ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Система поддержки принятия решений по планированию профессиональной структуры подготовки специалистов

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2000 год.[ 22.09.2000 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Семенов Н.А. (dmitrievtstu@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия, доктор технических наук, Шалунова М.Г. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 11453
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.53Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

В условиях стихийно формирующегося рынка труда профессиональное образование становится системой, координирующей спрос и предложение специалистов в регионе. Негативная тенденция к общему снижению объемов подготовки, переподготовки и повышения квалификации может привести к падению уровня образования и производительного потенциала, а также к росту безработицы. Так, в Тверской области около 70 % обращающихся в службу занятости не имеют профессии. Отраслевая и профессионально-квалификационная структуры занятых могут быть гибкими и приспосабливаемыми к новым экономическим условиям только в условиях эффективно действующих рынков труда и образовательных услуг (ОУ). Таким образом, следует подчеркнуть необходимость развития системы профессионального образования (СПО) на основе современных методов управления, обеспечивающих согласование структуры трудовых ресурсов региона с текущими и перспективными потребностями хозяйствующих субъектов сфер производства и услуг с ориентацией на региональные программы развития. При управлении структурой предложения ОУ необходимо учитывать не только качественную информацию о вакансиях на рынке труда и о движении рабочих мест, но и информацию о структуре спроса на специалистов, рассматривая его как многофакторную модель.

Решение задачи достижения сбалансированного развития производства и сферы занятости в эпоху плановой экономики сводилось к прогнозу общей и дополнительной потребности в специалистах с высшим и средним специальным образованием [1]. В качестве основных применялись следующие методы расчета: штатно-номенклатурный, нормативный и нормативов насыщенности. Согласно этим методам общая потребность определялась на основе номенклатуры должностей, нормативов труда и планов развития производства. Основным недостатком предложенной И.М. Плинером балансовой модели развития профтехобразования [2] является задание ее параметров планами и программами, спускаемыми “сверху”. В условиях рыночной экономики прогнозирование этих параметров представляет собой сложную научную задачу.

Безусловным достоинством разработки является многовариантность расчетов. В конце 90-х годов НИИ Высшей школы предлагает новую методику планирования структуры подготовки в территориально-отраслевом разрезе, предусматривающую построение структурного графа связей элементов следующих множеств: продукции, отраслей экономики, территорий и специальнос- тей [3]. На основе экспертных суждений оценивается теснота связи между специальностями подготовки и производством продукции. В расчетах применяется теория нечетких множеств. Эти методы и модели послужили математическим обеспечением проектов автоматизированных систем планирования потребности в специалистах, однако такие многоуровневые АСУ практически не были реализованы.

В настоящее время в России происходит формирование рынка ОУ, который можно рассматривать как систему взаимоотношений субъектов: образовательных учреждений (“производителей” ОУ); предприятий, организаций, органов управления (“потребителей”); обучающихся; посреднических структур (служб занятости, кадровых агентств); по поводу купли и продажи ОУ. Функционирование образовательных заведений на рынке ОУ не может базироваться на принципах централизованного директивного управления; сформулированы и начинают применяться новые подходы к построению СПО [4,5]:

-    многоуровневость подготовки (создание системы непрерывного образования);

-    многопрофильность (университизация);

-    региональная направленность (регионализация).

Подпись:  
Рис. 1. Модель управления структурой подготовки спе-циалистов в вузе
Таким образом, в современных условиях принятие управленческих решений в системах подготовки, переподготовки и повышения квалификации может осуществляться только на основе методов маркетинга в сфере образования как системы мероприятий по формированию оптимальной стратегии и тактики действий на рынке ОУ. На стадии сегментирования рынка ОУ наиболее актуально применение современной технологии data mining с целью прогнозирования ситуации на рынке труда, конъюнктуры рынка ОУ, выявления перспективных ОУ, что является базой для принятия решений по выбору целевых сегментов и позиционирования ОУ. Перед маркетологами сферы ОУ стоит задача формализации особенностей потребностей в специалистах и расчета вероятных запросов экономики. Согласно закону «Об образовании» (ст. 14 и 15) [6] профессиональным образовательным учреждениям разрешено самостоятельно разрабатывать и утверждать образовательные программы и учебные планы, поэтому принятие решений по содержанию и структуре образования находится в компетенции образовательного учреждения. Эффективное управление СПО на региональном рынке ОУ обеспечивают высокое качество обучения, отвечающее запросам экономики планирование номенклатуры специальностей (оптимальной структуры ОУ) и объемов выпуска специалистов. Схема управления структурой подготовки в вузе представлена на рисунке 1.

Маркетинговыми подходами к оценке структуры подготовки кадров являются методика построения функциональных карт [7], а также методика оценки полезности и качества ОУ [4]. Функциональная карта представляет собой таблицу для совместного сегментирования рынка ОУ по множеству параметров ОУ и множеству потребителей. Общая оценка ОУ рассчитывается как средневзвешенная по учитываемым критериям. Модель оценки качества ОУ имеет три уровня: частных показателей, обобщенных оценок и интегральной суммарной оценки. Обобщенные оценки рассчитываются как средневзвешенные частных показателей, а интегральная оценка есть свертка обобщенных оценок по принципу меры близости. Информационной базой приведенных методик являются экспертные суждения о качестве ОУ, о степени привлекательности сегментов рынка ОУ, о возможностях образовательного учреждения. Следует отметить недостаточную полноту набора учитываемых в методиках характеристик ОУ.

Критерием оценки эффективности управления структурой подготовки в СПО региона является сбалансированность спроса и предложения специалистов в профессиональном разрезе, относительно этого критерия (цели) ранжируются ОУ. Применение метода системного анализа позволило нам, выделив субъекты рынка ОУ и критерии оценки ОУ, построить иерархическую модель оптимизации структуры ОУ. При добавлении к цели критерия экономической эффективности функционирования образовательного учреждения и величин затрат на оказание ОУ проводится анализ стоимость–эффективность. Определив для каждой специальности перечень дисциплин, можно оптимизировать учебные планы. В модели выделены следующие уровни (рис. 2): цель; субъекты рынка ОУ; их характеристики; акторы (отрасли экономики и промышленности); ОУ (специальности/направления подготовки).

С помощью модели можно получить ранжировку ОУ по степени перспективности, конкурентоспособности, выявить основных потребителей конкретных ОУ, оценить качественный уровень потребности в ОУ, качество ОУ, а также возможности образовательного учреждения, спрогнозировать спрос на специалистов, оптимизировать учебные планы. Разработанная модель может применяться в типичном профессиональном образовательном учреждении при принятии решений по структуре и объему подготовки специалистов естественно-научного и инженерно-экономического направлений.

Задачи управления профессиональным образованием относятся к слабоструктуризованным задачам принятия решений, использующим количественную и качественную информацию. Наиболее универсальными исследователи признают следующие методы принятия решений: теории ожидаемой полезности, анализа иерархий, теории нечетких множеств [8]. Иерархическая структура модели, необходимость сбора экспертной информации при оценке степени выраженности, возможности, принадлежности, вероятности проявления характеристик альтернатив послужили обоснованием выбора метода анализа иерархий. Формализация экспертных суждений осуществляется методом парного сравнения по девятибалльной шкале отношений Саати [9]. Разработанная модель оптимизации структуры ОУ реализована в системе поддержки принятия решений (СППР) по планированию профессиональной структуры подготовки специалистов.

Выпускники каждого направления характеризуются уровнем подготовки (на основе системы тестов для дипломников) и оценкой перспектив трудоустройства (на основе опроса дипломников о планах трудоустройства), по материалам службы занятости рассчитываются коэффициенты трудоустройства специалистов, на множестве ОУ показатели нормируются.

Подпись:  
Рис. 2. Модель оптимизации структуры ОУ
Опосредованными потребителями ОУ являются предприятия и организации отраслей экономики региона, спрос на трудовые ресурсы которых определяется в отраслевом разрезе как структура занятых в отраслях экономики и промышленности, а также в профессиональном разрезе как профессиональная структура занятых. Среди подходов к расчету потребности отраслей экономики в трудовых ресурсах следует отметить, например, [10,11]. Все эти модели основываются на традиционных методах прогнозирования: экстраполяции, корреляционном, регрессионном анализе, моделях Маркова, которые требуют надежной статистической базы. Наличие коротких временных рядов социально-экономических показателей ставит под вопрос обоснованность применения этих моделей. Поэтому нами предлагается строить многофакторную модель спроса на рабочую силу методом группового учета аргументов [12,13]. Наши исследования опираются на макроэкономические регрессионные модели А.С. Семенова и С.Г. Кузнецова [14]. Предлагается построить зависимость спроса С на рабочую силу в отрасли экономики (промышленности) от следующих факторов: валового выпуска (объема производства) – В; реальной среднемесячной заработной платы – З; рентабельности продукции – Р; вакантных рабочих мест – М; инвестиций в основной капитал – И, т.е. С=f(В,З,Р,М,И).

С помощью коэффициента оборота кадров по приему рассчитываются величины поступающих в отрасль потоков рабочей силы, которые в модели нормируются.

Спрос на работников в профессиональном разрезе для отрасли может характеризоваться рациональной профессиональной структурой специалистов, которая должна обеспечивать эффективное функционирование отрасли. Воспроизведение профессиональной структуры Советской России или сложившейся в настоящее время структуры занятости может привести к усугублению несбалансированности спроса и предложения специалистов. Поэтому о рациональной профессиональной структуре кадров специалистов как о пропорциях (весомости) необходимых в отрасли квалифицированных работников могут судить только эксперты. Для каждой отрасли экономики (промышленности) оценивается приоритетность ОУ (специальностей), по которым ведется подготовка в образовательном учреждении (4-й, 5-й уровни иерархии). При парном сравнении ОУ ставится следующий вопрос: “какая ОУ более важна (весома) для данной отрасли экономики?” В качестве кандидатов в эксперты нами предлагаются ведущие специалисты, руководители, менеджеры по кадрам, работники кадровых служб предприятий и организаций данной отрасли. Подбор экспертов может осуществляться методом “снежного кома”. Вопросы сбора и обработки качественной информации рассмотрены в [15].

Подпись:  
* ИАС – информационно-аналитическая система
Рис. 3. Схема информационных потоков
Вектор приоритетов ОУ (5-й уровень иерархии) относительно цели (1-й уровень иерархии) рассчитывается с применением метода анализа иерархий [9] согласно принципу иерархической композиции.

Таким образом, для построения результирующей ранжировки ОУ (специальностей) используются методы экономико-математического моделирования, эволюционного программирования и экспертных оценок.

СППР по планированию профессиональной структуры подготовки специалистов предусматривает реализацию следующих модулей и подсистем:

1)  подсистема ведения информационной базы;

2)  модуль настройки структуры модели (ситуационное управление моделью предусматривает ее настройку на имеющуюся информационную базу, критерии и цели ЛПР);

3)  модуль обработки экспертной информации (построение ранжировок – векторов приоритетов);

4)  подсистема моделирования спроса на трудовые ресурсы отрасли;

5)  подсистема краткосрочного прогнозирования потребности в трудовых ресурсах;

6)  модуль оценки приоритетных потребителей – отраслей, в которые распределяются выпускники (расчет осуществляется по методу порога разделения [16] теории нечетких множеств);

7)  модуль построения ранжировки ОУ (оптимизации);

8)  модуль анализа стоимость-эффективность;

9)  модуль оптимизации учебных планов по направлениям подготовки (построение ранжировок учебных дисциплин);

10)    модуль планирования объема выпуска специалистов;

11)    подсистема среднесрочного (сценарного) прогнозирования потребности в рабочей силе;

12)    модуль анализа чувствительности модели (веса и значения критериев варьируются в пределах ± 10 %. Результирующая ранжировка определяется как пересечение исходной, а также ранжировок «минимакс» и «максимин»: W*=W∩Wmin∩Wmax).

Разработанная СППР входит в комплекс информационных систем, обеспечивающих поддержку принятия маркетинговых решений в образовательном учреждении, схема взаимодействия систем и информационных потоков представлена на рисунке 3.

Программная реализация системы выполнена в среде инструментального приложения Visual Basic for Applications для Microsoft Excel-97 под операционной системой Windows-95.

Результаты использования СППР по планированию профессиональной структуры подготовки специалистов, построенной по принципам технологии интеллектуального анализа данных, служат основой при принятии базовых стратегических и тактических решений в процессе управления образовательным учреждением и позволяют судить о структуре спроса на ОУ, о перспективности подготовки специалистов в разрезе направлений, о возможности трудоустройства молодых специалистов по полученной специальности в краткосрочной перспективе на период специализации, переподготовки или повышения квалификации, а в среднесрочной перспективе на период подготовки специалистов.

Список литературы

1.        Научная организация труда в управлении производственным коллективом. –М.: Экономика, 1987.- 280 с.

2.        Плинер М.И. Экономико-математическое моделирование развития профтехобразования. – М.: Высш. шк., 1990. – 96 с.

3.        Совершенствование методологии планового управления подготовкой специалистов /А.А. Артемов – М.: НИИВШ, 1988. – 48 с.

4.        Сагинов К.А. Маркетинг сферы образовательных услуг. – М.: Триада, 1998. – 310 с.

5.        Найденова Л.И. Управление в сфере подготовки специалистов с высшим образованием: региональные аспекты: Монография. – Пенза: Изд-во Пензенского гос. ун-та, 1998. – 228 с.

6.        Федеральный закон. О внесении изменений и дополнений в Закон Российской Федерации «Об образовании». – М.: Изд-во Ось-89, 1999. – 64 с.

7.        Панкрухин А.П. Маркетинг образовательных услуг в высшем и дополнительном образовании: Учебное пособие. – М.: Интерпракс, 1995. – 240 с.

8.        Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 368 с.

9.        Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 320 с.

10.     Коровкин А.Г. Согласование динамики вакантных рабочих мест и рабочей силы в России // Проблемы прогнозирования. – № 2. –1999. – С.73-84

11.     Сагиндиков Е.Н. Комплексный анализ и прогноз формирования трудового потенциала региона. – СПб.: Издательство СПбГУЭФ, 1999. – 106 с.

12.     Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. – К.: Технiка, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. – 223 с.

13.     Семенов Н.А., Малиновская Е.В. Структурно-параметрическая идентификация полиномиальных моделей на основе алгоритма МГУА и Брандона // Автоматика. –1987.– № 3.– С. 20-23.

14.     Семенов А.С., Кузнецов С.Г. Взаимосвязь динамики занятости и важнейших макроэкономических показателей // Вопросы статистики. – 1999. - № 9. – С. 28-32.

15.     Шалунова М.Г. Экспертные оценки в модели оптимизации ассортимента образовательных услуг // Сб. науч. тр.: Математика. Компьютер. Образование. – Вып. 7. – М.: Прогресс-Традиция, 2000 (в печати).

16.     Нечеткие множества и теория возможностей / Под ред. Р.Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986.- 408 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=896
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.53Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2000 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: