Томакова Римма Александровна, доктор технических наук, профессор кафедры программной инженерии
Researcher ID: O-6164-2015
Author ID: 739221
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Rimma A. Tomakova, Doctor of Sciences (Engineering), Professor of the Department of Software Engineering
Researcher ID: O-6164-2015
Author ID: 739221
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Малышев Александр Васильевич, кандидат технических наук, доцент кафедры программной инженерии
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Alexander V. Malyshev, Candidate of Sciences (Engineering), Associate Professor of the Department of Software Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Быков Андрей Владимирович, магистрант кафедры программной инженерии
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Andrey V. Bykov, Undergraduate of the Department of Software Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Цель исследования заключается в разработке программно-информационной системы для автоматизации оценки когнитивных способностей сотрудников и кандидатов с использованием научно обоснованных методик тестирования в HR-отделах.
Методы. Для реализации программно-информационной системы был использован язык программирования C# с применением фреймворка ASP.NET Core, а также язык программирования JavaScript с применением библиотеки React. Для хранения данных о пользователях, результатах тестирования и отчётах применялась СУБД MSSQL. Для реализации системы использовались следующие научно обоснованные методики: «Таблицы Шульте» (Г. Шульте) для измерения концентрации внимания, «Методика запоминания пар слов» (Г. Эббингауз) для оценки кратковременной памяти, «Прогрессивные матрицы Равена» (Дж. Равен) для анализа логического мышления, «Тест Холмса и Рея» (Т. Холмс, Р. Рей) для диагностики уровня стрессоустойчивости, а также «Методика Белбина» (Р. М. Белбин) для определения командных ролей. Входными данными для системы являются результаты тестов, которые впоследствии анализируются для построения отчётов и предоставления рекомендаций.
Результаты. Создана программно-информационная система, которая автоматизирует процесс оценки когнитивных способностей сотрудников и кандидатов. Реализованы интерфейсы для пользователей и HR-специалистов, обеспечивающие доступ к тестам, результатам и аналитике. Проведенное тестирование на выборке из сотрудников компании показало точность диагностики на уровне 93%. Система предоставляет возможности персонализированного и группового анализа, включая генерацию рекомендаций для развития навыков и построение сводных отчётов, что делает её эффективным инструментом для HR-отделов. Результаты тестирования показали, что система полностью удовлетворяет функциональным требованиям и готова к использованию.
Заключение. Разработанная программно-информационная система обеспечивает высокую точность диагностики и экономит время специалистов за счёт автоматизированной обработки данных. Перспективой развития является расширение функциональных возможностей, включая добавление новых методик тестирования, внедрение адаптивных алгоритмов и интеграция с HRM-системами для оптимизации процессов управления персоналом.
The purpose of the research is to develop a software and information system for automating the assessment of cognitive abilities of employees and candidates using scientifically validated testing methodologies in HR departments.
Methods. To implement the software system, the C# programming language was used with the ASP.NET Core framework, along with JavaScript and the React library. For storing data on users, testing results, and reports, the MSSQL database was utilized. The following scientifically validated methodologies were employed: "Schulte Tables" (G. Schulte) to measure attention concentration, "Pair Word Memorization Method" (H. Ebbinghaus) to assess shortterm memory, "Raven's Progressive Matrices" (J. Raven) to analyze logical thinking, "Holmes and Rahe Stress Scale" (T. Holmes, R. Rahe) to evaluate stress resilience, and "Belbin's Methodology" (R. M. Belbin) to determine team roles. The system uses test results as input data, which are subsequently analyzed to generate reports and provide recommendations.
Results. During the development, a software and information system was created to automate the process of assessing cognitive abilities of employees and candidates. Interfaces for users and HR specialists were implemented, providing access to tests, results, and analytics. Testing on a sample of company employees demonstrated a diagnostic accuracy level of 93%. The system offers personalized and group analysis capabilities, including generating recommendations for skill development and building summary reports, making it an effective tool for HR departments. The testing results showed that the developed software fully meets functional requirements and is ready for use.
Conclusion. The developed software and information system enables the automation of cognitive testing processes for employees and candidates, providing HR departments with a convenient tool for evaluating key skills and developing development plans. The system ensures high diagnostic accuracy and saves specialists’ time through automated data processing. Future development prospects include expanding functionality, adding new testing methodologies, implementing adaptive algorithms for dynamically adjusting task complexity, and integrating with HRM systems to optimize personnel management processes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.