Модель проективного обучения персонала в условиях внедрения высокотехнологичного бережливого производства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Технологическая культура промышленного предприятия на протяжении всего периода индустриальной эры была в значительной степени оторвана от организационно-управленческого инжиниринга. Противоречие механистической и гуманистически-партиципативной парадигмы индустриального роста не разрешено и на новом постиндустриальном этапе. Сейчас еще более очевидно, что любая промышленная технология нуждается в системной управленческой «обвязке». Наиболее высока проблемная концентрация в высокотехнологичном секторе промышленности, где требуется крайняя осознанность технологических решений при требованиях высокой скорости вывода продукта на рынок. Авторами предложено рассмотреть возможность решения данного противоречия в контексте проективного обучения как основы формирования базовой модели управленческо-технологических компетенций руководителей среднего и нижнего звена высокотехнологичного предприятия. С позиции научной новизны исследования, концепцию модели базовых компетенций предложено обосновать принципами ценностного, функционального, прогностического подходов. Результаты исследования могут быть использованы для управления бережливыми организационными изменениями как на этапе формирования модели профессиональных компетенций высокотехнологичного предприятия, так и при планировании, оценке эффективности реализации обучения руководителей, задействованных в изменениях.

Об авторах

Ольга Ефимовна Подвербных

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Email: podverbnih@sibsau.ru
заведующий кафедрой экономики труда и управления персоналом, доктор экономических наук, профессор

Сергей Геннадьевич Кукушкин

Акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева»

Email: kadr@iss-reshetnev.ru
Заместитель генерального директора по управлению персоналом

Данил Викторович Дятлов

Акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева»

Email: kadr@iss-reshetnev.ru
Заместитель генерального директора по управлению персоналом

Светлана Михайловна Самохвалова

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Email: samohvalova@mail.sibsau.ru
доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, кандидат экономических наук, доцент

Список литературы

  1. 1. Варшавский А.Е. Наукоемкие отрасли и высокие технологии: определение, показатели, техническая политика, удельный вес в структуре экономики России // Экономическая наука современной России. – 2000. – № 2. – c. 61-83.
  2. 2. Бендиков М.А., Фролов И.Э. Высокотехнологичный сектор промышленности России: Состояние, тенденции, механизмы инновационного развития. - М.: Наука, 2007.
  3. 3. Гаврилова С.В. Концептуальные основы определения высокотехнологичного сектора экономики и функционирования высокотехнологичных компаний // Статистика и Экономика. – 2014. – № 2. – c. 53-57.
  4. 4. Перечень видов экономической деятельности, включаемых в состав группы высокотехнологичных и наукоемких отраслей для расчета международно-сопоставимого показателя «доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте» рекомендован Министерством экономического развития, письмо No 2698-АК/ДОЗиот 18.02.2013)
  5. 5. Звонников В.И., Челышкова М.Б. Контроль качества обучения при аттестации: компетентностный подход. - Москва: Университетская книга, 2009. – 330 c.
  6. 6. Равен Дж. Компетентность в современном обществе: выявление, развитие и реализация. - Москва: Когито-Центр, 2002. – 396 c.
  7. 7. Бояцис Р. Компетентный менеджер. - Москва: Изд-во «HIPPO», 2004. – 227 c.
  8. 8. Спенсер Л., Спенсер С. Компетенции на работе. - Москва: Гиппо, 2010. – 587 c.
  9. 9. Иванцевич Дж.М., Лобанов А.А. Человеческие ресурсы управления: Основы управления персоналом. - М.: Дело, 1996.
  10. 10. Базаров Т.Ю. Компетенции будущего: квалификация, компетентность (критерии качества)?. / Открытый университет. - М.: НОРМА, 2003. – 510–539 c.
  11. 11. Шекшня С.В. Управление персоналом современной организации. - М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 2002.
  12. 12. Кибанов А.Я. Управление персоналом: теория и практика. Компетентностный подход в управлении персоналом. - М.: Проспект, 2012.
  13. 13. Кудрявцева Е.И. Компетенция как ключевое понятие актуальной теории и практики менеджмента // Управленческое консультирование. – 2011. – № 2. – c. 140–148.
  14. 14. Зимняя И.А. Ключевые компетентности как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании. - Москва: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. – 42 c.
  15. 15. Глоссарий терминов рынка труда, разработки образовательных программ и учебных планов. - Москва: Европейский фонд образования, 1997. – 160 c.
  16. 16. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. - Москва: Вильямс, 2009. – 855 c.
  17. 17. Морозова Г.Б. Психологическое сопровождение организации и персонала. - Санкт-Петербург: Речь, 2006. – 400 c.
  18. 18. Шадриков В.Д., Дружинин А.Е. Формирование подсистемы профессионально важных качеств в процессе профессионализации. - Ярославль: Изд-во Ярославского ун-та, 1979. – 34 c.
  19. 19. Rasmussen J. Skills, Rules, and Knowledge: Signals, Sighs, and Simbols, and other distinctions in Human Performance models. , 1983.
  20. 20. Кондаков А.М. Разработка базовой модели компетенций для цифровой экономики. - Москва: Мобильное электронное образование, 2019. – 18 c.
  21. 21. Wundt W. An Introduction to Psychology. - New York, Macmillan, 1912.
  22. 22. OECD Classification of manufacturing industries into categories based on RD intensities. [Электронный ресурс]. URL: http://www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf (дата обращения: 09.08.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Подвербных О.Е., Кукушкин С.Г., Дятлов Д.В., Самохвалова С.М., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».