Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и автоматизация, 2023, выпуск 22, том 1, страницы 190–214
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.22.1.8
(Mi trspy1236)
 

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Выявление характеристик индивидуального человеческого капитала сотрудников организации по данным самоотчетов о профессиональных навыках и личностным особенностям

В. Ф. Столяроваa, Т. В. Тулупьеваab, М. В. Абрамовa, В. Б. Салаховаcd

a Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН)
b Северо-Западный институт управления РАНХиГС
c Центр исследования проблем безопасности РАН
d Московский городской педагогический университет (МГПУ)
Аннотация: В области рекрутинга и менеджмента персонала существует задача автоматизации процесса оценки характеристик человеческого капитала, учитывающего в том числе особенности личности сотрудника. Статья посвящена вопросу выявления характеристик индивидуального человеческого капитала, имеющих наибольший вклад в некоторые показатели эффективности сотрудника организации, таких как карьерный успех, по данным их самоотчетов о профессиональных навыках и ответов на вопросы–утверждения о различных психологических аспектах личности. Предлагается общая структура опросного инструментария, опирающегося на самоотчеты сотрудников, а также формализация предполагаемых методов анализа таких вопросов. Для выявления групп респондентов, обладающих схожими профессиональными навыками, было предложено использовать кластерный анализ, который позволяет сохранить сложную структуру их взаимосвязи. Для выявления личностных особенностей сотрудников из вопросов–утверждений предлагается формировать шкалы и посредством методов современной теории тестирования получить оценки латентной переменной, отражающей личностные особенности. На завершающем этапе исследования предполагается использование аппарата регрессии для оценивания взаимосвязи выявленных кластеров и латентных характеристик личности с тем или иным индикатором успешности сотрудника. Предлагаемый подход представляет собой структуру пилотного исследования, позволяющего выделить характеристики человеческого капитала (профессиональные навыки и особенности личности), обладающие наибольшим вкладом в показатели эффективности сотрудника или организации, и направлен на снижение трудозатрат на последующих этапах более подробного и прицельного исследования. Возможности предложенного подхода продемонстрированы на примере данных, собранных среди государственных гражданских служащих различных структур Российской Федерации. В качестве индикатора эффективности сотрудника рассматривается наиболее доступный к наблюдению аспект карьерного успеха, выраженный фактом наличия руководящей должности.
Ключевые слова: оценивание человеческого капитала, кластерный анализ, современная теория тестирования, опросный инструментарий, самоотчет.
Поступила в редакцию: 23.11.2022
Тип публикации: Статья
УДК: 004.891.3:331.108:35.088
Образец цитирования: В. Ф. Столярова, Т. В. Тулупьева, М. В. Абрамов, В. Б. Салахова, “Выявление характеристик индивидуального человеческого капитала сотрудников организации по данным самоотчетов о профессиональных навыках и личностным особенностям”, Информатика и автоматизация, 22:1 (2023), 190–214
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{StoTulAbr23}
\by В.~Ф.~Столярова, Т.~В.~Тулупьева, М.~В.~Абрамов, В.~Б.~Салахова
\paper Выявление характеристик индивидуального человеческого капитала сотрудников организации по данным самоотчетов о профессиональных навыках и личностным особенностям
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2023
\vol 22
\issue 1
\pages 190--214
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1236}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.22.1.8}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1236
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v22/i1/p190
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:69
    PDF полного текста:54
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024