CC BY
20
УДК 378.147
ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ СПЕЦИАЛИСТОВ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИИ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕМ
Фролов В.В., руководитель Центра комплексной энергоэффективности и административного управления, ФГБУ ИПК Минобрнауки России, E-mail: [email protected], Москва, Россия,
Аннотация. Рассматривается формирование компетенций работника на основе комплексной модели. Показано различие в подготовке студентов и специалистов с позиций андрагогики. Показаны особенности сферы энергосбережения. Компетенции работника сферы энергосбережения рассматриваются как комплексная модель, учитывающая особенности области энергосбережения. К числу специфических требований относятся.
Ключевые слова: образование, компетенции, подготовка специалистов, энергосбережение, комплексная модель.
FORMATION OF COMPETENCE OF SPECIALISTS IN THE POWER SAVING CONTROL
Frolov V.V., Chief of the Complex Energy Efficiency and Management Control Center, The IPA of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation,, E-mail: [email protected], Moskow, Russia
Abstract. The formation of the competence of employees on the basis of an integrated model. Shows the difference in the training of students and professionals from the standpoint of andragogy. The features of energy saving. Competence of professionals in the field of energy conservation are considered as a complex model, which describes the features of energy saving. Among the specific requirements are
Keywords: education, competence, training, energy efficiency, the integrated model
Введение. Подготовка кадров для сферы энергосбережения и повышения энергетической эффективности предприятий различных отраслей является актуальной проблемой. Важность данной проблемы показывает ход внедрения международного стандарта ISO 50001:2011 «Energy management systems - Requirements with guidance for use» [1], направленного, в частности, на постоянное улучшение энергетического менеджмента, что требует кадрового обеспечения и управления человеческими ресурсами.
Для кадрового обеспечения реализации Государственной программы Российской Федерации «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года» в 2011 - 2020 годах необходимо не менее 450 тысяч специалистов по
вопросам повышения эффективности использования энергии [2]. Для содействия целям программы разработан проект ведомственного стандарта Минобрнауки России [3]. Он позволит образовательным учреждениям высшего и дополнительного профессионального образования, подведомственным Министерству образования и науки Российской Федерации, создавать и развивать системы и, позволяющие улучшать качество энергопотребления и улучшать энергоэффективность. Область деятельности «Энергосбережение и повышение энергоэффективности» нуждается в профессионалах, обладающих технологиями целостного мышления и практики с широким спектром компетенций, умеющих ориентироваться в потоке поступающей информации, способных грамотно и мобильно решать сложные производственные задачи при постоянно изменяющихся условиях. Это обуславливает актуальность исследования подготовки таких специалистов.
Различие между обучением студентов и переподготовкой специалистов. При обучении и подготовки специалистов в любой области необходимо учитывать различие между подготовкой специалистов с высшим образованием [4] и переподготовкой специалистов с высшим образованием [5] или их переобучением. Одной из причин, обуславливающих необходимость нового формирования компетенций, является наличие семантических разрывов [6], которые образуются вследствие развития науки и техники, в то время как специалисты живут старым багажом. Для ликвидации семантического разрыва необходима периодическая переподготовка кадров.
Обучаемые по программам второго высшего образования являются взрослыми и идут по программе андрогогики, чем педагогики. Андрагогика - образование взрослых отличается от образования детей тем, что взрослый обладает опытом, определенными знаниями, имеет свои цели, которые достигает с помощью профессионального образования, у взрослого много ограничений в учебе (социальные, экономические и т.п.) [4, 7].
В [7] приводят следующие различительные характеристики взрослых как учащихся.. Для сравнения со студентами введем понятие «специалист» для лиц, получающих второе образование или проходящих переподготовку:
1. Восприятие себя. Специалисты, в отличие от студентов, считают себя способными самостоятельно определять направления собственного развития и хотят, чтобы окружающие признавали за ними такое право.
2. Практический опыт. Специалисты, в отличие от студентов, обладают практическим опытом, который они непременно привносят в учебный процесс. Если дети воспринимают свой опыт просто как то, что с ними произошло, то для взрослых
их опыт определяет то, кем они являются. Имеющийся опыт позволяет взрослым сделать самостоятельный выбор относительно того, что и как они хотят изучать.
3. Готовность к обучению. Специалисты осознают свои потребности в обучении и поэтому, в отличие от студентов, за которых преподаватель принимает решения как по содержанию обучения, они могут определить то, что они хотят изучать.
4. Временная перспектива. Студенты учатся «на перспективу». Они предполагают получаемые знания использовать в будущем. Они не знают проблемы, с которыми придется столкнуться. Это создает неопределенность в оценке обучения. Специалисты учатся «в реальной ситуации». Они предполагают получаемые знания использовать в настоящем. Они готовы применить результаты обучения для решения своих актуальных практических проблем. Это создает неопределенность в оценке обучения
5. Опыт обучения. Специалистов, в отличие от студентов, имеют опыт обучения и применения знаний и поэтому обладают способностью сравнения методов обучения и могут отдать предпочтение определенному стилю обучения.
Таким образом формирование компетенций должно учитывать данное различие.
Особенности области энергоснабжения и энергосбережения. В соответствии с Государственной программой Российской Федерации «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года». Выход России на стандарты благосостояния развитых стран на фоне усиления глобальной конкуренции и исчерпания источников экспортно-сырьевого типа развития требует кардинального повышения эффективности использования всех видов энергетических ресурсов. После долгого отставания Россия вырвалась в лидеры по темпам снижения энергоемкости валового внутреннего продукта. За эти годы данный показатель снизился на 35 процентов, то есть в среднем снижался почти на 5 процентов в год. Основной вклад в снижение энергоемкости валового внутреннего продукта внесли структурные сдвиги в экономике, поскольку промышленность и жилой сектор развивались медленнее, чем сфера услуг, а в промышленности опережающими темпами росло производство менее энергоемких продуктов. «Восстановительный» рост в промышленности позволил получить эффект «экономии на масштабах производства» (экономии на условно-постоянных расходах энергии по мере роста загрузки старых производственных мощностей), но сохранил высокоэнергоемкую сырьевую специализацию и технологическую отсталость российской экономики.
На первый план выдвигается технологическая экономия энергии, в отношении которой успехи России пока недостаточны. В 2000 - 2008 годах за счет внедрения
новых технологий при новом строительстве и модернизации энергоемкость валового внутреннего продукта снижалась в среднем только на 1 процент в год, или примерно так же, как и во многих развитых странах, что не позволило существенно сократить технологический разрыв с этими странами. Эффект от внедрения новых технологий частично перекрывался деградацией и падением эффективности старого изношенного оборудования и зданий.
Низкая энергетическая эффективность порождает низкую конкурентоспособность российской промышленности. При приближении внутренних цен на энергетические ресурсы к мировым российская промышленность может выжить в конкурентной борьбе только при условии значительного повышения энергетической эффективности производства.
Высокая энергоемкость при росте тарифов на энергоносители затрудняет борьбу с инфляцией. Рост тарифов на энергоносители необходим для обеспечения развития топливно-энергетического комплекса. Однако рост нагрузки по оплате энергоносителей, выходящий за пределы платежной способности населения, затрудняет борьбу с бедностью, не позволяет обеспечить высокую собираемость платежей и порождает недовольство граждан. Все это обуславливает актуальность исследования вопросов эффективного управления энергосбережением. Однако, как это часто бывает в экономике, в качестве основного инструмента используют эмпирически полученные модели и показатели. Несмотря на широкое использование методологии различных моделей, например, системы сбалансированных показателей, до настоящего времени отсутствуют какие-либо теоретические подходы к применению их в области энергосбережения.
Таким образом, особенности сферы энергосбережения связаны с обработкой данных большого объема, решением нестационарных задач, требованием вмешательства человека в ход решения, требования накопления опыта и поэтапного решения задач, требования оптимизации решения задач управления в сложных нестационарных условиях. Возможность использования многоцелевого управления в сфере управления энергетическими объектами и энергосбережением.
Компетенции как комплексная модель Компетенция является существенным фактором конкурентоспособности персонала. Она же определяет способность персонала к инновационной деятельности или инновационности. Она же определяет уровень и интеллектуальный потенциал персонала и предприятия. Согласно «Глоссарию терминов рынка труда, разработки стандартов...» ЕФО [8], существуют четыре модели определения компетенций: а) основанные на параметрах личности;
б) основанные на выполнении задач и деятельности; в) основанные на выполнении производственной деятельности; г) основанные на управлении результатами деятельности. Каждая из моделей компетенций ведет к различным подходам планирования, организации и управления персоналом.
Компетенции как комплексная модель раскрываются как способность решения сложных комплексных задач в нескольких областях и на междисциплинарном уровне. Интеграционные компетентности можно рассматривать как реализацию системных и инструментальных компетентностей.
В стандарте ИСО 9000:2000, дается Компетентность - выраженная способность применять свои знания и умения. Таким образом, компетенция отражает потенциальную возможность и реальную способность при решении практических задач.
Рассматривая компетенции как комплексную модель, следует выделить следующие их особенности в области энергосбережения. Компетенции должны включать умение: работать и создавать когнитивную модель управления; решать оптимизационные задачи; применять многоцелевое управление; умение решать задачи второго рода; умение применять инкрементальные методы управления; умение работать с большими данными.
Когнитивность (лат. cognitio, «познание, изучение, осознание») — свойство, обозначающее способность к познанию. Относится к человеку, животному и искусственной системе [9].
Когнитивные технологии - способы и алгоритмы достижения целей субъектов, опирающиеся на данные о процессах познания, обучения, коммуникации, обработки информации человеком и животными, на представление нейронауки, на теорию самоорганизации, компьютерные информационные технологии, математическое моделирование элементов сознания, ряд других научных направлений, ещё недавно относившихся к сфере фундаментальной науки [10].
Применительно к управлению можно выделить три направления применения когнитивных моделей при подготовке специалистов [11]: при классическом обучении, при мультимедийном и виртуальном образовании, при тестировании.
Задачи энергосбережения как оптимизации длительных режимов работы электроэнергетических систем (ЭЭС) актуальны как при централизованном управлении, так и в условиях рынка электроэнергии [12, 13]. Для электроэнергетических систем многих регионов Российской Федерации характерными являются значительные доли генерирующих мощностей гидроэлектростанций (ГЭС) и
теплоэлектроцентралей (ТЭЦ), что обеспечивает существенную экономию органического топлива. Долгосрочное планирование режимов работы таких систем и оперативное управление ими являются достаточно сложными задачами [14], что связано как со случайным характером притока воды в водохранилища ГЭС, так и с необходимостью учета влияния тепловых нагрузок ТЭЦ на их расходы топлива, идущего на выработку электроэнергии.
Важное значение для управления электроэнергетическими системами имеет создание математических моделей для решения задач оптимизации режимов энергосистем [15]. При этом актуальным является как структура таких моделей, так и метод их построения. Одним из подходов структурного построения моделей является дихотомический анализ [16] и особенно дихотомический системный анализ [17]. Все эти факторы должны учитываться при формировании компетенций специалистов в области энергосбережения.
Особенность многоцелевого управления состоит в выборе цели в процессе управления. Управление с выбором цели [18] является сложным видом управления, который не изучается в большинстве курсов по менеджменту и управлении. Тем не менее, в реальной практике такая задача часто встречается. Наиболее характерным является появление нештатной ситуации в процессе эксплуатации энергосистемы, когда возникает необходимость внепланового изменения режима энергоснабжения. Многоцелевое управление связано с наличием множества критериев и является многокритериальным. Однако эти множества критериев могут быть по-разному организованы, что приводит к качественно разным подходам выбора целей
Когнитивную информационную модель можно назвать эвристической, поскольку она позволяет обрабатывать информацию для случаев, когда прямое решение с помощью одного алгоритма невозможно. Такие задачи называют задачами второго рода. Они имеют другую схему решения. Если цель за один цикл решения достигнуть нельзя, то решение задачи может быть расчленено на отдельные действия и в целом представлено как последовательность этих действий:
Инкрементный подход применительно к управлению означает поэтапный процесс принятия решений накоплением опыта и наращивания ресурса управления. Говоря языком информационного моделирования, в процессе инкрементного подхода при проектировании создается «ресурсная» технологическая модель. «Ресурсность» означает накопление опыта и улучшение качества процесса проектирования от проекта к проекту.
Проблему «больших данных» (Big Data) [19, 20]. связывают с необходимостью
обработки структурированных и неструктурированных данных больших объёмов. для характеристики «больших данных» используют критерий «три V»: объём (volume), скорость (velocity), многообразие (variety).
Проблема больших данных может быть рассмотрена как этап в развитии человечества, связанный с преодолением очередного информационного барьера [21]. Основными характеристиками проблемы являются в первую очередь сложность и во вторую физический объем информационной коллекции. Большие данные с одной стороны обуславливают постановку и решение новых задач. С другой стороны они обуславливают развитие интегрированных и комплексных систем и технологий.
Заключение. Формирование компетенций специалистов в сфере управлении энергосбережением является сложной задачей, требующей использования комплексной модели как основы формирования компетенций. Комплексная модель должна включать факторы, характеризующие область энергосбережения, такие как: умение работать и создавать когнитивную модель управления; решать оптимизационные задачи; применять многоцелевое управление; умение решать задачи второго рода; умение применять инкрементальные методы управления; умение работать с большими данными. Именно эта совокупность создает целостную модель формирования компетенций и позволяет эффективно решать задачи в области энергосбережения.
Список литературы
1. ISO 50001:2011 «Energy management systems - Requirements with guidance for use». http://www.webcitation.org/6Ad2jGxmG. 2011.06.11.
2. Государственная программа Российской Федерации «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года». http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=142439.
3. Ведомственный стандарт администрирования процессов и структур целостного создания и развития энергоменеджмента для повышения энергоэффективности системы профессионального образования Российской Федерации. Разработчики Фролов В.В., Нурахов Н.Н., Аванесов В.М., Посельский И.А., Карпенко С.М., Растворов И.С. М: МАМИ, 20.11.2012.
4. Ожерельева Т.А. Особенности тестирования студентов в области наук о Земле // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2013. - № 5 - стр. 109-110
5. Ожерельева Т.А. Особенности тестирования специалистов в области наук о Земле // Международный журнал экспериментального образования. - 2013. - № 7 - стр. 135-136.
6. V. Ya. Tsvetkov. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European Researcher, 2013, Vol.(45), № 4-1, p.782- 786.
7. Цветков В.Я. Особенности подготовки специалистов второго высшего образования // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2013. - №3. -с.50-55.
8. Цветков В.Я., Пушкарева К.А. Компетенции и конкурентоспособность персонала // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2010.- №1 . - с. 85-86.
9. Кудж С.А., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Когнитивные модели и методы. Краткий словарь-справочник. — М.: МГТУ МИРЭА , 2014. - 95с., электронное издание, номер гос регистрации 0321400338
10. Tsvetkov V.Ya. Cognitive information models. Life Science Journal 2014;11(4):468-471
10. Ожерельева Т.А. Когнитивные особенности получения второго высшего образования // Перспективы науки и образования- 2013. -№3. - с106 -111.
12. Елсуков П.Ю. Построение энергетических характеристик ТЭЦ для задач оптимизации режимов работы ЭЭС. / В кн. Системные исследования в энергетике. Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып. 34. Иркутск. 2004 г. - С. 95 - 101.
13 . Елсуков П.Ю. Оптимизация краткосрочных режимов работы теплоэлектроцентрали. / В кн. Системные исследования в энергетике. Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып. 35. Иркутск. 2005 г. - С. 118 - 125.
14. Елсуков П. Ю., Корнеева З. Р. Исследование длительных режимов работы энергосистемы, включающей ГЭС многолетнего регулирования. / Сб. Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири. Материалы ежегодной Всероссийской научно-технической конференции с междунар. участием, ИрГТУ, Иркутск, 2009. С. 360 - 364.
15. Горнштейн В. М. и др. Методы оптимизации режимов энергосистем - М.: Энергия. - 1981. - 336с.
16. Цветков В. Я. Дихотомический анализ сложности системы // Перспективы науки и образования- 2014. - №2. - с.15-20.
17. Tsvetkov V.Ya. Dichotomous Systemic Analysis. Life Science Journal 2014; -11(6).- рр586-590.
18. V. Ya. Tsvetkov. Multipurpose Management// European Journal of Economic Studies 2012, Vol.(2), № 2 р.140-143.
19. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. - Манн, Иванов и Фербер, 2014 -240c.
20. Черняк Л. Большие данные - новая теория и практика //Открытые системы. СУБД - 2011. - №10. - с.18-25.
21 V. Yа. Tsvetkov, A. A. Lobanov. Big Data as Information Barrier // European Researcher, 2014, Vol.(78), № 7-1, p. 1237-1242.
