🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ГРУППОВОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧЁТОМ РЕСУРСНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ ОРГАНИЗАЦИИ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены вопросы математического моделирования процессов группового обучения специалистов для совместных действий, что является востребованным при возникновении чрезвычайных обстоятельств. Оперативность обучения группы специалистов в этих условиях является ключевым фактором повышения эффективности функционирования всей группы. Поэтому в качестве основного критерия выбрано общее время совместной подготовки группы специалистов. С этой целью разработана модель оценки длительности группового обучения, в которой учитываются ресурсные ограничения, имеющиеся у образовательных организаций, которые потенциально могут осуществлять групповое обучение специалистов. Модель включает в себя следующие этапы: определение состава компетенций в процессе подготовки (переподготовки) группы специалистов, определение состава курсов обучения группы специалистов и выбор образовательной организации для обеспечения подготовки группы за минимальное время. Статья также содержит численный пример, иллюстрирующий использование разработанной модели на примере подготовки условной группы из двух специалистов, имеющих различные начальные и различные требуемые компетенции. В примере рассматриваются три образовательные организации, в которых потенциально возможно подготовка (переподготовка) группы специалистов, и осуществляется выбор образовательной организации в соответствии с разработанной моделью.

Об авторах

Валерий Владимирович Меньших

Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации

Email: menshikh@list.ru

Анна Викторовна Подольских

Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации

Список литературы

  1. Моделирование коллективных действий сотрудников органов внутренних дел / В.В. Меньших, А.Ф. Самороковский и др. – Воронеж: Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2017. – 236 с.
  2. Menshikh V.V., Sereda E.N. Optimization of Training Modules Choice During Multipurpose Training of Specialists // Bulletin of the South Ural State Universi-ty. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software. – 2018. – Vol. 11, No. 1. – рр. 27-34.
  3. Ямалов И.У. Моделирование процессов управления и принятия решений в условиях чрезвы-чайных ситуаций. – М.: Лабораторий Базовых Знаний, 2007. – 288 с.
  4. Меньших В.В., Середа Е.Н Концептуальная модель и технология обучения коллективным действиям по принятию решений при возникновении чрезвычайных обстоятельств // Труды Академии управления МВД России. – 2016. – № 2(38). – С. 51-56.
  5. Зимняя И.А. Ключевые компетенции - новая парадигма результата современного образования // Эйдос. – 2006. – № 5.
  6. Johnson R. The Role of Continuous Professional Development in Enhancing Specialist Competence // Journal of Education and Training. – 2020. – Vol. 25(1), рр. 50-65.
  7. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Середа Е.Н. Модель формирования групп для ролевого обучения принятию управленческих решений // Вестник Воронежского института МВД России. – 2015. – № 2. – С. 107-114.
  8. Меньших В.В., Середа Е.Н Математическая модель оптимизации траектории обучения сотрудников органов внутренних дел действиям при чрезвычайных обстоятельствах // Вестник Воронежского института МВД России. – 2015. – № 3. – С. 36-44.
  9. Menshikh V., Sereda E., Kopylov A. Selection of learning path of specialist team for actions in emergency situations // Proceedings – 2021 1st International Conference on Technology Enhanced Learning in Higher Education, TELE. – Lipetsk, 2021. – P. 160-164.
  10. Меньших В.В., Лихобабина А.В. Моделирование процессов оптимизации выбора программ подготовки и переподготовки специалистов с использованием генетического алгоритма // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. – 2024. – № 1(23). – С. 42-48.
  11. Lihobabina A., Menshikh V. Model and Numerical Method of Optimization of Selection of Training Programs for Specialists // IEEE Proccedings of 5th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). – Lipetsk: Lipetsk State Technical University, 2023. – P. 447-450.
  12. Овчинников В.А. Графы в задачах анализа и синтеза структур сложных систем. – М.: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, 2014. – 424 с.
  13. Оптимизация временных характеристик информационных систем: монография / В.В. Меньших, Е. Ю. Никулина. – Воронеж: Воронежский ин-т МВД России, 2011. – 127 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».