Построение графа профессионально важных качеств (ПВК)

Часть 1. Построение графа ПВК для системы диагностики: методика и поиск решений

Граф профессионально важных качеств

В Атласе Навигатум, который содержит описание более 25 000 современных профессий, специальностей и должностей, встречается свыше 300 уникальных профессионально важных качеств.

Если бы мы захотели диагностировать наличие всех 300+ ПВК у потенциального соискателя, то потребовалось бы «завалить» его тысячами вопросов теста. Разумеется, это абсурдно. Особенно учитывая, что для одной профессии в среднем требуется всего от 3 до 12 различных ПВК, а 68% профессий имеют схожие паттерны профкачеств.

Каким образом можно решить задачу диагностики профессиональных качеств соискателя на предмет совпадения с требованиями к качествам множества профессий за разумное время?

Формула ПВК профессий состоит из анти-качеств, критически необходимых, оптимизирующих и акмеистических. Подробней в статье (много букв) или в коротком видео.

Возникла гипотеза, что большинство ПВК взаимосвязано: если у соискателя развито одно качество, то развито и другое. Точно также и среди профессий: если требуется одно ПВК, то обычно требуется и ряд других.

И если эта гипотеза верная, то тогда можно диагностировать соискателя не по всем 300+ ПВК, а «прозванивая» правильные цепочки ПВК по ключевым точкам.

Мы научились динамическому тестированию в проекте умных тестов — не задавать все вопросы подряд, а использовать только самые релевантные, опираясь на всю сумму предыдущих ответов.

Чтобы проверить гипотезу, мы решили построить граф профессионально важных качеств и заполнить его данными из Атласа современных профессий.

Для решения задачи пришлось переработать саму концепцию модели ПВК.

Мы разделили все ПВК на несколько основных категорий (телесная, когнитивная, психофизическая, …), каждую из которых декомпозировали на требуемое количество уровней, чтобы распределить по ним все имеющиеся ПВК.

Каждое ПВК стало узлом графа. Ориентированными (односторонне направленными) ребрами мы обозначили связь, отражающую структуру декомпозиции. Получилось что-то типа такого:

Условный «стартовый» граф, отражающий декомпозицию модели ПВК

Следующим шагом требовалось обозначить вес рёбер, связующих ПВК друг с другом.

Для этой части работы с графом пришлось серьезным образом «перетряхнуть» описания ПВК всех профессий, чтобы рассчитать вес каждого ребра.

Каждое ПВК, являющееся узлом графа, получило уникальный номер. Мы посчитали, с какой частотой встречается каждый узел в Атласе профессий (для 25 000 сущностей), и посчитали частоту пересечений узлов в рамках каждой профессии.

Надо заметить, что для других выборок профессий, например, для 10 000 самых распространенных профессий или для 2 500 самых актуальных, или для выборки из 750 ключевых профессий, наборы данных получаются отличающимися.


Это означает, что в практической диагностике, выдача пользователю подходящих профессий и методика построения модели ПВК с моделью динамического тестирования, должны иметь одинаковую базу (выборку профессий).


Первым шагом мы просто отразили частоту проявления качества среди всех профессий. Мы преобразовали эти данные в некий «повышающий коэффициент». Получилось что-то типа этого:

Условная модель, отражающая «востребованность» ПВК

Следующим шагом мы добавили данные по взаимосвязям ПВК друг с другом: как часто встречается конкретный набор ПВК (добавили наборы как неориентированные связи), а также как часто появляются дополнительные* ПВК для каждого критически необходимого (их назначили как ориентированные рёбра графа).

* Дополнительными называются оптимизирующие и акмеистические ПВК в определении формулы ПВК профессий (смотрите выше ссылки на статью или видео с комментариями).

Мы наложили частотность появления всех взаимосвязей и обновили вес ребер:

Условная модель графа ПВК. Вес ребер соответствует частоте взаимосвязей

И посмотрели, можно ли на основе полученных данных выделить «основные маршруты» для динамической системы диагностики. Расчеты и визуализация были созданы соответствующей программой:

Построение маршрутов диагностики для динамических (умных) тестов
 /фрагмент графа/

При тестировании, данная модель показала неплохие результаты. Но для полного соответствия графа формуле ПВК профессии, нам потребовалось выделить и добавить связи с анти-качествами. Мы пробовали работать с ними разными способами, но (пока) остановились на варианте ребер с минусовым весом.

К сожалению, после этого действия модель перестает хорошо работать. По результатам тестирования, такая модель неэффективна для диагностики соответствия более чем 30% профессий Атласа.

В настоящее время мы продолжаем работать как над теоретической частью, так и над практической реализацией этого проекта.

В ближайшее время мы планируем модернизировать наш граф, включив в него все факторы выбора, добавить данные атласа, и посмотреть, как построятся и распределятся «основные маршруты».


Хотим обратить ваше внимание, что просто одного полного соответствия качеств, которыми обладает соискатель, с профессионально важными качествами, требуемыми профессией, не является основанием для выбора последней.

Необходимо учесть мотивы выбора, уровень притязаний, ценности, медицинские показания и другие факторы, которые мы подробно рассматриваем, обсуждая формулу выбора.


Для построения графа ПВК мы используем программу Gephi 0.9.2.

Иллюстрации условных моделей графа для этой статьи сделаны на сайте graphonline.ru


Материалы по теме: