Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39424
Title: Информационные технологии для прогнозирования и повышения эффективности профессионального отбора
Other Titles: The potential of information technologies in improving the effectiveness of vocational selection
Authors: Яцкевич (Борбот), А. Ю.
Шупейко, И. Г.
Keywords: материалы конференций;профессиональный отбор;поведение в условиях риска;vocational selection;risk behavior
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт, РБ
Citation: Яцкевич, А. Ю. Информационные технологии для прогнозирования и повышения эффективности профессионального отбора / А. Ю. Яцкевич, И. Г. Шупейко // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 3 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 258–262.
Abstract: В статье показана важность проведения профессионального отбора для специалистов, работающих в условиях опасности. Охарактеризованы основные этапы и методы проведения профотбора. Обоснована целесообразность применения моделирования для получения количественных данных, позволяющих прогнозировать поведение человека в условиях риска. Описана разработанная авторами компьютерная методика такого моделирования.
metadata.local.description.annotation: The article shows the importance of vocational selection for specialists working in dangerous conditions. The main stages and methods of vocational selection are described. The expediency of using modeling to obtain quantitative data that allows predicting human risk behavior is grounded. The computer technique of such modeling developed by the authors is described. The article shows the importance of vocational selection for specialists working in dangerous conditions. The main stages and methods of vocational selection are described. The expediency of using modeling to obtain quantitative data that allows predicting human risk behavior is grounded. The computer technique of such modeling developed by the authors is described.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39424
ISBN: 978-985-905-339-9
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Yatskevich_Informatsionnyye.pdf613.23 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.