Разработка модели и инструментальных средств оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование на основе компетентностного подхода тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Макаров, Сергей Игоревич |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2008 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Разработка модели и инструментальных средств оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование на основе компетентностного подхода"
На правах рукописи
Макаров Сергей Игоревич
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ В НЕПРЕРЫВНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ НА ОСНОВЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА
Специальность 08.00 13 Математические и инструментальные методы экономики
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва-2008
003448373
Работа выпонена на кафедре математического обеспечения и администрирования информационных систем Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Научный руководитель:
кандидат экономических наук, доцент Комлева Нина Викторовна
Официальные оппоненты
доктор экономических наук, профессор Дик Владимир Владимирович
кандидат экономических наук, доцент Печенкин Александр Евгеньевич
Ведущая организация
Московский государственный открытый университет (МГОУ)
Защита диссертации состоится л30 октября 2008 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212 15101 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу. 119501, г Москва, ул Нежинская, д 7
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики
Автореферат разослан л2? сентября 2008 г
Ученый секретарь диссертационного совета,
кандидат технических наук, доцент
Мастяева И Н
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования
В условиях стремительного устаревания знаний и информатизации всех сфер деятельности человека требования к современному производству могут быть удовлетворены только путем постоянного повышения квалификации и уровня образования работников Важнейшими качествами специалиста становятся профессиональная гибкость и мобильность, готовность учиться на протяжении всей жизни. Конкурентоспособность компаний и целых стран зависит от возможности своевременно подготавливать квалифицированные кадры Согласно статистике, в высокотехнологичных отраслях промышленности США ежегодно проходят переподготовку 75-85% всех категорий персонала Непрерывное образование приобретает стратегическое значение и идет к тому, чтобы стать социальным институтом, позволяющим человеку постоянно повышать свой профессиональный уровень и осваивать новые профессии
Инвестировать средства в непрерывное образование готовы как сами специалисты, так и организации, в которых они работают. Однако существующее в России предложите образовательных услуг для специалистов, преодолевших уровень первоначального базового обучения, не отвечает потребностям новой экономики Предлагаемые программы обучения недостаточно эффективны в условиях постоянного устаревания знаний и технологий Требуется расширение и диверсификация образовательных услуг, допоняющих школьное и вузовское обучение, активная интеграция образования и бизнеса, создание гибких форм и моделей непрерывного обучения, позволяющих формировать индивидуальные учебные программы и с опережением реагировать на изменения, происходящие на рынке
Решение указанных задач тесно связано с реализацией компетентностного подхода в образовании (competence-based education) - переходом от доминирующей знаниевой компоненты к новым категориям, таким как компетенция и компетентность, переносом акцента с содержания обучения на его результат. На пути к этому необходимо освоение новых процедур и критериев оценивания, поскольку существующие механизмы не позволяют проводить эффективное измерение уровней компетенций обучаемого. В большинстве исследований, посвященных компетентностному подходу, рассматриваются вопросы смены образовательной парадигмы и задача разработки стандартов нового поколения в высшем профессиональном образовании. В то же время применению компетентностного подхода в сфере непрерывного образования уделено недостаточно внимания
Выбор эффективной программы непрерывного развития компетенций специалиста и поиск новых способов оценки результатов обучения на основе компетентностного подхода являются на сегодняшний день важными и недостаточно изученными задачами, что указывает на актуальность проведения диссертационного исследования по данной тематике
Цель и задачи исследования
Целью диссертационного исследования является разработка модели и инструментальных средств мониторинга компетентности специалиста и распределения инвестиций в его непрерывное обучение для обеспечения заданного уровня подготовки в условиях постоянно меняющихся требований рынка
Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи
Х исследование особенностей непрерывного образования на основе компетентностного подхода,
Х анализ существующих методов мониторинга и оценки компетентности на примере области информационно коммуникационных технологий (ИКТ),
Х определение тенденций изменения общей компетентности специалиста и уровня его отдельных компетенций в условиях устаревания знаний,
Х разработка экономико-математической модели, позволяющей формировать эффективную стратегию непрерывного обучения специалиста и обеспечивать необходимые уровни его компетенций на всех этапах обучения,
Х создание методики автоматизированной оценки уровней компетенций специалиста в соответствии с концепцией компетентностного подхода в образовании,
Х разработка программного средства оценки и мониторинга компетентности в системе непрерывного образования;
Х создание экспериментальной базы данных конгрольно-измерительных материалов для тестирования компетентности в сфере ИКТ,
Х апробация разработанного программного инструментария при решении реальных задач оценки компьютерной грамотности различных категорий испытуемых
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются процессы непрерывного образования, используемые субъектами экономики для подготовки специалистов и реализуемые на основе компетентностного подхода Предметом исследования является управление инвестициями в непрерывное обучение специалиста с помощью экономико-математических методов
Теоретическая и методологическая основа исследования
Теоретическую и методологическую основу проведенного исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области экономики знаний и управления человеческим капиталом, системного анализа, теории принятия решений, теории оптимального управления, концепции компетентностного подхода в образовании, таких, как В.И Байденко, А Л Гапоненко, А А Емельянов, И А Зимняя, Б А Лагоша, А.Н Леонтьев, В А Сухомлин, Ю Ф Телыюв, В П Тихомиров, Ю В Фролов, М Земан, Т Саати, Т Стюарт, Э. Тоффлер, В. Хутмахер, Л Эдвинссон и др
В качестве исходных данных использовались материалы ведущих кадровых Интернет систем, а также огчеты и учебные планы МЭСИ.
Научная новизна исследования
Предмет защиты составляют следующие результаты, полученные лично автором и содержащие элементы научной новизны
Х исследована система непрерывного развития компетенций специалиста с учетом процессов устаревания знаний,
Х впервые разработана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование, позволяющая обеспечить заданный уровень компетентности специалиста при общей минимизации затрат на обучение,
Х разработана методика вычисления весов компетенций в условиях неопределенности с использованием метода анализа иерархий,
Х предложена инновационная методика тестирования, заключающаяся в применении компетентностной модели, комбинированного метода оценки и адаптивности,
Х разработан программный инструментарий оценки компетентности и набор имитационных тестовых заданий, предназначенных для контроля уровня компетентности в сфере ИКТ
Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08 00 13
Х 2 3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях,
Х 2 5. Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах
Теоретическая и практическая значимость работы
Основные положения работы представляют вклад в развитие концепции компетентностного подхода в образовании Исследованы возможности
применения компетентностного подхода для непрерывного обучения специалистов по индивидуальным траекториям в условиях процессов устаревания знаний и изменения спроса на рынке труда
Разработанное инструментальное средство оценки компетентности принадлежит к новому поколению автоматизированных систем электронного тестирования и может применяться при очном, заочном и дистанционном обучении, а также выступать в качестве перспективного средства сертификации и оценки компетентности специалистов в различных отраслях и сферах экономики Предложен инновационный подход к оценке компетентности, сочетающий плюсы традиционных систем электронного тестирования с возможностями имитационных моделей Разработанные принципы и агоритмы тестирования, а также архитектура программного комплекса являются достаточно общими решениями и могут использоваться при построении информационных систем мониторинга компетентности в непрерывном образовании Созданная база контрольно-измерительных материалов применима для оценки уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности различных категорий испытуемых
Разработанный экономико-математический инструментарий может применяться в высших учебных заведениях при создании новых направлений на перспективном рынке независимого платного обучения специалистов в рамках программ послевузовского непрерывного образования, а также при формировании учебных планов по программам высшего профессионального образования для повышения качества обучения,
Предложенная экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций может также использоваться при планировании и организации обучения сотрудников в корпоративных образовательных структурах для более эффективного управления человеческим капиталом на основе компетентностного подхода, обеспечения требуемых уровней компетенций специалистов и сокращения затрат на корпоративное обучение
Апробация и внедрение результатов исследования
Результаты проведенного исследования внедрены в учебный процесс Института компьютерных технологий МЭСИ на кафедре математического обеспечения и администрирования информационных систем, а также апробированы в Академии труда и социальных отношений (АТиСО) в 2008 г.
Основные положения работы докладывались и получили положительную оценку на конференциях Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий (Москва, 2006-2007 гг), Электронное обучение и национальные образовательные реформы (Москва, 2007 г.), Технологии электронного обучения (е-Ьеатн^) возможности и перспективы (Москва, 2007 г), Проблемы формирования информационно-
коммуникационной компетентности выпускника университета начала XXI века (Пермь, 2007 г), Телематика'2008 (Санкт-Петербург, 2008г)
Результаты исследования использовались при выпонении проекта - Разработка инструмента оценки ИКТ компетентности учащихся, являющегося частью проекта НФПК Информатизация Системы Образования При этом с помощью созданного инструментария было протестировано несколько тысяч испытуемых из 7 регионов РФ на предмет владения ИКТ компетентностью.
Результаты исследования также применялись при выпонении проектов Федерального агентства РФ по образованию. Создание многоуровневой системы мониторинга и тестирования компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности (Ф-105), Создание отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности учащихся, преподавателей, руководителей образовательных учреждений (всех уровней) в системе непрерывного образования (Ф-24).
Публикации
Основные положения диссертации опубликованы в 9 печатных работах общим объемом 2,88 п.л, в т ч 3 из них в изданиях, рекомендованных ВАК
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 105 наименований и 4 приложений. Работа изложена на 175 стр машинописного текста, содержит 12 таблиц и 50 рисунков
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект и предмет исследования, раскрыта научная новизна и практическая значимость работы
В первой главе Анализ принципов и технологий реализации компетентностного подхода в непрерывном образовании исследуются экономические преимущества перехода к непрерывному обучению на основе компетентностного подхода, а также анализируются существующие методы мониторинга компетенций на примере области ИКТ.
Согласно современным исследованиям теории интелектуального капитала и экономики, основанной на знаниях (А Нордстрем, Й Риддерстрале, К Свейби, Т. Стюарт, Я Тимер, А Л Гапоненко, В.П Тихомиров и др), человеческий капитал является основным нематериальным активом почти любой компании В условиях, когда новейшие промышленные достижения, программы управления финансами и информационные технологии стали широко доступными, кадры остаются одной из немногих областей, реально
предлагающих устойчивые конкурентные преимущества В соответствии с теорией человеческого капитала знания и квалификация наемных работников рассматриваются как принадлежащий им и приносящий доход капитал, а затраты времени и средств на приобретение этих знаний и навыков - как инвестиции в него Теоретические и методологические аспекты управления человеческим капиталом раскрыты в ряде фундаментальных научных исследований зарубежных и отечественных экономистов (ГС Беккер, Т Шульц, А.И Добрынин, С.А Дятлов и др)
В то же время под напором новых научных и технологических достижений активизируются процессы морального устаревания знаний, приводящие к обесцениванию навыков и способностей специалистов Согласно работам П Книхта и Э Тоффлера, сегодня в некоторых областях период устаревания знаний на 50% составляет всего несколько лет и в будущем будет постоянно сокращаться Изменения, происходящие в обществе, привели к тому, что в современной экономике делается больший акцент на том, что ответственность за карьеру лежит на самом человеке Система образования зачастую не способна учитывать процессы устаревания знаний и функционировать в режиме лопережающего обучения, в то время как компании чаще заботит получение краткосрочной прибыли, что идет вразрез с необходимостью непрерывного развития компетенций и талантов специалиста
В связи с этим, новые модели инвестиций в непрерывное образование могут стать важнейшим стимулом для повышения конкурентоспособности как отдельного человека, так и целых компаний и даже стран Корпоративные обучающие структуры и образовательные учреждения дожны совершенствоваться и сотрудничать, обогащая колективный опыт в сфере образовательных инноваций
Основным инструментом сближения современного образования и бизнеса является компетентностный подход, получивший признание в Европе и России в рамках Болонского процесса и проекта Tuning В работе анализируются экономические и социальные преимущества реализации компетентностного подхода в образовании, главными из которых являются
Х развитие новой парадигмы образования и повышенное внимание к управлению знаниями,
Х улучшение прозрачности академических и профессиональных профилей и усиление акцента на результат обучения,
Х более гибкая организация обучения
Проведенный анализ выявил, что встречается множество трактовок, и определений терминов компетенция и компетентность В результате изучения ряда основополагающих работ по данной тематике (В Хутмахер, Н Болотов, И А Зимняя, J1M Митина и др) было принято .решение не
разграничивать в диссертации данные понятия, поскольку такая же позиция характерна для многих отечественных и большинства зарубежных ученых С целью уточнения определений выделены основные свойства понятия компетенция/компетентность Во-первых, компетентность - это деятельностная категория с акцентом на способе и результате действия Во-вторых, подчеркивается обобщенный интегральный характер этого понятия по отношению к знаниям, умениям, навыкам и опыту В-третьих, отмечается личностная и мотивационная составляющие компетентности
В работе изучаются особенности непрерывного обучения специалистов на основе компетентностного подхода. Установлено, что на данный момент учебные заведения недостаточно вовлечены в систему непрерывного образования и не справляются с задачей формирования профессиональных и социальных компетентностей, то есть компетентностный подход не реализуется, чему свидетельствуют многие факты Работники рыночной системы обращаются к проблемам несоответствия профессионального образования структуре потребностей рынка труда, отсутствия эффективного взаимодействия учебных заведений с работодателями, неразвитости форм и механизмов их участия в вопросах образовательной политики Одной из основных причин сложившейся ситуации является низкий уровень освоения новых критериев и методов оценивания компетентности
Автором рассмотрены различные варианты измерения компетентности, включая тестовую, ситуационную, рейтинговую и мониторинговую модели. Определено, что в современных условиях наиболее перспективными и экономически эффективными средствами оценки являются специальные автоматизированные системы, однако традиционные методы электронного тестирования направлены на оценку знаний и не позволяют измерять уровни компетенций человека.
Для исследования инновационных методик тестирования, позволяющих оценивать компетентность, проведен анализ существующих методов тестирования и сертификации навыков в сфере ИКТ, Выбор ИКТ-компетентности является обоснованным, поскольку именно в данной области компьютерные системы измерения способностей специалистов получили наибольшее распространение Также, по мнению большинства ученых, компетенция в сфере ИКТ является одной из ключевых и наиболее востребованных в -современных условиях и рассматривается в качестве приоритетной компетенции будущего
В результате проведенного анализа определены основные возможности и связанные с ними достоинства и недостатки ряда наиболее востребованных и инновационных инструментов оценки и сертификации ИКТ-компетентности-Microsoft Digital Literacy, Microsoft ISTE, ECDL/ICDL, RM QCA, ETS "ICT
Literacy Assessment" Определено, что, несмотря на выигрышные отличия каждого из подходов, ни один из них не является доступным и достаточно универсальным для того, чтобы на его основе можно было оценивать уровни компетенций различных категорий испытуемых в сфере ИКТ и других областях Для решения данной задачи необходима разработка моделей и инструментальных средств, сочетающих достоинства существующих традиционных и инновационных систем компьютерного тестирования
В завершении первой главы подведены итоги проведенного анализа широкого спектра научных публикаций, связанных с темой диссертационного исследования, а также конкретизированы задачи по разработке экономико-математической модели оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование и созданию новой методики оценки компетентности
Во второй главе Выбор оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение специалиста выпоняется моделирование процесса оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование на основе компетентностного подхода
Для решения основной задачи исследования и получения информации о том, как с позиций непрерывного образования поддерживать компетенции специалиста в актуальном состоянии, была исследована система непрерывного развития компетенций специалиста
Рассмотрим профиль из п компетенций специалиста Каждая компетенция в момент времени t е [17г] имеет собственный вес (значимость) со,
= =1 (1)
Элементами системы являются уровни компетенций специалиста ~Ь,
= (2) эквивалентные степеням владения компетенциями от 0% до 100% Связью между элементами системы или системообразующим фактором является функция вычисления общей компетентности специалиста/(6):
/№) = 2>А (3)
Из (1 )-(3) следует, что компетентность специалиста ограничена: 0 s /(6) < 1. Для выявления тенденций изменения компетентности специалиста, на этапе декомпозиции исследованы процессы, протекающие в системе. К таким процессам относятся
Х забывание компетенций,
Х устаревание компетенций,
Х естественное повышение уровней компетенций,
Х управление компетенциями (обучение) В результате анализа работ Г Эббингауза и А Н. Леонтьева, посвященных процессам сбережения памяти человека, построены классическая и измененная -кривые забывания Выявлено, что процесс забывания не оказывает существенного влияния на рассматриваемую систему по трем причинам Во-первых, в исследуемых временных интервалах (среднесрочный и догосрочный период) эффекты забывания малозначительны Во-вторых, компетенция подвержена сбережению больше, чем знание, поскольку имеет практическую направленность и интегрирует различные составляющие, включая понимание и опыт В-третьих, имевшийся уровень компетенции может быть восстановлен специалистом за приемлемые сроки при самостоятельной подготовке к собеседованиям, аттестациям и другим оценочным процедурам.
Процесс устаревания компетенций обусловлен внешними воздействиями на систему, связанными с изменениями спроса/предложения на рынке труда По причинам возникновения данные воздействия предложено классифицировать на предметные (появляются новые существенные знания в данной области), технологические (появляются новые перспективные технологии, применимые в данной области), экономические (меняется конъюнктура на рынке труда), юридические (меняется законодательство, имеющее отношение к данной специальности или сфере деятельности)
Жизненный цикл 1-й компетенции в профиле специальности связан с изменением ее веса со, и включает три этапа появление, развитие, исчезновение компетенции До появления и после исчезновения компетенции ее вес равен нулю =0 В процессе основной фазы развития вес компетенции может колебаться Изменение веса компетенции приводит к изменению весов других компетенций и общей компетентности специалиста, в связи с чем, для управления системой необходимо вычисление весов компетенций на каждом этапе обучения
Устаревание компетенции происходит при изменении на рынке труда требований к уровню подготовки специалистов по данной компетенции Для каждого временного отрезка можно определить коэффициент
предполагаемого устаревания компетенции в за данный период, вычисляемый как
е = |"('2)-"(',). если и(12) - и(1,) < 1, [1, еслиы(Г2) - ) г 1, где и(0 - функция прогнозируемого изменения состава компетенции,
0 = 1- означает, что требования поностью изменились, и компетенция устарела на 100%
Зная уровень компетенции специалиста в момент времени /,, можно вычислить новый уровень владения компетенцией в момент времени <г с учетом произошедшего устаревания
Ь,2={\-0)ЬД (5)
В зависимости от значения периода полураспада компетенции (среднего или предполагаемого времени, за которое состав компетенции изменяется на 50%) все компетенции могут быть отнесены к фундаментальным (медленно устаревающим) компетенциям и прикладным (быстро устаревающим) компетенциям
Процесс естественного повышения уровня компетенции связан с активным использованием компетенции в профессиональной или иной деятельности Пусть р(Ь) - функция предполагаемого повышения уровня компетенции для конкретного специалиста, описывающая то, как дожен повыситься уровень его компетенции Ь в заданный временной период С учетом устаревания и повышения компетенции за время [г,,/2] имеем новый уровень
*>,2=(1-<%, + М,) (6)
Непрерывное развитие компетенций рассматривается как обучение специалиста в течение т этапов (общим сроком обучения 1-ГО лет) Управляющим воздействием в системе является процесс непрерывного обучения или последовательность обучающих воздействий (X,,Х2, ,хД) в моменты времени ,/,Д), переводящих компетенции специалиста в новые состояния.
.С->0 С)
Затраты на обучение специалиста задаются функцией г,(Ьп,х), где ЬД - уровень компетенции специалиста до обучения, х - объем обучения специалиста (требуемый прирост уровня компетенции)
Для выбора стратегии эффективного управления системой разработана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение, включающая решение двух задач (1) задачи выбора оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение специалиста в рамках одной компетенции и (2) задачи оптимального распределения инвестиций между компетенциями профиля специальности Первая задача является внутренней частью для второй Рассмотрим формулировки обеих задач и этапы построения математических моделей
Задача (1) Необходимо выбрать оптимальную стратегию инвестиций в непрерывное обучение специалиста и оптимальный план обучения в рамках одной компетенции на протяжении т этапов таким образом, чтобы минимизировать суммарные затраты на обучение, обеспечив при этом заданные
уровни компетенции специалиста на всех этапах ("".Г", Известен
начальный уровень компетенции специалиста ОйЬ0 21
Построение математической модели проводится в семь этапов
1 Определение числа шагов Число шагов задачи равно числу этапов обучения т
2 Определение состояний системы Состояние системы на каждом шаге характеризуется переменной Ъ - начальным уровнем компетенции на данном этапе, 0 < Ь 21
3 Выбор шаговых управлений. Управлением на г-м шаге является объем обучения X/, 1 = еХ, где X - область допустимых управлений моделируемого процесса
4 Определение проигрыша (затрат) Функция проигрыша ^(Ь.х,) на г-м шаге - это финансовые или временные затраты на обучение специалиста на данном этапе (инвестиции в обучение)
<р,{Ъ,х1) = х,(Ь11,х1), (8)
где ЬД - уровень компетенции специалиста до обучения, который определяется с учетом предполагаемого устаревания компетенции на данном этапе как Д =6(1-0,),
х, - прирост уровня компетенции (управление) на данном шаге
Показатель эффективности задачи - это суммарные инвестиции в обучение за все этапы
У/ = ->тга (9)
IV обладает свойством аддитивности, следовательно, можно найти оптимальное решение задачи методом динамического программирования
5 Определение функции перехода в новое состояние Под влиянием шагового управления я, система на ;-м этапе обучения переходит из состояния Ь в состояние Ъ'
Ь' = е,(Ь,х1) = Ь(\-01) + х, + р,(Ь), (10)
где р,(Ь) - предполагаемый прирост уровня компетенции на данном этапе
Состояние 6' определяет конечный уровень компетенции специалиста на /-м этапе и начальный уровень компетенции специалиста на г+1-м этапе В соответствии с условием задачи, на ;-м этапе требуется обеспечить заданный уровень компетенции , следовательно, новое состояние системы А' дожно удовлетворять неравенству. 1 Тогда имеем следующее ограничение,
налагаемое на шаговое управление процессом
Выпонение ограничений на всех этапах обеспечивает достижение заданных уровней компетенции с учетом процессов устаревания и естественного повышения уровня компетенции Управление х, = О означает, что обучение на /-м шаге не проводится, при этом состояние системы изменяется в соответствии с внутренними процессами в системе' >' = >(1-0,) + р,(6).
6 Составление функционального уравнения для последнего шага Условный оптимальный проигрыш на последнем т-м шаге для множества возможных состояний моделируемого процесса
К(Ь) = тт{<рт(Ь,хш)}, (12)
ограничения на управление при этом.
На последнем шаге условное оптимальное уравнение заключается в обеспечении заданного итогового уровня компетенции специалиста ЬД при минимальных затратах на обучение <рт в рамках последнего этапа
7 Составление основного функционального уравнения Составим основное функциональное уравнение динамического программирования в соответствии с принципом оптимальности Белмана.
ЩЪ^тт^Ъх^ + ГУ^т - 0,) + */ + Л (л)} (14)
Оптимальное управление на /-м шаге выбирается так, чтобы сумма затрат на всех оставшихся шагах, включая затраты на данном шаге, была минимальна при достижении необходимых показателей по уровню компетенции. В результате расчета по модели определяется оптимальный план обучения (х',х'2, ,х'т) и соответствующая ему оптимальная стратегия инвестиций (<р\,<р\, ,<р'т) в непрерывное обучение специалиста, обеспечивающая заданные уровни компетенции ,1^") на т этапах обучения при минимальных
суммарных затратах \У' Таким образом, математическая модель задачи построена
Задача (2) Необходимо выбрать оптимальную стратегию инвестиций в непрерывное обучение специалиста в рамках профиля специальности из п компетенций на протяжении т этапов таким образом, чтобы обеспечить
1 достижение заданного уровня к общей компетентности специалиста к концу обучения; 05X51;
2 достижение заданных уровней для отдельных компетенций специалиста на произвольных этапах обучения
3. минимизацию суммарных затрат на обучение
Известен вектор начальных уровней компетенций Ь0 и матрица весов компетенций М". Элемент матрицы ы:1 - это предполагаемый вес /-й компетенции в профиле специалиста к концуу-го этапа
О^щ 21,1=й,7 = Ьт (15)
Для построения математической модели последовательно выпоняются этапы, сформулированные ниже
1 Определение числа шагов Число шагов п равно числу компетенций На -м шаге 0 = 1,и) рассматривается 1-ая компетенция специалиста
2 Определение состояний системы Состояние системы на каждом шаге характеризуется переменной а - общей итоговой компетентностью специалиста перед данным шагом, 0аК Для первой компетенции, очевидно, имеется только одно возможное состояние а = 0.
3 Выбор шаговых управлений Управлением на г-м шаге с/ является итоговый уровень 1-й компетенции, который дожен быть достигнут к концу 1-го этапа обучения. Данный уровень дожен быть не меньше минимального заданного уровня
Г ^ С, 51 (16)
4 Определение проигрыша (затрат) Проигрышем IV'(с,) на г-м шаге являются суммарные затраты на непрерывное обучение 1-й компетенции, обеспечивающее следующие уровни компетенции на протяжении т этапов
I;=Й'т, (п)
где с/ - уровень 1-й компетенции к концу обучения (шаговое управление)
Для вычисления затрат ш'(с,) используется математическая модель решения задачи (1) выбора оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение специалиста
IV'(с,) = 1тегМос1е1,(ш,6,Д,~Д), (18)
где 1ппегМос1е1, - внутренняя модель для 1-й компетенции,
01= (0л > >0л) - коэффициенты предполагаемого устаревания 1-й компетенции
Показатель эффективности задачи - это суммарные инвестиции в обучение специалиста в рамках всех компетенций профиля на протяжении всех этапов-
У = 2У,'(с,)-тт \ (19)
5 Определение функции перехода в новое состояние Под влиянием шагового управления с/ система на 1-м шаге переходит из состояния а в состояние а'
й' = Л,(а',с() = а + ^11Дс(, (20)
где а>т с, - вклад /-й компетенции в формировании общей итоговой компетентности специалиста В соответствии с уровнем г-й компетенции с, и ее весом в профиле специальности общая компетентность специалиста а увеличивается и переходит в начальное для следующего г+1-го шага состояние а'.
Из (15) и (16) следует, что вклад г-й компетенции в общую компетентность специалиста ограничен и не может превысить вес компетенции
1%атйс,ат&тя,1 = и, (21)
следовательно, с учетом (20) имеем следующие ограничения на возможные состояния системы на г-м шаге, позволяющие оптимизировать расчет
2-СЧ, * л * 2Х= 2Л (22)
1=1 I-г
6 Составление функционального уравнения для последнего шага Условный оптимальный проигрыш на последнем шаге п и оптимальное управление для множества возможных состояний моделируемого процесса-
1 = И?(с,(в)),
,=Ц/гМ (23)
Оптимальное управление для последней и-ой компетенции выбирается таким образом, чтобы были обязательно удовлетворены заданные итоговые уровни данной компетенции и общей компетентности К Для этого с учетом (16) необходимо выпонение неравенства
('К - а),т (24)
Данное неравенство является ограничением на состояние процесса перед последним шагом и означает, что для всех других состояний на этом шаге задача не имеет решения, так как ни при каких управлениях не выпоняется условие задачи по достижению требуемого уровня общей компетентности специалиста К
7 Составление основного функционального уравнения Составим в соответствии с принципом оптимальности Белмана основное функциональное уравнение динамического программирования
= + а'"с')} (25)
Оптимальное управление для /-й компетенции выбирается так, чтобы сумма затрат на обучение на всех оставшихся шагах У,+/, включая затраты на данном шаге IV', была минимальна при достижении необходимого уровня компетенции Условная оптимизация проводится от конца процесса к началу После ее завершения осуществляется безусловная оптимизация на первом и всех последующих шагах. В результате расчета по модели определяются1
Х (.с',с[, -оптимальные уровни компетенций на последнем этапе,
Х (IV',IV,', - оптимальное распределение инвестиций между компетенциями,
Х л,',! = Г", 7 = Гл - оптимальный план непрерывного обучения специалиста на протяжении т этапов,
Х = = - оптимальная стратегия инвестиций в непрерывное обучение специалиста на протяжении т этапов,
Х У" - минимальные суммарные затраты на обучение
В работе показано, что прямая задача распределения инвестиций, заключающаяся в максимизации компетентности специалиста при заданном размере инвестиционного капитала, может быть решена аналогично
Для эффективного использования построенной модели и формирования индивидуальных программ обучения необходима методика вычисления весов компетенций с учетом предпочтений лица, принимающего решение Выявлено, что данная задача является нетривиальной задачей принятия решений в условиях неопределенности и заключается в получении рейтинга компетенций - альтернатив (А,,Л,, ,АД) в соответствии с полезностью, которую может принести обучение в рамках данных компетенций Приоритет компетенций зависит от заданного множества субъективных и объективных критериев (показателей качества). Для решения задачи предложено использовать метод анализа иерархий (МАИ), позволяющий численно определять относительную значимость исследуемых альтернатив для всех критериев, находящихся в иерархии в виде нормированных векторов приоритетов, на основании рационально-взвешенного подхода принятия решений в условиях неопределенности Целесообразность практического использования метода обусловлена тем, что МАИ совмещает в себе достоинства аналитических и экспертных методов, обеспечивает реализацию наиболее эффективного способа оценки количественно неизмеримых, но вместе с тем важных факторов для принятия обоснованных решений и позволяет сводить исследования к достаточно простой процедуре проведения последовательно попарных сравнений
Метод предполагает декомпозицию проблемы на все более простые составляющие части и обработку суждений лица, принимающего решение Иерархическое представление задачи выбора наилучших компетенций для обучения строится в зависимости от выбранных показателей качества и целей обучения На Рис 1 представлен пример построения иерархии, характеризующейся одинаковыми числом и функциональным составом альтернатив под критериями и состоящей из четырех уровней цель, акторы, критерии, альтернативы
Рис 1 Иерархическое представление задачи определения весов компетенций В зависимости от числа компетенций п, сравнение элементов иерархии может осуществляться методом попарного сравнения альтернатив, либо методом сравнения объектов относительно стандартов Для установления относительной важности элементов используется девятибальная шкала отношений В результате ранжирования элементов и иерархического синтеза МАИ определяется результирующий вектор приоритетов
,шД) (26)
Вектор содержит нормированные значения весовых коэффициентов альтернатив - то есть искомые веса компетенций
В формировании общей компетентности специалиста наравне с весовыми коэффициентами компетенций стоят уровни компетенций специалиста Ь = (Ь,,Ь2, ,&Д), являющиеся объектом управления и ядром изучаемой системы Существующие подходы к оценке уровней компетенций не содержат универсальных методов и агоритмов, позволяющих получить достоверную информацию об уровне подготовки специалиста Для решения данной задачи разработана инновационная методика оценки компетентности, основанная на трех основных принципах
1) компетентностная модель в основе теста;
2) комбинированный метод оценки,
3) адаптивность
В отличие от большинства существующих методов тестирования, предложено создавать тест в виде компетентпостной модели или ориентированного графа G, вершинами которого являются компетенции ,kt) с ненормированными весовыми коэффициентами (v,,v2, ,vs)
большими нуля Каждому заданию z,ez при этом ставится в соответствие набор оцениваемых в нем компетенций к^ек. Разработанный агоритм оценки компетентности сводится к обходу имеющихся вершин графа G и получению оценок кпо компетенциям в соответствии с заданными правилами и порядком измерений Предложенное решение является основой доя автоматизированной оценки компетентности испытуемого и позволяет сместить акцент с содержания теста на его результат и измеряемые параметры
Комбинированный метод оценки подразумевает использование двух методов тестирования (традиционного и имитационного) и позволяет оценивать не только знания, но и компетентность испытуемого, причем, как ее отдельные элементы, так и их сочетание Традиционное тестирование (knowledge-based test) является эффективным средством оценки знаний испытуемого и заключается в выпонении общеизвестных типов тестовых вопросов- множественный выбор, установление соответствия, сортировка и т д. Имитационные методики (performance-based test) позволяют измерять опыт, практические навыки и когнитивные способности испытуемого Каждое имитационное задание предлагает уникальную тестовую ситуацию (сценарий) и проверяет навыки решения определенного класса задач, возникающих в реальной жизни Во время имитационного тестирования поочередно предлагаются симуляционные задания различной степени сложности В процессе их выпонения отслеживается последовательность, рациональность и результат действий испытуемого. При формировании тестов дожен соблюдаться баланс между заданиями различных типов с тем, чтобы измерение было адекватным и поноценным
Распространенным недостатком автоматизированных систем тестирования является низкая точность измерения в случае, когда средняя сложность заданий теста не соответствует уровню подготовленности испытуемых Для устранения данного недостатка предложено использовать механизм адаптивного тестирования, позволяющий оценивать способность испытуемых и трудность заданий в одной и той же интервальной шкале при помощи математико-статистических моделей измерения Разработан агоритм адаптивного тестирования, основанный на методологии Item Response Theory (IRT) и однопараметрической модели Раша Агоритм состоит из шести шагов. (1) априорная оценка уровня компетентности, (2) выбор оптимального задания, (3) выдача задания и получение результата, (4) апостериорная оценка уровня компетентности, (5) проверка выпонения стоп-критериев, (6) получение итогового уровня компетентности.
Предложенная методика оценки компетентности, основанная на инновационном сочетании трех описанных принципов, позволяет получать
количественную оценку уровня компетентности испытуемого и не имеет аналогов в России
В третьей главе Разработка программного комплекса мониторинга компетентности рассматривается программно-инструментальная реализация предложенных подходов и приводится экспериментальное подтверждение достоверности предложенной экономико-математической модели оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение
Численный расчет в рамках разработанной экономико-математической модели оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование связан с большим объемом вычислений, проведение которых вручную является достаточно трудоемкой задачей Вследствие этого, было спроектировано и разработано программное средство, позволяющее автоматизировать предложенную методику расчета, а также реализовать возможности интерактивного ввода и изменения параметров и исходных данных модели в документах распространенных форматов (XLS, XML)
С помощью созданного программного обеспечения смоделированы экспериментальные расчеты, подтверждающие достоверность предложенной модели по оптимальному распределению инвестиций в непрерывное развитие компетенций и выбору эффективного плана обучения, обеспечивающего заданный уровень компетентности специалиста Необходимо отметить, что полученное с помощью методов динамического программирования решение есть лишь некоторое приближение к оптимальному решению и его можно улучшить, взяв более мекий шаг оптимизации В ходе экспериментов определены величины шагов оптимизации по переменным состояния моделируемого процесса, при которых достигается приемлемая точность решения задачи (Таблица 1)
Таблица 1 Рекомендуемые величины шагов оптимизации
Переменная Описание Шаг оптимизации
а Общая итоговая компетентность специалиста перед очередным шагом (состояние системы для внешней модели) 0,1%
Ь Начальный уровень компетенции специалиста перед очередным шагом (состояние системы для внутренней модели). 1%
Подсчитана трудоемкость расчета модели с использованием созданного инструментария для указанных значений шагов оптимизации и следующих исходных данных число компетенций профиля (к) - 22 ед, этапов обучения (т) - 5 лет, минимальный шаг обучающего воздействия (х) - 10% Средняя трудоемкость автоматизированного расчета (на процессоре Intel Pentium 4 2660 МГц) с учетом его программной оптимизации составила 4 сек, при этом общее
число рассмотренных состояний для внешней модели - более 22 ООО, вариантов управлений для внешней модели - более 199 ООО, количество расчетов по внутренним моделям - более 1 ООО (итоговые цифры зависят от исходных данных по начальным и требуемым уровням компетенций специалиста)
Для реализации разработанной методики и агоритмов оценки уровней компетенций специалиста в соответствии с концепцией компетентностного подхода в образовании сформулировано техническое задание на создание программного комплекса оценки компетентности, проведено проектирование, разработка, тестирование и документирование программного обеспечения В качестве средств разработки выбрана платформа Microsoft .NET Framework 2 О, СУБД MySQL 5 0, среда Microsoft Visual Studio 2005, язык программирования С#, технологии NET Remotmg, XML В результате проведенных работ создан инновационный инструментарий оценки компетентности, поддерживающий международный стандарт по упаковке и хранению учебного и измерительного контента IMS Упрощенная схема архитектуры программного комплекса представлена на Рис 2
Рис 2 Архитектура программного комплекса оценки компетентности На административном уровне расположен центральный сервер системы, осуществляется хранение тестов, ведение единой базы данных, статистическая обработка и анализ данных, создание дистрибутивов, а также разработка, администрирование и интеграция контрольно-измерительных материалов. Системный уровень построен в соответствии с архитектурой клиент-сервер На системном уровне осуществляется установка тестовой программы,
управление учетными записями испытуемых, организация процесса тестирования и сбор зашифрованных результатов испытаний.
Разработанный программный комплекс тестирования характеризуется обобщением лучшего мирового и российского опыта в создании систем тестирования (ECDL, Microsoft MOS, Microsoft ISTE, ETS лICT Literacy Assessment, Questionmark, АСТ-Тест), а также инновационными возможностями оценивания компетенций и знаний с использованием адаптивности, компетентностной модели в основе теста, сочетанием традиционных и имитационных методик тестирования
Для проверки системы создана экспериментальная база данных контрольно-измерительных материалов, предназначенная для измерения компетентности в сфере ИКТ (компьютерной грамотности) - одной из ключевых компетенций, владение которой является обязательным для большинства специалистов вне зависимости от вида их трудовой деятельности Разработанный инструментарий апробирован в ходе выпонения ряда НИР и внедрен в высших учебных заведениях МЭСИ и АТиСО Всего с использованием системы протестировано несколько тысяч учащихся и работников образования (преподавателей, администраторов) в 11 субъектах РФ В процессе функционирования система тестирования показала высокую степень надежности и работоспособности. Эксперты положительно оценили предложенный программный комплекс и точность измерения компетентности испытуемых
Успешная апробация инструментария подтвердила возможность практического применения предложенных в диссертационном исследовании подходов и методов для мониторинга и непрерывного развития компетенций специалистов Пакет разработанных прикладных инструментов может быть использован в учебных заведениях при создании новых программ обучения студентов и сторонних слушателей, а также для оценки результатов образования на основе компетентностного подхода
В заключении изложены основные результаты диссертационной работы и определены направления дальнейших исследований
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Основные выводы и результаты проведенной работы сводятся к следующим положениям.
1. Исследованы особенности применения компетентностного подхода в сфере непрерывного послевузовского образования. Проведен анализ методов мониторинга и оценки компетентности на примере области ИКТ, определены достоинства и недостатки существующих систем тестирования. 2 Исследована система непрерывного развития компетенций специалиста. Показано, что элементами системы являются уровни компетенций и их весовые коэффициенты, предложена формула расчета общей компетентности Исследованы основные процессы, протекающие в системе
Обосновано, что процессы забывания не влияют на задачу поэтапного развития компетенций Разработана модель жизненного цикла компетенции Проанализированы виды внешних воздействий, приводящих к устареванию, разработана классификация компетенций по времени жизни, периоду и характеру их устаревания
3. Создана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение специалиста, позволяющая обеспечивать необходимый уровень его общей компетентности и заданные уровни отдельных компетенций на протяжении всех этапов с наименьшими затратами на обучение Модель позволяет реагировать на изменения, происходящие на рынке, и формировать эффективную стратегию инвестиций в непрерывное обучение. С помощью специально разработанного программного обеспечения проведены экспериментальные расчеты, подтверждающие достоверность и практическую значимость модели
4 Разработана методика вычисления весов компетенций с использованием метода анализа иерархий, необходимая для принятия экономически обоснованных решений по инвестированию средств в непрерывное обучение в условиях неопределенности
5. Предложена инновационная методика и агоритмы оценки компетентности, позволяющие автоматизировать процесс измерения и мониторинга уровня компетентности. Создан программный комплекс тестирования и база контрольно-измерительных материалов для оценки уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности Проведена апробация инструментария, демонстрирующая его эффективность и поную готовность для внедрения в учебное заведение любого масштаба и решения задач, связанных с оценкой компетентности различных групп и категорий испытуемых в различных дисциплинах и областях знания.
6 Комплексное использование предложенных моделей и инструментальных средств направлено на повышение качества непрерывного образования и его экономической эффективности, востребованности специалистов на рынке труда и конкурентоспособности высших учебных заведений на новых образовательных рынках
Список работ, опубликованных по теме диссертации:
В изданиях, рекомендованных ВАК
1 Комлева Н В , Макаров С И, Перевалов В А Открытые Образовательные Ресурсы // Открытое Образование. - 2007. - № 2, с 30-34 (0,33 п л)
2 Скуратов А К, Хеннер Е К, Хорошилов А В , Ярных В В, Макаров С .И, Пахомов И С, Бояшова С А , Богданов М Ю, Перевалов В А Национальный центр мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности в системе образования Российской Федерации // Открытое Образование. - 2007. - №5, с. 12-18 (0,51 п л)
3 Комлева Н В , Макаров С И Инновационная технологическая среда оценки компетентности в образовании // Открытое Образование - 2008 - № 5 (0,46 п.л)
В других научных изданиях
1 Макаров С И, Борисов А В ИКТ компетентность в образовании // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий Системы управления знаниями. 26-27 апреля 2006 г Сборник научных трудов - М 2006, с 310-315 (0,27 п.л)
2 Макаров С И , Борисов А В Компьютерное тестирование для определения информационно-коммуникационной компетентности // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий Системы управления знаниями: 26-27 апреля 2006 г Сборник научных трудов -М 2006, с 288-291 (0,16 п л).
3. Макаров С И Анализ методов оценки компетентности на примере области ИКТ // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий Системы управления знаниями 17-18 апреля 2007 г Сборник научных трудов - М. 2007, с. 188-192 (0,28 п л)
4. Макаров С И Подходы к мониторингу компетентности в непрерывном образовании // Международная научно-практическая конференция Технологии электронного обучения (e-Learning) возможности и перспективы 10-11 октября 2007 г Сборник научных трудов - М 2007 (0,3 п л)
5 Макаров С И , Демидова Е А , Скуратов А К Инновационные технологии тестирования компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2008, 23-26 июня 2008г Изд-во СПб, том 1, с. 225-226 (0,16 п л)
6. Макаров С.И, Демидова Е А , Ряднов Д А Программные решения для обеспечения отраслевого центра мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности Н Дистанционное и виртуальное обучение - 2008 - № 8 (0,42 п л )
Подписано к печати 26 09 08
Формат издания 60x84/8 Бум офсетная №1 Печать офсетная
Печл 1,5 Уч-издл 1,4 Тираж 100 экз
Заказ №7710
Типография издательства МЭСИ 119501, Москва, Нежинская ул , 7
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Макаров, Сергей Игоревич
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ И ТЕХНОЛОГИЙ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА В НЕПРЕРЫВНОМ ОБРАЗОВАНИИ.
1.1. Инвестиции в непрерывное обучение и человеческий капитал.
1.1.1. Экономика, основанная на знаниях и управление знаниями.
1.1.2. Человеческий капитал как устойчивое конкурентное преимущество.
1.1.3. Устаревание знаний и обучение на протяжении всей жизни.
1.2. Принципы компетентностного подхода в образовании.
1.2.1. Понятие компетентностного подхода.
1.2.2. Термины компетенция и компетентность.
1.2.3. Принципы и экономические преимущества компетентностного подхода.
1.3. Трудности реализации компетентностного подхода.
1.3.1. Компетентностная модель проектирования ГОС ВПО.
1.3.2. Классификация компетенций.
1.3.3. Формирование и оценивание компетенций.
1.4. Анализ существующих методов оценки компетентности.
1.4.1. Модели оценки компетентности.<.
1.4.2. Системы тестирования ИКТ-компетентности.
1.5. Выводы по главе.^.
ГЛАВА 2. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ ИНВЕСТИЦИЙ В НЕПРЕРЫВНОЕ ОБУЧЕНИЕ СПЕЦИАЛИСТА.
2.1. Система непрерывного развития компетенций специалиста.
2.1.1. Общее описание системы.
2.1.2. Процесс забывания.
2.1.3. Процесс устаревания.
2.1.4. Процесс управления.
2.2. Экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение.
2.2.1. Постановка задачи.
2.2.2. Выбор оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение для одной компетенции.
2.2.3. Оптимальное распределение инвестиций между компетенциями профиля специальности.
2.3. Вычисление весов компетенций в условиях неопределенности.
2.3.1. Постановка задачи принятия решений.
2.3.2. Иерархическое представление проблемы.
2.3.3. Сравнение элезиентов иерархии.
2.3.3. Ранжирование элементов.
2.3.4. Агоритм синтеза весовых коэффициентов.
2.4. Оценка уровней компетенций специалиста.
2.4.1. Компетентностная модель в основе теста.
2.4.2. Комбинированный метод оценки.
2.4.3. Агоритм адаптивного тестирования.
2.5. выводы по главе.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА МОНИТОРИНГА КОМПЕТЕНТНОСТИ
3.1. Постановка задачи создания автоматизированной системы тестирования.
3.1.1. Принципы построения системы.
3.1.2. Требования к программному обеспечению.
3.1.3. Использование стандартов.
3.2. Архитектура системы.
3.2.1. Платформа и технологии.
3.2.2. Уровни программного комплекса.
3.2.3. Структура базы данных.
3.2.4. Сравнение возможностей системы с аналогами.
3.3. Описание основных компонентов системы.
3.3.1. Клиент и сервер тестирования.
3.3.2. Программный комплекс администрирования.
3.3.3. Средства разработки контента.
3.4. Практическое использование результатов исследования.
3.4.1. Программное средство автоматизации расчетов.
3.4.1. Апробация и внедрение программного комплекса оценки компетентности.
3.5. Выводы по главе.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка модели и инструментальных средств оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование на основе компетентностного подхода"
Актуальность темы исследования
В условиях стремительного устаревания знаний и информатизации всех сфер деятельности человека [102] требования к современному производству могут быть удовлетворены только путем постоянного повышения квалификации и уровня образования работников. Важнейшими качествами специалиста1 становятся профессиональная гибкость и мобильность, готовность учиться на протяжении всей жизни. Конкурентоспособность компаний и целых стран зависит от возможности своевременно подготавливать квалифицированные кадры. Согласно статистике, в высокотехнологичных отраслях промышленности США ежегодно проходят переподготовку 75-85% всех категорий персонала [52]. Непрерывное образование приобретает стратегическое значение и идет к тому, чтобы стать социальным институтом, позволяющим человеку постоянно повышать свой профессиональный уровень и осваивать новые профессии.
Инвестировать средства в непрерывное образование готовы как сами специалисты, так и организации, в которых они работают. Однако существующее в России предложение образовательных услуг для специалистов, преодолевших уровень первоначального базового обучения, не отвечает потребностям новой экономики [35]. Предлагаемые программы обучения недостаточно эффективны в условиях постоянного устаревания знаний и технологий. Требуется расширение и диверсификация образовательных услуг, допоняющих школьное и вузовское обучение, активная интеграция образования и бизнеса, создание гибких форм и моделей непрерывного обучения, позволяющих формировать индивидуальные учебные программы и с опережением реагировать на изменения, происходящие на рынке.
Решение указанных задач тесно связано с реализацией компетентностного подхода в образовании (competence-based education) [21,22,48,60,70] - переходом от доминирующей знаниевой компоненты к новым категориям, таким как компетенция и компетентность, переносом акцента с содержания обучения на его результат. На пути к этому необходимо освоение новых процедур и критериев оценивания [5], поскольку существующие механизмы не позволяют проводить эффективное измерение уровней компетенций обучаемого. В
1 Под термином специалист здесь и далее в диссертации будет пониматься человек, обладающий специальными знаниями, навыками, опытом работы в определенной отрасли экономики или науки, получивший специальность по образованию или в практической деятельности (Современный экономический словарь, 2007) большинстве исследований, посвященных компетентностному подходу, рассматриваются вопросы смены образовательной парадигмы и задача разработки стандартов нового поколения в высшем профессиональном образовании [6,7,8,12,23,60,61]. В то же время применению компетентностного подхода в сфере непрерывного образования уделено недостаточно внимания.
Выбор эффективной программы непрерывного развития компетенций специалиста и поиск новых способов оценки результатов обучения на основе компетентностного подхода являются на сегодняшний день важными и недостаточно изученными задачами, что указывает на актуальность проведения диссертационного исследования по данной тематике.
Цель и задачи исследования
Целью диссертационного исследования является разработка модели и инструментальных средств мониторинга компетентности специалиста и распределения инвестиций в его непрерывное обучение для обеспечения заданного уровня подготовки в условиях постоянно меняющихся требований рынка.
Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи:
Х исследование особенностей непрерывного образования на основе компетентностного подхода;
Х анализ существующих методов мониторинга и оценки компетентности на примере области информационно коммуникационных технологий (ИКТ);
Х определение тенденций изменения общей компетентности специалиста и уровня его отдельных компетенций в условиях устаревания знаний;
Х разработка экономико-математической модели, позволяющей формировать эффективную стратегию непрерывного обучения специалиста и обеспечивать необходимые уровни его компетенций на всех этапах обучения;
Х создание методики автоматизированной оценки уровней компетенций специалиста в соответствии с концепцией компетентностного подхода в образовании;
Х разработка программного средства оценки и мониторинга компетентности в системе непрерывного образования;
Х создание экспериментальной базы данных контрольно-измерительных ' материалов для тестирования компетентности в сфере ИКТ;
Х апробация разработанного программного инструментария при решении реальных задач оценки компьютерной грамотности различных категорий испытуемых.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются процессы непрерывного образования, используемые субъектами экономики для подготовки специалистов и реализуемые на основе компетентностного подхода. Предметом исследования является управление инвестициями в непрерывное обучение специалиста с помощью экономико-математических методов.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Теоретическую и методологическую основу проведенного исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области экономики знаний и управления человеческим капиталом, системного анализа, теории принятия решений, теории оптимального управления, концепции компетентностного подхода в образовании, таких, как В.И. Байденко, A.JI. Гапоненко, А.А. Емельянов, И.А. Зимняя, Б.А. Лагоша, А.Н. Леонтьев, В.А. Сухомлин, Ю.Ф. Тельнов, В.П. Тихомиров, Ю.В. Фролов, М. Земан, Т. Саати, Т. Стюарт, Э. Тоффлер, В. Хутмахер, Л. Эдвинссон и др.
В качестве исходных данных использовались материалы ведущих кадровых Интернет систем, а также отчеты и учебные планы МЭСИ.
Научная новизна исследования
Предмет защиты составляют следующие результаты, полученные лично автором и содержащие элементы научной новизны:
Х исследована система непрерывного развития компетенций специалиста с учетом процессов устаревания знаний;
Х впервые разработана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование, позволяющая обеспечить заданный уровень компетентности специалиста при общей минимизации затрат на обучение;
Х разработана методика вычисления весов компетенций в условиях неопределенности с использованием метода анализа иерархий;
Х предложена инновационная методика тестирования, заключающаяся в применении компетентностной модели, комбинированного метода оценки и адаптивности;
Х разработан программный инструментарий оценки компетентности и набор имитационных тестовых заданий, предназначенных для контроля уровня компетентности в сфере ИКТ.
Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08.00.13:
Х 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях;
Х 2.5. Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах.
Теоретическая и практическая значимость работы
Основные положения работы представляют вклад в развитие концепции компетентностного подхода в образовании. Исследованы возможности применения компетентностного подхода для непрерывного обучения специалистов по индивидуальным траекториям в условиях процессов устаревания знаний и изменения спроса на рынке труда.
Разработанное инструментальное средство оценки компетентности принадлежит к новому поколению автоматизированных систем электронного тестирования и может применяться при очном, заочном и дистанционном обучении, а также выступать в качестве перспективного средства сертификации и оценки компетентности специалистов в различных отраслях и сферах экономики. Предложен инновационный подход к оценке компетентности, сочетающий плюсы традиционных систем электронного тестирования с возможностями имитационных моделей. Разработанные принципы и агоритмы тестирования, а также архитектура программного комплекса являются достаточно общими решениями и могут использоваться при построении информационных систем мониторинга компетентности в непрерывном образовании. Созданная база контрольно-измерительных материалов применима для оценки уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности различных категорий испытуемых.
Разработанный экономико-математический инструментарий может применяться в высших учебных заведениях при создании новых направлений на перспективном рынке независимого платного обучения специалистов в рамках программ послевузовского непрерывного образования, а также при формировании учебных планов по программам высшего профессионального образования для повышения качества обучения.
Предложенная экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций может также использоваться при планировании и организации обучения сотрудников в корпоративных образовательных структурах для более эффективного управления человеческим капиталом на основе компетентностного подхода, обеспечения требуемых уровней компетенций специалистов и сокращения затрат на корпоративное обучение.
Апробация и внедрение результатов исследования
Результаты проведённого исследования внедрены в учебный процесс Института компьютерных технологий МЭСИ на кафедре математического обеспечения и администрирования информационных систем, а также апробированы в Академии труда и социальных отношений (АТиСО) в 2008 г.
Основные положения работы докладывались и получили положительную оценку на конференциях: Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий (Москва, 2006-2007 гг.) [37,38,39], Электронное обучение и национальные образовательные реформы (Москва, 2007 г.) [43], Технологии электронного обучения (е-Learning): возможности и перспективы (Москва, 2007 г.) [40], Проблемы формирования информационно-коммуникационной компетентности выпускника университета начала XXI века (Пермь, 2007 г.) [54], Телематика'2008 (Санкт-Петербург, 2008г) [41].
Результаты исследования использовались при выпонении проекта Разработка инструмента оценки ИКТ компетентности учащихся [47], являющегося частью проекта НФПК Информатизация Системы Образования. При этом с помощью созданного инструментария было протестировано несколько тысяч испытуемых из 7 регионов РФ на предмет владения ИКТ компетентностью.
Результаты исследования также применялись при выпонении проектов Федерального агентства РФ по образованию: Создание многоуровневой системы мониторинга и тестирования компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности (Ф-105) [53], Создание отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности учащихся, преподавателей, руководителей образовательных учреждений (всех уровней) в системе непрерывного образования (Ф-24).
Основные положения диссертации опубликованы в 9 печатных работах общим объемом 2,88 пл., в т.ч. 3 из них [27,28,53] в изданиях, рекомендованных ВАК.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы из 105 наименований и 4 приложений. Работа изложена на 175 стр. машинописного текста, содержит 12 таблиц и 50 рисунков.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Макаров, Сергей Игоревич
Основные выводы и результаты проведенной работы сводятся к следующим положениям:
1. Исследованы особенности применения компетентностного подхода в сфере непрерывного послевузовского образования. Проведен анализ методов мониторинга и оценки компетентности на примере области ИКТ, определены достоинства и недостатки существующих систем тестирования.
2. Исследована система непрерывного развития компетенций специалиста. Показано, что элементами системы являются уровни компетенций и их весовые коэффициенты, предложена формула расчета общей компетентности. Исследованы основные процессы, протекающие в системе. Обосновано, что процессы забывания не влияют на задачу поэтапного развития компетенций. Разработана модель жизненного цикла компетенции. Проанализированы виды внешних воздействий, приводящих к устареванию, разработана классификация компетенций по времени жизни, периоду и характеру их устаревания.
3. Создана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение специалиста, позволяющая обеспечивать необходимый уровень его общей компетентности и заданные уровни отдельных компетенций на протяжении всех этапов с наименьшими затратами на обучение. Модель позволяет реагировать на изменения, происходящие на рынке, и формировать эффективную стратегию инвестиций в непрерывное обучение. С помощью специально разработанного программного обеспечения проведены экспериментальные расчеты, подтверждающие достоверность и практическую значимость модели.
4. Разработана методика вычисления весов компетенций с использованием метода анализа иерархий, необходимая для принятия экономически обоснованных решений по инвестированию средств в непрерывное обучение в условиях неопределенности.
5. Предложена инновационная методика и агоритмы оценки компетентности, позволяющие автоматизировать процесс измерения и мониторинга уровня компетентности. Создан программный комплекс тестирования и база контрольно-измерительных материалов для оценки уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности. Проведена апробация инструментария, демонстрирующая его эффективность и поную готовность для внедрения в учебное заведение любого масштаба и решения задач, связанных с оценкой компетентности различных групп и категорий испытуемых в различных дисциплинах и областях знания.
Комплексное использование предложенных моделей и инструментальных средств направлено на повышение качества непрерывного образования, его экономической эффективности и конкурентоспособности высших учебных заведений на новых образовательных рынках.
Направлением для дальнейших исследований является разработка методов количественной оценки талантов специалиста, поиск эффективной стратегии инвестирования средств в непрерывное развитие ключевых сфер компетенций (core competencies, [90]), допоняющих общую компетентность специалиста и повышающих уровень его востребованности на рынке труда.
Заключение
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Макаров, Сергей Игоревич, Москва
1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Джабер Ф.Ф. Автоматизированное принятие решений в иерархических системах // Программные продукты и системы. Ч 1993. №3.
2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. Ч 2-е изд., Ч М.: Финансы и статистика, 2004. 464 е.: ил.
3. Андриссен Д., Тиссен Р. Невесомое богатство. Определите стоимость вашей компании в экономике нематериальных активов / Пер. с англ. Ч М.: ЗАО Олимп-Бизнес, 2004. Ч 304 е.: ил.
4. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие; Под ред. Емельянова А.А. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 е.: ил.
5. Байденко В.И. Болонский процесс: поиск общности европейских систем высшего образования (проект Tuning) М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006.
6. Байденко В.И. Болонский процесс: середина пути М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, Российский Новый Университет, 2005. -379 с.
7. Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения.
8. Болотов В.А., Сериков В.В. Компетентностная модель: от идеи к образовательной програм-ме // Педагогика. № 10. 2003.
9. Брукинг Э. Интелектуальный капитал. Ключ к успеху в новом тысячелетии. СПб.: Питер, 2001.
10. Васильев В.И., Тягунова Т.Н., Малышев, Н.Г., Тягунов С.А. Система тестирования АСТ-Тест Ссыка на домен более не работает
11. Галямина И.Г. Проектирование ГОС ВПО нового поколения. // Материалы XVI научно-методической конференции Актуальные проблемы качества образования и пути ее решения. Ч М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006.
12. Гапоненко A.JI. Управление знаниями. М.: 2001. // Ссыка на домен более не работаетpubl/indiv/07.php.
13. Гапоненко A.JI., Орлова Т.М. Интелектуальный капитал Ч стратегический потенциал организации. М.: 2003 // Ссыка на домен более не работаетpubl/general/12.php.
14. Глухов В.В., Коробко С.Б., Маринина Т.В. Экономика знаний. СПб.: Питер, 2003, - 528 е.: ил.
15. Добрынин А.И., Дятлов С.А., Цыренова. Е.Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. СПб.: Наука. 1999.
16. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Ч М.: Финансы и статистика, 1999. Ч 335 с.
17. Дятлов С.А. Теория человеческого капитала: Учебное пособие. СПб.: Изд. СПбУЭФ. 1996. С. 38.
18. Ефремов B.C., Ханыков И.А. Ключевая компетенция организации как объект стратегического анализа // Менеджмент в России и за рубежом, 2,2002.
19. Земан М. Отчет по ИКТ грамотности и стандартам Ч М., 2004.
20. Зимняя И. А. Ключевые компетентности как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании. Авторская версия Ч М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004.
21. Зимняя И.А. Ключевые компетенции Ч новая парадигма результата образования // Высшее образование сегодня. 2003. № 5.
22. Зинченко П.И. Непроизвольное запоминание // Советская педагогика. 1945. № 9.
23. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Организация, ориентированная на стратегию. Как в новой бизнес-среде преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей / Пер. с англ. Ч М.: ЗАО ОлимпЧ Бизнес, 2004. Ч 416 с.
24. Климов С.М. Интелектуальные ресурсы организации. Ч СПб.: ИВЭСЭП, Знание, 2000.
25. Комлева Н.В., Макаров С.И., Перевалов В.А. Открытые Образовательные Ресурсы // Открытое Образование. 2007. - № 2, с. 30-34 (0,33 пл.).
26. Комлева Н.В., Макаров С.И. Инновационная технологическая среда оценки компетентности в образовании // Открытое Образование. 2008. - № 5 (0,46 п.л.).
27. Лагоша Б.А., Емельянов А.А. Основы системного анализа. М.: Изд-во МЭСИ, 1998. Ч 106 с.
28. Лагоша Б.А. Оптимальное управление в экономике: Учебное пособие. / Московский государственный университет экономики, стаистики и информатики, М., 2004. Ч 133 с.
29. Леднев B.C., Никандров Н.Д., Рыжаков М.В. Государственные образовательные стандарты в системе общего образования: теория и практика. М., 2002.
30. Леонтьев А.Н. Лекции по общей психологии. Лекция 32. Исследования произвольного запоминания. Ссыка на домен более не работаетbiblio/leontev/32.htm
31. Леонтьев А.Н. Развитие памяти. М., 1931.
32. Мейман Э. Экономия и техника памяти. М., 1913.
33. Макаров В.Л. Экономика знаний. Уроки для России. Материалы из доклада на общем собрании РАН 19.12.2002.
34. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. М: Наука. 1982, 328 с.
35. Макаров С.И., Борисов А.В. ИКТ компетентность в образовании // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями: 26-27 апреля 2006 г. Сборник научных трудов. М.:2006, с. 310315.
36. Макаров С.И. Анализ методов оценки компетентности на примере области ИКТ // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями: 17-18 апреля 2007 г. Сборник научных трудов. -М.:2007, с. 188-192.
37. Макаров С.И., Демидова Е.А., Скуратов А.К. Инновационные технологии тестирования компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2008, 23-26 июня 2008г. Изд-во СПб, том 1, с. 225-226.
38. Макаров С.И., Демидова Е.А., Ряднов Д.А. Программные решения для обеспечения отраслевого центра мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности // Дистанционное и виртуальное обучение. 2008. - № 8.
39. Макаров С.И. Преимущества инструментального средства оценки ИКТ компетентности перед классической системой электронного тестирования // Электронное обучение инациональные образовательные реформы: 14-15 июня 2007 г. Сборник научных трудов. -М.:2007.
40. Митина JI.M. Психология профессионального развития. Ч М., 1998.
41. Норд стрем К. А., Ридцерстрале Й. Бизнес в стиле фанк. Капитал пляшет под дудку таланта. Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2005. - 280 с.
42. Поленова А.Ю. Компетентностное образование как залог высокой профпригодности будущего специалиста, 2007.
43. Проект АНХ и НФПК Оценка ИКТ компетентности учащихся в рамках проекта Информатизация системы образования (ИСО) www.ictest.ru
44. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Ч М: Радио и связь. 1993, 320 с.
45. Сакман Г. Решение задач в системе человек Ч ЭВМ. Ч М.: Мир, 1973 .-351 с.
46. Сивец С.Д. Непрерывное образование: концепция и ее реализация. Ч 2007. Ссыка на домен более не работает2007/09/13/nepreryvnoeobrazovaniekoncepcijaieerealizacija.ht ml
47. Стратегия модернизации содержания общего образования. Материалы для разработки документов по обновлению общего образования. Ч М., 2001.
48. Сухомлин В.А. Подготовка ИТ бакалавров и магистров. Открытые системы №3,2002.
49. Сухомлин В.А. Построение открытой национальной системы ИТ образования. Ч Открытые системы № 85 2 0 04.
50. Татур Ю.Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня. 2004. № 3.
51. Тельнов Ю.Ф. Реализация компетентностного подхода к обучению на основе управления знаниями. // Научная сессия МИФИ-2007. Сб.научных трудов. В 17 томах. Т.З. Интелектуальные системы и технологии. М.:МИФИ. С. 40-42.
52. Тельнов Ю.Ф. Электронное обучение в открытой образовательной среде на основе создания интегрированного пространства знаний // Открытое образование, 2005, №3.
53. Тихомиров В.П., Хорошилов А.В. Введение в информационный бизнес. Ч М: Финансы и статистика, 1996.
54. Тихомиров В.П., Содаткин В.И., Лобачев С.Л. Среда Интернет-обучения системы образования России: проект Глобального виртуального университета / Международная академия открытого образования. М.: Изд-во МЭСИ, 2000. - 332 с.
55. Тихомиров В.П. Открытые информационные системы дистанционного обучения Ч основа открытого образования / В.П. Тихомиров, В.К. Кондратьев, Е.Н. Филинов, А.В. Бойченко. // Открытое образование. 2001. - №3. Ч С. 9-14.
56. Тоффлер Э. Футуршок. М., 1973. С. 304-310.
57. Хорошилов А.В. Генерация новых знаний на основе доступа к мировым информационно-образовательным ресурсам. Ч МЭСИ, 2005.
58. А.В. Хорошилов, С.Н. Селетков. Мировые информационные ресурсы. Ч СПб.: Питер, 2004.
59. Эдвинссон JL. Корпоративная догота. Навигация в экономике, основанной на знаниях. М.: ИНФРА-М, 2005. - 248 с.
60. Becker Gary S. Human Capital. A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. Third Edition. Chicago: The University of Chicago Press, 1993.
61. Cope Mick. Know Your Value, ft.com. London, 2000.
62. Drucker P. Beyond the Information Revolution //The Atlantic Monthly, October 1999. Vol. 284. - № 4.
63. Drucker P.F. Post-Capitalist Society. Oxford Butterworth: Heinemann, 1993.
64. Ebbinghaus H. Uber das Gedachtnis. // Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. -Leipzig: Duncker u. Humblot, 1885.
65. ECDL, Стандарт Ссыка на домен более не работаетpages/ecdlstand/
66. Educational Testing Service (ETS) Global Ссыка на домен более не работаетportal/site/ets/menuitem.435c0b5cc7bd0ae7015d9510c3921509/7vgnextoid =d04b253bl64f4010VgnVCM10000022f95190RCRD
67. Fischer, G.H. & Molenaar, I.W. (1995). Rasch Models: Foundations, Recent Developments, and Applications. New York: Springer.
68. Hambleton, R. K., Swaminathan, H., & Rogers, H. J. (1991). Fundamentals of Item Response Theory. Newbury Park, CA: Sage Press.
69. Hutmacher Walo. Key competencies for Europe // Report of the Symposium Berne, Switzerland 27-30 March, 1996. Council for Cultural Co-operation (CDCC) //Secondary Education for Europe Strasburg, 1997.
70. IMS Global Learning Consortium: Specifications Ссыка на домен более не работаетspecifications.html
71. IMS Global Learning Consortium, Спецификация IMS Упаковка Контента, 2002.84. ISTE Ссыка на домен более не работаетp>
72. Universidad de los Andes Cartagena, Columbia. July 9-11, 1997. Ссыка на домен более не работаетpubs/halflife.html
73. Microsoft ICT Curriculum Roadmap: Pathways to Success Ссыка на домен более не работаетlearning/education/roadmap/default.mspx
74. Microsoft Digital Literacy Ссыка на домен более не работаетdigitalliteracy
75. Nonaka I. and Takeuchi II. The Knowledge-Creating Company. Ч Oxford: Oxford University Press, 1995.
76. RM KS3 ICT assessment, Ссыка на домен более не работаетks3ict/
77. Questionmark Perception assessment management system Ссыка на домен более не работаетus/perception/index, aspx
78. Rasch, G. (1977). On Specific Objectivity: An attempt at formalizing the request for generality and validity of scientific statements. The Danish Yearbook of Philosophy, 14, 58-93.
79. Schultz, Theodore W. Economic value of education. N.Y., 1963.
80. Schultz, Theodore W. Investment in human capital: the role of education and of research. N.Y., 1971.
81. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations.- N.Y.-L.: Doubleday / Currency, 1997.
82. Stewart, T. A. (2001) The Wealth of Knowledge Intellectual Capital and the Twenty-First Century Organization. London: Nicholas Brealey.
83. Sveiby, К. E. (1997) The New Organizational Wealth: Managing & Measuring Knowledge-Based Assets. San Francisco: Berrett-Koehler Publishers
84. Thissen & Wainer, H. (Eds.), Test Scoring (pp. 73-140). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
85. Tissen R., Daniel A., Lopez F. The Knowledge Dividend: Creating high-performance companies through value-based knowledge managemen, 2000.
86. Toffler A. Power Shift. Knowledge, Wealth and Violence at the Edge of the 21st Century. N.Y.: 1990.
87. Tulgan Bruce. Winning the Talent Wars, 2001.
88. Tuning Educational Structures in Europe, Ссыка на домен более не работаетtuningevi/
89. Wiig K. Knowledge Management. Ч Arlington, TX: Schema Press, 1993.
Похожие диссертации
- Региональный рынок зерна
- Организационные и методологические проблемы управления процессами реализации продукции и услуг в издательско-полиграфических комплексах
- Инновационные подходы к развитию системы образования
- Экономические механизмы взаимодействия в промышленном комплексе электротехнической отрасли
- Развитие механизма обеспечения ресурсами системы общего образования в регионе