Блог

15.02.2023

Определение ядра компетенций HR-специалистов, траектории их профессионального роста на основе интерпретационного структурного моделирования

Комментарий эксперта

АННОТАЦИЯ

Предмет исследования – компетенции специалистов кадровых служб организаций Республики Беларусь, извлеченные из цифровых источников по поиску работы и обработанные с помощью технологий искусственного интеллекта. Цель работы – определение ключевых компетенций HR-специалистов и разработка программ их развития на основе применения интерпретационного структурного моделирования, MICMAC и DEMATEL–анализа. Актуальность рассматриваемой темы обусловлена усилением требований рынка труда к набору и качеству компетенций специалистов, а также их постоянному саморазвитию. Научная новизна заключается в развитии теоретических основ изучения рынка труда с помощью технологий искусственного интеллекта и в разработке методики определения ядра компетенций и траектории обучения профессиональной компетентности специалистов. Использованы общенаучный и экономический методы анализа, ИСМ, MICMAC и DEMATEL–анализ, а также статистические методы группировки, классификаций и построения графов.

В результате исследования определены два направления и разработаны программы развития профессиональных компетенций HR-специалистов с помощью обучения техническим навыкам (с преобладанием «жестких» компетенций в программах обучения), а также коммуникативным и деловым качествам (с преобладанием «мягких» компетенций). Сделан вывод о том, что для специалистов кадровых служб организаций Республики Беларусь основополагающими являются навыки коммуникации, ведения деловой документации, работы в команде, владения «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» и офисными программами Microsoft office.

ВВЕДЕНИЕ

Цифровизация бизнес-процессов, современные тенденции трансформации рынка труда требуют от HR-специалистов постоянного совершенствования своих навыков, обновления и расширения компетенций, поскольку именно от их компетентности зависит качество нанимаемого персонала, скорость его адаптации, эффективность развития, мотивация и т. д., что в свою очередь отражается на результативности и конкурентоспособности организации в целом.

В целях выбора оптимального метода выявления основополагающих компетенций, определяющих профессиональный уровень современного кадровика, проведен анализ используемых подходов и применяемого математического аппарата, который показал, что для решения вопросов установления причинно-следственных связей среди ключевых компетенций специалистов в разрезе отрасли или организации авторами научных работ применяется:

  • интерпретационное структурное моделирование (Дж. Уорфилд, А. Резайян, Р. Багери, С. Джархария, Р. Шанкар и др.)
  • построение классификационной матрицы перекрестного влияния и зависимости факторов (А. Резайян, Р. Багери и др.);
  • построение сетевой модели причинных и следственных факторов, с определением их силы влияния (С. М. Миранда, Дж.-Н. Ли, Дж.-Х. Ли, С. Камисон, Б. Форес и др.).

Интерпретационное структурное моделирование (ИСМ) – это инструмент определения прямых или косвенных взаимодействий между элементами системы, а также средство анализа иерархических отношений между элементами системы [1]. Математические основы этого метода изложены в работе Ф. Харари «Структурные модели: введение в теорию направленных графов» [2], а примером его практического применения является декомпозиция сложной системы на ряд подсистем с последующим конструированием многоуровневой структурной модели.

Впервые для изучения социально экономических систем метод интерпретационного структурного моделирования был применен Дж. Уорфилдом и описан в труде «К интерпретации сложных структурных моделей» [3]. Практика применения ИСМ для исследований в области менеджмента подробно изложена в работах С. Джархарии и Р. Шанкара «IT-интеграция цепей поставок: понимание барьеров» [4], Мандала «Интерпретация интерпретационной структурной модели» [5] и других.

Эффективность применения интерпретационного структурного моделирования при анализе знаний, умений и навыков доказана этими и другими авторами, исследующих уровни взаимодействия компетенций в разрезе отдельных специальностей и по секторам промышленности (табл. 1).

Построение классификационной матрицы перекрестного влияния и зависимости факторов (Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée a un Classeement, MICMAC-анализ) – процедура оценки степени зависимости или потенциала влияния переменных друг на друга [9], применяемая в совокупности с ИСМ-анализом с целью подтверждения его результатов.

Метод построения сетевой модели причинных и следственных факторов (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL-анализ) – это комплексный подход для построения и анализа сетевой модели, использующей причинно-следственные связи между сложными факторами [10] и позволяющий анализировать взаимодействие факторов сложной системы, разделять их на группы причинных и следственных составляющих, вычислять силу влияния факторов друг на друга.

Эффективность применения данного метода при решении экономических задач доказана при разработке маркетинговых стратегий организаций (Ю. Дж. Чиу, Х. К. Чен, Г. Х. Цзэн, Дж. З. Шю,), оптимизации системы управления компанией (К.Л. Лин, Г.Х. Цзэн), классификации необходимых компетенций менеджеров (И-Джей. Ву, Б. Г. Ли), оценке е-обучения (Х. К. Чен, Г. Х. Цзэн, С. В. Ли) и стратегии управления знанием (Р. Ц. М. Ям) (табл. 2).

Проведенные исследования применения различных методов анализа с целью выявления взаимодействий между компетенциями в разрезе сложных структур (профессий, программ обучения, секторов промышленностей) привели нас к выводу о необходимости одновременного и комплексного применения (на основе изученных процедур) ИСМ, MICMAC и DEMATEL-анализа при поэтапном выявлении уровня профессиональных навыков HR-специалистов и их взаимодействия, определении базовых (более всего влияющих на результативность их деятельности) компетенций, а также траектории, способов и методов повышения их профессиональной квалификации.

Таблица 1. Области использования интерпретационного структурного моделирования при анализе компетенций / Areas of application of interpretive structural modeling in competency analysis

Источник / Source: составлено автором по [1, 6, 7, 8] / compiled by the author based on [1, 6, 7, 8].
Автор исследования / Autor of the study Год проведения / Year of the event Направление исследования / Direction of research
А. Резайян, Р. Багери 2018 Моделирование факторов, влияющих на функционирование сетей знаний
Патил и др. 2016 Организация управления знаниями во вспомогательных секторах автомобильной промышленности Индии
Р. Ванг, П. Пэн, Л.-Г. Лю, Л. Сюй 2016 Траектория обучения профессиональным компетенциям для специальности «Электронная коммерция», основанная на методе ИСМ
Тагизадех, Шокри 2015 Управление знаниями с точки зрения социального капитала
Б. Хан, С. Бэй, Дж. Чжао, Л. Чжан, У. Цуй 2015 Построение системы инженерно-технологической практики для профессиональных магистрантов на основе ИСМ
Шарма, Сингх 2013 Барьеры, препятствующие управлению знаниями – комплексный подход на основе ИСМ и анализа иерархий
С. Дулеба, Й. Шимазаки, Ц. Мишина 2013 Анализ связей факторов в системе общественного транспорта
Канунго 2009 Оценка эффективности применения информационно-коммуникационных технологий
Кант, Сингх 2008 Формирование системы управления знаниями – моделирование барьеров
Сингх и др. 2003 Управление знаниями в отраслях машиностроения
Саксена, Врат 1992 Иерархия и классификация элементов программ и планов
Хоторн, Сейдж 1975 Разработка программ высшего образования

Таблица 2. Применение метода DEMATEL для анализа компетенций / Using the DEMATEL method for competency analysis

Источник / Source: составлено автором по [11, 12, 13, 14] / compiled by the author based on [11, 12, 13, 14].
Автор исследования / Autor of the study Год проведения / Year of the event Направление исследования / Direction of research
С. М. Миранда, Дж.-Н. Ли и Дж.-Х. Ли 2011 Запасы и потоки, лежащие в основе возможностей организаций в области управления знаниями: синергетическая и случайная взаимодополняемость с течением времени
С. Камисон и Б. Форес 2010 Способность к усвоению знаний: новые идеи для ее концептуализации и измерения
Б. Г. Ли, Г. Х. Цзэн, Тин 2007 Применение метода DEMATEL для изучения структурных отношений в сложной системе
И-Джей. Ву, Б. Г. Ли 2007 Классификация необходимых компетенции менеджеров с целью содействия их развития
Х. К. Чен, Г. Х. Цзэн,С. В. Ли 2007 Построения модели оценки взаимосвязанных факторов в программах электронного обучения
Р. Ц. М. Ям 2004 Применение DEMATEL-анализа для оценки выявления, усвоения и использования знаний

Исследовательский процесс включал в себя 5 этапов:

  1. Формирование эмпирической базы исследования, включающей информацию о компетенциях специалистов кадровых служб организаций Республики Беларусь. Составление иерархии и кодирование полученных компетенций;
  2. Проведение ИСМ-анализа навыков, указанных в вакансии специалиста кадровой службы, включающего построение структурной матрицы смежности компетенций HR-специалистов, вычисление матрицы достижимости компетенций, формирование достижимого и расширенного набора компетенций специалистов кадровых служб организаций и разработку итоговой модели ИСМ, состоящую из конической матрицы компетенций и направленного графа, визуализирующего результаты исследований. Установление траектории обучения профессиональной компетентности HR-специалистов;
  3. Проведение MICMAC-анализа компетенций HR-специалистов для выявления приоритетных компетенций профессии;
  4. Применение метода DEMATEL для определения причинных и следственных компетенций;
  5. Определение базовых компетенций специалистов кадровых служб, наиболее влияющих на результативность их деятельности.

ФОРМИРОВАНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ БАЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для проведения исследований была сформирована эмпирическая база данных из 631 вакансии, полученной по должностям, соответствующим кодам начальной группы занятий 1212 «Руководители структурных подразделений по кадрам и трудовым отношениям», 2423 «Специалисты–профессионалы в области подбора и использования персонала», 2424 «Специалисты–профессионалы в области подготовки и развития персонала», 4416 «Работники по ведению кадровой документации» в соответствии с Общегосударственным классификатором Республики Беларусь «Занятия» (ОКРБ 014-2017). Анализируемая база данных формировалась по авторской методике извлечения, очистки, классификации и анализа информации с онлайн-источников по поиску работы с применением технологий Big Data и искусственного интеллекта (рис. 1) [15].

Таблица 3. Кодирование профессиональных компетенций специалистов кадровых служб / Coding of professional competencies of HR specialists

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
Обозначение компетенции в матрице (код) / 
Designation of competence in the matrix (code)		 Компетенция / Competence
С1 Профессиональные компетенции HR, S
С2 Коммуникация, сотрудничество и творчество, S1:
С7 Работа в команде
С8 Обучение и развитие персонала
С9 Ведение деловой переписки
С10 Управление HR брендом в социальных сетях
С11 Умение коммуницировать
С3 Информационные навыки, S2:
С12 Работа с большим объемом информации
С4 Помощь и забота, S3:
С13 Адаптация персонала
С5 Управленческие навыки, S4:
С14 Ведение деловой документации
С15 Составление штатного расписания
С16 Администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников
С6 Работа с компьютером, S5:
С17 Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом»
С18 Владение офисными программами (Microsoft office)
С19 Автоматизация кадрового документооборота

Процесс получения данных о компетенциях включал в себя:

  • извлечение вакансий с порталов трудоустройства, социальных и профессиональных сетей, сайта государственной службы занятости, платформ и сервисов по подбору персонала, карьерных страниц сайтов компаний и других веб-источников. Для извлечения вакансий с цифровых источников разработаны программные модули на базе фрэймворка Scrapy, позволяющие осуществлять сбор и первичную обработку неструктурированных данных по расписанию в автоматическом режиме с помощью планировщика задач Airflow;
  • обработку текстовых данных, извлеченных из вакансий. Поскольку полученные данные не были структурированы и содержали большое количество лишней информации, была осуществлена их очистка и унификация (токенизация, удаление стоп-слов и пунктуации, нормализация, стемминг и лемматизация) [16];
  • дедубликацию данных – удаление одних и тех же вакансий, извлеченных из разных источников с помощью технологий искусственного интеллекта, позволяющих вычислять схожесть текстовых документов по их векторному представлению [17];
  • извлечение и классификацию должностей и компетенций из вакансий по Общегосударственному классификатору Республики Беларусь (ОКРБ 014-2017 «Занятия»), международному классификатору ISCO-08 (International Standard Classification of Occupations). Классификация осуществлялась с использованием нейросетевых языковых моделей. В качестве модели-классификатора выбрана USE (Universal Sentence Encoder), поддерживающая мультиязычность и кодирующая целые предложения, что обеспечивает необходимую точность обработки и сравнения текстовых данных [18];
  • передачу обработанных и классифицированных данных в СУБД ClickHouse и их визуализацию с помощью аналитической платформы Superset и Neo4j, позволяющих анализировать большие объемы данных и визуализировать полученные результаты [19].

Были изучены 1159 компетенций, извлеченных из текста вакансий, открытых на цифровых площадках по поиску работы с января 2021 г. по июль 2022 г. включительно. Далее с помощью технологий искусственного интеллекта полученные компетенции объединялись в группы в соответствии с разделом классификатора ESCO «Навыки». При этом учитывались все компетенции, доля которых составляла не менее 0,7 %, а также соблюдалась иерархия компетенций по классификатору ESCO «Навыки». Навыкам специалистов кадровых служб, указанным в резюме и вакансиях, присваивалось кодовое значение (табл. 3).

Таблица 4. Структурная матрица смежности компетенций А / Structural matrix of competence A adjacency

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19
C1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C7 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
C8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C9 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C10 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C11 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0
C12 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
C13 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
C14 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1
C15 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C16 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
C17 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1
C18 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1
C19 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Таблица 5. Матрица достижимости компетенций М / Matrix of competence M attainability

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19
C1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C3 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C4 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C5 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C6 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C7 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
C8 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C9 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C10 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C11 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1
C12 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
C13 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
C14 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1
C15 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
C16 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
C17 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1
C18 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1
C19 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

ИНТЕРПРЕТАЦИОННОЕ СТРУКТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАВЫКОВ СПЕЦИАЛИСТОВ КАДРОВЫХ СЛУЖБ, ВОСТРЕБОВАННЫХ РЫНКОМ ТРУДА

Из компетенций, выявленных по данным вакансий, формировалась структурная матрица смежности А (А = [аij]19х19), описывающая взаимодействия каждой переменной с другими, что позволило выявить контекстные связи между ними (табл. 4). При этом данные о взаимодействии конвертировались в бинарные значения 0 и 1. 

Отметим, что аij в матрице А отражает взаимодействие переменных Сi и Сj . 

Если аij = 1 и i≠j, то Сi оказывает прямое влияние на Сj .

Если аij = 0 и i≠j, то Сi не оказывает прямое влияние на Сj. 

Затем строилась матрица достижимости М (табл. 5), значения которой определялись с помощью Булевых операций. 

По данным матрицы достижимости М формировался достижимый и расширенный набор компетенций при одновременном их распределении по уровням. Для этого матрица М преобразовывалась с помощью итерационного метода с использованием элементарных концепций теории множеств в соответствии с классическими правилами итерации. Все переменные, включенные в данную матрицу, проверялись на соответствие равенству R(Ci) ∧ A(Ci) = R(Ci). В случае совпадения компетенции относились к высшему уровню иерархии (уровень L1) и исключались из дальнейших расчетов. Подобная операция повторялась до определения позиции каждой компетенции.

Рис. 1 / Fig. 1. Технология получения данных о востребованных компетенциях на рынке труда / Technology for obtaining data on in-demand competencies in the labor market

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.

После того, как были определены уровни каждой компетенции и выстроены коническая матрица (табл. 6) с направленным графом (рис. 1), была сформирована итоговая модель ИСМ.

Направленный граф (рис. 2) отражает взаимодействие навыков и визуализирует направления и последовательность курсов обучения HR-специалистов (траекторию обучения профкомпетентности), а также позволяет сделать следующие выводы:

1. Возможны два направления развития профессиональных компетенций HR-специалистов:

  • с помощью обучения техническим навыкам (с преобладанием «жестких» компетенций в программах обучения);
  • с помощью обучения коммуникативным и деловым способностям (с преобладанием «мягких» компетенций).

2. Программа обучения специалистов и, соответственно, учебное заведение или обучающие курсы выбираются исходя из недостающих у них навыков («жестких» или «мягких»). 

3. Для траектории технического обучения базовыми являются навыки «Работа с большим объемом информации» (C12), «Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» (C17), «Владение офисными программами (Microsoft office)» (C18), поскольку, оказывая прямое или косвенное влияние на другие факторы, они не испытывают на себе влияние последних. При этом «Ведение деловой документации» (C14), «Составление штатного расписания» (C15), «Администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников» (C16), «Автоматизация кадрового документооборота» (C19) являются критическими навыками, потому что играют связующую роль между предыдущими и последующими компетенциями.

Техническое обучение HR-специалистов должно происходить в следующей последовательности:

  • при полном курсе обучения (С17, С18)→С14→(С12, С16)→(С15, С19)→(С3, С5, С6);
  • при сокращенном курсе обучения (С17, С18)→С19→С6.

4. При обучении коммуникативным и деловым способностям базовыми являются навыки «Умение коммуницировать» (C11) и «Работа с большим объемом информации» (C12), а «Работа в команде» (C7), «Обучение и развитие персонала» (C8), «Ведение деловой переписки» (C9), «Управление HR брендом в социальных сетях» (C10), «Адаптация персонала» (C13), «Администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников» (C16) и «Автоматизация кадрового документооборота» (C19) являются критическими.


Деловые способности приобретаются специалистами в следующей последовательности:

  • при полном курсе обучения С11→С7→(С12, С13, С16)→(С8, С9, С10, С19)→(С2, С3, С4, С5, С6);
  • при сокращенном курсе обучения С11→С7→(С8, С9, С10)→С2.

ПОСТРОЕНИЕ КЛАССИФИКАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ ПЕРЕКРЕСТНОГО ВЛИЯНИЯ И ЗАВИСИМОСТИ НАВЫКОВ

MICMAC-анализ предназначен для оценки степени зависимости либо потенциала влияния переменных, каждая из которых причисляется к одному из четырех квадрантов (автономные, зависимые, независимые и взаимосвязанные переменные). Для проведения анализа использовалась матрица достижимости компетенций (табл. 5), ячейки которой отражали взаимосвязь двух переменных. В данной матрице проводился подсчет количества переменных, влияющих на каждую компетенцию (по вертикали) и количество переменных, зависящих от каждой компетенции (по горизонтали). С помощью полученных данных строилась матрица перекрестного влияния и зависимости компетенций, где по оси абсцисс откладывались значения зависимости переменной, а по оси ординат – влиния (рис. 3). При этом построение матрицы перекрестного влияния и зависимости компетенций велось по компетенциям С7 – С19, без компетенций С1 – С6, относящихся к верхним уровням.

Рис. 2 / Fig. 2. Итоговая модель интерпретационного структурного моделирования взаимодействия компетенций HR-специалистов / The final model of the interpretive structural modeling of the interaction of competencies of HR specialists

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.

Таблица 6. Коническая матрица компетенций HR-специалистов / Conical matrix of HR specialist competencies

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
Уровень / Level Код переменных / Variable code Содержание переменных / Content of the variables
L1 (верхний) С1 Профессиональные компетенции HR
L2 C2, C3, C4, C5, C6 Коммуникация, сотрудничество и творчество, информационные навыки, помощь и забота, управленческие навыки, работа с компьютером
L3 C8, C9, C10, C15, C19 Обучение и развитие персонала, ведение деловой переписки, управление HR брендом в социальных сетях, составление штатного расписания, автоматизация кадрового документооборота
L4 C12, C13, C16 Работа с большим объемом информации, адаптация персонала, администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников
L5 C7, C14 Работа в команде, ведение деловой документации
L6 C11, C17, C18 Умение коммуницировать, владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом», владение офисными программами (Microsoft office)

Анализ матрицы перекрестного влияния и зависимости компетенций HR-специалистов показал, что:

  • в 1-й квадрант (нижний левый) входят автономные переменные, характеризуемые незначительной величиной влияния на другие показатели и зависимости от них. К таким навыкам отнесены «Обучение и развитие персонала» (C8), «Ведение деловой переписки» (C9), «Управление HR брендом в социальных сетях» (C10), «Работа с большим объемом информации»(C12), «Адаптация персонала» (C13) и «Составление штатного расписания» (C15);
  • во 2-й квадрант (нижний правый) входят зависимые переменные, подверженные сильному действию других факторов и не способные давать обратную связь. В этот сектор включены компетенции «Администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников» (C16) и «Автоматизация кадрового документооборота» (C19), заслуживающие особого внимания руководителей и HR-специалистов, поскольку обеспечивают высокую результативность деятельности кадровых работников;
  • к 3-му сегменту (верхний правый) относятся взаимосвязанные переменные, обладающие высокой зависимостью и сильным влиянием. Поскольку в нашем исследовании данных факторов, будем считать, что все рассматриваемые компетенции стабильны;
  • 4-ый кластер (верхний левый) представляет независимые элементы, отличающиеся высокими значениями влияния и невысокой зависимостью от других факторов: «Работа в команде» (C7), «Умение коммуницировать» (C11), «Ведение деловой документации» (C14), «Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» (C17), «Владение офисными программами (Microsoft office)» (C18).

В группу приоритетных компетенций HRспециалистов входят только расположенные в верхнем левом квадранте матрицы, поскольку среди всех выявленных лишь они обладают максимальным уровнем влияния.

Рис. 3 / Fig. 3. Классификационная матрица перекрестного влияния и зависимости компетенций / Classification matrix of cross-influence and dependencies of competencies

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.

ПОСТРОЕНИЕ СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ПРИЧИННЫХ И СЛЕДСТВЕННЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ

Для построения DEMATEL-модели были привлечены три эксперта (руководитель и два специалиста HR-отдела IT-компании), которые по 5-балльной шкале устанавливали уровни влияния каждой компетенции на другие попарно (отсутствие влияния – 0 баллов, низкое влияние – 1 балл, среднее влияние – 2 балла, высокое влияние – 3 балла и очень высокое влияние – 4 балла). В матрицу прямых связей вносились усредненные значения уровней влияния компетенций по экспертным оценкам (табл. 7).

Таблица 7. Матрица прямых связей компетенций HR-специалистов, баллы / Matrix of direct links of HR specialist competencies, points

Источник / Source: составлено автором по данным экспертов / compiled by the author according to experts.
C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 Итого
С7 0,00 3,33 1,67 1,33 3,33 1,33 2,67 0,00 0,33 2,00 0,00 0,00 0,00 16,00
С8 2,00 0,00 0,00 0,67 2,00 0,33 2,67 0,33 0,00 2,33 0,33 0,00 0,00 10,67
С9 2,00 0,67 0,00 3,00 1,67 1,00 1,00 1,33 1,00 0,33 0,00 0,67 0,00 12,67
С10 0,67 1,00 1,00 0,00 2,00 0,67 0,67 0,00 0,00 0,33 0,00 0,330,00 6,67
С11 4,00 4,00 4,00 3,67 0,00 0,33 3,67 0,33 0,67 3,00 0,00 0,00 0,00 23,67
С12 0,33 0,33 0,67 0,67 0,00 0,00 0,33 0,67 1,00 0,67 0,67 0,67 2,00 8,00
С13 1,33 1,67 0,00 0,33 1,00 0,67 0,00 0,33 0,00 0,67 0,00 0,00 1,00 7,00
С14 0,00 1,33 1,67 0,33 0,33 1,00 1,67 0,00 3,33 3,33 1,67 1,67 2,67 19,00
С15 0,33 0,00 0,33 0,00 0,33 2,33 0,33 2,00 0,00 0,00 0,33 0,67 1,33 8,00
С16 0,67 0,33 0,67 0,67 0,67 1,33 0,33 1,67 0,67 0,00 0,00 0,00 3,00 10,00
С17 0,00 0,00 0,67 0,00 0,00 2,00 0,00 2,67 1,67 3,33 0,00 1,33 3,00 14,67
С18 0,00 0,00 2,00 0,33 0,00 0,00 0,00 4,00 2,33 2,00 0,67 0,00 2,33 13,67
С19 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,33 0,33 0,33 0,00 1,00 0,00 3,00
Итого 11,33 12,67 12,67 11,00 11,33 12,00 13,33 13,67 11,33 18,33 3,67 6,33 15,33 -

Далее проводилась нормализация матрицы прямых отношений: определялась сумма влияния каждой компетенции на другие (по горизонтали) и сумма зависимости (по вертикали). На максимальное из полученных значений (23,67 баллов) производилось деление всех значений матрицы прямых отношений. Затем формировалась матрица общих взаимосвязей путем умножения нормализованной матрицы прямых отношений на единичную матрицу (табл. 8). 

Следующей по порядку выстраивалась диаграмма причинно-следственных связей компетенций, для построения которой определялись значения параметров d и r, характеризующих суммы строк (d) и столбцов (r) значений для каждой компетенции в матрице общих взаимосвязей (табл. 9). 

В табл. 9 значение (d + r) указывает на важность фактора: чем больше его показатель, тем больше связь между ним и другими факторами. Значение (d – r) указывает степень влияния данного фактора на другие. Фактор, имеющий положительное значение (d – r), относится к причинным, поскольку он не только изменяется первым, но и вызывает изменения у других факторов. Фактор же, имеющий отрицательное значение, меняется под влиянием причинных факторов и относится к следственным. При построении диаграммы причинно-следственных связей компетенций в качестве осей координат выступают показатели (d + r) – ось абсцисс, (d – r) – ось ординат (рис. 4). 

К причинным факторам (наиболее влиятельным и важным в данной профессии) отнесены «Работа в команде» (C7), «Ведение деловой переписки» (C9), «Умение коммуницировать» (C11), «Ведение деловой документации» (C14), «Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» (C17), «Владение офисными программами (Microsoft office)» (C18); в качестве следственных факторов выявлены: «Обучение и развитие персонала» (C8), «Управление HR брендом в социальных сетях» (C10), «Работа с большим объемом информации» (C12), «Адаптация персонала» (C13), «Составление штатного расписания» (C15), «Администрирование приема, перевода и увольнения сотрудников» (C16), «Автоматизация кадрового документооборота» (C19); фактором, обладающим максимальной силой воздействия на остальные, является компетенция «Умение коммуницировать» (C11), значение которой (d + r) составило 18,37. Данный навык первостепенен для эффективного исполнения обязанностей специалиста кадровой службы, а также обязателен при разработке программ обучения. Второй по важности компетенцией является «Ведение деловой документации» (C14) - 16,06, третьей – «Работа в команде» (C7) – 14,51.

Что касается рейтинга важнейших компетенций, то он оказался следующим:

  • C11 > C14 > C7 > C17 > C18 > C9;
  • в перечень важнейших компетенций входят как «жесткие» («Ведение деловой переписки» (C9), «Ведение деловой документации» (C14), «Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» (C17), «Владение офисными программами (Microsoft office)»;(C18)), так и «мягкие» навыки («Работа в команде» (C7) и «Умение коммуницировать» (C11));
  • самым зависимым навыком, изменяющимся под воздействием других является «Автоматизация кадрового документооборота» (C19) со значением (d + r) равным 7,99, а (d - r) – «-4,82».

Что касается приоритетности следственных компетенций, то она выглядит следующим образом: C8 > C16 > (C12, C15) > C13 > C10 > C19.

Таблица 8. Матрица общих взаимосвязей компетенций HR-специалистов / Matrix of general relationships of HR specialist competencies

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19
С7 0,60 0,64 0,65 0,65 0,60 0,67 0,66 0,64 0,67 0,66 0,66 0,66 0,67
С8 0,42 0,41 0,43 0,44 0,40 0,44 0,44 0,43 0,44 0,44 0,43 0,44 0,45
С9 0,51 0,51 0,50 0,52 0,49 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,53
С10 0,25 0,27 0,27 0,27 0,26 0,28 0,27 0,27 0,28 0,27 0,28 0,28 0,28
С11 0,93 0,95 0,95 0,97 0,85 0,98 0,97 0,94 0,99 0,98 0,97 0,97 1,00
С12 0,33 0,33 0,33 0,33 0,32 0,32 0,33 0,31 0,33 0,32 0,31 0,31 0,34
С13 0,28 0,28 0,28 0,29 0,27 0,29 0,28 0,28 0,29 0,28 0,28 0,29 0,29
С14 0,76 0,78 0,78 0,79 0,75 0,78 0,79 0,73 0,79 0,78 0,75 0,76 0,79
С15 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,32 0,32 0,32 0,31 0,32 0,33
С16 0,41 0,41 0,41 0,42 0,40 0,41 0,41 0,40 0,40 0,39 0,39 0,39 0,42
С17 0,60 0,60 0,60 0,61 0,59 0,60 0,61 0,57 0,59 0,59 0,55 0,57 0,61
С18 0,56 0,57 0,56 0,57 0,55 0,55 0,57 0,53 0,56 0,55 0,52 0,51 0,57
С19 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12

Таблица 9. Данные для построения диаграммы причинно-следственных связей компетенций / Data for constructing a diagram of cause-and-effect relationships of competencies

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
d r d+r d-r
С7 8,42 6,09 14,51 2,32
С8 5,61 6,21 11,82 -0,61
С9 6,69 6,20 12,89 0,49
С10 3,52 6,32 9,84 -2,80
С11 12,45 5,92 18,37 6,53
С12 4,22 6,29 10,51 -2,07
С13 3,68 6,30 9,98 -2,62
С14 10,01 6,04 16,06 3,97
С15 4,22 6,29 10,51 -2,07
С16 5,26 6,23 11,49 -0,97
С17 7,69 6,10 13,79 1,59
С18 7,18 6,13 13,31 1,04
С19 1,59 6,41 7,99 -4,82

ОПРЕДЕЛЕНИЕ БАЗОВЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СПЕЦИАЛИСТОВ КАДРОВЫХ СЛУЖБ

Для определения первостепенных компетенций кадровиков, наиболее влияющих на результативность их деятельности, анализировались и сравнивались независимые элементы матрицы перекрестного влияния MICMAC-анализа и причинные факторы диаграммы причинно-следственных связей модели DEMATEL. Навыки, являющиеся указанными факторами при MICMAC-анализе и в модели DEMATEL, были включены в ядро компетенций (рис. 5).

Рис. 4 / Fig. 4. Диаграмма причинно-следственных связей компетенций HR-специалистов / Diagram of cause-and-effect relationships of HR specialist competencies

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author

Рис. 5 / Fig. 5. Ядро компетенций специалиста кадровой службы организации / Core competencies of the HR specialist in the organization

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.

Таким образом, основополагающими навыками специалиста кадровой службы организации Республики Беларусь и формирующими ядро компетенций являются (по степени важности): «Умение коммуницировать» (C11), «Ведение деловой документации» (C14), «Работа в команде» (C7), «Владение «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» (C17), «Владение офисными программами (Microsoft office)» (C18).

ВЫВОДЫ

В результате проведенных исследований, основывающихся на ИСМ, MICMAC и DEMATEL-анализе, установлено, что для формирования ключевых компетенций специалистов кадровых служб организаций Республики Беларусь необходимы навыки коммуницирования, ведения деловой документации, командной работы, владения программами «1С: Предприятие 8. Зарплата и управление персоналом» и Microsoft office. Указанным навыкам, формирующим ядро компетенций HR-специалистов, должны быть в обязательном порядке обучены сотрудники кадровых служб.

Практическое применение результатов исследований заключается в обеспечении обоснованности организации обучения и переподготовки кадров, а также траектории профессионального развития при выявлении дисбаланса между ключевыми компетенциями, востребованными рынком труда, и имеющимися у специалистов. Результаты исследования рекомендуются для внесения в секторальную рамку квалификаций в сфере управления персоналом и профессиональный стандарт специалиста по управлению персоналом, которые на данном этапе формируются в Республике Беларусь.

Полученные данные по определению ядра компетенций HR-специалистов и траектории их профессионального развития могут быть использованы научными работниками, занимающимися исследованиями рынка труда, учреждениями образования, при составлении программ обучения и курсов повышения квалификации специалистов по управлению персоналом, организациями при разработке программ развития сотрудников и специалистами кадровых служб для личностного роста и саморазвития.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

  1. Han B., Bei S., Zhao J., Zhang L., Cui W. Construction of an engineering and technology practice system for professional graduate students based on ISM. World Transactions on Engineering and Technology Education. 2015;13(2):193-198.
  2. Harary F., Norman R.Z., Cartwright D. Structural models: an introduction to the theory of directed graphs. New York: Wiley.1965; 415 р.
  3. Warfield J. Toward Interpretation of Complex Structural Models. Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1974; 5(4):405-417.
  4. Jharkharia S, Shankar R. IT-enablement of supply chains: understanding the barriers. Journal of Enterprise Information Management. 2005;18.1:11-27.
  5. Mandal Interpreting the Interpretive Structural Model. Global Journal of Flexible Systems Management. 2012;13(2):87-106.
  6. Rezaeian A., Bagheri R. Modeling the Factors that Affect the Implementation of Knowledge Networks. Foresight and STI Governance. 2018;12(1):56–67.
  7. Wang R., Pin Peng, Li-gang Liu, Ling Xu Professional competences training path for an e-commerce major, based on the ISM method. World Transactions on Engineering and Technology Education. 2016;14(4):463-467.
  8. Duleba S.; Shimazaki Y., Mishina T. An analysis on the connections of factors in a public transport system by AHP-ISM. Transport. 2013;28(4):404-412.
  9. Patil N.Y., Warkhedkar R.M. Knowledge management implementation in Indian automobile ancillary industries: an interpretive
    structural model for productivity. Journal of Modelling in Management. 2016;11(3):802–810.
  10. Chi-Chun Lo, Wan-Jia Chen A hybrid information security risk assessment procedure considering interdependences between controls Expert Systems with Applications. 2011;39:248-257.
  11. Camisón C. Forés B. Knowledge absorptive capacity: New insights for its conceptualization and measurement. Journal of Business Research. 2010;(63):707–715.
  12. Chiu Y.J., Chen H.C., Tzeng G.H., Shyu J.Z. Marketing strategy based on customer behavior for the LCD-TV. International Journal of Management and Decision Making. 2006;7(2/3):143-165.
  13. Miranda S.M., Lee J-N., Lee J-H. Stocks and flows underlying organizations’ knowledge management capability: Synergistic versus contingent complementarities over time. Information & Management. 2011;48(8):382-392.
  14. Tzeng G.H., Chiang C.H., Li C.W. Evaluating intertwined effects in e-learning programs: a novel hybrid MCDM model based on factor analysis and DEMATEL. Expert Systems with Applications. 2007;32(4):1028-1044.
  15. Vankevich A., Kalinouskaya I. Better understanding of the labour market using Big Data. Ekonomia i prawo. Economics and law. 2021;20(3):677-692.
  16. Ванкевич Е.В., Калиновская И.Н. Технологии искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами. Белорусский экономический журнал. 2020;2(91):38-51.
  17. Калиновская И.Н. Теоретические аспекты подбора кадров с применением технологий искусственного интеллекта. Право. Экономика. Психология. 2021;1(21):48-64.
    18. Vankevich A., Kalinouskaya I. Ensuring sustainable growth based on the artificial intelligence analysis and forecast of in-demand skills. E3S Web Conf. 2020;208: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020803060.
  18. Ванкевич Е.В., Горовой С.О., Калиновская И.Н. Современные технологии реализации политики занятости молодежи на основе анализа востребованных на рынке труда навыков. Вестник УО «ВГТУ». 2021;1(40):178-184.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ

Ирина Николаевна Калиновская – кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента Витебского государственного технологического университета, г. Витебск, Республика Беларусь

Материалы данной статьи не могут быть использованы, полностью или частично, без разрешения редакции журнала «Социально-трудовые исследования». При цитировании ссылка на ФГБУ «ВНИИ труда» Минтруда России обязательна.


Другие записи