Designing the network landscape of sectoral transport complexes

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The research purpose was to improve the staffing of the transport industry on the basis of the key principles and methods of forming a network of educational organizations that provide training. To achieve this purpose, the following main tasks have been solved. The analysis of the existing structure of the network of industry transport educational organizations and their branches, as well as the factors of their formation and development, was carried out. The analysis of the quality of resource provision of educational organizations on the example of secondary vocational education was carried out. Methods of assessing the demand for educational organizations from the business side on the example of the railway industry have been developed. Methods of forecasting the need for specialists have been developed. A cyclical model of staffing in the transport industry has been built.The object of the study is educational organizations that implement professional educational programs at all levels for the transport industry. The subject of the study is the personnel support system of the transport industry, viewed through the prism of the quality of training and the demand for educational organizations for the transport business. The present study is part of a comprehensive scientific study devoted to improving the system of industry-specific transport education conducted on the basis of Rostov and Samara State Universities of Railways.

作者简介

Aleksandr Zbarskiy

Russian Railways, JSCo

Email: zbar_am@mail.ru
Заместитель начальника департаментауправления персоналом, кандидат экономических наук

Maksim Garanin

Samara State Transport University

Email: garanin@samgups.ru
Ректор, кандидат технических наук, доктор экономических наук

参考

  1. Боровская М. А., Масыч М.А., Паничкин М.В. Совершенствование системы непрерывного образования: кластерный и экосистемный подходы // Гуманитарий Юга России. – 2020. – № 5. – c. 15-35. – doi: 10.18522/2227-8656.2020.5.1.
  2. Боровская М.А., Никитаева А.Ю., Бечвая М.Р., Черниченко О.А. Финансовые инструменты в экономических механизмах стратегического развития науки и образования: экосистемный подход // Финансы: теория и практика. – 2022. – № 2. – c. 6-24. – doi: 10.26794/2587-5671-2022-26-2-6-24.
  3. Сигова С. В., Серебряков А.Г., Лукша П.О. Формирование перечня востребованных компетенций: первый опыт России // Непрерывное образование: XXI век. – 2013. – № 1(1). – c. 61-71.
  4. Овчинникова О. П., Овчинникова Н.Э. Финансирование высшего образования в развитых странах и России: анализ современных тенденций // Финансы и кредит. – 2017. – № 38(758). – c. 2305-2316. – doi: 10.24891/fc.23.38.2305.
  5. Овчинникова О. П., Овчинникова Н.Э. Роль современного университета в инновационном развитии региона // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2018. – № 2(62). – c. 154-163. – doi: 10.25513/1812-3988.2018.2.154-163.
  6. Конанчук Д., Волков А. Эпоха «Гринфилда» в образовании // Ректор ВУЗа. – 2014. – № 2. – c. 48-59.
  7. Волянская В. QUALITYASSURANCE: развитие на примере образовательных систем ведущих стран мира // Аккредитация в образовании. – 2019. – № 4(112). – c. 20-25.
  8. Корягина Е. Д. О современной структуре высших учебных заведений в России // Самоуправление. – 2020. – № 5(122). – c. 507-510.
  9. Левин Б. А. Роль отраслевых вузов в развитии высокоскоростных магистралей в России // Железнодорожный транспорт. – 2013. – № 9. – c. 29-32.
  10. Шаханов Д. С. О ключевых приоритетах корпоративной кадровой и социальной политики // Железнодорожный транспорт. – 2013. – № 11. – c. 14-18.
  11. Пашков К. А. Куда идет реформа транспортного образования? // Транспорт Российской Федерации. – 2015. – № 6(61). – c. 3-8.
  12. Кобылкин Д. Н., Левин Б.А., Шепитько Т.В. Создание эффективной транспортной системы в арктической зоне России: проблемы и перспективы // Механизация строительства. – 2014. – № 4(838). – c. 4-7.
  13. Левин Б. А., Давыдов А.М. Отраслевые вузы в наращивании потенциала научно-технического комплекса ОАО «РЖД» // Бюллетень Объединенного ученого совета ОАО РЖД. – 2014. – № 2. – c. 28-32.
  14. Левин Б. А. Университетский ресурс в инновационном цикле // Мир транспорта. – 2014. – № 6(55). – c. 190-200.
  15. Саратов С. Ю., Тихомиров А.Н., Епишкин И.А. Система профессиональных квалификаций - новый вектор государственной политики в сфере трудовых отношений и профессионального образования // Железнодорожный транспорт. – 2015. – № 6. – c. 27-30.
  16. Шаханов Д. С. Управление человеческими ресурсами в ОАО // Железнодорожный транспорт. – 2016. – № 2. – c. 38-42.
  17. Левин Б. А. Отраслевое образование в реализации транспортной стратегии России // Бюллетень Объединенного ученого совета ОАО РЖД. – 2016. – № 5. – c. 1-4.
  18. Шаханов Д. С. Управление кадровым потенциалом в ОАО // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 2. – c. 54-58.
  19. Шаханов Д. С. Управление человеческими ресурсами // Железнодорожный транспорт. – 2018. – № 2. – c. 29-33.
  20. Аксенов В. В., Андреева Л.Ю., Хатламаджиян Д. Г. Управление профессиональной подготовкой и переподготовкой специалистов в области риск-менеджмента в условиях преодоления последствий глобального экономического кризиса // TerraEconomicus. – 2012. – № 1-3. – c. 255-261.
  21. Андреева Л. Ю., Сомко М.Л., Джемаев О.Т. Переподготовка специалистов крупных компаний на основе создания систем управления знаниями в корпоративных университетах // TerraEconomicus. – 2014. – № 2-3. – c. 257-263.
  22. Андреева Л.Ю., Шмаленюк К.А. Проблемы формирования профессиональных компетенций и обеспечения мобильности кадров крупных компаний // TerraEconomicus. – 2013. – № 4-2. – c. 55-60.
  23. Andreeva L.Yu., Andreeva A. V. System of corporate education as a framework for mobility of large Russian companies' specialists // World Applied Sciences Journal. – 2014. – № 1. – p. 130-133. – doi: 10.5829/idosi.wasj.2014.29.01.13773.
  24. Andreeva O. V. Modern financial strategy of large industrial corporations // World Applied Sciences Journal. – 2014. – № 1. – p. 125-129. – doi: 10.5829/idosi.wasj.2014.29.01.13772.
  25. Андреева О. В. Влияние информационной инфраструктуры на формирование системы управления знаниями в транспортной корпорации // Экономический вестник. – 2008. – № 2-3. – c. 89-93.
  26. Андреева О.В., Василенко М.А. Влияние инновационных технологий на формирование информационной модели управления железнодорожного транспорта // Экономический вестник Ростовского государственного университета. – 2007. – № 4-3. – c. 22-25.
  27. А. М. Збарский, В. Т. Волов, М. А. Гаранин Матричный метод критериальной оценки подбора специалистов для предприятия // Вестник СамГУПС. – 2022. – № 2(56). – c. 14-18.
  28. Гаранин М.А. Модель взаимодействия министерства науки и высшего образования и министерства транспорта в части кадрового обеспечения транспорта // Креативная экономика. – 2020. – № 6. – c. 1055-1078. – doi: 10.18334/ce.14.6.110277.
  29. Железнов Д.В., Волов В.Т., Гаранин М.А. Кадровое обеспечение железнодорожного транспорта в Приволжском федеральном округе // Экономика образования. – 2017. – № 4(101). – c. 45-53.
  30. Гаранин М. А. Институциональные аспекты управления ресурсами отраслевых вузов // Экономика и предпринимательство. – 2020. – № 7(120). – c. 1150-1156. – doi: 10.34925/EIP.2020.120.7.238.
  31. Гаранин М. А. Транспортное образование в мире // Профессиональное образование и рынок труда. – 2020. – № 3. – c. 61-71. – doi: 10.24411/2307-4264-2020-10309.
  32. Гаранин М.А. Модель управления университетом как центром развития компетенций // Креативная экономика. – 2019. – № 1. – c. 183-194. – doi: 10.18334/ce.13.1.39667.
  33. Гаранин М.А. Трансформация университета в центр пространства внедрения инноваций // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 3. – c. 955-968. – doi: 10.18334/vinec.9.3.40957.
  34. Яковлев В.Б., Новиков В. Г. Методические основы построения прогноза потребности в специалистах сельскохозяйственных предприятий // Вестник Российского государственного аграрного заочного университета. – 2011. – № 11(16). – c. 222-227.
  35. Иптышева А.А., Майнагашева А.С. Разработка алгоритма интерактивного прогноза потребности в специалистах // Решетневские чтения. – 2011. – c. 574-575.
  36. Яковлев В.Б., Яковлева О.А. Методика прогноза потребности в специалистах с высшим и средним сельскохозяйственным образованием. / РГАЗУ - агропромышленному комплексу : сборник научных трудов: в 2-х частях / Российский государственный аграрный заочный университет; ответственный редактор А. П. Примак. Том Часть 2. - Москва, 2000. – 34-36 c.
  37. Шкель А. В. Перспективная потребность в специалистах с высшим образованием: методы прогноза // Аспирант. Приложение к журналу Вестник Забайкальского государственного университета. – 2013. – № 1(13). – c. 79-85.
  38. Малюк А. А. Анализ и прогнозирование потребности в специалистах по защите информации. - Москва : Научно-техническое издательство "Горячая линия-Телеком", 2014. – 212 c.
  39. Самисько Т. А., Самисько Д. Н. Прогнозирование общей потребности в инженерных кадрах // Актуальные вопросы экономики и управления: теоретические и прикладные аспекты: материалы VII Международной научно-практической конференции, Горловка, 25 марта 2022 года. – Горловка: Донецкий национальный технический университет. 2022. – c. 150-157.
  40. Яковлев В. Б. Методика прогнозных сценариев потребности сельскохозяйственных предприятий в специалистах // Вестник Российского государственного аграрного заочного университета. – 2009. – № 7(12). – c. 293.
  41. Хамидова С. Х. Моделирование развития человеческого капитала методом прогноза потребностей // Известия Иссык-Кульского форума бухгалтеров и аудиторов стран Центральной Азии. – 2019. – № 2(25). – c. 234-238.
  42. Антропов В. А., Паршина В. С., Макаридина А. П. Кадровое прогнозирование и планирование на железнодорожном транспорте. - Москва : Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2010. – 187 c.
  43. Головачев А. С., Юрова Н.В. Развитие методов прогнозирования потребности экономики в специалистах и планирования их подготовки // Новости науки и технологий. – 2019. – № 2(49). – c. 53-63.
  44. Кожевникова Т. В., Манжула И.С. Математическое моделирование в задачах прогнозирования ситуации на рынке труда // Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления: материалы V Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 16–19 сентября 2019 года / Ответственный за выпуск: А.Л. Верхотуров. – Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет. Хабаровск, 2019. – c. 72-77.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Zbarskiy A.M., Garanin M.A., 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».