A MODEL FOR THE ENHANCEMENT OF EFFECTIVENESS OF ON-THE-JOB TRAINING PROCESS
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr210310Keywords:
mentoring, personnel assessment, allowances, incentives, criteria, additive convolutionAbstract
The article considers some aspects of the mentoring process management, namely incentives for mentors. To that end, we consider in detail a model for staff training evaluation, which takes place in the form of mentoring, one of the most popular forms of on-the-job training. The aim of the present study is to develop an effective incentive model for mentors, which aims to improve the effectiveness of their performance management, as this model involves not only the establishment of an effective system of allowances and additional payments to mentors, but also an evaluation system of duties performed by staff. Materials and methods. It is planned to assess the training in the following areas: corporate competencies; professional competencies and implementation of an established plan. For this purpose it is proposed to use the “360 degrees” method, direct inspection and other methods of collecting information depending on the measured indicators. Following the evaluation process it is expected to obtain a comprehensive mentoring assessment, which can be used to adjust the mentoring procedure, a comprehensive assessment of a student, which demonstrates learning outcomes as well as a comprehensive assessment of a mentor, which could be used to create an incentive model for mentors. In order to develop an effective mentoring system it is proposed to make the size of mentoring allowance dynamic, i.e. directly dependent on the results of mentoring – comprehensive assessment of a mentor. It is proposed to build a comprehensive assessment of mentoring procedure by means of additive convolution of criteria. Results. Therefore, the essence of mentor bonus dynamism strategy includes the following aspects. First, the mentor will receive a fixed compensatory bonus for the entire mentoring period. Second, the mentor will receive an incentive bonus. It is proposed to determine the amount of the bonus as a percentage of the mentor's salary calculated as a multifaceted evaluation of the mentoring process that will directly depend on the mentor's contribution to the mentoring process. Conclusion. It is expected that the implementation of the proposed model in the practice of mentoring procedure management will increase its effectiveness and reduce the formality, which we see in practice today.References
Горелов, Н.А. Управление человеческими ресурсами: современный подход: учеб. и практикум для академ. бакалавриата / Н.А. Горелов, Д.В. Круглов, О.Н. Мельников. – М.: Юрайт, 2016. – 270 с.
Перевалова, О.С. Алгоритм стимулирования персонала на предприятиях с различными типами организационных культур / О.С. Перевалова, Ф.В. Саратова // Научный журнал «Проектное управление в строительстве». – 2020. – № 3 (20). – С. 116–126.
Перевалова, О.С. Наставничество – инструмент профессиональной и социально-психоло¬гической адаптации кадров в организации / О.С. Перевалова, Л.В. Шевченко, Д.Н. Батракова // Научный журнал «Проектное управление в строительстве». – 2020. – № 1 (18). – С. 114–123.
Модель закрепления ученика за наставником в системе обучения персонала организации / О.С. Перевалова, С.А. Баркалов, Н.Ю. Калинина, Д.Н. Батракова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2021. – Т. 21, № 2. – С. 92–103. DOI: 10.14529/ctcr210209
Налоговый кодекс Российской федерации / КонсультантПлюс. – http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_19671/ (дата обращения: 12.05.2021).
Трудовой кодекс Российской Федерации / КонсультантПлюс. – http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_34683/ (дата обращения: 12.05.2021).
Шувалова, И. А. Трудовые права работников : науч.-практ. пособие / И.А. Шувалова. – М.: ИНФРА-М, 2019. – 190 с. – www.dx.doi.org/10.12737/textbook_591ed973367d15.11715147.
Перевалова, О.С. «Умный» наем персонала / О.С. Перевалова // Научный журнал «Управление строительством». – 2019. – № 1 (14), – С. 91–97.
Barkalov, S.A. Models for Processing Expert Information, Based on the Theory of Latent Variables / S.A. Barkalov, O.N. Bekirova, S.I. Moiseev // Proceedings of 2018 11th International Conference “Management of Large-Scale System Development”, MLSD. – 2018. – ieeexplore.ieee.org/document/ 8551943. DOI: 10.1109/MLSD.2018.8551943
Identification Model Based on Latent Variables / S.A. Barkalov, O.N. Bekirova, N.Yu. Kalinina, S.I. Moiseev // Journal of Physics: Conference Series. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2020. –
С. 52029. DOI: 10.1088/1742-6596/1679/5/052029
Баутина, Е.В. Алгоритм внедрения системы наставничества в организации / Е.В. Баутина, О.С. Перевалова, Д.Н. Батракова // Научный журнал «Проектное управление в строительстве». – 2020. – № 3 (20). – С. 85–91.
Выбор методов оценки при формировании кадрового состава проектных команд /
Ю.В. Бондаренко, И.С. Никитин, Н.Ю. Калинина, А.М. Ходунов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2020. – Т. 20, № 2. – С. 116–124. DOI: 10.14529/ctcr200211
Бекирова, О.Н. Повышение общего уровня качества строительства с помощью метода аддитивной свертки критериев / О.Н. Бекирова, И.С. Никитин, Е.А. Рогозина // Научный журнал «Проектное управление в строительстве». – 2019. – № 2 (19). – С. 94–102.
Сидоренко, Е.В. Модификация метода анализа иерархий Т. Саати для расчета весов критериев при оценке инновационных проектов / Е.В. Сидоренко, А.Н. Тихомирова // Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования». – 2012. – № 2. – https://science-education.ru/ru/article/view?id=6009.
Саати, Т.Л. Об измерении неосязаемого. Подход к относительным измерениям на основе главного собственного вектора матрицы парных сравнений / Т.Л. Саати // Электронный журнал Cloud of Science. – 2015. – T. 2, № 1. – C. 5–35.
Averina, T.A. Application of the Theory of Latent Variables to Personnel Management Methods / T.A. Averina, S.A. Barkalov, S.I. Moiseev // SOCIETY. INTEGRATION. EDUCATION. Proceedings of the International Scientific Conference. – 2018. – Vol. VI, pp. 42–52. DOI: 10.17770/sie2018vol1.3121
