20.0.1 a Internet Explorer 9.0. Na základě sebraných dat, ať už z čínských žebříčků či z vlastního průzkumu, mohlo být vypočteno celkové skóre každé univerzity. To určilo celkové pořadí čínských vysokých škol. Vzhledem k vysokému počtu srovnávaných institucí se celý ranking nachází v Příloze 9. Zde je uvedeno pouze 25 nejlépe umístěných institucí (viz Tabulka 11).

5.1 Dvacet pět nejlépe umístěných čínských univerzit

Kromě celkového skóre a celkového pořadí tabulka obsahuje ještě pořadí institucí v rankingu Netbig, CUAA a ARWU (3. až 5. sloupec tabulky). Dále tabulka nabízí informace o geografické příslušnosti institucí a zaměření. Takto třídí čínské vysoké školy Asociace absolventů čínských univerzit, jejíž klasifikace je v novém rankingu využita.

51

Tabulka 11: 25 nejlépe umístěných univerzit ve vlastním rankingu v porovnání s umístěním v ostatních rankinzích

VLASTNÍ NETBIG CUAA ARWU Provincie Zaměření VLASTNÍ Univerzita ranking ranking ranking ranking (dle CUAA) (dle CUAA) skóre 1 Tsinghua University 1 2 1 - 4 Peking Polytechnická 100,0 2 Peking University 2 1 1 - 4 Peking Komplexní 94,5 3 Nanjing University 5 6 5 - 7 Jiangsu provincie Komplexní 93,3 4 Zhejiang University 3 4 1 - 4 Zhejiang Komplexní 92,4 5 University of Science and Technology of China 4 10 5 - 7 Anhui Polytechnická 91,0 6 Fudan University 6 3 5 - 7 Shanghai Komplexní 90,8 7 Shanghai Jiao Tong University 7 5 1 - 4 Shanghai Komplexní 89,0 8 Harbin Institute of Technology 8 17 15 - 28 Heilongjiang Polytechnická 88,2 9 Nankai University 11 14 15 - 28 Tianjin Komplexní 87,4 10 Beijing University of Aeronautics and Astronautics 10 24 8 - 14 Peking Polytechnická 86,6 11 Renmin University of China 8 12 n/a Peking Komplexní 86,3 12 Xiamen University 14 20 15 - 28 Fujian provincie Komplexní 84,5 13 - 14 Wuhan University 16 9 15 - 28 Hubei Komplexní 84,4 13 - 14 Xi'an Jiaotong University 13 18 8 - 14 Shanxi provincie Komplexní 84,4 15 Sichuan University 12 13 8 - 14 Sichuan provincie Komplexní 83,8 16 Huazhong University of Science and Technology 16 11 8 - 14 Hubei Polytechnická 83,5 17 Tianjin University 18 23 15 - 28 Tianjin Polytechnická 83,4 18 Sun Yat-sen University 14 7 8 - 14 Guangdong Komplexní 83,3 19 Central South University 21 19 15 - 28 Hunan Komplexní 83,2 20 Northwestern Polytechnical University 21 32 n/a Shanxi provincie Polytechnická 82,9 21 Jilin University 19 8 8 - 14 Jilin Komplexní 82,7 22 China Agricultural University 21 28 8 - 14 Peking Zem. a lesnická 82,6 23 - 24 Dalian University of Technology 24 25 15 - 28 Liaoning provincie Polytechnická 82,4 23 - 24 Southeast University 21 24 15 - 28 Jiangsu provincie Komplexní 82,4 25 East China Normal University 27 26 n/a Shanghai Pedagogická 82,3

Zdroj: Vlastní zpracování. 52

S využitím Google Maps mohla být vytvořena mapa ČLR vyobrazující umístění top 25 univerzit. Obrázek 3 ukazuje, že většina top čínských univerzit se nachází na východě země. Toto zjištění nikterak nepřekvapí. O Číně je obecně známo, že mezi pásem východního pobřeží a zbytkem existují velké, nejen ekonomické rozdíly. Východ země pojímá nejvyspělejší a nejvíce zalidněné regiony ČLR.

Obrázek 3: Geografická mapa nejlépe umístěných čínských univerzit

Zdroj: Vlastní zpracování s pomocí nástroje Google Maps.

Univerzity na východním pobřeží tedy těží nejen z rozvinutosti a lidnatosti území, kde se nacházejí, ale také z řady programů čínské vlády, která usiluje o vytvoření soustavy univerzit světové úrovně. Všech top 25 univerzit nového žebříčku čerpá zdroje prostřednictvím vládních programů, jako jsou Projekt 211, Projekt 985 a další již zmiňované. Ovšem tyto univerzity vykazovaly náskok před ostatními již před příchodem vládních programů na rozvoj světových center excelence. Jinak by do programů nebyly vůbec vybrány. Dalším možným přispívajícím faktorem koncentrace nejlepších univerzit na východě země je i geografická dostupnost. Historicky pobřeží Číny mohlo přicházet do styku se zahraničními vědci a akademiky snáze než nedostupné vnitrozemské oblasti. I z tohoto důvodu se soustředily znalosti v této části Číny. Později s příchodem transnacionálních korporací, které se z počátku opět usidlovaly na pobřeží, vznikly další podněty pro rozvoj vysokých škol s přidruženými vědeckovýzkumnými centry právě v této oblasti. Jak vidíme, problematika vysokého školství představuje komplexní oblast. Při hledání nejlepších 25 univerzit v Číně musíme pracovat s informacemi napříč různými obory.

53

Vrátíme-li se na úplný počátek této práce ke schématu vysokého školství z hlediska subjektů (viz Obrázek 1 na straně 6), zjistíme, že i na jeho základě lze osvětlit koncentraci nejlepších univerzit na východním pobřeží. Díky velké lidnatosti regionu tu existuje vysoká poptávka po terciárním vzdělávání. Univerzity si mohou vybírat ty nejlepší studenty. Ovšem stejně tak existuje tlak na univerzity ze strany studentů, mezi nimiž je velká konkurence, aby poskytované vzdělání bylo kvalitní a oni nalezli uplatnění na trhu práce. Hojná pracovní síla láká firmy, a to nejen tuzemské. Zároveň firmy poptávají výstupy vědeckovýzkumných aktivit vysokých škol. Některé firmy dokonce s univerzitami spolupracují a podporují tak jejich vědeckovýzkumné aktivity. Nad tím vším dohlížejí čínské vládní autority. Od firem zaměstnávajících čínskou pracovní sílu získávají finanční prostředky, které (alespoň z malé části) investují do programů rozvoje terciárního vzdělávání a vytvoření univerzit světové úrovně. Celý systém se vzájemně posiluje, a proto lze očekávat, že i do budoucna si východní pobřeží udrží primát v oblasti vysokého školství. Pojďme se ale na top univerzity vlastního žebříčku podívat z hlediska jejich zaměření. Jak napovídají údaje z Tabulky 11, většina nejlépe umístěných univerzit je buď komplexních, či polytechnických. To neznamená nic jiného, než že tyto univerzity patří k těm velkým, kde nabízejí mnoho studijních oborů. Hlavní rozdíl mezi polytechnickými a komplexními vysokými školami spočívá v tom, že na polytechnických univerzitách lze studovat mnoho oborů tentokráte technického zaměření. Oproti tomu komplexní univerzity poskytují vzdělání v naprosto odlišných oborech. Takovým příkladem z českého prostředí by mohla být Karlova univerzita, kdy pod její záštitou lze studovat například teologii i kvantitativní fyziku. Tato diverzita v zaměření jednotlivých univerzit jim umožňuje excelovat ve všech hodnocených oblastech rankingu. Na druhou stranu neplatí, že komplexní univerzity musejí zaručeně dosáhnout lepších výsledků. I na konci žebříčku se nalézá mnoho komplexních a polytechnických univerzit. Nejlepší víceoborově zaměřené musejí excelovat totiž ve všech aspektech svých aktivit u všech oborů, aby mohly útočit na první příčky žebříčku. O tom, že tyto univerzity drží své prvenství zcela oprávněně, svědčí i fakt, že se všechny top vysoké školy, s výjimkou Northwestern Polytechnical University, která obsadila v rankingu CUAA 32. pozici, vešly v případě obou čínských žebříčků do první třicítky

54

nejlépe umístěných. V případě rankingu Netbig.com nás takovýto výsledek nepřekvapí; Vždyť k sestavení nového žebříčku bylo využito výsledků pěti ze sedmi kritérií Netbig.com. Nicméně v případě rankingu Asociace absolventů takovéto výsledky až tak samozřejmé nejsou. Využilo se sice výsledků jednoho jeho kritéria, avšak byla mu přidělena poměrně nízká váha. Co ještě více potvrzuje oprávněnost prvenství top 25 univerzit v novém rankingu, je fakt, že se velká většina (konkrétně 22 z 25) z nich dokázala probojovat do 500 nejlepších světových univerzit dle Šanghajského žebříčku světových univerzit (viz 5. sloupec Tabulky 11). V Tabulce 11 je uvedeno pořadí nejlepších čínských univerzit dle ARWU pouze v rámci ČLR. Pochopitelně na úrovni světové konkurence by se pořadí těchto univerzit pohybovalo v intervalu od 1 do 500. Pro shrnutí z pětadvaceti nejlépe umístěných univerzit dle nového žebříčku se jich 22 probojovalo mezi 500 nejlepších vysokých škol ve světě. Celkově se v rámci ARWU umístilo 28 čínských univerzit. Zbylých šest, které nejsou uvedeny v top 25 nového žebříčku, se nachází v první padesátce nejlépe umístěných nového žebříčku. Jedinou výjimku představuje Peking Union Medical University, která v novém žebříčku není hodnocena samostatně, nýbrž jako součást Beijing Normal University, která ale také okupuje 30. až 31. první místo v novém žebříčku. Pokud se český uchazeč zajímá o studium na top čínských univerzitách světové úrovně, nemůže volbou z první pětadvacítky udělat chybu. Pojďme se ale podívat na výsledky nového rankingu obecně v kontextu obou původních čínských žebříčků.

5.2 Výsledky nového žebříčku v kontextu rankingů Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit

Nově vzniklý ranking poměřuje celkem 538 vysokoškolských institucí v Číně. Oproti tomu Netbig.com nabízí porovnání celkem 794 univerzit a Asociace absolventů jich hodnotí „pouze“ 704. Jak již bylo řečeno, do nového rankingu mohl vstoupit pouze průnik množin vysokých škol hodnocených oběma čínskými rankingy. Proč toto platí pouze u 538 z více než 700?

55

Charakterem navolených kritérií (ukazatelů) srovnání ranking CUAA prakticky vylučuje školy sportovního a uměleckého zaměření. Ty mohou těžko soupeřit s ostatními univerzitami v počtu publikovaných článků v Science a Nature či počtem vědeckovýzkumných projektů. Navíc ranking CUAA nevyužívá ukazatelů per capita, čímž jsou znevýhodňovány malé školy, což se zpravidla týká umělecky zaměřených univerzit. Dále orientací kritérií CUAA na vědu a výzkum se do sedmi set komparovaných univerzit probojovala řada technických i lékařských univerzit, které se už ale nevešly do rankingu Netbig.com. Tím, že je nově vzniklý žebříček z velké části postaven na datech rankingu Netbig.com, má tendenci se spíše přibližovat svými výsledky právě rankingu Netbig. Nicméně změnou vah se i tak pořadím vysokých škol poměrně zahýbalo. Univerzity s vysokým dílčím skóre Akademického sboru a Studentských zdrojů se vyšplhaly na vyšší příčky a naopak si pohoršily ty univerzity, které předtím těžily z vysoké citovanosti jimi publikovaných článků a z vysokého skóre u Akademických zdrojů. Přičemž univerzity, které si takto nejvíce pohoršily, jsou převážně polytechnického, komplexního a lékařského zaměření. To lze snadno vysvětlit tím, že publikační činnost těchto univerzit bývá vyšší. Nadto v citačních rejstřících se spíše objevují přírodovědně a technicky zaměřené články. V porovnání výsledků nového rankingu s výsledky CUAA bychom došli k podobným závěrům. Rozdíly ve skóre takto zaměřených škol jsou ale ještě o něco markantnější. Zajímavostí zůstává, že školy, které poskočily v novém žebříčku výrazně výše (tj. o 20 příček a více) oproti Netbig.com, se z hlediska zaměření podobají těm, které si pohoršily. Jsou to opět polytechnické, komplexní a lékařské školy. Možné vysvětlení lze hledat v četnosti těchto škol. Komplexních a polytechnických vysokých škol je nejvíce. Relativně, to je s přihlédnutím k jejich celkovému počtu, si nejvíce polepšily jazykově zaměřené univerzity, lesnické a národnostní univerzity. Tím, že pro tento typ univerzit není zásadní publikovat články, které by byly hojně citovány, snížení váhy Akademických úspěchů v novém žebříčku jim přineslo poskočení kupředu alespoň o dvacet příček více než ostatním univerzitám. Takto bychom mohli analyzovat a porovnávat výsledky podle všech kritérií. Avšak hlavní sdělení, které nesou předcházející odstavce, se dotýká závislosti výsledků rankingu

56

na způsobu přidělení vah. Další změna vah by zamíchala pořadím a otevřela prostor pro nový rozbor výsledků. Co z toho tedy plyne? Uživatel by měl metodice sestavování žebříčku věnovat dostatečnou pozornost ještě před tím, než začne s výsledky žebříčku pracovat a popřípadě z nich vyvozovat nějaké závěry. Jak tedy správně nahlížet na rankingy? To vysvětlí následující kapitola.

57

6. Jak správně interpretovat rankingy

Metodika. Toto slovo působí na většinu lidí podobným způsobem. Objeví-li se někde nadpis metodika, naprostá většina průměrných čtenářů má tendenci tuto část přeskočit s ospravedlněním, že to dokáže pochopit i bez zdlouhavého prokousávání se nudnou pasáží o metodice. V případě rankingů je tomu nejinak. Zrádnost takového počinu ale tkví v tom, že uživatel žebříčku se sice intuitivně dovtípí, jak byl ranking asi sestaven, ale unikne mu podstatná informace a to, sice co skutečně ranking hodnotí. Uživatel rankingu by se měl v první řadě pečlivě podívat na kritéria (ukazatele) a jim přidělené váhy. Další zádrhel, na nějž by si měl dát člověk pracující s určitým rankingem pozor, je víceúrovňové skládání kritérií. Kritéria primární úrovně, respektive dílčí skóre rankingů, bývají často pojmenována poměrně honosným způsobem, který ovšem příliš generalizuje. To může čtenáře vést k mylné představě o tom, že dané kritérium pokrývá celou oblast určitých aktivit univerzity. Přitom dílčí ukazatele, na nichž se primární kritérium zakládá, mohou popisovat jen zlomek této oblasti aktivit. Nejen proto je potřeba se podívat jak na samotná kritéria a jejich váhy, tak na způsob, jak jednotlivá kritéria vznikají a z čeho se skládají. Předešlý odstavec čtenáři naznačil, čeho se obecně při práci s rankingy vyvarovat a na co si dát pozor. Pojďme tyto rady aplikovat konkrétně na nově vzniklém rankingu a na jeho dvou čínských předchůdcích.

6.1 Interpretace výsledků nově vzniklého žebříčku

Metodice sestavení nového žebříčku se poměrně obšírně věnovala první polovina praktické části práce. Ta však nezahrnuje podrobný popis dílčích ukazatelů rankingu Netbig.com a Asociace čínských absolventů. Ten může trpělivý čtenář nalézt v Příloze 3 a Příloze 4. Jelikož se nově vzniklý ranking z většiny odvozuje od kritérií využitých těmito žebříčky, jejich pochopení hraje klíčovou roli ve správném uchopení výsledků nově vzniklého žebříčku.

58

Webové stránky Netbig.com publikují dvouúrovňový vícekriteriální ranking. To znamená, že k určení dílčích skóre v primárních kritériích byly agregovány výsledky dosažené v sekundárních ukazatelích. Jejich podrobný výčet se nalézá v Tabulce 3 na straně 25 nebo přímo v Příloze 3. V případě žebříčku Netbig.com jsou sekundární ukazatele poměrně přímočaré, ovšem u rankingu CUAA je uchopení všech tří úrovní ukazatelů poměřujících vysoké školy daleko komplikovanější (viz Tabulka 4 na straně 27). Pro připomenutí, jaká kritéria vstupují do nově vzniklého žebříčku, je zde opět vložena tabulka kritérií a vah nového rankingu (Tabulka 12). Pojďme se na ně podívat podruhé, tentokráte z pohledu jejich skutečného významu.

Tabulka 12: Přehled indikátorů nového rankingu včetně přidělení vah Primární Váha Původní indikátor Původ Sekundární indikátor (vi) váha (KIi) Hlavní úspěchy ve V&V Věda a CUAA Vědecká a inovační základna 0,07 0,42 výzkum Základna výzkumných projektů Počet doktorských programů na studenta (Bc.) Počet magisterských programů na studenta (Bc.) Akademické Netbig Počet národních klíčových programů na studenta (Bc.) 0,09 0,20 zdroje Počet národních klíčových center a laboratoří na studenta (Bc.) Počet národních center společenských věd na studenta (Bc.) Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SCI Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných Akademické EI Netbig 0,03 0,22 úspěchy Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SSCI Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných CSSCI Studentské Průměrné skóre v národním přijímacím řízení Netbig 0,32 0,12 zdroje Procento absolventů vůči studentům Procento vyučujících s docentským a vyšším titulem na plný úvazek Akademický Počet akademiků v Čínské akademii věd a Čínské akademii Netbig 0,32 0,19 sbor technických věd Počet vyučujících a vědců zahrnutých do Cheung Kong programu Poměr vyučujících na plný úvazek na studenta Financování výzkumu (zaměstnanci na plný úvazek a výzkumné Materiální instituce) na člena akademického sboru Netbig 0,08 0,12 zdroje Celkový počet knih a počet knih na studenta Množství budov a ploch na studenta Internacio- Vlastní Webové stránky v anglickém jazyce 0,09 n/a nalizace Zdroj: Vlastní zpracování.

59

6.1.1 Věda a výzkum

Věda a výzkum je jediný indikátor pocházející z rankingu CUAA. Skládá se ze tří sekundárních ukazatelů, které se odvozují od celé řady dílčích terciárních indikátorů. Hlavní úspěchy ve V&V v sobě obsahují hodnocení počtu patentů, které si vysoká škola může v Číně připsat na svůj účet. Dále se jím hodnotí počet článků publikovaných v žurnálech Science a Nature či počet publikací, které získaly národní ocenění. Další sekundární ukazatel zahrnutý ve Vědě a výzkumu se nazývá vědecká inovační základna a hodnotí, zda je univerzita přidružena k nějaké národní laboratoři či výzkumnému centru. Poslední ukazatel druhé úrovně se odvíjí od zapojení vysoké školy do nějakého ze zmíněných vládních programů na podporu výzkumu a inovací. O čem tedy skutečně kritérium Vědy a výzkumu vypovídá? Svým nastavením se opravdu blíží k úspěšnému hodnocení vědeckovýzkumných aktivit. Jediné, co by mohlo zde být vytknuto, je přílišná zaměřenost na vládní programy a na excelenci. Univerzita spolupracující s velkými firmami může být ve svém bádání také úspěšná, aniž by získala národní ocenění, avšak zde vzniká problém, jak tyto aktivity měřit a zda se o nich vůbec vedou nějaké statistiky. Nadto z hlediska vědy a výzkumu méně významné univerzity mohou přispívat zejména aplikovaným výzkumem na přání místních podnikatelů a veřejné správy k regionálnímu rozvoji. Tyto přínosy na národní úrovni sice nepředstavují převratné objevy zasluhující celonárodní pozornost, avšak lokálně může být jejich přínos podstatný. Opomíjení dalších misí vysokých škol, jako je právě například regionální rozvoj, je hlavní slabinou rankingu CUAA. Nicméně s přihlédnutím k hlavním funkcím vysokých škol je zařazení kritéria Vědy a výzkumu do nového rankingu opodstatněné. Za hlavní dvě funkce terciárního vzdělávání bývá užíváno vzdělávání a tvorba znalostí a inovací, k níž věda a výzkum neodmyslitelně patří. Nízká váha v novém žebříčku je v souladu s účelností žebříčku, kdy se bere v potaz zvýšení rozhodovacího komfortu českých uchazečů o studium v Číně. Pokud takový uchazeč není vědecky zaměřený doktorand, pak je vysoce pravděpodobné, že jej výsledky ve Vědě a výzkumu nebudou příliš zajímat.

60

6.1.2 Akademické zdroje

Tento primární ukazatel žebříčku Netbig.com se pyšní poměrně honosným názvem, to pouze aby zakryl nesourodost sekundárních ukazatelů. Na jedné straně poměřuje, kolik magisterských, doktorandských a národních klíčových programů škola v poměru na studenta nabízí. Na straně druhé hodnotí, kolik národních vědeckých center v rámci jedné univerzity připadá na standardizovaný počet studentů. Ocenění národním klíčovým programem sice vypovídá o určité úrovni studijního programu, neříká už ale nic o úrovni ostatních studijních programů, které škola poskytuje. Vysoký poměr nabízených magisterských a doktorandských programů umožňuje studentům vybrat si pro ně vhodnější zaměření, avšak o kvalitě poskytované výuky nevypovídá nic. Každopádně z hlediska diverzity nabízených oborů by čeští studenti mohli ocenit možnost výběru z více alternativ. Stejně tak by je mohly zajímat národní klíčové programy, které se těší velké prestiži. Hlavní zádrhel lze ale spatřovat v tom, že byť univerzita nabízí více oborů, ty mohou být všechny v čínském jazyce, což může znamenat pro českého studenta konečné ne.

6.1.3 Akademické úspěchy

Akademické úspěchy jsou zářným příkladem nabubřelosti názvu primárního kritéria, který vzbuzuje mylné představy u uživatelů žebříčku. Netbig.com totiž akademickými úspěchy míní míru publikace vysoce citovaných článků. Dochází tak k přílišnému zobecnění. Vždyť univerzita může dosahovat různých akademických úspěchů, včetně nejrůznějších ocenění v různých aktivitách. Pod akademickými úspěchy si lze představit i zavádění inovativních metod výuky, nejrůznější ocenění akademiků dané školy a mnoho dalších. Přitom tento ukazatel vypovídá pouze o tom, zda univerzita hojně publikuje články a zda jsou citované ostatními. Problém obecně u hodnocení publikační činnosti spočívá v tom, že může jít proti kvalitě výuky. Vyučující tlačení vedením vysokých škol k častému vydávání článků jsou takto časově vytíženi a nemohou se příliš věnovat studentům a jejich potřebám.

61

Z těchto důvodů kritérium získalo velmi nízkou váhu v novém žebříčku. Pokud český uchazeč není doktorand s ambicemi publikovat články v prestižních periodicích, pak lze předpokládat, že toto kritérium pro něj není při volbě vhodné univerzity podstatné.

6.1.4 Studentské zdroje

Toto kritérium rankingu Netbig zahrnuje dva sekundární ukazatele, výsledky dosažené v Národních přijímacích vysokoškolských zkouškách a podíl absolventů na počtu studentů. První zmíněný ukazatel poměřuje školy v tom, jak nadané studenty dokážou přilákat. Více než o reálné kvalitě školy tento ukazatel vypovídá o veřejností vnímané kvalitě instituce. Nadanější studenti se budou hlásit na školy, o nichž je „veřejně“ známo, že jsou náročné. Veřejné povědomí se ale nemusí rovnat skutečnosti. Na druhou stranu je třeba přiznat, že čím nadanější studenti na škole studují, tím náročnější mohou být standardy výuky. Naopak ukazatel poměru počtu absolventů vůči počtu studentů nevypovídá pouze o náročnosti studia, ale také o tom, zda veřejné povědomí o náročnosti studia koresponduje se skutečnou náročností studia. Na univerzitu se mohou hlásit studenti, kteří věří, že výuka není tolik náročná a že ji zvládnou, a nakonec se ukáže, že náročnost oboru podcenili. Nízká míra absolvování oboru může být sice způsobena jeho faktickou náročností, ale také neschopností akademického sboru látku dobře vysvětlit. Avšak pro (českého) uchazeče o studium zůstává toto kritérium stále atraktivním. I kdyby výsledky v Národních přijímacích zkouškách vypovídaly pouze o vnímané kvalitě univerzity veřejností, absolvent školy s vysokou vnímanou náročností z toho může těžit, neboť prestiž těchto škol vnímaná i mezi firmami jakožto potenciálními zaměstnavateli bude vyšší. Naopak míra absolvování může uchazeči alespoň částečně poskytnout představy o náročnosti studia. Proto se tento indikátor těší vysoké váze v celkovém žebříčku.

6.1.5 Akademický sbor

Kritérium Akademického sboru významově odráží svůj název. Čím lepší skóre v tomto ukazateli univerzita dosáhne, tím větší šanci student má, že při svém studiu narazí na dobrého pedagoga. Toto kritérium bude zajímat většinu uchazečů o studium v Číně, a proto je mu přidělena vysoká váha.

62

6.1.6 Materiální zdroje

Materiální zdroje vypovídají o velikosti investic do výzkumu v přepočtu na jednoho člena akademického sboru, o počtu knih v knihovně a velikosti kampusu na studenta. Zatímco poslední dva ukazatelé mohou přispívat k lepšímu prostředí, ve kterém se student podstatnou část svého času po dobu studia pohybuje, první zmíněný ukazatel nemá pro běžného studenta valný význam. Navíc ani nevypovídá o kvalitě výzkumu, nýbrž o tom, kolik do něj univerzita chce nebo může investovat. Opět dochází k potlačení dalších možných misí univerzit. Celkově je kritériu přiřazena nízká váha jednak kvůli zahrnutí finančních toků směřujících do výzkumu, což studenty nemusí příliš zajímat, jednak kvůli možnosti manipulace se zdrojovými daty. Ta totiž pocházejí většinou od samotných univerzit, které se mohou prezentovat v lepším světle než by odpovídalo skutečnosti.

6.1.7 Internacionalizace

Mezinárodní zapojení uzavírá okruh kritérií vstupujících do rankingu. I toto kritérium představuje přílišné zobecnění, které by mohlo uživatele žebříčku vést k mylným závěrům. Pod pojmem internacionalizace se totiž skrývá to, jestli se škola na webu prezentuje i v anglickém jazyce. To sice představuje první krok k mezinárodnímu zapojení, ale české uchazeče by spíše mohlo zajímat, zda škola nabízí programy v angličtině, zda zřídila centrum pro mezinárodní spolupráci a jakým způsobem je studium financováno či kolik zahraničních studentů se na univerzitě ročně vystřídá. Takové údaje ale ani jeden z původních čínských rankingů nehodnotí a sběr potřebných dat by časovou náročností několikanásobně přesahoval rámec této práce. Právě pro omezenou vypovídací schopnost kritéria se mu přikládá relativně nízká váha.

6.2 Závěry interpretace rankingů

Z rozboru jednotlivých kritérií srovnání čínských vysokých škol vyplynulo, že v drtivé většině případů ani ukazatele neměří to, co autoři rankingů zamýšlejí měřit. Proto je důsledné studium metodiky sestavení žebříčků zásadní pro správnou interpretaci výsledků. Uživatel by měl věnovat zvýšenou pozornost ukazatelům na nejnižší úrovni žebříčku, neboť ty zpravidla vypovídají nejvíce o tom, co se ve skutečnosti rankingem porovnává.

63

Také je potřeba podívat se na zastoupení jednotlivých kritérií (ukazatelů) pomocí jim přidělených vah. Ty ukazatele, kterým autoři rankingu přisuzují největší váhu, nejvíce ovlivňují celkové pořadí rankingu. Uživatel rankingu by se měl vždy ptát, zda přidělení vah jednotlivým kritériím koresponduje s jeho vlastními zájmy a potřebami. Pozornému čtenáři nemohlo uniknout, že výsledky rankingu prakticky leží v rukou jeho tvůrců. Subjektivní přidělení vah může podstatným způsobem promíchat pořadí a zvolené matematické postupy mohou výrazně výsledky všech univerzit sblížit nebo je naopak oddálit. Tato arbitrárnost žebříčku snižuje jeho vypovídací schopnost. Přesto se rankingy univerzit běžně využívají. Jejich pozitiva tedy musejí při nejmenším vyvážit jejich negativa. Následující kapitola porovnává výhody a nevýhody rankingových systémů srovnávajících vysokoškolské instituce.

64

7. Výhody a nevýhody

V průběhu celé práce jsme se již mnohokrát dotkli silných a především slabých stránek rankingových komparativních systémů. Jaké z nich plynou přínosy a naopak jaké nevýhody, sumarizuje tato kapitola.

7.1 Přínosy žebříčků a srovnávacích tabulek

V první řadě žebříčkové systémy poskytují informace studentům, rodičům, soukromému a veřejnému sektoru, zákonodárcům o rozdílech v poskytovaných službách (Dill, a další, 2005). Zejména v případě veřejnosti se jedná o snadnou prezentaci relativně komplexního problému. Do jaké míry takto zjednodušené informace odrážejí skutečnost, záleží na kvalitě daného rankingu a způsobu práce s prezentovanými daty. Ve zjišťovaných kritériích vytvářejí žebříčky jakýsi benchmark, jenž umožňuje definovat silné a slabé stránky daných institucí. Díky zveřejnění výsledků vysokých škol v rankinzích vzniká tlak na vedení škol k neustálému rozvoji a zlepšování, jak vyplývá z výzkumu dopadů žebříčků na rozhodování managementu vysokých škol (Hazelkorn, 2007). Avšak srovnávací kritéria musejí být správně nastavena, aby se školy nemohly posunout na vyšší příčky žebříčků manipulativními či podvodnými praktikami. To by pak mohlo mít za následek zcela kontraproduktivní snižování kvality poskytovaných služeb (Dill, a další, 2005). Mezinárodní srovnání univerzit může vést na národní úrovni k modernizaci vysokého školství, např. urychlení modernizace osnov (Hazelkorn, 2009). Zlepšení kvality vzdělání vytváří lepší a konkurenceschopnější pracovní sílu, jež je motorem růstu produktivity práce. V současnosti se objevují snahy o nové pojetí rankingů, které opouštějí předpoklad jeden-model-platí-pro-všechny. Nově se pokoušejí kategorizovat instituce dle různých

65

kritérií4. Takto vzniká i nová klasifikace vysokoškolských institucí, která by do výrazně heterogenního terciárního vzdělávání mohla vnést určitou míru transparentnosti (Hazelkorn, 2007). Kromě distribuce informací, umožnění srovnávání a benchmarkingu, tlaku na zlepšování kvality, mohou také žebříčky iniciovat strategický rozvoj (Stolz, a další, 2010; Hazelkorn, 2009) a podporovat zodpovídání se vysokých škol veřejnosti (Stolz, a další, 2010). Svými přínosy si rankingy zajisté zasluhují své místo v komparaci univerzit. Nicméně při práci s nimi musí mít uživatel na paměti, že mají i svá slabá místa a jaké z toho plynou implikace.

7.2 Slabá místa žebříčků

Vedle přínosů rankingy s sebou nesou celou řadu úskalí. Kritici často poukazují na chyby a netransparentnosti v metodice, využívání nekvalitních dat, nevhodné volby kritérií, které často neměří to, co jimi sestavitelé žebříčků zamýšlejí měřit (Taylor, a další). Dále zdůrazňují arbitrárnost a subjektivitu přidělených vah kritérií, která umožňuje vysokou míru manipulace s výsledky (Dill, a další, 2005; Hazelkorn, 2007; Turner, 2005; Turner, 2008). Další nevýhoda žebříčků spočívá v přílišné simplifikaci a snaze vtěsnat rozsáhlé aktivity instituce do jednoho jediného čísla, jež umožní její zařazení do celkového rankingu. (Usher, a další, 2007). Navíc srovnávání celých univerzit podává též zavádějící informace, neboť se kvalita různých oborů na téže škole může lišit. Aplikace jediného modelu srovnání na všechny druhy vysokoškolských institucí bez ohledu na jejich zaměření, cíle a mise může ohrozit diverzitu terciárního vzdělávání, neboť se univerzity srovnávají s těmi nejlépe umístěnými v daném žebříčku, jehož kritéria však mohou zvýhodňovat určitý typ škol. (Turner, 2005; Turner, 2008; Altbach, 2006; Usher, a další, 2007). Ovšem způsobů, jak mohou univerzity vynikat, existuje bez pochyb celá řada.

4 Viz tendr vypsaný Evropskou Komisí pro implementaci na uživatele orientovaného, multidimenzionálního a mezinárodního žebříčku vysokoškolských institucí (European Commission, 2013)

66

Velmi kontroverzní se též zdá být využívání hodnocení reputace škol. Nejenže se zakládá na subjektivních výpovědích akademiků a zainteresovaných osob ve vysokém školství, které stěží mohou disponovat informacemi o všech hodnocených univerzitách a tedy poskytnout fundované hodnocení, ale také rankingy reputaci a prestiž škol samy vytvářejí, z čehož plyne, že při opakované publikaci žebříčků, vzniká prostor pro tzv. kotvící efekt a haló efekt (Bowman, a další, 2011; Dill, a další, 2005). Právě tento efekt může mít za následek odsouzení určitých univerzit k „zamrznutí“ na samém chvostu žebříčků, a tak rozdělovat instituce na centra a periferie (Altbach, 2012). Na závěr je potřeba zmínit nekonzistentnost metodik, kdy se sestavitelé žebříčků ve snaze vylepšovat rankingy uchylují ke změnám v metodice, jež znemožňují porovnání institucí v čase (Altbach, 2012). Teď, když známe obecné výhody a nevýhody rankingů, můžeme se blíže podívat na výhody a nevýhody nového rankingu včetně původních žebříčků Netbig a CUAA.

7.3 Vlastní žebříček v porovnání s Netbig a Asociace absolventů čínských univerzit

Většinu předností i slabých stránek lze aplikovat v různé míře na všechny tři uvažované žebříčky. V novém rankingu se podařilo odstranit jedinou slabinu obou čínských konkurentů. Do nového žebříčku nově nevstupuje kritérium prestiže, které vnáší do rankingu řadu netransparentností a nepřesností. Nejzávažnější problém při sestavování vícekriteriálního rankingu se odvíjí od subjektivního přidělení vah žebříčku. V novém žebříčku byla využita Saatyho metoda, kdy se při rozhodování o použití hodnotících kritérii přihlíželo k účelnosti a realizovatelnosti rankingu. Přestože nová metodika podrobně popisuje způsob přidělení vah, stále konečné rozhodnutí o preferenci vah přísluší expertovi. A protože i relativně malé změny vah zahýbají pořadím univerzit, může být s výsledky rankingu snadno manipulováno. Přestože se nový žebříček snaží obejmout širší záběr aktivit školy, kvůli omezenému přístupu ke zdrojovým datům se ale nepodařilo jeho záběr rozvinout dostatečně. Žebříček přebírá od svých čínských předků srovnání výukově zaměřených charakteristik

67

vysokoškolských institucí a srovnání zaměřeného na výzkum. Navíc je rozšířen o hodnocení mezinárodního zapojení. Nicméně hodnocení míry internacionalizace pomocí zjišťování existence anglického webu je příliš zjednodušené a v tomto případě může docházet k tomu, že indikátor neměří to, co se jím měřit zamýšlí. Hodnocení ostatních sekundárních funkcí vysokých škol do žebříčku také vůbec nevstupuje. Lze shrnout, že nový žebříček sice porovnává univerzity z více pohledů oproti svým čínským konkurentům, avšak jeho záběr není stále dostatečný ani pro potřeby českých uchazečů, ani v obecné rovině srovnání vysokoškolských univerzit. Co se týče nekonzistence žebříčku v čase, za předpokladu, že by byl ranking sestavován opakovaně v ročních intervalech, by jeho míra časové konzistence závisela na stálosti užívaných kritérií rankingů Netbig.com a Asociace absolventů. Vzhledem k dosavadním četným zásahům autorů těchto žebříčků do metodik lze očekávat, že by ani nově vzniklý ranking čínských univerzit neoplýval stálostí užívaných kritérií a neumožňoval by tak srovnání univerzit mezi lety. Na druhé straně smysl nového žebříčku tkvící v poskytnutí srovnání vysokých škol v Číně českým uchazečům se podařilo naplnit. Pokud totiž takový uchazeč neovládá na vysoké úrovni čínský jazyk, benchmark univerzit takového rozsahu nikde jinde nezíská. Ve světových žebříčcích bývá zahrnuto jen pár nejlepších institucí a o několikanásobně převyšujícím počtu čínských univerzit se v nich uživatel nic nedozví. Pokud navíc uživatel správně uchopí metodiku nově vzniklého žebříčku a práci s ním jí adekvátně přizpůsobí, jeho rozhodovací komfort při výběru vhodné vysoké školy se tak může zvýšit. Nadto elektronická verze s odkazy na webové stránky škol může sloužit jako přehledná databáze, kde se uživatel může informovat o existenci vysokých škol jím požadovaného zaměření, viz elektronická Příloha 10. Sekundárně by nový ranking mohl napomoci českým vysokým školám zvažujícím spolupráci s čínskými protějšky. Alespoň orientační informace o tom, jak si čínská škola stojí v oblasti, ve které s nimi česká univerzita zamýšlí spolupracovat, by měl být žebříček schopen poskytnout. Stejně tak české firmy vstupující na čínský trh by mohly rankingu použít při výběru vhodných kandidátů na zaměstnance. Avšak tento druh informací je spíše orientační, neboť se na ně ranking přímo nezaměřuje, a tudíž jim není přizpůsoben.

68

Co se týče ostatních výhod nového žebříčku, ty se prakticky blíží nule. Tím, že nalezne jen nízký počet uživatelů, jejichž potřeby čínské univerzity asi příliš nezohlední, dopad na rozvoj univerzit a potažmo rozvoj čínského terciárního vzdělávání bychom zřejmě neprokázali. To ovšem neplatí o jeho čínských předchůdcích. Rankingy Netbig a CUAA patří k těm nejrozsáhlejším, nejnavštěvovanějším a nejprestižnějším. Čínští uchazeči o studium k nim při výběru vysoké školy přihlížejí, a proto je ani vedení vysokých škol nemůže zcela přehlížet. Jestliže působí pozitivně na rozvoj univerzit, může růst celková úroveň vysokého školství v Číně, což přispívá k rozvoji čínské společnosti. Zprostředkovaně může dojít k rozvoji země jak na národní, tak mezinárodní úrovni. Nicméně je stále potřeba mít na paměti i slabá místa rankingů, jež se vyrovnají co do množství jejich kladům. Z výše uvedených slabin žebříčků, jakožto i z průběhu celé práce, mohou být vyvozena určitá doporučení, jak by se daly ratingové systémy vylepšit. Tato doporučení shrne poslední kapitola praktické části diplomové práce.

69

8. Doporučení na zlepšení

Nejprve se podíváme na způsoby, jakými by se mohly rankingové systémy čínských univerzit vylepšit obecně, abychom následně zakončili celou práci doporučeními na zlepšení nového rankingu. Mezi hlavní slabiny obecně patří vytvoření jediného pořadí univerzit pomocí váženého průměru více kritérií hodnocení, kde váhy jsou těmto kritériím přiděleny arbitrárně na základě subjektivních odhadů autorů žebříčků. Fixní stanovení vah těchto kritérií ale nemusí odpovídat potřebám různorodé skupiny uživatelů. Uchazeče o studium na vysoké škole budou zřejmě více zajímat výukově zaměřená kritéria, zatímco akademikovi orientovanému na výzkumné práce při hledání zaměstnání více napoví porovnání institucí z hlediska vědy a výzkumu. Pokud tedy rankingy pracují s fixními vahami, měla by být dostatečně podrobně podána informace o účelu rankingu, respektive o tom, za jakým účelem byly jednotlivé váhy nastaveny právě takovým způsobem, jakým byly nastaveny. Jako další řešení problematiky subjektivního určení vah je možnost interaktivního žebříčku, kde by si uživatel mohl zvolit váhy jednotlivých kritérií podle jeho potřeb. Takový ranking vysokých škol zatím neexistuje, byť k jeho technickému provedení dnes již existují dostupné prostředky. K tomu, aby uživatelé správně zacházeli s rankingy, je potřeba nenásilnou a přívětivou formou pečlivě specifikovat metodiku a na příkladech vysvětlit, co jednotlivá kritéria znamenají a jak se měří. Autoři by se neměli spokojit pouze s obecným vysvětlením indikátorů první úrovně. Ba naopak. Čím nižší úroveň indikátoru, tím přesněji by měly být ukazatele rozebrány. Další hojně vytýkaná oblast rankingů je jejich úzký záběr směřovaný zpravidla pouze na výzkum a výuku. Školy mohou ale sledovat i jiné cíle, na jejichž realizaci proudí finanční prostředky a nemalá část úsilí univerzity. Pokud se škola rozhodne podporovat regionální, sociální, kulturní či mezinárodní rozvoj a tyto aktivity nevstupují do hodnocení rankingů, jsou tyto školy znevýhodněny, přestože přinášejí společenský prospěch. Z tohoto důvodu by se v žebříčcích mělo objevovat zohlednění misí, které vedení univerzity sleduje stejně tak jako komparace univerzit i z hlediska jejich sekundárních funkcí. Jako konkrétní příklady uvádím

70

zahrnutí míry internacionalizace či regionálního přínosu. Také by rankingy měly zahrnovat srovnání univerzit z pohledu uplatnění jejich absolventů na trhu práce. Tím se totiž měří nejen kvalita výuky školy, ale také její schopnost pružně reagovat na potřeby trhu. Ruku v ruce s návrhem na rozšíření záběru univerzit vyvstává otázka, proč ještě tak žádný ranking neučinil. Odpověď se nalézá v nedostatečných zdrojových datech. Vzhledem k tomu, že stát má zájem o zvyšování kvality terciárního vzdělávání kvůli jeho pozitivním vlivům na komplexní národní rozvoj, měl by zajistit existenci kontrolního mechanismu vysokého školství, v jehož rámci by se na pravidelné bázi sbírala potřebná data. Ta by mohla vstupovat do rankingů, jež by tak získaly nejen větší vypovídací schopnost, ale také větší důvěryhodnost, což by vedlo k jejich většímu zohlednění. To by mohlo mít za následek ještě větší podnět k rozvoji vysokého školství. Jako další doporučení je zde uvedeno rozšíření žebříčků na úroveň oborů. Totiž zejména u komplexních škol s více obory se může kvalita poskytovaných služeb jednotlivými obory značně rozcházet. Celkově vysoké hodnocení školy nemusí zaručit kvalitu konkrétního oboru. Navíc rozklad rankingů na úroveň oborů by umožnil přizpůsobení kritérií vhodných pro různé skupiny zaměření. Většinou se žebříčky univerzitních programů zatím neobjevují. Hlavním důvodem je přílišná obšírnost rankingu vyžadující velké množství dat, která často ani nejsou k dispozici. Dále by tvůrci rankingů měli dbát na konzistentnost rankingů v čase. Kolikrát informace o relativním polepšení či pohoršení instituce má větší vypovídací schopnost než pouze absolutní umístění. Dynamické porovnání univerzit by mělo být zachováno stálostí využívané metodiky. Dalším doporučením je vyloučení kritéria prestiže. Způsoby jejího měření jsou dosti kontroverzní. Buď ne zcela měří, co se měřit zamýšlí, nebo je způsob získání údajů pro její vyhodnocení netransparentní či zavádějící. Další doporučení se týká těch žebříčků, které pracují i s historickými daty. Například pokud žebříček obsahuje různá ocenění, měly by jím být přiřazeny různé váhy dle vzdálenosti od přítomnosti. Žebříčky totiž slouží aktuálním subjektům, které se s jejich pomocí snaží učinit rozhodnutí týkající se spíše jejich budoucnosti. Zda škola před třiceti lety dokázala přilákat schopné vědce produkující skvělé a ceněné nápady, nevypovídá nic o aktuální úrovni

71

vědy a výzkumu na dané instituci. Toto doporučení se dotýká zejména žebříčku Asociace absolventů čínských univerzit. Naopak další doporučení je adresováno jeho konkurentovi. Jestliže ranking využívá dat sebraných v dotazníkovém šetření, měl by žádat rektory vysokých škol o podepsání prohlášení o spolehlivosti poskytnutých dat. Zejména v Číně jakožto asijské zemi, kde se ztráta tváře považuje za vážný společenský prohřešek, by takovýto počin mohl vést ke zkvalitnění zdrojových dat a zvýšit tak kredibilitu rankingu. Co se týče doporučení na zlepšení vlastního rankingu, jednoznačně by bylo zapotřebí rozšířit kritérium internacionalizace o další ukazatele. České studenty by mohlo zajímat, zda univerzity vedou jakési centrum pro mezinárodní spolupráci, v jakých jazycích nabízejí své studijní programy, kolik zahraničních studentů se ročně na těchto univerzitách vystřídá či kolik zahraničních pedagogů na škole působí. Za tímto účelem bylo potřeba provést rozsáhlý výzkum, který však přesahuje možnosti této práce. Aby se zmírnila arbitrárnost subjektivního přiřazení vah, je součástí této práce elektronická verze rankingu v MS Excel jako Příloha 10. Ta umožní uživatelům měnit výši vah přiděleným kritériím a tím si přizpůsobovat ranking vlastním potřebám.

Tímto byly vyčerpány všechny návrhy na zlepšení, mezi něž patří rozšíření záběru rankingů na více druhů aktivit univerzit, zohlednění jejich misí, poměřování škol na úrovni studijních programů, pečlivé vysvětlení metodiky či umožnění uživatelům přizpůsobit ranking svým potřebám pozměněním vah kritérií. Pro nově vzniklý žebříček, jehož účel spočívá ve zvýšení rozhodovacího komfortu českých zájemců o studium v Číně, se doporučuje rozšířit oblast kritéria míry internacionalizace o další ukazatele, které by přispěly ke zvýšení jeho vypovídací hodnoty. Tedy kapitola věnující se doporučením na zlepšení sestavování rankingů uzavírá praktickou část diplomové práce, ve které byla navíc rozebrána metodika nově vzniklého žebříčku, uvedeny a analyzovány jeho výsledky a kde bylo pojednáno o tom, jak výsledky rankingů interpretovat a jak s nimi zacházet.

72

ZÁVĚR

Práce na téma Ranking čínských univerzit hodnotí čínské instituce poskytující terciární vzdělání. Tím, že doposud neexistuje žádný oficiální komplexní žebříček čínských vysokých škol ani v českém, ani v anglickém jazyce, mají čeští zájemci o vysokoškolské studium v této zemi jen malé možnosti srovnání čínských univerzit. Proto vznikl nový žebříček univerzit, jenž zájemcům o studium zpřístupňuje informace o vysokých školách, umožňuje srovnání a může tak zvýšit jejich rozhodovací komfort při výběru vhodné univerzity. Ovšem aby uživatel lépe pochopil výsledky rankingu, bylo zapotřebí věnovat pozornost problematice čínského vysokého školství jako celku. I Čína, jakožto rozvojová země, kde k rozvoji vysokého školství ve své moderní podobě došlo v relativně nedávné době, již překonala období masifikace terciárního vzdělávání a dnes spíše čelí kvalitativním problémům vysokoškolského systému. S rozvojem kvality vysokého školství souvisí i monitoring a kontrola činností univerzit, který zatím v této zemi chybí. Přestože si čínské vládní autority ponechávají velkou část pravomocí v oblasti vysokého školství a snaží se jej pomocí různých nástrojů sladit s národními plány a záměry, pokud disponují daty o vysokých školách, pak je veřejně nešíří. A právě díky nedostatku nezaujatých veřejně dostupných informací o vysokých školách, vzniká prostor pro nezávislé rankingy čínských univerzit. Ačkoliv jich v ČLR nalezneme hned několik, za dostatečně propracované s podloženými metodikami lze označit pouze dva – žebříček čínských univerzit Asociace absolventů čínských univerzit (CUAA) a internetového portálu Netbig.com (Netbig). Analýza obou zmíněných žebříčků ukázala, že ranking CUAA upřednostňuje objektivní data sebraná u třetích nezávislých stran, čímž sleduje vyšší kredibilitu rankingu. Ovšem cenou za takto získanou transparentnost je relativně úzké zaměření žebříčku s důrazem na vědeckovýzkumnou část aktivit školy, což vede ke zvýhodnění velkých technicky a přírodovědně zaměřených univerzit. Naproti tomu ranking Netbig se odvíjí od dat z vládních zdrojů, webů univerzit a dotazníkového šetření. Zejména data získaná přímo u vysokých škol jsou náchylná k manipulovatelnosti, a tedy snižují věrohodnost samotného rankingu. Na druhou stranu je potřeba zmínit, že žebříček se ve svém hodnocení snaží pokrýt i další aktivity škol, a to zejména výukovou část. A právě to jej činí atraktivnějším pro širokou

73

veřejnost, ze které pocházejí uchazeči o studium. Ze stejného důvodu je ranking využitelnější i pro českého studenta zvažujícího studium v Číně. Slabinou obou stávajících konkurentů zůstává opomenutí dalších aktivity vysokých škol, jež mohou sledovat i jiné cíle než pouze poskytování vzdělání a rozvoj vědy a výzkumu. Novodobý trend ve vysokém školství je i mezinárodní spolupráce, regionální rozvoj či celoživotní vzdělávání. Nic z toho ale zmíněné žebříčky v hodnocení škol neuvažují. Z těchto alternativních funkcí univerzit by české studenty zajisté zajímala míra internacionalizace. Proto bylo zapotřebí vytvořit nový žebříček čínských univerzit, který by více reflektoval zájmy českých uchazečů a mimo jiné zahrnoval i faktor internacionalizace. Nicméně již od samého počátku zde působila překážka nedostatku zdrojových dat. Jak již bylo řečeno, čínská vláda ani jiné agentury buď nedisponují podrobnými statistickými informacemi o jednotlivých vysokoškolských institucích, nebo je pouze nezveřejňují. Pokus o sebrání potřebných dat v dotazníkovém šetření se setkal s téměř nulovou návratností, a tedy nepřinesl nová data, jež by mohla posloužit k sestavení nového rankingu. Proto musel být zvolen kompromis mezi účelností žebříčku a jeho realizovatelností. Z existujících rankingů Netbig a CUAA byla vybrána ta kritéria, jež hodnotí takové aktivity univerzit, která by mohla být předmětem zájmu českých uchazečů o studium v Číně. Z šesti vybraných kritérii jich pět pochází z Netbig.com (Akademické úspěchy, Akademické zdroje, Akademický sbor, Materiálové zdroje a Studentské zdroje) a pouze jedno z žebříčku CUAA (Věda a výzkum). Důvod tkví právě v přílišné zaměřenosti druhého zmíněného rankingu na vědeckovýzkumné aktivity univerzit, což většina českých studentů zřejmě nepovažuje za zásadní při volbě vhodné školy. Navíc k těmto šesti kritériím přibývá ještě kritérium Internacionalizace, jež je měřena existencí webu univerzity v anglickém jazyce, což je považováno za první krok k mezinárodnímu zapojení instituce. Jelikož nově vzniklý ranking patří do kategorie vícekriteriálních žebříčků, bylo při jeho sestavení potřeba vyřešit problém agregace dílčích výsledků do jediného všeobjímajícího skóre, které by určilo celkové pořadí univerzit. Jako většina vícekriteriálních rankingů i nový žebříček agreguje data s využitím váženého průměru. V tom ale spočívá hlavní slabina rankingů, neboť přidělení vah expertní metodou vždy odráží určitou míru subjektivity. Aby se stupeň subjektivity minimalizoval na co nejnižší úroveň, byla využita Saatyho metoda

74

přidělení vah. Přestože při přidělení vah byla zvažována jak praktičnost kritéria pro konečné uživatele, tak jeho transparentnost, stanovené váhy v sobě zahrnují určitou míru subjektivity. Aby mohli uživatelé přizpůsobit ranking vlastním potřebám a prioritám, vznikla také elektronická verze rankingu v programu MS Excel, jež umožňuje zájemcům o studium přizpůsobit váhy jednotlivých kritérií podle svých zájmů a preferencí. Tím se sleduje naplnění účelu práce, a to sice zvýšení rozhodovacího komfortu českých uchazečů o studium v Číně. Třebaže se elektronická verze snaží odstranit arbitrárnost a subjektivnost přiřazení vah jednotlivým hodnotícím kritériím, nelze tento problém zcela vymýtit. Nicméně má-li být účel práce naplněn, je zapotřebí, aby uživatel žebříčku pochopil metodiku sestavení žebříčku. Ještě významnější roli ve správném zacházení s výsledky rankingu hraje analýza a pochopení vypovídací schopnosti dílčích kritérií. Bez toho může uživatel dojít k mylným závěrům. Proto se interpretací výsledků nově vzniklého rankingu zabývá celá jedna podkapitola. Přestože i nový ranking v některých případech příliš zjednodušuje a jeho váhy jsou do určité míry subjektivně přidělené, při správné interpretaci výsledků lze na jeho základě univerzity vzájemně porovnávat a vyvozovat určité závěry, což může napomoci jak uchazečům o studium, tak českým firmám a univerzitám, jejichž zájem o tuto světovou dynamicky se rozvíjející zemi roste. Co se týče samotných výsledků rankingu, na prvním místě se umístila Tsinghua University následována Peking University, Nanjing University, Zhejiang University a University of Science and Technology of China. Tyto vysoké školy se všechny probojovaly do první desítky nejlepších univerzit dle rankingu Netbig.com i Asociace absolventů a do top 500 Šanghajského žebříčku světových univerzit. Detailní výsledky nového rankingu nabízí Příloha 9 a přiložená elektronická verze rankingu, viz Příloha 10. S ohledem na účelnost žebříčku, tedy poskytnutí informací českým zájemcům o studium v Číně, by se měla věnovat větší pozornost kritériu Internacionalizace, jež je aproximováno existencí internetových stránek v angličtině. To je z pohledu zájemců o studium nedostatečné. Studenty by zajisté zajímal počet nabízených studijních programů v anglickém, popřípadě jiném světovém jazyce. Také by české studenty mohl zajímat počet zahraničních studentů na dané škole či počet působících zahraničních vyučujících. Jako další ukazatel míry mezinárodního zapojení školy by posloužila informace o zřízení centra

75

pro mezinárodní spolupráci na dané škole. Ovšem zjištění takovýchto informací u všech 538 univerzit, které hodnotí nově vzniklý žebříček, několikanásobně přesahuje rámec této práce. Nicméně zahrnutí těchto kritérií by významně přispělo k vyšší účelnosti rankingu a mohlo by výrazně přispět ke zvýšení rozhodovacího komfortu českých uchazečů o vysokoškolské studium v Číně.

76

SEZNAM LITERATURY

Altbach, Philip G. 2006. The Dilemmas of Ranking. International Higher Education. Reflections on Policy and Practice, 2006, Sv. 42, stránky 77-80. Altbach, Philip, G. 2012. The Globalization of College and University Rankings. Change: The Magazine of Higher Learning. 2012, Sv. 44, 1, stránky 26-31. Bai, Limin. 2006. Graduate Unemployment: Dilemmas and Challenges in China's Move to Mass Higher Education. The China Quaterly. 2006, 185, stránky 128-144. Bluebit Software. 2003. Online Matrix Calculator. Bluebit. [Online] Bluebit Software, 23. listopad 2003. [Citace: 24. duben 2013.] http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/. Bowman, Nicholas A. a Bastedo, Michael N. 2011. Anchoring effects in world university rankings: exploring biases in reputation scores. Higher Education. 1. květen 2011, Sv. 61, 4, stránky 431-444. Cai, Liu Nian a Qi, Wang. 2011. Building World-Class Universities in China: A Dream Come True? Chinese Education & Society. 2011, Sv. 44, 5, stránky 3-7. Cuaa.net. 2013. 2013中国大学排行榜评价指标体系- 中国校友会网(cuaa.net)[中国校友网] (2013 Chinese university rankings evaluation system). www.cuaa.net. [Online] Cuaa.net, 9. leden 2013. [Citace: 23. únor 2013.] http://www.cuaa.net/cur/2013/09.shtml. —. 2011. 中国校友会网 (China Alumni Network). Cuaa.net. [Online] China University Alumni Association, 2011. [Citace: 3. březen 2013.] http://www.cuaa.net/paihang/yjtd/. Deguo, Zhao, a další. 2009. Summary of 2008 CUAA Chinese University Evaluation and Research Report. Chinese Education & Society. 2009, Sv. 42, 1, stránky 59-69. Dill, David D. a Soo, Maarja. 2005. Academic Quality, League Tables, and Public Policy: A Cross-National Analysis of University Ranking Systems. Higher Education. 2005, Sv. 49, 4, stránky 495-533 . Elsevier. 2013. Ei History | ei.org:. Engineering Information. [Online] Elsevier Inc., 12. březen 2013. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.ei.org/evhistory. European Commission. 2013. European Commission - Open call for tender EAC/42/2011 - Implementation of a user-driven, multi-dimensional and international ranking for higher education institutions. European Commission. [Online] European Commission, 7. Únor 2013. [Citace: 17. Únor 2013.] http://ec.europa.eu/education/calls/4211_en.htm. Gallagher, Michael, a další. 2009. OECD Reviews of Tertiary Education China 2009. Paříž : OECD Pub., 2009. 978-92-64-03934-6. Hazelkorn, Ellen. 2009. Impact of Global Rankings on Higher Education Research and the Production of Knowledge. [Dokument] Paris : United Nations Educational, UNESCO Forum on Higher Education, Research and Knowledge, 2009. Sv. 15. —. 2007. The Impact of League Tables and Ranking Systems on Higher Education Decision Making. Higher Education Management and Policy. 2007, Sv. 19, 2, stránky 1-24. Hongcai, Wang. 2009. University Rankings - Status Quo, Dilemmas, and Prospects. Chinese Education & Society. 1. Leden 2009, Sv. 42, 1, stránky 42-55.

Honk Kong's Information Services Department. 2007. Applications invited to set up . News.gov.hk. [Online] Honk Kong's Information Services Departmet, 8. Listopad 2007. [Citace: 18. březen 2013.] Applications invited to set up State Key Laboratories:. China Education Center. and 985 - China Education Center. China Education Center Ltd. [Online] China Education Center Ltd. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.chinaeducenter.com/en/cedu/ceduproject211.php. China Education and Research Network. 2001. China Education and Research Network . [Online] China Education and Research Network , 1. leden 2001. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.edu.cn/20010101/22202.shtml. —. 2008. 教育部：公布高等学校重点学科名单:. China Education and Research Network. [Online] China Education and Research Network, 2008. [Citace: 17. březen 2013.] http://www.edu.cn/20020515/3026025.shtml. Jiang, You Guo. 2011. The Role of Private Higher Education in the Chinese Higher Education System. [autor knihy] Tiedan Huang a Alexander W. Wiseman. The Impact and Transformation of Education Policy in China (International Perspectives on Education and Society, Volume 15). Bingley, U.K. : Emerald Group Publishing Limited, 2011, stránky 377-400. Johánek, Jiří. 2013. 1.2 Celkový přehled akreditovaných studijních programů.xls, MŠMT ČR. Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy. [Online] 11. duben 2013. [Citace: 24. duben 2013.] http://www.msmt.cz/file/28287. Li Ka Shing Foundation. 2013. Li Ka Shing Foundation: Education. Li Ka Shing Foundation. [Online] Li Ka Shing Foundation Limited, 2013. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.lksf.org/en/project/education/chongkong. Liu, Nian Cai a Liu, Li. 2005. University Rankings in China. Higher Education in Europe. 2005, Sv. 30, 2, stránky 217-227. Luo, Siming. 2003. Degree System in Mainland China: Development and Implications. Higher Education Management and Policy. 2003, Sv. 15, 3. Ministry of Science and Technology. 2004. National Basic Research Program of China. National Basic Research Program of China. [Online] Ministry of Science and Technology, 2004. [Citace: 20. březen 2013.] http://www.973.gov.cn/English/Index.aspx. National Bureau of Statistics of China. 2011. China Statistical Yearbook 2011. National Bureau of Statistics of China. [Online] National Bureau of Statistics of China, 7. září 2011. [Citace: 19. březen 2013.] http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2011/indexeh.htm. —. 2012. China Statistical Yearbook 2012. China Statistical Yearbook 2012. [Online] China Statistics Press, 2012. [Citace: 9. duben 2013.] http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2012/indexeh.htm. Netbig.com. 2001. How NetBig.com collects data. 1999 China's Universities Ranking（www.netbig.com). [Online] Netbig.com, 4. listopad 2001. [Citace: 27. prosinec 2012.] http://rank1999.netbig.com/en/. —. 2001. How NetBig.com ranks Chinese Universities:. Netbig. [Online] Netbig.com, 4. listopad 2001. [Citace: 17. březen 2013.] http://rank1999.netbig.com/en/introduce/pingjia.htm.

Newswire Association LLC. 2000. NetBig Building the Education Carrier in Greater China. - Free Online Library. Free Online Library. [Online] Newswire Association LLC, 9. listopad 2000. [Citace: 28. březen 2013.] http://www.thefreelibrary.com/NetBig+Building+the+Education+Carrier+in+Greater+China.- a066752296. Nigam, Anjana a Nigam, PramodK. 2012. Citation Index and Impact factor. Indian Journal of Dermatology, Venereology, and Leprology. 2012, Sv. 78, 4. OPTIMUS. 2006. Science Citation Index. CoJeCo - Vaše encyklopedie. [Online] OPTIMUS s.r.o., 14. listopad 2006. [Citace: 17. únor 2013.] http://www.cojeco.cz/index.php?detail=1&s_lang=2&id_desc=84940&title=Science%20Citat ion%20Index. Qiaojia, Luo. 2003. Evolving Changes in the Chinese Higher Education System. EVOLVING CHANGES IN THE CHINESE HIGHER EDUCATION SYSTEM. 2003, Sv. 7, 1, stránky 70-71. Rankings and Accountability in Higher Education: Uses and Misuses. UNESCO GLOBAL FORUM. 2011. Paris : United Nations Educational, 2011. Shanghai Ranking Consultancy. 2010. Methodology of ARWU 2010. Academic Ranking of World Universities. [Online] Shanghai Ranking Consultancy, 2010. [Citace: 18. srpen 2012.] http://www.arwu.org/ARWUMethodology2010.jsp. —. 2012. World university rankings portal | University and college rankings list. Academic Ranking of World Universities. [Online] Shanghai Ranking Consultancy, 2012. [Citace: 16. červen 2012.] http://www.shanghairanking.com/resources.html. Shenzhen Netbig Education Service. 2011. Academic Terms,网大- 教育机构的价值发现者:netbig.com！. Netbig. [Online] Shenzhen Netbig Education Service Ltd, 3. červen 2011. [Citace: 17. Únor 2013.] http://rank2011.netbig.com/article/18/. —. 2011. Calculations & Analysis,网大-教育机构的价值发现者:netbig.com！:. Netbig.com. [Online] Shenzhen Netbig Education Service Ltd, 3. červen 2011. [Citace: 17. Únor 2013.] http://rank2011.netbig.com/article/17/. —. 2013. 计算原则和计算方法 (Calculation principles and methods). Netbig.com. [Online] Shenzhen Netbig Education Service Ltd, 7. leden 2013. [Citace: 17. březen 2013.] http://rank2013.netbig.com/article/42. Shenzhen Netbig Education Service Ltd. 2011. Calculations & Analysis,网大- 教育机构的价值发现者:netbig.com！:. Netbig.com. [Online] Shenzhen Netbig Education Service Ltd, 3. červen 2011. [Citace: 18. březen 2013.] http://rank2011.netbig.com/article/17/. Sina Corporation. 2007. 教育部：2007年全国高校国家重点学科名单_新浪教育_新浪网:. Sina.com. [Online] Sina Corporation, 04. prosinec 2007. [Citace: 17. březen 52013.] http://edu.sina.com.cn/gaokao/2007-12-04/1539111240.shtml. South China Morning Post. Project 211 | South China Morning Post. South China Morning Post. [Online] South China Morning Post Publishers Ltd. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.scmp.com/topics/project-211.

Stolz, Ingo, Hendel, Darwin D. a Horn, Aaron S. 2010. Ranking of rankings: benchmarking twenty-five higher education ranking systems in Europe. Higher Education. 2010, Sv. 60, 5, stránky 507-528. Sudworth, John. 2012. BBC News - China's students take on tough Gaokao university entrance exam:. BBC News. [Online] BBC, 8. červen 2012. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.bbc.co.uk/news/world-asia-china-18349873. Šubrt, Tomáš. 2011. Ekonomicko-matematické metody. Plzeň : Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, 2011. 978-80-7380-345-2 (brož.). Taylor, Paul a Braddock, Richard. International University Ranking Systems and the Idea of University Excellence. Journal of Higher Education Policy and Management. Sv. 29, 3, stránky 245-260. Thomson Reutors. 2013. Methodology - ScienceWatch.com - Thomson Reuters. Science Watch. [Online] Thomson Reuters, 27. leden 2013. [Citace: 20. březen 2013.] http://archive.sciencewatch.com/about/met/. Thomson Reuters. 2013. Thomson Reuters | Science Citation Index | Science. Thomson Reuters. [Online] Thomson Reuters, 2013. [Citace: 17. březen 2013.] http://thomsonreuters.com/products_services/science/science_products/a- z/science_citation_index/. —. 2013. Thomson Reuters | Social Sciences Citation Index | Science:. Thomson Reuters. [Online] Thomson Reuters, 2013. [Citace: 17. březen 2013.] http://thomsonreuters.com/products_services/science/science_products/a- z/social_sciences_citation_index/. Turner, David. 2005. Benchmarking in Universities: League Tables Revisited. Oxford Review of Education. 2005, Sv. 31, 3, stránky 353-371. —. 2008. World University rankings. [autor knihy] David P. Baker a Alexander W. Wiseman. The Worldwide Transformation of Higher Education. Bingley : Emerald Group Publishing Limited, 2008, stránky 27-61. Tversky, Amos a Kahneman, Daniel. 1974. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science. New Series, 1974, Sv. 185, 4157. Usher, Alex a Savino, Massimo. 2007. A Global Survey of University Ranking and League Tables. Higher Education in Europe. 2007, Sv. 32, 1, stránky 5-15. Wayne, Drayer a Kouzmin, Alexander. 2009. The Commodification of Tertiary Education. Journal of Economic and Social Policy. 2009, Sv. 13, 1. World Bank. 2002. Constructing Knowledge Societies: New Challenges for Tertiary Education. Washington, DC : Directions in Development series. World Bank, 2002. 0--8213-5143-5. —. 2002. Constructing Knowledge Societies: New Challenges for Tertiary Education. Washington, DC : Directions in Development series. World Bank, 2002. 0--8213-5143-5. —. 2006. Tertiraly Education (Higher Education). Web The World Bank. [Online] The World Bank Group, 6. Červen 2006. [Citace: 1. Únor 2013.] http://web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/EXTEDUCATION/0,,contentMD K:20298183~menuPK:617592~pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:282386,00.html#w hat_why.

Xiaohua, Li. 2006. China to Undergo Brain Gain Through Plan 111 -- china.org.cn. Chian.org.cn. [Online] China.org.cn, 14. září 2006. [Citace: 18. březen 2013.] http://www.china.org.cn/english/China/181075.htm. Ying, Yu a Jingao, Zhang. 2009. An Empirical Study on Credibility of China's University Rankings. Chinese Education & Society. 2009, Sv. 42, 1, stránky 70-80.

SEZNAM PŘÍLOH

 Příloha 1: Vybrané nástroje rozvoje terciárního vzdělávání čínské vlády  Příloha 2: Matematický aparát Saatyho metody  Příloha 3: Podrobná metodika rankingu Netbig  Příloha 4: Podrobná metodika rankingu Asociace absolventů čínských univerzit  Příloha 5: Výčet významných absolventů dle žebříčku Asociace absolventů čínských univerzit  Příloha 6: Výčet ocenění užitých v kritériu Hlavní úspěchy ve V&V žebříčku CUAA  Příloha 8: Stanovení vah ukazatelů vlastního rankingu: konzistence Saatyho matice  Příloha 9: Vlastní žebříček čínských univerzit  Příloha 10: Elektronická verze vlastního žebříčku čínských univerzit

Příloha 1: Vybrané nástroje rozvoje terciárního vzdělávání čínské vlády Projekt 211 – národní klíčové univerzity

Projekt 211 je počin iniciovaný čínským Ministerstvem vzdělávání v režii Oddělení vědy a techniky. Název Projekt 211 se odvozuje od 21. století a přibližně stovky prvotřídních univerzit, které centrální vláda, nejen finančně, podporuje v rozvoji standardů ve výuce a ve vědě a výzkumu. Univerzity se mají stát vysokoškolskými institucemi světové úrovně. V obecnější rovině si projekt klade za cíl podnítit rozvoj vysokého školství, urychlit národní ekonomický progres a dále rozvíjet čínskou vědu, technologie i kulturu, aby tak vzrostla konkurenceschopnost země na mezinárodní úrovni (China Education Center). Tyto univerzity vychovávají největší podíl doktorandů v zemi, vedou většinu národních klíčových laboratoří, nabízejí studium většiny národních klíčových předmětů a čerpají nejvíce státních zdrojů na vědu a výzkum (South China Morning Post).

Projekt 985

Projekt 985 je starší verzí Projektu 211, v jehož rámci dochází k přerozdělování veřejných zdrojů ve prospěch elitních univerzit. V roce 1998, kdy tento projekt vznikl, čerpalo výhody pouze devět nejlepších univerzit. Později byl seznam rozšířen o dalších 30 nejprominentnějších vysokoškolských institucí. Tuto skupinu vybraných univerzit, dle avíza čínských autorit, ministerstvo nehodlá dále rozšiřovat (China Education Center)

Plán 111

Plán 111, také nazývaný Program zahraničních akademiků v univerzitním výzkumu a výuce, spustilo v roce 2006 čínské Ministerstvo vzdělávání, aby přilákalo zahraniční profesory a vědce a zvýšilo tak prestiž i standardy čínského vysokého školství (Xiaohua, 2006).

Cheung Kong Scholars Program

Cheung Kong Scholars Program vznikl v roce 1998 společným úsilím čínského Ministerstva vzdělávání a Li Ka Shing Foundation. Projekt rekrutuje nejlepší vědce a profesory z národních řad i ze zahraničí, kteří působí na univerzitách, aby podpořili rozvoj inovací a reforem. Cílem je zvýšit úroveň prominentních univerzit i jejich konkurenceschopnost na mezinárodním poli. Výběrový proces se koná dvakrát do roka. Uchazeči jsou posuzováni dle náročných kritérií. Ti vybraní se pak těší nadstandardním finančním příjmům a soutěží o Ocenění Cheung Kong za mimořádné úspěchy. Tímto centrální autority sledují podnícení konkurence mezi univerzitami, a tím rozvoj znalostí a inovací (Li Ka Shing Foundation, 2013).

Čínské národní klíčové obory

Čínské Ministerstvo vzdělávání již potřikrát hodnotilo studijní obory nabízené čínskými univerzitami. Studijní obory mohou získat přívlastek „národní klíčové“, pokud splní řadu kritérií, mezi něž patří vhodné pokrytí předmětů, schopnost přispívat regionálnímu rozvoji a rozvoji odvětví či pružně odpovídat na potřeby dynamické čínské ekonomiky (China Education and Research Network, 2008). Získá-li vysoká škola ocenění národního klíčového programu, roste její prestiž, a proto žebříčky srovnávající čínské univerzity často toto kritérium zahrnují při sestavování rankingu. Výčet národních klíčových oborů z posledního hodnotícího kola je zveřejněn na webových stránkách Sina.com (Sina Corporation, 2007).

Národní klíčová centra a laboratoře

Schéma státních klíčových laboratoří vzniklo v roce 1984 s cílem podpořit rozvoj klíčových technologií. Národní klíčová centra či laboratoře figurují v seznamu vědeckovýzkumných institutů čínského Ministerstva vědy a technologie, díky čemuž čerpají finanční zdroje a administrativní výhody od centrální vlády ČLR. Národní laboratoře bývají součástí univerzit a jejich hlavním účelem je poskytnout prominentním vědcům a akademikům půdu pro pionýrský výzkum v různých odvětvích. Mají

pružně reagovat na nejnovější akademické poznatky a technologické objevy a dále je rozvíjet. Avšak přetrvává zde jistá míra centralizace, neboť laboratoře rozvíjejí ty aktivity, které jsou v souladu se zájmy centrální vlády. (China Education and Research Network, 2001; Honk Kong's Information Services Department, 2007).

Národní centra společenských věd

Národní centra společenských věd představují obdobu schématu státních klíčových center, tentokráte se zaměřením na společenské a humanitní vědy. Tato iniciativa vznikla jako reakce na dlouhodobý trend opomíjení společenských věd v podpoře výzkumu.

Program 973

Program 973 se obecně užívá jako zkratka pro Program národního základního výzkumu, který v souladu se soudobými výzkumnými aktivitami zahájilo Ministerstvo vědy a technologie v roce 1997. Tento projekt setrvává do současnosti za účelem zorganizovat a implementovat základní výzkum, aby byly naplněny národní strategické cíle. Program podporuje aktivity vědeckých týmů pracujících na projektech v mnoha odvětvích, např. zemědělství, energetice, informačních technologiích či v environmentální sféře. Tímto čínské centrální autority sledují omlazení vědecké základny a podporu udržitelného rozvoje (Ministry of Science and Technology, 2004). Zapojení do projektů Programu 973 se objevuje v čínských žebříčcích k poměřování vědeckovýzkumných aktivit čínských vysokoškolských institucí.

Příloha 2: Matematický aparát Saatyho metody Saatyho matice

K přidělení vah n počtu kritériím se užívá párového srovnání jednotlivých kritérií. Jediný expert přisuzuje prvnímu prvku páru počet bodů podle následující bodové stupnice:

 1 – rovnocenná kritéria i a j,

 3 – slabě preferované kritérium i před j,

 5 – silně preferované kritérium i před j,

 7 – velmi silně preferované kritérium i před j,

 9 – absolutně preferované kritérium i před j. Pokud je upřednostňováno dle této stupnice druhé kritérium ve vybraném páru, získá první kritérium převrácenou hodnotu bodů přidělených j-tému kritériu. Výsledky přiřazení bodů se zapisují do Saatyho matice následujícím způsobem

kde S … Saatyho matice, n … počet kritérií, sij … prvek matice v i-tém řádku a j-tém sloupci.

Matice je čtvercová n-tého řádu. Také je reciproká, což znamená, že

pro všechna i, j = 1, 2, …, n. Saatyho matice většinou nebývají dokonale konzistentní. To znamená, že neplatí

pro všechna h, i, j = 1, 2, …, n.

Konzistence matice

Pro řešení problému konzistence matice Saaty navrhuje způsob, jakým lze míru konzistence matice kvantifikovat. K tomu slouží index konzistence matice

kde s je index konzistence a lmax je největší vlastní číslo Saatyho matice. Saaty říká, že pokud platí Is > 0,1, je zaručena dostatečná míra konzistence matice.

Určení vah

Pro určení vah jednotlivých kritérií Saatyho metoda využívá normalizovaného geometrického průměru řádků matice. Pro výpočet geometrického průměru řádků se užije následující vzorec

kde bi je geometrický průměr i-tého řádku a j = 1, 2, …, n.

Váhy se pak určí normalizací hodnot bi takto

Takto získané váhy vi slouží jako váhy jednotlivých kritérií stanovených pomocí Saatyho metody. (Šubrt, 2011 stránky 174 - 176)

Příloha 3: Podrobná metodika rankingu Netbig Společnost Shenzen Netbig Education Service

Čínská společnost Shenzen Netbig Education Service Limited tvoří součást holdingu NetBig Education Holdings Limited. Kromě jiných tato skupina vlastní doménu Netbig.com s informačně-vzdělávacím portálem, díky němuž se stává jedním z hlavních internetových poskytovatelů vzdělávacích a technologických informačních služeb. Díky mergeru s pekingskou společností Gotop Information Technology vlastnící doménu ChinaEdu.com se stala v roce 2001 jedním z nejvýznamnějších subjektů v oboru na území kontinentální Číny (Newswire Association LLC, 2000). Již od roku portál 1999 Netbig.com publikuje žebříček čínských univerzit. V současnosti je již k dispozici žebříček pro rok 2013 hodnotící univerzity na základě dat z předešlého roku.

Hodnotící kritéria

Žebříček Netbig.com lze považovat za dvouúrovňový, neboť se skládá z šesti kritérií, která jsou poskládána dle přidělených vah z devatenácti sekundárních indikátorů. Přehled těchto kritérií a indikátorů včetně jejich vah zobrazuje Tabulka 13.

Tabulka 13: Přehled kritérií, indikátorů a vah žebříčku Netbig Primární Váha Sekundární indikátor Váha indikátor (vi) (SIj) (vj) (PIi) Dotazování akademiků, známých vědců, expertů, ředitelů středních škol a Prestiž 15,0 % 15,0 % prezidentů/rektorů univerzit Počet doktorských programů na studenta (Bc.) 4,4 % Počet magisterských programů na studenta (Bc.) 2,4 % Akademické 20,0 % Počet národních klíčových programů na studenta (Bc.) 4,6 % zdroje Počet národních klíčových center a laboratoří na studenta (Bc.) 4,2 % Počet národních center společenských věd na studenta (Bc.) 4,4 % Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SCI 8,1 % Akademické Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných EI 5,5 % 22,0 % úspěchy Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných SSCI 6,2 % Počet článků celkem a na člena akademického sboru indexovaných CSSCI 2,2 % Průměrné skóre v národním přijímacím řízení = kvality nově přijatých Studentské 5,9 % 12,0 % studentů (HKALE) zdroje Podíl absolventů vůči studentům 6,1 % Procento vyučujících s docentským a vyšším titulem na plný úvazek 8,0 % Počet akademiků v Čínské akademii věd a Čínské akademii technických Akademický 5,0 % 19,0 % věd sbor Počet vyučujících a vědců zahrnutých do Cheung Kong programu 4,0 % Počet vyučujících v přepočtu na plný úvazek a studenta 2,0 % Financování výzkumu (zaměstnanci na plný úvazek a výzkumné instituce) 6,0 % Materiální na člena akademického sboru 12,0 % zdroje Celkový počet knih a počet knih na studenta 3,0 % Množství budov a ploch na studenta 3,0 %

Zdroj: (Shenzhen Netbig Education Service, 2013).

Prestiž

Kritérium prestiže se odvozuje od jediného ukazatele, a to sice od výsledků dotazníkového šetření. Dotazovanými jsou akademici, významní vědci a experti, ředitelé středních škol a rektoři vysokých škol (Shenzhen Netbig Education Service, 2013). Dotazník obsahuje úzký výčet nejznámějších vysokoškolských institucí, jimž respondenti přiřazují rating. Dotazovaní mohou seznam rozšířit o několik škol, které považují za významné (Netbig.com, 2001). Nicméně tím, že tvůrci žebříčku rozhodují o obsahu výčtu univerzit, kterým respondenti předělují rating, se zde otevírá prostor pro předpojatost. Opakovaným sestavováním a zveřejňováním rankingu mohou být respondenti ovlivněni

výsledky předcházejících ročníků, čímž může docházet ke kotvícímu efektu5 (Bowman, a další, 2011). Za slabinu tohoto kritéria lze též považovat fakt, že v dotazníkovém šetření nevystupují všechny vysokoškolské instituce, neboť by bylo nad možnosti dotazovaných ohodnotit stovky univerzit. Přestože se v oblasti kritéria prestiže hodnotí prostřednictvím dotazníků pouze 150 škol, téměř všechny srovnávané univerzity, jejichž počet se blíží osmi stům, získaly v celkovém rankingu nějaké body za prestiž. Nicméně výpočet hodnocení prestiže u univerzit nezahrnutých v dotazníku není blíže specifikován, a tudíž lze toto kritérium považovat za netransparentní.

Akademické zdroje

Kritérium akademických zdrojů zohledňuje počet magisterských a doktorských programů, počet Národních klíčových programů, počet Národních klíčových center a laboratoří a počet Národních klíčových center společenských věd (viz Příloha 1) Jmenované ukazatele se přepočítávají per capita (na studenta bakalářského studia), aby nedocházelo k znevýhodnění malých univerzit. Pro standardizaci počtu studentů se sčítají kreditové hodiny všech studentů, které se pak dělí počtem 18, což v Číně představuje plnou standardní studijní dobu jednoho studenta (Shenzhen Netbig Education Service, 2011).

5 Kotvící efekt popisuje fenomén při rozhodování, kdy lidé mají tendenci přílišně spoléhat na počáteční, byť neúplnou, informaci a následně podle ní přizpůsobovat výsledky konečného rozhodnutí. Tato počáteční informace se nazývá kotvící bod. Pokud rozhodující se osoba v průběhu rozhodovacího procesu získá dodatečné informace, je vůči nim předpojatá ve vztahu k počáteční informací (Bowman, a další, 2011; Tversky, a další, 1974). Za první průkopníky této teorie se považují A. Tversky s D. Kahnemanem. Na britském žebříčku světových univerzit Times Higher Education Supplement A. N. Bowman a kolektiv aplikují tuto teorii poukazujíce na nízkou vypovídací hodnotu reputačních kritérií založených na dotazování „kolegů akademiků“. Při opakovaném publikování žebříčku mohou být totiž respondenti při hodnocení univerzit ovlivnění výsledky předešlých žebříčků. Kotvícím bodem je pak první vydání žebříčku.

Akademické úspěchy

Autoři žebříčku měří akademické úspěchy pomocí počtu publikací indexovaných ve vybraných citačních databázích. Konkrétně jsou to SCI, EI, SSCI a CSSCI (bližší informace viz Příloha 7). Ukazatele se uvažují v absolutní výši a per capita (na člena akademického sboru). Ranking rozlišuje články přírodních věd a věd společenských, aby se zmírnilo zvýhodnění přírodních věd před společenskými, jež bývají v citačních rejstřících spíše technického zaměření méně zastoupeny (Shenzhen Netbig Education Service, 2013).

Studentské zdroje

Kritérium hodnotící úroveň studentů sestává ze dvou ukazatelů – z průměrného skóre nově přijatých studentů v Národních univerzitních přijímacích zkouškách a z poměru absolventů vůči celkovému počtu studentů. Sestavitelé žebříčku nejprve rozlišují předměty do dvou tříd humanitní a společenskovědní od těch přírodovědných a technických. Pro každou třídu se průměrné skóre univerzity porovnává v rámci provincií a až pořadí dosažené v dané geografické oblasti se agreguje na národní úroveň pro obě třídy. Teprve pak se agreguje celkové skóre na základě výsledků na národní úrovni v obou třídách. Tento postup autoři zvolili, neboť se standardy/postupy Národních přijímacích zkoušek mezi jednotlivými provinciemi výrazně liší (Shenzhen Netbig Education Service Ltd., 2011).

Akademický sbor

Akademický sbor jakožto kritérium evaluace univerzit zahrnuje čtyři ukazatele – poměr vyučujících s docentským a vyšším titulem zaměstnaných na plný úvazek, počet přidružených akademiků z Čínské akademie věd a Čínské akademie technických věd a počet vyučujících v přepočtu na studenta.

Materiální zdroje

Posledním kritériem zvažovaným v rankingu Netbig jsou materiální zdroje. Žebříček hodnotí financování výzkumu, počet knih celkem a na studenta a plochu kampusu přepočtenou na studenta.

Způsob výpočtu

Hlavní princip veškerých výpočtů spočívá v přidělení plného počtu bodů, tj. sta bodů, instituci s nejlepším dosaženým výsledkem. Od něj se dále odvozují body níže umístěných institucí, kterým se přiznávají body na základě poměru vůči výsledku nejlépe umístěné instituce.

kde Iu … skóre u-té univerzity v daném indikátoru, u … počet univerzit, Bu … absolutní výsledek u-té univerzity v daném indikátoru (př. počet indexovaných článků SCI), Bmax … absolutní výsledek univerzity s nejlepším výsledkem v daném indikátoru.

Výsledky se nejprve počítají na úrovni jednotlivých kritérií a poté se váženým průměrem dle v tabulce uvedených vah agregují do jediného žebříčku.

Výpočet skóre primární úrovně

Výsledky ukazatelů první úrovně se počítají váženým součtem výsledků v sekundárních indikátorech poměřeným k váženému součtu výsledků sekundárních ukazatelů nejlépe umístěné univerzity.

kde m … počet sekundárních indikátorů pro každý primární ukazatel, vj … váha j-tého sekundárního indikátoru, odpovídá součtu vah terciárních indikátorů (vk) pro daný sekundární ukazatel pro j = 1, 2, …, m, SIj … skóre dosažené v j-tém sekundárním indikátoru pro j = 1, 2, …, m,

… skóre j-tého sekundárního indikátoru nejlépe umístěné univerzity pro j = 1, 2, …, m.

Výpočet celkového skóre

Výpočet celkového skóre probíhá stejným způsobem jako při výpočtu skóre v primárních indikátorech. Aby však nedocházelo k překročení 100 bodové hranice, používá se průměr dvou nejlépe umístěných univerzit jako benchmark.

kde R … celkové skóre – určuje celkové pořadí univerzity v žebříčku, n … počet primárních kritérií, n = 6 (prestiž, akademické úspěchy, akademické zdroje, studentské zdroje, akademický sbor, materiálové zdroje), PIi … skóre dosažené v i-tém primárním indikátoru pro i = 1, 2, …, n, vi … váha i-tého primárního indikátoru, odpovídá součtu vah terciárních indikátorů (vk) pro daný primární ukazatel pro i = 1, 2, …, n,

… průměrné skóre i-tého primárního indikátoru dvou nejlépe umístěných univerzit pro i = 1, 2, …, n.

Poznámky k výpočtu vybraných ukazatelů

Studentské zdroje - Průměrné skóre v Národním přijímacím řízení Předměty se nejprve člení do dvou skupin – humanitní a společenskovědní (filosofie, právo, ekonomie, vzdělávání, literatura, cizí jazyky) a přírodovědné a technické (věda, technika, zemědělství, medicína a manažerské vědy). V každé třídě se vypočte průměrné skóre univerzity v Národních přijímacích zkouškách. Za každou kategorii se vypočítají skóre na provinciální úrovni tak, že se v dané provincii nalezne instituce s nejlepším výsledkem, která obdrží 100 bodů, a ostatním se přisoudí takový počet bodů, který odpovídá procentuálnímu poměru vůči nejlepšímu skóre. Poté se za obě třídy determinuje národní skóre. Národní skóre v dané třídě se určí jako vážený průměr provinčních skóre, kde váhy představují počty nově přijatých studentů v dané provincii a předmětové třídě. Na závěr se definuje celkové skóre agregací národních výsledků v obou třídách.

Sekundární indikátory v absolutním vyjádření a per capita V případě ukazatelů, kde se hodnotí jak absolutní výše, tak hodnoty per capita se oběma typům měření ukazatele přiřazuje 50% váha, čili výsledek sekundárního ukazatele se vypočítá jako jejich prostý průměr.

Příloha 4: Podrobná metodika rankingu Asociace absolventů čínských univerzit Asociace absolventů čínských univerzit

Asociace absolventů čínských univerzit v listopadu 2001 úspěšně spustila webové stránky China Alumni Network (cuaa.net). Po vytvoření aliance s některými čínskými médii od roku 2003 asociace každoročně realizuje benchmark čínských univerzit prostřednictvím žebříčků srovnávající instituce dle různých kritérií. I v letošním roce jsou uveřejněny žebříčky srovnávající vysoké školy na základě dat z roku 2012 (Cuaa.net, 2011).

Klasifikace

Asociace absolventů v podstatě využívá týchž kritérií pro klasifikaci vysokých škol jako Netbig.com. Tabulka 2 vyobrazuje geografické členění univerzit a členění dle zaměření obou žebříčků. Při bližším prozkoumání členění univerzit dle jejich zaměření obou pořadových systémů zjistíme, že pracují shodně s deseti třídami. Zatímco Netbig.com ve svém členění zahrnuje umělecké a sportovní školy, CUAA hodnotí zvlášť školy lesnické a využívá kategorie komplexní pro univerzity s více zaměřeními. Geografické členění v obou případech kopíruje členění využívané Národním statistickým úřadem ČLR. Nicméně Asociace absolventů přidává ještě tři hybridní kategorie, kdy geografická působnost instituce přesahuje jeden vymezený celek. Na rozdíl od Netbig.com CUAA neumožňuje uživateli zobrazení žebříčků podle těchto členění. Na druhé straně asociace nepravidelně vydává žebříčky dle různých kritérií, aby byla zaručena diverzita porovnávaných institucí. Mezi takové žebříčky například patří srovnání soukromých vysokých škol či sportovně a umělecky zaměřených institucí terciárního vzdělávání v roce 2013.

Hodnotící kritéria

Jak již bylo zmíněno, žebříček pracuje se třemi úrovněmi indikátorů. Úrovně s ukazateli a jejich váhami naznačuje Tabulka 14.

Tabulka 14: Přehled kritérií, ukazatelů a jejich vah žebříčku CUAA

Primární indikátor Váha Sekundární indikátor Terciární indikátor Váha

(PIi) (vi) (SIj) (TIk) (vk) Významní absolventi Významní jedinci 20,65 % Rozvoj talentu 42,37 % Akademický sbor Úroveň vyučujících 12,90 % Výcviková základna Úroveň oborů 8,82 % Úspěchy ve V&V Hlavní úspěchy ve V&V 20,43 % Věda a výzkum 41,72 % Vědecko-výzkumná základna Vědecká a inovační základna 9,46 % (V&V) Základna výzkumných Výzkumné projekty 11,83 % projektů Akademická reputace Akademická reputace 7,53 % Národní prestiž Národní status 2,15 % Prestiž 15,92 % Pozornost médií 3,23 % Společenská prestiž Dary absolventů 3,01 %

Zdroj: (Cuaa.net, 2013).

Při bližším pohledu na tabulku s výčtem indikátorů na třech úrovních vyvstává otázka, proč autoři pracují s tříúrovňovým systémem ukazatelů, když sekundární úroveň prakticky kopíruje ukazatele třetí úrovně? Možnou odpověď nalezneme ve využití celé řady dílčích terciárních ukazatelů, které ovšem v rozkladu kritérií zobrazené v Tabulce 3 nejsou uvedeny. V rankingu Asociace absolventů zastávají nejdůležitější roli Významní jedinci, Hlavní úspěchy ve vědě a výzkumu, dále je to pak Úroveň vyučujících a Základna výzkumných projektů. Následující podkapitolky osvětlí význam jednotlivých indikátorů.

Rozvoj talentu

Kritérium rozvoje talentu agreguje výsledky dosažené v indikátorech významných absolventů, akademického sboru a výcvikové základny. Tvůrci žebříčku identifikují rozvoj talentu a pracovní síly jako jedno z hlavních poslání vysokoškolského vzdělání. Ukazatel významných absolventů má reflektovat standardy výuky a kvalitu absolventů, čímž se mapuje schopnost univerzity přispívat k rozvoji pracovní síly a tím i státu a společnosti. Za významné absolventy se označují ti vysokoškoláci, kteří se stali politickými lídry, uznávanými podnikateli, významnými vědci či oceněnými doktorandy. Podrobný výčet uznávaných jedinců zahrnutých do tohoto kritéria poskytuje Příloha 5.

Úroveň vyučujících poměřuje počet akademiků přidružených k zmíněným čínským akademiím, počet zahraničních akademiků, významné vědce humanitních a společenskovědních oborů, či profesory z Cheung Kong programu a mnoha dalších. Úroveň disciplín je indikátor, který zohledňuje participaci vysokých škol v Programu 111, Projektu 211 či Projektu 985, respektive se jedná o to, kolik národních klíčových oborů daná univerzita nabízí. Tyto obory tvoří součást výše zmíněných projektů.

Věda a výzkum

Toto kritérium u vysokých škol zkoumá jejich úspěchy ve vědě a výzkumu, vědecko- výzkumnou základnu a výzkumné projekty univerzit. Úspěchy ve vědě a výzkumu se měří počtem získaných národních ocenění v různých vědních oborech a počtem oceněných národních patentů, počtem oceněných národních publikací, počtem článků vydaných v žurnálech Science a Nature či umístěných na prvních místech v Databázi zásadních vědeckých indikátorů (ESI) Úplný výčet ocenění nabízí Příloha 6. Vědecká a inovační základna se vztahuje ke schopnosti univerzit generovat znalosti, technologické inovace a schopnosti podporovat přenos technologií. Rozpadá se na dvě dílčí kritéria – základnu produkce znalostí a základnu technologických inovací a přenosu technologií. Základna produkce znalostí odkazuje na zapojení univerzit do schématu Národních klíčových center a laboratoří skrze Národní laboratoř, Státní klíčovou laboratoř, Státní laboratoř chovné základny, Laboratoř národní obrany, Laboratoř Ministerstva vzdělávání a Výzkumné základy Ministerstva vzdělávání pro humanitní a společenské vědy. Proti tomu do základny technologických inovací a jejich transferu spadají činnosti vysokých škol v rámci Národního technologicko-výzkumného centra, Národní technické laboratoře, společných lokálních poboček Národního technologicko-výzkumného centra a technologických experimentů, Technologického a výzkumného centra Ministerstva vzdělávání, Národních agentur pro přenos technologií a Vědecko-technologických parků. Základna výzkumných projektů poměřuje zapojení univerzit do projektů zaštítěných Programem 973 v letech 1998 až 2012, do projektů Národního ústavu přírodních věd za rok 2011 a Národního ústavu pro společenské vědy v roce 2012.

Kritérium prestiže

Ani žebříček CUAA pracující s relativně objektivními ukazateli se nevyhnul poměřování škol dle prestiže. Toto kritérium má měřit celkový dojem, který univerzita zanechává v očích veřejnosti, a skládá se ze tří sekundárních ukazatelů – akademické reputace, národní prestiže a společenské prestiže. Akademická reputace se měří podle ESI vysoce citovaných článků v různých oblastech. Jinými slovy, čínské univerzity se poměřují dle toho, kolik jimi vydaných článků se probojuje do prvního procenta nejvíce citovaných článků dle ESI agentury Thomson Reuters (více viz Příloha 7:. Ukazatel národní prestiže hodnotí, zda univerzita tvoří součást Projektu 211 či Projektu 985, zda se těší označení Národní klíčová univerzita, zda pochází ze západní části Číny (podrobněji viz Příloha 1:). Společenská prestiž se poměřuje s využitím dvou indikátorů – pozornosti médií a výše darů. Pozornost médií se získává na základě četnosti výskytu zpráv o škole za poslední tři roky. Jako nástroj pro získání četností slouží internetový vyhledávač Baidu News Search. Oproti tomu do ukazatele výše darů se započítávají dary od absolventů s ukončeným vzděláním na dané škole v roce 1952 a pozdějších přesahující hodnotu 100 000 Juanů darovaných v letech 1990 až 2012 a dary od současných i bývalých učitelů, kde minimální výše není nijak stanovena. Všechna vyjmenovaná kritéria jsou agregována do jediného žebříčku. Způsob agregace popisuje další kapitolka o způsobu výpočtu.

Způsob výpočtu

Metoda, pomocí jaké se seskupují jednotlivé indikátory, se podobá postupu žebříčku Netbig. Na nejnižší úrovni indikátorů se vždy nalezne nejlepší dosažený výsledek, jehož univerzitě se přiřadí plný počet bodů, tedy sto. Ostatní školy obdrží takový počet bodů, jenž odpovídá procentuální výši nejlepšího výsledku. Tyto výsledky se pak přenesou na vyšší úroveň indikátorů pomocí váženého aritmetického průměru.

Aby na první pohled mezi institucemi na předních příčkách a těmi na druhém konci rankingu nebyly patrné propastné rozdíly, k celkovému skóre se přičítá 60 bodů.

Výpočet celkového skóre

kde R … celkové skóre – určuje celkové pořadí univerzity v žebříčku, n … počet primárních kritérií, n = 3 (rozvoj talentu, věda a výzkum, prestiž), PIi … skóre dosažené v i-tém primárním indikátoru pro i = 1, 2, …, n, vi … váha i-tého primárního indikátoru, odpovídá součtu vah terciárních indikátorů (vk) pro daný primární ukazatel,

… skóre i-tého primárního indikátoru nejlépe umístěné univerzity (v roce 2013 Pekingská univerzita).

Výpočet skóre primární úrovně

Výpočet skóre získaných v primárních indikátorech se provádí na stejném principu jako při agregaci dat na celkovou úroveň pomocí vzorce

kde m … počet sekundárních indikátorů pro každý primární ukazatel, vj … váha j-tého sekundárního indikátoru, odpovídá součtu vah terciárních indikátorů (vk) pro daný sekundární ukazatel pro j = 1, 2, …, m, SIj … skóre dosažené v j-tém sekundárním indikátoru,

skóre j-tého sekundárního indikátoru nejlépe umístěné univerzity. Výpočet skóre sekundárních indikátorů

Při výpočtu skóre univerzit na sekundární úrovni indikátorů postupujeme prakticky stejně jako v případě výpočtu skóre na sekundární úrovni.

Příloha 5: Výčet významných absolventů dle žebříčku Asociace absolventů čínských univerzit Uznávaní akademici a vědci v letech 1955 - 2011

 Významní akademici: o domácí akademici: . členové Čínské akademie věd, . členové Akademie technických věd, o zahraniční akademici: . členové Americké akademie věd a Národní akademie technických věd, . členové britské Královské akademie věd a Akademie technických věd, . členové Ruské akademie přírodních a Ruské akademie technických věd, . členové Francouzské akademie věd a Akademie technických věd, . členové Královské kanadské společnosti a Kanadské akademie technických věd, . členové Akademie věd rozvojového světa,

 významní vědci: o významní vědci humanitních a společenských věd (absolvující poměřovanou univerzitu nejpozději v roce 1952 určení na základě dotazníkového šetření mezi kolegy).

Významní podnikatelé v letech 1999 – 2012  Podnikatelé uvedení v Žebříčku bohatých osob Číny publikovaném měsíčníkem Hurun Report pod vedením Ruperta Hoogewerfa,

 podnikatelé uvedení v Seznamu nejbohatších Číňanů magazínu Forbes,

 podnikatelé v Seznamu 500 nejbohatších lidí v Číně plátku Southern Weekly.

Významní politici od roku 2000  Vysoce postavení političtí hodnostáři:

o čínský prezident a viceprezident, o generální tajemník Ústředního výboru Komunistické strany Číny, o členové Stálého výboru politbyra Komunistické strany Číny, o Předseda Ústředního vojenského výboru, o Tajemníci sekretariátu Ústředního výboru Komunistické strany Číny,

 provinční guvernéři a tajemníci Komunistické strany,

 členové čtrnáctého až osmnáctého Ústředního výboru Komunistické strany a jejich zástupci.

Významní doktorští studenti  Jmenovaní na cenu a ocenění cenou Excelentní národní dizertační práce v letech 1999 - 2012,

 výherci Ocenění akademického nováčka Ministerstvem vzdělávání v letech 2010 a 2011.

Příloha 6: Výčet ocenění užitých v kritériu Hlavní úspěchy ve V&V žebříčku CUAA

 Ocenění národní kniha (National Book Award) udělená Státním nakladatelstvím v letech 1993 až 2005,

 Ocenění čínské vlády pro vydané publikace udělené mezi lety 2008 a 2011,

 počet článků vydaných v americkém magazínu Science a britském žurnálu Nature v letech 1998 až 2012,

 První a druhé místo v kategorii Ocenění za inovaci standardů (China Standard Innovation Award) v letech 2006 až 2011,

 Ocenění za výjimečné úspěchy v čínském akademickém humanitním a společenskovědním výzkumu v období 1995 až 2009,

 Cena Národního fondu společenských věd (National Social Science Fund) za výjimečné úspěchy za rok 1999,

 ocenění Top deseti vědeckých a technologických pokroků Číny (2000 – 2011),

 ocenění Top deseti pokroků v základním výzkumu (1998 – 2012),

 ocenění Top deseti vědeckých a technologických pokroků čínských univerzit (1998 – 2012).

 Cena za národní vědu a technologii (National Science and Technology Award) se skládá z: o Ocenění nejvyšší státní vědy a techniky (State Supreme Science and Technology Award, 1998 - 2011), o pěti Ocenění státních přírodních věd (State Natural Science Award, 1998 - 2011), o Státní ocenění za technologický vynález (State Technological Invention Award, 1998 - 2011),

o Ceny za pokrok v národní vědě a technologii (National Science and Technology Progress Award, 2000 - 2011), o Ocenění za mezinárodní spolupráci ČLR ve vědě a technologii (People's Republic of China International Science and Technology Cooperation Award, 1998 - 2011).

Příloha 7: Citovanost článků a publikací

Citovanost článků a publikací bývá často využívána žebříčky jako zástupný indikátor pro měření prestiže, výzkumu a dalších atributů univerzit. Toto přiblížení se zakládá na předpokladu, že čím více je článek citovaný, tím větší má dopad na odbornou veřejnost, a tudíž tím kvalitnější by článek měl být. Přestože toto přiblížení čelí široké kritice, tvůrci žebříčku jej rádi využívají zejména pro jeho objektivitu a dostupnost zdrojových dat. Použití citovanosti jako zástupného ukazatele pro měření prestiže, výzkumu či aktivit akademického sboru také nahrává fakt, že využívané citační rejstříky zastřešují prestižní žurnály, které musely projít náročným výběrovým řízením, aby si mohly zasloužit zařazení do citačních rejstříků. Tohoto principu využívají i zmíněné čínské žebříčky, když ve svých výpočtech zvažují Science Citation Index, Engineering Index, Social Sciences Citation Index, China Social Science Citation Index (CSSCI) či ukazatele Essential Scientific Indicators (ESI).

Science Citation Index (SCI)

Vědecký citační index (SCI) v širším smyslu představuje citační databázi, která spravuje seznam vědecky zaměřených citovaných pramenů publikovaných v akademických žurnálech, kde je každý z pramenů opatřen seznamem pramenů, v nichž byl sám citován. (OPTIMUS, 2006; Nigam, a další, 2012) Za svůj vznik SCI vděčí americkému Institutu pro vědecké informace, který jej v papírové podobě zhmotnil v roce 1963. Dnes spadá SCI pod společnost Thomson Reuters a tvoří spolu s dalšími šesti citačními indexy Web of Science (WOS) (Thomson Reuters, 2013; Nigam, a další, 2012).

Engineering Index (EI)

Jedná se o technický citační index, který vznikl již v roce 1884 rukou doktora Johna Butlera. Od té doby prošel podstatnými změnami a byl spravován různými vlastníky. V současnosti náleží společnosti Elsevier Incorporated, která spravuje platformu Engineering Village zahrnující dvanáct databází abstraktů článků, patentů a elektronických knih (Elsevier,

2013). EI indexuje články z mnoha technických oblastí např. chemické, environmentální, geologické, biologické a dalších (Shenzhen Netbig Education Service, 2011).

Social Sciences Citation Index (SSCI)

Společenskovědní citační index SSCI spadá do kategorie produktů nabízených společností Thomas Reuters. Představu obdobu SCI s tím rozdílem, že se zaměřuje na články z přibližně 3000 světových žurnálů z oblasti společenských věd (Nigam, a další, 2012; Thomson Reuters, 2013).

China Social Sciences Citation Index (CSSCI)

Čínský společenskovědní citační index CSSCI představuje citační databázi vyvinutou Nanjingskou univerzitou na přelomu tisíciletí. Zahrnuje témata z filozofie, psychologie, statistiky, managementu, etnických studií, politických věd, mezinárodních vztahů a mnoha dalších (Shenzhen Netbig Education Service, 2011).

Essential Scientific Indicators (ESI)

Agentura Thomson Reuters vytvořila Zásadní vědecké ukazatele ESI coby soubor statistických informací z dvaadvaceti široce vymezených vědních disciplín. Vědci, akademici, instituce a další uživatelé zde mohou čerpat údaje o publikacích a počtu citací článků v časové řadě o rozsahu deseti let od současnosti. ESI vymezují zásadní publikace, zejména články v uznávaných magazínech, žurnály, vědce, instituce, ale i samotné země na základě různých selekčních kritérií. V souvislosti s rankingy univerzit se hojně užívá pojem vysoce citované články (highly cited papers). V každé disciplíně Reuters za každý rok stanovuje nejvíce citované články na základě jednoprocentní hranice článků, které se nejčastěji vyskytují v referenčních seznamech publikací (Thomson Reutors, 2013).

Příloha 8: Stanovení vah ukazatelů vlastního rankingu: konzistence Saatyho matice

Při využití Saatyho metody stanovení vah kritérií je zapotřebí přiřadit jednotlivým párům kritérií míru preference pomocí devítistupňové škály a zapsat tyto preference do Saatyho matice. Před samotným výpočtem vah normalizovanými geometrickými průměry řádků, jak Saaty sám upozorňuje, je nutné ověřit, zda lze Saatyho matici označit za konzistentní viz Příloha 2. Saaty definuje způsob, jakým lze určit konzistentnost matice. Zjištění konzistentnosti matice probíhá na základě porovnání indexu konzistence Is s číslem 0,1. Pokud platí vztah

Is < 0,1, pak lze matici dle Saatyho označit za konzistentní. Index konzistence se vypočítá následovně

kde s je index konzistence a lmax je největší vlastní číslo Saatyho matice. Původně navržená Saatyho matice na základě přidělení stupně preference mezi všemi páry kritérií (viz Tabulka 15) nedokázala konzistentnost matice zaručit.

Tabulka 15: Nekonzistentní Saatyho matice poměrů vah kritérií

Věda a výzkum a Věda zdroje Akademické úspěchy Akademické zdroje Studentské sbor Akademický zdroje Materiální Internacionalizace řádků průměr Geom. váha Normalizovaná

Věda a výzkum 1,00 0,33 5,00 0,20 0,20 1,00 3,00 0,79 8,0 %

Akademické zdroje 3,00 1,00 5,00 0,33 0,33 3,00 0,20 1,00 10,1 %

Akademické úspěchy 0,20 0,20 1,00 0,14 0,14 0,20 0,33 0,25 2,5 %

Studentské zdroje 5,00 3,00 7,00 1,00 1,00 5,00 7,00 3,23 32,6 %

Akademický sbor 5,00 3,00 7,00 1,00 1,00 5,00 7,00 3,23 32,6 %

Materiální zdroje 1,00 0,33 5,00 0,20 0,20 1,00 3,00 0,79 8,0 %

Internacionalizace 0,33 5,00 3,00 0,14 0,14 0,33 1,00 0,62 6,2 %

Zdroj: Vlastní zpracování.

Index konzistence této matice Isp totiž nesplňuje podmínku konzistentnosti matice, tedy

Isp < 1

neboť pro největší vlastní číslo této matice platí 67 (při využití online nástroje Online Matrix Calculator, (Bluebit Software, 2003)), z čehož po dosazení do vzorce indexu konzistence, kde n je počet kritérií čili n = 7, vyplývá

Z tohoto důvodu muselo dojít k mírné úpravě preferencí mezi některými páry kritérií. Ke zjištění které dvojici kritérií vyžadují přehodnocení, se užije pomocná matice, jejímiž prvky jsou poměry vah příslušných kritérií získaných z nekonzistentní Saatyho matice. Například za pár kritérií Věda a výzkum v porovnání s Akademickými zdroji, který představuje druhý prvek v prvním řádku matice, dosadíme číslo odpovídající zlomku

8,0/10,1 = 0,79. Tímto způsobem budeme postupovat pro celou pomocnou matici. Pro obecný vztah výpočtu prvků pomocné matice platí

kde pij … prvek i-tého řádku a j-tého sloupce pomocné matice pro i, j = 1, 2, …, n, vi … váha i-tého kritéria (kritéria v řádku) pro i = 1, 2, …, n, vj … váha j-tého kritéria (kritéria ve sloupci) pro j = 1, 2, …, n, a n … počet kritérií, n = 7.

Po výpočtu všech prvků pomocné matice získáme pomocnou matici, která je uvedena v Tabulce 16.

Tabulka 16: Pomocná matice s poměry vah nekonzistentní Saatyho matice

Věda a výzkum a Věda zdroje Akademické úspěchy Akademické zdroje Studentské sbor Akademický zdroje Materiální Internacionalizace

Věda a výzkum 1,00 0,79 3,23 0,25 0,25 1,00 1,29

Akademické zdroje 1,26 1,00 4,07 0,31 0,31 1,26 1,62

Akademické úspěchy 0,31 0,25 1,00 0,08 0,08 0,31 0,40

Studentské zdroje 4,07 3,23 13,14 1,00 1,00 4,07 5,24

Akademický sbor 4,07 3,23 13,14 1,00 1,00 4,07 5,24

Materiální zdroje 1,00 0,79 3,23 0,25 0,25 1,00 1,29

Internacionalizace 0,78 0,62 2,51 0,19 0,19 0,78 1,00

Zdroj: Vlastní zpracování.

Prvky pomocné matice zvýrazněné tmavě šedým odstínem vyobrazují ty prvky, jejichž hodnoty se významně odchylují od prvků na stejných pozicích v nekonzistentní Saatyho matici. Právě tyto prvky vyvolávají relativně vysokou míru nekonzistence původní Saatyho

matice, a proto je zapotřebí tyto prvky mírně pozměnit. Jejich změna se zajistí přehodnocením preferencí u konkrétních párů kritérií. Relativně mírné změny preferencí mezi těmito páry kritérií mohou značným způsobem přispět k větší konzistentnosti matice. Nicméně tyto změny nesmějí odporovat základním principům stanovení vah kritérií, a to zejména principu účelnosti kritérií. Úpravou těchto párů kritérií třeba pouze o jednu příčku na devítistupňové škále získáme novou Saatyho matici (viz Tabulka 17), která již splňuje podmínku konzistence a slouží k určení vah kritérií pro nově vzniklý žebříček.

Tabulka 17: Konzistentní Saatyho matice poměrů vah kritérií

Věda a výzkum a Věda zdroje Akademické úspěchy Akademické zdroje Studentské sbor Akademický zdroje Materiální Internacionalizace řádků průměr Geom. váha Normalizovaná

Věda a výzkum 1.00 0.33 3.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,63 6,6 %

Akademické zdroje 3.00 1.00 3.00 0.33 0.33 1.00 0.33 0,85 8,9 %

Akademické úspěchy 0.33 0.33 1.00 0.14 0.14 0.20 0.33 0,28 3,0 %

Studentské zdroje 5.00 3.00 7.00 1.00 1.00 5.00 5.00 3,08 32,1 %

Akademický sbor 5.00 3.00 7.00 1.00 1.00 5.00 5.00 3,08 32,1 %

Materiální zdroje 1.00 1.00 5.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,79 8,3 %

Internacionalizace 1.00 3.00 3.00 0.20 0.20 1.00 1.00 0,86 9,0 %

Zdroj: Vlastní zpracování.

S takto upravenou maticí se dále pracuje v samotné práci a vypočtený index konzistence naleznete právě tam.

Příloha 9: Vlastní žebříček čínských univerzit

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 1 1 2 Tsinghua University 100,0 100,0 82,7 100,0 100,0 100,0 98,8 100,0 2 2 1 Peking University 94,5 77,1 89,5 76,7 100,0 78,0 96,0 93,4 3 5 6 Nanjing University 93,3 68,0 72,6 88,5 100,0 70,4 94,9 44,5 4 3 4 Zhejiang University 92,4 97,4 56,2 82,8 100,0 98,9 87,6 53,4 University of Science and 5 4 10 91,0 63,6 100,0 65,7 100,0 64,0 100,0 35,6 Technology of China 6 6 3 Fudan University 90,8 72,8 80,0 78,5 100,0 61,0 86,9 56,4 7 7 5 Shanghai Jiao Tong University 89,0 97,5 46,5 71,5 100,0 69,4 87,2 58,9 8 8 17 Harbin Institute of Technology 88,2 83,5 33,2 71,6 100,0 86,8 89,8 26,8 9 11 14 Nankai University 87,4 42,8 59,4 69,5 100,0 53,9 90,6 30,1 Beijing University of Aeronautics 10 10 24 86,6 67,7 44,5 58,9 100,0 76,9 93,9 24,8 and Astronautics 11 8 12 Renmin University of China 86,3 48,6 83,6 55,6 100,0 83,7 86,2 17,3 12 14 20 Xiamen University 84,5 37,6 56,9 53,9 100,0 60,5 88,7 26,3 13 16 9 Wuhan University 84,4 42,7 41,5 62,9 100,0 68,7 79,3 36,0 13 13 18 Xi'an Jiaotong University 84,4 62,4 37,1 58,5 100,0 50,0 89,7 26,6 15 12 13 Sichuan University 83,8 53,7 42,7 56,9 100,0 78,2 78,9 30,9 Huazhong University of Science and 16 16 11 83,5 55,4 30,8 59,1 100,0 68,8 79,1 38,1 Technology 17 18 23 Tianjin University 83,4 41,0 50,0 58,0 100,0 55,9 82,5 20,8 18 14 7 Sun Yat-sen University 83,3 59,3 40,9 55,2 100,0 59,2 80,2 41,6 19 21 19 Central South University 83,2 44,5 37,7 59,6 100,0 55,3 81,4 27,6 Northwestern Polytechnical 20 21 32 82,9 46,4 31,4 48,4 100,0 82,3 88,4 14,0 University 21 19 8 Jilin University 82,7 44,7 40,8 52,9 100,0 65,7 79,1 37,6 22 21 28 China Agricultural University 82,6 41,8 34,6 67,6 100,0 66,3 70,0 18,1

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 23 24 25 Dalian University of Technology 82,4 53,0 35,3 48,8 100,0 49,1 89,9 20,0 23 24 21 Southeast University 82,4 56,7 22,2 52,1 100,0 53,6 87,7 24,9 25 27 26 East China Normal University 82,3 31,6 44,8 51,0 100,0 66,1 82,7 17,7 26 28 34 Beijing Institute of Technology 81,8 41,1 29,0 51,1 100,0 67,4 83,9 13,1 27 31 29 81,7 28,5 29,1 54,5 100,0 41,8 87,5 13,6 28 24 15 81,1 47,9 35,7 56,3 100,0 57,1 71,4 28,2 University of Science and 29 30 38 80,8 30,2 33,7 50,8 100,0 53,0 82,0 11,0 Technology Beijing 30 29 22 Tongji University 80,7 40,7 24,6 46,6 100,0 55,5 83,7 24,3 30 19 16 Beijing Normal University 80,7 51,2 43,3 56,2 100,0 53,3 68,2 24,4 32 31 53 Beijing Jiaotong University 79,8 25,9 38,5 45,9 100,0 59,4 78,4 9,0 South China University of 33 31 27 79,6 37,2 29,4 46,3 100,0 57,3 76,8 19,1 Technology University of Electronic Science and 34 35 45 79,3 36,4 24,3 42,4 100,0 43,9 85,3 10,7 Technology of China 35 42 37 Northeast Normal University 79,0 21,9 26,4 45,4 100,0 45,3 80,5 13,2 35 35 31 79,0 37,0 22,5 47,3 100,0 48,7 77,3 13,6 Nanjing University of Aeronautics 35 31 50 79,0 43,7 25,3 46,8 100,0 42,0 78,9 10,1 and Astronautics China University of Political Science 38 38 78 78,4 10,9 51,6 44,2 100,0 32,7 77,9 2,3 and Law East China University of Science and 38 37 35 78,4 38,0 25,7 49,4 100,0 41,1 72,0 15,9 Technology 40 47 65 Harbin Engineering University 78,3 16,5 15,9 42,2 100,0 44,6 84,6 8,1 41 41 30 78,1 39,9 20,5 43,8 100,0 39,7 78,2 13,7 42 47 102 China Medical University 77,8 20,6 37,0 47,8 100,0 13,6 77,8 5,5 43 42 57 77,7 32,3 21,2 39,5 100,0 42,7 80,2 9,7 44 44 44 Huazhong Agricultural University 77,1 18,6 34,7 42,4 100,0 50,1 68,9 12,8 45 55 69 77,0 16,3 20,0 45,0 100,0 37,7 74,0 6,8

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 46 55 49 Ocean University of China 76,8 16,3 20,9 46,2 100,0 29,8 72,9 10,2 of Finance and 46 47 83 76,8 17,5 31,8 41,2 100,0 29,5 76,3 2,9 Economics 46 64 40 Wuhan University of Technology 76,8 11,0 20,8 44,9 100,0 47,4 69,5 12,8 46 55 39 China University of Geosciences 76,8 17,2 16,4 48,9 100,0 40,9 68,3 10,4 50 44 41 Central China Normal University 76,7 19,7 29,6 41,2 100,0 48,6 69,7 10,9 51 47 73 Beijing University of Technology 76,5 19,5 20,4 45,8 100,0 47,0 67,7 6,6 52 55 42 Northwest University 76,3 14,3 30,0 38,6 100,0 39,8 72,3 11,2 52 54 54 Soochow University 76,3 25,6 12,4 42,5 100,0 45,4 71,1 10,4 54 55 75 Normal University 76,0 17,1 24,7 41,5 100,0 41,6 69,7 5,4 Beijing University of Chemical 54 38 57 76,0 39,2 26,9 39,3 100,0 48,9 66,7 10,0 Technology 56 68 64 75,9 11,9 23,3 36,0 100,0 39,6 75,5 7,6 57 68 111 Tianjin Medical University 75,8 8,6 37,3 47,7 100,0 16,5 66,1 3,0 57 55 59 Nanjing Agricultural University 75,8 16,7 23,7 37,9 100,0 50,8 69,6 7,2 59 55 55 China University of Petroleum 75,6 17,1 21,6 40,8 100,0 44,3 67,3 8,5 59 68 47 75,6 19,7 17,3 40,6 100,0 29,8 70,9 13,7 61 55 52 Southwest Jiaotong University 75,5 16,6 30,5 37,4 100,0 36,5 70,0 7,4 62 90 296 China Foreign Affairs University 75,3 4,0 12,5 46,4 100,0 29,7 69,3 0,1 Central University of Finance and 62 64 104 75,3 16,4 20,0 40,1 100,0 34,9 70,6 2,1 Economics Guangzhou University of Chinese 64 81 141 75,1 2,1 39,9 42,8 100,0 21,0 65,5 2,4 Medicine Dongbei University of Finance and 64 97 131 75,1 4,6 20,1 39,3 100,0 19,1 75,3 2,1 Economics 64 71 68 Hunan Normal University 75,1 11,3 19,0 42,6 100,0 36,4 66,5 6,1 64 81 72 Beijing Forestry University 75,1 7,9 18,7 42,6 100,0 29,9 68,5 5,5 68 71 91 Southern Medical University 75,0 7,4 33,4 40,9 100,0 27,9 66,1 5,9 69 71 61 Nanjing Normal University 74,9 14,7 21,2 39,6 100,0 37,1 66,8 6,4

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 70 97 133 Dalian Maritime University 74,8 6,7 11,0 48,2 100,0 31,2 63,6 1,4 71 81 125 Beijing Foreign Studies University 74,7 7,3 12,8 41,0 100,0 32,4 69,3 1,3 71 64 62 Shanghai University 74,7 20,6 16,4 37,1 100,0 49,1 65,6 7,9 73 47 78 Capital Medical University 74,6 17,7 57,4 31,0 100,0 13,8 68,7 8,0 Beijing University of Chinese 74 81 112 74,5 2,5 37,7 39,1 100,0 12,6 68,2 3,7 Medicine Southwestern University of Finance 74 71 105 74,5 13,7 30,7 32,1 100,0 30,4 72,2 1,8 and Economics Zhongnan University of Economics 74 81 90 74,5 4,0 21,4 37,7 100,0 37,8 67,6 2,7 and Law 77 71 48 74,3 16,9 13,9 38,5 100,0 47,0 62,8 8,9 Northwest Agriculture and Forestry 78 81 60 University of Science and 74,0 12,1 23,7 32,9 100,0 32,3 68,0 8,7 Technology Xi'an University of Architecture and 79 132 137 73,9 4,8 15,0 33,4 100,0 35,7 70,5 3,5 Technology University 80 55 86 Nanjing Medical University 73,8 28,2 41,3 33,7 100,0 15,6 64,3 6,9 81 109 200 Guangxi Medical University 73,6 3,2 26,0 43,3 100,0 17,9 61,0 2,2 China University of Mining and 81 77 43 73,6 14,0 19,8 35,7 100,0 41,1 61,0 11,8 Technology Southwest University of Political 83 97 118 73,5 6,0 19,8 31,9 100,0 27,6 70,9 2,1 Science and Law 83 90 65 Hefei University of Technology 73,5 10,9 15,9 35,2 100,0 32,8 65,8 6,2 83 90 97 Yanshan University 73,5 14,8 15,8 37,2 100,0 33,4 63,3 5,7 Tianjin University of Traditional 86 109 179 73,2 1,1 29,2 41,2 100,0 16,9 59,7 2,2 Chinese Medicine 87 77 74 South China Normal University 73,1 24,5 12,5 38,1 100,0 37,6 59,0 4,6 88 38 33 Northeastern University 73,0 28,3 37,7 40,2 0,0 37,5 75,3 13,4 Beijing University of Posts and 88 47 65 73,0 22,9 16,5 39,7 0,0 36,5 83,5 9,5 Telecommunications 88 102 93 73,0 13,1 11,7 37,3 100,0 33,0 61,6 5,5

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 91 117 151 Shantou University 72,9 11,6 12,4 45,2 100,0 19,6 56,9 2,9 North China Electric Power 92 97 83 72,8 17,9 9,5 35,0 100,0 26,2 64,8 5,7 University 93 90 86 Shanxi University 72,7 11,5 19,2 34,1 100,0 40,4 59,3 5,5 93 102 99 Northeast Forestry University 72,7 6,2 16,6 40,4 100,0 25,0 58,1 4,1 93 132 146 Xi'an University of Technology 72,7 6,1 14,3 33,6 100,0 26,4 65,5 3,0 93 90 70 72,7 14,4 20,6 31,4 100,0 28,7 63,5 7,8 97 81 95 Harbin Medical University 72,5 13,5 34,8 26,8 100,0 20,0 65,9 5,8 97 154 216 Fujian Medical University 72,5 4,6 12,9 43,5 100,0 11,3 59,0 1,4 99 117 102 72,4 5,0 8,7 40,4 100,0 33,0 56,6 5,0 99 132 82 Inner Mongolia University 72,4 4,9 7,1 36,7 100,0 30,7 61,2 5,1 101 109 113 Fujian Normal University 72,3 9,1 15,5 37,3 100,0 35,6 56,3 3,8 102 117 121 Chongqing Medical University 72,2 11,4 14,3 37,6 100,0 18,9 59,7 4,3 102 109 117 Shenzhen University 72,2 11,4 6,5 43,8 100,0 32,9 51,8 5,1 104 90 105 Jiangsu University 72,1 25,3 9,9 32,7 100,0 35,0 59,5 4,7 105 109 196 Zhejiang Gongshang University 72,0 10,5 6,6 38,5 100,0 46,8 53,5 2,2 105 132 159 Guangxi Normal 72,0 5,2 6,5 36,4 100,0 38,3 57,9 2,5 Northwest University of Political 105 154 288 72,0 2,9 3,9 39,2 100,0 28,3 58,8 0,4 Science and Law 108 102 71 Nanchang University 71,9 12,3 11,5 34,9 100,0 40,0 55,0 8,2 109 117 126 Northeast Agricultural University 71,8 6,4 11,0 33,5 100,0 28,7 60,3 2,4 110 132 81 Guangxi University 71,7 5,5 7,0 37,2 100,0 31,4 56,1 5,4 University of International Business 111 64 110 71,6 18,5 13,6 42,8 0,0 36,5 74,1 2,6 and Economics 111 47 51 Nanjing University of Sci & Tech 71,6 27,4 16,2 44,4 0,0 47,1 66,7 9,5 111 117 77 South China Agricultural University 71,6 8,2 12,2 35,4 100,0 34,2 54,8 6,5 111 132 138 Hunan Agricultural University 71,6 2,1 13,4 36,5 100,0 31,4 55,0 3,2 111 117 98 Zhejiang University of Technology 71,6 12,6 6,0 37,2 100,0 34,2 54,4 5,6

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 111 184 281 Institute of International Relations 71,6 1,1 3,5 39,3 100,0 23,8 57,6 0,1 117 154 202 Guangzhou Medical College 71,5 5,2 13,8 46,2 100,0 16,0 48,6 2,3 117 154 127 Hebei University of Technology 71,5 6,3 8,2 34,0 100,0 21,0 61,1 2,7 117 132 88 Taiyuan University of Technology 71,5 6,9 9,6 36,4 100,0 26,5 56,3 5,0 117 154 94 71,5 3,3 4,9 35,5 100,0 43,3 54,4 4,9 121 132 124 Hebei University 71,4 8,8 8,8 35,1 100,0 30,4 56,5 2,6 122 154 80 Xinjiang University 71,3 4,9 6,5 37,5 100,0 26,8 54,8 5,3 123 154 161 Anhui Medical University 71,2 7,2 12,3 35,8 100,0 13,9 57,6 3,1 123 117 118 Shandong Agricultural University 71,2 8,1 14,8 38,6 100,0 29,6 50,0 3,9 Changsha University of Science and 123 154 156 71,2 4,9 7,2 37,6 100,0 32,6 52,6 3,7 Technology 126 132 128 Anhui Normal University 71,1 7,7 9,7 34,4 100,0 29,7 55,3 3,2 127 117 116 Shanghai Normal University 71,0 11,1 9,4 33,1 100,0 37,2 54,0 3,5 127 154 140 71,0 10,8 2,6 40,7 100,0 26,3 50,6 4,2 129 232 303 Shenyang Jianzhu University 70,9 0,9 28,8 34,9 100,0 22,6 51,2 0,5 129 132 186 Southwest Petroleum University 70,9 2,1 12,8 35,2 100,0 23,2 54,8 2,2 University of Shanghai for Science 129 154 135 70,9 7,2 6,0 30,0 100,0 34,3 58,8 2,4 and Technology 132 102 122 China Pharmaceutical University 70,8 16,7 23,9 28,8 100,0 17,4 57,8 2,4 Changchun University of Science and 132 154 169 70,8 5,8 7,1 31,9 100,0 28,4 57,2 2,6 Technology Harbin University of Science and 134 154 173 70,7 4,6 8,3 39,1 100,0 24,9 50,4 2,4 Technology 134 184 218 Shanghai Maritime University 70,7 3,1 5,6 31,8 100,0 31,0 57,0 1,4 136 154 157 Chengdu University of Technology 70,6 3,0 11,6 30,0 100,0 31,6 56,5 2,5 136 117 88 70,6 10,9 10,7 30,6 100,0 36,8 53,6 5,2 Guizhou University of Finance and 136 206 355 70,6 2,0 2,5 53,5 100,0 17,0 39,6 0,5 Economics 136 184 239 Beijing Technology and Business 70,6 5,2 3,6 37,8 100,0 28,2 51,8 1,1

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje University 136 117 133 Zhejiang Normal University 70,6 19,0 4,4 35,3 100,0 33,4 50,9 3,4 141 232 427 Tianjin Foreign Studies University 70,5 0,0 2,0 39,8 100,0 20,0 52,1 0,1 Kunming University of Science and 142 132 101 70,4 6,9 13,0 36,7 100,0 26,5 48,0 6,2 Technology 142 154 143 70,4 4,0 6,5 31,9 100,0 30,4 54,8 2,2 142 184 141 70,4 5,6 5,9 35,0 100,0 27,6 52,2 3,3 142 132 113 Heilongjiang University 70,4 6,0 7,3 35,1 100,0 37,2 49,1 2,9 Shandong University of Traditional 146 184 242 70,3 0,5 17,5 31,3 100,0 17,7 55,2 1,1 Chinese Medicine 146 184 166 Zhejiang Sci-Tech University 70,3 7,8 2,3 32,4 100,0 32,8 53,7 3,7 146 154 196 Hangzhou Normal University 70,3 7,9 3,1 41,2 100,0 28,8 45,7 2,5 Chongqing University of Posts and 149 206 262 70,2 4,3 2,2 33,4 100,0 28,7 54,1 1,7 Telecommunications 149 184 182 Shenyang University of Technology 70,2 4,0 10,3 35,2 100,0 21,0 51,4 2,6 South Central University for 149 184 245 70,2 4,0 3,9 38,3 100,0 25,1 49,4 1,5 Nationalities 152 154 172 North University of China 70,1 5,1 8,2 30,9 100,0 37,7 51,3 3,0 Guangdong University of Foreign 152 184 225 70,1 7,2 6,4 32,7 100,0 28,8 52,4 1,1 Studies 154 232 377 Shanghai Institute of Foreign Trade 70,0 3,0 1,3 32,0 100,0 22,6 56,4 0,3 154 154 131 Tianjin Normal University 70,0 9,3 9,1 32,7 100,0 30,9 50,2 3,0 Changchun University of Chinese 154 232 347 70,0 0,6 6,8 38,6 100,0 18,6 49,1 0,4 Medicine 154 206 207 Hangzhou Dianza University 70,0 5,6 2,1 34,4 100,0 26,0 52,0 2,0 Beijing International Studies 158 232 347 69,9 6,1 3,0 31,7 100,0 22,2 55,1 0,3 University 159 232 331 Zunyi Medical College 69,8 0,8 3,9 38,5 100,0 16,6 49,2 0,8 159 206 109 69,8 2,0 4,7 34,8 100,0 31,5 47,9 5,2 159 184 144 Shandong University of Science and 69,8 3,8 9,9 31,1 100,0 29,0 51,0 3,0

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje Technology Hebei University of Science and 159 232 249 69,8 2,6 2,8 39,9 100,0 25,2 45,7 0,9 Technology 163 232 303 Dalian University 69,7 2,7 3,3 42,9 100,0 23,2 42,9 0,7 North China University of 163 232 335 69,7 3,5 3,9 32,5 100,0 26,2 52,2 0,5 Technology 163 184 155 Jiangxi Normal University 69,7 6,7 5,6 33,8 100,0 28,2 48,9 2,9 163 232 270 Hebei United University 69,7 1,8 2,1 38,7 100,0 23,9 46,8 0,9 Beijing Language and Culture 167 132 230 69,6 3,5 21,7 28,8 100,0 23,7 50,4 1,1 University Liaoning University of Traditional 167 232 303 69,6 0,9 7,2 31,6 100,0 17,2 53,8 0,6 Chinese Medicine 167 232 269 ShenYang Normal University 69,6 4,3 2,1 38,8 100,0 22,4 46,2 0,6 170 77 108 Capital Normal University 69,5 13,1 21,0 40,2 0,0 35,9 62,5 3,8 170 71 95 Nanjing University of Technology 69,5 24,5 12,1 36,5 0,0 42,3 65,7 5,9 170 232 364 Liaoning Medical 69,5 0,3 13,4 33,8 100,0 15,4 49,9 0,3 Wuhan University of Science and 170 206 147 69,5 4,0 4,1 31,3 100,0 32,7 50,0 2,7 Technology Anhui University of Finance and 170 232 303 69,5 3,6 3,2 33,1 100,0 28,7 49,6 0,6 Economics 170 206 189 Guangzhou University 69,5 4,5 3,3 36,0 100,0 30,2 45,7 2,4 176 77 76 69,4 18,9 10,8 41,1 0,0 39,0 61,8 6,8 Nanjing University of Information 176 206 186 69,4 8,1 2,8 28,1 100,0 29,3 53,6 2,2 Science and Technology 176 232 281 Xi'an Shiyou University 69,4 2,1 2,9 37,5 100,0 27,0 45,2 1,1 179 109 46 Chang'an University 69,3 5,4 13,4 37,8 0,0 44,2 62,6 13,1 179 232 225 Gansu Agricultural University 69,3 1,7 10,8 31,3 100,0 16,4 51,5 1,3 179 232 270 Northeast Dianli University 69,3 1,5 4,6 35,8 100,0 19,6 48,1 1,0 179 232 270 Kunming Medical University 69,3 1,5 10,6 33,6 100,0 12,9 50,0 1,4 179 232 212 Chongqing Jiaotong University 69,3 2,5 4,4 32,3 100,0 30,6 48,4 2,4

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 179 206 163 Lanzhou University of Technology 69,3 8,5 6,0 31,5 100,0 22,6 50,0 3,6 Guangdong University of 179 206 179 69,3 4,8 6,3 30,3 100,0 34,2 48,5 2,1 Technology 186 232 254 Shijiazhuang Tiedao University 69,2 3,4 3,0 34,4 100,0 27,8 46,9 1,3 186 232 245 Chongqing Normal University 69,2 2,7 4,2 32,8 100,0 30,0 47,3 1,3 186 232 317 Bohai University 69,2 4,9 5,2 36,2 100,0 20,9 45,7 0,8 China Youth University for Political 186 232 364 69,2 3,7 3,1 35,6 100,0 26,0 45,9 0,2 Sciences 190 90 56 69,1 11,8 19,7 38,6 0,0 26,2 63,3 7,6 Zhejiang Agriculture and Forestry 190 315 258 69,1 0,0 2,0 37,9 100,0 16,8 46,1 1,9 University Xi'an University of Science and 190 232 225 69,1 2,0 6,3 30,4 100,0 21,5 51,0 1,1 Technology 190 232 416 Jianghan University 69,1 2,0 0,0 41,3 100,0 24,9 41,2 0,4 Guiyang College of Traditional 190 315 388 69,1 0,5 2,9 35,3 100,0 18,3 47,9 0,3 Chinese Medicine 195 315 192 Xinjiang Medical University 69,0 1,1 8,5 27,8 100,0 17,9 52,9 2,6 Henan University of Science and 195 232 222 69,0 3,3 3,7 32,3 100,0 30,4 46,9 1,6 Technology Inner Mongolia Agricultural 195 232 138 69,0 1,6 7,6 35,9 100,0 21,3 44,2 2,6 University 195 232 590 Zhejiang Police College 69,0 0,1 0,0 35,3 100,0 38,8 43,5 0,0 195 232 239 Tianjin University of Technology 69,0 5,5 3,2 34,4 100,0 26,9 45,5 1,7 195 232 207 Guilin University of Technology 69,0 6,8 3,1 34,3 100,0 26,9 45,2 2,7 Central South University of Forestry 201 232 205 68,9 2,6 5,7 31,8 100,0 24,2 47,9 1,5 Science and Technology 202 315 399 Xi'an International Studies University 68,8 2,5 2,0 32,5 100,0 24,4 47,8 0,1 202 364 399 Dalian Ocean University 68,8 0,0 2,2 37,0 100,0 13,8 45,8 0,3 202 232 105 Hainan University 68,8 1,9 7,6 29,6 100,0 21,6 48,2 5,5 Beijing Institute of Fastion 202 315 416 68,8 0,9 2,4 33,4 100,0 22,2 47,2 0,1 Technology

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 202 232 303 Shenyang Aerospace University 68,8 4,6 1,6 34,7 100,0 21,1 45,8 0,9 207 364 258 Changzhou University 68,7 0,0 1,7 33,9 100,0 15,1 47,8 1,5 207 315 303 Shandong Jianzhu University 68,7 1,8 3,2 33,9 100,0 21,5 45,7 0,8 207 232 453 Hubei Normal University 68,7 4,1 0,4 38,3 100,0 24,3 41,2 0,2 210 109 99 Liaoning University 68,6 5,4 17,6 36,9 0,0 25,3 64,6 2,0 210 232 163 Lanzhou Jiaotong University 68,6 4,3 8,8 28,7 100,0 21,3 48,5 2,8 210 315 399 Liaoning University of Technology 68,6 2,9 2,1 39,5 100,0 14,7 41,8 0,2 210 364 590 Zhengzhou Normal University 68,6 0,3 0,0 40,2 100,0 20,8 40,4 0,0 210 232 317 Shandong Polytechnic University 68,6 3,1 1,6 35,7 100,0 24,0 43,3 0,6 210 232 199 Qufu Normal University 68,6 6,5 5,6 26,9 100,0 27,3 49,7 0,9 210 232 249 Yantai University 68,6 4,3 4,4 32,1 100,0 25,3 45,3 1,1 217 315 511 Foshan University 68,5 0,9 0,0 38,8 100,0 22,4 40,9 0,2 217 232 230 East China Jiaotong University 68,5 3,8 3,3 31,4 100,0 27,0 45,5 1,8 217 315 166 Jiangxi Agricultural University 68,5 2,0 4,8 31,6 100,0 23,5 45,7 2,1 Beijing Information Science and 217 315 377 68,5 2,0 2,8 34,4 100,0 18,4 45,0 0,7 Technology University 217 364 278 Yunnan Nationalities University 68,5 3,3 3,3 33,8 100,0 13,2 46,5 0,8 Beijing Institute of Graphic 217 315 438 68,5 2,5 1,2 35,2 100,0 26,3 42,7 0,1 Communication 217 315 288 Guangxi University for Nationalities 68,5 4,1 2,8 33,7 100,0 17,4 45,6 0,5 Northwest University for 217 315 284 68,5 1,9 3,1 34,4 100,0 22,1 43,7 0,9 Nationalities 217 315 377 Xinyang Normal University 68,5 3,6 1,4 35,6 100,0 21,7 43,1 0,2 226 315 219 Xinjiang Agricultural University 68,4 0,6 5,1 35,3 100,0 18,1 43,1 1,8 Guangxi University of Chinese 226 364 335 68,4 0,1 4,3 34,3 100,0 16,1 44,9 0,8 Medicine Shanghai University of Traditional 228 81 150 68,3 4,0 43,7 28,9 0,0 18,0 65,5 3,8 Chinese Medicine 228 364 265 Wuhan Textile University 68,3 0,0 1,6 34,9 100,0 18,4 44,1 1,6

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 228 315 296 Dalian Polytechnic University 68,3 1,5 8,2 32,0 100,0 16,1 45,6 1,0 228 232 239 Shandong University of Technology 68,3 5,5 3,0 32,7 100,0 26,1 43,5 1,5 University of Science and 228 364 296 68,3 1,0 3,3 35,3 100,0 16,4 43,6 0,5 Technology Liaoning 228 315 399 Hebei University of Engineering 68,3 1,7 1,9 33,7 100,0 23,1 44,0 0,2 228 315 317 Jishou University 68,3 4,0 1,5 35,2 100,0 20,7 42,8 0,9 228 315 511 Huaihai Institute of Technology 68,3 3,2 0,0 39,1 100,0 23,0 39,0 0,1 228 232 171 Henan Polytechnic University 68,3 5,1 4,1 27,7 100,0 29,2 46,8 2,5 228 232 284 China West Normal University 68,3 5,3 3,0 29,3 100,0 29,2 45,9 0,6 238 109 222 Dalian Medical University 68,2 4,2 24,8 39,2 0,0 13,7 61,7 1,1 Sichuan International Studies 238 417 347 68,2 1,8 2,6 26,4 100,0 17,0 52,2 0,3 University 238 315 342 Beihua University 68,2 3,3 2,7 37,3 100,0 20,8 40,2 0,3 238 315 284 Jimei University 68,2 2,7 1,3 32,2 100,0 27,6 43,8 1,1 Jiangxi College of Traditional 238 364 288 68,2 1,5 4,7 33,0 100,0 16,8 44,5 1,2 Chinese Medicine 243 102 91 Anhui University 68,1 8,4 11,9 34,7 0,0 37,7 62,2 4,0 Chongqing Technology and Business 243 315 270 68,1 2,6 3,0 32,2 100,0 28,6 42,4 1,5 University 243 364 399 Beijing University of Agriculture 68,1 0,4 1,5 34,6 100,0 21,0 42,7 0,3 243 417 303 Hubei University of Technology 68,1 1,0 0,4 31,1 100,0 20,4 46,3 0,7 Southwest University of Science and 243 315 200 68,1 3,8 2,6 28,5 100,0 25,6 46,2 2,5 Technology 248 81 63 Zhengzhou University 68,0 14,1 13,1 39,3 0,0 44,9 53,5 6,5 248 364 371 Liaoning Shihua University 68,0 1,6 2,1 32,8 100,0 18,6 44,1 0,3 Yunnan University of Finance and 248 315 288 68,0 1,7 4,6 32,8 100,0 24,8 41,7 0,7 Economics Hubei University of Chinese 248 364 284 68,0 3,9 6,5 27,2 100,0 15,0 48,9 0,6 Medicine 252 364 590 Wuyi University 67,9 2,4 1,6 32,5 100,0 21,5 43,4 0,0

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 252 232 260 Liaocheng University 67,9 7,2 2,7 30,5 100,0 24,1 43,7 0,6 254 154 189 Zhejiang Chinese Medical University 67,8 3,2 8,9 40,6 0,0 12,8 62,6 0,7 254 315 234 East China Institute of Technology 67,8 3,5 2,3 30,4 100,0 26,5 42,7 2,0 254 364 467 Tianjin Agricultural University 67,8 1,3 0,5 39,4 100,0 17,3 36,9 0,2 257 132 149 Shenyang Agricultural University 67,7 2,6 15,6 36,3 0,0 19,9 62,5 1,6 257 364 296 Xihua University 67,7 2,1 2,0 29,7 100,0 23,9 44,2 0,4 257 364 342 Shaoxing University 67,7 3,3 0,0 36,8 100,0 20,8 38,0 0,5 260 480 546 Chengde Medical Univesity 67,6 0,1 2,2 34,5 100,0 10,1 42,5 0,0 Tianjin Institute of Urban 260 417 360 67,6 1,5 1,7 33,8 100,0 18,1 41,0 0,7 Construction 260 417 482 Shenyang Medical College 67,6 0,3 0,0 39,3 100,0 12,7 37,5 0,1 260 364 360 Zhongyuan University of Technology 67,6 1,8 1,7 31,6 100,0 23,0 41,9 0,2 Hunan University of Finance and 260 480 590 67,6 0,0 0,0 34,3 100,0 16,1 41,5 0,1 Economics 260 232 178 Wenzhou Medical College 67,6 15,5 5,3 25,7 100,0 11,0 47,9 3,3 260 417 317 Harbin University of Commerce 67,6 0,9 3,5 28,5 100,0 20,4 44,9 0,5 260 364 335 Qiqihar University 67,6 0,6 1,2 33,2 100,0 23,2 40,2 0,5 260 417 331 Guangdong Medical College 67,6 2,5 1,6 32,3 100,0 12,1 43,4 0,9 269 117 175 Hebei Medical University 67,5 3,9 24,1 39,6 0,0 21,6 54,9 1,4 269 364 371 Gannan Normal University 67,5 1,4 1,5 32,1 100,0 25,1 40,5 0,4 Guangdong Polytechnic Normal 269 417 482 67,5 1,2 0,3 32,1 100,0 17,6 42,7 0,1 University 269 417 482 Shaoguan University 67,5 1,1 0,0 33,8 100,0 22,3 39,8 0,2 269 417 355 Guizhou Normal College 67,5 0,9 0,6 37,0 100,0 19,7 36,8 0,6 269 417 467 Dongguan University of Technology 67,5 1,9 0,0 32,4 100,0 19,2 41,5 0,2 269 364 399 Linyi University 67,5 0,8 0,0 29,3 100,0 37,5 40,1 0,4 Tianjin University of Finance and 276 154 205 67,4 3,7 7,5 39,9 0,0 23,0 58,8 0,5 Economics

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 276 97 182 Shenyang Pharmaceutical University 67,4 19,7 20,2 34,0 0,0 15,2 60,9 1,1 276 417 388 Guangdong Ocean University 67,4 3,0 1,0 29,5 100,0 21,3 43,2 0,4 276 417 377 Shenyand Ligong University 67,4 2,6 3,0 30,3 100,0 14,6 43,4 0,2 276 417 313 Jiamusi University 67,4 1,0 2,5 32,9 100,0 20,6 39,5 0,5 276 417 399 Hubei University for Nationalities 67,4 1,7 0,7 33,5 100,0 17,8 40,1 0,3 282 117 85 Central University for Nationalities 67,3 4,3 11,5 36,4 0,0 28,4 58,4 2,6 282 132 169 Liaoning Normal University 67,3 8,3 10,1 38,5 0,0 19,2 59,0 1,3 Shandong Institute of Business and 284 417 377 67,2 2,7 0,0 32,1 100,0 19,9 39,7 0,5 Technology East China University of Political 285 117 204 67,1 7,7 9,1 32,2 0,0 25,0 62,8 0,8 Science and Law 285 417 427 Changchun Normal University 67,1 1,0 0,6 34,0 100,0 18,8 37,8 0,3 285 480 546 Qiqihar Medical University 67,1 0,9 0,0 37,4 100,0 14,2 35,7 0,1 Anhui University of Science & 285 417 222 67,1 2,3 4,6 24,7 100,0 21,6 44,7 1,3 Technology Shijiazhuang University of 285 480 427 67,1 0,7 1,1 29,7 100,0 19,5 41,6 0,1 Economics 290 117 115 Shandong Normal University 67,0 8,3 10,8 34,7 0,0 32,6 57,1 2,7 Shanghai International Studies 290 132 147 67,0 6,0 13,5 32,3 0,0 14,5 63,6 0,8 University 290 132 122 Northwest Normal University 67,0 12,7 15,6 36,2 0,0 20,6 56,5 2,6 290 480 546 Shenyang Institute of Engineering 67,0 0,5 0,0 34,8 100,0 13,6 38,0 0,1 290 417 511 Dezhou University 67,0 2,1 0,0 32,2 100,0 21,7 38,4 0,1 290 417 546 Changchun University 67,0 0,8 0,0 33,0 100,0 22,0 37,6 0,0 290 480 546 Hebei North University 67,0 0,6 0,4 31,1 100,0 15,6 40,9 0,0 290 480 467 Xiangnan University 67,0 1,1 0,0 32,0 100,0 18,9 39,2 0,1 Tianjin University of Technology and 290 480 427 67,0 0,0 1,2 33,7 100,0 13,8 38,4 0,1 Education 290 417 482 Nanchang Institute of Technology 67,0 0,0 0,0 35,7 100,0 27,8 33,1 0,2

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje Zhengzhou University of Light 290 417 317 67,0 4,7 1,9 26,1 100,0 22,2 43,1 0,6 Industry 301 480 511 China Women's University 66,9 1,3 0,0 31,8 100,0 13,6 40,2 0,1 301 480 654 Baoding University 66,9 0,2 0,0 29,9 100,0 18,0 40,9 0,0 301 480 388 Taishan Medical University 66,9 1,2 2,4 27,3 100,0 18,8 42,4 0,3 301 480 427 Zhangzhou Normal University 66,9 2,8 1,0 28,9 100,0 16,0 41,8 0,2 Hebei Normal University of Science 301 480 546 66,9 0,9 0,3 30,9 100,0 15,2 40,3 0,1 and Technology 301 480 511 Yancheng Institute of Technology 66,9 1,8 0,0 31,8 100,0 20,5 38,1 0,2 301 480 546 Hunan First Normal College 66,9 1,5 0,0 28,4 100,0 22,8 40,9 0,1 308 132 157 Hebei Normal University 66,8 6,4 7,5 41,3 0,0 27,6 51,8 1,8 Jiangxi University of Science and 308 480 219 66,8 1,9 3,0 26,1 100,0 17,3 43,2 1,4 Technology 308 480 416 Wannan Medical College 66,8 0,5 4,3 29,8 100,0 5,0 42,4 0,2 308 480 590 Harbin University 66,8 0,3 0,0 34,6 100,0 13,6 36,8 0,0 308 480 482 Jining Medical University 66,8 0,7 0,0 31,9 100,0 18,3 38,3 0,1 308 364 288 Jilin Normal University 66,8 3,9 3,4 26,5 100,0 23,6 41,0 0,5 308 417 377 Huzhou Teachers College 66,8 5,8 0,0 30,8 100,0 18,2 38,6 0,6 308 417 438 Hengyang Normal University 66,8 3,3 0,0 28,9 100,0 23,2 39,5 0,3 North China Institute of Science and 316 480 590 66,7 0,6 0,0 31,3 100,0 15,2 39,1 0,0 Technology Shanghai University of Political 316 480 511 66,7 2,5 0,0 27,6 100,0 20,4 41,4 0,1 Science and Law 316 480 327 Southwest Forestry University 66,7 0,0 2,2 28,0 100,0 15,7 41,3 0,9 316 480 453 Nanjing Institute of Technology 66,7 1,5 0,0 26,5 100,0 27,0 40,8 0,1 316 480 511 Huanggang Normal University 66,7 0,9 0,0 29,0 100,0 17,5 40,5 0,1 Nanjing University of Chinese 321 132 195 66,6 5,5 23,7 28,7 0,0 18,7 60,5 1,6 Medicine 321 480 416 Binzhou Medical University 66,6 1,4 3,2 28,3 100,0 15,9 40,5 0,3

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 321 480 467 Guangdong University of Finance 66,6 2,4 0,0 26,8 100,0 15,7 42,9 0,1 321 480 482 Huizhou University 66,6 1,5 0,0 28,7 100,0 17,7 40,5 0,1 321 417 438 Huaiyin Normal University 66,6 4,7 0,0 28,3 100,0 24,7 38,9 0,3 321 480 482 Mudanjiang Normal University 66,6 0,6 0,6 33,1 100,0 14,4 36,7 0,1 321 480 590 Hebei Finance University 66,6 0,7 0,0 27,5 100,0 17,5 41,6 0,0 Shanghai University of Engineering 321 480 327 66,6 2,5 0,3 25,1 100,0 24,1 41,8 0,7 Science Hunan University of Arts and 321 480 416 66,6 2,2 0,0 29,3 100,0 16,6 39,6 0,2 Science 321 480 467 Shaanxi University of Technology 66,6 1,4 0,3 29,5 100,0 21,3 38,2 0,2 331 480 438 Chongqing Three Gorges University 66,5 1,0 0,0 31,9 100,0 15,0 37,5 0,1 Shanghai Second Polytechnic 331 480 467 66,5 5,6 0,0 28,2 100,0 15,6 40,2 0,1 University 333 480 371 Xinxiang Medical University 66,4 2,8 5,4 23,2 100,0 11,1 44,8 0,2 333 480 360 Anhui University of Architecture 66,4 2,3 0,6 26,9 100,0 16,7 40,9 0,6 333 480 590 Liupanshui Normal University 66,4 0,0 0,0 34,1 100,0 16,8 34,1 0,0 333 480 546 Yichun University 66,4 0,6 0,0 29,3 100,0 19,3 38,0 0,1 333 480 371 Beijing Union University 66,4 1,6 0,2 28,9 100,0 21,2 37,6 0,5 Zhejiang University of Science and 333 480 453 66,4 2,5 0,0 27,3 100,0 18,0 40,0 0,3 Technology Civil Aviation Flight University of 333 480 511 66,4 0,6 0,8 24,1 100,0 27,1 40,9 0,1 China Heilongjiang University of Chinese 340 154 249 66,3 0,7 21,3 38,2 0,0 15,2 51,7 0,6 Medicine 340 184 165 Nanjing Forestry University 66,3 4,0 5,5 31,8 0,0 26,5 59,4 1,8 Guilin University of Electronic 340 184 254 66,3 3,8 3,0 40,7 0,0 28,1 50,6 1,6 Technology 340 480 511 Tongling University 66,3 1,9 0,0 27,3 100,0 17,6 40,0 0,1 340 480 546 Xi'an University 66,3 1,4 0,0 29,0 100,0 18,4 38,0 0,1 340 480 511 Weinan Normal University 66,3 1,1 0,0 28,4 100,0 24,5 37,1 0,1

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 340 480 546 Kaili University 66,3 0,6 0,0 32,9 100,0 18,2 34,1 0,1 347 480 453 Jiujiang University 66,2 0,8 0,8 27,1 100,0 23,3 37,9 0,2 347 480 511 Ankang University 66,2 0,7 0,0 29,1 100,0 19,9 37,0 0,1 347 480 427 Jinggangshan University 66,2 2,6 0,0 28,4 100,0 15,9 38,2 0,4 Beijing University of Civil 350 206 288 66,1 1,7 3,5 41,6 0,0 24,5 49,8 1,0 Engeneering and Architecture 350 480 399 AnQing Nomal University 66,1 3,2 0,4 24,6 100,0 21,5 40,0 0,2 350 480 482 Taizhou University 66,1 5,2 0,0 26,8 100,0 21,4 37,6 0,1 Tianjin University of Science and 353 154 230 66,0 6,2 7,9 35,6 0,0 27,2 52,6 1,3 Technology Nanjing University of Posts and 353 184 189 66,0 7,7 4,9 29,2 0,0 27,4 59,3 2,4 Telecommunications Nanjing University of Finance and 353 184 317 66,0 7,6 2,5 40,9 0,0 23,9 49,5 0,7 Economics Baoji University of Arts And 353 480 482 66,0 2,9 0,0 26,6 100,0 23,8 37,3 0,1 Sciences 353 480 453 Changshu Institute of Technology 66,0 4,0 0,0 23,8 100,0 20,3 40,6 0,3 Hunan University of Traditional 358 206 254 65,9 0,8 12,7 36,3 0,0 14,4 53,7 1,4 Chinese Medicine Zhejiang Institute of Finance and 358 206 296 65,9 2,3 0,0 44,3 0,0 25,8 46,5 0,8 Economics 358 184 247 Shanghai Ocean University 65,9 3,6 4,4 37,8 0,0 27,4 50,7 1,5 Shaanxi College of Traditional 361 232 399 65,7 0,5 3,1 45,2 0,0 16,9 46,1 0,3 Chinese Medicine 361 184 160 Yunnan Normal University 65,7 3,5 5,0 37,3 0,0 28,4 49,7 3,3 Shenyang University of Chemical 361 184 360 65,7 6,8 2,3 44,2 0,0 20,8 45,8 0,3 Technology Shanxi University of Finance and 361 206 303 65,7 1,4 4,8 33,5 0,0 27,3 54,4 0,3 Economics 361 206 128 Yanbian University 65,7 2,6 4,0 37,6 0,0 20,2 51,6 2,4 Jiangxi University of Finance and 361 154 175 65,7 9,4 5,6 32,7 0,0 26,5 54,1 1,5 Economics

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 361 154 270 Civil Aviation University of China 65,7 4,7 4,2 31,7 0,0 41,4 52,2 1,2 368 184 173 Northeast Petroleum University 65,6 1,9 9,4 35,5 0,0 26,7 50,6 1,6 Qingdao University of Science and 368 154 135 65,6 11,1 5,2 36,7 0,0 21,2 50,3 3,9 Technology Fujian Agriculture and Forestry 370 184 144 65,5 1,7 10,6 32,1 0,0 27,3 52,7 2,8 University Chengdu University of Traditional 371 184 192 65,4 1,7 11,4 35,3 0,0 28,5 48,3 2,2 Chinese Medicine 371 184 202 Jiangsu Normal University 65,4 7,0 2,6 36,8 0,0 29,6 48,8 1,6 373 206 166 Overseas Chinese University 65,3 5,0 7,9 31,0 0,0 21,0 54,6 2,3 373 154 161 Tianjin Polytechnic University 65,3 11,8 7,4 32,7 0,0 32,8 49,3 3,3 373 232 317 Qinghai University for Nationalities 65,3 1,6 2,1 43,6 0,0 23,6 43,3 0,6 Chinese People's Public Security 376 232 355 65,2 0,6 9,8 37,5 0,0 17,9 48,7 0,1 University Hebei University of Economics and 376 232 327 65,2 0,6 2,2 41,4 0,0 21,1 46,1 0,6 Business 376 206 175 Agricultural University of Hebei 65,2 1,8 10,3 34,4 0,0 25,4 49,1 1,9 376 206 120 Sichuan Agricultural University 65,2 6,7 8,7 29,7 0,0 23,2 53,9 3,0 Fujian University of Traditional 380 315 296 65,1 0,0 5,0 34,1 0,0 11,5 54,2 0,9 Chinese Medicine 380 232 219 Shanxi Agricultural University 65,1 1,1 5,6 32,8 0,0 26,9 51,4 0,9 380 232 249 Ningxia Medical University 65,1 0,5 5,0 36,1 0,0 19,1 49,8 1,9 383 232 212 Nanhua University 65,0 2,6 5,1 35,6 0,0 24,5 48,5 2,0 383 206 216 Shanxi Medical University 65,0 2,3 17,7 28,3 0,0 15,3 54,2 1,4 383 206 194 Henan Agricultural University 65,0 4,3 10,5 30,7 0,0 23,3 51,6 1,9 383 206 338 Tianjin University of Commerce 65,0 4,7 2,2 37,7 0,0 30,1 45,6 0,7 387 206 242 China Three Gorges University 64,9 3,5 2,5 37,3 0,0 31,2 45,0 1,8 Southwest University for 387 206 270 64,9 5,0 3,7 33,3 0,0 29,3 48,8 0,9 Nationalities 389 315 342 Xuzhou Medical College 64,8 0,9 3,6 33,2 0,0 13,2 53,2 0,6

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 389 232 153 Qinghai University 64,8 0,3 1,8 44,4 0,0 19,2 40,3 2,4 389 232 265 Qinghai Normal University 64,8 0,9 2,1 45,1 0,0 17,7 40,0 1,4 392 315 278 Guiyang Medical College 64,7 1,2 6,0 36,5 0,0 13,3 48,5 1,1 North China Institute of Water 392 232 331 64,7 2,5 2,7 38,5 0,0 19,2 45,8 0,4 Resources and Electric Power 392 232 317 Xi'an Polytechnic University 64,7 1,0 3,0 38,0 0,0 21,0 45,7 0,5 Shaanxi University of Science and 392 232 237 64,7 6,2 4,4 32,5 0,0 21,9 50,2 0,6 Technology 392 206 546 Shanghai Customs College 64,7 0,9 0,0 34,9 0,0 44,7 43,7 0,0 397 206 590 Beijing Police College 64,6 0,0 0,0 32,4 0,0 50,9 44,1 0,0 398 232 128 Shihezi University 64,5 2,8 4,8 31,6 0,0 23,7 48,4 5,7 398 232 355 Shenyang University 64,5 1,1 0,6 44,5 0,0 19,9 39,0 0,5 398 232 234 Qingdao Technological University 64,5 2,4 3,5 34,7 0,0 24,6 46,2 2,0 398 232 303 Hunan University of Technology 64,5 2,0 2,4 38,9 0,0 21,2 43,4 0,7 402 232 234 Henan University of Technology 64,4 3,1 3,6 33,3 0,0 26,7 46,7 1,8 402 232 225 Wenzhou University 64,4 7,5 1,4 36,8 0,0 22,3 44,5 1,3 Hunan University of Science and 402 232 210 64,4 5,5 2,7 33,6 0,0 27,8 45,8 1,9 Technology 405 232 179 Yunnan Agricultural University 64,2 1,6 5,1 36,5 0,0 20,5 43,4 3,2 405 232 212 University of Jinan 64,2 7,0 3,9 32,6 0,0 27,0 45,7 1,8 405 206 151 Henan Normal University 64,2 10,1 6,4 26,6 0,0 26,8 50,5 2,6 Jiangsu University of Science and 405 232 313 64,2 4,2 3,3 28,4 0,0 26,6 50,3 0,9 Technology 409 232 237 Yangtze University 64,1 3,1 2,9 33,6 0,0 28,8 44,5 1,3 409 232 254 Anhui University of Technology 64,1 6,3 2,3 32,0 0,0 23,5 47,1 1,5 409 232 210 Shanxi Normal University 64,1 3,8 5,9 28,2 0,0 26,6 49,1 1,6 409 232 276 Chongqing University of Technology 64,1 2,6 1,5 35,2 0,0 27,7 43,1 1,4 409 232 265 Wuhan Institute of Technology 64,1 3,5 2,1 32,2 0,0 25,9 46,3 1,3

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 414 206 186 Harbin Normal University 64,0 3,5 9,2 30,7 0,0 31,2 44,1 1,4 414 232 371 Weifang Medical College 64,0 1,9 9,5 32,4 0,0 18,6 45,6 0,2 414 364 511 China Criminal Police College 64,0 0,2 3,8 37,6 0,0 12,2 43,8 0,0 414 315 184 Liaoning Technical University 64,0 1,1 5,0 29,1 0,0 20,3 49,6 1,3 Jilin University of Finance and 414 364 377 64,0 0,0 3,2 34,2 0,0 13,1 47,1 0,2 Economics 414 232 247 China Jiliang University 64,0 8,1 1,5 31,5 0,0 28,6 45,2 2,1 420 315 225 Jingdezhen Ceramic Institute 63,9 2,6 3,3 34,0 0,0 22,8 44,0 2,2 420 315 185 Anhui Agricultural University 63,9 3,0 6,0 29,1 0,0 21,1 48,5 1,9 Anhui College of Traditional Chinese 420 364 327 63,9 0,7 5,1 34,1 0,0 13,0 46,1 0,8 Medicine Guangdong University of Business 420 315 342 63,9 3,7 1,8 31,7 0,0 24,2 46,6 0,3 Studies Henan College of Traditional 420 364 338 63,9 1,4 3,7 30,3 0,0 14,4 49,7 0,5 Chinese Medicine Dalian University of Foreign 420 364 388 63,9 0,9 2,3 30,5 0,0 20,5 48,5 0,1 Languages Beijing Electronic Science and 426 364 482 63,8 0,6 0,0 40,2 0,0 15,1 40,7 0,1 Technology Institute 426 232 242 Nantong University 63,8 6,3 1,9 33,0 0,0 21,0 45,1 1,6 Henan University of Economics and 426 417 313 63,8 0,0 3,4 32,5 0,0 13,0 47,5 0,5 Law University of Science and 429 364 364 63,7 2,2 0,8 34,1 0,0 21,5 44,1 0,4 Technology of Suzhou 429 315 207 Jilin Agricultural University 63,7 1,3 7,7 29,5 0,0 21,4 46,3 1,5 431 364 654 Hunan Police College 63,6 0,0 0,0 40,2 0,0 16,2 39,3 0,0 431 364 262 Xinjiang Normal University 63,6 2,4 3,7 30,5 0,0 20,1 46,5 1,1 431 315 511 Taiyuan Normal University 63,6 3,1 0,0 37,7 0,0 20,3 40,5 0,1 Beijing Institute of Petrochemical 431 315 482 63,6 3,4 0,0 39,6 0,0 24,7 37,4 0,2 Technology 431 315 364 Hunan University of Commerce 63,6 3,0 0,0 35,7 0,0 22,3 41,6 0,7

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 431 364 288 Hainan Normal University 63,6 2,0 1,7 37,6 0,0 17,7 40,2 1,0 431 364 313 Changchun University of Technology 63,6 1,6 3,7 31,8 0,0 16,6 45,8 0,5 431 417 654 Cangzhou Normal University 63,6 0,1 0,0 38,9 0,0 13,5 40,7 0,0 431 232 260 Nanchang Aeronautical University 63,6 6,1 3,3 29,4 0,0 27,5 44,9 1,6 Taiyuan University of Science and 440 364 265 63,5 1,6 4,0 29,2 0,0 18,6 47,3 1,1 Technology 440 417 338 Luzhou Medical College 63,5 0,9 3,5 32,1 0,0 12,0 46,2 0,5 440 364 511 Beijing Wuzi University 63,5 0,7 0,9 29,2 0,0 30,1 45,5 0,1 440 364 377 Anhui University of Engineering 63,5 1,3 2,3 32,9 0,0 24,4 42,6 0,2 440 315 388 Nanjing Audit University 63,5 4,8 0,0 31,5 0,0 24,3 44,4 0,5 Xinjiang University of Finance and 445 417 388 63,4 0,7 2,6 32,5 0,0 15,3 45,0 0,3 Economics 445 315 212 Inner Mongolia Normal University 63,4 1,4 4,4 32,1 0,0 25,0 42,2 1,0 Inner Mongolia University of 445 315 264 63,4 3,0 5,5 31,8 0,0 18,7 43,3 1,0 Technology 445 364 288 Dalian Jiaotong University 63,4 2,8 2,9 30,4 0,0 15,3 46,3 0,9 Xi'an University of Posts and 445 364 388 63,4 2,2 1,6 34,5 0,0 20,1 41,5 0,4 Telecommunications Gansu University of Traditional 450 417 355 63,3 1,7 4,3 29,2 0,0 14,3 47,2 0,4 Chinese Medicine 450 232 196 Sichuan Normal University 63,3 5,3 6,7 26,0 0,0 32,1 44,9 1,4 450 417 546 Changzhi Medical College 63,3 0,1 0,0 38,9 0,0 13,0 39,0 0,0 Guangxi Teachers Education 453 364 364 63,2 0,7 2,9 31,0 0,0 20,6 43,8 0,2 University 453 364 654 Fujian Police Academy 63,2 0,0 0,0 33,0 0,0 25,8 41,5 0,0 453 315 317 Ludong University 63,2 5,3 2,1 30,4 0,0 23,8 43,4 0,6 453 364 590 Shandong Police College 63,2 1,2 0,0 33,7 0,0 25,4 40,7 0,0 453 315 364 Huaibei Normal University 63,2 6,4 1,8 33,1 0,0 20,2 41,5 0,4 458 315 347 Dalian Nationalities University 63,1 5,1 0,0 36,4 0,0 20,2 38,4 0,9

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 458 364 303 Xi'an Technologal University 63,1 1,2 2,7 26,1 0,0 24,2 47,0 0,9 Xi'an Institute of Finance and 460 364 438 63,0 1,0 0,7 32,7 0,0 25,1 40,8 0,2 Economics 460 417 654 Tanghsan Normal University 63,0 0,5 0,0 35,0 0,0 16,4 40,8 0,0 460 417 590 Central Institute of Judicial Police 63,0 0,0 0,0 35,4 0,0 17,5 39,9 0,0 463 417 654 Eastern Liaodong University 62,9 0,2 0,0 39,2 0,0 15,9 36,2 0,0 Heilongjiang Bayi Agricultural 463 417 281 62,9 0,7 2,6 33,9 0,0 16,5 40,2 1,1 University Jilin Architectural and Civil 463 417 416 62,9 0,5 1,8 32,4 0,0 16,2 42,1 0,3 Engineering Institute Lanzhou University of Finance and 463 417 399 62,9 2,0 1,8 31,5 0,0 15,7 43,0 0,2 Economics Inner Mongolia University of 463 417 438 62,9 0,4 0,5 37,8 0,0 18,8 36,2 0,3 Finance and Economics 468 364 399 Shanghai Institute of Technology 62,8 4,4 1,1 32,4 0,0 24,3 39,4 0,5 Chinese People's Armed Police Force 469 417 546 62,7 0,0 3,8 31,5 0,0 17,0 41,4 0,0 Academy 469 417 511 Changchun Institute of Technology 62,7 0,4 0,0 36,0 0,0 18,5 37,5 0,1 Henan Institute of Science and 469 417 416 62,7 2,1 0,5 31,7 0,0 21,6 40,6 0,4 Technology 469 417 546 Zhaoqing University 62,7 1,5 0,0 33,0 0,0 18,9 40,2 0,1 Zhongkai University of Agriculture 469 480 438 62,7 0,0 0,4 32,4 0,0 13,0 42,1 0,3 and Engineering 469 417 278 Qingdao Agricultural University 62,7 1,4 2,1 27,6 0,0 23,7 43,5 1,0 469 417 654 China Maritime Police Academy 62,7 0,0 0,0 31,5 0,0 25,5 40,1 0,0 469 480 388 Guilin Medical University 62,7 0,8 0,9 32,9 0,0 13,4 41,1 0,5 469 417 364 Northern University for Nationalities 62,7 1,0 1,2 33,1 0,0 19,4 39,3 0,6 469 480 654 Jiangxi Police College 62,7 0,0 0,0 34,7 0,0 17,5 38,7 0,0 479 480 342 Yanan University 62,6 0,9 1,9 30,8 0,0 17,3 41,6 0,3 Hebei Normal University for 479 480 654 62,6 0,0 0,0 33,7 0,0 13,6 40,2 0,0 Nationalities

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje Hunan Institute of Science and 479 480 416 62,6 1,8 0,0 32,6 0,0 17,5 40,1 0,3 Technology Hubei University of Automotive 479 480 546 62,6 0,7 0,0 33,1 0,0 16,7 39,9 0,0 Technology 479 417 427 Hubei University of Economics 62,6 0,9 0,0 28,8 0,0 23,0 42,4 0,2 Jiangxi Science and Technology 484 417 427 62,5 2,1 0,6 31,0 0,0 21,2 39,8 0,3 Normal University 484 417 453 Yancheng Teachers University 62,5 3,6 0,0 31,7 0,0 23,5 38,6 0,3 484 417 427 Jiangsu Teachers University 62,5 2,9 0,0 31,6 0,0 21,3 39,2 0,4 487 480 511 Shijiazhuang University 62,4 0,6 0,0 31,0 0,0 15,6 41,3 0,2 487 480 453 Shaoyang University 62,4 0,7 0,0 33,0 0,0 19,6 38,3 0,1 487 480 654 Harbin Finance University 62,4 0,0 0,0 33,7 0,0 16,2 38,5 0,0 487 480 511 Chifeng University 62,4 0,5 0,0 38,6 0,0 14,3 33,9 0,2 487 480 482 Hunan Institute of Engineering 62,4 2,1 0,0 31,8 0,0 18,4 39,4 0,2 492 480 590 Sichuan Police College 62,3 0,0 0,0 32,6 0,0 21,4 37,8 0,0 Inner Mongolia University of Science 492 417 249 62,3 1,8 1,5 30,4 0,0 22,3 38,8 1,6 and Technology 492 480 453 Shangai Finance University 62,3 0,9 0,0 28,9 0,0 13,7 43,2 0,2 492 480 546 Xi'an Medical 62,3 0,2 0,0 32,2 0,0 20,9 38,2 0,1 492 480 590 Sanming University 62,3 0,8 0,0 32,2 0,0 16,6 39,1 0,0 492 480 482 Changsha Institute 62,3 1,1 0,0 31,1 0,0 15,3 40,3 0,2 492 480 453 Anyang normal University 62,3 1,7 0,0 29,7 0,0 20,6 40,3 0,3 492 480 388 Dali University 62,3 0,9 1,1 33,9 0,0 14,5 37,2 0,4 492 480 590 Shanghai Business School 62,3 0,6 0,0 29,7 0,0 15,5 41,6 0,0 501 480 347 Inner Mongolia Medical University 62,2 0,3 3,5 28,3 0,0 14,1 42,1 0,4 501 417 347 Zhejiang Ocean University 62,2 2,1 0,2 28,6 0,0 24,7 39,9 0,9 Anshan Normal University Liaoning 501 480 546 62,2 0,8 0,0 34,7 0,0 10,8 37,4 0,1 China 501 480 546 Hubei Polytechnic University 62,2 0,6 0,0 31,3 0,0 16,7 39,3 0,1

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje 501 480 482 Lanzhou City University 62,2 1,4 0,0 33,4 0,0 13,8 37,8 0,2 Yunnan University of Traditional 501 480 399 62,2 0,0 4,3 28,9 0,0 10,6 41,8 0,3 Chinese Medicine 501 417 511 Weifang University 62,2 2,5 0,0 30,2 0,0 22,3 38,8 0,1 501 480 654 Guangdong Police College 62,2 0,2 0,0 29,1 0,0 16,7 41,3 0,0 Chengdu University of Information 501 480 416 62,2 2,2 0,7 27,0 0,0 22,5 41,5 0,2 Technology 510 480 590 Putian University 62,1 0,5 0,0 30,3 0,0 16,1 40,0 0,0 510 480 438 Changzhou Institute 62,1 0,8 0,0 30,5 0,0 18,3 39,0 0,4 510 480 590 Neijiang Normal University 62,1 0,8 0,0 31,8 0,0 20,0 37,3 0,0 510 480 546 Langfang Teachers College 62,1 0,7 0,0 29,3 0,0 16,6 40,5 0,0 510 417 377 Luoyang Normal University 62,1 5,3 0,0 27,5 0,0 21,4 40,6 0,7 515 480 511 Guizhou Normal College 62,0 0,2 3,1 28,0 0,0 17,3 40,6 0,2 515 480 590 Jiangsu Police Institute 62,0 0,3 0,0 31,5 0,0 15,6 38,1 0,0 Shanghai Lixin University of 515 480 482 62,0 3,6 0,0 26,5 0,0 14,1 43,0 0,2 Commerce 515 480 438 Jiaying University 62,0 1,8 0,0 28,6 0,0 19,6 39,6 0,2 519 480 154 61,9 1,3 1,0 26,5 0,0 16,4 41,7 2,4 519 480 467 Nanyang Normal University 61,9 2,3 0,0 28,3 0,0 19,4 39,8 0,3 519 480 654 Heilongjiang Institute of Technology 61,9 0,1 0,0 33,3 0,0 16,1 35,7 0,0 519 480 590 Taishan University 61,9 1,8 0,0 29,0 0,0 20,9 38,6 0,1 519 480 590 Baicheng Normal University 61,9 1,0 0,0 33,2 0,0 16,3 35,5 0,0 519 480 482 China Institute of Industrial Relations 61,9 1,7 0,0 25,8 0,0 28,9 39,5 0,2 525 480 654 Shangluo University 61,8 0,1 0,0 31,1 0,0 19,3 36,7 0,0 Shanghai University of Electric 525 480 377 61,8 3,1 0,6 25,3 0,0 16,5 42,6 0,5 Power 525 480 546 Xuzhou Institute of Technology 61,8 0,9 0,0 26,4 0,0 24,8 39,9 0,1 525 480 482 Zhanjiang Normal University 61,8 1,6 0,0 26,4 0,0 21,3 40,7 0,1

VLASTNÍ NETBIG CUAA VLASTNÍ Akad. Akad. Akad. Internacio- Materiál. Student. Univerzita V&V ranking ranking ranking skóre úspěchy zdroje sbor nalizace zdroje zdroje Guangdong Pharmaceutical 525 480 347 61,8 3,4 0,6 25,3 0,0 18,1 42,1 0,7 University Zhengzhou Institute of Aeronautical 525 480 399 61,8 2,5 0,0 25,6 0,0 21,6 41,0 0,2 Industry Management Inner Mongolia University for the 525 480 338 61,8 1,0 1,6 30,2 0,0 13,8 37,7 0,7 Nationalities 525 480 482 Shanxi Datong University 61,8 1,2 0,0 26,9 0,0 21,2 39,8 0,2 Chongqing University of Arts and 533 480 399 61,7 2,8 0,0 27,7 0,0 22,4 38,1 0,5 Sciences 533 480 438 Jiaxing University 61,7 2,5 0,0 27,0 0,0 21,7 38,9 0,3 533 480 482 Mianyang Normal University 61,7 0,6 0,0 28,7 0,0 19,3 37,9 0,1 536 480 546 Tonghua Teachers College 61,6 0,7 0,0 31,3 0,0 17,8 35,4 0,1 537 480 590 Baoshan University 61,5 0,0 0,0 32,0 0,0 21,5 32,9 0,0 538 480 511 Huaiyin Institute of Technology 61,3 1,9 0,0 25,4 0,0 23,6 37,9 0,1

Zdroj: Vlastní zpracování.

Příloha 10: Elektronická verze vlastního žebříčku čínských univerzit

Viz přiložené CD na zadní straně desek diplomové práce.