CC BY
0
УДК 005.6
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-2-579-580
КВАЛИМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЦИФРОВЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ ПЕРСОНАЛА, ЗАДЕЙСТВОВАННОГО ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ НИР
А.Н. Шмелёва, М.А. Назаренко
Одной из основных проблем внедрения цифровой трансформации в каждую область производства наукоемкой продукции в радиоэлектронной отрасли является необходимость внедрения цифровых компетенций для анализа, обработки информации, моделирования и подготовки отчета по научно-исследовательской работе на всех этапах выполнения НИР. Проведена квалиметрическая оценка весомости внедрения цифровых и нецифровых компетенций персонала задействованного при выполнении на всех этапах НИР, проведена оценка положительного эффекта внедрения цифровых компетенций.
Ключевые слова: цифровые компетенции, цифровая трансформация, квалиметрическая оценка, компетенции, оценка весомости, управление качеством, научно-исследовательская работа.
Квалиметрические модели оценки компетентности персонала, задействованного при выполнении научно-исследовательских работ (НИР) [5], представляют собой методы и подходы к количественной оценке профессиональных навыков, знаний и качественных характеристик персонала, участвующего в исследовательских проектах. Эти модели позволяют оценить уровень экспертизы и профессионализма сотрудников на основе конкретных критериев и параметров [6].
Применение квалиметрических моделей в оценке компетентности персонала в НИР может включать в себя следующие этапы [7]:
1. Определение критериев компетентности: Разработка конкретных критериев, которые отражают необходимые навыки, знания и качества персонала для успешного выполнения НИР.
2. Определение шкалы оценки: Создание шкалы, которая позволит количественно измерить каждый критерий компетентности. Шкала может быть числовой (например, от 1 до 5) или использовать другие метрики в зависимости от конкретных потребностей исследования.
3. Экспертная оценка: Проведение оценки компетентности персонала экспертами, которые имеют опыт и знания в соответствующей области исследования руководствуясь должностными инструкциями. Эксперты могут использовать заранее определенные критерии и шкалы для выставления оценок.
4. Агрегация и анализ данных: Сбор и агрегация данных об оценках компетентности персонала. После этого данные анализируются для выявления общих тенденций, слабых мест и сильных сторон персонала.
5. Принятие решений: На основе результатов анализа принимаются решения о дальнейших шагах, таких как обучение и развитие персонала, оптимизация команды и распределение обязанностей.
Квалиметрические модели обладают преимуществами в виде объективности и возможности проведения качественного анализа компетентности персонала. Они также могут быть адаптированы к различным областям исследований, что делает их универсальным инструментом для оценки профессиональных навыков и знаний сотрудников, работающих в области НИР [5].
Авторами была разработана квалиметрическая оценка весомости цифровых и профессиональных компетенций персонала, задействованного при выполнении НИР в радиоэлектронной отрасли. За основу универсальных (УК), общепрофессиональных (ОПК) и профессиональных компетенций (ПК) были взяты компетенции из ФГОС ВО магистратура по направлению подготовки 11.04.01 Радиотехника [2]. При разработке профессиональных компетенций (ПК) был проанализирован профессиональный стандарт 06.048 и за основу выбрана трудовая функция "О" -Проведение научно-исследовательских работ по разработке инновационных радиоэлектронных средств различного назначения. Цифровые компетенции авторами были разработаны на основе УК, ОПК и ПК с учетом требований цифровой трансформации, а также национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», которая предусматривает перспективы направления внедрения цифровых технологий в высшем образовании и научно-исследовательских предприятиях [3]. Для упрощения анализа и расчетов были введены дополнительные обозначения индикаторов оценки компетенций, указанных в табл. 1 [2].
Таблица 1
Критерии оценки компетентности персонала, задействованного при выполнении НИР_
№ п/п Индикатор оценки компетенций Обозначение Оценка коэффициента весомости, Q
1 Способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий (УК-1) С(1) 2,08
2 Способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла (УК-2) С(2) 2,48
3 Способен организовывать и руководить работой команды, вырабатывая командную стратегию для достижения поставленной цели (УК-3) С(3) 2,48
4 Способен применять современные коммуникативные технологии, в том числе на иностранном(ых) языке(ах), для академического и профессионального взаимодействия (УК-4) С(4) 1,19
5 Способен анализировать и учитывать разнообразие культур в процессе межкультурного взаимодействия (УК-5) С(5) 0,34
6 Способен определять и реализовывать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки (УК-6) С(6) 0,59
7 Способен представлять современную научную картину мира, выявлять естественнонаучную сущность проблем, определять пути их решения и оценивать эффективность сделанного выбора (ОПК-1) С(7) 0,24
8 Способен применять современные методы исследования, представлять и аргументировано защищать результаты выполненной работы (ОПК-2) С(8) 0,47
9 Способен приобретать и использовать новую информацию в своей предметной области, предлагать новые идеи и подходы к решению инженерных задач (ОПК-3) С(9) 0,40
10 Способен разрабатывать и применять специализированное программно-математическое обеспечение для проведения исследований и решения инженерных задач (ОПК-4) С(10) 0,59
11 Способен осуществлять сбор и анализ научно-технической информации, обобщать отечественный и зарубежный опыт в области радиотехники, проводить анализ патентной литературы (ПК-1) (Из 0/02.7) С(11) 0,71
12 Способен выполнять математическое и компьютерное моделирование процессов обработки сигналов в радиоэлектронных средствах с использованием прикладных программ (ПК-2) (Из 0/02.7) С(12) 0,59
13 Способен пользоваться методикой выполнения научно-технических исследований в области проектируемых радиоэлектронных средств (ПК-3) (Из G/02.7) С(13) 1,19
14 Способен составлять аналитические обзоры и научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, публиковать результаты исследований и разработок в форме патентов, статей, докладов (ПК-4) (Из G/02.7) С(14) 0,59
15 Способен проводить патентные исследования, оформлять изобретения (ПК-5) (Из G/02.7) С(15) 1,19
16 Способен применять средства электронного документооборота технической документации (ПК-6) (Из G/02.7) С(16) 1,19
17 Способен применять современные методы получения и обработки текстовой и графической информации с применением цифровых технологий (ОЦК-1) ОС(1) 1,05
18 Способен находить и использовать информационные ресурсы для развития цифровой грамотности (ОЦК-2) БС(2) 0,26
19 Способен формировать электронную документацию в соответствии с требованиями электронного документооборота в цифровой среде (ПЦК-1) БС(3) 0,26
20 Способен анализировать и обрабатывать информацию по заданным цифровым отчетам с применением цифровых технологий на основе принципов построения и функционирования баз данных (ПЦК-2) БС(4) 1,84
21 Способен использовать математические модели и теории при изучении, анализе, автоматизации и прогнозировании процессов для решения научно-исследовательских задач (ПЦК-3) ОС(5) 0,46
22 Способен применять навыки визуализации данных (ПЦК-4) БС(6) 1,84
23 Способен применять методы искусственного интеллекта и машинного обучения для профессиональных целей (ПЦК-5) БС(7) 1,84
Для расчета оценки коэффициента весомости каждой цифровой и нецифровой компетенции на каждом этапе выполнения научно-исследовательской работы были распределены компетенции в соответствии с этапами и содержанием выполняемых работ научно-исследовательской работы в соответствии с [1].
Таблица 2
Этапы научно-исследовательской работы и необходимые цифровые и нецифровые компетенции _для каждого этапа выполняемых работ __
Этапы Содержание выполняемых работ Необходимая компетенция Оценка ком-петент-ности персонала задействованного при выполне-нии НИР, КОД)
1 Ознакомление с тематикой научно-исследовательской работы: С(1) 7,77
• общее ознакомление с проблемой, по которой следует выполнить исследова- С(3)
ние; С(4)
• ознакомление с литературой и классификация наиболее актуальных направ- С(7)
лении; С(8)
• формулирование гипотезы, описывающей ожидаемые результаты; С(9)
• предварительную оценку ожидаемых результатов. БС(3)
БС(4)
2 Формулировка цели и задач исследования: • подбор и составление библиографических списков отечественной и зарубежной литературы; • изучение научно-технических отчетов по теме различных организаций соответствующего профиля; • составление аннотаций источников; • составление рефератов по теме; • анализ, сопоставление, критику прорабатываемой информации; • обобщение, критику, составление собственного суждения по проработанным вопросам; • формулирование методических выводов по обзору информации; С(2) С(4) С(6) С(7) С(9) С(11) С(13) С(14) С(15) ОС(1) БС(2) 11,68
• формулирование цели и задач исследования. БС(3)
БС(4)
БС(6)
БС(7)
3 Моделирование: С(1) 15,62
• изучение физической сущности (природы) процессов и явлений, определяю- С(2)
щих основные качества исследуемого объекта; С(3)
• выполнение предварительных (поисковых) экспериментов; С(5)
• формулирование гипотезы, выбор и обоснование физической модели; С(7)
• математизацию модели; С(8)
• получение аналитических выражений; С(9)
• теоретический анализ полученных закономерностей С(10)
С(12)
С(13)
С(15)
С(16)
ОС(1)
БС(3)
БС(4)
ОС(5)
БС(6)
4 Экспериментальные исследования: С(1) 17,87
• разработку цели и задач эксперимента; С(2)
• планирование эксперимента; С(3)
• разработку программы исследований; С(4)
• выбор средств измерений, при отсутствии необходимых средств измерений С(6)
— разработку новых средств измерений; С(7)
• конструирование приборов, макетов, аппаратов, моделей, стендов, установок С(8)
и других средств проведения и обеспечения эксперимента; С(9)
• обоснование способов измерений, разработку, при необходимости, методик С(10)
выполнения измерений и их С(12)
аттестацию; С(13)
• проведение эксперимента в лаборатории, на опытных участках, на заводах, в С(15)
компаниях, на полигонах и т.д.; С(16)
• обработку результатов измерений. ОС(1)
БС(3)
БС(4)
ОС(5)
БС(6)
БС(7)
5 Анализ, обобщение, оценка результатов исследований, выпуск ОНТД по НИР: С(1) 16,70
• анализ теоретико-экспериментальных исследований; С(2)
• сопоставление эксперимента с теорией; С(3)
• анализ расхождений; С(7)
• уточнение теоретических моделей; С(8)
• повторение экспериментов или проведение дополнительных экспериментов и С(9)
их анализ до момента достижения цели исследований; С(10)
• переформулирование предварительной гипотезы и утверждения, т. в. науч- С(11)
ный результат проведенного исследования; С(12)
• формулирование научных, производственных и других выводов; С(13)
• составление научно-технического отчета о НИР; С(14)
• рецензирование; С(15)
• составление доклада; С(16)
• корректировку рукописи. ОС(1)
БС(2)
БС(3)
БС(4)
ОС(5)
БС(6)
БС(7)
6 Внедрение результатов и определение экономической эффективности: С(4) 6,52
• разработку проекта технического задания на ОКР; С(5)
• внедрение результатов исследования на производстве, у заказчика и т. д.; С(7)
• определение экономического эффекта. С(8)
С(14)
С(16)
ОС(1)
БС(2)
БС(3)
БС(6)
БС(7)
На основе составленной таблицы 1 этапов научно-исследовательской работы и необходимых цифровых и нецифровых компетенций для каждого этапа выполняемых работ составлена гистограмма, где каждый столбец отображает количество повторений цифровых и нецифровых компетенций на каждом этапе выполнения НИР. Из гистограммы видно, что наиболее весомыми из нецифровых компетенций являются С(7), С(8), С(9); из наиболее весомых цифровых компетенций являются БС(1), БС(3), БС(4), далее при расчетах весомостей каждой компетенции для каждого этапа НИР будет учитываться количество повторений каждой компетенции.
Гистограмма оценки необходимых компетенций на каждом этапе
реализации НИР
и и и и и и
Рис. 1. Гистограмма распределения цифровых и нецифровых компетенций относительно шести этапов
выполнения научно-исследовательской работы
Метод комплексной оценки уровня качества включает в себя использование совокупности показателей свойств. Этот метод используется в случаях, когда необходимо достичь наиболее точной оценки качества сложных продуктов. Применение сводных показателей свойств для получения общего комплексного показателя определяется практической целесообразностью. Комплексный показатель весомости каждой компетенции (обозначаемый как К(О) зависит от взвешенных значений исследуемых этапов реализации НИР, учитывая значимость суммы каждой компетенции на каждом этапе реализации НИР, с учетом весомости отдельных компетенций для получения значения К(2).
Для соблюдения всех требований по применению комплексного показателя весомости цифровых и нецифровых компетенций была использована линейная зависимость для упрощения преобразования единичного показателя, выражающегося в безразмерном виде.
Для оценки соотношения цифровых компетенций к нецифровым и оценки весомости реализации каждой компетенции на каждом этапе НИР необходимо ввести показатель отношения:
=2,29
уп С
РОТН уп пг ¿*т=1иь
где, п — число этапов реализации НИР; С — нецифровые компетенции; ВС — цифровые компетенции.
Далее необходимо проанализировать количество повторений общего числа цифровых и нецифровых компетенций на каждом этапе выполнения НИР.
На основе количества повторений вводится дополнительное шкалирование весомости для каждого числа повторений.
Для нецифровых компетенций на основе количества повторений использования каждой компетенции на всех этапах НИР производится шкалирование по количеству повторений, где:
3 — высокая весомость (повторение от 5-7 раз);
2 — средняя весомость (повторение от 3-4 раз);
1 — низкая весомость (повторение от 1-2 раз).
Для цифровых компетенций на основе количества повторений использования каждой компетенции на всех этапах НИР производится шкалирование по количеству повторений, где:
3 — высокая весомость (повторение от 2-3 раз);
2 — средне весома (повторение от 1-2 раз);
1 — низкая весомость (повторение от 0-1 раз).
Для расчета коэффициента весомости для цифровых и нецифровых компетенций относительно количества повторений в каждом этапе выполнения НИР была разработана формула для нецифровых компетенций, которая рассчитывается как умножением числа повторений каждой нецифровой компетенции на индекс шкалирования по количеству повторений деленный на общую весомость всех нецифровых компетенций по повторениям на каждом этапе выполнения НИР.
Формула для расчета общей весомости всех нецифровых компетенций по повторениям на каждом этапе выполнения НИР:
К т - уи(-с)
С учетом введенного шкалирования количества повторений рассчитывается коэффициент весомости для нецифровых компетенций:
К(С) = £^(С)*5(С)
Кобщ(С)
где и (С) — количество повторений компетенций в каждом этапе НИР; Б(С) — шкалирование по количеству повто-
6
5
4
3
2
1
0
рений нецифровых компетенций; g — общее количество нецифровых компетенций.
Формула для расчета общей весомости всех цифровых компетенций по повторениям на каждом этапе выполнения НИР:
Кобщ(ОС) =
С учетом введенного шкалирования количества повторений рассчитаем коэффициент весомости для цифровых компетенций:
K(DC) _ ^(DC>5(DC) *Ротн,
4 ' Кобщ(ОС) отн'
где У (DC) — количество повторений компетенций в каждом этапе НИР; S(DC) — шкалирование по количеству повторений нецифровых компетенций; h — общее количество цифровых компетенций.
Итоговый расчет показывает соотношение весомостей К(С) и K(DC), как соотношение:
К(С) _ 16,31 < 1 K(DC) 17,29 '
Результаты, полученные при расчетах весомостей цифровых и нецифровых компетенций, отраженные в табл. 1 и 2, показали, что при неравном соотношении цифровых и нецифровых компетенций равное 2,29 цифровые компетенции имеют большую общую весомость относительно всего количества исследуемых компетенций включая нецифровые компетенции на всех этапах НИР, что показывает необходимость вводить цифровую трансформацию при подготовке и реализации всех этапов выполнения НИР в радиоэлектронной области.
Список литературы
1. ГОСТ Р 15.101—2021 Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок выполнения научно-исследовательских работ: национальный стандарт Российской Федерации: дата введения 2021-11-01 / Федеральное агентство по техническому регулированию. - Изд. официальное. - Москва: Стандартинформ, 2021. -13 с.
2. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению 110401 Радиотехника (квалификация (степень) «магистр») / Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 19 сентября 2017 г. № 925.
3. Морозов С.А. Цифровая трансформация в образовании: инструменты развития инновационных форм в обучении // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2021. № 1. С. 55-57.
4. Калошина Т.Ю., Севостьянов Д.А. Цифровые компетенции как основа профессиональной конкурентоспособности (на примере подготовки специалистов управленческого профиля) // Профессиональное образование в современном мире. 2022. Т. 12. № 1. С. 105-113.
5. Назаренко М.А., Шмелева А.Н. Оценка уровня качества научно-исследовательской деятельности вуза // Компетентность. - 2023. - № 4. - С. 19-23.
6. Новоселов А.С. Цифровые технологии в НИР и ОКР высокотехнологичных предприятий // Устойчивое и инклюзивное развитие российской экономики в условиях нестабильности. Материалы международной научно-практической конференции. 2022. С. 45-50.
7. Ташбаев А.М., Маликов А.А., Жакшылык К.Г. Цифровые навыки и компетенции для цифровой экономики: модели, структура и виды цифровых навыков // Финансовая экономика. 2020. № 2. С. 430-435.
Шмелёва Алина Николаевна, аспирант, старший преподаватель, shmelyova@mirea. ru, Россия, Москва, МИРЭА - Российский технологический университет,
Назаренко Максим Анатольевич, канд. физ.-мат. наук, доцент, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Москва, МИРЭА - Российский технологический университет
DEVELOPMENT OF A QUALIMETRIC ASSESSMENT OF THE WEIGHT OF DIGITAL COMPETENCIES OF
PERSONNEL INVOLVED IN RESEARCH WORK
A.N. Shmeleva, M.A. Nazarenko
A team of authors developed an assessment of the need to introduce digital competencies in the training of scientists to carry out research work in the radio-electronic industry using a qualimetric assessment of the weight of digital and non-digital competencies at all stages of research implementation.
Key words: digital competencies, digital transformation, qualimetric assessment, competencies, weight assessment, quality management, research work.
Shmeleva Alina Nikolaevna, postgraduate, senior lecturer, shmelyova@mirea. ru, Russia, Moscow, MIREA - Russian Technological University,
Nazarenko Maxim Anatolyevich, candidate of physical and mathematical sciences, docent, head of the department, nazarenko@mirea. ru, Russia, Moscow, MIREA - Russian Technological University
