CC BY
0
Таблица 1 - Современные компьютерные систем поддержки принятия решений
Тип системы Основные функции Применение Преимущества Наиболее распространенные в мире системы Отечественные системы
Бизнес-аналитика Анализ данных, отчетность, прогноз Финансы, маркетинг, управление проектами Более точное прогнозирование и планирование Microsoft Power BI, Tableau, Qlik-View, IBM Cognos, SAP BusinessOb-jects, SAS Business Intelligence 1С: Битрикс24, Proceset, Contour BI, SkyPlanner APS
Экспертные системы Знаниевая база, рекомендации Медицина, право, техническое обслуживание Автоматизация процессов, экспертная поддержка IBM Watson, Google DeepMind, X.ai, ROSS Intelligence, Ada Support Conversational AI, JET DETECTIVE, Smart Factory
Искусственный интеллект Анализ данных, решение проблем Промышленность, финансы, медицина Автоматизация и оптимизация принятия решений IBM Watson, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Cognitive Services, Amazon SageMaker, Salesforce Einstein Яндекс.Диалоги, VisionLabs, SberMedAI, SberIDP Skills, Sber Process Mining, Neuro-mation, DeepPavlov
Графовые базы данных Анализ связей и взаимодействий Социальные сети, транспорт, логистика Высокая эффективность обработки связей данных Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph, OrientDB ClickHouse, Postgres Pro, СУБД ЛИНТЕР, Tarantool
Облачные системы Доступ к данным и приложениям Бизнес, управление, совместная работа Гибкость, масштабируемость, удобство Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud, Oracle Cloud, Salesforce, Dropbox Яндекс.Облако, Selectel Cloud, Mail.ru Cloud Solutions, Rostelecom Cloud, MTS Cloud
Системы поддержки принятия решений сталкиваются с разнообразными требованиями от разных пользователей, которые зависят от разнообразных источников данных: официальные и неофициальные. Решение проблемы проверки данных, получаемых из множества источников, представляет сложность для систем поддержки принятия решений, которые должны принимать во внимание различные варианты принимаемых решений. Основными компонентами современных компьютерных систем поддержки принятия решений являются база данных, модель и пользовательский интерфейс. База данных или хранилище данных содержит структурированную информацию, необходимую для количественного анализа и принятия важных решений. Модель или система управления базой моделей содержит модели для различных видов анализа, которые будет выполнять систем поддержки принятия решений. Интеграция хранилища данных и аналитической обработки данных обеспечивает синтезирование информации и анализ больших объемов данных для принятия обоснованных решений.
Таким образом, современные компьютерные системы поддержки принятия решений являются неотъемлемой частью современного бизнеса и обладают огромным потенциалом для повышения эффективности, улучшения производительности и достижения поставленных целей.
Источники:
1. Борзых, Н. Ю. Анализ систем поддержки принятия решений, их классификаций и методов принятия решений / Н. Ю. Борзых // Тенденции развития науки и образования. - 2022. - № 91-7. - С. 87-90.
2. Денисов, Д. Ю. Развитие систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта в менеджменте российских компаний / Д. Ю. Денисов // Экономические системы. - 2021. - Т. 14, № 4. - С. 29-36.
3. Искакова, И. С. Возможности систем поддержки принятия решений / И. С. Искакова // Студенческий вестник. - 2022. - № 46-10(238). - С. 60-61.
4. Кавешников, Н. Ю. Эволюция процедур принятия решений в ЕС как параметр глубины интеграции / Н. Ю. Кавешников // Современная Европа. -2020. - № 5(98). - С. 77-88.
5. Мартынова, О. Ю. Информационные системы поддержки принятия решения и информационные системы поддержки исполнения в информационном менеджменте / О. Ю. Мартынова // Человек. Социум. Общество. - 2023. - № 5. - С. 125-128.
6. Фаткуллин, Р. В. Исследование эффективности использования графовых баз данных для анализа больших данных / Р. В. Фаткуллин, Е. В. Кислицын // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2023. - Т. 13, № 1. - С. 123-142
7. Шафинский, Н. А. Продвинутая бизнес-аналитика и большие данные в бизнесе / Н. А. Шафинский, К. Д. Дерипаско // Инновации. Наука. Образование. - 2020. - № 24. - С. 414-420.
EDN: FNVNCS
В.А Мирончук - к.э.н., доцент кафедры экономической кибернетики, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
V.A Mironchuk - candidate of economics, associate professor of the department of economic cybernetics, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
А.Л. Золкин - к.т.н., доцент кафедры «Информатика и вычислительная техника», Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, [email protected],
A.L. Zolkin - candidate of technical sciences, associate professor of the department of informatics and computer engineering, Volga state university of telecommunications and informatics, Samara, Russia;
Г.В. Рябкова - к.п.н., доцент кафедры «Лингвистика и переводоведение», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия,
G.V. Ryabkova - ph.d., associate professor of the department of linguistics and translation studies, Moscow aviation institute (National Research University), Moscow, Russia;
Р.А Вербицкий - ассистент кафедры «Инженерной графики», МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия,
R.A Verbitsky - assistant of the department of engineering graphics, MIREA - Russian technological university, Moscow, Russia.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СФЕРЕ ТЕХНИЧЕСКОГО И ИНЖЕНЕРНОГО ОБРАЗОВАНИЯ INFORMATION TECHNOLOGIES IN THE FIELD OF TECHNICAL AND ENGINEERING EDUCATION
Аннотация. Данная статья рассматривает современное применение информационных технологий в сфере технического и инженерного образования. Основное внимание уделяется интерактивным образовательным платформам, онлайн курсам, а также использованию искусственного интеллекта для персона-лизации образования. В статье представлен обзор литературы по данной теме, обращено внимание на перспективы внедрения информационных технологий в образование, исследованы преимущества, которые сопутствуют внедрению данных технологий в образовательный процесс. Также рассматривается смешанное обучение как перспективный подход, объединяющий традиционные и онлайн методы обучения. Анализируются возможности облачных вычислений для обеспечения доступа к знаниям и образовательным ресурсам. Представленные в статье результаты исследований подчеркивают значимость информационных технологий в оптимизации образовательных процессов и повышении качества обучения в сфере технического и инженерного образования.
Abstract. This article examines the modem application of information technologies in the field of technical and engineering education. The main focus is on interactive educational platforms, online courses, as well as the use of artificial intelligence to personalize education. The article presents a review of the literature on this topic, draws attention to the prospects for the introduction of information technologies in education, examines the advantages that accompany the introduction of these technologies in the educational process. Mixed learning is also considered as a promising approach combining traditional and online learning methods. The possibilities of
cloud computing for providing access to knowledge and educational resources are analyzed. The research results presented in the article emphasize the importance of information technologies in optimizing educational processes and improving the quality of education in the field of technical and engineering education.
Ключевые слова: Информационные технологии, сфера, техническое образование, инженерное образование.
Keywords: Information technology, sphere, technical education, engineering education.
Все более быстрый темп развития технологий оказывает глубокое влияние на различные сферы нашей жизни, и образование не стало исключением. Современное обучение требует постоянного совершенствования и применения передовых методов, чтобы подготовить новое поколение специалистов к сложным вызовам современного мира. В связи с этим, информационные технологии становятся ключевым элементом в сфере технического и инженерного образования.
Эпоха цифровых инноваций открывает неограниченные возможности для развития образования. С появлением новых образовательных платформ и программ, студенты и преподаватели получают уникальные инструменты, которые помогают преодолевать традиционные границы обучения. Информационные технологии позволяют преобразовать образовательный процесс, делая его более доступным, интерактивным и эффективным.
Информационные технологии меняют облик образования, и пренебрежение этим феноменом может привести к упущению множества потенциальных преимуществ. Следует рассмотреть новые горизонты, которые открывают эти технологии и как можно максимально эффективно использовать их в сфере технического и инженерного образования, чтобы подготовить следующее поколение инноваторов и лидеров.
Цель данной статьи заключается в исследовании и анализе роли информационных технологий в сфере технического и инженерного образования, а также в выявлении технологических инновации, применяющихся в образовательном процессе, преимуществ и вызовов, перспектив развития IT и их влияние на будущее технического образования.
Технологические инновации в сфере образования стали темой активных исследований. В исследовании «Роль современных информационных технологий в современном профессиональном образовании» [5] подчеркивается, что интеграция виртуальной реальности и дополненной реальности в образовательный процесс способствует повышению интерактивности и привлекательности обучения. Симуляции и виртуальные лаборатории позволяют студентам экспериментировать и практиковать навыки без риска для реальных объектов.
Интерактивные образовательные платформы и онлайн курсы также заслуживают внимания. Работа «Образование для цифровой экономики: онлайн-курсы как вызов университету» [4] показывает, что онлайн курсы позволяют студентам изучать материал в удобное для них время, что особенно важно для тех, кто сочетает обучение с работой или другими обязанностями.
Смешанное обучение - сочетание традиционных преподавательских методов с использованием технологических инновации - становится все более популярным. В статье «Смешанное обучение: тренды или вызовы в образовании» [6] отмечается, что такой подход позволяет индивидуализировать образовательный процесс и учитывать потребности каждого студента, а также повышает уровень вовлеченности и мотивации студентов.
Доступ к облачным вычислениям и ресурсам также значительно облегчает образовательный процесс. В публикации «Использование облачных технологий в инженерно-экономическом образовании» [2] автор указывает, что облачные вычисления обеспечивают студентам возможность работать с данными и программным обеспечением, не завися от определенных устройств или местоположения.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в образовании также представляет большой потенциал. Авторы исследования «Искусственный интеллект как часть концепции современного образования: вызовы и перспективы» [3] обсуждают, как ИИ может персонализировать образование, предлагая студентам уникальные программы обучения, основанные на их индивидуальных потребностях и способностях.
Однако, внедрение информационных технологий в образование также сталкивается с определенными вызовами. В статье «Некоторые аспекты образовательной политики в сфере информационной безопасности» [1] обсуждается проблема обеспечения безопасности данных, так как образовательные учреждения сталкиваются с риском хакерских атак и утечек личной информации.
Информационные технологии в области технического и инженерного образования предоставляют широкий спектр возможностей для улучшения качества обучения, персонализации учебного процесса и создания современных, привлекательных методов обучения. Однако, для успешного внедрения IT необходимо учитывать и постоянно обновлять образовательные программы и методики, чтобы наилучшим образом использовать потенциал информационных технологий в подготовке высококвалифицированных специалистов, которые смогут справиться с вызовами современного технологического мира.
В сфере технического и инженерного образования наблюдается рост интереса к различным технологическим инновациям, которые активно применяются в обучении. Рассмотрим несколько таких инноваций.
- виртуальная реальность и дополненная реальность предоставляют возможность создавать иммерсив-ные образовательные среды, где студенты могут взаимодействовать с виртуальными объектами и ситуациями, повышая понимание и применение учебного материала;
- интерактивные образовательные платформы и онлайн курсы позволяют студентам изучать материалы в своем темпе, обмениваться знаниями и участвовать в интерактивных заданиях и проектах;
- смешанное обучение, комбинирующее традиционные и онлайн методы, обеспечивает гибкость и персона-лизацию обучения, позволяя студентам изучать материалы в классе и онлайн, в зависимости от их потребностей;
- облачные вычисления предоставляют доступ к образовательным ресурсам и знаниям через интернет,
упрощая процесс обмена информацией и сотрудничества между студентами и преподавателями;
- использование искусственного интеллекта позволяет персонализировать образование, адаптировать учебный материал и методы обучения под индивидуальные потребности каждого студента, обеспечивая более эффективный и интерактивный образовательный опыт.
Эти технологические инновации привносят в образование новые возможности и перспективы, обогащая учебный процесс и способствуя развитию навыков и знаний студентов в сфере технического и инженерного образования.
Виртуальная реальность представляет собой передовую технологию, которая симулирует полностью искусственные окружения и объекты с помощью специального оборудования, такого как \гЯ-очки и контроллеры. В образовательной сфере виртуальная реальность открывает новые перспективы для студентов, позволяя им исследовать виртуальные лаборатории, выполнять сложные симуляции и решать реалистичные задачи.
В образовательном процессе будущие инженеры могут использовать виртуальную реальность для более глубокого изучения сложных конструкций и механизмов. Благодаря виртуальным моделям они могут проводить визуализацию и эксперименты без риска повреждения реальных объектов. Такой подход позволяет студентам освоить учебный материал более эффективно и на практике применять полученные знания.
Таким образом, виртуальная реальность становится мощным инструментом, дополняющим традиционные методы образования и обогащающим учебный опыт студентов в технических и архитектурных специальностях. Это открывает новые горизонты для обучения и позволяет формировать квалифицированных специалистов, адаптированных к современным вызовам и технологиям.
В целом, виртуальная реальность и дополненная реальность представляют огромный потенциал для образования, особенно в технической и инженерной сферах. С постоянным развитием технологий ожидается расширение возможностей и улучшение доступности этих инновационных методов обучения, что в свою очередь поможет формированию нового поколения компетентных и творческих специалистов.
Интерактивные образовательные платформы и онлайн курсы представляют собой современные образовательные инструменты, которые значительно расширяют возможности обучения, сделав его более доступным, гибким и интерактивным. Эти инновационные подходы к образованию в последние годы приобрели все большую популярность в различных образовательных учреждениях и среди самообразования.
Интерактивные образовательные платформы представляют собой виртуальные среды или онлайн платформы, разработанные для обучения и обмена знаниями. Они объединяют в себе разнообразные ресурсы, такие как учебные материалы, видеоуроки, тесты, задания, форумы для обсуждения, чаты и другие интерактивные инструменты. Преподаватели могут использовать такие платформы для создания структурированных учебных курсов, которые обеспечивают последовательное и систематическое обучение.
Онлайн курсы представляют собой отдельные образовательные программы, которые можно изучать полностью через интернет. Они обладают своими собственными учебными материалами и заданиями, и могут быть как бесплатными, так и платными. Онлайн курсы обычно структурированы в виде модулей или уроков, что позволяет студентам проходить материал пошагово и контролировать свой прогресс.
Основные характеристики интерактивных образовательных платформ и онлайн курсов включают:
1. Гибкость и доступность. Студенты могут изучать материал в удобное для них время и темп. Онлайн курсы и платформы позволяют получать образование независимо от географического расположения и графика занятий.
2. Интерактивность. Образовательные платформы предоставляют студентам возможность активного участия в обучении. Они могут принимать участие в дискуссиях, делиться мнениями, решать задачи и выполнять практические упражнения.
3. Индивидуализация. Интерактивные платформы могут адаптироваться к индивидуальным потребностям студентов, предлагая персонализированный подход к обучению. Онлайн курсы могут предоставлять рекомендации по материалу.
4. Обратная связь и оценка. Студенты могут получать обратную связь от преподавателей и других участников курса, что помогает повысить качество обучения. Оценка успеваемости также может быть автоматизирована, что упрощает процесс оценки и обратной связи.
5. Многообразие материалов. Интерактивные образовательные платформы предоставляют доступ к разнообразным учебным материалам, включая тексты, видео, аудио, интерактивные упражнения и т.д.
6. Возможность сотрудничества. Онлайн курсы могут объединять студентов со всего мира, создавая возможности для обмена знаниями и опытом между участниками.
Интерактивные образовательные платформы и онлайн курсы представляют значительный потенциал для модернизации образовательных процессов и повышения качества обучения в сфере технического и инженерного образования. Однако, успешное применение таких технологий требует активного взаимодействия со студентами и преподавателями, а также учета специфики учебных программ и целей обучения.
Смешанное обучение, также известное как гибридное обучение, представляет собой подход к образованию, в котором комбинируются традиционные учебные методы с онлайн-обучением. Этот подход стремится объединить лучшие аспекты обоих методов, предоставляя студентам и преподавателям более гибкие и эффективные способы обучения и преподавания.
Основные характеристики смешанного обучения включают:
1. Оффлайн и онлайн сессии. Студенты учатся как в традиционной классной комнате, так и онлайн, используя интернет и образовательные платформы. Оффлайн сессии обычно включают в себя прямое общение с преподавателем и другими студентами, что способствует личной взаимодействию. В то время как онлайн сессии позволяют студентам изучать материалы и выполнять задания в своем собственном темпе.
2. Персонализация обучения. Смешанное обучение предоставляет возможность адаптировать образование под индивидуальные потребности каждого студента. Онлайн курсы могут предоставлять рекомендации и дополнительные материалы на основе уровня знаний и интересов студента, тогда как традиционные занятия могут уделять особое внимание слабым местам.
3. Интерактивность и коллаборация. Смешанное обучение способствует активному взаимодействию студентов с материалами и друг с другом. Онлайн-платформы предоставляют различные интерактивные инструменты, такие как форумы для обсуждения, групповые проекты, чаты и вебинары, которые способствуют обмену знаний и сотрудничеству между участниками.
4. Гибкость и доступность. Смешанное обучение позволяет студентам изучать материалы и выполнять задания в любое время и в любом месте, имея доступ к онлайн-платформам.
5. Обратная связь и оценка. Онлайн-платформы могут предоставлять автоматизированную обратную связь и оценку успеваемости, что позволяет студентам быстрее оценить свой прогресс и исправить ошибки.
6. Эффективность и результативность. Исследования показывают, что смешанное обучение может приводить к более высокой результативности и лучшему усвоению материала у студентов, чем только традиционные методы обучения.
Смешанное обучение становится все более распространенным в сфере технического и инженерного образования, так как оно сочетает традиционные преподавательские методы с преимуществами онлайн-обучения, обеспечивая более эффективное и гибкое образование. Однако успешная реализация смешанного обучения требует внимания к проектированию курсов, подбору подходящих онлайн-платформ и обучению преподавателей в использовании новых методов и технологий.
Облачные вычисления представляют собой модель предоставления компьютерных ресурсов, которая позволяет получать доступ к данным, программам, вычислительной мощности и другим ресурсам через интернет. В контексте образования, облачные вычисления играют важную роль в обеспечении доступа к знаниям и образовательным ресурсам.
Одной из главных преимуществ облачных вычислений для образования является доступность. Студенты и преподаватели могут получить доступ к образовательным материалам и ресурсам независимо от своего географического расположения. Это особенно важно для дистанционного обучения и обучения на удалении, что позволяет студентам изучать материалы и выполнять задания в удобное для них время и место.
Облачные вычисления облегчают сотрудничество и обмен знаниями. Образовательные учреждения и студенты могут использовать облачные платформы для совместной работы над проектами, обмена идеями и решения задач, что способствует созданию коллаборативной среды, где студенты могут взаимодействовать с преподавателями и друг с другом, обогащая образовательный опыт.
Другим важным аспектом облачных вычислений в образовании является гибкость. Пользователи могут легко масштабировать использование ресурсов в зависимости от текущих потребностей. Облачные платформы обычно предоставляют гибкие тарифные планы, которые позволяют оптимизировать расходы на образование, особенно для учебных заведений с ограниченным бюджетом.
Таким образом, облачные вычисления играют значимую роль в образовании, обеспечивая доступ к знаниям и ресурсам, улучшая сотрудничество и обмен опытом, обеспечивая гибкость и безопасность данных. Использование облачных платформ помогает создавать современные образовательные среды, способствуя эффективности и качеству образования для студентов и преподавателей.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для персонализации образования представляет собой инновационный подход, который стремится адаптировать образовательный опыт к индивидуальным потребностям и уровню знаний каждого студента. Этот подход к обучению позволяет создать уникальную образовательную траекторию для каждого учащегося, что способствует повышению эффективности и качества образования.
Основные характеристики использования искусственного интеллекта для персонализации образования:
1. Анализ данных и оценка уровня знаний. Искусственный интеллект может анализировать данные о производительности студента, его ответах на тесты и задания, а также оценивать его понимание учебного материала. На основе этих данных ИИ может определить уровень знаний каждого студента и его уникальные образовательные потребности.
2. Персонализированный контент. Основываясь на данных об уровне знаний студента, искусственный интеллект может предоставить персонализированный учебный контент и материалы, соответствующие его знаниям и навыкам. Это может включать дополнительные материалы для углубленного изучения или более простые объяснения для того, чтобы помочь студенту заполнить пробелы в знаниях.
3. Индивидуальные задания и задачи. Искусственный интеллект может предложить студенту индивидуальные задания и задачи, соответствующие его уровню знаний и интересам. Такой подход позволяет стимулировать интерес студента и создавать более подходящие и эффективные задания.
4. Автоматизированная обратная связь. ИИ может предоставлять студенту автоматизированную обрат-
ную связь по результатам его работы. Это помогает студенту быстрее оценить свой прогресс и выявить ошибки, что способствует более эффективному обучению.
5. Адаптация к темпу обучения. Искусственный интеллект может адаптироваться к темпу обучения каждого студента. Если студент быстро усваивает материал, ИИ может предложить ему дополнительные задания или продвигать его быстрее по учебному плану. В то время как для тех, кто нуждается в дополнительном времени и поддержке, ИИ может предоставить дополнительные объяснения и упражнения.
6. Мониторинг прогресса. Искусственный интеллект позволяет преподавателям и администраторам мо-ниторить прогресс студентов и оценивать эффективность образовательных методов, что помогает выявлять успешные практики и вносить улучшения в образовательный процесс.
Использование искусственного интеллекта для персонализации образования предоставляет значительный потенциал для оптимизации образовательного опыта студентов, помогая стимулировать интерес к учебному процессу, улучшать их успеваемость и способствовать более глубокому пониманию учебного материала. Однако, успешное внедрение и использование ИИ требует обеспечения безопасности данных, обучения преподавателей и постоянного совершенствования алгоритмов для повышения эффективности персонализации образования.
Информационные технологии позволяют превратить обучение в интерактивный и увлекательный процесс. Внедрение виртуальной реальности, облачных вычислений и интерактивных образовательных платформ открывает широкие горизонты для студентов и преподавателей. Симуляции, виртуальные лаборатории и онлайн курсы способствуют более глубокому пониманию материала, увеличивают мотивацию и позволяют учиться в удобное для студентов время.
Таким образом, информационные технологии являются неотъемлемой частью современного технического и инженерного образования. Их эффективное использование может повысить качество обучения, повлечь за собой улучшение учебных результатов и подготовить компетентных специалистов, готовых успешно справляться с вызовами современного технического мира. Для этого необходимо постоянное развитие и совершенствование образовательных подходов, учет потребностей и целей студентов, стремление к инновациям, что приведет к успешной трансформации образовательной системы.
Источники:
1. Акимов, А. С. Некоторые аспекты образовательной политики в сфере информационной безопасности / А. С. Акимов // Безопасность информационных технологий. - 2006. - № 1. - С. 43-45.
2. Батаев, А. В. Использование облачных технологий в инженерно-экономическом образовании / А. В. Батаев // Евразийский научный журнал. - 2015. - № 8. - С. 52-53.
3. Гамбеева, Ю. Н. Искусственный интеллект как часть концепции современного образования: вызовы и перспективы / Ю. Н. Гамбеева, А. В. Глотова // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. - 2021. - № 10(163). - С. 10-16.
4. Жук, И. И. Образование для цифровой экономики: онлайн-курсы как вызов университету / И. И. Жук, А. С. Панфилов // Медицина. Социология. Философия. Прикладные исследования. - 2020. - № 3. - С. 89-92.
5. Роль современных информационных технологий в современном профессиональном образовании / И. Г. Лемешкина, О. В. Гостевская, О. А. Ав-деюк, А. В. Курапин // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. - 2015. - № 1. - С. 14-16.
6. Смешанное обучение: тренды или вызовы в образовании / А. К. Брель, Н. А. Танкабекян, Е. Н. Жогло [и др.] // Современные проблемы науки и образования. - 2021. - № 2. - С. 94.
EDN: IMVIEH
Д.А Михалкина - аспирант, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия, [email protected],
D.A. Mikhalkina - postgraduate student, Southern federal university, Rostov-on-Don, Russia;
А.Ю. Никитаева - д.э.н., профессор, заведующий кафедрой информационной экономики, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия, [email protected],
A.Yu. Nikitaeva - doctor of sciences in economics, professor, head of the department of information economics, Southern Federal University,Rostov-on-Don, Russia;
E.В. Маслюкова - к.э.н., доцент, заведующий кафедрой экономической кибернетики, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия,
E.V. Maslyukova - candidate of sciences in economics, associate professor, head of the department of economic cybernetics, Southern federal university, Rostov-on-Don, Russia.
ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ РЕСУРСОВ В РЕГИОНЕ: СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ EVALUATION OF HUMAN RESOURCE DEVELOPMENT IN THE REGION: STRATEGIC ASPECT
Аннотация.В исследовании с теоретических и прикладных позиций рассматриваются вопросы оценки развития человеческих ресурсов. В работе обосновано, что в условиях цифровой трансформации экономики требуется формирование специализированных стратегий развития человеческих ресурсов. Это, в свою очередь, определяет важность применения корректных методов оценки развития человеческих ресурсов, позволяющих учитывать не только результирующие значения, по и факторы, оказывающие влияние на людей в новой цифровой реальности. На основе изучения существующих методов оценки развития человеческих ресурсов, предложено для целей стратегирования использовать метод оценки границы эффективности (DEA). Верификация метода на примере регионов Южного федерального опыта позволила выявить более и менее эффективные регионы в части человеческого развития и подтвердила целесообразность применения DEA для комплексной оценки развития человеческих ресурсов в субъектах РФ.
Abstract.The study examines the issues of evaluation the development of human resources from theoretical and applied perspectives. The paper proves that in the conditions of the digital transformation of the economy, the formation of specialized strategies for the development of human resources is required. This, in turn, determines the importance of using correct methods for evaluation of the development of human resources, which allow taking into account not only the resulting values but also factors that influence people in the new digital reality. Based on the study of existing methods for assessing the development of human resources, it is proposed to use the method of evaluating the efficiency boundary (DEA) for the purposes of strategizing. Verification of the method using the example of the regions of the Southern Federal Experience allowed us to identify more and less effective regions in terms of human development and confirmed the expediency of using DEA for a comprehensive assessment of human resource development in the subjects of the Russian Federation.
Ключевые слова: развитие человеческих ресурсов, стратегическое развитие, Юг России, инструментарий оценки, цифровая трансформация, Data Envelopment Analysis (DEA).
Keywords: human resource development, strategic development, South of Russia, assessment tools, digital transformation, Data Envelope Analysis (DEA).
