NEU-2003

В докладе представлен подход к решению неформализованной задачи подбора выпускников ВУЗа по качественным признакам в соответствии с заявками организаций с целью дальнейшего их трудоустройства на конкурсной основе. Для решения этой задачи используются методы нейроинформатики [1,2,3].

На рисунке представлена общая структура интеллектуальной информационной системы, предназначенной для решения задачи подбора выпускников с использованием нейросетевых и интернет технологий. Организации, имеющие спрос на специалистов учебного заведения, заполняют заявки на сайте отдела маркетинговых исследований ВУЗа, где указываются необходимые показатели качества, требующиеся от специалистов. Заявка поступает в информационную систему маркетинговых исследований, где формируется соответствующая база. С другой стороны, в системе маркетинговых исследований накапливается информационная база выпускников вуза за несколько лет. Информация формируется из баз студентов, закончивших учебное заведение, а также непосредственно при вводе выпускниками информации о себе с сайта отдела маркетинговых исследований.

В информационных базах выпускников накапливается также информация профессионального и психологического тестирования. Для этого используется программная система тестов – профессиональных и психодиагностических. В ряде этих программ используется интеллектуальная система “Аналитик” [2]. Преимуществом данной системы является наличие блока адаптации для настройки на соответствующую проблемную область. В целом в информационной системе формируются портреты личности выпускников. Обычно выделяются следующие группы показателей: уровень знаний, подготовки и практических навыков; способность анализировать сложные ситуации; умение мыслить творчески; инициативность; чувство ответственности; возможность человека выполнять конкретные обязанности; способность осваивать новые технологии; стремление улучшать свою деятельность и результативность предприятия; показатели психодиагностики и другие.

При решении задачи подбора в соответствии с заявками вначале осуществляется классификация выпускников по заданной группе признаков. Для этого используются нейросетевые технологии на основе самоорганизации. Сгруппированная информация представляется пользователю визуально в виде карт Кохонена [3], где наглядно видны группы выпускников с заданными характеристиками, а также зоны возможного риска и успеха при взаимодействии с ними, например, при принятии решения менеджерами предприятия об их трудоустройстве. При этом возможно упорядочение информации в зависимости от потребностей пользователя и соответствующее отображение. Оно может быть с различными цветовыми оттенками, отображающими количественные и качественные характеристики. Информационная система поиска имеет возможности настройки нейросистемы на сферу индивидуальных интересов пользователя. Для систематизации сгруппированных данных, определения степени предпочтения тех или иных вариантов и подбора специалистов в соответствии с заявками предприятий используется многослойная нейронная сеть. Выходная информация для организаций о группах выпускников и их качественных признаках с рекомендациями о подборе по заданным заявкам может выдаваться как по электронной почте, так и через сайт отдела маркетинговых исследований.

Использование информационной системы маркетинговых исследований, реализующей рассмотренные методы и технологии, позволяет повысить качество принятия управленческих решений менеджерами организаций при подборе выпускников вуза на вакантные места. С другой стороны, анализ результатов конкурсов специалистами отдела маркетинговых исследований вуза позволит улучшить его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг.

Литература

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, 1996.- 276 с.
2. Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных информационных систем управления предприятием. Монография - г.Барнаул: АлтГТУ.-1999.- 351 c.
3. Kohonen T. "Self-organized formation of topologically correct feature maps", Biological Cybernetics, Vol. 43, 1982.- pp.59-69