http://rmid-oecd.asean.org/situs slot gacorlink slot gacorslot gacorslot88slot gacorslot gacor hari inilink slot gacorslot88judi slot onlineslot gacorsitus slot gacor 2022https://www.dispuig.com/-/slot-gacor/https://www.thungsriudomhospital.com/web/assets/slot-gacor/slot88https://omnipacgroup.com/slot-gacor/https://viconsortium.com/slot-online/http://soac.abejor.org.br/http://oard3.doa.go.th/slot-deposit-pulsa/https://www.moodle.wskiz.edu/http://km87979.hekko24.pl/https://apis-dev.appraisal.carmax.com/https://sms.tsmu.edu/slot-gacor/http://njmr.in/public/slot-gacor/https://devnzeta.immigration.govt.nz/http://ttkt.tdu.edu.vn/-/slot-deposit-dana/https://ingenieria.unach.mx/media/slot-deposit-pulsa/https://www.hcu-eng.hcu.ac.th/wp-content/uploads/2019/05/-/slot-gacor/https://euromed.com.eg/-/slot-gacor/http://www.relise.eco.br/public/journals/1/slot-online/https://research.uru.ac.th/file/slot-deposit-pulsa-tanpa-potongan/http://journal-kogam.kisi.kz/public/journals/1/slot-online/https://aeeid.asean.org/wp-content/https://karsu.uz/wp-content/uploads/2018/04/-/slot-deposit-pulsa/https://zfk.katecheza.radom.pl/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/https://science.karsu.uz/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/ Московский экономический журнал 5/2018 - Московский Экономический Журнал1

Московский экономический журнал 5/2018

1MEZHlogo-e1521963337142

УДК 330.341

DOI 10.24411/2413-046Х-2018-15114

Петрова Вера Станиславовна, кандидат культурологи, доцент кафедры коммерции и менеджмента, Нижневартовский государственный университет г. Нижневартовск

Щербик Евгений Ефимович, кандидат экономических наук, доцент кафедры коммерции и менеджмента, Нижневартовский государственный университет г. Нижневартовск

Petrova Vera Stanislavovna, Candidate of Culturology, associate Professor of the Department of Commerce and management, Nizhnevartovsk state University, Nizhnevartovsk

Е. Е. Shcherbik, candidate of economic Sciences, associate Professor of the Department of Commerce and management, Nizhnevartovsk state University, Nizhnevartovsk

ИЗМЕРЕНИЕ УРОВНЯ СФОРМИРОВАННОСТИ ЦИФРОВЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ

MEASUREMENT OF THE LEVEL OF DEVELOPMENT OF DIGITAL COMPETENCIES

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства ХМАО-Югры в рамках научного проекта №18-410-860002 «Векторы цифровой экономики: формирование и развитие кадрового и научно-образовательного потенциала»

Аннотация

Статья обосновывает необходимость введения цифровых компетенций в практику экономики. Основу методологии составляет сбор и обработка данных. Инструменты исследования, которые были использованы: дорожная карта, опрос, инструменты визуализации. В этой статье будет рассмотрен вопрос о важности ориентированного на будущее анализа цифровых компетенций, в частности прогнозирования, и вопрос о том, как выбрать наилучшую методологию из существующих. Выполнена структурализация цифровых компетенций и дана их характеристика. Хотя в статье заложена основа и охвачены характеристики, используемые в анализе цифровых компетенций, особенности полного понимания каждого из этих инструментов отсутствует.

Summary

The article substantiates the need for the introduction of digital competencies in the practice of Economics. The methodology is based on data collection and processing. Research tools that have been used: road map, survey, visualization tools. This article will address the importance of future-oriented analysis of digital competencies, in particular forecasting, and how to choose the best methodology from existing ones. Performed structuralization digital competences and their characteristics. Although the article lays the Foundation and covers the characteristics used in the analysis of digital competencies, the features of a full understanding of each of these tools is missing.

Ключевые слова: цифровая экономика, цифровые компетенции, цифровая грамотность

Keywords: digital economy, digital competence, digital literacy

   Сегодня экономические изменения происходят все более быстрыми темпами, чему частично способствуют технологические изменения, ведущие к изменениям во всех других областях нашей жизни. Новые цифровые технологии влияют на нас гораздо быстрее, и более глубоко, чем мы могли бы подумать. Сегодняшние глобальные тенденции, связанные с неопределенностями и рисками становятся потенциалом для значимых изменений мировой экономики в ближайшем будущем. Формирование мира, в котором мы хотим жить связано со знанием средств, позволяющих сделать более точный прогноз и сделать выбор в сторону лучшего подхода. В этой связи неопределенность прогноза вынуждает проводить технологический анализ с использованием методологий прогнозирования. Это может помочь вовремя отреагировать на вероятные направления технологических изменений, управление цифровыми траекториями, чтобы повысить вероятность долгосрочных выгод для общества [1]. Методология прогнозирования направлена на сбор и обработку данных. Эти данные могут быть собраны у людей или из анализа документов и артефактов, или и того и другого. Данные могут быть проанализированы с использованием качественных или количественных методов, или обоих [2].

   Однако данные должны анализироваться, интерпретироваться и использоваться способами, которые имеют смысл для организаций и экономики страны в целом. Нет единого набора методов, используемых во всех видах прогнозирования. Используемые методы должны учитывать имеющиеся ресурсы и цели изучения. Выбор методов изучения цифровых компетенций часто, по-видимому, основывается на том, что модно или какой исследователи имеют опыт. Методы могут быть организованы и взаимосвязаны по-разному. Первое, что нужно сделать, это выбрать правильные инструменты, которые наиболее подходят для анализа и характеристик цифровых компетенций. Таким образом, должно установить критерии и определить ключевые аспекты и факторы для проведения исследований цифровой компетентности.

   В нашем случае ключевыми аспектами и факторами являются: это перспективное видение развития цифровых компетенций на 10-15 лет вперед; новая экономическая ситуация; социально-технологическая система в отраслях.

   Технологическое предвидение, как один из наиболее важных инструментов, это способ определения потребностей в цифровых продуктах или услугах, их сопоставление с альтернативными технологиями и умение разрабатывать планы по обеспечению необходимых технологий, когда это необходимо. И это также способ анализа неблагоприятных последствий, связанных с возможностью непреднамеренного негативного воздействия на такие сферы, как общество, культура и окружающая среда.

   Эти данные могут собираться у людей или анализировать документы и артефакты, или и то, и другое. Тем не менее, задача заключалась в разработке соответствующего метода для руководства выбором инструментов прогнозирования.

   Наиболее значимые изменения, затрагивающие организации, затрагивают все части общества сегодня. Страны, правительства, предприятия и учреждения по-прежнему становятся свидетелями все большей необходимости цифровизации, поскольку сложность увеличивается. Технические изменения и появление и распространение новых цифровых технологий увеличивает воздействие на экономику и общество.

   Стратегическая важность включения цифровых технологий в планирование была доказана временем. Анализ востребованных цифровых компетенций и последствия их отсутствия имеют жизненно важное значение для сегодняшних экономик, обществ и компаний. Одним из наиболее эффективных инструментов для этого является Foresight [3].

   Поскольку мы все будем жить и работать в будущем мире, который обещает существенно отличаться от сегодняшнего дня, людям необходимо не только лучше понимать изменения, но и видеть больше возможностей и способов позитивно влиять на будущее, которое создается. Исследования показывают, что те, которые будут создавать новый цифровой продукт или услугу, быстро присоединятся к рынку, достигая наилучшей производительности. Доказано, что если топ-менеджеры обладают цифровыми компетенциями и обучают им свой коллектив [4], то постоянные изменения в тенденциях не влияют на успешное развитие и позволяют усилить конкурентные преимущества. В этих условиях традиционные компетенции теряют свою актуальность (такие, как знание иностранных языков, юриспруденции, экономики и т.д.), а новые, цифровые компетенции еще не сформированы и лишь перечисляются исследователями (например, цифровые финансы, сетевой маркетинг и другие) [5]. На все эти тенденции очень быстро реагирует рынок труда, выстраивая новые требования. Образование же традиционно не может выполнить все необходимые требования времени [6]. Поэтому возникает необходимость определить и сформировать базовые цифровые компетенции, оценить их уровень и в дальнейшем дать возможность дополнить их необходимыми профессиональными навыками самообучающимся организациям. Таким образом, мы получаем, что цифровые компетенции – это навыки эффективности использования новых технологий.

   Поэтому при разработке цифровых компетенций и методики их оценивания требуется обратить внимание на социально-экономические факторы, которые влияют на коммерческие продукты и услуги. Хотя важность анализа потенциальных будущих цифровых компетенций остается бесспорным, этот анализ должен быть также в русле рыночных тенденций, чтобы обеспечить связь между технологиями, продуктами, услугами и их будущим рыночным потенциалом. Основной вклад цифровых компетенций заключается не в прогнозировании будущего, а в подготовке кадров к новым экономическим условиям.

   Любая компетенция (в том числе и цифровая) в своей основе имеет три составляющих: знаниевую, ценностную и деятельностную. Современная система оценки сформированности компетенций предполагает проверку сформированности по принципу трехуровневости: знать, уметь, владеть (соответственно начальный, базовый и продвинутый уровень). Вместе с тем, такая градация для оценки сформированности цифровых компетенций не представляется возможным. Чтобы доказать это, сначала сопоставим области цифровых компетенций с их сущностью. (См. Табл. 1)

Безымянный

Безымянный

   Из данных таблицы видно, что каждая компетенция относится к разным уровням, а, следовательно, не имеет возможности оценить ее с позиций всех трех. Исходя из этого, появляется необходимость проверки отдельных компонентов компетенций, суммарно дающие представление об уровне ее сформированности.

   Таким образом, данные компетенции становятся центральными, при формировании цифровой грамотности населения. Они необходимы для работы в любой экономической сфере. Программой «Цифровая экономика», предусмотрено увеличение цифровой грамотности населения к 2024 году на 40 %. В связи с этим становится наиболее актуальной разработка механизмов и средств отслеживания сформированности цифровых компетенций. Задача состоит в том, чтобы найти достаточно обобщенные и количественно измеримые критерии при разработке подхода к изучению уровня сформированности цифровых компетенций сопоставимых на международном уровне и позволяющим осуществлять мониторинг.

   В процессе исследования выяснялось, что конкретные компетенции в области цифровой грамотности и уровни квалификации, оцениваемые работодателями, в значительной степени зависят от условий сектора экономики. Первым направлением деятельности является предоставление инструмента, который работодатели и заинтересованные стороны могут использовать для мониторинга прогресса в достижении цифровой грамотности.

   Вот почему была разработана методика отслеживания сформированности цифровых компетенций. Она создана, чтобы помочь различным заинтересованным сторонам, включая разработчиков образовательных программ, группы защиты интересов и заинтересованных лиц, увидеть прогресс в развитии различных навыков грамотности с использованием различных типов устройств.

   Цифровые инновации развиваются так быстро и оказывают столь распространенное влияние практически на все аспекты ведения бизнеса, что определение того, где искать и что спрашивать, является постоянно меняющейся целью.

   Наиболее эффективные фирмы подходят к проблеме как к расширению строгого индивидуального подхода с должной осмотрительностью, который они уже используют для определения размера целевой компании. Отличие заключается в признании того, что для развития полного понимания цифровой компетенции требуется более глубокий уровень исследований, который специально предназначен для оценки влияния цифровых инноваций.

   Одним из эффективных способов решения проблем является использование отраслевой цифровой системы показателей, которая помогает инвесторам ответить на критический набор вопросов. Правильная оценка в соответствии со структурой может внести ясность в процесс оценивания сформированности цифровых компетенций. Это можно сделать двумя способами: во-первых, путем определения того, где цифровые технологии оказывают наибольшее влияние в этом секторе, и, во-вторых, путем предоставления четкого метода оценки того, как данная компания сравнивается с конкурентами в области возможностей, которые будут важны для успеха перед лицом цифровых изменений.

   Ключевой проблемой в оценке цифрового воздействия является то, что нет двух одинаковых секторов. Даже постановка правильных вопросов требует обширных знаний и опыта работы в данной отрасли. Например, на розничных рынках первостепенным приоритетом может быть создание очень актуального многоканального клиентского опыта, который выстраивает прочные отношения с целевой демографической группой. Для поставщика авто, с другой стороны, ключевой вопрос может заключаться в том, насколько хорошо он удовлетворяет потребности клиентов в таких областях, как информационно-развлекательная деятельность и вспомогательное вождение, или насколько эффективно он использует цифровые инструменты в своем собственном бизнесе для управления своей цепочкой поставок, запасами и разработкой продукции.

Список литературы

  1. Волкова И.А., Галынчик Т.А. Концепция развития кадрового и научно-образовательного потенциала региона в условиях цифровой экономики / Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. – 2018. – №6(73). – С.72-81.
  2. Галынчик Т.А., Щербик Е.Е. Технология и инструментарий форсайт-исследования развития цифровой экономики в ХМАО – Югре / Финансовая экономика. – 2018. – №7 (ч. 18). – С. 2184-2186.
  3. Стукач В.Ф., Волкова И.А. Методология форсайт-исследования в формировании стратегии развития сельского хозяйства региона/Стукач В.Ф., Волкова И.А. // Бизнес. Образование. Право. 2013. № 1 (22). С. 89-97.
  4. Петрова В.С., Виноградова Ю.Л. Адаптация сотрудника на новом рабочем месте в крупных организациях/Петрова В.С., Виноградова Ю.Л. //Семнадцатая региональная студенческая научная конференция Нижневартовского государственного университета: статьи докладов. Ответственный редактор: А.В. Коричко. 2015. С. 517-520.
  5. Конкурентоспособность региона и организаций в новых экономических условиях: монография/И. А. Волкова, Т. А. Галынчик, С. Ю. Гасникова, Захарова Н.В., Козлова О.А., Петрова В.С., и др. — Нижневартовск: Изд-во Нижневарт. гос. ун-та, 2017. -246 с.
  6. Щербик Е.Е., Кондакова А.А. Оценка уровня финансовой грамотности студентов Нижневартовского государственного университета / Щербик Е.Е., Кондакова А.А. // Восемнадцатая всероссийская студенческая научно-практическая конференция Нижневартовского государственного университета Статьи докладов. ответственный редактор А.В. Коричко. 2016. С. 811-816.