РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОТБОРА НА ДОЛЖНОСТЬ «ИНЖЕНЕР»
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи.
1. Исследование профессиограммы специалиста «инженер».
2. Выбор психофизиологических тестов для оценки индивидуальных свойств кандидатов.
3. Разработка математического аппарата для профотбора на основе использования нечеткой логики. Выделение и описание лингвистических переменных, нечетких множеств, составление управляющих нечетких правил, позволяющих классифицировать всех претендентов.
4. Разработка автоматизированной системы для реализации профотбора.
В настоящее время современные производства и различные предприятия не могут обойтись без высококвалифицированных специалистов – инженеров, поэтому актуальность данной профессии очень велика.
Большая часть высших учебных заведений страны готовят специалистов данной области и люди с разными свойствами и способностями получают диплом, то работодателям необходимо проводить отбор для выявления наиболее подходящих специалистов.
Актуальным является решение следующих задач:
- повышение эффективности процедуры профотбора,
- упрощение процесса самого профессионального отбора,
- сокращение времени на реализацию отбора,
- снижение требований к лицу, осуществляющему профотбор,
- уменьшение влияния человеческого фактора на результат профотбора.
Исследована профессиограмма кандидата на должность "инженер". Подобраны психофизиологические тесты для оценки индивидуальных показателей кандидата.
На основе общей схемы использования нечеткой логики предлагается система нечеткого логического вывода (СНЛВ) для определения степени пригодности кандидата на должность «инженер». Преимущества данной системы заключаются в том, что СНЛВ ввиду оперирования нечеткими понятиями учитывает неоднозначность поступающих исходных данных, в частности информации о характеристиках и свойствах претендента. Достоверность классификации определяется показателем степени принадлежности лингвистической переменной (ЛП) к тому или иному лингвистическому высказыванию (ЛВ). Общий вид системы нечеткого логического вывода представлен данной схемы предлагается система нечеткого логического вывода (СНЛВ) для определения пригодности кандидата на должность «инженер». Преимущества данной системы заключаются в том, что СНЛВ ввиду оперирования нечеткими понятиями учитывает неоднозначность поступающих исходных данных, в частности информации о характеристиках и свойствах претендента. Достоверность классификации определяется показателем степени принадлежности лингвистической переменной (ЛП) к тому или иному лингвистическому высказыванию (ЛВ).
Для задания структуры СНЛВ определены: входные и выходные ЛП; функции принадлежности (ФП) для каждого из ЛВ, значения которых могут принимать ЛП; создано пятнадцать правил нечетких продукций.
Разработанная математическая модель на основе нечеткой логики использована для автоматизации процесса профессионального отбора.
В общем виде алгоритм оценки способности кандидата на основе предложенной системы нечеткого логического вывода состоит из следующих шагов.
1. Определение четких значений входных сигналов – результатов тестов.
2. Определение значений степеней принадлежности входных ЛП к ЛВ путем вычисления функций принадлежностей.
3. Вычисление степени истинности условия каждого правила нечеткого вывода. При этом условие правила представляется многоуровневой комбинацией подусловий. Подусловия объединяются или по правилу И или по правилу ИЛИ:
Подусловие 1 И Подусловие 2 И …
Подусловие 1 ИЛИ Подусловие 2 ИЛИ …
4. Определение правила с максимальной степенью истинности условия, которое в свою очередь делает вывод о пригодности претендента.
Главная цель автоматизации профотбора – повышение и улучшение качества исполнения данного процесса. Автоматизированный процесс имеет более стабильные характеристики, чем процесс, который выполняется в ручном режиме.
Автоматизацию процесса профотбора можно осуществить, используя автоматизированную систему, разработанную, например, в среде LabVIEW.
В среде LabVIEW осуществлена разработка виртуального прибора для осуществления профотбора на должность «инженер». В данном виртуальном приборе поочередно выполняются психофизиологические тесты на основные способности кандидата на должность. Далее анализируются результаты и оцениваются способности как каждого кандидата на должность, так и наилучший кандидат из нескольких.
На лицевой панели виртуального прибора располагаются шесть психофизиологических тестов, которые открываются после нажатия соответствующих кнопок. Имеются инструкции для прохождения данных тестов. После завершения прохождения каждого теста на панель выводится результат на основе использования разработанной математической модели. Выводится окончательный результат и подводится главный итог: пригоден кандидат, непригоден, или же требуется дополнительные психофизиологические тренировки.
Использование разработанной автоматизированной системы позволит повысить эффективность проведения профессионального отбора, в частности уменьшит трудоемкость и снизит человеческий фактор.
Полученная информация может использоваться специалистом по подбору кадров, в частности, для формирования рекомендаций для утверждения принятия на должность наиболее подходящего кандидата на должность.
Потребителями данной системы могут быть различные предприятия, фирмы, организации, нуждающиеся в высококвалифицированных кадрах, обладающих определенным набором характеристик и навыков для работы в определенной сфере.
Разработанная автоматизированная система профотбора на должность "инженер" была протестирована в Рязанском радиотехническом университете.
2. Маклаков А.Г. Профессиональный психологический отбор персонала. Теория и практика. Изд.: «Санкт-Петербург», 2008
3. Карелин А. Большая энциклопедия психологических тестов. Изд-во: «Эксмо», 2007. 416 с.
4. Таблицы Шульте, тестирование памяти, внимания.URL: http://tabshulte.ru/ [Электронный ресурс] (дата просмотра 22.03.2016)
5. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
6. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия – Телеком, 2007. 288 с.
7. Суранов А.Я. LabVIEW 8.20. Справочник по функциям. М.: ДМК Пресс, 2007. 536 с.