Системы редко ломаются из-за нехватки данных. Гораздо чаще из-за того, как эти данные читают.
В бытность работы в Счётной палате я проверял один из вузов. Цифры выглядели безупречно: высокая успеваемость, низкий отток студентов, показатель трудоустройства выпускников — около 80%. С ходу казалось, что перед вами — крепкий, работающий вуз, которому нужно разве что чуть больше финансирования на развитие.
Правда цифры показались слишком идеальными. А так бывает, когда система научилась грамотно отчитываться, но не работать.
Мы стали разговаривать с сотрудниками и студентами. Не как с респондентами анкеты, а как с теми, кто каждый день живёт внутри этих цифр.
И тут открылся следующий слой картины. Высокий средний балл держался на лояльности преподавателей, «дружеских» зачётах и негласных услугах по «улучшению» сессии. Студенты сдавали экзамены, но не могли применить знания. Низкий отток при детальном разборе оказался статистической иллюзией: студенты формально не отчислялись, а «замораживал