close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

код для вставкиСкачать
1
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Пермский национальный исследовательский
политехнический университет»
На правах рукописи
БУКАЛОВА Алина Юрьевна
УПРАВЛЕНИЕ УРОВНЕМ
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ
НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Специальность: 05.13.10
Управление в социальных и экономических системах
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Научный руководитель:
Заслуженный работник высшей школы РФ,
доктор технических наук, профессор
Харитонов Валерий Алексеевич
Пермь – 2014
2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение ................................................................................................................... 4
Глава 1. Актуальность задачи разработки алгоритмов
интеллектуальной поддержки принятия решений
при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов .............. 11
1.1. Анализ проблем управления уровнем профессиональной
подготовки студентов в современных условиях реформирования
системы высшего образования РФ....................................................... 11
1.2. Анализ результатов исследований в области решения задачи
управления уровнем профессиональной подготовки студентов ...... 21
1.3. Цели и задачи исследования ................................................................. 29
Выводы по главе 1 ................................................................................................. 37
Глава 2. Разработка концепции интеллектуальной поддержки
принятия решений при управлении уровнем
профессиональной подготовки студентов .......................................................... 39
2.1. Разработка и анализ концептуальных моделей управления
уровнем профессиональной подготовки студентов ........................... 39
2.2. Разработка положений концепции интеллектуальной
поддержки принятия решений при управлении уровнем
профессиональной подготовки студентов........................................... 58
Выводы по главе 2 ................................................................................................. 64
Глава 3. Разработка комплексной модели управления уровнем профессиональной подготовки студентов и алгоритмов интеллектуальной поддержки
принятия решений ................................................................................................. 66
3.1. Разработка комплексной модели управления уровнем
профессиональной подготовки студентов……………………………66
3.2. Разработка алгоритма комплексного оценивания текущего уровня
профессиональной подготовки студентов........................................... 76
3.3. Разработка алгоритма обоснования коррекции
образовательного процесса ................................................................... 90
3
Выводы по главе 3 ................................................................................................. 94
Глава 4. Разработка имитационной деловой игры для исследования
эффективности управления уровнем профессиональной
подготовки студентов ........................................................................................... 97
4.1. Методологические основы базовой
имитационной деловой игры ................................................................ 97
4.2. Методические основы проведения базовой
имитационной деловой игры .............................................................. 103
4.3. Экспериментальное исследование эффективности
инновационных механизмов управления уровнем
профессиональной подготовки студентов......................................... 118
Выводы по главе 4 ............................................................................................... 142
Заключение .......................................................................................................... 144
Библиографический список ............................................................................... 146
Приложение 1 Результаты сертификации эталонного механизма
Измерения уровня профессиональной подготовки студентов ...................... 159
Приложение 2 Свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ ........................................................................................... 165
Приложение 3 Акты о внедрении ...................................................................... 167
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования
Циклический характер развития экономики обусловливает периодический разнонаправленный характер требований к уровню профессиональной
подготовки выпускников вуза. Необходимо осуществлять периодический
анализ и управление уровнем профессиональной подготовки студентов с
учетом предпочтений заинтересованных групп общества.
В современных условиях реформирования системы высшего образования применяемые алгоритмы поддержки принятия решений при управлении
не способны обеспечить достаточно высокую достоверность результатов
оценивания уровня профессиональной подготовки студентов и обоснование
параметров коррекции образовательного процесса. Актуальность диссертационной работы заключается в востребованности эффективных инновационных алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений с учетом
мнений лиц, заинтересованных в результатах управлении уровнем профессиональной подготовки студентов.
Степень разработанности темы исследования. Различным подходам к
проблеме управления уровнем профессиональной подготовки посвящены
труды отечественных ученых М. Б. Гузаирова, И. Б. Герасимовой, Ю. С. Васильева, Н. Н. Матушкина, В. Г. Захаревича, и др.
Обоснованию компетентностного подхода и проблемам педагогических
измерений посвящены труды И. А. Зимней, В. И. Бондаренко, Н. А. Селезневой, И. Д. Столбовой, А. И. Суббето, Р. Н. Азаровой, Н. В. Борисовой, А. А.
Добряковой, В. И. Звонникова, М. Б. Челышковой и др.
Негэнтропийному подходу, перспективному для решения задач измерения накапливаемой в ходе учебного процесса информации, посвящены труды
зарубежных и отечественных ученых: К. Шеннона, Э. Шретингера, Л. Бриллюэна, С. М. Коротаева, М. В. Волькенштейна, В. П. Цимбала, В. А. Каплунова, В. Б. Вяткина, А. Н. Колмагорова и др.
5
Известные линейные и нелинейные методы свертки частных критериев в
комплексную оценку, необходимые для моделирования предпочтений различных социальных групп, заинтересованных в управлении образовательным
процессом, обсуждаются в работах Г. Г. Азгальдова, А. Г. Варжапетяна, В.
Н. Буркова, Д. А. Новикова, В. А. Харитонова и др.
Приведенные результаты недостаточно полно и всесторонне обеспечивают решение проблем управления образовательным процессом с позиций
общих принципов управления, компетентностного и негэентропийного подходов.
Объектом исследования является процесс управления уровнем профессиональной подготовки студентов на основе компетентностного подхода.
Предметом исследования являются алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов.
Цели и задачи исследования
Целью диссертационной работы является повышение достоверности и
степени обоснования принимаемых с учетом мнений всех заинтересованных
сторон решений при управлении уровнем профессиональной подготовки
студентов на основе алгоритмов интеллектуальной поддержки.
Для достижения поставленных целей требуется решить следующие задачи:
1) сформулировать концепцию интеллектуальной поддержки принятия
решений при управлении уровнем профессиональной подготовки
студентов;
2) разработать комплексную модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов;
3) разработать алгоритмы комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования коррекции образовательного процесса;
6
4) исследовать эффективность алгоритмов поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов на
основе интеллектуальных технологий.
Методы исследования. При проведении исследования были использованы компетентностный и негэнтропийный подходы, методы экономического анализа, системного анализа, теорий управления и принятия решений, методы системного моделирования и многокритериальной оптимизации, а также технологий имитационного делового моделирования.
Основные положения, выносимые на защиту
1. Концепция интеллектуальной поддержки принятия решений является
методологической основой разнонаправленного управления уровнем профессиональной подготовки с обратной связью при участии заинтересованных
лиц.
2. Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов представляет собой описание полной совокупности исходных данных, процессов выбора и принятия решений субъектами управления.
3. Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений обеспечивают агрегирование оценочных данных и локализацию проблемных мест
при управлении уровнем профессиональной подготовки.
4. Результаты экспериментального исследования различных способов
управления уровнем профессиональной подготовки методом имитационной
деловой игры подтверждают повышение достоверности результатов оценивания уровня профессиональной подготовки и степени обоснования коррекции образовательного процесса.
Научная новизна работы
1. Концепция интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении уровнем профессиональной подготовки студентов отличается от
известных:
7
– соблюдением общих принципов управления в многоконтурных системах с обратной связью и многомерным описанием состояния объекта управления;
– обоснованием востребованности динамики управления уровнем профессиональной подготовки студентов на выпускающей кафедре в соответствии со складывающейся ситуацией на рынках труда и образовательных
услуг;
– рекомендацией математического аппарата исследования из области
линейных и нелинейных сверток, соответствующего единству задач агрегирования и декомпозиции;
– внесением элементов семантических связей образовательных технологий с набором компетенций, что делает концепцию конструктивным методологическим базисом при разработке алгоритмов комплексного оценивания
уровня подготовки и локализации его проблемных мест.
2. Разработанная комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов отличается от известных:
– системным описанием оригинальных процессов организации и преобразования исходных данных, выбора и принятия решений субъектами управления;
– использованием новой теоретико-множественной модели объекта
управления по параметрам трудоемкости, эффективной трудоемкости и оценочных данных;
– учетом различного информационного вклада (элементов семантики)
технологий формирований компонентов компетенций, отдельных компетенций и их групп на основе негэнтропийного подхода.
3. Разработанные алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия
решений отличаются от известных:
– композицией линейно-нелинейных сверток оценочных данных, служащей основой для создания эталонного механизма комплексного оценивания повышенной точности и рабочего механизма, позволяющего локализо-
8
вать проблемные места образовательного процесса, благодаря сохранению
всех обстоятельств контекстного агрегирования;
– процедурой декомпозиции рассогласования значения текущего уровня
профессиональной подготовки с желаемым для обоснования коррекции образовательного процесса.
4. Экспериментальное исследование инновационных механизмов управления уровнем профессиональной подготовки студентов методом имитационной деловой игры отличается от известных сопоставлением результатов
комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки студентов,
полученных традиционными методами и инновационными технологиями для
подтверждения их достоверности, обоснованием коррекции образовательного процесса и использованием эталонного стандартизированного механизма.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в
задачах управления уровнем компетентностно-ориентированной профессиональной подготовки студентов как одноуровневых (бакалавры или магистры), так и двухуровневых образовательных систем с учетом предпочтений
различных социальных групп в целях:
– повышения достоверности результатов оценивания уровня профессиональной подготовки студентов и обоснования коррекции образовательного
процесса;
– перспективного использования этого механизма в других вузах в рамках соответствующих профилей, направлений и магистерских программ;
– малозатратного управления уровнем профессиональной подготовки
студентов в рамках границ его применения, установленных в ходе исследования.
Внедрение результатов и связь темы с научными программами
Исследования проводились в период с 2008–2013 гг. Результаты исследований внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Пермского национальный исследовательский политехнический университет» и ФГБОУ ВПО
9
«Пермский государственный национальный исследовательский университет», а также проверены в рамках выполнения следующих инновационных
проектов:
1. Экспериментальная площадка по модернизации системы обеспечения
качества и управлению качеством высшего образования по отдельным образовательным программам (2008–2012 г.) – выполнено ПНИПУ (ПГТУ) совместно с Исследовательским центром повышения качества подготовки специалистов (г. Москва).
2. Федеральная инновационная образовательная программа «Создание
инновационной системы формирования профессиональных компетенций
кадров и центра инновационного развития региона на базе многопрофильного технического университета» (2007–2008 гг.).
Апробация работы. Материалы диссертационной работы обсуждались
и докладывались на следующих конференциях и семинарах:
– VII Международной школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами», г. Пермь, Россия, 27–29 мая 2010 г.;
– VIII Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами», г. Магнитогорск, 25–27 мая 2011 г.;
– Всероссийской научной конференции «Статистика. Моделирование.
Оптимизация», г. Челябинск, 28 ноября – 2 декабря 2011 г.;
– IX Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление
большими системами», г. Липецк, 21–24 мая 2012 г. (получен диплом);
– Международной научно-практической конференции «Современные
проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании», г. Одесса, 18–27 декабря 2012 г.;
– III Всероссийской научно-практической конференции «Инвестиции
в недвижимость как материальный базис модернизации и инновационного
развития экономики», г. Томск, 25–27 февраля 2013 г.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 научных работ, в том числе 3 – в изданиях, рекомендованных ВАК.
10
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав,
заключения и списка литературы. Объем работы составляет 145 страниц основного текста, включая 50 рисунков. Библиографический список включает
118 источников.
11
Глава 1. АКТУАЛЬНОСТЬ ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ
АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ УРОВНЕМ
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ
1.1. Анализ проблем управления уровнем
профессиональной подготовки студентов в современных условиях
реформирования системы высшего образования РФ
В настоящее время проблема управления профессиональной подготовкой
становится стратегической задачей государства. Главной проблемой модернизации высшего образования на сегодняшний день является обеспечение высокого качества процесса обучения и подготовки выпускников с учетом прогнозов роста спроса российской экономики на специалистов с высшим образованием по приоритетным направлениям. Одной из основных целей управления
профессиональной подготовкой студентов должно являться согласование,
удовлетворение и опережающее формирование спроса на образовательные
услуги и выпускников.
Основные тенденции развития образования в настоящее время направлены на то, чтобы сделать его более современным и восприимчивым ко всему передовому и новому. Сегодня выигрывает тот, кто быстрее адаптируется
к запросам и требованиям динамично меняющегося мира, в котором стремительно обновляются технологии, происходит ускоренное освоение инноваций и формируются глобальные экономические структуры и рынки труда.
На передний план выходит способность людей ориентироваться в огромных
информационных потоках, умение самостоятельно находить решения и
успешно их реализовывать [70].
Инновационное развитие высшей школы в условиях рыночной экономики должно обеспечить подготовку компетентных специалистов, востребованных на рынке труда, способных на высоком уровне выполнять свои про-
12
фессиональные обязанности и успешно работать в быстро меняющихся условиях современного производства [63].
Современные требования к выпускнику высших учебных заведений,
продиктованные условиями рыночной экономики и сменой эпох в жизни общества, в частности сменой экономических циклов, оказали влияние на смену моделей обучения и подходов к их реализации (рис. 1.1).
Рис. 1.1. Смена подходов к реализации высшего образования в России
Знаниевый подход, реализующий предметно-содержательную модель
обучения и действовавший в рамках образовательных стандартов прошлых
поколений, полностью соответствовал потребностям индустриального общества. [81] Предметно-содержательная модель базируется на дидактических
единицах, как демонстрируемых выпускниками результатов образования, и
представляющих собой знания, умения и навыки. В данной модели знания
представляют информацию о явлениях, законах, процессах, методах, необхо-
13
димых для профессиональной деятельности. Умения представляют собой
способность выполнять действия на основе полученного объема знаний, а
навыки – умения, доведенные до автоматизма путем многократных повторений.
Реалии рыночной экономики и современное общество диктуют новые
требования к выпускникам вузов. Инновационная экономика вызывает скоротечное изменение технологий, внедрение новых материалов и применение
современной техники. Все это требует подготовки выпускников конкурентоспособных на рынке труда, свободно владеющих своей профессией и разбирающихся в смежных областях, а так же обладающих способностью изменять и сам вид профессиональной деятельности. Таким образом, предметносодержательная модель образования не способна обеспечивать тот уровень
подготовки специалистов, который предъявляет общество и рыночная экономика. Все это требует изменение целей и содержания высшего образования, что находит свое отражение в динамичном становлении в последнее
время компетентностного подхода.
Переход высшей школы на компетентностный подход и присоединение
России к Болонскому процессу вызвало смену образовательной парадигмы.
Компетентностный
подход
предполагает
реализацию
знаниево-
деятельностной модели обучения и задание результатов образования в виде
набора компетенций.[82] В рамках этого подхода компетенции являются интегральный показателем качества подготовки выпускников, носят междисциплинарный характер и представляют сочетание знаний, умений и владений.
На сегодняшний день существуют различные трактовки понятия «компетенция». Так в своей работе [63 c. 24] авторы определяют компетенцию как
норму образовательного процесса, позволяющую оценить результаты образования с учетом современных требований к качеству подготовки выпускника, и является такой характеристикой, которая позволяет выпускнику эффективно реализовывать профессиональные возможности в переменчивых условиях функционирования современного рыночного производства.
14
В своей работе [81, с. 92] автор актуализирует задачу внедрения компетентностного подхода к заданию целей обучения. «Знания, умения, навыки,
определяющие квалификацию человека, описывают функциональное соответствие между требованиями рабочих мест, областью, объектом, видами,
задачами профессиональной деятельности и целями образования. Таким образом, квалификация – это знания, умения и навыки, необходимые для выполнения определенной деятельности. Компетенция предполагает возможность действовать в широких областях. Это понятие характеризует интегральный результат образования как способность применять знания, умения
и личностные качества для успешной деятельности».
Инновационное развитие российского высшего образования, переход на
компетентностный формат обучения и вовлечение в подготовку будущих
специалистов заинтересованных групп общества обусловливают необходимость введения нового понятия уровня профессиональной подготовки как
формы соответствия результатов обучения студентов представлениям заинтересованных сторон.
В терминах компетентностного подхода результатами образования считаются демонстрируемые студентами (выпускниками) по завершении образования и измеряемые знания, умения, владения, которые выражаются на
языке компетенций. Поэтому образовательный процесс можно считать эквивалентным процессу формирования набора компетенций, которым должен
обладать выпускник вуза.
Использование компетентностной модели в образовании предполагает
принципиальные изменения в организации учебного процесса, управлении
им, деятельности преподавателей, способах оценивания образовательных результатов по сравнению с учебным процессом, основанным на концепции
«усвоения знаний» [41].
При внедрении компетентностного подхода в вузах возникает ряд проблем, таких как уточнение понятийного аппарата, определение состава профессиональных компетенций, технологий их формирования, определение пе-
15
речня требований со стороны заинтересованных сторон к уровню подготовки
специалиста, оценки фактического уровня сформированности компетенций.
Для эффективного решения задач управления уровнем профессиональной подготовкой студентов с целью достижения необходимых результатов
возникает проблема реализации основных принципов управления, справедливых для любого управления вообще: принципа измерения (квантирования)
текущего состояния регулируемой величины - уровня профессиональной
подготовки студентов, принципа задания ее желаемого значения (уровень
требований работодателя к качеству подготовки выпускников) и принципа
обратной связи величины рассогласования с обоснованием управляющих
(корректирующих) воздействий на процесс профессиональной подготовки.
Выполнение указанных принципов при управлении профессиональной подготовкой студентов становится возможным при компетентностном подходе,
когда перечень заявленных компетенций выступает в качестве исходной позиции для формирования целей, служащих совокупной мерой уровня подготовленности специалиста в заданной профессиональной области.
Следует отметить, что главная идея компетентностного подхода состоит
в целостности образования, означающего овладение знанием с помощью системной триады знания – умения – владения. Каждый акт формирования
компетенции триедин. Как невозможно у студента сформировать умения без
необходимого объема накопленного им знания, так и невозможно привить
студенту способность владеть знаниями и умениями без их освоения. Поэтому объем усвоенных знаний и умений напрямую зависит от способности
обучаемого владеть этими знаниями и умениями, использовать их на практике при решении учебных и профессиональных задач. Только осознанное понимание того, что для решения тех или иных задач не хватает способности
(владений), приводит к желанию получить новые знания и умения. Сложность внутренней структуры компетенции вызывает трудности при измерении уровня ее сформированности.
16
Поскольку компетенция – это системное, комплексное свойство образования и процесс ее формирования носит междисциплинарный характер, то и
подход к оцениванию уровня ее сформированности должен носить комплексный
характер.
Как
отмечают
авторы
в
работе
[44,
с.
34],
«…компетенции многофункциональны и надпредметны, поэтому при аттестации понадобятся комплексные измерители, требующие включения различных оценочных средств, использование методов многомерного шкалирования и специальных методов интерпретации баллов по различным количественным и качественным характеристикам».
Согласно X. Бимансу [118], оценивание в компетентностном обучении
является одним из критических элементов, требующим применения новых
методов, подчас затратных как по времени, так и по ресурсам (человеческим
и финансовым). Оценивание учебных результатов неразрывно связано с образовательным процессом, является его составной частью, и, соответственно,
проведение оценивания результатов обучения должно способствовать решению поставленных перед системой образования задач: повышению качества
образования, подготовке высококлассных специалистов для экономического
и социального развития. Оценка уровня компетентности должна проводиться
в тесной взаимосвязи с учебной практикой; учитывать непрерывный характер развития компетентности специалиста в течение его профессиональной
карьеры; должна быть организована с учетом интересов всех заинтересованных сторон: специалистов, работодателей, участников профессиональных
сообществ, государства, учебных учреждений. Таким образом, речь идет о
системе оценивания уровня компетентности, обеспечивающей комплексный
подход к решению поставленных задач.
Новые требования к заданию результатов образования определяют
необходимость разработки новых механизмов, позволяющих производить
как оценку с целью контроля качества обучения, в том числе оценки уровня
освоения компетенций, так и управление. По мнению автора работы [41],
«для оценки качества подготовки студентов в условиях компетентностного
17
обучения необходимо создание многокомпонентных систем оценивания результатов. Эти системы должны решать следующие задачи: контроль (с помощью инновационных оценочных средств и при помощи вузовских служб
оценивания) и управление (с помощью элементов обратной связи) процессом
приобретения студентами необходимых знаний, умений и навыков, компетенций определенных ФГОС ВПО по соответствующему направлению и
профилю подготовки в качестве результатов освоения учебных модулей,
дисциплин и практик».
По мнению авторов работы [73, с. 3], «…в настоящее время ведутся активные поиски новых методик обучения. С практической точки зрения важными представляются следующие аспекты проблемы: отсутствие единой методики формирования компетенций и методики оценки качества их сформированности. Знания и умения могут быть проверены как в ходе процесса
обучения при текущем контроле промежуточной аттестации по дисциплинам, так и во время итоговой аттестации. Однако личностные качества выпускника не могут быть адекватно оценены в процессе обучения и наиболее
полно проявляются лишь в его конкретной практической деятельности. При
этом ориентация на потребности рынка труда предполагает более точный
учет требований к выпускникам со стороны работодателей.»
В связи с многообразием факторов, влияющих на процесс профессиональной подготовки студентов (образовательный процесс), и длительным
временным интервалом подготовки специалистов, возникает потребность в
системном мониторинге образовательных результатов с целью оценки уровня подготовки студентов на всех этапах образовательного процесса, а так же
для обеспечения принципа управления - измерение (квантирование) текущего состояния регулируемой величины. [102] При этом одной из важных задач
измерения демонстрируемых результатов образования является обеспечение
объективности и достоверности полученных оценок.
Таким образом, все эти обстоятельства делают актуальным проблему
разработки необходимого алгоритмического комплекса оценки интегрально-
18
го показателя достигнутых образовательных результатов –сформированного
набора компетенций, как с целью мониторинга текущей ситуации в подготовки специалистов, так и для осуществления при необходимости корректирующих воздействий на образовательный процесс. Кроме этого при разработке алгоритмов комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки необходимо учитывать сложную междисциплинарную структуру
компетенций, специфику их формирования, отсроченный по времени характер проявления.
Требования измеримости в отношении компетенций как предмета контроля составляют на сегодняшний день наивысшую трудность как в теоретическом плане, так и в практической реализации, прежде всего это связано с
природой компетенций и механизмом ее формирования. [102], а так же возникает проблема интерпретации значений универсальной оценочной шкалы в
конкретном образовательном процессе относительно вклада тех или иных
показателей успеваемости в уровень профессиональной подготовки. Это обстоятельство вызывает необходимость применения информационных методов обработки результатов, полученных при текущем и рубежном контроле
успеваемости студентов. Поскольку компетенции формируются в различных
разделах обучения при освоении нескольких дисциплин и практических разделов основной образовательной программы, то необходимо создание такого
инструмента оценивания, который бы мог связать структуру компетенций и
оценочные данные по дисциплинам, участвующие в их формировании, неся
тем самым в себе необходимые для управления элементы семантики. Кроме
этого такой механизм должен быть ориентирован на возможность осуществления обратной процедуры декомпозиции с целью локализации проблемных
мест в процессе профессиональной подготовки студентов.
Измерение уровня профессиональной подготовки с позиции обеспечения основных принципов управления основано на сравнении текущего результата с требуемым значением и обратной связи, формирующей управляющее воздействие, величины рассогласования с желаемым значением. По-
19
этому соблюдение принципа управления – обоснование желаемого значение
регулируемой величины требует особого обоснования с позиции анализа ситуаций на рынках труда и образовательных услуг.
Переход на компетентностный формат обучения включает рыночные
механизмы в сфере образования, позволяет урегулировать интересы участников рынка образовательных услуг и обеспечить конкурентоспособность образовательных учреждений и реализуемых ими программ на рынке образовательных услуг.[37]
Рынок образовательных услуг зависит от общей социально-экономической
ситуации в стране и сценариев развития экономики. К проблемам, сдерживающим экономический рост в стране, можно отнести дисбаланс между спросом и
предложением рабочей силы в профессионально-квалификационном разрезе,
отставание предложения образовательных услуг и потребностей рынка труда,
неудовлетворительное сопряжение сферы труда и сферы образования [54; 83].
Авторы в своей работе [35] актуализируют проблему необходимости учета
интересов различных групп общества и потребностей рынка труда при управлении образовательным процессом «Сегодня, когда формируется устойчивые
рыночные отношения между вузами и потребителями кадров, готовить специалистов без учета интересов общества и государства к реализуемому качеству
образования, без учета потребностей рынка труда становится нецелесообразным и малоэффективным. Следовательно, современная система управления качеством образования должна быть замкнутой, функционирование которой
должно завесить от степени удовлетворенности потребителей выпускниками
вузов».
Современное состояние российского высшего образования, переходящего на двухуровневую подготовку выпускников, характеризуется системными
изменениями, направленными на обеспечение его соответствия как требованиям инновационной экономики, так и запросам, строящимся на предпочтениях различных социальных групп общества, что выражается в необходимости учета их предпочтений. Так, абитуриенты заинтересованы в достаточно
20
высоком уровне подготовки, обеспечивающем им последующее трудоустройство при определенных гарантиях успешного окончания вуза. Работодатели испытывают потребность в успешном заполнении вакансий специалистами с высоким уровнем подготовки при умеренных затратах на оплату
труда. Выпускающая кафедра заинтересована в выполнении плана набора без
чрезмерных масштабов инвестиций, необходимых для обеспечения неоправданно высокого уровня подготовки. Так или иначе, интересы каждой из заинтересованных групп общества связано с уровнем профессиональной подготовкой и ее несбалансированность с интересами заинтересованных социальных групп может приводить к различным социально-экономическим последствиям. Это требует учета предпочтений различных заинтересованных в результатах управления уровнем подготовки студентов групп общества.
Ключевым вопросом повышения качества управления сложными социально-экономическими системами, к которым можно отнести образовательный процесс, является повышение эффективности принятия управленческих
решений в проблемных ситуациях. Принятие правильных и своевременных
управленческих решений должно быть поддержано представлением информации, содержащей возможные альтернативы управленческих решений
[103], а так же на основе знаний экспертов в конкретной предметной области,
т.е на основе моделей их предпочтений.
Таким образом, необходимость решения определенного круга проблем,
связанных с управлением уровнем подготовки студентов при переходе отечественной высшей школы на компетентностный формат обучения, позволяет
сделать вывод об актуальности разработки эффективных инновационных алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений с учетом мнений
лиц, заинтересованных в результатах управлении уровнем профессиональной
подготовки студентов. Разработка таких алгоритмов позволила бы обеспечить процедуры агрегирования оценочных данных об успеваемости студентов по дисциплинам и практическим разделам основной образовательной
программы в комплексную оценку уровня профессиональной подготовки, а
21
так же выявить проблемные участки образовательного процесса с целью
осуществления управляющего (корректирующего) воздействия, обеспечивая
принцип теории управления – принцип обратной связи.
1.2. Анализ результатов исследований в области решения задачи
управления уровнем профессиональной подготовки студентов
Различным подходам к проблемам управления уровнем профессиональной подготовки посвящены труды таких ученых, как М.Б. Гузаирова, И.Б.
Герасимовой, Ю.С. Васильева, Н.Н. Матушкина, В.Г. Захаревича, и др.
Особый интерес вызывает решение задачи, предложенное в работе [35],
оценки качества образовательного процесса на основе построения системной
модели процесса обучения на основе триад знаний. Проблема повышения качества процесса обучения и как следствия повышения уровня подготовки
студентов на основе данной системной модели решается путем повышения
качества содержательной (семантической) стороны каждого элемента модели. Проблема управления качеством процесса обучения на основе разработанной системной модели решается путем отклонения знаний в количественном и качественном отношении у каждого элемента модели. Процесс управления качеством образования заключается в одновременной и параллельной
реализации таких управляющих факторов, которые направлены на ликвидацию отклонений незнаний. В этом случаи поддержка принятия решений будет состоять в анализе и управлении качеством учебного процесса на основе
причин выявленных отклонений.
В своей работе [11] авторы в качестве возможного решения проблемы
управления уровнем подготовки студентов используют подход, предполагающий оценку интеллектуальных способностей студентов на основе метода
иерархических структур, который, по их мнению, может обеспечить эффективную информационную поддержку при управлении учебным процессом.
Авторы сопоставляют процесс управления профессиональной подготовкой с
управлением технологическим процессом, при котором вначале ставится
22
цель и подаются на вход процесса определенные ресурсы. Управление качеством подготовки осуществляется благодаря варьированию подаваемых на
вход ресурсов. На основании этого подхода авторами разработан обобщенный алгоритм управления качеством подготовки, представляющий замкнутый контур.
После анализа полученных данных по результатам контроля знаний студента проводится анализ обобщённых данных по группе студентов. Такой
анализ, по мнению авторов, помогает определить недостатки процесса обучения и своевременно принимать меры по его корректировке. Таким образом, принятие решений в данной предметной области требует соответствующей интеллектуальной поддержки, представляющей совокупность знаний
эксперта об объекте управления.
При этом очевидно, что для достижения целей управления, т.е определения необходимых отклонений с целью внесения соответствующих управляющих воздействий, необходимо производить измерения знаний и интеллектуальных способностей, а затем соответствующим образом интерпретировать полученные результаты. Для этого необходимо решить две задачи:
1) описать планируемый результат в соответствии с его признаками
настолько определенно, чтобы не возникало возможности его различного
толкования;
2) создать инструментарий, позволяющий выявить соответствующие
признаки и определить их интенсивность, а также разработать порядок перевода результатов измерения в принятую шкалу оценок [73].
Отечественные и зарубежные исследователи [39; 41; 53; 104; 105; 113]
считают, что системное оценивание демонстрируемых результатов обучения
в целях выявления характера продвижения студентов в своем развитии
должно проводиться путем сравнения полученных результатов с какимилибо нормами, средними величинами или путем сопоставления их с результатами предыдущих диагностических процедур.
23
В настоящее время подходам к измерению учебных достижений при переходе на компетентностный формат обучения посвящены труды таких ученых, как Н.Ф. Ефремова, И.А. Зимняя, И.Д. Столбова, М.Б. Челышкова, В.И.
Звонников, Е.В. Земцова.
Особо следует отметить убедительную декомпозицию компетенций до
уровня операбельности, т.е. возможности измерения получаемого результата,
а так же классификацию педагогических технологий, средств формирования
компонент компетенций (знания, умения, владения), выполненную И.Д.
Столбовой и допускающую независимое оценивание указанных компонентов
[63].
Как отмечает автор работы [107, с. 16], «к настоящему времени в научной и методической литературе описано множество методов оценки учебных
результатов, применяемых в рамках компетентностного похода, таких как:
1. Асессмент-центр: комплекс структурированных интервью, проводимых
экспертами, заданий, состоящих из кейсов, деловых игр с участием наблюдателей, асессоров для установления уровня компетентности индивидуума в ситуациях, максимально приближенных к требованиям рабочего места.
2. Взаимооценивание. Используется для организации процедуры оценивания друг друга равноправными участниками учебного процесса. В контексте дополнительного профессионального образования (ДПО) метод взаимооценивания может применяться не только среди соучеников, но и путем привлечения участников социальных профессиональных сетей, профессиональных объединений, работодателей, коллег и т.п.
3. Оценивание методом 360 градусов. Этот метод еще называется методом круговой оценки. Его суть заключается в том, что компетентность оценивается окружением сотрудника – коллегами, руководством, подчиненными, партнёрами».
В работе [45] авторы обращаются к факторному анализу при оценке
учебных достижений студентов, применение которого обусловлено междисциплинарным характером формирования компетенций. Факторный анализ
24
при оценке компетенций позволит укрупнить и структурировать компетенции за счет выделения главных факторов, внести многомерные измерения в
аттестационные процессы. Основными инструментами, по мнению авторов,
позволяющими оценить умения студентов самостоятельно решать проблемы
различного содержания и проявлять логическое мышление, являются тесты
для оценки практической деятельности и портфолио. Приведенные авторами
средства измерения позволят оценить только лишь практическую составляющую компетенций, а для полной картины, отображающей уровень сформированности компетенций, необходимо оценивать также полученные знания и
умения.
В другой работе, посвященной проблеме оценивания, авторы рассматривают интегративный подход к оценке единой социально-профессиональной
компетентности как концептуальный вариант эталонного объекта оценивания [47]. В работе многоуровневая компонентная структура социальной компетентности представлена в виде компонентно-блочной модели и может
быть содержательно конкретизирована. Авторы акцентируют внимание на
необходимости разработки процедуры оценивания. Предполагается оценивание по каждому блоку компетентности: интеллектуальному, личностному и
собственно компонентному. Предлагается интегративный подход к оценке с
интегрированием полученных по дифференцированным планам оценивания
результатов и сведением их в комплексную интегративную оценку. Для этих
целей представлена в виде модели предварительная индексация показателей
сформированности каждого из компонентов структуры компетентности на
основе данных предварительной экспертной оценки. Модель индексирования
компонентов в блоке социальной компетентности, разработанная на основе
интегративного подхода, служит основанием для оценивания каждого блока
единой социально-профессиональной компетентности.
Несмотря на то, что предложенный авторами интегративный подход к
оценке компетентности позволяет увеличить эффективность управления, а
оценки, полученные в ходе дифференцированного оценивания, позволяют
25
обеспечить направленность управленческих воздействий на учебный процесс, данный поход имеет ряд недостатков. Во-первых, требуется специальный инструментарий оценивания единой компетентности и отбор конкретных методик для обеспечения этой процедуры. Во-вторых, возрастает сложность и многомерность задачи измерения за счет разработки отдельной методики и средств оценивания для каждого блока социально-профессиональной
компетентности.
В другой работе, посвященной проблеме оценивания компетенций, авторы обращают внимание на возможность применения модульного подхода к
оценке сформированности предметных компетенций [83]. По мнению авторов, предметные компетенции представляют собой ожидаемые результаты
предметной подготовки как диагностируемые признаки формируемых в рамках данной дисциплины трех компонентов компетенций: знаний, умений,
владений. Направленность формирования компетенций в рамках каждого
учебного модуля дисциплины (логически завершенной части учебной дисциплины) определяется с помощью матричных отношений, которые показывают распределение формируемых компонент компетенций (знания, умения и
владения) по модулям учебной дисциплины. В рамках каждого модуля определяется подходящее средство контроля, а в процедуру оценивания должна
быть заложена оценка всех запланированных результатов, включая личностно-ориентированные составляющие. Рубежный контроль по завершении модуля включает комплексную оценку успешности освоения модуля, а также
текущую оценку сформированности компетенций выпускника, в формировании которых участвует дисциплина.
Подход, изложенный авторами, предусматривает проведение контроля
сформированности предметных компетенций в рамках одной дисциплины,
что позволяет своевременно принимать управленческие решения по корректировке учебной дисциплины, однако его можно применять только для оценки уровня сформированности предметных компетенций, а соответственно,
управлять качеством предметного обучения. Также модульный подход к
26
оценке учебных достижений не учитывает междисциплинарного характера
формирования компетенций, не учитывают необходимых для управления
элементов семантики педагогических технологий с набором компетенций.
Реализация компетентностного подхода, не смотря на его преимущества,
сталкивается с трудностями оценивания сформированности владений, которые могут проявиться в качестве выполнения и защиты выпускной квалификационной работы. Анализ результатов оценивания (по средней оценке контингента группы) выпускных квалификационных работ по направлению
«Строительство» и профилю подготовки «Экспертиза и управление недвижимостью» (табл. 1.1) за 2012-13 уч.год по сложившейся методике с использованием приведенных критериев показал, что существующие на сегодняшний день технологии управления уровнем профессиональной подготовки, основанные на информации о качестве выполнения ВКР и ее защите, носят интуитивный и не обоснованный характер, а управляющее воздействие не будет иметь адресной направленности.
Таблица 1.1
Анализ результатов оценивания выпускных квалификационных работ
Члены ГАК
Оценка
доклада
Оценка
ответов на
вопросы
Качество
решения
задания
проекта
Оценка
соответствия
решений
заданию
проектирование
Качество
записки
Качество
чертежей
Предлагаемая
общая оценка
Алексеев А.О.
5
4
4
4
5
4
4
Новопашина Е. И.
5
4
4
4
5
4
4
Гуреев К.А.
4
4
4
4
4
5
4
Мишкина Е.В
5
5
5
4
5
5
5
Плешкова М. А.
5
5
4
5
5
4
5
Лыков М.В
4
5
4
5
5
4
5
27
Анализ работ, посвященных решению проблемы измерения уровня
сформированности компетенций, позволяет сделать вывод об отсутствии
единой методики измерения этого уровня. Рассмотренные инструменты оценивания не учитывают сложный, комплексный состав компетенций, а также
междисциплинарный характер формирования компетенций. Помимо этого
описанные методы не учитывают специфики формирования компетенций во
времени. Кроме того, эти инструменты не предоставляют возможности для
проведения обратной процедуры декомпозиции, а значит, отсутствует возможность параметрического обоснования управляющего воздействия.
Компетентностный подход обусловливает необходимость разработки и
внедрения инновационных механизмов в процессы проектирования, реализации и оценки качества основных образовательных программ высшего
профессионального образования. В этом контексте вуз является поставщиком образовательных услуг в виде реализуемых и востребованных сообществом образовательных программ. Потребителями таких услуг являются работодатели, студенты, преподаватели и общество в лице государства. Все
эти социальные группы заинтересованы в формировании качественных образовательных программ, однако их интересы зачастую противоречивы и
нечетко выражены.
Переход высшей школы на компетентностный формат обучения основывается на эффективном взаимодействии системы образования с бизнессообществом и работодателями [85].
Л.Н. Глебова и М.В. Гуськова в своей работе определяют необходимость
реализации комплексного подхода к формированию оценки уровня профессиональной подготовки, отвечающей запросам и воззрениям заинтересованных
групп общества. Также авторы обращают внимание на проблему участия заинтересованных лиц в процессе оценивания: «… у профессионального сообщества, вузовских работников и работодателей нет четкого сформулированного
мнения о том, что можно считать качественным образованием» [31].
28
Проблема заключается в несоответствии между оцениваемым качеством
результатов образования выпускников вуза, которое они должны показать в
своей профессиональной деятельности, и востребованным рынком труда.
Ориентация вузов на текущие требования бизнеса к качеству профессионального образования выпускников предъявляет определенные требования
к уровню и содержанию профессиональной подготовки и требует в определенных ситуациях его коррекции, т.е. управления.
Авторы также указывают на то, что механизм формирования такой
оценки должен быть достаточно эффективным, чтобы участие отдельных
представителей связки вуз – работодатели – общество в оценке уровня профессиональной подготовки не носило формального характера, а отражало
интересы всех заинтересованных сторон с высокой степенью объективности.
Проведенный анализ возможных решений проблем управления уровнем
профессиональной подготовки студентов при переходе высшей школы на
компетентностный формат обучения позволяет сделать ряд выводов. Не
смотря на большое количество публикаций, посвященных этой проблеме,
остались нераскрытыми некоторые вопросы, касающиеся необходимости соблюдения общих принципов управления и учета человеческого фактора, а
именно интересов различных социальных групп при управлении уровнем
профессиональной подготовки. В своих работах авторы не уделили внимания
композициям компетенций, отображающим связанные действия выпускников при решении учебных и прикладных задач. Кроме того, отсутствуют эффективные методики оценивания уровня сформированности компетенций и
их компонентов, а также комплексного оценивания уровня компетентности
выпускника. Не исследованы также связи между оценочными данными, характеризующими образовательный процесс, и объемом информации, получаемой студентом в процессе обучения с использованием современных научных результатов в области теории информации.
29
1.3. Цель и задачи исследования
Управление уровнем профессиональной подготовки студентов целесообразно рассматривать в двух аспектах: апериодическом, когда изменения
носят разовый характер, связанный со случайными контекстно складывающимися обстоятельствами, и периодическом, обусловленном циклическими
процессами в экономике в целом или в ее отдельных сегментах. В первом
случае разнонаправленность управления достаточно очевидна. Во втором
случае влияние циклов экономики на цикличность управления образовательным процессом требует более детального обсуждения причин и предположительных значений периодов обновления технологических параметров процесса подготовки специалистов. Такое обсуждение станет более результативным, если его проводить с позиции рыночной экономики, точнее, рынков образовательных услуг и труда выпускников, хотя бы на концептуальном
уровне, рассматривая явление экономических циклов, признаки проявления и
возможные варианты их продолжительности.
Экономические циклы различаются по продолжительности следующим
образом [38; 39; 78]:
– Столетние циклы, длящиеся 100 и более лет, как и «циклы Кондратьева»,
продолжительность которых составляет 50–70 лет (названы в честь выдающегося русского экономиста Н.Д. Кондратьева, разработавшего теорию «длинных
волн экономической конъюнктуры»; Кондратьев предположил, что наиболее
разрушительные кризисы происходят тогда, когда совпадают точки максимального падения деловой активности «длинноволнового цикла» и классического;
примерами могут служить кризис 1873 г., Великая депрессия 1929–1933 гг.,
стагфляция 1974–1975 гг.), предполагают глубокие преобразования в области
образования, такие как разработка и внедрение новых парадигм в области организации высшего образования, например с позиции синергетики как междисциплинарного похода с точки зрения картины мира и мировой науки.
– Классические циклы (первый «классический» кризис (кризис перепроизводства) произошел в Англии в 1825 г., а начиная с 1856 г. такие кризисы
30
стали мировыми), которые длятся 10–12 лет и связаны с массовым обновлением основного капитала, т.е. оборудования. В связи с возрастающим значением морального износа основного капитала продолжительность таких циклов в современных условиях несколько сократилась, но способна привести к
переходу на новые стандарты по направлениям подготовки.
– Циклы Китчина продолжительностью 3–4 года, которые в современных условиях связывают с запаздыванием по времени движения информации
о превышении предложения над спросом, т.е. на складах образуются чрезмерные запасы товаров из-за полной загрузки мощностей. Кроме того, требуется время на то, чтобы эту информацию проверить, принять и утвердить само решение. Наблюдается определенное запаздывание между принятием решения и максимальной загрузкой мощностей (на приведение решения в
жизнь тоже требуется время). Циклы Китчина в различные периоды делают
востребованным различное содержание в подготовке специалистов, прежде
всего на первичных должностях в сфере производства и продвижения товаров, что хорошо согласуется с циклами подготовки бакалавров и магистров
современного двухуровневого образования.
Таким образом, экономические циклы, и в первую очередь краткосрочные циклы, характеризуются меняющимся спросом на уровень и требования
к
содержанию
профессиональной
подготовленности
инженерно-
технического состава. В период обновления основного капитала и связанной
с этим возрастающей роли hi-tech технологий повышенной востребованностью пользуются высококвалифицированные специалисты, способные к инновационной деятельности. Повышенные затраты на подготовку и оплату
труда таких специалистов окупаются будущими дивидендами от выполненных инновационных бизнес-проектов в том или ином сегменте производства.
В следующей фазе экономического цикла – расширенном воспроизводстве,
когда требуется большое число специалистов широкого профиля, в интересах
конкурентоспособности выпускаемой продукции становится востребованным сравнительно дешевый трудовой ресурс, воспроизводимый с меньшими
31
затратами и не претендующий на высокую оплату труда. В будущем эти специалисты могут повысить свою квалификацию известными формами дополнительного образования.
Проведенный анализ свидетельствует о том, что циклический характер
развития экономики обусловливает периодический разнонаправленный характер требований к уровню профессиональной подготовки выпускников вуза. В соответствии с меняющимся заказом на специалистов по направлениям
на выпускающих кафедрах необходимо осуществлять периодический анализ
и управление уровнем профессиональной подготовки студентов с учетом
предпочтений заинтересованных групп общества.
Управление профессиональной подготовкой, построенное на известных
технологиях, не может быть эффективным ввиду недостаточного уровня достоверности и параметрической обоснованности принимаемых решений.
Поэтому целью диссертационной работы является повышение достоверности и степени обоснования принимаемых с учетом мнений всех заинтересованных сторон решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов на основе алгоритмов интеллектуальной поддержки. Достижение поставленной цели требует новых концептуальных моделей, установок, положений и принципов, которые могли бы в совокупности составить
новую концепцию интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении уровнем профессиональной подготовки.
Повышение уровня достоверности и степени параметрической обоснованности принимаемых решений в задачах управления уровнем профессиональной подготовки студентов может быть достигнуто на основе алгоритмов
интеллектуальной поддержки – моделей предпочтений всех заинтересованных лиц. Поэтому объектом исследования является управление уровнем
профессиональной подготовки студентов на основе компетентностного подхода, а предметом – алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов.
32
Для обоснования востребованности управления уровнем профессиональной подготовки студентов на выпускающей кафедре (такая востребованность формируется складывающейся ситуацией на рынках образовательных
услуг и труда выпускников по данному профилю подготовки соответствующего направления) необходимо разработать и исследовать концептуальные
модели соответствующих рынков.
В связи с переходом на двухуровневую систему подготовки возникают задачи раздельного и совместного управления уровнем подготовки бакалавров и
магистров, что целесообразно отразить в различных вариантах реализации на
концептуальных моделях управления уровнем профессиональной подготовки.
Управление профессиональной подготовкой студентов, соответствующее
общим принципам, справедливым для любого управления: принципу измерения
текущего состояния регулируемой величины (уровня профессиональной подготовки студентов), принципу обоснования его желаемого значения и принципу
обратной связи (определение рассогласования и проблемных мест в обучении
для обоснования управляющего воздействия), нуждается в системном анализе с
целью учета особенностей объекта управления – образовательного процесса,
описанного в параметрах распределения доли трудоемкости (эффективной трудоемкости) педагогических технологий на множестве компетенций в соответствии с их структурой. Такая модель могла бы служить исходной позицией для
инновационного управления уровнем профессиональной подготовки с целью
повышение достоверности и обоснования параметров принимаемых решений.
Без учета значимости оценочных данных с одинаковой шкалой по дисциплинам ООП представляется затруднительным формирование достоверных результатов комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки, которые учитывали бы значимость каждой компетенции или каждой
группы компетенций при формировании их компоненты владений на множестве учебных и производственных задач.
Для разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки, строящейся
на предпочтениях всех заинтересованных лиц, необходимо осуществить вы-
33
бор наиболее эффективных в данном применении с точки зрения адекватности и приемлемой трудоемкости математических инструментов агрегирования оценочных данных в комплексные оценки различного уровня. Возможно,
окажется востребованным построение композиций различных линейных и
нелинейных сверток в задачах измерения, связанных с многомерностью оценочных данных об уровне подготовки по всем дисциплинам ООП.
Выбор механизмов агрегирования осложняется тем обстоятельством,
что величина рассогласования в системе управления образовательным процессом является единственной исходной позицией для обоснования коррекций в организации профессиональной подготовки. Этот выбор должен быть
нацелен на построение результативного процесса декомпозиции свертки до
контекстно определяемых проблемных мест.
Отличие педагогических условий формирования компонентов компетенции: знаний, умений и владений, а значит, и обоснование возможных
коррекций, приводит к пониманию целесообразности многоконтурного
управления уровнем профессиональной подготовки с соблюдением общих
принципов управления на каждом уровне. При этом необходимо расставить
приоритеты компонент компетенций в системе оценочных данных.
Декомпозиция профессиональной подготовки студентов в компетентностном подходе на множество отдельных формируемых компетенций даже
в составе обособленных групп компетенций привела к известному разрыву
этих элементов с учебными и прикладными задачами, через которые они агрегируются в общий уровень профессиональной подготовки, но уже на новой
основе – практической деятельности, которая оценивается по окончании
учебного процесса. Этот разрыв необходимо устранить методическими или
инструментальными средствами.
Проведенный системный анализ проблем управления уровнем профессиональной подготовки студентов показывает востребованность построения
и исследования ряда концептуальных моделей в данной предметной области
и формулировки научных положений в форме концепции интеллектуальной
34
поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной
подготовки студентов, которая могла бы служить методологическим базисом
разработки алгоритмических и методических компонентов комплексной
оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования параметров коррекции образовательного процесса. Проведенный анализ позволяет обозначить первую задачу исследования – сформулировать концепцию
интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении уровнем
профессиональной подготовки студентов
Исходной позицией решения этой задачи может служить комплексная
модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов.
Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов отличается системным описанием оригинальных процессов организации и преобразования исходных данных, выбора и принятия решений
субъектами управления. Данная модель служит необходимой основой выбора
методов разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки и представляет
собой описание совокупности ряда процессов, формирующих контур управления
Модель образовательного процесса относится к классу сложных систем,
отвечающих признакам структурной сложности, сложности функционирования (поведения) и выбора поведения. Поэтому основным принципом его исследования является принцип многомодельности, в соответствии с которым
должны обоснованно выбираться возможные модели его описания, отвечающие конкретной задаче исследования. Согласно поставленной задаче состав
искомой модели может быть ограничен распределением эффективной трудоемкости, закрепленной за компетенциями в рамках множества дисциплин
ООП, множества оценочных данных, структуры множества компетенций и
множества их допустимых композицией. Естественно, что в этом случае в
качестве математического инструмента описания объекта можно рекомендовать теоретико-множественную модель объекта управления.
35
В качестве первого алгоритма интеллектуальной поддержки управления
уровнем профессиональной подготовки закономерно ставится алгоритм
свертки исходных данных в комплексную оценку, поскольку с его помощью
можно установить рассогласование, возникающее между текущим и требуемым уровнями профессиональной подготовки, необходимое для принятия
управленческого решения и служащее контекстной основой локализации
проблемных мест. Кроме того, это инструментальное средство должно быть
способным оценивать динамику качества учебного процесса вузов, своевременно обнаруживать те или иные тенденции. Наконец, оно могло бы служить
основой для разработки эталонного стандартизированного механизма оценивания уровня соответствия компетентностной модели выпускника соответствующего направления и профиля подготовки.
С одной стороны, степень локализации обоснования параметров коррекции образовательного процесса должна отвечать требуемой оперативности
принятия решения с точки зрения сокращения множества альтернатив. С
другой стороны, у менеджера ООП должна оставаться некоторая доля неопределенности, обеспечивающая ему возможности учета особых обстоятельств учебного процесса, связанных с ресурсами дидактического и педагогического характера.
Проведенный анализ позволяет сформулировать вторую задачу исследования – разработку алгоритмов комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования параметров коррекции образовательного процесса.
Рекомендовать применение инновационных алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах управления уровнем профессиональной подготовки можно только в том случае, если они обладают существенно большей эффективностью в сравнении с действующими технологиями. При этом под эффективностью алгоритмов интеллектуальной поддержки данного назначения следует понимать степень достоверности результатов
36
оценивания уровня профессиональной подготовки студентов и обоснования
параметров коррекции образовательного процесса.
Чисто вычислительные эксперименты могут подтвердить корректность
использования известных математических методов и алгоритмических процедур, что в данном случае, когда обсуждаются алгоритмы интеллектуальной
поддержки, использующей модели поведения людей в задачах выбора, недостаточно.
Натурные эксперименты, кроме известных затрат, в нашем случае имеют серьезные ограничения как эксперименты над людьми, допускаемые
только после достаточной экспертизы, проведенной иными методами.
Остается для выбора только широко используемый в последнее время
для исследования эффективности систем с ярко выраженным проявлением
человеческого фактора метод имитационных деловых игр. Основная идея
этого метода заключается в последовательном включении модератором в
имитационную деловую игру участников без интеллектуальной поддержки
и при ее использовании с последующим сопоставлением полученных результатов. Ввиду сложности и особой важности для проведенного исследования разработки, проведения имитационной деловой игры и анализа результатов данная задача должна быть выделена в отдельную научную задачу – исследование эффективности поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной подготовки на основе интеллектуальных
технологий.
Таким образом, для достижения поставленной цели требуется решить
следующие задачи:
1) сформулировать концепцию интеллектуальной поддержки принятия
решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов;
2) разработать комплексную модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов;
3) разработать алгоритмы комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования коррекции образовательного процесса;
37
4) исследовать эффективность алгоритмов поддержки принятия решений
при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов на основе
интеллектуальных технологий.
Выводы по главе 1
1. Интеграция в мировую образовательную систему, присоединение
России к Болонскому процессу обусловливают необходимость формирования
требований к уровню подготовки выпускников на основе компетентностного
подхода, представляющего собой совокупность общих принципов определения целей образования и оценки образовательных результатов.
Одной из позиций Болонского процесса является построение модели
обучения на основе целей обучения и компетентностный подход к заданию
целей и результатов образования. Качество подготовки студентов в этом случаи нормируется путем задания требований к результатам образования и
нуждается в сопоставлении достигнутых и планируемых результатов обучения.
В образовательных стандартах нового поколения компетенция выступает как новая норма качества образования, задающая цели обучения, на реализацию которых должен быть ориентирован управляемый процесс подготовки
специалиста.
2. Несмотря на большое количество публикаций, посвященных этой
проблеме, остались нераскрытыми некоторые вопросы, касающиеся необходимости соблюдения общих принципов управления и учета человеческого
фактора, а именно интересов различных социальных групп при управлении
уровнем профессиональной подготовки. Прикладных результатов, касающихся управления образовательными процессами на этих принципах, обнаружить не удалось.
В своих работах авторы не уделили внимания композициям компетенций, отображающим связанные действия выпускников при решении учебных
и прикладных задач. Кроме того, отсутствуют эффективные методики оценивания уровня сформированности компетенций и их компонентов, а также
комплексного оценивания уровня компетентности выпускника. Не исследо-
38
ваны также связи между оценочными данными, характеризующими образовательный процесс, и объемом информации, получаемой студентом в процессе обучения с использованием современных научных результатов в области теории информации, в частности негэнтропийного подхода. Авторы не
касаются проблемы измерения негэнтропии как количества полезной информации, получаемой студентами в процессе обучения и позволяющей им как
будущим специалистам снижать энтропию производственных процессов.
Обобщая все вышесказанное, можно сделать вывод о том, что на сегодняшний день при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов осталось еще много нерешенных проблем.
3. Анализ целей управления уровнем профессиональной подготовки
студентов позволил декомпозировать задачу исследования на следующие
частные задачи:
1) сформулировать концепцию интеллектуальной поддержки принятия
решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов;
2) разработать комплексную модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов;
3) разработать алгоритмы комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования коррекции образовательного процес-са;
4) исследовать эффективность алгоритмов поддержки принятия решений
при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов на основе
интеллектуальных технологий.
39
Глава 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ
УРОВНЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ
2.1. Разработка и анализ концептуальных моделей
управления уровнем профессиональной подготовки студентов
Смена образовательной парадигмы – переход на компетентностный
формат обучения и вовлечение заинтересованных лиц, в частности работодателей, в управление уровнем профессиональной подготовки включает рыночные механизмы в сфере образования, позволяет урегулировать интересы
участников рынков труда и образовательных услуг
На состояние рынков образовательных услуг и труда, оказывает влияние
цикличность развития экономики. В действительности экономика развивается не по прямой линии, характеризующей экономический рост, а через постоянные отклонения от нее через спады и подъемы, поэтому развитие экономики циклично. Экономический цикл можно трактовать как колебания деловой активности. Эти колебания носят нерегулярный и непредсказуемый
характер [38].
Современные рынок образовательных услуг, как и другой рынок, характеризуется частыми изменениями предпочтений потребителей и расстановкой
конкурентных сил, необходимостью быстрого обновления спектра предоставляемых услуг [75]. Данное обстоятельство может находить отражение в изменении уровня и содержания профессиональной подготовки специалистов, а
именно набора и уровня решения производственных задач.
Циклический характер развития экономики обусловливает периодический разнонаправленный характер требований к уровню профессиональной
подготовки выпускников вуза. Они повышаются во времена стагнации, когда
возрастает спрос на hi-tech технологии, создаваемые высококвалифицированными специалистами, и понижаются для последующих периодов масштабиро-
40
вания производства новых товаров, предусматривающих в условиях конкуренции удешевление продукции, в том числе за счет расходов на персонал.
Уровень профессиональной подготовки является важной характеристикой для рынков образовательных услуг и труда. Игроками первого рынка являются абитуриенты, формирующие спрос, и выпускающая кафедра, формирующая предложение, игроками второго – выпускники, имеющие определенный уровень профессиональной подготовки и формирующие предложение, а также работодатели, потребители труда. Каждая из перечисленных
групп предпочитает иметь дело со сбалансированным относительно своих
интересов уровнем профессиональной подготовки.
Исследуя поведение участников рынков труда и образовательных услуг
с позиций экономической теории можно выявить и описать их предпочтения
и факторы, оказывающие на них влияние.
Так, абитуриенты заинтересованы в высоком уровне профессиональной
подготовки, достаточном для успешного трудоустройства по выбранному
профилю подготовки, или магистерской программе после окончания вуза в
сочетании с умеренной платой за обучение (в случае контрактного обучения).
Выпускающая кафедра формирует свое конкурентное предложение на
рынке образовательных услуг, обеспечивая не только аспекты фундаментального образования, но и востребованный на рынке труда уровень профессиональной подготовки, и заинтересована в выполнении плана набора абитуриентов на бюджетной и контрактной основе при соответствующих размерах
затрат для обеспечения этого уровня.
Выпускники вуза заинтересованы в успешном трудоустройстве по выбранному профилю подготовки или магистерской программе в сочетании с
высоким уровнем оплаты труда, адекватно отражающим их уровень профессиональной подготовки.
Работодатели выражают свои пожелания относительно востребованного
уровня профессиональной подготовки молодых специалистов в сочетании с
41
адекватным этому уровню размером оплаты труда, формируя тем самым
свой спрос на рынке труда выпускников.
Так или иначе, предпочтения каждой из заинтересованных групп тесно
связаны с уровнем профессиональной подготовки и несбалансированность
интересов основных игроков рынков может привести к различным негативным ситуациям. Это обстоятельство требует учета предпочтений игроков и
периодической коррекции образовательного процесса с опорой на информацию о складывающихся ситуациях на рынках образовательных услуг и труда
выпускников. Тем самым удовлетворяются предпочтения упомянутых социальных групп относительно уровня профессиональной подготовки.
Ниже на концептуальном уровне обосновывается ситуативная необходимость поддержания равновесных состояний на рынках образовательных
услуг и труда посредством управления уровнем профессиональной подготовки студентов.
В рамках этой задачи произведем соответствующий анализ концептуальных моделей рынков [38] образовательных услуг и труда с упрощенными
детерминантами спроса и предложения для исследования переходных процессов с учетом интересов всех заинтересованных сторон, принимая допущение о том, что мотивация принятия решений игроками рынков анализируется не во всей совокупности обуславливающих ее факторов, а лишь определяющих, а остальные при этом полагаются несущественными. [60] На рынке
образовательных услуг, как отмечалось выше, абитуриенты формируют
спрос на образовательные услуги. Интересы (предпочтения) абитуриентов
формируются на основе уровня привлекательности представленных на соответствующем рынке профилей подготовки или магистерских программ и
представляются в виде упрощенной функцией (2.1) от детерминантов спроса,
считая, что прочие факторы остаются неизменными, а для целей настоящего
исследования определяющими являются цена, интерпретируемая как плата за
обучение и выражающая затраты на обеспечение требуемого уровня подго-
42
товки, а так же уровень профессиональной подготовки, адекватный вложению соответствующего объема ресурсов:
Qdаб  f1(Pdаб , xпп ) ,
(2.1)
где Qdаб – уровень привлекательности на рынке образовательных услуг профиля подготовки или магистерской программы, который характеризуется
максимальным числом заявлений от абитуриентов на поступление; Pdаб –
уровень платы за обучение для абитуриента по соответствующему профилю
подготовки или магистерской программе; xпп – уровень профессиональной
подготовки.
Предпочтения выпускающей кафедры относительно уровня профессиональной подготовки формируются на основе ситуации, складывающейся на
рынках образовательных услуг (недобор студентов или излишне высокий
конкурс), и могут быть представлены в качестве упрощенной функции предложения (2.2), используя подобные рассуждения о важности факторов для
целей исследования:
Qsкаф  f2 (Ps , xпп ) ,
(2.2)
где Qsкаф – оценка предпочтений выпускающей кафедры, имеющая смысл согласия на зачисления определенного количества абитуриентов; Ps – уровень
платы за обучение для вуза по соответствующему профилю подготовки или
магистерской программе, цена предложения.
Предпочтения работодателей формируются исходя из возможного уровня оплаты труда и требуемого уровня профессиональной подготовки, что поясняется концептуальной моделью спроса, построенной в виде упрощенной
функции (2.3) от детерминантов спроса:
Qdраб  f3 (Pd , xпп ) ,
(2.3)
43
где Qdраб – оценка предпочтений работодателя, выражающаяся в объеме
спроса на труд выпускников при заданном уровне профессиональной подготовки;
Pd – установленный работодателем уровень оплаты труда.
Предпочтения выпускников формируются исходя из требуемого ими
уровня оплаты труда при соответствующем уровне профессиональной подготовки, что поясняется концептуальной моделью предложения (2.4):
Qsвып  f4 (Ps , xпп ) ,
(2.4)
где Qsвып – оценка предпочтения выпускников, отражающая предложение при
заданном уровне профессиональной подготовки;
Ps – желаемый выпускни-
ками уровень оплаты труда.
Более обстоятельно вопросы обеспечения равновесных состояний обоих
рынков предлагается проанализировать с использованием концептуальных
моделей рынков труда выпускников (рис. 2.1) и образовательных услуг
(рис. 2.2), что, в конечном счете, позволит принимать обоснованные управленческие решения по вопросам стабилизации уровня профессиональной
подготовки студентов в относительно узкой области.
На рынке труда основными игроками являются выпускники и работодатели. Предложение определяется количеством выпускников Qвып , согласных
на уровень оплаты труда Р1, при котором они могут успешно реализовать
свои способности на объекте профессиональной деятельности и решать возникающие задачи исходя из своего уровня профессиональной подготовки
xпп , и описывается кривой предложения s (supply). Спрос на труд определяется исходя из потребностей работодателя в найме определенного количества
выпускников Qвып , имеющих требуемый уровень профессиональной подготовки
xпп , и установленного уровня оплаты труда, что описывается кривой
предложения d (demand).
44
Рис. 2.1. Концептуальная модель рынка
Рис. 2.2. Концептуальная модель рынка об-
труда
разовательных услуг
Игроками рынка образовательных услуг являются абитуриенты и выпускающая кафедра. Спрос на образовательные услуги Qàá формируется абитуриентами, исходя из их интересов относительно уровня оплаты за обучение Р2 и
желаемого уровня профессиональной подготовки
xпп , что описывается кривой
спроса d. Выпускающая кафедра формирует предложение на образовательные
услуги Qàá , исходя из своих предпочтений относительно уровня профессиональной подготовки
xпп , обеспечивающего будущему выпускнику гарантии
успешного трудоустройства в сочетании с размером затрат на обеспечение этого уровня, выражающегося в уровне оплаты за обучение, и описывается кривой
предложения
s.
Равновесие на рынке труда возникает в ситуации, когда предпочтения
работодателей и выпускников полностью совпадают, и характеризуется точкой оптимума opt . Это означает, что все работодатели, выражающие свои
предпочтения относительно уровня профессиональной подготовки и уровня
оплаты труда, находят на рынке необходимое им количество выпускников с
требуемым для них уровнем профессиональной подготовки, которые, в свою
очередь, согласны на установленный работодателем размер оплаты их труда.
45
В случае, когда размер оплаты труда, установленный работодателем,
опускается ниже точки оптимума, на рынке труда наблюдается ситуация, при
которой спрос на труд будет превышать предложение. Это соответствует состоянию дефицита специалистов с требуемым для работодателя уровнем
профессиональной подготовки, и, соответственно, предпочтения выпускников относительно желаемого для них уровня оплаты труда при соответствующем уровне профессиональной подготовки xпп будут удовлетворены в
меньшей степени.
В противоположной ситуации, когда уровень оплаты труда поднимается
выше уровня, соответствующего равновесному состоянию P1opt , выпускники в
большей мере стремятся реализовать свои способности, исходя из своего
уровня профессиональной подготовки, на объекте профессиональной деятельности, а именно в большей степени удовлетворить свои интересы относительно установившегося уровня оплаты труда. В данном случае количество
выпускников, желающих успешно реализовывать свои способности при
уровне оплаты труда выше оптимального, будет чрезмерно высоким. Подобная ситуация будет характеризоваться дефицитом рабочих мест из-за отсутствия столь высокого спроса у работодателя на труд выпускников при уровне
оплаты труда выше равновесного, а именно превышением предложения труда над спросом, что соответствует состоянию избытка специалистов или безработице.
Рассмотрим более детально вопрос обеспечения равновесного состояния
на рынке образовательных услуг, используя концептуальную модель (см.
рис. 2.2).
Равновесие на рынке образовательных услуг возникает в ситуациях, когда предпочтения абитуриентов и выпускающей кафедры совпадают максимальным образом. Если уровень оплаты за обучение снижается до уровня
ниже равновесного P2opt , то возникает ситуация, характеризующаяся увеличением спроса на предоставляемые образовательные услуги над предложением
46
на них, что означает увеличение конкурса. При этом затраты на обеспечение
достаточно высокого уровня профессиональной подготовки, дающего гарантии успешного трудоустройства будущих выпускников, будут значительно
ниже и, соответственно, предпочтения выпускающей кафедры будут удовлетворены в меньшей степени.
В противоположном случае, когда цена за обучение Р2 поднимается выше цены, соответствующей равновесному состоянию P2opt , на рынке образовательных услуг будет наблюдаться ситуация, характеризующаяся увеличением предложения над спросом, что соответствует недобору абитуриентов.
Необходимость повышения уровня профессиональной подготовки в вузе
более ожидаемая, поскольку может быть связана с негативными возмущениями
в образовательном процессе либо с требованиями намечающегося технического
прогресса в экономике, когда возрастает потребность внедрения hi-tech технологий для создания и вывода на рынок инновационной продукции. Данное обстоятельство вызывает спрос на специалистов с более высоким уровнем профессиональной подготовки, способных решать инновационные задачи и находить выход из более сложных производственных ситуаций.
Целесообразность снижения уровня профессиональной подготовки в периоды масштабирования производства новых товаров, предусматривающие
удешевление продукции, в том числе за счет расходов на персонал, менее
очевидна, но ее реальность может быть проиллюстрирована с помощью концептуальных моделей рынков труда и образовательных услуг, отображающих реакцию рынков на стремления работодателей к снижению себестоимости своей продукции за счет удешевления рабочей силы (рис. 2.3), и следующих рассуждений. В ситуациях, предусматривающих снижение себестоимости
продукции, в том числе и за счет удешевления рабочей силы, работодатель будет вынужден понижать оплату труда до уровня Р1 (см. рис. 2.3).
47
Рис. 2.3. Реакция рынка труда на стремление работодателей к снижению
себестоимости своей продукции за счет удешевления рабочей силы
Снижение уровня оплаты труда будет приводить к ситуации, когда предпочтения выпускников с более высоким уровнем профессиональной подготов
ки xпп
будут удовлетворены в меньшей степени. Подобная ситуация будет хаopt
рактеризоваться снижением количества  Qвып
 Qвып
  выпускников, согласных
на установленный работодателем уровень оплаты труда Р1 , что соответствует
состоянию, когда работодатель ощущает дефицит специалистов. Для стабилиopt
зации ситуации  Qвып
  Qвып
 на рынке при заданном уровне оплаты труда Р1
работодатель вынужден соглашаться на снижение уровня профессиональной
*
**
подготовки  xпп
 xпп
 на величину xпп . Сформировавшийся дефицит спе-
циалистов, востребованного уровня подготовки может быть устранен новыми
предложениями на рынке труда, поступающими в результате необходимых изменений на рынке образовательных услуг (рис.2.4.).
Сигнал о намерениях работодателя уменьшить уровень оплаты труда
выпускников с одновременным согласием на снижение уровня профессиональной подготовки поступает на рынок образовательных услуг (рис. 2.4),
48
как
 xпп*  xпп**  ,
что вызовет эффект: смещение кривой спроса влево-вниз
d  d  и кривой предложения вправо-вниз s  s , в соответствие с законами
спроса (2.3) и предложения (2,4) по причине снижения уровня профессиональной подготовки (качества образовательной услуги) [60].
Рис. 2.4. Реакция рынка образовательных услуг на стремление работодателей
к снижению себестоимости своей продукции за счет удешевления рабочей силы
Равновесное состояние opt на рынке образовательных услуг соответствует ситуации, когда предпочтения абитуриентов и выпускающей кафедры
удовлетворены максимальным образом. С одной стороны, выпускающая кафедра и вуз готовы снизить уровень профессиональной подготовки
 xпп  xпп* 
на величину xпп , что обусловлено пожеланиями работодателей
и требует меньших затрат. С другой стороны, абитуриенты представляют себе другую, меньшую цену P2 оплаты образовательной услуги, соответствующую новым возможностям трудоустройства. В рамках сложившегося рынка
образовательных услуг (рис.2.4) это обстоятельство приведет к недобору
 . Поэтому кривая предложения выпускаабитуриентов на величину Qабopt  Qаб
ющей кафедры подлежит смещению вправо-вниз s  s за счет снижения за-
49
трат на обучение (отказ от дорогостоящего оборудования, высокооплачиваемых специалистов и др.) до точки opt2 пересечения этой кривой с горизонтальным уровнем P2 . Что бы это точка стала точкой равновесия рынка образовательных услуг, через нее должна и кривая спроса d  , сместившаяся влево-вниз.
Изменения на рынке образовательных услуг окажут влияние на рынок
труда (рис . 2.3) в форме смещение кривой предложения s  s вправо - вниз до
точки нового ожидаемого работодателем равновесия
opt1 – пресечения с новой
кривой спроса d , образованной смещением прежней кривой d влево вниз в соответствиями с изменившимся предпочтениями работодателя.
Проведенное исследование концептуальных моделей рынков подтверждает разнонаправленный характер задач управления уровнем профессиональной подготовки студентов, который в современных условиях формируется на принципах компетентностного подхода.
Для достижения целей управления уровнем профессиональной подготовки и соблюдения фундаментальных принципов общей теории управления необходима разработка концептуальных моделей управления, способных отражать реальные процессы решения задач управления и служить отправной точкой для разработки соответствующего алгоритмического комплекса.
При реализации компетентностного подхода образовательный процесс
можно считать эквивалентным процессу формирования заявленного перечня
общекультурных и профессиональных компетенций.
Как уже отмечалось, компетенции имеют сложную, многогранную
структуру, неоднозначно понимаемую формулировку. Интегративное понятие компетенции детализируется компонентами – отличительными признаками её проявления в виде результатов, отражающихся в действиях обучающегося. Описанные результаты должны быть значимы, достижимы, чётко и
ясно изложены, понятны, иметь практическую направленность. Декомпози-
50
ция компетенции должна производиться до уровня оперируемости, т.е. возможности измерения получаемого результата. [63] Для описания компонентов компетенции в данном исследовании используется формат ФГОС ВПО.
Триада ЗУВ – знания, умения, владения – логичный переход от традиционной ЗУНовской (знания, умения, навыки) образовательной модели в сторону
практической направленности современного обучения. Кроме этого для
успешности образовательного процесса и оперативного осуществления
управляющих воздействий необходимо проводить контроль формирования
компетенции или её отдельных компонентов в некоторые заранее определённые моменты времени.
Как уже отмечалось выше, каждую компетенцию можно представить в
виде системной триады компонентов: знания, умения, владения. Идея компетентностного подхода состоит в целостности образования, означающего
овладение знанием с помощью системной триады. Каждый акт формирования компетенции триедин. Очевидно, что невозможно у студента сформировать умения без необходимого объема накопленного им знания, как невозможно привить студенту способность владеть знаниями и умениями без их
освоения. В основу разработки модели управления уровнем профессиональной подготовки положена компонентная структура компетенций.
Для разработки концептуальной модели управления уровнем профессиональной подготовки студентов образовательный процесс разбивается на три
подпроцесса, каждый из которых ответственен за формирование соответствующего компонента компетенции: подпроцесс формирования дисциплинарных компетенций – на уровне знаний, подпроцесс базовой профессиональной подготовки – на уровне умений и подпроцесс профильной профессиональной подготовки на уровне формирования владений решать стандартные производственные задачи, возникающие на объекте профессиональной
деятельности [100]. Таким образом, концептуальная модель управления имеет трехуровневую структуру и представлена всеми тремя компонентами компетенций – знания, умения и владения (рис. 2.5), формирование которых
51
осуществляется различными по форме и содержанию образовательными технологиями.
Рис. 2.5. Трехконтурная концептуальная модель управления уровнем
профессиональной подготовки бакалавров на основе компетентностного подхода
и принципов общей теории управления
Будем считать, что знания в основном формируются за счет изучения
дисциплин основной образовательный программы (ООП). Поэтому первый
контур концептуальной модели, процесс формирования дисциплинарных
компетенций, ответственен за формирование знаниевой компоненты компетенций. При этом технологиями ее формирования считаются лекционные и
семинарские занятия, коллоквиумы, самостоятельная работа студентов в
рамках изучения дисциплины. Оценочными средствами сформированности
данной компоненты компетенции будем считать экзамены и зачеты. Этот
контур управления имеет блок контроля уровня сформированности знаний –
КУЗ. Комплексная оценка Xˆ з поступает на сумматор для сравнения с требуемым уровнем Xˆ зж , В результате этого сравнения определяется направление
и величина рассогласования Xˆ з . Кроме этого первый контур управления
52
содержит блок локализации коррекции 1, т.е. определение «узкого места» –
дисциплины  dз  Dз  , отвечающей за формирования той или иной части
знаниевой компоненты конкретной компетенции, поддерживающий процесс
управления уровнем сформированности данной компоненты компетенции.
Корректирующие (управляющее) воздействие 1 осуществляется менеджером
ООП по отношение к конкретной дисциплине, и его глубина зависит от величины рассогласования. В данном случае корректирующие воздействия могут быть направлены на изменение как дидактических (изменение содержания (тем) учебной дисциплины, методической базы, а также применение интерактивных методов обучения и т.д.), так и педагогических (привлечение
высококвалифицированных
специалистов
из
состава
профессорско-
преподавательского состава) условий.
Второй контур модели управления – процесс базовой профессиональной
подготовки – ответственен за формирование умений. Технологиями формирования этой компоненты компетенции можно считать курсовое проектирование, научно-исследовательскую работу студентов, учебные практики, а
средством оценивания – защиту курсовых проектов, отчетов по практикам и
НИРС. Этот контур также содержит блоки измерения уровня сформированности умений – КУУ и локализации проблемных мест  d у  Dу  в данном
процессе. Аналогичным образом определяется рассогласование Xˆ у между
фактическим уровнем Xˆ у и желаемым Xˆ уж и осуществляется корректирующие воздействие 2 на процесс профессиональной подготовки. В данном случае, корректирующие воздействие направлено на изменение педагогической
технологии (практических разделов ООП), отвечающей за формирование
умений студента применять полученные знания. Эта коррекция может затрагивать коррекцию дисциплин, обеспечивающих необходимый уровень знаний.
Третий контур модели управления – процесс профильной профессиональной подготовки – ответственен за формирование владений. Здесь техно-
53
логиями формирования могут служить выполнение инновационных проектов, прохождение производственной практики и подготовка ВКР, а средствами оценивания – защита отчетов по практикам, инновационных проектов и
ВКР. Так же как и первые два контура, это контур содержит блок измерения
комплексной оценки Xˆ в сформированности владений – КУВ. После определения известным образом рассогласования Xˆ в осуществляется корректирующее воздействие 3 на соответствующий процесс, что предполагает воздействие как на конкретные педагогические технологии формирования владений, так и технологии формирования умений.
Совместная работа трех контуров управления уровнем профессиональной подготовки согласуется менеджером ООП на основе устанавливаемой
иерархии (вложенности контуров управления) задач оптимизации:
Xˆ в ( Xˆ уmin , Xˆ зmin )  Xˆ вж ,
Xˆ уmin( Xˆ з )  min arg( Xˆ ( Xˆ у , X зmin )  X вж ,
d у 
(2.5)
Xˆ зmin  min arg( Xˆ у ( Xˆ з ))  Xˆ уmin .
d з 
Первая часть формулы (2.5) соответствует требованию обеспечения желаемого уровня владений Xˆ вж при минимальных уровнях умений Xˆ уmin и знаний
Xˆ зmin . Вторая часть формулы (2.5) соответствует выбору минимального уров-
ня умений Xˆ уmin , требуемого для обеспечения желаемого уровня владений Xˆ вж
при минимальном уровне знаний Xˆ зmin . Третья часть формулы (2.5) соответствует выбору минимального уровня знаний Xˆ зmin , обеспечивающего минимальный уровень умений Xˆ уmin .
Основной аспект компетенций, владение, оценивается работодателями в
ходе производственной деятельности выпускников и по результатам защиты
ими ВКР. На данном этапе у работодателя может возникнуть понимания
необходимости пересмотра состава и содержания квалификационных работ,
что предполагает изменение требований уровня профессиональной подго-
54
товки студентов. При положительном решении этого вопроса выпускающая
кафедра выполняет необходимый объем работ по адекватному изменению
образовательного процесса в отношении педагогических технологий, затрагивая их содержание, преподавательский состав, материально-техническое и
учебно-методическое обеспечение. Обновленным образовательным процессом управляет менеджер ООП с использованием интеллектуальной поддержки, которая устанавливает проблемные места во всех контурах управления,
сокращая число допустимых вариантов коррекций образовательного процесса. Получение решений, близких к оптимальным, и сокращение времени
адаптации к новым условиям возможно в ходе проведение управленческих
имитационных деловых игр [9].
Инновационная деятельность предприятий, необходимая в условиях
конкурентных отношений с другими производителями товаров и услуг, с одной стороны, сделала неизбежным факт возникновения нестандартных производственных задач на объектах профессиональной деятельности, а с другой
стороны, востребованность второй ступени профессиональной подготовки
выпускников вуза – магистров, способных к решению нестандартных производственных задач.
Подготовка бакалавров в большей степени направлена на обеспечение
потребностей промышленности в работниках среднего звена. При этом более
высокую структуру управления производством будут формировать магистры – специалисты, подготовленные к решению нестандартных (инновационных) задач, возникающих на объектах профессиональной деятельности.
Бакалавр нацелен на решение стандартных производственных задач, он обладает
набором
общекультурных,
профессиональных
и
профильно-
специализированных компетенций. Магистр должен решать инновационные
производственные
задачи,
самостоятельно
осуществлять
научно-
производственную деятельность и руководить научно-производственными
коллективами и объединениями. Поэтому, как отмечает М.Б. Гузаиров, «подготовка магистров должна иметь опережающий характер относительно сего-
55
дняшнего технологического уровня, должна носить инновационную направленность» [34]. Таким образом, магистр получает образование, предоставляющее ему по сравнению с бакалавром более широкие возможности в области
профессиональной деятельности.
Трехконтурная концептуальная модель управления уровнем профессиональной подготовки магистра (рис. 2.6) по механизмам управления совпадает
с концептуальной моделью управления уровнем подготовки бакалавра, но
образовательный процесс магистратуры имеет иное наполнение.
При реализации компетентного подхода образовательный процесс магистратуры направлен на формирование инновационных компетенций и ориентирован на освоение магистерских программ, разрабатываемых с учетом требований ФГОС по соответствующему направлению подготовки и пожеланий
работодателей, а также при наличии в вузе достаточного научного потенциала. Учебный процесс магистратуры включает в себя процесс освоения дисциплин ФГОС наряду с процессом формирования компетенций магистерской
программы и инновационными компетенциями (рис. 2.6). Структура и содержание инновационных компетенций, которыми должен обладать магистр,
должны быть сформированы с учетом нестандартных задач производства и
банка данных научных задач, имеющихся в вузе и оправдывающих целесообразность магистерских программ по соответствующему направлению.
Сформированный набор таких компетенций позволяет магистру успешно
справляться с возникающими на объекте профессиональной деятельности
инновационными задачами и тем самым расширять набор стандартных производственных задач бакалавра.
В случаях отклонения комплексной оценки Xˆ зм от желаемой величины
Xˆ зжм ниже определенного уровня, выявленного в результате контроля уровня
знаний – КУЗ (см. рис. 2.6), подтвержденного систематической обработкой
данных об успеваемости обучаемых в магистратуре и являющегося индикатором проблемной ситуации, будет инициироваться корректирующее воздей-
56
ствие 1 в виде управленческой функции менеджера основной образовательной программы магистратуры.
Рис. 2.6. Трехконтурная концептуальная модель управления уровнем
профессиональной подготовки магистров
Важной особенностью профессиональной подготовки магистра является
ее нацеленность на формирование у обучаемого способности решения нестандартных (инновационных) производственных задач
 , возникающих
Zоб
на объектах профессиональной деятельности. Это может быть достигнуто
посредством формирования у обучаемого компетенций магистерской программы, что можно считать эквивалентным формированию умений применять полученные ранее знания, необходимые для решения учебных вариан-
уч . Под учебными вариантами
тов нестандартных производственных задач Zоб
нестандартных задач понимаются группы учебных задач бакалаврского
уровня, которые не обеспечены единой методикой и могут быть сформулированы как квалификационные научные задачи. Отклонение комплексной
57
оценки Xˆ ум , характеризующей уровень умения магистра применять знания
для решения учебных вариантов производственных задач и определяемой
в ходе соответствующего контроля – КУУ, от желаемого уровня X ужм свидетельствует о нарушении связи между уровнем сформированности знаний
и способности решать нестандартные производственные задачи. Данное обстоятельство будет вызывать корректирующее воздействие 2, имеющее целью приведение в соответствие набора компетенций учебным вариантам нестандартных (инновационных) задач.
Оценочным средством подготовленности магистра к производственной
деятельности является его способность решать инновационные задачи, поступающие на объект профессиональной деятельности. Эта способность может быть сформирована при освоении магистром на достаточном уровне
набора инновационных компетенций и охарактеризована комплексной оценкой Xˆ вм качества решения производственных задач. Приобретение начальных навыков решения инновационных задач производства может осуществляться в ходе научно-исследовательской или других видов практик магистра,
а оценено в ходе защиты магистерской диссертации – КУВ. Данная оценка
позволяет выявить соответствие между учебными вариантами нестандартных
(инновационных) задач и реальными задачами производства. Отклонение
комплексной оценки Xˆ вм , выявленное в ходе контроля уровня сформированности владений, от желаемого уровня X вжм дает основание для введения коррекции 3, направленной на снижение несоответствия учебных вариантов нестандартных производственных задач реальным, возникающим на производстве, путем изменения состава и содержания учебных задач.
Для эффективной профессиональной (предметно-практической) деятельности у магистра в рамках подготовки по магистерской программе «Технологии управления недвижимостью» могут быть сформированы как совокупность знаний, умений, владений и личностных качеств следующие группы инновационных компетенций [52]:
58
1. Субъектно-ориентированных компетенций, необходимых для создания субъективных моделей предметной области.
2. Объектно-ориентированных компетенций, необходимых для ситуационных исследований свойств отдельных объектов и их групп в рамках предпочтений субъекта, где объект – то, что противостоит субъекту в его предметно-практической и познавательной деятельности, такая часть, которая
находится во взаимодействии с субъектом.
3. Проблемно-ориентированных компетенций, необходимых для построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений проблем, поставленных перед лицом, принимающим решение. Под проблемой понимается теоретический или практический вопрос, который необходимо изучить
или решить.
4. Игровых моделей, необходимых для обоснования действий лица, принимающего решение, представляющего одну из сторон, интересы которой не
совпадают с использованием ИСППР.
2.2. Разработка положений концепции
интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
уровнем профессиональной подготовки студентов
Управление уровнем профессиональной подготовки студентов является
сложной задачей, прежде всего в методологическом плане. Поэтому решение
этой задачи должно начинаться с построения методологического базиса исследования как совокупности правил, положений, т.е. с формулирования положений концепции интеллектуальной поддержки принятия решений при
управлении уровнем профессиональной подготовки студентов.
Сложность решения этой задачи заключается, с одной стороны, в цикличности развития экономики, обусловливающей разнонаправленный характер требований к уровню профессиональной подготовки, а с другой стороны,
управление профессиональной подготовкой затрагивает интересы определенных социальных групп. Это обстоятельство позволяет сформулировать
первое положение разрабатываемой концепции.
59
Положение 1. Востребованность управления уровнем профессиональной
подготовки студентов на выпускающей кафедре формируется складывающейся ситуацией на рынках образовательных услуг и труда по данному профилю подготовки соответствующего направления. Сделанное утверждение
обязывает выпускающие кафедры к проведению систематического анализа
ситуации в данном сегменте рынка [60]. В отдельных случаях можно рекомендовать переход от концептуальных моделей к имитационному моделированию рыночных отношений с использованием предпочтений игроков рынка
с целью формирования функций спроса и предложения, имеющих целью выявление равновесных состояний [101], перспективных для согласованных
решений заинтересованных социальных групп, касающихся выпускников бакалавриата и магистратуры.
Ввиду неравномерного характера процессов реформирования системы
высшего образования РФ в области двухуровневой системы подготовки специалистов в вузах возникают различные ситуации: часть учебных заведений
осуществляет подготовку исключительно бакалавров, параллельно создавая
научную и материальную базу для полноценного двухуровневого образования, другая часть уже имеет сбалансированный набор в магистратуру из числа собственных выпускников бакалавриата, и, наконец, есть ведущие вузы,
осуществляющие подготовку магистров не только из бакалавров собственного выпуска, но из выпускников бакалавриата других вузов, не имеющих собственных образовательных возможностей. Поэтому при разработке систем
управления уровнем профессиональной подготовки необходимо учитывать
ситуацию вуза и выпускающей кафедры, касающуюся ассортимента предоставляемых образовательных услуг в соответствии со следующим положением концепции.
Положение 2. С переходом на двухуровневую систему подготовки возникают задачи управления уровнем подготовки студентов в условиях раздельного и совместного обучения в бакалавриате и магистратуре, отличающихся отсутствием или наличием системных связей, касающихся интенсив-
60
ности научных исследований и взаимоотношений с наукоемкими производствами отраслей народного хозяйства.
Управление уровнем профессиональной подготовки студентов предполагает воздействие на образовательный процесс с целью обеспечения требуемого уровня, что соответствует общепринятому определению понятия
«управление» [70]. Этот факт позволяет сформулировать следующее положение разрабатываемой концепции.
Положение 3. Управление уровнем профессиональной подготовки студентов должно соответствовать общим принципам, справедливым для любого
управления: принципу измерения текущего состояния регулируемой величины
(уровня профессиональной подготовки студентов), принципу обоснования его
желаемого значения и принципу обратной связи (определение рассогласования
между текущем уровнем профессиональной и его требуемым значением, а так
же определение проблемных мест в обучении для обоснования управляющего
воздействия).
Первый принцип общей теории управления в данном приложении, которое нуждается в интерпретации посредством агрегирования частных показателей уровней профессиональной подготовки – оценочных данных – в комплексную оценку, осложняется многомерностью регулируемой величины.
Второй принцип общей теории управления требует особого обоснования
с позиции анализа рыночных отношений на рынках образовательных услуг и
труда, что отражается в изменениях спроса на образовательные услуги и качества набора абитуриентов.
Принцип обратной связи в данном приложении проявляется в виде задачи выбора оптимальных управленческих решений в рамках системы ценностей лиц принимающих решения.
Все три принципа предполагают решение задачи выбора механизма агрегирования на множестве линейных и нелинейных сверток. При этом необходимо учитывать мощность и структуру множества оценочных данных,
61
влияющих на выбор в условиях многообразия механизмов агрегирования с
учетом рекомендаций следующих положений концепции.
Положение 4. Рекомендуется построение композиций линейных и нелинейных сверток в задачах измерения, связанных с многомерностью оценочных данных об уровне подготовки.
Положение 5. Используется метод аддитивной линейной свертки негэнтропийных оценок дисциплин, формирующих конкретную компетенцию с
учетом коэффициентов их участия в данном процессе. На фоне множества
различных определений понятия «негэнтропия» [18,29] предпочтение отдано
следующему: негэнтропия есть количество информации, равное разности
между начальной (до получения сообщения) и конечной (после получения
сообщения) энтропий, как величина, обратная энтропии, выражающая в данном приложении упорядоченность знаний обучаемых в ходе образовательного процесса. Ввиду сложности процедур количественной оценки негэнтропии
в битах целесообразен переход к другим шкалам, связанным с трудоемкостью педагогических технологий. Возможность количественного оценивания
негэнтропии открывает путь к внесению элементов семантики в оценочные
данные и свертки последних в комплексную оценку с учетом предпочтений
заинтересованных лиц.
Положение 6. Предлагается свертка уровней сформированности компетенций в каждой из групп, образованных по принципу близости предметных
областей, на основе метода взвешенных по степени важности компетенций в
конкретной группе в виде количества негэнтропии.
Оценочные данные по давно сложившейся традиции не несут в себе семантических данных о значении для формируемого уровня профессиональной подготовки тех образовательных технологий, которые они представляют.
Необходимы новые подходы к обработке первичной для управления информации, которые позволяли бы «взвешивать» каким-либо образом показатели
успеваемости с точки зрения получения адекватной образовательным целям
62
комплексной оценки. Такой подход сформулирован в следующем положении
концепции.
Положение 7. Для учета значимости оценочных данных по дисциплинам
ООП при использовании универсальной оценочной шкалы, независимой от
их трудоемкости, на первом шаге обработки результатов измерения при
оценке объема полученной обучаемым информации, вполне оправдано использование информационных методов на основе негэнтропийного подхода.
Итоговый результат комплексного оценивания текущего уровня профессиональной подготовки по промежуточным результатам негэнтропийного
оценивания групп компетенций целесообразно вычислять с помощью достаточно гибкого механизма по сравнению с линейными свертками, которые характеризуются неприемлемым постоянством соотношений частных критериев во всей области определения. В данном приложении рекомендуется действовать в соответствии со следующим положением.
Положение 8. В качестве итоговой свертки уровней сформированности
групп компетенций, отличающихся существенным расхождением предметных областей, рекомендуется использовать разработанные при участии автора [64] нелинейные (матричные) свертки, обладающие большей гибкостью,
чем линейные.
Данное положение не только обеспечивает успешное агрегирование оценочных данных в текущий уровень профессиональной подготовки студентов,
но и способствует решению задачи локализации «узких мест» в образовательном процессе на основе следующего положения разработанной концепции.
Положение 9. Величина рассогласования в одноконтурной системе
управления образовательным процессом является единственной исходной
позицией для обоснования коррекций в организации профессиональной подготовки, для которой может быть построен результативный процесс ее декомпозиции до контекстно определяемых проблемных мест.
63
Подобные процедуры в качестве алгоритмов интеллектуальной поддержки следует использовать с учетом сложной структуры многоаспектности
каждой компетенции в соответствии со следующими положениями.
Положение 10. Отличие педагогических условий формирования компонентов компетенции: знаний, умений и владений, а значит, и обоснование
возможных коррекций, приводит к пониманию целесообразности многоконтурного управления уровнем профессиональной подготовки с соблюдением
общих принципов управления на каждом уровне.
Положение 11. В трехконтурном управлении уровнем профессиональной подготовки основополагающим является уровень формирования владений, требования к которому задает работодатель. Он не может быть выше
обеспечивающих его уровней знаний и умений. Эта гипотеза определяет
стратегию взаимодействия всех контуров управления (2.5).
Набор компетенций, подлежащий формированию у студентов, по своей
сути является «алфавитом», на основании которого составляются «слова» –
учебные, прикладные и научные задачи. Поэтому есть необходимость расширить аппарат компетентностного подхода на основании следующего положения, что обеспечит лучшее понимание и более эффективное решение задач профессиональной подготовки студентов.
Положение 12. Компетентностный подход следует дополнить перечислением корректных композиций компетенций для обоснования взаимного
соответствия с учебными задачами. Методологическим базисом исследования композиций компетенций могут служить функциональные модели.
Существенное влияние человеческого фактора на решение задач интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении уровнем профессиональной подготовки студентов может вызвать сомнения в эффективности
разработанных инноваций для данного применения. Необходимо обстоятельное исследование этого вопроса, которое должно проводиться в условиях
компромисса между недостаточно информативным вычислительным экспериментом и натурным, являющимся ответственным экспериментом над
64
людьми в процессе их профессиональной деятельности. Очередное положение концепции формулирует существо необходимого компромисса.
Положение 13. Эффективность инновационных алгоритмов интеллектуальной поддержки целесообразно оценивать методом деловых имитационных игр, сочетающих участие ролевых игроков, автоматов (моделей поведения участников игры в задачах выбора) и имитационного моделирования
учебного процесса с последующей обработкой результатов игры.
Положение 14. Особое значение в проведении деловых игр имеет обеспечение специальными инструментами, обладающими высокой точностью
измерения, основанными на использовании семантических элементов и прошедшими согласование с участием представителей всех заинтересованных
социальных групп на уровне эталонных стандартизированных инструментов.
Выводы по главе 2
1. Посредством анализа концептуальных моделей поведения различных
социальных групп общества на рынках образовательных услуг и труда можно сделать вывод о периодическом разнонаправленном характере требований
к уровню профессиональной подготовки выпускников вуза: повышенном во
времена стагнации, когда возникает интерес к hi-tech технологиям, и пониженном для последующих процессов масштабирования производства новых
товаров. Основными игроками этих рынков являются абитуриенты, выпускающая кафедра, выпускники вуза, работодатели.
2. Концептуальные модели управления, отражающие реальные процессы
решения задачи управления уровнем профессиональной подготовки студентов отдельно и совместно по программам бакалавриата и магистратуры, построены в обобщённом виде, когда вопросы интеллектуальной поддержки
этих процессов еще не решены, могут служить отправной точкой для разработки необходимого алгоритмического комплекса.
3. По результатам исследований, изложенных во второй главе работы,
сформулировано первое положение, выносимое на защиту: «Концепция интеллектуальной поддержки принятия решений является методологической
65
основой разнонаправленного управления уровнем профессиональной подготовки с обратной связью при участии заинтересованных лиц».
66
Глава 3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ
УРОВНЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ И
АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
3.1. Разработка комплексной модели управления уровнем профессиональной подготовки студентов
Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки отличается системным описанием оригинальных процессов организации и
преобразования исходных данных, выбора и принятия решений субъектами
управления. Данная модель служит необходимой основой выбора методов разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки и представляет собой описание совокупности ряда процессов, формирующих контур управления (рис. 2.5):
– процесс компетентностно-ориентированной профессиональной подготовки студентов (модель объекта управления);
– процессы приведение оценочных данных по дисциплинам к негэнтропийным оценкам на основе экспертной информации;
– процессы агрегирования оценочных данных об успеваемости студентов в
комплексную оценку Xˆ (рис. 3.1) (агрегирование уровней сформированности
частей компетенций, отдельных компетенций и групп компетенций с приведением их к стандартной шкале комплексного оценивания уровней формирования
и сверткой в комплексную оценку уровня профессиональной подготовки студентов) с учетом мнений заинтересованных лиц;
– процессы обоснования коррекций образовательного процесса d (рис.3.2)
(обоснование исходных данных: желаемое значение уровня профессиональной
подготовки Xˆ ж , рассогласование между желаемым уровнем и фактическим,
 Xˆ  Xˆ ж  Xˆ
для локализации проблемных мест, линеаризация нелинейной
свертки в контекстных условиях, локализация проблемных участков образовательного процесса путем распределения рассогласования уровней формирования компетенций по компетенциям и педагогическим технологиям);
67
Рис. 3.1. Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки: процессы
агрегирования оценочных данных об успеваемости студентов в комплексную оценку Xˆ
Рис. 3.2. . Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки: процессы обоснования коррекций образовательного процесса d
– процессы разработки и реализации коррекций профессиональной подготовки менеджером ООП в рамках достигнутого уровня локализации и сложившихся педагогических условий на основе его опыта, интуиции и иных субъективных способностей, которые могут развиваться в процессе имитационных
деловых игр (см. гл.4).
Исходной позицией для решения задачи разработки алгоритмов комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки студентов
и обоснования коррекции образовательного процесса может служить модель
объекта управления – образовательного процесса.
Модель образовательного процесса относится к классу сложных систем,
отвечающих признакам структурной сложности, сложности функционирования (поведения) и выбора поведения. Поэтому основным принципом его исследования является принцип многомодельности, в соответствии с которым
должны обоснованно выбираться возможные модели его описания, отвечающие конкретной задаче исследования. Согласно поставленной задаче состав
68
искомой модели может быть ограничен распределением эффективной трудоемкости, закрепленной за компетенциями в рамках множества дисциплин
ООП, множества оценочных данных, структуры множества компетенций и
множества их допустимых композицией. В качестве математического инструмента описания объекта управления в данном исследовании принимается
его теоретико-множественная модель.
Как уже отмечалось, компетенция носит междисциплинарный характер
формирования. Взятый за основу разработки концептуальной модели управления уровнем профессиональной подготовки студентов компонентный состав компетенции позволяет, в целях разработки теоретико-множественной
модели объекта управления, выделить структуру оценочных данных по дисциплинам и практическим разделам ООП, участвующих в формировании
компоненты компетенции (знания, умения, владения), и распределить трудоемкости освоения ООП между образовательными технологиями. Отметим,
что согласно концептуальной модели управления в формировании знаний
участвуют все дисциплины ООП, в формировании умений – курсовое проектирование, научно-исследовательская работа, учебные практики, а в формировании владений – выполнение инновационных проектов, подготовка выпускной квалификационной работы. Поэтому возникает задача распределения трудоемкости образовательных технологий, выделенных на их освоение
в рамках учебного плана по соответствующему профилю подготовки, между
частями компонент компетенций, в формировании которых участвуют указанные образовательные технологии. В данном исследовании такая трудоемкость будет называться эффективной трудоемкостью. Рассмотрим определение эффективной трудоемкости формирования части знаниевой компоненты
дисциплинарной компетенции на примере первого контура модели управления уровнем профессиональной подготовки студентов.
Для упрощения этой задачи необходима структуризация всего набора
дисциплинарных компетенций, т.е. агрегирование множества компетенций в
соответствующие группы. В качестве принципа агрегирования можно предложить принцип, заложенный в ФГОС ВПО. В соответствии с его требовани-
69
ями результатом образования является сформированный набор общекультурных и общепрофессиональных, а также профессиональных компетенций в
соответствии с выбранными видами деятельности. Кроме этого вариативная
часть перечня компетенций, заложенная во ФГОС ВПО и отражающая специализацию, представлена профильно-специализированными компетенциями. Структура набора компетенций, которым должен обладать выпускник, в
соответствии с требованиями ФГОС ВПО может быть представлена следующим образом (рис. 3.3).
В соответствии с представленной структурой множество компетенций
F , которым должен обладать выпускник, разделен на j групп компетенций,
где j – номер группы компетенций, j  1, J , которые содержат i -е компетенции, где i – номер компетенции в j -й группе, i j  1, I j .
Рис. 3.3. Структура набора компетенций
Дисциплинарная компетенция делится на части, каждая из которых
формируется в рамках конкретных дисциплин d , d  D . Каждая часть знаниевой компоненты компетенции связывается с дисциплиной, участвующей в
ее формировании. В общем случае одна дисциплина может участвовать в
70
формировании нескольких частей компетенций и точно так же каждая часть
компетенции может соответствовать несколькими дисциплинами.
Среди множества дисциплин D , участвующих в формировании набора
дисциплинарных компетенций, необходимо выделить те, которые непосредственно отвечают за формирование частей компетенций. [85]
Для решения этой задачи формируется матрица соответствия дисциплин
и компетенций (рис. 3.4).
При наличии связей между компетенциями и дисциплинами в соответствующей ячейке матрицы появляется часть компоненты компетенции K ji d ,
где j – номер группы компетенций; i – номер компетенции в группе; d –
номер дисциплины, принимающей участие в формировании конкретной части знаниевой компоненты компетенции.
Рис. 3.4. Матрица соответствия компетенций и дисциплин
Определение эффективной трудоемкости (3.1) Tji d формирования компоненты компетенции осуществляется в рамках выделенной трудоемкости
на освоение дисциплины или педагогической технологии, участвующей
T jmax
id
в формировании
ji компетенции и на основании матрицы соответствия дис-
циплин и компетенций (см. рис. 3.4). Поскольку конкретная дисциплина d
71
оказывает различное влияние на формирование конкретных частей компоненты компетенций, то необходимо также учитывать степень влияния этой
дисциплины на формирование частей знаниевой компоненты дисциплинарных компетенций, в формировании которых она принимает участие. Степень
влияния дисциплины может устанавливаться экспертно в виде доли ее участия d в формировании компетенции исходя из необходимости и достаточности времени формирования части компоненты
ji -й компетенции до требу-
емого уровня.
D ji
Dji
d 1
d 1
T jmax
  d Tjid ,    1,
id
(3.1)
где T jmax
– трудоемкость дисциплины, участвующая в формировании знаниеid
вой компоненты дисциплинарных компетенций; Tji d – эффективная трудоемкость дисциплины в формировании части знаниевой компоненты ji компетенции.
Соответственно, трудоемкость Tji формирования
ji дисциплинарной
компетенции определятся согласно выражению (3.2):
D ji
T ji  T ji d ,
(3.2)
d 1
где Tji d – трудоемкость формирования части ji дисциплинарной компетенции.
Соответственно, трудоемкость формирования T j всех дисциплинарных
компетенций, входящих в j-ю группу компетенций, определяется следующим
образом (3.3):
Ij
I j D ji
i 1
i 1 d 1
T j  T ji  T jid .
(3.3)
На завершающем этапе трудоемкость всего набора дисциплинарных
компетенций определяется согласно выражению (3.4):
72
J
J
I j D ji d
T  T j  T ji d .
j 1
(3.4)
j 1 i 1 d 1
Каждый этап формирования набора дисциплинарных компетенций сопровождается формированием как структуры трудоемкости компетенций
(3.1)–(3.4), так и структуры оценочных данных x ji d , характеризующих успеваемость по дисциплинам, участвующих в формировании знаниевой компоненты компетенций, компетенции в целом x ji , группы компетенций x j и
набора дисциплинарных компетенций.
Аналогичным образом можно представить определение структуры
формирования трудоемкости и оценочных данных двух других контуров
управления.
Исходя из вышесказанного, можно представить в общем виде теоретикомножественную модель объекта управления – образовательного процесса
в виде структуры трудоемкости и оценочных данных набора компетенций F,
разбитых на группы по каждому контуру модели управления   З У В ,
с трудоемкостями Tji d и оценочными данными x ji d :
J
J
I j D ji d
T  T  Tji d


j
j 1
j 1 i 1 d 1
Ij
I j D ji
T  T  Tjid

j
i 1

ji
i 1 d 1
D ji
T  Tjid

ji
d 1
x

ji d



; d  D ji i  1, I j j  1, J ,
x ; d  D i  1, I  ,

ji
x

ji d
ji
j

; d D .
При переходе на компетентностный формат обучения в высшей школе
компетенция выступает как новая норма качества образования. Встает задача
измерения уровня сформированности компетенций как качественной характеристики, т.е. количественного ее измерения на каждом этапе образовательного процесса. Поскольку компетенция – это системное свойство образования, то и подходить к ее измерению следует системно. Формирование компе-
73
тенции у студентов приводит к повышению упорядоченности их знаний в
некоторой предметной или межпредметной области, т.е. к снижению энтропии обучаемого за счет получения и усвоения полезной информации (негэнтропии). Тогда процесс формирования компетенции или набора компетенций
можно свести к негэнтропийному процессу накопления полезной информации, объем которой можно измерять различными способами. На фоне множества различных определений понятия «негэнтропия» [18,29,72] предпочтение отдано следующему: негэнтропия есть количество информации, равное
разности между начальной (до получения сообщения) и конечной (после получения сообщения) энтропий, как величина, обратная энтропии, выражающая в данном приложении упорядоченность знаний обучаемых в ходе образовательного процесса. Факт формирования компетенций через последовательный процесс освоения дисциплин и практических разделов ООП в данной работе описывается в условных единицах негэнтропии, связанных с эффективной трудоемкостью отдельных учебных дисциплин (практических
разделов) с учетом текущих оценок за усвоение учебного материала. Под
введённой условной единицей количества негэнтропии в данном исследовании понимается количество информации, накапливаемое в сложившихся педагогических условиях за один час студентом, успешно справляющимся с
усвоением информации, что соответствует оценке «отлично», ровно за то количество часов, которое закреплено за данной дисциплиной (практическим
разделом) в рамках формирования компетенции (эффективной трудоемкости)
ООП вуза [100].
В основе предлагаемого подхода к измерению объема информации
(негэнтропии), накапливаемой студентами при усвоении учебного материала,
лежит закон итеративного научения [69], утверждающий для ряда допущений экспоненциальный вид кривой научения и имеющий место в широком
классе явлений: формирование разнообразных навыков, усвоение информации человеком и т.д.
74
Уровень сформированности каждой дисциплинарной компетенции после изучения соответствующей учебной дисциплины можно оценить как некоторое количество негэнтропии (полезной информации), приводящее к упорядочиванию знаний студента в данной предметной области. Чем больше количество негэнтропии, тем выше качество подготовки студента. При этом
очевидно, что процесс накопления знаний (негэнтропии) для каждой дисциплины разный, что задаётся кривой «научения» [69], которую формирует
группа экспертов, в лице опытных преподавателей вуза, ответственные за ту
или иную дисциплину ООП.
В рамках концепции устойчивости образовательного процесса для построения кривой научения (рис. 3.5), описывающей зависимость количества накопленной информации студентом при освоении учебного материала, более ясную
для экспертов интерпретацию приобретают общепринятые шкалы успеваемости. Оценку «удовлетворительно» можно интерпретировать как необходимый
уровень усвоения знаний при освоении дисциплины для изучения последующих дисциплин, т.е. сохранения системного уровня обучения. Оценка «хорошо» создает определенный запас устойчивости последующих этапов образовательного процесса в условиях влияния на него негативных воздействий. Оценка
«отлично» является своего рода идеализацией, соответствующей предельно достижимым для конкретных условий обучения знаниям.
Эксперт или их группа, устанавливая зависимость количества информации (негэнтропии), накапливаемой студентом при освоении учебной дисциплины на оценку «отлично», «хорошо», «удовлетворительно», использует в
качестве инструмента установления соответствия интерпретацию оценочных
данных с позиции необходимого уровня усвоения знаний для возможности
последующего освоения дисциплин или практических разделов при формировании компетенций и сохранении системного уровня образования.
Зависимость количества информации в условных единицах (у.е.), накапливаемого студентом, от трудоёмкости дисциплины и оценочных данных
представлена на рис. 3.5.
75
Рис. 3.5. Зависимость количества
фактически накопленной негэнтропии, в условных единицах,
от оценочных данных, в шкале
2,5
Экспертно устанавливаемая зависимость для установления количества
накапливаемой негэнтропии E ji d как кривая «научения» f ji d , определяемая
для каждой дисциплины d при формировании
ji -й компетенции в зависи-
мости от сложности и других особенностей учебного материала может быть
представлена в общем виде
E jid  f jid (Tjid , x jid ) ,
(3.6)
где Tji d – эффективная трудоемкость дисциплины, участвующей в формировании ji -й дисциплинарной компетенции, в академических часах; x ji d –
оценка, полученная студентом за освоение дисциплины, в баллах.
Из рис. 3.5 следует необходимая для разработки последующих процедур
обработки оценочных данных интерпретация предложенных условных еди E jid ( x jid )
ниц измерения негэнтропии. Действительно, разность E  E jmax
id
может представлять собой издержки в объеме фактически усвоенной инфор-
76
мации, допущенные обучаемым вследствие нерационального использовании
учебного времени (с недостаточно высокой скоростью научения), что фиксируется оценочными данными x ji d . С другой стороны, описанной ситуации
соответствует значение эффективной трудоемкости Т jid ( x jid ) , которое представляет собой педагогическое условие достижения того же оценочного результата при рациональном использовании учебного времени. Из этого следует, что количество фактически накопленной негэнтропии в условных единицах при не вполне рациональном использовании учебного времени численно равно значению эффективной трудоемкости в часах, которое обеспечивает тот же педагогический результат при вполне рациональном использовании учебном времени.
Для получения необходимой базы оценивания уровня сформированности каждого из компонентов и частей компетенции предлагается использовать: для оценки знаний – результаты экзаменов и зачётов по учебным дисциплинам, а также результаты рубежного компьютерного тестирования; для
оценки умений – результаты курсового проектирования, лабораторного практикума; для оценки владений – результаты производственной практики, междисциплинарного государственного экзамена и защиты ВКР.
После негэнтропийной оценки E jid уровня сформированности части
компетенции необходимо перейти к их агрегированию для определения
негэнтропийных оценок сформированности каждой компетенции и их групп
(в рамках учебных циклов, модулей, видов профессиональной деятельности
и т.п.), а также набора компетенций.
3.2 Разработка алгоритма комплексного оценивания текущего
уровня профессиональной подготовки студентов
Алгоритма комплексного оценивания текущего уровня сформированности компетенций, их групп и набора компетенций можно представить в виде
последовательных этапов, изображенных на рис. 3.6.
77
Рис. 3.6. Алгоритма агрегирования оценочных данных
об успеваемости студентов в комплексную оценку
Модель комплексного оценивания [2; 27] характеризует связь между
свойствами объекта и дает метод объединения оценок отдельных свойств
в комплексную оценку.
В качестве известных моделей, с помощью которых возможна свертка как
однородных, так и разнородных параметров, могут выступить квалиметрические модели [1], где результатом комплексного оценивания становится средневзвешенная оценка. В случаях, характеризуемых сверткой однородных и неоднородных параметров, предпочтительным следует считать выбор методов агрегирования показателей сформированности частей компетенций в оценки уровня
сформированности отдельных компетенций, а также характеристики формирования отдельных компетенций в группы компетенций следующих видов:
Арифметическая
n
Q   qi  Qi ,
i 1
1
1 n
Q   Qi при qi  .
n
n i1
Рекомендуется использовать при объединении однородных параметров,
разброс между которыми не велик.
Геометрическая
n
Q  Qiqi ,
i 1
n
1
Q  Qi  .
n
i 1
78
Неоднородные показатели, имеющие большой разброс.
Квадратическая
Q
n
 qi  Qi2 ,
Q
i 1
1 n 2.
 Q
n i1 i
Используется при решении уравнений показателей методом наименьших
квадратов.
Гармоническая
Q
1
,
qi
Q
i
Q
n
1
Q
i
.
На первых двух этапах алгоритма агрегирования для определения негэнтропийных оценок сформированности компетенции E ji и их групп E j целесообразно использовать линейную свертку (3.7) и (3.8) соответственно, поскольку педагогические технологии формирования компетенций и их групп
находятся в близких или единых предметных областях.
Dji
E ji   kd E ji d , kd  (0,1] ,
(3.7)
d
где E jid – негэнтропийная оценка уровня сформированности части компетенции; k d – коэффициенты эффективной трудоемкости дисциплин, участвующих в формировании данной
ji -й компетенции, характеризующие долю уча-
стия, d < 1, если дисциплина d обслуживает несколько компетенций, d = 1,
если только одну.
Ij
Ij
E j   ki E ji , ki  (0,1),  ki j  1,
j
i 1
j
(3.8)
i 1
где E j – комплексная негэнтропийная оценка сформированности групп компетенций; ki j – взвешенные коэффициенты, ранжированные по степени важ-
79
ности компетенций в группе с использованием процедуры нормализации коэффициентов в промежутке (0, 1).
На последующем этапе алгоритма агрегирования оценочных данных
в комплексную оценку в качестве итоговой свертки уровней сформированности групп компетенций, отличающихся существенным расхождением предметных областей, рекомендуется использовать нелинейные (матричные)
свертки, обладающие большей гибкостью, чем линейные [94; 101].
При решении ряда прикладных задач, например таких, как управление
уровнем профессиональной подготовки студентов, возникает проблема, связанная с методами формирования комплексной оценки сложных объектов,
описываемых несколькими гетерогенными критериями. В последнее время,
наряду с линейными, гармоническими и другими нелинейными свертками
(квалиметрия и др.), большую популярность завоевывают методы, разработанные на основе построения иерархической структуры (дерева) критериев
с матрицами свертки, размещаемыми на вершинах деревьев. Такой подход
позволяет обеспечивать необходимую объективность процедуры экспертного
наполнения этих математических объектов и иметь возможность наблюдать
за влиянием динамики отдельных факторов на итоговую оценку [93; 101].
Для решения задачи комплексного оценивания уровня сформированности
набора компетенций предлагается свертку производить с помощью специально
разработанной структуры деревьев комплексного оценивания. В качестве инструмента синтеза структуры выбран шаблон построения «снизу вверх». Обязательным условием в этой процедуре агрегирования является четкая интерпретация результата свертки пары терминальных критериев, а на последующих
шагах – пары промежуточных (нетерминальных) критериев. Структурный синтез МКО можно считать завершенным, когда не остается ни одного терминального или промежуточного критерия с висячей вершиной, кроме единственной
вершины, соответствующей комплексной оценке [23; 25; 101].
Для целей конструирования дерева комплексного оценивания в качестве
терминальных критериев принимается уровень сформированности групп
80
компетенций, которые получаются в результате линейной негэнтропийной
свертки (3.7), (3.8) результатов образования по каждой компетенции и близких групп компетенций.
Структура дерева комплексного оценивания уровня сформированности
набора компетенций выпускника с интерпретацией промежуточных результатов свертки представлена на рис. 3.7.
Необходимо отметить, что дальнейший процесс комплексного оценивания сопровождается «шкалированием» негэнтропийных оценок формирования групп компетенций посредством приведения их к стандартной шкале
комплексного оценивания от 1 до 4 (рис. 3.8).
Данный процесс предусматривает перевод количественных оценок –
негэнтропийных оценок сформированности групп компетенций – из шкалы
измерения в универсальную качественную шкалу.
Рис. 3.7. Структура дерева комплексного оценивания уровня
сформированности набора компетенций выпускника вуза
81
Рис. 3.8. Функция приведения уровня сформированности компетенций
к качественным оценкам в шкале комплексного оценивания
Следующим этапом процесса комплексного оценивания уровня сформированности набора компетенций является конструирование матриц свертки.
Обоснование вариантов заполнения матриц является серьезной проблемой
прикладных задач комплексного оценивания. В работах [12; 94; 101] приводится одно из решений этой проблемы. Традиционно самым простым методом реализации данного процесса является прямое (непосредственное) заполнение матриц свертки подходящими, по мнению экспертов, значениями
(рис. 3.9). Это является достаточно сложной задачей, поскольку экспертам
необходимо разместить 14 из 16 чисел в соответствии с их предпочтениями и
свойствами канонического множества матриц свертки в области малых,
средних и больших значений сворачиваемых критериев.
Рис. 3.9. Прямое заполнение матриц свертки
Достоверность конструируемых матриц свертки существенно возрастает
в случае использования топологической интерпретации процесса свертки в
виде композиции стандартных функций свертки, заполняющих подобласти
определения каждой отдельно взятой матрицы свертки. Видение экспертом
82
всех локальных обстоятельств свертки должно сочетаться с обобщенными
требованиями к свойствам конструируемой эпюры топологии: существование трех непересекающихся пучков изопрайс, характеризующих области малых, средних и больших значений свертки [101].
При конструировании матриц свертки экспертам, в качестве которых
могут выступать преподаватели, работодатели и менеджер ООП, следует исходить из реальной сложившейся обстановки состояния образовательного
процесса, выявленной в ходе систематических обработок данных о текущей и
промежуточной успеваемости, а также концепции образовательной политики, проводимой вузом.
Построенным стандартным функциям свертки f0  f5 дается содержательная интерпретация в виде топологического (графического) представления (рис. 3.10, 3.11):
f0 – рост любого из двух частных критериев не вызывает увеличение
комплексной оценки;
f1 – одновременный рост частных критериев обеспечивает рост комплексной оценки с эффектом «ожидания» менее развитого критерия;
f2 – монополия второго (правого) частного критерия;
f3 – мополия первого (левого) частного критерия;
f4 – обеспечивает рост комплексной оценки хотя бы одним критерием;
f5 – аналогичен f4 , отличаясь большим ростом комплексной оценки.
Применяя имеющуюся технологию конструирования матриц свертки,
попытаемся на примере свертки двух критериев: «уровень сформированности группы общекультурных компетенций» и «уровень сформированности
группы общепрофессиональных компетенций» – в интегральный показатель
«уровень сформированности базовых компетенций» применить процесс пошагового построения.
83
1
2
2
1
1
f1
f0
2
1
f2
2
3
1
1
1
f4
f3
f5
Рис. 3.10. Эпюры топологии стандартных функций свертки в виде семейства
изопрайс (линии одинаковой цены) с шагом цены 0,1
4
4
4
4
3
3
4
3
4
3
4
4
4
4
3
3
3
3
4
3
3
3
4
3
2
2
3
2
3
2
3
3
3
3
4
3
2
2
2
2
3
2
2
2
3
2
3
2
1
1
2
1
2
1
2
2
2
1
3
2
1
1
1
1
2
1
1
1
2
1
2
1
f0
f1
f2
f3
f4
f5
Рис. 3.11. Варианты числовых комбинаций
и соответствующие им топологические интерпретации
84
Xбаз
Xо.к
4
1
Xо.п
Рис. 3.12. Шаг 1 конструирования матрицы М1_1
Шаг 1. В матрице
X баз в ячейках (1,1) и (4,4) выставляются значения
соответственно 1 и 4 по правилу заполнения матриц данного класса (рис.
3.12)
Шаг 2. В области малых значений параметров X о.к и X о.п свертки X баз
необходимо равномерное стимулирование развития обоих параметров для
обеспечения роста уровня комплексной оценки свертки, что позволяет эксперту
заполнить соответствующую подобласть (рис. 3.13) стандартной функцией f1 .
Шаг 3. В области средних значений критерия X о.к свертки стимулирование развития хотя бы одного критерия приведет к стремительному росту
комплексной оценки X баз , т.е. необходимо заполнить данную область функцией f5 (рис. 3.14).
Xбаз
Xо.к
4
Xо.п
Рис. 3.13. Шаг 2 конструирования матрицы М1_1
2
1
1
1
85
Xбаз
Xо.к
4
3
2
2
1
1
1
Xо.п
Рис. 3.14. Шаг 3 конструирования матрицы М1_1
Шаг 4. В области больших значений уровня сформированности группы
общекультурных компетенций достаточно развития любого параметра свертки X баз для обеспечения быстрого развития уровня сформированности базовых компетенций, что позволяет эксперту заполнить эту область функцией
f4 (рис. 3.15).
Xбаз
Xо.к
4
3
3
3
2
2
1
1
1
Xо.п
Рис. 3.15. Шаг 4 конструирования матрицы М1_1
Шаг 5. Заполнение области средних значений критерия X о.п стандартной функцией
f5 означает достаточность развития одного из двух критериев,
определяющих уровень сформированности группы базовых компетенций,
для увеличения ее комплексной оценки (рис. 3.16).
86
Xбаз
Xо.к
4
3
3
3
2
3
2
1
2
1
1
Xо.п
Рис. 3.16. Шаг 5 конструирования матрицы М1_1
Шаг 6. В области больших значений критерия X о.п для стимулирования
развития комплексной оценки
X баз необходимо отдать приоритет развития
критерию X о.к , что позволяет заполнить матрицу, как показано на рис. 3.17.
Xбаз
Xо.к
4
3
3
3
2
3
3
2
1
2
2
1
1
Xо.п
3.17. Шаг 6 конструирования матрицы М1_1
Шаг 7. В области средних значений параметров свертки X баз будет достаточно стимулирования развития любого критерия для обеспечения быстрого роста комплексной оценки, что позволяет заполнить эту область, как
показано на рис. 3.18.
87
Xбаз
Xо.к
4
3
3
3
3
2
3
3
2
1
2
2
1
1
Xо.п
Рис. 3.18. Шаг 7 конструирования матрицы М1_1
Шаг 8. В ячейках (4,3) по правилу заполнения данного класса матриц в
числовом виде можно поставить только значение 4, что соответствует топологическому представлению функции
f1 . Это будет интерпретироваться как рав-
номерное стимулирование обоих параметров
X о.к и X о.п в области средних
значений уровня сформированности общекультурных компетенций (рис. 3.19).
Xбаз
Xо.к
4
3
3
4
3
3
2
3
3
2
1
2
2
1
1
Xо.п
Рис. 3.19. Шаг 8 конструирования матрицы М1_1
Шаг 9. Для завершения процедуры конструирования матрицы
X баз экс-
перту осталось заполнить ячейку (3,4). Единственно возможным вариантом
ее заполнения является значение 4 (по правилу заполнения матриц данного
класса), что соответствует в области больших значений параметров свертки
развития хотя бы одного критерия для обеспечения быстрого роста уровня
сформированности группы базовых компетенций и топологической интерпретации функции f 4 , а также в области средних значений X о.п развития
88
обоих параметров для стимулирования роста комплексной оценки X баз , что
соответствует функции f1 (рис. 3.20).
Xбаз
Xо.к
4
4
3
3
4
3
3
2
3
3
2
1
2
2
1
1
Xо.п
Рис. 3.20. Шаг 9 конструирования матрицы М1_1
Аналогичным образом, на основании диалога с экспертом, могут быть
заполнены все остальные матрицы. Результат конструирования матриц
свёртки с топологической интерпретацией и числовым заполнением приведен на рис. 3.21.
М1_
X М1_
X
М2_
М1_
1
1
3
1
1
2
М1_
X
2
X4
2
Xˆ
М2_
1
Х
5
Рис. 3.21. Топологическая интерпретация матриц свертки
На заключительном этапе процедуры комплексного оценивания уровня
сформированности набора компетенций вычисляется комплексная оценка на
89
основе обращения к бинарным матричным сверткам и трансляции полученных результатов на верхние уровни дерева критериев [94]. Результаты вычисления комплексной оценки – уровня сформированности набора компетенций – представлены на рис. 3.22.
Таким образом, в качестве первого алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах управления уровнем профессиональной
подготовки закономерно может считаться алгоритм свертки исходных данных в комплексную оценку. С его помощью можно установить рассогласование, возникающее между текущим и требуемым уровнями профессиональной
подготовки, необходимое для принятия адресного управленческого решения
и способное служить контекстной основой локализации проблемных мест.
Рис. 3.22. Нелинейная свертка уровней сформированности групп компетенций
в программном комплексе «ДЕКОН»
90
3.3. Разработка алгоритма обоснования
параметров коррекции образовательного процесса
Для эффективного управления уровнем профессиональной подготовки,
т.е. повышения уровня достоверности и обоснования принимаемых управленческих решений, необходимо решение достаточно сложной задачи –
определение «узкого места» в процессе профессиональной подготовки. Поэтому становится актуальной задача разработки такого механизма, который
предоставляет возможность осуществления обратной процедуры декомпозиции с целью локализации проблемных мест в процессе профессиональной
подготовки, т.е. обоснования адресного управляющего воздействия.
Алгоритмы интеллектуальной поддержки агрегирования оценочных
данных в комплексную оценку изначально были ориентированы на возможность осуществления обратной процедуры декомпозиции с целью локализации проблемных мест образовательного процесса, алгоритмы которой представлены на рис. 3.23.
Рис. 3.23. Алгоритм интеллектуальной поддержки обоснования
параметров коррекции образовательного процесса
Степень обоснования коррекции образовательного процесса должна отвечать требуемой оперативности принятия решения с точки зрения сокращения множества альтернатив.
Исходной позицией для локализации «проблемных» мест образовательного процесса являются комплексная оценка уровня сформированности
набора компетенций, в частности для первого контура модели управления,
уровень сформированности набора дисциплинарных компетенций, отвечающих за формирование знаний Xˆ з , со всей совокупностью промежуточных
результатов вычисления и обоснованное рыночными обстоятельствами пла-
91
нируемое приращение комплексной оценки Xˆ з . Это либо повышение
уровня профессиональной подготовки с целью вывода на рынок труда высококвалифицированных специалистов по созданию новых технологий в определенной предметной области, либо востребованность снижения затрат на
предоставляемые образовательные услуги как одной из составляющих себестоимости масштабируемого выпуска продукции, что соответствует снижению уровня профессиональной подготовки. Указанные цели могут быть достигнуты разнонаправленными действиями, касающимися варьирования педагогическими или дидактическими условиями, а также организационноуправленческими мероприятиями.
С целью исключения прямого перебора вариантов коррекций ввиду
большой размерности задачи на первом этапе декомпозиции предлагается
переход от многофакторных нелинейных (матричных) моделей к их линейным приближениям в заданном состоянии процесса для получения аналитических выражений вычисления управляющих воздействий [24].
Конкретное состояние уровня сформированности компетенций X* описывается «рабочей точкой», представляющей собой вычисленное значение
комплексной оценки (3.9) от значений частных критериев [101]:
X *  f  X1* , X 2* , ..., X n* .
(3.9)
Условие локализации проблемных мест на участке формирования группы компетенций представлено выражением (3.10), которое предполагает
ограничение многовариантности выбора менеджером ООП наилучшего, по
его мнению, варианта управления:
n
Xˆ
ˆ
X   k j X j , X j 
,
k j
j 1
где
k j –
коэффициенты
линейной
свертки,
(3.10)
определяемые
графо-
аналитическим методом путем использования частных производных в точке
92
агрегирования как тангенсы угла наклона касательных к функции чувствительности в рабочей точке [96] (рис. 3.24).
Таким образом, на начальном этапе декомпозиции определяется область
линеаризации, т.е. допустимое приращение уровня сформированности набора компетенций X j .
Для распределения приращения X j между i-ми компетенциями в j-й
группе необходимо привести качественные оценки с учетом распределенного
приращения, характеризующие уровень сформированности группы компетенций к негэнтропийным оценкам, что предполагает использование обрат1
ной функции приведения, т.е. X j  X j ФП  E j  E j .
Рис. 3.24. Графоаналитическая процедура определения
коэффициентов линеаризации
При распределении приращения негэнтропии E j между i-ми компетенциями в локализованных j-х группах для коррекции менеджер ООП может выбрать компетенции, отличающиеся низким уровнем накопленной негэнтропии
E ji в сочетании с высокой степенью важности k ij , при этом глубина коррекции
должна определяться необходимостью удовлетворения требования (3.11):
93
 Ji
i k ij E j  E j .
i
(3.11)
На заключительном этапе декомпозиции в отношении выделенных в различных j-х группах «проблемных» i-х компетенций менеджером ООП предполагается распределение приращения E ji между педагогическими технологиями формирования части компетенции (дисциплины и/или практические разделы ООП), тем самым контекстно определяются «проблемные» в процессе формирования части компетенции. Для этой цели при участии ответственных за
них преподавателей вырабатываются рекомендации по повышению эффективности процесса накопления информации при освоении дисциплин, участвующих в их формировании и удовлетворяющих требованию (3.12):
D
ji

i kd E j d  E j .
i
(3.12)
Коррекции на данном уровне могут привести к перераспределению эффективной трудоемкости формирования компетенции между дисциплинами, участвующими в их формировании. Данная технология управления является малозатратной в рамках функциональных обязанностей управленческого персонала
и профессорско-преподавательского состава. Однако возможно применение
и альтернативных методов повышения эффективности процесса накопления
негэнтропии при освоении дисциплин в рамках ее эффективной трудоемкости.
К таким методам можно отнести, например, совершенствование учебнометодической базы преподавания дисциплины, применение информационных
технологий (видеолекции и др.), внедрение активного и интерактивного метода
обучения и т.д. Данные технологии потребуют дополнительного увеличения
ресурса, например финансового, для достижения эффективности накопления
негэнтропии при освоении локализованных дисциплин.
Таким образом, для менеджера ООП существенно снижается размерность управленческой задачи при максимальном использовании его опыта и
знания контекстных ситуаций, накапливаемых в ходе практической работы
94
или обучения методом имитационных деловых игр и т.д. Разработанный алгоритм интеллектуальной поддержки обоснования коррекции образовательного процесса позволяет произвести локализацию «проблемных» мест образовательного процесса до педагогических технологий формирования частей
компетенций с целью осуществления адресного и обоснованного управляющего воздействия посредством применения как малозатратных методов,
предполагающих изменения эффективной трудоемкости для обеспечения
эффективности процесса накопления негэнтропии, так и альтернативных
(более затратных) в рамках эффективной трудоемкости дисциплины.
Выводы по главе 3
1. Комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов отличается системным описанием оригинальных процессов
организации и преобразования исходных данных, выбора и принятия решений
субъектами управления. Данная модель служит необходимой основой выбора
методов разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки и представляет
собой описание совокупности ряда процессов, формирующих контур управления
2. Исходной позицией для решения задачи разработки алгоритмов комплексной оценки текущего уровня профессиональной подготовки и обоснования параметров коррекции образовательного процесса служит модель объекта управления – образовательного процесса.
Модель образовательного процесса относится к классу сложных систем,
отвечающих признакам структурной сложности, сложности функционирования
(поведения) и выбора поведения. Поэтому основным принципом его исследования является принцип многомодельности, в соответствии с которым должны
обоснованно выбираться возможные модели его описания, отвечающие конкретной задаче исследования. Согласно поставленной задаче состав искомой
модели может быть ограничен распределением эффективной трудоемкости, закрепленной за компетенциями в рамках множества дисциплин ООП, множества
95
оценочных данных, структуры множества компетенций и множества их допустимых композицией. В качестве математического инструмента описания объекта управления принята его теоретико-множественная модель.
3. Для оценки уровня сформированности компоненты компетенции и
компетенции в целом использован негэнтропийный подход. Негэнтропийный
подход рассматривает приращение полезной информации, получаемой студентом в ходе образовательного процесса и позволяющей ему успешно
справляться с производственными задачами. При этом текущий уровень
сформированности компетенции предполагается сопоставлять с количеством
информации, накапливаемой у студента в ходе негэнтропийного процесса,
измеряемой в условных единицах. Под введенной условной единицей количества негэнтропии понимается количество информации, усваемое в сложившихся педагогических условиях за один час студентом, успешно справляющимся с усвоением информации, ровно за то количество часов, которое
закреплено за данной дисциплиной в рамках ее трудоемкости. Максимальное
количество негэнтропии в условных единицах численно совпадает с максимальным количеством часов, закрепленных за компетенцией в данной дисциплине, названным эффективной трудоемкостью.
4. Процесс комплексного оценивания достигнутого уровня сформированности компетенций проводится в порядке следующих этапов: агрегирование негэнтропийных оценок сформированности частей компетенций, компетенций в показатели сформированности групп компетенций; приведение
негэнтропийных оценок к стандартной шкале комплексного оценивания и
матричная свертка этих оценок при соблюдении условий, обеспечивающих
обратный агрегированию процесс – локализацию «проблемных» мест с целью параметрического обоснования управленческих решений.
5. Полученные в данном разделе новые научные результаты позволяют
сформулировать выносимые на защиту положение 2 - Комплексная модель
управления уровнем профессиональной подготовки студентов представляет
собой описание полной совокупности исходных данных, процессов выбора и
96
принятия решений субъектами управления, и положение 3 - Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений обеспечивают агрегирование
оценочных данных и локализацию проблемных мест при управлении уровнем профессиональной подготовки.
Исследование эффективности предложенных инновационных механизмов интеллектуальной поддержки управления уровнем профессиональной
подготовки студентов требует проведения убедительных экспериментов.
97
Глава 4. РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ
ДЕЛОВОЙ ИГРЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
УПРАВЛЕНИЯ УРОВНЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ
СТУДЕНТОВ
4.1. Методологические основы базовой
имитационной деловой игры
Метод игрового имитационного моделирования в общем случае – это
экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели. Важно заметить, что имитационная деловая игра (ИДИ) не
должна моделировать сам процесс обучения, ввиду его сложности, а должна
отображать его ход.
Имитационное моделирование является наиболее ценным системообразующим звеном в системах поддержки принятия решений, так как позволяет
исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать
различные сценарии при любых входных данных [5; 58; 114].
Применение делового имитационного моделирования при разработке механизмов управления сложными системами позволяет осуществить экспериментальную проверку теоретических результатов и практических предложений
по созданию новых и совершенствованию существующих механизмов [10;117].
Трудности теоретического исследования учебного процесса связаны с
двумя обстоятельствами. Во-первых, получающиеся задачи являются довольно сложными из-за отсутствия общих методов их решения в силу особенностей учебного процесса. Во-вторых, в основе оценки эффективности
механизмов управления лежит понятие решения игры, представляющее собой определенную формализацию гипотез о поведении людей. Таким образом, появляется необходимость в разработке метода экспериментального исследования, позволяющего, во-первых, оценить эффективность исследуемого
механизма управления в случаях, когда теоретически это сделать не удалось,
а во-вторых, повысить обоснованность теоретических оценок и выводов пу-
98
тем экспериментальной проверки соответствия принимаемых гипотез поведению реальных людей, участвующих в эксперименте. К такому методу экспериментального исследования относится метод деловых имитационных игр.
Как и любой метод экспериментального исследования, метод деловых имитационных игр требует большой методологической проработки и методической аккуратности в организации и проведении игры, а также обработки результатов.
Разработанная базовая имитационная деловая игра «Управление уровнем профессиональной подготовки студентов» предназначена для экспериментальной проверки эффективности и возможности применения разработанных алгоритмов агрегирования оценочных данных в комплексную оценку
уровня профессиональной подготовки и локализации проблемных участков
образовательного процесса.
Целью разработанной базовой деловой имитационной игры является создание методологических, методических и инструментальных основ построения ряда ИДИ для проверки научных положений и гипотез (исследовательские игры), обучение привлекаемого для управления персонала (учебные задачи) и для решения прикладных задач в данной предметной области (управленческие игры).
На этапе разработки базовой имитационной деловой игры сформированы основные принципы ее организации и проведения:
1. В качестве измерителя уровня профессиональной подготовки рекомендуется принять механизм, построенный на алгоритмах агрегирования
оценочных данных в комплексную оценку эффективности профессиональной
подготовки студентов на основе негэнтропийного подхода и композиции линейно-нелинейных моделей свертки. Этот механизм более высокого «класса
точности» с единых позиций может оценивать уровни сформированности
компетенций, управляемые по различным технологиям. При этом прежние
технологии пройдут экспертизу посредством более гибкой и разносторонней
обработки оценочных данных. Традиционные механизмы аналогичного
99
назначения не способны выявить эффективность инновационных технологий
управления, поскольку в них не предусмотрены элементы негэнтропийного
и, в известной мере, семантического анализа, а также связь с отдельными образовательными технологиями и компетенциями. Механизм измерения уровня профессиональной подготовки, основанный на негэнтропийном подходе и
композиции линейно-нелинейных сверток оценочных данных и применяемый в качестве стандартизированного для сопоставления различных технологий управления уровнем профессиональной подготовки, обладает важнейшими свойствами. Этот механизм несет в себе элементы семантики на множестве предметных областей, субъективно, с позиции менеджера ООП,
структурно определяет междисциплинарные связи, что позволяет проводить
комплексное оценивание уровня профессиональной подготовки не только в
формальном, но и в содержательном плане. Поэтому перед проведением
ИДИ этот механизм должен быть отлажен как источник эталонных оценок
измерения чувствительности к изменению собственных параметров. Например, сопоставление различного порядка выполнения операций усреднения и
комплексного оценивания.
Применение данного механизма измерения в качестве эталонного обосновано его новыми свойствами:
– дифференцирование оценочных данных по степени влияния соответствующих образовательных технологий на процессы формирования тех или
иных компетенций. Степень влияния образовательных технологий на формирование компетенции определяется их трудоемкостью Т max
согласно учебji d
ному плану подготовки бакалавров (магистров) по соответствующему профилю, установленной директивно долей трудоемкости этой дисциплины, выделяемой для формирования конкретной компетенции, которую можно
назвать эффективной трудоемкостью Т ji d  Т max
ji d ;
– измерение фактического уровня сформированности отдельных компетенций в соответствии с оценочными данными по участвующим в этом педагогическим технологиям по отдельности и их совокупности, предусмотрен-
100
ных учебным планом подготовки бакалавров (магистров) по соответствующему профилю подготовки с учетом, в последнем случае, размеров эффективных трудоемкостей. Вследствие коррекции параметров профессиональной
подготовки могут измениться параметры эталонного механизма измерения
уровня профессиональной подготовки при сохранении самих принципов его
функционирования;
– измерением фактического прироста уровней сформированности групп
компетенций E j с учетом степеней важности в группе отдельных из них.
В случае коррекции степеней важности отдельных компетенций в подготовке
специалистов аналогичным образом неизбежна параметрическая перестройка
эталонного механизма измерения с сохранением его принципов;
– измерением фактического уровня сформированности набора компетенций Xˆ с использованием матричных сверток, обладающих большей гибкостью, чем линейные. Стандартизированный эталонный механизм измерения учитывает гибкость матричных сверток для определения комплексной
оценки. При этом происходит коррекция функций приведения негэнтропийных оценок сформированности группы компетенций к стандартной шкале
комплексного оценивания.
2. Сопоставление инновационных технологий с традиционными проводится в максимально комфортных условиях для последних, когда предельно
используются их интеллектуальные возможности: вычисление усредненных
промежуточных оценочных данных по отдельным компетенциям и их группам, а также общего среднего уровня профессиональной подготовки; вычисление общего среднего уровня подготовки известным методом взвешенных
коэффициентов (линейная свертка средних оценок по отдельным группам
компетенций); локализация «узких мест» посредством простого анализа
усредненных оценок групп, компетенций и аналогичного анализа с помощью
обратного механизма линейной свертки и, наконец, проведение рассмотренных видов анализа с учетом выявленных на основе оценочных данных струк-
101
тур контингента по схожим баллам обучения и склонностям к математическим либо к гуманитарным дисциплинам.
3. В ходе разработки базовой ИДИ сформулирован перечень и содержание использованных ранее необходимых научных допущений и гипотез, последние нуждаются в экспериментальном подтверждении:
– индивидуальные оценки студентов, имеющие однородную структуру
по отношению к индивидуальным склонностям по образовательным технологиям формирования компетенций, в первом приближении устойчивы к изменению эффективной трудоемкости отдельных дисциплин ООП, поскольку
общая их трудоемкость сохраняется. Это означает, что при изменении эффективной трудоемкости студент накапливает негэнтропию с той же степенью эффективности, сохраняя балл учебы. Такое допущение упрощает процедуру имитации образовательного процесса;
– сопоставление балльных и комплексных оценок работает в практически совпадающих шкалах, если учесть постоянную составляющую «1», а интерпретация дискретного значения той или иной шкалы одинакова;
– участие работодателей в формировании требований к уровню подготовки может быть реализовано на этапе параметрического синтеза эталонного стандартизированного механизма и (или) декларирования характера изменения уровня профессиональной подготовки (гипотеза), что проверяется сопоставлением коллективных и индивидуальных образовательных траекторий
(перераспределение степени важности между дисциплинами, компетенциями
и группами компетенций (коррекция функции приведения);
– прямыми вложениями (изъятием) денежных средств в повышение (понижение) уровня профессиональной подготовки. Данную задачу в полной
мере не решить из-за слабой предсказуемости реакции учебного процесса;
– данные об успеваемости на младших курсах во многом определяют
успеваемость на старших благодаря изучению структуры контингента студентов по их целям и склонностям в обучении (допущение).
102
4. Обоснование типа модели обучаемых: структура контингента по целям обучения и по ориентации способностей.
5. Связь изменений в обеспеченности образовательного процесса квалифицированными преподавателями, специалистами и учебно-материальной
базой с уровнем профессиональной подготовки осуществляется экспертно
устанавливаемым отношением между изменением денежного эквивалента и
приращением значений оценочных данных по затрагиваемым дисциплинам,
например линейной зависимостью.
6. Основными игроками игры следует считать контингент(ы) обучаемых, работодателей и менеджера ОПП, поведение которых имитируется
назначаемыми участниками по правилам агрегирования: обучаемые – по типам, согласно структуре учебной группы, работодатели – по видам собственности и применению специалистов. Их роль обычно совмещает модератор.
7. Условия проведения педагогических экспериментов, отличающиеся
используемыми технологиями управления, должны быть предельно одинаковыми, что требует сосредоточения имитационного моделирования на способах обработки одного и того же массива оценочных данных.
8. Набор дисциплин и оценочных данных к ним расширяются дискретно
согласно плановому развитию учебного процесса, что позволяет оценивать
уровень профессиональной подготовки студентов уже на ранних этапах для
коррекции последующих этапов.
9. В качестве механизма локализации проблемных участков образовательного процесса рекомендуется применять механизм, основанный на процедурах декомпозиции линейных и линеаризованных матричных сверток.
Данный механизм способен локализовать «узкие места» образовательного
процесса до уровня сформированности группы компетенций, компетенций и
отдельных дисциплин, участвующих в их формировании, а также дозировать
корректирующие (управляющие) воздействия путем переоценки степени
важности отдельной дисциплины в процессе формирования конкретной компетенции, что выражается в перераспределении эффективной трудоемкости.
103
При этом менеджер ООП, в целях управления текущим уровнем профессиональной подготовки, применяет традиционные механизмы, основанные исключительно на использовании собственного опыта и интуиции, реагирует
на поставленную задачу, например увеличения, изменяя уровень сформированности групп компетенций, отдельных компетенций и успеваемости по
дисциплинам за счет освоения средств на подборку профессорскопреподавательского состава, приобретения более модернизированного учебного оборудования. Недостаток традиционного механизма состоит в том, что
он не только основан на интуиции и опыте менеджера ООП, но и предполагает неэффективное использование в некоторых случаях денежных средств
на увеличение уровня сформированности компетенций и изменение успеваемости по дисциплинам, играющих не столь важную роль в профессиональном портрете выпускника.
10. В учебных целях имитационная деловая игра предполагает повышение квалификации менеджера ООП в вопросах локализации «узких мест» и
дозирования управляющих воздействий.
4.2. Методические основы проведения базовой имитационной игры
Имитационная деловая игра моделирует процессы принятия решений по
вопросам управления уровнем профессиональной подготовки, на примере
первого контура модели управления (см. рис. 2.6) – процесс формирования
дисциплинарных компетенций, ответственный за управление знаниевым
компонентом компетенций, а именно формирование знаний i-й компетенций
из j-й группы компетенций.
В данном исследовании рассматривается задача увеличения уровня
сформированности компетенций на текущий момент. Решение этой задачи
должно проводиться в три этапа:
1) построение объекта управления на текущий момент;
2) оценка текущего уровня сформированности компетенций;
104
3) локализация «узких мест» и принятие соответствующего управленческого решения с целью коррекции процесса формирования дисциплинарных
компетенций.
Возникает вопрос об эффективности предлагаемых инновационных технологий оценивания уровня сформированности набора компетенций и локализации проблемных участков образовательного процесса по сравнению с
известными. Данная проблема может быть решена посредством разработки и
проведения исследовательской имитационной деловой игры.
Для решения поставленной задачи имитируется модель объекта управления на текущий момент t0  – срез оценочных данных и распределение
трудоемкости между образовательными технологиями, участвующими в
формировании компетенций.
Участниками данной игры являются менеджер ООП (модератор), преподаватели, работодатели и студенты.
На первом этапе ИДИ эталонный стандартизированный механизм измерения уровня сформированности набора компетенций отдельного студента, который основан на разработанном алгоритме агрегирования оценочных данных в
комплексную оценку и учитывает элементы семантики образовательных технологий с компетенциями и группами компетенций, подвергается процедуре сертификации путем параметрического синтеза инструмента комплексного оценивания. Данная процедура обусловлена большой чувствительностью комплексной оценки к различным вариациями параметров комплексного оценивания и
необходима для достоверности сопоставления результатов, полученных традиционными механизмами, предполагающими усреднение оценочных данных, и
инновационным механизмом, основанным на негэнтропийном подходе и композиции линейно-нелинейных матричных сверток оценочных данных. Также
идея сертификации эталонного стандартизированного механизма заключается в
проведении серии вычислительных экспериментов с индивидуальными оценочными данными xи по образовательным технологиям и проверки чувствительности полученной комплексной оценки к изменению этих данных с учетом
отдельных компетенций и групп компетенций.
105
С этой целью на первом шаге игры менеджер ООП (модератор) просит
участников игры определить значение относительно следующих параметров
эталонного инструмента оценивания:
– преподавателей – относительно возможного количества негэтропии
E jid , накапливаемой студентом при освоении конкретной дисциплины с соответствующими оценками «отлично», «хорошо», «удовлетворительно»;
– преподавателей – относительно параметров линейной свертки, определяющей негэнтропийную оценку
E ji
сформированности компетенций,
а именно значение эффективной трудоемкости Tjid каждой дисциплины для
формируемых компетенций;
– работодателей – относительно степени важности компетенций в группе;
– экспертов из числа групп заинтересованных лиц (преподавателей, работодателей и менеджера ООП) – относительно структуры и содержания модели комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки.
Возникает необходимость моделирования коллективных предпочтений
экспертов при обосновании параметров эталонного механизма оценивания.
При недостаточной подготовке отдельных экспертов или их личной заинтересованности результаты оценивания могут быть искажены. Для преодоления этого недостатка может быть применено групповое экспертное оценивание, которое предполагает получение независимых оценок от каждого эксперта и обработку этих результатов. Для обработки экспертной информации
предлагается использовать неманипулируемый механизм активной экспертизы, идея которого заключается в создании условий, при которых эксперту
было бы выгодно говорить правду, т.е. свое истинное мнение [102].
В основе этого метода лежит не арифметическая обработка, а логическая (4.1):
Xэ 
max min
 X ,W  ,
i  1, n 1  1, n i i1
(4.1)
где i – номер эксперта в ранжированном ряду высказанных мнений, расположенных между нижней Хниж и верхней Хверх границами области высказываний;
106
Wi–1 – специальная дискретная функция, множество значений которой соответствует состояниям равновесия по Нэшу. Значение данной функции для i-го эксперта, как правило, будет определяться согласно выражению (4.2):
Wi1  X ниж 
X верх  X ниж
 n  i  1.
n
(4.2)
При такой обработке экспертной информации эксперты объявляют свои
оценки относительно каждого из параметров механизма комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки, будучи ознакомленными с
механизмом обработки результатов (рис. 4.1).
4
Wi–1
3
min
maxmin
min
2
min
min
i, n = 5
1
0
1
2
3
4
5
Рис. 4.1. Иллюстрация работы механизма активной экспертизы:
× – мнение эксперта;○ – min  X i , Wi 1  , ● – результат активной экспертизы Хэ
Нумерация экспертов i производится после их опроса и устанавливается
в порядке возрастания оценок экспертов. Строится специальная линейная
функция Wi (n) . Специальная функция Wi зависит от номера эксперта, и на i-м
шаге соответствует случаю, когда i – 1 экспертов указывают минимальное
значение Хниж, (n  i)  1 – максимальное Хверх, а итоговый результат вычисляется как среднее арифметическое.
На каждом шаге i выбирается минимальное значение из пары ( X i ,Wi1 ) ,
а затем – максимальное значение из всех минимальных (см. рис. 4.1), которое
является результатом обработки методом активной экспертизы. Поскольку
отсутствует арифметическая обработка результатов, манипулирование от-
107
дельными экспертами бессмысленно, так как оно только свидетельствует об
их некомпетентности без влияния на результат.
Программная реализация активной экспертизы (рис. 4.2) подтверждает
ее работоспособность в иллюстративном интервале [1, 4].
Рис. 4.2. Иллюстрация работы программы «Активная экспертиза»
Усовершенствованный таким образом механизм активной экспертизы
[13] можно считать более эффективным для решения задач обработки множества экспертных оценок. Результат обработки этой информации будем
называть согласованной оценкой. С помощью этого механизма можно обосновать подходы к принятию коллективных решений по вопросам обоснования параметров механизма комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки студентов.
Процедуру обоснования параметров механизма комплексного оценивания посредством получения согласованных оценок методом активной экспертизы в данном исследовании предлагается рассмотреть на примере обоснования степени важности компетенций в группе ki j . Мнение работодателей
запрашивается в виде экспертных оценок характеристик, определяющих
важность той или иной компетенции в группе (рис. 4.3).
108
Определение важности каждой компетенции в группе при помощи механизма неманипулируемой активной экспертизы [14] может быть представлено в следующей последовательности действий:
1. Каждому эксперту предлагается выразить свое мнение относительно
минимального и максимального значения для каждого критерия, определяющего степень важности ji -й компетенции в группе, для построения согласованной функции приведения.
Рис. 4.3. Модель индивидуальных предпочтений работодателей
2. Определяются согласованные максимальные и минимальные значения
для каждого критерия важности компетенции посредством механизма неманипулируемой активной экспертизы.
3. Для обеспечения процедуры сверки в комплексную оценку – степень
важности ij -й компетенции в группе необходимо привести количественные
значения критериев, определяющих степень важности, к качественной шкале
комплексного оценивания. На основании анализа и диалога с работодателями
менеджером ООП устанавливается фактическое значение доли задач, в которых участвуют компетенции, и времени, необходимого для реализации этой
компетенции при решении конкретной производственной задачи.
4. Производится вычисление комплексных оценок, результатом чего являются согласованные оценки важности компетенции в группе Xˆ ОП1 и Xˆ ОП3 .
5. Выполняется процедура нормализации взвешенных коэффициентов
на интервале [0, 1] (4.3):
109
Xˆ j j
ki 
,
 Xˆ
j
(4.3)
ji
где Xˆ j j – согласованная оценка важности ij -й компетенции в группе преподавателей – относительно максимального Е jmax и минимального Е jmax значения негэнтропии, накапливаемой при формировании группы компетенций
для построения согласованной функции приведения.
Также может вызывать особый интерес вопрос относительно обоснования структуры и наполнения модели комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки студентов, поскольку установление данных параметров модели носит субъективный характер. Для преодоления этого недостатка в рамках реализации имитационной деловой игры может быть вычислено поведение идеальной модели посредством применения механизма неманипулируемой активной экспертизы [13].
Реализация данной процедуры может быть представлена следующей последовательностью действий:
1. Определяются признаки идеальной модели, т.е. описание ее поведения на некотором наборе исходных данных, например на n вариантов оценочных данных (n = 100):
а) каждый заинтересованный участник процесса управления уровнем профессиональной подготовки строит свою модель комплексного оценивания;
б) вычислительным экспериментом определяется поведение каждой модели на множестве исходных данных (модели предпочтений преподавателя,
работодателя и менеджера ООП), т.е. производится определение n комплексных оценок Xˆ п , Xˆ р , Xˆ м по каждой модели;
в) посредством метода неманипулируемой активной экспертизы определяются согласованные оценки X п по каждому из вариантов исходных данных.
Соответственно, описанием поведения идеальной модели будут служить
согласованные оценки для одного и того же набора исходных данных.
110
2. Последовательно для каждой модели определяются среднеквадратичные отклонения (4.4) от поведения идеальной модели:
100

(Xп  X )

n 1
100
,
(4.4)
где X п – согласованные оценки, полученные по каждому из n вариантов исходных данных модели; X – среднее арифметическое значение согласованной оценки.
Выбор структуры и наполнения модели комплексного оценивания уровня профессиональной подготовки студентов будет определяться минимальным значением среднеквадратичного отклонения.
Результатом процедуры параметрического синтеза является сертификат
как согласованное и закрепленное мнение экспертов (работодателей и преподавателей) о параметрах механизма, удостоверяющее его качество.
На втором шаге игры менеджер ООП определяет уровень сформированности набора компетенций традиционными механизмами, основанными на
усреднении оценочных данных по дисциплинам (4.5) и линейной сверткой
средних оценок по группам компетенций (4.8):

 U *

x
t


D
(
t
)
 0   d 0 
  
 
U


x1*  t0    d
,
D  t0 
(4.5)
где xd* t0  – оценка по дисциплине d всего контингента обучаемых U; D  t0  –
множество дисциплин d, пройденных и оцененных на момент времени t0 .
Определение средних оценок за каждую i-ю компетенцию в j-й группе
 D ji (t0 ) *

  xd  t0  
,
x *ji  t0    d
D ji  t0 
(4.6)
111
где xd* t0  – средняя оценка по дисциплине d, участвующей в формировании
i-й компетенции; D ji  t0  – множество дисциплин, участвующих в формировании i-й компетенции в j-й группе.
Определение средних оценок за каждую j-ю группу компетенций
 Ji *

x
t




ji 0 
j
*

,
x j  t0  
I j  t0 
(4.7)
где x *ji  t0  – средняя оценка за каждую i-ю компетенцию в j-й группе; I j  t0  –
множество i-х компетенций в j-й группе.
Применяя механизм линейной свертки, определяем комплексную оценку
уровня сформированности компетенций на момент времени t:
x2*  t0    k ij x*j  t0  ,
(4.8)
где k ij – взвешенные коэффициенты, ранжированные по степени важности
компетенций в группе с использованием процедуры нормализации коэффициентов в промежутке (0,1); x*j  t0  – средняя оценка j-й группы компетенций.
На третьем шаге игры менеджер ООП оценивает уровень сформированности набора компетенций инновационным механизмом, основанным на
негэнтропийном подходе и композиции линейно-нелинейных матричных
сверток (рабочим) инструментом с предварительным усреднением индивидуальных оценочных данных по дисциплинам (4.9):
xннл (t0 )  xннл ( xd (t0 )),
(4.9)
где xннл ( xd (t0 )) – комплексная оценка уровня сформированности набора компетенций всего контингента группы обучаемых с предварительным усреднением оценочных данных по дисциплинам x ji d .
112
Последовательность определения уровня сформированности набора
компетенций инновационным (рабочим) инструментом следующая:
– Определяется уровень сформированности отдельных компетенций в
группе в зависимости от оценочных данных по педагогическим технологиям
и их эффективных трудоемкостей и описывается линейной сверткой (4.10):
iDj
E ji   kd E jid ( xi j d ), kd  (0,1],
(4.10)
d
где E ji – комплексная негэнтропийная оценка сформированности компетенций; kd – коэффициенты эффективной трудоемкости дисциплин, участвующих в формировании данной компетенции.
Имея исходную информацию о трудоемкости дисциплин T jmax
, участвуюid
щих в формировании компетенций, и матрицы распределения дисциплин между компетенциями, определяем эффективную трудоемкость T ji d формирования
части компоненты i -й компетенции в рамках дисциплины, исходя из экспертно
устанавливаемой и закрепленной рабочей программой дисциплины доли участия этой дисциплины d в формировании конкретной ji -й компетенции.
Текущий уровень сформированности компетенции предполагается сопоставлять с количеством полезной информации (в у.е.), получаемой студентом
в ходе образовательного процесса и необходимой ему для последующего
успешного решения производственных задач. Зависимость оценочных данных x ji d по педагогическим технологиям формирования компетенций и эффективной трудоемкости описывается кривыми, подобным кривым научения
(рис. 4.4), для случаев участия нескольких дисциплин в формировании одной
компетенции и когда одна и та же дисциплина участвует в формировании нескольких компетенций.
– Определяется уровень сформированности групп компетенций на текущий момент с применением линейной свертки (4.11), где степень важности
отдельной компетенции выражается ранжированными коэффициентами:
113
Ij
Ij
E j   ki E ji , ki  (0,1),  ki j  1,
j
j
(4.11)
i 1
где E j – комплексная негэнтропийная оценка сформированности групп компетенций; ki j – взвешенные коэффициенты, ранжированные по степени важности компетенций в группе с использованием процедуры нормализации на
интервале [0,1].
а
б
Рис. 4.4. Зависимости количества негэнтропии от эффективной трудоемкости
педагогических технологий и текущих оценочных данных:
а – дисциплина d участвует в формировании компетенции ji и компетенции ji' ;
б – в формировании компетенции ji' участвуют дисциплины d и d
114
– Для определения текущего уровня сформированности компетенций
xннл ( xd (t0 )) предполагается использовать нелинейные матричные свертки,
агрегирующие уровень сформированности групп компетенций в комплексную оценку. Для решения этой задачи предлагается модель комплексного
оценивания уровня сформированности набора компетенций. Вычислению
комплексной оценки предшествует процедура приведения количественных
значений частных критериев из шкалы измерения в стандартную шкалу комплексного оценивания, т.е. приведение негэнтропийных оценок к качественной шкале на интервале [1,4] (рис. 4.5). Данная процедура необходима для
обеспечения процесса свертки гетерогенных критериев в комплексную оценку, а именно для свертки групп компетенций в интегральный показатель
уровня сформированности набора компетенций. Для этого экспертно устанавливается максимальное E max
и минимальное E min
количество негэнтропии,
j
j
которое накапливается при формировании групп компетенций.
Рис. 4.5. Функция приведения негэнтропийных оценок
к стандартной шкале комплексного оценивания
На четвертом шаге игры менеджером ООП производится сопоставление
результатов вычисления уровня сформированности набора компетенций с результатами эталонного механизма (4.12):
115
xннл (t0 )  
xннл ( xи )
,
U
(4.12)
где xннл (t0 ) – комплексная оценка уровня сформированности набора компетенций на основе негэнтропийного подхода и композиции линейнонелинейной свертки; xннл ( xи ) – индивидуальная комплексная оценка уровня
сформированности набора компетенций конкретного студента.
Эта оценка, полученная эталонным механизмом измерения, необходима
для сопоставления результатов, полученных традиционными методами оценки текущего уровня сформированности набора компетенций, рабочим механизмом измерения уровня профессиональной подготовки, с эталонным механизмом с целью определения эффективности рабочего инструмента. Однако
эта оценка ведет не к локализации проблемных участков профессиональной
подготовки всего контингента обучаемых, а только к коррекции индивидуальных образовательных траекторий, поэтому она не может использоваться
для мониторинга текущего уровня профессиональной подготовки.
На пятом шаге игры менеджером ООП (модератором) задается приращение уровня сформированности набора компетенций Xˆ .
На шестом шаге игры менеджер ООП в задачах повышения уровня сформированности набора компетенций использует традиционные механизмы
управления, например модернизация учебного оборудования, привлечение
профессорско-преподавательского состава более высокой категории, улучшение учебно-методического материала и т.п. Указанные средства управления характеризуются увеличением финансовых ресурсов для достижения поставленной цели – управления уровнем профессиональной подготовки.
На седьмом шаге игры менеджером ООП применяется разработанный
механизм локализации проблемных участков образовательного процесса.
Инновационный механизм измерения текущего уровня сформированности
компетенций изначально был ориентирован на возможность осуществления
обратной процедуры декомпозиции с целью определения проблемных «узких
мест» образовательного процесса. Исходными позициями для решения этой
116
задачи являются текущие оценочные данные по образовательным технологиям формирования компоненты компетенций, комплексная оценка уровня
профессиональной подготовки на текущий момент xннл ( xd (t0 )) со всей совокупностью промежуточных результатов вычисления и обоснованное рыночными обстоятельствами планируемое приращение комплексной оценки Xˆ .
Этапы декомпозиции соответствуют обратному порядку построения линейно-нелинейной свертки оценочных данных. На первом этапе задача решается на основе линеаризации матричной свертки с учетом исходных данных
и промежуточных результатов агрегирования.
Условие локализации проблемных мест на участке формирования группы компетенций представлено выражением (4.13), которое предполагает
ограничение многовариантности выбора менеджером ООП наилучшего, по
его мнению, управления:
n
Xˆ
ˆ
X   k'j X j , X j  i ,
kj
j 1
где
k j
–
коэффициенты
линейной
свертки,
(4.13)
определяемые
графо-
аналитическим методом путем использования частных производных в точке
агрегирования как тангенсы угла наклона касательных к функции чувствительности в рабочей точке (рис. 4.6).
После определения приращения уровня сформированности группы компетенций X j менеджер ООП, анализируя сложившуюся динамику процесса
формирования групп компетенций с позиции оценочных данных, характеризующих данный процесс и степеней важности компетенций в группе, распределяет его между группами компетенций наилучшим и обоснованным, по его
мнению, образом.
Для коррекции менеджер ООП может выбрать компетенции, отличающиеся низким уровнем накопленной негэнтропии E ji в сочетании с высокой
степенью важности k ij , при этом глубина коррекции должна определяется
необходимостью удовлетворения требования (4.14):
117
 Ji
 k E
i
j
ji
 E j .
(4.14)
i
Рис. 4.6. Графоаналитическая процедура определения
коэффициентов линеаризации
На заключительном этапе декомпозиции в отношении выделенных в различных группах «проблемных» компетенций менеджером ООП при участии
ответственных за них педагогов вырабатываются рекомендации по повышению
эффективности процесса накопления информации при освоении дисциплин,
участвующих в их формировании и удовлетворяющих требованию (4.15):
D
ij

 k E
d
ji d
 E ji .
(4.15)
i
Коррекции на данном уровне могут привести к перераспределению эффективной трудоемкости формирования компетенции между дисциплинами,
участвующими в их формировании. Данная технология управления является
беззатратной в рамках функциональных обязанностей управленческого персонала и профессорско-преподавательского состава.
На последнем шаге игры менеджером ООП после определения «узких
мест» в образовательном процессе и внесения соответствующих коррекций
118
процедура измерения текущего уровня рабочим инструментом повторяется
вновь и полученные результаты сравниваются с результатами, полученными
при помощи эталонного стандартизированного механизма.
4.3. Экспериментальное исследование эффективности
инновационных механизмов управления уровнем
профессиональной подготовки студентов
В ходе серии вычислительных экспериментов на конкретной задаче проверяется эффективность разработанных алгоритмов агрегирования оценочных данных, основанных на негэнтропийном подходе и композиции линейно-нелинейных матричных сверток, а также алгоритм локализации проблемных участков образовательного процесса.
Шаг 1. Сертификация эталонного стандартизированного механизма измерения текущего уровня сформированности набора компетенций.
Данная процедура необходима для достоверности сопоставления результатов традиционного метода измерения, основанного на усреднении оценочных данных, линейной свертки, и рабочего метода с эталонным стандартизированным механизмом.
Исходными данными для этого является объективная и достоверная информация о параметрах учебного процесса: срез оценочных данных по дисциплинам на конец первого курса обучения бакалавров, полученный при анализе
качества подготовки бакалавров по направлению «Строительство», реализуемом в ПНИПУ (Приложение 2) (табл. 4.1), и их трудоемкость, согласно учебному плану подготовки бакалавров.
Пройденные и оцененные на конец первого курса дисциплины участвуют в формировании трех компетенций: ОК-1, ПК-1, ПК-3.
Степень влияния дисциплины на формирование указанных компетенций
определяется трудоемкостью этой дисциплины и экспертно установленной
долей трудоемкости этой дисциплины, выделяемой для формирования указанных компетенций.
119
Таблица 4.1
Оценочные данные по образовательным технологиям
История
№
п/п
1
2
x11
x11
1
1
Философия
Математика
Физика
Информатика
Инженерная
Химия
графика
3
x11
x1112 x1212 x1312 x1211 x2211 x2311 x1212 x2212 x2312 x1213 x2213 x2313 x1214 x2214 x2314 x1231 x2231 x2331
1
4
3
3
4
5
5
3
4
3
3
4
3
4
3
4
4
3
4
4
3
3
2
4
3
3
5
5
5
3
4
3
3
3
3
4
3
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
4
3
3
4
3
3
4
3
4
4
3
3
3
5
5
5
5
4
5
4
4
4
5
5
4
4
5
5
5
5
4
5
4
3
3
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
6
5
4
5
4
4
4
4
3
4
4
4
3
3
3
3
3
3
4
4
3
3
7
5
4
5
5
5
4
3
4
4
4
3
3
4
4
4
3
3
3
3
3
4
8
4
3
3
5
4
4
4
4
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
5
5
4
9
5
4
4
5
5
4
3
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
4
4
4
3
10
4
5
4
5
5
5
4
3
3
3
3
4
3
3
3
3
3
3
3
4
4
11
4
5
4
4
5
5
5
4
4
4
5
4
4
4
4
3
4
3
4
4
5
12
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
4
4
3
3
3
3
3
3
3
3
4
13
3
3
3
4
4
3
3
4
4
3
4
3
3
3
3
3
3
4
4
3
4
14
3
4
4
3
4
3
3
4
3
3
4
3
3
3
3
3
4
4
4
4
3
15
3
4
4
3
3
3
4
4
4
3
4
3
5
5
5
4
4
4
4
4
5
16
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
5
4
17
5
4
5
4
3
3
4
5
5
5
5
5
4
4
4
4
5
4
4
4
5
18
5
4
5
5
4
5
4
5
5
5
5
4
5
5
5
5
5
5
5
5
4
19
4
3
3
4
5
5
4
5
5
5
4
5
5
5
5
5
5
4
5
4
4
20
3
3
3
4
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
5
5
4
5
21
3
3
3
3
3
3
4
3
4
4
4
4
3
4
3
3
4
4
4
4
4
22
3
3
4
3
3
4
4
3
4
3
3
3
3
4
3
4
3
3
4
3
4
23
5
4
4
5
5
4
4
3
3
3
3
3
4
3
4
4
4
3
3
3
4
24
5
3
4
4
4
4
5
4
4
4
5
4
4
4
4
4
5
4
5
4
5
25
5
3
4
4
3
4
5
4
4
4
5
4
5
4
5
5
5
4
5
5
5
26
4
4
3
4
4
4
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
5
27
3
4
3
4
4
3
4
4
4
4
3
4
4
4
4
4
5
4
4
5
5
28
3
4
3
3
3
4
4
4
4
4
3
3
4
3
4
4
3
4
4
5
5
29
3
3
3
3
3
3
4
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
3
30
3
3
4
3
3
3
4
3
3
3
4
3
4
3
4
3
3
3
3
4
4
Среднее
1
3,87 3,6 3,73 3,9 3,93 3,87
4
3,9 3,93 3,8 3,97 3,73 3,83 3,7 3,83 3,8 3,87 3,83
4
3,97 4,13
120
Определение эффективной трудоемкости дисциплины в формировании
компетенций ОК-1, ПК-1и ПК-3 представлено в табл. 4.2.
Таблица 4.2
Определение эффективной трудоемкости образовательных технологий,
участвующих в формировании компетенций
Трудоемкость формиДоля
участия
Параметры
рования части компотрудоемкости
Общая трудоемкость
ненты компетенции в
дисциплины d в рамках соответствуюmax
дисциплины Tji d , ч
формировании
Дисциплины
щей педагогической
компетенции
технологии T ji d , ч
Философия
История
Математика
Физика
Химия
Информатика
Инженерная графика
Общекультурная компетенция ОК-1
180
0,25
180
0,35
Общепрофессиональная компетенция ПК-1
504
0,35
324
0,35
108
0,65
144
0,25
Общепрофессиональная компетенция ПК-3
144
100
45
63
176
113
54
36
144
Также экспертно на данном шаге игры определяются остальные параметры комплексного оценивания.
Проиллюстрируем процедуру экспертного установления параметров
эталонного механизма на примере степени важности k ij компетенций при
формировании группы.
Согласно описанной выше методике определения взвешенных коэффициентов, ранжированных по степени важности, были получены следующие результаты. Экспертам, количество которых равно пяти, предлагается высказать свое мнение относительного максимального и минимального
значения критериев, определяющих степень важности компетенции ПК-1 и
ПК-3 в группе общепрофессиональных компетенций: доля производственных задач, в которых участвует конкретная компетенция из указанной
121
группы, и время, необходимое на реализацию этой компетенции при решении
задачи.
Для
определения
согласованного
минимального
и максимального значения критериев применяется механизм активной экспертизы (рис. 4.7, 4.8).
а
б
Рис. 4.7. Иллюстрация установления согласованного максимального
и минимального значений критериев для компетенции ПК-1: а, б – доли задач,
в которых участвует компетенция
122
в
г
Рис. 4.7. Окончание: в, г – время, в течение которого реализуется компетенция ПК-1
для решения производственной задачи
На основании анализа и диалога с работодателями менеджером ООП
установлено, что доля задач, в которых участвует общепрофессиональная
компетенция ПК-1, составляет 37 %, а ПК-3 – 58 %, время, необходимое на
реализацию этих компетенций при решении производственных задач, 58
123
и 42 мин соответственно. Полученные результаты приводятся к стандартной
шкале комплексного оценивания (рис. 4.9, 4.10).
а
б
Рис. 4.8. Иллюстрация установления согласованного максимального
и минимального значений критериев для компетенции ПК-3:
а, б – доли задач, в которых участвует компетенция
124
в
г
Рис. 4.8. Окончание:
в, г – время, в течение которого реализуется компетенция ПК-3
для решения производственной задачи
Используя выражение (4.13), находим взвешенные коэффициенты важности компетенций ПК-1 и ПК-3 – 0,44 и 0,56 соответственно.
Также идея сертификации эталонного стандартизированного механизма измерения будет заключаться в проверке чувствительности комплексных оценок к элементарным изменениям – изменениям оценочных
125
данных по конкретным дисциплинам, например участвующих в формировании одной компетенции, а также к изменению эффективной трудоемкости формирования компетенций. (Приложение 1) После чего на всех этапах агрегирования проводится сопоставление результатов – комплексных
оценок, полученных эталонным механизмом и рабочим инструментом
оценивания при измененных оценочных данных, и эффективной трудоемкости. Для проведения вычислительного эксперимента, направленного на
проверку чувствительности эталонного механизма измерения, задается
приращение изменения индивидуальных оценочных данных, например на
один балл (Табл. П1), по дисциплинам, участвующим в формировании одной компетенции. Для проверки чувствительности комплексных оценок к
изменению эффективной трудоемкости образовательной технологии в
формировании конкретной компетенции задается приращение ее изменения, например на 20 % (Табл. П2))
а
Рис. 4.9. Функция приведения критериев, характеризующих степень
важности компетенции ПК-1, к качественной шкале комплексного оценивания:
а – доля задач, в решении которых участвует компетенция
126
б
Рис. 4.9. Окончание:
б – время, в течение которого реализуется компетенция
при решении задач
а
Рис. 4.10. Функция приведения критериев:
а – доля задач, в решении которых участвует компетенция ПК-1
127
б
Рис. 4.10. Окончание:
б – время, в течение которого реализуется компетенция
при решении задач
Шаг 2. Используя полученные данные о параметрах образовательного
процесса (оценочные данные по дисциплинами и эффективная трудоемкость
формирования компетенций), а также выражение (4.5), менеджер ООП определяет текущий средний уровень сформированности компетенций традиционным
механизмом и линейной сверткой средних оценок групп компетенций (4.8):
x1* t0  
x 2* t0  
x 3* t0  
3,87  3,9  4,0  3,8  3,83  3,8  4,0
 3,88,
7
3,6  3,93  3,9  3,97  3,70  3,87  3,97
 3,85,
7
3,73  3,87  3,93  3,73  3,83  3,83  4,13
 3,86.
7
Пройденные и оцененные дисциплины на конец первого курса участвуют в формировании трех компетенций: ОК-1, ПК-1 и ПК-3. Используя выражение (4.6), определяют среднюю оценку уровня сформированности каждой
из трех компетенций:
128
x11*1 t0  
3,83  3,9
 3,85,
2
x12*
t0  
1
3,6  3,93
 3,77,
2
x13*
t0  
1
x21*1 t0  
4,0  3,8  3,83  3,8
 3,87,
4
x22*1 t0  
3,9  3,97  3,7  3,87
 3,86,
4
x21*1 t0  
x21*3 t0  
3,73  3,87
 3,80,
2
3,93  3,73  3,83  3,83
 3,83,
4
4,0
3,97
4,13
 4,0, x22*3 t0  
 3,97, x23*3 t0  
 4,13.
1
1
1
Далее менеджер ООП определяет среднюю оценку уровня сформированности групп этих компетенций, используя выражение (4.7):
x11 t0   3,85 , x12 t0   3,77 , x13 t0   3,80 ,
x21* t0  
3,86  3,97
3,87  4,0
 3,94 , x22* t0  
 3,92 ,
2
2
x23* t0  
3,83  4,13
 3,98.
2
Применяя механизм линейной свертки (4.8), определяют текущий – на
конец первого курса – уровень профессиональной подготовки:
x1* t0   0,4  3,85  0,6  3,94  3,90,
x 2* t0   0,4  3,77  0,6  3,92  3,86,
x 3* t0   0,4  3,80  0,6  3,98  3,91.
Шаг 3. Менеджером ООП согласно описанной выше методике определяется текущий уровень сформированности набора компетенций (4.9) рабочим механизмом, основанным на компетентностном подходе и композиции
129
линейно-нелинейных сверток, с предварительным усреднением оценочных
данных. Используя негэнтропийный подход к оценке текущего уровня сформированности компетенций (рис. 4.11) и выражение (4.10), а также данные
табл. 4.2, определим негэнтропийную оценку в условных единицах сформированности каждой i-й компетенции в j-й группе:
Е111  0,6  50,7  0,4  30,9  42,78 (у.е.),
Е121  0,6  33,8  0,4  29,8  32,2 (у.е.),
Е131  0,6  42,2  0,4  27,5  36,32 (у.е.),
Е211  0,4 160  0,3  85,8  0,2  42,2  0,1 30,8  101,2 (у.е.),
Е221  0,4 155  0,3  92,2  0,2  43,5  0,1  28,2  101,1 (у.е.),
Е231  0,4 156  0,3  82,0  0,2  42,5  0,1 30,8  98,6 (у.е.),
Е213  107,3 (у.е.),
Е223  104,2 (у.е.),
Е233  115,9 (у.е.).
Для определения негэнтропийной оценки сформированности группы
компетенций E j используется механизм линейной свертки (4.11), где степень
важности отдельной компетенции в группе выражается ранжированными коэффициентами:
Е11  42,8 (у.е.),
Е12  32,2 (у.е.),
Е13  36,3 (у.е.),
Е21  0,44 101,2  0,56 107,3  104,5 (у.е.),
Е22  0,44 101,1  0,56 104,2  102,8 (у.е.),
Е23  0,44  98,6  0,56 115,9  108,3 (у.е.).
130
а
б
Рис. 4.11. Иллюстрация установления уровня сформированности
компетенции в виде количества негэнтропии в условных единицах (у.е):
а – компетенции ОК-1; б – компетенции ПК-1
131
в
Рис. 4.11. Окончание: в – компетенции ПК-3
На следующем этапе оценки уровня профессиональной подготовки рабочим механизмом предусматривается приведение негэнтропийных оценок уровня сформированности групп компетенций к стандартной шкале комплексного
оценивания. Для этого экспертно определяются максимально и минимально необходимые значения негэнтропии для формирования общекультурной и общепрофессиональной групп компетенций. Исходя из этого устанавливается оценка
максимальному и минимальному значению негэнтропии в стандартной шкале
комплексного оценивания на интервале [1,4] (рис. 4.12).
Вычисление комплексной оценки – уровня сформированности компетенций – производилось при помощи программного продукта DEKON
(рис. 4.13, а–в).
Шаг 4. Менеджер ОПП определяет уровень сформированности набора
компетенций (4.12) эталонным стандартизированным механизмом (табл. 4.3)
и производит сопоставление результатов, полученных традиционным механизмом усреднения, линейной сверткой средних оценок групп компетенций,
рабочим инструментом с предварительным усреднением оценочных данных
по дисциплинам с эталонным механизмом измерения (рис. 4.14).
132
а
б
Рис. 4.12. Функция приведение уровня сформированности
группы компетенций: а – группы общекультурных компетенций;
б – группы общепрофессиональных компетенций
Шаг 5. Модератор (менеджер ООП) задает обоснованное рыночной ситуацией приращение уровня сформированности набора компетенций. В результате вычислений были получены следующие результаты: текущий уро-
133
вень сформированности набора компетенций xннл ( xd (t0 )) составляет 3,75,
а желаемый уровень Xˆ ж – 4,25. Таким образом, рассогласование Xˆ между
желаемым и текущим уровнем сформированности набора компетенций будет
составлять 0,5.
а
б
в
Рис. 4.13. Организация вычисления комплексной оценки уровня
сформированности набора компетенций в компактной форме
Шаг 6. Менеджер ООП традиционными методами решает задачу повышения уровня сформированности набора компетенций на указанное приращение. Средствами управления в данной ситуации могут служить привлечение профессорско-преподавательского состава более высокой категории для
преподавания дисциплин, характеризующихся более низкой успеваемостью,
либо для дисциплин, участвующих в формировании группы компетенций,
которые также могут характеризоваться более низкой успеваемостью. Данное средство управления будет характеризоваться значительным увеличением финансовых ресурсов для достижения желаемого результата.
134
Таблица 4.3
Определение текущего уровня сформированности набора компетенций
стандартизированным эталонным механизмом
E23
x1ннл  хи 
2
xннл
 хи 
3
xннл
 хи 
23,4 77,2 60,1
34,8
2,30
1,98
1,66
23,4
23,4 77,2 96,2
34,8
2,40
2,68
1,66
6,6
21,4
21,4 96,2 51,0
31,0
2,60
1,88
1,56
6,6
34,2
34,2 112,1 130,2 132,0
2,89
3,25
3,33
53,8 34,2 39,0 105,1 59,7 105,1 107,3 107,3 144,0 53,8
34,2
39,0 106,3 86,3 126,9
2,71
2,45
3,23
53,8 49,0 53,8 96,4 51,0 82,0 107,3 31,5 31,5
53,8
49,0
53,8 102,5 40,1
53,7
2,62
2,33
2,53
53,8 51,0 53,8 53,3 78,1 78,1 31,5 31,5 107,3 53,8
51,0
53,8 41,1 52,0
94,4
2,52
2,43
2,56
51,0 21,4 21,4 110,7 105,1 111,1 144,0 144,0 107,3 51,0
21,4
21,4 129,3 126,9 109,0
3,25
3,13
2,96
51,0 51,0 49,0 51,0 75,7 102,7 107,3 107,3 31,5
51,0
51,0
49,0 82,5 93,4
62,8
2,45
2,53
2,36
51,0 55,8 51,0 75,7 56,6 55,0 31,5 107,3 107,3 51,0
55,8
51,0 51,0 85,0
84,3
2,45
2,65
2,46
49,0 55,8 51,0 110,3 105,1 98,8 107,3 107,3 144,0 49,0
55,8
51,0 108,6 106,3 124,1
2,78
2,75
3,14
49,0 49,0 49,0 75,7 51,0 30,3 31,5 31,5 107,3 49,0
49,0
49,0 51,0 40,1
73,4
2,38
2,33
2,34
21,4 21,4 6,6
21,4
6,6
96,2
2,28
1,93
2,74
E111
E121
E131
E211
E221
E231
E213
E223
E233
E11
E12
E13
49,0 23,4 23,4 39,0 96,4 39,0 107,3 31,5 31,5
49,0
23,4
51,0 23,4 23,4 39,0 82,0 39,0 107,3 107,3 31,5
51,0
6,6 21,4 21,4 82,0 75,7 30,3 107,3 31,5 31,5
6,6 34,2 34,2 118,2 112,6 116,7 107,3 144,0 144,0
30,3 96,4 82,0 107,3 31,5 107,3 21,4
E21
E22
73,4 60,1
6,6 49,0 34,2 30,3 102,7 36,6 107,3 107,3 31,5
6,6
49,0
34,2 73,4 105,3 33,8
2,28
2,73
1,56
6,6 34,2 34,2 84,9 105,6 105,6 107,3 107,3 144,0
6,6
34,2
34,2 97,4 106,6 127,1
2,68
2,75
3,25
6,6
6,6
6,6
6,6 126,9 129,3 109,6
3,11
3,25
2,89
53,8 34,2 39,0 110,7 118,6 111,1 107,3 107,3 144,0 53,8
34,2
39,0 108,8 112,3 129,5
2,71
2,86
3,29
55,8 49,0 55,8 113,1 113,5 119,1 144,0 144,0 107,3 55,8
49,0
55,8 130,4 130,6 112,5
3,25
3,22
2,86
49,0 23,4 23,4 113,1 119,1 117,2 144,0 107,3 107,3 49,0
23,4
23,4 130,4 112,5 111,6
3,22
2,92
2,96
21,4 23,4 23,4 116,7 111,1 113,0 144,0 107,3 144,0 21,4
23,4
23,4 132,0 109,0 130,4
3,20
2,82
3,36
6,6
6,6
96,4 39,0 82,0 107,3 107,3 107,3
6,6
6,6
6,6 102,5 77,2
96,2
2,72
2,22
2,76
6,6
6,6 49,0 82,0 32,7 75,7 107,3 31,5 107,3
6,6
6,6
49,0 96,2 32,0
93,4
2,62
1,42
2,66
55,8 51,0 49,0 84,4 62,9 53,4 31,5 31,5 107,3 55,8
51,0
49,0 54,8 45,3
83,6
2,69
2,42
2,46
53,8 21,4 49,0 111,1 112,6 105,1 144,0 107,3 144,0 53,8
21,4
49,0 129,5 109,6 126,9
3,29
2,82
3,22
53,8 6,6 49,0 113,5 112,6 111,2 144,0 144,0 144,0 53,8
6,6
49,0 130,6 130,2 129,6
3,29
3,22
3,22
49,0 49,0 21,4 119,1 92,8 113,5 107,3 107,3 144,0 49,0
49,0
21,4 112,5 100,9 130,6
2,88
2,72
3,32
21,4 49,0 6,6 105,1 86,3 84,4 107,3 144,0 144,0 21,4
49,0
6,6 106,3 118,6 117,8
2,80
3,72
3,32
6,6 34,2 21,4 105,1 75,7 84,4 107,3 144,0 144,0
6,6
34,2
21,4 106,3 114,0 117,8
2,88
2,86
3,32
6,6
6,6
75,7 51,0 30,3 31,5 107,3 31,5
6,6
6,6
6,6
51,0 82,5
31,0
2,88
2,36
1,52
6,6
6,6 34,2 78,1 22,7 25,0 31,5 107,3 107,3
6,6
6,6
34,2 52,0 70,1
71,1
2,88
2,16
2,25
–
–
–
2,73
2,63
2,71
–
6,6
–
6,6 105,1 110,7 112,6 144,0 144,0 107,3
6,6
6,6
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Шаг 7. Менеджер ООП для решения задачи увеличения уровня сформированности набора компетенций применяет разработанные механизмы локализации проблемных участков образовательного процесса.
На первом этапе задача локализации «узких мест» в процессе формирования набора компетенций решается линеаризацией матричных сверток в ра-
135
бочей точке (рис. 4.15), где коэффициенты линеаризации определяются графоаналитическим методом на основе эпюры функции чувствительности.
Рис. 4.14. Результаты трехкратного оценивания уровня сформированности набора
компетенций различными методами
Рис. 4.15. Графоаналитическая процедура определения коэффициентов линеаризации
в рабочей точке на основе эпюры функции чувствительности
Условие локализации (4.14) проблемных участков образовательного процесса на этапе формирования набора компетенций с предварительным приведением к негэнтропийным оценкам будет определяться следующим образом:
Х 2 
Х 0,54

 0,93,
k'2 0,57
Х 2  Х 2  2,71  0,93  3,64 ,
136
Е2  Е2  161 (у.е.), Е2  56,6 (у.е.).
На следующем шаге локализации проблемных участков образовательного процесса на этапе формирования группы общепрофессиональных компетенций менеджер определяет их исходя из следующих обстоятельств: количества накопленной негэнтропии и коэффициентов линейной свертки, определяющих степень важности компетенции в группе. Решение этой задачи будет определяться наибольшей степенью важности компетенции в группе.
При этом условие локализации (4.15) на этапе формирования группы
компетенций будет определяться следующим образом:
Е2  0,44  Е21  0,56  Е23  56 (у.е.).
Распределение приращения негэнтропии при формировании группы общепрофессиональных компетенций может происходить согласно степени
важности компетенции в группе, например:
Е21  24,64 (у.е.), Е23  31,9 (у.е.),
На последнем этапе декомпозиции проблемных участков образовательного процесса на участке формирования общепрофессиональных компетенций ПК-1 и ПК-3 условие локализации будет принимать следующий вид:
Е21  0,4  Е21  0,3  Е21  0,2  Е21  0,1 Е21  24,6 (у.е.),
1
2
3
4
Е23  Е23  31,9 (у.е.).
1
При распределении приращения Е21 и Е23 между дисциплинами, участвующими в формировании компетенций ПК-1 и ПК-3, т.е. определении «узких»
мест в этом процессе, менеджер ООП руководствуется объективной информацией о количестве накопленной негэнтропии при освоении дисциплин, формирующих указанные компетенций, и долей участия дисциплины в данном процессе, например распределение приращения Е21 негэнтропии при формировании компетенции ПК-1 может осуществляться следующим образом:
137
Е21  0,4  Е21  24,6 (у.е.), Е21 
1
1
Е21 24,6

 61,5 (у.е.).
0,4
0,4
После определения на завершающем этапе локализации проблемных
участков образовательного процесса для достижения необходимых результатов, т.е. увеличения негэнтропии при освоении дисциплин на этапе формирования компетенций ПК-1 и ПК-3, необходимо увеличение эффективной трудоемкости нуждающихся в этом дисциплин – физики на 61,5 ч, инженерной
графики на 31,9 ч (рис. 4.16).
а
Рис. 4.16. Иллюстрация установления уровня сформированности компетенции
в виде количества негэнтропии в условных единицах при изменении
эффективной трудоемкости дисциплин: а – компетенции ПК-1
138
б
Рис. 4.16. Окончание: б – компетенции ПК-3
Шаг 8. Менеджер ООП производит вычисление комплексной оценки
xннл ( xd (t0 )) (рис. 4.17) и сопоставляет (рис. 4.18) с результатами, полученными эталонным механизмом в новых условиях:
Е111  0,6  50,7  0,4  30,9  42,78 (у.е.),
Е'211  0,4  221,5  0,3  85,5  0,2  8,4  0,1  3,08  125,8 (у.е.),
Е'213  144 (у.е.),
Е'21  0,44 125,8  0,56 144  135,94 (у.е.).
Анализ результатов первых двух шагов ИДИ (см. рис. 4.14) свидетельствует о существенном повышении точности комплексного оценивания эталонным инновационным механизмом за счет внесения в алгоритмы агрегирования элементов семантики на множестве учебных дисциплин, что повышает доверие к результатам оценивания и позволяет возводить эталонный
139
механизм в ранг межвузовского контроллера стандарта ООП по отдельным
направлениям, профилям и магистерским программам [98].
Рис. 4.17. Вычисление комплексной оценки в компактных условиях
Рис. 4.18. Результаты коррекции уровня профессиональной подготовки
с помощью инновационных технологий
Незначительные расхождения полученных оценок с оценками рабочего
инновационного механизма делают возможным использование последнего в
качестве механизма локализации ключевых участков образовательного процесса в целях управления уровнем профессиональной подготовки (Приложение3). Результаты остальных шагов имитационной игры (см. рис. 4.18), проделанных при различных допущениях о характере реакции студентов на коррекцию эффективной трудоемкости дисциплин, подтверждают высокую степень обоснованности коррекции (управляющих решений).
Также в ходе проведения исследовательской имитационной деловой игры обнаружен эффект малозатратного управления уровнем сформированно-
140
сти компетенций за счет увеличения эффективной трудоемкости дисциплин,
связанного с ростом фактически накапливаемой негэнтропии. Граница эффективности метода определяется предельно допустимым снижением средней оценки по корректируемой дисциплине (рис. 4.19).
Из рис. 4.19 видно, что за счет изменения эффективной трудоемкости
Tjid учебной дисциплины d, участвующей в формировании конкретной дисциплинарной компетенции ji , можно увеличить значение негэнтропийного
уровня E jid ее сформированности и тем самым повысить качество текущей
подготовки студентов. При этом очевидно, что самым сложным является
определение «слабого» места в подготовки студентов, что обеспечивается
пред-
Рис. 4.19. Беззатратный метод управления УПП на основе реструктуризации
эффективной трудоемкости и границы его применения при допущении
об устойчивости показателей успеваемости и без этого допущения
141
Рис. 4.19. Окончание
лагаемым алгоритмом декомпозиции общей оценки уровня сформированности каждой компетенции [98]. В данном примере таким «слабым» местом,
локализованной дисциплиной в подготовке студентов является инженерная
графика, которая принимает участие в формировании общепрофессиональной компетенции ПК-3 с эффективной трудоемкостью 144 ч.
Как видно из рис. 4.19, количество накапливаемой негэнтропии E23 при
освоении установленной при помощи алгоритма локализации проблемных
мест дисциплины при средней оценке успеваемости всего контингента студентов «хорошо» равно 107,3 у.е. Для достижения желаемого уровня 4,25
сформированности набора компетенций при помощи процедуры рассогласования величины отклонения желаемого уровня сформированности набора
компетенций и текущего было установлено, что необходимо увеличить количество негэнтропии при освоении данной дисциплины на 31,9 у.е. при той же
142
средней оценке успеваемости по дисциплине. Данное обстоятельство вызывает увеличение эффективной трудоемкости дисциплины до 176 ч и смещение кривой научения в новое положение. Новое значение накопленной
негэнтропии при той же оценке успеваемости по этой дисциплине составит
140 у.е. При увеличении эффективной трудоемкости дисциплины может
возникнуть ситуация, характеризующаяся снижением успеваемости студентов по данной дисциплине. Для сохранения количества негэнтропии, накапливаемой студентами при освоении данной дисциплины в новых условиях,
хотя бы на прежнем уровне – до проведения коррекции, т.е. равной 107,3 у.е.,
успеваемость по данной дисциплине не должна снизиться до средней оценки
по дисциплине 3,75. При снижении успеваемости по дисциплине ниже этого
уровня для сохранения количества негэнтропии на уровне, равном 107,3,
необходимо привлечение дополнительных ресурсов, например финансовых.
Таким образом, устанавливается граница малозатратного управления уровнем профессиональной подготовки.
Помимо указанного средства управления – изменения эффективной трудоёмкости локализованной дисциплины, участвующей в формировании конкретной дисциплинарной компетенции, – можно предусмотреть альтернативные методы для увеличения негэнтропийного уровня сформированности
компетенции. К таким методам можно отнести, например, совершенствование учебно-методической базы преподавания дисциплины, применение информационных технологий (видеолекции и др.), внедрение активного и интерактивного метода обучения и т.д. Указанные мероприятия могут привести
к изменению кривой, описывающей процесс накопления негэнтропии, при
той же самой эффективной трудоемкости дисциплины.
Выводы по главе 4
1. Чисто вычислительные эксперименты могут подтвердить корректность использования известных математических методов и алгоритмических
процедур, что в данном случае, когда обсуждаются алгоритмы интеллекту-
143
альной поддержки, использующей модели поведения людей в задачах выбора, недостаточно.
Натурные эксперименты кроме известных затрат в нашем случае имеют
серьезные ограничения как эксперименты над людьми, допускаемые только
после достаточной экспертизы, проведенной иными методами.
2. Остается для выбора только широко используемый в последнее время
для исследования эффективности систем с ярко выраженным проявлением
человеческого фактора метод имитационных деловых игр. Основная идея
этого метода заключается в последовательном включении модератором в
имитационную деловую игру участников без интеллектуальной поддержки и
при ее использовании с последующим сопоставлением полученных результатов. В связи с этим необходимо обоснование и разработка эталонного стандартизированного механизма измерения уровня сформированности компетенций на основе аналогичного «рабочего» механизма, способного осуществлять интеллектуальную поддержку в вопросах локализации проблемных мест. Два механизма отличаются предметом усреднения: оценочных
данных по дисциплинам контингента обучаемых и индивидуальных комплексных оценок уровней профессиональной подготовки студентов.
3. В ходе выполнения деловой игры подтверждено преимущество инновационных технологий в области повышения достоверности результатов
оценивания уровня профессиональной подготовки студентов и степени обоснования коррекции образовательного процесса. Выявлены перспективы расширенного использования этого механизма в других вузах в рамках соответствующих профилей, направлений и магистерских программ, а также возможности малозатратного управления уровнем профессиональной подготовки в рамках установленных в ходе исследования границ его применения.
144
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Построены и исследованы концептуальные модели рынков труда и
образовательных услуг, подтвердившие актуальность и разнонаправленный
характер управления уровнем профессиональной подготовки студентов, и
концептуальные трехконтурные модели управления этим уровнем, отличающиеся учетом фундаментальных принципов общей теории управления и
трехкомпонентной структуры компетенций. Сформулированы положения
концепции интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении
профессиональной подготовкой студентов, отличающиеся использованием
компетентностного и негэнтропийного подходов, методов агрегирования
оценочных данных и декомпозиции рассогласования величины текущего и
желаемого уровней профессиональной подготовки студентов. Данная концепция служит методологическим базисом решения задач управления образовательным процессом.
2. Разработана комплексная модель управления уровнем профессиональной подготовки студентов, отличающаяся системным описанием оригинальных процессов организации и преобразования исходных данных, выбора
и принятия решений субъектами управления, использованием новой теоретико-множественной модели объекта управления по параметрам трудоемкости, эффективной трудоемкости и оценочных данных с учетом элементов семантики технологий формирования компетенций на основе негэнтропийного
подхода.
Данная модель служит необходимой основой выбора методов разработки алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений.
3. Разработаны алгоритмы интеллектуальной поддержки процесса
оценивания уровня профессиональной подготовки студентов, отличающиеся
учетом различного информационного вклада (элементов семантики) технологий формирований компонентов компетенций, отдельных компетенций и
их групп на основе негэнтропийного подхода и использованием композиции
145
линейно-нелинейных моделей свертки, допускающих обратный процесс (декомпозицию). Разработаны алгоритмы интеллектуальной поддержки процесса локализации проблемных участков образовательного процесса, отличающиеся использованием декомпозиции величины рассогласования желаемого
и текущего уровней с учетом всех контекстных обстоятельств профессиональной подготовки, а также линейных и линеаризованных матричных сверток с целью обоснования управляющих решений.
Разработанные алгоритмы обеспечивают простую реализацию интеллектуальной поддержки принятия решений на основе перераспределения эффективной трудоемкости педагогических технологий в установленных границах применения.
4. Проведено экспериментальное исследование инновационных механизмов управления уровнем профессиональной подготовки студентов методом разработанной имитационной деловой игры, отличающейся от известных сопоставлением результатов, полученных традиционными, инновационными методами и эталонным механизмом. В ходе выполнения деловой игры
подтверждено преимущество инновационных технологий в области повышения достоверности результатов оценивания уровня профессиональной подготовки студентов и степени обоснования коррекции образовательного процесса. Эта деловая игра повышает эффективность инновационных решений полного комплекса экспериментальных задач: исследовательских, учебных и
управленческих.
146
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1.
Азгальдов Г.Г. Построение дерева показателей свойств объекта //
Стандарты и качество. – 1996. – № 11. – С. 97–104.
2.
Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. О квалиметрии. – М.: Изд-во стан-
дартов, 1972. – 172 с.
3.
Андреев А.Л. Компетентностная парадигма в образовании: опыт
философско-методологического анализа // Педагогика. – 2005. – № 4. – С.
19–27.
4.
Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев С.В. Комплексное
оценивание в задачах регионального управления. – М.: Изд-во ИПУ РАН,
2002. – 58 с.
5.
Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических про-
цессов: учеб. пособие. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2004. –
121 с.
6.
Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его зако-
номерности основы и методы. – М.: Высшая школа, 1980. – 368 с.
7.
Байденко В.И. Многоплановый и системный характер Болонско-
го процесса: опыт философско-методологического анализа // Педагогика. –
2005. – № 4. – С. 19–27.
8.
Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гилязов Н.М. Методы агрегирования
и управление проектами. – М.: Изд-во ИПУ РАН, 1999. – 68 с.
9.
Баркалов С.А., Бабкин В.Ф., Щепкин А.В. Деловые имитацион-
ные игры в организации и управлении: учеб. пособие. – М.: Изд-во АСВ,
2003. – 200 с.
10.
Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Управление качеством образова-
тельной деятельности вуза с использованием имитационных игр // Системы
управления и информационные технологии. – 2008. – № 2. – С. 131–135.
11.
Белов А.А., Баллод Б.А., Ражева А.А. Информационная техноло-
гия управления качеством образовательного процесса на основе метода
147
иерархических понятийных структур // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. – 2008. – Вып.3. – С. 66-69.
12.
Белых А.А., Харитонов В.А. Обоснование направления развития
механизма комплексного оценивания // Инновационный потенциал аграрной
науки – основа развития АПК: материалы Всерос. науч.-практ. конф., Пермь,
21 ноября 2008 г. / Перм. гос. сельскохоз. акад. – Пермь, 2008. – Ч. II. – С.
232–237.
13.
Адаптивная неманипулируемая процедура обработки результатов
активного экспертного оценивания: свид. о гос. рег. программы для ЭВМ №
2009616217 от 11 ноября 2009 / А.А. Белых, В.А. Харитонов, Р.Ф. Шайдулин,
М.И. Мелехин, А.О. Алексеев.
14.
Транзитивные замыкания на деревьях комплексного оценивания /
А.Ю. Беляков, И.В. Елохова, М.Э. Мерсон, В.А. Харитонов // Управление
большими системами: сб. тр. – 2004. – № 9. – С. 53–56.
15.
Модели системы управления качеством подготовки специалистов
при инновационных технологиях обучения / А.Ю. Беляков, С.Г. Пуйсанс,
И.Д. Столбова, В.А. Харитонов // Проблемы управления. – 2007. – № 4. – С.
74–78.
16.
Болотов В.А., Сериков В.В. Компетентностная модель: от идеи к
образовательной программе // Педагогика. – 2003. – № 10. – С. 8–14.
17.
Боярский Е.А., Коломиец С.М. Оценивание обобщенных компе-
тенций выпускников вузов: перспектива // Высшее образование сегодня. –
2007. – № 11. – С. 31–35.
18.
Бриллюэн Л. Наука и теория информации. – М.: Физматиздат,
1960. – 392 с.
19.
Букалова А.Ю., Данилов А.Н. Модель управления подготовкой
бакалавров на основе компетентностного подхода // Управление большими
системами: сб. тр. IX Всерос. шк.-семинара молодых ученых / Липецк. гос.
техн. ун-т. – 2012. – Т. 1. – С. 145–149.
148
20.
Концепция выбора в магистерских программах по направлению
«Урбанистика» / А.Ю. Букалова, Н.С. Боброва, Д.И. Иванов, В.А. Харитонов
// Вестник Перм. нац. исслед. политехн. ун-та. Урбанистика. – 2011. – № 4. –
С. 152–164.
21.
Современные проблемы принятия решений группами субъектов с
пересекающимися интересами / А.Ю. Букалова, А.Н. Данилов, В.А. Харитонов, Д.И. Иванов // Статистика. Моделирование. Оптимизация: сб. тр. всерос.
конф. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2011.
22.
Букалова А.Ю., Харитонов В.А. Интеллектуальные инструмен-
тальные средства поддержки принятия решений в задачах управления уровнем профессиональной подготовки студентов [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 1. – URL:
http://www.science-education.ru/107-8551.
23.
Бурков В.Н., Горгидзе И.Л., Ловецкий С.Е. Прикладные задачи
теории графов. – Тбилиси: Мецниереба, 1974. – 234 с.
24.
Бурков В.Н., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию
управления организационными системами: учебник / под ред. Д.А. Новикова.
– М.: Либроком, 2009. – 264 с.
25.
Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами: науч.-
практ. изд-е. – М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997. – 188 с.
26.
Бурмистрова Н.А. Мониторинг образовательных ресурсов при
обучении математике в условиях компетентностного подхода // Стандарты и
мониторинг в образовании. – 2001. – № 2. – С. 3–8.
27.
Варжапетян А.Г. Квалиметрия: учеб. пособие / СПбГУАП. –
СПб., 2005. – 176 с.
28.
Владимиров А.И. Об инженерно-техническом образовании. – М.,
2011. – 81 с.
29.
Волькенштейн М.В. Энтропия и информация. – М.: Наука,
1986. – 192 с.
149
30.
Оценка качества подготовки научных кадров к инновационной
деятельности на основе процессного подхода / М.Б. Гитман, В.Ю. Петров,
В.Ю. Столбов, С.И. Пахомов // Университетское управление: практика и анализ. – 2001. – № 2. – С. 55–63.
31.
Глебова Л.Н., Гуськова М.В. Подходы к формированию незави-
си-мой оценки качества профессионального образования // Высшее образование сегодня. – 2012. – № 4. – С. 2–5.
32.
Голуб Г.Б., Коган Е.Я., Прудникова В.А. Парадигма актуального
образования // Вопросы образования. – 2007. – № 3. – С. 20–24.
33.
Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организаци-
онными системами. – 2-е изд. – М.: Изд-во ИПУ РАН, 2005. – 139 с.
34.
Гузаиров М.Б., Криони Н.К. Переход на двухуровневую подго-
товку инженерных кадров в области авиастроении // Аккредитация в образовании. – 2008. – № 20. – С. 26–27.
35.
Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б. Системный подход к оценке ка-
че-ства образовательного процесса // Вестник Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. –
2007. – Т. 9. – № 5. – С. 29–33.
36.
Двуличанская Н.Н. Организационно-педагогические условия по-
вышения профессиональной компетентности обучающихся в системе непрерывного естественно-научного образования [Электронный ресурс] // Наука и
образование. – 2010. – № 3. – URL: http://technomag.edu.ru/doc/170201.htm.
37.
Дмитриева Л.Г. Обучение диалогу: теория и опыт // Высшее об-
разование сегодня. – 2009. – № 5. – С. 87–90.
38.
Добрынин А.А., Тарасевич Л.С. Экономическая теория: учебник
для вузов. – СПб.: Питер, 2004. – 544 с.
39.
Долан Э.Дж., Мендей Д. Макроэкономика / пер. с англ. В. Лука-
шевича [и др.]; под общ. ред. Б. Лисовика. – СПб.: Литера плюс, 1999. – 300
с.
150
40.
Новые подходы к инженерному образованию / Г.В. Ерофеева,
А.С. Панкина, Ю.Ю. Крючков, М.А. Соловьев, Ю.И. Тюрин // Инженерное
образование. – 2007. – № 4. – С. 59–63.
41.
Ефремова Н.Ф. Компетенции в образовании: формирование и
оценивание. – М.: Национальное образование, 2012. – 416 с.
42.
Ефремова Н.Ф. Организация оценивания компетенций студентов,
приступающих к освоению основных образовательных программ вузов. Рекомендации для вузов, приступающих к переходу на компетентностное обучение студентов / Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов.
– М., 2010. – 134 с.
43.
Ефремова Н.Ф. Подходы к оцениванию компетенций в высшем
образовании: учеб. пособие / Исслед. центр проблем качества подготовки
специалистов. – М., 2010. – 216 с.
44.
Звонников В.И., Челышкова М.Б. Контроль качества обучения
при аттестации: Компетентностный подход: учеб. пособие. – М.: Университетская книга: Логос, 2009. – 272 с.
45.
Звонников В.И., Челышкова М.Б. Оценка качества результатов
ВПО в условиях реализации компетентностно-ориентированных образовательных программ // Вестник университета. – 2010. – № 4.
46.
Зеер Э.Ф. Обновление базового профессионального образования
на основе компетентностного подхода // Профессион альное образование. –
2007. – № 4. – С. 9–10.
47.
Земцова Е.В., Зимняя И.А. Интегративный подход к оценке еди-
ной социально-профессиональной компетентности выпускников вузов //
Высшее образование сегодня. – 2008. – № 5. – С. 14–19.
48.
Зимняя И.А. Ключевые компетенции – новая парадигма резуль-
тата образования // Высшее образование сегодня. – 2003. – № 5. – С. 16–21.
49.
Зимняя И.А. Компетентностный подход. Каково его место в си-
стеме подходов к проблемам образования? // Высшее образование сегодня. –
2006. – № 8. – С. 21–26.
151
50.
Зимняя И.А. Социально-профессиональная компетентность как
целостный результат профессионального образования (идеализированная
модель) // Россия в Болонском процессе: проблемы, задачи, перспективы: тр.
методолог. семинара / Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов. – М., 2005. – С. 10–19.
51.
Интеллектуальные технологии управления недвижимостью: учеб.
пособие / под общ. ред. А.О. Алексеева. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед.
политехн. ун-та, 2013. – 170 с.
52.
Калита С.П. Инновационные педагогические технологии в кон-
тексте современных проблем российского высшего образования // Управление качеством инженерного образования и инновационные образовательные
технологии: сб. докл. междунар. науч.-практ. конф., 28–30 октября: в 2 ч. –
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. – Ч. 1. – С. 192–195.
53.
Караваева Е.В., Богославский В.А., Харитонов Д.В. Принципы
оценивания уровня освоения компетенций по образовательным программ
высшего профессионального образования в соответствии с требованиями
ФГОС нового поколения // Вестник Челяб. гос. ун-та. – Вып. 12. – С. 155–
166.
54.
Карагодина О.В. Проблемы оценки квалификации выпускников
вузов на основе профессиональных стандартов // Высшее образование сегодня. – 2012. – № 4. – С. 6–8.
55.
Карпенко О.М., Луквяненко О.И., Денисович Л.И., Беригодс-кая
М.Д. К вопросу о компетентностном подходе в Российском образова-нии //
Инновации в образовании. – 2004. – № 6.
56.
Кенеди Д. Написание и применение результатов обучения: прак-
тическое руководство [Электронный ресурс] / Ун-т Корк (Ирландия), 2007. –
URL: http://www.langinfo.ru/index.php?sect_id=2792.
57.
Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. – М.:
Наука, 1987. – 304 с.
152
58.
Комаров В.Ф. Деловые имитационные игры. – Новосибирск:
Наука, 1989. – 272 с.
59.
Компетентностный подход к организации образовательного про-
цесса и некоторые вопросы адаптивного управления учебной деятельностью /
О.Ю. Заславская, О.В. Иванова, О.Я. Кравец, И.Д. Рудинский, И.Д. Столбова;
под науч. ред. чл.-корр. РАО, д-р техн. наук, проф. С.Ю. Григорьева. – Воронеж: Научная книга, 2011. – 204 с.
60.
Курс экономической теории: Общие основы экономической тео-
рии: Учеб.пособие / Под ред. А.В. Сидоровича; МГУ им. Ломаносова. – 2-е
изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во «Дело и Сервис», 2001.- 832с.
61.
Состояние и перспективы развития механизмов комплексного
оценивания / М.В. Лыков, К.В. Меновщиков, М.Р. Камалетдинов, А.В. Генералов // Инновационные технологии: материалы междунар. науч.-практ.
конф., Варна, 20–27 июня 2005 г. / Мин-во промышленности и энергетики
РФ; Перм. гос. техн. ун-т [и др]. – Пермь, 2005. – С. 4.
62.
Мартыненко О.О., Садон Е.В. Мониторинг формирования компе-
тенций как важнейший инструмент управления образовательным процессом
// Университетское управление: практика и анализ. – 2008. – № 1. – С. 42–49.
63.
Матушкин Н.Н., Столбова И.Д. Методические аспекты разработ-
ки структуры компетентностной модели выпускника высшей школы // Высшее образование сегодня. – 2009. – № 5. – С. 24–29.
64.
Меновщиков К.В., Белых А.А., Букалова А.Ю. Процедуры иссле-
дования чувствительности результатов комплексного оценивания объектов
недвижимости // Вестник УГТУ–УПИ. Строительство и образование. – 2006.
– № 12 (83).
65.
Меновщиков К.В., Лыков М.В. Механизмы комплексного оцени-
вания в задачах экспертизы недвижимости // Строительство, архитектура.
Теория и практика: тез. докл. аспирантов, молодых ученых, студентов на семинаре, посвященном 45-летию строительного факультета ПГТУ (г. Пермь, 8
декабря 2004 г.) / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 2005. – 4 с.
153
66.
Минзов А.С. Высшее профессиональное и корпоративное обра-
зование: парадигма взаимного влияния: пособие для проф.-препод. состава /
под. ред. Л.Н. Кунбутаева. – М.: Изд-во МЭИ, 2008. – 148 с.
67.
Монастырская Т.И., Вайс Х. Требования к оцениванию образова-
ния со стороны делового сообщества // Высшее образование сегодня. – 2008.
– № 1. – С. 16–19.
68.
Набойченко С., Соболев А., Богатова Т. К реализации стратегии
партнерства высшей школы и бизнеса // Высшее образование в России. –
2007. – № 1. – С. 3–9.
69.
Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. – М.: Изд-
во ИПУ РАН, 1998.
70.
Новиков Д.А. Теория управления образовательными системами. –
М.: Народное образование, 2009. – 452 с.
71.
Обработка нечеткой информации в системах принятия решений /
А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьев [и др.]. – М.: Радио и связь,
1989. – 304 с.
72.
Петров Ю.П. Информация и энтропия в кибернетике. – Л.: Изд-во
ЛГУ, 1989.
73.
Поспелов В.К., Комиссарова Н.Н. Проблемы перехода к уровне-
вой системе подготовки // Высшее образование в России. – 2011. – № 10. – С.
3–11.
74.
Поташник М.М. Качество образования: Проблемы и технологии
управления (В вопросах и ответах) / Пед. общ-во России. – М., 2002 – 351 с.
75.
Рубанов А.М. Исследование функций управления в процессе де-
композиции функциональной модели формирования и управления инновационным потенциалом образовательной организации // Перспективы науки. –
2011. - №21 – С.54-60.
76.
Сазона З.С., Чечеткина Н.В. Развитие инженерного мышления –
основа повышения качества образования: учеб. пособие / МАДИ ГТУ. – М.,
2007. – 195 с.
154
77.
Сазонов
Б.А.
Индивидуально-ориентированная
организация
учебного процесса как условие модернизации высшего образования // Высшее образование в России. – 2011. – № 4. – С. 10–24.
78.
Самуэльсон П.Э., Нордхаус В.Д. Экономика. – Вильямс. – 2006,
1360 с.
79.
Селезнева Н.А. Качество высшего образования как объект си-
стемного исследования / Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. – М., 2008. – 95 с.
80.
Селезнева Н.А. Проблемы реализации компетентностного подхо-
да к результатам образования // Высшее образование в России. – 2009. – № 8.
– С. 3–9.
81.
Солодова Е.А. Новые модели в системе образования: синергети-
ческий подход: учеб. пособие. – М.: Либроком, 2012. – 344 с.
82.
Соснин Н.В., Почекутов С.И Модель инженерной подготовки и
образовательные стандарты нового поколения // Инженерное образо-вание.2007.-№4.-С.76-83.
83.
Спенсер-мл. Л.М., Спенсер С.М. Компетенции на работе: пер. с
англ. – М.: HIPPO, 2005. – 384 с.
84.
Столбова И.Д., Данилов А.Н. Инструментарий оценивания обра-
зования при компетентностном подходе // Стандарты и мониторинг в образовании. – 2012. – № 4. – С. 24–30.
85.
Столбова И.Д., Матушкин Н.Н. Формирование перечня профес-
сиональных компетенций выпускника высшей школы // Высшее образование
сегодня. – 2007. – № 11. – С. 5–17.
86.
Столбова И.Д., Симонов Ю.И., Коровякина С.А. Проектирование
целей и результатов основных образовательных программ высшего профессионального образования в компетентностном формате / под ред. проф. Н.Н.
Матушкина. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – 89 с.
155
87.
Татур Ю.Г. Как повысить объективность измерения и оценки ре-
зультатов образования // Высшее образование в России. – 2010. – № 5. – С.
22–31.
88.
Ташкинов А., Лалетин В., Столбова И. Формирование общих и
профессиональных компетенций при инновационных технологиях обучения
// Высшее образование в России. – 2007. – №1. – С. 128–133.
89.
Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке. Фило-
софские очерки. – М.: Наука, 1971. – 288 с.
90.
Федеральная целевая программа развития образования на 2006–
2010 гг. (утв. Постановлением Правительства РФ от 23.12.2005 № 803).
91.
Фролов Ю.В., Махотин Д.А. Компетентностная модель как осно-
ва оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня.
– 2004. – № 8. – С. 34–41.
92.
Харитонов В.А., Букалова А.Ю. Имитационная деловая игра
«Управление уровнем профессиональной подготовки студентов» // Актуальные проблемы автоматизации и управления: сб. тр. науч.-практ. конф. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2013. – С. 370–374.
93.
Харитонов В.А., Белых А.А. Технологии современного менедж-
мента. Инновационно-образовательный проект / под науч. ред. В.А. Харитонова. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – 187 с.
94.
Харитонов В.А., Белых А.А., Винокур И.Р. Функциональные
возможности механизмов комплексного оценивания с топологической интерпретацией матриц свертки [Электронный ресурс] // Управление большими
системами. – М.: Изд-во ИПУ РАН, 2007. – Вып. 18. – URL: http:
//www.mtas.ru/search/search_ results_new.php?publication_id=3170.
95.
Автоматизированные системы комплексного оценивания объек-
тов: свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2007614834 от 22.11.2007 /
В.А. Харитонов, А.А. Белых, Р.Ф. Шайдулин.
156
96.
Автоматизированные системы исследования моделей комплекс-
ного оценивания объектов: свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ №
2008612724 от 30.05.2008 / В.А. Харитонов, А.А. Белых, Р.Ф. Шайдулин.
97.
Автоматизированные системы оперативного исследования моде-
лей объектов комплексного оценивания: свид. об офиц. рег. про-граммы для
ЭВМ № 2009610220 от 05.11.2008 / В.А. Харитонов, А.А. Белых, Р.Ф. Шайдулин.
98.
Харитонов В.А., Данилов А.Н., Букалова А.Ю. Исследование эф-
фективности инновационных механизмов управления уровнем профессиональной подготовки студентов методом имитационных деловых игр [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – №
5. – URL: http://www.science-education.ru/111-10209.
99.
Инструментальные средства измерения уровня профессиональ-
ной подготовкой студента и обоснование корректирующих образовательный
процесс воздействий / В.А. Харитонов, А.Н. Данилов, А.Ю. Букалова, Е.Н.
Кадочникова // Управление большими системами: сб. тр. X Всерос. шк.семинара молодых ученых: Уфим. гос. авиац. техн. ун-т. – 2013. – Т. 2. – С.
47–51.
100.
Харитонов В.А., Данилов А.Н., Букалова А.Ю. Алгоритмические
основы автоматизированного управления уровнем профессиональной подготовки бакалавров // Вестник ЮУрГУ. Сер.: Математическое моделирование и
программирование. – 2013. – Т. 6, № 4. – С. 108–115.
101.
Харитонов В.А. Интеллектуальные технологии обоснования ин-
новационных решений: монография / под науч. ред. В.А. Харитонова. –
Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. – 363 с.
102.
Чандра М.Ю. Системный мониторинг в управлении качеством
образовательного процесса // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. – 2008. - №6. – С. 105-110.
103.
Черняховская Л.Р., Шкундина Р.А, Нугаева К. Отнтологический
подход к разработке систем поддержки принятия решений // Вестник Уфим-
157
ского государственного авиационного технического университете. – 2006. –
Т.8, №4. – С.68-77.
104.
Чучалин А.И. Уровни компетенций выпускников инженерных
программ // Высшее образование в России. – 2009. – № 11. – С. 3–13.
105.
Шарафиев Р.Г., Квитко В.Ж. Метод управления требованиями к
качеству образовательных услуг на разных уровнях системы менеджмента //
Качество, инновации, образование. – 2012.– № 12. – С. 12–17.
106.
Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. – М.:
Изд-во иностранной литературы, 1963. – 830 с.
107.
Шулаева О.Р. Проектирование системы аутентичного оценивания
уровня компетентности // Открытое образование. – 2011. – № 3. – С. 15–24.
108.
Щепкин А.В. Учебные автоматизированные деловые игры. – М.:
Изд-во ИПУ РАН, 1999. – 115 с.
109.
Щепкин А.В., Кузьминский А.А. Разработка деловых имитаци-
онных игр по управлению проектами. – М.: Изд-во ИПУ РАН, 1994. – 76 с.
110.
Якупова А.Р., Сатенова С.Б., Скворцов А.А. Роль вуза в воспро-
изводстве профессионального потенциала общества // Высшее образование
сегодня. – 2008. – № 3. – С. 59–65.
111.
Bloom B.S. Handbook on formative and summative evalution of stu-
dent learning. New York, Mc Grow-Hill Book-Co, 1971.-426p.
112.
Estes W.K. The statistical approach to learning theory /Psychology: a
studi of science. Ed. By Koch S. New York: McGraw Hill Book Company Inc.,
1951. P.380-491.
113.
Clifford Adelman. The Bologna Process for U.S. Eyes: Re-learning
Higher Educational in the Age of Convergence. Washington, DC: Institute for
Higher Education Policy, 2009. – 258 p.
114.
Myerson R.B. Geme theory: analysis of conflict.-London: Harvard
Vniv Press, 1991.-568p.
115.
Saaty, Thomas L. Relative Measurement and its Generalization in De-
cision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the
158
Measurement of Intangible Factors – The Analytic Hierarchy/Network Process. //
RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics). 2008. №102. P. 251–318.
116.
Shubik M. Game theory in the social scienes: concept and solutions.
Massachusetts: MIT Press, 1991.-329p.
117.
Stenberg S. Stochastic learning theory / Handbook on mathematical
psychology,V. II, New York: J. Wiley and Sons Inc., 1963 P.1-120.
118. Towards compеtence-based VET: dealing with the pitfalls / H. Biemans, R.
Wesselink, J. Gulikers, S. Schaafsma, J. Verstegen, M. Mulder // Journal of Vocational Education & Training. – 2009. – Vol. 61, No. 3. – P. 267–286.
159
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Таблица П1
Сопоставление результатов сертификации эталонного стандартизированного механизма измерения
уровня сформированности компетенций при изменении оценочных данных
История
№
п/п
1
2
3
4
5
6
Среднее
Философия
Информатика
Инженерная
графика
Химия
E211
E221 E231 E213
E111
E121
E131
23,4 39,0 96,4 39,0
23,4 39,0 82,0 39,0
21,4 82,0 75,7 30,3
34,2 118,2 112,6 116,7
39,0 105,1 59,7 105,1
53,8 96,4 51,0 82,0
4
4
3
3
5
5
3
3
3
4
4
4
3
3
3
4
5
5
4
5
3
3
4
4
5
5
4
3
3
4
5
5
4
3
3
4
3
3
4
5
4
4
4
4
4
5
3
3
3
3
3
5
4
4
3
3
3
5
4
4
4
3
3
4
4
4
3
3
3
5
4
3
4
4
3
4
4
3
3
3
3
4
4
3
4
4
3
4
4
3
4
4
4
5
4
3
3
4
3
5
4
3
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
3
5
4
3
3
3
3
5
5
3
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
4
4
4
3,8
4
4
4
3,8
4
3,7
4
4
3,7
3,3
3,7
4
4
4
4
4
3,7
–
–
–
–
E111
E121
E131
E211
49,0 39,0 96,4 39,0
49,0 39,0 82,0 39,0
51,0 82,0 75,7 30,3
53,8 118,2 112,6 116,7
49,0 105,1 59,7 105,1
51,0 96,4 51,0 82,0
1
x11
1
1
5
2
5
3
4
4
4
5
4
6
4
Сред4,3
нее
Философия
1
x11
1
1
4
2
4
3
3
4
3
5
5
6
5
Сред4,0
нее
Математика
Физика
Информатика
Инженерная
графика
Химия
x1212 x3 x1 x2 x3 x1 x2 x3 x1 x2 x3 x1 x2 x3 x1 x2 x3
112
212
212
212
213
213
213
214
214
214
231
231
231
211
211
211
x1121
x1131
x1112
4
4
4
5
5
5
4
4
4
5
4
4
5
4
4
4
5
5
4
4
5
4
4
5
4
4
5
4
4
5
3
3
4
5
4
4
4
4
4
5
3
3
3
3
3
5
4
4
3
3
3
5
4
4
4
3
3
4
4
4
3
3
3
5
4
3
4
4
3
4
4
3
3
3
3
4
4
3
4
4
3
4
4
3
4
4
4
5
4
3
3
4
3
5
4
3
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
3
5
4
3
3
3
3
5
5
3
55,8
53,8
49,0
49,0
51,0
51,0
49,0
49,0
51,0
53,8
53,8
55,8
4,5
4,2
4,5
4,3
4,3
3,8
3,8
3,7
3,7
3,7
3,5
3,7
3,3
3,7
4,0
3,7
3,8
4,0
3,7
3,7
–
–
–
–
E111
E121
E131
E211
История
№
п/п
Физика
1
x11
x1121 x1131 x1112 x1212 x1312 x1211 x2211 x2311 x1212 x2212 x2312 x1213 x2213 x2313 x1214 x2214 x2314 x1231 x2231 x2331
1
История
№
п/п
Математика
Философия
Математика
Физика
Информатика
Инженерная
графика
Химия
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
31,5
107,3
31,5
144,0
107,3
31,5
31,5
31,5
31,5
144,0
144,0
31,5
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
23,4 77,2 60,1
23,4 77,2 96,2
21,4 96,2 51,0
34,2 112,1 130,2
39,0 106,3 86,3
53,8 102,5 40,1
–
–
–
–
–
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
E21
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
31,5
107,3
31,5
144,0
107,3
31,5
31,5
34,5
34,5
144,0
144,0
31,5
55,8
53,8
49,0
49,0
51,0
51,0
49,0
49,0
51,0
53,8
53,8
55,8
49,0 77,2 60,1
49,0 77,2 96,2
51,0 96,2 51,0
53,8 112,1 130,2
49,0 106,3 86,3
51,0 102,5 40,1
–
–
–
–
–
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
E221 E231 E213
–
–
E221 E231 E213
E21
E22
E23
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
34,8
34,8
31,0
132,0
126,9
53,7
2,30
2,40
2,60
2,89
2,71
2,62
1,98
2,68
1,88
3,25
2,45
2,33
1,66
1,66
1,56
3,33
3,23
2,53
–
–
2,59
2,39
2,24
E22
E23
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
34,8
36,5
32,7
132,0
126,9
53,7
2,64
2,54
2,64
2,88
2,75
2,67
2,37
2,67
2,47
3,27
2,54
2,64
2,37
2,37
2,43
3,29
3,16
2,46
–
–
2,69
2,60
2,50
E21
E22
E23
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
x1121
x1131
x1112
x1212
x1312
x1211
x2211
x2311
x1212
x2212
x2312
x1213
x2213
x2313
x1214
x2214
x2314
x1231
x2231
x2331
3
3
3
4
4
4
3
3
3
4
5
5
4
5
3
3
4
4
5
5
4
3
3
4
5
5
4
3
3
4
4
4
5
4
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
4
4
5
5
5
4
4
5
5
4
4
4
4
4
5
4
5
5
4
5
5
4
4
4
4
5
5
4
5
5
4
5
5
4
5
5
5
4
5
4
4
5
4
4
5
4
5
5
4
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4
5
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
23,4
23,4
21,4
34,2
39,0
53,8
107,1
107,1
112,6
105,6
118,7
116,7
116,7
112,6
111,1
111,2
112,7
105,1
107,1
107,1
105,1
107,1
118,7
112,6
144,0
144,0
144,0
144,0
144,0
144,0
107,3
144,0
107,3
107,3
144,0
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
23,4
23,4
21,4
34,2
39,0
53,8
127,8
127,8
130,2
127,1
132,9
132,0
111,4
130,2
109,0
109,0
130,2
106,3
107,2
107,2
106,3
107,2
112,3
109,6
3,12
3,14
3,24
3,11
3,29
3,29
2,99
3,29
2,89
2,75
3,25
2,78
2,88
2,88
2,88
2,75
2,89
2,71
3,5
3,8
3,8
4,0
4,0
4,5
4,5
4,3
4,3
4,5
4,2
4,7
4,3
4,7
4,7
4,3
4,8
5,0
4,3
4,0
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
3,20
2,99
2,83
160
а
б
Рис. П1. Сопоставление комплексных оценок, полученных
эталонным механизмом измерения и рабочим: а – полученных до сертификации
эталонного механизма; б – при изменении оценочных данных по дисциплинам,
участвующим в формировании общекультурной группы компетенций
161
в
Рис. П1. Окончание: в – при изменении оценочных данных по дисциплинам,
участвующим в формировании группы общепрофессиональных компетенций
162
Таблица П2
Сопоставление результатов сертификации эталонного стандартизированного механизма измерения
уровня сформированности компетенций при изменении эффективной трудоемкости
История
№
п/п
1
2
3
4
5
6
Среднее
Философия
Информатика
Инженерная
графика
Химия
E211
E221 E231 E213
E111
E121
E131
23,4 39,0 96,4 39,0
23,4 39,0 82,0 39,0
21,4 82,0 75,7 30,3
34,2 118,2 112,6 116,7
39,0 105,1 59,7 105,1
53,8 96,4 51,0 82,0
4
4
3
3
5
5
3
3
3
4
4
4
3
3
3
4
5
5
4
5
3
3
4
4
5
5
4
3
3
4
5
5
4
3
3
4
3
3
4
5
4
4
4
4
4
5
3
3
3
3
3
5
4
4
3
3
3
5
4
4
4
3
3
4
4
4
3
3
3
5
4
3
4
4
3
4
4
3
3
3
3
4
4
3
4
4
3
4
4
3
4
4
4
5
4
3
3
4
3
5
4
3
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
3
5
4
3
3
3
3
5
5
3
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
4
4
4
3,8
4
4
4
3,8
4
3,7
4
4
3,7
3,3
3,7
4
4
4
4
4
3,7
–
–
–
–
E121
E131
E211
25,8 39,0 96,4 39,0
25,8 39,0 82,0 39,0
23,8 82,0 75,7 30,3
41,4 118,2 112,6 116,7
46,2 105,1 59,7 105,1
61,0 96,4 51,0 82,0
Философия
Математика
Физика
Информатика
T111  63...
T221  176...
T112  54...
T212  113...
T213  36...
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
31,5
107,3
31,5
144,0
107,3
31,5
31,5
31,5
31,5
144,0
144,0
31,5
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
23,4 77,2 60,1
23,4 77,2 96,2
21,4 96,2 51,0
34,2 112,1 130,2
39,0 106,3 86,3
53,8 102,5 40,1
–
–
–
–
–
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
E21
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
107,3
31,5
107,3
31,5
144,0
107,3
31,5
31,5
31,5
31,5
144,0
144,0
31,5
48,6
54,6
6,6
6,6
53,4
53,4
25,8
25,8
19,8
35,4
35,4
48,6
25,8 77,2 60,1
25,8 77,2 96,2
23,8 96,2 51,0
41,4 112,1 130,2
46,2 106,3 86,3
61,0 102,5 40,1
–
–
–
–
–
–
–
E223
E233
E11
E12
E13
E21
E221 E231 E213
3
3
3
4
5
5
4
5
3
3
4
4
5
5
4
3
3
4
5
5
4
3
3
4
3
3
4
5
4
4
4
4
4
5
3
3
3
3
3
5
4
4
3
3
3
5
4
4
4
3
3
4
4
4
3
3
3
5
4
3
4
4
3
4
4
3
3
3
3
4
4
3
4
4
3
4
4
3
4
4
4
5
4
3
3
4
3
5
4
3
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
3
5
4
3
3
3
3
5
5
3
56,2
58,2
9,0
9,0
61,0
61,0
25,8
25,8
23,8
41,4
41,4
56,2
3,5
3,8
3,8
4,0
4,0
3,8
3,8
3,7
3,7
3,7
3,5
3,7
3,3
3,7
4,0
3,7
3,8
4,0
3,7
3,7
–
–
–
–
E121
E131
E211
49,0
51,0
6,6
6,6
53,8
53,8
23,4
23,4
21,4
34,2
34,2
49,0
23,4
23,4
21,4
34,2
39,0
53,8
39,0
39,0
82,0
118,2
105,1
96,4
96,4
82,0
75,7
112,6
59,7
51,0
39,0
39,0
30,3
116,7
105,1
82,0
141,1
141,1
141,1
141,1
141,1
141,1
37,0
141,1
37,0
172,0
141,1
37,0
37,0
37,0
37,0
172,0
172,0
37,0
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Философия
Математика
Физика
Информатика
Химия
T112  45...
T221  176...
T212  113...
T213  36...
E23
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
34,8
34,8
31,0
132,0
126,9
53,7
2,30
2,40
2,60
2,89
2,71
2,62
1,98
2,68
1,88
3,25
2,45
2,33
1,66
1,66
1,56
3,33
3,23
2,53
–
–
2,59
2,39
2,24
E22
E23
T214  54...
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
–
–
34,8
34,8
31,0
132,0
126,9
53,7
2,25
2,56
2,58
2,87
2,68
2,63
1,94
2,58
1,77
3,26
2,43
2,29
1,49
1,49
1,43
3,22
3,13
2,83
–
–
2,60
2,38
2,27
E22
E23
Инженерная
графика
2
1
1
x11
x1121 x1131 x1112 x112 x1312 x1211 x2211 x2311 x1212 x2212 x2312 x1213 x2213 x2313 x1214 x2214 x2314 x1231 x2231 x2331 E11
1
T111  63...
E22
T214  144...
T214  54...
3
3
3
4
4
4
История
E21
Инженерная
графика
Химия
2
1
1
x11
x1121 x1131 x1112 x112 x1312 x1211 x2211 x2311 x1212 x2212 x2312 x1213 x2213 x2313 x1214 x2214 x2314 x1231 x2231 x2331 E11
1
1
4
2
4
3
3
4
3
5
5
6
5
Сред4,0
нее
№
п/п
Физика
1
x11
x1121 x1131 x1112 x1212 x1312 x1211 x2211 x2311 x1212 x2212 x2312 x1213 x2213 x2313 x1214 x2214 x2314 x1231 x2231 x2331
1
История
№
п/п
Математика
E221 E231 E213
3
2
x1ннл  хи  xннл
 хи  xннл
 хи 
T231  172...
1
4
3
3
4
5
5
3
4
3
3
4
3
4
3
4
4
3
4
4
3
3
2
4
3
3
5
5
5
3
4
3
3
3
3
4
3
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
4
3
3
4
3
3
4
3
4
4
3
3
3
5
5
5
5
4
5
4
4
4
5
5
4
4
5
5
5
5
4
5
4
3
3
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
6
5
4
5
4
4
4
4
3
4
4
4
3
3
3
3
3
3
4
4
3
3
Сред4,00 3,50 3,83 3,83 4,00 4,00 3,83 3,83 3,67 3,67 3,67 3,50 3,67 3,33 3,67 4,00 3,67 3,83 4,00 3,67 3,67
нее
49,0 23,4 23,4 96,2 63,1 37,9
51,0 23,4 23,4 96,2 115,1 37,9
6,6 21,4 21,4 115,1 54,0 34,1
6,6 34,2 34,2 131,0 145,9 147,6
53,8 34,2 39,0 125,2 105,3 142,6
53,8 49,0 53,8 121,4 43,2 56,8
–
–
–
–
–
–
2,58
2,58
2,91
3,18
3,16
3,05
2,05
2,92
1,83
3,46
2,68
2,32
1,55
1,55
1,48
3,58
3,41
2,54
2,74
2,54
2,35
163
а
б
Рис. П2. Сопоставление комплексных оценок, полученных
эталонным механизмом измерения и рабочим: а – полученных до сертификации
эталонного механизма; б – при изменении эффективной трудоемкости по дисциплинам,
участвующим в формировании общекультурной группы компетенций;
164
в
Рис. П2. Окончание: в – при изменении эффективной трудоемкости по дисциплинам,
участвующим в формировании группы общепрофессиональных компетенций
165
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
166
167
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
168
169
170
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа