
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Модели и алгоритмы автоматизированной системы отбора студентов для кадрового резерва вуза

Работа №	138952
Тип работы	Магистерская диссертация
Предмет	информатика
Объем работы	72
Год сдачи	2023
Стоимость	5500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	41

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение 3
Глава 1 Анализ современного состояния исследований по отбору персонала для кадрового резерва вуза 7
1.1 Анализ методов отбора персонала для кадрового резерва вуза 7
1.2 Анализ современных подходов к построению автоматизированных
систем отбора персонала 18
Глава 2 Анализ методологий построения эффективных автоматизированных систем отбора персонала для кадрового резерва вуза 24
2.1 Методология объектно-ориентированного моделирования систем
поддержки принятия решения 24
2.2 Методология построения систем поддержки принятия решения на
основе интеллектуального анализа данных 27
Глава 3 Разработка моделей и алгоритмов автоматизированной системы отбора студентов для кадрового резерва вуза 31
3.1 Моделирование поведения студента на основе анализа его
цифрового следа 31
3.2 Алгоритмы кластеризации данных цифрового следа студента 37
3.3 Функциональная модель автоматизированной системы отбора
студентов для кадрового резерва вуза 45
Глава 4 Апробация проектных решений и оценка их эффективности 51
4.1 Апробация проектных решений 51
4.2 Оценка экономической эффективности проектных решений 62
Заключение 65
Список используемой литературы и используемых источников 68

Введение

«Одной из ключевых задач кадровой политики современного российского вуза является формирование кадрового резерва.
Кадровый резерв - это группа сотрудников (специалистов, руководителей), которые потенциально способны к руководящей деятельности, отвечают требованиям, предъявляемым должностью, прошли отбор и квалификационную подготовку, но еще не назначены на должность.
Создание кадрового резерва является инструментом эффективной управленческой политики предприятия» [5].
В настоящее время перед вузами поставлена задача создания внутреннего кадрового резерва в том числе из обучающихся в вузе студентов, используя эффективную методику отбора последних.
Создание кадрового резерва относится к категории задач отбора персонала предприятия или компании и играет важную роль в управлении вузом.
Неправильные решения при выборе студента для кадрового резерва вуза могут привести к значительным экономическим потерям, а, главное, могут негативно повлиять на будущую карьеру молодого специалиста, что соответствующим образом отразится на имидже вуза.
Для решения данной проблемы на предприятиях используются автоматизированные системы отбора персонала.
Совершенно очевидно, что в основу такой системы должны быть положены модели и алгоритмы, обеспечивающие эффективность управления процессом отбора студентов.
Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки моделей и алгоритмов автоматизированной системы, обеспечивающей эффективность управления отбором студентов для кадрового резерва вуза.
Объектом настоящего исследования является автоматизированная система отбора студентов для кадрового резерва вуза.
Предметом исследования являются модели и алгоритмы автоматизированной системы отбора студентов для кадрового резерва вуза.
Целью работы является исследование и разработка моделей и алгоритмов эффективной автоматизированной системы отбора студентов для кадрового резерва вуза...

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

В настоящее время перед вузами поставлена задача создания внутреннего кадрового резерва в том числе из обучающихся в вузе студентов, используя эффективную методику отбора последних.
Неправильные решения при выборе студента для кадрового резерва вуза могут привести к значительным экономическим потерям, а, главное, могут негативно повлиять на будущую карьеру молодого специалиста, что соответствующим образом отразится на имидже вуза. Для решения данной проблемы на предприятиях используются автоматизированные системы отбора персонала.
Магистерская диссертация посвящена актуальной проблеме исследования и разработки моделей и алгоритмов эффективной автоматизированной системы отбора студентов для кадрового резерва вуза.
В процессе выполнения магистерской диссертации были решены следующие задачи:
- проведен анализ современного состояния исследований по отбору
персонала для кадрового резерва вуза. Как показал анализ, для отбора кандидатов в кадровый резерв организации используются методы, основанные на модели компетенций и анализе поведенческой модели кандидатов. Широкие возможности для применения, точность и валидность методики DISC обусловили ее выбор для отбора студентов для кадрового резерва вуза. По своим функциональным и архитектурным особенностям
автоматизированные системы отбора персонала для кадрового резерва относятся к категории СППР. Анализ литературы и источников подтвердил интерес ученых и специалистов к проблеме отбора персонала для различных социальных систем;
- проведен анализ методологий построения эффективных автоматизированных систем отбора персонала для кадрового резерва вуза...

Литература

1. Баранова Е. В., Швецов Г. В. Методы и инструменты для анализа цифрового следа студента при освоении образовательного маршрута // Перспективы науки и образования. 2021. № 2 (50). С. 415-430.
2. Вдовин В.М., Суркова Л.Е., Шурупов А.А. М. : Дашков и К, 2016. 388 с.
3. Жданов Д.Н. Анализ успеваемости студентов для оценки деятельности куратора // Г арантии качества профессионального образования. 2010. С. 317-320.
4. Ильченко С. В. Отбор персонала как составляющая кадровой политики организации // Бизнес и дизайн ревю. 2019. № 1 (13). С. 5.
5. Кадровый резерв [Электронный ресурс]. URL: https://www.audit- it.ru/terms/trud/kadrovyy_rezerv.html (дата обращения: 15.03.2023).
6. Кальмай О.М., Юдина Е.С., Шерина О.А., Латышев А.С. Кадровый резерв как фактор повышения конкурентоспособности современного университета // Университетское управление: практика и анализ. 2016. № 101(1). С. 98-108.
7. Код адаптивного алгоритма k-means на языке Pyhton [Электронный
ресурс]. URL: https://gist.github.com/jianchao-
li/7065b510305d4df48063a801e6433213#file-adaptive-kmeans-ipynb (дата
обращения: 15.03.2023).
8. Котов К., Красильников Н. Кластеризация данных [Электронный ресурс]. URL: https://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/02ia-seminar-note.pdf (дата обращения: 17.02.2023).
9. Кулагина Е. Модель компетенций: как разработать для разных
должностей [Электронный ресурс]. URL: https://www.hr-
director.ru/article/66647-model-kompetentsiy-19-m4 (дата обращения:
15.03.2023).
10. Леоненков А. В. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose : учебное пособие. М. : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. 317 c. [Электронный ресурс]. URL: https://www.iprbookshop.ru/97554.html (дата обращения: 24.03.2023).
11. Методы отбора соискателей [Электронный ресурс]. URL: Источник: https://www.jcat.ru/job_vacancy/blog/ocenka-i-otbor-personala/ (дата обращения: 15.03.2023).
12. Мкртычев С.В. Big data: подходы к определению и классификации // Сборник «Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения». III Всероссийская научная конференция с международным участием: сборник докладов. Тольятти. 2021. С. 253-258.
13. Никитина Н.Ш., Бурмистрова Е.В. Методика отбора персонала на вакансию на основе нечетких показателей // Университетское управление. 2004. № 3(31). С. 98-103.
14. Парфенов А. С. Образ жизни и здоровья студентов: проблемы, анализ, опыт, рекомендации // Ученые записки ОГУ. Серия: Гуманитарные и социальные науки. 2012. №5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obraz-zhizni- i-zdorovya-studentov-problemy-analiz-opyt-rekomendatsii (дата обращения: 20.03.2023).
15. Перфильев Д. А., Раевич К.В., Пятаева А.В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений : учебное пособие. Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. 136 c. [Электронный ресурс]. URL: https://www.iprbookshop.ru/84359.html (дата обращения: 19.03.2023)...43