Аннотация.
В статье обосновывается актуальность научной проблемы создания единого формализованного подхода для исследования процесса организации интеллектуального труда. Отмечено, что предложенный подход позволит анализировать эффективность выполнения человеком интеллектуальных работ по различным критериям (время и стоимость выполнения работ), учитывающим вероятность качественного их выполнения. Указаны преимущества и недостатки применения удаленного и гибкого режимов работы. Приведены задачи, требующие решения для достижения цели исследования. Приведен пример построения логит-модели для прогнозирования приема соискателя на работу в проектную организацию.
Ключевые слова:
человекоцентричный, удаленная работа, машинное обучение, вероятность качественного выполнения работ, гибкий рабочий график, социологическая модель.
DOI 10.14357/20718632250207
EDN ZCEIZA
Стр. 78-86.
Литература
1. Bhandurge G. M., Bhide M. S. Industry 5.0: The Convergence of AI and HI (Human Intelligence). 2021 (preprint). doi:10.21203/rs.3.rs-693806/v1 2. Longo F., Padovano A., Umbrello S. Value-oriented and ethical technology engineering in Industry 5.0: a human-centric perspective for the design of the factory of the future. Applied sciences. 2020;10(12):4182. doi:10.3390/app10124182 3. Гришина А.И., Рамазанов Р.Р., Левченко Е.Н. Организация возможности удаленной работы в ООО "ЛУКОЙЛ-Нижегородниинефтепроект" // Вести научных достижений. Естественные и технические науки. 2021. № 5. С. 172-178. 4. Febrian W. D., Alfiyanti S. The Analysis of Work Motivation, Job Training and Non-Physical Work Environment on Employee Performance // Siber Journal of Advanced Multidisciplinary. 2023. Vol. 1 No. 3 P. 133–145. 5. Riyanto S., Mumtazah Damarwulan L., Haryadi D. Moderation: Work Culture to Improve Employee Performance with a Non-Physical Work Environment // Journal Mantik. 2022. Vol. 6 No. 3 P. 3737-3743. 6. Mahmudah H. Analysis of the Effect of Work Stress and Non-Physical Work Environment on Job Satisfaction and its Impact on the Employee Turnover Intention // Journal Scientia. 2022. Vol. 11 No. 1 P. 282–288. 7. Roco M., Bainbridge W. Overview Converging Technologies for Improving Human Performance // Converging Technologies for Improving Human Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and Cognitive Science. Arlington, 2004. 8. Романцов А. Н. Экономическая сущность производительности труда в решении проблемы ее повышения // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016. № 4 (20). C. 44–58. 9. Багирова А. П. Преподавательский труд в современной России: трансформация содержания и оценки. Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2016. 10. Девятьярова А. Д. Особенности организации интеллектуального труда в информационном обществе // Вестник ГУУ. 2016. № 5. С. 181-185. 11. Марширов В. В., Марширова Л. Е. Комплексная оценка индивидуального труда разработчиков программного обеспечения // Бизнес-информатика. 2013 № 2(24). С. 55–62. 12. Федосеева Е. А., Симонова М. В. Вопросы оценки труда разработчиков информационных систем. // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2013 № 6(104). С. 130–133. 13. Митрофанова Е. А., Ивановская Л. В. Управление персоналом: теория и практика. Оценка результатов труда персонала и результатов деятельности подразделений службы управления персоналом. М.: Проспект, 2015. 14. Гречко М. В., Сахно А. В. Производительность труда как императив развития отечественной экономики //Национальные интересы. 2015. № 7. С. 25–37. 15. Радостева М. В. К вопросу о производительности труда // Научные ведомости. 2018 Т. 45. № 2. С. 268–272. 16. Ariati D., Hamid N., Kusumawati, A. Non-Physical Work Environment, Career Development, and Work Motivation on Employee Performance // Ilomata International Journal of Management. 2023. Vol. 4. No. 3 Pp. 356–367. 17. Astuti W., Mardhiyah A. The Effect of Non-Physical Work Environment, Motivation and Work Discipline on Employee Performance at Pt. Fajar Agung // Simanunsong: Journal of Business Administration, Management, Economic and Accounting. 2023.Vol. 1. No. 1. P. 30–39. 18. Пашкевич О. А., Лёвкина В. О. Методологическиe подходы к измерению и оценке производительности труда // Экономические вопросы развития сельского хозяйства Беларуси. 2020. № 48 С. 170–181. 19. Brown Р., Hesketh A., Williams S. The mismanagement of talent: employability and jobs in the knowledge economy. Oxford: Oxford University Press, 2004. 20. Wellins R. S., Smith A. B., McGee L. The CEO’s guide to talent management: building a global leadership pipeline. Pittsburgh: Development Dimensions International, 2006. 21. Белкин В. Н. Теория человеческого капитала предприятия. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. 22. Гимаева Э. Х. Специфика творческой составляющей интеллектуального продукта как результата интеллектуального труда // В мире научных открытий. 2014 № 11–9(59). С. 3484–3493. 23. Нестеров А. В. Критерий творчества: юридический аспект. М.: НИУ ВШЭ, 2014. 24. Рогач Ф. И. Роль и оценки интеллектуального труда в современности // Проблемы экономики. 2014 № 2. С. 320–325. 25. Johnson F. T. et al. WORK-PERF: An Intelligent Predictive Model for Work Performance Rating. In: Noor, A., Saroha, K., Pricop, E., Sen, A., Trivedi, G. (eds) Proceedings of Third Emerging Trends and Technologies on Intelligent Systems. ETTIS 2023 Lecture Notes in Networks and Systems, 2023. Vol. 730. Springer, Singapore. P. 11-20. doi:10.1007/978-981-99-3963-3_2 26. Астратова Г. В. Высшее образование и рынок труда в цифровой экономике: развитие математических методов и средств исследования сложных экономических систем. Екатеринбург: Изд-во УрФУ 2021. 27. Митрофанова Е.А., Ивановская Л.В. Управление персоналом: теория и практика. Оценка результатов труда персонала и результатов деятельности подразделений службы управления персоналом. М.: Проспект. 2015. 72 c. 28. Туренко Т. А., Туренко Б. Г. Методические аспекты оценки управленческого потенциала руководителей и специалистов // Экономика и предпринимательство. 2018. № 6 (95). С. 818–822. 29. Братищенко В. В. Модель с латентными параметрами для оценки компетенций // Новые информационные технологии в образовании и науке. Материалы X международной научно-практической конференции. Екатеринбург, 27 февраля – 3 марта 2017 г. Екатеринбург: РГППУ, 2017. С. 46–51. 30. Аристова Н. И. Исследование компенсации брака при изготовлении партии узлов на гибких производствах // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. №1. С. 82-86. 31. Аристова Н. И., Чадеев В.М. Повышение эффективности технологической подготовки производства за счет учета вероятностей качественного изготовления изделия на этапе отработки конструкции изделия на технологичность // Датчики и системы. 2020. №12. С.40-46. 32. Аристова Н. И., Чадеев В.М. Метод быстрого оценивания технологичности конструкции изделия с учетом вероятностей качественной работы автоматизированных средств производства // Датчики и системы. 2021. №1. С.65-71. 33. Аристова Н. И., Чадеев В.М. Метод быстрого оценивания минимальной средней стоимости изготовления изделия на производствах, оснащенных станками с ЧПУ // Датчики и системы. 2021. №2. С. 67-72. 34. Аристова Н. И., Чадеев В.М. Моделирование процесса технологической подготовки матричного производства // Датчики и системы. 2023. №1. С.46-49. 35. Аристова Н. И., Чадеев В.М. Разработка гибкой робототехнической ячейки для производства деталей типа «тело вращения» с минимальной средней стоимостью // Датчики и системы. 2022. №3. С.55-60.
|