На правах рукописи

ШАГИЕВА Юлия Раисовна

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ОТБОРА

ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА

НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОЙ ДИАГНОСТИКИ

Специальность 05.13.10

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа – 2013

Работа выполнена на кафедре информатики ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Научный руководитель д-р техн. наук, доцент ТАРХОВ Сергей Владимирович

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

ЮСУПОВА Нафиса Исламовна зав. кафедрой вычислительной математики и кибернетики, Уфимский государственный авиационный технический университет канд. техн. наук ЗИМИНА Галина Анатольевна доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита Финансового университета при правительстве РФ (Уфимский филиал)

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы»

Защита состоится 14 июня 2013 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д–212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа-центр, ул. К.Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «13» мая 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета В. В. Миронов д-р техн. наук, проф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования Персонал выступает в качестве одного из наиболее сложных объектов управления в социально-экономических системах и является ключевым ресурсом организации. В современных условиях, характеризующихся постоянным усложнением техники и технологий отмечается устойчивый рост требований к уровню квалификации персонала. Управление персоналом организации охватывает широкий спектр функций, начиная от приема сотрудника на работу до увольнения кадров, и предусматривает информационное, техническое, нормативно-методическое, правовое и документационное обеспечение системы управления персоналом.

В процессе приема сотрудников на работу в условиях высокой конкуренции работодателю приходиться принимать крайне важное и ответственное решение, от которого в дальнейшем будет зависеть как эффективность бизнеса, так и социально-психологический климат в коллективе. При приеме на работу, помимо профессиональных качеств, характеризующих уровень квалификации специалиста, важными являются его личностные качества: исполнительность, ответственность, пунктуальность, умение работать в команде и др. При этом набор критериев, являющихся наиболее значимыми при приеме сотрудника на работу, будет различным для специалистов разного профиля, что обусловлено требованиями к должности, на которую принимают сотрудника. Ошибка при приеме специалиста на работу влечет за собой негативные последствия в виде неоправданных материальных затрат.

Отбор персонала следует рассматривать как процесс управления в сложной социальной системе, где в качестве объектов выступают с одной стороны организация и представляющие ее сотрудники, с другой – претенденты на должность, являющиеся носителями уникальных профессиональных и личностных компетенций. Для автоматизации процесса управления отбором персонала крайне сложно разработать универсальную формализованную модель системы управления отбором персонала в силу специфических требований к претендентам со стороны различных организаций и учреждений, выступающих в качестве работодателей на современном рынке труда. В то же время повысить эффективность управления этим процессом можно путем создания информационной системы поддержки принятия решений (ИСППР), базисом которой будут являться результаты комплексной диагностики соискателей вакантной должности. Понятие «комплексная диагностика», подразумевает использование при управлении процессом отбора технического персонала вариативного комплекса диагностических методик, основанных на применении качественных и количественных методов, позволяющих определять значения показателей, характеризующих уровень профессиональных и личностных качеств претендентов на вакантную должность на всех этапах отбора.

Степень разработанности темы Анализ современного состояния научных и практических исследований, проводимых российскими Д. А. Аширов, Т. Ю. Базаров, В. Р. Веснин, А. Я. Кибанов, Г. В. Щекин и др., а также зарубежными М. Армстронг, Г. Десслер, Э. Гроув и др. авторами в области диагностики уровня подготовки специалистов, а также информационных систем управления персоналом, позволил выявить имеющиеся недостатки. В опубликованных работах в недостаточной мере рассмотрены и решены вопросы, посвященные отбору персонала, и в первую очередь, процессам диагностики и последующей поддержки принятия решений. Применяемые в настоящее время информационные системы управления персоналом ориентированы на хранение и обработку данных о соискателях и не содержат модулей поддержки принятия решений.

Объектом исследования является процесс управления отбором технического персонала при приеме сотрудников на работу в организации (на примере ООО «Энерготехсервис»).

Предметом исследования являются модели, методы и алгоритмы управления процессом отбора технического персонала и поддержки принятия решений в системе управления персоналом организации.

Цель работы Повышение эффективности управления процессом диагностики уровня соответствия соискателей требованиям работодателя в системе управления персоналом посредством разработки моделей, методов и алгоритмов системы информационной поддержки принятия решений на основе комплексного подхода и использования адаптивных диагностических инструментальных средств.

Задачи исследования Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:

1. Разработать концепцию построения системы управления отбором персонала и информационной поддержки принятия решений о соответствии специалиста требованиям вакантной должности.

2. Разработать модели системы управления отбором технического персонала и поддержки принятия решений при приеме специалистов на вакантные рабочие места на основе комплексной диагностики профессиональных и личностных качеств соискателей с учетом требований области деятельности.

3. Разработать методы и алгоритмы управления процессом адаптивной диагностики и отбором специалистов на вакантные рабочие места с использованием информационной системы поддержки принятия решений.

4. Разработать программное обеспечение системы адаптивной диагностики и поддержки принятия решений и оценить его эффективность на реальных примерах.

Методы исследования Результаты исследований, выполненные в работе, базируются на использовании методов системного моделирования, теории принятия решений, адаптивного управления, теории информационных систем и обработки данных.

Положения, выносимые на защиту 1. Концепция построения системы управления отбором технического персонала и поддержки принятия решений в системе управления персоналом на основе комплексной адаптивной диагностики, предназначенной для организаций, использующих автоматизированные системы управления персоналом.

2. Модели системы управления отбором технического персонала и поддержки принятия решений при приеме специалистов на вакантные рабочие места, позволяющие реализовать комплексную диагностику профессиональных и личностных качеств соискателей в системе управления персоналом с учетом требований области деятельности.

3. Методы и алгоритмы управления процессом диагностики профессиональных и личностных качеств соискателей в системе управления отбором технического персонала, основанные на применении адаптивных диагностических инструментальных средств, объединяющих компоненты анкеты и теста.

4. Программное обеспечение системы адаптивной диагностики и информационной поддержки принятия решений, предназначенное для оценки уровня соответствия профессиональных и личностных качеств соискателей требованиям работодателя и оценка его эффективности (на примере реализации в ООО «Энерготехсервис»).

Научная новизна результатов 1. Новизна разработанной концепции системы управления отбором технического персонала обусловлена совокупностью принципов, методов и технических решений, где основными отличительными признаками являются:

а) интеграция ИСППР в традиционный процесс отбора персонала, в основу которой положен принцип комплексной диагностики;

б) адаптивная сборка анкеты и тестовых заданий в диагностических инструментальных средствах;

в) информационная поддержка принятия решений на основе сопоставления параметров эталонной модели профессиональной деятельности специалиста с параметрами модели испытуемого.

Это позволяет повысить эффективность процесса диагностики уровня соответствия соискателей требованиям работодателя в системе управления.

2. Новизна моделей системы управления отбором технического персонала и информационной поддержки принятия решений основана на предложенных концептуальных положениях, обеспечивающих возможность реализации комплексной диагностики профессиональных и личностных качеств соискателей, базирующейся на использовании качественных (экспертных) и количественных (квалиметрических) методов оценки. Это позволяет выявить и оценить уровень соответствия соискателей требованиям работодателя на основе сопоставления параметров эталонной модели профессиональной деятельности специалиста с параметрами модели соискателя и обеспечить поддержку принятия решений о приеме на вакантную должность специалиста, наиболее полно отвечающего требованиям работодателя.

3. Новизна методов и алгоритмов адаптивной диагностики испытуемых в системе управления отбором персонала основана на интеграции анкетирования и тестирования на базе использования логической связанности элементов анкеты и тестовых заданий, представленных в структурированной и дефрагментированной форме. Это позволяет реализовать динамическую генерацию тестовых заданий различной категории сложности в зависимости от предыстории ответов испытуемого на вопросы анкеты и тестовые задания.

4. Новизна программного обеспечения системы управления отбором технического персонала и поддержки принятия решений основана на реализации разработанных методов и алгоритмов, обеспечивающих комплексную диагностику профессиональных и личностных качеств испытуемых на базе интеграции результатов экспертных оценок и измерений, выполненных на основе адаптивных диагностических инструментальных средств. Это позволяет обеспечить информационную поддержку принятия решений по критерию выбора специалиста, наилучшим образом отвечающего требованиям должностной инструкции.

Практическая ценность Разработанные модели, алгоритмы и программное обеспечение системы управления отбором технического персонала на основе комплексной адаптивной диагностики испытуемых и поддержки принятия решений о приеме сотрудников на работу позволяют создавать новые эффективные программные модули для систем управления отбором персонала. Предложенные механизмы адаптивной диагностики испытуемых на основе интеграции процессов анкетирования и тестирования могут быть применены в обучающих системах, реализующих функции входного и текущего контроля уровня учебных достижений.

Механизмы адаптивной диагностики позволяют реализовать процедуры интерактивного взаимодействия испытуемых с системой на базе технологий Intranet/Internet и СУБД.

Структура работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложений. Основная часть содержит 165 страниц и включает в себя рисунков и 9 таблиц. Список литературы содержит 144 наименования. В приложениях приведены: пример должностной инструкции специалиста; фрагменты программного кода модулей адаптивной диагностики испытуемых.

Связь с плановыми исследованиями Работа выполнена на кафедре информатики Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) в рамках: гранта Президента РФ для государственной поддержке ведущих научных школ по направлению научных исследований «Информационно-телекоммуникационные системы и технологии» (грант № НШ-65497.2010.9, руководитель гранта – проф. М.Б. Гузаиров), тема гранта: «Теоретические и методические основы разработки информационных систем, а также их применения в промышленности и в социально-экономической среде с учётом тенденций развития информационных технологий»; НИР (по договору ИФ-ИН-11-12-ХГ) с ООО «Энерготехсервис», тема «Разработка программных модулей для оценки соответствия уровня подготовки соискателей требованиям работодателя в системе управления персоналом».

Апробация работы и публикации Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях: 6-й Всероссийской школе аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники», Уфа, 2011; Первой международной конф. «Информационные технологии и системы», Банное, 2012; 7-й Всероссийской школе аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники», Уфа, 2012; XXII Всероссийской научно-практической конф.

«Проблемы качества образования», Уфа–Москва, 2012; XIV Международной конф. «Компьютерная наука и информационные технологии», Уфа–Гамбург– Норвегия, 2012; VI Всероссийской молодежной науч. конф. «Мавлютовские чтения», Уфа, 2012; 8-ой Всероссийской школе аспирантов, студентов и молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники», Уфа, 2012; Второй международной конф. «Информационные технологии и системы», Банное, 2013.

По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе: 3 статьи в журналах из перечня, утвержденного ВАК Министерства образования и науки РФ; 3 статьи в научно-технических журналах; 9 материалов докладов в сборниках трудов Международных и Всероссийских конференций. Получено 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в Роспатент.

Основные результаты диссертационной работы прошли апробацию и внедрены: в ООО «Энерготехсервис» в виде методик и программных модулей адаптивной диагностики испытуемых на базе интеграции программных процедур анкетирования и тестирования, а также программных модулей и базы данных ИСППР.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность решаемой задачи, формулируются цели и задачи исследования, приводятся основные положения и результаты, выносимые на защиту, отмечается их новизна и практическая значимость.

Приводятся сведения о внедрении результатов, апробации работы и публикациях.

В первой главе проведен анализ современного состояния и известных подходов к исследованиям в области отбора кадров в системе управления персоналом, являющегося составной частью кадровой политики организации, рассмотрены процессы управления отбором персонала и их информационное сопровождение, проанализированы существующие программные комплексы управления персоналом и их возможности в плане решения задачи отбора персонала. Обоснована цель и выполнена постановка задач исследования.

Исследованиям в области автоматизации диагностики уровня подготовки специалистов, управления персоналом и оценки соответствия специалистов требованиям работодателя посвящены труды российских: Д. А. Аширов, А. Н. Аверин, Т. Ю. Базаров, Н. П. Беляцкий, В. Р. Веснин, И. Н. Герчикова, В. А. Дятлов, А. П. Егоршин, С. В. Иванова, А. Я. Кибанов, Т. А. Комиссарова, А. И. Кравченко, М. Б. Курбатова, М. И. Магура, Е. Б. Моргунов, Е. В. Румянцева, В. В. Травин, И. О. Тюрина, С. В. Шекшня, Г. В. Щекин и др., а также зарубежных авторов: М. Армстронг, М. Вудкок, Х. Т. Грэхем, Р. Беннет, Г. Десслер, П. Друкер, Уейн Р. Монди, Дж. Коул, Э. Кристофер, Х. Маккей, Л. Смит, М. Фут и др. В их работах рассмотрены различные формы и методы управления персоналом, совершенствования процедуры поиска и отбора персонала, подбора сотрудников и оценки их профессиональных качеств. Рассматриваются также нетрадиционные способы изучения личности, такие как, графология и астрология. Представляется состав и содержание видов обеспечения процесса подбора и найма персонала с позиции системного взаимодействия работодателя и наемного работника. Проведенный анализ показал, что в работах перечисленных выше авторов в недостаточной мере рассмотрены и решены вопросы, посвященные отбору персонала, и в первую очередь, процессам комплексной диагностики и последующей поддержки принятия решений.

Выполнен анализ получивших широкое распространение программных комплексов управления персоналом (ПКУП) с точки зрения наличия в них средств, позволяющих реализовать процесс диагностики, управления отбором персонала и поддержки принятия решений о приеме специалиста на вакантную должность, а также специализированных программных комплексов управления отбором персонала (ПКУОП). Рассмотрены как отечественные: «БОСС– Кадровик», «АиТ: Управление персоналом», «Персонал–2000», «E-staff Рекрутер», «TRIM–Персонал», «Рекрутер», «Experium», «Резюмакс» и зарубежные программные комплексы: «Zoho Recruit», Oracle Applications, в том числе комплексные системы управления ресурсами предприятия (ERP-системы) R/3 и, Baan, содержащие подсистемы управления человеческими ресурсами (HR – Human Resources), которые нашли применение в России. Недостатками существующих систем являются: высокая стоимость; значительная трудоемкость внедрения, сопровождения и адаптации под конкретные требования заказчика;

отсутствие средств комплексной диагностики персонала и управления процессом отбора сотрудников, а также средства информационной поддержки принятия решений о приеме специалиста на работу.

Таким образом, актуальным является решение научно-технической задачи создания ИСППР при управлении процессом отбора персонала, обеспечивающей на базе комплексной диагностики претендентов на должность повышение эффективности процесса принятия решений о соответствии профессиональных и личностных качеств специалиста при приеме сотрудников на работу.

Во второй главе разрабатываются модели системы управления отбором технического персонала и поддержки принятия решений в системе управления персоналом на основе комплексной диагностики.

Предлагается рассматривать процесс отбора технического персонала на вакантное рабочее место как трехэтапный процесс, включающий: «Предварительный отбор», «Основной отбор», «Итоговый отбор» с последовательным переходом испытуемого в новую качественную категорию: «Соискатель»

«Претендент» «Кандидат» «Специалист» после прохождения каждого этапа. На каждом этапе отбора реализуются определенные методы диагностики, позволяющие интегрировать результаты и обеспечивать комплексную оценку профессиональных и личностных качеств испытуемого.

Формулируются основные положения концепции построения системы управления отбором персонала и поддержки принятия решений, заключающиеся в: интеграции ИСППР в традиционный процесс отбора персонала в основу которой положен принцип комплексной диагностики профессиональных и личностных качеств испытуемого; адаптивной диагностике испытуемого на основе реализации механизмов сборки компонентов анкеты и тестовых заданий; информационной поддержке принятия решений о приеме на работу специалиста на основе сопоставления параметров эталонной модели профессиональной деятельности специалиста (ЭМПДС) с параметрами модели испытуемого; использовании блочно-модульной структуры ПКУОП; реализации в ПКУОП комбинированного режима работы системы (сетевой и автономный).

Разрабатывается обобщенная модель процесса отбора персонала, на которой схематично показаны участники и этапы данного процесса. В рамках модели рассматриваются процессы отбора технического персонала, среди которых, определение целей и принятие решения о необходимости приема специалиста на вакантную должность, описание функциональных обязанностей и формализованных требований к специалисту, формирование списка соискателей, проведение первичного собеседования, отбор претендентов, диагностика претендентов, отбор кандидатов на вакантную должность и выбор специалиста наиболее полно отвечающего требованиям вакантной должности с использованием ИСППР.

Приводится эталонная модель профессиональной деятельности специалиста ЭМ в теоретико-множественном описании где ЦД – цель деятельности; ЗД – множество задач деятельности; РМ – множество требований к рабочему месту (среде); ДО – множество должностных обязанностей; ПЗК – множество требуемых профессионально-значимых качеств специалиста, которые определяются по формуле где УО – уровень образования; ОР – опыт работы; К – компетенции; ЗУН – знания, умения, навыки; ЛК – личностные качества;

В свою очередь личностные качества ЛК определяются совокупностью характеристик специалиста где УИ – уровень интеллекта (понимание задач и обязанностей, знание средств достижения цели, прогноз деятельности и др.); УЭ – уровень эмоциональности (уверенность в успехе, чувство ответственности, и т. д.); УМ – уровень мотивации (интерес, стремление к успеху, потребность качественного выполнения поставленных задач и т. п.). УВ – уровень воли (сосредоточенность на задаче, мобилизация сил, отвлечение от помех, преодоление сомнений).

При задании значений показателей ЭМПДС исходят из требуемых максимальных, а также пороговых (минимально допустимых) значений показателей.

Подготовленная на предыдущем этапе информация поступает в отдел кадров, который обрабатывает ее и объявляет вакансию, определяя методы поиска соискателей (кадровые агентства, самостоятельный поиск соискателей, через газеты, социальные сети и т. п.).

На основе анализа полученных данных о соискателях (анкеты, резюме, характеристики, рекомендации и др.) и результатов первичного собеседования, проводимых в рамках процесса предварительного отбора и формализации этих данных на основе методов отбора МО с использованием ЭМ из списка соискателей СС формируется список претендентов СП При этом в системе ПКУОП для реализации процесса отбора применяется продукционная система, которая позволяет без участия экспертов исключать из списков испытуемых, несоответствующих требованиям ЭМПДС. В общем виде продукционная система ПС может быть представлена где БД – база данных, содержащая информацию об испытуемых, представленную в виде моделей претендентов МП на должность; БП – база продукционных правил; Ф – функции выбора на основе БП из БД испытуемых, параметры которых не соответствуют параметрам ЭМ.

В таблице 1 приведены примеры реализации правил, позволяющих ПКУОП без участия ЛПР исключать из списков испытуемых, показатели которых не соответствуют требованиям ЭМПДС. Правила приводятся в сокращенной форме. Помимо описанных выше обозначений, относящихся к ЭМ, приняты следующие обозначения: АД – анкетные данные; С – соискатель, И – испытуемый; Пр – претендент; К – кандидат.

Таблица 1 – Примеры правил ИСППР Наименование правила Правило Несоответствие АД пороговым требованиям ЭМПДС Несоответствие ПЗК или ЛК пороговым требованиям ЭМПДС ПЗК (ЭМПДС)), то И{К} На основе методологии SADT разработана функциональная модель, позволяющая проработать основные аспекты создания СУОП и установить перечень функциональных характеристик системы в их иерархической зависимости. Разработана информационная модель, позволившая создать базу данных ПКУОП, предназначенную для реализации процесса диагностирования испытуемых на базе адаптивного анкетирования и тестирования. Особенностью представления анкет и тестов в информационной модели является структурирование и декомпозиция диагностических материалов до уровня семантически завершенных неделимых фрагментов, имеющих законченное логико-смысловое содержание, с одной стороны, и минимально возможный объем хранения, с другой.

В третьей главе разрабатываются методы и алгоритмы управления процессом отбора персонала и адаптивной диагностики претендентов.

Отбор персонала рассматривается как процесс управления в сложной социальной системе, где в качестве объектов выступают с одной стороны организация и представляющие ее сотрудники, с другой – соискатели должности, являющиеся носителями уникальных профессиональных и личностных компетенций. Предлагается новая схема управления процессом отбора персонала на базе комплексной адаптивной диагностики с использованием ИСППР, основанная на комбинировании формализованных и неформализованных методах измерений значений параметров и индикаторов испытуемых (рисунок 1).

Соискатели анкет, отзывов и рекомендаций, предварительного Характеристики претендентов, работодателя Претенденты Рисунок 1 – Схема управления процессом отбора персонала В соответствии с предложенной классификацией тестовых заданий (Задания закрытого типа: «Выбор одного из множества» (тип A); «Выбор нескольких из множества» (тип B); «Установление последовательности» (сортировка) (тип С); «Установление соответствия (тип D); б) Задания открытого типа:

«Точное совпадение с образцом» (тип E); «Приближенное совпадение с образцом» (тип F); «Свободный ответ» (тип G)) разработана математическая модель, в основу которой положен адаптивный тест, представляющий инструмент измерения значений показателей испытуемого.

Итоговый балл pj, набранный j-м испытуемым в процессе тестирования, являющийся показателем, характеризующим уровень его профессиональных или личностных качеств, определяемых конкретным тестом, с учетом сложности тестовых заданий и ограничения времени на их выполнение, определяется по формуле где N – количество тестовых заданий в общей структуре теста; Сi – уровень сложности i-го тестового задания; i – множество ответов, данных испытуемым при выполнении i-го тестового задания (в общей структуре теста); QiFalse – множество дистракторов i-го тестового задания; QiTrue – множество верных ответов i-го тестового задания; N iОтв. – общее число вариантов ответа на тестовое задание; N iTrue – число верных вариантов ответов на тестовое задание; niОтв. – число вариантов ответов, выбранных испытуемым; niTrue – число верных вариантов ответов, выбранных испытуемым.

Помимо сложности тестовых заданий в тесте возможен учет временных ограничений на его прохождение, и, кроме того, времени ответа испытуемого на конкретное тестовое задание:

где Tiфакт – фактическое время ответа на i-е задание теста; Tiнорм – нормативное время ответа на i-е задание теста; Timax – максимально допустимое время ответа на i-е задание теста.

Предложены новые метод и алгоритм адаптивной диагностики испытуемых на основе интеграции анкетирования и тестирования, позволяющие проводить диагностику состояния испытуемых в процессе ответов на тестовые задания, объединенные в группы заданной категории сложности и соответствующие определенной тематике. Адаптация тестирования реализуется за счет того, что система пересчитывает возможный результат прохождения тестирования испытуемым после каждого данного им ответа на тестовое задание и сравнивает её с оценкой, соответствующей категории сложности, из группы которой формируются очередные тестовые задания.

Состояние испытуемого в процессе ответов на тестовые задания, объединенные в группы заданной категории сложности и соответствующие определенной тематике, определяется по формуле где R0 – начальное значение, основанное на самооценке испытуемого в процессе ответов на вопросы анкеты; K – текущая категория (уровень) сложности тестового задания (KW); W – нечеткая переменная, область определения которой зависит от выбранной ранговой шкалы (используется пятиуровневая шкала Харрингтона); Ri – балл, полученный испытуемым после выполнения i-го тестового задания любого типа из категории K; N – количество тестовых заданий в тесте, N = nl, где m – количество групп тестовых заданий в общей структуре теста, nl – количество тестовых заданий в l-й группе теста; Zl – оценка тестового задания, соответствующая категории сложности K.

Разработан метод информационной поддержки принятия решения о приеме специалиста на работу, предоставляющий ЛПР помощь в формировании возможных альтернативных решений, их оценке и выборе лучшего варианта.

Комплексный (интегральный) показатель j-го испытуемого, характеризующий уровень его профессиональных (квалификация) и личностных качеств определим по формуле где µ ij (x) – функция принадлежности по отдельным значениям параметров и индикаторов, характеризующих состояние испытуемого; S – параметры и индикаторы, выраженные в количественной Sкол. и в качественной Sкач. форме; i – весовые коэффициенты значимости отдельных параметров и индикаторов; pij – показатели с представлением их в числовом выражении ( p ij [0,1] ).

Значение интегрального показателя, выраженного в количественной оценке с нормированием к единице, описывается соотношением Использование при нормировании значения интегрального показателя максимального Этал. ( Этал. max ) и минимального min j значений показателя существенно повышает чувствительность при переопределении значений комплексного показателя норм.. При этом, кандидат с наилучшими показателяj ми, в отношении которого может быть принято решение о приеме на вакантную должность, может быть определен В четвертой главе решается задача разработки специального программного обеспечения системы управления адаптивной диагностикой и выполняется исследование эффективности его применения.

Обосновывается выбор программно-аппаратных средств и разрабатывается архитектура ПКУОП, обеспечивающая его функционирование в информационной телекоммуникационной среде организации на базе Internet/Intranet технологий. Выбраны: интерпретируемый язык PHР, JavaScript и СУБД MySQL для реализации АДИС, а также MS Excel для обработки данных об испытуемых в процессе информационной поддержки принятия решений в ПКУОП. Приведены технические характеристики аппаратных средств рабочих мест пользователей и серверных компонентов. Архитектура ПКУОП базируется на использовании типовых компонентов Internet, обеспечивающих обмен информационными потоками между программным комплексом и его пользователями. Система содержит автоматизированные рабочие места (АРМ) пользователей, в зависимости от выполняемых функций, группируемые в функциональные подсистемы, такие как АРМ: «Руководителя», «Инженера по знаниям», «Сотрудника отдела кадров», «ЛПР» и др. Количество АРМов и их функции могут изменяться за счет использования принципа открытой архитектуры, а внешний интерфейс системы настраиваться за счет использования шаблонов.

Показывается эффективность разработанного подхода к адаптивному управлению диагностикой испытуемых на основе проведенного эксперимента по отбору персонала на вакантные рабочие места. В эксперименте участвовала группа соискателей в количестве 21 человека. В процессе проведения эксперимента на каждом этапе отбора заполнялись таблицы, информация из которых записывалась в БД ПКУОП и таблицы ИСППР. По данным таблиц предварительного и основного отбора построены диаграммы на которых показаны фактические значения показателей профессиональных качеств претендентов. На рисунке 2 приведен пример диаграммы результатов профессиональных тестов.

Рисунок 2 – Диаграмма результатов профессиональных тестов В процессе принятия решений ЛПР может изменять коэффициенты значимости профессиональных и личностных качеств кандидатов на должность в процессе отбора. При этом конкурсная ситуация может измениться за счет повышения или снижения значимости определенных характеристик кандидатов на должность. На диаграмме, представленной на рисунке 3 показаны результаты процесса выбора специалиста из числа кандидатов на должность.

Диаграмма на рисунке 3, а показывает конкурсную ситуацию при средних значениях весовых коэффициентов, т. е. ЛПР выбрал значение лингвистической переменной, характеризующей уровень значимости личностных качеств «Среднее», характеризующей уровень значимости профессиональных качеств «Среднее». При этом соискатель с номером 19 лидирует в списке кандидатов.

Незначительное изменение весовых коэффициентов, а именно выбор уровня значимости личностных качеств «Выше, чем средний», меняет конкурсную ситуацию как показано на рисунке 3б, при этом лидером становится соискатель с номером 21. На диаграмме 4 показано сокращение времени, затрачиваемого на тестирование и количества вопросов теста, которые выполняет испытуемый при реализации технологии адаптивного тестирования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации поставлена и решена научно-техническая задача повышения эффективности процесса диагностики уровня соответствия соискателей требованиям работодателя в системе управления персоналом посредством разработки моделей, методов и алгоритмов системы информационной поддержки принятия решений на основе комплексного подхода и использования адаптивных диагностических инструментальных средств.

1. Разработана концепция систем управления отбором технического персонала, предназначенных для организаций, использующих программные комплексы управления персоналом, в основу которой положена совокупность принципов, методов и технических решений, ключевыми из которых являются:

интеграция ИСППР в традиционный процесс отбора персонала, базирующейся на комплексной диагностике с использованием качественных (экспертных) и количественных (квалиметрических) методов; адаптивная сборка анкеты и тестовых заданий в диагностических инструментальных средствах; информационная поддержка принятия решений на основе сопоставления параметров эталонной модели профессиональной деятельности специалиста с параметрами модели испытуемого.

2. Разработан комплекс моделей системы управления отбором технического персонала и информационной поддержки принятия решений, основанных на предложенных концептуальных положениях, обеспечивающих возможность реализации комплексной диагностики профессиональных и личностных качеств соискателей. Комплекс моделей включает: обобщенную модель процесса отбора персонала, показывающую в виде схемы этапы и участников процесса, а также описывающую в теоретико-множественном виде эталонную модель профессиональной деятельности специалиста и модель претендента на вакантную должность; функциональную модель, разработанную на основе методологии SADT, позволившую проработать основные аспекты создания системы управления отбором персонала; информационную модель, описывающую структуру хранимых и обрабатываемых данных при проведении диагностики испытуемых. Это позволяет выявить и оценить уровень соответствия соискателей требованиям работодателя на основе сопоставления параметров эталонной модели профессиональной деятельности специалиста с параметрами модели соискателя и обеспечить поддержку принятия решений о приеме на вакантную должность специалиста, наиболее полно отвечающего требованиям работодателя.

3. Разработаны методы и алгоритмы комплексной диагностики испытуемых в системе управления отбором персоналом, включающие: метод управления процессом отбора персонала, основанный на комплексной диагностике с применением качественного и количественного подходов; метод квалиметрической оценки профессиональных и личностных качеств испытуемых на основе тестирования, с детальной проработкой математической модели, в которой учитываются уровень сложности вопроса, категория сложности тестовых заданий и время, отведенное на их выполнение; метод и алгоритм адаптивной диагностики испытуемых на основе интеграции анкетирования и тестирования на базе использования логической связанности элементов анкеты и тестовых заданий, представленных в структурированной и дефрагментированной форме, метод информационной поддержки принятия решений о приеме специалиста на работу, в котором для преобразования качественных экспертных оценок представленных в лингвистической форме в количественную форму использованы основная и расширенная ранговые шкалы, а для сравнения разнородных показателей выполняется их нормирование. Это позволяет в процессе адаптивной диагностики реализовать динамическую генерацию тестовых заданий различной категории сложности, адаптированных к уровню квалификации испытуемого, на основе анализа предыстории ответов испытуемого на вопросы анкеты и тестовые задания, а в процессе принятия решений обеспечить возможность изменения весовых коэффициентов значимости отдельных показателей испытуемого для выбора специалиста наиболее полно отвечающего требованиям работодателя.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение, позволяющее реализовать управление процессом отбора персонала, выполнять комплексную диагностику профессиональных и личностных качеств испытуемых, а также обеспечить информационную поддержку принятия решений по критерию выбора специалиста, наиболее полно (наилучшим образом) отвечающего требованиям должностной инструкции. Выполнено исследование эффективности системы адаптивной диагностики испытуемых, реализованной на базе интеграции анкетирования и тестирования и построенной на основе предложенных методов и алгоритмов. Доказана эффективность адаптивной диагностики испытуемых, которая по основным показателям превзошла традиционную методику тестирования по времени, затрачиваемом на диагностику на 20–25 %, а по количеству выполняемых испытуемым тестовых заданий – на 15–20 %.

Предложенная концепция определяет перспективы дальнейших исследований в области управления персоналом.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Метод оценки соответствия уровня подготовки специалиста требованиям рынка труда / С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева // Современные проблемы науки и образования: электронный научный журнал. М.: Академия естествознания, 2012. № 2. URL: http://www.science-education.ru/102-5934 (дата обращения:

09.04.2012).

2. Моделирование бизнес-процессов подбора сотрудников в системе управления персоналом / С. В. Тархов, Н. С. Минасова, Ю. Р. Шагиева // Научный вестник Московского гос. техн. ун-та гражданской авиации. М.:

МГТУ ГА, 2012. № 181 (7). С. 114–118.

3. Информационная система отбора претендентов на вакантные рабочие места / С. В. Тархов, Н. С. Минасова, Ю. Р. Шагиева // Вестник БГАУ. 2012.

№ 4 (24). С. 88–92.

4. Свид. о гос. рег. программы для ЭВМ № 213612685. Модуль адаптивной диагностики компетенций K-Media CDM / Ш. М. Минасов, Н. С. Минасова, С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева. М.: Зарег. в реестре программ для ЭВМ 11 марта 2013.

5. Современные системы и технологии электронного обучения / Ю. Р. Шагиева // Актуальные проблемы науки и техники: сб. ст. 6-й Всеросс.

зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа: Диалог, 2011. Т. 1.

С. 254–257.

6. Интеграция анкетирования и тестирования в процессе входного контроля уровня подготовки обучающихся / С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж: Научная книга, 2011. C. 639–645.

7. Метод организации входного контроля знаний обучающихся на основе интеграции анкетирования и тестирования / С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева // Технологии и организация обучения; научное издание: сб. науч.-метод. работ УГАТУ. Уфа: УГАТУ, 2012. C. 28–33.

8. Об одном подходе к оценке соответствия уровня подготовки претендентов требованиям работодателя / С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева // Информационные технологии и системы: матер. 1-й междунар. конф. Банное, Россия. Челябинск: Челяб. гос. ун-т, 2012. С. 111–113.

9. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при входном контроле знаний / Ю. Р. Шагиева // Актуальные проблемы науки и техники: сб.

ст. 7-й Всеросс. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа: УГАТУ, 2012. Т. 1. С. 396–399.

10. Об оценке соответствия уровня профессиональной подготовки специалиста требованиям работодателя / Н. С. Минасова, С. В. Тархов, Ю. Р. Шагиева // Проблемы качества образования: матер. XXII Всеросс. науч.-практ. конф.

Уфа–Москва: УГАТУ, 2012. С. 254–257.

11. Информационная система отбора претендентов на вакантные рабочие места / С. В. Тархов, Н. С. Минасова, Ю. Р. Шагиева // Научные исследования в современном мире: проблемы, перспективы, вызовы: матер. 2-й междунар. молодежн. науч. конф. Уфа: БГАУ, 2012. Ч. I. С. 87–93.

12. К оценке соответствия профессиональной подготовки соискателя требованиям работодателя / Ю. Р. Шагиева // Мировое сообщество: проблемы и пути решения: сб. науч. ст. Уфа: Нефтегазовое дело, 2012. № 31. С. 62–65.

13. Моделирование процесса подбора специалистов в системе управления персоналом / С. В. Тархов, Н. С. Минасова, Ю. Р. Шагиева // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. 14-й междунар. конф. Уфа–Гамбург – Норвегия, 2012. T. 1. C. 266–270. (Статья на англ. яз.).

14. Оценка уровня подготовки специалистов / Ю. Р. Шагиева // Мавлютовские чтения: Всеросс. молодежн. науч. конф., Уфа: УГАТУ, 2012. Т. 3.

С. 121–122.

15. Отбор специалистов на вакантные рабочие места на основе ранжирования результатов диагностики / Ю. Р. Шагиева // Актуальные проблемы науки и техники: сб. ст. 8-й Всеросс. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых.

Уфа: УГАТУ, 2013. Т. 1. С. 367–370.

16. Методы диагностики профессиональных и личностных качеств специалиста на соответствие вакантной должности / Ю. Р. Шагиева, С. В. Тархов // Информационные технологии и системы: матер. 2-й междунар. конф. Банное.

Россия. Челябинск: Челяб. гос. ун-т, 2013. С. 194–196.