Цифровая модель прогнозирования трудоустройства выпускника вуза с учетом поведенческих аспектов

Цифровая модель прогнозирования трудоустройства выпускника вуза с учетом поведенческих аспектов

Автор: Гайсина А.Ш., Минязев А.И., Мигранова Л.И.

Журнал: Ars Administrandi. Искусство управления @ars-administrandi

Рубрика: Управление развитием человеческого потенциала

Статья в выпуске: 3 т.15, 2023 года.

Бесплатный доступ

Введение: в современных условиях адаптации рынка труда к новым вызовам цифровой экономики возникает необходимость поиска новых аналитических инструментов оценки поведения на рынке труда человека на разных стадиях его жизненного цикла. Это касается выбора человеком и своей образовательной траектории (будущей профессии, места обучения), и профессиональной, связанной или не связанной с полученной профессией.

Агент-ориентированная модель, рынок труда, сфера образовательных услуг, выпускник, безработный, мигрант, поведение агентов

Короткий адрес: https://sciup.org/147246761

IDR: 147246761   |   DOI: 10.17072/2218-9173-2023-3-406-425

Список литературы Цифровая модель прогнозирования трудоустройства выпускника вуза с учетом поведенческих аспектов

  • Абрамов В. И. Агент-ориентированное и имитационное моделирование: перспективы в области информационных технологий // Региональные проблемы преобразования экономики. 2018. № 11. С. 386-397. https://doi. org/10.26726/1812-7096-2018-11-386-397.
  • Агарков Г. А., Тарасьева Т. В. Моделирование оптимального выбора образовательной программы в условиях цифровой трансформации экономики // Российские регионы в фокусе перемен: сб. докладов XVI Междунар. конф. / Н. Г. Багаутдинова, И. В. Баскакова, Е. Б. Бедрина и др. Т. 1. Екатеринбург: Изд-во УРФУ 2022. С. 416-429.
  • Атаева А. Г., Уляева А. Г. Межрегиональная молодежная миграция как угроза утери человеческого капитала территории (на материалах Республики Башкортостан и регионов Приволжского федерального округа) // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2018. № 44. С. 38-57. https://doi.org/10.17223/19988648/44/2.
  • Бурилина М. А., Евдокимов Д. С. Агент-ориентированное моделирование для поддержки принятия решений и прогнозирования в условиях перехода к цифровой экономике. М.: ЦЭМИ РАН, 2020. 148 с.
  • Быкова Т. Е. Имитационная модель рынка труда Алтайского края // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2019. № 1. С. 21-30.
  • Гайнанов Д. А., Атаева А. Г., Мигранова Л. И. Поведенческие факторы образовательной траектории в обеспечении кадровых потребностей региона // Проблемы развития территории. 2022. Т. 26, № 5. С. 88-109. https://doi. org/10.15838/ptd.2022.5.121.7.
  • Гайнанов Д. А., Климентьева А. Ю. Оценка дисбалансов на ключевых этапах трансфера научных исследований в условиях цифровой экономики // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. № 11. С. 115-121. https://doi.org/10.26726/1812-7096-2019-11-115-121.
  • Гайнанов Д. А., Мигранова Л. И. Трансформация региональных рынков образовательных услуг и труда в условиях цифровой экономики // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т.18, № 8. С. 1430-1448. https://doi. org/10.24891/re.18.8.1430.
  • Гуртов В. А., Питухин Е. А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21, № 4. С. 130-161. https://doi.org/10.15826/umpa.2017.04.056.
  • Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. и др. Агент-ориентированная модель Евразии и имитация реализации крупных инфраструктурных проектов // Экономика региона. 2018. Т. 14, № 4. С. 1102-1116. https://doi. org/10.17059/2018-4-4.
  • Маматов А. В., Машкова А. Л., Савина О. А. Прогнозирование динамики кадрового потенциала в регионах России с использованием методов агент-ориентированного моделирования [Электронный ресурс] // Искусственные общества. 2019. Т. 14, № 3. https://doi.org/10.18254/S207751800006724-5. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800006724-5-1/ (дата обращения: 07.06.2023).
  • Мигранова Л. И. Тенденции развития предпочтений абитуриентов в условиях цифровой экономики // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 12-2. С. 116-119. https://doi.org/10.24412/2411-0450-2021-12-2-116-119.
  • Мигранова Л. И., Атнабаева А. Р. Исследование миграционного поведения абитуриентов при выборе высшего образовательного учреждения на основе методов автоматического анализа данных опроса абитуриентов // Креативная экономика. 2021. Т. 15, № 11. С. 4343-4360. https://doi.org/10.18334/ce.15.11.113825.
  • Мигранова Л. И., Минязев А. И. Прогнозирование кадровой обеспеченности региона на основе агент-ориентированного подхода // Фундаментальные исследования. 2022. № 12. С. 130-136. https://doi.org/10.17513/fr.43409.
  • Хавинсон М. Ю., Колобов А. Н. Моделирование динамики численности занятого населения в отраслях экономики: агент-ориентированный подход // Компьютерные исследования и моделирование. 2018a. Т. 10, № 6. С. 919-937. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-6-919-937.
  • Хавинсон М. Ю., Колобов А. Н. Моделирование сложной динамики численности занятого населения в регионе с учетом экономического поведения // Современные проблемы регионального развития: материалы VII Всерос. науч. конф. / Под ред. Е. Я. Фрисмана. Биробиджан: ИКАРП ДВО РАН, 2018b. С. 396-399. https://doi.org/10.31433/978-5-904121-22-8-2018-396-399.
  • Швецов А. Н., Дианов С. В. Методика разработки агент-ориентированных моделей сложных систем // Вестник Череповецкого государственного университета. 2019. № 1. С. 48-58. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2019-1-88-5.
  • Axtell R. L., Farmer J. D. Agent-based modeling in economics and finance: Past, present, and future [Электронный ресурс] // INET Oxford Working Paper. 2022. № 2022-10. 96 p. URL: https://www.inet.ox.ac.Uk/files/JEL-v2.0.pdf (дата обращения: 07.06.2023).
  • Bertani F., Ponta L., Raberto M. et al. The complexity of the intangible digital economy: An agent-based model // Journal of Business Research. 2021. Vol. 129. P. 527-540. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.03.041.
  • Kant J.-D., Ballot G., Goudet O. WorkSim: An agent-based model of labor markets [Электронный ресурс] // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2020. Vol. 23, № 4. https://doi.org/10.18564/jasss.4396. URL: https://www.jasss. org/23/4/4.html (дата обращения: 06.06.2023).
  • Mamatov A. V., Konstantinov I. S., Mashkova A. L. et al. Agent model for evaluating efficiency of regional human resource management // Information systems architecture and technology: Proceedings of 40th Anniversary International Conference on Information Systems Architecture and Technology - ISAT 2019. Part III / Ed. by Z. Wilimowska, L. Borzemski, J. Swi^tek. Cham: Springer, 2020. С. 211-220. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30443-0_19.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp