Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ проблемы автоматизации технологии обучения решению задач 14
1.1. Цели автоматизации образовательных технологий 14
1.2. Факторы, определяющие качество процесс а обучения 17
1.3. Средств а автоматизации образовательных технологий 23
1.4. Особенности задач управления процессом обучения 27
1.5. Проблемы формализованного представления технологий обучения 31
1.6. Представление требований к качеству подготовки специалиста 36
1.7. Мультидисциплинарность модульного подхода к формированию профессиональных компетенций 41
1.8. Задача рациональной структуризации технологии обучения 49
Выводы 56
Глава 2 Модель автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарных задач 58
2.1. Задачи рациональной организации управления образовательными технологиями 58
2.2. Организация автоматизированного управления технологией обучения на основе
репшниямультидисциплинарньк задач 90
2.3. Архитектура автоматизированной системы управления технологическим процессом обучения решению задач 113
Выводы 144
Глава 3. Опытно-экспериментальная эксплуатация автоматизированной технологии обучения решению мультипредметных учебных задач 146
3.1 Организация опьггной эксплуатации автоматизированной технологии обучения решению профессиональных учебных задач 146
3.2. Дисперсионный анализ влияния междисциплинарных связей на степень подготовки учащихся 155
Выводы 164
Заключение 165
Список использованной литературы 167
Приложения. 179
Приложение 1 179
- Факторы, определяющие качество процесс а обучения
- Представление требований к качеству подготовки специалиста
- Задачи рациональной организации управления образовательными технологиями
- Организация опьггной эксплуатации автоматизированной технологии обучения решению профессиональных учебных задач
Введение к работе
Актуальность исследования. В настоящее время эффективная деятельность человека всё в большей степени начинает зависеть от его информированности и способности использовать имеющуюся информацию. Для последних десятилетий характерно ежегодное удвоение общей суммы знаний, что породило парадоксальную ситуацию - накопленный информационный потенциал человек не может использовать в полном объёме в силу ограниченности своих возможностей. Технологии распространения знаний стали опираться не только на вербальные функций преподавателей, но и на вычислительные и изобразительные возможности компьютерной техники. Поэтому весьма актуальной стала проблема внедрения информационных и коммупикационных технологий (ИКТ) во все сферы человеческой деятельности, в том числе и в систему образования.
По мнению многих исследователей (Бешенков С. А., Григорьев С.Г., Козлов О.А., Кузнецов А.А., Лапчик М.П., Панюкова СВ., Роберт И.В. и др.) один из основных путей развития образовательных технологий состоит в рациональном сочетании традиционных технологий обучения с современными ИКТ. В связи с этим приобретает особую важность задача автоматизации процесса обучения на основе информационных технологий.
Широкое использование средств ИКТ в учебном процессе привело к существенному изменению роли преподавателя - он получает инструментальные средства проектирования, индивидуального планирования учебной работы и управления познавательной деятельностью учащихся. При этом дополнительный дидактический эффект достигается за счет активного и динамичного использования средств инструментальной поддержки познавательной деятельности. Всё это способствует достижению главной цели обучения - подготовке высококвалифицированного, конкурентоспособного специалиста востребованного на рынке труда. Такие характеристики напрямую связаны с профессиональной компетентностью, отражающей деловые и личностные качества спе-
4 пианиста, его уровень знаний, умений, навыков в мультипредметных областях, необходимых для эффективной профессиональной деятельности. Актуальность мультидисциплинарнои подготовки специалиста подтверждается и введением в образовательных учреждениях среднего профессионального образования итогового междисциплинарного экзамена, выявляющего интегральный уровень компетентности выпускника.
Однако высокие темпы увеличения разнообразия и объёмов новой информации в системе образования привели к обострению противоречия между необходимостью интенсификации мультидисциплинарнои подготовки специалистов и принципиальной трудностью разработки и использования необходимых для этого средств контроля уровня такой подготовки и оперативного автоматизированного управления технологиями обучения, способствующих формированию требуемых компетенций в ограниченное время.
Тем более, что такая ситуация имеет место, несмотря на наличие в сфере образования высокого интеллектуального потенциала научных и инженерных работников, способных к проектированию и реализации требуемых образовательных технологий.
Выбор тематики диссертационной работы во многом предопределены результатами исследовании методологического, кибернетического, системотехнического и психолого-педагогического характера, касающихся проблем информатизации образования и задач автоматизации и управления образовательными технологиями. Среди них, прежде всего, следует отметить работы в таких научных направлениях, как: концепции информатизации науки, техники, общества, образования (Астафьева Н.Е., Гершунский Б.С., Денисова А.Л., Ершов А.П., Козлов О.А., Лед-нёв B.C., Монахов В.М., Павлов А.А., Панюкова СВ., Роберт И.В., Романенко Ю.А., Савельев А.Я., Софронова Н.В. и др.) теория моделирования (Архангельский СИ., Ительсон Л.Б., Кочергин А.Н., Морозов К.Е., Новик Н.Б., Штофф В.А.); положения теории познания, формирования личности, становления профессионала (Аверьянов А.Н., Александров Г.Н., Бабанский Ю.К., Беляева А.П., Гальперин П.Я., Давыдов В .В., Петровский А.П., Семушина Л.Г., Талызина Н.Ф, Урсул А.Д., Шарипов Ф.В.); методология системного анализа, оценки систем на основе качественных и количественных шкал, управления в информационных системах (Анфилатов B.C., Бугорский В.Н., Емельянов А. А. и др.) теоретические основы систем оценки и контроля качества знаний (Бес-палько В Л., Ивлева И.А., Лобанов Ю.И., Максимова В.Н., Симонов В.П.и др.). математическая теория обучения (Аткинсон Р., Бауэр Г., Буш Р., Зрен-штейн М.Х., Кротерс 3., Растригин Л.А., Роберте Ф.С., Робертсон Т., Мостел-лер Ф., Свиридов А.П. и др.); модели и алгоритмы автоматизированного решения задач (Анисимов Б.В, Карпов В.И., Миронова В.А, Савельев А.Я и др.)
Ключевым компонентом, определяющим уровень предоставляемых образовательных услуг, было и остается методическое обеспечение учебного процесса, одной из основных задач которого является организация процесса обучения с использованием средств автоматизированной технологической поддержки. Несмотря на относительную проработанность вопросов планирования учебного процесса все еще имеется острая необходимость в разработке средств оперативного принятия решений с опорой на результаты пошагового контроля состояния управляемого процесса.
Анализ проводимых по данной проблеме исследований показал, что в них все еще не нашли полного системного рассмотрения вопросы автоматизированного управления технологиями обучения на основе решения мультидис-циплинарных профессиональных задач.
Всё вышесказанное и обусловило выбор направления исследования.
Объект исследования - системы управления технологическими процессами обучения решению учебных задач.
Предмет исследования - методическое обеспечение автоматизированного управления технологическими процессами обучения решению учебных задач.
Цель исследования - повышение уровня подготовки учащихся путем разработки методического обеспечения автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных учебных задач.
Достижение цели исследования обеспечивается решением научной задачи - разработка методического обеспечения автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисцигашнарньїх задач и экспериментальная проверка его в реальном учебном процессе при подготовке специалистов учётно-экономического профиля.
Решение этой задачи обусловливается решением ряда частных задач таких, как: формализация задачи рационального управления технологией обучения решению мультидисциплинарньїх учебных задач; разработка концептуальной модели автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарных учебных задач; разработка системы показателей компетентности учащихся, выявляемой при решении профессиональных задач с межпредметными связями; разработка структуры и мультидисциплинарного содержания системы учебных модулей, необходимых для реализации требований, предъявляемых к специалистам учётно-экономического профиля; разработка алгоритмов автоматизированного решения учебных задач учётно-экономического профиля; разработка алгоритмов расчета интегральных показателей компетентности учащихся, выявляемой в процессе решения учебных задач; экспериментальная проверка в реальном учебном процессе разработанного методического обеспечения автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарных задач, включающего методику контроля уровня подготовки учащихся и методику отбора учебных модулей.
Теоретико-методологической основой исследования являются фундаментальные положения системного анализа, психолого-педагогических теорий и общей теории управления, а также методы сетевого планирования и математического программирования.
При решении поставленных задач использовались методы анализа научной и учебно-методической литературы, нормативных документов, учебников и задачников по теме исследования; диагностические методы: тестирование, анкетирование, метод экспертных оценок, методы статистической обработки экспериментальных данных, а также личные наблюдения в непосредственной работе в среднем специальном учебном заведении.
На защиту выносятся концептуальная модель автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных учебных задач; структура показателей компетентности учащихся, выявляемых при решении мультидисциплинарных задач; алгоритмы расчета интегральных показателей компетентности учащихся, выявляемой в процессе решения мультидисциплинарных задач.
Научные результаты состоят в следующем:
Разработана концептуальная модель автоматизированного управления технологией обучения решению мультидисциплинарных учебных задач;
Разработана структура показателей компетентности учащихся, выявляемой при решении задач с межпредметными связями;
Разработаны структура и мультидисциплинарное содержание системы учебных модулей, необходимых для реализации требований, предъявляемых к специалистам учётно-экономического профиля;
Разработаны и реализованы алгоритмы автоматизированного решения учебных задач учётно-экономического профиля;
Разработаны и реализованы алгоритмы расчета интегральных показателей компетентности учащихся, выявляемой в процессе решения задач определенного уровня;
Экспериментально подтверждена эффективность концептуальной модели автоматизированного управления технологией обучения решению мультидис-циплинарных задач с использованием иерархической структуры показателей компетентности учащихся.
Научной новизной результатов исследования является теоретическое обоснование концептуальной модели автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных задач, отличающейся от известных моделей тем, что она обеспечивает повышение уровня подготовки учащихся с помощью: предложенной иерархической структуры показателей компетентности учащихся; разработанных алгоритмов расчета интегральных показателей профессиональной компетентности учащихся, выявляемой в процессе решения муль-тидисциплинарных задач; разработанной системы учебных модулей и их мультидисциплинарного содержания, необходимых для реализации требований, предъявляемых к специалистам учётно-экономического профиля.
Практическая значимость результатов состоит в том, что разработанное методическое обеспечение автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных учебных задач с использованием иерархической структуры показателей компетентности учащихся, а также рекомендации по их практическому использованию при подготовке специалистов учётно-экономического профиля могут применяться как непосредственно в научно-методической и практической работе образовательных учреждений профессионального образования, так и в дальнейших исследованиях, направленных на совершенствование системы профессиональной подготовки специалистов, так как позволяют повысить уровень приобретаемых учащи- мися знаний, умений и навыков за счёт систематизации и автоматизации обработки предоставляемой учебной информации при индивидуализации процесса обучения.
Обоснованность н достоверность полученных результатов исследования обеспечивается опорой на фундаментальные положения общей теории управления, системотехники и психолого-педагогических теорий, методы математического программирования, согласованностью полученных выводов с основными положениями концепции информатизации образования и результатами авторского эксперимента, проведённого в государственном образовательном учебном заведении среднего профессионального образования «Подольский колледж» в течение 1999 - 2004гг.
Апробация результатов исследования. Материалы исследования обсуждались на научных семинарах, заседаниях методического совета и цикловых комиссиях общепрофессиональных, математических и естественно-научных дисциплин государственного образовательного учреждения среднего профессионального образования «Подольский колледж» (1999-2004гг.), на ХХШ межведомственной научно-технической конференции «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» и на научно-практической конференции КБД-Инфо-2004 «Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества».
Разработанное методическое обеспечение автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультдисциплинарных профессиональных учебных задач апробировано и используется в реальном учебном процессе государственного образовательного учреждения среднего профессионального образования «Подольский колледж», что подтверждено актом о внедрении результатов диссертационной работы.
Некоторые результаты исследования использовались при участии в конкурсе профессионального мастерства «Преподаватель года 2002-2003», по итогам которого диссертант награждён дипломом I степени Министерства строительного комплекса Московской области.
10 По результатам исследования опубликовано 7 работ.
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и шести приложений.
Основные этапы исследования:
Исследование проводилось с 1999 по 2004 годы на базе государственного образовательного учреждения среднего профессионального образования «Подольский колледж».
На первом этапе (1999-2001гг.) проводился анализ специальной литературы по теме исследования, изучался опыт использования новых образовательных информационных технологий в процессе профессиональной подготовки, а также методы и приемы педагогической практики обучения информационным технологиям, математике, статистике. Изучались методы, модели и средства систем управления образовательными технологиями с моделями специалистов. Велась теоретическая работа по формализации описания целей использования образовательных технологий в учебном процессе образовательных учреждений среднего профессионального образования. На основании проведенных исследований разработана концептуальная модель автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарньгх профессиональных учебных задач, сформулированы задача рационального управления технологией обучения решению мультидисциплинарных задач. Подготовлена программа эксперимента, определены формы, методы и сроки его проведения.
На втором этапе (2001-2003гг) определялись средства технологической поддержки процесса обучения специалистов учётно-экономического профиля. Разрабатывалась структура и содержание система учебных модулей, необходимых при изучении дисциплин математика, информатика, статистика с учётом их мультидисциплинарной интеграции и специфики будущей деятельности специалистов.. Разрабатывалась экспериментальная модель автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарных учебных профессиональных задач и ее методическое обеспечение.
На третьем этапе (2003-2004гг.) проводилась опытно-экспериментальная работа по практическому использованию разработанного методического обеспечения и технологических средств в учебном процессе. На основе анализа итогов теоретической и опытно-экспериментальной работ подготовлены научно-методические рекомендации по использованию результатов диссертационного исследования в учебной практике профессиональных образовательных учреждений.
Первая глава "Анализ проблемы автоматизации технологии обучения решению мультидисциплинарных задач" посвящена раскрытию особенностей образовательных технологий как объектов управления. Рассматриваются современные подходы к управлению качеством подготовки специалистов, специфика использования информационных технологий для активизации познавательной деятельности учащихся, архитектура модульных технологий обучения и теоретические вопросы моделирования образовательных технологий. Приводится краткий обзор дискретных математических моделей автоматизированных процессов обучения.
Особое внимание в главе уделяется задачному подходу к формированию компетенций учащихся и проблеме мультидисциплинарности реальных учебных задач. Выявляются основные факторы, влияющие на качество подготовки специалистов, и рассматриваются меры и показатели качества, используемые в управлении образовательными технологиями. В качестве ключевых понятий, характеризующих качество подготовки специалистов, используются признанные в мировой практике понятия квалификации и компетентности.
Также в главе отмечается, что на качество профессиональной подготовки специалистов, на формирование у них устойчивых ассоциативных связей между понятиями различных дисциплин, существенно влияет не только частота использования этих понятий в решаемых задачах, но и логическое упорядочивание семантики этих понятий, фиксируемое в виде междисциплинарньїх тезаурусов.
В связи с этим делается вывод о целесообразности разработки рабочей модели автоматизированной технологии обучения на основе решения мультидисциплинарных задач с использованием иерархической структуры показателей компетентности учащихся.
Во второй главе «Модель автоматизированной технологии обучения решению мультидисциплинарных задач» рассмотрены модели и алгоритмы автоматизированного решения учебных мультидисциплинарных задач и автоматизированные методы оценки уровня подготовки учащихся. Описана формальная модель модульной технологии обучения, рассмотрены вопросы организации экспертной оценки качества модульного обучения.
Описывается концептуальная модель автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных учебных задач. Выявлена структура показателей профессиональной компетентности учащихся, выявляемой при решении мультидисциплинарных задач и определены методы расчёта данных показателей. Построен алгоритм расчёта уровней компетентности и рабочая модель автоматизированного расчёта интегральных показателей компетентности в рассматриваемых предметных областях математики, информатики, статистики.
Для рациональной организации технологии обучения предлагается использовать метод сетевого планирования и управления, позволяющий проанализировать все операции и внести улучшения в структуру модели до начала её реализации. Выделение модулей-предков и модулей-потомков, выявление связей и зависимостей между модулями, отображение этих связей в виде квадратной бинарной матрицы помогает уточнить логическую последовательность их изучения. Использование математического аппарата сетевого планирования позволяет найти оптимальные значения сроков наступления событий и продолжительности работ при заданной продолжительности обучения, а также оценить вероятности выполнения работ в запланированный срок.
13 В третьей главе «Опытно-экспериментальная эксплуатация автоматизированной технологии обучения решению мультипредметных учебных задач» изложены результаты формирующего эксперимента, целью которого было определение реального уровня знаний, умений и навыков в экспериментальных группах, их сравнение с теми же характеристиками контрольных групп, обобщение, анализ и выводы по этим данным.
Факторы, определяющие качество процесс а обучения
Внедрение современных информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в образование имеет поистине беспрецедентные масштабы и темпы роста, отражающие растущее воздействие компьютерной техники на жизнь общества. Справедливо, принадлежащее академику А.П.Ершову сравнение информационной инфраструктуры с нервной системой современного общественного организма [48].
Современному человеку приходится перерабатывать колоссальный объём новой для него информации. И компьютер здесь становится незаменимым помощником. Известно, что сегодня специалист, не владеющий современными компьютерными технологиями, имеет низкую конкурентоспособность на рынке труда.
В связи с этим весьма актуальной становится задача рационального использования быстро растущих возможностей компьютерной техники в интересах человека, в том числе и в образовании.
Отрасль образования относится к социально-культурной сфере, что накладывает особую специфику на процессы автоматизации. В отличие от производственной сферы, результаты нематериальной деятельности здесь не так очевидны: производимый продукт практически с трудом поддается количественному измерению, критерии эффективности образовательной деятельности не имеют четкого и однозначно понимаемого определения. Это обстоятельство во многом определило тот факт, что существующая теория автоматизированных систем управления (АСУ) разрабатывалась с ориентацией преимущественно на производящие материальный продукт организации.
Основной целью автоматизации образовательных технологий является повышение уровня подготовки студента путём автоматизированного выполнения таких функций, как: 1) планирование, прогнозирование; 2) учёт, контроль анализ; 3) координация, регулирование с использованием информационного, программного, технического, организационного, метрологического, правового, лингвистического, математического обеспечения. Достижение этой цели обеспечивается также решением ряда задач по параметрической, алгоритмической и структурной настройке средств технологической поддержки, к которым, в первую очередь, относятся: 1. Повышение оперативности управления. Сокращение времени происходит в основном за счёт таких процессов, как сбор, поиск, предварительная обработка и передача информации, засекречивание и рассекречивание информации, производство расчетов, решение логических задач, а также оформление и размножение документов. 2. Снижение трудозатрат лица, принимающего решения (ЛПР) на выполнение вспомогательных процессов- К ним относятся информационные и расчётные процессы, которые, имея вспомогательный характер, являются весьма трудоёмкими. В результате высвобождения от технической работы должностные лица могут сосредоточить основное внимание на творческих процессах управления. 3. Повышение степени научной обоснованности принимаемых решений. Процесс принятия решения строится на основе анализа и прогноза развития ситуации с применением математического аппарата. При этом сохраняют своё значение традиционные методы обоснования решений, опирающиеся на опыт и интуицию. Следует отметить, что оптимальных решений не всегда удаётся достигнуть и в условиях автоматизированного управления, поэтому говорят о рациональных решениях. Совокупность функций управления, выполняемых в системе при изменении среды, представляет собой цикл управления. Совершенствование систем с управлением сводится к сокращению длительности цикла управления и повышению качества управляющих воздействий (решений). Схема управления процессом обучения представлена на рис. 1.1. Одним из направлений совершенствования систем с управлением является автоматизация, сущность которой заключается в использовании ЭВМ для усиления интеллектуальных возможностей ЛПР. Работы по созданию АСУ рекомендуется планировать как последовательность стадий и этапов, необходимых и достаточных для достижения поставленных целей. В контексте проводимого исследования в результате создания методического обеспечения автоматизированного управления технологией обучения на основе решения мультидисциплинарных задач, своеобразным эталоном, который должен найти своё отражение в конкретных мероприятиях учебно-воспитательного процесса по повышению уровня подготовки студентов, становится модель специалиста.
В соответствии с фундаментальным принципом кибернетики, - «разнообразие управляющей системы должно быть не меньше разнообразия объекта управления»,- известным как принцип необходимого разнообразия (У.Росс Эш-би) [6], можно сделать вывод о необходимости реализации в образовательных технологиях индивидуального подхода к планированию учебной работы учащихся. Только такой подход позволяет достичь основной цели управления образовательными технологиями — повышение уровня подготовки специалистов и эффективности соответствующих образовательных технологий.
Представление требований к качеству подготовки специалиста
Рассмотренные выше примеры моделей (см. рис. 1.10 - 1.12) конечно же не охватывают всего многообразия сценарных схем АОС. Основное назначение этих примеров - иллюстрация предлагаемого подхода к моделированию процессов АО, так как исследование таких моделей, экспертный анализ и оптимизация их параметров позволяют более обоснованно подходить к проектированию сценариев учебной работы, планированию различных видов помощи, формулировке требований к структуре учебного материала, определению количества и типов упражнений для его усвоения;
СИ. Архангельский [8] указывает, что преподаватель в учебном процессе всегда имеет дело с двумя моделями изучения дисциплин. Одна модель «статистическая» - идеальная (программа, учебник, задание, вопросы и т.д.). Эта модель находится в основе изучения материала. В сознании же обучаемых при изучении той или иной дисциплины возникают другие модели - «динамические», отражающие связи и соотношения между предметами и явлениями, входящими в этот материал. Необходимо приближение «динамической» модели, создаваемой в мышлении обучаемого, к «статистической» модели, находящейся в основе изучаемого материала. Между этими моделями возникает рассогласование, которое в процессе обучения уменьшается, а при полном усвоении материала равняется нулю.
При оценке результатов усвоения преподаватель выявляет величину расхождения объёма и содержания информации, степень приобретения умений и навыков, которые предусматриваются статистической моделью. Такова природа учебного процесса, его модельная сущность, которая определяет и направляет задачи моделирования как средства обучения и научного, педагогического исследования.
Примерно с конца 60-х годов прошлого века стало ясно, что все направления совершенствования учебного процесса должны быть ориентированы на некую целостную модель, которая получила название модели специалиста [5]. Разработкой модели специалиста занимались В.Б. Анисимов, Л.С. Выготский, Ю.А. Лавриков, В.Б. Пантина, Н.Г. Печенюк, В.К. Розов, Е.Э. Смирнова, В.А. Сластёнин, Н.Ф. Талызина, Л.Б. Хихловский, А. А. Ченцов, Г.А. Ягодин и др.
Большинство разработчиков этой проблемы понимают под моделью специалиста описательный аналог, отражающий основные характеристики изучаемого объекта, которым является обобщённый образ специалиста данного профиля, что не противоречит философскому определению моделирования [122]. Очевидно, что для совершенствования учебного процесса необходимы точно построенные модели, если не формализованные, то хотя бы в виде достаточно иолного списка основных свойств, качеств и способностей специалиста [23]. Часто разработка модели специалиста идёт в направлении описания видов деятельности, функций, выполняемых на рабочих местах, а также определения необходимых для этого знаний, умений и навыков. Ключевыми понятиями, определяющими качество специалиста, в мировой практике считаются квалификация и компетентность. Первое положено в основу стандартизации образования, второе, как более мобильное, - в практику адаптации специалистов к реальным условиям производства. В последнее время под квалификацией в Европе стала пониматься «совокупность теоретических и практических, технических и профессиональных знаний и умений, способностей к анализу, инициативе, коммуникации» [156], а в России [127] «степень и вид профессиональной подготовки работника, наличия у него знаний, умений и навыков, необходимых для выполнения определённой работы». В качестве критериев подготовки в мировой практике приняты «уровень усвоения знаний, диапазон, широта знаний и умений, способность выполнять специальные задания, способность рационально организовывать и планировать свою работу, способность использовать знания в нестандартных ситуациях» [151]. Вопрос о наполнении конкретным содержанием понятия компетентности, как элемента дидактической системы, является пока открытым и ждет своего глубокого педагогического исследования. Определение этого содержания напрямую связано с анализом запроса работодателей. Списки ключевых компетенций, предложенные Европейским союзом, позволяют увидеть в них обобщенные квалификационные характеристики, которые выявляются путем опроса работодателей по поводу различных категорий работников. Компетенция - это личная способность специалиста решать определенный класс профессиональных задач. Компетентность - совокупность компетенций, наличие знаний и опыта, необходимых для эффективной деятельности в заданной предметной области. Таким образом, категория "компетенции" является следствием нового подхода к человеческим ресурсам. Здесь компетенции определены как общая способность, основанная на знаниях, ценностях, склонностях, дающая возможность установить связь между знанием и ситуацией, обнаружить процедуру (знание и действие), подходящую для проблемы. При управлении учебным процессом необходимо иметь четкое представление о показателях его качества и способах определения значения этих показателей в заданные моменты времени. Существуют различные подходы к оценке качества учебного процесса. Например, в работе [97] оценку качества учебного процесса предлагается производить с помощью комплексного средневзвешенного арифметического показателя качества Q, вычисляемого по формуле: где Р( - значение і-то показателя качества в относительных величинах, at -весовой коэффициент і-то показателя качества в процентах или долях. Критерий управления определяет стратегию, например постоянное улучшение Q или стремление к эталонному уровню Q3m. В первом случае при ti t2 где tt - временная координата г-го измерения качества Qh необходимо обеспечить Во втором случае необходимо выработать и осуществить тактику наиболее быстрого приближения к эталону в соответствии с критерием тщ( 2эт — QJ wmQi/Q3m- 1 При этом наибольшего эффекта можно добиться, усиливая управляющие воздействия, направленные на улучшение показателей, имеющих наибольшие весовые коэффициенты. Структурная схема процесса управления при сравнении с эталоном приведена на рис. 1.13.
Задачи рациональной организации управления образовательными технологиями
Модуль является самостоятельной единицей процесса обучения. Он должен иметь отдельный план, содержание, отчёт о результатах. Вычленение модуля представляет большое удобство при разработке сетевого графика процесса. Гораздо легче планировать отдельные модули и затем собирать сетевой график процесса из фрагментов, нежели разрабатывать сетевой график в целом без дерева модулей.
Кроме того, WBS служит и другой важной цели, а именно разработке структурной схемы для административного управления процессом. Таким образом, разделение процесса на модули работ удовлетворяет двум задачам; планирования и оперативного управления. Поэтому одновременно с WBS необходимо развивать организационно-административное дерево и увязывать его структурные единицы с модулями. Отсюда станет ясной степень пригодности разработанного дерева WBS.
Организационная структура исполнителей. Для обеспечения эффективного управления процессом при разработке плана необходимо: учесть в плане все разделы, работы и этапы процесса обучения; учесть в плане всех исполнителей, участвующих в процессе обучения; обеспечить действенность управления путём распределения ответственности.
Первое требование может быть удовлетворено разбивкой процесса на пакеты работ с помощью WBS. Для выполнения последних двух требований надо знать, кто ответственен за каждый пакет или уровень дерева работ. Другими словами, необходимо чётко определить уровни и объёмы ответственности в организационной структуре. Это может быть сделано с помощью схемы организационной структуры процесса (OBS - Organisation Breakdown Structure). Цель OBS состоит в указании не только исполнителей работ для каждого пакета, но и в определении ответственных за выполнение соответствующих работ.
Матрица ответственности - связывает пакеты работ с исполнителями на основе WBS и OBS. В матрице определяются основные исполнители по пакетам работ.
Сетевые модели. По мере продвижения работы над процессом создаются деревья WBS и OBS, т.е. выделяются пакеты работ с назначенными для них исполнителями, что даёт возможность подготавливать сетевой график узловых событий. Наконец, становится возможным разработать детальные сетевые графики, соответствующие узловым событиям и целям. Поскольку эти сетевые графики представляют не процесс в целом, а его отдельные пакеты работ, они называются сетевыми блоками или подсетями. Если работа по нескольким взаимосвязанным пакетам осуществляется одновременно, причём для каждого из них требуется разработать отдельное расписание, то каждый пакет представляется отдельной подсетью.
Подсеть может составлять часть сетевого графика, либо быть автономной. Расчленение сетевого графика на подсети позволяет преподавателям, ответственным за процесс, концентрироваться на своих собственных работах. Каждый руководитель на своём уровне может вести работу независимо от других в соответствии со своей подсетью, что освобождает его от необходимости иметь дело с полным сетевым графиком. Для руководства разделение процесса на подсети обеспечивает возможность эффективного контроля. Оно может в целях экономии времени уделять больше внимания управлению наиболее важными (критическими) подсетями, вместо того, чтобы постоянно контролировать весь сетевой график. Таким образом, структура, выявленная при создании WBS, OBS и сетевого графика узловых событий, сохраняется и при разработке подсетей. Важное значение при разработке подсети имеет планирование операций в пределах совокупности узловых событий.
Структура потребляемых ресурсов. Для анализа средств, которые необходимы для достижения целей и подцелей процесса, осуществляется структуризация ресурсов различных типов. Иерархически построенный граф фиксирует необходимые на каждом уровне ресурсы для реализации процесса.
При организации учебного процесса целесообразно проанализировать взаимосвязи между информационными элементами, то есть в нашем случае взаимосвязи между модулями и изучаемыми в них понятиями в различных дисциплинах.
Суммарный объём всех учебных модулей может превышать допустимое количество часов 7}, отводимых на изучение j -ой дисциплины по учебному плану.
Организовать учебный процесс - это значит выбрать из всего объёма учебных модулей наиболее важные для данной специальности и расположить их оптимальным образом так, чтобы за данный временной отрезок студент получил наибольшее количество информации с наилучшими результатами усвоения модулей.
Теоретико-методологический анализ требований образовательного стандарта позволяет установить связи модели специалиста с динамикой развития образовательных стандартов, выявить доминанты этого процесса и уточнить концептуальный подход к уточнению целей профессиональной подготовки специалистов. Наиболее перспективной представляется концепция описания модели специалиста в виде системы профессиональных задач, учитывающих междисциплинарные связи. Применение модульных технологий обучения позволяет повысить управляемость процессов профессиональной подготовки специалистов
Организация опьггной эксплуатации автоматизированной технологии обучения решению профессиональных учебных задач
Таблица содержит всю необходимую информацию для построения календарного плана (графика) информацию. Заметим, что только критические операции должны иметь нулевой полный резерв времени. Когда полный резерв равен нулю, свободный резерв также должен быть равен нулю. Однако обратное неверно, поскольку свободный резерв некритической операции также может быть нулевым. Так, например, в таблице 2.2 свободный резерв времени некритической операции (0,4) равен нулю.
Необходимо учитывать тот факт, что - при вычислении полного резерва времени принимается неявное допущение, согласно которому все предшествующие работы (во всяком случае, те, которые имеют какое-либо отношение к рассматриваемому модулю) должны выполняться как можно раньше, чтобы обеспечить полный резерв времени для данного модуля. Следовательно, в общем случае практически невозможно для каждого модуля реализовать собственный полный резерв времени. - свободный резерв времени для определённого модуля не может превышать полный резерв. - различные показатели резерва времени помогают распределять имеющиеся ресурсы для каждого модуля. При наличии резерва времени имеется некоторая свобода распределения ресурсов.
Конечным результатом выполняемых на сетевой модели расчётов является календарный график (план). Этот график легко преобразуется в реальную шкалу времени, удобную для реализации процесса выполнения программы. При построении календарного графика необходимо учитывать наличие ресурсов, так как одновременное (параллельное) выполнение некоторых операций из-за ограничений, связанных со степенью усвоения студентами модулей-предков к данному моменту времени, наличием разработанных преподавателем междисциплинарных задач и количеством их использования в заданном промежутке времени, возможностью применения компьютерной техники и др., может оказаться невозможным. Именно в этом отношении представляют ценность полные резервы времени некритических операций. Сдвигая некритическую операцию в том или ином направлении, но в пределах её общего резерва времени, можно добиться снижения максимальной потребности в ресурсах. Однако даже при отсутствии ограничений на ресурсы полные резервы времени обычно используют для выравнивания потребностей в ресурсах на протяжении всего срока реализации проекта. По существу это означает, что проект удаётся выполнить более или менее постоянным составом количества ресурсов по сравнению со случаем, когда потребности в ресурсах резко меняются при переходе от одного интервала времени к другому.
Процедуру построения календарного графика проиллюстрируем на рассмотренном примере. Данные возьмём из таблицы 2.1. Прежде всего, определим ранние сроки выполнения критических операций. Далее рассматриваются некритические операции и указываются их ранние сроки начала f H- и поздние сроки окончания . Критические операции изображаются сплошными линиями. Отрезки времени, в пределах которых могут выполняться некритические операции, наносятся пунктирными линиями, показывающими, что календарные сроки этих операций можно выбрать в указанных пределах при условии сохранения отношений следования. На рис.2.9 показан календарный график, соответствующий рассматриваемому примеру. Фиктивные операции (2;3), (5;6), (7;8), (9; 10) не требуют затрат времени и поэтому показаны на графике вертикальными отрезками. Роль полных и свободных резервов времени при выборе календарных сроков выполнения некритических операций объясняется двумя общими правилами. 1. Если полный резерв равен свободному, то календарные сроки некритической операции можно выбирать в любой точке между её ранним началом и поздним окончанием. 2. Если свободный резерв меньше полного, то срок начала некритической операции можно сдвинуть по отношению к её раннему сроку начала не более чем на величину свободного резерва, не влияя при этом на выбор календарных сроков непосредственно следующих операций. В рассматриваемом примере правило 2 применимо только к операциям (0,4) и (3,4), а календарные сроки остальных операций выбираются по правилу 1. Таким образом, если срок начала изучения модуля (0,4) совпадает с её ранним сроком (t=0), то календарные сроки непосредственно следующего модуля (4,8) можно выбрать любыми между ранним началом (t=6) и поздним окончанием (t=10) его изучения. Если же срок начала изучения модуля (0,4) сдвинуть по отношению к t=0, то раннее начало изучения модуля (4,8) должно быть сдвинуто по крайней мере на ту же величину. Этот вывод можно легко сделать из рассмотрения рис.2.9, так как операции (0,4) и (4,8), (3,4) и (4,8) единственные, допустимые интервалы времени которых накладываются друг на друга. Таким образом, если свободный резерв времени операции меньше полного, то это служит признаком того, что окончательные календарные сроки такой операции нельзя фиксировать, не проверив сначала, как это повлияет на сроки начала непосредственно следующих операций. Столь ценную информацию можно получить только на основе расчётов сетевой модели. Предположим, что в предыдущем примере, для наилучшего усвоения модулей требуются следующее количество мультидасциплинарных задач:
Можно поставить задачу построения такого календарного плана (графика) реализации задач обучения, при котором потребности в задачах будут наиболее равномерными на протяжении всего срока обучения. Заметим, что так как для изучения модуля (0,3) задачи не требуются , то календарные сроки данной операции можно выбирать независимо от процедуры выравнивания потребностей в задачах. Нарис. 2.10 (а) показана потребность в задачах при условии выбора в качестве календарных сроков начала некритических операций их ранних сроков, а на рис 2.10 (б) - потребность в задачах при выборе наиболее поздних сроков.
Пунктирной линией представлена потребность критических операций, которая должна быть удовлетворена, если нужно выполнить все работы в минимально возможный срок. Как показывают потребности в задачах критической операции (3,5), для успешного овладения модулем достаточно по крайней мере 3 задачи.
