|
Description:
|
У статті наведено авторську модель оцінювання управлінських компетенцій (УК) магістрів з менеджменту, яка ґрунтується на експертному оцінюванні рівня УК за 28 критеріями, поділеними на три групи управлінських функцій – ефективність управлінських рішень, організація і контроль за діяльністю та мотивування і розвиток персоналу. Виокремлено шість рівнів УК залежно від ступеня прояву кожної групи управлінських функцій – сильного, середнього чи слабкого. Для кожного рівня методом попарних порівнянь побудовано бінарну еталонну матрицю. Відстані між виміряним рівнем УК магістра з менеджменту та еталонними матрицями запропоновано розраховувати як відстань Хемінга. Застосування моделі проілюстровано натурними
експериментами. Підтверджено узгодженість думок експертів та доведено статистичну значущість отриманих результатів. The article presents the authors’ model for the assessment of management competencies
(MC) of masters in management, based on expert evaluation of the MC level by 28 criteria, broken into three groups of management functions: effectiveness of management decisions, organization and monitoring of work, and motivation and development of personnel. Six
MC levels are set depending on the intensity of manifestation of each group of management
functions: strong, medium, and weak. A binary matrix is constructed for each level by the
method of paired comparisons. The distances between the measured MC level of a master
in management and the benchmark matrices are proposed to be calculated as the Hamming
metric, because it allows to employ Boolean values and accounts for the sequence of the
measurements.
The model application is demonstrated by field experiments with master students of the
specialty “Management” in the second academic year. To confirm the adequacy of the model
and results of its testing, the consistency of expert opinions is estimated by the concordance factor; the statistical significance of the latter is confirmed by use of Pearson statistics; the
input data for an assumed student with a high level of MC formation are simulated, with
demonstrating through calculations that the minimal distance will be the one between the
matrix of this student’s data and the benchmark matrix for the high MC level. |