Методология модель-ориентированного прогнозирования и оптимизации системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.14, доктор наук Борзова Анжела Сергеевна

• Борзова Анжела Сергеевна
• доктор наук
• 2020

Оглавление диссертации доктор наук Борзова Анжела Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКОЙ ПЕРСОНАЛА С ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ И ВЫСШИМ ОБРАЗОВАНИЕМ В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ 24 ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА

1.1. Обеспечение влияния инновационных подходов

в эксплуатации воздушного транспорта на требования к системе подготовки кадров

1.2. Достижение соответствия характеристик системы

подготовки специалистов потребностям предприятий

1.3. Необходимость сближения компетентностных характеристик образовательных и профессиональных стандартов

1.4. Пути повышения эффективности управления подготовкой персонала авиационных предприятий на основе методов моделирования и оптимизации

Выводы первой главы

ГЛАВА 2. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ МОДЕЛЬ-

ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА

2.1. Принцип двойственности и многометодности

использования моделей

2.2. Принцип экспертно-статистического формирования прогностических и оценочных моделей

2.3. Принцип многоальтернативного выбора моделей профессиональной деятельности

2.4. Принцип оптимальной трансформации моделей профессиональной деятельности в компоненты образовательных программ

Выводы второй главы

ГЛАВА 3. ФОРМИРОВАНИЕ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ И ОЦЕНОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕМОВ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ И ИХ КОМПЕТЕНЦИЙ С УЧЕТОМ ОПЕРЕЖАЮЩИХ ТРЕБОВАНИЙ

РАЗВИТИЯ ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА

3.1. Прогностическое моделирование системных связей кадрового обеспечения отрасли и показателей эффективности развития воздушного транспорта с использованием

пространственно-временных данных

3.2. Экспертно-статистическое оценивание перспективного

объема подготовки кадров и их трудоустройства

3.3. Экспертное оценивание и выбор приоритетных видов профессиональной деятельности в рамках их многоэтапной редукции

Выводы третьей главы

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНВАРИАНТНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ АВИАТРАНСПОРТНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

4.1. Экспертный выбор перспективных направлений подготовки кадров в сфере управления авиапредприятием

и соответствующих им инвариантных моделей

4.2. Оптимизационное моделирование выбора ключевых

показателей деятельности в задачах управления авиакомпанией

4.3. Индуктивная логическая модель оценки причин отклонения фактических значений ключевых показателей деятельности

от плановых

4.4. Оптимизация принятия управленческих решений

по компенсации отклонений фактических значений ключевых

показателей от плановых

Выводы четвертой главы

ГЛАВА 5. ОПТИМИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ДЛЯ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ РАЗВИТИЯ

ИНФРАСТРУКТУРНЫХ СИСТЕМ АЭРОПОРТОВ

5.1. Ситуационное моделирование развития территориально распределенной инфраструктуры аэропортов

5.2. Моделирование и трансформация в компоненты

образовательных программ профессиональной деятельности, связанной с эксплуатацией систем авиационной радионавигации

5.3. Моделирование и трансформация в компоненты

образовательных программ профессиональной деятельности, связанной с эксплуатацией информационных систем аэропортов

Выводы пятой главы

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННЫХ КОМПОНЕНТОВ МОДЕРНИЗАЦИИ ОТРАСЛЕВОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЬ-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИХ РЕАЛИЗАЦИИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ КАДРОВ В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ 223 ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА

6.1. Моделирование и принятие решений при модернизации отраслевого образовательного кластера гражданской авиации

6.2. Оптимизация компонентов содержания обучения в области эксплуатации воздушного транспорта на основе экспертного анализа с ориентацией на модель-ориентированный подход

6.3. Анализ эффективности применения модель-ориентированного подхода при модернизации образовательного кластера гражданской авиации

Выводы шестой главы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Приложение 1. База данных о числе принятых и окончивших обучение по программам ВПО и СПО в вузах гражданской авиации

по данным за 2010-2016 гг

Приложение 2. База данных о числе принятых и окончивших обучение по анализируемым направлениям ВПО и СПО по данным

за 2010-2016 гг

Приложение 3. Прогностические модели основных показателей эффективности авиакомпаний и объемных показателей выпуска

специалистов по различным направлениям подготовки

Приложение 4. Результаты прогнозирования показателей

эффективности функционирования аэропортов гражданской авиации, расположенных на территории РФ,

на период с 2017 по 2021 годы

Приложение 5. Взаимосвязь (коэффициенты парной корреляции)

показателей эффективности авиакомпаний и объемных показателей выпуска специалистов по различным направлениям подготовки

в вузах гражданской авиации

Приложение 6. План распределения выпускников 2018 года, обучающихся по программе высшего профессионального образования по направлению 25.00.00 «Аэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техники», между авиапредприятиями гражданской авиации РФ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология модель-ориентированного прогнозирования и оптимизации системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Обширность территории России, географические и климатические особенности отдаленных экономических регионов, неравномерность распределения деловых и культурных центров создают объективные предпосылки развития воздушных перевозок.

Одним из документов, регламентирующих развитие воздушного транспорта Российской Федерации на перспективу, является государственная программа «Развитие транспортной системы» на 2016-2021 годы.

Среди первостепенных задач развития гражданской авиации отмечаются: повышение эффективности метеорологического, аэронавигационного, наземного обеспечения, отвечающих современным требованиям научно-технического прогресса.

Одновременно с этим возникает необходимость переориентации системы отраслевого образования с учетом требований реализации инновационных решений развития авиатранспортной отрасли.

В работах Акиншина Р.Н., Болясникова В.В., Бачкало Б.И., Большедворской Л.Г., Елисеева Б.П., Елисова Л.Н., Коваленко Г.В., Смурова М.Ю., Филина А.Д., Шарова В.Д., Шмелькова А.В. изложены научные основы повышения эффективности эксплуатации воздушного транспорта, в которых затрагиваются проблемы качества кадрового обеспечения, зависящего от уровня подготовки персонала в образовательных организациях отрасли и управления ими с ориентацией на решение перспективных задач [19, 73, 77, 79, 133, 139]. Для повышения эффективности управления в организационных и образовательных системах возможно использование инвариантных методов, моделей и механизмов, рассмотренных в работах А.М.Бершадского, В.Н.Буркова, М.Б.Гузаирова, Б.П. Елисеева, В.А.Зернова, Б.Г.Литвака, Я.Е.Львовича, Д.А.Новикова, Ю.С.Сахарова, Н.А.Селезневой [6, 15, 41, 55, 71, 72, 74, 90, 91, 105, 110, 111, 116-123, 162, 163].

Однако исследования, проводимые с целью совершенствования кадрового потенциала гражданской авиации, в основном базируются на качественном анализе и логических механизмах управления системой подготовки кадров. С другой стороны, инвариантные подходы к управлению организационными системами требуют проблемной ориентации на процессы эксплуатации воздушного транспорта, а работы, учитывающие специфику отрасли в формализованных описаниях образовательных процессов, охватывают лишь локальные компоненты целостной системы кадрового обеспечения. Отсутствие единой методологии в теоретических исследованиях приводит к нерешенности ряда проблем повышения эффективности управления персоналом авиатранспортных предприятий. Требуется системная оценка путей модернизации отраслевой сети образовательных организаций, позволяющая учитывать перспективы развития воздушного транспорта с использованием математических методов моделирования и оптимизации.

Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью разработки современной методологической базы научных теоретических и прикладных исследований, направленных на совершенствование процессов подготовки авиационного персонала, за счет системного анализа и синтеза перспективных направлений и задач развития гражданской авиации, проблем модернизации сети отраслевых образовательных организаций, содержания обучения для достижения, на основе использования моделей прогнозирования и оптимизации, соответствия потребностям в кадровом обеспечении и требованиям повышения эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта.

Работа выполнена в соответствии с главным научным направлением федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет гражданской авиации» (МГТУ ГА) - «Инновационное развитие образовательно-научной деятельности на основе современных

информационных технологий, специализированных тренажеров и оборудования для научных исследований», в рамках государственной программы РФ «Развитие транспортной системы» на 2016-2021 годы.

Объектом исследования является отраслевая система подготовки кадров для сферы эксплуатации воздушного транспорта.

Предмет исследования - процесс совершенствования отраслевой системы подготовки кадров на основе использования моделей прогнозирования ее развития и оптимизации.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является повышение эффективности кадрового обеспечения авиатранспортных предприятий, базирующееся на методологии модель-ориентированного подхода к решению научной проблемы прогнозирования и оптимизации системы подготовки кадров для сферы эксплуатации воздушного транспорта.

Для достижения поставленной цели решению подлежат следующие основные задачи:

1. Проведение системного анализа проблем управления подготовкой персонала для авиакомпаний и путей повышения эффективности кадрового обеспечения для сферы эксплуатации воздушного транспорта.

2. Формирование концептуальных основ методологии модель-ориентированного прогнозирования и оптимизации системы подготовки кадров.

3. Прогностическое моделирование временных рядов показателей эффективности развития воздушного транспорта, кадрового обеспечения отрасли, и на их основе - перспективное планирование потребности авиапредприятий в авиационных специалистах с высшим образованием и средним профессиональным образованием с учетом географических информационных систем ГИС-ориентированной информации.

4. Разработка модельных компонентов профессиональной деятельности в сфере управления авиатранспортным предприятием с целью их

оптимальной трансформации в целевые компоненты образовательных программ.

5. Оптимизация на основе модель-ориентированного подхода образовательных ресурсов для пополнения инфраструктурных систем аэропортов.

6. Разработка инновационных компонентов и решений модернизации отраслевой системы образования и оценка эффективности модель-ориентированного подхода.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются научные основы повышения эффективности управления процессами эксплуатации воздушного транспорта, в частности: системный анализ, теория управления организационными и образовательными системами, методы теории вероятностей и математической статистики, обработки и прогнозирования временных рядов, исследования операций, моделирования и оптимизации сложных систем, экспертного оценивания.

Научная новизна:

1. Разработана и теоретически обоснована новая методология совершенствования системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта, базирующаяся на результатах системного анализа и концептуальных принципах модель-ориентированного подхода.

2. Впервые разработана и теоретически обоснована процедура многоэтапной редукции, начиная от перспективных видов деятельности, соответствующих им трудовых функций, компетенций и завершающаяся выделением инвариантных математических описаний в виде структурно-логических, ситуационных и оптимизационных моделей, характеризующих редуцированный набор моделей профессиональной деятельности в сфере эксплуатации воздушного транспорта.

3. Разработан и теоретически обоснован процесс модель-ориентированной трансформации моделей профессиональной деятельности в

компоненты образовательных программ при подготовке специалистов в области эксплуатации воздушного транспорта.

4. Разработаны теоретические основы и методологические подходы к формированию прогностических и оценочных моделей планируемой потребности и наиболее востребованных видов деятельности персонала авиакомпаний.

5. Предложен комплекс формализованных описаний профессиональной деятельности, позволяющий сформировать единую модель-ориентированную базу для всех составляющих управления авиапредприятием и отличающийся ориентированностью на оптимальную трансформацию модельных компонентов в образовательные ресурсы.

6. Сформирован комплекс моделей профессиональной деятельности в сфере развития инфраструктуры аэропортов, позволяющий охватить как территориально распределенные системы, так и внутренние объекты и отличающийся характером отражения формализованного описания влияния структурных компонентов на показатели эффективности эксплуатации воздушного транспорта в образовательных ресурсах.

7. Предложены структурно-функциональная модель и алгоритм оценки качества и эффективности образовательной организации, учитывающие процессы функционирования и модернизации посредством использования иерархических отношений и информационных связей в рамках отраслевого образовательного кластера и отличающиеся включением в контур управления экспертно-мониторингового анализа и синтеза инновационных компонентов совершенствования подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта.

Теоретическая значимость работы состоит в обосновании принципов, составляющих концептуальную основу методологии модель-ориентированного прогнозирования и оптимизации системы подготовки кадров, и разработке на их базе формализованного аппарата управления как процессом кадрового обеспечения авиатранспортных предприятий, так и

процессом обучения по направлениям подготовки и специальностям в области эксплуатации воздушного транспорта.

Практическая значимость определяется:

1. Обоснованной возможностью применения модель-ориентированного подхода к задачам прогнозирования и территориально распределенного планирования работ по трудоустройству выпускников образовательных организаций гражданской авиации, а также разработке профессиональных стандартов в области эксплуатации воздушного транспорта.

2. Созданием оптимизированного фонда модель-ориентированных образовательных ресурсов в сферах управления авиатранспортным предприятием и развития инфраструктурных систем аэропортов, отличающихся инновационным требованиям к развитию отрасли и совершенствованию образовательных стандартов нового поколения.

3. Разработкой и внедрением оптимизированных структуры и содержания непрерывного образования, позволяющих реализовать инновационные компоненты обучения с целью эффективного использования модель-ориентированного подхода для совершенствования системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта.

Достоверность и обоснованность результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, эффективным применением прогностического, оценочного и оптимизационного моделирования на основе ретроспективной и экспертной информации отраслевого характера, экспериментальной проверкой в вузах и предприятиях гражданской авиации, внедрением модель-ориентированных образовательных ресурсов в содержание обучения в области эксплуатации воздушного транспорта.

Соответствие паспорту специальности.

Работа выполнена в соответствии с пунктами 4, 7, 16, 20 паспорта специальности 05.22.14 «Эксплуатация воздушного транспорта».

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод модель-ориентированного прогнозирования и оптимизации подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта.

2. Оптимизационная модель и алгоритмы редукции формализованных описаний составляющих профессиональной деятельности авиаперсонала и их трансформации в модель-ориентированные образовательные ресурсы.

3. Прогностическая модель и механизмы перспективного планирования объемных характеристик подготовки кадров для территориально распределенной системы авиапредприятий.

4. Ситуационные и формализованные модели профессиональной деятельности для реализации образовательных программ в сфере управления авиатранспортными предприятиями и развития инфраструктурных систем аэропортов.

5. Структурно-функциональная модель и механизм совершенствования подготовки кадров в условиях модернизации образовательного кластера гражданской авиации.

6. Иерархическая модель содержания обучения при подготовке кадров в соответствии с новыми требованиями образовательных и профессиональных стандартов в области эксплуатации воздушного транспорта.

Внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены в МГТУ ГА при модернизации структуры вуза, создании фонда модель-ориентированных образовательных ресурсов; в деятельности федерального учебно-методического объединения по авиационным направлениям и специальностям при разработке реализации образовательных стандартов нового поколения с углублением практико-ориентированного обучения и в деятельности авиатранспортных предприятий при использовании прогностических механизмов для определения потребности в выпускниках

образовательных организаций отрасли и отражением опережающих требований к их подготовке в профессиональных стандартах.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных мероприятиях: международной научно-технической конференции, посвященной 90-летию гражданской авиации России (Москва, 2013); международной научно-практической конференции «Новая наука: проблемы и перспективы» (Стерлитамак, 2017); XXV международной научно-практической конференции «Новые технологии в образовании» (Москва, 2017); международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы инновационных систем информатизации и безопасности» (Воронеж, 2017); XXXIII международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результат» (Новосибирск, 2017); IX Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании» (Саратов, 2017); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2017); Всероссийской научной школе «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах» (Воронеж, 2017); 6-й молодежной научной конференции «Поколение будущего - 2017: взгляд молодых ученых» (Курск, 2017); международной научно-практической конференции «Академические жуковские чтения» (Воронеж, 2017); на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава МГТУ ГА (Москва, 2012-2017); на заседаниях УМО по авиационным направлениям и специальностям (Москва, 2012-2017).

Публикации. По материалам диссертационного исследования опубликована 33 работы, в том числе 15 статей в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка из 235 наименований. Основной текст изложен на 260 страницах, включая 61 рисунок и 25 таблиц.

В первой главе проведен системный анализ проблем управления подготовкой персонала с высшим и средним профессиональным образованием в области эксплуатации воздушного транспорта. Дана характеризация инновационных подходов, ориентированных на реализацию стратегии развития гражданской авиации. Установлена связь инноваций в эксплуатации воздушного транспорта и опережающих требований дуального обучения в процессе подготовки специалистов для авиатранспортных предприятий. На этом фоне сформулированы особенности подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта в зависимости от направлений обучения, требований образовательных программ и профессиональных стандартов для среднего профессионального и высшего образований. Сформулирована новая система осуществления непрерывной профессионализации кадров посредством применения сетевого подхода к организации взаимодействия образовательных учреждений отрасли. Особенностью такого подхода является то, что формирование взаимодействия образовательных учреждений различных типов и уровней в формате вертикально-интегрированных, позволит повысить роли специализированных учебных центров и комплексов авиатранспортной отрасли в различных регионах России.

Рассмотрены результаты мониторингового оценивания эффективности деятельности образовательных организаций гражданской авиации. Показана возможность использования статистического материала как по показателям эффективности воздушного транспорта, так и системы подготовки кадров в этой сфере для задач прогнозирования и совместно с экспертным оцениванием для задач оптимизации. Проведен сравнительный анализ ряда основных показателей эффективности деятельности вузов, готовящих специалистов для всех видов транспортных систем, который характеризует определенные преимущества кластера образовательных организаций гражданской авиации.

Системный анализ проблем управления подготовкой персонала с профессиональным и высшим образованием в области воздушного транспорта показывает, что базовыми механизмами повышения уровня системы кадрового обеспечения являются:

учет инновационных и оптимизационных подходов, ориентированных на опережающие требования к эффективности, качеству и надежности функционирования и развития авиаперевозок, в образовательных ресурсах;

обеспечение соответствия объемных характеристик системы подготовки кадров и потребностей авиапредприятий;

достижение максимального сближения компетентностных характеристик профессиональных и образовательных стандартов.

Инвариантом реализации перечисленных механизмов предлагается рассматривать целый ряд моделей, с одной стороны позволяющих осуществлять достоверный прогноз потребности в кадрах, а с другой -определяющих общую базу характеризации трудовых функций, компетенций и образовательных ресурсов. Данный посыл составляет главную суть методологии проводимого исследования системы формирования кадрового обеспечения с применением модель-ориентированного подхода. Такой подход в этой сфере с ориентацией на управление подготовкой персонала не использовался и требует, прежде всего, целостной концептуальной основы в форме ряда принципов.

Во второй главе предложены концептуальные основы модель-ориентированного подхода к прогнозированию и оптимизации системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта. Показано, что они базируются на ряде принципов.

Принцип 1 - двойственности и многометодности использования моделей. Этот принцип определяет два направления модель-ориентированного подхода.

Первое из них связано с применением математических моделей для решения задач прогнозирования и оптимизации. При этом разделим модели на 3 группы:

прогностические;

оценочные;

оптимизационные.

Применительно к проблеме совершенствования системы подготовки кадров прогностические модели позволяют на основе статистической информации определять значения объемных характеристик потребности в персонале авиапредприятий и подготовки специалистов в вузах. Оценочные модели базируются на экспертной информации и устанавливают приоритеты компонентов модернизации системы подготовки кадров. В оптимизационных моделях интегрируется формализованная информация, позволяющая связать оптимизируемые переменные с экстремальными и граничными требованиями к показателям эффективности системы подготовки кадров.

При этом оптимизационное моделирование представляет собой частичную реализацию принципа двойственности в нескольких аспектах. Первый аспект определяется двумя механизмами достижения эффективности системы подготовки кадров: редукция и трансформация.

Под механизмом редукции будем понимать процесс разделения исследуемых множеств, характеризующих систему подготовки кадров, на два подмножества, одно из которых в большей мере соответствует экстремальным и граничным требованиям к показателям эффективности. Другой формой редукции является разделение указанных множеств в рамках дуального обучения, обеспечивающего баланс спроса и предложения на рынке труда гражданской авиации. В ряде случаев необходимо осуществлять несколько циклов редукции. Такой механизм будем называть многоэтапной редукцией.

Механизм трансформации направлен на формирование такого множества элементов системы подготовки кадров, которые наилучшим

образом отображают свойства других множеств, определенных нормативными документами.

Общая структура оптимизационных моделей, отражающих рассматриваемые механизмы, связана с другим аспектом реализации принципа двойственности путем разбиения показателей эффективности системы подготовки кадров на две группы, отвечающих экстремальным и граничным требованиям.

Следующий аспект связан с двумя механизмами организации процесса оптимизационного моделирования: рандомизация и сглаживание.

Второе направление ориентировано на создание банка моделей профессиональной деятельности, с одной стороны связанных с характеризацией трудовых функций в профессиональных стандартах, а с другой - отражающих в формализованном виде компоненты образовательных ресурсов, которые направлены на выбор определенных компетенций персонала в сфере эксплуатации воздушного транспорта.

Модели первого и второго направлений могут реализовываться различными методами, что дополняет принцип двойственности модель-ориентированного подхода характеристикой многометодности. Многометодность в применении моделей диктует необходимость проведения сравнительного анализа результатов решения проблемно-ориентированных задач.

Принцип 2 - экспертно-статистического формирования прогностических и оценочных моделей. При обосновании первого принципа указано на использование статистической (ретроспективной) информации для построения прогностических моделей. Основной формой статистической информации, определяющей изменения в системе подготовки кадров, являются временные ряды объемных показателей потребности рынка труда в специалистах с высшим образованием и выпуска из вузов.

Для построения прогностической модели предлагается использовать ряд методов обработки временных рядов, характерных для технических

систем. Многометодность приводит к возможности вычисления прогностических оценок с различными показателями качества.

После получения результатов прогнозирования с применением каждого из этих методов следует выбрать тот результат, который наиболее достоверно с позиций экспертов отражает тенденции изменения объемных показателей в системе подготовки кадров для авиапредприятий, эксплуатирующих воздушный транспорт.

В этом случае на основе экспертной информации строится оценочная модель и выбирается метод, имеющий наибольший приоритет по этой модели.

Принцип 3 - многоальтернативного выбора моделей профессиональной деятельности.

Рассмотрена профессиональная деятельность через следующие категории: виды деятельности, трудовые функции, компетенции специалиста и соответствующие им модели профессиональной деятельности. Контентный ресурс моделей профессиональной деятельности предлагается формировать в виде структурных, ситуационных, функциональных и оптимизационных описаний.

Принцип 4 - оптимальной трансформации моделей профессиональной деятельности в компоненты образовательных программ.

Этот принцип основан на оптимизационной модели, связывающей множество моделей профессиональной деятельности со множеством компонентов образовательных программ.

Задача трансформации заключается в эффективном отражении элементов множества моделей при формировании элементов множества образовательных программ.

В случае дуального обучения, требующего выделения компонентов теоретической и практико-ориентированной направленности, многоэтапная редукция и трансформация осуществляются с использованием древовидной схемы.

Третья глава посвящена формированию прогностических и оценочных моделей планируемой потребности и видов деятельности персонала авиакомпаний. Показана возможность формировать на основе статистических данных пространственно-временную информацию, привязанную с одной стороны к календарным периодам, а с другой - к геопозиции аэропортов Российской Федерации с применением ГИС. При этом одна часть информационного обеспечения характеризует эффективность воздушного транспорта по ряду показателей: грузооборот, пассажирооборот, объем перевозок пассажиров, количество обслуженных пассажиров аэропортами, степень обновления парка воздушных судов; вторая - систему подготовки кадров: показатели мониторинга эффективности деятельности отраслевых образовательных организаций и других информационных систем Минобрнауки России. Особый интерес из второй части представляют показатели потребности в специалистах и выпуска по направлениям и специальностям в сфере эксплуатации воздушного транспорта и картографический ресурс по трудоустройству выпускников. С использованием многометодного подхода построены прогностические модели по перечисленным показателям.

Установлено, что в случаях ГИС-ориентированной информации появляется возможность оценки объема трудоустройства выпускников отраслевых образовательных организаций в зависимости от расположения аэропортов. Такой анализ позволяет выделить те авиапредприятия, для которых необходимо оптимизировать механизмы управления их кадровым обеспечением.

Обосновано, что результаты прогностического моделирования предоставляют возможность для экспертного оценивания перспективных значений объемных показателей системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Борзова Анжела Сергеевна, 2020 год

- -

- Y = exp( '0,462742 + 0,748281*ln X) -

- -

- -

- -

- -

0 50 100 150 200 250 300

X

При оценивании перспективных значений объемных показателей выпуска специалистов в рамках образовательного кластера гражданской авиации необходимо ориентироваться не только на эффективность деятельности образовательных организаций, но и на прогнозируемые показатели эффективности работы авиакомпаний с учетом развития воздушного транспорта. Для решения данной задачи был проведен анализ динамики ряда ведущих показателей деятельности аэропортов гражданской авиации и построены соответствующие прогностические модели с использованием описанной выше модели Хольта.

В табл. 3.11 приведены основные анализируемые показатели с обобщенными данными по РФ. На рис. 3.7-3.8 и в табл. 3.12 приведены результаты прогнозирования отдельных обобщенных показателей деятельности аэропортов (в целом по РФ). Аналогичные прогнозы были построены для всех анализируемых показателей как в целом по РФ, так и на уровне отдельных аэропортов.

Таблица 3.11

Динамика основных показателей функционирования гражданской авиации, в целом по РФ

Название показателя Год Среднее значение Изменение, в %

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Количество авиакомпаний 127 127 121 118 121 115 113 120 -11,0

Количество эксплуатантов, авиация общего назначения 98 99 73 74 68 72 66 79 -32,7

Количество эксплуатантов, авиационные работы 190 216 211 224 227 240 251 223 +32,1

Количество воздушных судов, всего 1219 1452 1815 2076 2400 2670 2876 2073 +135,9

Количество полетов, всего 1 109 663 1 248 106 1 318 486 1 418 749 1 462 131 1 427 270 1 413 319 1 342 532 +27,4

Количество полетов, внутренние 432 784 480 135 496 352 547 087 619 811 683 424 716 866 568 066 +65,6

Количество полетов, международные 676 879 767 971 822 134 871 662 842 320 743 846 696 453 774 466 +2,9

Пассажирооборот, млрд пасс. км, КГА 147,1 166,78 195,7 225,16 241,42 226,8 215,6 202,65 +46,6

Пассажиропоток, млн пасс., КГА 56,95 64,12 74,00 84,56 93,2 92,07 88,56 79,07 +55,5

Грузооборот, млн т. км 4715 4950 5076 5011 5151 5481 6575 5280 +39,4

Перевозки грузов и почты, тыс. тонн 926 981 988 1001 1036 971 977 983 +5,5

Общее количество аэропортов 234 238 238 246 254 255 255 246 +9,0

Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами, шт. 2 655 252 2 950 104 3 351 736 3 565 949 3 779 472 3 744 012 3 632 866 3 382 770 +36,8

Число пассажиров, обслуженных аэропортами, чел 184 671 635 208 130 404 253 441 782 284 781 388 315 503 474 318 660 322 319 196 091 269 197 871 +72,8

Количество груза и почты, прошедших через аэропорты, тонн 1 463 281 1 745 111 2 003 476 1 888 326 1 761 330 1 538 311 1 680 392 1 725 747 + 14,8

Exp. smoothing: Б0=141,4 Г0=11,42 Lin.trend,no season; Alpha= 1,00 Gamma=0,00

280

260

240

о 220 о го с

5 200

180

160

140

120

272,7

261,3 -

249,9

/ ' 238,4

/ / 227,0

/ ''' -

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

-фактическое значение — прогноз

Рис. 3.7. Пассажирооборот аэропортов РФ (млрд пассажиро-километров), по данным за 2010-2016 гг. с прогнозом до 2021 г.

Exp. smoothing: S0=4560, ТО=310,0 Lin.trend,no season; Alpha= 1,00 Gamma=0,00

8500 8000 7500 7000 6500

I

о

5500

5000

4500

4000

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

-фактическое значение — прогноз

Рис. 3.8. Грузооборот аэропортов РФ (млн т. км), по данным за 2010-2016 гг. с прогнозом до 2021 г.

Р 6000

Таблица 3.12

Результаты краткосрочного прогнозирования основных показателей функционирования гражданской авиации (в целом по РФ)

Название показателя Год Среднегодовое изменение

2017 2018 2019 2020 2021

Количество авиакомпаний 111 108 106 104 102 -2 (-2,1%)

Количество эксплуатантов, авиация общего назначения 58 53 47 42 37 -6 (-9,6%)

Количество эксплуатантов, авиационные работы 263 272 281 291 300 +10 (+4,0%)

Количество полетов, всего 1 463 928 1 514 538 1 565 147 1 615 756 1 666 366 +50609 (+3,6%)

Количество полетов, внутренние 764 213 811 560 858 907 906 254 953 601 +47347 (+6,6%)

Количество полетов, международные 699 715 702 978 706 240 709 502 712 765 +3262 (+0,5%)

Пассажирооборот, млрд. пасс. км, КГ А 227 238,4 249,9 261,3 272,7 +11,4 (+5,3%)

Пассажиропоток, млн. пасс., КГА 93,8 99,1 104,4 109,6 114,9 +5,3 (+6,0%)

Грузооборот, млн. тонн. км 6885 7195 7505 7815 8125 +310 (+4,7%)

Перевозки грузов и почты, тыс. тонн 989,8 998,3 1006,8 1015,3 1023,8 +10 (+1,0%)

Общее количество аэропортов 260 264 267 271 274 +4 (+1,6%)

Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами, шт 3 795 802 3 958 737 4 121 673 4 284 609 4 447 544 +162936 (+4,5%)

Число пассажиров, обслуженных аэропортами, чел 352 827 205 375 247 948 397 668 690 420 089 433 442 510 176 [phone] (+8,2%)

Количество груза и почты, прошедших через аэропорты, тонн 1 716 577,2 1 752 762,3 1 788 947,5 1 825 132,7 1 861 317,8 +36185 (+2,2%)

Согласно проведенным расчетам прогнозируется незначительное снижение количества авиакомпаний (в среднем на 2 авиакомпании в год), эксплуатантов авиации общего назначения (на 6 в год), увеличение числа воздушных судов (на 9,6 % ежегодно) и количества эксплуатантов,

выполняющих авиационные работы. По всем показателям, характеризующим деятельность гражданской авиации, прогнозируется их рост: число полетов -на 3,6 % ежегодно (причем наибольший прирост дает количество внутренних полетов при почти неизменном числе международных); пассажирооборот -на 5,3 %, а пассажиропоток - на 6,0 %; грузооборот - на 4,7 % (при этом объем перевезенных грузов должен увеличиваться только на 1,0 % ежегодно). Прогнозируется увеличение числа аэропортов в РФ - в среднем на 4 (1,6 %) ежегодно. При этом количество воздушных судов, обслуженных аэропортами, должно увеличиваться на 4,5 % ежегодно, число пассажиров -на 8,2 %, а количество груза и почты, прошедших через аэропорты -на 2,2 %.

Аналогичные прогнозы (на 5 лет вперед - до 2021 года) были построены для 255 аэропортов гражданской авиации, расположенных на территории РФ. Анализировались такие показатели, как количество обслуженных судов (с выделением международных, внутренних и коммерческих рейсов с учетом регулярных и нерегулярных полетов), число отправленных, принятых и транзитных обслуженных пассажиров, груза и почты. Согласно полученным прогнозам, в 213 (83,5 %) аэропортах прогнозируется дальнейшее увеличение числа обслуженных воздушных судов. Увеличение числа обслуживаемых пассажиров прогнозируется в 219 аэропортах (85,9 %), увеличение объема принятого и отправленного груза - в 153 аэропортах (60,0 %) , почты - в 149 аэропортах (58,4 %).

Таким образом, с использованием предложенного многометодного подхода построены прогностические модели по всем анализируемым показателям. Полученные краткосрочные прогнозы необходимо учитывать при планировании перспективных значений объемных показателей выпуска специалистов вузов гражданской авиации. Важную роль в таком исследовании играет использование ГИС-ориентированной информации о территориально распределенной системе аэропортов, вузов с привязкой к анализируемым показателям.

С использованием геоинформационных систем появляется возможность формирования на основе статистических данных пространственно-временной информации, привязанной, с одной стороны, к календарным периодам, а с другой - к геопозиции аэропортов Российской Федерации и вузам гражданской авиации (рис. 3.9). При этом одна часть информационного обеспечения характеризует эффективность воздушного транспорта по ряду показателей: грузооборот, пассажирооборот, объем перевозок пассажиров, количество обслуженных пассажиров аэропортами, степень обновления парка воздушных судов; вторая - систему подготовки кадров: показатели мониторинга эффективности деятельности отраслевых образовательных организаций и других информационных систем Минобрнауки России.

На основе ГИС-ориентированной информации появляется возможность оценки объема выпуска и трудоустройства выпускников отраслевых образовательных организаций в зависимости от расположения аэропортов. На рис. 3.10 представлены пространственно-временные данные о числе принятых на обучение и окончивших обучение в вузах гражданской авиации с привязкой к геопозиции аэропортов, а на рис. 3.11 - прогнозируемая динамика (по результатам краткосрочного прогнозирования) числа выпускников с привязкой к прогнозируемому изменению показателей деятельности аэропортов. Аналогичные пространственно-распределенные данные анализировались для всех направлений подготовки вузов гражданской авиации (рис. 3.12). На основе такого анализа возможно выделение тех авиапредприятий, для которых необходимо оптимизировать механизмы управления их кадровым обеспечением.

Результаты прогностического моделирования предоставляют возможность для экспертного оценивания перспективных значений объемных показателей системы подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта.

, Мурманска^ Уйизслъ

о

__^Республика]

РйспублЛЯвЙрхТнгельбЗя*" £01

«арелий Область1

Р>

О -

ф Красноярский край

Ямалом н«

округ *

О

ХЭЦ^Ы МансийфИЙ * ф втон о^гн ы йфк рш

Аэродромы, кол-во пассажи ров, чел. * Вузы

0-20 ООО 20 000-50 000 50 000-100 000 100 000-250 000 250 000-500 000 500 000-1 000 000 свыше 1 000 000

Плотность населения,чел/кв.км I 0-5 I 5-25 Г 1 25-50 Ш 50 - 100 ■■ 100 -150 Ш 150 - 500 I свыше 500

■О

Ог>

\ о

Республика Саха (Якутия)

Чукотский авт. округ

«

Иркутская о , ойвас

/

Рис. 3.9. Геопозиция аэропортов Российской Федерации и вузов гражданской авиации

Выборгский ф л СП6ГУ ГА

Вузы

Бузы

■ Бьпуск. 2016

■ Прием 2016

Аэродромы, количество обслуженных пассажиров, чел. Плотность населения, чел/кв.км

* о - 20 ООО

о 20 ООО - 50 ООО

о 50 ООО - 100 ООО

О 100 ООО - 250 ООО

О 250 000 - 500 000

• 500 ООО - 1 ООО ООО + свыше 1 ООО ООО

0-5 5-20 20-50 50 - 100 100 - 150 150 - 500 свыше 500

Ю О

Рис. 3.10. Пространственно-временные данные о числе принятых на обучение и окончивших вузы гражданской авиации

и количестве обслуженных пассажиров аэропортами РФ, по данным за 2016 год

Вы&оргский ф -л С ПбГУ П

Рыльский АТ К

Ростовский ф-л МГТУ П

Прогнозируемая динамика Аэродромы, прогнозируемое изменение Плотность населения, мел.

числа выпускников, мел ^ от -8,5 до О ■¡^ от 0 до 10 ■¿¡^ от 10 до 25 от 25 до 50 свыше 50

числа обслуженных пассажиров, чел. кв.км

* < -500

• -500 - о

* о - 1 ооо

о 1 ООО - 50 ООО

О 50 000 - 150 000

• >150000

0-5 5-20 20 - 50 50 - 100 100 - 150 150 - 500 свыше 500

Ю

Рис. 3.11. Прогнозируемая динамика (изменение за период с 2016 по 2019 гг.) числа выпускников с привязкой к прогнозируемому изменению показателей деятельности аэропортов, по данным за 2016 год

4 fe

Ростовским ф-л МГТУ II

Число выпускников по направлению подготовки Аэродромы,количесгве обслуженных Плотность населения, чел.

«Техническая эксплуатация летательных аппаратов и двигателей»

воздушных судов аэропортами, поданным за 2016 год

о 0 - 1 ООО

О 1 ООО - 5 ООО

О 5 ООО - 10 ООО

О 10 ООО - 5 0000

• >50 000

0 -5 5 -20 20-50 50 - 100 100 - 150 150 - 500 свыие 500

Ю

ю

★ о

УС 50 - ™

100-150 ■fX 150 - 200 ^ 200 - ЗОЕ

Рис. 3.12. Данные о числе выпускников по направлению подготовки «Техническая эксплуатация летательных аппаратов и двигателей» и количестве обслуженных воздушных судов аэропортами, по данным за 2016 год

3.2. Экспертно-статистическое оценивание перспективного объема подготовки кадров и их трудоустройства

Построенные прогностические модели на основе пространственно-временных информационных ресурсов являются основой для формализованного подхода к территориально распределенному планированию трудоустройства выпускников отраслевых образовательных организаций в авиатранспортных предприятиях.

Традиционно сравнительный анализ соответствия объемных характеристик системы подготовки кадров и потребностей авиапредприятий проводится путем сравнения выпусков по перечисленным выше направлениям и специальностям с вакансиями персонала и возможными изменениями его численности. Такой подход определяет односторонний прогноз на короткий плановый период, но никак не учитывает тенденции развития отрасли по эффективности.

Помимо прогностической модели fg , важной характеристикой адекватности кадрового обеспечения потребностям авиакомпаний является степень связанности показателей эффективности функционирования и развития воздушного транспорта и объемных показателей выпусков по направлениям и специальностям.

С целью количественной оценки степени связанности определим нумерационное множество дг = 1, Е 1, £ для ключевых показателей отрасли уд1, а нумерационное множество д2 = 1,С2 Е 1, £ для объемных показателей выпуска уд2. Из значений этих показателей, зафиксированных в моменты времени ^ , сформируем статистические выборки Уд1 Уд2(к) за к = 1,2... временных интервалов. С использованием методов обработки статистических данных определим коэффициенты парной корреляции за к временных интервалов

РК{У91, У92), 9г = 1222,92 = ТТ222-

Далее рассмотрим прогнозируемый период (к + 1),...,(к + К) . По прогностической модели fgl (£) вычислим значения

Уд\ ^ + 1), ..■>Удг(к)>9г = 1>(*1 . В режиме экспертного оценивания сформируем и = 1,и вариантов статистических выборок Уд2и (к + 1), ..■>Уд2и(к + К),д2 = 1^2 и вычислим коэффициенты парной корреляции Рт!{'Уд1, Уд2и )■ Выбор перспективного варианта выпуска осуществим следующим образом:

введем нумерационное множество вариантов иг = для которого выполняется условие

Риг (Уд± , Уд2и ) > Рк(Удг,Уд2)ш> (3-7)

из вариантов щ = 1,222 выберем Уд2, д2 = 1,(21^ , который отвечает условию

(.Удг,

(3.8)

Таким образом, оценки уд2(к + 1),...,у*2(к + К),д2 = следует

рассматривать как суммарные потребности отрасли в персонале с профессиональным и высшим образованием, на основе которых устанавливаются контрольные цифры приема (КЦП) для образовательных организаций.

Завершается процесс прогнозирования территориально распределенным планированием трудоустройства выпускников автотранспортных предприятий на основе ГИС-ориентированной информации (рис. 3.13).

В рамках предложенного подхода на основе модели Хольта, описанной в предыдущем разделе, были построены прогнозы анализируемых показателей эффективности функционирования и развития воздушного транспорта на пятилетний период (К=5) с 2017 по 2021 годы. При этом прогнозирование осуществлялось на двух уровнях:

1) на уровне данных по РФ в целом (табл. 3.12) - для определения перспективной потребности в специалистах и определения

контрольных цифр приема в целом по группам специальностей и отдельным направления подготовки; 2) на уровне отдельных автотранспортных предприятий (приложение с привязкой к их географическому расположению -для рационального распределения выделенного лимита КЦП между отдельными вузами и филиалами с учетом их территориального расположения.

Рис. 3.13. Структурная схема планирования подготовки кадров в области эксплуатации воздушного транспорта

Для показателей, характеризующих эффективность функционирования и развития воздушного транспорта в целом на уровне РФ, были рассчитаны коэффициенты парной корреляции, характеризующие взаимосвязь анализируемых показателей с объемом выпуска специалистов с высшим и средним профессиональным образованием по различным группам специальностей и направлениям подготовки. При этом, в соответствии с предложенным подходом, анализировались реальные данные за период с 2010 по 2016 годы и прогнозируемые перспективные значения на 2017-2021 годы. С учетом того, что специалисты, окончившие обучение в вузе и устроившиеся на работу, вносят свой вклад в деятельность авиапредприятия гражданской авиации в полной мере в год, следующий за годом окончания вуза, при расчете коэффициентов корреляции учитывалось смещение анализируемых данных на 1 год, то есть с данными по выпуску специалистов в 2010 году сопоставлялись данные по эффективности деятельности авиапредприятий за 2011 год, и т.д. Фрагмент расчетов приведен в табл. 3.13, а полный перечень коэффициентов корреляции - в приложении 5. Анализ взаимосвязи прогнозируемых значений осуществлялся для формирования начальных вариантов для рассмотрения при использовании экспертных процедур - если взаимосвязь прогнозируемых показателей статистически значима и удовлетворяет условию (3.7), то прогноз может быть принят экспертом в качестве одного из вариантов щ.

Однако не все коэффициенты корреляции представляют интерес для планирования перспективной потребности в специалистах, а только те, которые характеризуют взаимосвязь анализируемых показателей эффективности функционирования и развития воздушного транспорта с выпуском специалистов по направлениям, обеспечивающим соответствующий вид деятельности (табл. 3.14).

Таблица 3.13

Взаимосвязь (коэффициенты парной корреляции) показателей эффективности функционирования и развития воздушного транспорта с объемом выпуска специалистов по различным группам специальностей и направлениям подготовки, по данным за 2010-2016 годы

Шифр направления подготовки Показатель функциони рования и развития воздушного транспорта

Количество авиакомпаний Количество полетов Пассажирооборот Грузооборот Общее количество аэропортов Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами Число пассажиров, обслуженных аэропортами Количество груза и почты, прошедших через аэропорты

20.03.01 -0,18 -0,35 -0,37 0,31 0,02 -0,27 -0,13 -0,77

23.03.01 -0,81 0,76 0,76 0,48 0,83 0,82 0,83 -0,14

25.03.01 -0,85 0,64 0,59 0,95 0,82 0,65 0,77 -0,12

25.03.02 -0,39 0,47 0,52 0,31 0,45 0,43 0,46 0,15

25.03.03 -0,75 0,44 0,40 0,83 0,76 0,51 0,64 -0,50

25.03.04 0,23 0,34 0,41 -0,43 0,12 0,27 0,16 0,38

25.05.03 -0,50 0,50 0,53 0,48 0,63 0,47 0,55 -0,17

25.05.05 -0,78 0,77 0,72 0,77 0,66 0,78 0,79 0,51

27.03.02 0,07 0,35 0,42 -0,34 0,01 0,29 0,17 0,66

43.03.06 0,41 -0,02 -0,02 -0,62 -0,40 -0,15 -0,29 0,60

08.02.05 -0,20 0,26 0,14 0,34 0,21 0,27 0,24 0,22

11.02.06 -0,74 0,45 0,50 0,41 0,55 0,49 0,57 -0,22

13.02.11 0,30 -0,50 -0,36 -0,38 -0,22 -0,42 -0,35 -0,76

23.02.01 0,79 -0,86 -0,83 -0,70 -0,87 -0,90 -0,91 -0,18

23.02.03 -0,70 0,46 0,47 0,69 0,81 0,53 0,67 -0,62

25.02.01 -0,86 0,66 0,57 0,97 0,76 0,66 0,75 0,05

25.02.02 0,69 -0,78 -0,78 -0,67 -0,81 -0,83 -0,86 -0,19

25.02.03 -0,95 0,76 0,73 0,81 0,90 0,81 0,89 -0,14

25.02.04 -0,90 0,74 0,68 0,64 0,72 0,77 0,79 0,12

25.02.05 -0,89 0,61 0,54 0,78 0,74 0,62 0,71 -0,17

43.02.06 -0,13 -0,07 -0,16 0,52 -0,08 -0,04 -0,00 0,32

Примечание: жирным шрифтом выделены коэффициенты корреляции, характеризующие достоверные взаимосвязи при р<0,05.

Таблица 3.14

Показатели эффективности функционирования и развития воздушного транспорта и обеспечивающие их направления подготовки специалистов

Показатель Направления подготовки

Количество авиакомпаний 27.03.02, 43.03.06, 23.02.01, 25.02.04, 25.05.05, 27.03.02, 43.03.06, 23.02.01

Количество эксплуатантов, авиация общего назначения 27.03.02, 43.03.06, 23.02.01, 25.02.04, 25.03.01, 25.05.05, 27.03.02, 43.03.06, 23.02.01

Количество эксплуатантов, авиационные работы 20.03.01, 25.03.01, 27.03.02, 43.03.06, 13.02.11, 25.02.01, 25.02.02

Количество воздушных судов, всего 23.03.01, 25.03.01, 25.03.02, 25.03.03, 25.05.03, 25.05.05, 08.02.05, 11.02.06, 13.02.11, 25.02.01, 25.02.02, 25.02.04

Количество полетов, всего 23.03.01, 25.03.01, 25.03.02, 25.03.03, 25.03.04, 25.05.05, 25.02.03, 25.02.04

Количество полетов, внутренние 23.03.01, 25.03.01, 25.03.02, 25.03.03, 25.03.04, 25.05.05, 25.02.05

Количество полетов, международные 25.03.01, 25.03.02, 25.03.04, 25.05.05, 27.03.02, 25.02.04, 25.02.05

Пассажирооборот, млрд пасс. км, КГА 23.03.01, 25.03.02, 25.05.03, 11.02.06,

Пассажиропоток, млн пасс., КГА 08.02.05, 23.02.01, 43.02.06

Грузооборот, млн т. км 20.03.01, 23.02.01, 25.02.01

Перевозки грузов и почты, тыс. тонн 25.03.03, 25.03.04, 23.02.01, 23.02.03

Общее количество аэропортов 23.03.01, 25.03.01, 25.03.02, 25.03.03, 25.03.04, 25.05.03, 25.05.05, 27.03.02, 43.03.06, 08.02.05, 11.02.06, 23.02.03, 25.02.03, 25.02.05, 43.02.06

Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами, шт. 20.03.01, 23.03.01, 25.03.01, 25.03.02, 25.03.03, 25.03.04, 25.05.03, 25.05.05, 11.02.06, 13.02.11, 25.02.01, 25.02.02, 25.02.03, 25.02.04, 25.02.05

Число пассажиров, обслуженных аэропортами, чел. 25.03.04, 27.03.02, 43.03.06, 08.02.05, 23.02.01, 23.02.03, 43.02.06

Количество груза и почты, прошедших через аэропорты, тонн 25.03.04, 43.03.06, 23.02.01

Рассмотрим работу предложенного алгоритма для формирования плана

приема и выпуска специалистов в целом по всем программам ВО и СПО

(нумерационное множество включает в себя два элемента (02=2), соответствующих объему выпуска по направлениям бакалавриата и СПО). В качестве ключевых показателей отрасли (множество &1) для решения данной задачи выбраны «Общее количество аэропортов», «Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами», «Число пассажиров, обслуженных аэропортами» и «Количество груза и почты, прошедшие через аэропорты» (01=4). Динамика показателей за 2010-2016 гг. и их прогностические оценки на период с 2017 по 2021 гг. представлены в табл. 3.1, 3.2, 3.11, 3.12 и в Приложении 3.

Коэффициенты парной корреляции Р(у81,уё2), рассчитанные на статистической информации о значениях объемных показателей выпуска специалистов с высшим и средним профессиональным образованием из образовательных организаций отрасли и показателей эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта, представлены в табл. 3.15 и в приложении 5.

Таблица 3.15

Взаимосвязь объема выпуска специалистов по программам ВО и СПО с показателями эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта, по данным за 2010-2016 гг.

Показатели эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта Объем выпуска специалистов

по программам ВО по программам СПО

Общее количество аэропортов 0,98 0,74

Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами 0,85 0,67

Число пассажиров, обслуженных аэропортами 0,93 0,75

Количество груза и почты, прошедшие через аэропорты -0,15 -0,07

Примечание: жирным шрифтом выделены коэффициенты корреляции, характеризующие достоверные взаимосвязи при р<0,05.

Результаты экспертного формирования множества вариантов

временных рядов (и = 1, и) выпуска специалистов с высшим и средним образованием в области эксплуатации воздушного транспорта на плановый период (5 лет) приведены в таблице 3.16.

Таблица 3.16

Результаты экспертного формирования множества вариантов временных рядов объема выпуска специалистов

Номер варианта Год

2017 2018 2019 2020 2021

Программы ВО

Вариант 1 2400 2440 2360 2480 2720

Вариант 2 2215 2430 2310 2505 2690

Вариант 3 2220 2390 2410 2570 2720

Вариант 4 2600 2590 2580 2670 2760

Вариант 5 2250 2410 2360 2690 2650

Программы СПО

Вариант 1 2230 2455 2370 2605 2600

Вариант 2 2150 2260 2355 2450 2550

Вариант 3 2210 2320 2300 2520 2570

Вариант 4 2000 2280 2220 2340 2420

Вариант 5 2215 2350 2350 2510 2510

В таблице 3.15 приведены результаты расчетов коэффициентов парной

корреляции (р% (9дг, Уд2), и = 12 и) между экспертными вариантами объемов выпуска специалистов с высшим и средним профессиональным образованием в 2017-2021 гг. и прогнозируемыми значениями показателей эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта.

В результате сопоставления коэффициентов, характеризующих взаимосвязь рядов анализируемых данных за период с 2010 по 2016 гг. с коэффициентами парной корреляции прогнозных значений, из дальнейшего рассмотрения были исключены варианты 1, 2, 4, 5 для программ ВО как не соответствующие условию (уд1, уд2) > рк (уд1, уд2).

Таблица 3.17

Взаимосвязь экспертных вариантов выпуска специалистов с высшим и средним профессиональным образованием в 2017-2021 гг. с прогнозируемыми значениями показателей эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта

Показатели эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта Объем выпуска специалистов

Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4 Вариант 5

Программы ВО

1. Общее количество аэропортов 0,75 0,89 0,98 0,83 0,91

2. Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами 0,76 0,89 0,98 0,83 0,90

3. Число пассажиров, обслуженных аэропортами 0,76 0,89 0,98 0,83 0,90

4. Количество груза и почты, прошедшие через аэропорты 0,76 0,89 0,98 0,83 0,90

Программы СПО

1. Общее количество аэропортов 0,91 0,99 0,96 0,91 0,96

2. Количество воздушных судов, обслуженных аэропортами 0,88 0,99 0,95 0,89 0,95

3. Число пассажиров, обслуженных аэропортами 0,88 0,99 0,95 0,89 0,95

4. Количество груза и почты, прошедшие через аэропорты 0,88 0,99 0,95 0,89 0,95

Таким образом, в редуцированное множество вариантов (и1 = 1, ^) для программ ВО вошел только Вариант 3, который был принят в качестве планового. Для программ СПО все предложенные экспертами варианты вошли в множество и1 = 1, ^ и при использовании предложенного правила выбора (шахи1 (уд1и1,)^д2и1)), в качестве планового был выбран Вариант 2.

Естественно, что определяющим фактором, влияющим на число специалистов, окончивших обучение является число принятых на обучение абитуриентов. В связи с чем для обеспечения выполнения перспективного плана выпуска специалистов требуется формирование соответствующего плана приема, с которым связаны и контрольные цифры приема (КЦП) на бюджетные места.

Формирование адаптированного плана приема предлагается осуществлять на основе разработанных прогностических моделей (табл. 3.9, 3.10), описывающих взаимосвязь числа лиц, окончивших обучение по различным программам, с числом поступивших на обучение (в соответствующем году - в зависимости от уровня образовательной программы и формы обучения). В результате проведенных расчетов были определены плановые значения контрольных цифр приема по программам высшего и среднего специального образования на 2017-2018гг. (таблица 3.18).

Таблица 3.18

Плановые значения цифр приема на обучение по программам высшего

и среднего специального образования на 2017-2018 гг.

Уровень образовательных программ Год

2017 2018

Образовательные программы ВО 3060 3240

Образовательные программы СПО 3950 4110

Аналогичные расчеты для определения плана выпуска и приема специалистов выполнены для каждого отдельного направления подготовки по программам высшего и среднего образования.

Для решения задачи распределения выпускников по авиапредприятиям РФ предлагается основываться на результатах экспертного анализа ГИС-ориентированной информации [101, 135] о потребностях авиапредприятий в специалистах. Будем основываться, что потребность авиапредприятий в специалистах различного профиля зависит от прогнозируемой динамики анализируемых показателей эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта (табл. 3.12). При отрицательной динамике показателей потребность в новых специалистах отсутствует, при положительной динамике потребность в специалистах соответствующего профиля (табл. 3.14) зависит от прогнозируемого увеличения соответствующего показателя. При этом учитывается территориальное взаимное расположение учебных заведений и авиапредприятий, с использованием ГИС-технологий. Пример плана распределения между авиапредприятиями выпускников 2018 года, обучающихся по программе высшего профессионального образования по укрупненной группе направлений 25.00.00 «Аэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техники», представлен на рис. 3.14 и в Приложении 6.

Таким образом, совмещение статистической обработки данных временных рядов показателей эффективности процессов эксплуатации воздушного транспорта и объемных показателей выпуска по различным программам ВО и СПО из образовательных организаций на основе определения коэффициентов парной корреляции и прогнозных вариантов, предлагаемых по результатам экспертного оценивания, обеспечивает реализуемость управленческих решений по планированию объема выпускников и их трудоустройства в территориально распределенной системе гражданской авиации.

4

Рис. 3.14. Планируемое распределение между авиапредприятиями гражданской авиации выпускников 2018 года,

обучающихся по укрупненной группе направлений 25.00.00

3.3. Экспертное оценивание и выбор приоритетных видов профессиональной деятельности в рамках их многоэтапной редукции

Анализ динамики ключевых показателей позволяет не только учесть тенденции изменения объемных показателей подготовки кадров в соответствие с потребностями авиапредприятий, но и выделить образовательные ресурсы, обеспечивающие формирование знаний, умений и навыков для профессиональной деятельности по наиболее востребованным направлениям развития отрасли.

Перспективное планирование системы подготовки кадров связано не только с выбором объемных показателей, но и с определением приоритетных видов деятельности специалистов по эксплуатации воздушного транспорта, ориентированных на стратегию развития отрасли. Для решения второй задачи, которая является первым шагом в реализации многоэтапной редукции, предложено реализовать оценочное моделирование на основе экспертной информации.

Анализировалось 10 различных видов профессиональной деятельности специалистов по эксплуатации воздушного транспорта:

1) разработка планов, программ и методик проведения работ в процессе эксплуатации воздушных судов;

2) проведение исследований по снижению потерь материальных ресурсов, труда и времени в процессе технической эксплуатации воздушных судов;

3) повышение эффективности управления авиатранспортным предприятием по ключевым показателям деятельности;

4) обеспечение и повышение эффективности технической эксплуатации воздушных судов; эксплуатационной надежности, регулярности полетов; интенсивности и экономичности использования;

5) развитие аэропортовой и аэродромной инфраструктуры;

6) эксплуатация и техническое обслуживание воздушных судов;

7) обеспечение и обслуживание воздушных перевозок и авиационных работ;

8) организация, выполнение, обеспечение и обслуживание полетов воздушных судов;

9) организация работ по обслуживанию и ремонту воздушных судов и объектов авиационной инфраструктуры;

10) организация и обеспечение обслуживания пассажиров, багажа, грузов и почты.

К групповой экспертизе было привлечено 4 специалиста из вузов отрасли и 4 от органов управления авиапредприятий. Использовался метод априорного ранжирования. Экспертам предлагалось упорядочить (проранжировать) виды профессиональной деятельности в зависимости от степени их значимости для развития отрасли. В таблице 3.19 приведены результаты опроса 8 экспертов.

Таблица 3.19

Матрица ранжирования видов профессиональной деятельности

Номера видов ^ч деятельности Номеру т = 1, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

эксперта ^ч й = 1,Б \

I 9 10 1 3 2 5 7 4 6 8

II 6 6 1 3 2 3 4 3 5 4

III 10 9 2 5 1 3 8 4 6 7

IV 7 8 1 3 2 3 5 4 6 5

V 3 7 2 4 1 4 6 5 3 6

VI 9 10 1 4 2 5 6 3 7 8

VII 7 7 1 2 1 3 5 4 6 5

VIII 7 8 1 2 1 2 4 3 5 6

Учитывая, что часть экспертов присвоили одинаковый ранг различным видам профессиональной деятельности (появились связанные ранги), для выполнения дальнейших расчетов необходимо перейти к нормальному (стандартизованному) виду матрицы ранжирования, в котором значения связанных рангов определяются как сумма мест, поделенных между собой альтернативами с одинаковыми рангами. Результаты вычислений представлены в таблице 3.20.

Таблица 3.20

Вычислительная матрица ранжирования видов деятельности

\ Номера видов ^деятельности = 1, М Номер эксперта й = 1,Б \ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

I 9 10 1 3 2 5 7 4 6 8

II 9,5 9,5 1 3 2 4,5 6,5 4,5 8 6,5

III 10 9 2 5 1 3 8 4 6 7

IV 9 10 1 3,5 2 3,5 6,5 5 8 6,5

V 3,5 10 2 5,5 1 5,5 8,5 7 3,5 8,5

VI 9 10 1 4 2 5 6 3 7 8

VII 9,5 9,5 1,5 3 1,5 4 6,5 5 8 6,5

VIII 9 10 1,5 3,5 1,5 3,5 6 5 7 8

и й=1 68,5 78 11 30,5 13 34 55 37,5 53,5 59

ъ 24,5 34 -33 -13,5 -31 -10 11 -6,5 9,5 15

ъ2 600,25 1156 1089 182,25 961 100 121 42,25 90,25 225

ранги хт 9 10 1 3 2 5 8 4 6 7

Значение коэффициента конкордации 0,86. Расчетное значение X -критерия Пирсона X =62,277 больше, чем 5%-й предел для

распределения Пирсона при числе степеней свободы (9) Х2р =16,919.

Поэтому принимается гипотеза о согласованности экспертов.

На основе обобщенных рангов гт, т = 1,М, построим гистограмму ранжирования (рис. 3.15). Из визуального анализа неравномерного распределения следует, что наиболее значимыми направлениями являются: повышение эффективности управления авиатранспортным предприятием по ключевым показателям деятельности (г3 = 1);

развитие аэропортовой и аэродромной инфраструктуры (г5 = 2).

90 80 70 60 50 40 30

78

а о и

х

«

а

«

и

20 10 0

11

13

59

53,5

55

30,5

34

37,5

68,5

3546897 10 1

Номер вида деятельности

Рис. 3.15. Гистограмма ранжирования (Диаграмма рангов видов профессиональной деятельности специалистов по эксплуатации воздушного транспорта)

2

Объясняется приоритетность этих направлений следующими причинами:

- повышением значимости перевозок на внутренних линиях;

- необходимостью усиления управляемости и координации деятельности гражданского комплекса;

- реализацией мер по обеспечению доступности услуг для населения;

- увеличением объема работ по строительству и реконструкции аэропортовой и аэродромной инфраструктуры.

Таким образом, в рамках реализации модель-ориентированного подхода на основе процедуры многоэтапной редукции, на первом этапе, на основе оценочного моделирования и экспертного выбора приоритетных видов профессиональной деятельности с учетом прогнозируемых объемов выпуска по направлениям и специальностям профессионального и высшего образования в области эксплуатации воздушного транспорта, обоснован выбор приоритетных видов профессиональной деятельности специалистов.

Выводы третьей главы

1. Для прогностического моделирования динамики показателей, характеризующих эффективность развития воздушного транспорта и кадрового обеспечения отрасли, приемлемой по показателям качества краткосрочного прогнозирования является модель Хольта, позволяющая реализовать процедуру экспоненциального сглаживания при вычислении прогнозируемых функций с учетом тренда.

2. С целью оценки системных связей показателей эффективности развития воздушного транспорта и отраслевой системы подготовки кадров представляется целесообразным использование пространственно-временных информационных ресурсов, обработка которых с применением ГИС дает возможность оценивать в территориально распределенной системе аэропортов динамику показателей при их идентификации в качестве определенных слоев картографической визуализации.

3. Совмещение статистической обработки данных временных рядов показателей отрасли и объемных показателей выпуска из образовательных организаций на основе определения коэффициентов парной корреляции и прогнозных вариантов, предлагаемых по результатам экспертного оценивания, обеспечивает реализуемость управленческих решений по планированию объема выпускников и их трудоустройства в территориально распределенной системе гражданской авиации.

4. Осуществление модель-ориентированного подхода на основе процедуры многоэтапной редукции требует на первом этапе применения оценочного моделирования и экспертного выбора приоритетных видов профессиональной деятельности с ориентацией на прогнозируемые объемы выпуска по направлениям и специальностям профессионального и высшего образования в области эксплуатации воздушного транспорта.

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНВАРИАНТНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ АВИАТРАНСПОРТНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

В предыдущей главе показано, что одним из существенных видов деятельности в области эксплуатации воздушного транспорта, для которого целесообразно оценить возможность проблемной ориентации формализованного аппарата модель-ориентированного подхода, является повышение эффективности управления авиатранспортным предприятием. С этой целью в первую очередь следует продолжить процедуру многоэтапной редукции на основе экспертной информации, начатую в п.4.3, для ранжирования множества направлений в сфере управления по определению наиболее перспективных. Редуцированное подмножество направлений требует дальнейшей детализации до уровня определенных компетенций и трудовых функций специалистов, связанных с управлением авиатранспортным предприятием. Исполнение трудовых функций требует знаний и умений, ориентированных на использование определенных модельных компонентов. Завершающий этап редукции направлен на определение инвариантных математических конструкций, содержательная и параметрическая идентификация которых позволяет построить контентное описание каждой модели профессиональной деятельности, поддерживающей реализацию детальных трудовых функций выбранного перспективного направления в сфере управления авиапредприятием. Наличие инвариантных описаний моделей профессиональной деятельности позволяет более эффективно распределять плановую трудоемкость при переходе к обучающим элементам путем их трансформации в компоненты образовательных программ.

4.1. Экспертный выбор перспективных направлений

Подготовки кадров в сфере управления авиапредприятием и соответствующих им инвариантных моделей

Практические аспекты подготовки кадров в сфере управления авиапредприятием, связанные с формированием соответствующих этому виду деятельности трудовых функций и компетенций, требуют включения в содержание обучения в области эксплуатации воздушного транспорта образовательных ресурсов по целому ряду направлений [5, 60], приведенных в таблице 4.1.

Таблица 4.1

Основные направления подготовки кадров в сфере управления

предприятием

№ п/п Наименование направления

1. Антикризисное управление

2. Управление рисками и страхование

3. Управление системой качества

4. Инновационное управление

5. Управление внешнеэкономической деятельностью и международными связями

6. Управление производственной деятельностью

7. Управление финансово-экономической деятельностью

Трудоемкость обучения в этой сфере должна быть разделена между приведенными направлениями в соответствии с их значимостью с позиций, опережающих требования к обеспечению эффективного процесса эксплуатации воздушного транспорта. В случае модель-ориентированного подхода необходимо организовать многоэтапную редукцию компонентов профессиональной деятельности следующей последовательности: 1) редукция исходного множества направлений;

2) редукция моделей профессиональной деятельности, соответствующих направлениям, выбранным на первом этапе;

3) редукция инвариантных описаний моделей профессиональной деятельности, выбранных на втором этапе.

На первом этапе редукции используем метод группового экспертного оценивания - априорное ранжирование [116]. В опросе участвуют 8 экспертов. Им предлагается расположить направления, приведенные в таблице 4.1, по степени убывания значимости для подготовки кадров по определенному образовательному направлению или специальности в области эксплуатации воздушного транспорта. В таблице 4.2. приведены результаты опроса 8 экспертов из числа ведущих специалистов авиапредприятий и вузов.

Таблица 4.2

Матрица опроса экспертов

номера направлений т = 1, М № эксперта Л = 1775 1 2 3 4 5 6 7

I 4 6 2 5 7 1 3