Автоматизированная система определения квалификации специалистов: на примере полиграфического производства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Иванов, Михаил Викторович

• Иванов, Михаил Викторович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Иванов, Михаил Викторович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Проблемы и задачи автоматизированного определения квалификации 10 специалистов различных отраслей промышленности

1.1. Современные тенденции в области управления персоналом предпри- 10 ятий промышленности

1.2. Цель и задачи автоматизации определения квалификации специалистов

1.3. Обзор автоматизированных систем контроля знаний

1.4. Выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы 21 определения квалификации специалистов

1.5. Применение методов экспертных оценок в автоматизированной системе 28 определения квалификации специалистов

1.5.1. Определение количественного состава группы экспертов

1.5.2. Определение компетентности экспертов 32 Глава 2. Разработка автоматизированной системы определения квалификации 37 специалистов

2.1. Архитектура автоматизированной системы определения квалификации 37 специалистов

2.2. Технические характеристики автоматизированной системы определе- 39 ния квалификации специалистов

2.3. Структура автоматизированной системы определения квалификации 39 специалистов

2.3.1. Подсистема «Администрирование»

2.3.2. Подсистема «Пользователи»

2.3.3. Подсистема «Привлечение и подбор кадров»

2.3.4. Подсистема «Оценка квалификации»

2.3.5. Подсистема «Анализ результатов оценки квалификации» 4

2.3.6. Подсистема «Кадровый учет специалистов предприятия»

2.3.7. Подсистема «Безопасность и защита информации»

2.4. Алгоритмы подбора и аттестации кадров

2.5. Настройка автоматизированной системы определения квалификации 49 под конкретную отрасль промышленности

Выводы по главе 2

Глава 3. Разработка концептуальных основ, методов и алгоритмов функцио- 55 нирования автоматизированной системы определения квалификации специалистов

3.1. Автоматизированный подбор и аттестация специалистов

3.2. Описание пространства знаний специалистов

3.3. Автоматизированное формирование интегрального показателя квали- 58 фикации и комплекса оценивающих заданий анализируемой должности

3.3.1. Методика формирования интегрального показателя квалификации 58 и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия

3.3.2. Алгоритм формирования комплекса оценивающих заданий и инте- 61 грального показателя квалификации

3.3.3. Программная реализация методики формирования интегрального 62 показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий

3.4. Расчет основных характеристик практических заданий

3.4.1. Методика определения математических моделей трудоёмкости 67 практических заданий по производственным процессам

3.4.2. Автоматизированное определение математических моделей трудо- 69 ёмкости практических заданий

3.4.3. Применение методики определения математических моделей тру- 70 доёмкости практических заданий

3.5. Расчет основных характеристик тестовых материалов

3.5.1. Определение надёжности теста и вычисление погрешности измере- 78 ния тестового балла

3.5.2. Определение содержательной и критериальной валидности теста

3.5.3. Открытая форма квалификационных тестовых заданий

3.5.4. Модель адаптивного тестирования для автоматизированной систе- 83 мы определения квалификации специалистов

3.5.5. Интерпретации результатов квалификационного тестирования

3.6. Автоматизация первичной оценки при подборе кандидатов, претен- 89 дующих на вакантные должности

3.7. Автоматизация вторичной оценки при подборе кандидатов, претен- 90 дующих на вакантные должности

3.7.1. Методика определения характеристик профессионального уровня 90 специалистов исследуемой должности

3.7.2. Методика выбора специалистов на основе функционально- 92 стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности

3.7.3. Алгоритм выбора специалистов на основе функционально- 93 стоимостного анализа

3.7.4. Программная реализация методики выбора специалистов на основе 94 функционально-стоимостного анализа

Выводы по главе 3

Глава 4. Определение квалификации специалистов полиграфического произ- 100 водства

4.1. Аттестация работников полиграфического предприятия

4.1.1. Классическая аттестация работников полиграфического предпри-

ятия

4.1.2. Проведение классической аттестации работников полиграфическо- 102 го предприятия

4.1.3. Автоматизированная аттестация работников полиграфического 103 предприятия

4.1.4. Проведение автоматизированной аттестации работников полигра- 108 фического предприятия

4.2. Сравнительный анализ классической и автоматизированной аттестации

работников полиграфического предприятия

4.3. Подбор работников полиграфического предприятия

4.3.1. Классический подбор специалистов, претендующих на вакантные 112 должности

4.3.2. Автоматизированный подбор специалистов, претендующих на ва- 113 кантные должности

4.3.3. Первичная оценка специалистов, претендующих на вакантные 115 должности

4.3.4. Проведение классической оценки квалификации специалистов, 116 претендующих на вакантные должности

4.3.5. Проведение автоматизированной оценки квалификации специали- 117 стов, претендующих на вакантные должности

4.3.6. Проведение автоматизированного выбора специалистов на основе 118 функционально-стоимостного анализа

4.4. Сравнительный анализ классического и автоматизированного подбора 124 кандидатов, претендующих на вакантные должности

Выводы по главе 4

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система определения квалификации специалистов: на примере полиграфического производства»

ВВЕДЕНИЕ

Современные предприятия различных отраслей промышленности вынуждены уделять повышенное внимание вопросам оценки квалификации кадров вследствие высокой конкурирующей борьбы за потребителей. Наличие квалифицированных кадров, удовлетворяющих потребностям предприятия, обеспечивают его существенным конкурентным преимуществом, что немаловажно в текущих рыночных условиях. Главным трендом, способствующим формированию квалифицированного кадрового состава, является оценка квалификации кадров при подборе. Дополнительным условием, обеспечивающим поддержание кадрового состава на заданном предприятием уровне, является проведение периодической аттестации работников.

Отсутствие в настоящее время единых подходов к оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности вынуждает предприятия решать данную задачу собственными силами. Основная сложность оценки квалификации заключается в выборе методов, предназначенных для её выполнения, т.к. неверно выполненный выбор может свести к минимуму результативность проводимой оценки квалификации. Выбор методов оценки квалификации необходимо выполнять с учётом индивидуальных особенностей должности и предъявляемых предприятием к ней требованиям. Кроме того, оценка квалификации связана с многочисленными рутинными операциями, повышающими финансовые и временные затраты. Наиболее рациональное решение вопросов, связанных с оценкой квалификации, может быть достигнуто путём автоматизации определения квалификации специалистов.

На российском рынке присутствует значительное количество автоматизированных систем контроля знаний, однако их применение малоэффективно при оценке квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Данные автоматизированные системы не учитывают масштабы предприятий, частные требования к различным должностям, применяют ограниченное количество методов оценки квалификации, не удовлетворяют требованиям адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов.

Исходя из вышесказанного, вопрос разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий раз-

личных отраслей промышленности, является на сегодняшний день актуальным и требующим решения.

Цель диссертационной работы - повышение эффективности и оперативности оценки квалификации с помощью применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов, использующей методики и алгоритмы, учитывающие индивидуальные требования предприятия к должности, а также снижение времени и затрат на подбор и аттестацию кадров.

В соответствии с целью в рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи:

- проведен обзор и анализ автоматизированных систем контроля знаний;

- выполнен обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов;

- разработана структура автоматизированной системы определения квалификации специалистов;

- разработана методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

- разработана методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа;

- в соответствии с предложенными методиками разработаны алгоритмы и выполнена их программная реализация, позволившая автоматизировать соответствующие функции.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что впервые предложено определять квалификацию исследуемых специалистов с помощью интегрального показателя, учитывающего задаваемые предприятием методы оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий, формируемый с учётом предъявляемых предприятием должностных требований к специалистам. Разработана новая методика автоматизированного выбора специалистов, позволяющая выявлять предпочтительного кандидата на основе функционально-стоимостного анализа, учитывающая определяемые предприятием характеристи-

ки профессионального уровня исследуемой должности. Разработаны методики и алгоритмы, предназначенные для программной реализации автоматизированной системы определения квалификации специалистов различных отраслей промышленности, обеспечивающие адаптивность, гибкость и интеллектуальность процессов подбора и аттестации кадров с учётом индивидуальных требований предприятий к должности, формируемых на его экспертном совете.

Практическая ценность исследования заключается в разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов, предназначенной для предприятий различных отраслей промышленности, способствующей снижению затрат и времени на подбор и аттестацию кадров. Разработанные методики и алгоритмы позволяют задавать предприятию методы оценки квалификации и требования для специалистов различных должностей, обеспечивают адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов, повышают эффективность проводимой оценки квалификации.

Апробация работы. Теоретические положения и выводы, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, были доложены автором на научно-технических конференциях молодых ученых МГУП имени Ивана Федорова (2007, 2010, 2011 г.г.), Волгоградской международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: новые взгляды и решения» в 2011 году, Саратовской международной научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе» в 2011 году и Санкт-Петербургской юбилейной международной конференции студентов и молодых ученых «РШМТ-2011».

Материалы диссертации являются частью научно-исследовательских работ, выполненных в соответствии с планом госбюджетных НИР Московским государственным университетом печати имени Ивана Федорова по заказу Министерства образования и науки Российской Федерации: «Разработка научных основ и методологии формирования, повышения эффективности функционирования и технического обслуживания интегрированных систем полиграфии» (государственный регистрационный №01200504657) и «Исследование методов управления и средств автомата-

зации технологических процессов полиграфического производства» (государственный регистрационный №01201170688).

Результаты работы внедрены в ЗАО «Группа Эксперт», о чём имеется соответствующий акт.

Сведения об объеме и структуре работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основное содержание диссертации изложено на 143 страницах, диссертационная работа содержит 29 таблиц и 27 рисунков. Список использованной литературы насчитывает 107 наименований.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 18 работ, в том числе 1 монография и 3 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Положения, выносимые на защиту:

-методика автоматизированного формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия;

-методика автоматизированного выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа с учётом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности;

- структура, функции и алгоритмы работы автоматизированной системы определения квалификации специалистов, обеспечивающей адаптивность, гибкость и интеллектуальность выполняемых процессов.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Иванов, Михаил Викторович

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4

В главе приведены результаты применения автоматизированной системы определения квалификации специалистов при аттестации и подборе кадров для полиграфического производства. Для оценки эффективности автоматизированной системы проводились классическая и автоматизированная аттестация работников предприятия, а также классический и автоматизированный подбор кандидатов, претендующих на вакантные должности.

Аттестация была проведена для специалистов в области допечатной подготовки, в которой приняли участие: 4 оператора набора; 6 корректоров; 2 оператора сканера; 4 дизайнера; 4 верстальщика. На экспертном совете предприятия были определены следующие методы оценки квалификации, которые оказались едиными для всех специалистов допечатной подготовки: квалификационные тесты и практические задания; также были заданы весовые коэффициенты выбранных методов оценки квалификации. Рассмотрено применение методики формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемой к условиям предприятия на примере дизайнера.

Результаты классической и автоматизированной аттестации подтвердили, что квалификации 20 специалистов допечатной подготовки соответствуют требованиям, предъявляемым предприятием для анализируемых должностей. При этом у 2 операторов сканера при классической аттестации были определены отличные квалификационные уровни, а при автоматизированной аттестации - хорошие. Одним из преимуществ автоматизированной системы определения квалификации является то, что она позволяет формировать проблемные области знаний испытуемых специалистов, рекомендованные для самостоятельного изучения в целях повышения квалификации. После изучения проблемных областей знаний руководителем отдела допечат-ной подготовки было принято решение о выполнении второй классической аттестации операторов сканера. Результаты второй классической аттестации определили сходство полученных квалификационных уровней с квалификационными уровнями, определенными при автоматизированной аттестации. Проведение автоматизированной аттестации позволило сократить время в 5,5 раза по сравнению с классической аттестацией.

Подбор проводился с целью определения и трудоустройства следующих специалистов: 1 корректора; 1 дизайнера; 1 верстальщика. Классический и автоматизированный подбор включал: первичную оценку, оценку квалификации и вторичную оценку. Результаты классической и автоматизированной первичной оценки совпали, были определены следующие специалисты: 2 корректора; 3 дизайнера; 2 верстальщика. Данные специалисты прошли оценку квалификации, по результатам которой было определено, что квалификации всех 7 специалистов соответствуют требованиям предприятия для анализируемых должностей, квалификационные уровни специалистов также оказались сходными. При вторичной оценке результаты классического и автоматизированного выбора корректоров и верстальщиков совпали, дизайнеров - нет. Данное различие объясняется тем, что при классическом выборе предпочтение отдаётся специалисту с наибольшим комплексным показателем квалификации, автоматизированный выбор выполняется на основе функционально-стоимостного анализа при этом учитываются определяемые предприятием характеристики профессионального уровня исследуемой должности. Проведение автоматизированного подбора кандидатов, претендующих на вакантные должности, позволило сократить время в 1,6 раза по сравнению с классическим подбором.

Разработанные методики и алгоритмы, применяемые в автоматизированной системе, повышают эффективность оценки квалификации специалистов различных отраслей промышленности. Кроме того, применение автоматизированной системы сокращает время и затраты на подбор и аттестацию кадров.

Автоматизированная система определения квалификации специалистов прошла апробацию в ЗАО «Группа Эксперт». Результаты апробации подтвердили её работоспособность, действенность и эффективность при выполнении автоматизированного подбора и аттестации кадров. Получен акт о внедрении автоматизированной системы определения квалификации специалистов на предприятии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Квалифицированные кадры, удовлетворяющие потребностям предприятия, дают предприятию существенное конкурентное преимущество, что немаловажно в текущих рыночных условиях. Основным трендом, способствующим формированию квалифицированного кадрового состава, является оценка квалификации кадров при подборе. Дополнительным условием, обеспечивающим поддержание кадрового состава на заданном предприятием уровне, является проведение периодической аттестации работников. Для повышения эффективности оценки квалификации за счет увеличения её точности и снижения затрат и времени на подбор и аттестацию кадров, принято решение о разработке автоматизированной системы определения квалификации специалистов для различных отраслей промышленности. Достижение эффективности оценки квалификации выполняется с помощью разработанных методик и алгоритмов, повышающих точность оценки квалификации. За счет автоматизации процессов оценки квалификации, требующих выполнения многочисленных рутинных операций, сокращаются затраты и время.

Выполненный обзор 53 автоматизированных систем контроля знаний, присутствующих на российском рынке, позволил изучить их архитектуру, функциональные возможности, используемые методы оценки, что, в конечном итоге, способствовало определению вектора разработки автоматизированной системы определения квалификации специалистов. Перед автоматизированной системой определения квалификации были поставлены следующие задачи: настройка под конкретное предприятие с учетом индивидуально задаваемых требований к специалистам различных должностей, применение различных методов оценки квалификации, позволяющих оценивать как теоретические, так и практические знания специалистов, обеспечение адаптивности, гибкости и интеллектуальности выполняемых процессов, повышающих эффективность проводимой оценки квалификации.

Проведенный обзор и выбор методов, предназначенных для автоматизированной системы определения квалификации специалистов, позволил классифицировать их на следующие группы: методы, предназначенные для первичной оценки; методы, предназначенные для оценки квалификации; дополнительные методы, оценки квалификации специалистов, претендующих на руководящие должности. Методы, предназначенные для первичной оценки, используются при подборе кадров и применяются к кандидатам, претендующим на вакантные должности. Методы, предназначенные для оценки квалификации используются как при аттестации работников, так и при подборе кандидатов на вакантные должности.

Описана архитектура автоматизированной системы определения квалификации специалистов: клиент - сервер приложений - сервер баз данных (трёхуровневая архитектура). Для диалога между пользователем и автоматизированной системой используется \veb-6pay3ep, обращающийся к серверу приложений, взаимодействующего с базами данных, при КИр-сессии. Рассмотрены технические характеристики автоматизированной системы определения квалификации специалистов.

Разработана общая структура автоматизированной системы определения квалификации, состоящая из семи подсистем: «Администрирование», «Пользователи», «Привлечение и подбор кадров», «Оценка квалификации», «Анализ и статистика», «Кадровый учет специалистов предприятия», «Безопасность и защита информации». Каждая из подсистем представляет сложный программный комплекс, функционирующий на основе оригинальных алгоритмов.

Выполнено описание алгоритмов, применяемых в автоматизированной системе определения квалификации при подборе и аттестации кадров.

Разработана схема применения автоматизированной системы оценки квалификации малыми и средними предприятиями однородной отрасли промышленности, предполагающая наличие поставщика услуг, у которого располагается сервер приложений и сервер баз данных. Преимущество предложенной схемы заключается в том, что вопросы настройки, обновления, резервного копирования данных, информационной безопасности решаются не предприятиями, а поставщиком услуг. Кроме того, специализация поставщика услуг на конкретную промышленную отрасль позволяет проводить более эффективную общую настройку системы.

Разработаны концептуальные основы, методы и алгоритмы функционирования автоматизированной системы определения квалификации специалистов, основными функциями которой являются подбор и аттестация кадров.

При аттестации кадров выполняется только оценка квалификации, по результатам которой принимаются управленческие решения, соразмерные целям проводимой аттестации. Оценка квалификации выполняется с помощью индивидуально определяемых для анализируемой должности методов оценки квалификации, в которых применяется комплекс оценивающих заданий. Комплекс оценивающих заданий формируется по важным областям знаний в соответствии с должностными требованиями специалистов. После выполнения комплекса оценивающих заданий испытуемыми специалистами рассчитываются интегральные показатели квалификации и определяются квалификации испытуемых специалистов.

Разработана методика формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих заданий, адаптируемая к условиям предприятия. Для разработанной методики описан алгоритм, выполнена его программная реализация, позволившая автоматизировать формирования интегрального показателя квалификации и комплекса оценивающих задания для специалистов исследуемых должностей.

Выполнено расширенное описание основных методов оценки квалификации -квалификационных тестов и практических заданий. Описаны методики определения основных характеристик тестовых материалов, категориальных уровней, необходимых для интерпретации результатов квалификационного тестирования. При определении коэффициента знаний специалиста с использованием квалификационного тестирования учитываются: коэффициент значимости области знания, к которой оно принадлежит, коэффициент сложности тестового задания, достигнутый испытуемым уровень сложности. При определении коэффициента знаний специалиста с использованием практических заданий учитываются коэффициенты, характеризующие сложность, качество и время выполнения практических заданий.

Для оценки времени выполнения практических заданий разработана методика, позволяющая определять математические модели трудоемкости практических заданий по производственным процессам. В основу данной методики положены экспериментально-статистические методы. При оценке времени выполнения заданий сопоставляются результаты, полученные испытуемыми специалистами с данными математическими моделями трудоёмкости практических заданий.

Подбор персонала автоматизированной системой определения квалификации включает: первичную оценку, оценку квалификации, вторичную оценку специалистов. При первичной оценке проводится автоматизированное определение соответствия кандидатов, претендующих на вакантные должности, общим требованиям предприятия и частным требованиям к анализируемой должности.

Оценка квалификации специалистов при подборе кадров идентична оценке квалификации при аттестации, поскольку в автоматизированной системе определения квалификации соблюдается единство требований, предъявляемых к специалистам однородной должности.

Вторичная оценка кандидатов, претендующих на вакантные должности, заключается в проведении научно обоснованного выбора специалистов, проводимого на основе функционально-стоимостного анализа с учетом определяемых предприятием характеристик профессионального уровня исследуемой должности. Разработана методика определения характеристик профессионального уровня исследуемой должности. Разработана методика выбора специалистов на основе функционально-стоимостного анализа; к данной методике разработан соответствующий алгоритм и выполнена его программная реализация, позволившая автоматизировать выбор специалистов.

Автоматизированная система определения квалификации специалистов прошла апробацию на полиграфическом предприятии, где применялась при подборе и аттестации кадров. Оценка эффективности автоматизированной системы определения квалификации выполнена с помощью проведенного сравнительного анализа классической и автоматизированной аттестации, а также классического и автоматизированного подбора кандидатов, претендующих на вакантные должности.

Аттестация была проведена для специалистов в области допечатной подготовки, в которой приняли участие: 4 оператора набора; 6 корректоров; 2 оператора сканера; 4 дизайнера; 4 верстальщика. Методы оценки квалификации и их весовые коэффициенты были определены на экспертном совете предприятия. Результаты классической и автоматизированной аттестации подтвердили, что квалификации 20 специалистов допечатной подготовки соответствуют требованиям, предъявляемым предприятием для анализируемых должностей, при этом квалификационные уровни 2 специалистов отличались. Изучение проблемных областей знаний данных специалистов и их вторая классическая аттестация доказали эффективность и точность автоматизированной оценки квалификации. Способность автоматизированной системы формировать проблемные области знаний, рекомендованные для самостоятельного изучения, также является одним из её преимуществ. Проведение автоматизированной аттестации позволило сократить время в 5,5 раза по сравнению с классической аттестацией.

Подбор проводился с целью определения и трудоустройства следующих специалистов: 1 корректора; 1 дизайнера; 1 верстальщика. Классический и автоматизированный подбор включал: первичную оценку, оценку квалификации и выбор специалистов. Оценка квалификации выполнялась для следующих специалистов, определенных после первичной оценки: 2 корректоров; 3 дизайнеров; 2 верстальщиков. Было определено, что квалификации 7 специалистов соответствуют требованиям предприятия для анализируемых должностей, квалификационные уровни специалистов также оказались сходными. Проведенный классический и автоматизированный выбор показал, что результаты выбора корректоров и верстальщиков совпали, дизайнеров - нет. При классическом выборе предпочтение отдаётся специалисту с наибольшим комплексным показателем квалификации, автоматизированный выбор выполняется на основе функционально-стоимостного анализа при этом учитываются определяемые предприятием характеристики профессионального уровня исследуемой должности. Проведение автоматизированного подбора кандидатов, претендующих на вакантные должности, позволило сократить время в 1,6 раза по сравнению с классическим подбором.

Апробация программы на полиграфическом предприятии подтвердила её работоспособность при выполнении подбора и аттестации кадров. Разработанные методики и алгоритмы, используемые в автоматизированной системе, повышают эффективность и оперативность проводимой оценки квалификации специалистов, а также сокращают время и затраты на подбор и аттестацию кадров.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Иванов, Михаил Викторович, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аванесов B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе. - М.: МИСиС, 1989. - 168 с.

2. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. - М.: Металлургия, 1969. -476 с.: ил.

3. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер, Ю.В. Грановский, Е.В. Маркова. - М.: Наука, 1976. - 324 с.

4. Аксенова Е.А. Управление персоналом. - М.: Юнити-Дана, 1998. - 424 с.

5. Александров В.А. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. - 221 с.

6. Александров В.А. К вопросу о надежности прогнозных экспертных оценок / В.А. Александров, B.C. Каменский // Труды ВНИИ техн. эстетики. - 1972. Вып. № 2. -С. 138-145.

7. Аргутин В.В. Количественная оценка качественных характеристик: Учеб. пособие для вузов / В.В. Аргутин, Д.А. Астринский. - М., 1977. - 38 с.

8. Бабанский Ю.К. Проблемное обучение как средство повышения эффективности обучения. - Ростов-на-Дону: РГТУ, 1990. - 288 с.

9. Базаров Т.Ю. Управление персоналом / Т.Ю. Базаров, Б.Л. Еремин, под ред. Т.Ю. Базарова. - М.: Банки и биржи, 1998. - 424 с.

10. Банько H.A. Управление персоналом: учебное пособие / H.A. Банько, Б.А. Карташов, Н.С. Яшин, под ред. H.A. Банько. - Волгоград: ВолгГТУ, 2006. - 96 с.

11. Башмаков А.И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем / А.И. Башмаков, И.А. Башмаков. - М.: Филинъ, 2003. - 616 с.

12. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). - М.: МОДЭК, 2002. - 352 с.

13. Беспалько В.П. Опыт разработки и использования критерия качества усвоения знаний // Советская педагогика. - М., 1968. - №4. - С. 25-31.

14. Беспалько В.П. Программируемое обучение: дидактические материалы. -М.: Выс. школа, 1992. - 40 с.

15. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980. - 254 с.

16. Бешелев С.Д. Экспертные оценки. - М.: Наука, 1973. - 154 с.

17. Бешелев С.Д. Экспертные оценки в принятии плановых решений. - М.: Экономика, 1976. - 78 с.

18. БизюковаИ.В. Кадры и управление: подбор и оценка. - М.: Экономика, 1998. - 152 с.

19. Борисова Е.А. Оценка и аттестация персонала. - СПб.: Питер, 2003. - 256 с.

20. Бородянский Ю.М.Диалоговый язык экспертных оценок. Математическое обеспечение ЭВМ для экономических задач. - Киев, 1972. - С. 67-81.

21. Васильев В.И. Основы культуры адаптивного тестирования. - М.: ИКАР, 2003.- 584 с.

22. Васильев В.И. Методологические правила конструирования компьютерных педагогических тестов / И.В. Васильев, А.Н. Демидов, Н.Г. Малышев, Т.Н. Тягунова, под ред. В.И. Васильева. - М.: ВТУ, 2000. - 486 с.

23. Васипов К.У. Экономическая служба. Формирование и деятельность в современных условиях. - Л.: Лениздат, 1987. - 150 с.

24. Венделин А.Г. Прогресс принятия решения. - Таллин: Валгус, 1973. - 216 с.

25. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для вузов. - 9-е изд. стер. -М.: Выс. школа, 2005. - 286 с.

26. Влчек Р. Функционально-стоимостной анализ в управлении. - М.: Экономика, 1986. - 176 с.

27. Волковицкий К.К. Анализ пространства ранговых оценок и синтез структурно-аналитических моделей для автоматизации принятия экспертных решений. -Киев: ИК, 1981.-56 с.

28. Волков П.Н. Математические методы в экспериментальных исследованиях. Планирование и статистический анализ многофакторных экспериментов. Ч. 3. -М.: Мир книги, 1992. - 128 с.

29. Волков П.Н. Математические методы в экспериментальных исследованиях. Планирование и статистический анализ многофакторных экспериментов. Ч. 4. -М: Мир книги, 1992. - 178 с.

30. Галеев И.Х. Компьютерный контроль знаний (локально и дистанционно) / И.Х. Галеев, В.Г. Иванов, Д.Л. Храмов, О.В. Колосов; под ред. И.Х. Галева. - Казань: Казанский государственный технологический университет, 2005. - 126 с.

31. ГафтМ.Г. Принятие решений при многих критериях. - М.: Знание, 1979. -

324 с.

32. Горбатов Д.С. Тестирование учебных достижений: критериально-ориентированный подход / Д.С. Горбатов // Педагогика. - 1995. - №4. - С. 105-110.

33. Горбачев A.A. Методика определения производительности системы допе-чатной подготовки изданий: Монография / A.A. Горбачев, Ю.Н. Самарин. - М.: Август-Принт, 2006. - 112 с.

34. ГОСТ 23.554.1-79. Система управления качеством продукции. Экспертные методы оценки качества продукции. Организация и проведение экспертной оценки качества продукции.

35. Гурвич Ф.Г.Методы и процедуры получения экспертной информации. - М.: 1973. - С.962-975.

36. Есин Б.И. Техническое обслуживание и ремонт. Технологичность и ремонтопригодность маши: Учеб. пособие для вузов. - М.: МГАП, 1994. - 128 с.

37. Ефимов М.В. Теоретические основы переработки информации в полиграфии: в 2 ч.: учебник для вузов. - М.: МГУП, 2001 г. - 214 с.

38. Дмитриенко Г.А. Стратегический менеджмент: целевое управление персоналом организации. - М.: МАУП, 2002. - 192 с.

39. Журавлев П.В. Технология управления персоналом / П.В. Журавлев, С.А. Карташев. - М.: Экзамен, 2000. - 576 с.

40. Загвязинский В.И. Методология и методы психолого-педагогического исследования / В.И. Загвязинский, P.A. Атаханов. - М.: Академия, 2005. - 208 с.

41. Зиновкина М.М. Функционально-стоимостной анализ с применением теории решения изобретательских задач (ФСА-ТРИЗ). - М.:МГИУ, 1999. - 63 с.

42. Иванов М.В. Автоматизированный выбор специалистов полиграфического производства на основе функционально-стоимостного анализа / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. -2011.-№6.-С. 19-27.

43. Иванов М.В. Автоматизация процесса оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // КомпьюАрт. -2011. -№ 8. - С. 29-33.

44. Иванов М.В. Автоматизированная система оценки квалификации специалистов полиграфического производства // Юбилейная международная конференция студентов и молодых ученых «Р11ШТ-2011» : материалы конференции. - СПб., 2011. -С. 43.

45. Иванов М.В. Методика оценки технической и информационной квалификации дизайнера / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. - С. 85-95.

46. Иванов М.В. Методы научного прогнозирования в полиграфии: монография / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин. - М.: МГУП, 2011. - 172с.

47. Иванов М.В. Обзор автоматизированных средств контроля и оценки знаний / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2010. - № 2. - С. 78-93.

48. Иванов М.В. Определение профессиональной квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 3. - С. 96-105.

49. Иванов М.В. Определение факторов, оказывающих наибольшее влияние при оценке тестовых материалов на этапе разработки теста / М.В. Иванов // Вестник МГУП.-2011.-№ 1.-С. 75-82.

50. Иванов М.В. Опять двойка, или Как оценить уровень подготовки дизайнера / М.В. Иванов, Ю.Н. Самарин // КомпьюАрт. - 2009. - № 4. - С. 43-47.

51. Иванов М.В. Разработка автоматизированной системы управления оценкой квалификации специалистов допечатной подготовки / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2009. - № 11.-С. 106-111.

52. Иванов М.В. Сравнительный анализ средств автоматизированного дизайна полиграфической продукции / М.В. Иванов // Вестник МГУП. - 2007. - № 4. - С. 5165.

53. Иванов M.B. Структура автоматизированной системы оценки квалификации специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Вестник МГУП. -2010.-№5.- С. 53-56.

54. Иванов М.В. Применение метода экспертных оценок для определения наиболее важных областей знаний специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Молодежь и наука: новые взгляды и решения». - Волгоград, 2011. - С. 92-93.

55. Иванов М.В. Принципы разработки квалификационных тестов для специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2011. - № 5. - С. 19-30.

56. Иванов М.В. Определение технической квалификации специалистов полиграфического производства // Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике, образовании и бизнесе». - Саратов, 2011.-С. 82-83.

57. Иванов М.В. Определение информационной и технической квалификаций специалистов полиграфического производства / М.В. Иванов // Полиграфист. В помощь руководителю и главному бухгалтеру. - 2011. - №5-6. - С. 72-78.

58. Иванцевич Д.М. Человеческие ресурсы управления / Д.М. Иванцевич,

A.A. Лобанов. - М.: Дело, 1993.-304 с.

59. Игнатов В.Г. Кадровое обеспечение государственной службы /

B.Г.Игнатов, В. А. Сулемов, А.И. Радченко. - Ростов-на-Дону: Литера Д, 1994. -146 с.

60. Кабаченко Т.С. Психология управления человеческими ресурсами. - СПб: Питер, 2003. - 400 с.

61. Карякин A.M. Управление персоналом. - Иваново: ИГЭУ, 2005. - 168 с.

62. Капустин Н.М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении / Н.М. Капустин, П.М. Кузнецов, А.Г. Схиртладзе, Н.П. Дьяконова, М.С. Уколов. - М.: Выс. школа, 2004. - 415 е.: ил.

63. Кассандрова О.Н. Обработка результатов наблюдений / О.Н. Кассандрова, В.В. Лебедев. - М.: Наука, 1970. - 102 с.

64. Квейд Э. Анализ сложных систем. - М.: Советское радио, 1973. - 520 с.

65. Квейд Э. Методы системного анализа / Новое в теории и практике управления производством США. - М.: Прогресс, 1971. - С. 78-98.

66. Кибанов А .Я. Управление персоналом организации: стратегия, маркетинг, интернационализация / А .Я. Кибанов, И.Б. Дуракова. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 302 с.

67. Ким B.C. Тестирование учебных достижений. - Уссурийск: УГПИ, 2007. -214 е.: ил.

68. Клайн П. Справочное руководство по конструированию тестов. Киев: ПАН ЛТД., 1994-284 с.

69. Кобец Е.А. Организация, нормирование и оплата труда на предприятиях отрасли. - Таганрог: ТРТУ, 2006. - 324 с.

70. Корнилов И.К. Методы научного и инженерного творчества. - М.: МГУП, 1999. - С. 85-88.

71. Кулаков М.Н. Персонал предприятий в условиях перехода к рынку / М.Н. Кулаков, Н.К. Маусов. - М.: Дело, 1993.- 158 с.

72. Кулыгина И.А. Управление персоналом: учебное пособие / И.А. Кулыгина, H.A. Каширин, Д.Ю. Пименов, под ред. И.А. Кулыгина. - Челябинск: ЮУрГУ, 2007. - 106 с.

73. Ладанов И.Д. Практический менеджмент. Психотехника управления и самотренировки. - М.: Корпоративные стратегии, 2004. - 496 с.

74. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. - М.: Наука, 1987.- 144 с.

75. ЛеевикГ.Е. Аттестация персонала по международным стандартам качества. - СПб.: БПА, 2007. - 424 с.

76. Лобанов А.Н. Научно-технический прогресс формирования образовательной концепции // Вестник Русско-азиатского института. - 2000. - № 2. - С. 45-50.

77. Маркова А.К. Психология профессионализма. - М.: Знание, 1996. - 308 с.

78. Марченко Е.К. Методы квалиметрии в педагогике. - М., 1979. - 250 с.

79. Маусов H.K. Управление карьерой персонала производства (социально-экономический аспект) / Н.К. Маусов, М.Н. Кулаков, П.В. Журавлев. - М.: Знание, 1993.- 174 с.

80. Минасов Ш.М. Система дистанционного обучения на базе технологий Интернет / Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова, C.B. Тархов // Проблемы качества образования: Материалы XIII Всероссийской научно-методической конференции. - Уфа: УГАТУ, 2003. - С. 99-100.

81.Мисаков B.C. Функционально-стоимостной анализ в строительстве. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 143 с.

82. Могинов Р.Г. Проектирование полиграфического производства. - М.: МГУП, 2005. -214 с.

83. Моисеева Н.К. Основы теории и практики функционально-стоимостного анализа. - М.: Выс. школа, 1988. - 192 с.

84. Орлов А.И. Экспертные оценки. - М.: Заводская лаборатория, 1996. - 148 с.

85. Об утверждении норм времени и выработки на набор, правку и верстку на персональном компьютере. Приказ МПТР РФ № 104 от 12.05.2000. URL: http://infopravo.by.ru/fed2000/ch05/aktl8777.shtm (дата обращения 18.10.2006).

86. Олсон Г. Цифровые системы автоматизации и управления / Г. Олсон, Д. Пиани. - СПб.: Невский Диалект, 2001. - 557 е.: ил.

87. Панкова JI.A. Организация экспертизы и анализ экспертной информации / JI.A. Панкова, А.М. Петровский, М.В. Шнейдерман. - М.: Наука, 1970. - 352 с.

88. Поляков В.А. Технология карьеры. Практическое руководство. - М.: Дело ЛТД, 1995.- 128 с.

89. Попов Д.И. Автоматизация управления процессов аттестации персонала промышленных предприятий. - М.: МГУП, 2007. - 178 с.

90. Поспелов Д.А. Вероятностные автоматы. Библиотека по автоматике. - М.: Энергия, 1970. - 88 с.

91. Самарин Ю.Н. Методика выявления возможно полного множества сценариев по рассматриваемому вопросу / Ю.Н. Самарин, Б.К. Гришутин, С.А. Шевченко // Вестник МГУП. - 2005. - № 12. - С. 31-37.

92. Самарин Ю.Н. Системы автоматизации и управления в полиграфии: Монография / Ю.Н. Самарин, М.В. Иванов, А.Н. Кутузов, А.П. Фролов - МГУП, 2011. -220 с.

93. Самыгин С.И. Менеджмент персонала. - Ростов-на-Дону: Феникс, 1997. -480 е.: ил.

94. Самыгин С.И. Психология управления. - Ростов-на-Дону: Феникс, 1997. -

512 с.

95. Спиридонов A.A. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. - М.: Машиностроение, 1981. - 184 с.

96. Строганов В.Ю. Адаптивное тестирование / В.Ю. Строганов, В.И. Васильев // Научный вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 1998. - №5. - С. 51-65.

97. Строганов В.Ю. Планирование эксперимента: Методические указания по использованию системы Statgraphics / В.Ю. Строганов, A.B. Балдин, В.В. Криницин.

- М.: МГТУ ГА, 1997. - 156 с.

98. Тинякова В.И. Математические методы обработки экспертной информации. - Воронеж: ВГУ, 2006. - 68 с.

99. Третьяков П.И. Управление образовательными системами / П.И. Третьяков, Т.И. Шамова, Н.П. Капустин. - М.: Владос, 2002. - 320 с.

100. Теория принятия решения / Вопросы кибернетики - Вып. № 8. - М.: Советское радио, 1975. - 176 с.

101. Тягунова Т.Н. Шкалирование и многомерный анализ. М.: МГУП, 2007.

- 206 с.

102. Тюрин Ю.Н. Статистические модели ранжирования / Ю.Н.Тюрин, А.П. Василевич, П.Ф. Андрукович // Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977. - С. 30-57.

103. Черепанов B.C. Экспертные оценки в педагогических исследованиях. -М.: Педагогика, 1989. - 150 с.

104. Чертовский В.Д. Базы и банки данных. - М.: МГУП, 2001. - 220 с.

105.Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ. Многофакторная регрессия: Учебное пособие. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2003. - 363 с.

106. Шекшня C.B. Управление персоналом современной организации. - М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 2002. - 368 с.

107. Щербаков В.А. Основы финансового функционально-стоимостного анализа / В.А. Щербаков, Е.А. Приходько. - Новосибирск: НГТУ, 2003. - 164 с.