Support for decision-making on nominating research and teaching staff to awards

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Nomination to awards is among the tasks of the head. The drawback of this work is the subjectivity of the decisions made. In the long run, this can become an irritating factor for employees, so this could be avoided by a transparent and understandable procedure. Within the framework of the research conducted in Samara State Transport University, a procedure has been developed to support the decision-making on nominating research and teaching staff to awards. The calculation is carried out on the basis of several indicators: work experience, presence / absence of disciplinary penalties, efficiency of an employee’s activity over the given period, frequency of employee’s awards and the history of awarding. The criteria for assessing the staff efficiency are digitized. The boundary conditions of each criterion are also described. For separate criteria a logarithmic function is adopted. So the paper presents a mathematical interpretation of the procedure «Support of decision-making on nominating University staff to awards». Practical implementation is illustrated on the cases of 20 employees. The proposed procedure is applicable in educational organizations of any level, but it is most optimal for industrial educational organizations of higher and secondary vocational training. This is due to the fact that the procedure allows you to take into account the industrial component. Mathematical interpretation enables to introduce it into the electronic systems of employees, for example, 1.C system, «Personnel» module.

About the authors

Dmitry Valerianovich Zheleznov

Samara State Transport University

Email: zheleznov_dim@mail.ru

doctor of technical sciences, rector

Russian Federation, Samara

Vitaly Viktorovich Asabin

Samara State Transport University

Email: v.asabin@samgups.ru

candidate of technical sciences, first vice rector

Russian Federation, Samara

Maksim Alekseevich Garanin

Samara State Transport University

Author for correspondence.
Email: garanin@samgups.ru

candidate of technical sciences, vice rector for education work

Russian Federation, Samara

References

  1. Ловчева М. Поощряем и награждаем персонал // Кадровик. 2010. № 7-2. С. 13-24.
  2. Апоревич В.Н. Меры поощрения за труд // Сборник научных трудов SWorld. 2013. Т. 27, № 2. С. 55-66.
  3. Баркин В.А. О требованиях к рассмотрению материалов по представлению к государственным наградам Российской Федерации // Государственная служба. Вестник Координационного Совета по кадровым вопросам, государственным наградам и государственной службе при полномочном представителе Президента Российской Федерации в Северо-Западном федеральном округе. 2007. № 12. С. 12-29.
  4. Кокурина О.Ю. Конституционные и административно-правовые аспекты наградного законодательства Российской Федерации // Образование и общество. 2011. № 5. С. 103-108.
  5. Ручкин А.В. Дисфункции наградных институтов современной России в сфере образования и науки // Образование и наука. 2015. № 3 (122). С. 106-119.
  6. Ручкин А.В. Основные недостатки отечественного института государственных наград в сфере образования и науки // Инновационные проекты и программы в образовании. 2016. № 2. С. 60-66.
  7. Ручкин А.В. Государственные награды современной России: формальные и неформальные практики // Дискуссия. 2012. № 10. С. 120-127.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 - Graphic interpretation of the coefficient k1

Download (12KB)
3. Figure 2 - Graphic interpretation of the coefficient k2

Download (12KB)
4. Figure 3 - Graphic interpretation of the coefficient k4

Download (12KB)
5. Figure 4 - Assessment of the fairness of the award (black dots mark the employees nominated for the award), the correlation coefficient is 77%

Download (12KB)

Copyright (c) 2018 Zheleznov D.V., Asabin V.V., Garanin M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».