Электронный геном компетенций: анализ профессионального профиля сотрудника организации на основе блокчейна и искусственного интеллекта
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2026-32-2-12-21
Аннотация
В статье представлено технико-экономическое обоснование применения электронного генома компетенций как инновационного решения для углубленного анализа профессионального профиля работников с интеграцией искусственного интеллекта. Актуальность исследования обусловлена необходимостью объективной оценки не только формальных квалификаций, но и доказательств их практического применения при подборе специалистов на ключевые позиции в условиях цифровизации экономики Республики Беларусь. Методология исследования включала сравнительный технико-экономический анализ традиционных и инновационных решений оценки кандидатов, метод экспертных оценок для определения временных и стоимостных параметров, расчет показателей экономической эффективности с учетом прямых и косвенных эффектов, моделирование бизнес-процессов углубленной оценки кандидатов.
Об авторе
И. Н. Калиновская
Витебский государственный технологический университет
Беларусь
Беларусь
Калиновская И. Н., канд. техн. наук, доц. каф. экономики и электронного бизнеса
210039, Витебск, просп. Московский, 72
Тел.: +375 29 515-92-21
Список литературы
1. Калиновская, И. Н. Применение больших языковых моделей для анализа профессиональных компетенций на региональном рынке труда Республики Беларусь / И. Н. Калиновская // Цифровая трансформация. 2025. Т. 31, № 2. С. 21–31. http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-2-21-31.
2. Приженникова, А. Н. Технологии блокчейн в трудовых правоотношениях: перспективы и развитие / А. Н. Приженникова // Образование и право. 2019. № 1. С. 216–220.
3. Sharples, M. The Blockchain and Kudos: A Distributed System for Educational Record, Reputation and Reward / M. Sharples, J. Domingue // Adaptive and Adaptable Learning. EC-TEL 2016. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9891. P. 490–496.
4. Jirgensons, M. Blockchain and the Future of Digital Learning Credential Assessment and Management / M. Jirgensons, J. Kapenieks // Journal of Teacher Education for Sustainability. 2018. Vol. 20, No 1. P. 145–156.
5. Swan, M. Blockchain: Blueprint for a New Economy / M. Swan. USA: O’Reilly Media, 2015.
6. The Skills Genome [Electronic resource] // Lightcast. Mode of access: https://lightcast.io/resources/talent/the-skills-genome. Date of access: 19.01.2025.
7. How We Mapped the “Skills Genome” of Emerging Jobs [Electronic resource] // LinkedIn Engineering Blog. Mode of access: https://engineering.linkedin.com/blog/2019/how-we-mapped-the-skills-genome-of-emerging-jobs. Date of access: 19.01.2025.
8. Электронный геном компетенций на физическом носителе: пат. BY 13961 U 2026.12.01 Респ. Беларусь: МПК G06K 19/077 (2006.01), G06F 21/64 (2013.01) / И. Н. Калиновская, А. И. Калиновский; заявители И. Н. Калиновская, А. И. Калиновский; заявка u 20260002; заявл. 12.01.2026; опубл. 20.04.2026. Бюл. № 2.
9. Электронный паспорт компетенций на физическом носителе с защитой информации на основе блокчейн-технологии: пат. BY 13899 U 2026.01.05 Респ. Беларусь: МПК G06K 19/077 (2006.01) / Е. В. Ванкевич, И. Н. Калиновская, А. И. Калиновский; заявитель Витебский государственный технологический университет; заявка u 20250104; заявл. 12.05.2025; опубл. 05.01.2026. Бюл. № 1.
10. Калиновская, И. Н. Электронный паспорт компетенций: технико-экономическое обоснование цифровой трансформации базовой верификации профессиональных квалификаций / И. Н. Калиновская // Цифровая трансформация. 2026. Т. 32, № 1. С. 51–60. http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2026-32-1-51-60.
Рецензия
Для цитирования:
Калиновская И.Н. Электронный геном компетенций: анализ профессионального профиля сотрудника организации на основе блокчейна и искусственного интеллекта. Цифровая трансформация. 2026;32(2):12-21. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2026-32-2-12-21
For citation:
Kalinouskaya I. The Electronic Genome of Competencies: Analyzing the Professional Profile of an Organization’s Employees Using Blockchain and Artificial Intelligence. Digital Transformation. 2026;32(2):12-21. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2026-32-2-12-21
Просмотров:
40
JATS XML
Послать статью по эл. почте 