An approach to assessing the professional potential of students of higher military educational institutions

Cover Page

Cite item

Abstract

the article is devoted to the development of a methodology for assessing the professional potential of students at higher military educational institutions, taking into account time costs and the applied teaching technologies. Based on an interdisciplinary analysis, the concept of professional potential in relation to military activities is clarified, its structural components and development factors are identified. An adapted economic model is proposed (a modification of the J. Mintzer equation), in which the level of mastery of professional skills is used instead of wages, and the variables are the time of theoretical and practical training. The advantage of practice-oriented training using the T.P. Wright learning curve to optimize the number of training sessions is proven. The methodology allows assessing the effectiveness of training military specialists and optimizing training programs.

About the authors

A. V Boykova

Tver State Technical University

R. I Ryzhkov

Military Academy of Aerospace Defense named after Marshal of the Soviet Union G.K. Zhukov

References

  1. Ожегов С.И. Словарь русского языка / Под ред. Н.Ю. Шведовой. М.:Русский язык, 1995. С. 561.
  2. Лесина Л.А. Формирование профессионального потенциала: изучение самооценок молодежи [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/32298/1/klo_2015_155.pdf
  3. Марков В.Н. Профессиональный потенциал и зона ближайшего профессионального развития // Акмеологическое исследование потенциала, резервов и ресурсов человека. 2005. № 2. С. 73 – 79.
  4. Зосиев В.В., Шмулевский Д.Б. Повышая эффективность боевого применения. Проблемы подготовки специалистов ВКО для многоуровневой группировки войск и способы их решения // Вестник военного образования. 2017. № 5 (8). С. 91 – 94.
  5. Tleubergenova I. Ways to increase project efficiency through human capital development [Electronic resource]. https://www.academicpublishers.org/journals/index.php/ijai
  6. Демидова О.А. Непараметрический анализ зависимости заработной платы россиян от образования и опыта работы [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://share.google/0lRKztIMhIHjRdY8F
  7. Средняя доходность инвестиций в программы бакалавриата (2023-2063) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://educationdata.org/college-degree-roi
  8. Gupta D. Learning Curve Theory: Types, Formula, Examples [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://whatfix.com/blog/learning-curve
  9. Schuetze B.A Computational Model of School Achievement // Educational Psychology Review, 2024. 38 p.
  10. Howard N., Edwards R., Boutis K., Alexander S., Pusic M. Twelve Tips for using Learning Curves in Health Professions Education Research // MedEdPublish. 2023. 15 p.
  11. Roessingh J.J.M., Hilburn B.G. The Power Law of Practice in adaptive training applications [Electronic resource]. https://reports.nlr.nl/server/api/core/bitstreams/71d509cb-9a47-4b0c-ae37-912172a234fd/content

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).