Тема динамических способностей (dynamic capabilities) за последние годы приобрела новое звучание. Как и другие компетенции высшего порядка, такие способности обеспечивают постоянное обновление знаний, гибкую рекомбинацию ресурсов, адаптацию к быстро меняющейся среде. Их ключевым элементом выступает работа с будущим, начиная с базовых навыков грамотности в отношении будущего — futures literacy (FL). Поскольку данная компетенция служит основополагающей для кадрового потенциала организаций, целесообразно начинать ее развитие уже в рамках университетских программ. Удовлетворению этой насущной потребности длительное время препятствовало отсутствие объективных инструментов, позволяющих измерять степень освоения FL. Авторы статьи восполняют описанный пробел, предлагая инновационный подход к выявлению и стандартизации оценки компетенции FL. В работе представлены шесть теоретических аспектов FL в качестве основы для группировки соответствующих метрик, выставления итоговых оценок и их интерпретации. Эти аспекты — субкомпетенции «предвидение», «оценка будущих сценариев» и «принятие решений в условиях неопределенности» — могут быть описаны независимо друг от друга. Возможность измерять исходный уровень FL позволит разрабатывать более эффективные образовательные программы по культивированию данной компетенции.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
In recent years, the topic of dynamic capabilities has acquired new content. As higher-order competencies, they allow one to constantly update oneself with new knowledge, flexibly recombine resources, and adapt to a rapidly changing environment. A key part of dynamic capabilities is working with the future, starting with basic skills - futures literacy (FL). Since this competence is key to the human resources of organizations, its development seems important, starting with university programs. For a long time, there were no objective tools for measuring the degree of their mastery.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Aaltonen M. (2009) Evaluation and Organization of Futures Research Methodology - Version 3.0. In: Futures Research Methodology - V3.0 (eds. J.C. Glenn, T.J. Gordon), Washington, D.C.: The Millennium Project.
2. Ahvenainen M., Jokinen L., Korento K., Ollila J. (2015) Learning for the future - thinking ahead. Futura, 46-53, 2/2015 (in Finnish).
3. Aiken L.R. (1985) Three coefficients for analyzing the reliability and validity of ratings. Educational and Psychological Measurement, 45(1), 131-142. DOI: 10.1177/0013164485451012 EDN: JSLXHB
4. Archer M.S. (2013) The reflexive imperative in late modernity, Cambridge: Cambridge University Press.
5. Bartlett M.S. (1954) A Note on the Multiplying Factors for Various χ2 Approximations. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 16(2), 296-298. Available at:. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1954.tb00174.x
6. Bell W. (2002) Foreword. In: Lessons for the future: The missing dimension in education (ed. D. Hicks), London: Routledge-Falmer, pp. 11-16.
7. Bergheim S. (2022) On the Evaluation of Futures Literacy Laboratories, Frankfurt am Main: Center for Societal Progress.
8. Bergheim S. (2024) On the Competence of Futures Literacy, Frankfurt am Main: Center for Societal Progress.
9. Birkinshaw J., Lecuona R., Barwise P. (2016) The relevance gap in business school research: Which academic papers are cited in managerial bridge journals? Academy of Management Learning and Education, 15 (4), 686-702. DOI: 10.5465/amle.2015.0282
10. Bloch E. (1995) The principle of hope (3 vols.), Cambridge, MA: The MIT Press.
11. Burns A. (2015) Action Research. In: Handbook of Research in Second Language Teaching and Learning (ed. E. Hinkel), New York: Routledge, pp. 187-204.
12. Costigan R.D., Brink K.E. (2015) Another perspective on MBA program alignment: An investigation of learning goals. Academy of Management Learning and Education, 14(2), 260-276. DOI: 10.5465/amle.2013.0315
13. Damhof L., Kazemier E., Gulmans J., Cremers P., Doornbos A., Beenen P. (2020) Anticipation for emergence: Defining, designing and refining futures literacy in higher education. In: Humanistic futures of learning: Perspectives from UNESCO Chairs and UNITWIN Networks (ed. S. Joseph), Paris: UNESCO, pp. 168-171.
14. Doh J.P., Stumpf S.A. (2007) Executive education: A view from the top. Academy of Management Learning and Education, 6(3), 388-400. DOI: 10.5465/AMLE.2007.26361628
15. Ehlers U.D. (2020) Future Skills - Future Learning and Future Higher Education, Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer.
16. European Commission (2019) Key competences for lifelong learning, Brussels: European Commission.
17. Facer K. (2016) Using the future in education: Creating space for openness, hope and creativity. In: The Palgrave international handbook of alternative education (eds. H. Lees, N. Noddings), London: Palgrave McMillan, pp. 63-78.
18. Gidley J.M., Hampson G.P. (2005) The evolution of futures in school education. Futures, 37(4), 255-271. DOI: 10.1016/j.futures.2004.07.005
19. Hair J.F., Babin B.J., Anderson R.E., Black W.C. (2019) Multivariate Data Analysis (8th ed.), England: Pearson Prentice.
20. Inayatullah S. (2020) A castle surrounded by hungry wolves: Toward a stage theory of the uses of the future. World Futures Review, 12(1), 40-54.
21. Kaiser H.F. (1974) An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36. DOI: 10.1007/BF02291575 EDN: BEXTEB
22. Karlsen J.E. (2021) Futures literacy in the loop. European Journal of Futures Research, 9(1), 17. DOI: 10.1186/s40309-021-00187-y EDN: DRDYQO
23. Kazemier E.M., Damhof L., Gulmans J., Cremers P.H.M. (2021) Mastering futures literacy in higher education: An evaluation of learning outcomes and instructional design of a faculty development program. Futures, 132, 102814. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102814 EDN: WHCTAB
24. Lalot F., Ahvenharju S., Minkkinen M., Wensing E. (2020) Aware of the Future?: Development and Validation of the Futures Consciousness Scale. European Journal of Psychological Assessment, 36(5), 874-888. DOI: 10.1027/1015-5759/a000565 EDN: YJJPOT
25. Larsen N., Mortensen K.J., Miller R. (2020) What is Futures Literacy and why is it important?. https://medium.com/copenhageninstitute-for-futures-studies/what-is-futures-literacy-and-why-is-it-important-a27f24b983d8, дата обращения 19.11.2024.
26. Louie A. (2010) Robert Rosen’s Anticipatory Systems. Foresight, 12(3), 18-29. DOI: 10.1108/14636681011049848
27. Mangnus A.C., Oomen J., Vervoort J.M., Hajer M.A. (2021) Futures literacy and the diversity of the future. Futures, 132, 102793. Available at:. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102793
28. McChrystal S. (2019) Team of teams, New York: Penguin.
29. Mezirow J. (1991) Transformative dimensions of adult learning, San Francisco: Jossey-Bass.
30. Miller R. (2018) Transforming the Future. Anticipation in the 21st Century, London: Routledge.
31. Miller R. (2007) Futures Literacy: A Hybrid Strategic Scenario Method. Futures, 39, 341-362. DOI: 10.1016/j.futures.2006.12.001
32. Miller R. (2012) Anticipation: The discipline of uncertainty. In: The future of futures, Washington, D.C.: Association of Professional Futurists, pp. 39-43.
33. Miller R. (2015) Learning, the future, and complexity. An essay on the emergence of futures literacy. European Journal of Education, 50 (4), 513-523. DOI: 10.1111/ejed.12157
34. Moules J. (2020) FT Executive Education Rankings 2020: Analysis amid the Pandemic. Financial Times, 10.05.2020. https://www.ft.com/content/1c3f4b42-8172-11ea-b6e9-a94cffd1d9bf, дата обращения 10.12.2024.
35. Myllyniemi S. (2017) Youth Barometer 2016, Helsinki: Ministry of Education and Culture.
36. Nadin M. (2012) Prolegomena - What Speaks in Favor of an Inquiry into Anticipatory Processes? In: Anticipatory systems: Philosophical, mathematical and methodological foundations (ed. R. Rosen), Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer, pp. 19-60.
37. Nelson C. (2019) Interview with Riel Miller by Clair Nelson. In: Human futures (ed. E. Overland), Washington, D.C.: World Futures Studies Federation, pp. 37-44.
38. OECD (2018) The OECD Survey of Adult Skills is the jewel in the crown of its Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC), Paris: OECD.
39. OECD (2023) 21st Century competencies, Paris: OECD.
40. Polak F. (1973) The Image of the Future, London: Elsevier.
41. Poli R. (2013) A note on the difference between complicated and complex social systems. Cadmus, 2(1), 142-147.
42. Poli R. (2017) Social time as a multidimensional category. World Futures Review, 9(1), 19-25.
43. Poli R. (2019) Working with the future, Milan: Bocconi University Press.
44. Poli R. (2021) The challenges of futures literacy. Futures, 132, 102800. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102800 EDN: QFVIFF
45. Pouru-Mikkola L., Wilenius M. (2021) Building individual futures capacity through transformative futures learning. Futures, 132, 102804. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102804 EDN: IEZBSZ
46. Ramírez R., Rowland N.J., Spaniol M.J., White A. (2021) Avoiding the valley of death in educating strategists. Long Range Planning, 54(3), 102000. DOI: 10.1016/j.lrp.2020.102000 EDN: ELNSCU
47. Rogers M. (1998) Student responses to learning about futures. In: Futures education. World yearbook of education 1998 (eds. D. Hicks, R. Slaughter), London: Kogan Page, pp. 203-216.
48. Rogers M., Tough A. (1996) Facing the future is not for wimps. Futures, 28(5), 491-496. DOI: 10.1016/0016-3287(96)00021-3 EDN: AKTFFP
49. Rosen R. (1991) Life itself: A comprehensive inquiry into the nature, origin, and fabrication of life, New York: Columbia University Press.
50. Rubin A. (1998) The images of the future of young Finnish people, Turku: Publications of the Turku School of Economics and Business Administration.
51. Schütz A. (1967) The Phenomenology of the Social World, Evanston, IL: Northwestern University Press.
52. Siirila J., Laininen E., Tikkanen J., Salonen A.O., Pantsar T. (2018) Transformative learning in the Anthropocene era. Journal of Professional Education, 20(5), 39-56 (in Finnish).
53. Spanjol J., Rosa A., Schirrmeister E., Dahl P., Domnik D., Lindner M., de la Cruz M., Kuhlmann J.F. (2023) The potential of futures literacy for impact-oriented business schools. Futures, 146. Available at:. DOI: 10.1016/j.futures.2022.103084
54. Sterling S. (2010) Transformative Learning and Sustainability: Sketching the Conceptual Ground. Learning and Teaching in Higher Education, 5, 17-33.
55. Toffler A. (1970) The Future Shock, New York: Random House.
56. Toivonen S., Rashidfarokhi A., Kyrö R. (2021) Empowering upcoming city developers with futures literacy. Futures, 129, 102734. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102734 EDN: UGTQPS
57. Vygotsky L.S., Cole M., Jolm-Steiner V., Scribner S., Souberman E. (1978) Mind in Society: Development of Higher Psychological Processes, Cambridge, MA: Harvard University Press.
58. Wals A E.J., Peters M.A. (2017) Flowers of resistance: Citizen science, ecological democracy and the transgressive education paradigm. In: Sustainability Science (1st ed.), New York: Routledge, pp. 29-52.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Анализ актуальных тенденций патентования обнаруживает важные закономерности, способные стимулировать технологический прогресс в отдельных секторах — прежде всего за счет обнаружения существующих пробелов и определения новых направлений исследований. В статье рассматривается, как экономическое освоение результатов исследований и разработок (ИиР) отражает динамику инновационного процесса и учитывается при стратегическом планировании, формировании политики и управлении этой сферой. На примере финансирования государственных научно-технологических институтов бразильского аэрокосмического и оборонного секторов показано, как эти тенденции влияют на формирование активных стратегий технологического развития. Показано, что динамика ИиР и инновационной деятельности указанных институтов точно отражает потребности и тенденции развития соответствующих технологических направлений. Результаты свидетельствуют о расширении спектра исследовательских интересов и усложнении инновационных экосистем, в которых действуют эти институты. Успех инновационной политики зависит от способности прогнозировать тренды, инвестировать в перспективные области и обеспечивать трансфер технологий в реальный сектор экономики. Такой подход позволяет научным учреждениям оперативно реагировать на зарождающиеся изменения и рыночные возможности, способствуя устойчивому развитию и научно-техническому прогрессу
Вконтексте повсеместного распространения цифровой экономики организации сталкиваются с необходимостью перехода на эту модель посредством цифровой трансформации (ЦТ). При правильном проведении ЦТ достигаются существенные преимущества с точки зрения поддержания устойчивости и конкурентоспособности в постоянно меняющейся среде. Подобные преобразования выходят за рамки простого внедрения передовых технологий и предполагают управление процессами повышенной сложности, глубокую рекомбинацию бизнес-процессов, структур, методов внешних коммуникаций и др. Однако указанные факторы не учитываются большинством организаций. Другими словами, ЦТ недооценивается с точки зрения сложности, продолжительности и интенсивности адаптационного напряжения. Подобные преобразования удаются «с первой попытки» только 10–20% организаций, причем крупные компании терпят неудачу чаще всего. В настоящем исследовании анализируются причины, по которым большинство инициатив ЦТ не достигают поставленных целей. Особый акцент делается на связи цифровых компетенций руководителей с результативностью технологических реформ. С этой целью проанализирован массив релевантных публикаций по теме ЦТ за последние пять лет. Согласно выводам, большинство организаций вступают в ЦТ без надлежащей подготовки в виде заблаговременного пересмотра компетенций и корпоративной культуры, выхода за рамки устоявшихся моделей мышления и поведения, которые прежде обеспечивали конкурентоспособность, но в новом контексте перестают работать. Сформулированы принципы, повышающие шансы на успешные цифровые преобразования. Статья вносит вклад в растущий объем знаний по методам управления в условиях трансформационных переходов.
Стартапы-единороги стали символом предпринимательского успеха, драйверами инноваций и создания богатства. В круг стран с развитой культурой предпринимательства и значительной концентрацией единорогов входят ведущие мировые экономики: США, Китай, Индия, Великобритания, Германия, Франция, Нидерланды и Швеция. Наибольшее распространение эти компании получили в секторах финтеха, здравоохранения и транспорта, что делает указанные отрасли наиболее релевантными для анализа. Цель работы — моделирование и прогнозирование экспансии единорогов посредством трех- и четырехпараметрических логистических моделей и сигмоидных моделей роста Гомпертца на базе платформы Dealroom. Устранение пробела в изучении численности единорогов предоставит политикам и инвесторам важные сведения о предельной емкости рынка стартапов данного типа и сроках его насыщения. Результаты исследования показывают, что модель Гомпертца предлагает оптимистичные оценки уровня насыщения рынка единорогами, тогда как прогнозы логистической модели отличаются большей реалистичностью как по текущим данным, так и согласно прогнозной динамике. Трехпараметрическая модель Гомпертца оптимальна для анализа распространения единорогов в Китае, логистическая трехпараметрическая — для США, Великобритании и всех отраслей, а четырехпараметрическая логистическая наилучшим образом объясняет динамику в Индии, Германии, Франции, Нидерландах и Швеции. Прогнозы указывают, что все изученные страны и секторы, за исключением США и финтеха, достигнут точки насыщения к 2030 г. Данные выводы имеют ключевое значение для стратегического планирования, регулирования, разработки политики и формирования инвестиционных портфелей
В статье исследуется специфика взаимодействия ключевых факторов предпринимательской экосистемы (ПЭ) в условиях экономической турбулентности. Системная динамика ПЭ проанализирована на примере России через призму теории сложных адаптивных систем. На основе метода fuzzy DEMATEL и опроса экспертов, изучающих ПЭ в российских городах, выявлены ключевые движущие силы, определяющие устойчивость экосистемы. Установлены причинно-следственные связи и специфика механизма адаптивности предпринимательских экосистем в контексте повышенной сложности и нестабильности. Главными факторами их реконфигурации оказались нормативная среда, человеческие ресурсы и доступ к капиталу, тогда как инновационная деятельность в значительной степени определяется внешними условиями. Полученные результаты подчеркивают необходимость адаптивной политики, направленной на повышение устойчивости предпринимательских экосистем. Предложена новая методологическая структура для изучения адаптивности ПЭ в странах с развивающейся экономикой
Развитие технологий, обеспокоенность климатиче скими изменениями и стремление многих стран сократить выбросы парниковых газов за по следнее десятилетие существенно повысили мировой спрос на автомобили на альтернативных видах топли ва. Наиболее перспективной заменой традиционному углеводородному транспорту выглядят электромоби ли, включая полностью электрические модели (BEV) и подзаряжаемые гибриды (PHEV). На некоторых регио нальных рынках электротранспорт, вероятно, выйдет на лидирующие позиции уже в 2030е гг. Вместе с тем, в отличие от машин с двигателем внутреннего сгорания, производство электромобилей требует более широкого спектра цветных металлов, что может ограничить даль нейшую электрификацию транспорта. С помощью сценарного подхода в статье проанали зирована динамика рынка электромобилей и рассчитана потребность в ключевых металлах для каждого сценария. Результаты показывают, что до 2050 г. ускоренное разви тие электротранспорта окажет значительное влияние на рынок кобальта, умеренное — на рынки лития, никеля и меди, незначительное — на рынки марганца и алю миния. Распространение электромобилей в ближайшие десятилетия создает для стран — экспортеров цветных металлов, включая Россию, существенные возможности наращивания поставок на мировые рынки
Стремительное развитие технологии искусственного интеллекта (ИИ) ведет к усилению глобальной конкуренции, меняя динамику соотношения сил между разными странами. В статье анализируются влияние распространения ИИ на перспективы соперничества в оборонной сфере между США и Китаем, а также эффекты этого процесса для небольших стран с ограниченным геополитическим влиянием. На основании обзора тематической литературы и опроса экспертов составлен набор возможных сценариев на период до 2050 г., которые описывают разные варианты развития противостояния США и Китая на Земле и в космосе, отражают соответствующие векторы стратегий для малых стран в том или ином контексте. Сценарии могут служить стратегической канвой для разработки проактивной политики национальной безопасности с учетом меняющегося международного ландшафта. Предложенные рекомендации направлены на то, чтобы «выровнять игровое поле» и помочь таким субъектам не только решать проблемы, связанные с развитием ИИ в военной сфере, но и использовать возможности, возникающие в результате технологических сдвигов. Представленные выводы формируют потенциальную основу для разработки стратегий национальной безопасности даже в условиях институциональных и инфраструктурных ограничений. Лица, принимающие решения, могут ориентироваться в сложной среде, динамизм которой во многом определяют технологии ИИ
К середине 2020-х годов традиционные методологии стратегического прогнозирования продемонстрировали свою ограниченную применимость в условиях нарастающей сложности и неопределенности глобальных процессов. В статье предпринимается попытка преодолеть эти ограничения, в частности через отказ от ранее применявшейся модели конуса будущего (Futures Cone, FC). Исследование базируется на концептуальном анализе с опорой на системное мышление, науки о сложности и принципы совместного проектирования (participatory design). В качестве альтернативы предлагается новая аналитическая рамка адаптивной сетевой модели (Adaptive Futures Mesh, AFM), обеспечивающей более эффективное управление неопределенностью благодаря учету «неизвестных неизвестных» переменных. AFM визуализирует каскадные воздействия с акцентом на человеческой агентности, а работа с петлями обратной связи позволяет адаптироваться к меняющимся условиям. К ограничениям исследования относятся отсутствие эмпирической проверки AFM и вероятные затруднения при внедрении в различных контекстах. Вместе с тем, она обладает значительным потенциалом по оптимизации практики стратегического планирования. С ее помощью организации смогут выйти за узкие рамки прогнозирования, повышая готовность к будущему и стратегическую устойчивость в условиях сложности и поликризиса
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/