Труды КНЦ вып.3 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып.1 3/2010(3))

Определим ключевой класс «специальность» ( Speciality ): Class Speciality { static int [] namespaces; //учитывая, что специальность может принадле­ жать более чем одному направлению. Gos discipline; float getCompire(Speciality object, int level); } namespaces - свойство отвечающее за принад­ лежность специальности к определенному направле­ нию (учитывая, что специальность может принадле­ жать более чем одному направлению, указан массив int) и не зависит от экземпляра (static). discipline - свойство, содержащее структуру ГОС и имеющее пользовательский тип gos. getCompire(Speciality object, int level) - метод, производящий сравнение текущей специальности со специальностью object и выдающий на выходе сте­ пень сходства на шкале порядка [0,1]. Переменная level указывает «глубину» элементов иерархии (на­ чиная сверху) в текущей специальности, по которым будет производиться анализ сходства. Class Gos{ String [][] gos; String[][] get_OPD_SD(String [][] gos); } Класс Gos описывает структуру государственного стандарта специальности. Матрица gos содержит перечень дисциплин, ко­ торые изучаются в рамках данной специальности. Функция get_OPD_SD() возвращает матрицу, со­ стоящую только из специальностей, входящих в ОПД и СД. Заключение Поиск высококвалифицированного специалиста всегда являлся одной из ключевых задач кадрового менеджмента. Сложность решения таких задач зави­ сит, как правило, от ВУЗов: на подготовку каких кадров ориентированны ВУЗы, расположенные в регионе. Таким образом, образуется вакуум на рынке труда. В регионах, где набор выпускаемых ВУЗами специальностей ограничен, а приток кадров «извне» незначителен, огромную роль в решении проблемы переизбытка и дефицита специалистов играет пере­ квалификация персонала. Чрезвычайно важной становится проблема выбо­ ра специалиста, переобучение которого будет наи­ менее затратным. Поиск наиболее близкого к тре­ буемому объекту выглядит наиболее выгодным с финансовой и временной точки зрения. В данной статье рассматривается метод структурной аналогии как способ организации эффективного кадрового менеджмента. Подход предполагает определение и анализ внут­ ренней структуры ГОСов с целью выявления внут­ ренних связей и структурных аналогий, с помощью которых строятся критерии, позволяющие опреде­ лить степень подобия специальностей. Литература 1. Формализация задач идентификации информаци­ онных структур обучения / В. В. Эпп и др // Ин­ формационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе: материалы XXXIV Меж- дунар. конф. (Приложение к журналу “Открытое образование”). Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 5-15 октября 2006 г. - Запорожье: Запорож. нац. ун-т, 2006. - С.22-24. 2. Варшавский, П.Р. Механизмы правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (накоплен­ ного опыта) для систем экспертной диагностики /П.Р. Варшавский // Труды 11-й национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием, г. Дубна, 28 сент. - 3 окт. 2008 г.). - М: URSS, 2008. - Т.2. - С.106-11З. 3. Геловани, В.А. Интеллектуальные системы под­ держки принятия решений в нештатных ситуаци­ ях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани и др. - М.: Эди- ториал УРСС, 2001. 4. Суворов, А.Ю. Онтологический подход к кадро­ вому менеджменту /А.Ю. Суворов, А.Г. Олейник //Информационные технологии в региональном развитии : сб науч. тр. Апатиты: КНЦ РАН, 2009. - Вып.1Х. - С.142-146. 92