Автоматизированная система определения квалификации специалистов (на примере полиграфического производства)
На правах рукописи
ИВАНОВ МИХАИЛ ВИКТОРОВИЧ
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ
КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ
(НА ПРИМЕРЕ ПОЛИГРАФИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА)
Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами
(полиграфические средства информации и информационные системы)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва 2012
Работа выполнена на кафедре автоматизации полиграфического
производства ФГБОУ ВПО «Московского государственного университета
печати имени Ивана Федорова»
| Научный руководитель: | доктор технических наук, профессор Самарин Юрий Николаевич | |
| Официальные оппоненты: | доктор технических наук, профессор Ковшов Евгений Евгеньевич | |
| кандидат технических наук, доцент Филиппович Юрий Николаевич | ||
| Ведущая организация: | Северо-Западный институт печати Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна |
Защита диссертации состоится «21» июня 2012 г. в 12.00 на заседании
диссертационного совета Д 212.147.03 при Московском государственном
университете печати имени Ивана Федорова по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, д. 2а.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского
государственного университета печати имени Ивана Федорова
Автореферат разослан «18» мая 2012 г.
| Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., профессор | Агеев В.Н. |
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Современные предприятия различных отраслей промышленности вынуждены уделять повышенное внимание вопросам оценки квалификации кадров вследствие высокой конкурирующей борьбы за потребителей. Наличие квалифицированных кадров, удовлетворяющих потребностям предприятия, обеспечивают его существенным конкурентным преимуществом, что немаловажно в текущих рыночных условиях. Главным трендом, способствующим формированию квалифицированного кадрового состава, является оценка квалификации кадров при подборе. Дополнительным условием, обеспечивающим поддержание кадрового состава на заданном предприятием уровне, является проведение периодической аттестации работников.
Отсутствие в настоящее время единых подходов к оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности вынуждает предприятия решать данную задачу собственными силами. Основная сложность оценки квалификации заключается в выборе методов, предназначенных для её выполнения, т.к. неверно выполненный выбор может свести к минимуму результативность проводимой оценки квалификации. Выбор методов оценки квалификации необходимо выполнять с учётом индивидуальных особенностей должности и предъявляемых предприятием к ней требованиям. Кроме того, оценка квалификации связана с многочисленными рутинными операциями, повышающими финансовые и временные затраты. Наиболее рациональное решение вопросов, связанных с оценкой квалификации, может быть достигнуто путём автоматизации определения квалификации специалистов.
На российском рынке присутствует значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, однако их применение малоэффективно при оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Данные автоматизированные системы не учитывают масштабы предприятий, частные требования к различным должностям, применяют ограниченное количество методов оценки квалификации, не удовлетворяют требованиям адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.
Исходя из вышесказанного, вопрос разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, является на сегодняшний день актуальным и требующим решения.
Цель диссертационной работы - повышение эффективности и оперативности оценки квалификации с помощью применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов, использующей методики и алгоритмы, учитывающие индивидуальные требования предприятия к должности, а также снижение времени и затрат на подбор и аттестацию кадров.
В соответствии с целью в рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи:
- проведен обзор и анализ автоматизированных систем контроля знаний;
- определены методы, предназначенные для автоматизированной системы определения квалификации специалистов;
- разработана структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов;
- разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;
- разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа;
- в соответствии с предложенными методиками разработаны алгоритмы и выполнена их программная реализация, позволившая автоматизировать соответствующие функции.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы следующие научные методы: экспертных оценок, статистического анализа, многофакторного регрессионного анализа, планирования эксперимента, функционально-стоимостного анализа, структурного анализа и проектирования автоматизированных систем.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что впервые предложено определять квалификацию исследуемых специалистов с помощью интегрального показателя, учитывающего задаваемые предприятием методы оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий, формируемый с учётом предъявляемых предприятием должностных требований к специалистам. Разработана новая методика автоматизированного выбора специалистов, позволяющая выявлять предпочтительного кандидата на основе функционально-стоимостного анализа, учитывающая определяемые предприятием характеристики профессионального уровня исследуемой должности. Разработаны методики и алгоритмы, предназначенные для программной реализации автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, обеспечивающие адаптивность, гибкость и интеллектуальность процессов подбора и аттестации кадров с учётом индивидуальных требований предприятий к должности, формируемых на его экспертном совете.
Положения, выносимые на защиту:
- методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;
- методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности;
- структура, функции и алгоритмы работы автоматизированной системы определения квалификации специалистов, обеспечивающей адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов.
Практическая ценность исследования заключается в разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, способствующей снижению затрат и времени на подбор и аттестацию кадров. Разработанные методики и алгоритмы позволяют задавать предприятию методы оценки квалификации, требования для специалистов различных должностей, обеспечивают адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, повышают эффективность проводимой оценки квалификации.
Апробация работы. Теоретические положения и выводы, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, были доложены автором на научно-технических конференциях молодых ученых МГУП имени Ивана Федорова (2007, 2010, 2011 г.г.), Волгоградской международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: новые взгляды и решения» в 2011 году, Саратовской международной научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе» в 2011 году и Санкт-Петербургской юбилейной международной конференции студентов и молодых ученых «PRINT-2011».
Материалы диссертации являются частью научно-исследовательских работ, выполненных в соответствии с планом госбюджетных НИР Московским государственным университетом печати имени Ивана Федорова по заказу Министерства образования и науки Российской Федерации: «Разработка научных основ и методологии формирования, повышения эффективности функционирования и технического обслуживания интегрированных систем полиграфии» (государственный регистрационный №01200504657) и «Исследование методов управления и средств автоматизации технологических процессов полиграфического производства» (государственный регистрационный №01201170688).
Результаты работы внедрены в ЗАО «Группа Эксперт», о чем имеется соответствующий акт.
Сведения об объеме и структуре работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основное содержание изложено на 143 страницах, диссертационная работа содержит 29 таблиц и 27 рисунков. Список использованной литературы насчитывает 107 наименований.
Публикации. Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 18 работах, в том числе 1 монография и 3 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается выбор темы исследования, степень её разработанности в современной науке, определена теоретическая и практическая актуальность, сформирована цель, задачи и направления исследования по разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, представлены основные положения, выносимые на защиту, раскрыта научная новизна и практическая значимость предложений и выводов диссертационного исследования.
В первой главе проведен анализ проблем и задач автоматизированного определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Описаны современные тенденции в области управления персоналом предприятий промышленности, характеризующие высокую роль оценки квалификации при реализации его стратегических целей. Выполнение оценки квалификации даёт предприятию конкурентное преимущество, т.к. способствует формированию и поддержанию кадрового состава на заданном предприятием уровне, необходимом для его эффективной работы. Оценка квалификации, во-первых, должна проводиться при подборе кадров; во-вторых, должна выполняться в форме периодической аттестации работников, по результатам которой принимаются управленческие решения, соразмерные её стратегическим целям.
Оценка квалификации способствует выявлению количественных и качественных результатов деятельности исследуемых специалистов заданным предписаниям предприятия. Оцениваемые специалисты должны соответствовать требованиям, предъявляемым к ним должностными обязанностями, а также требованиям, обусловленным эффективной организацией производства, использованием наиболее рациональных методов работы, технических средств. Таким образом, при оценке квалификации необходимо определять не только профессиональную компетентность, но и реализации этих возможностей, при этом показатели труда должны соответствовать поставленным целям, нормативным требованиям.
Проведение оценки квалификации позволяет решать следующие задачи: осуществлять кадровое планирование; проводить подбор, расстановку и улучшать использование кадров; стимулировать трудовую деятельность персонала; выявлять потребности работников в обучении и развитии; формировать кадровый резерв предприятия; совершенствовать методы управления работниками. Поставленные задачи могут быть решены только в том случае, если при её проведении будут соблюдены следующие требования: объективность оценки квалификации; единство требований для всех специалистов однородной должности; доведение результатов до всех необходимых лиц; принятие действенных мер по результатам оценки квалификации; максимально возможная автоматизация оценки квалификации.
Рассмотрены теоретические основы в области оценки квалификации, создания и применения систем контроля знаний на базе современных информационных технологий, которые изучались следующими отечественными и зарубежными учёными: В.С. Аванесовым, И.А. Башмаковым, В.И. Васильевым, Д.С. Горбатовым, В.И. Загвязинским, П. Клайном, Ш.М. Минасовым, Д.И. Поповым, Д.А. Поспеловым, П.И. Третьяковым, Т.Н. Тягуновой, В.Д. Чертовским и др.
В настоящее время на российском рынке представлено значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, позиционируемые разработчиками как программные средства для оценки знаний и определения квалификации специалистов. Проведенный в рамках диссертационного исследования обзор позволил выделить 53 автоматизированные системы контроля знаний; была изучена их архитектура, функциональные возможности, применяемые методы оценки квалификации. Необходимо констатировать, что проанализированные автоматизированные системы малоэффективны при оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности: не учитывают масштабы предприятий и задаваемые ими должностные требования к специалистам; используют ограниченное количество методов оценки квалификации, оценивающие только теоретические знания и не позволяющие оценивать их практическое применение; лишены адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.
Нерешенность данных задач определили вектор разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для различных отраслей промышленности. Автоматизированная система должна иметь широкие возможности для настройки под нужды предприятий, задавать индивидуальные требования к специалистам различных должностей, применять различные методы оценки квалификации, позволяющие оценивать как теоретические, так и практические знания специалистов, обеспечивать адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, что, в конечном итоге, повышает эффективность проводимой оценки квалификации. Реализация автоматизированной системы также будет способствовать сокращению финансовых и временных затрат на подбор и аттестацию кадров.
Выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов, классифицированных на следующие группы: методы, предназначенные для первичной оценки; методы, предназначенные для оценки квалификации; дополнительные методы оценки квалификации специалистов, претендующих на руководящие должности. Методы, предназначенные для первичной оценки, применяются при подборе специалистов; методы, предназначенные для оценки квалификации, используются при подборе и аттестации кадров.
Поскольку индивидуальная настройка автоматизированной системы определения квалификации специалистов под нужды конкретного предприятия выполняется с помощью решений, принимаемых на экспертном совете предприятия, были изучены вопросы формирования экспертного совета, определения его количественного состава, определения компетентности экспертов.
Вторая глава посвящена разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Описывается архитектура автоматизированной системы, являющейся трёхуровневой: клиент - сервер приложений - сервер баз данных (рис. 1).
Клиент-серверные вычисления дают огромные преимущества в отношении распределения нагрузки на систему, масштабирования, необходимых для развития. Диалог между автоматизированной системой и пользователем осуществляется с помощью веб-браузера, сервер приложений проводит трансформацию данных, сервер баз данных осуществляет хранение, обновление и предоставление данных с помощью программ, распространенных на уровне приложений.
Описана общая структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов (рис. 2). В состав автоматизированной системы входят следующие подсистемы: «Администрирование»; «Пользователи»; «Привлечение и подбор кадров»; «Оценка квалификации»; «Анализ результатов оценки квалификации»; «Кадровый учет специалистов предприятия»; «Безопасность и защита информации». Каждая из подсистем представляет собой сложный программный комплекс, функционирующий на основе оригинальных алгоритмов.
Рис. 1. Архитектура автоматизированной системы определения
квалификации специалистов
Рис. 2. Общая структура автоматизированной системы определения
квалификации специалистов
Подсистема «Администрирование» предназначена для управления автоматизированной системой и управления пользователями.
Подсистема «Пользователи» предназначена для работы пользователей авторизированной системы и выполнения ими функций, регламентированными их административными правами. Пользователи различаются на постоянных и временных; к постоянным пользователям относятся работники предприятия, к временным - кандидаты, претендующие на вакантные должности.
Подсистема «Привлечение и подбор кадров» позволяет: размещать объявления об открытии вакантных должностей; определять методы первичной оценки; определять характеристики профессионального уровня специалистов исследуемых должностей; выполнять первичную оценку кандидатов; проводить после оценки квалификации научно обоснованный выбор специалистов.
Подсистема «Оценка квалификации» позволяет: определять методы оценки квалификации для различных должностей; формировать интегральные показатели квалификации для анализируемых должностей, формировать комплексы оценивающих заданий для анализируемых должностей по областям знаний, предназначенных для оценки квалификации; проводить оценку квалификации и определять её путем расчета интегрального показателя квалификации.
Подсистема «Анализ и статистика» служит для формирования индивидуальных отчетов по проведенной оценке квалификации: для испытуемых специалистов, специалистов кадрового отдела, руководителя предприятия.
Подсистема «Кадровый учёт специалистов предприятия» содержит иерархическую структуру предприятия, данные о работниках, информацию по кадровому планированию; подсистема позволяет импортировать сведения о работниках в кадровую систему предприятия.
Подсистема «Безопасность и защита информации» предназначена для защиты информации от несанкционированного доступа.
Выполнено описание алгоритмов применяемых в автоматизированной системе определения квалификации при подборе и аттестации кадров.
Разработана схема применения автоматизированной системы предприятиями однородной отрасли промышленности (рис. 3).
Рис. 3. Схема применения автоматизированной системы предприятиями однородной отрасли промышленности
Поскольку большинство предприятий различных отраслей промышленности относится к малым и средним, учитывая данный факт, внедрение, использование и содержание автоматизированной системы определения квалификации специалистов может потребовать увеличения финансовой нагрузки на них. В связи с этим для малых и средних предприятий однородной отрасли промышленности разработана схема совместного использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Рассмотренный вариант предполагает наличие поставщика услуг, специализирующегося на определенных рынках, проводящего общую настройку автоматизированной системы определения квалификации специалистов на конкретную отрасль промышленности. Данная схема предполагает расположение у поставщика услуг сервера приложений и сервера баз данных. Взаимодействие сотрудников предприятий с автоматизированной системой выполняется с помощью клиентских приложений для работы с удаленным сервером приложений через Интернет.
Преимущество разработанной схемы использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов заключается в том, что вопросы настройки под конкретную отрасль промышленности, обновления, резервного копирования данных, информационной безопасности решаются поставщиком услуг. Разработанная схема использования автоматизированной системы определения квалификации специалистов является наиболее целесообразным вариантом для малых и средних предприятий однородных отраслей промышленности, поскольку позволяет применять преимущество информационных технологий с эффективным использованием финансовых вложений.
Третья глава посвящена разработке концептуальных основ, методов и алгоритмов функционирования автоматизированной системы определения квалификации специалистов.
Оценка квалификации, проводимая при аттестации и подборе кадров, выполняется с помощью индивидуально определяемых для анализируемой должности методов оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий. Комплекс оценивающих заданий формируется по важным областям знаний в соответствии с должностными требованиями специалистов. После предъявления комплекса оценивающих заданий испытуемым специалистам рассчитываются интегральные показатели квалификации и определяются их квалификации. Для формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий разработана соответствующая методика, адаптируемая к условиям предприятия.
Рассмотрим разработанную методику формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемую к условиям предприятия, для дизайнеров, являющихся специалистами в области допечатной подготовки.
Этап 1. Задание методов, предназначенных для оценки квалификации специалистов анализируемой должности, и весовых коэффициентов методов оценки квалификации. На экспертном совете предприятия для дизайнеров методами оценки квалификации определены квалификационные тесты и практические задания; заданы следующие весовые коэффициенты: 
для квалификационных тестов и 
для практических заданий.
Этап 2. Формирование интегрального показателя квалификации (
) анализируемой должности:
, (1)
где 
- коэффициент знаний специалиста, определенный по результатам выполнения оценивающих заданий с помощью 
-го метода оценки квалификации, 
- весовой коэффициент 
-го метода оценки квалификации, 
- количество используемых методов оценки квалификации. При этом должно выполняться условие: 
. Таким образом, интегральный показатель квалификации дизайнера вычисляется по следующей формуле: 
, где 
и 
- коэффициенты знаний специалиста, определяемые по результатам выполнения дизайнерами квалификационных тестов и практических заданий соответственно.
Этап 3. Обсуждение экспертами должностных обязанностей специалиста, необходимых областей знаний, формирование списка областей знаний. При формировании списка предлагается ограничивать его 15 областями знаний, данное ограничение необходимо для повышения «различимости» областей знаний при их последующем ранжировании экспертами. Восемью компетентными в исследуемом вопросе экспертами были определены следующие области знаний дизайнеров (табл. 1).
Таблица 1
Необходимые области знаний дизайнеров
| Код | Области знаний |
| X1 | Методы и средства выполнения художественно-оформительских работ |
| X2 | Компьютерные программы, применяемые при создании проектов полиграфической продукции |
| X3 | Действующие стандарты и технические условия, методики оформления различных полиграфических изданий |
| X4 | Технология производства разрабатываемой полиграфической продукции |
| X5 | Основы фотографии и рисунка |
| X6 | Требования, предъявляемые к разработке и оформлению художественно-дизайнерской документации |
| X7 | Нормативно-правовые акты, методические материалы по производству полиграфической продукции и охране авторских прав |
| X8 | Основы социологии, психологии |
| X9 | Основы рекламы и маркетинга |
| X10 | Тенденции совершенствования производимой полиграфической продукции |
| X11 | Порядок проведения художественно-дизайнерской экспертизы проектов полиграфической продукции |
Этап 4. Ранжирование областей знаний экспертами. Экспертами заполняется анкета, каждой характеристике присваивается определенный числовой ранг: наиболее важной характеристике - ранг 1, следующей по важности характеристике - ранг 2 и т.д. Ранги могут оказаться дробными в случае равноценности нескольких характеристик.
Этап 5. Сведение данных ранжирования в матрицу результатов опроса экспертов. Диаграмма результатов ранжирования представлена на рис. 4. Из 11 необходимых областей знаний выделяют 6 наиболее важных, для которых 
. Данному условию соответствуют 1, 2, 3, 4, 5 и 6 характеристики (рис. 5). Для важных областей знаний рассчитываются коэффициенты значимости 
.
Этап 6. Оценивается согласованность мнений экспертов. Для этого вычисляется коэффициент конкордации (W):
.
Коэффициент конкордации 
, что свидетельствует о хорошей согласованности мнений экспертов.
Этап 7. Оценивается значимость коэффициента конкордации по критерию Пирсона. Для числа степеней свободы 
и уровня значимости 
определяем 
. Вычисляется (
): 
. Так как 
, т.е. 
- подтверждается достаточная согласованность мнений экспертов по всей совокупности рассматриваемых параметров, коэффициент конкордации является значимым, соответственно экспертный опрос выполнен верно.
 |  |
| Рис. 4. Диаграмма, отражающая результаты ранжирования | Рис. 5. Важные области знаний дизайнера |
Этап 8. Формирование комплекса оценивающих заданий, предназначенных для определения квалификации дизайнера, по определенным важным областям знаний.
Сформированный для анализируемой должности комплекс заданий предъявляется дизайнерам, по результатам его выполнения вычисляются интегральные показатели квалификации, выполняется их интерпретация, определяются квалификации испытуемых специалистов.
В соответствии с предложенной методикой разработан алгоритм и реализована программа, позволяющая выполнять автоматизированное формирование интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий анализируемой должности.
При аттестации по результатам оценки квалификации принимаются управленческие решения, соразмерные целям проводимой аттестации; при подборе - выбор среди кандидатов, претендующих на вакантные должности.
Выбор кандидатов, претендующих на вакантные должности, проводится по разработанной методике выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности. Рассмотрим разработанную методику на примере выбора 3 специалистов, претендующих на должность дизайнера.
Этап 1. Задание характеристик, составляющих профессиональный уровень специалистов исследуемой должности. На экспертном совете предприятия для дизайнера данными характеристиками определены: квалификация, опыт работы.
Этап 2. Количественное нахождение значений характеристик, составляющих профессиональный уровень.
Этап 3. Нормирование значений характеристик, составляющих профессиональный уровень.
Этап 4. Вычисление профессиональных уровней; профессиональный уровень специалиста вычисляется путем сложения нормированных значений характеристик, составляющих профессиональный уровень (табл. 2).
Таблица 2
Определение профессиональных уровней дизайнеров
| № дизайнера | Заработная плата, тыс. руб. | Коэффициент квалификации | Нормированный коэффициент квалификации, баллы | Коэффициент, характеризующий опыт работы | Нормированный коэффициент, характеризующий опыт работы, баллы | Профессиональный уровень, баллы |
| 1 | 24 000 | 0,72 | 0,30 | 0,75 | 0,30 | 0,60 |
| 2 | 29 000 | 0,85 | 0,34 | 1,00 | 0,40 | 0,74 |
| 3 | 27 000 | 0,87 | 0,36 | 0,75 | 0,30 | 0,66 |
Этап 5. Построение поля выбора специалистов в координатах «профессиональный уровень/заработная плата».
Этап 6. Сравнение анализируемых специалистов по принципу «профессиональный уровень/заработная плата», определение доминирующих специалистов. Доминирующие специалисты - дизайнеры №2 и №3.
Этап 7. Выполнение выбора среди доминирующих специалистов. Для осуществления выбора работника применяется формула справедливой уступки:
, (2)
где 
- профессиональный уровень работника, 
- заработная плата, на которую претендует работник, 
- весовой коэффициент профессионального уровня, 
- весовой коэффициент заработной платы. Условие нормирования весовых коэффициентов: 
. На экспертном совете предприятия заданы следующие значения: 
, 
, т.е. профессиональный уровень дизайнеров важнее, чем заработная плата.
Условие выбора специалистов: специалист 
предпочтительнее специалиста 
, если 
; специалисты 
и 
неразличимы, если 
; специалист 
предпочтительнее специалиста 
, если 
.
В соответствии с заданными условиями определено, что при 
и 
вычисленное 
, т.е. предпочтительным является дизайнер №2.
В соответствии с предложенной методикой разработан алгоритм, выполнена его программная реализация, позволившая выполнять автоматизированный выбор специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом характеристик профессионального уровня исследуемой должности.
Четвертая глава посвящена вопросам практического применения разработанной автоматизированной системы определения квалификации специалистов на полиграфическом производстве. Для оценки её эффективности проводилась классическая и автоматизированная аттестация работников полиграфического предприятия, а также классический и автоматизированный подбор кандидатов, претендующих на вакантные должности.
В аттестации участвовали специалисты допечатной подготовки: 4 оператора набора; 6 корректоров; 2 оператора сканера; 4 дизайнера; 4 верстальщика.
При классической оценке квалификации вычисляется комплексный показатель квалификации испытуемого (
):
, (3)
где 
- балл, полученный при использовании 
-го метода оценки квалификации, 
- максимально возможный балл 
-го метода оценки квалификации, 
- количество методов оценки квалификации. Классическая оценка квалификации специалистов допечатной подготовки выполнялась с помощью собеседования с руководителем отдела допечатной подготовки и подготовленного им для каждого специалиста практического задания.
Автоматизированная оценка квалификации специалистов допечатной подготовки выполнялась с помощью квалификационных тестов и практических заданий, определенных на экспертном совете предприятия, экспертами были заданы следующие весовые коэффициенты: 
и 
. При автоматизированной оценке квалификации интегральные показатели квалификации вычислялись по формуле (1).
Коэффициент знаний при использовании квалификационных тестов (
) рассчитывается по следующей формуле:
, (4)
где 
- количество верно выполненных тестовых заданий, 
- общее количество предложенных тестовых заданий, 
- коэффициент значимости области знания, 
- коэффициент сложности тестового задания, 
- достигнутый уровень сложности, 
- максимально возможный уровень сложности.
Коэффициент знаний при использовании практических заданий (
) рассчитывается по следующей формуле:
, (5)
где 
- коэффициент, характеризующий сложность практического задания, 
- коэффициент, характеризующий время выполнения практического задания, 
- коэффициент, характеризующий качество выполнения практического задания, 
- количество практических заданий.
Для прошедших аттестацию специалистов автоматизированная система выделила определенные проблемные области знаний, рекомендованные для самостоятельного изучения.
Результаты сравнительного анализа проведенной оценки квалификации при аттестации приведены на рис. 6. Квалификации 20 специалистов допечатной подготовки соответствуют требованиям, предъявляемым предприятием к исследуемым должностям. Квалификационные уровни 18 специалистов допечатной подготовки были определены общими, для 2 работников квалификационные уровни, полученные при классической аттестации, были выше квалификационных уровней, определенных при автоматизированной аттестации. В связи с этим руководителем отдела допечатной подготовки были проанализированы результаты проблемных областей знаний данных специалистов и выполнена их вторая классическая аттестация. Квалификационные уровни испытуемых специалистов после второй классической аттестации совпали с квалификационными уровнями, определенными при автоматизированной аттестации. Эффективность автоматизированной аттестации заключается в точности оценки квалификации с учётом задаваемых на экспертном совете предприятия требований к анализируемым должностям.
Общее время классической аттестации составило 598 мин., автоматизированной аттестации - 108 мин., т.е. проведение автоматизированной аттестации позволило сократить время оценки квалификации специалистов в 5,5 раза.
Рис. 6. Результаты сравнительного анализа классической и автоматизированной оценки квалификации специалистов при аттестации: а) операторы набора; б) корректоры; в) операторы сканера; г) дизайнеры; д) верстальщики
Подбор специалистов проводился на полиграфическом предприятии для отдела допечатной подготовки, в который требовались: 1 корректор, 1 дизайнер, 1 верстальщик. В отличие от аттестации при подборе выполняются: первичная оценка, оценка квалификации и выбор специалистов.
После проведения первичной оценки были определены кандидаты, допускаемые к оценке квалификации: 2 корректора, 3 дизайнера, 2 верстальщика.
Результаты сравнительного анализа проведенной оценки квалификации при подборе приведены на рис. 7. Квалификационные уровни 7 кандидатов, претендующих на вакантные должности, были определены общими.
При классическом выборе предпочтение отдавалось специалисту с уровнем квалификации, соответствующим требованиям, предъявляемым предприятием к должности, и наибольшим комплексным показателем квалификации. При автоматизированном выборе применялась разработанная методика на основе функционально-стоимостного анализа с учетом характеристик профессионального уровня исследуемой должности.
Результаты классического и автоматизированного выбора корректоров и верстальщиков оказались одинаковыми, для дизайнеров - разными. Классический выбор определил предпочтительным дизайнера №3, т.к. комплексный показатель его квалификации был больше, чем у дизайнера №2. Автоматизированный выбор, проводящийся на основе функционально-стоимостного анализа с учетом определенных предприятием характеристик профессионального уровня, определил, в соответствии с заданными условиями, предпочтительным дизайнера №2.
Рис. 7. Результаты сравнительного анализа классической и автоматизированной оценки квалификации специалистов при подборе: а) корректоры;
б) дизайнеры; в) верстальщики
Общее время, затраченное на классический подбор кандидатов, претендующих на вакантные должности, составило 712 мин., общее время на автоматизированный подбор - 453 мин., таким образом, при автоматизированном подборе было сокращено время в 1,6 раза.
Автоматизированная система определения квалификации специалистов прошла апробацию в ЗАО «Группа Эксперт», результаты апробации подтвердили эффективность автоматизированного подбора и аттестации кадров; получен акт о внедрении автоматизированной системы.
Реализованные в автоматизированной системе определения квалификации специалистов методики и алгоритмы с помощью адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов повышают эффективность оценки квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Кроме того, её применение сокращает время и затраты на подбор и аттестацию кадров.
Диапазон применения разработанной автоматизированной системы определения квалификации специалистов не ограничивается подбором и аттестацией кадров и может быть расширен за счёт её использования в том числе в системе среднего и высшего профессионального образования, профессиональной переподготовки кадров.
Заключение диссертации содержит основные выводы, обоснования и практические рекомендации, полученные в результате исследования.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. Выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов.
2. Разработана архитектура, структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов, выполнено описание её подсистем и модулей, описан принцип их функционирования.
3. Разработана схема применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов малыми и средними предприятиями однородной отрасли промышленности, позволяющая сокращать расходы на её использование.
4. Разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия.
5. Разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности.
6. В соответствии с разработанными методиками реализованы алгоритмы и осуществлена их программная реализация, позволившая автоматизировать выполнение соответствующих функций.
ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ
1. Иванов, М.В. Принципы разработки квалификационных тестов для специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2011. - № 5. - C. 19-30.
2. Иванов, М.В. Определение информационной и технической квалификаций специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Полиграфист. В помощь руководителю и главному бухгалтеру. - 2011. - №5-6. - С. 72-78.
3. Иванов, М.В. Автоматизированный выбор специалистов полиграфического производства на основе функционально-стоимостного анализа / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2011. - № 6. - C. 19-27.
Другие публикации
4. Иванов, М.В. Сравнительный анализ средств автоматизированного дизайна полиграфической продукции / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2007. - № 4. - C. 51-65.
5. Иванов, М.В. Методика оценки технической и информационной квалификации дизайнера / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. - C. 86-96.
6. Иванов, М.В. Определение профессиональной квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. - C. 97-104.
7. Иванов, М.В. Опять двойка, или Как оценить уровень подготовки дизайнера / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // КомпьюАрт. - 2009. - № 4. - C. 43-47.
8. Иванов, М.В. Разработка автоматизированной системы управления оценкой квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 11. - C. 106-111.
9. Иванов, М.В. Обзор автоматизированных средств контроля и оценки знаний / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2010. - № 2. - C. 78-93.
10. Иванов, М.В. Структура автоматизированной системы оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2010. - № 5. - C. 53-56.
11. Иванов, М.В. Автоматизированная система оценки квалификации специалистов полиграфического производства // Юбилейная международная конференция студентов и молодых ученых «PRINT-2011»: материалы конференции. - СПб., 2011. - С. 43.
12. Иванов, М.В. Определение факторов, оказывающих наибольшее влияние при оценке тестовых материалов на этапе разработки теста / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 1. - C. 75-82.
13. Иванов, М.В. Применение метода экспертных оценок для определения наиболее важных областей знаний специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Молодежь и наука: новые взгляды и решения»: материалы конференции. - Волгоград, 2011. - С. 92-93.
14. Иванов, М.В. Автоматизированная система комплексной оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 8. - C. 157-163.
15. Иванов, М.В. Определение технической квалификации специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе»: материалы конференции. - Саратов, 2011. - С. 82-83.
16. Иванов, М.В. Автоматизация процесса оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // КомпьюАрт. - 2011. - № 8. - C. 29-33.
17. Иванов, М.В. Применение методики выбора специалистов полиграфического производства при найме на вакантные должности / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2011. - № 11. - C. 54-59.
18. Иванов, М.В. Методы научного прогнозирования в полиграфии: монография / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин. - М.: МГУП, 2011. - 172 с.
