Модернизация системы подготовки кадров для индустрии туризма (стр. 3 )

Количество работающих в отрасли в прогнозируемом году (Pпр) определяется в зависимости от количества мест в гостиницах различной категории:

, (2)

где i – категория гостиницы;

– количество мест в гостиницах i-ой категории - показатель, который рассчитывается на основе экономических факторов;

– средний коэффициент численности персонала на одно гостиничное место для гостиниц i-ой категории, его значение для разных категорий гостиниц составляет: 5 звезд – 2,5; 4 звезды – 2; 3 звезды – 1,5; 1-2 звезды – 0,5-1.

На основе анализа значений экономических показателей и количества мест в гостиницах различных категорий в период с 2000 г. по 2008 г. получена система регрессионных уравнений для расчета прогнозируемого количества мест в гостиницах различной категории в зависимости от предложенных экономических показателей.

, (3)

где – значение экономического показателя;

Достоинством модели является то, что она позволяет учесть не только положительные, но и отрицательные тенденции в развитии экономики (например, последствия экономических кризисов). В качестве примера приведем расчет потребности в гостиничных местах для гостиничного комплекса г. Москвы на 2009 г. (таблица 3).

Результаты показывают хорошую сходимость значений (ошибка до 10%), рассчитанных по уравнениям с учетом известных значений экономических показателей (графа 3) и реальными значениями (графа 4). Ошибка расхождения между прогнозируемыми и реальными значениями составляет до 18% (графа 5). Соответственно, необходимо более тщательное внимание обратить на подбор исходных данных на прогнозируемый период – это позволит повысить точность оценки.

Таблица 3 – Результаты расчета потребности в гостиничных местах по модели и сравнение их с данными статистики для гостиничного комплекса г. Москвы (2009 г.)

Категория гостиниц	Рассчитанное по модели количество гостиничных мест	Количество гостиничных мест согласно данным статистики в 2009 г.	Ошибка прогноза, %	Ошибка расчета, %
прогнозируемое на 2009 г.	с учетом значений экономических показателей 2009г.
1	2	3	4	5	6
1*-2*	21800	19800	18420	18,3	7,49
3*	30500	28800	26180	16,5	10,01
4*	12200	11000	10350	17,9	6,28
5*	7400	7000	6500	13,9	7,69

Расчет потребности в кадрах необходимо проводить на срок не менее 5–6 лет, для более эффективного планирования приема студентов в образовательные учреждения с учетом будущей потребности в кадрах. Таким образом, разработан инструмент, с помощью которого возможно производить оценку потребности в специалистах как для всей индустрии туризма в целом, так и для отдельных ее составляющих.

7. В ходе модернизации системы подготовки кадров часто возникают ситуации, когда оценка адекватности связей внутри элементов системы, становится трудно разрешимой задачей. Сложившееся положение обусловлено наличием факторов неопределенности, снижающих обоснованность принимаемых решений:

– отсутствие в ряде случаев формальных критериев состояния системы подготовки кадров, приводящее к невозможности проведения в полном объеме количественного анализа;

– потребность учета большого объема качественной информации, входящей в социально-экономические факторы.

В результате исследования определены следующие группы социально-экономических факторов, влияющих на систему подготовки кадров и определён их состав.

1. Природно-экономические факторы:

– природно-ресурсный потенциал;

– экономико-географический потенциал;

– демографический потенциал;

– трудовой потенциал;

– научно-инновационный потенциал;

– инвестиционный потенциал;

– бюджетный потенциал;

– социально-инфраструктурный потенциал.

2. Нормативно-правовые факторы:

– федеральные нормативные акты;

– региональные нормативные акты;

3. Факторы рынка труда:

– потребности рынка труда;

– текущая отраслевая структура;

– оплата труда по профессионально-квалификационным группам.

4. Факторы рынка образовательных услуг:

– предложения видов и форм образования;

– предложения специальностей, профилей и направлений подготовки;

– предложения различных видов подготовки в системе дополнительной подготовки кадров на разных уровнях подготовки.

5. Факторы обеспечения рынка образовательных услуг:

– учебно-методическое обеспечение обучения;

– научное обеспечение;

– кадровое обеспечение;

– материально-техническое обеспечение;

– финансовое обеспечение;

– информационное обеспечение;

– инновационное обеспечение.

Определить взаимосвязь вышеперечисленных факторов, учитывая неопределенность и разноплановость информации, а также высокий субъективизм оценок, представляется возможным на основе метода нечетких множеств. Модель влияния социально-экономических факторов на систему подготовки кадров, предлагается рассматривать как систему множеств пар «вход-выход» на основе нечеткого представления значений факторов, где входной информацией являются значения социально-экономических факторов, а выходной – показатели оценки системы подготовки кадров.

Для каждого социально-экономического фактора определены меры возможности и необходимости и произведена их свертка по группам:

1. Природно-экономические факторы.

2. Нормативно-правовые факторы.

3. Факторы рынка труда.

4. Факторы рынка образовательных услуг.

5. Факторы обеспечения рынка образовательных услуг.

Степень выраженности данных факторов при интерпретации их в терминах теории нечетких множеств может быть выражена в интервале от 0 до 1. При этом представляется возможным иметь три оценки на данном интервале: низкая, средняя и высокая. Разделение каждого параметра (группы факторов) на данные оценки производилось методом кластерного анализа. В результате было определено, что низкой оценкой является оценка, которая соответствует значению функции принадлежности нечеткой переменной от 0 до 0,3; средней оценкой от 0,31 до 0,79; высокой оценкой от 0,8 до 1.

Значения функций принадлежности нечетких множеств характеризующих данные факторы и составили множество входной информации искомой системы. В качестве выходной информации из множества показателей системы подготовки кадров, в результате свертки, были определены следующие группы показателей:

1. Характеристики образовательных учреждений индустрии туризма.

2. Характеристики программ подготовки, реализуемых образовательными учреждениями.

3. Качество подготовки выпускников.

4. Потребность в кадрах для индустрии туризма.

Для них также получены лингвистические переменные и даны, аналогично группе входных факторов, оценки по типу «низкая», «средняя», «высокая». Значения нечетких переменных для построения отношений входа-выхода были получены за период с 2004 г. по 2007 г. и представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Значения нечетких переменных для построения нечетких отношений и проверки адекватности модели

Наименование факторов	Годы, по оценке которых построены нечеткие отношения	Расчетные годы
2004	2005	2006	2007	1991	2010
Входная информация
1. Природно-экономические факторы	0,8	0,8	0,9	0,9	0,3	0,7
2. Нормативно-правовые факторы	0,5	0,5	0,6	0,7	0,2	0,7
3. Факторы рынка труда	0,7	0,6	0,3	0,3	0,1	0,4
4. Факторы рынка образовательных услуг	0,4	0,4	0,5	0,6	0,1	0,7
5. Факторы обеспечения рынка образовательных услуг	0,5	0,5	0,6	0,7	0,2	0,4

Продолжение таблицы 4.

Наименование факторов	Годы, по оценке которых построены нечеткие отношения	Расчетные годы
2004	2005	2006	2007	1991	2010
Выходная информация
1. Характеристики образовательных учреждений индустрии туризма	0,4	0,4	0,4	0,5	0,3	0,6
2. Характеристики программ подготовки, реализуемых образовательными учреждениями	0,5	0,5	0,6	0,6	0,3	0,6
3. Качество подготовки выпускников	0,5	0,6	0,7	0,6	0,3	0,7
4. Потребность в кадрах для индустрии туризма	0,7	0,7	0,8	0,8	0,3	0,8

Математическую формулировку задачи следует осуществлять в следующей последовательности. Рассматривается представление системы R, как содержащее только одно высказывание . Предположим, что задано много подобных отношений типа:

. (4)

В результате получено множество нечетких отношений:

. (5)

Произведем их свертку. В результате система R* запишется в виде

. (6)

Для данной системы выполняется условие непротиворечивости, т. е.

. (7)

В результате преобразований имеем:

. (8)

Проверка адекватности модели произведена на примере оценки влияния социально-экономических факторов на функционирование системы подготовки кадров в 2010 г. Было определено входное множество и получены параметры состояния системы подготовки в 2010 г. Подавая на вход системы состояние социально-экономических факторов в 2010 г. описанное нечетким множеством A2010

. (9)

Получаем состояние системы подготовки кадров в 2010 г.

.

(10)

Интерпретируя результаты эксперимента можно сказать, что характеристики образовательных учреждений индустрии туризма находятся в средней части значения оценки «средняя». Аналогично, можно сказать о характеристиках программ подготовки реализуемых данными учреждениями. Качество подготовки выпускников, их соответствие предъявляемым требованиям находится на среднем уровне. Потребность в кадрах для индустрии туризма, по-прежнему, высокая, что говорит о ее динамичном развитии. Все вышеизложенное позволяет сделать вывод о возможности использования модели для прогноза состояния системы подготовки кадров.

8. Современная практика бизнеса в образовании основывается на использовании компетентностного подхода, позволяющего сделать упор на качества, которые непосредственно связаны с успехом работника в конкретной деятельности. При этом разработка и использование компетентностной модели дает возможность моделировать требования к профессиональной подготовке специалистов как нормы качества обучения. Значимым отличием от других подходов здесь оказывается выделение параметров, действительно приводящих к наибольшей эффективности в работе, а не учет всего спектра факторов, наиболее достоверно описывающих рабочие характеристики специалиста.