Нечеткая модель компетенций в современных стартапах

Бандурин А.В.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 13, Номер 2 (Апрель-июнь 2023)

Цитировать:
Бандурин А.В. Нечеткая модель компетенций в современных стартапах // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – Том 13. – № 2. – С. 1005-1018. – doi: 10.18334/vinec.13.2.117778.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=54060728

Аннотация:
В статье предложено использовать нечеткие модели компетенций, позволяющие качественные оценки требований трансформировать в количественные критерии достаточности знаний. Обоснованы и конкретизированы признаки идентификации бизнеса в качестве стартапа. Рассмотрены возможности использования компетентностного подхода для разработки мероприятий по развитию персонала компании. Выявлены ключевые проблемы, возникающие в стартапе на начальном этапе развития бизнеса при установлении целей и задач профессионального развития персонала. Описаны принципы политики создания минимальной жизнеспособной команды (МЖК). Создана модель РУПОР для распределения ролей между участниками стартапа. Выявлены возможности сокращения ресурсных потребностей при различных вариантах консолидации ролей в модели РУПОР при создании кадровой политики стартапа. Сформирована концепция нечеткой модели компетенций. Предложены подходы к оценке компетенций при использовании нечеткой модели. Описан алгоритм фаззификации компетенций, представляющий собой последовательность действий по переводу качественных требований к квалификации в количественные оценки знаний и умений. Построена нечеткая лингвистическая переменная «уровень владения английским языком». Статья будет полезна специалистам, создающим команды для реализации стартапов, а также сотрудникам кадровых служб в тех компаниях, которые используют мягкие критерии оценки способностей потенциальных сотрудников.

Ключевые слова: стартап; нечеткая модель компетенций; оценочные суждения; нечеткий уровень овладения компетенциями; модель РУПОР; кадровая политика

JEL-классификация: M11, M21, L26, O31



Введение

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что в современной экономической среде появляется большое количество новых бизнесов. Поддержка государства, высокий уровень информационной прозрачности, доступность кредитных ресурсов, наличие бизнес-инкубаторов и широкий спектр платформ для привлечения частных средств – все эти факторы существенно облегчают задачу создания нового малого или среднего бизнеса. Бизнесы возникают в самых разных сферах деятельности, причем зачастую их создают молодые люди, не имеющие достаточных знаний в целевой предметной области.

Дефицит профессиональных кадров в сфере функционирования небольших бизнесов с оригинальной идеей или инновационным продуктом предполагает необходимость использования тех людей, которые доступны стартаперам в текущих условиях. Таким образом, подбор кадров имеет ряд системных проблем. Во-первых, основатели стартапа сами не обладают достаточными компетенциями для подбора необходимых сотрудников. Во-вторых, на рынке труда отсутствует достаточное количество предложений по работе в стартапе из-за низкой финансовой стабильности любого проекта на начальной стадии. В-третьих, сам стартап как среда деятельности постоянно меняется в зависимости от состояния продукта.

Также необходимо учитывать, что жизненный цикл каждого стартапа представляет собой достаточно сложную кривую, которая редко соответствует классическому представлению о пути развития бизнеса. Большое количество внешних и внутренних обстоятельств оказывает влияние на динамику развития нового бизнеса. Потому от тех людей, которые находятся внутри, требуются самые разные знания и умения, зачастую выходящие за рамки первоначальных требований по компетенциям. Поэтому в стартапе формируется новая компетентностная модель, при которой большинство компетенций имеет нечеткий характер.

Вопросы использования теории нечетких множеств при оценке компетенций рассматривались различными авторами. Среди наиболее свежих работ можно выделить работы следующих авторов: Ф.М. Азимов [1] (Azimov, 2020), И.Г. Анкудинов и И.В. Герасимов [3] (Ankudinov, Gerasimov, 2021), Л.Ф. Данилова и Е.Ю. Кунц [5] (Danilova, Kunts, 2020), А.Н. Полетайкин и Ю.В. Шевцова с коллегами [8] (Katargina, 2019), Н.Г. Домшенко, М.Н. Морозова и С.Ю. Рубцова с коллегами [11] (Domshenko, Morozova, Rubtsova, Spesivtsev, Lazarev, 2020), В.В. Подколзин и Н.В. Кулешова с коллегами [13] (Poletaykin, Podkolzin, Kuleshova, Kunts, 2019), Ю.А. Усикова [16] (Usikova, 2021). Однако в большинстве работ, как правило, рассматриваются образовательные компетенции, для контроля освоения которых предлагаются инструменты теории нечетких множеств. Вопрос использовать нечетких моделей компетенций в различных сферах бизнеса практически не рассматривается.

Особенности стартапа как нового инновационного бизнеса, которому требуются соответствующие кадры, рассматривался Р.Э. Айдыновым, И.В. Новичковой и А.С. Чувашовой [2] (Aydynov, Novichkova, Chuvashova, 2021), А.Ю. Брагиным [4] (Bragin, 2023), Н.М. Ивановой, С.С. Серебренниковым и В.Ю. Фроловой [6] (Ivanova, Serebrennikov, Frolova, 2020), Н.А. Катаргиной [8] (Katargina, 2019), В.В. Климук и В. Дегиль [9] (Klimuk, Degil, 2022), В.А. Муталимовым [12] (Mutalimov, 2021), Н.П. Табачук [14] (Tabachuk, 2021), А.А. Томских, С.Е. Старостиной и С.В. Протасовой [15] (Tomskikh, Starostina, Protasova, 2022). Несмотря на достаточно развернутый анализ особенностей стартапов как объектов, испытывающих кадровые потребности, анализ возможностей использования нечетких моделей не проводился.

Таким образом, цель статьи состоит в анализе стартапа как особенной категории субъектов бизнеса, для которых требуется использование более мягких в количественном выражении требований к навыкам и знаниям потенциальных сотрудников. Для достижения поставленной цели использованы контент-анализ, сочетание анализа и синтеза, теория нечетких множеств, а также теория управления персоналом в части разработки и использования моделей компетенций.

Результаты исследования

Выбор правильного персонала для организации является ключевым фактором успеха, и это особенно важно в условиях современной бизнес-среды. Одним из методов для подбора персонала является использование нечетких компетенций. Нечеткие компетенции используются для описания качеств, которые важны для выполнения определенной работы, но не могут быть точно измерены. Они могут включать мягкие навыки, такие как коммуникабельность, лидерские качества, творческий подход и т. д.

Для использования нечетких компетенций в процессе подбора персонала, необходимо определить ключевые компетенции, которые необходимы для конкретной работы. Затем необходимо разработать основные критерии, которые помогут определить, насколько кандидат соответствует этим компетенциям. После того как кандидаты будут оценены на соответствие нечетким компетенциям, можно перейти к использованию более традиционных методов оценки, таких как проведение собеседований, анализ резюме и контрольных заданий.

Использование нечетких компетенций в подборе персонала может помочь организации сэкономить время и деньги, предотвратить ошибки в выборе сотрудников и улучшить производительность труда благодаря ориентации на необходимые для работы качества. Вместе с тем в процессе подбора персонала очень важно учитывать особенности стартапа как работодателя. Большинство современных исследователей достаточно однозначно определяют понятие «стартап». Для идентификации бизнеса в качестве стартапа используются следующие признаки [1]:

– срок деятельности – небольшой, компания или бизнес должны быть молодыми, имеющими короткий срок жизни;

– характер продукта – инновационный, имеющий новизну с точки зрения удовлетворения ожиданий и потребностей рынка;

– тем роста – выше среднего в определенной сфере деятельности;

– масштаб – небольшой, в штате несколько человек, в том числе инициаторы бизнеса;

– экономичность – ограниченность имеющихся ресурсов предполагает, что решения принимаются только в сфере развития продукта;

– риск и неопределенность – высокие, так как налаженные цепочки поставок и сбыта еще не созданы, реакция рынка на новый продукт не определена;

– финансовый результат – отрицательный на инвестиционной стадии, объем производства продукта не позволяет в полной мере окупить затраченные ресурсы;

– источники инвестиции – венчурные, как правило, в стартапы вкладываются специализированные фонды или частные инвесторы, которые осознанно рискуют своими средствами в расчете на точечный возврат инвестиций от отдельных проектов.

Очевидно, что любая компания, обладающая данными признаками, имеет определенные проблемы с точки зрения создания системы кадрового менеджмента и управления человеческими ресурсами. Причем здесь под человеческими ресурсами понимается не только персонал стартапа, но и другие люди, которые входят в сферу интересов компании. По нашему мнению, если рассматривать ресурс как источник удовлетворения нужд и потребностей, то человеческим ресурсом будут любые люди, которые являются носителями данного источника в интересах конкретной компании.

Такой подход предполагает, что в процессе построения системы управления человеческими ресурсами любой стартап должен учитывать не только людей, непосредственно работающих внутри нового бизнеса, но и потенциальных работников, а также лиц, которые могут привлекаться для решения разовых задач в интересах развития продукта или компании в целом. То есть стартап является самостоятельной и особенной средой оценки и проявления компетенций.

Однако любой стартап нуждается в людях. И в такой ситуации всегда возникает вопрос о том, как управлять человеческими ресурсами, учитывая перечисленные выше особенности стартапа как работодателя. Рассмотрим типовые модели компетенций и их пригодность для использования стартапами в своей деятельности в сфере кадрового менеджмента. Как указывает Н.А. Катаргина, в цифровой экономике знаний наиболее востребованной является компетентностная модель, направленная на развитие персонала компании (рис. 1) [8] (Katargina, 2019).

На рисунке выделены области, которые применительно к стартапам являются в достаточной степени неопределенными, поэтому требуют дополнительных усилий с точки зрения их конкретизации в зависимости от специфики бизнес-процессов хозяйственной деятельности, требований рынка и свойств инновационного продукта.

Рисунок 1. Использование компетентностного подхода для разработки мероприятий по развитию персонала компании

Источник: адаптировано автором на основании [8] (Katargina, 2019).

Рассмотрим выделенные элементы подробнее. С точки зрения стартапа достаточно сложно на начальном этапе развития бизнеса четко установить цели и задачи профессионального развития персонала. Например, по нашему мнению, при решении данной задачи возникают следующие ключевые проблемы:

– отсутствие четкого понимания масштабов рынка сбыта;

– трудности построения логистической сети в связи с дефицитом информации о возможных поставщиках компонентов;

– отсутствие информации о потенциальных проблемах создаваемого продукта с точки зрения послепродажного обслуживания;

– трудности прогнозирования операционных задач для действующих работников;

– невозможность достоверно установить коммерческие перспективы продукта на целевом рынке.

Таким образом, даже при формировании кадровой политики стартапа возникают технические трудности, которые препятствуют определению четкой модели компетенций. Поэтому часто для формирования команды в стартапе используется политика МЖК – минимальная жизнеспособная команда. Основными принципами данной политики являются следующие:

– отказ от «лишних» работников на начальной стадии создания продукта;

– использование расширенных и пересекающихся кластеров компетенций, когда любой имеющийся работник может заменить другого при выполнении задачи;

– наличие в команде нескольких ролей по модели РУПОР: Разработчик, Упаковщик, Переговорщик, Описыватель, Реализатор [2].

Рассмотрим данные роли подробнее. Например, разработчик сконцентрирован на свойствах создаваемого продукта, другие задачи, например, в части коммерциализации, ему не важны. Приоритетами разработчика являются характеристики продукта, технические параметры и требования к созданию. В свою очередь, упаковщик занимается формированием «упаковки» продукта, создает образ, воспринимаемый целевой аудиторией.

Соответственно, переговорщик осуществляет контакты со заинтересованными лицами, потенциальными смежниками, инвесторами, системами дистрибуции, сервисными компаниями. К задачам описывателя, прежде всего, относятся все действия по продвижению свойств продукта в созданной упаковке среди заинтересованных сторон. Например, для целевой аудитории потребителей создается одно описание, а для потенциальных инвесторов – совершенно другое.

Наконец, реализатор осуществляет непосредственную работу по реализации основных идей, созданных другими ролями. Реализатор непосредственно организует производство продукта, обеспечивает изготовление упаковки, опытных работоспособных образцов и прототипов. Возможно, занимается сертификацией продукта при необходимости, а также составлением технической документации для массового производства или тиражирования продукта.

Очевидно, что каждая роль важна в стартапе. Но вопрос в том, требуется или не требуется отдельный человек для каждой роли. По нашему мнению, политика МЖК предполагает, что минимальное количество людей в стартапе может ограничиться одним человеком, тогда как максимальное – ограничено только финансовыми возможностями проекта. Для выявления возможных сочетаний ролей мы провели опрос о предпочтениях стартапов. Опрос проводился среди участников конкурса стартапов в 2022 г. В опросе приняли участие 124 респондента (охват составил более 80% участников), представляющие 78 проектов на конкурсе (рис. 2).

Результаты опроса подтверждают, что на начальных стадиях жизненного цикла стартапа сочетание различных ролей возможно. Более того, в некоторых стартапах такое сочетание ролей получило распространение из-за дефицита ресурсов и отсутствия соответствующих знаний об управлении новыми нетиповыми проектами. По нашему мнению, в такой ситуации использование классической модели компетенций нецелесообразно.

Мы предлагаем использовать нечеткую модель компетенций. В отличие от классической модели, которая для каждой должности предполагает четкий ограниченный перечень компетенций и уровней овладения ими, в нечеткой модели используются вероятностные оценки востребованности компетенций в зависимости от стадии жизненного цикла стартапа, ресурсных возможностей, сочетания ролей, индивидуальных особенностей участника и особенностей продукта.

Рисунок 2. Варианты консолидации ролей в модели РУПОР при создании кадровой политики стартапа

Источник: построено автором на основании результатов опроса.

Нечеткая модель компетенций – это методология оценки компетенций, основанная на нечеткой логике. Она учитывает не только характеристики компетенций и уровень их проявления, но и степень неопределенности этих понятий. Ключевая мысль нечеткой модели заключается в том, что компетенции могут быть измерены не только числами, но и нечеткими множествами, которые определяют уровень уверенности в наличии компетенции у испытуемого. Кроме того, нечеткая модель позволяет проводить комплексную оценку компетенций, учитывая сразу несколько факторов, например, уровень знания, опыта, навыков и личностных характеристик.

Применение нечеткой модели позволяет более точно определить уровень компетенций сотрудников и на базе этих данных разработать планы развития и обучения. Кроме того, нечеткая модель может использоваться для прогнозирования наиболее перспективных кандидатов на определенные должности в будущем.

Измерение нечеткой компетенции является достаточно сложной задачей, так как компетенция в этом случае смотрится как своеобразный набор знаний и способностей, не имеющий жестких критериев и не поддающийся точному количественному измерению. Однако, существует несколько подходов, которые могут помочь оценить нечеткую компетенцию:

1. Использование психологических тестов – с помощью специальных инструментов можно провести тестирование личности, оценить некоторые ее качества и попытаться выявить сильные и слабые стороны. Эти тесты позволяют получить количественные результаты и сравнить их с данными других людей.

2. Оценка эффективности действий означает, что человека оценивают не по знаниям, а по результатам его действий. Если он успешно выполняет поставленные перед ним задачи, то это может свидетельствовать о наличии нечеткой компетенции.

3. Оценка обратной связи – очень важно получать обратную связь от других людей, оценивающих наши действия. Это помогает понять сильные и слабые стороны нашей работы и сформировать более глубокое понимание нашей компетенции.

4. Аудит навыков – проводится внешними экспертами, которые исследуют профессиональную деятельность и компетенции человека с точки зрения стандартов профессии. Они могут использовать разные методы и технологии для оценки качества работы и определения специфических навыков.

5. Анализ успехов и неудач – часто успехи и неудачи могут свидетельствовать о том, что у человека есть или нет нечеткой компетенции. Если он успешно справляется с трудностями, которые возникают при работе, например, при решении сложных задач, то это может быть признаком наличия нечеткой компетенции.

В результате проведения комплексной оценки осуществляется фаззификация компетенций. Фаззификация – это метод формализации нечетких понятий, который применяется при анализе качественных данных. В контексте построения модели компетенций персонала стартапа фаззификация может использоваться для определения нечетких понятий, таких как «уровень владения английским» или «умеет решать сложные задачи». Эти понятия могут быть формализованы с использованием теории нечеткой логики и математических операций для оценки уровня компетенций персонала. Фаззификация помогает выразить нечеткие понятия явно и обеспечивает определенные критерии для проверки соответствия квалификаций персонала требованиям компании.

С технической точки зрения фаззификация компетенций персонала – это процесс применения теории нечетких множеств для определения уровня компетенций сотрудников в организации. Это позволяет описать качественные характеристики компетенций сотрудников и определить их степень соответствия требованиям должности или проекта. Процесс фаззификации компетенций может включать в себя следующие шаги:

1. Определение критериев оценки компетенций сотрудников.

2. Описание каждого критерия в терминах нечеткого множества.

3. Оценка каждого сотрудника по каждому критерию.

4. Определение уровня компетенций сотрудника на основе агрегации оценок по всем критериям.

Преимущества фаззификации компетенций персонала включают:

– более точное определение уровня компетенций сотрудников;

– возможность учитывать не только количественные, но и качественные характеристики компетенций;

– улучшение процесса подбора и оценки персонала;

– увеличение эффективности управления персоналом и ресурсами организации.

Основная задача фаззификации – установить нечеткие границы овладения компетенцией в количественном выражении. Например, рассматривая упомянутые ранее компетенции, можно предложить следующий алгоритм фаззификации компетенций:

1. Прежде всего, устанавливаются количественные значения всех переменных, позволяющих количественно описать компетенцию в терминах четкого вывода, т.е. формируется множество возможных значений:

А = {а1, а2, …, аn}.

2. Затем формируется система условий, устанавливающих соответствие между нечетким суждением и значением входной переменной. Как правило, для этого используются треугольные либо трапециевидные числа (рис. 3).

Рисунок 3. Нечеткая лингвистическая переменная «уровень владения английским языком»

Источник: построено автором.

3. После установления соответствий проводится тестирование сотрудника и на основе полученных баллов (на рисунке 2 а = 6,7) формируется нечеткое суждение. Например, в соответствии с уровнем оценки делается вывод, что данный сотрудник скорее имеет высокий уровень знания английского. Является ли данный уровень достаточным для решения конкретных задач, предстоит определить лицу, отвечающему за формирование команды стартапа.

Например, если требуется приемлемый уровень знания языка, то достаточной оценкой по результатам тестирования может быть 6,3 балла. Тогда на основе нечеткой лингвистической переменной можно сделать вывод, что уровень знаний скорее приемлемый. То есть, фаззификация позволяет перевести качественные суждения об уровне овладения компетенцией в нечеткие количественные оценки, позволяющие принимать четкие решения о квалификации сотрудника.

Очевидно, что при повышении стабильности бизнеса и переходе стартапа в стадию зрелости соотношение между четкими и нечеткими компетенциями будет смещаться в сторону более четких компетенций. Однако нельзя исключать и вариант, при котором могут формировать кластеры компетенций, сочетающие количественные и качественные оценки. Таким образом, оценка нечеткой компетенции может быть проведена с помощью разных подходов и методов, которые призваны обеспечить точность и объективность результатов.

Заключение

Стартап как форма организации нового инновационного бизнеса имеет свои организационные и кадровые особенности. Эти особенности определяются не только спецификой разрабатываемого продукта, но и неопределенностью ресурсного обеспечения, колебаниями рыночной конъюнктуры, дефицитом дешевых кадров требуемой квалификации.

В таких условиях от участников стартапа требуется подобрать минимально жизнеспособную команду, позволяющую пройти стадию зарождения и создать предпосылки для последующего роста. Причем, как правило, стартап имеет существенный дефицит финансирования, высокий репутационный риск. Указанные условия ограничивают возможности привлечения специалистов требуемой квалификации.

Также важно учитывать, что стратегия стартапа является адаптивной и может меняться в зависимости от получаемых промежуточных результатов разработки продукта. Такие колебания не позволяют заранее формировать модели компетенций сотрудников и подбирать людей с определенными навыками. То есть очень часто требуются оценочные качественные суждения о степени достаточности тех или иных знаний для стартапа.

Перечисленные ограничения требуют современных подходов к построению моделей компетенций в зависимости от роли каждого сотрудника в стартапе. Одним из возможных решений является использование нечетких моделей компетенций, позволяющих трансформировать и смягчить требования к должности и роли через качественные оценки способностей потенциального сотрудника.

[1] См., например: Что такое стартап. Объясняем простыми словами [Электронный] // URL: https://secretmag.ru/enciklopediya/chto-takoe-startap-obyasnyaem-prostymi-slovami.htm (дата обращения 05.04.2023); Стартап [Электронный] // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Стартап (дата обращения 04.04.2023).

[2] Доработано автором на основании [9] (Klimuk, Degil, 2022).


Источники:

1. Азимов Ф.М. Разработка нечеткой математической модели оценки сформированности компетенций в вузе с использованием мультиагентной технологии // Интеграция науки и практики в современном мире: Материалы Международной научно-практической конференции. Чистополь, 2020. – c. 74-86.
2. Айдынов Р.Э., Новичкова И.В., Чувашова А.С. Определение ключевых компетенций для подбора команды стартап-проекта // Бизнес-образование в экономике знаний. – 2021. – № 2(19). – c. 5-7.
3. Анкудинов И.Г., Герасимов И.В. Оценка параметров нечеткой когнитивной модели профессиональных компетенций специалиста // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2021. – c. 184-185.
4. Брагин А.Ю. Построение модели маркетинговой системы промышленной компании на основе маркетинговых компетенций // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 3. – c. 8-87.
5. Данилова Л.Ф., Кунц Е.Ю. Технология реализации модели нечеткого оценивания сформированности компетенций // Экономика и управление: теория и практика. – 2020. – № 3. – c. 79-87.
6. Иванова Н.М., Серебренников С.С., Фролова В.Ю. Кадровое обеспечение инновационной деятельности в условиях цифровизации // Инновации и инвестиции. – 2020. – № 9. – c. 3-7.
7. Кадровая политика в стартап – кого привлечь?. Biznes.komron.info. [Электронный ресурс]. URL: http://biznes.komron.info/ru/kadrovaya-politika/ (дата обращения: 04.04.2023).
8. Катаргина Н.А. Разработка модели компетенций персонала организации в контексте формирования экономики знаний // Экономика. – 2019. – № 4. – c. 31-36. – doi: 10.14258/epb201944.
9. Климук В.В., Дегиль В. Молодёжное предпринимательство в Республике Беларусь: анализ и направления развития // Социальное предпринимательство и корпоративная социальная ответственность. – 2022. – № 4. – c. 205-214. – doi: 10.18334/social.3.4.116628.
10. Кунц Е.Ю., Полетайкин А.Н., Шевцова Ю.В. Реализация модели нечеткого оценивания сформированности компетенций с помощью пакета Matlab // Новые информационные технологии в образовании и науке. – 2020. – № 3. – c. 66-72. – doi: 10.17853/2587-6910-2020-03-66-72.
11. Домшенко Н.Г., Морозова М.Н., Рубцова С.Ю., Спесивцев А.В., Лазарев В.Л. Многофакторное сравнение эффективности оценивания компетенций тестируемых на основе нечетко-возможностных моделей // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: Материалы IV Международной научной конференции. В двух частях,Том Часть 2. Красноярск, 2020. – c. 89-94.
12. Муталимов В.А. Стартап как инструмент актуализации профессиональных компетенций студента с инвалидностью // Человек. Общество. Инклюзия. – 2021. – № 2(46). – c. 33-42.
13. Полетайкин А.Н., Подколзин В.В., Кулешова Н.В., Кунц Е.Ю. Нечеткая дескрипторная модель оценивания выраженности индикаторов достижения компетенций // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2019. – № 3(47). – c. 55-69. – doi: 10.21672/2074-1707.2019.47.3.055-069.
14. Табачук Н.П. Проектное обучение студентов вуза через подготовку социальных и образовательных стартапов // Современные проблемы науки и образования. – 2021. – № 6. – c. 70. – doi: 10.17513/spno.31334.
15. Томских А.А., Старостина С.Е., Протасова С.В. Приоритет-2030: от универсальных компетенций к профессиональному успеху // Ученые записки Забайкальского государственного университета. – 2022. – № 2. – c. 39-47. – doi: 10.21209/2658-7114-2022-17-2-39-47.
16. Усикова Ю.А. Разработка нечеткой модели оценивания компетенций студентов в соответствии с профессиональными стандартами // Научный Лидер. – 2021. – № 40(42). – c. 17-25.

Страница обновлена: 14.07.2024 в 12:27:35