автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система определения квалификации специалистов

На правах рукописи

¿07

ИВАНОВ МИХАИЛ ВИКТОРОВИЧ

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ (НА ПРИМЕРЕ ПОЛИГРАФИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА)

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (полиграфические средства информации и информационные системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

5 ' Ш 2и',2

Москва 2012

005045166

Работа выполнена на кафедре автоматизации полиграфического производства ФГБОУ ВПО «Московского государственного университета печати имени Ивана Федорова»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Самарин Юрий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ковшов Евгений Евгеньевич

кандидат технических наук, доцент Филиппович Юрий Николаевич

Ведущая организация: Северо-Западный институт печати

Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна

Защита диссертации состоится «21» июня 2012 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета Д 212.147.03 при Московском государственном университете печати имени Ивана Федорова по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, д. 2а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета печати имени Ивана Федорова

Автореферат разослан «•»?» мая 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., профессор

Агеев В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Современные предприятия различных отраслей промышленности вынуждены уделять повышенное внимание вопросам оценки квалификации кадров вследствие высокой конкурирующей борьбы за потребителей. Наличие квалифицированных кадров, удовлетворяющих потребностям предприятия, обеспечивают его существенным конкурентным преимуществом, что немаловажно в текущих рыночных условиях. Главным трендом, способствующим формированию квалифицированного кадрового состава, является оценка квалификации кадров при подборе. Дополнительным условием, обеспечивающим поддержание кадрового состава на заданном предприятием уровне, является проведение периодической аттестации работников.

Отсутствие в настоящее время единых подходов к оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности вынуждает предприятия решать данную задачу собственными силами. Основная сложность оценки квалификации заключается в выборе методов, предназначенных для её выполнения, т.к. неверно выполненный выбор может свести к минимуму результативность проводимой оценки квалификации. Выбор методов оценки квалификации необходимо выполнять с учётом индивидуальных особенностей должности и предъявляемых предприятием к ней требованиям. Кроме того, оценка квалификации связана с многочисленными рутинными операциями, повышающими финансовые и временные затраты. Наиболее рациональное решение вопросов, связанных с оценкой квалификации, может быть достигнуто путём автоматизации определения квалификации специалистов.

На российском рынке присутствует значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, однако их применение малоэффективно при оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Данные автоматизированные системы не учитывают масштабы предприятий, частные требования к различным должностям, применяют ограниченное количество методов оценки квалификации, не удовлетворяют требованиям адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.

Исходя из вышесказанного, вопрос разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, является на сегодняшний день актуальным и требующим решения.

Цель диссертационной работы - повышение эффективности и оперативности оценки квалификации с помощью применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов, использующей методики и алгоритмы, учитывающие индивидуальные требования предприятия к должности, а также снижение времени и затрат на подбор и аттестацию кадров.

В соответствии с целью в рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи:

- проведен обзор и анализ автоматизированных систем контроля знаний;

- определены методы, предназначенные для автоматизированной системы определения квалификации специалистов; -

Га V

и ,

- разработана структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов;

- разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

- разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа;

- в соответствии с предложенными методиками разработаны алгоритмы и выполнена их программная реализация, позволившая автоматизировать соответствующие функции.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы следующие научные методы: экспертных оценок, статистического анализа, многофакторного регрессионного анализа, планирования эксперимента, функционально-стоимостного анализа, структурного анализа и проектирования автоматизированных систем.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что впервые предложено определять квалификацию исследуемых специалистов с помощью интегрального показателя, учитывающего задаваемые предприятием методы оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий, формируемый с учётом предъявляемых предприятием должностных требований к специалистам. Разработана новая методика автоматизированного выбора специалистов, позволяющая выявлять предпочтительного кандидата на основе функционально-стоимостного анализа, учитывающая определяемые предприятием характеристики профессионального уровня исследуемой должности. Разработаны методики и алгоритмы, предназначенные для программной реализации автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, обеспечивающие адаптивность, гибкость и интеллектуальность процессов подбора и аттестации кадров с учётом индивидуальных требований предприятий к должности, формируемых на его экспертном совете.

Положения, выносимые на защиту:

- методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

- методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности;

- структура, функции и алгоритмы работы автоматизированной системы определения квалификации специалистов, обеспечивающей адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов.

Практическая ценность исследования заключается в разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, способствующей снижению затрат и времени на подбор и аттестацию кадров.

Разработанные методики и алгоритмы позволяют задавать предприятию методы оценки квалификации, требования для специалистов различных должностей, обеспечивают адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, повышают эффективность проводимой оценки квалификации.

Апробация работы. Теоретические положения и выводы, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, были доложены автором на научно-технических конференциях молодых ученых МГУП имени Ивана Федорова (2007, 2010, 2011 г.г.), Волгоградской международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: новые взгляды и решения» в 2011 году, Саратовской международной научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе» в 2011 году и Санкт-Петербургской юбилейной международной конференции студентов и молодых ученых «РШМТ-2011».

Материалы диссертации являются частью научно-исследовательских работ, выполненных в соответствии с планом госбюджетных НИР Московским государственным университетом печати имени Ивана Федорова по заказу Министерства образования и науки Российской Федерации: «Разработка научных основ и методологии формирования, повышения эффективности функционирования и технического обслуживания интегрированных систем полиграфии» (государственный регистрационный №01200504657) и «Исследование методов управления и средств автоматизации технологических процессов полиграфического производства» (государственный регистрационный №01201170688).

Результаты работы внедрены в ЗАО «Группа Эксперт», о чем имеется соответствующий акт.

Сведения об объеме и структуре работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основное содержание изложено на 143 страницах, диссертационная работа содержит 29 таблиц и 27 рисунков. Список использованной литературы насчитывает 107 наименований.

Публикации. Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 18 работах, в том числе 1 монография и 3 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается выбор темы исследования, степень её разработанности в современной науке, определена теоретическая и практическая актуальность, сформирована цель, задачи и направления исследования по разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, представлены основные положения, выносимые на защиту, раскрыта научная новизна и практическая значимость предложений и выводов диссертационного исследования.

В первой главе проведен анализ проблем и задач автоматизированного определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Описаны современные тенденции в области управления персоналом пред-

приятии промышленности, характеризующие высокую роль оценки квалификации при реализации его стратегических целей. Выполнение оценки квалификации даёт предприятию конкурентное преимущество, т.к. способствует формированию и поддержанию кадрового состава на заданном предприятием уровне, необходимом для его эффективной работы. Оценка квалификации, во-первых, должна проводиться при подборе кадров; во-вторых, должна выполняться в форме периодической аттестации работников, по результатам которой принимаются управленческие решения, соразмерные её стратегическим целям.

Оценка квалификации способствует выявлению количественных и качественных результатов деятельности исследуемых специалистов заданным предписаниям предприятия. Оцениваемые специалисты должны соответствовать требованиям, предъявляемым к ним должностными обязанностями, а также требованиям, обусловленным эффективной организацией производства, использованием наиболее рациональных методов работы, технических средств. Таким образом, при оценке квалификации необходимо определять не только профессиональную компетентность, но и реализации этих возможностей, при этом показатели труда должны соответствовать поставленным целям, нормативным требованиям.

Проведение оценки квалификации позволяет решать следующие задачи: осуществлять кадровое планирование; проводить подбор, расстановку и улучшать использование кадров; стимулировать трудовую деятельность персонала; выявлять потребности работников в обучении и развитии; формировать кадровый резерв предприятия; совершенствовать методы управления работниками. Поставленные задачи могут быть решены только в том случае, если при её проведении будут соблюдены следующие требования: объективность оценки квалификации; единство требований для всех специалистов однородной должности; доведение результатов до всех необходимых лиц; принятие действенных мер по результатам оценки квалификации; максимально возможная автоматизация оценки квалификации.

Рассмотрены теоретические основы в области оценки квалификации, создания и применения систем контроля знаний на базе современных информационных технологий, которые изучались следующими отечественными и зарубежными учёными: B.C. Аванесовым, И.А. Башмаковым, В.И. Васильевым, Д.С. Горбатовым, В.И. Загвязинским, П. Клайном, Ш.М. Минасовым, Д.И. Поповым, Д.А. Поспеловым, П.И. Третьяковым, Т.Н. Тягуновой, В.Д. Чертовским и др.

В настоящее время на российском рынке представлено значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, позиционируемые разработчиками как программные средства для оценки знаний и определения квалификации специалистов. Проведенный в рамках диссертационного исследования обзор позволил выделить 53 автоматизированные системы контроля знаний; была изучена их архитектура, функциональные возможности, применяемые методы оценки квалификации. Необходимо констатировать, что проанализированные автоматизированные системы малоэффективны при оцен-

ке квалификации специалистов различных отраслей промышленности: не учитывают масштабы предприятий и задаваемые ими должностные требования к специалистам; используют ограниченное количество методов оценки квалификации, оценивающие только теоретические знания и не позволяющие оценивать их практическое применение; лишены адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.

Нерешенность данных задач определили вектор разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для различных отраслей промышленности. Автоматизированная система должна иметь широкие возможности для настройки под нужды предприятий, задавать индивидуальные требования к специалистам различных должностей, применять различные методы оценки квалификации, позволяющие оценивать как теоретические, так и практические знания специалистов, обеспечивать адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, что, в конечном итоге, повышает эффективность проводимой оценки квалификации. Реализация автоматизированной системы также будет способствовать сокращению финансовых и временных затрат на подбор и аттестацию кадров.

Выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов, классифицированных на следующие группы: методы, предназначенные для первичной оценки; методы, предназначенные для оценки квалификации; дополнительные методы оценки квалификации специалистов, претендующих на руководящие должности. Методы, предназначенные для первичной оценки, применяются при подборе специалистов; методы, предназначенные для оценки квалификации, используются при подборе и аттестации кадров.

Поскольку индивидуальная настройка автоматизированной системы определения квалификации специалистов под нужды конкретного предприятия выполняется с помощью решений, принимаемых на экспертном совете предприятия, были изучены вопросы формирования экспертного совета, определения его количественного состава, определения компетентности экспертов.

Вторая глава посвящена разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Описывается архитектура автоматизированной системы, являющейся трёхуровневой: клиент - сервер приложений -сервер баз данных (рис. 1).

Клиент-серверные вычисления дают огромные преимущества в отношении распределения нагрузки на систему, масштабирования, необходимых для развития. Диалог между автоматизированной системой и пользователем осуществляется с помощью веб-браузера, сервер приложений проводит трансформацию данных, сервер баз данных осуществляет хранение, обновление и предоставление данных с помощью программ, распространенных на уровне приложений.

Описана общая структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов (рис. 2). В состав автоматизированной системы входят следующие подсистемы: «Администрирование»; «Пользователи»; «При-

влечение и подбор кадров»; «Оценка квалификации»; «Анализ результатов оценки квалификации»; «Кадровый учет специалистов предприятия»; «Безопасность и защита информации». Каждая из подсистем представляет собой сложный программный комплекс, функционирующий на основе оригинальных алгоритмов.

Сервер приложений

Сервер БД

( ИНТЕРНЕТ )

й

В

п

- ! - I

«Тонкий» клиент 1 «Тонкий» клиент 2 «Тонкий» клиент N

Рис. 1. Архитектура автоматизированной системы определения квалификации специалистов

Рис. 2. Общая структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов

Подсистема «Администрирование» предназначена для управления автоматизированной системой и управления пользователями.

Подсистема «Пользователи» предназначена для работы пользователей ав-торизированной системы и выполнения ими функций, регламентированными их административными правами. Пользователи различаются на постоянных и временных; к постоянным пользователям относятся работники предприятия, к временным - кандидаты, претендующие на вакантные должности.

Подсистема «Привлечение и подбор кадров» позволяет: размещать объявления об открытии вакантных должностей; определять методы первичной оценки; определять характеристики профессионального уровня специалистов исследуемых должностей; выполнять первичную оценку кандидатов; проводить после оценки квалификации научно обоснованный выбор специалистов.

Подсистема «Оценка квалификации» позволяет: определять методы оценки квалификации для различных должностей; формировать интегральные

показатели квалификации для анализируемых должностей, формировать комплексы оценивающих заданий для анализируемых должностей по областям знаний, предназначенных для оценки квалификации; проводить оценку квалификации и определять её путем расчета интегрального показателя квалификации.

Подсистема «Анализ и статистика» служит для формирования индивидуальных отчетов по проведенной оценке квалификации: для испытуемых специалистов, специалистов кадрового отдела, руководителя предприятия.

Подсистема «Кадровый учёт специалистов предприятия» содержит иерархическую структуру предприятия, данные о работниках, информацию по кадровому планированию; подсистема позволяет импортировать сведения о работниках в кадровую систему предприятия.

Подсистема «Безопасность и защита информации» предназначена для защиты информации от несанкционированного доступа.

Выполнено описание алгоритмов применяемых в автоматизированной системе определения квалификации при подборе и аттестации кадров.

Разработана схема применения автоматизированной системы предприятиями однородной отрасли промышленности (рис. 3).

Рис. 3. Схема применения автоматизированной системы предприятиями однородной отрасли промышленности

Поскольку большинство предприятий различных отраслей промышленности относится к малым и средним, учитывая данный факт, внедрение, использование и содержание автоматизированной системы определения квалификации специалистов может потребовать увеличения финансовой нагрузки на них. В связи с этим для малых и средних предприятий однородной отрасли промышленности разработана схема совместного использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Рассмотренный вариант предполагает наличие поставщика услуг, специализирующегося на опре-

деленных рынках, проводящего общую настройку автоматизированной системы определения квалификации специалистов на конкретную отрасль промышленности. Данная схема предполагает расположение у поставщика услуг сервера приложений и сервера баз данных. Взаимодействие сотрудников предприятий с автоматизированной системой выполняется с помощью клиентских приложений для работы с удаленным сервером приложений через Интернет.

Преимущество разработанной схемы использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов заключается в том, что вопросы настройки под конкретную отрасль промышленности, обновления, резервного копирования данных, информационной безопасности решаются поставщиком услуг. Разработанная схема использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов является наиболее целесообразным вариантом для малых и средних предприятий однородных отраслей промышленности, поскольку позволяет применять преимущество информационных технологий с эффективным использованием финансовых вложений.

Третья глава посвящена разработке концептуальных основ, методов и алгоритмов функционирования автоматизированной системы определения квалификации специалистов.

Оценка квалификации, проводимая при аттестации и подборе кадров, выполняется с помощью индивидуально определяемых для анализируемой должности методов оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий. Комплекс оценивающих заданий формируется по важным областям знаний в соответствии с должностными требованиями специалистов. После предъявления комплекса оценивающих заданий испытуемым специалистам рассчитываются интегральные показатели квалификации и определяются их квалификации. Для формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий разработана соответствующая методика, адаптируемая к условиям предприятия.

Рассмотрим разработанную методику формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемую к условиям предприятия, для дизайнеров, являющихся специалистами в области допечатной подготовки.

Этап 1. Задание методов, предназначенных для оценки квалификации специалистов анализируемой должности, и весовых коэффициентов методов оценки квалификации. На экспертном совете предприятия для дизайнеров методами оценки квалификации определены квалификационные тесты и практические задания; заданы следующие весовые коэффициенты: Л, =0,25 для квалификационных тестов и ¿2 =0,75 для практических заданий.

Этап 2. Формирование интегрального показателя квалификации (К) анализируемой должности:

т

м

где - коэффициент знаний специалиста, определенный по результатам выполнения оценивающих заданий с помощью ] -го метода оценки квалификации, - весовой коэффициент / -го метода оценки квалификации, т - количество используемых методов оценки квалификации. При этом должно

т

выполняться условие: = Таким образом, интегральный показатель квалификации дизайнера вычисляется по следующей формуле: К = 0,25К{ + 0,15К2, где К1 и К2 - коэффициенты знаний специалиста, определяемые по результатам выполнения дизайнерами квалификационных тестов и практических заданий соответственно.

Этап 3. Обсуждение экспертами должностных обязанностей специалиста, необходимых областей знаний, формирование списка областей знаний. При формировании списка предлагается ограничивать его 15 областями знаний, данное ограничение необходимо для повышения «различимости» областей знаний при их последующем ранжировании экспертами. Восемью компетентными в исследуемом вопросе экспертами были определены следующие области знаний дизайнеров (табл. 1).

Таблица 1

Необходимые области знаний дизайнеров_

Код Области знаний

XI Методы и средства выполнения художественно-оформительских работ

Х2 Компьютерные программы, применяемые при создании проектов полиграфической продукции

ХЗ Действующие стандарты и технические условия, методики оформления различных полиграфических изданий

Х4 Технология производства разрабатываемой полиграфической продукции

Х5 Основы фотографии и рисунка

Х6 Требования, предъявляемые к разработке и оформлению художественно-дизайнерской документации

Х7 Нормативно-правовые акты, методические материалы по производству полиграфической продукции и охране авторских прав

Х8 Основы социологии, психологии

Х9 Основы рекламы и маркетинга

Х10 Тенденции совершенствования производимой полиграфической продукции

ХИ Порядок проведения художественно-дизайнерской экспертизы проектов полиграфической продукции

Этап 4. Ранжирование областей знаний экспертами. Экспертами заполняется анкета, каждой характеристике присваивается определенный числовой ранг: наиболее важной характеристике - ранг 1, следующей по важности характеристике - ранг 2 и т.д. Ранги могут оказаться дробными в случае равноценности нескольких характеристик.

Этап 5. Сведение данных ранжирования в матрицу результатов опроса экспертов. Диаграмма результатов ранжирования представлена на рис. 4. Из 11 необходимых областей знаний выделяют 6 наиболее важных, для которых к. ^к^ =1/11 = 0,091. Данному условию соответствуют 1, 2, 3, 4, 5 и 6 характеристики (рис. 5). Для важных областей знаний рассчитываются коэффициенты значимости к]0.

Этап 6. Оценивается согласованность мнений экспертов. Для этого вычисляется коэффициент конкордации (IV):

IV--

т |

>| _,

6712

^82(113-11)-8-2

= 0,956.

12

Коэффициент конкордации IV = 0,956, что свидетельствует о хорошей согласованности мнений экспертов.

Этап 7. Оценивается значимость коэффициента конкордации по критерию Пирсона. Для числа степеней свободы / = «-1 = 10 и уровня значимости

а = 0,05 определяем х\аы = 18>3- Вычисляется (%/): Хр =/и(и-1)^ = 76,45. Так как Хр > %21аы> т-е- 76,45 >18,3 - подтверждается достаточная согласованность мнений экспертов по всей совокупности рассматриваемых параметров, коэффициент конкордации является значимым, соответственно экспертный опрос выполнен верно.

0.18 0.16 0,14 0.12 К| 0,10 0.06 0.06 0.04 0.02

«7 0 103

0,059 0,061

10,041

I В6 I

Х1 Х2 ХЗ Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11

Характеристики

Рис. 4. Диаграмма, отражающая

результаты ранжирования

Характеристики

Рис. 5. Важные области знаний дизайнера

Этап 8. Формирование комплекса оценивающих заданий, предназначенных для определения квалификации дизайнера, по определенным важным областям знаний.

Сформированный для анализируемой должности комплекс заданий предъявляется дизайнерам, по результатам его выполнения вычисляются интегральные показатели квалификации, выполняется их интерпретация, определяются квалификации испытуемых специалистов.

В соответствии с предложенной методикой разработан алгоритм и реализована программа, позволяющая выполнять автоматизированное формирование интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий анализируемой должности.

При аттестации по результатам оценки квалификации принимаются управленческие решения, соразмерные целям проводимой аттестации; при подборе - выбор среди кандидатов, претендующих на вакантные должности.

Выбор кандидатов, претендующих на вакантные должности, проводится по разработанной методике выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности. Рассмотрим разработанную методику на примере выбора 3 специалистов, претендующих на должность дизайнера.

Этап 1. Задание характеристик, составляющих профессиональный уровень специалистов исследуемой должности. На экспертном совете предприятия для дизайнера данными характеристиками определены: квалификация, опыт работы.

Этап 2. Количественное нахождение значений характеристик, составляющих профессиональный уровень.

Этап 3. Нормирование значений характеристик, составляющих профессиональный уровень.

Этап 4. Вычисление профессиональных уровней; профессиональный уровень специалиста вычисляется путем сложения нормированных значений характеристик, составляющих профессиональный уровень (табл. 2).

Таблица 2

Определение профессиональных у ровней дизайнеров

№ дизайнера Заработная плата, тыс. руб. Коэффициент квалификации Нормированный коэффициент квалификации, баллы Коэффициент, характеризующий опыт работы Нормированный коэффициент, характеризующий опыт работы, баллы Профессиональный уровень, баллы

1 24 ООО 0,72 0,30 0,75 0,30 0,60

2 29 ООО 0,85 0,34 1,00 0,40 0,74

3 27 ООО 0,87 0,36 0,75 0,30 0,66

Этап 5. Построение поля выбора специалистов в координатах «профессиональный уровень/заработная плата».

Этап 6. Сравнение анализируемых специалистов по принципу «профессиональный уровень/заработная плата», определение доминирующих специалистов. Доминирующие специалисты - дизайнеры №2 и №3.

Этап 7. Выполнение выбора среди доминирующих специалистов. Для осуществления выбора работника применяется формула справедливой уступки:

где Р - профессиональный уровень работника, С - заработная плата, на которую претендует работник, Лр - весовой коэффициент профессионального уровня, Лс - весовой коэффициент заработной платы. Условие нормирования весовых коэффициентов: ЛР+ЛС= 1. На экспертном совете предприятия заданы следующие значения: ЛР =0,75, Лс =0,25, т.е. профессиональный уровень дизайнеров важнее, чем заработная плата.

Условие выбора специалистов: специалист г предпочтительнее специалиста у, если Зу> 0; специалисты г и у неразличимы, если 30-= 0; специалист

} предпочтительнее специалиста г, если 6!]< 0.

В соответствии с заданными условиями определено, что при Лр = 0,75 и Лс =0,25 вычисленное 8 = 0,07, т.е. предпочтительным является дизайнер №2.

В соответствии с предложенной методикой разработан алгоритм, выполнена его программная реализация, позволившая выполнять автоматизированный выбор специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом характеристик профессионального уровня исследуемой должности.

Четвертая глава посвящена вопросам практического применения разработанной автоматизированной системы определения квалификации специалистов на полиграфическом производстве. Для оценки её эффективности проводилась классическая и автоматизированная аттестация работников полиграфического предприятия, а также классический и автоматизированный подбор кандидатов, претендующих на вакантные должности.

В аттестации участвовали специалисты допечатной подготовки: 4 оператора набора; 6 корректоров; 2 оператора сканера; 4 дизайнера; 4 верстальщика.

При классической оценке квалификации вычисляется комплексный показатель квалификации испытуемого (М):

где М,. - балл, полученный при использовании г-го метода оценки квалификации, М,тг - максимально возможный балл г-го метода оценки квалификации,

к - количество методов оценки квалификации. Классическая оценка квалификации специалистов допечатной подготовки выполнялась с помощью собеседования с руководителем отдела допечатной подготовки и подготовленного им для каждого специалиста практического задания.

Автоматизированная оценка квалификации специалистов допечатной подготовки выполнялась с помощью квалификационных тестов и практических заданий, определенных на экспертном совете предприятия, экспертами были

5>,

м =

*

(3)

заданы следующие весовые коэффициенты: Л, =0,25 и =0,75. При автоматизированной оценке квалификации интегральные показатели квалификации вычислялись по формуле (1).

Коэффициент знаний при использовании квалификационных тестов (К,) рассчитывается по следующей формуле:

т

--ТГ' (4)

Ё^е, т

м

где QJpr - количество верно выполненных тестовых заданий, - общее количество предложенных тестовых заданий, - коэффициент значимости области знания, кзи - коэффициент сложности тестового задания, ил - достигнутый уровень сложности, ит - максимально возможный уровень сложности.

Коэффициент знаний при использовании практических заданий (К2) рассчитывается по следующей формуле:

УЛул.АЛь

к2=^-, (5)

5рг лт ¿V

_

п

где к1рг - коэффициент, характеризующий сложность практического задания, Л„„ - коэффициент, характеризующий время выполнения практического задания, кь - коэффициент, характеризующий качество выполнения практического задания, п - количество практических заданий.

Для прошедших аттестацию специалистов автоматизированная система выделила определенные проблемные области знаний, рекомендованные для самостоятельного изучения.

Результаты сравнительного анализа проведенной оценки квалификации при аттестации приведены на рис. 6. Квалификации 20 специалистов допечат-ной подготовки соответствуют требованиям, предъявляемым предприятием к исследуемым должностям. Квалификационные уровни 18 специалистов допе-чатной подготовки были определены общими, для 2 работников квалификационные уровни, полученные при классической аттестации, были выше квалификационных уровней, определенных при автоматизированной аттестации. В связи с этим руководителем отдела допечатной подготовки были проанализированы результаты проблемных областей знаний данных специалистов и выполнена их вторая классическая аттестация. Квалификационные уровни испытуемых специалистов после второй классической аттестации совпали с квалификационными уровнями, определенными при автоматизированной аттестации. Эффективность автоматизированной аттестации заключается в точности оценки квалификации с учётом задаваемых на экспертном совете предприятия требований к анализируемым должностям.

Общее время классической аттестации составило 598 мин., автоматизированной аттестации - 108 мин., т.е. проведение автоматизированной аттестации позволило сократить время оценки квалификации специалистов в 5,5 раза.

■ - классическая аттестация □ - автоматизированная аттестация

[

Хор.

■ -классическая аттестация Ей- автоматизированная аттестация

Хор. Удовл.

■ - классическая аттестация Е- автоматизированная аттестация

0,40 0.20

■ -классическая аттестация R- автоматизированная аттестация

о.во 0,60 0.40 0,20

Хор.

■ - кпассическея аттестация Е- автоматизированная аттестация

Рис. 6. Результаты сравнительного анализа классической и автоматизированной оценки квалификации специалистов при аттестации: а) операторы набора; б) корректоры; в) операторы сканера; г) дизайнеры; д) верстальщики

Подбор специалистов проводился на полиграфическом предприятии для отдела допечагной подготовки, в который требовались: 1 корректор, 1 дизайнер, 1 верстальщик. В отличие от аттестации при подборе выполняются: первичная оценка, оценка квалификации и выбор специалистов.

После проведения первичной оценки были определены кандидаты, допускаемые к оценке квалификации: 2 корректора, 3 дизайнера, 2 верстальщика.

Результаты сравнительного анализа проведенной оценки квалификации при подборе приведены на рис. 7. Квалификационные уровни 7 кандидатов, претендующих на вакантные должности, были определены общими.

При классическом выборе предпочтение отдавалось специалисту с уровнем квалификации, соответствующим требованиям, предъявляемым предприятием к должности, и наибольшим комплексным показателем квалификации. При автоматизированном выборе применялась разработанная методика на основе функционально-стоимостного анализа с учетом характеристик профессионального уровня исследуемой должности.

Результаты классического и автоматизированного выбора корректоров и верстальщиков оказались одинаковыми, для дизайнеров - разными. Классический выбор определил предпочтительным дизайнера №3, т.к. комплексный показатель его квалификации был больше, чем у дизайнера №2. Автоматизированный выбор, проводящийся на основе функционально-стоимостного анализа

с учетом определенных предприятием характеристик профессионального уровня, определил, в соответствии с заданными условиями, предпочтительным дизайнера №2.

1.00 0,80 0,80 0,40 0,20

Хор, Удовл.

1.00 0.80

0,40 0.20

1,00 0,80

0,40

Неуд. 0,20

Хор. Удовл.

■ - классическая аттестация й - автоматизированная аттестация

■ - классическая аттестация 2- автоматизированная аттестация

■ -классическая аттестация 0- автоматизированная аттестация в)

Рис. 7. Результаты сравнительного анализа классической и автоматизированной оценки квалификации специалистов при подборе: а) корректоры; б) дизайнеры; в) верстальщики

Общее время, затраченное на классический подбор кандидатов, претендующих на вакантные должности, составило 712 мин., общее время на автоматизированный подбор - 453 мин., таким образом, при автоматизированном подборе было сокращено время в 1,6 раза.

Автоматизированная система определения квалификации специалистов прошла апробацию в ЗАО «Группа Эксперт», результаты апробации подтвердили эффективность автоматизированного подбора и аттестации кадров; получен акт о внедрении автоматизированной системы.

Реализованные в автоматизированной системе определения квалификации специалистов методики и алгоритмы с помощью адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов повышают эффективность оценки квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Кроме того, её применение сокращает время и затраты на подбор и аттестацию кадров.

Диапазон применения разработанной автоматизированной системы определения квалификации специалистов не ограничивается подбором и аттестацией кадров и может быть расширен за счёт её использования в том числе в системе среднего и высшего профессионального образования, профессиональной переподготовки кадров.

Заключение диссертации содержит основные выводы, обоснования и практические рекомендации, полученные в результате исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов.

2. Разработана архитектура, структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов, выполнено описание её подсистем и модулей, описан принцип их функционирования.

3. Разработана схема применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов малыми и средними предприятиями однородной отрасли промышленности, позволяющая сокращать расходы на её использование.

4. Разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия.

5. Разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности.

6. В соответствии с разработанными методиками реализованы алгоритмы и осуществлена их программная реализация, позволившая автоматизировать выполнение соответствующих функций.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Иванов, М.В. Принципы разработки квалификационных тестов для специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2011. - № 5. - С. 19-30.

2. Иванов, М.В. Определение информационной и технической квалификаций специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Полиграфист. В помощь руководителю и главному бухгалтеру. - 2011. - №5-6. - С. 7278.

3. Иванов, М.В. Автоматизированный выбор специалистов полиграфического производства на основе функционально-стоимостного анализа / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2011. - № 6. - С. 19-27.

Другие публикации

4. Иванов, М.В. Сравнительный анализ средств автоматизированного дизайна полиграфической продукции / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2007. -№4.-С. 51-65.

5. Иванов, М.В. Методика оценки технической и информационной квалификации дизайнера / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. - С. 86-96.

6. Иванов, М.В. Определение профессиональной квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. -С. 97-104.

7. Иванов, М.В. Опять двойка, или Как оценить уровень подготовки дизайнера / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // КомпьюАрт. - 2009. - № 4. - С. 43-47.

8. Иванов, М.В. Разработка автоматизированной системы управления оценкой квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 11.-С. 106-111.

9. Иванов, М.В. Обзор автоматизированных средств контроля и оценки знаний / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2010. - № 2. - С. 78-93.

10. Иванов, М.В. Структура автоматизированной системы оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2010. - № 5. - С. 53-56.

11. Иванов, М.В. Автоматизированная система оценки квалификации специалистов полиграфического производства // Юбилейная международная конференция студентов и молодых ученых «РИЫТ-2011»: материалы конференции. - СПб., 2011.-С. 43.

12. Иванов, М.В. Определение факторов, оказывающих наибольшее влияние при оценке тестовых материалов на этапе разработки теста / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 1. - С. 75-82.

13. Иванов, М.В. Применение метода экспертных оценок для определения наиболее важных областей знаний специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Молодежь и наука: новые взгляды и решения»: материалы конференции. - Волгоград, 2011. - С. 9293.

14. Иванов, М.В. Автоматизированная система комплексной оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 8. - С. 157-163.

15. Иванов, М.В. Определение технической квалификации специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе»: материалы конференции. - Саратов, 2011. - С. 82-83.

16. Иванов, М.В. Автоматизация процесса оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // Ком-пьюАрт. - 2011. - № 8. - С. 29-33.

17. Иванов, М.В. Применение методики выбора специалистов полиграфического производства при найме на вакантные должности / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 11. - С. 54-59.

18. Иванов, М.В. Методы научного прогнозирования в полиграфии: монография / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин. - М.: МГУП, 2011. - 172 с.

Подписано в печать 16.05.12 г. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ №108/108 Отпечатано в РИЦ МГУП имени Ивана Федорова 127550, Москва, ул. Прянишникова,2а

61 12-5/3897

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ЕОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕЧАТИ

ИМЕНИ ИВАНА ФЕДОРОВА»

На правах рукбписи

ИВАНОВ МИХАИЛ ВИКТОРОВИЧ

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ (НА ПРИМЕРЕ ПОЛИГРАФИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА)

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (полиграфические средства информации и информационные системы)

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Самарин Ю.Н.

Москва 2012

СОДЕРЖАНИЕ

Введение 6

Глава 1. Проблемы и задачи автоматизированного определения квалификации 10 специалистов различных отраслей промышленности

1.1. Современные тенденции в области управления персоналом предпри- 10 ятий промышленности

1.2. Цель и задачи автоматизации определения квалификации специалистов 11

1.3. Обзор автоматизированных систем контроля знаний 14

1.4. Выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы 21 определения квалификации специалистов

1.5. Применение методов экспертных оценок в автоматизированной системе 28 определения квалификации специалистов

1.5.1. Определение количественного состава группы экспертов 30

1.5.2. Определение компетентности экспертов 32 Глава 2. Разработка автоматизированной системы определения квалификации 37 специалистов

2.1. Архитектура автоматизированной системы определения квалификации 37 специалистов

2.2. Технические характеристики автоматизированной системы определе- 39 ния квалификации специалистов

2.3. Структура автоматизированной системы определения квалификации 39 специалистов

2.3.1. Подсистема «Администрирование» 41

2.3.2. Подсистема «Пользователи» 41

2.3.3. Подсистема «Привлечение и подбор кадров» 42

2.3.4. Подсистема «Оценка квалификации» 44

2.3.5. Подсистема «Анализ результатов оценки квалификации» 4 5

2.3.6. Подсистема «Кадровый учет специалистов предприятия» 46

2.3.7. Подсистема «Безопасность и защита информации» 46

2.4. Алгоритмы подбора и аттестации кадров 47

2.5. Настройка автоматизированной системы определения квалификации 49 под конкретную отрасль промышленности

Выводы по главе 2 52

Глава 3. Разработка концептуальных основ, методов и алгоритмов функцио- 55 нирования автоматизированной системы определения квалификации специалистов

3.1. Автоматизированный подбор и аттестация специалистов 55

3.2. Описание пространства знаний специалистов 56

3.3. Автоматизированное формирование интегрального показателя квали- 58 фикации и комплекса оценивающих заданий анализируемой должности

3.3.1. Методика формирования интегрального показателя квалификации 58 и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия

3.3.2. Алгоритм формирования комплекса оценивающих заданий и инте- 61 грального показателя квалификации

3.3.3. Программная реализация методики формирования интегрального 62 показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий

3.4. Расчет основных характеристик практических заданий 65

3.4.1. Методика определения математических моделей трудоёмкости 67 практических заданий по производственным процессам

3.4.2. Автоматизированное определение математических моделей трудо- 69 ёмкости практических заданий

3.4.3. Применение методики определения математических моделей тру- 70 доёмкости практических заданий

3.5. Расчет основных характеристик тестовых материалов 77

3.5.1. Определение надёжности теста и вычисление погрешности измере- 78 ния тестового балла

3.5.2. Определение содержательной и критериальной валидности теста 80

3.5.3. Открытая форма квалификационных тестовых заданий 82

3.5.4. Модель адаптивного тестирования для автоматизированной систе- 83 мы определения квалификации специалистов

3.5.5. Интерпретации результатов квалификационного тестирования 86

3.6. Автоматизация первичной оценки при подборе кандидатов, претен- 89 дующих на вакантные должности

3.7. Автоматизация вторичной оценки при подборе кандидатов, претен- 90 дующих на вакантные должности

3.7.1. Методика определения характеристик профессионального уровня 90 специалистов исследуемой должности

3.7.2. Методика выбора специалистов на основе функционально- 92 стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности

3.7.3. Алгоритм выбора специалистов на основе функционально- 93 стоимостного анализа

3.7.4. Программная реализация методики выбора специалистов на основе 94 функционально-стоимостного анализа

Выводы по главе 3 97

Глава 4. Определение квалификации специалистов полиграфического произ- 100 водства

4.1. Аттестация работников полиграфического предприятия 100

4.1.1. Классическая аттестация работников полиграфического предпри- 101

ятия

4.1.2. Проведение классической аттестации работников полиграфическо- 102 го предприятия

4.1.3. Автоматизированная аттестация работников полиграфического 103 предприятия

4.1.4. Проведение автоматизированной аттестации работников полигра- 108 фического предприятия

4.2. Сравнительный анализ классической и автоматизированной аттестации 110

работников полиграфического предприятия

4.3. Подбор работников полиграфического предприятия 112

4.3.1. Классический подбор специалистов, претендующих на вакантные 112 должности

4.3.2. Автоматизированный подбор специалистов, претендующих на ва- 113 кантные должности

4.3.3. Первичная оценка специалистов, претендующих на вакантные 115 должности

4.3.4. Проведение классической оценки квалификации специалистов, 116 претендующих на вакантные должности

4.3.5. Проведение автоматизированной оценки квалификации специали- 117 стов, претендующих на вакантные должности

4.3.6. Проведение автоматизированного выбора специалистов на основе 118 функционально-стоимостного анализа

4.4. Сравнительный анализ классического и автоматизированного подбора 124 кандидатов, претендующих на вакантные должности

Выводы по главе 4 126

Заключение 129

Список использованной литературы 135

Приложения 144

ВВЕДЕНИЕ

Современные предприятия различных отраслей промышленности вынуждены уделять повышенное внимание вопросам оценки квалификации кадров вследствие высокой конкурирующей борьбы за потребителей. Наличие квалифицированных кадров, удовлетворяющих потребностям предприятия, обеспечивают его существенным конкурентным преимуществом, что немаловажно в текущих рыночных условиях. Главным трендом, способствующим формированию квалифицированного кадрового состава, является оценка квалификации кадров при подборе. Дополнительным условием, обеспечивающим поддержание кадрового состава на заданном предприятием уровне, является проведение периодической аттестации работников.

Отсутствие в настоящее время единых подходов к оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности вынуждает предприятия решать данную задачу собственными силами. Основная сложность оценки квалификации заключается в выборе методов, предназначенных для её выполнения, т.к. неверно выполненный выбор может свести к минимуму результативность проводимой оценки квалификации. Выбор методов оценки квалификации необходимо выполнять с учётом индивидуальных особенностей должности и предъявляемых предприятием к ней требованиям. Кроме того, оценка квалификации связана с многочисленными рутинными операциями, повышающими финансовые и временные затраты. Наиболее рациональное решение вопросов, связанных с оценкой квалификации, может быть достигнуто путём автоматизации определения квалификации специалистов.

На российском рынке присутствует значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, однако их применение малоэффективно при оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Данные автоматизированные системы не учитывают масштабы предприятий, частные требования к различным должностям, применяют ограниченное количество методов оценки квалификации, не удовлетворяют требованиям адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.

Исходя из вышесказанного, вопрос разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий раз-

личных отраслей промышленности, является на сегодняшний день актуальным и требующим решения.

Цель диссертационной работы - повышение эффективности и оперативности оценки квалификации с помощью применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов, использующей методики и алгоритмы, учитывающие индивидуальные требования предприятия к должности, а также снижение времени и затрат на подбор и аттестацию кадров.

В соответствии с целью в рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи:

- проведен обзор и анализ автоматизированных систем контроля знаний;

- выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов;

- разработана структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов;

- разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

- разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа;

- в соответствии с предложенными методиками разработаны алгоритмы и выполнена их программная реализация, позволившая автоматизировать соответствующие функции.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что впервые предложено определять квалификацию исследуемых специалистов с помощью интегрального показателя, учитывающего задаваемые предприятием методы оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий, формируемый с учётом предъявляемых предприятием должностных требований к специалистам. Разработана новая методика автоматизированного выбора специалистов, позволяющая выявлять предпочтительного кандидата на основе функционально-стоимостного анализа, учитывающая определяемые предприятием характеристи-

ки профессионального уровня исследуемой должности. Разработаны методики и алгоритмы, предназначенные для программной реализации автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, обеспечивающие адаптивность, гибкость и интеллектуальность процессов подбора и аттестации кадров с учётом индивидуальных требований предприятий к должности, формируемых на его экспертном совете.

Практическая ценность исследования заключается в разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, способствующей снижению затрат и времени на подбор и аттестацию кадров. Разработанные методики и алгоритмы позволяют задавать предприятию методы оценки квалификации и требования для специалистов различных должностей, обеспечивают адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, повышают эффективность проводимой оценки квалификации.

Апробация работы. Теоретические положения и выводы, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, были доложены автором на научно-технических конференциях молодых ученых МГУП имени Ивана Федорова (2007, 2010, 2011 г.г.), Волгоградской международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: новые взгляды и решения» в 2011 году, Саратовской международной научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе» в 2011 году и Санкт-Петербургской юбилейной международной конференции студентов и молодых ученых «РШМТ-2011».

Материалы диссертации являются частью научно-исследовательских работ, выполненных в соответствии с планом госбюджетных НИР Московским государственным университетом печати имени Ивана Федорова по заказу Министерства образования и науки Российской Федерации: «Разработка научных основ и методологии формирования, повышения эффективности функционирования и технического обслуживания интегрированных систем полиграфии» (государственный регистрационный №01200504657) и «Исследование методов управления и средств автомата-

зации технологических процессов полиграфического производства» (государственный регистрационный №01201170688).

Результаты работы внедрены в ЗАО «Группа Эксперт», о чём имеется соответствующий акт.

Сведения об объеме и структуре работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основное содержание диссертации изложено на 143 страницах, диссертационная работа содержит 29 таблиц и 27 рисунков. Список использованной литературы насчитывает 107 наименований.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 18 работ, в том числе 1 монография и 3 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Положения, выносимые на защиту:

-методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

-методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности;

- структура, функции и алгоритмы работы автоматизированной системы определения квалификации специалистов, обеспечивающей адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

В первой главе проведен анализ проблемы обеспечения квалифицированными кадрами предприятий различных отраслей промышленности. Обоснована цель и задачи проводимого исследования. Изучены современные тенденции в области управления кадрами. Осуществлен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Проведен обзор присутствующих на российском рынке автоматизированных систем контроля знаний, изучена их архитектура, функциональные возможности, применяемые методы оценки квалификации, что способствовало заданию вектора разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов.

1.1. Современные тенденции в области управления персоналом предприятий промышленности

Эффективное управление персоналом - источник конкурентных преимуществ любого предприятия. Стремительное изменение среды бизнеса изменяет представление о целях и задачах кадровых отделов, их роли в системе управления предприятия. Безвозвратно ушли в прошлое времена, когда основу деятельности отдела кадров составляли функции учёта, администрирования и делопроизводства. В настоящее время прослеживается тенденция их преобразования в современные службы управления персоналом с широким спектром задач привлечения, оценки, развития и мотивации кадрового потенциала предприятия. Лидирующие предприятия, осознающие ценность человеческого фактора и рассматривающие его как стратегический ресурс, работающий на повышение его экономической стоимости, нацелены на реализацию эффективного управления человеческим капиталом.

В современных условиях жесткой конкуренции для достижения успеха предприятиям необходимо сосредоточить все ресурсы для реализации корпоративной стратегии развития. В кадровой сфере это требует перехода от традиционных форм

и методов управления персоналом к комплексным программам управления человеческим капиталом, позволяющим максимально увеличить ценность человеческих ресурсов и эффективность их использования. Превращение кадровых служб из административного подразделения, занятого рутинной деятельностью, в стратегического «делового партнера» внутри предприятия представляет собой основное направление развития кадрового менеджмента сегодня.

Преобразование традиционных кадровых функций в комплексную программу управления человеческим капиталом оказывает влияние на все аспекты деятельности предприятия. Подобная трансформация требует внедрения новых технологий управления персоналом, которые помогают:

- достигать реализации стратегических целей предприятия;

- оптимизировать процессы в сфере управления персоналом;

- привлекать, удерживать и мотивировать лучшие кадры;

- реализовывать развитие и обучение кадрового потенциала в соответствии с целями предприятия и его подразделений в максимально удобной форме;

- осуществлять стратегическое планирование организационных изменений;

- своевременно принимать эффективные �