Анализ предрасположенности студентов вуза к уровню мягких навыков
Анализ предрасположенности студентов вуза к уровню мягких навыков
Аннотация
Целью данного исследования стало выявление профилей студентов университетов с разным уровнем предрасположенности и использования мягких навыков в социальной коммуникации и совместном обучении, а также использования системного мышления для решения проблем и развития команд для сотрудничества. В выборку вошли 1114 студента из Университета МИСИС. В исследовании использовалась линейка тестов, в которую входят тесты «Поведенческий тип», «Карьерная мотивация», «Карьерные деструкторы». В результате многофакторного анализа результатов выявлено, что лишь 7 из 19 рассмотренных независимых переменных-предикторов являются значимыми для описания индивидуальных особенностей личности студента. Они включали в себя следование правилам, контроль, инновационность, ответственность, саморазвитие, системное мышление, развитие команд.
1. Введение
Современные университеты, а также профессиональное развитие требуют от студентов все большей компетентности в области мягких навыков. Это позволяет им учиться, становиться эффективными членами сообществ, способствуя их развитию в обучении и карьерном росте. Таким образом, мягкие навыки должны быть неотъемлемой частью основных компетенций, развиваемых у студентов университета. Интегрируя мягкие компетенции в различные предметы, студенты могут лучше подготовиться к неизбежным изменениям в своей будущей работе. Анализ уровня мягких навыков среди студентов университета и определение областей, требующих улучшения, может повысить эффективность разработки обучающих программ и способствовать эффективному обучению за счет сквозного подхода к мягким навыкам. Развитие мягких навыков среди студентов университета является важнейшим требованием в социально-образовательной и трудовой среде текущего времени. Исследования, охватывающие различные выборки студентов университета разных возрастных групп и уровней образования, необходимы для наблюдения за тем, как они используют фундаментальные мягкие навыки в своей социально-образовательной среде. По этой причине основной целью данного исследования было выявить профили студентов университета с разным уровнем предрасположенности и использования мягких навыков, определить области, требующие улучшения, и нереализованный потенциал, а также изучить возможные различия, связанные с социально-демографическими переменными, такими как возраст, пол и обучение в университете.
2. Мягкие навыки студентов вузов
В настоящее время все большее внимание уделяется значимости мягких навыков в различных сферах, включая образование и бизнес . Так называемая «революция мягких навыков» привела к росту интереса к развитию и оценке этих навыков, поскольку компании осознают их ценность на рабочем месте. Однако до сих пор ведутся дискуссии о том, что такое «мягкие навыки» и насколько при этом «жесткие» навыки остаются важными для достижения карьерного и общего успеха человека. При этом отсутствие стандартного определения термина «мягкие навыки», а также систематического подхода к измерению и оценке этих навыков создают проблемы при их анализе и сравнении .
В данном исследовании под мягкими навыками авторы понимают навыки, которые не связаны напрямую с профессиональной деятельностью, но могут повлиять на успех в ней. К таким навыкам можно отнести коммуникативные навыки, умение работать в коллективе, лидерские качества, творческий подход к решению задач и другие.
Существует немало исследований, посвященных анализу мягких навыков студентов вузов. Так, результаты исследования карьерных траекторий некоторым образом способствуют пониманию важности мягких навыков для трудоустройства молодежи и необходимости проведения политики обучения в условиях быстро меняющегося рынка труда. Результаты другого исследования свидетельствуют о том, что необходимо разрабатывать и применять методику, которая поможет вовлечь студентов в учебный процесс, способствовать осмысленному обучению через решение реальных задач, а также повышению мотивации и развитию сотрудничества со сверстниками. Тем не менее такие аспекты, как улучшение каналов связи, пересмотр сложности проектов, чувство общности для достижения общей цели или процессы наставничества и контроля должны быть усилены для дальнейших инициатив и/или методологий активного обучения.
В исследовании прямых и косвенных факторов влияния на академическую успеваемость и общий дистресс у студентов университета проверялась модель, в которой пять мягких навыков (эпистемическая любознательность, креативность, критическое мышление, настойчивость и социальная осведомленность) рассматривались как личностные качества, влияющие на успеваемость и общий дистресс через посредничество четырех факторов, связанных с учебой (т.е. эмоций, стратегий саморегулируемого обучения, мотивационных убеждений и устойчивости к учебе). Результаты показали, что все четыре фактора, связанные с учебой, значительно опосредуют связь мягких навыков с успеваемостью, в то время как только эмоции, связанные с успеваемостью, и устойчивость к учебе оказались значимыми медиаторами между мягкими навыками и общим дистрессом.
В свою очередь, в подробном исследовании социальных, эмоциональных и поведенческих навыков (СЭП) был проведен кросс-секционный анализ данных более четырех тысяч участников в возрасте 12-19 лет. Были выявлены возрастные и гендерные различия в пяти областях навыков СЭП (самоменеджмент, инновации, сотрудничество, социальная активность и эмоциональная устойчивость). Результаты исследования показали, что каждый СЭП-навык соответствует определенной возрастной тенденции: эмоциональная устойчивость и навыки сотрудничества закономерно возрастают в возрасте от 12 до 19 лет, в то время как инновации, социальная активность и навыки самоменеджмента снижаются, особенно между 12 и 16 годами, и растут позже. Траектории развития навыков самоменеджмента, социального участия и эмоциональной устойчивости также различаются у мужчин и женщин. Важно отметить, было обнаружено снижение навыков СЭП (особенно навыков социальной активности и инноваций), что может послужить основой для разработки политики и мероприятий, направленных на поддержание мягких навыков в молодежной среде для обеспечения благополучия и успешности молодых людей.
Ряд исследований определяют, что в высшем образовании мягким навыкам часто не уделяется должного внимания. Для профилактики этой проблемы, в частности, может быть использована методика партисипативного обучения, основанная на инструменте геймификации . Исследование навыков XXI века для будущего работы и образования направлено на изучение проблем образования, связанных с будущей работой, а также концепции, оценки и значимости этих навыков. Особое внимание уделяется ключевым мягким навыкам, известным как «4С»: креативность, критическое мышление, сотрудничество и коммуникация. Для целей педагогики и продвижения политики развития мягких навыков на уровне высшего образования может быть использована динамическая интеракционистская модель «Креативно-критическое взаимодействие».
В целом большинство исследований подтверждают, что мягкие навыки важны для успешной карьеры и достижения личных целей. Поэтому, анализ предрасположенности к мягким навыкам студентов вузов может быть полезным для их будущей карьеры и жизни в целом.
3. Материалы и методы
Данные были собраны с помощью тестирования студентов Университета МИСИС. В исследовании использовалась линейка тестов, в которую входят тесты «Поведенческий тип», «Карьерная мотивация», «Карьерные деструкторы». В совокупности тесты позволяют составить многогранный портрет человека и могут быть использованы как дополнительный материал при составлении индивидуального плана развития студента, а также при формировании команд, распределении задач и др.
Данные собирались в течение 1 учебного года (2021-2022). Участникам гарантировалась анонимность в ответах на тесты, также было получено информированное согласие участников на обработку результатов.
Тест «Поведенческий тип» основан на пятифакторной модели «Большая пятерка», которая является личностной моделью в психологических исследованиях . Результаты теста описывают профиль участника, используя пять общих и относительно независимых черт: открытость новому, следование правилам, экстраверсия, командность и эмоциональная стабильность. У каждой из пяти черт есть два полюса: один соответствует максимальному баллу по этой шкале, другой – минимальному. Личностный профиль является основной для формирования взглядов человека, его предпочтений и выбора тех или иных моделей поведения. Профиль участника можно анализировать как в контексте профессиональной деятельности, так и в контексте всей жизни. Вопросы, на основе которых формируется отчет, одинаково покрывают различные сферы деятельности.
В основе теста «Карьерная мотивация» лежит теория мотивации Р. Райана и Э. Деси , которая делит мотивацию на внутреннюю и внешнюю. У человека преобладает внутренняя мотивация, когда интерес к работе вызван ее содержанием, миссией или рабочим процессом. Внешняя мотивация преобладает тогда, когда интерес вызывает не сама работа, а то, что можно получить, благодаря ей (например, признание или стабильность). Используя адаптированную модель ценностей Шварца , был составлен список 10 «зон мотивации»: 5 зон для внутренней мотивации и 5 – для внешней. Тест позволяет определить степень важности каждой из 10 зон и выявить преобладающий тип мотивации. Результаты теста описывают мотивационный профиль участника, с помощью которого можно определить, какие аспекты сильнее всего влияют на его мотивацию, а какие являются зонами «безразличия».
В основе теста «Карьерные деструкторы» 6 личностных характеристик, которые могут влиять на эффективность работы, будучи выражены слишком слабо они будут замедлителем карьеры, а слишком сильно – деструктором. Замедлители мешают проявлению компетенции, а деструкторы являются чрезмерно выраженной компетенцией. Наличие как замедлителей, так и деструкторов может негативно сказаться на успешности сотрудника. Отчет содержит описание потенциальных факторов риска для продуктивной работы и построения карьеры. С его помощью можно понять, какие черты личности представляют наибольшую угрозу и мешают реализовывать потенциал.
Учитывая, что работа носила в основном исследовательский характер, авторы использовали метод автоматического обнаружения взаимодействия хи-квадрат для многомерного анализа разработанных профилей студентов. Этот метод требует категориальных или порядковых зависимых переменных и набора независимых переменных или категориальных предикторов (таблица 1). Комбинируя эти переменные, становится возможным идентифицировать отдельные сегменты или подразделения для разработки профилей. Выбор этого аналитического метода основан на методологических преимуществах, изложенных в предыдущих научных работах , которые кратко изложены ниже.
Таблица 1 - Определение переменных
Тип | Переменная | Операционализация |
Независимая | Возраст | Уровень 1 (терциль 1) – 18-21 год Уровень 2 (терциль 2) – 22-23 года Уровень 3 (терциль 3) – от 24 лет |
Пол | 0 – женщины, 1 – мужчины | |
Институт | 1 – ГИ, 2 – ИБО, 3 – ИТКН, 4 – ЭУПП, 5 – ИНМиН, 6 – ЭкоТех | |
Зависимая | Мера воспринимаемого уровня мягких навыков | Уровень 1 (терциль 1) – низкий Уровень 2 (терциль 2) – средний Уровень 3 (терциль 3) – высокий |
В первую очередь учитываются как количественные, так и качественные переменные, что делает метод пригодным для анализа порядковых и номинальных данных, обычно получаемых с помощью анкетирования. Во-вторых, метод дает интерпретируемые результаты в виде дерева сегментации, облегчая профилирование – основную цель данного исследования. В-третьих, метод позволяет идентифицировать взаимодействия и характеризовать субпопуляции. Наконец, он позволяет создавать многомерные прогностические модели, превосходящие другие методы, такие как дискриминантный анализ или логистическая регрессия . Примечательно, что в отличие от множественной линейной регрессии данный метод устраняет необходимость соблюдения допущений о гомоскедастичности, нормальности, мультиколлинеарности и независимости.
Сегментация данных в этом исследовании включала классификацию участников тестирования на основе их социально-демографических характеристик, а также уровней и типов мягких навыков, которыми они обладали. Алгоритм использовался для выполнения анализа сегментации номинальных зависимых переменных. Основная цель данного исследования заключалась в выявлении сегментов студентов вуза с разным уровнем предрасположенности и использования их мягких навыков. С этой целью, как показано в Таблице 1, независимые переменные-предикторы включали характеристики индивидуального социально-демографического профиля (возраст, пол, институт) и самооценку уровней эффективности для каждого элемента компетентности. Также использовалась зависимая переменная, которая представляла собой общую меру уровня мягких навыков, полученную из суммы уровней компетентности. Переменная была преобразована в фиктивную переменную с использованием двух точек отсечки (три терциля: 1, 2 и 3). Кроме того, был проведен анализ с использованием общего уровня мягких навыков каждого учащегося, который варьировался от минимального 56 до максимального 153.
4. Результаты и выводы
В исследовании приняли участие 1114 студентов университета из разных институтов. Выборка была осуществлена стратифицированным методом. Генеральная совокупность студентов университета была разделена на страты по следующим признакам: пол, возраст, институт. Репрезентативность и валидность выборки была обеспечена размером выборки, а также способом отбора респондентов.
Единственным исключением являлся институт ИТКН, по нему выборка была сделана больше для обеспечения более глубокого исследования в связи с кратным ростом количества студентов в период с 2017 по 2023 годы. Затем следуют институты ЭУПП, ИБО, ИНМиН, ЭкоТех, ГИ (таблица 2).
Таблица 2 - Соотношение представительства студентов разных институтов в выборке
Институт | Представительство студентов в выборке, % |
ИТКН | 27,61 |
ЭУПП | 16,36 |
ИБО | 15,60 |
ИНМиН | 13,78 |
ЭкоТех | 13,40 |
ГИ | 13,25 |
Выборка состояла из 53,23% женщин, что незначительно превышало количество мужчин (46,77%). Что касается возраста, то большинство находилось в диапазоне 18-21 год (55,4%), затем следовали диапазоны 22-23 года (39,2%) и старше 24 лет (5,5%). Анализ уровня владения мягкими навыками по гендерному признаку показал следующие результаты: 35% женщин показали высокий уровень владения навыками по сравнению с 27,7% мужчин. Среди разных возрастных диапазонов, учащиеся в возрасте 18-21 года имели высокий уровень владения мягкими навыками (35,8%), тогда как средний уровень компетентности (38,1%) преобладал во всех возрастных группах. Анализ уровней компетентности по институтам показал, что в ЭУПП (44,3%) был самый высокий процент студентов с высоким уровнем мягких навыков, тогда как в ГИ (41,4%) был самый высокий процент студентов с низким уровнем мягких навыков. Как видно, в отраслях, связанных с горным делом и металлургией, изменения происходят медленно, и программы обучения остаются консервативными. С другой стороны, в менеджменте, информационных технологиях и лингвистике изменения происходят динамично, и поэтому мягкие навыки являются обязательным атрибутом профессии. Кроме того, результаты исследования указывают на критическую важность соблюдения баланса мягких и жестких навыков в образовательных программах технических отраслей.
Для изучения профилей учащихся с большей или меньшей склонностью к развитию своих мягких навыков использовалась модель декомпозиции веса факторов, реализованная путем нормирования показателей относительно узла 0. В общем исследовании опрос происходил по 19 типам общепринятой классификации мягких навыков. В результате многофакторного анализа результатов выявлено, что лишь 7 из 19 рассмотренных независимых переменных-предикторов являются значимыми для описания индивидуальных особенностей личности студента. Они включали в себя следование правилам, контроль, инновационность, ответственность, саморазвитие, системное мышление, развитие команд.
Важно отметить, что дальнейшее разбиение студентов на профили не носит позитивный или отрицательный окрас типов поведения и личности, при этом дает уникальную возможность определить склонность человека к работе в различных организационных конфигурациях :
1) организации с высокой дисперсией (люди, архитектура, рутины и культура настроены на исследование высокой дисперсии);
2) организации с низкой дисперсией (люди, архитектура, рутины и культура настроены на эксплуатацию с низкой дисперсией);
3) амбивалентные организации (организация имеет несколько различных организационных конфигураций, в одних из которых люди, архитектура, рутины и культура настроены на исследование высокой дисперсии. А в других – люди, архитектура, рутины и культура настроены на эксплуатацию с низкой дисперсией).
Рисунок 1 показывает, что 88,69% опрошенных учащихся продемонстрировали средний уровень мягких навыков, 8,26% - высокий уровень, а 3,05% - низкий уровень (узел 0). Этот узел далее разбивается на три сегмента (узлы 1, 2 и 3). Эти сегменты позволяют предложить классификацию трех профилей, состоящих из следующих узлов: первый профиль описывает поведенческий тип и состоит из узлов 0, 1 и 4; второй профиль – включает узлы 0, 2, 5 и 6 и описывает карьерные деструкторы; третий профиль охватывает узлы 0, 3, 7, 8, 9 и 10 и описывает карьерную мотивацию.
Рисунок 1 - Модель дерева, выведенная по элементам
Во втором профиле в сегменте студентов, которые демонстрировали нехватку карьерных деструкторов, 74,87% учащихся показали средний уровень (узел 2). В этом сегменте, учитывая разбиение по предикторной переменной «системное мышление» (узел 3), только 17,86% студентов показали высокий уровень компетентности. Чуть выше показатели по разбиению переменной «развитие команд» (узел 4) – 22,35% учащихся показали высокий уровень мягких навыков. Люди с таким профилем больше склонны к работе в организации с низкой дисперсией, применяющих эксплуатационную систему, которая имеет очень жесткий набор результатов.
В третьем профиле, основанном на мотивационных составляющих, только 8,17% соответствовали следующим аспектам: важно видеть свои перспективы и возможности для карьерного роста, иметь возможность добиться высокого уровня материального благополучия, быть уверенным в долгосрочности и стабильности своей работы, жить желаемым образом без угроз своему экономическому или социальному благополучию (узел 3), то есть показатели внешней мотивации были высокими. 53,59% студентов не видят особой ценности в наличии подчиненных, работу которых необходимо контролировать, рассматривают команду как группу равных единомышленников, идущих вместе к общей цели (узел 7). В этом сегменте наиболее влиятельный предиктор уровня компетенции студентов был связан с инновационностью (узел 8): респонденты показали, что склонны мыслить «глобально», склонны к рискованному поведению и поиску острых ощущений; находчивы, решения принимают импульсивно, но в погоне за новым забывают про практичность. Высокие показатели в узлах 9 и 10, где студенты показали высокий уровень ответственности (узел 9), когда человек стремится понимать свои зоны ответственности и качественно выполнять поставленные задачи, и готовность к саморазвитию (узел 10), когда личное и профессиональное развитие является ключевой потребностью в работе. Люди с таким профилем склонны к работе в организации с высокой дисперсией, а также в амбивалентных организациях.
Для оценки соответствия модели рассматривались два показателя: риск и процент правильных предсказаний. Риск был оценен в 0,280 с соответствующей стандартной ошибкой 0,018. Процент правильных предсказаний модели составил 72%.
Одним из важных выводов исследования стало то, что социально-демографические характеристики студентов (возраст, пол и выбор института) не влияли на их предрасположенность к анализируемому уровню мягких навыков.
5. Заключение
Результаты исследования выявили проблемы, с которыми вузам и преподавателям приходится сталкиваться для повышения мягких навыков студентов. Во-первых, важно научить применять инновации и преобразования в зависимости от объективной потребности в них, в связи с этим не игнорировать существующие стандарты, правила и нормы. Во-вторых, предоставить инструменты для расчета рисков, фиксации важной информации для принятия решений. В-третьих, показать возможности, которые дают смена ролей в команде и использование новых подходов.
Важно, чтобы учебные курсы и типы используемых методов обучения были способны создавать новые отношения. Формальная и неформальная среды должны быть взаимовыгодны, развивать эффективные мягкие компетенции для дальнейшего практического применения, когда студенты учатся сотрудничать в командах. По этой причине следует уделять больше внимания обучению преподавательского состава для улучшения педагогики и результатов обучения в вузах. Это позволит учащимся в полном объеме практиковаться в различных аспектах, которые способствуют развитию ситуативного поведения
Это исследование дополняет существующую литературу по мягким навыкам, подчеркивая важность институциональных вмешательств и образовательной поддержки в повышении грамотности студентов в указанной области, что в дальнейшем станет выгодным преимуществом для их последующей интеграции на рынок труда.
В связи с разными организационными конфигурациями, т. е. разным подходом к людям, архитектуре, распорядку и культуре, организациям достаточно просто подбирать сотрудников, которые соответствуют системе организации и покажут свою эффективность в процессе работы. В свою очередь, знание своего уровня мягких навыков и предрасположенности к работе в инновационной или более консервативной среде дадут студенту возможность выбрать свою карьерную траекторию в балансе мягких и жестких навыков.
Так, организация, которая занимается инновациями, будет поощрять высокую вариативность результатов, выбирать те инновации, которые лучше всего согласуются с персоналом, архитектурой, распорядком дня и культурой организации, и удерживает их. Другие организации, использующие эксплуатационную модель, учат улучшать выполнение уже известных действий. Такой подход предполагает очень жесткий набор результатов, что делает эффективной работу сотрудника, который точно следует инструкциям и правилам, таким образом улучшая среднюю производительность организации, одновременно снижая вариабельность производительности.