РАДАР-МОДЕЛЬ В ДИАГНОСТИКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ В СИСТЕМЕ КОРПОРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
DOI:
https://doi.org/10.47390/ydif-y2026v2i12/n37Ключевые слова:
радар-модель, диагностика компетенций, стандартная ошибка измерения, корпоративное обучение, нефтегазовая отрасль, прогнозированиеАннотация
Для объективной диагностики профессиональных компетенций специалистов нефтегазовой отрасли разработана радар-модель, интегрирующая пять ключевых компетенций (К1-К5). Модель включает математический аппарат: нормирование баллов, расчёт интегрального показателя S_norm и стандартной ошибки измерения (SEM). На выборке 50 специалистов АО «Узбекнефтгаз» подтверждена высокая чувствительность (прирост интегрального показателя 21,3 п.п., d=1,92), надёжность (α=0,94; SEM от 2,1 до 4,8 п.п.) и конструктная валидность (CFI=0,96). Определена минимально детектируемая разница (2·SEM = 6-10 п.п.) для интерпретации индивидуальных профилей. Построена регрессионная модель, объясняющая 46% дисперсии прироста (R^2=0,46, p<0,001). Радар-модель адаптирована для энергетической отрасли (пилотное исследование n=12, α=0,87)
Библиографические ссылки
1. Shobayo O., Ling P.A. Survey on Industry 4.0 for the Oil and Gas Industry: Upstream Sector // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 144-168.
2. Мелехин А. Цифровая трансформация нефтегаза: главные тенденции // Энергетика и промышленность России. 2025. № 07 (507). С. 64-70.
3. Сергеева С.А. Современное развитие нефтегазовой отрасли России: вызовы, проблемы, решения. Уфа: УГНТУ, 2024. 220 с.
4. Raven J. Competence in the Contemporary World // Higher Education, Skills and Work-Based Learning. 2019. Vol. 9, No. 2. P. 149-166.
5. Amadi F., et al. Strategies for Human Capital Development in an Oil and Gas Organization // Walden University Research. 2024. P. 59-67.
6. Talyzina N.F. The Theory of Planned Step-by-Step Formation of Mental Actions and Concepts // Russian Education and Society. 2023. Vol. 65, No. 2. P. 126-140.
7. Sidneva S.B. The Stages of Formation of Mental Actions and Their Didactic Interpretation in Modern Education // European Journal of Contemporary Education. 2023. Vol. 12, No. 3. P. 156-164.
8. Gafurov I.R., Ibragimov H.I., Kalimullin A.M. Digital transformation of oil and gas workforce training // Journal of Digital Science. 2022. Vol. 4, No. 1. P. 45-58.
9. Singh V., Sharma M. Leveraging VR, AR, and AI for Enhanced Safety and Operational Training in the Oil and Gas Industry // Journal of Industrial Information Integration. 2020. Vol. 18. Article 100147.
10. Knyazeva E.N. Professional Standards in the Oil and Gas Industry: A Critical Analysis // Journal of Economic and Social Development. 2020. Vol. 5, No. 3. P. 193-200.
11. Campbell D.T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research. Boston: Houghton Mifflin, 1963. 84 p.
12. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates, 1988. 567 p.
13. Асадова Х.Б., Азимов С.Х. Радар-модель как инструмент диагностики и прогнозирования профессиональных компетенций в корпоративном обучении нефтегазовой отрасли // Наука и педагогика. 2025. № 2. С. 26-31.
14. Nunnally J.C., Bernstein I.H. Psychometric Theory. 3rd ed. New York: McGraw-Hill, 1994. 752 p.
15. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. 12-е изд. М.: Юрайт, 2015. 479 с.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
This work is licensed under a 