Исследование компетентностной модели образовательной программы на основе интеллектуального анализа профессиональных требований рынка труда
Минаев Д.В.
Реферат
Образовательные стандарты высшего образования ФГОС3++ требуют проектировать образовательные программы (ОП) на базе профессиональных компетенций, востребованных на рынке труда. Рекомендуется использовать профстандарты. Этот путь имеет определенные недостатки. Например, профстандарты описывают трудовые функции, а в ОП требуются компетенции. Использование профстанадартов при разработке ОП заведомо предопределяет определенный лаг в реакции на изменение рынка труда. Альтернатива проектирования ОП -- прямой анализ требований рынка. Инструменты интеллектуального анализа (ИА): дейтамайнинг и машинное обучение могут облегчить такой анализ. Дается обзор разработок в этом направлении. Представлены результаты применения ИА на базе аналитической платформы KNIME для определения модели компетенций ОП в области управления проектами. Автоматизация затронула: сбор требований более 6000 вакансий работодателей онлайн ресурса Head Hunter; анализ текстов (описания ОП разных вузов, профстандартов и руководящих материалов профассоциаций -- СОВНЕТ-Agile, IPMA OCB&ICB), представленных на естественном языке. На основе этих дейтасетов проведена токенизация; выделение коллокаций терминов и тем, кластеризация тем. Осуществлена кроссклассификация профстанадртов и руководящих материалов на основе предварительно обученной компетентностной модели ОП. Результаты подтвердили работоспособность методики. Такая аналитика позволяет динамически проводить систематизацию описаний профессиональной деятельности и формулировать соображения об элементах, структуре, взаимном соответствии моделей компетенций ОП и естественными моделями компетенций рынка труда. В совокупности с традиционной экспертной оценкой она может способствовать формированию более полного изоморфизма между квалитетами ОП и профессиональной деятельности.
Ключевые слова: модель компетенций, компетентностный подход; цифровой образовательный инжиниринг; машинное обучение; интеллектуальный анализ; цифровизация; ФГОС3; аналитическая платформа KNIME; обработка текста на естественном языке
The Study of the Educational Program Competence Model Based on the Intellectual Analysis of the Labor Market Professional Requirements
Dmitry V. Minaev
Abstract
The educational standards of higher education -- FGOS3++ require designing educational programs (EP) based on professional competencies in demand in the labor market. It is recommended to use professional standards. This way has certain disadvantages. For example, professional standards describe labor functions, but in the EP competencies are required. The use of professional standards in the development of the EP obviously determines a certain lag in the reaction in the labor market changes. An alternative to such EP design is a direct analysis of market requirements. Intelligent Analysis (IA) tools: data mining and machine learning can facilitate such analysis. An overview of developments in this direction is given. The results of the application of IA based on the KNIME analytical platform for determining the competence model of the EP in the field of project management are presented. Automation affected:the collection of requirements for more than 6000 vacancies of employers of the Head Hunter online resource; the analysis of texts presented in natural language (descriptions of EP of different universities, professional standards and guidance materials of professional associations -- SOVNET-Agile, IPMA OCB&ICB). Based on these data sets was carried out: tokeni- zation, collocation of terms and topics, clustering of topics, the cross-classification of professional standards and guidance materials based on a pre-trained competence model of the EP. The results confirmed the efficiency of the used technique. Such analytics allows us to dynamically systematize descriptions of professional activities and formulate considerations about the elements, structure, and mutual correspondence of the EP competence models and the competencies natural models on the labor market. In combination with the traditional expert assessment, it can contribute to the formation of a more complete isomorphism between the qualifications of EP and professional activity.
Keywords: competence model, competence-based approach, digital educational engineering, machine learning, intelligent analysis, digitalization, the Federal State Educational Standards, KNIME analytical platform, natural language text processing
Введение
Формирование идеала качества человека -- ключевая задача развития российского образования в XXI в. Приняв терминологию А. И. Субетто [12], можно отметить, что магистральный путь ее решения лежит через синтез культурогенетической и целенормативной парадигм. Культурогенетический подход отражает культурные традиции в рефлексии качеств человека. Здесь речь идет о ценностях, этико-эстетических аспектах развития личности человека, о воспитании. Целенормативный подход отражает другую -- прагматическую сторону запросов общества и системно проявляется в первую очередь в экономических процессах. Именно этот подход в свою очередь преимущественно структурирует организацию профессиональной сферы.
В профессиональном образовании эта парадигма нашла выражение через развитие идей «компетентностного подхода». Общая его суть проста -- поиск и достижение инвариантов между программами подготовки и соответствующими профессиональными видами деятельности. Однако за простой концепцией скрывается достаточно разветвленная и сложная научно-методическая проблематика.
На рубеже XXI в. этот подход как системная концепция описания образованности человека стал интенсивно продвигаться через Болонский процесс. В России «компетентностное» движение нашло отражение на нормативном уровне в виде разработки развивающейся серии государственных образовательных стандартов третьего поколения высшего профессионального образования (обозначим их сокращенно ФГОС).
В каждой новой версии этих стандартов (ФГОС, ФГОС+, ФГОС++) уровень сопряжения с требованиями профессиональной сферы все более возрастал. Начальная версия -- ФГОС (2009 г.) содержала лишь общую декларацию о необходимости увязки образовательной программы (ОП) с требованиями работодателей. Основным критерием успешности ОП был предметный результат через подробное раскрытие дидактики содержания отдельных дисциплин: знания-умения-навыки (ЗУНы). Следующий ФГОС+ (20014 -- 2016 г.) уже вводил перечень профессиональных компетенций (ПК), который должен был корреспондироваться с требованиями экономики. Наконец, ФГОС++ (2020 г.) нацелил само проектирование ОП изначально проводить на основе реальных требований к профессиональной деятельности. Отметим, что ФГОС++ сохраняет унификацию ОП через механизм использования примерных основных образовательных программ (ПООП), которые предустанавливают обязательное ядро ПК.
Несмотря на серьезную методическую проработку вопросов проектирования ОП на базе компетентностного подхода (например, [8]), его полная практическая актуализация на сегодняшний день далеко еще не завершена. Этому есть несколько причин.
Первая -- чисто теоретико-методологическая, связана с определением компе- тентностной модели профессиональной деятельности и ее конвертации в содержание ОП. И, соответственно, описание теоретической модели того, как дидактические единицы ОП трансформируются через личностное восприятие и деятельностные акты студента в его компетенции (методика такого моделирования обсуждалась, в том числе, в авторской монографии [6] и ряде статей автора).
Здесь в полной мере проявляется основная проблематика системного метода: относительно просто решается аналитическая задача разложения профессиональной деятельность или содержания ОП на элементы. Но «таинство» формирования эмерджентного эффекта из этих элементов познается и формализуется с гораздо большим трудом. Это проявляется как на нижнем уровне системного моделирования отдельных компетенций, так и при моделировании целостного профессионального вида деятельности/профессии (данный факт хорошо иллюстрируется публикациями [7; 10; 14]). Из этого вытекает и проблематика более высокого уровня: классифицирования и соотнесения пространства образовательных программ и пространства фактически реализуемой профессиональной деятельности.
И если ранее, до «компетентностной» эпохи, системная сборка ОП разрешалась на основе знаний, опыта и интуиции внутри умов профессуры -- они экспертно и напрямую формировали ее дидактику (ЗУНы), то с введением «проплюсованных» ФГОС обозначена амбициозная задача полной формализации процесса проектирования ОП с точной квалиметрией результата.
В целом в теоретико-методологической плоскости по-прежнему сохраняется много неясностей.
Другая причина торможения внедрения компетентностного подхода более прозаична -- недостаток формализованной и структурированной информации о требованиях к компетенциям на стороне работодателей. Несмотря на настойчивые административные толчки со стороны федеральных органов управления трудовой сферой, разработка профстандартов, описывающих модели компетенций, в течение длительного периода времени осуществлялась спорадически (подробный анализ ситуации приведен в [2]). После 2014 г. этот процесс ускорился, но все равно далек от потребностей высшего профессионального образования, поставленного в рамки ФГОС++.
Сложившуюся ситуацию можно проиллюстрировать на примере профессиональной сферы управления проектами. На конец 2021 г. утверждены всего 7 стандартов, хотя этот вид деятельности широко применяется в самых разных областях.
Всего введено в действие 1363 стандарта (на 16.11.2021) Реестр профессиональных стандартов [Электронный ресурс]. URL: https://profstandart. rosmintrud.ru/obshchiy-informatsionnyy-blok/natsionalnyy-reestr-professionalnykh-standartov/ reestr-professionalnykh-standartov/ (дата обращения: 13.08.2022).. Однако, согласно ЕТКС, в России сейчас существует около 7 тыс. уникальных наименований профессий. АНО «Центр научных исследований в сфере профориентации и психологии труда», реализуя проект цифровой модели рынка труда, выявил еще больше -- около 25 тыс. уникальных наименований профессий/специальностей Проект цифровой модели рынка труда. Центра научных исследований в сфере профори-ентации и психологии труда [Электронный ресурс]. URL: https://crcg.ru/skolko-vsego-professiy- v-mire/ (дата обращения: 13.08.2022)..
Альтерната использованию профстандартов является прямое обращение к субъектам трудовой сферы, через опросы и другие инструменты. Однако для проектантов ОП это дополнительная специфичная и весьма трудоемкая информационная работа, которую они крайне неохотно выполняют. Теоретико-методологическую сложность, с которой приходится при этом сталкиваться, мы уже отметили.
Подводя промежуточный итог, отметим, -- возможность автоматизации процедур анализа компетенций профессиональной деятельности представляется весьма актуальной. Наработка эмпирического массива компетенций, их систематизация позволили бы ускорить и сделать более обоснованной также и теоретико-методологическую проработку компетентностных моделей и их имплементацию в ОП. Такая возможность становится реальной с развитием информационных технологий, которые обеспечивают обработку разнотипной и плохо структурированной информации, в том числе, -- текстовой. Речь идет о современных технологиях дейтамайнинг, машинного обучения, больших данных и других, развиваемых в сфере интеллектуальной обработки данных и искусственного интеллекта (обозначим их совокупность акронимом ИА). Именно на экспериментальную проверку работоспособности такого рода методов и направлено было исследование.
Обзор литературы
До сих пор выявление, оценка и систематизация компетенций как в сфере труда, так и в сфере профессионального образования проводились преимущественно экспертно-аналитическим путем, с участием высококвалифицированных специалистов и на основе репрезентативного опроса профессионалов. За рубежом к таким проектам, например, можно отнести исследование профессиональных навыков взрослых, проведенное в 2017-2018 ОЭСР OECD The Survey of Adult Skills Reader's Companion, Third Edition; 2019. 132 p. URL: https:// doi.org/10.1787/f70238c7-en, а также Европейское исследование навыков и рабочих мест (European skills and jobs survey -- ESJS [Электронный ресурс]. URL: https://www.cedefop.europa.eu/en/projects/european-skills- and-jobs-survey-esjs (дата обращения: 13.08.2022).), которое проводит Европейский центр развития профессиональной подготовки CEDEFOP. Annual report 2019. Luxembourg: Publications Office; 2019 [Электронный ресурс]. URL: http://data.europa.eu/doi/10.2801/79286 (дата обращения: 13.08.2022).. Задействование технологий ИА для задач, связанных с применением компетентностного подхода, стало привлекаться относительно недавно.
В последнее время рядом европейских национальных и исследовательских организаций реализовано несколько проектов, связанных с использованием ИА для выявления навыков и компетенций. В материалах CEDEFOP CEDEFOP Perspectives on policy and practice Tapping into the potential of big data for skills policy; 2021, Luxembourg: Publications Office of the European Union проводится обзор таких разработок, связанных с анализом навыков, удовлетворяющих спрос на рабочую силу, описанием карьерных путей выпускников высших учебных заведений, исследованием закономерностей распространения цифровых технологий и их влияния на рынок труда и других направлений.
Одним из таких проектов является совместная разработка CEDEFOP с Евростатом системы сбора и анализа онлайн объявлений о вакансиях в Европейском союзе (online job advertisements -- OJAS), выходные данные которой доступны через облачную базу данных Skills-OVATE [Электронный ресурс]. URL: https://www.cedefop.europa.eu/en/tools/skiNs-online-vacancies (дата обращения: 13.08.2022).. Онлайн объявления о вакансиях в последнее время стали богатым источником информации о требованиях к работе, которые трудно собрать традиционными методами. В Skills-OVATE доступна информация, основанная на миллионах объявлений, собранных в полуавтоматическом режиме из тысяч источников, включая порталы государственных служб занятости, HR- агентства, частные порталы вакансий, онлайн-газеты и корпоративные веб-сайты. Эта база данных обновляется 4 раза в год.
В целом проект укладывается в продвигаемую Евростатом концепцию доступных больших данных -- Web Intelligence Hub (Центр веб-аналитики), которые могут быть использованы для смягчения проблем рынка труда, уменьшения несоответствия навыков и укрепления связей между рынком труда и обучением CEDEFOP; European Commission; ETF; ILO; OECD; UNESCO. Perspectives on policy and practice: tapping into the potential of big data for skills policy; 2021, Luxembourg: Publications Office [Электронный ресурс]. URL: http://data.europa.eu/doi/10.2801/25160 (дата обращения: 13.08.2022).. Актуальность использования больших данных (big data) для прогнозирования и сопоставления потребностей в навыках подчеркивалась и группой экспертов МОТ ILO The feasibility of using big data in anticipating and matching skills needs. ILO Geneva, Publications Production Unit (PRODOC) of the ILO; 2020. URL: https://www.ilo.org/skills/areas/ skills-training-for-poverty-reduction/WCMS_759330/lang--en/index.htm.
Опыт использования информационных источников типа Skills-OVATE с задействованием ИА для анализа феномена цифровизации на компетентностные модели профессий анализируется К. Поулиакасом (Pouliakas, K.) [15]. Им описываются прогностические модели, использующие методы машинного обучения, которые в 7 из 10 случаев относительно точно предсказывают -- является ли занятие автоматизируемым или нет. К таким моделям отнесены: классификатор на базе нейронных сетей, логистическая регрессия и метод случайного леса (Random Forest, RANFOR).