Оптимальное управление формированием цифровых компетенций персонала организаций в целях обеспечения национального технологического суверенитета

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

При реализации концепции достижения национального технологического суверенитета на микроуровне значимая составляющая - кадровое обеспечение цифровой трансформации ключевых бизнес-процессов организаций. Важнейшим элементом этого процесса является формирование цифровых компетенций персонала, в первую очередь опережающих производств. В этом ключе одним из наиболее востребованных инструментов представляется методика оптимального управления развитием цифровых компетенций, ее экономическое обоснование и математическая реализация. Решению этой научно-практической задачи и посвящено исследование. Акцент сделан на сущности цифровых компетенций, их классификации. Разработана авторская математическая модель управления развитием цифровых компетенций персонала организации, приведен ее содержательный анализ. Намечены основные направления практического применения данной модели и разработки на ее основе рекомендаций по принятию эффективных управленческих решений.

Об авторах

Александр Александрович Чурсин

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: chursin_aa@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0003-0697-5207

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной экономики Высшей школы промышленной политики и предпринимательства

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Андрей Александрович Ефремов

Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники

Email: efremov@bsuir.by
заведующий кафедрой экономической информатики, кандидат экономических наук, доцент Беларусь, 220013, Минск, ул. Петруся Бровки, д. 6

Сергей Викторович Назюта

Российский университет дружбы народов

Email: nazyuta_sv@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-8424-8569

кандидат экономических наук, первый проректор - проректор по экономической деятельности

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Ala-Mutka, K., Punie, Y., & Redecker, C. (2008). Digital competence for Lifelong Learning (p. 10). Luxemburg: Office for Official Publications of the European Communities.
  2. Aviram, R., & Eshet-Alkalai, Y. (2006). Towards a theory of digital literacy: three scenarios for the next steps. European Journal of Open Distance E-Learning, 9(1), 1–11.
  3. Danilova, L.N., Ledovskaya, T.V., Solynin, N.E., & Khodyrev, A.M. (2020). The main approaches to understanding digitalisation and digital values. Vestnik of Kostroma State University. Series: Pedagogy. Psychology. Sociokinetics, 26(2), 5–12 (In Russ.). https://doi.org/10.34216/2073-1426-2020-26-2-5-12
  4. Eshet-Alkalai, Y., & Chajut, E. (2009). Changes over time in digital literacy. CyberPsychology & Behavior, 12(6), 713–715.
  5. Gladilina, I.P. (2022). Compliance of the competencies of university graduates and the needs of the labor market in the context of digital transformation. Modern Pedagogical Education, 1, 10–13.
  6. Ilomäki, L., Kantosalo, A., & Lakkala, M. (2011). What is digital competence? Brussels: European Schoolnet, 1–12.
  7. Larionov, V.G., Sheremetyeva, E.N., & Gorshkova, L.A. (2021). Digital transformation of higher education: technologies and digital competencies. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Economics, (2), 61–69. (In Russ.). https://doi.org/10.24143/20735537-2021-2-61-69
  8. Morozov, M.A., & Morozova, N.S. (2018). Development of the digital service economy and its impact on the labor market. Service plus, 12(1), 100–107. (In Russ.). https://doi.org/10.22412/1993-7768-12-1-10
  9. Nazyuta, S.V., & Chursin, A.A. (2020). Transformation of human capital and competencies into the intellectual property of an organization. Moscow: Innovative Mechanical Engineering, 261 p.
  10. Peshkova, G.Yu., & Samarina, А.Yu. (2018). Digital economy and recruitment potential: Strategical interconnection and prospects. The Education and Science Journal, 10(20), 50–75. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2018-10-50-75
  11. Sizova, I.L., & Khusyainov, T.M. (2017). Labor and employment in the digital economy: The problems of the Russian labor market. Vestnik SPbSU. Sociology, 10(4), 376–396. https://doi.org/10.21638/11701/spbu12.2017.401
  12. Sharikov, A.V. (2016). Digital literacy: a Four-component model. The journal of Social policy studies, 14(1), 87–98.
  13. Shmelkova, L.V. (2016). Personnel for the digital economy: a look into the future. Additional professional education in the country and the world, 8(30), 1–4.
  14. Vasilenko, L.A., & Zotov, V.V. (2020). Digitalization of public administration in Russia: risks, casuses, problems. Digital Sociology, 3(2), 4–16. (In Russ.). https://doi.org/10.26425/2658347X-2020-2-4-16

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».