CC BY
9УДК 159.9.
DOI 10.25688/2223-6872.2020.33.1.06
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
И. С. Никифоров,
BCC, Санкт-Петербург,
nis772@gmail.com
В статье проведен анализ и показана необходимость информационной поддержки специалиста на различных этапах его жизненного пути. Для адекватной поддержки индивидуума в процессе его обучения разработана модель изменения его характеристик в зависимости от затрат некоторого ресурса. Предложен метод и разработана модель для оценки внутренней мотивации индивидуума в процессе совершенствования некоторой характеристики, которая зависит как от уже достигнутого уровня (ориентация на результат), так и от скорости изменения характеристики в конкретный момент времени (ориентация на процесс). На основании разработанной модели предложен способ определения момента для необходимого вмешательства в процесс подготовки путем управления мотивацией за счет ресурса или изменения технологии подготовки.
Разработана многомерная модель характеристик, сформированных требованиями профессии, представленная в виде лепестковой диаграммы, которая отражает как минимальные, так и максимальные требования. На основании предложенного представления, являющегося простым и наглядным, сформирован комплекс моделей для оценки соответствия некоторого претендента требованиям профессии и предложена классификация претендентов: идеальный, готовый, хороший, средний, негодный.
Разработан укрупненный алгоритм оценки пригодности специалиста к требованиям некоторой профессии, основанный на оценке возможностей претендента к изменению заданных характеристик и требуемых для этого ресурсов. При проведении таких оценок происходит сравнение имеющихся и предельно возможных характеристик претендента со значениями характеристик, требуемых для конкретной профессии как минимальных для ее освоения, так и максимальных, необходимых для успешной деятельности.
Выявлены проблемы, для которых в настоящее время отсутствуют общепринятые научно обоснованные методы и методики решения. Предложен подход к информационной поддержке различных моментов выбора (траектории, претендентов, ресурсоемкости), возникающих в процессе деятельности специалиста на протяжении всей его жизни. Полученные результаты являются важной частью методического обеспечения информационной поддержки в процессе специализации.
Ключевые слова: модели; информационная поддержка; характеристики; мотивация; управление; оценки; профессиональная траектория; проблемы.
Для цитаты: Никифоров И. С. Интеллектуальная поддержка специализации // Системная психология и социология. 2020. № 1 (33). С. 74-84. DOI 10.25688/2223-6872.2020.33.1.06
Никифоров Игорь Сергеевич, кандидат технических наук, ассоциированный коуч Центра executive-коучинга Московской школы управления «Сколково», директор информационно-технологической компании BCC, Санкт-Петербург.
E-mail: nis772@gmail.com
© Никифоров И. С., 2020
UDC 159.9.
DOI 10.25688/2223-6872.2020.33.1.06
INTELLIGENT SUPPORT FOR SPECIALIZATION
I. S. Nikiforov,
IT-company BCC, St. Petersburg,
nis772@gmail.com
As a result of the analysis conducted in the article, and it was found out that a specialist needs information support at various stages of his/her lifetime. The model of changing individual characteristics in dependence on the cost of a certain resource has been developed to adequately support an individual learning process. A method was suggested, and a model was developed to evaluate self-motivation of a person as applied to the process of his/her enhancement of a certain characteristic, which depends both on the already achieved level, i. e. a result-based approach, and a rate of change of such characteristic at a given moment, i.e. a process-based approach. Based on the developed model a procedure can be suggested for identifying a correct moment for intervention into the training process through managing motivation by means of a resource or changes in training technology.
A multi-dimensional model was developed for characteristics specified by job requirements, and was represented as a radar chart showing both minimum and maximum requirements. Based on this representation, which is easy for understanding and very illustrative, a set of models was developed on how a certain applicant fits for job requirements, and a classification of applicants (ideal, job-ready, well-qualified, ordinary, under-qualified) was suggested.
An aggregate algorithm was developed to evaluate suitability of a specialist for requirements of a certain job based on the evaluation of applicant's skills to adapt to specific characteristics and resources required. When making such evaluations it is necessary to compare existing and maximum attainable applicant's characteristics to the values of such characteristic necessary to perform specific job both minimum for mastering this job, and maximum necessary to perform successfully.
We have identified issues, which are not supported with generally held scientifically proven approaches and problem solving methods now.
An approach was suggested on how to arrange the information support for decision-making process (related to learning path, applicants, resource intensity) accompanying a specialist throughout his/her entire lifetime.
The results obtained are an important part of methodology of the information support during the specialization process.
Keywords: models; information support; characteristics; motivation; management; evaluations; professional learning path; problems.
For citation: Nikiforov I. G. Intelligent Support for Specialization // Systems Psychology and Sociology. 2020. № 1 (33). P. 74-84. DOI 10.25688/2223-6872.2020.33.1.06
Nikiforov Igor Sergeevich, PhD in Technical Sciences, Associated Executive-coach at the Center of coaching of Moscow school of economics SKOLKOVO, General manager of IT-company BCC, St. Petersburg, Russia.
E-mail: nis772@gmail.com
Введение
Цифровизация современной экономики позволяет на сегодняшний день решать такие сложные задачи, о решении которых раньше общество вообще не задумывалось или же о которых говорили, но не знали, как подойти к их решению. Особенностью ближайшего будущего является значительное изменение динамики деятельности специалистов,
обусловленное не только уходом от некоторых видов деятельности (отмирание профессий), но и значительным изменением наполнения самих профессий, а также их возможным сближением по внешним признакам деятельности [2]. В большинстве случаев достижение достаточно высоких результатов в рамках профессиональной деятельности специалиста обусловлено не только и не столько начальным уровнем образования, но в основном
его личностными особенностями и постоянным повышением его квалификации. При этом речь идет о различных видах переподготовки, ориентированных на изменение требований выбранной или смежной профессий, а также обусловленных желаниями конкретного специалиста или условиями сложившейся ситуации. Для осуществления интеллектуальной поддержки специалистов в процессе переподготовки (обучения) необходимо не только учитывать множество различных факторов, но и для каждого специалиста построить комплекс моделей, позволяющих осуществлять выбор управляющих воздействий для повышения эффективности процесса изменения его характеристик [6; 11].
Статья посвящена исследованию влияния личностных качеств специалиста, в том числе мотивации, на процесс управления его развитием, а также решению задачи отбора специалистов с учетом требуемых ресурсов на их возможную подготовку.
Методологические основания
При интеллектуальной поддержке специалиста в процессе его переподготовки необходимо постоянно учитывать не только его желания, но и способности, возможности освоения необходимых знаний, умений и навыков, компетенций, недостаток которых (ограниченность) могут повлечь за собой непроизводительные расходы ресурсов на изменение квалификации или профессии специалиста («не в коня корм»). При этом, если расходы ресурсов ложатся на плечи самого специалиста (личная инициатива, желание и др.), то результативность такого обучения (переподготовки, повышения квалификации или изменения профессии) является его риском, в противном случае эти расходы ложатся на предприятие (организацию, государство) и в дальнейшем могут оказаться весьма непроизводительными (лишними, ненужными, разбазариванием средств).
Фундаментальные системные основы решения проблемы специализации с учетом индивидуальной структуры личности специалиста отражены в классических трудах
А. Н. Леонтьева, А. Г. Асмолова, Х. Хекхау-зена, Дж. Келли, В. А. Бодрова, Б. Н. Рыжова и др. Методологическим основанием данной работы является системный анализ, формирующий базис информационной поддержки специализации на различных этапах жизненного пути специалиста, и системная психология как основа методического обеспечения информационной поддержки [8; 10].
Факторы и модели, влияющие на специализацию
Одним из основных факторов успешности повышения профессиональных знаний, умений, навыков, компетенций и квалификации в процессе переподготовки является развитие некоторых необходимых личностных качеств специалиста, что в значительной степени обусловлено его индивидуальными особенностями. В [7] проведен анализ и выявлен ряд естественных требований, которым должен удовлетворять процесс изменения значений различных характеристик в целях наибольшего соответствия портрету специалиста конкретной квалификации, сформированному для данной специальности. Получен комплекс моделей, анализ которых показал их зависимость от следующих индивидуальных особенностей: тип нервной деятельности специалиста (холерик, сангвиник, меланхолик, флегматик), влияющий на вид функции изменения характеристик; личностные особенности, связанные со способностью к освоению конкретного вида деятельности (психофизиологические, физиологические, психологические и др.).
Можно отметить следующие особенности зависимостей изменения характеристик: быстрый рост значения характеристики в самом начале ее изменения, который стимулирует специалиста к дальнейшему совершенствованию; с течением времени скорость изменения характеристики уменьшается, что может привести к изменению желания (значительному снижению мотивации) специалиста, направленного на изменение данной характеристики, и к возможному отказу от ее дальнейшего изменения (прерыванию процесса совершенствования); при приближении
к максимально возможному (для данного специалиста) значению некоторой характеристики затраты ресурсов на ее улучшение резко возрастают и в ряде случаев могут оказаться непроизводительными (несопоставимыми по сравнению с полученными или ожидаемыми результатами).
В процессе поддержки и управления изменением некоторой характеристики возникает задача контроля и управления мотивацией специалиста в процессе ее совершенствования [16; 18]. Мотивация, направленная на изменение характеристики, является индивидуальной для каждого специалиста и конкретной характеристики [5; 19], хотя и подчиняется некоторым общим законам [13; 14; 20]. В основном внимание исследователей направлено на влияние мотивации на психическую работоспособность [9] и значительно меньше внимания уделяется роли мотивации на управление процессом развития личностных качеств специалиста. Мотивация в значительной степени определяет упорство индивидуума в достижении поставленной цели (совершенствовании характеристики) [4]. Мотивацию, направленную на осуществление изменений определенной характеристики, можно условно разложить на составляющие: личностная (внутренняя) мотивация [15], внешняя (может быть, дополнительная) мотивация [3]. Внутренняя мотивация специалиста может в значительной степени изменяться в процессе его совершенствования и зависит от его успешности в деятельности по улучшению характеристик.
Хотя на различных этапах жизненного пути специалиста число отдельных компонент мотивационной составляющей может увеличиваться, но, ограничиваясь двумя составляющими (внутренней и внешней мотивациями), можно полагать, что они аддитивны. Для интеллектуальной поддержки процесса развития специалиста необходимо построение достаточно адекватной модели (моделей) влияния мотивации на изменение (совершенствование) характеристик специалиста.
Можно сформулировать следующие достаточно общие предположения об изменении мотивации в процессе совершенствования (изменения) некоторой характеристики:
- мотивация пропорциональна достигнутому уровню характеристики, так как высокие результаты «подстегивают» специалиста к дальнейшему совершенствованию (ориентация на настоящее);
- мотивация пропорциональна скорости изменения конкретной характеристики, так как если при значительных усилиях по изменению значения характеристики она изменяется очень медленно (практически не изменяется), то внутренняя мотивация конкретного индивидуума практически пропадает (ориентация на будущие успехи).
На основании этих предположений можно представить следующее соотношение для выражения личностной мотивации:
тгл (r) = с, • (xi (г))а • x. (r)e, (1)
где i — номер характеристики, с. — некоторая величина, отражающая в той или иной степени «упорство» данного специалиста в тренировках (упражнениях, работе) по совершенствованию этой характеристики, а параметры а и в указывают на превалирование либо ориентации на будущее (на скорость изменения характеристики), либо на настоящее (на достигнутый уровень). При этом будем предполагать, что справедливо соотношение а + в = 1. Исходя из общих свойств функции изменения характеристики x . (r), являющейся неубывающей и ограниченной и, следовательно, имеющей некоторый предел x. (0) = a , x (r) t, x. (r) ^ a , можно по-
i 4 ' i нач iv/l7 да i max7
казать, что внутренняя мотивация, соответствующая соотношению (1), имеет единственный максимум.
Нахождение значения ресурса, при котором достигается максимальное значение мотивации, позволит реализовать интеллектуальную поддержку развития (совершенствования характеристики) конкретного специалиста. Для оценки момента необходимого внешнего вмешательства (осуществления управляющих воздействий) в процесс совершенствования некоторой характеристики, т. е. момента, когда внутренняя мотивация достигает своего максимума, а потом начинает уменьшаться, проанализированы особенности изменения мотивации для некоторых частных моделей успешности обучения (изменения
характеристик), зависящие от личностных особенностей, в том числе и от типа темперамента индивидуума.
Полученные результаты позволили выявить следующие особенности изменения внутренней мотивации: для достаточно хорошо подготовленного индивидуума (по конкретной характеристике) максимальное значение мотивации может быть достигнуто достаточно быстро; значение управляемой характеристики при достижении максимального значения мотивации не зависит от конкретной способности индивидуума к изменению рассматриваемой характеристики. Следует заметить, что внутренняя мотивация специалиста не очень сильно влияет на скорость изменения характеристики, а влияет в основном на усилия по поддержанию деятельности, направленной на изменение характеристики.
Для интеллектуальной поддержки процесса управления совершенствованием (изменением) некоторой характеристики целесообразно при уменьшении внутренней мотивации ниже некоторого (заданного) уровня использовать внешние воздействия, направленные на увеличение (поддержание) мотивации. Эти воздействия могут быть связаны как с управлением внешней мотивацией [12; 17], так и с варьированием сложности заданий, темпа и объемов поступающей информации, изменением технологии тренировок, использованием других видов тренажеров и т. д. Отдельной проблемой может явиться задание значения уровня внутренней мотивации, при уменьшении ниже которого потребуется использование указанных управляющих воздействий. Полученный комплекс моделей, отражающих изменение мотивации индивидуума в зависимости от его успешности в процессе изменения некоторой характеристики, может быть положен в основу интеллектуальной поддержки решения задач управления развитием специалиста, в том числе в процессе принятия решений о выделении необходимых ресурсов.
Любое изменение некоторой характеристики, осуществляемое в процессе переподготовки (повышения квалификации, переучивания и др.), требует значительного ресурса и, кроме того, может в результате не соответствовать ожиданиям. Встает вопрос
об оценке ресурса (ресурсов), необходимых для успешного доведения некоторого специалиста до заданного уровня по некоторому набору характеристик. На основе анализа задач оценки затрат ресурсов, обусловленных выбором того или иного направления развития специалиста (переподготовки, повышения квалификации), разработан подход к построению многомерной модели характеристик специалиста (как имеющихся, так и задаваемых), взаимоувязанных с одномерным ресурсом.
Подход основан на следующих естественных достаточно простых предположениях (допущениях): значения каждой из характеристик находятся в интервале 0-1; чем больше значение некоторой характеристики, тем лучше. На основе требований к профессионально важным качествам сформирован перечень характеристик, а также по каждой из характеристик — ее минимальные и максимальные требуемые значения. Предполагается, что для конкретного претендента известен как набор (вектор) значений характеристик претендента в рассматриваемый момент времени, так и набор (вектор) максимально возможных значений характеристик для данного претендента.
Замечание 1. Минимальные и максимальные требуемые значения по каждой из характеристик могут быть сформулированы (заданы) исходя из оценки качеств, значимых для некоторой исследуемой профессии. В системе интеллектуальной поддержки эти значения хранятся в соответствующей базе данных.
Замечание 2. Текущие значения характеристик конкретного специалиста могут быть получены непосредственно (на месте путем тестирования и др.). Получение максимально возможных значений (пределов развития конкретного специалиста) по каждой из характеристик требует либо постоянного ведения некоторого паспорта специалиста, либо проведения дополнительных исследований перспективности специалиста в некотором направлении.
Модели требований профессий и классификация специалистов
Модель требований профессии, представленная в виде лепестковой диаграммы (рис. 1), является наглядной и позволяет легко проводить анализ требований профессии.
так и для успешной работы в некоторой профессии. Достаточно большой интервал между максимально и минимально требуемыми значениями характеристик 8, 10 и 11 показывает, что эти характеристики важны для освоения и выполнения конкретного вида деятельности, а для успешной работы эти характеристики
Минимальные требования профессии к характеристике специалиста Максимальные требования профессии к характеристике специалиста
Рис. 1. Лепестковая диаграмма требуемых значений характеристик для некоторой профессии
Характеристики 1-5 являются достаточно значимыми, а интервал между максимально и минимально требуемыми значениями не очень велик, т. е. небольшой рост значений этих характеристик уже позволит успешно (очень успешно) работать в профессии. Минимально требуемые значения характеристик 6 и 12 указывают на то, что для данного вида деятельности, они может быть и не слишком важны, но для успешной деятельности в рамках профессии они приобретают достаточно большую значимость (максимально требуемые значения характеристик достаточно велики). Равенство максимально и минимально требуемых значений для характеристик 7 и 9 показывает, что они не меняют своей значимости, как для освоения,
приобретают еще большее значение. Нанесение на лепестковую диаграмму характеристик специалиста, как начальных, так и максимально возможных (предельных) для конкретного специалиста, позволяют провести анализ его дальнейших перспектив.
На основании проведенного анализа возможных значений характеристик специалиста относительно требуемых значений (нижних и верхних) предложена следующая классификация: Идеальным специалистом является тот, значения всех характеристик которого в настоящий момент превышают максимально требуемые значения для данной профессии (специальности). Готовым специалистом является тот, значения всех характеристик которого превышают минимально допустимые
значения для данной профессии (специальности). Хорошим специалистом является тот, значения некоторых (большинства) характеристик которого превышают минимально допустимые (требуемые) значения, а значения остальных характеристик не намного меньше, чем минимально допустимые (требуемые) значения для данной профессии. Лепестковая диаграмма значений характеристик хорошего специалиста представлена на рисунке 2.
Проведенный анализ свойств перечисленных категорий специалистов показал, что основными причинами возникновения несоответствий различного типа являются личностные особенности специалиста, в том числе не совсем правильный изначальный выбор профессии и изменения, возникшие на рынке труда.
Разработан укрупненный алгоритм анализа потенциальной пригодности специалиста (возможности специалиста к изменению
........... Минимальные требования профессии к характеристике специалиста
___ Максимальные требования профессии к характеристике специалиста
_ Значения характеристик хорошего претендента
Рис. 2. Лепестковая диаграмма значений характеристик хорошего специалиста
Средним специалистом является тот, значения некоторых характеристик которого превышают минимально допустимые (требуемые) значения, а значения остальных характеристик меньше, чем минимально допустимые (требуемые) значения для данной профессии. Термин «средний» не умаляет достоинств конкретного специалиста, а относится только к его потенциальной возможности изменения характеристик, требуемых для успешной работы в конкретной профессии.
требуемых характеристик), основанный на результатах сравнительного анализа характеристик специалиста (имеющихся и предельных) со значениями характеристик, требуемых для конкретной деятельности (как минимальных, требуемых для ее освоения, так и максимальных, необходимых для последующей успешной деятельности).
На первом этапе отсеиваются специалисты, являющиеся практически непригодными для данной профессии. На втором этапе
для специалистов, чьи потенциальные способности указывают на их возможную, в будущем успешную деятельность в выбранном направлении, проводится оценка ресурсоемкости, т. е. необходимых затрат ресурсов для достижения минимальных значений характеристик, на основании которой и принимается решение о целесообразности подготовки (переподготовки) специалиста в данном направлении.
Предложен ряд зависимостей для определения вспомогательных значений, вычисляемых на третьем этапе алгоритма, использование которых помогает оценить путь д, который предстоит преодолеть специалисту для достижения минимально допустимого значения характеристики.
На четвертом этапе реализуется выделение критичных (квазикритичных) характеристик, для которых на следующем шаге будет производиться оценка ресурса. Выделение проводится в соответствии со значениями некоторого заданного критерия д, либо, что то же самое ввиду монотонности функции, значения критерия q / (1 - д). Таким образом, в качестве критичных элементов выбираются такие, у которых эти значения больше (значительно больше), чем у остальных.
На пятом этапе проводится оценка ресурсоемкости для критичного элемента (нескольких элементов).
Для случаев, когда практически отсутствует информация о специалисте, возможно проведение грубой оценки ресурсоемкости. Для грубой оценки необходимого ресурса используют простую экспоненциальную зависимость в качестве аппроксимирующей функции зависимости значения характеристики от использованного ресурса. При этом предполагают, что данная характеристика специалистом ранее специально не развивалась. Получаемая в этом случае оценка ресурса является оптимистичной.
Отличие уточненной оценки от грубой заключается в отказе от предположения о том, что исследуемая характеристика ранее специально не развивалась; это влияет только на исходные данные для оценки необходимого ресурса. Уточненная оценка также является не точной, а оптимистичной, так как использует экспоненциальную зависимость.
Для получения точной оценки необходимого ресурса нужно иметь исчерпывающие и актуальные данные о специалисте: паспорт, самооценка, результаты отдельного тестирования и др., сбор и обработка которых являются отдельными задачами. Такой анализ проводится по каждой из критических характеристик, необходимых для будущей успешной работы специалиста в выбранном направлении. В результате может быть получена ориентировочная оценка суммарного ресурса по всем критическим характеристикам. Чем раньше проводится (по возрастной категории) анализ динамики изменения некоторых характеристик в зависимости от высказанной или предполагаемой мотивации специалиста (будущего специалиста), тем точнее может быть описана модель его совершенствования (изменения некоторых его характеристик) и тем эффективнее будет реализована интеллектуальная поддержка управления процессом формирования его квалификации (переквалификации). Проведение подобного анализа уже на этапе получения начального (дошкольного, школьного) образования может явиться основой для наполнения соответствующих баз данных, необходимых для реализации моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки в процессе решения соответствующих задач управления.
Некоторые проработки, осуществленные ранее [1], позволили выявить следующие недостатки, т. е. отсутствие необходимых методических обоснований по отдельным направлениям:
- имеются значительные лакуны в психологических и педагогических знаниях, не позволяющие прогнозировать успешность индивидуума в той или иной сфере деятельности;
- в настоящее время отсутствуют наработки в области создания методов и методик принятия решений при неполной и/или нечеткой информации в рассматриваемых проблемных областях;
- отсутствуют достаточно общие (и общепринятые) подходы к оценке понятий успешности различных видов деятельности с различных точек зрения;
- отсутствуют методы и методики, позволяющих оценить ресурсоемкость, в том
числе многомерные ресурсы и риски, связанные с реализацией различных решений при выборе (изменении) профессиональной траектории;
- отсутствуют формализованные и апробированные методы установления требований к профессионально важным качествам специалистов различных профессий, а также методики формирования требований к их личностным качествам.
Для всесторонней обоснованности управления профессиональной траекторией специалиста, включающей начальный выбор, подготовку (обучение), вход в профессию, дополнительные переподготовки, обеспечивающие профессиональный рост и возможность эффективной деятельности в смежных областях, необходимо создание автоматизированной системы для интеллектуальной поддержки принятия решений на всех этапах жизненного пути специалиста. Создание пилотного образца такой системы (даже с урезанной функциональностью) позволит выявить и значительно детализировать практически все ранее не обозначенные вопросы, относящиеся не только к специфике проблемной области, но и связанные с реализацией отдельных модулей информационной поддержки и их внедрением в эксплуатацию.
Заключение
Рассмотренные задачи и подходы к их решению заложили методологическую основу для интеллектуальной поддержки принятий решений при управлении профессиональной траекторией специалистов. Прогностический аппарат оценки успешности подготовки (переподготовки) специалистов является одним из крупных фрагментов (модулей) системы интеллектуальной поддержки специалистов в процессе его жизненного пути. При этом модели и алгоритмы, реализующие интеллектуальную поддержку прогноза, базируются на конкретных данных каждого специалиста. Основой для этого является система интеллектуальной поддержки, позволяющая корректировать профессиональную траекторию каждого специалиста, учитывая не только его индивидуальные особенности, в том числе мотивацию, и личные интересы, но и интересы соответствующих организаций (государства). Создание информационной системы, содержащей максимально возможную информацию о характеристиках специалистов, в том числе классификацию, используемую при профессиональном отборе. Можно констатировать, что осуществление интеллектуальной поддержки управления профессиональной траекторией специалистов на сегодняшний день осуществимо [11].
Литература
1. Андреевский Е. В. Анализ стратегий профессионального психологического отбора (модели и характеристики) / Е. В. Андреевский и др. // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2015. № 6. С. 34-40.
2. Атлас новых профессий [Электронный ресурс]. URL: http://atlas100.ru
3. Борисова И. И. Психологические условия эффективности внешней мотивации // Современные исследования социальных проблем. 2018. № 4 (9). С. 103-118.
4. Иванова Т. Ю. Современные проблемы изучения личностных ресурсов в профессиональной деятельности / Т. Ю. Иванова и др. // Организационная психология. 2018. № 1 (8). С. 85-121.
5. Курденкова О. П. Образование длиною в жизнь: внешние и внутренние конструкты личной мотивации // Вестник МГИМО-Университета. 2015. № 1 (40). С. 237-242.
6. Никифоров И. С. Проблемы управления профессиональной траекторией // Современное образование: содержание, технологии, качество. 2019. Т. 1. С. 490-492.
7. Падерно П. И., Никифоров И. С. Профессии, профессионально важные и личностные качества (модели и взаимосвязи) // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2019. № 4. С. 64-69.
8. Рыжов Б. Н. Внутренняя структура деятельности с позиции системной психологии // Системная психология и социология. 2013. № 8. С. 5-8.
9. Рыжов Б. Н., Чибискова О. В. Психическая работоспособность и мотивация человека при моделировании полета на Марс // Системная психология и социология. 2015. № 4 (16). С. 13-22.
10. Рыжов Б. Н., Чибискова О. В. Возможности развития когнитивных способностей старшеклассников при профильном обучении // Системная психология и социология. 2012. № 6. С. 59-65.
11. Советов Б. Я., Цехановский В. В. Информационные технологии: теоретические основы: учеб. пособие. 2-е изд., стер. СПб.: Лань, 2017. 448 с.
12. Anguelov K. Motivation strategies of human resources in ICT companies // International Conference on Creative Business for Smart and Sustainable Growth (CREBUS). 2019. P. 1-4. URL: https://ieeexplore.ieee. org/document/8840080. DOI: 10.1109/CREBUS.2019.8840080.
13. Chang J. C., Lin K. M. Exploring the role of professional development motivation between work values and job satisfaction // IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). 2017. P. 2291-2295. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8290300. DOI: 10.1109/ IEEM.2017.8290300.
14. Hou Min. Research on incentive mechanism in Network Education Platform / Hou Min et. al. // 12th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). 2016. P. 2288-2293. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7603538. DOI: 10.1109/ FSKD.2016.7603538.
15. Howard J. Motivation profiles at work: a self-determination theory approach / J. Howard et al. // Journal of Vocational Behavior. 2016. Vol. 95-96. P. 74-89. URL: https://www.sciencedirect.com/science/ article/abs/pii/S0001879116300409?via%3Dihub. DOI: 10.1016/j.jvb.2016.07.004.
16. Monteiro De Castro M. L. Values, motivation, commitment, performance and rewards: Analysis model / M. L. Monteiro De Castro et al. // Business Process Management Journal. 2016. Vol. 22. № 6. P. 1139-1169. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28235810.
17. Pokrovskaia N. N., Petrov M. A., Gridneva M. A. Diagnostics of professional competencies and motivation of the engineer in the knowledge economy // Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO)s and Environments (ERGO). 2018. P. 28-31. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8443851. DOI: 10.1109/ERGO.2018.8443851.
18. Shekar S. C., Suganthi L. Evaluation of workplace training: the role of emotional intelligence, self-esteem, motivation and achievement // International Journal of Business Excellence. 2015. Vol. 8. № 6. P. 798-816. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25165522.
19. Shirokova E., Kalinichenko A. Individualized approach to staff motivation // Science Rise. 2016. Vol. 4. № 1 (21). P. 26-29. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26319902. DOI: 10.15587/23138416.2016.65656.
20. Zhu Biwen. Effect of feedback type and modality on human motivation / Zhu Biwen et al. // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). 2017. P. 2838-2843. URL: https:// ieeexplore.ieee.org/document/8123057. DOI: 10.1109/SMC.2017.8123057.
References
1. Andreevsky E. V. Analiz strategij professionaTnogo psixologicheskogo otbora (modeli i xarakteristiki) [Analysis of the strategies of professional psychological selection (models and specifications)] / E. V. Andreevsky et al. // The Proceedings of Saint Petersburg Electrotechnical University journal. 2015. № 6. 2015. P. 34-40.
2. Atlas novy'x professij [Atlas of emerging jobs]: [web]. URL: http://atlas100.ru
3. Borisova L I. Psixologicheskie usloviya e'ffektivnosti vneshnej motivacii [Psychological prerequisites for efficiency of external motivation] // Modern Studies of Social Issues Journal (online). 2018. Vol. 9. № 4. P. 103-118.
4. Ivanova T. Yu. Sovremenny'e problemy' izucheniya lichnostny'x resursov v professionaFnoj deyateFnosti [Contemporary issues of studying personal resources in professional activities] / T. Yu. Ivanova et al. // Organizational Psychology Journal. 2018. Vol. 8. № 1. P. 85-121.
5. Kurdenkova O. P. Obrazovanie dlinoyu v zhizn': vneshnie i vnutrennie konstrukty' lichnoj motivacii [Lifelong education: external and internal constructs of human motivation] // MGIMO Review of International Relations Journal. 2015. № 1 (40). P. 237-242 / Published by Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation (Moscow).
6. Nikiforov L S. Problemy' upravleniya professionaFnoj traektoriej [Challenges of managing the career path] // XXV International Research and Methodological Conference: Modern Education: content, technology, quality. Collected works. 2019. Vol. 1. P. 490-492.
7. Paderno P. I., Nikiforov L S. Professii, professional'no vazhny'e i lichnostny'e kachestva (modeli i vzaimosvyazi) [Professions, professionally important and personal qualities (models and relationships)] // The Proceedings of Saint Petersburg Electrotechnical University Journal. 2019. № 4. P. 64-69.
8. Ryzhov B. N. Vnutrennyaya struktura deyateFnosti s pozicii sistemnoj psixologii [Internal structure of activities from the perspective of systems psychology] // Systems Psychology and Sociology. 2013. № 8. P. 5-8.
9. Ryzhov B. N., Chibiskova O. V. Psixicheskaya rabotosposobnost i motivaciya cheloveka pri modelirovanii poleta na Mars [Person's psychic work capacity and motivation during Mars flight simulation] // Systems Psychology and Sociology. 2015. № 4 (16). P. 13-22.
10. Ryzhov B. N., Chibiskova O. V. Vozmozhnosti razvitiya kognitivny'x sposobnostej starsheklassnikov pri profilnom obuchenii [Opportunities for developing of cognitive abilities in high school students during specialized training] // Systems Psychology and Sociology. 2012. № 6. P. 59-65.
11. Sovetov B. Y., Tsekhanovsky V. V. Informacionnye texnologii: teoreticheskie osnovy' [Information technology: theoretical background, published by Lan Publishing House]. Saint-Petersburg: Lan , 2017. 448 p.
12. Anguelov K. Motivation strategies of human resources in ICT companies // International Conference on Creative Business for Smart and Sustainable Growth (CREBUS). 2019. P. 1-4. URL: https://ieeexplore.ieee. org/document/8840080. DOI: 10.1109/CREBUS.2019.8840080.
13. Chang J. C., Lin K. M. Exploring the role of professional development motivation between work values and job satisfaction // IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). 2017. P. 2291-2295. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8290300. DOI: 10.1109/ IEEM.2017.8290300.
14. Hou Min. Research on incentive mechanism in Network Education Platform / Hou Min et. al. // 12th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). 2016. P. 2288-2293. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7603538. DOI: 10.1109/ FSKD.2016.7603538.
15. Howard J. Motivation profiles at work: a self-determination theory approach / J. Howard et al. // Journal of Vocational Behavior. 2016. Vol. 95-96. P. 74-89. URL: https://www.sciencedirect.com/science/ article/abs/pii/S0001879116300409?via%3Dihub. DOI: 10.1016/j.jvb.2016.07.004.
16. Monteiro De Castro M. L. Values, motivation, commitment, performance and rewards: Analysis model / M. L. Monteiro De Castro et al. // Business Process Management Journal. 2016. Vol. 22. № 6. P. 1139-1169. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28235810.
17. Pokrovskaia N. N., Petrov M. A., Gridneva M. A. Diagnostics of professional competencies and motivation of the engineer in the knowledge economy // Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO)s and Environments (ERGO). 2018. P. 28-31. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8443851. DOI: 10.1109/ERGO.2018.8443851.
18. Shekar S. C., Suganthi L. Evaluation of workplace training: the role of emotional intelligence, self-esteem, motivation and achievement // International Journal of Business Excellence. 2015. Vol. 8. № 6. P. 798-816. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25165522.
19. Shirokova E., Kalinichenko A. Individualized approach to staff motivation // Science Rise. 2016. Vol. 4. № 1 (21). P. 26-29. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26319902. DOI: 10.15587/2313-8416.2016.65656.
20. Zhu Biwen. Effect of feedback type and modality on human motivation / Zhu Biwen et al. // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). 2017. P. 2838-2843. URL: https:// ieeexplore.ieee.org/document/8123057. DOI: 10.1109/SMC.2017.8123057.
