Methods for assessing the quality of the talent pool in a project team and how their skills influence the project risk

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Качество строительства зависит от уровня квалификации кадрового состава организации как на стадии проектирования, так и на последующих стадиях жизненного цикла инвестиционно-строительного проекта. Состояние профессиональных компетенций влияет на безопасность работы возводимых зданий и сооружений, их технико-экономические показатели, формирование конкурентных преимуществ организации на строительном рынке и определяет стратегию ее дальнейшего развития. С особой остротой проблема профессиональной подготовки кадров проявляется на стадии проектирования зданий и сооружений, поскольку именно в проекте закладываются основные свойства безопасности, надежности, экономичности и другие технико-экономические показатели объектов [1, 2]. Все больше проявляется необходимость в наличии алгоритмов достоверного определения профессиональной подготовленности специалистов при создании проектных групп и подборе их состава.

Поэтому разработка методов оценки качества кадрового потенциала проектной группы и влияние квалификации на проектные риски является одним из основных вопросов решения научной проблемы создания системы моделей и методов квалиметрического моделирования процессов контроля и оценки качества проектирования и строительства транспортных сооружений.

СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОЕКТНОЙ ГРУППЫ

Кадровый потенциал проектной группы предлагается рассматривать как результат синтеза знаний, навыков и умений, отражающий профессиональные компетенции сотрудников организации [3]. Следует отметить, что иногда проектные организации имеют кадровый потенциал, но не реализовывают его из-за нерационального построения организационно-технологических схем выполнения проектных работ.

На сегодняшний день нет единой методики оценки качества кадрового потенциала, при этом часто один и тот же метод оценки относят к разным видам классификации. В современной научной литературе, теории и практике используются следующие методы оценки квалификации: биографический метод [4], деловые характеристики [5], собеседование [6], оценка по результатам [7], метод парных сравнений [8], метод балльной оценки [9], метод приоритетов [10], тестирование [11], ранжирование [12], метод самооценки [13], метод экспертной оценки [14], метод анкетирования [15], метод деловых игр [16], метод оценки достижения целей [17], метод «360 градусов» [18], решение кейсов [19], метод функционально-стоимостной оценки [20] и др.

Каждый из представленных методов имеет свои преимущества, недостатки и ограничения. Преимущества этих методов сводятся к наглядности и простоте их применения, позволяют составить суждение о работнике за короткий промежуток времени, некоторые не требуют особых затрат и предварительной подготовки. Основными недостатками методов являются: сложность получения исходной информации, субъективизм, отсутствие возможности получения количественных оценок, измерение показателей квалификации в шкале рангов, невозможность прогнозирования динамики качества подготовки специалистов в зависимости от опыта работы. Например, при использовании метода тестирования реализация потенциала тестовых методик зависит от того, насколько грамотно и уместно они применяются, а ошибки в применении обесценивают результаты даже в случае использования изначально качественных методик [11]. Экспертные методы оценки осуществляются на базе опыта и знаний экспертов, но субъективность оценок, отсутствие универсальности применения по причине субъективизма, а также дороговизна снижают возможность использования данного метода [21].

Но самое главное заключается в том, что все имеющиеся методы позволяют оценить качество кадрового потенциала в прошлом. Они не позволяют спрогнозировать способности работника при необходимости применения инновационных технологий проектирования и строительства транспортных сооружений. Для преодоления этого противоречия необходимо разработать методику оценки качества кадрового потенциала, учитывающую текущий уровень профессиональной подготовленности специалиста и возможность разработки мероприятий по его повышению для разработки инновационных проектов [22]. Это позволит исключить проектные ошибки, снизить влияние квалификации специалистов проектной группы на инжиниринговые риски.

Анализ существующих методов оценки качества подготовки кадров показывает, что квалификация специалиста, в общем случае, должна расцениваться как скрытая переменная и являться обобщением частных показателей (признаков). Иными словами, требуемые навыки, умения и знания выступают в роли определяющих признаков профессиональной подготовленности. Для разработки методики оценки качества кадрового потенциала проектной группы и влияния квалификации на проектные риски (ущербы от неверных проектных решений) необходимо иметь количественную оценку уровня квалификации сотрудника. При этом квалификация специалиста определяется присущими ему квалификационными признаками (образование, опыт работы по специальности, опыт работы по выполнению конкретных проектных работ, опыт работы в проектной организации и др.). Каждый из квалификационных признаков имеет свою меру вклада в обобщенный (интегральный) показатель квалификации. При таком подходе непосредственная оценка интегрального показателя квалификации в количественном выражении может быть получена методом мультиаддитивной или мультипликативной свертки частных показателей (квалификационных признаков).

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОЕКТНОЙ ГРУППЫ

Предлагаемая методика оценки качества кадрового потенциала проектной группы основывается на следующих принципах:

1. Квалификация специалистов проектной группы определяется множеством квалификационных признаков (квалификационных требований), количественными эквивалентами которых являются дифференциальные показатели.
2. Уровень квалификации кадрового потенциала, являясь интегральным свойством, основывается на иерархии квалификационных признаков (профессиональных свойств каждого специалиста).
3. Значения квалификационных признаков на любом из уровней иерархии могут быть оценены единичным нормированным (дифференциальным) показателем профессиональной подготовленности.
4. Дифференциальные показатели, характеризующие квалификационные признаки, присущие конкретному специалисту проектной группы, имеют стохастическую природу.
5. Квалификационные признаки (профессиональные свойства специалистов) могут быть представлены в виде графа-дерева, имеющего иерархическую структуру. На каждом уровне иерархии и в пределах одного уровня квалификационные признаки имеют разную меру вклада (вес, значимость) для обобщенного (интегрального) показателя качества подготовки специалиста.
6. Значения квалификационных признаков (дифференциальных показателей) могут быть как зависимыми по приращению один от другого, так и независимыми.
7. Суммарное значение меры вклада всех квалификационных признаков (как взаимозависимых, так и независимых) в обобщенный (интегральный) показатель квалификации специалиста должно удовлетворять ограничению:

$\sum _{i=1}^n{\alpha }_i=1$ (1)

где ${\alpha }_i$ – вес (значимость) частного i – го квалификационного признака (дифференциального или нормированного частного показателя, критерия) K_i.

Качество кадрового потенциала определяется множеством управляемых и неуправляемых переменных. Наиболее обоснованным подходом к оценке качества кадрового потенциала является определение степени его соответствия эталону. Так как качество кадрового потенциала проектной группы представляет собой комплекс квалификационных признаков, возникает потребность математического описания уровня квалификации на основе выбора формы свертки дифференциальных показателей.

При этом необходимо учитывать следующие проблемы синтеза обобщенного показателя:

1. сложность объяснения физического смысла интегрального показателя квалификации. В методике предполагается, что интегральный показатель отражает степень соответствия конкретного сотрудника эталонному специалисту (характеризует степень приближения к эталону);
2. разная размерность частных показателей качества. Приведение значений частных показателей к одной размеренности в методике выполняется посредством их нормирования;
3. одни показатели стремятся к максимуму, другие к минимуму. Противоречивость показателей устраняется за счет включения в расчеты их обратных величин;
4. значения показателей, а также их весов являются случайными величинами. При расчетах используются их статистические характеристики;
5. показатели разных свойств могут быть для одного и того же объекта взаимозависимыми и независимыми по приращению. Для учета взаимовлияния факторов в методике предложена аналитическая модель синтеза обобщенного показателя качества;
6. субъективизм оценки весовых коэффициентов. Проблема решается посредством применения экспертных методов.

Для математической формализации расчета обобщенного (интегрального) показателя качества кадрового потенциала проектной группы применимы следующие способы многомерной свертки дифференциальных или нормированных показателей:

1. Способ мультиаддитивной свертки, который применим для квалификационных признаков (профессиональных свойств), независящих по приращению друг от друга. Значение обобщенного показателя для такой ситуации рассчитывается по формуле (2):

$F\left(x_i\right)=\sum _{i=1}^n{\alpha }_i{f}_i\left(x_i\right)=\sum _{i=1}^n{\alpha }_i\left(\frac{F_i\left(x\right)}{F_i^0\left(x\right)}\right)\to max\left(min\right)$ (2)

где ${\alpha }_i$ – вес (значимость, мера вклада) частного i – го квалификационного признака качества (профессионального свойства) в обобщенный (интегральный) показатель качества кадрового потенциала проектной группы;

$f_i\left(x_i\right)$ – нормированное значение i – го квалификационного признака качества (профессионального свойства);

$F_i\left(x\right)$ – фактическое значение i – го квалификационного признака качества (профессионального свойства);

$F_i^0\left(x\right)$ – нормативное (требуемое, эталонное) значение i – го квалификационного признака качества (профессионального свойства);

n – количество свертываемых квалификационных признаков качества (профессиональных свойств).

2. Способ мультипликативной свертки, позволяющий при оценке кадрового потенциала проектной группы обобщать взаимозависящие по приращению квалификационные признаки (профессиональные свойства). В этом случае целевая функция для оценки обобщенного показателя квалификации примет следующий вид (3):

$F\left(x_i\right)=\prod _{i=1}^n{\left(f_i\left(x_i\right)\right)}^{{\alpha }_i}=\prod _{i=1}^n{\left(\frac{F_i\left(x\right)}{F_i^0\left(x\right)}\right)}^{{\alpha }_i}\to max\left(min\right)$ (3)

Разработка методики оценки качества кадрового потенциала проектной группы требует детального анализа возможности их применения.

Обобщенный критерий качества профессиональной подготовки специалиста $K_{Generalized}$ (4) может быть сформирован из совокупности присущих ему частных показателей квалификации (частных критериев), имеющих определенные фактические значения $K_i$:

$K_{Generalized}=\sum _{i=1}^n{\alpha }_i{K}_i^{\text{норм}}\to \max$ (4)

где ${\alpha }_i$ – мера вклада, вес (значимость) частного i-го показателя (критерия) $K_i$. При этом расчеты должны выполняться с учетом ограничения (1).

$K_i^{\text{норм}}$ – нормированное значение i-го частного показателя (критерия) качества специалиста проектной группы;

n – количество учитываемых показателей (частных критериев), характеризующих уровень подготовки специалиста проектной группы.

Не каждый показатель качества кадрового потенциала может быть принят в качестве частного критерия $K_i$, поэтому частные критерии качества $K_i$ должны соответствовать следующим требованиям:

1. Критерий $K_i^{\text{норм}}$ характеризуется степенью его воздействия на уровень квалификации, который будет учитываться обобщенным (интегральным) критерием $K_{Generalized}$.
2. Критерий $K_i^{\text{норм}}$ должен обладать свойством отсутствия избыточности, т.е. в обобщенном критерии $K_{Generalized}$ недопустимо дублирование одного и того же качественного показателя.

Для оценки качества кадрового потенциала проектной группы, помимо выбора вида многомерной дискретной свертки квалификационных признаков (профессиональных свойств) необходимо обосновать принципиальные положения по учету уровня их иерархии.

Структурирование квалификационных признаков может быть выполнено построением «иерархии дерева» показателей качества на основе следующих принципов:

1. В качестве обобщенного критерия качества кадрового потенциала проектной группы принимается показатель, являющийся результатом обобщения совокупности частных показателей.
2. Критерий формируется методом многомерной дискретной свертки из двух и более групп показателей евклидова пространства квалификационных признаков с учетом специализации проектной группы.
3. Обобщенный критерий формируется с учетом значимости ${\alpha }_i$ формирующих его частных критериев.

В целях обоснования целевой функции и построении структуры обобщенного критерия $K_{Generalized}$ требуется решить следующие вопросы:

1. Определить коэффициент значимости ${\alpha }_i$ каждого критерия качества кадрового потенциала.
2. Разрешить «проблему размерности» частных критериев $K_i$.

Расчет коэффициентов значимости каждого показателя качества подготовки специалиста осуществляется методом парных сравнений. Суть метода сводится к построению «квадратной» матрицы $n\times n$. По каждой строке матрицы определяется сумма $U_i$ присвоенных коэффициентов предпочтения. Значения коэффициентов предпочтения показателей по отношению друг к другу («>», «<» либо «=») устанавливаются методом экспертного опроса на основе мнения эксперта о вкладе того или иного показатель в обобщенный показатель. Затем вычисляются абсолютные приоритеты функций $U_i$, для чего каждая строка в матрице умножается на вектор-столбец $U_i$ (5), используя выражение (6) рассчитывается значимость ${\alpha }_i$:

$A=\left[\begin{array}{cccc}{K}_{11}& K_{12}& \cdot \cdot \cdot & K_{1n}\\ K_{21}& K_{22}& \cdot \cdot \cdot & K_{2n}\\ \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot \\ K_{n1}& K_{n2}& \cdot \cdot \cdot & K_{nn}\end{array}\right]\cdot \left[\begin{array}{c}{U}_1\\ U_2\\ \cdot \cdot \cdot \\ U_n\end{array}\right]$ (5)

${\alpha }_i=\frac{U_i}{{\displaystyle \sum _{i=1}^n{U}_i}}$ (6)

При отсутствии возможности применения методов экспертного опроса значения весовых коэффициентов ${\alpha }_i$ определяются на основе построения дерева показателей качества подготовки специалистов. Для этого дерево показателей качества приводится к матричной форме (Рис.).

Рис. Матричная форма представления дерева показателей качества (квалификации) кадрового потенциала проектной группы

Fig. Matrix form of presentation of the tree of quality indicators (qualifications) of the personnel potential of the project group

Весовой коэффициент каждого частного показателя (критерия) качества определяется его уровнем в иерархии показателей, а также количеством и уровнем показателей, которые обеспечивают его достижение.

Исходя из этого значимость (весовой коэффициент) ${\alpha }_i$ частного показателя может определяться соотношением (7):

${\alpha }_i=\frac{P_i\left({\displaystyle \sum _{s=1}^n{\delta }_{is}{P}_s+P_i}\right)}{{\displaystyle \sum _{i=1}^n{P}_i\left(\sum _{s=1}^n{\delta }_{is}{P}_s+P_i\right)}}$ (7)

где P_i и P_s – соответственно, уровень i-го и s-го показателей качества;

${\mathrm{\delta }}_{is}=\left\{\begin{array}{l}\mathrm{1,}\text{ если показатель}i\text{ обеспечивает показатель }\mathrm{s};\\ \mathrm{0,}\text{ если показатель}i\text{ не обеспечивает показатель }\mathrm{s}.\end{array}\right.$

Для решения «проблемы размерности» используются не абсолютные, а нормированные значения показателей качества кадрового потенциала (8):

$K_i^{\text{норм}}=\frac{K_i^{factual}}{K_i^{normalized}}$ (8)

где $K_i^{factual}$ и $K_i^{normalized}$ соответственно, фактические и нормированные значения i-го показателя качества кадрового потенциала.

В силу того, что не все критерии $K_i^{\text{норм}}$ имеют одно и то же направление оптимизации, то в этом случае выражение (4) преобразуется в (9), где в одной части собираются максимизируемые критерии, а в другой минимизируемые.

Обозначим группу максимизируемых критериев через $K_i\text{ (}i=\mathrm{1,}\mathrm{2,}\mathrm{...,}m)$, а группу минимизируемых критериев $K_i\text{ (}i=m+\mathrm{1,}\mathrm{...,}l)$, тогда

$K_{Generalized}=\sum _{i=1}^m{\alpha }_i{K}_i^{\text{норм}}+\sum _{i=m+1}^l{\alpha }_i\frac{1}{K_i^{\text{норм}}}\to max$ (9)

при следующих ограничениях:

$n=m+l$ (10)

$\sum _{i=1}^n{\alpha }_i=1.$

Таким образом обобщенный критерий качества $K_{Generalized}$ органически связан с вариативностью качества исходных квалификационных признаков, поэтому частные критерии $K_i$ качества кадрового потенциала будут определять саму систему оценки качества.

Для расчета обобщенного (интегрального критерия) показателя качества $K_{Generalized}$ методом мультипликативной свертки частных показателей по зависимости используется выражение (11):

$K_{Generalized}=\frac{{\displaystyle \prod _{i=1}^m{q}_i^{ma{x}^{{\alpha }_i}}}}{{\displaystyle \prod _{i=m+1}^p{q}_i^{mi{n}^{{\alpha }_i}}}}\to max$ (11)

при следующем ограничении:

$\sum _{i=1}^n{\alpha }_i=1$

где $q_i^{\max }$ – дифференциальное (нормированное) значение частного i-го показателя качества специалиста в случае его стремления к максимуму; $q_i^{min}$ – дифференциальное (нормированное) значение частного i-го показателя качества специалиста в случае его стремления к минимуму; ${\alpha }_i$ – вес (значимость) частного i-го дифференциального (нормированного) показателя качества специалиста.

В числителе выражения (11) находятся произведение тех критериев, значение которых необходимо максимизировать, а в знаменателе находятся произведение тех критериев, которые надо минимизировать.

Расчет коэффициентов значимости каждого свойства осуществляется с использованием выражения (6).

Вычисление нормированных значений показателей, стремящихся к максимуму $q_i^{\max }$, осуществляется с применением выражения (12), а стремящихся к минимуму $q_i^{min}$ – с применением выражения (13):

$q_i^{max}=\frac{K_i^{factual}}{K_i^e}$ (12)

$q_i^{min}={\left(\frac{K_i^{factual}}{K_i^e}\right)}^{-1}$ (13)

где $K_i^{factual}$ и $K_i^e$ соответственно, фактические и нормативные (требуемые, эталонные) значения i-го показателя качества.

Так как качество кадрового потенциала зависит от множества критериев, возникает необходимость перехода от многокритериального выбора к однокритериальному с учетом как взаимно независимых, так и взаимно зависимых частных показателей качества. Для учета взаимовлияния факторов необходимо объединение этих способов для синтеза обобщенного критерия, что является новым в формировании интегрального критерия.

В целях получения комплексной оценки качества кадрового потенциала синтезируем выражения (9) и (11) в результирующие выражение (14):

$K_{Integral}=\left[\left(\sum _{i=1}^m{\alpha }_i{K}_i^{\text{норм}}+\sum _{i=m+1}^l{\alpha }_i\frac{1}{K_i^{\text{норм}}}\right)+\left(\frac{{\displaystyle \prod _{i=l+1}^h{q}_i^{ma{x}^{{\alpha }_i}}}}{{\displaystyle \prod _{i=h+1}^p{q}_i^{mi{n}^{{\alpha }_i}}}}\right)\right]\to max$ (14)

при следующих ограничениях:

$n=m+l+h+p$ (15)

$\sum _{i=1}^n{\alpha }_i=1,$

где $K_{Integral}$ – обобщенный (комплексный, интегральный) критерий качества кадрового потенциала; ${\alpha }_i$ – вес (мера вклада, значимость) частного i-го критерия качества в обобщенный (интегральный) показатель; $K_i^{\text{норм}}$ – значение частного нормированного критерия качества кадрового потенциала для критериев, независящих по приращению друг от друга; $q_i^{\max }$ – нормированное значение частного i-го показателя качества кадрового потенциала при стремлении его к максимуму, для критериев, зависящих по приращению друг от друга; $q_i^{min}$ – нормированное значение частного i-го показателя качества кадрового потенциала при стремлении его к минимуму, для критериев, зависящих по приращению друг от друга; n – количество частных критериев, подлежащих учету при определении качества подготовки проектной группы соответствующей специализации; m – количество максимизируемых частных критериев мультиаддитивной свертки; l – количество минимизируемых частных критериев мультиаддитивной свертки; h – количество максимизируемых частных критериев мультипликативной свертки; p – количество минимизируемых частных критериев мультипликативной свертки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложенная методика оценки влияния профессиональной подготовленности специалистов на качество их работы и качество принимаемых проектных решений основана на общепринятом понятии квалификации специалиста, как совокупности присущих ему профессиональных компетенций, обуславливающих способность выполнять задачи по проектированию зданий и сооружений. В отличие от существующих, предлагаемая в методике аналитическая модель уровня квалификации специалиста учитывает влияние на обобщенный показатель качества как взаимозависимых, так и независимых частных показателей профессиональной подготовленности. Она базируется на применении методов мультиаддитивной и мультипликативной свертки частных критериев, а также методах теории графов и матриц для повышения объективности расчета меры вклада (весовых коэффициентов) частных показателей в обобщенный (интегральный) критерий уровня квалификации специалистов проектных организаций. Значение предлагаемой методики для практики заключается в том, что она позволяет выявить функциональные соотношения между качеством кадрового потенциала проектной организации и технико-экономическими показателями проектных решений, от которых зависит безопасность зданий и сооружений. Методика обеспечивает возможность разработки мероприятий по повышению квалификации имеющихся специалистов. Направлением дальнейших исследований в области оценки качества кадрового потенциала и его влияния на качество инвестиционно-строительных проектов является учет неопределенности степени профессиональных компетенций специалистов и выявления закономерностей их влияния на проектные риски, характеризующиеся величиной ущербов и частотой проектных ошибок.

Автор заявляет, что настоящая статья не содержит каких-либо исследований с участием людей в качестве объектов исследований.

The authors state that this article does not contain any studies involving human subjects.

About the authors

Marina V. Petrochenko

Author for correspondence.
Email: petrochenko_mv@spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4865-5319
SPIN-code: 6869-0011

Candidate of Engineering Science, Associate Professor

References

Supplementary files

Supplementary Files

Action

1. JATS XML

Download

2. Fig. Matrix form of presentation of the tree of quality indicators (qualifications) of the personnel potential of the project group

Download (169KB)

Indexing metadata