Светлана Викторовна Авилкина - к.п.н., доцент, доцент кафедры ГМКУ Тел.: +7(905)187-03-30
Рязань
Cand. Sci. (Pedagogy), Associate Professor, Associate Professor of the Department of the MMCU
Tel.: +7(905)187-03-30
Ryazan
Марина Алексеевна Бакулева - к.т.н., доцент, доцент кафедры САПР ВС Тел.: +7(920)960-98-47
Рязань
Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of the Department of CAD Tel.: +7(920)960-98-47
Ryazan
Надежда Павловна Клейносова - к.пед.н., доцент кафедры ЭВМ Тел.: +7(920)955-99-17
Рязань
Cand. Sci. (Pedagogy), Associate Professor of the Computer Science DepartmentTel.: +7(920)955-99-17
Ryazan
Цель исследования. Исследование влияния системы профессионального образования на параметры развития цифровой экономики в регионах РФ могут осуществляться в различных направлениях: выявление состояния системы профессионального образования как института, обеспечивающего человеческими ресурсами цифровую экономику региона; выявление потребностей отдельных отраслей экономики в специалистах, обладающих соответствующими компетенциями для работы в цифровой экономике. Целью данного исследования является обоснование математической модели, позволяющей доказательно сформировать базовую статистическую выборку для оценки уровней освоения цифровых компетенций преподавателями образовательных учреждений профессионального образования.
Материалы и методы. В данной работе предлагается методика оценивания, основанная на мягких вычислениях. Данный подход позволяет соотнести качественный показатель освоения цифровых компетенций и количественную категорию, сформировать базовую статистическую выборку для анализа кадрового потенциала в сфере профессионального образования и оценки развития цифровых компетенций по исследуемой области. Для оценки готовности преподавателей системы профессионального образования осуществлять профессиональную деятельность, направленную на обеспечение развития цифровой экономики региона, использован компетентностный подход. Полученные значения уровней освоения различных цифровых компетенций агрегируются по каждому показателю лингвистической переменной в сводные значения, которые могут быть использованы в качестве базовой статистической выборки.
Результаты. На основе данной модели может быть проведен статистический анализ данных об уровне человеческих ресурсов региона в аспекте сформированности знаний и умений в сфере информационно-компьютерных технологий. Данная модель может быть использования для обработки информации о тестировании разных групп: педагогических работников, государственных и муниципальных служащих. Результаты позволят диагностировать исходное состояние уровней освоения цифровых компетенций работников отрасли региона или исследуемой организации и осуществлять мониторинг развития человеческих ресурсов региона в рамках проекта «Цифровая экономика». Статистически данные, полученные на основе предложенной модели, хорошо интерпретируются с использованием стандартных графических средств (например, графиков и гистограмм).
Заключение. Разработанная математическая модель апробирована на основе реальных данных и принята в качестве базовой для оценки уровня освоения цифровых компетенций преподавателей министерством образования и молодежной политики Рязанской области. Предложенная модель обладает свойством универсальности и может быть применена для получения базовых статистических выборок уровня освоения цифровых компетенций в областях реального сектора экономики. Дальнейшие исследования планируется проводить в сфере автоматизации процесса статистического анализа данных по цифровизации населения региона, прежде всего в сфере профессионального образования. На основе разработанной математической модели разрабатывается алгоритм аналитической обработки статистических данных по мониторингу цифровых компетенций.
Purpose of the research. The research of influence of the system of professional education on parameters of development of digital economy in Russian Federation regions can be conducted in different directions: identification of the professional education system status as the institute, providing the digital economy of the region with human resources; to identify the needs of the separate industries of economy for the specialists, having the corresponding competences for the work in the field of the digital economy. The purpose of this research is justification of the mathematical model, allowing creating evidential basic statistical sampling for the evaluation of the levels of mastering digital competences by lecturers of educational institutions of professional education.
Materials and methods. In this work the estimation methods, based on soft computing is offered. This approach allows correlating a quality indicator of mastering digital competences and quantitative category, to create basic statistical sampling for the analysis of personnel potential in the field of professional education and assessment of digital competences development in the explored area. The competence-based approach is used for the assessment of readiness of lecturers of the professional education system to carry out the professional activity, aimed at providing development of digital economy of the region. The received values of levels of mastering different digital competences are aggregated on each indicator of a linguistic variable in summary values, which can be used as basic statistical sampling.
Results. On the basis of this model statistical analysis of the human resources of the region in the aspect of formation of knowledge and abilities in the field of information and computer technologies can be carried out. This model can be used for information processing about testing of different groups: pedagogical employees, public and municipal officers. The results will allow to diagnose an initial status of levels of mastering digital competences of the employees of the regional industry or the studied organization and to carry out monitoring of development of human resources of the region within the Digital Economy project. Statistically the data obtained on the basis of the offered model are well interpreted with the use of standard graphic means (for example, diagrams and histograms).
Conclusion. The developed mathematical model is tested on the basis of real data and accepted as the basic one for evaluating the level of mastering digital competences of lecturers by the Ministry of Education and Youth Policy of the Ryazan region. The offered model has characteristic of universality and can be applied to receive basic statistical samplings of the level of mastering digital competences of areas of the real sector of economy. Further researches are planned to be conducted in the sphere of automation of process of the statistical data analysis on digitalization of the population of the region, first of all in the sphere of professional education. On the basis of the mathematical model the algorithm of analytical processing of statistical data on monitoring of digital competences is developed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.