Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Техника arrow Новые методы математического моделирования динамики и управления формированием компетенций в процессе обучения в вузе

5.6. Результаты эксперимента

Для верификации предлагаемой модели проведен эксперимент в группе менеджеров, работающих с клиентами коммерческой компании различный срок. Тестирование проводилось в течении трех месяцев. За это время некоторые менеджеры ушли из компании, не достигнув хороших результатов работы. В данном случае количество независимых параметров, необходимых для описания состояния субъекта, равно двум — это самооценка и оценка эксперта. Оценивание компетенций проводилось руководителем отдела, представляющим компанию, и участником эксперимента. Данные оценки сформировали две переменные, задающие «поле» компетенций. В качестве эксперта выступил супервайзер. В наборах девяти входных и девяти выходных компетенций [126] каждая оценена по двум значениям — текущее состояние и желаемое. Желаемое значение формирует фазовую часть оценки. Получены результаты, подтверждающие адекватность математической модели здравому смыслу и экспертным оценкам.

На рис. 5.5 представлен квадрат амплитуды статусной функции оценки всех компетенций опытного менеджера компании, обозначим его через «М». Согласно характеристике супервайзера он «работает хорошо» по всем заданным требованиям компании, достигает неплохого результата, не имеет склонности к серьезным прорывным действиям. Работает стабильно ради финансовых результатов, не имеет внутреннего интереса к работе. Первую половину дня посвящает отличной учебе, вторую — работе.

На рис. 5.6 представлен квадрат амплитуды распределения статусной функции набора оценок компетенций начинающего менеджера компании, обозначим его «В». Работает недавно и расстраивается при неудачах. Посещает тренинги, но не считает их чем-то особо нужным. В целом работает стабильно, но результат невысокий. В течение прохождения тестов не сильно изменил свое мнение. На рис. 5.6 видно изменение структуры «поля» компетенций.

В этой структуре заключено больше информации о состоянии объекта, чем смогли извлечь на данном этапе исследования. Рассматривая распределение значений характеристики в пространстве, принято вычислять коэффициент корреляции. Теперь следует определить статистическую взаимосвязь величин оценок компетенций, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать случайными. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой величины.

Распределение оценок для опытного менеджера «М», полученное по результатам четырех тестирований с интервалом две недели

Рис. 5.5. Распределение оценок для опытного менеджера «М», полученное по результатам четырех тестирований с интервалом две недели

Подчеркнем социальный смысл корреляции для заданного «поля» компетенций. Известное высказывание «Хочешь быть успешным человеком — веди себя как успешный человек» в нашем случае интерпретируется так: изменение самооценки по заданным компетенциям будет приводить к систематическому изменению оценок супервайзера (руководителя отдела). В этом смысле такое формирование «полей» компетенций выглядит соответствующим традиционно признанным представлениям в менеджменте.

В проведенном эксперименте получены распределения оценок в четыре момента времени, разнесенные на равные интервалы.

Для поиска мод КЛ уравнение (5.19) решалось численно методом дискретизации. Использовалось разбиение области оценок на 21x21 точек. Решения получившегося матричного уравнения для менеджеров «М» и «В» дают моды Карунена-Лоева, показанные на рис. 5.7 и 5.8. Для опытного менеджера «М» (рис. 5.7) динамика описывается двумя модами КЛ с собственными значениями Aj = 0,74 и Л2 = 0,22, причем Хх + Л2 = 0,96. Для начинающего ме-

Распределение оценок для начинающего менеджера «В», полученное по результатам четырех тестирований с интервалом две недели

Рис. 5.6. Распределение оценок для начинающего менеджера «В», полученное по результатам четырех тестирований с интервалом две недели

неджера «В» (рис. 5.6) наблюдается похожая картина: Ai = 0.606; А2 = 0,237 и Аз = 0,097; Ai + А2 + A3 = 0,94. Таким образом, можно предположить, что в формировании распределения оценок профессиональных компетенций участвуют не более трех КЛ мод, которые определяют около 95 % всей динамики системы. При этом остальные определяющие динамику компоненты определяют 4...6 % динамики процесса формирования компетенций.

Создавая модель, использовали матрицу 3x3 возможных значений и вводили сложные переменные, полученные в результате многократных тестирований. Дополнительное исследование может позволить снизить количество базовых оценок и определить число возможных векторов состояния исследуемой системы. При этом КЛ моды должны стать вводимыми базовыми оценками. Однако ограничение их численности и непосредственное определение соответственно уровням оценки должно исследоваться дополнительно.

В представленном эксперименте используется большее число тестов. Кроме того, статусные функции более сложны, так как ба-

Две первые КЛ моды Ai = 0.74 и А2 = 0,22 для распределения оценок профессиональных компетенций опытного менеджера «М» на рис. 5.3

Рис. 5.7. Две первые КЛ моды Ai = 0.74 и А2 = 0,22 для распределения оценок профессиональных компетенций опытного менеджера «М» на рис. 5.3

Три первые КЛ моды Xi = 0,606, А2 = 0,237, A3 = 0,097 для распределения оценок профессиональных компетенций начинающего менеджера «В» на рис. 5.4

Рис. 5.8. Три первые КЛ моды Xi = 0,606, А2 = 0,237, A3 = 0,097 для распределения оценок профессиональных компетенций начинающего менеджера «В» на рис. 5.4

зисных функций больше, и они рассчитываются с использованием весовых коэффициентов значимости каждой компетенции в общей оценке [132].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы