автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Метод автоматизированного экспертного оценивания рейтингов кадрового состава в структурах государственной службы

ВВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ КАДРОВОЙ ПОЛИТИКИ

1.1. Анализ проблем управления кадровой политикой в сфере государственной службы

1.2. Оценка методов подбора и расстановки кадров

1.3. Постановка задачи подбора и расстановки кадров и ее параметризация

ГЛАВА 2. РЕШЕНИЕ КАДРОВЫХ ЗАДАЧ ПРОФЕССИО-ГРАФИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

2.1.Метод количественной формализации показателей профессиограммы

2.2. Метод манипулирования измеренными оценками профессиограммы

2.3. Метод качественной интерпретации оценок правдоподобности суждений экспертов

ГЛАВА 3. ПРИПЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КАДРОВОГО

СОСТАВА

3.1. Назначение и основные функции

3.2. Структура системы

3.3. Функционирование системы

3.4. Требования к видам обеспечения

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ТИПОВОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КАДРОВОГО

ПОТЕНЦИАЛА

4.1. Нормативно-правовое обеспечение системы

4.2. Порядок проведения экспертизы и ее результаты

4.3. Методика решения задачи подбора кадров

4.4. Методика решения задачи оценки соответствия кадров

4.5. Методика анализа ретроспективного информационного фонда

Результаты социально-экономических и политических преобразований в России в решающей степени зависят от научной выверенное™ политики реформ и от людей, их осуществляющих, особенно от тех, кто стоит во главе органов государственной власти и хозяйственного управления.

Проведенные исследования [1] свидетельствуют, что немало ошибок и просчетов в ходе преобразований в России связано с некомпетентностью кадров, их низкой квалификацией, отсутствием специальных знаний и умения. В связи с этим назрела необходимость формирования новых методик подготовки, отбора и расстановки кадров федерального и регионального уровней управления с учетом новых политических реалий в стране, передового отечественного и зарубежного опыта.

В исследованиях по психологии управления [2,3] отмечается, что успешная деятельность специалиста определяется следующими четырьмя мета-факторами:

- профессиональные знания,

- профессиональные умения,

- личностно-деловые качества,

- особенности мотивации деятельности.

Актуальность работы обуславливается необходимостью систематизации и структуризации этих факторов таким образом, чтобы была возможность осуществлять подбор и расстановку кадров как на основе интегральных критериев, включающих вышеобозначенные метафакторы, так и с учетом детальных критериев и показателей. Эти соображения трансформируются в необходимость создания моделей деятельности, учитывающих многие, в том числе психологические и моральные характеристики.

Создание таких моделей обуславливает возможность разработки формализованных методов решения задач подбора и расстановки кадров с применением эффективных алгоритмов и программ, решаемых на ЭВМ.

Все эти проблемы могут быть решены в рамках единой научной программы кадровой политики, важнейшим элементом которой является проектирование и создание человеко-машинной автоматизированной системы интеллектуальной поддержки кадровых решений на федеральном и региональном уровнях, позволяющей осуществлять профессиональный отбор на научной основе с обеспечением оценки профессионально-управленческого корпуса государственных служащих с целью их подбора и расстановки.

Настоящая диссертационная работа посвящена решению задачи формализации процесса подбора и расстановки кадров на основе рейтингового метода в сфере государственной службы.

Целью исследования является разработка взаимосвязанного комплекса организационно-вычислительных процедур оценивания рейтингов претендентов на основе параметрического метода экспертного метода подбора, расстановки и соответствия кадров.

Задачи исследования: создание методики экспертного оценивания должностей и претендентов, представление полученных оценок различными шкалами измерения, разработка методов и алгоритмов манипулирования экспертными оценками требований к претенденту и должности, разработка методов интерпретации исчисленных рейтингов претендентов, автоматизированная реализация экспертного оценивания кадрового состава федерального и регионального уровня.

Для решения этих задач использованы следующие методы исследования:

- теория измерений,

- теория нечетких множеств,

- алгебра матриц,

- математическая логика.

На защиту выносятся:

Методика экспертного оценивания должностей и претендентов.

Представление полученных оценок количественной и качественной шкалами измерения.

Методы и алгоритмы автоматизированного формирования рейтингов претендентов и должностей.

Методы интерпретации оценок должностей и претендентов .

Автоматизированная реализация экспертного оценивания кадрового состава.

Научная новизна работы заключается в следующем: предложена методика детерминированной формализации оценок правдоподобности рейтингов претендентов на должности государственной службы с использованием суждений экспертов, обоснованы и предложены логические методы манипулирования, обеспечивающие интерпретацию качественной профессиографической информации, измеренной в порядковой шкале, проведена разработка формальных постановок кадровых задач и приведены алгоритмы их реализации.

Практическая ценность работы обуславливается тем, что предложенные методы формализации оценок правдоподобности рейтингов претендентов, а также методика обработки информации с использованием автоматизированной системы экспертного оценивания могут быть использованы в процессе подбора и расстановки кадров в структурах государственной службы на федеральном и региональном уровне.

Результаты реализации проведенных исследований докладывались на международном семинаре "Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и практика". Москва 1997, и на межкафедральной научно-практической конференции "Становление государственной службы в России и подготовка высшего административно-управленческого персонала". Секция:

Актуальные вопросы правового и кадрового обеспечения государственной службы", Москва, РАГС 1998.

Разработанные методы использованы при реализации учебно -методического комплекса САППКАР, который используется в учебном процессе в РАГС при президенте РФ. Макет системы использован при решении кадровых задач в Администрации Тульской области.

Работа состоит из четырех глав.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Работа посвящена решению актуальной в настоящее время задачи - формализации процесса подбора и расстановки кадров.

Проведен анализ двух принципов подбора и расстановки кадров - анкетный, основанный на системе частных требований к должности и претендентам и, основанный на анализе параметрической системы ПВК, профессиографический - более информационно полный, формирующий требования к претенденту как к отдельному индивиду с учетом его деловых, интеллектуальных и психологических качеств.

Установлено, что в отличие от анкетного метода подбора и расстановки кадров, дающего решение поставленной задачи в пространстве двузначной формальной логики, профессиографический метод предусматривает ее решение в виде линейно упорядоченной последовательности рейтингов претендентов на вакантную должность, что дает возможность применения как детерминированных, так и нечетких методов исследования.

Предложен порядок реализации профессиографического принципа подбора и расстановки кадров в виде совокупности трех последовательных этапов:

- измерение величин значений профессионально-важных качеств,

- выбор методов манипулирования измеренными величинами, обоснование средств интерпретации полученных результатов.

Предлагается метод измерения ПВК, основанный на аппарате теории нечетких множеств, что позволяет степень обладания претендентом некоторым ПВК представить в виде значения функции принадлежности по оценке эксперта или группы экспертов. В работе приведены процедуры реализации экспертных оценок, обеспечивающих процесс измерения каждой из групп профессионально-важных качеств.

Показано, что процесс измерения предусматривает обеспечение единственности числового представления измеряемых характеристик, что реализуется выбором шкалы измерения. В результате анализа шкал, обеспечивающих отображения эмпирической системы в числовую систему, показано что наиболее сильной шкалой для решения поставленной задачи является числовая шкала интервалов, обеспечивающая отображение с точностью до линейных преобразований.

Предложен метод преобразования функции принадлежности в шкалы оценок правдоподобности суждений экспертов методом отображения с использованием эмпирических переходных характеристик.

Разработаны методы исчисления рейтингов претендентов и должностей, обеспечивающие процедуру "съединения" в едином показателе нормативных и фактических значений ПВК . Численные методы основаны на операциях алгебры матриц , а в качестве исходной информации использовались массивы оценок правдоподобности. Последующая линейная упорядоченность рейтингов, полученных в результате операции вычисления скалярных произведений, предоставляет лицам, принимающим решение возможность оценки пригодности претендентов на вакантную должность, а также решения обратной задачи.

Проведена формализация постановок , разработаны и приведены алгоритмы решения следующих прикладных функциональных задач: подбор претендента на вакантную должность, подбор должности под персоналию, расстановка претендентов на вакантные должности, оценка степени соответствия сотрудника занимаемой должности.

Показано, что область применения детерминированных математических моделей в сфере кадровой политики имеет ряд ограничений, что определяется субъективными и объективными обстоятельствами, сопровождающими деятельность экспертов. Так, доказана недостаточная адекватность предложенных методов в реальной практической деятельности кадровых служб по причине слабой структурированности оцениваемых профессионально-важных качеств.

Предложены дополнительные к количественным качественные методы уточнения полученных численных результатов, основанные как на нечетком логическом выводе, так и с использованием алгебр лексикографического анализа оценок правдоподобности суждений эксперта, полученных по качественной шкале.

Показано, что качественные методы обработки информации целесообразно использовать с целью интерпретации и уточнения результатов, полученных при решении кадровых задач численными методами исчисления рейтингов.

Разработаны и описаны принципы построения автоматизированной системы экспертного оценивания кадрового состава федерального и регионального уровня.

Приведены результаты работы системы в Администрации Тульской области. Дан состав и содержание нормативно - правового обеспечения проведения процедур подбора и расстановки кадров, приведен иллюстративный пример проведения экспертизы, а также результаты решения задачи соответствия занимаемой должности.

В работе намечены перспективные направления использования ретроспективного информационного фонда системы, обеспечивающие функции корректировки существующих и создания новых моделей должностей, организацию просмотра фонда в режиме нестандаортных запросов, а также в целях оценки эффективности работы системы.

1. Атаманчук Г. Кто стоит у штурвала: о профессионализме управления// Российские вести. 1993, 23.05

2. СитниковА.П., Деркач А.А., Елина И.В. Аутогенная компетентность руководителя: прикладные психотехнологии. М. РАГС, 1994.

3. Основы общей и прикладной акмеологии. Под редакцией Бодаева А.А. и Деркача А.А. М. 1994.

4. Концепция государственной кадровой политики. М. РАГС.1996.

5. А.В. Петров, М.М. Тихомиров. Опыт разработки системы информационно-аналитической поддержки кадровых решений. М. РАГС. Ежегодник 1996.

6. Зазыкин В.Г., Чернышов А.П. Менеджер: психологические секреты профессии. М. РАГС 1995.

7. Литвинов И.П. Государственная должность. Модель должности и профессиограмма должностного лица. Методический материал. М. РАГС. 1995.

8. Лефевр В.А. Космический субьект. М. Ин-квадро. 1996.

9. Нариньяни А.С. НЕ-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике// Национальная конференция "Искусственный интеллект 1994" . Рыбинск 1994.

10. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М. Радио и связь. 1992.

11. Хелмер О. Анализ будущего: метод Делфи. В кн.; научно-техническое прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений. М.; Прогресс, 1972.

12. Попов Э.В. Экспертные системы . М. наука, 1987.

13. Экспертные системы, принципы работы и примеры. Под редакцией Р.Форсайта. М.Радио и связь. 1987.

14. Супес И. Зинес Д. Основы теории измерения. Психологические измерения. М. Мир 1996.

15. Логвиненко А.Д. Измерения в психологии; математические основы. М. Издательство МГУ. 1993.

16. Zadeh L.A. Fuzzy sets.//Information and Control. 1965.V.8. N3.

17. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты//Техническая кибернетика №3. 1991.

18. Прикладные нечеткие системы. Под редакцией Т.Тэрано и др. М. Мир 1993.

19. Пфанцагль И. Теория измерений. М. Мир 1976.

20. Good I.J. Subjektive probebility as the measure of non-measurable set//Stanford Univ. Press, 1965.

21. Huber G.P. Methods for quantifying subjective probebilities and multi-attribute utilities//Dicision sci. V. 5. № 3.

22. Норвич A.M., Турксен И.Б. Фундаментальное измерение нечеткости//Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Под редакцией P.P. Ягерта. М. Радио и связь. 1986.

23. Norwich A.M., Turksen J.B. A model for the measurement of membership and consequences of its empirical implementation //Fuzzy Sets and Systems, v.3

24. Поспелов Д.А. Ситуационное управление : теория и практика. М. Наука. 1986.

25. Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М. Наука. 1986.

26. Blishun A.F. Fuzzy adaptive learning model of dicision-making process//Fuzzy Sets and Systems. 1986. V.18

27. Экман Г. , Кюннапас Т. Шкалирование эстетических оценок прямыми и косвенными методами//Под редакцией ЛотманаЮ.М., Петрова В.М. М. Мир. 1982.

28. Логинов В.И. О вероятностной трактовке функции принадлежности Заде и применение для распознавания образов//Изв. АН СССР. Техн. кибернет. 1992. № 2.

29. Борисов А.Н., Осис Я.Я. Методика оценки функции принадлежности элементов размытого множестваУ/Кибернетика и диагностика. Рига. РПИ. 1970.

30. Devi В.В., Sarma V.V. Estimating of fuzzy membership from histograms//Informat. Sci. 1985. v. 35.

31. Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А. и др. Анализ нечисловой информации. М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981.

32. Кузьмин В.Б., Орлов А.И. О средних величинах, сравнение котрых инвариантно относительно допустимых преобразований шкалы//Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.

33. Завьялов В.Е. Применение количественного и качественного анализа при профессиографическом методе подбораи расстановки кадров. М.: Информационные технологии в структурах государственной службы. Сборник научных трудов. Второй выпуск. РАГС. 1997.

34. Ивашко В.Г., Кузнецов С.О. Оценки правдоподобия в продукционных экспертных системах//Эксперные системы: состояние и перпективы. М.: Наука, 1989.

35. Buxton R. Modelling uncertainty in expert systems//Int. J. Man-Machine Studies.

36. Блшпун А.Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1988. -№5.

37. Основы инженерной психологии.//Под редакцией Б.Ф. Ломова. М.: Высшая школа. 1986.

38. Ларичев О.И. и др. Выявление экспертных знаний.//М.: Наука. 1989.

39. Норвич А.М., Турксен И.Б. Построение функций принадлежности//Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения//Под редакцией P.P. Ягера. М.: Радио и связь. 1986.

40. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. М.: Радио и связь. 1989.

41. Ю. И. Шемакин, А.А. Романов. Компьютерная семантика. М. Научно-образовательный центр "Школа Китайгородской", 1995.

42. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. М.: Наука. 1984.

43. Экспертные системы. Принципы работы и примеры//Под ред. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.

44. Hall L.O. The choice of ply operator in fuzzy intelligent systems//Fuzzy Sets and Systems. 1990. V. 34.

45. Mizumoto M. Pictorial representation of fuzzy connectives. Pts. I,II// Fuzzy Sets and Systems. 1989. V. 32. №1.

46. Батыршин И.З. Лексикографические оценки в экспертных системах//Тезизы доклада Научно-технического совещания Казань. 1990.

47. Батыршин И.З. Операции упорядочения и лексикографические оценки правдоподобности в моделях рассуждений//Техническая кибернетика. №3. 1991.

48. Вилкас Э.И. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука,1991.

49. Батыршин И.З. Операции упорядочения и лексикографические оценки правдоподобности в моделях рассуждений//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика .1991. №3.

50. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям//М. Сов. радио, 1975.

51. Ахо А. и др. Построение и анализ вычислительных алгоритмов//М. : Мир, 1979.

52. Батыршин И.З. Лексикографические оценки правдоподобности с универсальными границами//Известия РАН. Техническая кибернетика №5. 1994.

53. Будущее искусственного интеллекта//Под редакцией К.Е. Левитина и Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1991.

54. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент. 1996