Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при взаимодействии учреждений профессионального образования и работодателей на основе оценки компетенций соискателей вакансий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Мышкина, Ирина Юрьевна

• Мышкина, Ирина Юрьевна
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Мышкина, Ирина Юрьевна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ВУЗОВ И РАБОТОДАТЕЛЕЙ

1.1. Понятие компетенции и основные проблемы принятия решений при управлении компетенциями выпускников в рамках взаимодействия вузов и работодателей

1.2. Основные источники требований к профессиональным квалификациям

1.3. Анализ существующих подходов к построению моделей компетенций при оценке и отборе соискателей вакансий

1.4. Анализ существующих подходов к решению задач формирования и корректировки программ обучения на основе компетентностного подхода

1.5. Основные результаты и выводы

ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ И СУБЪЕКТОВ В СИСТЕМЕ ВУЗ-ПРОИЗВОДСТВО

2.1. Концептуальная модель взаимодействия вузов и работодателей

2.2. Обоснование применимости аппарата нечеткой логики

2.3. Информационные модели специалиста, вакансии и программы обучения

2.4. Функциональные модели

2.4.1. Функциональная модель поддержки принятия решений при корректировке ПО в соответствии с требованиями работодателя

2.4.2. Функциональная модель поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий на основе оценок компетенций

2.5. Теоретико-множественная и когнитивная модели программы обучения

2.6. Когнитивная модель компетенций специалиста (выпускника)

2.7. Основные результаты и выводы

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В СИСТЕМЕ ВУЗ-ПРОИЗВОДСТВО

3.1. Поддержка принятия решений при корректировке ПО на основе компетентностного подхода

3.1.1. Метод определения значимости компетенций на основе опроса экспертов

3.1.2. Определение значимости компетенций на основе профессиональных

стандартов

3.1.3 Алгоритм определения значимости дисциплин на основе оценок значимости компетенций

3.1.4. Алгоритм оценки значимости компетенций согласно ПО на основе когнитивной модели

3.1.5. Критерий оценки соответствия ПО требованиям работодателя

3.1.6 Алгоритм поддержки принятия решений при корректировке ПО

3.2 Методы и алгоритмы поддержки принятия решений при оценке компетенций

3.2.1 Алгоритм оценки компетенций соискателя на основе анализа ПО

3.2.2 Алгоритм поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий на основе нечетких оценок компетенций

3.2.3 Алгоритм интегральной оценки соответствия специалиста требованиям конкретной профессии (вакансии)

3.3. Основные результаты и выводы

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ И ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ

4.1. Программная реализация разработанных алгоритмов

4.2. Анализ программы обучения и оценка компетенций бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика» (на примере требований НТЦ ПАО «КАМАЗ»)

4.3. Примеры когнитивных моделей компетенций

4.4. Основные результаты и выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Анкета для работодателей

Приложение Б. Обработка экспертных оценок компетенций выпускников по

направлению «Прикладная математика и информатика»

Приложение В. Акты о внедрении результатов диссертационной работы

Приложение Г. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при взаимодействии учреждений профессионального образования и работодателей на основе оценки компетенций соискателей вакансий»

Введение

Актуальность темы исследования

На сегодняшний день многие специалисты, которые изучают вопросы рынка труда и системы образования, сходятся во мнении, что между системой образования и рынком труда существует дистанция в силу отсутствия четких механизмов организации взаимодействия между ними.

В настоящее время практически для всех сфер профессиональной деятельности характерна высокая скорость изменений и роста новых знаний, а значит, и требований к работникам и соискателям вакансий. В соответствующем темпе должны изменяться и адаптироваться к новым требованиям рынка труда и профессиональные образовательные программы. В этих условиях актуальной становится задача разработки моделей и алгоритмов автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) при взаимодействии образовательных учреждений (ОУ) и работодателей, позволяющих осуществлять оценку компетенций специалистов и анализ существующих программ обучения (ПО), вырабатывать рекомендации по их корректировке с целью адаптации ПО к новым требованиям работодателя на основе компетентностного подхода.

Указанная задача становится особо актуальной при ее рассмотрении применительно к ОУ в условиях моногорода, в котором значительная часть населения занята в одном или нескольких градообразующих предприятиях. В большинстве моногородов работодатели испытывают значительный дефицит кадров. Очевидно, что ОУ моногородов может обеспечить потребности градообразующих предприятий в специалистах посредством целевой подготовки. Наряду с созданием сети «территориально-производственных кластеров» в соответствии с кластерным подходом, который в последнее десятилетие стал одним из важных элементов стратегии экономического развития регионов России, многие исследователи обосновывают и целесообразность организации «кластерной образовательной среды» в моногородах.

Различные подходы к проблемам внедрения компетентностного подхода рассматриваются в работах многих авторов: А. А. Вербицкого [40], Н. А. Селезневой [23], И. А. Зимней [60], Э. Ф. Зеера [59], В. А Богословского [87], Е. В. Караваевой [21, 87, 99], В. И. Байденко [23,24, 25, 32], И. Г. Галяминой [42], Ю. Г. Та-тура [108, 109] и др.

Вопросы разработки и совершенствования моделей и алгоритмов поддержки принятия решений при взаимодействии вузов и работодателей, в том числе задачи разработки методик анализа, формирования и оценки учебных планов и ПО вуза на соответствие требованиям работодателей, в том числе и на основе компе-тентностного подхода, рассматриваются в работах А.М. Бершадского [30, 72], Л.Р. Фионовой [117-120], А.В. Лушникова [71, 72], В.В. Эпп [30, 72], М.Б. Гузаи-рова [51, 52], Н.И. Юсуповой [51, 52, 132], О.Н. Сметаниной [51, 52, 64, 105, 132], Л.Р. Черняховской [125], О.И. Пятковского [53, 95], Е.Г. Комарова [65, 66], А.Г. Кравец [7, 63, 67, 68, 82], М.Б. Гитмана [45], В.А. Богословского [87], Е.В. Караваевой [87], К. Э. Писаренко [85], А. Н. Тритенко [112], И. М. Харитонова [121, 122], И. В. Сибикиной [101], Е. В. Бурмистровой [38] и др.

Вопросы разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия решений при отборе и оценке персонала предприятия рассматриваются в работах С. В. Тархова [107], А. Г. Кравец [67], Е. Г. Комарова [65, 66], А. Н. Даниленко [54, 55], И.А. Гири [43, 44], Е. В. Гольцовой [47, 48], Д. К. Бейльханова [26, 27], М.В. Хло-потова [123], М. В. Гунера [53, 73], И. М. Ажмухамедова [2] и др.

Как показал анализ существующих работ по тематике исследования, в настоящее время задачи, связанные с оценкой и формированием компетенций в рамках взаимодействия с работодателями, исследованы недостаточно. Далеки до полного решения задачи оценки компетенций, формируемых в ходе реализации ПО, разработки универсального алгоритма оценки самой ПО на соответствие требованиям различных работодателей и профессиональных стандартов (ПС) к компетенциям, задача разработки алгоритма поддержки принятия решений при адаптации ПО к требованиям работодателя при целевой подготовке. Задачи адаптации ПО к новым требованиям и оценки компетенций в соответствии с ПО (и с требо-

ваниями вакансий) требуют учета большого числа разнородных количественных и качественных показателей, а также существующих связей между структурными элементами ПО и компетенциями; существующие подходы, как правило, учитывают указанные параметры не в полном объеме.

Схожие проблемы возникают при оценке и отборе персонала, реализации программ повышения квалификации сотрудников предприятий в условиях появления новых компетенций и требований работодателя.

Цель и задачи

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности процесса управления взаимодействием учреждений профессионального образования и работодателей в условиях целевой подготовки специалистов посредством внедрения моделей и алгоритмов поддержки принятия решений при организации профессионального обучения на основе оценки компетенций.

Исходя из указанной цели исследований, основными задачами являются:

1. Разработка структурной модели организации профессионального обучения и/или повышения квалификации сотрудников с учетом требований работодателя и/или ПС на основе компетентностного подхода в рамках целевой подготовки.

2. Разработка когнитивной модели компетенций специалиста, позволяющей учитывать связи между различными компетенциями и стадиями их формирования, и основанного на её применении алгоритма поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий с учетом нечетких оценок компетенций и их значимости.

3. Разработка когнитивной модели ПО, позволяющей учитывать оценки силы связей между дисциплинами, модулями (разделами) дисциплин и компетенциями, и основанного на её применении алгоритма оценки значимости дисциплин согласно требованиям работодателя, которые представлены в виде нечетких оценок значимости компетенций.

4. Разработка критерия оценки соответствия ПО требованиям работодателей и/или ПС.

5. Разработка алгоритма поддержки принятия решений при корректировке ПО с целью ее адаптации к требованиям работодателя на основе нечетких оценок значимости компетенций.

6. Исследование эффективности предложенного подхода при целевой подготовке специалистов в вузе.

Объект исследования: процесс организации профессионального обучения при целевой подготовке специалистов на основе учета требований работодателей и ПС.

Предмет исследования: модели и алгоритмы поддержки принятия решений при организации профессионального обучения на основе оценки компетенций в рамках взаимодействия учреждений профессионального образования и работодателей в условиях целевой подготовки специалистов.

Методы исследования

Основными методами исследования являются методы системного анализа, математического моделирования, теории принятия решений, нечёткой логики, когнитивного моделирования, анализ данных социологических исследований.

Научная новизна (пункты 3, 4, 6 паспорта специальности 05.13.10)

1. Новизна модели компетенций состоит в использовании нечетких продукционных когнитивных карт (НПКК). Модель, в отличие от существующих, позволяет для получения оценок компетенций учитывать уровни компетенций и их связи с заданной степенью детализации, т.е. имеющийся потенциал для дальнейшего развития профессиональной компетентности соискателя в случае, если он не в полной мере соответствует требованиям. Новизна алгоритма поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий состоит в использовании когнитивной модели компетенций, а также в модификации этапов расчета результирующих значений концептов НПКК, что позволяет при получении оценок соискателей учитывать базовые компетенции, необходимые для приобретения основных компетенций, требуемых вакансией.

2. Новизна когнитивной модели ПО состоит в использовании НПКК. Модель, в отличие от существующих, позволяет при получении численных оценок

значимости учебных дисциплин одновременно учитывать оценки значимости всех формируемых в процессе обучения компетенций и оценки силы связей между разделами дисциплин. Кроме того, эти оценки могут быть получены для требований различных работодателей и ПС.

3. Новизна критерия оценки соответствия ПО требованиям работодателя состоит в использовании оценок значимости компетенций, полученных с помощью когнитивной модели ПО, что позволяет учитывать связи между разделами дисциплин.

4. Новизна алгоритма поддержки принятия решений при корректировке ПО в соответствии с требованиями работодателя и/или ПС состоит в возможности определения объемов увеличения или уменьшения часов по дисциплинам на основе использования разработанных когнитивных моделей компетенций и ПО, а также нечетких продукционных правил.

Теоретическая и практическая значимость результатов

Теоретическая значимость результатов диссертационной работы заключается в разработке новых моделей и алгоритмов оценки компетенций специалистов и поддержки принятия решений при взаимодействии вузов и работодателей, которые развивают теорию управления и принятия решений в сфере взаимодействия вузов и работодателей, что позволяет повысить качество управленческих решений при оценке и отборе соискателей вакансий, а также при анализе, формировании и корректировке ПО в вузе.

Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанное алгоритмическое обеспечение может быть использовано для расширения функциональных возможностей и повышения эффективности использования СППР при управлении учебным процессом в вузе в рамках взаимодействия с предприятиями - потенциальными работодателями выпускников, а также в СППР при управлении процессами оценки, отбора и повышения квалификации персонала предприятия.

Достоверность и обоснованность

Предложенные в диссертационной работе модели и алгоритмы обосновываются корректным применением указанных методов исследования. Практическая апробация результатов работы подтвердила эффективность предложенных моделей и алгоритмов.

Соответствие паспорту специальности. Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК РФ 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки), пункты 3, 4, 6.

Положения, выносимые на защиту

1. Когнитивная модель компетенций специалиста, реализованная на основе нечетких продукционных когнитивных карт, и алгоритм поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий на основе нечетких оценок компетенций и их значимости с использованием когнитивной модели компетенций.

2. Когнитивная модель ПО, реализованная на основе нечетких продукционных когнитивных карт, и алгоритм оценки значимости дисциплин на основе нечетких экспертных оценок значимости компетенций с помощью когнитивной модели ПО.

3. Критерий оценки соответствия ПО требованиям работодателя на основе использования оценок значимости компетенций, полученных в результате опроса работодателя и с помощью когнитивной модели ПО.

4. Алгоритм поддержки принятия решений при корректировке ПО с целью ее адаптации к требованиям работодателя с помощью определения набора ключевых дисциплин и учебных модулей (разделов дисциплин) при подготовке специалистов на основе нечетких оценок значимости компетенций.

Апробация работы

Основные результаты настоящей диссертационной работы обсуждались на Х-ХУ, XVII Международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2008-2013, 2015); Республиканских научно-практических конференциях «Наука, технологии и коммуникации в современном обществе» (г. Набережные Челны, 2008-2013); Всероссийской научно-

практической конференции «Рынок образования и рынок труда: взаимодействие и развитие» (г. Набережные Челны, 2012).

Результаты диссертации использовались при оценке и отборе выпускников Набережночелнинского института (филиала) КФУ для их последующего трудоустройства в НТЦ ПАО «Камский автомобильный завод (КАМАЗ)» (г. Набережные Челны). Алгоритмы анализа и корректировки ПО в соответствии с требованиями работодателя использовались для анализа и корректировки ПО бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика» в рамках целевой подготовки для НТЦ ПАО «КАМАЗ», а также в учебном процессе при изучении дисциплины «Основы теории нейро-нечетких систем управления» в Набережночел-нинском институте (филиале) КФУ.

Связь темы исследования с научными программами

Работа выполнена на кафедре системного анализа и информатики Набережночелнинского института (филиала) КФУ в г. Набережные Челны в рамках грантов РФФИ № 08-08-00536-а, № 11-08-00311-а, в рамках г/б НИР рег. № 01201054780.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 25 печатных работ, в том числе 24 статьи, из них 8 в научных журналах, входящих в Перечень ВАК РФ, и 16 публикаций в сборниках трудов конференций. Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка из 137 наименований и 4 приложений. Основная часть работы (без библиографического списка и приложений) изложена на 151 странице машинописного текста.

В первой главе рассматриваются вопросы и проблемы организации процесса профессионального обучения в рамках взаимодействия вуза с предприятиями в условиях компетентностного подхода. Проводится рассмотрение существующих моделей компетенций, подходов к решению задач формирования и коррек-

тировки ПО в соответствии с требованиями работодателей; отмечаются недостатки представленных подходов. Проводится анализ существующих подходов к оценке и отбору персонала предприятий на основе интеллектуальных методов. Большинство существующих подходов не позволяют учитывать имеющийся потенциал для дальнейшего развития профессиональной компетентности соискателя в случае, если он не в полной мере соответствует требованиям, но работодателем допускается возможность восполнения недостающих компетенций на основе прохождения курсов повышения квалификации (и/или самообразования/саморазвития) при условии наличия достаточного базового набора компетенций.

Во второй главе формулируются основные концептуальные положения системы поддержки принятия решений при взаимодействии вузов и работодателей. Осуществляется построение структурной модели организации профессионального обучения в вузе и на предприятии. Модель содержит два взаимодействующих контура: контур управления организацией обучения в вузе в рамках целевой подготовки для работодателя и контур управления организацией повышения квалификации сотрудников предприятия на основе компетентностного подхода. Предложенная модель предполагает использование двух методов оценки компетенций: на основе анализа программы обучения, которую освоил выпускник, и на основе конкретных требований заданной вакансии.

Исходя из построенных схем, определяется набор моделей, методов и алгоритмов, требующих разработки. Осуществляется построение информационных моделей специалиста, предприятия и вакансии в процессе найма на работу, программы обучения, функциональных моделей поддержки принятия решений при корректировке ПО в соответствии с требованиями работодателя и поддержки принятия решений при отборе соискателей вакансий на основе оценок компетенций. Исследуется возможность применения нечетких моделей при решении задач формирования и оценки компетенций специалистов. Предложены теоретико-множественная и когнитивная модели программы обучения. Разработана когнитивная модель компетенций.

В третьей главе разрабатываются алгоритмы поддержки принятия решений при формировании и оценке компетенций соискателей. Описывается методика проведения экспертного опроса с целью определения нечетких оценок значимости компетенций, для обработки экспертных оценок используется кластерный анализ. Разработан алгоритм оценки значимости учебных модулей и учебных дисциплин на основе оценок значимости компетенций (формируемых в процессе изучения этих дисциплин) с помощью когнитивной модели программы обучения. Предложен критерий оценки соответствия программы обучения требованиям работодателя в условиях целевой подготовки.

Разработаны алгоритмы оценки компетенций выпускника согласно программе обучения и в соответствии с требованиями конкретной вакансии. Предложен алгоритм интегральной оценки соответствия специалиста требованиям конкретной профессии (вакансии). Разработан алгоритм поддержки принятия решений при корректировке программы обучения.

В четвёртой главе приводятся результаты практического применения разработанных моделей и алгоритмов. Описывается программная реализация разработанных алгоритмов. Приводятся результаты экспертного опроса работодателей. Приводятся результаты анализа программы обучения бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика» Набережночелнинского института (филиала) Казанского (Приволжского) федерального университета на основе исследования мнений ведущих специалистов НТЦ ПАО «КАМАЗ». Разработаны рекомендации по корректировке данной программы в условиях целевой полготовки. Построены и исследованы когнитивные модели ЗУВ по математическому анализу, компетенций специалиста по системному администрированию (на основе соответствующего профессионального стандарта).

В заключении сформулированы научные результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы; намечены направления перспективных исследований.

Диссертация выполнена на кафедре Системного анализа и информатики Набережночелнинского института (филиала) Казанского (Приволжского) федерального университета.

Автор выражает искреннюю благодарность своему научному руководителю - доктору технических наук, профессору Асанову Асхату Замиловичу - за постоянное внимание и ценные советы.

Глава 1. Актуальные проблемы принятия решений при управлении взаимодействием вузов и работодателей

1.1. Понятие компетенции и основные проблемы принятия решений при управлении компетенциями выпускников в рамках взаимодействия вузов и

работодателей

Разработка государственных образовательных стандартов нового поколения связана с вступлением России в Болонский процесс. Принципы Болонской декларации, подписание которой состоялось с целью вхождения в единое европейское образовательное пространство:

1. Введение трехступенчатого высшего образования.

2. Использование Европейской системы перевода кредитных единиц.

3. Сопоставимое качество образования.

В рамках Болонского процесса европейские университеты принимают ком-петентностный подход, который рассматривается как средство, позволяющее усилить социальный диалог высшей школы с рынком труда, как инструмент «углубления их сотрудничества и восстановления в новых условиях взаимного доверия» [25].

Быстрый темп НТП предъявляет очень строгие требования к уровню подготовки специалистов, использующих разнообразные технологии. Представителями рынка труда формулируются запросы на профессиональные компетенции, которыми должен владеть выпускник ОУ [128, рисунок 1].

При переводе этих запросов на язык современного образования и появилось понятие «компетентность», под которым понимается успешное поведение в нетипичных (нестандартных) ситуациях, предполагающих неформализованное взаимодействие с партнерами, решение задач в условиях неопределенности, недостаточности или даже противоречивости исходной информации; ситуациях, предполагающих исследование динамичных и сложных, взаимосвязанных процессов,

управление которыми требует наличия широкого диапазона теоретических и практических знаний [128].

Рисунок 1 - Разрыв между подготовкой выпускников в образовательных учреждениях и реальными требованиями работодателей [128]

Согласно суждению американского философа, социолога и футуролога О. Тоффлера [110]: в настоящее время «знание становится все более смертным... Неграмотным человеком завтрашнего дня будет не тот, кто не умеет читать, а тот, кто не научился учиться».

Компетентностный подход - «метод моделирования результатов образования как норм его качества», «формирование результатов как признаков готовности студента/выпускника продемонстрировать соответствующие компетенции» [25].

Компетенции следует понимать как некий «единый (согласованный) язык для описания академических и профессиональных профилей и уровней высшего образования» [25]. Компетентностный подход ориентирует образовательные программы на результаты образования, что увеличивает сопоставимость и совместимость дипломов и квалификаций; делает квалификации более прозрачными, в отличие от содержания образования, которое значительно отличается даже при подготовке по одному и тому же направлению [21, 23, 25, 32].

При рассмотрении компетентностного подхода возникает важный вопрос -чем отличаются два понятия компетенция и компетентность. Понятия компетенция и компетентность иногда отождествляют, а иногда дифференцируют [23].

В [42] приводятся следующие определения:

— «Компетенция - это способность и готовность применить знания и умения при решении профессиональных задач в различных областях - как в конкретной области знаний, так и в областях, слабо привязанных к конкретным объектам, то есть способность и готовность проявлять гибкость в изменяющихся условиях рынка труда» [42].

— «Компетентность - это владение определенными компетенциями» [42].

— «Компетентностная модель специалиста представляет собой описание того, каким набором компетенций должен обладать выпускник вуза» [42].

Согласно «Словарю-справочнику современного российского профессионального образования» (2009 г.) [104]:

— «Компетенция - способность применять знания, умения и практический опыт для успешной трудовой деятельности».

— «Общая компетенция - способность успешно действовать на основе практического опыта, умений и навыков при решении задач, общих для многих видов профессиональной деятельности» [104].

— «Профессиональная компетенция - способность успешно действовать на основе умений, знаний и практического опыта при выполнении задания, решении задачи профессиональной деятельности» [104].

— «Компетентность - наличие у человека компетенций для успешного осуществления трудовой деятельности» [104].

Понятие компетентности, согласно «Стратегии модернизации содержания общего образования» (2001 г.), «включает не только когнитивную и операционально-технологическую составляющие, но и мотивационную, этическую, социальную и поведенческую. Оно включает результаты обучения (знания и умения), систему ценностных ориентаций, привычки и др.» [106].

Многие исследования делают акцент на то, что понятие компетентности не тождественно просто набору знаний или умений и владений. Понятие компетентности «шире понятия знания, или умения, или навыка, оно включает их в себя (хотя, разумеется, речь не идет о компетентности как о простой аддитивной сумме знания - умения - навыка, это понятие несколько иного смыслового ряда)» [60].

Одной из важнейших проблем, возникающей при внедрении компетент-ностного подхода, является проблема выявления состава компетенций [108, 109]. Согласно Байденко В.И., «надо стремиться к тому, чтобы язык компетенций и их состав были понятными различным профессиональным и социальным группам и однозначно воспринимались всеми активными агентами: от академических кругов до органов управления образованием» [25].

Существует большое количество подходов к построению классификаций компетенций. Байденко В. И. предлагает интегрированную классификацию компетенций. Компетенции разделяются на две группы: общие компетенции (универсальные, ключевые, надпрофессиональные) и предметно-специализированные компетенции (профессиональные) [23, 24].

В проекте TUNING (Настройка образовательных структур) [24], направленном на создание способа улучшения понимаемых и сопоставляемых квалификаций и содержания подготовки по этим квалификациям в рамках взаимодействия высшего образования и бизнеса, было проведено около 20 исследований в области универсальных навыков и компетенций путем анкетирования выпускников и работодателей [24]. Составленный список из 85 различных компетенций был разбит на три категории: инструментальные, межличностные и системные [24]. Следующая классификация была принята в качестве рабочей [24]:

1. «Инструментальные компетенции (когнитивные способности, методологические способности обращаться с окружением, технологические навыки, лингвистические навыки).

2. Межличностные компетенции - индивидуальные способности, такие, как способность выражать свои чувства, способность к критике и самокритике.

3. Системные компетенции - навыки и способности, относящиеся к системам в целом».

В работе [29] построена компетентностная модель студента, которая представлена на рисунке 2.

а

Компетенции

i

Социальная

к §

« <и

8 | и 5

<и «

о

i

Ценностно-смысловая

а

1-4

т

т

"I

й &

й

Й

о р & &

Л *

§

И

и

¿П

<и Я

* и

а н

<и

Л &

Д я"

§ е

! §

а *

т

о и и

<и Я <и

И «

о И о

О

«

н о

т

т

1

Предметно-деятельностная

Информационно-коммуникационная

Рисунок 2 - Компетентностная модель специалиста [29]

Проблемы, возникающие при внедрении компетентностного подхода: 1. Формирование перечня (состава) компетенций.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мышкина, Ирина Юрьевна, 2017 год

Список литературы

1. Аврамова, Е. М. Работодатели и выпускники вузов на рынке труда: взаимные ожидания / Е. М. Аврамова, Ю. Б. Верпаховская // Социологические исследования. - 2006. - № 4. - С.37-46.

2. Ажмухамедов, И. М. Нечеткая когнитивная модель оценки компетенций специалиста / И. М. Ажмухамедов // Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2011. - № 2. - С. 186-190.

3. Азарнова, Т. В. Повышение эффективности методов управления развитием персонала на основе нейросетевых моделей и нечетких экспертных технологий/ Т. В. Азарнова, В. В Степин, И. Н. Щепина // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. - 2014. - № 3. - С. 121 -130.

4. Азарова, Р. Н. Разработка паспорта компетенции: Методические рекомендации для организаторов проектных работ и профессорско-преподавательских коллективов вузов. Первая редакция / Р. Н. Азарова, Н. М. Золотарева. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, Координационный совет учебно-методических объединений и научно-методических советов высшей школы, 2010. - 52 с.

5. Андрейчиков, А. В.Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - М.: Финансы и статистика, 2000. -368 с.

6. Анохин, А. М. Методы определения коэффициентов важности критериев / А. М. Анохин, В. А. Глотов, В. В. Павельев, А. М. Черкашин // Автоматика и телемеханика. - 1997. - №8. - С.3-35.

7. Антонец, А. С. Распределенная информационная система трудоустройства студентов и выпускников "Кадровый резерв" / А. С. Антонец, М. М. Галушкин, А. Г. Кравец // Известия ВолгГТУ. Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: межвуз. сб. науч. ст. - ВолгГТУ. Волгоград, 2006. - Вып.2, №2. - С. 67-69.

8. Асанов, А. З. Алгоритм оценки объемов дополнительного обучения сотрудников на основе аппарата нечеткой логики / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина // Качество. Инновации. Образование. - 2010. - №12. - С. 43-51.

9. Асанов, А. З. К вопросу об определении целесообразности переобучения специалиста для занятия вакансии на предприятии / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина / Наука, технологии и коммуникации в современном обществе: материалы республиканской научно-практической конференции (9-13 февр. 2009г.): в 2 т. / Министерство образования и науки РТ, КГУ, филиал в г. Набережные Челны.

- Набережные Челны: Лаб. операт. полиграфии, 2009. -Т.2. - С.80-82.

10. Асанов, А. З. Когнитивное моделирование в задаче оценки соответствия соискателя вакансий квалификационным требованиям / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2012. -№12. - С. 29-34.

11. Асанов, А. З. Когнитивное моделирование при оценке сотрудников предприятий / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XIV Международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН , 2012 . - С.256-261.

12. Асанов А. З. Методика корректировки учебного плана профессиональной подготовки с учетом требований заинтересованных сторон / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XII Международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН , 2010. - С.433-440.

13. Асанов, А. З. Моделирование и управление востребованностью выпускников вуза на основе нечетких когнитивных карт / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XIII Международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН , 2011.

- С.560-565.

14. Асанов, А. З. Нечеткая логика в решении задачи взаимодействия в системе «вуз - производство» / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Проблемы управле-

ния и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН , 2008. - С.238-242.

15. Асанов, А. З. Нечеткие вычисления в реализации процессного подхода к процедуре отбора сотрудников / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. - Самара: Самарский научный центр РАН , 2009. - С.433-439.

16. Асанов, А.З. Алгоритм выбора программ повышения квалификации и переобучения соискателей вакансий на основе когнитивных моделей/ А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина, Л. З. Гумерова // Качество. Инновации. Образование. -2016. - №4 (131). - С. 21-30.

17. Асанов, А. З. Оценка соответствия специалиста требованиям работодателя на основе нечетких вычислений / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2010. - №11. - С. 23-32.

18. Асанов, А. З. Подход к решению задачи согласования регионального уровня организационного управления образованием / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина /Наука, технологии и коммуникации в современном обществе: материалы республиканской научно-практической конференции (9-13 февр. 2008г.): в 2 т. / Министерство образования и науки РТ, КГУ, филиал в г. Набережные Челны. -Набережные Челны: Лаб. операт. полиграфии, 2008. -Т.2. - С.106-108.

19. Асанов, А. З. Решение некоторых кадровых задач на предприятии на основе информационных моделей профессиональных знаний специалистов и должностей / А. З. Асанов, И. Ю. Мышкина // Вестник УГАТУ. - Уфа: УГАТУ, 2010. - Т. 14, №4(39). - С. 185-193.

20. Асанов, А.З. Исследование возможности применения нейронных сетей при решении задачи отбора команды для реализации проекта / А.З. Асанов, И.Ю. Мышкина // Проблемы управления. - 2017. - №1. - С. 31-39.

21. Афанасьева, Т. П. Методические рекомендации по разработке и реализации на основе деятельностно-компетентностного подхода образовательных программ ВПО, ориентированных на ФГОС третьего поколения / Т. П. Афанасьева,

Е. В. Караваева, А. Ш. Канукоева, В. С. Лазарев, Т. В. Немова. - М.: Изд-во МГУ, 2007. - 96 с.

22. Аширов, Д. А. Привлечение и отбор персонала./ Д. А. Аширов, Е. Н. Жамойда. - Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М., 2001. - 93 с.

23. Байденко, В. И. Болонский процесс: глоссарий (на основе опыта мониторингового исследования) / Авт. сост.: В. И. Байденко, О. Л. Ворожейкина, Е. Н. Карачарова, Н. А. Селезнева, Л. Н. Тарасюк / Под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В. И. Байденко и д-ра тех. наук, профессора Н. А. Селезневой. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009. - 148 с.

24. Байденко, В. И. Болонский процесс: поиск общности Европейских систем образования (проект TUNING) / В. И. Байденко. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. - 214 с.

25. Байденко, В. И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения: Методическое пособие / В. И. Байденко. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. - 72 с.

26. Бейльханов, Д. К. Информационная технология принятия управленческих решений при подборе разработчиков программного обеспечения: автореф. дис. ...канд. техн. наук: 05.13.01 / Бейльханов Дамир Кайржанович. - Астрахань, 2015. - 16 с.

27. Бейльханов, Д.К. Разработка алгоритма подбора приоритетной команды в процессе командообразования / Д.К. Бейльханов, И.Ю. Квятковская // Вестник Астраханского государственного технического университета: управление, вычислительная техника и информатика. - 2014. - №3. - С. 75 - 84.

28. Береснева, Е. В. Использование модульной технологии в преподавании дисциплины «теория и методика обучения химии в вузе»/ Е. В. Береснева / /Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. - № 138 . - 2011. - С. 174 - 186.

29. Берестнева, О. Г. Системные исследования и информационные технологии оценки компетентности студентов: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.01 / Берестнева Ольга Григорьевна . - Томск, 2007. - 42 с.

30. Бершадский, A.M. Прогнозирование региональной потребности в специалистах с высшим образованием / А.М Бершадский, В.В. Эпп // Вестник ТГТУ. Том 13. №1. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2007 - С. 303-307.

31. Блюмин, С. Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности / С. Л. Блюмин, И. А. Шуйкова. - Липецк: ЛЭГИ, 2001. -138 с.

32. Болонский процесс: Результаты обучения и компетентностный подход (книга-приложение 1) / Под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В. И. Байденко.

- М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009.

- 536 с.

33. Бондаренко, Н. "Дефицит квалификации персонала": требования работодателей и возможности и ограничения системы профобразования // Вестник общественного мнения. - 2006. - № 6. - С. 37-45.

34. Борисов, В. В. Нечеткие модели и сети / В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов. - М.:Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

35. Борисов, С. Р. Мнения бизнес-работодателей по вопросам оценки качества высшего профессионального образования / С. Р. Борисов, Г. Х. Лобанов, Л. Ф. Олейник, Ю. С. Песоцкий, В. А. Садовничий. - М.: Изд-во МГУ, 2007. -103 с.

36. Борисов, С. Р. Участие бизнес-сообщества в проектировании, реализации и аккредитации инновационных образовательных программ высшего профессионального образования / С. Р. Борисов, Г. Х. Лобанов, Л. Ф. Олейник, Ю. С. Пе-соцкий, К. К. Покровский, А. М. Салецкий. - М.: Изд-во МГУ, 2007. -150 с.

37. Букалова, А. Ю. Управление уровнем профессиональной подготовки студентов на основе алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 / Букалова Алина Юрьевна. - Пермь: ПНИПУ, 2014. - 170 с.

38. Бурмистрова, Е. В. Методы и алгоритмы мониторинга и оценки качества образовательных услуг вуза: автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 / Бурмистрова Евгения Владимировна. - Новосибирск: НГТУ, 2007. - 19 с.

39. Васильев, В. И. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика: учебное пособие / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов. - М.: Радиотехника, 2009. -392 с.

40. Вербицкий, А. А. Контекстное обучение в компетентностном подходе/ А. А. Вербицкий // Высшее образование в России. - 2006. - № 11. - С. 39-46.

41. Волошина, И. А. Рекомендации по учету требований работодателей к профессиональным квалификациям работников при разработке профессиональных образовательных программ / И. А. Волошина, Е. Ю. Есенина, П. Н. Новиков, О.Д. Прянишникова. - М.: Национальное агентство развития квалификаций, 2010. - 61 с.

42. Галямина, И. Г. Проектирование государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования нового поколения с использованием компетентностного подхода: Материалы к шестому заседанию методологического семинара 29 марта 2005 г. / И. Г. Галямина. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005. - 106 с.

43. Гиря, И. А. Методы и средства управления компетенциями проектно-ориентированной организации: авт. дисс. ... канд. тех. наук: 05.13.01 /Гиря Иван Александрович. - Москва, 2013. - 25 с.

44. Гиря, И. А. Понятийный граф как основа ведения модели знаний [Электронный ресурс] // Наука и образование: электронное научно-техническое издание МГТУ им. Баумана. - 2011. —№5. - Режим доступа: https://cyberleninka.rU/article/v/ponyatiynyy-graf-kak-osnova-vedeniya-modeli-znaniy (дата обращения: 17.07.2016).

45. Гитман, М. Б. Управление социально-техническими системами с учетом нечетких предпочтений / М. Б. Гитман, В. Ю. Столбов, Р. Л. Гилязов. - М.: ЛЕНАНД, 2011. - 272 с.

46. Глоссарий терминов рынка труда, разработки стандартов образовательных программ и учебных планов. - Европейский фонд образования. ЕФО, 1997.

47. Гольцова, Е. В. Поддержка принятия решений для управления подготовкой инженерных кадров: автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.10 /Гольцова Елена Валерьевна. - Новосибирск, 2016. - 22 с.

48. Гольцова, Е.В. Разработка системы информационной поддержки принятия управленческих решений при подготовке инженерных кадров / Е.В. Гольцова // Современные наукоемкие технологии. - 2015. - № 12. - С. 408-412.

49. Государственная программа Российской Федерации «Развитие образования» на 2013-2020 гг. / Министерство образования и науки Российской Федерации, 2011.

50. Грешилов, А.А. Математические методы принятия решений / А.А. Гре-шилов / Учебное пособие для вузов. - М.: Изд-во МГТУ, 2006. - 584 с.

51. Гузаиров, М. Б. Университетские образовательные программы. Модели и методы для сопоставительного анализа опыта разных стран / М. Б. Гузаиров, Н. И. Юсупова, О. Н. Сметанина, М. М. Гаянова. - М.: Изд-во МАИ, 2006. - 117 с.

52. Гузаиров, М. Б. Информационное и математическое обеспечение в системе поддержки принятия решений при управлении процессом разработки образовательной программы / М. Б. Гузаиров, Н. И. Юсупова, О. Н. Сметанина. - М.: Машиностроение, 2011. - 247 с.

53. Гунер, М. В. Разработка гибридной интеллектуальной системы с нечет-ко-нейросетевыми компонентами для решения задачи оценки компетентности студентов / М.В. Гунер, О.И. Пятковский // «ПОЛЗУНОВСКИЙ АЛЬМАНАХ». -Барнаул: изд. АлтГУ. - №2 . - 2012. - С. 120-123.

54. Даниленко, А. Н. Система интеллектуальной поддержки принятия решений при оценивании человеческого фактора в сфере профессиональной деятельности: автореф. дисс. ... канд. тех. наук: 05.13.10 /Даниленко Александра Николаевна. - Самара, 2012. - 20 с.

55. Даниленко, А. Н. Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной под-держки принятия решений в системах управления кадрами / Даниленко А. Н. // Электронный журнал «Труды МАИ». - №46. - 2011. - С. 1-5.

56. Добреньков, В. И. Методы социологического исследования : Учебник / В. И. Добреньков, А. И. Кравченко. - М.: ИНФРА, 2009. - 768 с.

57. Дубровин, А.Д. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие, Ч.1 /А.Д. Дубровин/ Науч. ред. О.В. Шлыкова. - М.: МГУКИ, 2008. -197 с.

58. Егорова, И. Е. Интеллектуальная система на основе генетических алгоритмов для оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций: автореф. дисс. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / Егорова Ирина Евгеньевна. - Волгоград, 2006. - 26 с.

59. Зеер, Э. Компетентностный подход к модернизации профессионального образования / Э. Зеер, Э. Сыманюк // Высшее образование в России. - 2005. -№4.

- С. 23 -30.

60. Зимняя, И. А. Ключевые компетенции как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании. Авторская версия / И.А. Зимняя. -М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004.

- 42 с.

61. Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации (Минобрнауки России) от 19 декабря 2013 г. N 1367 г. Москва "Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по образовательным программам высшего образования - программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры".

62. Истомин, А. Л. Исследование операций в управлении вузом / А. Л. Истомин. - М.: СИНТЕГ, 2008. - 272 с. (серия «Системы и проблемы управления»).

63. Камаев, В. А. Согласованное управление региональными ресурсами рынка труда и качеством подготовки специалистов. Информационная модель специалиста. Монография. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов / В. А. Камаев, А. Г. Кравец. - Москва-Волгоград, 2004. -114 с.

64. Козырева, В. А. Информационная поддержка при управлении образовательным маршрутом в вузе [Электронный ресурс] / В. А. Козырева, О. Н. Смета-нина // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - №1. - Режим доступа: http://www.science-education.ru/101-5400 (дата обращения: 20.07.2016).

65. Комаров, Е. Г. Теоретические основы построения автоматизированной системы управления обучением с учетом нечеткой информации :автореф. дис. ... д-ра тех. наук: 05.13.06 / Комаров Евгений Геннадиевич. - Москва, 2011. - 32 с.

66. Комаров, Е. Г. Модели рейтингового оценивания студентов и их использование для кластерного анализа информации образовательного процесса // Качество. Инновации. Образование. - 2010. - №12 . - С. 2-7.

67. Кравец, А. Г. Согласованное управление ресурсами рынка труда и процессом подготовки специалистов: автореф. дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.10 /Кравец Алла Григорьевна. - Астрахань, 2007. - 31 с.

68. Кравец, А. Г. Теория согласованного управления региональными ресурсами рынка труда и качеством подготовки специалистов: основные положения / А.Г. Кравец // Вестник ВолгГТУ «Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии». - 2007. - № 1. - С. 86-89.

69. Кузьменко, О. Л. Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций: автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Кузьменко Оксана Леонидовна. - ТИУиЭ: Таганрог, 2008. - 20 с.

70. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений /О.И. Ларичев. -М., Логос, 2000. - 296 с.

71. Лушников, А.В. Алгоритм выбора оптимальных траекторий обучения в двухуровневой системе образования / А.В. Лушников // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2014. - №4(32). - С. 32-40.

72. Лушников, А.В. Мониторинг и прогнозирование текущих и перспективных потребностей рынка труда в кадрах различной специализации и квалифи-

кации с учетом мнения работодателей / А.М. Бершадский, А.В. Лушников, В.В. Эпп // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2013. - №3. - С. 4-12.

73. Гунер, М.В. Разработка гибридной интеллектуальной системы с нечёт-ко-нейросетевыми компонентами для оценки профессиональной компетентности студентов/ М.В. Гунер, О.И. Пятковский // "Известия АлтГУ". - Барнаул, 2013. -№1-1(77). - С.94-99.

74. Медведева, О.А. Модели и алгоритмы решения многокритериальных задач о назначениях с дополнительными ограничениями: автореф. дис... канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 /Медведева Ольга Александровна. - Воронеж: ЛГТУ, 2013. - 19 с.

75. Мельник, Э. В. Применение основанного на когнитивном анализе метода обработки документов для повышения эффективности их поиска в сети Интернет / Э. В. Мельник, С. А. Радченко, И. С.Герасименко // Вестник компьютерных и информационных технологий. - М., 2010. - №11. - С. 33-40.

76. Мышкина, И. Ю. Методика оценки соответствия учебного плана вуза требованиям работодателей / И. Ю. Мышкина /Наука, технологии и коммуникации в современном обществе: материалы республиканской научно-практической конференции (9-13 февр. 2011г.): в 2 т. / Министерство образования и науки РТ, КГУ, филиал в г. Набережные Челны. - Набережные Челны: Лаб. операт. полиграфии, 2011. - Т.1. - С. 263-265.

77. Мышкина, И. Ю. Методика построения согласованной оценки нечетких требований работодателей к специалисту / И. Ю. Мышкина / /Материалы Второй Всероссийской научно-практической конференции Рынок образования и рынок труда: взаимодействие и развитие: материалы (г. Набережные Челны, 16-17 декабря 2011г.) / Министерство образования и науки РФ ; Министерство образования и науки РТ ; филиал Казан. (Приволжского) федерального университета в г. Набережные Челны. - Набережные Челны : Лаб. операт. полиграфии, 2012 . - С. 267 - 272.

78. Мышкина И. Ю. Оценка профессиональных знаний специалиста на основе метода анализа иерархий и нечетких вычислений / И. Ю. Мышкина / Наука,

технологии и коммуникации в современном обществе: материалы республиканской научно-практической конференции (8-12 февр. 2010г.): в 2 т. / Министерство образования и науки РТ, КГУ, филиал в г. Набережные Челны. - Набережные Челны: Лаб. операт. полиграфии, 2010. - Т.2. - С. 292-296

79. Мышкина, И. Ю. Результаты анализа учебного плана подготовки бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика» на основе нечеткой логики / И. Ю. Мышкина // Наука, технологии и коммуникации в современном обществе: матер. респ. науч.-практ. конф. с междунар. Участием. 6 февраля, Набережные Челны. - Набережные Челны: филиал КФУ, 2013. - С. 188-192.

80. Найханова, Л. В. Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности : монография / Л. В. Найханова, С. В. Дамбаева / Вост.-Сиб. гос. технол. ун-т. - Улан-Удэ : Издательство ВСГТУ, 2004. - 163 с.

81. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1986. - 312 с.

82. Обухов, А. С. Автоматизация управления уровнем профессиональных компетенций специалистов на предприятии. / А. С. Обухов, А. Г. Кравец // Программные продукты и системы. - 2008. - № 2. - С. 85-87.

83. Овчинников, В. А. Систематизация точных методов дискретной оптимизации/ В.А Овчинников // Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн.- 2015. - № 06. - С. 288-304.

84. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; пер. с англ. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. - 798 с.

85. Писаренко, К. Э. Управление показателями и критериями качества образовательного процесса на основе требований работодателей к компетенциям выпускников: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10/ Писаренко Константин Эдуардович. - Уфа: УГАТУ, 2009. - 19 с.

86. Примерная Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению подготовки 010400 Прикладная математика и информатика (квалификация (степень) «бакалавр»). - М., 2010.

87. Проектирование основных образовательных программ вуза при реализации уровневой подготовки кадров на основе федеральных государственных образовательных стандартов / В. А. Богословский, Е. В. Караваева, Е. Н. Ковтун и др., под ред. С. В. Коршунова. - М.: МИПК МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. - 212 с.

88. Профессиональный стандарт в области информационных технологий «Специалист по системному администрированию». - М.: 2007. - 40 с.

89. Профессиональный стандарт в области информационных технологий «Программист». - М.: 2007. - 42 с.

90. Профессиональный стандарт в области информационных технологий «Администратор баз данных». - М.: 2007. - 87 с.

91. Профессиональный стандарт в области информационных технологий «Менеджер по продажам решений и сложных технических систем». - М.: 2007. -58 с.

92. Профессиональный стандарт «Системный программист». Российский союз промышленников и предпринимателей. - М.: 2012. - 29 с.

93. Пучков, Н. П. Методические аспекты формирования, интегрирования и оценки компетенций : метод. рекомендации / Н. П. Пучков, С. И. Тормасин. -Тамбов : Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2012. - 36 с.

94. Пятковский, И. О. Аналитическая система оценки профессиональной пригодности выпускников вуза на основе гибридных экспертных систем: автореф. дис. ... канд. тех. наук:05.13.10 / Пятковский Иван Олегович. - Барнаул, 2007. - 21 с.

95. Пятковский, О. И. Разработка гибридной интеллектуальной системы с нечётко-нейросетевыми компонентами для оценки профессиональной компетентности студентов / О.И. Пятковский, М.В. Гунер // Известия Алтайского государственного университета. - 2013. - 1-1(77) №2. - С.120-123.

96. Рыжов, А. П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А. П. Рыжов. - Москва: Диалог-МГУ, 1998. - 116 с.

97. Рыков, А. С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: Учебное пособие для вузов. / А.С. Рыков. - М.: МИСИС, Издательский дом «Руда и металлы», 2005. - 352 с.

98. Саати, Томас. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Научн. Ред. А.В. Андрейчиков, О.И. Ан-дрейчикова. / Томас Л. Саати / Изд. 2-е. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 360 с.

99. Сазонов, Б.А. Методические рекомендации по применению системы зачетных единиц (БСТБ) при разработке и реализации программ высшего профессионального образования в условиях введения федеральных государственных образовательных стандартов / Б. А. Сазонов, Е.В. Караваева, Н.И. Максимов. - М.: Изд-во МГУ, 2007. - 104 с.

100. Сазонов, М. А. Автоматизация процессов отбора сотрудников предприятий на основе интеллектуальных методов: автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Сазонов Михаил Анатольевич. - Орел, 2007. - 21 с.

101. Сибикина, И. В. Модели и алгоритмы формирования и оценки компетенций выпускника вуза: социологический аспект управления: автореф. дис. ...канд. техн. наук: 05.13.10 / Сибикина Ирина Вячеславовна. - Астрахань, 2012. -12 с.

102. Силов, В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке / В.Б. Силов. - М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 485 с.

103. Скороход, С. В. Применение нечёткого подхода для оценки и подбора персонала [Электронный ресурс] / С.В. Скороход // Электронный журнал «Исследовано в России». -2005. - С. 1253-1261. - Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/122.pdf (дата обращения: 5.07.2016).

104. Словарь-справочник современного российского профессионального образования/авторы-составители: Блинов В. И., Волошина И. А., Есенина Е. Ю., Лейбович А. Н., Новиков П. Н. Выпуск 1. - М.: ФИРО, 2010. - 19 с.

105. Сметанина, О. Н. А1ишш-ассоциации как дополнительный ресурс для поддержки академической мобильности [Электронный ресурс] / О.Н. Сметанина

// Современные проблемы науки и образования. - 2011. - №6. - Режим доступа: http:// www.science-education.ru/100-5212 (дата обращения: 11.05.2016).

106. Стратегия модернизации содержания общего образования. Материалы для разработки документов по обновлению общего образования. - М.: ООО «Мир книги», 2001. - 104 с.

107. Тархов, С. В. Метод оценки соответствия уровня подготовки специалиста требованиям рынка труда [Электронный ресурс] / С.В. Тархов, Ю.Р. Шагиева // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 2. - Режим доступа: www.science-education.ru/102-5934 (дата обращения: 12.05.2016).

108. Татур, Ю. Г. Компетентностный подход в описании результатов и проектировании стандартов высшего профессионального образования: Материалы ко второму заседанию методологического семинара. Авторская версия / Ю.Г. Татур. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. -18 с.

109. Татур, Ю. Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалистов/ Ю.Г. Татур // Высшее образование сегодня. - 2004. - № 3. - С.56-62.

110. Тоффлер, О. Футурошок / О. Тоффлер. - СПб.: Лань, 1997. - 464 с.

111. Трахтенгерц, Э. А.. Компьютерная поддержка принятия решений. / Э. А Трахтенгерц. - М., Синтег, 2000. - 246 с.

112. Тритенко, А. Н. Оценка качества подготовки кадров в системе высшего профессионального образования / А. Н. Тритенко, И. А. Рахимова, О. В. Сафонова. - М. :ГОУ ДПО "Академия стандартизации, метрологии и сертификации (учебная)", 2010. - С. 6-14.

113. Уразбахтина, Л. Р. Анализ и управление качеством обучения и компетенциями в образовательных системах на основе иерархических и когнитивных динамических моделей: автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.10 / Уразбахтина Линара Рамилевна. - Уфа, 2012. - 19 с.

114. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 010400 Прикладная

математика и информатика (квалификация (степень) «бакалавр»). -М., 2010. - 25 с.

115. Федулов, А. С. Обобщенные нечеткие когнитивные карты / А. С. Феду-лов, В. В. Борисов // Нейрокомпьютеры : разработка, применение. - 2004. - № 4. - С. 3- 20.

116. Федулов, А. С. Развитие методов когнитивного моделирования сложных систем / А. С. Федулов, В. В. Борисов // Наука и техника транспорта. -2004. -№ 3. - С. 34- 39.

117. Фионова, Л.Р. Взаимодействие с работодателями при определении важности компетенций бакалавра/ Л.Р.Фионова// Внедрение европейских стандартов и рекомендаций для систем гарантии качества образования / под общей редакцией Г.Н.Мотовой. - М.: Национальное аккредитационное агентство в сфере образования, 2011. - С. 232-241.

118. Фионова, Л.Р. Построение модели специалиста в сфере документацион-ного обеспечения управления на основе компетентностного подхода / Л.Р. Фионова // Вестник АГТУ. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. - №1. - 2013. - С. 163-173.

119. Фионова, Л.Р. Модели и алгоритмы построения индивидуальной образовательной программы / Л.Р. Фионова // Наука и мир. - №1(5). - 2014. - С. 122130.

120. Фионова, Л.Р. Адаптивная система непрерывного образования в сфере документационного обеспечения управления на основе компетентностного подхода: Монография / Л.Р. Фионова. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. - 167 с.

121. Харитонов, И. М. Модели и алгоритмы планирования учебного процесса вуза на основе модульно-компетентностного подхода :автореф. дис. ... канд. тех. наук : 05.13.10 /Харитонов Иван Михайлович. - Волгоград, 2011. - 20 с.

122. Харитонов, И. М. Применение контент-анализа для оценки терминологической связи между учебными дисциплинами / И. М. Харитонов, Е. Н. Скрип-ченко // Известия ВолгГТУ. - 2010. - №11(71). - С. 114-117.

123. Хлопотов, М.В. Применение байесовской сети при построении моделей обучающихся для оценки уровня сформированности компетенций [Электронный ресурс] / М.В. Харитонов // Интернет-журнал «Науковедение». - №5 (25). - 2014. - Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/20TVN514.pdf (дата обращения: 17.06.2016).

124. Ходашинский, И. А. Оценивание величин средствами нечеткой арифметики / И. А. Ходашинский // Автометрия . - 2004. - том 40, №2. - С. 21-30.

125. Черняховская, Л.Р. Онтологический подход к разработке систем поддержки принятия решений / Л.Р. Черняховская, Р.А. Шкундина, К.Р. Нугаева // Вестник УГАТУ: Научный журнал Уфимского государственного авиационного технического университета. - 2006. - Т. 8. - № 1 (17). - С. 68 - 77.

126. Чернышов, В. Н. Теория систем и системный анализ : учеб. пособие / В. Н. Чернышов, А. В. Чернышов. - Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. -96 с.

127. Чошанов, М. А. Гибкая технология проблемно-модульного обучения: Методическое пособие / М.А. Чошанов. - М.: Народное образование, 1996. -160 c.

128. Ширяева, В. А. Проблемы и перспективы реализации компетентностно-го подхода в образовании // Образование в современном мире: Сб. науч. статей / Под ред. Ю. Г. Голуба. - Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2010. -Вып.5. - С. 214224.

129. Шмелев, А. Г. Методические рекомендации по разработке и внедрению системы оценки качества обучения по инновационным образовательным программам / Афанасьева А.Г. Шмелев, А. А. Чумаков, А.Г. Ларионов, А.Г. Серебряков. - М.: Изд-во МГУ, 2007. - 64 с.

130. Юдина, Л. Н. Система оценки и формирования трудового потенциала предприятия: автореф. дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05/ Юдина Лилия Николаевна. - Томск, 2010. - 24 с.

131. Юдина, Л. Н. Формирование и разработка системы оценки трудового потенциала/ Л.Н. Юдина // Сибирская финансовая школа. - 2006. - № 4. -С.59-62.

132. Юсупова, Н. И. Инструментальные средства для сопоставительного анализа образовательных программ на основе регулярных грамматик / Н. И. Юсупова, О. Н. Сметанина, А. В. Маркелова // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. - 2010. - Т.14, № 5. - С. 150-156.

133. Юцявичене, П. А. Теория и практика модульного обучения / П.А. Юцявичене. - Каунас: Швиеса, 1989. - 272 с.

134. Carvalho, J.P. Rule-based fuzzy cognitive maps and fuzzy cognitive maps -a comparative study / J.P. Carvalho, J. A. Tome // In Proc. of the 18th International Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society. NAFIPS'99. - New York, 1999. - P. 115-119.

135. Carvalho, J.P. Fuzzy Mechanisms for Causal Relations / J.P. Carvalho, J. A. Tome // In Proceedings of the 8th International Fuzzy Systems Association World Congress, IFSA, Taiwan. - 1999. - Volume 99. - P. 1009-1013.

136. Vasantha Kandasamy W. B. Elementary fuzzy matrix theory and fuzzy models for social scientists [Электронный ресурс] /W. B. Vasantha Kandasamy, Florentin Smarandache, K. Ilanthenral. - 2007. - 352 p. - Режим доступа: http://arxiv.org/ftp/math/papers/0702/0702144.pdf (дата обращения: 12.01.2016).

137.Klir, G. Fuzzy sets and fuzzy logic. Theory and applications / George J. Klir, Bo Yuan. - Upper Saddle River: Prentice Hall Inc., 1995. - 592 p.