Детальная информация

В работе систематизированы подходы к организации подготовки совместно с промышленностью, проанализирована действующая модель и выявлены ее ограничения, разработаны система качества подготовки и интегральный показатель зрелости, предложена аналитическая модель подготовки, а также практические рекомендации и дорожная карта внедрения. Значимым практическим результатом исследования стала апробация разработанной системы показателей на корпоративной магистерской программе «ИТ-инфраструктура предприятия», реализуемой компанией «Газпром нефть» на базе СПбПУ. По итогам апробации был рассчитан интегральный показатель зрелости, который позволил выявить основные проблемные зоны организации подготовки. Полученные результаты использованы как эмпирическая основа для построения аналитической модели и выработки рекомендаций по совершенствованию корпоративных программ. Результаты могут быть использованы для совершенствования корпоративных магистратур, оптимизации практической подготовки и повышения доли трудоустройства выпускников. Предложенная модель переводит подготовку из организованной в управляемую на основе данных, повышает ее воспроизводимость и масштабируемость и может быть тиражирована на другие программы «Газпром нефти» и СПбПУ.

The study systematizes approaches to organizing training jointly with industry, analyzes the current model and identifies its limitations, develops a training quality system and an integral maturity indicator, proposes an analytical training model, and formulates practical recommendations together with an implementation roadmap. A significant practical outcome of the study was the pilot testing of the developed system of indicators in the corporate master’s program «Enterprise IT Infrastructure», implemented by Gazprom Neft at SPbPU. Based on the results of the pilot testing, an integrated maturity indicator was calculated, which identified the main problem areas in the training program. The results obtained were used as an empirical basis for constructing an analytical model and developing recommendations for improving corporate programs. The results can be used to improve corporate master’s programs, optimize practical training, and increase the employment rate of graduates. The proposed model transforms training from an organized process into a data-driven managed system, improves its reproducibility and scalability, and can be replicated across other Gazprom Neft and SPbPU programs.