managementranepaУправленческое консультированиеAdministrative Consulting1726-11391816-8590Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. North-West Institute of Management.10.22394/1726-1139-2022-10-65-83managementranepa-2099Research ArticleОБЩЕСТВО И РЕФОРМЫSOCIETY AND REFORMSИсследование компетентностной модели образовательной программы на основе интеллектуального анализа профессиональных требований рынка трудаThe Study of the Educational Program Competence Model Based on the Intellectual Analysis of the Labor Market Professional RequirementsМинаевД. В.MinaevD. V.

 Минаев Дмитрий Всеволодович, профессор кафедры менеджмента, доктор экономических наук, профессор

Санкт-Петербург

Dmitry V. Minaev, Professor of the Chair of Management of North-West Institute of Management,Branch of RANEPA (St. Petersburg, Russian Federation), Doctor of Science (Economics),Professor

Saint Petersburg

post@minaevdv.proРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (Северо-Западный институт управления РАНХиГС)Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (North-West Institute of Management of RANEPA)2022061220220106583Copyright © Минаев Д.В., 20222022Минаев Д.В.Minaev D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2099

Образовательные стандарты высшего образования ФГОС3++ требуют проектировать образовательные программы (ОП) на базе профессиональных компетенций, востребованных на рынке труда. Рекомендуется использовать профстандарты. Этот путь имеет определенные недостатки. Например, профстандарты описывают трудовые функции, а в ОП требуются компетенции. Использование профстанадартов при разработке ОП заведомо предопределяет определенный лаг в реакции на изменение рынка труда. Альтернатива проектирования ОП — прямой анализ требований рынка. Инструменты интеллектуального анализа (ИА): дейтамайнинг и машинное обучение могут облегчить такой анализ. Дается обзор разработок в этом направлении. Представлены результаты применения ИА на базе аналитической платформы KNIME для определения модели компетенций ОП в области управления проектами. Автоматизация затронула: сбор требований более 6000 вакансий работодателей онлайн ресурса Head Hunter; анализ текстов (описания ОП разных вузов, профстандартов и руководящих материалов профассоциаций — СОВНЕТ-Agile, IPMA OCB&ICB), представленных на естественном языке. На основе этих дейтасетов проведена токенизация; выделение коллокаций терминов и тем, кластеризация тем. Осуществлена кроссклассификация профстанадртов и руководящих материалов на основе предварительно обученной компетентностной моделиОП. Результаты подтвердили работоспособность методики. Такая аналитика позволяет динамически проводить систематизацию описаний профессиональной деятельности и формулировать соображения об элементах, структуре, взаимном соответствии моделей компетенций ОП и естественными моделями компетенций рынка труда. В совокупности с традиционной экспертной оценкой она может способствовать формированию более полного изоморфизма между квалитетами ОП и профессиональной деятельности.

The educational standards of higher education — FGOS3++ require designing educational programs (EP) based on professional competencies in demand in the labor market. It is rec ommended to use professional standards. This way has certain disadvantages. For example, professional standards describe labor functions, but in the EP competencies are required. The use of professional standards in the development of the EP obviously determines a certain lag in the reaction in the labor market changes. An alternative to such EP design is a direct analysis of market requirements. Intelligent Analysis (IA) tools: data mining and machine learning can facilitate such analysis. An overview of developments in this direction is given. The results of the application of IA based on the KNIME analytical platform for determining the competence model of the EP in the feld of project management are presented. Automation affected:the collection of requirements for more than 6000 vacancies of employers of the Head Hunter online resource; the analysis of texts presented in natural language (descriptions of EP of different universities, professional standards and guidance materials of professional associations — SOVNET-Agile, IPMA OCB&ICB). Based on these data sets was carried out: tokenization, collocation of terms and topics, clustering of topics, the cross-classifcation of professional standards and guidance materials based on a pre-trained competence model of the EP. The results confrmed the efciency of the used technique. Such analytics allows us to dynamically systematize descriptions of professional activities and formulate considerations about the elements, structure, and mutual correspondence of the EP competence models and the competencies natural models on the labor market. In combination with the traditional expert assessment, it can contribute to the formation of a more complete isomorphism between the qualifcations of EP and professional activity.

модель компетенцийкомпетентностный подходцифровой образовательный инжинирингмашинное обучениеинтеллектуальный анализцифровизацияФГОС3аналитическая платформа KNIMEобработка текста на естественном языкеcompetence modelcompetence-based approachdigital educational engineeringmachine learningintelligent analysisdigitalizationthe Federal State Educational StandardsKNIME analytical platformnatural language text processingReferencesБелов С. Д., Зрелова Д. П., Зрелов П. В., Кореньков В. В. Обзор методов автоматической обработки текстов на естественном языке // Системный анализ в науке и образовании. 2020. № 3. С. 8–22.Belov S. D., Mature D. P., Rielov P. V., Korenkov V. V. Review of methods for automatic processing of texts in the natural language // System analysis in science and education [Sistemnyi analiz v nauke i obrazovanii]. 2020. N 3. P. 8–22 (in Rus).Бородай А. Д. Профессиональные стандарты как фактор модернизации образовательных программ в рамках ФГОС 3++ // Сб. научн. трудов по материалам МНПК 2016–2020 гг. «Образование 4.0: конкуренция, компетенции, коммуникации и креатив». М. : Российский государственный гуманитарный университет, 2020. С. 32–40.Borodai A. D. Professional standards as a factor in the modernization of educational programs within the framework of the Federal State Educational Standard 3 + + // Sat. scientifc works on the materials of the MNPK 2016–2020 “Education 4.0: competition, competencies, communications and creativity.” M. : Russian State University of the Humanities, 2020. P. 32–40 (in Rus).Гаврилина Е. A., Захаров М. А. Количественная оценка метакомпетенций учащихся на основе методов машинного обучения // Наука и Образование. Электроный журнал. 2015. № 04. С. 228–253. DOI: 10.7463/0415.0764221.Gavrilina E. A., Zakharov M. A. Quantitative assessment of student metacompetitions based on machine learning methods // Science and Education [Nauka i Obrazovanie]. Electron journal. 2015. N 04. P. 228–253. DOI: 10.7463/0415.0764221 (in Rus).Грушевский С. П., Добровольская Н. Ю. Кольцов Ю. В. Организация учебного процесса на основе нейросетевой компьютерной обучающей системы // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 3: Педагогика и психология. 2008. № 7. С. 142–148.Grushevsky S. P., Dobrovolskaya N. Yu., Koltsov Yu. V. Organization of the educational process based on the neural network computer training system // Bulletin of Adygea State University [Vestnik Adygeiskogo Gosudarstvennogo Universiteta]. Ser. 3: Pedagogy and Psychology. 2008. N 7. P. 142–148 (in Rus).Захарова И. Г. Методы машинного обучения для информационного обеспечения управления профессиональным развитием студентов // Образование и наука. 2018. Т. 20, № 9. С. 91–114. DOI: 10.17853/1994-5639-2018-9-91-114.Zakharova I. G. Machine learning methods for information support of student professional development management // Education and science [Obrazovanie i nauka]. 2018. Vol. 20, N 9. P. 91–114. DOI: 10.17853/1994-5639-2018-9-91-114 (in Rus).Минаев Д. В. Теоретические аспекты анализа образовательного товара и рынка профессионального образования. СПб. : СПбГИЭУ, 2003.Minaev D. V. Theoretical aspects of the analysis of the educational product and the market for vocational education. SPb. : St. Petersburg State University of Engineering and Economics, 2003 (in Rus).Пилипенко С. А., Жидков А. А., Караваева Е. В., Серова А. В. Сопряжение ФГОС и профессиональных стандартов: выявленные проблемы, возможные подходы, рекомендации по актуализации // Высшее образование в России. 2016. № 6 (202). С. 5–15Pilipenko S. A., Zhidkov A. A., Karavaeva E. V., Serova A. V. Conjugation of the FGPS and professional standards: identifed problems, possible approaches, recommendations for updating // Higher education in Russia [Vysshee obrazovanie v Rossii]. 2016. N 6 (202). P. 5–15 (in Rus).Проектирование основных образовательных программ, реализующих федеральные государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования: Методические рекомендации для руководителей и актива учебно-методических объединений вузов. Первая ред. М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, Координационный совет учебно-методических объединений и научнометодических советов высшей школы, 2009. 80 с.Design of the main educational programs implementing federal state educational standards of higher professional education: Methodological recommendations for managers and assets of educational and methodological associations of universities. First edition. M. : Research Center for Quality Problems of Training Specialists, Coordination Council of Educational and Methodological Associations and Scientifc and Methodological Councils of Higher Education, 2009. 80 p. (in Rus).Ржеуцкая С. Ю., Харина М В. Способ автоматического подбора учебно-тренировочных заданий в информационной среде обучения студентов ИТ-направлений // Открытое образование. 2020. Т. 24. № 2. С. 17–28. DOI: 10.21686/1818-4243-2020-2-17-28.Rzheutskaya S.Yu., Kharina M. V. Method of automatic selection of educational and training tasks in the information environment for teaching students in IT areas // Open education [Otkrytoe obrazovanie]. 2020. Vol. 24. N 2. P. 17–28. DOI: 10.21686/1818-4243-2020-2-17-28.Сазонов Б. А. Классификация профессиональных образовательных программ в Российской Федерации: проблемы и возможные решения // Высшее образование в России. 2017. № 11 (217). С. 20–30.Sazonov B. A. Classifcation of professional educational programs in the Russian Federation: problems and possible solutions // Higher education in Russia [Vysshee obrazovanie v Rossii]. 2017. N 11 (217). P. 20–30. (in Rus).СОВНЕТ-Agile: руководство по компетентности профессионалов в управлении проектами классическими и гибкими методами в российских условиях. М. : Ассоциация COBHET; Новые печатные технологии, 2020. 144 с.SOVNET-Agile: a guide to the competence of professionals in project management by classical and flexible methods in Russian conditions. M. : SOVNET Association; New printed technologies, 2020. 144 p. (in Rus).Субетто А. И. Онтология и эпистемология компетентностного подхода, классификация и квалиметрия компетенций. СПб. ; Кострома : Костромской государственный университет им. Н. А. Некрасова, 2006. 70 с.Subetto A. I. Ontology and epistemology of the competent approach, classifcation and qualimetry of competencies. SPb.; Kostroma : Kostroma State University named after N. A. Nekrasov, 2006. 70 p. (in Rus).Чучулина Е. В., Базеян А. А. Разработка модели формирования человеческого капитала в условиях интеграции высшего образования России на мировой рынок образовательных услуг: монография. Пермь : Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2020. 100 с. [Электронный ресурс]. URL: http://www.psu.ru/fles/docs/science/books/mono/chuchulina_bazeyan_razrabotka_modeli_chelov_kapitala.pdf (дата обращения: 20.03.2021).Chuchulina E. V., Bazeyan A. A. Development of a model for the formation of human capital in the context of the integration of higher education in Russia into the world market of educational services: monograph [Electronic resource]. Perm : Perm State National Research University, 2020. 100 p. [Electronic source]. URL: http://www.psu.ru/fles/docs/science/books/mono/chuchulina_bazeyan_razrabotka_modeli_chelov_kapitala.pdf (accessed: 20.03.2021) (in Rus).Шехонин А. А., Тарлыков В. А., Вознесенская А. О., Бахолдин А. В. Гармонизация квалификаций в системе высшего образования и в сфере труда // Высшее образование в России. 2017. № 11 (217). С. 5–11.Shekhonin A. A., Tarlykov V. A., Voznesenskaya A. O., Bakholdin A. V. Harmonization of qualifcations in the system of higher education and in the feld of labor // Higher education in Russia [Vysshee obrazovanie v Rossii]. 2017. N 11 (217). P. 5–11 (in Rus).Pouliakas K. Artifcial intelligence and job automation: an EU analysis using online job vacancy data. Luxembourg: Publications Ofce of the European Union // Cedefop working paper. № 6. 2021 [Электронный ресурс]. URL: http://data.europa.eu/doi/10.2801/305373 (дата обращения: 20.03.2021).Pouliakas K. Artifcial intelligence and job automation: an EU analysis using online job vacancydata. Luxembourg: Publications Ofce of the European Union // Cedefop working paper. N 6; 2021 [Electronic source]. URL: http://data.europa.eu/doi/10.2801/305373 (accessed: 20.03.2021).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.