Комплексный анализ формирования профессиональных качеств человеческого капитала

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Народное образование. Педагогика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 330(075. 8)
С. И. Логвинов, д-р техн. наук, проф., профессор кафедры экономики и управления, (4872) 34−20−99, (Россия, Тула, ТГПУ им. Л.Н. Толстого) — И. В. Савина, старший преподаватель, (4872) 35−74−09, isavina13@rambler. ru, (Россия, Тула, ТГПУ им. Л.Н. Толстого)
КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КАЧЕСТВ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА
Рассмотрены вопросы возможности идентификации процесса формирования профессиональных качеств выпускника вуза с применением искусственных нейронных сетей.
Ключевые слова: человеческий капитал, интеллектуальный капитал, моделирование, искусственные нейронные сети.
Современный этап развития экономики формирует новые требования к инновационному развитию общества, среди которых базовыми названы интеллектуальный капитал, инновации и другие. Составляющими интеллектуального капитала можно рассматривать человеческий, организационный и потребительский капитал. Основу интеллектуального капитала составляет человеческий капитал, который при успешном взаимодействии с остальными составляющими интеллектуального капитала позволяет получить инновационность в развитии общества [1].
Формирование человеческого капитала связано с приобретением умений, навыков, развитием способностей человека. Это формирование проходит в течение всей активной части жизни человека — начиная с обучения в школе, средних учебных заведениях, вузах и далее на протяжении своей трудовой деятельности с использование различных форм повышения своего профессионального уровня.
Уровень и динамика развития качеств, которые формируют человеческий капитал для выбранной человеком трудовой деятельности, зависит от многих факторов. Среди этих факторов необходимо выделить, во-первых, группу свойств человека, определяющую его индивидуальные особенности, обучаемость по конкретным направлениям знаний, во-вторых, демографические особенности (пол, возраст и т. п.), в-третьих, социально-экономические условия, в которых происходит формирование профессиональных качеств человека [2].
С другой стороны, к человеку как участнику экономических процессов предъявляются конкретные наборы «выходных характеристик», которые должны определять его профессиональную компетентность. Эти характеристики оцениваются в виде результативности освоения знаний, уче-
ний, навыков, уровня развития творческих способностей, самостоятельности при анализе в соответствующих областях знаний.
Несомненно, что каждая из приведенных выше групп характеристик имеет свой набор показателей сторон человеческого капитала. Так, например, результативность усвоения знаний и навыков характеризуется набором успеваемости по дисциплинам подготовки специалиста соответствующего профиля. Социально-экономические условия, созданные объективно или субъективно набором показателей материального положения, условиями проживания, наличием достаточного времени для качественной подготовки и т. д. Индивидуальные особенности человека можно определить совокупностью характеристик, определяющих его типологические особенности, других профессионально важных качеств, необходимых для выполнения трудовых действий.
Оценивая человеческий капитал как совокупность групп трудоспособного населения реализующих свои возможности и способности во всех отраслях экономики страны, необходимо учитывать, что для различных групп будет и свой набор характеристик [1, 2].
Управление формированием человеческим капиталом требует знания процессов, формирующих его уровень развития, возможных мероприятий для его повышения и прогнозных моделей формирования заданных уровней освоения знаний, умений, предъявляемых к данной профессиональной группе. Такая сложная задача требует системного подхода к анализу процессов подготовки различных профессиональных групп, в основе которого лежит не только учет разнообразия факторов, влияющих на освоение профессией (знаниями, умениями), но и достаточно широкой гаммой параметров, характеризующих его профессиональные компетенции. Другими словами, необходимо иметь комплексную модель подготовки человеческого ресурса для конкретных областей деятельности.
Особенности такого подхода показывают необходимость применения современных методов анализа, к которым относятся искусственные нейронные сети (ИНС), использующие спектр «нейронных» исследований в системах искусственного интеллекта [3].
Реализация разработки комплексной модели ИНС формирования профессиональных качеств человеческого капитала апробировано применительно к подготовке выпускника — педагога по специальности «Экономика и управление». Проведен анализ освоения дисциплин студентами за пять лет обучения в вузе. Рассматривался блок экономических дисциплин, состоящих из дисциплин федерального компонента (ФК), дисциплин специализации (ДС), курсовые работы по экономическим дисциплинам (КП).
Проведенный анализ видов сетей для построения ИНС для регрессии и их практическая оценка с применением пакета прикладных программ «Статистика 6» позволили выделить в качестве наиболее эффективных ви-
дов многослойные пер ептроны (МП), которые и использовались для исследования.
При формировании параметров входных п ременных МП оценивались особенности процесса формирования специалиста: [ндивидуальные разлишя студентов (особеннос и нервн & gt-й систе ы, помехоустойчивость, память), демографичес ие (пол, возраст), социально-экономические (материальное положение, условия проживания). Всего в качестве исходных параметров модели было учтено 16 факторов. В качестве показателей освоения з 1аний, умений, творчески качеств и самос оятельности в изучении дисциплин. Определялась суммарная итоговая оценка по результатам обучения дисциплин федеральной компонен ты ГОС ВПО, дисциплин пециа-лизац ии и курсовым проектам за пять ле т обучен [я. Таким образом, количеств) выходных параметров ИНС составило три суммарных показателя.
Особенностями формиров иия ИН ! являлись:
— необходимость учета различног & gt- вида исходных данных (непрерывные и категориальные величины, на ример, условия проживания, пол и т. д.),
— для всех выходных параметров модель должна быть единой и комплекс, но отображать вл ияние вх одных ф 1кторов на результативнос ть обучения по всем выходным показа елям.
В результате фор шрования и посл едующег & gt- обучен [я ИНС получен МП (гас. 1) [3].
Рис. 1. Архитектура ИНС — МП для оценки успешности форм рова-ния профессиональных качест в (архитектура Ш — 16: 24−11−3:3 — 16 вх одных переменных, 24 нейрона в п рвом сл е, 11 — втором, 3 —
выходных не йрона)
Результативность полученной ИНС и применяемые алгоритмы выражаются параметрами: производительность обучения — 0,47 066, контрольная производительность — 0,00, тестовая производительность — 0,00, ошибка обучения — 0,10 198, контрольная ошибка — 0,00, тестовая ошибка — 0,00, Обучение/Элементы — алгоритмы обратного распространения (ОР100), сопряженных градиентов (СГ334), где 100 и 334 — количество эпох при реализации обучения сети.
Статистические показатели МП представлены в таблице:
Показатель Ф К ДС КП
Среднее данных 46,47 826 37,21 739 19,26 087
Стандартное отклонение данных 4,4 184 3,42 569 1,11 189
Среднее ошибки 0,296 -0,13 0,31
Стандартное отклонение ошибки 0,19 023 0,12 407 0,1 226
Среднее абсолютной ошибки 0,9 011 0,5 901 0,695
Отношение стандартного отклонения 0,4 707 0,3 622 0,1 102
Корреляция модели и эксперимента 0,99 889 0,99 934 0,99 994
Сравнительные характеристики модели и исходных данных показаны по каждому выходному показателю сети на рис. 2−4.
ч
ев
Ю «
Я & amp-
о
50,00 48,00 46,00 44,00 42,00 40,00 38,00 36,00 34,00
Г V Л г
1 / /
/ 1
V Л
V
1 -О- ФКм -0-


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Номер испытуемого
Рис. 2. Результаты моделирования по формированию знаний и умений по федеральным дисциплинам (ФК — исходные данные и ФКм — результаты моделирования)
20,00 19,50
| 19,00 «
? 18,50

? 18,00 17,50 17,00
— -. х- -х-* 1у. — л х X & quot- & quot-Х- -X- -.х '- - X
(1 ¦X& quot- ¦ & quot-X * 1 1 1 ч 1 I V & gt- * «• 1 4
¦ 1 1 * 1 1 К 1 '- 1 1 4 г 1 ¦ 1 1
| & lt- • • 1 ¦ * ¦ * ¦ 1
1 ¦ -Д-КП — х — - КПм 1 х- в 1 1'- «1 «1 1 ¦ х ¦
1 I & gt- ?_ • • «1 * & lt-
2 I 1 1 * & lt- у V -х- -х-- 1 (& lt- •х-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Номер испытуемого
Рис. 3. Результаты моделирования развития творческих способностей по курсовому проектированию дисциплинам (КП- исходные данные и КПм — результаты моделирования)
40,00 | 39,00
то
ед 38,00
| 37,00 5
I 36,00 ° 35,00 34,00 33,00 32,00 31,00 30,00
Рис. 4. Результаты моделирования формирования знаний и умений по дисциплинам специализации дисциплинам (ДС- исходные данные и ДСм — результаты моделирования)
|-0- V г г / V г
V
1

1 у ?
-о-ДС
1 -д им 11 1


V
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Номер испытуемого
Анализ полученных результатов показывает возможность применения ИНС для построения с высокой точностью комплексных моделей для оценки успешности формирования человеческого капитала в зависимости от особенностей человека и социально-экономических условий. Кроме того, задаваясь необходимыми параметрами процесса, например изменением демографических, индивидуальных особенностей или социально-экономических условий, можно проследить возможные последствия таких изменений и, по возможности, принять определенные управляющие воздействия на процесс с целью его оптимизации [2, 3].
Набор входных и выходных характеристик рассмотренной сложной системы может меняться в зависимости от задач исследования. Возможно применение и других видов ИНС и алгоритмов обучения, реализующих применение искусственного интеллекта для решения сложных социально-экономических задач.
Библиографический список
1. Добрынин А. И., Дятлов С. А., Цыренова Е. Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. СПб.: Наука, 1999. 309 с.
2. Критский М. М. Человеческий капитал. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1991. 71 с.
3. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия — Телеком, 2001. 382 с.
S.I. Loginov, I.V. Savina
A comprehensive analysis ofprofessional quality of human capital
The questions of the possibility of identification of the formation of professional skills of high school graduates with the use of artificial neural networks.
Key words: human capital, intellectual capital, modeling, artificial neural networks.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой