CC BY
40
РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ И МУНИЦИПАЛЬНЫХ СЛУЖАЩИХ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ С УЧЕТОМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СПЕЦИФИКИ РЕГИОНА
А.М. Бершадский, д.т.н., проф., зав. каф. САПР ПГУ Тел.: 8(412)36-48-84; E-mail: bam@stup.ac.ru А.С. Бождай, к.т.н., доц. каф. САПР ПГУ Тел.: 8(412) 36-82-47; E-mail: masterbo_99@yahoo.com) Н.В. Осипова, к.социол.н., доц. каф. ППиППГТА Тел.: 8(412)36-82-47; E-mail: o_natali_v@mail.ru
А.А. Гудков, асп. каф. САПР ПГУ Тел.: 8(412) 36-82-47; E-mail: alexei@penza.net Пензенский государственный университет http://www.pnzgu.ru
To provide comprehensive analysis of data and elaborate recommendations on training and retraining the officials in the area of information technologies, it is proposed to use methods from sociology, logical conclusions, data mining techniques. The article presents the results of investigation of informatization state and computer competence level of officials in Tambov region.
1. Постановка задачи
В настоящее время доступность и широта использования современных информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) во многом определяют уровень жизни населения и темпы социально-экономического развития региона. Среди направлений деятельности по использованию ИКТ органами государственной власти можно назвать такие проекты, как электронное правительство, информатизация образования, дистанционное образование, создание мультисервисной сети связи, реализация социально значимых проектов, разработка и внедрение информационных систем контроля за оплатой государственных услуг и др.
16 августа 2007 года Правительством России была утверждена концепция «Электронного правительства» [1], под которым понимается новая форма организации деятельности органов государственной власти,
обеспечивающая за счет широкого применения ИКТ качественно новый уровень оперативности и удобства получения гражданами и организациями государственных услуг и информации о результатах деятельности государственных органов.
Однако возникает закономерный вопрос: готовы ли государственные и муниципальные служащие к такому широкому внедрению ИКТ? Для выяснения этого было проведено исследование состояния информатизации в органах исполнительной власти Тамбовской области, а также уровня компьютерной грамотности служащих. Кроме этого, была поставлена основная цель -разработка методов информационно-аналитического
обеспечения процесса подготовки и переподготовки государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий с учетом социально-экономической специфики региона.
Для достижения обозначенной цели необходимо решить следующий перечень задач:
1) Разработка методов сбора первичных данных (кадровый состав государственных и муниципальных учреждений, уровень профессиональной подготовки, режим занято -сти, должностные требования) в существующих образовательных программах и системах переподготовки специалистов.
2) Разработка системы ранжирования государственных и муниципальных служащих по уровням компетенции, образования, стажу, целям переподготовки. В соответствии с выделенными уровнями установить соответствие знаний и умений в области информационных технологий для каждого служащего его должностным требованиям. На основе выявленных несоответствий принять решение о необходимости подготовки (или переподготовки), перечне изучаемого программного и аппаратного обеспечения, глубине освоения материала.
3) Разработка методов обработки первичных данных с использованием технологий интеллектуального анализа данных (Data Mining), экспертных систем и традиционных социологических подходов.
4) Разработка методов географической привязки и пространственной координации аналитических материалов, сопровождающих процессы непрерывной подготовки государственных и муниципальных служащих, в целях сопоставления данной предметной области с другими тематическими слоями и выявления общих закономерностей и тенденций на уровне социально-экономической системы региона.
2. Анкетирование
В качестве методики сбора первичной статистики было выбрано анкетирование, которое подразумевает выполнение двух этапов. На первом этапе составляется общая схема тех или иных сведений, которые будут использоваться в качестве первичных данных (такая схема может содержать достаточно абстрактные понятия). На втором этапе эти понятия переводятся в совокупность вполне конкретных и наблюдаемых признаков (операционализация). Полученные конкретные признаки формулируются в виде вопросов анкеты.
Рассмотрим перечень факторов, которые необходимо учесть на первом этапе для составления общей картины и направления анкетирования. Будем предполагать, что целью нашего анкетирования является получе-
ние следующей информации о государственном служащем:
1. На каком уровне находятся его теоретические представления о компьютерных технологиях, возможностях и назначении Интернета, периферийном оборудовании.
2. На каком уровне находятся его практические навыки работы с персональным компьютером, сетью Интернет, периферийным оборудованием.
3. Какое у него образование.
4. Приходилось ли ранее в трудовой деятельности сталкиваться с информационными технологиями.
5. Какими навыками, связанными с информационными технологиями, согласно своей должностной инструкции, он должен обладать.
6. Какими навыками, связанными с информационными технологиями, ему хотелось бы обладать для дальнейшего карьерного роста.
7. Какими техническими устройствами оснащено его рабочее место.
8. Сколько времени в неделю он готов выделить для обучения.
9. В какой форме ему удобнее повышать квалификацию.
10. На каком уровне находятся его знания и навыки работы с семейством операционных систем MS Windows.
11. Какими программными продуктами он владеет.
12. На каком уровне он владеет английским языком.
13. Какие особенности характерны для компетенций служащего, связанные с его профессиональной деятельностью. Какими навыками и знаниями необходимо для этого обладать.
Далее, приступая к второму этапу, опе-рационализации, сформулируем обобщенные тематические блоки, на основе которых будет получена первичная информация. Выделим пять таких блоков:
1. Общие навыки работы в операционной системе MS WINDOWS XP, использование персонального компьютера и периферийного оборудования.
2. Использование пакета MS OFFICE для решения задач офисного характера (тек-
стовый редактор WORD - создание и редактирование текста, табличный редактор EXCEL - технология работы с электронными таблицами, PowerPoint - создание простейших презентаций с использованием текстовых и графических объектов, ACCESS -основы создания и использования простейших реляционных баз данных).
3. Глобальная сеть Интернет (Интернет-технологии: услуги, организация информации, публикация и поиск информации; поисковые системы; электронная почта; работа с порталами).
4. Прикладные программы (технологии обработки векторной и растровой графики, использование программ-переводчиков и т. д.).
5. Общие представления о роли информационных
технологий в деятельности государственных и муниципальных служащих.
Обозначив общие тематические блоки, мы выполнили их преобразование в совокупность из 34 конкретных вопросов, образующих анкету. После заполнения анкет была сформирована база данных, состоящая из трех информационных измерений: респондент - вопросы анкеты - варианты ответов на вопрос.
3. Ранжирование
Результаты проведенного анализа должностных требований к набору навыков и умений в области информационных технологий для различного ранга государственных и муниципальных служащих в обобщенном виде можно выразить следующими списками.
Базовый уровень
1. Принятие самостоятельных решений и прогнозирование последствий принимаемых решений с применением информационных технологий.
2. Владение базовыми пользовательскими навыками работы на персональном компьютере (включение/выключение, работа с файлами, работа с операционной системой, запуск приложений, элементарные дисковые операции, работа с антивирусными приложениями, техника безопасности).
3. Владение периферийной техникой
(принтер, сканер, факс-модемное оборудование).
4. Выполнение базовых офисных задач средствами приложения MS Word (создание документа, оформление/форматирование документа, сохранение документа и перенос его на другой компьютер, проверка правописания, работа с таблицами и списками в текстовом файле, вставка изображений в текстовый файл).
5. Выполнение аналитических операций начального уровня средствами приложения MS Excel (создание и оформление электронных таблиц, работа с формулами в электронной таблице, построение графиков и диаграмм, форматы ячеек).
6. Базовые навыки работы с локальными и глобальными сетями (понимание отличия локальной сети от глобальной, просмотр локального сетевого окружения и определение своего места в нем, использование сетевой периферийной техники общего доступа, использование сетевых дисков, основы безопасности и защиты информации в сетях, способы доступа к ресурсам глобальной сети Интернет, навигация и адресация ресурсов в Интернете, системы поиска информации, чтение и отправка писем электронной почты, создание персонального почтового ящика, подписка и участие в телеконференциях, понятие блогов, электронных дневников, чата).
7. Основы работы с базами данных средствами приложения MS Access (понятие базы данных и системы управления базами данных, создание и редактирование таблиц на логическом и физическом уровнях, создание элементарных запросов к базе данных).
8. Навыки работы с информационно-справочными системами (например, «Консультант Плюс», «Гарант» и т.п.).
9. Навыки создания и использования мультимедийных презентаций средствами пакета MS PowerPoint.
Продвинутый уровень
1. Понимание сущности и методов применения информационных технологий в управленческой деятельности.
2. Средства прогнозирования, планирования и анализа социально-экономического развития региона.
3. Средства автоматизации бизнес-планирования и методы структурного анализа.
4. Средства автоматизации бухгалтерской и финансово-экономической деятельности.
5. Современный рынок техники и программного обеспечения информационных технологий.
6. Основы работы с векторной и растровой графикой (навыки работы с графическими пакетами Adobe Photoshop, Corel Draw, форматы представления графических данных, просмотр и каталогизация графических файлов, методы ввода графических данных, подготовка к печати и печать графических данных, пересылка графических данных по электронной почте).
7. Основы проектирования информационных ресурсов сети Интрнет (общие навыки веб-дизайна, язык HTML, статические и динамические структуры сайтов, понятие хостинга, основы продвижения информационных ресурсов в Интернете, работа со статистикой информационных ресурсов).
8. Автоматизация создания и использования офисных проектов (использование языка Visual Basic в приложениях MS Word, Excel, Access).
9. Основы программирования, использования алгоритмических и объектно-ориентированных языков в управленческой деятельности.
10. Основы теории управления в информационных и социально-экономических системах.
4. Методы обработки результатов анкетирования
Для проведения всестороннего анализа собранной информации целесообразно использовать определенный комплекс универсальных средств хранения и обработки первичной информации, включающий:
• систему централизованного хранения информации. Она должна обеспечивать предоставление в стандартизованном виде всей необходимой информации и накопление данных. Наиболее приемлемым вариантом является использование технологии хранилищ данных;
• процедуры сбора данных из внешних источников и контроля их корректности. Они необходимы для оперативного получения актуальной достоверной информации;
• средства консолидации собранной информации и расчета на ее основе различных производных показателей. Их назначение - обеспечить получение набора данных в необходимых разрезах и с нужной степенью обобщения;
• средства быстрого анализа информации для использования в процессе принятия
решений (технология OLAP). Задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP) также являются: получение комплексного взгляда на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ;
• средства интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining);
• подсистему вывода результатов анализа, включающую ГИС-компоненту.
Кроме того, при проведении анализа рекомендуется придерживаться определенной последовательности действий, определенных технологией Knowledge Discovery in Databases (KDD). Это позволит наиболее эффективно провести анализ, а также получить максимальную выгоду от использования перечисленных выше методов и средств [3, 4].
Можно выделить три класса методов обработки результатов анкетирования: социологические, механизма логического вывода и методы ИАД.
Социологические методы
Социологические методы традиционно основаны на аппарате математической статистики, аналитики начального уровня (обобщение, сравнение, описание и т.п.), системного анализа, одномерной и многомерной группировки, корреляционного анализа статистических данных.
Методы механизма логического вывода
В основе механизма логического вывода лежит система логических правил («если..., то») или предикатов, выполнение или невыполнение которых ведет к формированию некоторых заключений. При анализе результатов анкетирования логические правила будут построены из условных блоков, состоящих из предполагаемых ответов на определенные категории вопросов.
В соответствии с поставленной задачей разрабатываемая методика информационной поддержки должна способствовать принятию решений по следующим вопросам:
1) принятие решения о необходимости повышения квалификации;
2) определение программ повышения квалификации;
3) определение форм обучения;
4) выявление общих и специфических требований к компетенции служащих;
5) определение способов проведения индивидуальных и самостоятельных занятий в целях обеспечения специфических требо-
ваний к компетенции служащего;
6) определение критериев формирования групп обучающихся;
7) определение способов контроля знаний;
8) определение признаков, по которым служащие могут быть укомплектованы в группы для обучения.
Электронные версии заполненных анкет транслируются в единую электронную таблицу (формат MS Excel), ответы на вопросы приводятся к унифицированному виду, и, далее, правила логического вывода реализуются в виде стандартных формул средствами MS Excel.
Механизм логического вывода позволяет дать рекомендации лицу, принимающему решение, по большинству из перечисленных вопросов. Для каждого вопроса разрабатывается набор логических правил, основанный на определенной выборке анкетных вопросов.
Методы ИАД
Все большее распространение приобретают методы ИАД, направленные на автоматический поиск шаблонов (паттернов), характерных для каких-либо фрагментов неоднородных многомерных данных. В [3] понятие ИАД определяется следующим образом: «ИАД - это исследование и обнаружение "машиной" в "сырых" данных скрытых структур или зависимостей, которые не были известны ранее, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации человеком».
Методы Data Mining помогают решить многие задачи, с которыми сталкивается аналитик. Из всего их множества можно выделить основные задачи: классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил и кластеризация. Для представления выявленных знаний служат модели Data Mining. В соответствии с перечисленными методами используются следующие виды моделей: деревья решений, математические функции, правила и кластеры. Ниже приведено краткое описание основных задач ИАД.
• Задача классификации сводится к определению класса объекта по его характеристикам. Необходимо заметить, что в этой задаче множество классов, к которым может быть отнесен объект, заранее известно.
• Задача регрессии, подобно задаче классификации, позволяет определить по известным характеристикам объекта значение некоторого его параметра. В отличие от задачи классификации значением параметра
является не конечное множество классов, а множество действительных чисел.
• При поиске ассоциативных правил целью является нахождение частых зависимостей (или ассоциаций) между объектами или событиями. Найденные зависимости представляются в виде правил и могут быть использованы как для лучшего понимания природы анализируемых данных, так и для предсказания появления событий.
• Задача кластеризации заключается в поиске независимых групп (кластеров) и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. Решение этой задачи помогает лучше понять данные. Кроме того, группировка однородных объектов позволяет сократить их число и, следовательно, облегчить анализ.
5. Результаты анализа
Результаты, полученные с помощью социологических методов
Первичной социологической информацией являются данные анкетного опроса государственных служащих администрации Тамбовской области и муниципальных служащих, проведенного во всех экономических зонах (выборочная совокупность 561 респондент). Данный опрос позволил выявить особенности кадрового состава служащих органов государственной и муниципальной власти Тамбовской области, а также уровень их профессионализма и компетентности в сфере информационных технологий (ИТ).
Большинство опрошенных респондентов (84%) имеют высшее образование. Анализ в разрезе групп специальностей показал, что в управленческом аппарате, как и в прежние годы, недостает социологов, психологов, специалистов по работе с персоналом, менеджеров по специальности «Государственное и муниципальное управление» (среди опрошенных такое образование имеют лишь 3%). Доля специальностей, связанных с информатикой и вычислительной техникой, всего 2%. Подавляющее большинство служащих (60%) имеют образование, связанное с экономикой, юриспруденцией, педагогикой и образованием. Отсюда понятно, какое важное значение может иметь переподготовка и повышение квалификации специалистов в области ИТ.
Следует отметить, что сегодняшнему управленцу уже недостаточно лишь опыта в работе, необходимо постоянное самосовершенствование, приобретение новых знаний.
Управленец должен избавиться от старых рутинных технологий и использовать компьютер не в качестве интерьера, а как инструмент, мощное средство при подготовке и принятии управленческих решений. Он просто обязан владеть новыми ИТ. Именно синтез качеств, навыков, умений, опыта, теории, практики, приобретенных знаний в процессе учебы и дает основания заявлять о государственном служащем как о профессионале
[7].
На вопрос «Приходилось ли Вам ранее в Вашей трудовой деятельности сталкиваться с ИТ?» 74% опрошенных ответили да, 24% - нет и только 2% затруднились с ответом. На вопрос «Внедряются ли в Вашем органе государственной власти новые информационные технологии?» утвердительно ответили 36% опрошенных, 42% отметили, что ИТ внедряются очень редко, почти не видят такого внедрения 14% и лишь 8% сказали, что такого внедрения не происходит совсем.
На сегодняшний день процесс внедрения новых ИТ сводится в основном к приобретению дорогостоящей компьютерной техники, использующейся не по ее основному назначению.
По результатам проведенного исследования выявлены основные проблемы информационного обеспечения управленческой деятельности на региональном уровне. Среди них: преобладание неполноты и незавершенности сведений, опирающихся на случайную информацию, интуитивные соображения; слабое использование в практической работе (40% опрошенных), причем в виде письменного или устного слова; отсутствие оперативности в подготовке необходимых обоснованных решений; отсутствие связи с информацией на других уровнях управления; наличие количественных показателей в ущерб качественным; отсутствие культуры информации.
Среди прочих тем проведенного социологического анализа можно особо выделить: готовность служащих к внедрению ИТ, уровень владения персональным компьютером и программным обеспечением, мнения о целесообразности внедрения ИТ, потребность в повышении квалификации, проводимые курсы повышения квалификации, степень отражения уровня владения ИТ в должностных обязанностях и т. п.
Результаты, полученные с помощью механизма логического вывода
1. Необходимость в повышении квали-
фикации - 98,4%.
2. Форма повышения квалификации:
сокращенная форма (72-100 часа) -
85,51%;
расширенная форма обучения (более 100 часов) - 10,69%;
дистанционная (самостоятельная) форма обучения - 3,8%.
3. Необходимость повышения квалификации по дисциплине «Основы работы с персональным компьютером, введение в операционные системы и выполнение простейших офисных задач» - 37,14%.
4. Необходимость повышения квалификации по дисциплине «Углубленное изучение средств ведения электронного офиса и баз данных» - 32,07%.
5. Необходимость повышения квалификации по дисциплине «Основы работы и защиты информации в Интернете» - 14,67%.
6. Выявленные скрытые закономерности. Рабочее место оборудовано не достаточным образом (с точки зрения должностных обязанностей служащего) - 5,98%.
7. Выявленные скрытые закономерности. Рабочее место оборудовано излишним образом (с точки зрения должностных обязанностей служащего) - 2,72%.
Результаты, полученные с помощью методов Data Mining
При проведении анализа методами Data Mining в качестве исходных данных выступала таблица, содержавшая 561 запись, каждая из них соответствовала ответам одного респондента на вопросы анкеты. Число показателей (переменных, столбцов таблицы) определяется количеством и типом вопросов анкеты, в данном случае оно равно 39.
а) Кластеризация. В результате кластеризации все записи были разбиты на три кластера. В зависимости от уровня владения базовыми компьютерными программами и технологиями все респонденты были разбиты на три кластера - «слабые» (63%), «средние» (11%), «сильные» (26%).
Приведем некоторые результаты кластеризации.
Возраст. Средний возраст всех респондентов - 38 лет, средний возраст «слабых» респондентов - 41 год, «средних» - 36 лет, «сильных» - 33 года. Следовательно, можно сделать вывод, что к повышению квалификации в сфере ИТ следует привлекать, в первую очередь, старших по возрасту.
Владение английским языком. Среди «слабых» респондентов читают и переводят
со словарем только 36%, не владеют языком 54%. Из «средних» респондентов читают и переводят со словарем 40%, не владеют языком также 40%. У «сильных» респондентов читают и переводят со словарем 65%, не владеют языком 23%.
Таким образом, имеется прямая зависимость между степенью владения английским языком и степенью владения ИТ. Поэтому при повышении квалификации в сфере ИТ целесообразно также уделять внимание английскому языку.
Приходилось ли ранее в трудовой деятельности сталкиваться с ИТ? «Слабые» респонденты - 66%, «средние» - 74%, «сильные» - 92%. На повышение квалификации следует направлять, в первую очередь, тех, кто ранее не сталкивался с ИТ.
Целесообразность использования ИТ. Больше всего респондентов считают, что целесообразность использования ИТ заключается в сокращении времени на текущий
сбор и обработку информации (79%), при этом среди «сильных» респондентов так считают 86%. Затем идет ответ: «Автоматизация управления повышает оперативность и достоверность получения информации» (71%). При этом среди «сильных» респондентов так считают 83%, а среди слабых -64%. 45% респондентов считают, что при использовании ИТ «появляется возможность периодического анализа информации для выявления проблемных ситуаций», при этом среди «сильных» респондентов так считают 59%. Из этого можно сделать вывод, что «сильные» служащие лучше понимают те преимущества, которые дает использование ИТ в их работе, что подтверждает необходимость повышения квалификации в сфере ИТ.
Внедряются ли у Вас новые ИТ? Готовы ли Вы к такому внедрению? Распределение ответов на эти вопросы показано на рис. 1 а.
Вероятность 1 -0,9 -
0,8 0,7 0,6 0,5 0,4
0,3 j— 0,2 0,1
а
□ Внедряются новые ИТ
□ Готовы к такому внедрению_
«Слабые» «Средние» «Сильные»
а
Балл
5 4,5
/У/ /У/
/ /
----Владение Access -Владение Email ---Владение Internet ----Владение Office ---Владение PowerPoint
________-----
^ / ____
«Слабые» «Средние» «Сильные»
Рис. 1. Пример распределения значений признаков по кластерам (а - внедрение новых ИТ, б — уровень владения ПО)
Каким пользователем ПК Вы себя считаете? «Слабые» респонденты: 68% считают себя средними пользователями ПК, и лишь 12% признают, что плохо владеют ПК. «Средние» респонденты: 51% считают себя средними пользователями ПК, 40% - уверенными. «Сильные» респонденты: 71% считают себя уверенными пользователями, 24% - средними.
В целом, самооценка респондентов соответствует их уровню владения ПК. Можно лишь отметить некоторую завышенную оценку «слабых» респондентов, считающих себя средними пользователями ПК.
Отражен ли в Ваших должностных обязанностях уровень владения ПК? «Сильные» - 74%, «средние» - 53%, «слабые» -45%. Вывод: служащие, у которых в должностных обязанностях отражен уровень вла-
дения ПК, являются более грамотными пользователями. Можно рекомендовать указывать в должностных обязанностях служащих минимальный уровень владения основными ИТ.
Как должен определяться уровень компетентности госслужащего в сфере ИТ? 48% респондентов считают, что - при анализе реально выполняемой работы, при этом из «сильных» респондентов так думают 42%, из «слабых» - 50%. 42% респондентов считают, что уровень компетентности должен определяться при помощи тестов и анализа реально выполняемой работы, при этом среди «сильных» так считают 51%, а среди «слабых» - 38%. Таким образом, «сильные» служащие считают, что уровень компетентности должен определяться в том числе и при помощи тестов, в то время как «слабые»
служащие считают, что уровень компетентности должен определяться только при анализе реально выполняемой работы. Можно предположить, что «слабые» служащие «боятся» тестов.
Должен ли руководитель быть более опытным пользователем ПК, чем подчиненные? Так считают 21% респондентов, причем среди «сильных» служащих их число минимально (15%).
Уровень владения программными продуктами отражен на рис. 1 б. Для «сильных» служащих характерно отличное владение Office, Internet и Email и удовлетворительное владение PowerPoint и Access. Для «средних» служащих характерно удовлетворительное владение всеми перечисленными программами. Для «слабых» служащих характерно хорошее владение Office, удовлетворительное владение Internet и Email и неудовлетворительное владение PowerPoint и Access.
В чем Вы видите проблемы информационного обеспечения управленческой деятельности? На первом месте ответ - «В слабом использовании в практической работе» (40% респондентов). На втором - «Несо-стыкованность с информацией на других уровнях» (26%), причем среди «сильных» так считают 39%, среди «слабых» 23%. На третьем месте ответ - «Отсутствие культуры информации» (21 %). Следовательно, можно рекомендовать на курсах повышения квалификации уделить особое внимание практической работе на ПК, особенно свя-
занной с профессиональной деятельностью служащих.
Часто ли в течение рабочего дня Вы используете ПК для выполнения своих должностных обязанностей? «Сильные» служащие - 100%, «средние» - 90%, «слабые» - 85%.
Приходится ли Вам обращаться за какими-либо консультациями при работе на ПК? «Сильные» служащие - 64%, «средние» - 66%, «слабые» - 82%.
Анализируя два последних показателя, можно увидеть, что хотя «слабые» служащие реже используют ПК в своей работе, они, тем не менее, чаще других обращаются за консультациями при работе на нем. Из этого можно сделать вывод, что для более эффективной работы государственные и муниципальные служащие должны чаще использовать ПК и новые ИТ в своей профессиональной деятельности.
б) Деревья решений. Этот метод предназначен для решения задач классификации. Примененный алгоритм Data Mining строит иерархическую структуру классифицирующих правил типа «если..., то...», имеющую вид дерева. Чтобы принять решение, к какому классу следует отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Пример дерева решений, построенного с использованием Microsoft SQL Server 2005 Data Mining, представлен на рис. 2.
Рис. 2. Пример дерева решений, построенного с использованием SQL Server 2005 Data Mining
В данном примере в качестве целевой выбрана переменная «Нуждаетесь ли Вы в повышении квалификации в сфере ИТ?». Все остальные переменные выступают в качестве независимых. Суть алгоритма деревьев решений заключается в том, что среди независимых переменных ищутся такие, которые позволяют наилучшим образом разбить все множество записей на классы, определяемые
Приведем некоторые пояснения. Из первой строки таблицы видно, что 78% респондентов считают, что они нуждаются в повышении квалификации в сфере ИТ. В качестве первой переменной, по которой происходит разделение записей, алгоритм выбрал переменную «Приходится ли Вам обращаться за консультациями при работе на ПК?». Следовательно, она в наибольшей степени связана с целевой переменной: среди тех респондентов, которым приходится обращаться за консультациями, 86% считают, что они нуждаются в повышении квалификации, среди тех, кому не приходится обращаться за консультациями, - только 58%.
Далее деление происходит независимо
целевой переменной, т. е. построить наилучшую классификацию. В рассматриваемом примере имеются три класса, соответствующих значениям целевой переменной «да», «нет» и «затрудняюсь ответить».
Результаты работы алгоритма для рассматриваемого примера (для класса, соответствующего значению «да» целевой переменной) приведены в табл. 1.
среди записей каждой ветви. Например, для тех записей, где указано, что служащим приходится обращаться за консультациями, переменной, позволяющей наилучшим образом разграничить записи по классам, является переменная «Отражен ли в должностных обязанностях уровень владения ПК?».
Среди служащих, которые затруднились с ответом на этот вопрос, только 55% считают, что им нужно повышение квалификации; среди тех, кто ответил на этот вопрос «да» или «нет», нуждаются в повышении квалификации 88% респондентов.
Среди тех, кто затруднился с ответом на предыдущий вопрос, но при этом считает, что проблема информационного обеспече-
Таблица 1
Результаты работы метода на основе деревьев решений
%респоиденто1,
считающих, что они
нуждаются б
Услпвие повышении квалификации в сфере ИТ
Все 78
Приходится Все
обращаться за Затруднились с ответом, Все ;;
консультациями при работе на ПК отражен ли б должностных обязанностях уровень впадения ПК Считают, что проблема информационного обеспечения 90
упр авленче скои деяте лвно сти заключается в слабом использовании в практической работе
Не считают, что проблема 26
информационного обеспечения
упр авленче скои деятельно сти
заключается в слабом
использовании в практической
работе
Не затруднились с ответом, отражен ли в должностных 88
обязанностях уровень владения ПК
Не приходится Все 58
обращаться за Не затруднились с Все 63
консультациями при работе на ПК ответом, учитывается ли степень владения ПК при направлении на повьпление квалификации Внедряются новв1е ИТ 69
Не внедряются новые ИТ 26
Затруднились с ответом, учитывается ли степень владения 50
П К при напр авлении на повьпление кв алификации
ния управленческой деятельности заключается в слабом использовании в практической работе, нуждаются в повышении квалификации 90%.
Среди тех, кто затруднился с ответом на предыдущий вопрос и при этом не считает, что проблема информационного обеспечения управленческой деятельности заключается в слабом использовании в практической работе, нуждаются в повышении квалификации только 26%.
Таким образом, можно сделать вывод, что в большей степени осознают необходимость повышения квалификации в сфере ИТ те служащие, которые обращаются за консультациями при работе на ПК, которые четко знают, должны ли они владеть ПК согласно должностным обязанностям, которые знают, должна ли учитываться степень владения ПК при направлении на повышение квалификации, которые считают, что проблема информационного обеспечения управленческой деятельности заключается в слабом использовании в практической работе, а также служащие, у которых внедряются новые ИТ.
в) Ассоциативные правила. Метод ассоциативных правил предназначен для поиска групп взаимосвязанных событий или признаков. Построенные модели характеризуют близость различных одновременно наблюдаемых характеристик и могут быть выражены в виде простых правил вида «если A, то В» (обозначается: A ^ В). Ассоциативные правила удобно представлять графически в виде сети зависимостей.
Построим ассоциативные правила, описывающие «среднего» и «уверенного» пользователей ПК. В качестве целевой выберем переменную «Каким пользователем ПК Вы себя считаете?». Сети зависимостей для построенных правил изображены на рис. 3, 4 (см. цв. вставку). Числа около стрелок указывают на степень достоверности соответствующего правила, при этом «1» означает наиболее вероятное правило.
Из рис. 3 (см. цв. вставку) видно, что для «среднего» пользователя характерно следующее: очень плохо владеет Access и PowerPoint, плохо владеет Internet, Email, хорошо владеет Office, обращается за консультациями при работе на ПК, не владеет английским языком, редко в течение рабочего дня использует ПК для выполнения своих должностных обязанностей.
Из рис. 4 (см. цв. вставку) видно, что для «уверенного» пользователя характерно
следующее: отлично владеет Internet и Office, хорошо владеет PowerPoint, Access, Email, не обращается за консультациями при работе на ПК, возраст меньше 28 лет, читает по-английски и переводит со словарем.
6. Методы координации процесса подготовки государственных служащих с социально-экономической спецификой региона
Эффективная информационно-
аналитическая поддержка образовательных процессов связана с необходимостью принимать в расчет процессы смежных слоев социально-экономической системы региона. Территория, на которой функционирует та или иная образовательная система, является одним из основных факторов, определяющих характер протекающих в ней процессов. Образовательные процессы тесно взаимосвязаны с другими аспектами социально-экономического и промышленного развития территории. Отдельно взятый пространственный участок, даже небольшой протяженности, может одновременно включать большое количество естественно-географических, социально-экономических, культурных, промышленных, административных систем, как взаимосвязанных, так и разрозненных. Вся совокупная целостность территориальной инфраструктуры определяющим образом влияет на особенности и закономерности развития образовательной системы данного региона.
Таким образом, мы подходим к идее комплексной инфраструктуры территории (КИТ), которая позволяет рассматривать в системном единстве всю совокупность естественно-природных, антропогенных и техногенных систем, объединяя их в единую инфраструктуру [6].
Для проведения аналитической работы в масштабах КИТ предлагается поддержать разработанные методы двумя дополнительными компонентами:
• OLAP-компонента, предназначенная для управления данными социально-экономических слоев, объединенных моделью логического многомерного куба;
• ГИС-компонента, предназначенная для пространственной координации слоев КИТ и для генерации геоинформационных аналитических отчетов и атласов.
Заключение
Социальные аспекты применения информационных технологий государственными и муниципальными служащими име-
ют во многом специфический характер, обусловленный личностными особенностями контингента и условиями их профессиональной деятельности. Именно социальные проблемы применения информационных технологий государственными и муниципальными служащими выходят на первое место при создании эффективных информационных систем управления государством, а их решение становится определяющим для достижения поставленной цели.
В заключение отметим, что предлагаемая методика подкреплена следующими практическими результатами.
1. Сформирован перечень навыков и умений в области информационных технологий для государственных и муниципальных служащих.
2. Описана методика информационной поддержки непрерывной подготовки государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий.
3. Предложена и апробирована типовая анкета для опроса государственных и муниципальных служащих, предназначенного для выявления потребностей в подготовке и переподготовке, форм и содержания обучения.
4. Предложен и апробирован механизм логического вывода для обработки информационных массивов, сформированных на
основе предлагаемой анкеты.
5. Получены результаты тестовых испытаний предлагаемой методики на основе статистической и информационно-аналитической обработки более 500 анкет, заполненных репрезентативной группой государственных и муниципальных служащих Тамбовской области. Использованы методы и алгоритмы Data Mining (кластерный анализ, деревья решений, ассоциативные правила, упрощенный метод Байеса) для аналитического исследования первичной статистики. Сделан ряд аналитических выводов и рекомендаций относительно переподготовки данной выборки служащих.
Планируется вести дальнейшее исследование в рамках данного направления. Среди основных направлений этих работ можно назвать следующие:
• внедрение разработанной методики в других регионах РФ. В ближайшее время будет выполнена аналогичная работа по заказу Пензенской областной администрации;
• унификация форм сбора первичной статистики и методов их обработки в масштабах регионов РФ;
• разработка механизмов координации предлагаемой методики с социально-экономическими слоями региона на основе технологий ГИС и OLAP.
Литература
1. http://www.dp.ru/spb/news/hitech/2007/08/16/233378
2. http://government.e-rus.ru/site.shtml?id=83&n_id=11534
3. Барсегян А.А., Куприянов М.С. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. -СПб.: БХВ-Петербург, 2004.
4. Larose D. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. - John Wiley & Sons, Inc.,
2005.
5. Бершадский А.М., Гудков А.А. Анализ социально-экономической сферы региона с использованием технологий Knowledge Discovery in Databases // Матер. XXXIV Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE'07». Майская сессия. - Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007. - С. 94-95.
6. Бершадский А.М., Бождай А.С. Методы и модели информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории // Изв. Волг. ГТУ: Межвуз. сб. научн. ст. - № 1 (27). Волгоград. - 2007, с. 17 -22
7. Бершадский А.М., Осипова Н.В. Компетентностный подход к непрерывной подготовке государственных и муниципальных служащих //Матер. XXXII Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE'05», Осенняя сессия. - Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2005. - С. 61-63.
* *
*
