Mô hình dự báo nguồn nhân lực thuyền viên Việt Nam xuất khẩu

THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Tên đề tài: Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu Việt Nam.

TểM TẮT NỘI DUNG LUẬN ÁN

Áp dụng thành quả công nghệ tiên tiến với trí tuệ nhân tạo, mà cụ thể là ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu, máy học trong việc phân lớp dữ liệu thuyền viên xuất khẩu, từ đó xây dựng mô hình toán học và phần mềm dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu để minh hoạt cho sự hoạt động chức năng dự báo của mô hình đã xây dựng. Mô hình dự báo đề xuất là nền tảng cung cấp thông tin nhanh chóng giúp cho quá trình ra quyết định, xây dựng chính sách về nguồn nhân lực thuyền viên và nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu; giúp định hướng phát triển thị trường xuất khẩu thuyền viên, khai thác và sử dụng có hiệu quả nhân lực thuyền viên;.

SUMMARY OF THE DISSERTATION

Applying advanced technology achievements with artificial intelligence, such as applying data mining techniques, machine learning to classify exporting seafarers data, thence build up a mathematical model and software for predicting human resources for export seafarers to illustrate the predictive function of the model. The second, the dissertation built a set of criteria and scientific scales for evaluating Vietnamese seafarers, creating a generation of Vietnamese seafarers who meet the requirement of exporting seafarers safely, accurately, fairly and effectively.

NGUỒN NHÂN LỰC THUYỀN VIÊN XUẤT KHẨU VIỆT NAM

Kết cấu của luận án

Phương pháp dự báo tổng hợp (Combining Forecasts). Một điều gần như rất rừ ràng, đú là, khụng cú kỹ thuật dự bỏo nào phự hợp cho tất cả các tình huống. Có nhiều bằng chứng đáng kể chứng minh rằng sự kết hợp các dự báo riêng lẻ làm tăng thêm độ chính xác trong dự báo. Cũng có bằng chứng cho rằng việc đưa thêm dự báo định lượng vào các dự báo định tính làm giảm độ chính xác của dự báo. Phương pháp dự báo tổng hợp là sự kết hợp từ nhiều nguồn dự báo khác nhau. Dự báo được bắt đầu với một bộ các giả định, sau đó kết hợp sử dụng dữ liệu lịch sử và ý kiến chuyên gia. Việc dự báo đòi hỏi phải thông tin ý kiến của tất cả những người bị ảnh hưởng trực tiếp bởi kết quả dự báo. Những kỹ thuật dự báo này nói chung làm cho chất lượng dự báo cao hơn cách dự báo thu được từ một nguồn duy nhất. Phương pháp dự báo tổng hợp cung cấp cho chúng ta cách bù đắp cho những thiếu sót trong kỹ thuật dự báo. Bằng cách lựa chọn phương pháp bổ sung, những thiếu sót của một kỹ thuật này có thể được bù đắp bởi những lợi thế của một kỹ thuật khác. Lựa chọn phương pháp dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu. Trong xu hướng hội nhập quốc tế hiện nay, nhu cầu về thông tin thị trường tại một thời điểm nào đó trong tương lai là rất cần thiết. Trong khi đó, hiện nay chúng ta đang thiếu thụng tin chớnh thống. Nhà nước ta đó thấy rừ ý nghĩa to lớn của dự bỏo đối với sự phát triển kinh tế xã hội của đất nước, do đó đã có nhiều quan tâm đến công tác này trong những năm gần đây. Ở cấp bộ, ngành cũng vậy đã ý thức ngày càng rừ hơn tầm quan trọng của cụng tỏc dự bỏo đối với sự định hướng, quản lý và kiểm soát, phát triển các lĩnh vực mà bộ mình, ngành mình quản lý trong đó có NNL của ngành. Tuy nhiên, theo đánh giá công tác dự báo của nước ta còn rất non kém và hạn chế nhiều mặt, chưa đáp ứng được nhu cầu của sự phát triển kinh tế của đất nước hiện nay. Nguyên nhân của thực trạng này thì nhiều, nhưng có thể chỉ ra một số nguyên nhân chính sau: Sự thiếu hụt nghiêm trọng nhân lực trong lĩnh vực. dự báo; các số liệu tổng hợp cho dự báo không đầy đủ và không chính xác; các cơ quan đơn vị ở địa phương còn xem nhẹ công tác dự báo; thiếu phương tiện kỹ thuật, kinh phí cho dự báo; .. Đối với dự báo NNLTVXK ngoài những nguyên nhân đã nêu, còn nguyên nhân về khoa học kỹ thuật đó là chưa xây dựng được mô hình và phương pháp dự báo. Mọi dự báo cho đến nay chỉ mới dừng lại ở phương pháp thông kê thuần túy và dự đoán của các cá nhân nhất là những người đứng đầu từng đơn vị liên quan. Thực tế có một số lượng không nhỏ sinh viên chuyên ngành hàng hải cũng như thuyền viên mong muốn được trở thành TVXK cho các doanh nghiệp lớn, uy tín hoặc những doanh nghiệp XKTV có quan hệ hợp tác với những chủ tàu lớn, tiềm năng trên thế giới. Tuy nhiên, họ không biết bắt đầu từ đâu và họ cũng không biết cần bổ sung những kiến thức, kỹ năng nghề gì để trở thành TVXK cho các chủ tàu mà họ mong ước và nếu với trình độ hiện tại họ có thể trở thành TVXK được không và nếu được thì mất thời gian bao lâu.. Tất cả những điều trên đều do nguyên nhân là hệ thống thông tin liên quan đến TVXK, trong đó có yếu tố dự báo NNLTVXK còn nhiều yếu kém và hạn chế. Điều này được minh chứng cụ thể là chưa có mô hình cũng như phương pháp dự báo khoa học. Chính vì vậy để công tác dự báo NNLTVXK đạt được như kỳ vọng và hoạt động theo đúng nghĩa thì đầu tiên cần phải có phương pháp dự báo và sau đó là phải có được mô hình dự báo NNLTVXK tiên tiến, khoa học và phù hợp. Như đã phân tích ở trên, hiện nay có 8 phương pháp dự báo phổ biến và được áp dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Nhưng có thể phân loại những phương pháp này thành hai nhóm dự báo cơ bản, đó là phương pháp dự báo định lượng và phương pháp dự báo định tính. a) Ưu, nhược điểm của các phương pháp định tính. - Khi dự báo dài hạn và siêu dài hạn thì phương pháp chuyên gia đặc biệt phát huy ưu điểm của mình (các phương pháp khác không tính đến sự thay đổi lớn của phát minh, ứng dụng khoa học kỹ thuật). - Phương pháp chuyên gia áp dụng tốt trong trường hợp xác định vấn đề xuất. phát và các mục tiêu cơ bản của một chương trình nghiên cứu hoặc của đề tài lớn. - Trong hoàn cảnh cấp bách với khoảng thời gian ngắn mà phải lựa chọn một phương án quan trọng, người ta cũng sử dụng phương pháp chuyên gia. - Áp dụng đối tượng dự báo là hoàn toàn mới mẻ, không chịu ảnh hưởng của chuỗi số liệu lịch sử, mà chịu ảnh hưởng của phát minh khoa học. - Lấy lý kiến tập thể để hy vọng thông tin sai lệch của một người sẽ được đính chính bằng thông tin chính xác của những người khác. Nhưng trên thực tế, không phải bao giờ điều đó cũng xảy ra. - Kết luận của tập thể dựa trên sự thống nhất ý kiến của đa số. Tuy nhiên, cũng có trường hợp chỉ có ý kiến của một người đúng còn những người khác đều sai nhưng trước áp lực có tính tập thể, đôi khi người đúng phải từ bỏ ý kiến của mình. - Lấy ý kiến tập thể là để mong muốn có sự nhất trí cao về vấn đề thảo luận. Nhiều khi, yêu cầu nhất trí cao lại được coi trọng hơn là tìm ra ý kiến đúng. Thế là người ta dễ dàng thống nhất ý kiến về một vấn đề để chẳng ai mất lòng mặc dù có thể nhiều người không đồng tình về điều mà mình đã đồng ý. Chúng ta còn có thể kể ra nhiều nhược điểm nữa của phương pháp lấy ý kiến tập thể có liên quan đến cá tính, ý đồ riêng tư, thậm chí cả việc những người tham gia sợ mất thời giờ vào việc tranh luận kéo dài đã khiến kết quả thường bị sai lệch. b) Ưu, nhược điểm của các phương pháp định lượng.

K/LĐXK

Các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng và kết quả dự báo thuyền viên xuất khẩu của Việt Nam

Kết hợp với phân tích thực trạng công tác XKTV của Việt Nam trên tất cả các khía cạnh, từ thực trạng công tác đào tạo, bồi dưỡng TV; số lượng, chất lượng; cơ cấu đội ngũ TVXK đến công tác quản lý nhà nước về XKTV của Việt Nam từ năm 1992 đến nay để rút ra kết luận, số lượng XKTV của Việt Nam vẫn còn rất nhỏ, chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường. Các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng thuyền viên có thể xuất khẩu và kết quả dự báo tính toán NNLTVXK đáp ứng yêu cầu xuất khẩu cũng đã được phân tích, qua đó khẳng định chất lượng TV cùng với tiền lương và thu nhập là hai yếu tố mang tính quyết định đến số lượng TVXK ngoài ra có có sự tác động của các yếu tố khác.

Kỹ thuật khai phá dữ liệu với bài toán dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu

Chẳng hạn như phân tích cơ sở dữ liệu các tiêu chí đánh giá năng lực của thuyền viên thu được thông tin những thuyền viên có trình độ chuyên môn khá, giỏi thì kỹ năng thường khá giỏi, thông tin này được biểu diễn dưới dạng luật kết hợp như sau: “trình độ chuyên môn 8.0 -> kỹ năng sẽ từ 7.0 đến 8.0”, “85% thuyền viên có ý thức kém (dưới 5.0 theo điểm đánh giá) thì có tới 95% trong số họ khi làm việc nhóm cũng kém”. Trong việc lựa chọn thuật toán xây dựng cây quyết định, NCS chọn thuật toán CD5 hay chính là C4.5 làm thuật toán dựng cây quyết định trong mô hình dự báo NNLTVXK với hai lý do, thứ nhất dữ liệu thuyền viên không lớn (không tới hàng triệu bản ghi ) và số thuộc tính cũng không nhiều(dưới hàng nghìn thuộc tính), thứ hai trong các tuật toán dựng cây quyết định C4.5 là thuật toán được dùng phổ biến nhất trong việc phân lớp tập dữ liệu vừa và nhỏ.

Xây dựng bộ tiêu chí chất lượng cho mô hình dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu

Đối với các chức danh khác nhau trên tàu, có bổ sung thêm từ danh mục các tiêu chí chung (đối với ngành boong) hoặc lược bớt đi từ những yêu cầu so với những vị trí cao nhất (đối với ngành máy) một số tiêu chí chủ yếu là về chuyên môn, kỹ năng sử dụng máy tính cũng như các phần mềm thông dụng như Word, Excel hay chương trình làm hàng đã cài đặt trên tàu mà có thể gọi chung là kiến thức và hiểu biết về tin học. Tóm lại, chủ yếu các chủ tàu vẫn tập trung vào kiến thức chuyên môn, trình độ chuyên môn, kỹ năng và thái độ của TV đã được đào tạo và kinh nghiệm, sự hiểu biết thực tế mà TV đã làm việc trên các con tàu trước đó để lựa chọn. Dựa trên sự phân tích mang tính khoa học, kết hợp với tham khảo các tiêu chí tuyển dụng TV của các chủ tàu nước ngoài đưa ra đối với TVVN, NCS đã tổng hợp, lựa chọn bộ tiêu chí cho mô hình dự báo thuyền viên xuất khẩu gồm 9 tiêu chí đặc trưng nổi trội, để qua đó có thể phân loại được TVVN “có thể xuất khẩu được” và nhóm. “chưa thể xuất khẩu”. Kiến thức chuyênmôn 6). Phần mềm này có nhiều ưu điểm như ngoài việc kiểm tra đánh giá kiến thức chuyên ngành, còn kiểm tra cả trình độ đọc, nghe tiếng Anh; Dễ dàng sử dụng từ mọi máy tính cá nhân, mọi nơi, mọi lúc; Không cần cài đặt thêm phần mềm bổ sung; Truy cập không giới hạn cho quản trị; Liệt kê câu trả lời sai; Kết quả đánh giá được lưu trữ và truy cập trực tuyến;.

Xây dựng mô hình dự báo nguồn nhân lực thuyền viên xuất khẩu Mô hình dự báo NNLTVXK sẽ hoạt động theo cách thức như sau

Đội ngũ TV trong các công ty này cũng có những thuyền viên tùy từng thời điểm, thời điểm này thể đảm nhận chức danh trên đội tàu của công ty, nhưng tại thời điểm khác họ lại đảm nhận chức danh trên đội tàu của chủ tàu nước ngoài. - Dữ liệu được thu gọn theo chức danh của thuyền viên (Sĩ quan quản lí, sĩ quan vận hành, thợ máy,.). - Xác lập mã số đối với từng thuyền viên. - Lược bỏ các thuộc tính không cần thiết, chỉ giữ lại những thuộc tính dùng làm tiêu chí đánh giá chất lượng, Kiến thức, Trình độ chuyên môn, Kĩ năng, Ngoại ngữ, Thể chất, Khả năng làm việc nhóm,.. - Định dạng lại tệp dữ liệu chứa thông tin thuyền viên dưới dạng *.xls với 11 thuộc tính như chỉ ra trong bảng 3.13, để có thể xử lý tự động bằng chương trình trên máy tính. - Tiêu đề các trường của bảng dữ liệu cơ bản là mã số của các thuyền viên và 9 tiêu chí đánh giá chất lượng đã được lựa chọn. Mỗi một dòng trong bảng dữ liệu là thông tin của một thuyền viên. Dữ liệu sau khi đã loại bỏ các thuộc tính không cần thiết STT Họ tên thuyền. Kiến thức CM. CM Thái độ Kỹ. Làm việc nhóm. Khả năng lãnh đạo. Đào tạo cấp dưới. Khuôn dạng các bảng trong Hình 3.7a thể hiện các trường và khuôn dạng dữ liệu tương ứng cho cơ sở dữ liệu thuyền viên, Hình 3.7b thể hiện các trường và khuôn dạng dữ liệu cho thuộc tính Kỹ năng của thuyền viên. a) CSDL thuyền viên b) CSDL Kỹ năng thuyền viên Hình 3.7.