автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Информационная поддержка согласования регионального рынка труда и выпуска специалистов с высшим образованием

На правах рукописи

Э1111 Виталина Викторовна

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА СОГЛАСОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТРУДА И ВЫПУСКА СПЕЦИАЛИСТОВ С ВЫСШИМ ОБРАЗОВАНИЕМ

Специальности: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки); 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003 161143

ПЕНЗА 2007

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет».

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Бершадский Александр Моисеевич.

Научный консультант - доктор технических наук, доцент

Финогеев Алексей Германович.

Официальные оппоненты, доктор технических наук, профессор

Курейчик Виктор Михайлович, Южный федеральный университет, Таганрогский технологический институт, г Таганрог,

доктор технических наук, профессор Лебедев Виктор Борисович,

Пензенский государственный университет

Ведущая организация - ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» (г Москва)

Защита диссертации состоится 1 ноября 2007 г, в 14 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186 04 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет», автореферат размещен на сайте \vww.pnzgu ги

Автореферат разослан 27 сентября 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Развитие регионов Российской Федерации неразрывно связано с экономикой и социальной модернизацией общества Важная роль отводится формированию кадрового потенциала региона в совокупности с потребностью предприятий и организаций в специалистах с высшим образованием Анализируя данные общероссийской статистики, можно сделать вывод о том, что подготовка специалистов в настоящее время проходит без учета потребности предприятий, и, как результат, около половины выпускников не находят работу по специальности. Поэтому на данном этапе стала актуальна проблема информационной поддержки согласования потребностей рынка труда с выпуском специалистов, особенно при рассмотрении с точки зрения результатов функционирования системы «людские ресурсы - образовательные услуги - потребности в специалистах на рынке труда» Данной проблемой занимаются в Петрозаводском государственном университете (В Н. Васильев, В. А Гуртов, Е А Питухин, М В Суворов), Владимирском государственном университете (С М. Аракелян, В. Г. Прокошев), в центре профессионального образования Самарской области (С. Ю. Алашеев, Т Г. Ку-тейницина, Н Ю Посталюк).

Данная работа направлена на разработку технологии информационной поддержки согласования потребностей рынка труда региона и подготовки специалистов с высшим образованием, в которой используются многомерные базы данных (МБД) и технология OLAP (Online Analytical Processing - оперативный анализ данных).

Цель исследования. Целью диссертационной работы является исследование проблемы взаимодействия рынка труда и системы высшего профессионального образования, а также разработка системы для информационного сопровождения принятия управленческих решений в сфере рынка труда и образовательных услуг, направленной на согласованный с социально-экономическими потребностями региона выпуск специалистов с высшим образованием.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

1. Выполнить анализ предметной области и существующих систем информационной поддержки

2. Разработать методику среднесрочного прогнозирования потребности региона (на примере Пензенской области) в специалистах с высшим образованием, используя метод опроса работодателей и нормативный метод.

3. Разработать методику и создать систему информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием с потребностями региональной экономики (систему мониторинга рынка труда) на основе технологии OLAP и МВД

4 Разработать методику ускоренной подготовки и переподготовки специалистов для устранения дефицита в кадрах

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы математической статистики и прогнозирования, теория графов, принципы модульного и объектно-ориентированного проектирования и программирования, теории баз данных.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Впервые разработаны методика и двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования (5 лет и более) потребности в специалистах, отличающиеся от известных возможностью строить среднесрочные прогнозы с учетом особенностей развития региональной экономики.

2. Разработаны и методика и алгоритмы ускоренной переподготовки специалистов и перепрофилирования студентов, которые в отличие от известных основаны на установлении изоморфизма государственных образовательных стандартов (ГОСов) и учебных планов, представленных в виде графов или гиперграфов.

3. Разработаны методика и система мониторинга рынка труда и выпуска специалистов, которые в отличие от известных используют технологию OLAP и МБД

Практическая ценность. Предложенная технология информационной поддержки согласованной подготовки специалистов с высшим образованием и потребностей рынка труда региона с использованием многомерных баз данных и технологии OLAP позволяет собрать воедино данные, находящиеся в различных источниках, устранить недостаточную оперативность анализа данных и недостаточную степень учета окружающих факторов

Разработанный алгоритм, реализующий методику переподготовки специалистов, основанный на содержательном анализе программ обучения, позволяет сократить время и уменьшить затраты на переподготовку

Программно реализован модуль информационной поддержки рынка труда и системы высшего профессионального образования, который имеет в своем составе подсистему прогноза (краткосрочного и среднесрочного), подсистему переподготовки, а основой всего служит технология OLAP и информация, хранимая в МБД

Основные положения, выносимые на защиту:

1 Методика и двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования, которые позволяют получать более точные среднесрочные прогнозы с учетом особенностей развития региональной экономики

2 Методика и двухэтапный алгоритм переподготовки специалистов на основе содержательного анализа ГОСов и учебных планов, которые позволяют ускорить процесс переподготовки и уменьшить затраты

3. Методика и система информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием и потребностей региональной экономики, которые позволяют своевременно принимать меры по обеспечению региона в кадрах.

Внедрение результатов работы. Материалы исследования использованы при выполнения НИР «Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 гг. Задача III "Повышение эффективности управления в системе образования" Мероприятие 14 "Развитие интегрированных образовательных учреждений, реализующих образовательные программы различных уровней образования, и университетских комплексов, развитие, апробация и внедрение механизмов взаимодействия учреждений профессионального образования и работодателей"» Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при разработке программного обеспечения системы информационной поддержки. Разработанная система внедрена:

1 В Управлении федеральной государственной службы занятости населения по Волгоградской области.

2. В Управлении государственной службы занятости населения по Пензенской области

3. В Управлении образования Воронежской области.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах. II, IV, V научно-методических конфе-

ренциях профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов «Инновации в науке, образовании и бизнесе» (Пенза, 2004 г., 2006 г., 2007 г.), II Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении» (Воронеж, 2005 г.), III Международной научно-методической конференции «Новые образовательные технологии в вузе» (Екатеринбург, 2005 г.), X Международной научно-методической конференции «Университетское образование» (Пенза, 2006 г ), XXXIII, XXXIV международных конференциях и IV, V международных конференциях молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Ялта-Гурзуф, 2006 г.); Всероссийской научно-методической конференции «Телематика '2006» (Санкт-Петербург, 2006 г.), I Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем» (Пенза, 2006 г); III Всероссийской научно-практической интернет-конференции «Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России» (Петрозаводск, 2006 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Развитие университетского комплекса как фактор повышения инновационного и образовательного потенциала региона» (Оренбург, 2007 г.); Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2007 г.); научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (2004-2007 гг.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 128 наименований, приложения, содержащего акты внедрения Основная часть работы изложена на 163 машинописных страницах, содержит 48 рисунков и 8 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, отражена научная новизна и приведены основные практические результаты работы

В первой главе рассматриваются вопросы, связанные с формированием кадровой политики региона, рынком труда, рынком образовательных услуг, представлен обзор моделей взаимодействия рынка труда и системы высшего профессионального образования (ВПО) как в России, так и за рубежом. Сделан вывод, что эффективная система подготовки кадров специалистов с высшим образованием (ВО) в регионе может быть обеспечена на основе1

1 Ориентированности на потребности рынка труда, формирования системы целевой подготовки кадров и регулирования отношений всех участников системы

2 Создания системы мониторинга рынка труда и прогнозирования потребности в кадрах специалистов с высшим образованием.

В связи с этим необходимо создание единой системы мониторинга и прогнозирования спроса на рабочую силу в профессионально-квалификационном разрезе

Также в главе произведен обзор инструментальных средств и информационных систем, которые используются для целей прогнозирования и информационной поддержки согласованного выпуска специалистов с высшим образованием и потребностей рынка труда, указаны недостатки и достоинства существующих методов и систем.

Во второй главе рассмотрены методы прогнозирования рынка труда Определены требования к прогнозам потребности регионального рынка труда в специалистах с высшим образованием. Эти требования могут рассматриваться как некоторые критерии при сравнении различных методов прогнозирования. На основании предварительного сравнения выбраны и детально проанализированы два наиболее применяемых подхода к прогнозированию потребности рынка труда в специалистах с высшим образованием - нормативный метод (НМ) и метод опроса работодателей (ОР). Показано, что оба метода не в полной мере отвечают требованиям к прогнозу Первый подход не учитывает различий в региональной экономике и отражает ситуацию только по отраслям экономики, а второй метод имеет ограниченный горизонт планирования (2 года) и учитывает мнение только выборки работодателей Предложен новый подход к составлению прогноза потребности региональной экономики в специалистах с высшим образованием на основе комбинации двух подходов -НМ и ОР. Методика комбинированного прогнозирования позволяет

получать более точные среднесрочные прогнозы с учетом особенностей развития региональной экономики.

При комбинированном подходе необходимо вести постоянный мониторинг рынка труда в динамике, т. е. иметь информацию о положении дел за прошедшие года, текущем состоянии и предполагаемом прогнозе на ближайшие годы. Основной информацией для расчетов является-

1) демографическая статистика;

2) состояние рынка труда, занятости и безработицы;

3) рынок образовательных услуг,

4) среднесрочный прогноз потребности (5 лет) в специалистах по отраслям экономики, который рассчитывается нормативным методом, и краткосрочный прогноз (2 года), который составляется Федеральной государственной службой занятости населения (ФГСЗН),

5) данные различных видов опросов.

Удовлетворение потребности региона в кадрах состоит в максимальном соответствии возникающих вакантных рабочих мест в отраслях экономики числу подготовленных для этого специалистов в разрезе групп специальностей и уровней образования:

Уу{г) = Р1у(г), (1)

где Ргу (г) е ТУ1*28 - вектор потребности экономики региона в специалистах с высшим профессиональным образованием в год ф) в разрезе

28 укрупненных групп специальностей; ¥у (г) е ЛГ1х28 - вектор выпуска в /(г) году специалистов с ВПО в разрезе 28 специальностей.

В рамках данной работы интерес представляет определение потребностей^ е правая часть уравнения (1)

Р1у(1) = [АуТТгу{1)\, (2)

т

где Ау является транспонированной матрицей коэффициентов потребностей отраслей экономики в специалистах с высшим образованием, берется из НМ; Тгу{г) е ТУ13x1 - вектор потребностей отраслей экономики региона к году ¿(г) в специалистах с ВПО.

Тгу(г) = Рщкц? ЬаЬ(1)ес1у1 / Ку, (3)

ttt V/ U

где рщ - усредненный процент доли каждой отрасли экономики, const - отношение численности населения в трудоспособном возрасте к численности занятых в экономике, Lab(i) - прогностическая оценка численности населения в трудоспособном возрасте, ес1щ -процентная доля лиц с высшим образованием в разрезе отраслей экономики, Rv - коэффициент ротации людей с ВПО, который означает процент ежегодно выбывших специалистов из отрасли (пенсионный возраст, смена работы и т д )

Методика комбинированного среднесрочного прогнозирования предполагает составление прогноза в два этапа (рис 1)

- 1 этап - общее сравнение НМ и ОР (сравнение прогнозируемых цифр потребности региона в специалистах с высшим образованием),

- 2 этап - детальное сравнение прогнозов1

• 2.1 по отраслям экономики;

• 2 2 по группам специальностей

После проведения первого этапа прогнозирования возможны следующие варианты решения

1 вариант. Прогнозы совпали С большой долей вероятности использование НМ при среднесрочном прогнозировании даст достоверные цифры прогноза

2 и 3 варианты Цифры прогноза НМ больше, чем цифры прогноза ОР, или наоборот Тогда производится более детальное сравнение цифр по отраслям. Затем для среднесрочного прогноза определяется поправочный коэффициент для каждой отрасли и снова проводится прогнозирование, цифры в среднесрочном прогнозе должны быть приблизительно равны цифрам краткосрочного (так как за базовый принимался прогноз методом ОР)

Суть поправочного коэффициента

1 Отражение реального развития отраслей экономики региона (что в первом подходе является слабым местом, так как там развитие линейно и придерживается принципа «равноценности» всех отраслей)

2 Уточнение коэффициента ротации R - процента ежегодно выбывших специалистов из отрасли экономики, так как R не по всем отраслям равен 25 % (как принято в НМ), а зависит от многих факторов (например, от половозрастного состава сотрудников).

3 Отражение региональной (а не общероссийской) процентной доли людей с высшим образованием по отраслям экономики

Рис 1 Схема двухэтапного комбинированного среднесрочного прогноза

(Начало)

Конец

Рис 1 (Окончание)

Поправочный коэффициент рассчитывается для каждой отрасли экономики отдельно (или для каждой группы специальностей), и необходимо, чтобы ИМ был примерно равен ОР. На примере показан расчет коэффициента для промышленности и для финансов, кредита и страхования (рис. 2).

Промышленность.

2004 ЯЮ5 ККй Î007 ИМИ 2№9 2010

Финансы, кредит w страхонанна

г $.5 S 5.5

_I

-'.......•

■

1'ис. 2 Расчет поправочного коэффициента л ля промышленности и финансов, кредита и страхования

I ïa рис. 2:

у - поправочный коэффициент; х или ¿- год расчетного прогноза; у — рассчитывается как уравнение линейной регрессии:

у(х) = Ь + ах. (4)

Поправочный коэффициент используется затем для расчета потребности регионального рынка труда в специалистах с высшим образованием но »сем отраслям экономики. Формула потребности и специалистах с ВО но 10 отраслям экономики будет выглядеть следующим образом:

Т% 0) = [pwi^wlab(j)edvl iRy Jy

или TV(0 = PmkwLab{i)edvliRv(b + ai), V/^Щ, (5)

где T*ry (0 e 7Vlîdi) - прогноз потребности ио 10 отраслям экономики комбинированным методом на г -год.

11а втором этапе для получения прогноза по группам специальностей возможны два варианта решения:

!. Используя данные, полученные на первом этапе, можно посчи-

га ть Р * ¡у (0 е N - век тор потребности экономики субъекта Фе-

дерации в специалистах с высшим профессиональным образованием в год ¿(г) в разрезе 28 укрупненных групп специальностей:

р\ (0* = \4т\ 0)], V к=й8, (6)

* 1x10

где Т гу(1) е N , данный вектор уже определен на первом этапе с помощью поправочного коэффициента

2. Возможно при расчете прогнозной потребности по группам специальностей, как и на первом этапе, рассматривать данные в ретроспективе по группам специальностей, строить аппроксимирующие кривые и определять коэффициент у\ В этом случае прогноз будет строиться по 13 отраслям экономики и 28 группам специальностей, с учетом поправочного коэффициента у\ формула будет выглядеть следующим образом

Р\(г)к =[^7>у0)]л или Р\(г)к =[л£7>у (*)](&! +аХ1) ,

= (7)

Проверено предположение, что на прогноз на основе опроса работодателей могут влиять работающие студенты старших курсов, сведения о которых отсутствуют в заказах предприятий на специалистов Проведенное исследование занятости студентов показало, что количество работающих по будущей профессии студентов незначительно и не оказывает существенного влияния на цифры прогноза В то же время исследование позволило определить наиболее востребованные специальности на региональном рынке труда.

Таким образом, методика комбинированного прогнозирования уточняет среднесрочный прогноз, учитывая региональные особенности рынка труда, и определяет необходимое количество специалистов по группам специальностей. Выпуск специалистов вузами региона определяется контингентом обучаемых по каждой специальности, поэтому на определенный год можно получить цифру выпуска специалистов по каждой специальности (до 5 лет) Эти данные представлены диаграммами Сравнивая диаграммы прогноза с диаграммами выпуска, можно определить избыток или дефицит в специалистах, причем в количественном выражении. Принятие конкретного решения о том, каким образом исправить рассогласование между потребностями региона в специалистах и выпуском вузами специали-

стов, зависит от многих факторов стабильности спроса на специалистов, финансовых возможностей, степени рассогласования, времени, необходимого для устранения рассогласования, и т. п.

Третья глава посвящена способам реагирования на изменения структуры спроса и предложения рынка труда Это прежде всего переподготовка специалистов и перепрофилирование студентов Рассматриваются различные варианты переподготовки

Впервые предложено для переподготовки специалистов (студентов) с одной специальности на другую для минимизации затрат на переподготовку использовать сравнение государственных образовательных стандартов или учебных планов специальностей, которые представлены в виде графов и гиперграфов. ГОС представляется в виде графа древовидной структуры, где вершина (название дисциплины) имеет характеристику - минимальные требования к содержанию дисциплины (ключевые слова); ребро показывает, к какому компоненту дисциплина относится (федеральному, национально-региональному, дисциплине по выбору), а вес ребра - количество часов дисциплины. Учебный план представляется в виде гиперграфа, где вершина (название дисциплины) имеет характеристики - количество часов и форма отчетности, а ребро/гиперребро - семестр

Формулируется математическая постановка задачи перепрофилирования и переподготовки как задача К-анализа (под которой понимается установление структурного соответствия оцениваемых (исследуемых) структур некоторой эталонной (типовой) структуре.

Пусть имеется некоторый класс множеств Р={Р\, Рг,---Рь Рт}, где Рк - 5г,...<5>„. £„}, множество информационных структур € Рь г = 1, 2, п, каждая из которых описывает совокупный ГОС или учебный план подготовки г-й специальности. Тогда под задачей оптимизации переподготовки необходимых специалистов будем понимать задачу поиска в классе множеств Р или в конкретном множестве Рк структур (подмножества структур) Э,, эквивалентных (сходных, подобных) с точки зрения заданных критериев и ограничений подобия некоторой эталонной структуре $э, описывающей ГОС или учебный план

Задача в такой качественной постановке может быть интерпретирована как задача поиска вариантов переподготовки специалистов новой структуры ГОС или учебных планов, Я, которых будут иден-

тифицированы как эквивалентные (подобные) структуре ГОС или учебных планов необходимой специальности - эталонной структуре

При такой постановке данная задача может решаться в различных вариантах в зависимости от количества и вида накладываемых ограничений В частности, могут формулироваться различные совокупности ограничений и степень сходства (эквивалентности) исследуемых и эталонных структур

Задачи переподготовки специалистов и перепрофилирования студентов можно решать методом 18-анализа, который базируется на методах установления частичного изоморфизма графов и гиперграфов.

Переподготовку специалистов на основе содержательного анализа ГОС ВПО (задача анализа учебных планов похожа на анализ ГОС ВПО с отличительной особенностью - имеется дополнительное ограничение на семестр) предлагается проводиться в два этапа (рис 3) Рассмотрим более подробно первый этап алгоритма поиска претендента на переподготовку на основе сравнения двух ГОС Четыре блока данного уровня отражают последовательность действий для решения задачи сравнения ГОС.

Блок 1. Провести выявление дисциплин, близких по смыслу. В начале работы алгоритма из базы данных (БД), содержащей данные о ГОСах, выбирается очередной претендент на переподготовку ГОСПретендент Затем согласно методам поиска частично-изоморфных графов формируем подмножества, соответствующие друг другу в обоих графах (ГОСпретеадент и ГОСэтал0„), т е подмножества вершин (названий дисциплин) в ГОСах Результатом поиска являются два списка. 1) схожих дисциплин; 2) дисциплин, для которых не было найдено соответствия в автоматическом режиме. Блок 2 Провести интерактивное сопоставление дисциплин В качестве входных данных для данного блока выступает список дисциплин, для которых не было найдено соответствия в автоматическом режиме. Этот список обрабатывается экспертом, имеющим возможность провести сравнение дисциплин, наименования которых различны, или провести сравнение на основе сопоставления ключевых слов. Результатом выполнения данного этапа являются списки определенных экспертом схожих дисциплин и дисциплин, для которых не было найдено никакого соответствия

Рис 3 Двухэтапный алгоритм поиска претендента на переподготовку Блок 3 Сравнить количество часов схожих дисциплин С помощью данного блока обрабатываются два списка схожих дисциплин, проводится сравнение количества часов схожих дисциплин, т е сравниваются веса ребер графа, и заканчивается формирование частично-изоморфных частей графа Совпадение количества ча-

сов схожих дисциплин может отличаться на некоторую величину (А), задаваемую пользователем Включение в список дисциплины (вершины) с количеством часов (весом ребра), большем, чем А, определяется в диалоговом режиме экспертом. Результатом данного блока является список схожих дисциплин с указанием количества часов (т е. найденный частично-изоморфный граф)

Блок 4 Представить результаты в виде диаграмм. На вход блока поступают данные о схожих дисциплинах с указанием количества часов и список дисциплин, которым не было найдено никакого соответствия с количеством часов Данные представляются графически процент совпавших и несовпавших часов и список дисциплин. По результатам сравнения эксперт может судить о необходимых претенденту курсах переподготовки В дальнейшем предполагается возможность занесения в БД существующих курсов переподготовки и проведение сравнения в автоматическом режиме дисциплин курсов переподготовки. Алгоритм будет использоваться тот же, что и при сравнении ГОСов

На втором этапе работы алгоритма, когда предлагается сравнение учебных планов (УП), для поиска совпавших дисциплин (Д) в региональных компонентах и дисциплинах по выбору студента процесс сравнения двух УП будет похож на сравнение двух ГОСов. Отличие будет на этапе подсчета количества часов, потраченных на изучение данной дисциплины, т е, если дисциплина читалась несколько семестров, то часы складываются, и сравнивается Д(Оупэталона и

ДСОуПпретендента, ГДв t- КОЛИЧвСТВО ЧаСОВ.

При отсутствии в БД учебного плана специальности претендента возможно проведение сравнения приложений (выписки) к диплому (ПД) Тогда сравниваться будет УПэталош и ГВДпретевдента, И поиск схожих дисциплин будет начат с начала, а не продолжен в региональных компонентах и дисциплинах по выбору претендента. Определение совпадений по названию дисциплин без содержания (ключевые слова) будет проводить эксперт

Алгоритмы установления частичного изоморфизма позволяют эффективно решать задачи сравнения различных ГОСов и учебных планов.

Четвертая глава рассматривает построение многомерной системы мониторинга и прогнозирования с помощью технологии OLAP и МБД OLAP позволяет выполнять быстрый и эффективный анализ

больших объемов данных Кроме того, данные хранятся в многомерном виде, что наиболее близко отражает естественное состояние реальных данных Дня реализации управленческих функций в сфере согласованного выпуска специалистов с высшим образованием и потребностей рынка труда необходимо использование особого механизма, заключающегося в выполнении действий в определенной последовательности (рис. 4), т. е в разделении задачи на этапы.

Рис 4 Этапы работы с системой

С помощью созданной системы разработано несколько проектов, в том числе построен прогноз потребности рынка труда Пензенской области в специалистах с высшим образование до 2015 г

Исследования работы системы информационной поддержки согласования регионального рынка труда и подготовки специалистов с высшим образованием показали, что время составления среднесрочного прогноза составляет около полутора минут, а в случае многократного уточнения коэффициентов регрессии - не более пятнадцати минут. Подсистема переподготовки показала, что сравнение двух планов занимает не более одной минуты, а выбор ГОСа, наиболее близкого к требуемому, из множества ГОСов (50) составляет не более трех минут.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Проанализированы известные методы прогнозирования рынка труда (потребности региональной экономики в специалистах с высшим образованием) и установлено, что отсутствуют методы, позволяющие осуществлять среднесрочный прогноз с учетом особенностей региональной экономики

2 Впервые разработана методика комбинированного среднесрочного прогнозирования (5 лет и более) потребности в специалистах с высшим образованием для региональной экономики на основе нормативного метода и метода опроса работодателей, которая позволяет осуществлять среднесрочное прогнозирование с учетом особенностей региональной экономики

3. Впервые разработан двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования, позволяющий устранять противоречия, возникающие из-за разных способов составления прогнозов (метод опроса работодателей и нормативный метод), которые проводятся различными организациями (центрами бюджетного мониторинга, центрами службы занятости) за счет поэтапного согласования различных видов прогноза

4. Предложена методика ускоренной переподготовки специалистов и разработан двухэтапный алгоритм, основанный на установлении частичного изоморфизма графов, которые представляют государственные образовательные стандарты (ГОСы). В результате определяются специальности, наиболее схожие со специальностью, на которую необходимо переподготовить специалиста, что сокращает время переподготовки и затраты.

5 Предложена методика перепрофилирования студентов в процессе обучения на дефицитную специальность, и разработан многоэтапный алгоритм, основанный на установлении частичного изоморфизма гиперграфов, которые представляют учебные планы

6 Разработаны методика и система информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием с потребностями региональной экономики (система мониторинга рынка труда и выпуска специалистов), которые используют МВД и технологию OLAP

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1. Эпп, В. В Прогнозирование региональной потребности в специалистах с высшим образованием / В В. Эпп, A. M Бершадский // Вестник Тамбовского государственного технического университета. -Тамбов: Изд-во Тамбов, гос техн ун-та, 2007. - Т. 13. - № 1. -С.303-307

Публикации в других изданиях

2 Бегдаирова (Эпп), В В. Визуализация многомерных данных / В. В. Бегдаирова (Эпп) // Инновации в науке, образовании и бизнесе: материалы II науч -практ. конф. профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов. Пенза, 26-27 апреля 2004 г. - Пенза. Инф -изд. центр Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 30-31.

3 Эпп, В В. Согласование регионального рынка труда и выпуска специалистов / В. В Эпп, А М. Бершадский // Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении * сб. ст II Между-нар науч -практ. конф. Воронеж, 2 декабря 2005 г. - Воронеж : ГУП «Воронежская областная типография - изд-во им Е А. Болховити-нова», 2005. - С.131-133

4 Эпп, В. В Использование геоинформационных технологий в мониторинге образовательных услуг региона / В В Эпп, A M Бершадский // Новые образовательные технологии в вузе: сб. тез. докл III Междунар науч -метод конф Екатеринбург, декабрь 2005 г -Екатеринбург : ООО «Изд-во УМЦ УПИ», 2005 - С. 207-210

5. Эпп, В. В. Мониторинг образовательных услуг региона / В. В Эпп // Университетское образование . сб. ст. X Междунар. на-уч.-метод конф Пенза, 13-14 апреля 2006 г. - Пенза : НОУ «Приволжский дом знаний», 2006 - С.466-468.

6 Эпп, В. В Региональный рынок труда и система высшего профессионального образования: взаимодействие, согласование, информационная поддержка / В. В Эпп, А. М. Бершадский // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе • материалы XXXIII Междунар. конф (Приложение к журналу «Открытое образование») Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая 2006 г - Запорожье: Запорож. нац ун-т, 2006. - С. 318-320

7. Эпп, В В. Принятие решений в процессе переподготовки специалистов / В. В. Эпп // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы IV науч.-метод конф. профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов. Пенза, 11-12 мая 2006 г. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2006 - С. 226-230.

8. Эпп, В. В. Использование многомерных баз данных и технологии OLAP для прогнозирования потребности рынка труда региона в специалистах с высшим образованием / ВВ. Эпп, A. M Бершадский // Материалы Всерос. науч -метод, конф. «Телематика '2006». Санкт-Петербург, 2006 г -СПб.,2006 - С 117-118.

9 Эпп, В В. Формализация задач идентификации информационных структур обучения / В В. Эпп, А. М. Бершадский, И. Г. Крев-ский, Н. В Осипова, А Б. Щербань // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. материалы XXXIV Меж-дунар конф. (Приложение к журналу "Открытое образование") Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 5-15 октября 2006 г - Запорожье- Запо-рож. нац ун-т, 2006 - С. 22-24

10 Эпп, В. В Формализация задач идентификации информационных структур обучения / В В. Эпп, А М. Бершадский, Н. В Осипова, А Б Щербань // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе . материалы XXXIV Междунар. конф (Приложение к журналу "Открытое образование") Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 5-15 октября 2006 г - Запорожье- Запорож нац ун-т, 2006 - С 22-24

11 Эпп, В. В. Мониторинг социально-экономических систем с использованием многомерных баз данных (МБД) и технологии OLAP / В. В Эпп, А М. Бершадский, Е. И. Косникова // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России : сб докл по материалам III Всерос науч.-практ. ин-тернет-конф Петрозаводск, 25-26 октября 2006 г. - Петрозаводск • Изд-во Петрозавод. гос ун-та, 2006. - Кн. 1. - С. 96-103.

12. Эпп, В. В. Система принятия решений при переподготовке специалистов на основе метода структурной кристаллизации графов / В В. Эпп, А. М. Бершадский, А. Г. Финогеев // Развитие университетского комплекса как фактор повышения инновационного и обра-

зовательного потенциала региона : материалы Всерос. науч -практ. конф Оренбург, 7-9 февраля 2007 г - ISBN 978-5-7410-0705-1

13 Эпп, В В. Комбинированный подход к прогнозированию потребности рынка труда в специалистах с высшим образованием /

B. В. Эпп // Новые информационные технологии в образовании : материалы Междунар. науч -практ конф Екатеринбург, 26-28 февраля 2007 г. - Екатеринбург : Рос. гос. проф.-пед ун-т, 2007. - Ч. 2. -

C.162-165

14. Эпп, В. В Совмещение работы с учебой студентов вузов / В В. Эпп //Университетское образование ■ сб ст XI Междунар науч -метод, конф. Пенза, 12-13 апреля 2007 г. - Пенза • АНОО «Приволжский дом знаний», 2007 - С. 155-157.

15. Эпп, В. В. Трудовая активность студентов вузов / ВВ. Эпп, В. И. Волчихин, А М. Бершадский // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы V Всерос науч.-метод. конф Пенза, 14-15 мая 2007 г. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2007. - С. 62-63.

Эпп Виталина Викторовна

Информационная поддержка согласования регионального рынка труда и выпуска специалистов с высшим образованием

Специальности 05 13 10-Управление в социальных и экономических системах (технические науки), 05 13 01 — Системный анализ, управление и обработка информации

Редактор Н Ю Пшеницына Технический редактор Н А Вьялкова Корректор Н А Сидельникова Компьютерная верстка Р Б Бердниковой

ИД №06494 от 26 12 01 Сдано в производство 24 09 07 Формат 60x84'/16 Бумага писчая Печать офсетная Уел печ л 1,16 _Заказ № 511 Тираж 100_

Издательство Пензенского государственного университета 440026, Пенза, Красная, 40

Введение.,.

1 Взаимодействие рынка труда и системы высшего профессионального образования.

1.1 Региональный рынок труда.

1.2 Региональный рынок образовательных услуг.

1.3 Обзор зарубежных практик организации взаимодействия рынка труда и системы профессионального образования.

1.4 Российский опыт организации взаимодействия рынка труда и системы высшего профессионального образования.

1.5 Обзор методов и исследований прогнозирования рынка труда.

1.6 Информационные системы.

Выводы.

2 Прогнозирование потребностей регионального рынка труда в специалистах с высшим образованием.

2.1 Методы прогнозирования рынка труда.

2.2 Прогноз на основе нормативного метода.

2.3 Прогноз на основе опроса работодателей.

2.4 Комбинированный подход к прогнозированию.

Выводы.

3 Переподготовка специалистов и перепрофилирование студентов в процессе обучения на основе содержательного анализа программ обучения.

3.1 Переподготовка специалистов.

3.2 Перепрофилирование студентов.

3.3 Применение IS-анализа для решений задач анализа.

3.3 Метод выделения частично-изоморфных подграфов.

3.4 Разработка алгоритма сравнения государственных образовательных стандартов.

3.5 Разработка алгоритма сравнения учебных планов.

Выводы.

4 Методические и практические аспекты применения разработанной системы.

4.1 Сбор первичной информации.

4.2. Подготовка данных для анализа.

4.3 Аналитическая и статистическая обработка данных.

4.3.1 Подсистема мониторинга.

4.3.2 Подсистема прогнозирования рынка труда в специалистах с ВО.

4.3.3 Подсистема переподготовка специалистов или перепрофилирования студентов.

4.4 Представление результатов.

Выводы.

Актуальность темы. Развитие регионов Российской Федерации неразрывно связано с экономикой и социальной модернизацией общества. Важная роль отводится формированию кадрового потенциала региона в совокупности с потребностью предприятий и организаций в специалистах с высшим образованием. Анализируя данные общероссийской статистики, можно сделать вывод о том, что подготовка специалистов в настоящее время проходит без учета потребности предприятий, и, как результат, около половины выпускников не находят работу по специальности. Поэтому на данном этапе стала актуальна проблема информационной поддержки согласования потребностей рынка труда с выпуском специалистов, особенно при рассмотрении с точки зрения результатов функционирования системы «людские ресурсы - образовательные услуги - потребности в специалистах на рынке труда». Данной проблемой занимаются в Петрозаводском государственном университете (В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, М. В. Суворов), Владимирском государственном университете (С. М. Аракелян, В. Г. Прокошев), в центре профессионального образования Самарской области (С. Ю. Алашеев, Т. Г. Кутейницина, Н. Ю. Посталюк).

Данная работа направлена на разработку технологии информационной поддержки согласования потребностей рынка труда региона и подготовки специалистов с высшим образованием, в которой используются многомерные базы данных (МБД) и технология OLAP (Online Analytical Processing -оперативный анализ данных).

Цель исследования. Целью диссертационной работы является исследование проблемы взаимодействия рынка труда и системы высшего профессионального образования, а также разработка системы для информационного сопровождения принятия управленческих решений в сфере рынка труда и образовательных услуг, направленной на согласованный с социально-экономическими потребностями региона выпуск специалистов с высшим образованием.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ предметной области и существующих систем информационной поддержки.

2. Разработать методику среднесрочного прогнозирования потребности региона (на примере Пензенской области) в специалистах с высшим образованием, используя метод опроса работодателей и нормативный метод.

3. Разработать методику и создать систему информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием с потребностями региональной экономики (систему мониторинга рынка труда) на основе технологии OLAP и МБ Д.

4. Разработать методику ускоренной подготовки и переподготовки специалистов для устранения дефицита в кадрах.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы математической статистики и прогнозирования, теория графов, принципы модульного и объектно-ориентированного проектирования и программирования, теории баз данных.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Впервые разработаны методика и двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования (5 лет и более) потребности в специалистах, отличающиеся от известных возможностью строить среднесрочные прогнозы с учетом особенностей развития региональной экономики.

2. Разработаны и методика и алгоритмы ускоренной переподготовки специалистов и перепрофилирования студентов, которые в отличие от известных основаны на установлении изоморфизма государственных образовательных стандартов (ГОСов) и учебных планов, представленных в виде графов или гиперграфов.

3.Разработаны методика и система мониторинга рынка труда и выпуска специалистов, которые в отличие от известных используют технологию OLAP и МБ Д.

Практическая ценность. Предложенная технология информационной поддержки согласованной подготовки специалистов с высшим образованием и потребностей рынка труда региона с использованием многомерных баз данных и технологии OLAP позволяет собрать воедино данные, находящиеся в различных источниках, устранить недостаточную оперативность анализа данных и недостаточную степень учета окружающих факторов.

Разработанный алгоритм, реализующий методику переподготовки специалистов, основанный на содержательном анализе программ обучения, позволяет сократить время и уменьшить затраты на переподготовку.

Программно реализован модуль информационной поддержки рынка труда и системы высшего профессионального образования, который имеет в своем составе подсистему прогноза (краткосрочного и среднесрочного), подсистему переподготовки, а основой всего служит технология OLAP и информация, хранимая в МБД.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методика и двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования, которые позволяют получать более точные среднесрочные прогнозы с учетом особенностей развития региональной экономики.

2. Методика и двухэтапный алгоритм переподготовки специалистов на основе содержательного анализа ГОСов и учебных планов, которые позволяют ускорить процесс переподготовки и уменьшить затраты.

3.Методика и система информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием и потребностей региональной экономики, которые позволяют своевременно принимать меры по обеспечению региона в кадрах.

Внедрение результатов работы. Материалы исследования использованы при выполнения НИР «Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 гг. Задача III "Повышение эффективности управления в системе образования". Мероприятие 14 "Развитие интегрированных образовательных учреждений, реализующих образовательные программы различных уровней образования, и университетских комплексов, развитие, апробация и внедрение механизмов взаимодействия учреждений профессионального образования и работодателей"». Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при разработке программного обеспечения системы информационной поддержки. Разработанная система внедрена:

1.В Управлении федеральной государственной службы занятости населения по Волгоградской области.

2. В Управлении государственной службы занятости населения по Пензенской области.

3. В Управлении образования Воронежской области.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: II, IV, V научно-методических конференциях профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов «Инновации в науке, образовании и бизнесе» (Пенза, 2004 г., 2006 г., 2007 г.), II Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении» (Воронеж, 2005 г.); III Международной научно-методической конференции «Новые образовательные технологии в вузе» (Екатеринбург, 2005 г.); X Международной научно-методической конференции «Университетское образование» (Пенза, 2006 г.); XXXIII, XXXIV международных конференциях и IV, V международных конференциях молодых ученых «Информационные технологии в науке, . образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Ялта-Гурзуф, 2006 г.); Всероссийской научно-методической конференции «Телематика '2006» (Санкт-Петербург, 2006 г.); I Международной научнотехнической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем» (Пенза, 2006 г.); III Всероссийской научно-практической интернет-конференции «Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России» (Петрозаводск, 2006 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Развитие университетского комплекса как фактор повышения инновационного и образовательного потенциала региона» (Оренбург, 2007 г.); Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2007 г.); научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (2004-2007 гг.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 128 наименований, приложения, содержащего акты внедрения. Основная часть работы изложена на 163 машинописных страницах, содержит 48 рисунков и 8 таблиц.

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, приведенных в диссертационной работе в соответствии с поставленной целью, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Проанализированы известные методы прогнозирования рынка труда (потребности региональной экономики в специалистах с высшим образованием) и установлено, что отсутствуют методы, позволяющие осуществлять среднесрочный прогноз с учетом особенностей региональной экономики.

2. Впервые разработана методика комбинированного среднесрочного прогнозирования (5 лет и более) потребности в специалистах с высшим образованием для региональной экономики на основе нормативного метода и метода опроса работодателей, которая позволяет осуществлять среднесрочное прогнозирование с учетом особенностей региональной экономики.

3. Впервые разработан двухэтапный алгоритм комбинированного среднесрочного прогнозирования, позволяющий устранять противоречия, возникающие из-за разных способов составления прогнозов (метод опроса работодателей и нормативный метод), которые проводятся различными организациями (центрами бюджетного мониторинга, центрами службы занятости) за счет поэтапного согласования различных видов прогноза.

4. Предложена методика ускоренной переподготовки специалистов и разработан двухэтапный алгоритм, основанный на установлении частичного изоморфизма графов, которые представляют государственные образовательные стандарты (ГОСы). В результате определяются специальности, наиболее схожие со специальностью, на которую необходимо переподготовить специалиста, что сокращает время переподготовки и затраты.

5. Предложена методика перепрофилирования студентов в процессе обучения на дефицитную специальность, и разработан многоэтапный алгоритм, основанный на установлении частичного изоморфизма гиперграфов, которые представляют учебные планы.

6. Разработаны методика и система информационной поддержки согласования выпуска специалистов с высшим образованием с потребностями региональной экономики (система мониторинга рынка труда и выпуска специалистов), которые используют МБД и технологию OLAP.

Заключение

1. Demand for Educated Labour in Finland by the Year 2010 and Dimensioning of Education and Training, National Board of Education. Helsinki: Hakapaino Oy.

2. Fern E., Monroe K., Avila R. Effectiveness of multiply reguest strategies: synthegis of research results // Yournal of Marketing Research. 1986. №23. p. 144152.

3. Green H.William. Econometric Analysis. Upper Saddle River, New Jersey: 1997.

4. Handbook of Statistical Modeling for Social and Behavioral Sciences. -New York and London: Plenium press, 1995.

5. Ken Spencer. SQL Server 7.0, Visual InterDev 6.0, and You // Microsoft Interactive Developer, October, 1998.

6. Ken Spencer. SQL Server 7: Is It for You? // Visual Basic Programmer's Journal, May, 1998.

7. Mc Carthy M.K., Davida G.I., Invariant feature and the graph isomorphism problem IEEE Syst., Man and Cybern. Soc. Proc. Int. Conf. Cybern. and Soc., Boston, Mass., 1973, New York, N.Y.,1973, c.81-85.

8. Shoshani. OLAP and Statistical Databases: Similarities and Differences. Tutorials of PODS, 1997. •

9. SPSS BASE 7.5. Syntax Reference GuidePyK0B0flCTB0 пользователя SPSS.-Chicago: 1997.

10. SPSS BASE 8.0. Руководство по применению SPSS. M.: СПСС РУСЬ. 1998.

11. SPSS BASE 8.0. Руководство пользователя SPSS. M.: СПСС РУСЬ. 1998.

12. SPSS для Windows. Руководство пользователя SPSS, Книга M.: Статистические системы и сервис. 1995.

13. SPSS. Exact tests 6.1 for windows. Chicago: 1995.

14. SPSS. Professional statistics. Chicago: 1994.

15. SPSS. Regression Models 9.0. Chicago: 1999.

16. Steen J.P. Principe d'un algorithme de recherche d'un isomorphisme entre deux graphes., "Rev. franc, inform, et rech. oper", 3, Nr.R- 3,1969, c.51-69.

17. Sunita Sarawagi. Indexing OLAP Data. Data Engineering Bulletin 20(l):36-43 (1997).

18. Todd Abel. Microsoft Office 2000: Create Dynamic Digital Dashboards Using Office, OLAP, and DHTML // MSDN Magazine, July, 2000.

19. Айвазян СЛ., Мхиторян, B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Издательское объединение "Юнити", 1998.

20. Алашеев, С.Ю. Методика среднесрочного прогнозирования кадровых потребностей экономики региона / С.Ю. Алашеев, Т.Г Кутейницына., Н.Ю. Посталюк // Самара: Изд-во «Профи» 2004. С.84.

21. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. -М.:Физматигиз, 1963.

22. Аракелян, С. М. Разработка и создание системы мониторинга, анализа и прогнозирования развития образования и образовательных услуг в РФ: Сб. науч. трудов: В 2 т. Т. 1. / С. М. Аракелян, В. Г. Прокошев. Владимир: М., 2002. С. 205-217.

23. Батыгин Г. С. Обоснование научного подхода в прикладной социологии. М., Мысль, 1986 г., 211 с.

24. Белов В.В., Воробьев Е.М., Шаталов В.Е. Теория графов. М.: Высш.шк., 1976.-392 с.

25. Бершадский A.M., Щербань А.Б. Универсальный алгоритм решения задачи выбора номенклатуры типовых элементов замены и покрытия схемы элементами заданного набора. // Электронная техника , серия 10, вып.2 (8) М.: ЦНИИ «Электроника», 1978.

26. Бершадский, A.M. Мониторинг социально-экономических систем с использованием многомерных баз данных (МБД) и технологии OLAP / A.M.

27. Бершадский, A.M. Прогнозирование региональной потребности в специалистах с высшим образованием / А.М Бершадский, В.В. Эпп // Вестник ТГТУ. Том 13. №1. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2007 - С. 303-307.

28. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в системе Windows. 2006.

29. В.Васильев «Уйдут и не вернутся» №5(923) 2 февраля 2007г., газета Поиск.

30. Васильев В., Журко Д. "Тяжелая" информация "легкая" ГИС // ArcReview, №4,2003 г., стр. 21.

31. Васильев В.В. О задаче определения изоморфных двух графов. В сб.: «Инженерно математические методы в физике и кибернетике», вып. 3, М., Атомиздат, 1973, с. 47 -48.

32. Васильев, В. Н. Анализ обеспечения потребностей региональной экономики за счет кадров с различным уровнем профессионального образования / В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, JI. М. Потупалова

33. Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Второй Всероссийской научно-практической Интернет-конференции (26 27 октября 2005 г.). Кн. I. - Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. - С.63-75.

34. Введение в ArcView. М.: СП «Дата+», «Ринфо», 1995 - 114с.

35. Вебер М. Основные социологические понятия. // Избр. произв. М., 1990 г., стр. 601-628.

36. Гудков П.А. Разработка системы автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Пенза, 2005.

37. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. М.: Мир, 1981. - 368 с.

38. Дубров A.M., Мхитрян B.C., Трошин Л.И. Многомерые статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.

39. Закон Российской Федерации от 19 апреля 1991 г. в редакции Федерального закона от 20 апреля 1996 г. №36-Ф3 с изменениями идополнениями от 21 июля 1998 г.О занятости населения в Российской1. Федерации.

40. Земляченко В.Н., Корнеенко Н.М., Тышкевич Р.И. Проблема изоморфизма графов // Теория сложности вычислений, I. Записки научных семинаров ЛОМИ. 1982. - Т.118. - С.83-158.

41. Зыков А.А. Основы теории графов. М.: Наука, 1987. 384 с.

42. Инновации в трудовой и профессиональной подготовке молодежи в России и Германии (опыт и тенденции развития). Ч. 1. М: РАО, 1997.

43. Институт дискретной математики и информатики г.Новосибирск. www.nsu.ru

44. Карапетов, Г. Л. Мониторинг и прогнозирование востребованности профессий, специальностей на рынке труда Республики Карелия / Г. Л. Карапетов // Рынок труда и рынок образования в Республике Карелия. Петрозаводск, 2003. С. 174-183.

45. России: Сб. докладов по материалам Всероссийской научно-практической Интернет-конференции с международным участием / ПетрГУ. -Петрозаводск, 2004. С. 82-86.

46. Копачева, Е. Инвестировать в людей выгодно. Но не в России / Е. Копачева // Экономика и жизнь, 1998. № 20. С. 28.

47. Коровкин А. Г. Дефицит рабочей силы в экономике России: макроэкономическая оценка / А. Г. Коровкин, И. Н. Долгова, И. Б. Королев // Проблемы прогнозирования. 2006. № 4.

48. Кравченко А. И. Введение в социологию. М.: Новая школа, 1995 г., 144 с.

49. Кузнецов С., Артемьев В. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse)http://www.olap.ru/.

50. Курейчик В.М., Королев А.Г. Об одном методе изоморфного вложения графов. В кн. Методы расчета и автоматизации проектирования устройств микроэлектронных ЦВМ. Киев ИК АН УССр, 1975. С.6-16.

51. Лекции по теории графов / Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. М.: Наука, 1990. - 384 с.

52. Мелихов А.Н. Ориентированные графы и конечные автоматы. М., «Наука», 1971, с.22-33.

53. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Карелин В.П. Об изоморфизме графов и конечных автоматов. «Техническая кибернетика», №1, 1968, с. 128-134.

54. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Курейчик В.М. Применение графов для проектирования дискретных устройств. М. Наука, 1973. - С.ЗОЗ.

55. Михаил Альперович. Введение в OLAP и многомерные базы данных http://www.olap.ru 2001.

56. Михеев М.Ю., Щербань А.Б. Концепция реализации принципа структурной идентификации. // Обозрение прикладной и промышленной математики. М., 2005, т. 12, в.2.

57. Многомерный статистический анализ в экономике / Под.ред.В.Н.Тамашевича. М. ЮНИТИ-Дана, 1999г.

58. Модернизация российского образования: ресурсный потенциал и подготовка кадров. М, 2002.

59. Мониторинг занятости: методология, методика, опыт организации // Мониторинг социально-экономической ситуации и состояние рынка труда Санкт-Петербурга. 1995. № 2.

60. Назимов, И. Исследование и классификация профессий с целью эффективного использования и развития кадрового потенциала (опыт США) / И. Назимов // Управление персоналом. 2000. №9. С. 40-47.

61. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) постановление Госстандарта России от 06.11.2001 № 454-ст.

62. Олейникова О. Н. Европейское сотрудничество в области профессионального образования и обучения: Копенгагенский процесс. М: Центр изучения проблем профессионального образования, 2004.

63. Основы социологии. Курс лекций. / Отв. редактор А. Г. Эфендиев. -М.: Об-во «Знание», 1993 г., 384 с.

64. Официальный сайт правительства Пензенской области www.penza.ru

65. По данным официального сайта научно-производственной кампании «Катарсис» www.katharsis.ru

66. По данным сайта http://spss.ru/

67. По данным сайта InterSystems Corporation www.intersvstems.ru

68. По данным сайта www.it-vortex.ru

69. По данным сайта www.learnspss.ru

70. По данным сайта www.statistica.ru/

71. Погребной В.К. К вопросу об изоморфизме графов. В сб.: «Кибернетика и вуз», вып. 8, Томск, ТПИ, 1974, сЛ 50-178,

72. Послание Президента Российской Федерации В. В. Путина Федеральному собранию от 26 мая 2004 года.

73. Послание Федеральному собранию Российской Федерации от 26 мая 2004 года / В. В. Путин Москва, Кремль.

74. Предположительная численность населения Российской федерации до 2025 года. / Статистический сборник, Госкомстат России, М.: 2004. -С.102.

75. Радугин А. А., Радугин К. А. Социология: курс лекций. М.: Центр, 1997 г., 160 с.

76. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. - 476 с.

77. Рыбаков JI. Н. Проблемы формирования современного рынка труда и его региональные особенности. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. Москва 1999.

78. Савельев, А. Я. Методика прогнозирования и оценки состояния системы высшего и среднего профессионального образования / А. Я. Савельев, В. М. Зуев, А. И. Галаган, С. Джалалов, В. А. Иоселевич. М., 1997.

79. Серов, В. Г. Зарубежный опыт прогнозирования потребностей в специалистах // Материалы конференции Британского Совета / В. Г. Серов. Иркутск, 2004. С. 62-69.

80. Сидунова, Г.И. Кадровая политика региона: инновационный подход / Г.И. Сидунова // "Компьютерные Информационные Системы" http://www.cis2000.ru/publish/book62/

81. Скоробогатов В.А. О распознавании изоморфизма неориентированных графов. В сб.: «Вычислительные системы», вып. 33, Новосибирск, «Наука», 1969, с.34-36.

82. Социальный диалог: содержательный аспект. М: ЕФПК, 2001. С. 125131.

83. Статья 28 части III Типового положения «Об образовательном учреждении дополнительного профессионального образования (повышения квалификации) специалистов», утвержденного постановлением Правительства РФ от 26.06.95 № 610.

84. Татт У. Теория графов. М.: Мир, 1988. - 424 с.

85. Труд и занятость в России, 2003. Статистический сборник, Госкомстат России, М.: 2003. С.639.

86. Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 годы. Паспорт Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы. Утверждена постановлением Правительства РФ от 23 декабря 2005г. №803.

87. Федеральный образовательный портал www.edu.ru

88. Форма № 1-вуз (распределение) Сведения о направлении на работу выпускников, окончивших высшее профессиональное учебное заведение по очной форме обучения

89. Форма № 1-ГС Сведения о составе работников, замещающих государственные должности и должности государственной гражданской службы, по полу, возрасту, стажу работы и оплате их труда

90. Форма № 1-Мониторинг сведения о деятельности промышленных организаций в социально-трудовой сфере

91. Форма № 1-МС Сведения о составе работников, замещающих выборные муниципальные должности и должности муниципальной службы, по полу, возрасту, стажу работы и оплате их труда

92. Форма № 1-Предприятие основные сведения о деятельности организации

93. Форма № 1-т Сведения о численности и заработной плате работников по видам деятельности

94. Форма № 2-МС Сведения о дополнительном профессиональном образовании работников, замещавших выборные муниципальные должности и должности муниципальной службы

95. Форма № 2-т (трудоустройство) «Сведения о составе граждан, обратившихся в органы службы занятости и реализации программ содействия занятости населения». Департамент ФГСЗН по Пензенской области 2003-2006 г.

96. Форма № 3-нк (ноу) Сведения о подготовке специалистов с высшим образованием в негосударственном образовательном учреждении

97. Форма № 3-нк Сведения о государственном и муниципальном высшем учебном заведении

98. Форма № 57-Т Сведения о заработной плате работников по профессиям и должностям

99. Форма № П-4 Сведения о численности, заработной плате и движении работников

100. Форма № ПМ Сведения об основных показателях деятельности малого предприятия

101. Харари Ф. Теория графов. М., «Мир», 1973, С.5-30.

102. Ширяев Д., АншелесВ., МочалинВ. Сбор и обработка информации для принятия управленческих решений // Открытые системы, №4,2001 г.

103. Щербань А.Б. Задачи IS-анализа информационных структур. // Труды международной НТК «Информационные системы и технологии-2006» -Нижний Новгород, 2006.

104. Щербань А.Б. Разработка и исследование базового метода выделения изоморфных подграфов для использования в автоматизированной системе конструкторского проектирования. Диссертация на соискания ученой степени к.т.н. Пенза 1978г. С. 40-45.

105. Эпп, В. В. Совмещение работы с учебой студентов вузов / В.В. Эпп //Университетское образование: сборник статей XI Международной научно-методической конференции. Пенза, 12-13 апреля 2007 г. Пенза: АНОО «Приволжский дом знаний», 2007. - С. 155-157.

106. Эпп, В.В. Мониторинг образовательных услуг региона / В.В Эпп // Университетское образование: Сборник статей X Международной научно-методической конференции. Пенза, 13-14 апреля 2006. Пенза: НОУ «Приволжский дом знаний», 2006. - С.466-468.

107. Ядов В. А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. М.: «Высшая школа», 1987 г., 436 с.