Поддержка принятия решения по представлению научно-педагогических работников к награждению

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Наградная работа входит в число задач руководителя. Недостатком этой работы является субъективность принимаемых решений. В перспективе это может стать раздражающим фактором для работников, устранить который позволит прозрачная и понятная сотрудникам методика. В рамках исследования, проведенного на базе Самарского государственного университета путей сообщения, разработана методика поддержки принятия решения по представлению научно-педагогических работников к награждению. Расчет осуществляется на основе показателей: стаж работы, наличие/отсутствие дисциплинарных взысканий, эффективность деятельности работника за истекший период, частота награждений работника, история награждения. Критерии оценки деятельности работников оцифрованы. Описаны граничные условия каждого критерия. В качестве функции по отдельным критериям принята логарифмическая функция. Приведена математическая интерпретация методики поддержки принятия решения по представлению работников Университета к награждению. Практическая реализация показана на примере из 20 работников. Предлагаемая методика применима для использования в образовательных организациях любого уровня, однако наиболее оптимальна для отраслевых образовательных организаций высшего и среднего профессионального образования. Это обусловлено тем, что методика позволяет учесть отраслевую составляющую. Математическая интерпретация методики легко позволяет внедрить ее в системы электронного учета работников, например в систему 1С, модуль «Кадры».

Об авторах

Дмитрий Валерианович Железнов

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: zheleznov_dim@mail.ru

доктор технических наук, ректор

Россия, Самара

Виталий Викторович Асабин

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: v.asabin@samgups.ru

кандидат технических наук, первый проректор

Россия, Самара

Максим Алексеевич Гаранин

Самарский государственный университет путей сообщения

Автор, ответственный за переписку.
Email: garanin@samgups.ru

кандидат технических наук, проректор по учебной работе

Россия, Самара

Список литературы

  1. Ловчева М. Поощряем и награждаем персонал // Кадровик. 2010. № 7-2. С. 13-24.
  2. Апоревич В.Н. Меры поощрения за труд // Сборник научных трудов SWorld. 2013. Т. 27, № 2. С. 55-66.
  3. Баркин В.А. О требованиях к рассмотрению материалов по представлению к государственным наградам Российской Федерации // Государственная служба. Вестник Координационного Совета по кадровым вопросам, государственным наградам и государственной службе при полномочном представителе Президента Российской Федерации в Северо-Западном федеральном округе. 2007. № 12. С. 12-29.
  4. Кокурина О.Ю. Конституционные и административно-правовые аспекты наградного законодательства Российской Федерации // Образование и общество. 2011. № 5. С. 103-108.
  5. Ручкин А.В. Дисфункции наградных институтов современной России в сфере образования и науки // Образование и наука. 2015. № 3 (122). С. 106-119.
  6. Ручкин А.В. Основные недостатки отечественного института государственных наград в сфере образования и науки // Инновационные проекты и программы в образовании. 2016. № 2. С. 60-66.
  7. Ручкин А.В. Государственные награды современной России: формальные и неформальные практики // Дискуссия. 2012. № 10. С. 120-127.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1 – Графическая интерпретация коэффициента k1

Скачать (12KB)
3. Рисунок 2 – Графическая интерпретация коэффициента k2

Скачать (12KB)
4. Рисунок 3 – Графическая интерпретация коэффициента k4

Скачать (12KB)
5. Рисунок 4 – Оценка справедливости награждения (чёрными точками отмечены работники, представленные к награждению), коэффициент корреляции составляет 77%

Скачать (12KB)

© Железнов Д.В., Асабин В.В., Гаранин М.А., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).