ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ ОРГАНИЗАЦИИ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСОНАЛА В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

  • Елена Викторовна Ширинкина
    • БУ ВО «Сургутский государственный университет»
Ключевые слова: цифровая экономика, образовательная стратегия, бизнес-стратегия, персонал организации, эффективность обучения, стратегия Data Driven, образовательные метрики

Аннотация

В условиях цифровой экономики особое значение приобретают стратегии повышения квалификации и профессиональное обучение, поэтому рынок образовательных продуктов предоставляет множество игроков рынка. Объективным подходом эффективности обучения персонала в образовательной стратегии служат качественные или количественные метрики, отражающие характеристики изучаемого параметра. По изменениям данных проверяется состоятельность гипотез на предмет успешности и результативности обучения. В этой связи в исследовании представлены показатели оценки эффективности обучения персонала в образовательной стратегии. Эти метрики позволят оценить качество учебного контента и отдельных его частей, уровень подготовки преподавателей и динамика освоения слушателей. Актуальность исследования обусловлена тем, что благодаря появлению обучающих информационных систем и технологий Big Data, впервые за историю процесс обучения персонала компаний получил шанс быстро, непрерывно и в полном объеме регистрировать обширный массив наблюдений образовательной аналитики и поведения персонала. Цель работы - представить стратегию Data Driven в обучении, которая позволяет оценивать достижение цели обучающего контента с эффективностью деятельности компании и ожидаемыми результатами со стороны обучающихся. Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты позволят компаниям выстраивать образовательную стратегию, своевременно оценивать текущее состояние обучающей системы или программы, прогнозировать желаемые результаты и составлять дорожную карту планируемых изменений.

Литература

1. Вилкова К.А., Захарова У.С. Учебная аналитика в традиционном образовании: ее роль и результаты // Университетское управление: практика и анализ. 2020. Т. 24. № 3. С. 59-76.
2. Амаева Л.А. Сравнительный анализ методов интеллектуального анализа данных // Инновационная наука. 2017. № 2 (1). С. 27-29.
3. Интеллектуальный анализ образовательных данных, онлайн-курс. // Университет 20.35. URL: http://sber.me/?p=2RZbZ (дата обращения: 10.022022).
4. Дацун Н.Н., Уразаева Л.Ю. Перспективные направления применения учебной аналитики // Ученые записки ИУО РАО. 2017. № 1 (61). С. 43-46.
5. Ширинкина Е. В. Интеллектуальный анализ образовательных данных // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2021. № 3 (55). С. 179-188.
6. Свердлов М.Б. Образовательная аналитика: управление образовательной организацией и создание контента на основе данных, 2021. URL: http://sber.me/?p=LPG6h (дата обращения: 10.02.2022).
7. Ширинкина Е.В. Управление эффективностью работников интеллектуального труда в высших учебных заведениях // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2018. № 7 (1). С. 12-16.
8. Дэвид Ньеми. Learning Analytics in Education, 2018. URL: http://sber.me/?p=kBPrb (дата обращения: 10.02.2022).
9. KPMG. Corporate Digital Learning. URL: https://iversity.org/en/courses/corporate-digital-learning (дата обращения: 10.02.2022).
10. Дирка Ифентала, Даны-Кристин Ма, Джейн Инь-Ким Яу. Utilizing Learning Analytics to Support Study Success, 2019. URL: http://sber.me/?p=292fN (дата обращения: 10.02.2022).
Поступила в редакцию 2022-11-28
Опубликована 2023-01-25
Раздел
Экономика
Страницы
104-109