CC BY
0
The article is devoted to the development of a methodology for building a path, which is based on the solution of the transportation problem by linear programming, the use of the method of sequential saturation based on the algorithm of cumulative sums to detect anomalies in the process of data transmission. The considered approach, methods and algorithms based on data fragmentation allow to increase the probability of timely information delivery, as well as to optimize the use of network resources, which is confirmed by simulation modeling of the information delivery path.
Key words: information delivery path, special purpose mobile object, sequential saturation method, data fragmentation, probability of timely information delivery.
Chernobrovkin Sergei Vladimirovich, adjunct, [email protected], Russia, Saint Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
УДК 004:378
Б01: 10.24412/2071-6168-2025-1-178-179
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНТНОСТНОЙ МОДЕЛИ СПЕЦИАЛИСТА
Е.В. Шевчук, А.Д. Шишкин, М.А. Петрова
Дефицит квалифицированных кадров, соответствующих современному уровню развития науки, техники и технологий, признан одним из основных факторов, влияющих на экономическую ситуацию. В современных условиях высокоскоростного развития технологий и наращивания знаний решением проблемы дефицита квалифицированных кадров является обеспечение ускоренной адаптации системы профессионального образования к изменениям запросов и ожиданий рынка труда, что, в свою очередь, затруднительно реализовать без решения задачи непрерывного мониторинга тенденций рынка труда. Авторы предлагают идею проектирования компетентност-ной модели востребованного специалиста с использованием методов системного анализа данных агрегаторов вакансий в контексте требований к профессиональным и личностным качествам соискателей. Целью исследования является совершенствование методов повышения конкурентоспособности выпускников организаций образования в контексте цифровой трансформации общества. Результатом исследования является цифровая трансформация процесса проектирования и актуализации компе-тентностной модели выпускника, соответствующей современным требованиям работодателей. Результаты исследования могут быть полезны для руководителей образовательных программ, специалистов по кадрам, обучающихся, соискателей и работодателей.
Ключевые слова: большие данные, качество образования, компетентностная модель выпускника, управление образовательными программами, системный анализ, трудоустройство, цифровая трансформация.
В докладе Национального совета при Президенте Российской Федерации по профессиональным квалификациям (Москва, 2024 г.) было отмечено, что «недостаток квалифицированных кадров вышел на первое ме-
сто среди ключевых ограничений развития бизнеса» [1], что связано, в первую очередь, с постоянно ускоряющимся темпом эволюции компетент-ностной модели востребованного современного специалиста. В современных условиях высокоскоростного развития технологий и наращивания знаний [2] в качестве решения проблемы дефицита квалифицированных кадров была обозначена задача обеспечения ускоренной адаптации системы профессионального образования к изменениям запросов и ожиданий рынка труда, включая «обеспечение ускоренной актуализации профессиональных образовательных программ» высшего образования и среднего профессионального образования, а также дополнительных профессиональных программам повышения квалификации и профессиональной переподготовки.
Проектом «Цифровые кафедры» реализующимся в рамках федерального проекта «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [3], определены основные принципы разработки и реализации дополнительных профессиональных программ профессиональной переподготовки ИТ-профиля, также включающие в себя требование непрерывной актуализации их содержания в соответствии с тенденциями рынка труда. Для реализации этого продиктованного временем требования необходимо организовать процесс мониторинга динамики рынка труда. Традиционно известные методы (например, семинары, круглые столы с работодателями, опросы, анкетирования и т.п.) в эпоху глобализации уже нерепрезентативны и нерезультативны. По мнению авторов настоящей статьи, в рамках цифровой трансформации общества заслуживает внимания идея проектирования компетентностной модели востребованного специалиста с использованием методов системного анализа данных агрегаторов вакансий в контексте требований к профессиональным и личностным качествам соискателей.
Цифровая трансформация коснулась всех сфер жизни современного общества [4-8], и образование не стало исключением. В соответствии с Указом Президента РФ от 07.05.2024 N 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», цифровая трансформация является одной из национальных целей развития, среди которых определено достижение «цифровой зрелости» сферы образования к 2030 году, включая развитие цифровых сервисов и технологий обработки больших объемов данных [9,10].
В системе образования в настоящее время активно реализуются процессы цифровой трансформации [7-9,11,12].
Развиваемая авторами настоящей статьи концепция цифровой трансформации процесса проектирования компетентностной модели конкурентоспособного специалиста на основе анализа данных агрегаторов вакансий изначально была разработана для использования непосредственно в заведениях высшего образования [13-14].
Основная идея концепции, предлагаемой авторами настоящей статьи, - автоматизировать статистический анализ и обработку данных ва-
кансий агрегаторов в реальном времени с целью генерации соответствующих цифровых отчетов, способствующих принятию решений по управлению различными процессами образовательной организации (в частности, проектирования модели конкурентоспособного выпускника, проектирования и актуализации образовательных программ, трудоустройства выпускников, профориентационной деятельности, планирования конкурентоспособного перечня образовательных программ, в том числе дополнительных профессиональных программ повышения квалификации и профессиональной переподготовки, и т.п.).
Открытые данные агрегаторов вакансий включают актуальную информацию о количестве вакансий, их характеристиках, о распределении по отраслям и регионам, данные о заработной плате, требованиях к кандидатам и др.
В качестве источника для сбора и анализа информации разработанной автоматизированной системы актуализации компетентностных моделей выпускников вуза [13-14] был выбран HeadHunter - один из крупнейших сайтов по поиску работы и сотрудников в мире, обрабатывающий до 3000 запросов в секунду. По данным SimilarWeb, HeadHunter занимает четвёртое место в мире по популярности среди порталов по поиску работы и сотрудников [15].
Методика оценки конкурентоспособности предполагает составление компетентностной модели работника, востребованного на рынке труда в данный момент. Это необходимо для того, чтобы сформировать ориентир, к которому должен стремиться обучающийся. Для решения данной задачи необходимо постоянно проводить мониторинг соответствия срдер-жания образовательных программ реальной ситуации на рынке труда (рис. 1).
Рис. 1. Схема процесса актуализации образовательных программ
Для решения задачи обеспечения мониторинга была разработана программа для автоматического сбора данных вакансий, которые находятся в открытом доступе на сайте агрегатора вакансий HeadHunter [16].
Логическая структура информационной системы описывает состав модулей переработки информации, образующих эту систему, а также информационные и управляющие взаимосвязи между ними (рис. 2).
Система
Загрузка существующей БД
Получение данных
База данных
г л f \
Создание -> Редактирование Анализ
выборки выборки
1 ' / \ f > < >
Выгрузка существующей БД
Включение/ отключение вакансий
Установка фитльтров
Пользователь
Рис. 3. Схема работы системы
г -Ч
Рейтинг
ключевых
навыков
>
Рис. 2. Логическая структура системы
Система анализа
Конец
Программа написана с использованием языка программирования Python и фреймворка Qt, что позволяет собрать и запустить её под следующими операционными системами: Microsoft Windows, GNU/Linux дис-
трибутивах, macOS. Поддержка GNU/Linux дистрибутивов содействует более плавному переходу на отечественные операционные системы на основе ядра Linux, при этом программа сохраняет функциональность, аналогичную работе в Microsoft Windows. Компилятор PyInstaller используется для создания единого исполняемого файла, что позволяет формировать исполнительный EXE-файл для Microsoft Windows, ELF-файл для GNU/Linux дистрибутивов и Bundle для macOS. База данных SQLite применяется в качестве встроенного механизма хранения данных, что исключает необходимость установки дополнительных серверов баз данных, таких как Post-greSQL или MariaDB, поскольку возможностей SQLite достаточно для текущих задач.
fgossciences
PK id fgos seiencc : int
name : varehar(256)
not_emptv : int
fgos_groups
PK id fgos group : int
—1+ FK id fgos science : int
name : varchar(256)
not empty : int
fgos specializations
PK kl fgos specialization : varchar(9)
FK idfgosgroup : int
—tf name : varcliar(256)
not empty : int
vacancy count: int
fgos_profession
PK id fgos profession : varchariö)
FK id fgosspecialization : varchar(9)
name : varchar(256)
not empty : int
vacancy count : int
hhcurrency PK id lih eurrciicv : varçhar{6).
rate : real
vacancies
PK id_vacancy : int
FK id hh country : int ^
FK id_hh area : int f++
FK id fgosjarofession : varchar(6) FK id_hh_role : int
id_vac : varchar(64) name : varchar(256) experience : varchar(64) employment: varchar(64) salaryfrom : int salary_to : int FK id_hh_currency : varchai(6) publishedat: date
kcyskill PK id kcy skill : int
name : varchar(256)
headhuntercountry
PK id_hh_conntry : int
name : varchar(128)
headhunter area
PK idhharea : int
FK id_hh_country : int FK id hh area : int name : vareharf 128)
hh_role_to_fgos
PK id hh to fgos : int
FK id hh role : int FK id_fgos_profession : varchar(6)
4-Ж
headhunter_header_role
PK id hh header role : int
name : varchar(256)
I
headhunter_roles
PK id hh role : int
FK id_hh_header_role : int
name : varchar(256)
Рис. 4. Структура базы данных
Система имеет модули для парсинга вакансий с сайта HeadHunter и информации об актуальных профессиональных стандартах с офоициаль-ных сайтов федеральных государственных образовательных стандартов.
Основной цикл работы программы представлен на рис. 3.
Использование SQLite упрощает интеграцию баз данных и позволяет эффективно управлять данными о вакансиях. SQLite является легковес-
ной и популярной системой управления базами данных, хорошо подходящей для небольших проектов и прототипов. Она не требует сложной настройки и администрирования, что упрощает интеграцию базы данных в информационно-аналитическую систему.
Программе требуется база данных для хранения данных ФГОС, HeadHunter ролей, областей, ключевых навыков, курсов валют. Перед тем как создавать схему базы данных, была создана модель, по которой она будет спроектирована (рис. 4).
Для удобства работы с базами данных созданы скрипты. Так, например, для перевода файлов из XML-формата, который Qt Designer передаёт в файл Python, был написан скрипт, который рекурсивно проходит все файлы формата UI и использует для их перевода pyside6-uic.
=F Ski II Sniffer
Получение данный Выборка Вакансии Анализ Информация
Название Рейтинг л
Adobe Photoshop 65.40%
Adobe Illustrator 43.20%
Графический дизайн 41,00%
Fig ma 32.00%
Дизайн 30.40%
Графические редакторы 22.40%
CorelDRAW 20,40%
Редактировать выборку Выгрузить результаты для дальнейшего анализа
0 Ограничение выборки по количеству
Количество: 20
Гисгрограмма Линейный график
I I Выбрать опубликованные после EU Выбрать опубликованные до
Об.06.2024
06,062024
60 50 \
1
\ и
30 \
\
10 \ — — _
\ — JI
0
0 5 10 15
Профессия Стаж работы Условия занятости Страна Область
Выберете профессию
Выберете стаж работы
Выберете условия занятости
Выберете страну
Выберете область
Сбросить фильтры
Зарплатный диапазон
5000 руб. - 400000 руб.
Средняя зарплата
55043 руб.
Количество вакансий
500
Рис. 5. Интерфейс окна анализа данных
В системе реализована возможность создания мультиязычного интерфейса. Для этого написан отдельный скрипт, генерирующий файлы перевода. Эти файлы сохраняют парную связь строк перевода с соответствующими строками оригинала для каждого конкретного языка. Пользователи могут взаимодействовать с этими файлами при помощи графического интерфейса и вносить переводы вручную. Скрипт обновляет или создает файлы ts для каждого языка, указанного в массиве LOCALE, где язык задаётся в формате (например, «ru_RU», «en_US»). Для генерации этих файлов используется инструмент pyside6-lupdate.
Разработанная для тестирования технологии программа позволяет собирать с выбранного сайта вакансии по заданным критериям. Например, необходимо разработать или актуализировать образовательную программу по курсу дополнительного образования «Компьютерная графика и дизайн». Для этого при сборе вакансий необходимо указать профессиональный стандарт 06.025 «Специалист по дизайну графических пользовательских интерфейсов». В него включена роль НеаёНип1ег «Дизайнер, художник», что подходит для проведения эксперимента.
В процессе тестирования по запросу было собрано 500 вакансий для составления выборки. После редактирования и фильтрации выборки появляется возможность анализа.
В окне аналитики представлена информация о зарплатных диапазонах, средней зарплате по всей выборке и рейтинг ключевых навыков в процентном соотношении, показывающем частоту появления навыка в вакансиях (рис. 5).
Представленное количество собранных вакансий возможно экспортировать в формат ХЬБХ (таблице).
Рейтинг ключевых навыков в собранных вакансиях
№ Фильтры Значение
0 Время создания 05.06.24 23:59:16
1 Зарплатный диапазон 5000 руб. - 400000 руб.
2 Средняя зарплата 55043 руб.
3 Количество вакансий 500
Название Рейтинг
1 Adobe Photoshop 65,40%
2 Adobe Illustrator 43,20%
3 Графический дизайн 41,00%
4 Figma 32,00%
5 Дизайн 30,40%
6 Графические редакторы 22,40%
7 CorelDRAW 20,40%
8 Web-дизайн 16,40%
9 Обработка изображений 13,60%
10 Adobe InDesign 13,20%
Рейтинг ключевых навыков
I I I
1 1 1 1 В iiiiii
70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00%
///"/////'' /</ / / -
Рис. 6. Диаграмма ключевых навыков
В приведенном примере по результатам анализа можно сделать вывод, что лидирующее значение по востребованности н рынке труда занимают умения работать в программах Adobe Photoshop и Adobe Illustrator. Для наглядности в системе предусмотрена возможность визуального представления результатов анализа (рис. 6).
Результатом исследования явилась концепция цифровой трансформации процесса проектирования и актуализации компетентностной модели выпускника в соответствии с ожиданиями рынка труда (рис.7) и ее практическая реализация.
Разработана программа для автоматического сбора и анализа данных вакансий по заданным критериям (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024663194) [16], анализирующая и обрабатывающая актуальные данные агрегаторов в реальном времени с целью генерации соответствующих цифровых отчетов, способствующих принятию решений по управлению такими процессами образовательной организации, как проектирование компетентностной модели конкурентоспособного выпускника, проектирование и актуализация образовательных программ, трудоустройство выпускников, профориентацион-ная деятельность, планирование конкурентоспособного перечня образовательных программ.
1 .Система целевых показателей вуза
2. Ожидания рынка tup уде
Агрегаторы вакансий Системы анкетирования (опр о с а) р аботодате ле" JJ
3.
Программа для автоматического сбора и анализа данных вакансий по заданным критериям (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024663194)
СУБЪЕКТ(Ы) УПРАВЛЕНИЯ
проректор по учебной работе проректор по воспитательной работе проектор по научной работе
Цифровые отчеты для принятия решений
Мероприятия по совершенствованию процессов
Локальные нормативные акты Распорядительная документация Система индикаторов
Обратная связь
ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ (качество бизнес-процессов вуза)
СУБЪЕКТ(Ы) ОБЪЕКТ(Ы) УПРАВЛЕНИЯ
УПРАВЛЕНИЯ
структурные ооразовательные программы
подразделения * компетентностные модели
институты трудоустройство
кафедры выпускников
профориентация
Обратная связь
система цифровых отчетов достижения индикативных показателей процессов
ИГ
Рис. 7. Цифровая трансформация процесса проектирования и актуализации компетентностной модели выпускника в соответствии с ожиданиями рынка труда
По результатам представленного исследования можно сделать следующие выводы:
совершенствование технологии проектирования и актуализации компетентностной модели востребованного на рынке труда специалиста является актуальной и практически значимой задачей в рамках управления
185
различными образовательными процессами (проектирования конкурентоспособных образовательных программ и их своевременной актуализации, трудоустройства, профориентации, профессионального самоопределения учащихся и др.), а также в целом в рамках решения проблемы дефицита квалифицированных кадров и управления кадровым потенциалом;
традиционно известные методы мониторинга динамики рынка труда (семинары, круглые столы с работодателями, опросы, анкетирования и т.п.) в эпоху высокоскоростного наращивания знаний и технологий неэффективны;
в рамках цифровой трансформации общества заслуживает внимания идея проектирования и актуализации компетентностной модели востребованного специалиста с использованием методов системного анализа цифровых данных агрегаторов вакансий.
Список литературы
1. Доклад Национального совета при Президенте Российской Федерации по профессиональным квалификациям «О результатах и направлениях развития Национальной системы квалификаций Российской Федерации» Москва, 2024. [Электронный ресурс] URL: https://wuz.informio.ru/files/directory/documents/2024/07/mi3i1eeg3wf6zximxc xek3kk.pdf (дата обращения: 13.08.2024).
2. Дзюбенко И. Б. Экспоненциальная скорость развития технологий// Научные междисциплинарные исследования. 2020. №6. [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/eksponentsialnaya-skorost-razvitiya-tehnologiy (дата обращения: 13.08.2024).
3. Требования к дополнительным профессиональным программам (программам профессиональной переподготовки) ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» образовательными организациями высшего образования - участниками программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» для получения студентами дополнительной квалификации по ИТ-профилю в рамках федерального проекта «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». [Электронный ресурс] URL: https://wuz.informio.ru/files/directory/documents/2024/07/01 07 2024 b n Af anasev_D_V_Atla.pdf (дата обращения: 13.08.2024).
4. Яковлев Б.С., Шамрин М.Ю., Хасан Х.А. Перспективы развития и проблемы искусственного интеллекта в сферах генерации контента, взаимодействия с человеком и авторским правом // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. No 9. С. 184-190.
5. Автоматизация и управление производством в машиностроении / О. И. Борискин, С. Н. Ларин, Г. А. Нуждин, М. Г. Нуждин // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. Вып.4. С. 544-561.
6. Ларин С. Н., Ноакк Н. В., Соколов Н. А. Конкурентные преимущества развития российской электронной промышленности // Экономика и предпринимательство. 2020. No 1(114). С. 761-766.
7. Логачева О.М. О некоторых примерах внедрения цифровых технологий в преподавании математических дисциплин / О.М. Логачева, А.В. Логачев // Актуальные вопросы образования. 2022. № 3. С. 81-86. EDN CUVRED.
8. Гриншкун В.В., Заславская О.Ю. Развитие цифровых технологий в вузах в условиях вынужденных ограничений: закономерности и следствия // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: материалы VI Международной науч. конф. в 3 ч. Ч. 1 / под общ. ред. М.В. Носкова. Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2022. C. 230-234.
9. Российская Федерация. Президент. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года: Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 N 309. [Электронный ресурс] URL: http://metrolog.kodeks.ru/docs08 (дата обращения: 13.08.2024).
10. Стратегия цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования. [Электронный ресурс] URL: https://base.garant.ru/401486011 (дата обращения: 13.08.2024).
11. Bygstad B., Ovrelid E., Ludvigsen S., Daehlen M. From dual digital-ization to digital learning space: Exploring the digital transformation of higher education // Computers and Education. 2022. Vol. 182. Arc. 104463
12. Шевчук Е. В., Шпак А. В. Цифровая трансформация управления качеством образовательных бизнес-процессов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2023. Т. 20, No 2. С. 159-175.
13. Шишкин А. Д., Шевчук Е. В. Разработка концепции системы поддержки трудоустройства выпускников вуза // Актуальные вопросы образования. 2023. № 1. С. 258-263.
14. Шевчук Е. В., Шишкин А. Д. Автоматизированная система актуализации компетентностных моделей выпускников вуза// Известия Тульского государственного университета. Педагогика. 2024. No 2. С. 8593.
15. Рейтинг лучших сайтов // similarweb [Электронный ресурс] URL: https://www.similarweb.com/top-websites/iobs-and-career/iobs-and-employment (дата обращения: 13.07.2024).
16. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024663194 Российская Федерация. Программа для автоматического сбора и анализа данных вакансий по заданным критериям : № 2024662559: заявл. 05.06.2024: опубл. 05.06.2024 / Е. В. Шевчук, А. Д. Шишкин, А. А. Штепа; заявитель Федеральное государственное бюджет-
187
ное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет геосистем и технологий». EDN VZHFUP.
Шевчук Елена Владимировна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Новосибирск, Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
Шишкин Антон Дмитриевич, аспирант, a.shishkin@,gym2.nsk.ru, Россия, Новосибирск, Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
Петрова Марина Анатольевна, канд. пед. наук, доцент, [email protected], Россия, Новосибирск, Сибирский государственный университет геосистем и технологий
DIGITAL TRANSFORMATION OF THE PROCESS OF DESIGNING A SPECIALIST'S
COMPETENCY MODEL
E.V. Shevchuk, A.D. Shishkin, A.M. Petrova
The shortage of qualified personnel corresponding to the current level of development of science, engineering and technology is recognized as one of the main factors influencing the economic situation. In the modern conditions of high-speed development of technologies and accumulation of knowledge, the solution to the problem of shortage of qualified personnel is to ensure accelerated adaptation of the professional education system to changes in demands and expectations of the labor market, which, in turn, is difficult to implement without solving the problem of continuous monitoring of labor market trends. The authors propose the idea of designing a competency model of a sought-after specialist using the methods of system analysis of data from vacancy aggregators in the context of requirements for professional and personal qualities of applicants. The aim of the study is to improve the methods of increasing the competitiveness of graduates of educational organizations in the context of the digital transformation of society. The result of the study is the digital transformation of the process of designing and updating the competency model of a graduate that meets the modern requirements of employers. The results of the study can be useful for heads of educational programs, HR specialists, students, applicants and employers.
Key words: big data, quality of education, graduate competency model, design of educational programs, systems analysis, employment, digital transformation.
Shevchuk Elena Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, evshevchamail. ru, Russia, Novosibirsk, Siberian State University of Geosystems and Technologies.
Shishkin Anton Dmitrievich, postgraduate, a.shishkin@,gym2.nsk.ru, Russia, Novosibirsk, Siberian State University of Geosystems and Technologies,
Petrova Marina Anatolyevna, candidate of pedagogical sciences, docent, [email protected], Russia, Novosibirsk, Siberian State University of Geosystems and Technologies, Siberian State University of Geosystems and Technologies
