ДЁМИН, А. Н. ИЗУЧЕНИЕ НЕНАДЕЖНОСТИ ПРОФЕССИЙ КАК ПРЕДПОСЫЛКА РАЗВИТИЯ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ / А. Н. ДЁМИН, Е. И. ЗЫКОВА, А. В. РЕНДАКОВА // Непрерывное образование: XXI век. – 2025. – Т. 13. №2. − DOI: 10.15393/j5.art.2025.10504

Т. 13. №2.

Рынок труда и непрерывное образование

pdf-версия статьи

УДК 374

ИЗУЧЕНИЕ НЕНАДЕЖНОСТИ ПРОФЕССИЙ КАК ПРЕДПОСЫЛКА РАЗВИТИЯ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

STUDYING THE OCCUPATION INSECURITY AS A PREREQUISITE FOR THE DEVELOPMENT OF CONTINUOUS EDUCATION

Масштабное внедрение и использование новых технологий (автоматизация, роботизация, системы искусственного интеллекта и др.) в трудовой деятельности формируют множество вызовов социальным институтам, группам, отдельным людям. Вызовы отчетливо проявляются при обращении к явлению технологической безработицы, при которой происходит потеря работы, профессии или квалификации в силу замещения живого труда технологиями.

В экспертной среде сложились различные представления о влиянии технологий на профессии и занятость как таковую. Одни полагают, что уже в ближайшие десятилетия мы можем стать свидетелями исчезновения от 30 до 50 % профессий под влиянием новых технологий, и эта точка зрения не просто транслируется, а поддерживается статистическими расчетами [1]. Она согласуется с мнением специалистов из разных стран, указывающих, например, количество рабочих мест (40‒50 %), которые могут исчезнуть в ближайшие 15 лет [2].

Противоположная точка зрения заключается в том, что технологическая безработица не так страшна, как может показаться. Например, для стран Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) автоматизация затронет в среднем 12 % рабочих мест [3]. Делается вывод, согласно которому вытеснение рабочих мест технологиями может компенсироваться созданием или восстановлением рабочих мест, например для обслуживания уже автоматизированных мест [4]. Нужно заметить, что это противоречит политике автоматизации – она запускается в различные производства как-раз для замены живого труда и уменьшения социальных, экономических, политических издержек, связанных с ним.

Что касается России, то, согласно прогнозам, она входит в пятерку стран, в которых роботизация профессиональной деятельности повлечет за собой потерю работы у наибольшего количества занятых в экономике [5]. По-видимому, нам всем предстоит привыкнуть к тому, что разделение труда теперь включает в себя роботов и формы искусственного интеллекта [6]. Границы данного процесса пока не известны, равно как и скорость происходящего трудно спрогнозировать. Но эти явления прямо отсылают нас к проблеме адаптации к новым технологиям, к наличию / отсутствию адекватных доступных социальных и психологических ресурсов для такой адаптации.

В исследовании используется понятие «ненадежность профессии». Это вероятность для профессии исчезнуть или претерпеть существенную трансформацию под влиянием новейших технологий автоматизации, роботизации, применения искусственного интеллекта. Психологический аспект понятия включает в себя оценку этой вероятности носителем профессии, его опасения и страхи по данному поводу [7]. Далее мы будем оперировать субъективной (воспринимаемой, переживаемой) ненадежностью профессии, т. е. психологическим аспектом понятия.

Феномен ненадежности профессий имеет тесную связь, с одной стороны, с проблемой технологических угроз существующим профессиям, с другой – с социальным институтом непрерывного образования. Мы исходим из того, что восприятие и переживание ненадежности профессии – индикатор потенциальной востребованности образовательных продуктов, увеличивающих ресурсы и конкурентоспособность работника. Его ожидания и оценки рассматриваются как одно из оснований для построения социальных прогнозов на рынках труда и образовательных услуг, в том числе связанных с непрерывным образованием.

Цель исследования: определить потенциальных субъектов непрерывного образования – социальные группы, которые в наибольшей степени переживают ненадежность своих профессий. В статье мы намерены показать, как воспринимают и переживают будущее своих профессий работники разного возраста, уровня образования и профессиональной принадлежности.

Анализ литературы свидетельствует, что эти три социальных фактора влияют на отношение к технологиям. Показано, что возраст наряду с полом, идеологическими предпочтениями, личным интересом работника и воспринимаемыми результатами автоматизации влияет на принятие технологий автоматизации [8]. Возраст выступает в качестве значимой переменной в «Единой теории принятия и использования технологий», модерирующей принятие технологий [9]. Молодые люди менее пессимистично воспринимают технологические инновации [10], обладают более высоким уровнем гибкости в области приобретения новых навыков, чем люди старшего возраста [11], в большей степени мотивированы на участие в непрерывном образовании¹. С возрастом работники чаще демонстрируют цифровое сопротивление, неприятие новых технологий [12]; усиливается отрицательная связь между ожиданием автоматизации производств и шансами на трудоустройство, но эта зависимость модерируется готовностью к получению образования и уверенностью в себе при возможной профессиональной мобильности [13].

Если говорить о факторах профессиональной принадлежности и образования, то в литературе, посвященной внедрению и использованию новых технологий, обращается внимание на то, что профессии, предполагающие высокий уровень образования и заработной платы, скорее всего, будут в меньшей степени подвергнуты компьютеризации [1] и, соответственно, у них ниже риск ненадежности. Другие авторы делают вывод, что к числу надежных профессий следует отнести те, которые связаны с решением управленческих задач и задач анализа данных [8]. В этой связи интересно обратить внимание на бум образовательных программ как в России, так и за рубежом, направленных на удовлетворение потребности в использовании методов анализа данных представителями разных профессий.

В исследованиях показано, что представители белых (управленцы) и розовых (сфера социальных услуг) воротничков рассматривают новые технологии как инструменты для улучшения условий труда, поэтому склонны к меньшему переживанию ненадежности своей занятости [14]. Данный вывод близок представителям не только западной, но и восточной научной / экспертной традиции [2].

В целом, несмотря на открытие многих интересных фактов, познавательная ситуация в данной области остается достаточно противоречивой и неполной. Одно из объяснений такого положения дел сводится к тому, что профессиональный контекст рассматривается как подчиненный контексту информационно-коммуникационных технологий [15], поэтому фокус внимания переносится с конкретных профессий на информационно-коммуникационные технологии (ИКТ). Другое возможное объяснение – неиспользование сложившихся профессиональных классификаций, особенно тех, которые имеют выраженную страновую специфику и направлены на решение профориентационных задач.

Сбор данных проводился в 2024 г., выборку исследования составили 577 человек, из них 48 % мужчины; средний возраст – 33 года (min 20 лет, max 50 лет); 55 % имеют высшее образование.  Возрастная структура выборки включала 239 молодых работников (выпускники профессиональных учебных заведений, 20‒26 лет) и 338 зрелых работников (35‒50 лет). Профессиональная принадлежность определялась с помощью классификатора Е. А. Климова, включающего типы профессий: человек – техника, человек ‒ природа, человек ‒ знак, человек – художественный образ, человек – человек, тип человек – природа отсутствует в выборке, потому что сбор данных проводился в городских условиях.

В исследовании используется адаптированная на русский язык методика Occupation Insecurity Scale (Шкала ненадежности профессии) [7]. Оригинальный вариант включает две субшкалы: «глобальная ненадежность профессии» (шесть пунктов, которые отражают обеспокоенность по поводу сохранения профессии в будущем) и «содержательная (компетентностная) ненадежность профессии» (пять пунктов, в которых прогнозируются изменения в профессии в связи с развитием технологий).

После психометрических испытаний в каждой субшкале осталось по четыре пункта. Пример из субшкалы глобальной ненадежности: «Я беспокоюсь, что моя профессия может исчезнуть из-за автоматизации труда и применения других технологий»; пример из субшкалы содержательной ненадежности: «В будущем в рамках моей профессии мне нужно будет выполнять задачи, к которым я на данный момент недостаточно подготовлен».

Психометрические свойства обеих шкал хорошие. Мы повторили за авторами методики процедуру конфирматорного факторного анализа, чтобы проверить соответствие эмпирических данных двухфакторному решению, используемому в оригинале. Полученные результаты подтвердили правомерность выделения двух субшкал. Важно отметить, что два параметра ненадежности не предназначены для объединения в общий показатель, они рассчитываются отдельно друг от друга. Теоретически это оправдано, поскольку утрата профессии и содержательное обновление профессии – два разных феномена. Их различение хорошо согласуется с концепциями индивидуальных кризисов занятости [16; 17].

При анализе данных использовались методы описательной статистики, процедуры корреляционного и сравнительного анализа. Был проведен корреляционный анализ основных переменных, включенных в исследование (табл. 1).

Таблица 1

Корреляционные связи между видами ненадежности профессии
и социально-демографическими характеристиками (ρ Спирмена), n = 577

 

Table 1

Correlation links between types of occupation insecurity
and socio-demographic characteristics (Spearman ρ), n = 577

 

№	Изучаемые переменные	1	2	3	4	5	6	7
1	Беспокойство о будущем профессии	1,0
2	Ожидание изменений в профессии	0,47**	1,0
3	Пол	-0,018	-0,00	1,0
4	Возраст	-0,050	-0,146**	0,030	1,0
5	Образование	-0,071	0,096*	0,078	0,126**	1,0
6	Материальное положение	-0,157**	-0,115**	-0,026	0,00	0,239**	1,0
7	Семейное положение	-0,103*	-0,130**	0,077	0,443**	0,108*	0,110*	1,0

 

Примечание: * – 0,05; ** – 0,01.

 

Как следует из таблицы 1, во-первых, ожидание изменений в профессии в большей степени, чем беспокойство о будущем профессии, зависит от социально-демографических характеристик работников; во-вторых, зрелый возраст (опыт), наличие высшего образования и собственной семьи, материальный достаток – это ресурсные социально-демографические характеристики, которые уменьшают обеспокоенность человека возможными содержательными изменениями в профессии.

Фактор пола оказался незначимым для обоих видов ненадежности профессии. Для дальнейшего анализа мы остановились на трех социально-демографических переменных (возраст, образование, профессиональная принадлежность), к которым чаще обращаются в исследованиях ненадежности профессий и ненадежности работы и которые в большей степени доступны учету в профессиональной ориентации, переориентации и других психолого-педагогических технологиях.

В таблице 2 сравниваются молодые и зрелые работники по видам ненадежности профессии. Для удобства восприятия здесь и далее приводятся средние значения; при сравнении групп использовался критерий U Манна-Уитни.

 

Таблица 2

Оценка ненадежности своих профессий молодыми
и зрелыми работниками, средние значения

Table 2

Assessment of the occupation insecurity by young
and mature workers, average values

 

Виды  ненадежности профессии	Вся выборка (n = 577)	Молодые работники (n = 239)	Зрелые работники (n = 338)	U Манна-Уитни	Значимость различий
Беспокойство о будущем профессии	2,087	2,110	2,070	40 154,0	p = 0,904
Ожидание изменений в профессии	2,949	3,067	2,866	34 597,0	p = 0,002

 

Сравнение молодых и зрелых работников показало, что между ними имеются существенные различия в ожидании содержательных изменений в профессии. Разработчики оригинальной версии методики высказывали предположение, что показатель ненадежности у молодых людей будет больше, чем у зрелых людей, и это связано с тем, что молодые люди чувствуют себя в профессиональной деятельности менее уверенно (в частности, из-за отсутствия опыта) [7]. Данное предположение можно перенести на наши результаты и убедиться в его частичной правомерности. К объяснению выявленного различия можно также привлечь исследования, указывающие на то, что молодежь легче принимает и использует новые технологии [8; 9; 10], поэтому она в большей степени осознает и понимает неизбежность трансформации своих профессий, является наиболее заинтересованной в непрерывном образовании².

Следует учесть, что различия между молодыми и зрелыми работниками относятся только к ожиданию содержательных изменений в профессии. Вероятность утраты профессий оценивается обеими группами одинаково низко, подтверждая тем самым вывод о том, что участие в непрерывном образовании по профессиональным причинам связано преимущественно с желанием сохранить текущую работу и преуспеть на нынешнем рабочем месте, а не с потребностью повысить свою мобильность на рынке труда (сменить работу, профессию, найти новые заработки)³.

Возрастная структура выборки позволяет более детально оценить возрастную динамику как беспокойства о будущем профессии, или ожидания изменений в профессии (см. рис.). Динамика задается следующими 5–6-летними интервалами: 20‒26 лет (239 чел.), 35‒39 лет (181 чел.), 40‒44 лет (79 чел.), 45‒50 лет (78 чел.). При построении графика были посчитаны средние значения восприятия и переживания ненадежности своих профессий для каждого интервала.

 

Восприятие и переживание ненадежности профессии
в зависимости от возраста, n = 577

 

Perception and experience of occupation insecurity depending on age, n = 577

 

Показатели беспокойства о будущем профессий мало меняются при переходе от одной возрастной группы к другой, чего не скажешь об ожидании изменений в профессии. По этому показателю зафиксированы статистически значимые различия между следующими возрастными интервалами: 20‒26 и 40‒44 (U = 7161,5, p = 0,001); 20‒26 и 45‒50 (U = 7491,5, p = 0,009); 35‒39 и 40‒44 (U = 5992,0, p = 0,037). Таким образом, выделяются две условные возрастные категории: те, которым до 40 лет, и те, которым от 40 лет и выше. Если наложить данный результат на стадии карьеры, выделяемые в концепции Д. Сьюпера [18], то получается, что своеобразный перелом на снижение ожиданий содержательных изменений в профессии приходится на третью фазу (достижение успеха) на стадии упрочения карьеры. Вероятно, к этому моменту завершается не только общее оформление карьеры, но и технологическое самоопределение в ее рамках. Данный вывод носит гипотетический характер, он нуждается в дополнительной проверке.

Сравнение молодых и зрелых работников в разрезе типов профессий, с одной стороны, подтвердило низкие показатели беспокойства о будущем профессии для всех типов профессий. С другой стороны, оно выявило существенное различие между молодыми и зрелыми представителями профессий человек ‒ знак: первые в большей степени, чем вторые, ожидают содержательных изменений в своих профессиях (табл. 3).

Таблица 3

Сравнение показателей ожидания изменений в профессии у молодых
и зрелых работников в разрезе типов профессий, средние значения

Table 3

Comparison of occupational change indicators among young
and mature workers in terms of types of professions, average valuesа

 

Типы профессий	Молодые работники (n = 239)	Зрелые работники (n = 338)	U Манна-Уитни и t-критерий	Значимость различий
человек ‒ человек	n =69 2,736	n = 122 2,598	3785,0	p = 0,246
человек ‒ художественный образ	n =37 2,993	n = 51 2,863	866,5	p = 0,513
человек ‒ техника	n =68 3,026	n =85 2,971	2725,500	p = 0,544
человек ‒ знак	n =65 3,504	n =80 3,166	1892,5	p = 0,005

 

Результаты, представленные в таблице 3, позволяют предположить, что технологические обновления профессий идут быстрее всего в профессиях человек ‒ знак, причем у молодых работников восприятие изменений сильнее в силу более современной технологической социализации.    

Выскажем еще одно предположение: представители профессий человек ‒ знак не только наиболее близко знакомы с новыми технологиями, но, возможно, испытывают и более высокий уровень тревоги (стресса, выгорания) из-за необходимости быстро адаптироваться к изменениям на рынке труда. В литературе высказывается мнение о том, что знакомство с технологиями не смягчает, а усиливает страхи по поводу автоматизации в тех секторах экономики, в которых технологии замещают человека [19].

Далее перейдем к обсуждению роли уровня образования при оценке ненадежности профессий (табл. 4).

Таблица 4

Оценка ненадежности профессий работниками, не имеющими
высшего образования и имеющими высшее образование, средние значения

 

Table 4

Assessment of the occupation insecurity by workers without higher education and those with higher education, average values

 

Виды ненадежности профессии	Вся выборка (n = 577)	Не имеют высшего образования (n = 256)	Имеют высшее образование (n = 321)	U Манна-Уитни	Значимость различий
Беспокойство о будущем профессии	2,087	2,136	2,048	37183,50	0,046
Ожидание изменений в профессии	2,949	2,902	2,987	88543,50	0,122

 

 

Оказалось, что работники, не имеющие высшего образования, в целом острее переживают возможность исчезновения своих профессий. Данный результат согласуется с результатами зарубежных авторов [1], но нужно иметь в виду, что оценки наших респондентов находятся ниже среднего уровня, т. е. не так много работников, которые переживают высокую уязвимость своих профессий со стороны технологических угроз. А это означает, что мы ограничены в широком обобщении полученного результата, хотя он и важен.

Показатели ожидания изменений в профессии формируют более представительную картину для обобщений. В целом нет различий между имеющими и не имеющими высшее образование (табл. 4), но при сравнении этих групп в разрезе типов профессий различия появляются (табл. 5)

В частности, установлено, что у представителей профессий человек ‒ техника наличие высшего образования способствует ожиданию содержательных изменений в профессиях. Данный результат можно объяснить объективными требованиями современных технических профессий к технологическому кругозору работников, его широте и систематическому обновлению. По-видимому, высшее образование предоставляет возможность расширения технологического кругозора в большей степени, чем среднее профессиональное образование.

 

Таблица 5

Сравнение показателей ожидания изменений в профессии у работников,
не имеющих высшего образования и имеющих высшее образование,
в разрезе типов профессий, средние значения

Table 5

Comparison of occupational change indicators among workers
without higher education and those with higher education,
by types of professions, average values

 

Типы профессий	Не имеют высшего образования (n = 256)	Имеют высшее образование (n = 321)	U Манна-Уитни и t-критерий	Значимость различий
человек ‒ человек	n =75 2,787	n =116 2,558	3674,5	p = 0,069
человек ‒ художественный образ	n = 47 0,872	n = 41 2,970	922,5	p = 0,730
человек ‒ техника	n = 81 2,796	n = 72 3,219	2010,5	p = 0,001
человек ‒ знак	n = 53 3,255	n = 92 3,353	2201,0	p = 0,328

 

Обобщенные результаты исследования таковы:

1. Большинство работников считают маловероятной утрату своих профессий из-за внедрения новых технологий; они в значительно большей мере ожидают содержательных изменений в профессиях. Это является предпосылкой востребованности таких образовательных продуктов, которые учитывают возможное технологическое обновление профессий.

2. Возраст влияет на ожидание изменений в профессии. Во-первых, молодежь (выпускники профессиональных учебных заведений) имеет более высокий показатель ожиданий, чем зрелые работники; особенно это касается молодых представителей профессий человек ‒ знак. Учитывая специфику данной социальной группы, предположим, что для нее одним из основных механизмов адаптации к технологическим изменениям будет самообразование. Во-вторых, ожидание изменений в профессии существенно снижается у тех, кому от 40 лет и выше. Указанные характеристики работников повышают вероятность их включения в непрерывное образование.

3. В целом работники без высшего образования в большей степени, чем работники с высшим образованием, опасаются за сохранение своих профессий в будущем. Поскольку в количественном плане таких работников немного, их карьеры могут быть предметом специального психолого-педагогического сопровождения. Наличие высшего образования способно влиять на заинтересованность представителей профессий человек ‒ техника в образовательных продуктах, которые раскрывают использование современных технологий в конкретных профессиях.   

4. Восприятие и переживание ненадежности своей профессии полезно рассматривать в качестве индикатора потенциальной готовности к непрерывному образованию, которая зависит от возраста, образования, профессиональной принадлежности человека.

В статье поднимается актуальная проблема технологических угроз профессиям. Она требует комплексного изучения; наряду с техническими, философскими, политическими, социальными, экономическими аспектами в ней присутствуют психологическая и педагогическая составляющие.

Важными социальными ресурсами адаптации к новым технологиям в трудовой деятельности является система образования и ее важнейший компонент в современных условиях – непрерывное образование. Несмотря на противоречивость социальных прогнозов, вряд ли кто-то будет возражать против утверждения необходимости переобучения, дообучения, самообучения, повышения квалификации для значительного количества людей в текущей и предстоящей социально-экономической ситуации.

Нами предпринята попытка рассмотреть технологически обусловленные изменения в мире профессий (феномен ненадежности профессии) в качестве предпосылки развития непрерывного образования. Учитывались такие социальные переменные, как возраст, образование, профессиональная принадлежность работников.

Используется новое понятие – ненадежность профессии; адаптирована на русский язык новая методика «Шкала ненадежности профессии». Эмпирические результаты позволили выделить социальные группы, которые в наибольшей степени беспокоятся по поводу возможной утраты своих профессий или ожидают содержательного обновления профессий. В этой связи важным и интересным является вопрос об адекватных формах непрерывного образования для данных социальных групп.

Полученные результаты и шкала ненадежности профессии могут использоваться:

• при обследовании целевых групп с точки зрения влияния новых технологий на установки и способы поведения людей не только на рынке труда, но и в сфере образования;
• для оценки эффективности социальной политики, в том числе образовательной политики, в обычных и угрожающих социальных ситуациях (например, в условиях пандемии), резко усиливающих запрос на новые технологии в трудовой деятельности;
• для развития процедур и методов профессиональной ориентации, психолого-педагогического сопровождения карьер представителей разных социально-возрастных групп.

 

Исследование выполнено при финансовой поддержке Кубанского научного фонда в рамках научного проекта № Н-24.1/36.

Список литературы

1. Frey C. A., Osborne M. A. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerization? // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 114. P. 254‒280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019
2. Lee K.-F. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2018. 272 p.
3.  Arntz M., Gregory T., Zierahn U. The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis // OECD Social, Employment and Migration Working Papers. 2016. 34 p. No. 189. DOI: 10.1787/5jlz9h56dvq7-en
4.  Hötte K., Somers M., Theodorakopoulos A. Technology and Jobs: A Systematic Literature Review // Technological Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 194. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122750
5. Акьюлов Р. И., Сковпень А. А. Роль искусственного интеллекта в трансформации современного рынка труда // Дискуссия. 2019. № 3 (94). С. 30‒40. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-10029
6.  Peters M. A. Beyond Technological Unemployment: The Future of Work // Educational Philosophy and Theory. 2020. Vol. 52. No. 5. P. 485‒491. DOI: 10.1080/00131857.2019.1608625
7.  Roll L. C., De Witte H., Wang H.-J. Conceptualization and Validation of the Occupation Insecurity Scale (OCIS): Measuring Employees' Occupation Insecurity Due to Automation // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20. No. 3. DOI: 10.3390/ijerph20032589
8.  Dodel M., Mesch G. Perceptions About the Impact of Automation in the Workplace // Information, Communication & Society. 2020. Vol. 23. No. 5. P. 1‒16. DOI: 10.1080/1369118X.2020.1716043
9.  Venkatesh V., Thong J., Xu X. Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology // MIS Quarterly. 2012. Vol. 36. No. 1. P. 157‒178. DOI: 10.2307/4141041
10. Патраков Э. В., Сабо Ч. М., Батурина Л. И., Фрогери Р. Ф., Нестик Т. А., Кампос Ф. Л. С. Отношение к технологическим инновациям: кросскультурное исследование // Психология человека в образовании. 2022. Т. 4. № 4. С. 459‒474. DOI: 10.33910/2686-9527-2022-4-4-459-474
11. Ivanov S. H., Kuyumdzhiev M., Webster C. Automation Fears: Drivers and Solutions // Technology in Society. 2020. Vol. 63. DOI: 10.1016/j.techsoc.2020.101431
12. Глухов А. П., Синогина Е. С., Ломовская С. А. Проблема рецепции технологий искусственного интеллекта в образовательной среде: педагогическое сопротивление и стратегии внедрения // Научно-педагогическое обозрение. 2024. № 5 (57). С. 154‒166. DOI: 10.23951/2307-6127-2024-5-154-166
13. Goštautaitė B., Šerelytė M. Decreasing Employability with Age? The Role of Automation Risk, Lifelong Learning and Occupational Mobility // Baltic Journal of Management. 2024. Vol. 19. No. 2. P. 145‒162. DOI: 10.1108/BJM-11-2022-0419.
14.  Toshav-Eichner N., Bareket-Bojmel L. Yesterday's Workers in Tomorrow's World // Personnel Review. 2022. Vol. 51. No. 5. P. 1553‒1569. DOI: 10.1108/PR-02-2020-0088
15. Berg-Beckhoff G., Nielsen G., Ladekjær Larsen E. Use of Information Communication Technology and Stress, Burnout, and Mental Health in Older, Middle-Aged, and Younger Workers - Results from a Systematic Review // International Journal of Occupational and Environmental Health. 2017. Vol. 23. No. 2. P. 160‒171. DOI: 10.1080/10773525.2018.1436015
16. Дёмин А. Н. Личность в кризисе занятости: стратегии и механизмы преодоления кризиса. Краснодар, 2004. 315 с.
17. Бендюков М. А. Профессиональное развитие в условиях негарантированной занятости. Санкт-Петербург, 2006. 160 с.
18. Super D. E. A Life-Span, Life-Space Approach to Career Development // Career Choice and Development / Ed. by D. Brown, L. Brooks. 2nd ed. San Francisco: Jossey-Bass, 1990. P. 167‒261. 
19. Murphy L. The Productivity Dilemma: Examining the Truth Behind Automation’s Impact on Employment, and the Mediating Role of Augmentation // International Journal of Organizational Analysis. 2024. Vol. 3. No 3. P. 622‒644. DOI: 10.1108/IJOA-04-2024-4430

 

1. Frey C. A., Osborne M. A. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerization? // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 114. P. 254‒280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019

2. Lee K.-F. AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2018. 272 p.

3. Arntz M., Gregory T., Zierahn U. The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis // OECD Social, Employment and Migration Working Papers. 2016. 34 p. No. 189. DOI: 10.1787/5jlz9h56dvq7-en

4. Hötte K., Somers M., Theodorakopoulos A. Technology and Jobs: A Systematic Literature Review // Technological Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 194. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122750

5. Акьюлов Р. И., Сковпень А. А. Роль искусственного интеллекта в трансформации современного рынка труда // Дискуссия. 2019. № 3 (94). С. 30‒40. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-10029

6. Peters M. A. Beyond Technological Unemployment: The Future of Work // Educational Philosophy and Theory. 2020. Vol. 52. No. 5. P. 485‒491. DOI: 10.1080/00131857.2019.1608625

7. Roll L. C., De Witte H., Wang H.-J. Conceptualization and Validation of the Occupation Insecurity Scale (OCIS): Measuring Employees' Occupation Insecurity Due to Automation // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20. No. 3. DOI: 10.3390/ijerph20032589

8. Dodel M., Mesch G. Perceptions About the Impact of Automation in the Workplace // Information, Communication & Society. 2020. Vol. 23. No. 5. P. 1‒16. DOI: 10.1080/1369118X.2020.1716043

9. Venkatesh V., Thong J., Xu X. Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology // MIS Quarterly. 2012. Vol. 36. No. 1. P. 157‒178. DOI: 10.2307/4141041

10. Патраков Э. В., Сабо Ч. М., Батурина Л. И., Фрогери Р. Ф., Нестик Т. А., Кампос Ф. Л. С. Отношение к технологическим инновациям: кросскультурное исследование // Психология человека в образовании. 2022. Т. 4. № 4. С. 459‒474. DOI: 10.33910/2686-9527-2022-4-4-459-474

11. Ivanov S. H., Kuyumdzhiev M., Webster C. Automation Fears: Drivers and Solutions // Technology in Society. 2020. Vol. 63. DOI: 10.1016/j.techsoc.2020.101431

12. Глухов А. П., Синогина Е. С., Ломовская С. А. Проблема рецепции технологий искусственного интеллекта в образовательной среде: педагогическое сопротивление и стратегии внедрения // Научно-педагогическое обозрение. 2024. № 5 (57). С. 154‒166. DOI: 10.23951/2307-6127-2024-5-154-166

13. Goštautaitė B., Šerelytė M. Decreasing Employability with Age? The Role of Automation Risk, Lifelong Learning and Occupational Mobility // Baltic Journal of Management. 2024. Vol. 19. No. 2. P. 145‒162. DOI: 10.1108/BJM-11-2022-0419.

14. Toshav-Eichner N., Bareket-Bojmel L. Yesterday's Workers in Tomorrow's World // Personnel Review. 2022. Vol. 51. No. 5. P. 1553‒1569. DOI: 10.1108/PR-02-2020-0088

15. Berg-Beckhoff G., Nielsen G., Ladekjær Larsen E. Use of Information Communication Technology and Stress, Burnout, and Mental Health in Older, Middle-Aged, and Younger Workers - Results from a Systematic Review // International Journal of Occupational and Environmental Health. 2017. Vol. 23. No. 2. P. 160‒171. DOI: 10.1080/10773525.2018.1436015

16. Дёмин А. Н. Личность в кризисе занятости: стратегии и механизмы преодоления кризиса. Краснодар, 2004. 315 с.

17. Бендюков М. А. Профессиональное развитие в условиях негарантированной занятости. Санкт-Петербург, 2006. 160 с.

18. Super D. E. A Life-Span, Life-Space Approach to Career Development // Career Choice and Development / Ed. by D. Brown, L. Brooks. 2nd ed. San Francisco: Jossey-Bass, 1990. P. 167‒261.

19. Murphy L. The Productivity Dilemma: Examining the Truth Behind Automation’s Impact on Employment, and the Mediating Role of Augmentation // International Journal of Organizational Analysis. 2024. Vol. 3. No 3. P. 622‒644. DOI: 10.1108/IJOA-04-2024-4430

[1] Бондаренко Н. В. Непрерывное образование взрослого населения в России: вовлеченность, источники финансирования и основные эффекты от участия. Информационный бюллетень. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2018. 32 с.

[2] Бондаренко Н. В. Указ. соч.

[3] Там же.