ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ СПЕЦИАЛИСТА, РАБОТАЮЩЕГО В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА НА ОСНОВЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА

Научная статья
Выпуск: № 6 (6), 2012
Опубликована:
2012/11/30

Фионова Л.Р.

профессор, д.т.н. декан факультета вычислительной техники ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет»

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ СПЕЦИАЛИСТА, РАБОТАЮЩЕГО В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА НА ОСНОВЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА

Аннотация

Построена математическая модель специалиста, работающего в системе электронного правительства, модель обучаемого и его компетентности на основе аппарата теории множеств и теории графов. Для построения компетентностной модели предметной области предложено использовать граф Кенига, вершинами которого являются компетенции, а ребра отражают их взаимосвязь. Для описания графа Кенига предложено использовать матрицы инцидентности и смежности. Введено понятие параметра связности знаниевой или навыковой «цепи» и параметра связности деятельностной компетенции, необходимые для формирования маршрута обучения.

Ключевые слова: Модель специалиста и обучаемого, компетентностный подход, электронное правительство, документационное обеспечение управления. Key words: A model of specialist and that of student, the competent approach, e-government, document provision administration

Внедрение электронного правительства предусматривает комплекс организационно-технических мероприятий, которые реализуются на основе внедрения единой для всех сотрудников дисциплины работы с управленческой информацией. Наибольший эффект достигается, если использовать электронные технология начинают все сотрудники сразу. Этого можно добиться, если провести соответствующее обучение персонала органов власти, который должен быть готовым к быстрому освоению новых компетенций, связанных с применением информационных технологий.

Для эффективного функционирования электронного правительства необходимо предпринимать дополнительные шаги для повышения квалификации, обучения или переобучения государственных служащих.

Компетенции в области документационного обеспечения управления (ДОУ) и, в частности в области систем электронного документооборота (СЭД), должны являться основными критериями при формировании дифференцированных программ переподготовки и повышения квалификации определенных категорий и групп должностей государственных служащих.

Отсутствие четкой регламентации компетенций в сфере ДОУ и СЭД не позволит государственным служащим сформировать комплекс выполняемых функций, установить их взаимосвязи, с точностью реализовать технологические процессы.

В связи с внедрением электронного правительства каждый орган власти при организации корпоративного обучения должен составить свой профиль компетентности специалиста по ДОУ и СЭД, ориентированный на его стратегические задачи.

Важной задачей при формировании стратегии обучения персонала по вопросам ДОУ, в целом, и СЭД, в частности является определение категорий обучаемых, ими могут быть [1]:

1​ системные технологи — сотрудники, выполняющие функции пользовательского и технологического администрирования в СЭД;

2​ руководители служб ДОУ;

3​ сотрудники служб ДОУ или пользователи СЭД;

4​ специалисты разных отделов, выполняющие функции ДОУ в этих отделах;

5​ руководители и специалисты всех отделов, использующие систему ДОУ в информационно-аналитических целях при выполнении государственных функций и оказании государственных услуг, а также при работе с проектами документов;

6​ системные администраторы и специалисты службы технической поддержки.

Для каждой категории (группы) обучаемых должна быть построена своя модель специалиста и определены целевые компетенции (ЦК), для освоения которых разрабатывается программа переподготовки.

Модель специалиста, работающего в системе электронного правительства можно представить в следующем виде:

Ms = F(С,O,T,Y,R,N),

где С – множество, содержащее общие сведения о специалисте,

O, T, Y, R, N – множество общекультурных, технологических, организационно-управленческих, проектных и научно-исследовательских компетенций, соответственно.

Множество C может включать элементы, описывающие следующие характеристики специалиста: пол, национальность, место жительства, принадлежность к политической партии или общественной организации (если это связано с будущей компетентностью специалиста); согласие на командировки; наличие домашних вычислительных средств и оргтехники; различные психологические характеристики.

Элементами множеств T, Y, R, N являются профессиональные компетенции (ПК), соответствующие основным видам деятельности. Причем каждое из четырех множеств является объединением подмножеств ПК разных уровней: начальных (Tn, Yn , Rn , Nn), базовых (Tb , Yb , Rb , Nb) и специальных (Ts , Ys , Rs , Ns) компетенций соответствующего вида деятельности.

Таким образом, множество технологических компетенций можно записать как:

T = ( Tn U Tb U Ts ),

где Tn = {tni},  - подмножество технологических ПК начального уровня,

Tb = {tbi},  - подмножество технологических ПК базового уровня,

Ts = {tsi},  - подмножество технологических ПК специального уровня.

Множества компетенций Y, R, N распадаются на подмножества и определяются аналогично:

Y = (Y n U Y b U Y s),

R = (R n U R b U R s),

N = (N n U N b U N s).

Все множества и подмножества в зависимости от указанной степени важности компетенций будут вносить свою долю в параметры модели (участвовать в расчетах с соответствующим относительным весом).

Для расчета функции F применяется аддитивная свертка показателей, хотя структура модели позволяет применять и другие (более сложные) методы, исходя из потребностей моделирования.

Каждое i-е множество или подмножество компетенций учитывается при построении модели со своим коэффициентом важности ai, который может быть задан работодателем-нанимателем или рассчитан при формировании портфеля компетенций для группы работодателей. То есть:

F∑ =  ,

где ai- весовой коэффициент, учитывающий важность формирования соответствующего множества (Ki) или подмножества (kj) ПК, , L- количество подмножеств ПК.

Под Ki будем понимать любое множество компетенций:

T = ( Tn U Tb U Ts ), Y = (Y n U Y b U Y s ), R = (R n U R b U R s ), N = (N n U Nb U N s ). Под kj понимается любое подмножество начальных, базовых или специальных компетенций.

При организации и планировании процесса подготовки или переподготовки кадров модель специалиста описывает комплекс свойств и компетенций, к достижению которых будет стремиться обучаемый.

При построении модели обучаемого, с точки зрения выбора в дальнейшем оптимального маршрута обучения, компетенции нужно разделить на две группы: исходные (ИК) и целевые (ЦК). Они могут быть определены по отношению к конкретному модулю, курсу учебной программы или по отношению к программе, в целом. ИК – это те компетенции, которыми владеет обучаемый на момент начала подготовки по программе или перед началом изучения конкретного модуля, а ЦК – те, которыми он хочет овладеть по завершению обучения. ЦК входят в РО.

Модель обучаемого Мо можно также представить несколькими множествами, характеризующими ту или иную группу его свойств:

Мо= F(Sл ,Sн ,Sф,) .

Элементами первого множества Sл являются «личные» свойства обучаемого. Они, в первую очередь, влияют на выбор формы или технологии обучения (платное, бюджетное, очное, заочное, дистанционное, экстернат). К этим свойствам можно отнести желание обучаемого или работодателя-заказчика (перечень предпочтений и цель обучения), пол, место жительства и удаленность от места обучения, семейное положение, наличие домашних технических средств, занятость, платежеспособность, наличие «перспективных» работодателей в регионе (возможность трудоустройства в дальнейшем). Состав элементов множества Sл влияет на скорость (при асинхронной программе обучения), качество и время обучения.

Элементами второго множества Sн={s1,…, si}, являются те начальные свойства, которые характеризуют степень подготовленности, в том числе ИК обучаемого. Кроме компетенций, базирующихся на исходных знаниях и умениях в сфере электронного ДОУ, сюда входят общекультурные компетенции, характеризующие готовность к обучению в вузе. К последним можно отнести следующие:

умение учиться, т.е. активно осваивать новую информацию,

уметь жить и работать вместе, в команде, в группе,

готовность принимать на себя ответственность.

Определить ИК позволит тестирование. Именно ИК, в первую очередь, необходимо использовать для выбора маршрута обучения. Состав элементов множества Sн будет меняться после изучения очередного модуля и освоения новых компетенций.

Элементами третьего множества Sф являются «финальные» свойства обучаемого, которые он хочет приобрести (в том числе и ЦК). Эти свойства связаны с определенными знаниями и умениями в сфере электронного ДОУ. Элементы множества Sф входят во множества T, Y, R, N. Можно привести пример ЦК, приобретаемых в процессе подготовки или переподготовки (они могут являться элементами множеств T, Y, R, N и Sф одновременно).

Например, после освоения образовательной программы обучаемый (в связи с тем, что это будет нужно работодателю-нанимателю) сможет:

провести анализ состояния ДОУ в организации;

выполнить организационное проектирование СЭД для конкретного органа власти;

разработать инструкцию по делопроизводству;

оценить эффективность внедрения электронного документооборота в органе власти и т.д.

В зависимости от того, на какой стадии подготовки находится обучаемый, модель обучаемого меняет свое наполнение и приближается к модели специалиста.

Модель специалиста, работающего в системе электронного правительства, и модель обучаемого являются тем важным инструментом, который используется при выборе индивидуальной траектории обучения. При этом аппарат теории множеств и теории графов позволяет на основе операций над множествами и графами разработать алгоритмы управления процессом подготовки или переподготовки кадров.

Для эффективного управления процессом обучения в образовательных системах можно также построить и использовать модель компетентности обучаемого.

Основой предлагаемой модели компетентности служит модель предметной области (сфера ДОУ), представляющая собой граф. Вершины графа соответствуют профессиональным компетенциям (ПК), которые осваиваются в ходе программы обучения, а дуги различного типа выражают отношения между соединяемыми компетенциями.

При построении компетентностной модели предметной области все ПК по отражению степени овладения предметом (фактически по содержанию независимо от вида деятельности и уровня, к которому они относятся) предлагается разделить на знаниевые (ЗК), навыковые (НК) и деятельностные (ДК). Предлагаемая классификация показана на рисунке 1.

ЗК – это компетенция, которая характеризует те знания о предмете (понятия, термины, модели и т.п.); их изучение необходимо для выработки навыков, связанных с приобретением, анализом, оцениванием этих знаний, а также синтезом на их основе новых знаний [2].

НК - это компетенция, характеризующая практические умения (умения выполнить простейшие операции), приобретение которых при изучении предмета позволит применять их для решения типовых задач и проблем.

Рис. 1 – Уточненная классификация профессиональных компетенций  

ДК – это компетенция, которая характеризует способность решить конкретную задачу профессиональной деятельности в сфере ДОУ, на основе определенного количества приобретенных ЗК и освоенных НК.

Весь список ПК, входящий в «портфель» компетенций госслужащего, также разбивается на 3 группы: ЗК, НК и ДК.

На каждую ДК предлагается заполнить паспорт, его структура приведена в таблице 1. Паспорт фактически описывает модель ДК [3].

Для моделирования предметной области предлагается использовать граф Кенига G(X,R).

Таблица 1– Структура паспорта деятельностной компетенции

Наименование характеристики Описание характеристики
Содержание ДК
Вид деятельности, в рамках которой данная ДК востребована
Задачи, для решения которых владение данной ДК необходимо
ЗК, на базе которых формируется данная ДК
НК, которые нужны для овладения данной ДК
Нормативные акты, необходимые для овладения данной ДК
Название курса, для которого эта ДК является входной
Название курса, для которого эта ДК является ЦК
Критерии эффективности

Вершинами этого графа являются компетенции, а ребра отражают их взаимосвязь. Множество вершин X включает 3 непересекающихся подмножестваZ, H, D, представляющих ЗК, НК и ДК соответственно. Связи между вершинами подмножеств Z, H и D определяются на основе паспорта каждой ДК. Наличие ребра между di и zj или между di и hj означает, что освоение di базируется на данной zj или hj.

Образовательное пространство представляет собой совокупность знаниевых и навыковых «цепей», соединяющих ДК (рисунок 2)

При использовании такой модели все связи между ЗК (zi, i=1, m1), НК (hj, j=1,m2) и ДК (di, i=1,n) компетенциями интерпретируются матрицей инцидентности графа G размером n x m (m=m1+m2): ,

где

1, если на основе i-й ЗК или НК

uij = формируется dj-я компетенция,

0, если zi или hi не участвуют в формировании dj-й

компетенции.

Две знаниевые или навыковые «цепи» считаются связными, если существует хотя бы одна ДК di, которая формируется на их основе.

Эти отношения между знаниевыми и навыковыми «цепями» описываются матрицей связности цепей ,

Рис. 2 - Граф Кенига G(X,R), - компетентностная модель образовательного пространств

где

«y», если «y» ДК одновременно формируются

vij= на основе zi и zj , или hi и hj , или zi и hi, или zj и hj;

0, если нет ДК, одновременно базирующихся на одних и тех же

ЗК или НК («цепях» zi и zj , или hi и hj , или zi и hi, или zj и hj)

По матрицам U и V определяется параметр связности «цепи» (формируемой ЗК или НК)]:

Пj=

и параметр связности каждой деятельностной di–й компетенции:

Фi=  Пj , 

При формировании маршрута обучения параметр Фi.в большей степени характеризует взаимоотношения и взаимосвязи между ДК и ЗК и НК компетенциями, на основе которых они формируются. ДК di с max Фi входит в наиболее связные знаниевые и навыковые «цепи», следовательно, данная diтребует максимального внимания при формировании маршрута обучения. Этот параметр позволяет учесть связность ДК со знаниевыми и навыковыми «цепями», а не с другими ДК, до окончательного формирования маршрута обучения.

Наиболее связная ДК может быть выбрана из условия:

Ф*i = max (Фwi – ФNi), Фwi=∑ uij Пj ; ФNi ==∑ uij Пj,

di  Dw di  DN

где Dw - множество ДК, уже включенных в маршрут обучения,

DN - множество ДК, еще не включенных в маршрут обучения.

По критерию Ф*i первой для включения в маршрут обучения выберется ДК сmin Фi, т.к. Dw=Ø, Фwi = 0 и ФNi=Фi. Последовательность включения di в маршрут обучения по условию Ф*i будет отражать связи между вершинами множества D и логическую последовательность приобретения профессиональной компетентности в сфере ДОУ и СЭД. Сначала осваиваются начальные, затем базовые, а уж потом специализированные компетенции во всех направлениях деятельности. Причем анализ паспортов ДК и матриц графа G(X,R) позволит определить вершины di, не связанные между собой и выделить их на один уровень. Они базируются на одних и тех же ЗК и НК, значит овладевать соответствующими им ДК можно параллельно.

Предложенные модели, их описание и введенные параметры связности позволят разработать метод формализации задачи управления обучением и метод обучения ПК сферы ДОУ, в целом, и сферы СЭД, в частности, для эффективного управления процессом подготовки кадров для электронного правительства [4,5].

Литература

1​ Фионова, Л.Р. Адаптивное управление подготовкой кадров для реализации проектов документационного обеспечения электронного правительства / Л. Р. Фионова// Документация в информационном обществе: Электронное правительство: управление документами : материалы ХVI Междунар. науч.-практ. конф. - М.: ВНИИДАД. – 2010. - С.285-293. 2​ Лисицына, Л. С. Теория и практика компетентностного обучения и аттестаций на основе сетевых информационных систем / Л. С. Лисицына. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2006.- 147 с. 3​ Фионова, Л.Р. Создаем электронный тест для оценки компетенций документоведов /Л.Р. Фионова//Кадровик. Кадровое делопроизводство, М., 2009, № 2, с.15-24. 4​ Фионова, Л.Р. Разработка компонентов адаптивной организации образовательной системы //Л.Р. Фионова//Открытое образование, М., 2009, № 6 (71), с.27-33. 5​ Фионова, Л. Р. Компетентность в области информационных технологий и её использование для управления обучением / Л. Р. Фионова// Вестник Чувашского университета. Естественные и технические науки. - Чебоксары, 2009, - № 2. - С.286 - 290