Прогнозное моделирование развития кадрового потенциала общего образования Липецкой области

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Прогнозное моделирование развития кадрового потенциала общего образования Липецкой области

Аннотация

В статье рассмотрены модели анализа кадрового потенциала с аподиктическими данными. Цель исследования - сформировать интегральную модель развития кадровых возможностей региональной системы общего образования. В ходе работы осуществлен вариативный анализ подходов к методам и процедурам комбинирования кадровой аналитики в системной процедуре совмещения с фундаментально-прогнозными особенностями. Выявлены преимущества агентного подхода, и предложена методика формирования и рационалистической оценки профессионального потенциала субъекта на основе динамичности временных рядов. Осуществлен синтез таких статистическо-демографических критериев, как коэффициент рождаемости и кадровой обеспеченности общего образования в Липецкой области с 2005 по 2017 годы. С использованием линейной-симметричной регрессии и инструмента реалистического прогнозирования были получены показатели количественных основ формирования потенциала педагогов общего образования в Липецкой области.

Ключевые слова: прогнозирование, рационализация, профессиональный потенциал, фундамент профессионального роста, потребность в кадровом потенциале, модель, агентское сообщество, общее образование, технология, регрессия, моделирование, футурологическая концепция

Abstract

Predictive modelling of the HR development in general education of Lipetsk Region Irina V. Burmykina, Maxim Yu. Khodov

The article examines HR capacity analysis models with apodictic data. The aim of the study is to form an integral model for the development of HR potential in the regional General Education System. Varying approaches to methods and procedures for combining HR analytics in a systematic procedure with fundamentally predictive features have been analyzed in the course of the work. Advantages of the agent-based approach are revealed, and a methodology for shaping and rationalizing the subject's professional potential based on time-series dynamism is proposed. Synthesis of statistical and demographic criteria such as fertility rate and general education workforce in the Lipetsk region from 2005 to 2017 has been carried out. Using linear-symmetric regression and a realistic forecasting tool, indicators of the quantitative foundations of capacity building for General Education teachers in the Lipetsk Region were obtained.

Keywords: prediction, rationalization, vocational capacity, foundation of vocational growth, need for HR capacity, model, agency community, General Education, technology, regression, modelling, futurological concept

Основная часть

Особую роль в развитии и жизнеобеспечении системы образования играют высококвалифицированные и мотивированные кадры. Процесс внедрения механизмов повышения качественных характеристик образовательного процесса зиждется на эффективных технологиях развития человеческих ресурсов в учреждениях общего образования. В данном контексте вопрос о планировании показателей педагогических кадров становится приоритетным.

Одной из основных траекторий функционального улучшения системы формирования и мотивированного развития кадров образовательных организаций является применение стратегии создания кадрового потенциала на основе процессно-функционального построения системы менеджмента качества персонала, использование сочетания качественных показателей с методами мотивационной оценки результатов.

Основной проблемой управления профессиональными ресурсами в современных учреждениях общего образования следует признать недостаточное внимание к показателям эффективности системы менеджмента качества персонала. Ключевыми в этом отношении представляются вопросы целенаправленного анализа и оценки кадрового потенциала, то есть предвидения и прогностического рассмотрения потребности организаций общего образования в кадрах, которые в будущем смогут отвечать современным требованиям, предъявляемым к образованию в конкурентной среде.

Несмотря на внешнее разнообразие существующих теоретико-методологических и практических подходов к анализу результативных показателей, современных методик оценки и обучения, нерешенными остаются проблемы внешней формализации и директивного фундамента методов и технологий прогнозирования кадров, нерациональной разработки научных критериев оценки существенных для образования и профессиональных компетенций, несистемного подхода к анализу потребностей субъекта образования в персонале, масштабируемой связки хозяйственных и государственных решений с основными элементами кадровой и профессиональной политики образовательной организации. Для их решения особую значимость приобретает прогнозирование в сфере кадровой политики системы общего образования области.

Наиболее известными моделями кадрового прогнозирования в отечественной практике управления образованием являются:

1. Модель прогнозирования региональной кадровой потребности, разработанная учеными Российского государственного профессионально-педагогического университета А.Г. Мокроносовым и А.А. Вершининым. Сформированная ими схема включает в себя три группы различных факторов, действующих на снабжение выбранной отрасли экономики кадрами. Как отмечают Е.С. Давидюк, М.Г. Шишаев, В.В. Быстров, детально анализирующие указанную модель, общая потребность в квалифицированных специалистах устанавливается в ней на основе определения уровня влияния обозначенных коэффициентов (Давидюк и др., 2018: 63).

2. Рационалистически-сценарная модель, предложенная группой авторов: З.А. Васильевой, Т.П. Лихачевой, Н.В. Разновой, И.В. Филимоненко. Данная методика была создана для определения кадровой потребности субъекта Российской Федерации, а именно Красноярского края. Е.С. Давидюк, М.Г. Шишаев, В.В. Быстров отмечают, что в своей основе данная модель ориентирована на определение потребности региона в кадрах с учетом регрессии и динамического изменения показателей его экономического роста (Давидюк и др., 2018: 64).

3. Алгебраически национальная модель прогнозирования потребности региональных экономик в кадрах с профессиональным образованием, разработанная учеными Петрозаводского государственного университета В.Н. Васильевым, В.А. Гуртовым и Е.А. Питухиным. Подробно ее содержание рассмотрено Е.С. Давидюком с соавторами в статье, посвященной анализу значения прогнозного моделирования для мониторинга и управления кадровым обеспечением программ регионального развития (Давидюк и др., 2018: 63). Т.А. Гревцева отмечает, что данная методология может быть использована для определения потребности экономики в специалистах среднего образования в разрезе направления образовательно-профессиональной подготовки и формирования соответствующих государственных заданий по специализированным отраслям для системы среднего профессионального образования (Гревцева, 2014: 132).

4. Алгебраическая модель для определения кадровой потребности реального сектора, самая «молодая» из рассматриваемых нами, была создана для экономики республики Крым в Крымском федеральном университете имени В.И. Вернадского исследователями Н.И. Клевец и Е.А. Полищук. Суть ее подробно изучена исследователями Е.С. Давидюком, М.Г. Шишаевым, В.В. Быстровым (Давидюк и др., 2018: 63). Анализируя содержание данной модели, Л.А. Кравцова отмечает, что в фундаментальной экспозиции она имеет метод сепарабельного квадратичного показателя программирования результатов с помощью системы автоматизированных процедур вычислений MathCADдля рационалистического функционарного снижения дефицитных тенденций кадров по первоочередным направлениям конкурентных отраслей подготовки специалистов (Кравцова, 2010: 101).

5. Модель процессно-конструкционного определения кадровой потребности предприятий и отраслей экономики была предложена Н.Е. Егоровой и Е.В. Ярошенко - учеными Центрального

6. экономико-математического института РАН. По мнению Е.С. Давидюка, М.Г. Шишаева, В.В. Быстрова, в данной разработке аккумулированы данные о человеческом капитале и сформирована матричная структура разделения рабочей силы в соответствии с уровнями образования и спецификой профессиональных направлений выпускников (Давидюк и др., 2018: 64).

Следует сказать, что из всех указанных рационалистически опробованных результативных моделей прогнозирования кадрового обеспечения ни одна не основана на прогнозировании процессов формирования кадровой потребности в сфере образования, в связи с чем можно сделать вывод о недостаточности внимания к этому вопросу в научной среде.

Представляется возможным в качестве перспективного в этом отношении рассмотреть потенциал агентного подхода к анализу технологий кадрового прогнозирования, а также возможности использования комбинированного подхода, основывающегося на динамичности временных рядов и комплексной корпускулярно интегрированной синергетической модели прогностически - рационального формирования кадрового потенциала в сфере общего образования (Филатова, 2018: 221).

Среди преимуществ агентного подхода к анализу технологий кадрового прогнозирования можно назвать то, что агенты имеют реальный ресурсный аналог, от которых проще получить необходимые расчетные данные для анализа и дальнейшего выявления их особенностей. Благодаря изоморфности и обезличиванию представленной на рис. 1 модели агентного подхода к анализу технологий кадрового прогнозирования, элементизируется и процессно упрощается процесс формирования и анализа различных вариантов применения в действительности разработанной системы (Найденова, 2013: 179).

Рисунок 1. Модель агентного подхода анализа технологий кадрового прогнозирования

Доступность информации в сети Интернет, а также наличие современного программного инструментария для осуществления агентного подхода анализа технологий кадрового прогнозирования с применением технологии datamining и искусственного интеллекта позволяют создать целевое «дерево» вариативных траекторий моделирования, функционально обеспечиваемое структурой методологии «дельфи» с целью дальнейшего анализа мнений экспертов, позволяющих фильтровать неявные данные и извлекать актуальную информацию для построения усовершенствованной модели агентного подхода анализа технологий кадрового прогнозирования.

Методика рационального прогнозирования кадрового потенциала в системе менеджмента общего образования региона на основе динамичности временных рядов основана на технологии процессно-функционального сдвига возрастных контингентальных показателей обучающихся и пересчете нагрузки по ним, а также по каждой учебной дисциплине в экстраполируемом и динамическом интервале.

Прогнозируемое количество преподавателей согласно данной методике определяется на основе количества поступивших учеников. При этом число обучающихся 2-го класса зависит от списочного состава первоклассников прошлого года, а количество учеников 1-го класса - от числа новорожденных 6-8 лет назад. Другие факторы, влияющие на количество учеников, в явном виде не учитываются, что в данном случае успешно коррелируется в методике встраиваемого PESTанализа и будет составлять определенную незначительную погрешность прогнозирования (Тарасенко, 2015: 32).

В период с 2022 по 2024 годы в школах Липецкой области будут обучаться дети 20052017 годов рождения. Статистика рождаемости представлена на рис. 2.

Рисунок 2. Статистика рождаемости в Липецкой области в 2005-2017 гг.

С помощью пакета программы IBMSPSSStatisticи методов линейно-процессного регрессивного двухфакторного моделирования получены прогнозные значения с хорошими статистическими параметрами возвратных контингентов по годам обучения, представленные на рис. 3 (Бурмыкина, 2020: 24).

Рисунок 3. Прогноз числа первоклассников в Липецкой областив 2022-2024 гг.

Исходя из рассчитанного прогнозно-вероятного числа первоклассников, а также на основании полученных линейно-регрессионных порядковых зависимостей были выявлены прогнозновероятностные значения второклассников. В зависимости от фактических и прогнозных значений количества второклассников были получены прогнозно-реалистические значения числа третьеклассников, четвероклассников и так далее до выпускного 11 класса включительно (табл. 1).

Таблица 1. Движение возвратных контингентов по годам (чел.)

1. Бурмыкина И.В., Богомолова А.В. Демографический прогноз в структуре стратегии социально-экономического развития муниципального образования // Актуальные проблемы науки и образования. Липецк, 2020. С. 20-32.

2. Гревцева Т.А. Формирование кадрового потенциала образовательных учреждений: личностные результаты // Ценности и смыслы. 2014. №2 (30). С. 129-134.

3. Давидюк Е.С., Шишаев М.Г., Быстров В.В. Прогнозное моделирование для мониторинга и управления кадровым обеспечением программ регионального развития // Труды кольского научного центра РАН. 2018. Т. 9, №10-9. С. 61-76. https://doi.org/10.25702/KSC.2307-5252.2018.10.61 -76

4. Кравцова Л.А. Междисциплинарная сущность компетентностного подхода в повышении квалификации и переподготовки кадрового потенциала образовательного учреждения // Теория и практика общественного развития. 2010. №4. С. 99-104.

5. Малкина Е.А., Дубовая Л.С. Менторство как инструмент развития кадрового потенциала региональной системы общего образования // Профессиональное образование в России и за рубежом. 2020. №2 (38). С. 29-34.

6. Найденова Н.Н. Кадры в образовании решают всё? // Проблемы современного образования. 2013. №2. С. 176-185.

7. Тарасенко В.В. Работа с кадровым резервом как современная проблема управления персоналом образовательной организации // Интернет-журнал Науковедение. 2015. Т. 7, №4 (29). С. 1-46. https://doi.org/10.15862/71EVN415

8. Филатова Е.В. Мониторинговое исследование основных направлений кадровой политики образовательных организаций // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2018. Т. 7, №1 (22). С. 220-222.

References

1. Davidyuk, E.S., Shishaev, M.G. & Bystrov, V.V. (2018) Forecast Simulation for Monitoring and Management of Staffing Need for Regional Development Programs. Trudy kol'skogo nauchnogo tsentra RAN. 9 (10-9), 61-76. Available from: https://doi.org/10.25702/KSC.2307-5252.2018.10.61 -76 (in Russian).

2. Grevtseva, T.A. (2014) Formation of Experienced Potential in Educational Institutions: Personal-Orientated Results. Tsen - nosti i smysly. (2 (30)), 129-134 (in Russian).

3. Kravtsova, L.A. (2010) The Interdisciplinary Nature of the Competency Approach in Training and Retraining of Personnel Potential of Educational Institutions. Theory and Practice of Social Development. (4), 99-104 (in Russian).

4. Filatova, E.V. (2018) Monitoring Research of the Basic Directions of Personnel Policy of Educational Organizations. Azimut nauchnykh issledovanii: pedagogika i psikhologiya. 7 (1 (22)), 220-222 (in Russian).

5. Naidenova, N.N. (2013) Kadry v obrazovanii reshayut vse? [Are Human Resources in Education Crucial?] Problemy sov - remennogo obrazovaniya. (2), 176-185 (in Russian).

6. Tarasenko, V.V. (2015) Work with a Personnel Reserve as a Modern Problem of Human Resource Management of the Educational Organization. Internet-zhurnal Naukovedenie. 7 (4 (29)), 1-46

7. Burmykina, I.V. & Bogomolova, A.V. (2020) Demograficheskii prognoz v strukture strategii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya munitsipal'nogo obrazovaniya [Demographic Forecasting in the Structure of the Municipal Social and Economic Development Strategy]. Aktual'nye problemy naukii obrazovaniya. Lipetsk, рр. 20-32 (in Russian).

8. Malkina, E.A. & Dubovaya, L.S. (2020) Mentoring as a Tool for Developing the Human Resources Potential of the Regional Basic Education System. Professional'noe obrazovanie v Rossii i za rubezhom. (2 (38)), 29-34 (in Russian).

Размещено на Allbest.ru