ИННОВАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18950748##article.subject##:
экспертная оценка, эвристическое прогнозирование, неопределённость, рынок труда, компетенции, тренды, качественные изменения, HR-менеджеры##article.abstract##
Экспертная оценка — ключевой инструмент эвристического прогнозирования в условиях
неопределённости и отсутствия количественных данных. Она объединяет мнения работодателей,
HR-менеджеров, преподавателей и регуляторов, позволяя выявить скрытые тренды, технологические сдвиги и
социальные изменения, ещё не зафиксированные статистикой. В отличие от формальных моделей, экспертный
подход улавливает качественные аспекты формирования спроса на компетенции, обеспечивая более гибкое
и адаптивное планирование развития рынка труда. Это делает его незаменимым в динамичных и слабо
структурированных средах.
Библиографические ссылки
Баранов, А. В. Методы экспертных оценок в стратегическом планировании / А. В. Баранов. — М.: Экономика,
— 240 с. — ISBN 978-5-282-03456-7.
Григорьев, В. Н. Форсайт-технологии в управлении регионами: теория и практика / В. Н. Григорьев, Е. А.
Петрова. — СПб.: Питер, 2022. — 312 с. — ISBN 978-5-4461-1987-9.
Долгова, Т. И. Экспертные методы в прогнозировании трудовых ресурсов / Т. И. Долгова // Управление
персоналом. — 2023. — № 4. — С. 34–41.
Иванов, С. А., Сидорова, О. В. Прогнозирование спроса на кадры с использованием метода Дельфи: опыт
стран СНГ / С. А. Иванов, О. В. Сидорова // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. — 2024.
— № 1. — С. 67–79.
LinkedIn Engineering. How We Use Machine Learning to Power Job Recommendations [Электронный
ресурс]. — URL: https://engineering.linkedin.com/blog/2023/how-we-use-machine-learning-to-power-jobrecommendations
(дата обращения: 05.04.2025).
HeadHunter. Тренды рынка труда 2024 [Электронный ресурс]. — URL: https://hh.ru/article/56789 (дата обращения:
04.2025).
Министерство образования Республики Узбекистан. Стратегия развития системы высшего образования до
года [Электронный ресурс]. — URL: https://edu.gov.uz/strategy (дата обращения: 05.04.2025).
OECD. Future of Education: Creating a Framework for the Future [Электронный ресурс]. — Paris: OECD Publishing,
— URL: https://www.oecd.org/education/future-of-education/ (дата обращения: 05.04.2025).
UNESCO. Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education [Электронный ресурс]. — Paris:
UNESCO, 2023. — URL: https://gemreportunesco.unesco.org/2023/ (дата обращения: 05.04.2025).
Шевченко, Ю. А. Эвристические методы прогнозирования в экономике / Ю. А. Шевченко. — М.: Финансы и
статистика, 2022. — 288 с. — ISBN 978-5-279-04567-3.
Загрузки
##submissions.published##
##issue.issue##
##section.section##
Лицензия
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.