О ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЯХ ЦИФРОВОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПРОФОРИЕНТАЦИИ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ ВОСТРЕБОВАННОСТИ НАПРАВЛЕНИЙ ПОДГОТОВКИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПИСАНИЙ ВАКАНСИЙ

О проектных решениях цифрового инструментария профориентации по определению востребованности направлений подготовки на основе

анализа описаний вакансий

М.Е. Диков, С.Н. Широбокова

Южно-Российский государственный политехнический университет

имени М.И. Платова, Новочеркасск

Аннотация: В статье рассмотрена практическая часть варианта реализации задачи определения актуальности направлений подготовки, на примере направления «Прикладная информатика», возможных профессий и компаний для трудоустройства выпускников с помощью сопоставления получаемых в рамках обучения навыков и требований рынка труда. Результаты практической апробации формализованной модели будут использоваться в составе модуля цифрового инструментария дистанционной профориентации.

Ключевые слова: запросы к сервисам, вакансии, востребованность направлений подготовки, профориентация, цифровизация профориентационной деятельности, сервисы поиска вакансий.

С каждым годом цифровизация все больше проникает в различные сферы жизнедеятельности человека, одна из которых - профориентация [1]. Существует ряд проблем, связанных с профориентационной деятельностью, которые могут быть эффективно решены с помощью цифровых инструментов, например, помощь и поддержка принятия решений молодого поколения в процессе профессионального самоопределения [2], способ представления и визуализации результатов диагностического исследования профессионального типа личности [3], новые подходы к цифровой профориентации [4,5], управление формированием индивидуальной образовательной траектории [6,7], поддержка принятия решения при организации трудоустройства выпускников на основе оценки профессиональных навыков студентов [8] и множество других задач.

Ранее была предложена формализованная модель [9,10], которая представлена в табл. 1 и отражает взаимосвязи между образовательными программами и рынком труда, т.е. вакансиями. Модель разработана для оценки актуальности и востребованности направления подготовки,

реализуемого в учебном заведении, получения актуальных сведений по возможным сферам трудоустройства и требуемым навыкам, необходимым

соискателю работы.

Таблица № 1

Описание компонентов модели

Наименование Описание

Множество вакансий а-го сервиса V асапсiesa = { vacancy-1}, i = 1 ,Ia, a = 1 , b, где Ia - общее количество вакансий на a-м сервисе, b - общее количество сервисов

Множество всех вакансий со всех сервисов ъ Vacancies = Vacanciesа £1=1

Модель вакансии vacancyi = < Id i, SI d i, URL i, Nm.i, SM in i, SMaxi, SCt, Cmp i, EMPt, A KSt, R eg i, L a tt, L ng i > , где I d i - уникальный идентификатор вакансии, SI d i - уникальный идентификатор сервиса, URLi - ссылка вакансии на сервисе, Nmi -наименование вакансии (профессии), SM in i - минимальная заработная плата, SMaxi - максимальная заработная плата, SCi - график работы для данной вакансии (вахтовый метод, гибкий график, сменный график и т.д.), Cmpi -информация о компании, которая предоставляет вакансию, E M Pi - занятость для данной вакансии (полная, удаленная и т.д.), AKSi - множество ключевых навыков для данной вакансии, Regi - регион данной вакансии, Lati - широта данной вакансии, Lngi - долгота данной вакансии

Множество направлений подготовки D ire с t i ons = { d ire с t io nß, j = 1,], где J - общее количество направлений подготовки

Модель направления подготовки , где - уникальный идентификатор направления подготовки, - код направления подготовки, - наименование направления подготовки, - ступень образования, AKSj - множество ключевых навыков, которые можно освоить, обучаясь на данном направлении, - множество наименований потенциальных профессий, APPj = {Nmß,l = 1 ,Li, APPj с Pro f essions.

Множество наименований всех профессий Prof es sions = { N mk} , к = 1 ,K, где K- общее количество наименований профессий

Множество регионов Regions = {regionr}, г = 1, R

Модель региона , где - уникальный идентификатор региона, NmRr - наименование региона, R - количество регионов, вакансии которых представлены на сервисах

Задачу анализа распределения востребованности по регионам рассмотрим на примере направления подготовки «Прикладная информатика»:

М Инженерный вестник Дона, №12 (2022) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl2y2022/8042

directiоп1=<1, 09.03.03, Прикладная информатика, бакалавр, AKS±, AРРг>.

В качестве множества ключевых навыков AKSt был использован следующий тестовый набор:

В качестве множества наименований потенциальных профессий для будем использовать следующий начальный тестовый набор:

АРРг = {Программист 1С, Программист C++, Программист C#, Программист Java, Программист Python, Программист PHP, Инженер-программист}.

Множество вакансий в регионах для работы соискателя с компетенциями и навыками, приобретенными в рамках обучения на вышеуказанном направлении подготовки:

Va c an c i e s 1 = { v a c ancyp],p = 1,Р1, где Р1 - общее количество вакансий, соответствующих условию:

( Nnip Е А Р Р ^ V (A KS1 П A KS1 Ф 0 ) .

Вакансии, имеющие отношения к r-му региону, обозначим, как подмножество:

Vacancie= { vacancy^}, t = 1, Tr 1, где - общее количество вакансий в регионе по направлению

подготовки , у которых:

R eg^ = reg i onr.

На рис. 1 представлены регионы из множества Regions и суммарное количество вакансий в каждом регионе Tr 1. Информация о вакансиях получена по данным сервиса hh.ru с помощью интерфейса взаимодействия приложений (Application programming interface - API). С учетом количественных и частотных ограничений на однотипные запросы по ключевым словам и регионам загружено общее количество вакансий с заданными поисковыми условиями: .

М Инженерный вестник Дона, №12 (2022) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl2y2022/8042

() Республика Карелия -11

Республика Коми - 5

ХанТЫ-МамСИЙ!

Сэнкт-^-ч _ _ _ ____I

^^ Ленинградская область - 21

ег

Великий Но*

^^ Вологодская область - 37 Н°0 Новгородская область - 7 О КиР°вская область - 66

'ф Псковская область -16 ЯофО Костромская область - 31

^^ Пермский край -196

Ф Тверская облаО Ивановская область -ф респубшка Эл 38 жая Республика • 135 ердловская область - 602

'вашская Республика - 72

гсшуилкича iciicipt.ii

__ Владимирская облас^^ Чувашская Республика - 72

С 1 Мппгаа  кп ^ 1 ^ 1 гсшуитм  си ори с|Н - 512

С") Московская область - 400

Курган

ЧеГ|0 Челябинская область -198 юе; О Смоленская область - 26 " о6ласть ^ Впасть-81 ^ '/ Республика Башкортостан -

уломал «Алючо - Э9 ^^ Республика Мордовия - 22 пасть"77

/ ' А ^НН^В^^ВВВВВННггв^м>.

Пензенская область - 71 >ская область - 315 о

( ) Орловская облгл т ,ль ^^ Тамбовская область - 21

О Курская область - 37 ая облает/") саратовская область -136 "О Оренбургская область - 39

^ „ О

0 Белгородская область - 66

ХарьЯ

Актобе

Днепр

Донецк Росто;

Одесса

^^^ Волгоградская область -107

я 1 Ч! У

{_) Ростовская область - 396

Атырзу

^^ Астраханская область -19

Сееас-О Рублика Крым^ " ^----™ край - 76

Республика Адыгея - 2

Варна о

Беп Д<

^^ Кабардино-Балкарская респ

геи |у ил ила - Ю

Кызылкум

Рис. 1. - Карта распределения по регионам количества вакансий, соответствующих направлению подготовки «Прикладная информатика»

В табл. 2 представлены сведения о средней зарплате по направлению йи-есиоп1 в регионах из множества ЯедIош. Средняя зарплата для региона была получена следующим образом:

(ТГ1 ТГ1 \

^ 5Мт^ /Тг1+ ^ БМахЪ /Тг1\ /2.

Множество АРР1 пополнено новыми профессиями, в соответствии с условием:

А КБ1 П А КБ1 Ф 0.

Таблица № 2

Средняя зарплата по регионам по вакансиям, соответствующим

направлению подготовки «Прикладная информатика»

Регион Средняя зарплата, руб. Регион Средняя зарплата, руб. Регион Средняя зарплата, руб.

Москва 170641,96 Мурманская область 103303,57 Астраханская область 83463,64

Псковская область 167590,91 Сахалинская область 103285,71 Липецкая область 83217,26

Ярославская область 147780,00 Пермский край 102312,15 Вологодская область 81766,67

Калининградская область 141955,13 Краснодарский край 102262,89 Удмуртская Республика 81685,19

Санкт-Петербург 139603,30 Тульская область 102190,34 Алтайский край 81277,48

Новосибирская область 138598,43 Ульяновская область 100720,08 Иркутская область 80574,40

Республика Дагестан 138333,33 Республика Карелия 99250,00 Кировская область 78083,33

Новгородская область 135200,00 Владимирская область 98960,63 Хабаровский край 77682,11

Воронежская область 134607,20 Калужская область 98024,55 Кемеровская область 77560,68

Республика Татарстан 134199,07 Магаданская область 96666,67 Ставропольский край 76152,51

Белгородская область 130870,52 Архангельская область 95683,33 Тамбовская область 75612,12

Томская область 127784,03 Республика Северная Осетия-Алания 95000,00 Забайкальский край 75095,24

Нижегородская область 124414,67 Республика Башкортостан 94637,88 Чувашская Республика 74870,67

Свердловская область 120509,75 Республика Крым 94488,64 Ленинградская область 72421,25

Тверская область 118020,48 Ивановская область 93495,14 Курская область 72272,73

Ростовская область 112239,39 Камчатский край 93333,33 Республика Саха (Якутия) 71100,00

Рязанская область 111964,91 Красноярский край 92057,65 Ямало-Ненецкий АО 70000,00

Московская область 110657,57 Омская область 90575,29 Ханты- Мансийский АО -Югра 69500,00

Костромская область 110444,06 Пензенская область 90387,32 Республика Бурятия 63016,67

Республика Мордовия 108958,33 Волгоградская область 89001,78 Амурская область 60125,00

Самарская область 108832,69 Оренбургская область 88243,26 Орловская область 57583,33

Республика Марий Эл 106826,92 Саратовская область 86565,85 Республика Коми 46666,67

Курганская область 106187,50 Смоленская область 85625,00 Республика Хакасия 45312,80

Приморский край 105508,41 Челябинская область 85210,94 Республика Адыгея 41250,00

Тюменская область 104829,68 Брянская область 83700,00 Кабардино-Балкарская республика 29583,33

Перечень элементов итогового множества и количество вакансий, у которых N1711 = I е Аррпредставлены в табл. 3.

Таблица № 3

Перечень наиболее популярных профессий для направления подготовки

«Прикладная информатика»

Профессия Кол-во вакансий Профессия Кол-во вакансий

Программист 1С 1231 Аналитик 48

Java-разработчик 435 Web-программист 46

Frontend-разработчик 258 Системный администратор Linux 44

Инженер-программист 231 Бизнес-аналитик 41

Разработчик Python 196 Full-stack разработчик 24

Системный администратор 167 Системный аналитик DWH 23

PHP-разработчик 160 Программист SQL 23

Аналитик данных 149 Администратор баз данных 23

Системный аналитик 147 Senior системный разработчик (python, Linux) 23

Android разработчик 135 Разработчик ETL 21

Программист С++ 128 Golang разработчик 17

DevOps инженер 125 Технический писатель 16

Оператор 1С 114 Разработчик баз данных 16

Программист 106 Программист Delphi 16

HTML-верстальщик 21 Аналитик SQL 16

Разработчик MS SQL 20 Senior iOS Developer 16

UX-дизайнер 19 Специалист технической поддержки 15

Разработчик Oracle 18 Инженер-программист БРЭА БПЛА 15

Разработчик SQL 17 iOS Разработчик 15

Инженер-программист микроконтроллеров 17 Разработчик RPA 12

Аналитик 1С 17 Разработчик PL/SQL 12

Web-разработчик 86 Разработчик DWH 11

Разработчик C# 85 Разработчик PostgreSQL 10

Backend разработчик 83 Flutter разработчик 9

Консультант 1С 54 Unity разработчик 7

В табл. 4 приведен список наименований компаний, которые предоставляют вакансии на рынке труда, соответствующие направлению подготовки . Перечень компаний представлен в порядке убывания

количества предоставляемых вакансий на сервисе hh.ru.

M Инженерный вестник Дона, №12 (2022) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl2y2022/8042

Таблица № 4

Перечень компаний, предлагающих вакансии, соответствующие

направлению подготовки «Прикладная информатика»

Компания Кол-во вакансий Компания Кол-во вакансий Компания Кол-во вакансий

СБЕР 588 Axenix (ранее Accenture) 47 Нэти 27

Тинькофф 241 ЛАНИТ 45 Бтр1оусйу 27

Иннотех, Группа компаний 241 Спортмастер 44 4peop1e 27

VK 148 2ГИС 44 Эр-1 26

Лига Цифровой Экономики 125 Ситек 43 Т1 Консалтинг 26

Ozon 125 Тензор 42 Слата 26

Яндекс 115 СимбирСофт 42 МойОфис 26

Совкомбанк Технологии 102 АйСи Сервис 41 ДОМ.РФ 26

Газпром нефть 102 Ибс Инфинисофт 39 Группа компаний Астра 26

МТС 99 Гринатом 37 Банк Открытие 26

Bell Integrator 98 БФТ-Холдинг 36 УАБКО 26

МАГНИТ, Розничная сеть 82 Алабуга, ОЭЗ ППТ 36 WILDBERRIES 26

Лаборатория Касперского 75 Специальный Технологический Центр 35 Ventra 26

Билайн 74 РОСБАНК 35 Неофлекс 25

Контур 73 1С 35 Банк Хоум Кредит 25

Газпромбанк 67 Ростелеком 34 Diasoft 25

ИнфоТеКС 66 Lesta Games 34 НПЦ ЭЛВИС 24

IBS 65 Ростелеком Информационные Технологии 33 ИЦ АЙ-ТЕКО 24

Банк ВТБ (ПАО) 63 МегаФон 32 АЙТИ.СПЕЙС 24

Первый Бит 61 Центральный банк Российской Федерации 31 АВИТО ТЕХ 24

Промсвязьбанк 54 Softline 31 Центр финансовых технологий 23

Positive Technologies 50 МФК Саммит 30 Центр Орбита 22

Foundarium 50 Альфа-Банк 30 Сеть Партнерств 22

Aston 48 SberTech 30 Московский Кредитный Банк 22

РСХБ-Интех 47 Maxim technology 30 SoftGamings 22

ИК СИБИНТЕК 47 Центр Высоких Технологий 27 AppCake 22

Эффективная профориентация оказывает влияние на общее качество жизни общества, за счет правильного и эффективного выбора профессиональной деятельности с учетом уникальных особенностей, интересов и предрасположенностей каждого человека. Практическая апробация формализованной модели будет использована далее при разработке компонент сервиса цифровой профориентации, который будет направлен на повышение осведомленности о состоянии сферы деятельности на рынке труда и снижение рисков ошибочного выбора профессиональной траектории.

Литература

1. Дочкин С. А., Кузнецова И. Ю. Цифровая трансформация профессиональной ориентации и профессионального самоопределения молодежи // Профессиональное образование в России и за рубежом, 2020, №3(39). С.27-35.

2. Сахарова В. И. Формирование профессионального самоопределения обучающихся в процессе профориентации // Профессиональное образование в России и за рубежом, 2020, №3(39). С.113-119.

3. Громова Е.М., Беркутова Д.И., Горшкова Т.А. Цифровые сервисы профориентации: возможности и риски // Профессиональное образование в России и за рубежом, 2021, №4(44). С.128-136.

4. Товбис Е.М., Лис Е.В. Разработка виртуального инструмента профессиональной ориентации учащихся // Современные наукоемкие технологии. 2016, № 3, Ч.2. С. 284-288. URL: top-technologies.ru/ru/article/view? id=3573 5.

5. Con| M., Ciupe A., Orza B., Cohu| I. and Ni|u G. Career Counseling Chatbot using Microsoft Bot Frameworks1, 2022 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2022. Pp. 1387-1392, doi: 10.1109/EDUC0N52537.2022.9766485.

6. Atienza J. R. D., Hernandez R. M., Castillo R. L., De Jesus N. M. and Buenas L. J. E. A Deep Neural Network in a Web-based Career Track Recommender System for Lower Secondary Education, 2022 2nd Asian Conference on Innovation in Technology (ASIANCON), 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/ASIANCON55314.2022.9908965.

7. Qamhieh M., Sammaneh H. and Demaidi M. N. PCRS: Personalized Career-Path Recommender System for Engineering Students, in IEEE Access, vol. 8. Pp. 214039-214049, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040338.

8. Ткаченко А.Л. Поддержка принятия решений в информационно-аналитической системе при организации образовательного процесса вуза: дис. ... канд. техн. наук: 2.3.1. Омск, 2022. 147 с.

9. Диков М.Е., Широбокова С.Н. О варианте формализации задачи определения востребованности направлений подготовки и возможных сфер трудоустройства выпускников на основе семантического анализа описаний вакансий // Инженерный вестник Дона, 2022, №5. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n5y2022/7631.

10. Широбокова С.Н., Диков М.Е. О варианте формализации задачи анализа востребованности перспективных технологий на рынке труда // Информационные технологии в науке и образовании: материалы Междунар. молодеж. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 18-19 июн. 2022г., Новочеркасск: ООО «Лик», 2022. С. 137-140.

References

1. Dochkin S. A., Kuznetsova I. Yu. Professional'noe obrazovanie v Rossii i za rubezhom, 2020, №3 (39). Pp.27-35.

2. Sakharova V. I. Professional'noe obrazovanie v Rossii i za rubezhom, 2020, №3 (39). Pp.113-119.

3. Gromova E.M., Berkutova D.I., Gorshkova T.A. Professional'noe obrazovanie v Rossii i za rubezhom, 2021, №4 (44). Pp. 128-136.

4. Tovbis E.M., Lis E.V. Sovremennye naukoemkie tekhnologii. 2016, № 3, Vol.2. Pp. 284-288. URL: top-technologies.ru/ru/article/view?id=35735.

5. Atienza J. R. D., Hernandez R. M., Castillo R. L., De Jesus N. M. and Buenas L. J. E. A Deep Neural Network in a Web-based Career Track Recommender System for Lower Secondary Education, 2022 2nd Asian Conference on Innovation in Technology (ASIANCON), 2022. Pp. 1-6, doi: 10.1109/ASIANCON55314.2022.9908965.

6. Qamhieh M., Sammaneh H. and Demaidi M. N. PCRS: Personalized Career-Path Recommender System for Engineering Students, in IEEE Access, vol. 8, pp. 214039-214049, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040338.

7. Con| M., Ciupe A., Orza B., Cohu! I. and Ni!u G. Career Counseling Chatbot using Microsoft Bot Frameworks1,2022 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCONj, 2022. Pp. 1387-1392, doi: 10.1109/EDUCON52537.2022.9766485.

8. Tkachenko A.L. Podderzhka prinyatiya reshenij v informacionno-analiticheskoj sisteme pri organizacii obrazovatel'nogo processa vuza [Decisionmaking support in the information and analytical system for the organization of the educational process of the university]: dis. ... candidate of technical sciences: 2.3.1. Omsk, 2022. 147 p.

9. Dikov M.E., Shirobokova S.N. Inzhenernyj vestnik Dona, 2022, №5. URL : ivdon.ru/ru/magazine/archive/n5y2022/7631.

10. Shirobokova S.N., Dikov M.E. Informacionnye tekhnologii v nauke i obrazovanii: materialy Mezhdunarodnoj molodyozhnoj nauchno-prakticheskoj konferencii, Novocherkassk, 18-19 june 2022, Novocherkassk: Lik, 2022. Pp. 137140.