Оцінювання рівня управління людським капіталом із застосуванням нейронної мережі Хеммінга
Автор
Азарова, А. О.
Пугач, В. С.
Дата
2022Metadata
Показати повну інформаціюCollections
- JetIQ [350]
Анотації
The article proposes a model for assessing the level of human capital management (HR). This model is based
on the use of neural networks. There are existing shortcomings in assessing the level of LC. The methodological
approach to the assessment of the level of LC management has been improved, which allows to accurately and
reasonably determine its level by means of neural network technologies. The model is objective and at the same
time takes into account the subjective assessments of experts, ie the results can easily change based on changes
in expert assessments as changes in the company, goals, mission of the organization or its specific tasks at the
moment. The model is also complex, because, using more than a dozen indicators, it generates a comprehensive
assessment, the formation of which, along with economic indicators, takes into account the human factor, namely
the data of motivation and satisfaction. The corresponding artificial neural network of Hemming was built with the
help of the software complex: diagnostics was carried out, its weights were calculated, which allowed to quickly and
accurately determine the level of human capital management of the enterprise. Existing methods of human capital
management are imperfect, as they do not take into account a wide range of factors of this process, caused by the
impact of both internal and external environment. This is due to their incompleteness, inaccuracy, lack of an automated approach to evaluation in human capital management and the inability to learn independently. Thus, the aim of the article is to assess the level of human capital management through mathematical and computer simulations.
The conceptual approach proposed by the authors has a number of significant advantages over existing alternative
methods: high estimation accuracy; taking into account a powerful set of different parameters of influence; high
speed of decision making; ability to self-study. The main scientific result of the study is the development of conceptual foundations for the formalization of the process of assessing the level of human capital management by
means of mathematical and computer modeling based on a systems approach and the Hemming neural network.
The proposed approach has been successfully implemented to assess the level of human capital management at
9 domestic enterprises У статті запропоновано модель оцінювання рівня управління людським капіталом (ЛК). Ця модель заснована на застосуванні нейронних мереж. Виявляються існуючі недоліки в оцінюванні рівня ЛК. Удосконалено
методологічний підхід до оцінювання рівня управління ЛК, що дозволяє засобами нейромережевих технологій точно та обґрунтовано визначити його рівень. Модель носить об’єктивний характер і в той же час враховує
суб’єктивні оцінки експертів, тобто результати можуть легко змінюватися на основі зміни експертних оцінок
по мірі змін у роботі підприємства, цілі, місії організації або її конкретних задач в теперішній момент. Модель
носить і комплексний характер, оскільки, використовуючи понад десяток показників, вона генерує комплексну
оцінку, в формуванні якої, наряду з економічними показниками, враховується і людський фактор, а саме дані
мотивованості та задоволеності. Було побудовано за допомогою програмного комплексу відповідну штучну
нейронну мережу Хеммінга: проведено діагностику, розраховано її вагові коефіцієнти, що дозволило швидко
та точно визначити рівень управління людським капіталом підприємства. Запропонований авторами концептуальний підхід має низку істотних переваг перед існуючими альтернативними методами: високу точність оцінювання; врахування потужної множини різноякісних параметрів впливу; висока швидкість прийняття рішення; здатність до самонавчання. Запропонований підхід успішно реалізовано для оцінювання рівня управління
людським капіталом на 9 вітчизняних підприємствах.
URI:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44013