Современная информационная среда и отбор/подготовка кадров аналитиков

Размещено на http://www.allbest.ru/

специалист подготовка образование аналитический

Статья по теме:

Современная информационная среда и отбор/подготовка кадров аналитиков

Грошев Р.В., к.и.н., Ph.D (профессиональная педагогика) Военная академия РВСН

Добрынин В.В., д.ф.н., профессор, ИБДА РАНХиГС

Современная информационная среда, которая является предметным полем профессиональной деятельности аналитиков, представляет собой сложный, многокомпонентный феномен, который, строго говоря, нельзя отождествлять с сетью Интернет, пронизывающей все сферы нашего бытия, поскольку Интернет не предоставляет открытого доступа к весьма важным в профессиональной аналитической деятельности ресурсам - таким, как корпоративные, служебные и прочие. Вместе с тем, в первом приближении Интернет можно понимать как достаточно достоверный образ этой информационной среды, а если говорить в терминах подготовки кадров будущих аналитиков, то именно доступную Сеть следует рассматривать как полигон для изучения и приобретения студентами необходимых профессиональных компетенций. И именно свойствами доступной Сети и содержащейся в ней информации будут определяться направления и методы их подготовки.

Ключевые слова: информационная избыточность, профессионально-специализированные качества, подготовка аналитиков.

К основным свойствам информации, представленной в современной доступной Сети, можно отнести: экспоненциально растущую избыточность, решительный переход от текстового представления информации к визуальному, нарастающие проблемы герменевтического плана и постепенное смещение «центра тяжести» достоверности предоставляемой поисковыми машинами информации в аксиологически нагруженную область. Рассмотрим эти факторы подробнее.

Избыточность информации, доступной в современной Сети, чрезвычайно высока. Достаточно привести только один пример: архив Интернета, (создаваемый Брюстером Кейлом), который претендует на статус всемирной библиотеки, должен содержать, по оценке автора, порядка:

310 млн. книг, увидевших свет за всю историю человечества - от письменности шумеров до с.г.;

1,4 млрд. статей и сочинений, не могущих считаться книгами;

180 млн. песен;

330 000 фильмов;

свыше 1 млрд. часов видеозаписи;

3,5 трлн. изображений;

свыше 60 трлн. независимых страниц Интернета, созданных пользователями.

Следует отметить, что эта оценка относится к августу 2015 года, а число независимых страниц в Сети увеличивается более чем на миллиард ежесуточно. Только фотографий пользователи основных социальных сетей добавляют более чем 1,5 миллиарда ежесуточно. Потребный объем хранилища Кейлом оценивается в 50 петабайт - т.е., 1024 терабайта (данные взяты из книги Келли К. Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определят наше будущее. Сетевое издание). Немудрено, что в подобном объеме важная, аутентичная и достоверная информация может быть попросту не замечена - как, согласно Г.К. Честертону, трудно или даже невозможно заметить отдельный лист в лесу или камушек на морском берегу.

Избыток представленной в Сети информации вызвал необходимость разработки и внедрения поисковых программ (поисковых машин). Такие программы создаются и внедряются всеми крупными агрегаторами новостей, почтовыми сервисами, а также - специализированными сервисами поиска информации (Google, Яндекс, Рамблер, Baidu и пр.). Эти поисковые машины создаются как облачные сервисы с элементами искусственного интеллекта, в частности, они обучаемы. Когда пользователь формирует запрос, система предлагает ему несколько (на самом деле - тысячи и тысячи) вариантов ответов, и пользователь выбирает нужные. Система при этом запоминает его выбор как правильный. Казалось бы, все хорошо - но нет. Надо отметить что результаты такого машинного поиска могут оказаться (по крайней мере, в большинстве случаев) весьма различными для разных поисковых машин. Так, например, достаточно задать поиск по параметрам «Россия. Весна. Фото» в Гугле и в Яндексе, чтобы убедиться в этом. Картинки, которые выдадут эти поисковые сервисы будут весьма и весьма различны, и если Яндекс покажет фотографии цветущих полян и проклюнувшихся почек, то Гугл предложит широкий выбор изображений грязных улиц и раскисших дорог. Отметим, что никто специально не программировал для этих сервисов таких установок, они образовались в процессе практической работы облачных машин, и отражают только и исключительно различие подходов и ценностных ориентаций потребителей их услуг. Любая поисковая машина нейтральна сама по себе, но верификация информации у любой из них осуществляется таким образом, что ссылка на тот или иной объект обретает значимость тогда и только тогда, когда пользователь выберет одну из предложенных алгоритмом ссылок. Разумеется, чем больше пользователей выбирает данную конкретную ссылку, тем выше будет ее значимость для поискового алгоритма. Таким образом, ни Гугл, ни Яндекс сами по себе не виноваты в том, что результаты их поиска могут оказаться весьма различными, но, тем не менее, этот феномен позволяет усомниться в объективности работы облачных поисковых сервисов и достоверности предоставляемой ими информации. Добавим к этому традиционно некритическое доверие к результатам машинного поиска, и ситуация начнет казаться поистине удручающей. Пользователь, разыскивая информацию в Сети, не делает этого самостоятельно, адресуя вопрос облачному поисковому серверу, и, получив ответ в виде сотен и тысяч ссылок, как правило, выбирает из них те, что стоят в самом верху списка. Такая работа не может быть названа «самостоятельным поиском информации в Сети», и недаром для такого «поиска» родилось специальное слово - «загуглить» (пусть даже используется другая поисковая машина). При этом приоритетными будут те ссылки, которые ранее были выбраны другими пользователями данной поисковой машины, и, таким образом, результат машинного поиска информации дрейфует в сторону аксиологической (т.е., с точностью до предварительного выбора ценностей) достоверности получаемого результата. Нетрудно догадаться, что для серьезной аналитической работы такой результат малопригоден.

С информационной избыточностью Сети связана и проблема адекватного восприятия текстовой информации - т.е., классическая для философии герменевтическая проблема. Как уже было указано, Сеть состоит из триллионов индивидуальных страниц, причем миллиарды таких страниц создаются пользователями ежедневно, а миллиарды - теряют актуальность и, в лучшем случае, сбрасываются в архивы. И в этом потопе информации формируется язык современного сетевого общения, язык, к сожалению, весьма отличающийся от классического (в том числе, русского) литературного языка. Достаточно привести в пример одну лишь фразу «мальчик склеил модель в клубе», которая сегодня означает совсем не то, что она значила лет 30 назад, несмотря на то, что ни одно из слов само по себе не изменилось. Ну, или вспомним то недоумение, которое у современного студента вызывает предложение «Пьер Безухов распечатал письмо» - как он его умудрился распечатать? и откуда у него принтер?

Наконец, еще одним значимым фактором, определяющим содержание и характеристики Сети, является поворот от текста к вижуалу. Если изначально Рунет - и его предшественники, такие, как ФидоНет и пр. - формировались вокруг текста, как основной «таксономической единицы», то в начале нулевых годов место текста занимает картинка, а в наши дни первенство принадлежит уже клипу/фильму. Замещение текстовой информации изображением, а потом и видеоклипом происходило не столько вследствие более высокой информативности зрительного ряда по сравнению с текстом, сколько отражало запросы и предпочтения аудитории, обусловленные культурологически. Дело, в частности, было в том, что уже тогда весьма значительную часть пользователей составляла молодежь, как наиболее динамичная и склонная к принятию нового возрастная когорта. Развитие технических средств обеспечения передачи данных в Сети и радикальное снижение стоимости доступа к сетевым ресурсам многократно ускоряло этот процесс перехода от текста к вижуалу, и сегодня можно уже с уверенностью сказать, что в Сети «культура текста» постепенно уступила место сначала «культуре изображения», а потом и «культуре клипа», при этом, права текстовой информации в ряде ресурсов были редуцированы до минимума. Так, «Твиттер» ограничивает объем публикации 280 знаками, что не мешает пользоваться этим сервисом государственным служащим - вплоть до президента США. Отметим, однако, что увеличение размера публикации вдвое (со 140 знаков) вызвало негодование у многих пользователей ресурса - в большинстве своем, у молодежи.

Рост роли визуального ряда можно отметить во всех сегментах Сети - от объектно-ориентированных и новостных сервисов до аналитических программ, не говоря уже о развлекательных каналах. А это означает изменение условий изучения массива информации при попытке ее анализа. Во-первых, резко возрастает время, необходимое на изучение такого массива - текст выступления или сценарий передачи можно прочесть за более короткое время, нежели то, которое потребуется для просмотра этой передачи. Во-вторых, наработанные методики контент-анализа текстовой информации малоприменимы к обработке вижуала, где наряду с подсчетом количества лексических единиц приходится учитывать многое - от интонации и мимики говорящего до ракурса съемки и бэкграунда кадра, от четкости картинки и освещенности кадра в различные моменты времени до музыкального сопровождения и наложенных шумов. Все это резко усложняет задачу подготовки начинающего аналитика.

Таким образом, в современных условиях подготовка специалистов по аналитическому и информационному обеспечению деятельности органов управления всех уровней является не просто актуальнейшей задачей российской системы высшего образования, но и одной из сложнейших проблем, стоящих перед отечественной высшей школой. Экспоненциальный рост объемов информации, необходимых для принятия решений на всех уровнях государственного и муниципального управления, пропорциональное ему увеличение количества рисков, связанных с получением, обработкой, анализом и хранением информации, растущая доступность источников информации, интенсификация процессов цифровизации российской экономики и множество других подобных факторов актуализировали вопрос о целях и содержании подготовки специалистов-аналитиков.

В данной статье обращается внимание на образовательные аспекты подготовки специалистов по аналитическому и информационному обеспечению деятельности органов управления в контексте основополагающего в российской системе образовании компетентностного подхода. Исходя из общепринятого определения компетенции как способности либо готовности применять знания, навыки, умения и качества при решении задач профессиональной деятельности, авторы статьи акцентируют внимание на качествах, необходимых специалисту-аналитику, причем качества профессионально-специализированные. Ведь в случае отсутствия данных качеств даже при необходимом объеме полученных знаний, сформированных навыках и умениях, профессиональные компетенции аналитика не могут считаться сформированными на требуемом уровне.

Проблемой профессионально-специализированных (профессионально-важных) качеств ранее занимались в основном ученые, определявшие научно-методологические основы подготовки специалистов профессий, связанных с высоким уровнем ответственности и соответствующим же уровнем риска. К данным профессиям относятся специалисты-ядерщики, космонавты-исследователи, летчики-испытатели, военнослужащие, сотрудники органов безопасности и прочие категории, чья деятельность связана с повышенным риском. Не случайно, значительное количество исследований в области профессионально-специализированных качеств принадлежало сотрудникам Научно-исследовательского института авиационной и космической медицины: В.А. Пономаренко, Б.Л. Покровскому, А.А. Вороне, Д.В. Гандеру и др. Они предложили наиболее объективную, на наш взгляд, классификацию профессионально-специализированных качеств, выделив личностные, интеллектуальные, психофизиологические, физиологические и физические профессионально-важные качества. Не вызывает сомнений тезис, что при подготовке специалиста-аналитика необходимо учитывать аналогичный по структуре набор профессионально-специализированных качеств.

Исходя из вышеизложенного, авторами предлагается следующая концепция процесса формирования профессионально-специализированных качеств при подготовке специалиста в области аналитического и информационного обеспечения.

Первым, и наиболее важным этапом является выявление набора негативно проявляющихся условий и факторов в специфической для аналитиков профессиональной деятельности. В ходе данного этапа определяются для каждого уровня управления и вида экономической деятельности необходимые комплекты профессионально-специализированных качеств. Приведем несколько примеров. Соблюдение норм морали и этики государственного (муниципального) служащего в условиях риска коррупционных действий, конфликта интересов и пр. обеспечиваются такими личностными качествами, как долговременная мотивация на государственную службу, склонность к лидерству, способность к правильной самооценке, честность и др. Деятельность в условиях работы с большими объемами информации, к тому же в условиях негативных помеховых информационных воздействий обеспечивается интеллектуальными качествами - продуктивность и помехоустойчивость мышления, быстрота и точность памяти, большой объем и устойчивость внимания, способность рационально действовать в условиях форс-мажора, и психофизиологическими качествами - стрессоустойчивость и работоспособность, устойчивость к монотонии при работе. Физиологические и физические профессионально-специализированные качества позволят противостоять гиподинамии, влиянию вредных факторов рабочего места и т.п. Для реализации данного этапа необходимым является проведение исследований специфических признаков деятельности специалистов по информационному и аналитическому обеспечению управления, которые иерархически выстраиваются по уровням принимаемых решений (федеральных органов государственной власти, субъектов Российской Федерации, муниципальный), по видам деятельности (политический, экономический, обороны и национальной безопасности, образования и подготовки кадров, здравоохранения и т.п.), по видам операций с информацией (рутинные программируемые или творческие непрограммируемые), по степени унификации (блоки открытых данных или неунифицированная информация) и т.д. Создаваемые по результатам исследований многомерные матрицы позволят выделять необходимый набор профессионально-специализированных качеств, необходимых у конкретного специалиста по информационному и аналитическому обеспечению управления, потребность в которых определил заказчик. Данные матрицы послужат основными исходными данными при формировании образовательных программ подготовки данных специалистов как основных, так и дополнительных профессиональных, обеспечат оперативное реагирование к современным динамично изменяющимся требованиям.

Вторым этапом является методическое сопровождение процесса формирования профессионально-специализированных качеств в ходе подготовки специалистов в области аналитического и информационного обеспечения. На данном этапе разрабатываются методики определения наличия у абитуриента необходимых профессионально-специализированных качеств, учитывая возможности их формирования у конкретной личности. В данном направлении в качестве иллюстративного примера можно привести инструментарий, который использовался АНО «Россия - страна возможностей» при проведении дистанционного этапа отбора конкурса «Лидеры России». При отборе специалиста по информационному и аналитическому обеспечению управления обязательным является прохождение вербальных тестов, тестов на определение уровня абстрактного мышления, тестов математических способностей, а также тестов на умственную работоспособность и стрессоустойчивость (ТУРС) как минимум. Таким образом, предлагается введение в механизмы конкурсного отбора при поступлении диагностических процедур по определению наличия (уровня сформированности) профессионально-специализированных качеств по каждой специальности (направлению подготовки).

Третьим этапом предлагается введение в профессионально-компетентностную модель специалиста в области аналитического и информационного обеспечения (ФГОС, профстандарты) таких планируемых результатов образования (прежде всего в область профессиональных компетенций), которые исключили бы несформированность (неразвитость) необходимых профессионально-специализированных качеств. Данный этап является наиболее сложным, так как вышеуказанные документы, регламентирующие освоение основных образовательных или дополнительных профессиональных программ, не позволяют оперативно и в кратчайшие сроки вносить в них изменения. Соответственно, основной проблемой на данном этапе является определение необходимого и достаточного набора профессионально-специализированных качеств. Если набор необходимых качеств будет значительным, то разработка ФГОС или ПС потребует много времени, по истечении которого актуальность приобретения таких качеств может быть утрачена. Если же, наоборот, набор будет мал по объему, то есть вероятность неучета рисков, которые связаны с недостаточной подготовкой специалиста в области аналитического и информационного обеспечения управления.

Четвертым этапом является дидактическое обеспечение формирования профессионально-специализированных качеств, заключающееся во внедрении в образовательный процесс необходимых форм, методов и средств, позволяющих обеспечить формирование данных качеств на требуемом уровне. Представляется предпочтительным использование отличных от классических видов учебных занятий: «гибридных» лекций (связанных с предварительной подготовкой обучающихся к совместному с лектором решению проблемы), лекций-провокаций (с использованием искусственно вводимых неточностей, которые обучающиеся должны выявить в ходе занятий), лекций с двумя преподавателями (используемый в данном случае метод опровержения позволяет более эффективно формировать знания). Достаточно эффективным будет применение игровых форм обучения (геймификация учебной деятельности) с широким варьированием критериев оптимальности принимаемых решений. Использование специальных средств физической и психофизиологической подготовки также позволит эффективно сформировать у обучающихся необходимый набор профессионально-специализированных качеств. В ходе применения технологий интенсивного обучения необходимо широко использовать метод опорных сигналов В.Ф. Шаталова, который позволит сформировать способности кодирования/декодирования больших объемов информации, необходимых специалисту в области аналитического и информационного обеспечения управления.

Пятым, и заключительным, этапом предлагается включение в процедуру государственной итоговой аттестации диагностических средств, которые позволили бы оценить уровень сформированности компетенций не только как совокупности знаний, навыков и умений, но и обеспечивающих их качеств. В данном случае, наиболее эффективным является переход от классической академической аттестации (госэкзамены) к квазипрофессиональному ситуационному решению профессиональных кейсов. При этом критерием успешности выполнения задания должны стать не только точность его выполнения, но и время, степень абстракции и осознанности.

Подводя итоги, хотелось бы отметить, что подготовка специалистов по информационному и аналитическому обеспечению управления ставит перед системой высшего образования достаточно много вызовов, но ответы на них в конечном итоге станут основой перспективной и эффективной модели образовательной системы современного информационного общества.

Размещено на Allbest.ru