Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ информационных процессов, методов, моделей, алгоритмов и систем мониторинга и управления вузом 9
1.1. Анализ информационных процессов и структур упр авления 9
1.2. Методы мониторинга и оценки качества образования 18
1.3. Модели и алгоритмы анализа данных мониторинга образовательного процесса 24
1.4. Методы принятия решений 32
1.5. Анализ современных методологий и технологий проектирования информационных систем 36
Выводы 40
2. Разработка концепции мониторинга качества образовательных услуг 42
2.1. Общие положения концепции мониторинга качества образовательных услуг 42
2.2. Оценка деятельности преподавателя 47
2.2.1. Разработка функциональной модели деятельности преподавателя 47
2.2.2. Разработка методики и алгоритма оценки деятельности преподавателей с использованием репрезентативной теории измерений 50
2.3. Оценка знаний студентов с помощью тестирования 55
2.3.1. Разработка функциональной модели процесса обучения студентов 55
2.3.2. Методика анализа адекватности механизма оценивания результатов педагогического теста 58
2.4. Оценка удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг 62
2.4.1. Разработка функциональной модели процесса мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг 62
2.4.2. Разработка методики и алгоритма оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг с использованием репрезентативной теории измерений 64
Выводы 71
3. Модели и алгоритмы анализа данных и принятия решений 73
3.1. Разработка алгоритма нахождения теоретико-множественного разбиения объектов мониторинга на группы с использованием методов нечеткой кластеризации 73
3.2. Математическая модель анализа уровня подготовки студентов по результатам их учебных достижений 79
3.3. Математическая модель анализа удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг 94
3.4. Математическая модель процесса принятия решений по управлению качеством образования 99
Выводы 104
4. Информационное обеспечение менеджмента качества образования 106
4.1. Разработка концепции информационного обеспечения менеджмента качества 106
4.2. Разработка информационного обеспечения мониторинга деятельности преподавателей 109
4.3. Разработка информационного обеспечения мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг 114
4.4. Разработка информационного обеспечения процесса тестирования студентов 116
4.5. Разработка информационного обеспечения процесса принятия решений 120
Выводы 125
Основные результаты работы 127
Литература 129
- Методы мониторинга и оценки качества образования
- Разработка функциональной модели деятельности преподавателя
- Математическая модель анализа уровня подготовки студентов по результатам их учебных достижений
- Разработка информационного обеспечения мониторинга деятельности преподавателей
Введение к работе
Одной из наиболее актуальных тем в рамках высшего профессионального образования является вступление России в Болонский процесс. Среди 6 основных задач, указанных в Болонской декларации отдельно следует выделить «обеспечение необходимого качества высшего образования». В России до недавнего времени проблема качества образования решалась в пределах требований государственной идеологии: качество работы учебного заведения оценивалось в соответствии с тем, как оно исполняло существовавшие учебные программы и планы, использовало технические средства и т.д. В ходе реформы отечественной системы образования в последнем десятилетии отчетливо проявилась тенденция децентрализации функций управления (в том числе и управления качеством), которые с федерального уровня переходят к региональным, муниципальным органам, а учебное заведение несет самостоятельную ответственность за качество своего «продукта» [45]. При этом оно определяет свои возможности ответить на социокультурный, экономический и кадровый запрос, а его престиж непосредственно зависит от того, насколько и как долго будет конкурентоспособным подготовленный им специалист. Пути решения этой проблемы в каждом вузе выбираются свои, с учетом сложившихся традиций, возможностей и региональных особенностей.
В настоящее время практически во всех российских вузах ведется разработка своей системы оценки качества образования. Методологической основой разработок в данной сфере являются исследования Архангельского СИ., Аванесова B.C., Володина Б.В., Корозы В.И., Новакова И.А., Подлеснова В.Н., Тягуновой Т.Н., Попова Ю.В., Савельева Б.А., Звонникова В.И., Челышковой М.Б., Берестневой О.Г., Марухиной О.В., Субетто А.И., Селезневой Н.А. и многих других. Среди зарубежных исследователей необходимо отметить работы Ишикава К., Robert С, Terner A., Morecroft J.,
5 Balm G., Haworth J. и др. Однако, несмотря на заметные успехи в управлении качеством образования, существует ряд проблем, решение которых позволит существенно повысить качество образования. Главными среди них являются недостаточная проработка методик и алгоритмов анализа данных мониторинга образовательного процесса, а также отсутствие информационных систем, обеспечивающих комплексный подход к управлению качеством образования. В настоящее время широкое распространение получили три способа оценки качества образования: тестирование, как способ объективного оценивания знаний студентов; рейтинговая оценка деятельности преподавателей, как способ выявления их компетентности, знаний и опыта и мониторинг удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, основанный на проведении в их среде анкетирования. Для обработки полученных данных необходимы методики и алгоритмы, позволяющие выявить скрытые закономерности в данных и получить выводы, адекватные реальности. Для автоматизации работы системы управления качеством образования необходима информационная система, которая сочетала бы в себе все три способа оценки качества образования, а также поддерживала процесс принятия решений по управлению качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом.
Целью диссертационной работы является теоретическое обоснование и исследование моделей, алгоритмов реализации методов анализа качества предоставляемых услуг и информационной поддержки принятия управленческих решений в сфере высшего профессионального образования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи исследования:
- анализ методов, моделей и алгоритмов, применяемых при оценке показателей деятельности и принятии управленческих решений в сфере высшего профессионального образования;
разработка функциональных и информационных моделей деятельности преподавателей, студентов и оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом;
разработка и исследование моделей, алгоритмов анализа данных мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг, деятельности преподавателей и студентов, подразделений вуза;
теоретическое обоснование алгоритмов реализации и исследование эффективности метода вербального анализа при принятии управленческих решений по результатам мониторинга качества образовательных услуг;
разработка информационного, математического и методического обеспечения системы мониторинга и управления качеством образования в вузе.
Методы исследования основаны на использовании положений теории информационных процессов и систем, статистического, оперативного и интеллектуального анализа данных, принятия решений и теоретических основ проектирования информационных систем.
Научная новизна работы заключается в следующем:
Предложена методика оценки деятельности преподавателей с использованием положений репрезентативной теории измерений.
Предложен алгоритм решения задачи кластерного анализа данных мониторинга деятельности преподавателей, отличающийся использованием нечеткой логики, позволяющей учесть размытость границ, формируемых кластеров с целью обнаружения закономерностей в данных.
На основе положений теории скрытых марковских моделей, конструирования и параметризации тестов по методологии IRT разработана математическая модель анализа уровня подготовки студентов. Отличительной особенностью модели является учет взаимосвязи между
7 наблюдаемыми результатами учебных достижений, латентными свойствами самих учащихся и характеристиками тестовых заданий.
Предложены методика и алгоритм оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом, отличающиеся использованием репрезентативной теории измерений и метода вербального анализа решений.
Разработаны методика и алгоритм принятия решения по управлению качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом, отличающийся использованием метода вербального анализа решений и формулировкой решающего правила на качественном уровне.
Разработаны концептуальные, функциональные и информационные модели деятельности подразделений вуза по обеспечению качества образования, отличающиеся применением международных стандартов системного структурного анализа IDEF0 и IDEF1X.
Практическая ценность полученных результатов. На основе исследований, выполненных в рамках настоящей работы, разработана методика анализа удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом; методика анализа уровня подготовки студентов по результатам тестирования; методика анализа деятельности преподавателей по показателям научной, учебной, учебно-методической деятельности; реализована база данных системы менеджмента качества для проведения мониторинга. Результаты использованы в системе менеджмента качества Пензенского государственного университета.
На защиту выносятся следующие результаты:
1. Методика и алгоритм оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, разработанные с использованием основных положений репрезентативной теории измерений, что позволяет получить выводы инвариантные к допустимым преобразованиям шкалы.
Алгоритм реализации метода вербального анализа решений для оценки качества образовательных услуг, позволяющий в 5-Ю раз сократить число вопросов к руководителю с целью выявления его предпочтений.
Концептуальные, функциональные и информационные модели процессов деятельности подразделений вуза по обеспечению качества образования, отличающиеся применением международных стандартов системного структурного анализа IDEF0 и IDEF1X и позволяющие регламентировать требования к информационной системе менеджмента качества образования.
Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (г.Пенза, 2006г.);
Международная научно-техническая' конференция «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 2006г.);
Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (г.Пенза, 2007г.);
Международная научно-техническая конференция молодых специалистов, аспирантов и студентов «Математическое и компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем» (г. Пенза, 2007г.)
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 10 статей и 1 тезис доклада.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (112 наименований) и 6 приложений. Объем работы: 136 страниц основного текста, включающего 26 рисунков и 3 таблицы.
Методы мониторинга и оценки качества образования
Основной задачей мониторинга в рамках системы поддержки качества образования является изучение представлений участников образовательного процесса и заинтересованных в нем сторон о качестве отдельных элементов образовательного процесса и возможных путях его повышения.
В настоящий момент выделяют две группы методов мониторинга -экспертные оценки и объективные показатели. К объективным показателям качества относятся уровень успеваемости; показатели успешности, выявленные по стандартизованным тестам оценки знаний и умений; процент выпускников, работающих по специальности; оснащенность библиотечных фондов; уровень квалификации преподавателей (выражающихся в наличии степеней и званий, числе публикаций и т.п.), а также «объективные показатели», зафиксированные в государственных нормативных актах, поскольку именно через такие показатели формулируются закрепленные на государственном уровне представления о качестве образования.
Среди процедур получения экспертных оценок наиболее адекватными оказываются опросные методы. Процедура письменного получения экспертных оценок называется анкетированием. Анкетные опросы предполагают жестко фиксированный порядок, содержание и форму вопросов, ясное указание способов ответа, которые фиксируются либо респондентом (заочный опрос), либо в присутствии анкетера (прямой опрос) [32].
Использование письменного опроса более оправдано на начальном этапе мониторинга, так как он позволяет выявить некоторые усредненные тенденции, оценить разброс мнений, определить как благополучные позиции, так и наиболее актуальные для большинства участников проблемы.
Рассмотрим специфику использования в анкетах по оценке качества вопросов различных типов. Наиболее адекватными задачам экспертной оценки представляются вопросы или утверждения с оценочными шкалами. В этом случае в инструкции должны быть четко указаны интерпретация шкалы и правила выбора оценки. В зависимости от целей мониторинга и опыта экспертов (участников образовательного процесса) могут выбираться более или менее дифференцированные шкалы. Наиболее распространенным является использование пятибалльной шкалы - менее дифференцированная шкала дает слишком мало информации, а выявление более тонких различий с помощью более дифференцированных шкал усложняет задачу экспертов [77].
Как отдельный ответ необходимо предусмотреть возможность отказаться от оценивания по вопросу в случае затруднения. Во-первых, частота встречаемости такого показателя может быть информативна сама по себе, во-вторых, важно, чтобы эксперт не использовал в случае затруднений с оценкой нейтральные или вообще произвольные ответы, так как это внесет искажения в сводные результаты.
Более традиционные для анкет закрытые или полузакрытые вопросы с выбором ответа из ряда альтернатив менее применимы в экспертизе качества - так как в большинстве случаев альтернативы будут также выражать степень согласия-несогласия с каким-либо утверждением, но вопросы с оценочными шкалами более экономичны в оформлении и удобны при обработке. В тоже время в некоторых случаях вопросы такого рода могут быть оправданы. Например, при оценке предпочтения нескольких альтернативных вариантов изменений.
Открытые вопросы должны использоваться в наименьшей мере, так как они трудоемки в обработке [112], а изучение мнений, высказанных в свободной форме, представляется более оправданным проводить в рамках фокус-групп. В тоже время целесообразно включение в завершающую часть анкеты одного-двух открытых вопросов - это может способствовать повышению активности субъектов образовательного процесса, служить связующим звеном для последующего перехода к обсуждению проблем качества образования в устном групповом интервью [112].
Интервью - проводимая по определенному плану беседа, предполагающая прямой контакт интервьюера с респондентом [32]. Запись ответов фиксируется либо интервьюером, либо на пленку. К достоинствам этого метода можно отнести: - возможность получить глубинную информацию о мнениях, мотивах, представлениях человека; - сам процесс близок к обычной беседе, что способствует возникновению непринужденного общения и, следовательно, более искренних ответов; - дает возможность увидеть эмоциональную реакцию и, в случае необходимости, провести корректировку; - вербальное общение устраняет проблему «непонятного вопроса».
К числу недостатков, кроме затрат материальных, можно отнести и большие временные затраты (по сравнению с анкетным опросом); трудоемкость процесса подготовки нужного числа интервьюеров.
Однако не любой процесс в составе образовательных услуг поддается контролю. Так Г.Утехин, Б. Мишнев [5] к таким процессам относят прочтение лекций, проведение семинаров. В стандартах по менеджменту (ISO 9000) такие процессы называются специальными, и предлагается проводить их аттестацию и валидацию (утверждение). Т.е. для создания уверенности в том, что работа будет производиться качественно, предлагается нормировать правила ее проведения, требования к оборудованию, к инструментам, к производственной среде, к квалификации исполнителя, а потом предложить исполнителю произвести эту работу под контролем комиссии. При положительном результате на процесс выдается аттестат. Такая аттестация определенных процессов в составе образовательных услуг может быть включена также в систему повышения квалификации и аттестации педагогического персонала.
Для получения численных значений показателей и уровня качества образования к полученным в результате мониторинга данным применяются методы оценки.
В случае экспертного оценивания для оценки качества образовательных процессов используются методы оценки информации, представленной в виде ранговых экспертных оценок. Основными характеристиками в данном случае являются: обобщенное мнение группы экспертов, степень согласованности мнений экспертов, компетентность экспертов. В качестве показателей обобщенного мнения экспертов используется мода, медиана, среднее и частота максимально возможных оценок. Компетентность эксперта определяется структурой аргументов, послуживших ему основанием для ответа, а также степенью его знакомства с рассматриваемым вопросом [23]. Показателями степени согласованности мнений экспертов являются коэффициент вариации, коэффициент ранговой корреляции Спирмена, коэффициент конкордации. Достоинство экспертного оценивания заключается в возможности получить полную информацию о состоянии образовательных процессов и тех его составляющих, для оценки которых невозможно использовать количественные показатели; повысить обоснованность принимаемых решений в условиях частичной неопределенности, противоречий или конфликтов. Недостаток - для повышения надежности экспертных оценок необходим научно обоснованный отбор и формирование экспертной группы, поскольку точность групповой оценки экспертов зависит от численности группы и компетентности эксперта.
Разработка функциональной модели деятельности преподавателя
В соответствии с концепцией стратегического управления качеством образования для оценивания любого сотрудника или подразделения необходимо знать, какие процессы ими выполняются и в чем цель этих процессов.
Контекстная диаграмма деятельности преподавателя В деятельности преподавателя можно выделить следующие основные макропроцессы [64]: учебно-методическая работа, обучение студентов, научно-исследовательская работа, организационно-методическая работа, повышение квалификации.
Декомпозиция контекстной диаграммы На основе примерных рабочих программ по дисциплинам и в соответствии со своими знаниями, умениями и навыками преподаватель, используя материально техническое обеспечение вуза, осуществляет учебно-методическую работу, которая включает подготовку учебников и учебных пособий, методической документации, а также электронных изданий учебного назначения. Цель данного процесса - подготовить учебно-методические пособия, которые наиболее эффективным образом можно было бы использовать в работе.
Результаты своей учебно-методической работы совместно с научно-технической литературой преподаватель в дальнейшем использует в процессе обучения студентов (обучающихся), целью которого является подготовка высококвалифицированных специалистов.
Другим направлением в деятельности преподавателя является его научно-исследовательская работа, осуществляемая как по заказу сторонних организаций (по договору), так и в рамках собственных интересов. Очень часто к своей работе преподаватель привлекает талантливых студентов, реализуя, таким образом, научно-исследовательскую работу со студентами. Результатами НИР преподавателя являются монографии, статьи, патенты, лицензии, награды, премии. Целью научно-исследовательской работы является получение научных результатов, которые ранее не были известны, и которые были бы полезны для общества.
Организационно-методическая работа преподавателя предполагает его участие в работе советов вуза, редакционных советах различных изданий, участие в выставках, организацию и проведение научно-технических конференций с целью повысить эффективность и продуктивность их работы, вывести организационную составляющую данных мероприятий на более высокий уровень.
Каждый преподаватель в процессе своей работы должен осуществлять повышение квалификации. К повышению квалификации можно отнести обучение на курсах повышения квалификации, защиту кандидатской или докторской диссертации, научную стажировку, оппонирование диссертаций, подготовку отзыва на автореферат. Назначение данного процесса состоит в повышении кадрового потенциала преподавателя, приобретение им новых знаний, умений, навыков, которые в дальнейшем он мог бы использовать в работе.
Для оценки деятельности преподавателей в работе использована рейтинговая оценка. Примерами частных показателей, по которым рассчитывается рейтинг преподавателя, могут быть: должность и звание, награды, повышение квалификации, объем учебной нагрузки, выпущенные учебники и учебные пособия, монографии, статьи, премии, патенты, руководство НИРС, членство в работе советов и т.д. Часть этих показателей характеризуют квалификацию преподавателя, накопленную им за все время работы, а часть учитывает производственную и творческую активность [98], например, за год. Совокупность значений этих показателей и будет составлять рейтинг преподавателя.
При измерении значений частных показателей, характеризующих деятельность преподавателя, появляется проблема выбора единой измерительной шкалы.
Первоначально будем считать, что каждый частный показатель образует класс эквивалентности. Число таких классов конечно. Каждому классу эквивалентности поставим в соответствие обозначение, отличное от обозначений других классов. Тогда измерение будет состоять в том, чтобы определить принадлежность результата к тому или иному классу эквивалентности и записать это с помощью символа, обозначающего данный класс. Такое измерение называется измерением в шкале наименований. Между элементами номинальной шкалы определены только отношения эквивалентности, поэтому при обработке экспериментальных данных, зафиксированных в номинальной шкале, непосредственно с самими данными можно выполнять только операцию проверки их на совпадения или несовпадения (п. 1.3). Однако в нашем случае частные показатели позволяют не только отождествить себя с одним из классов эквивалентности, но и в каком-то отношении сравнивать разные классы. Следует заметить, что не все классы эквивалентности можно подвергнуть сравнению, а потому необходимо сначала выполнить разбиение классов на группы, внутри которых такое сравнение возможно. В пределах группы будем использовать порядковую (ранговую) шкалу. Этот класс шкал появляется, если кроме аксиом тождества, классы удовлетворяют аксиомам упорядоченности (п. 1.3). При этом в нашем случае следует говорить о шкале частичного порядка, поскольку в группах могут встречаться пары классов, несравнимые между собой, т.е. ни А В, ни В А. Для уменьшения относительности порядковой шкалы будем использовать ее модификацию, т.е. выполнять оценку частных показателей, характеризующих деятельность преподавателя по 100-балльной шкале.
Количество баллов по каждому показателю устанавливается в соответствии с приоритетами деятельности университета и для достижения критериальных показателей, учитываемых при аттестации и аккредитации университета. При этом следует учесть, что поскольку часть показателей характеризуют квалификацию преподавателя, накопленную им за все время работы, а часть учитывает производственную и творческую активность, например, за год, то целесообразным будет выставлять разное количество баллов по одному и тому же показателю в квалификационную (К) и текущую составляющую (А) рейтинга.
Математическая модель анализа уровня подготовки студентов по результатам их учебных достижений
Проблема измерения и оценки результатов обучения является одной из важных в педагогической теории и практике, так как ее решение позволяет определять эффективность и пути совершенствования содержания, методов организации обучения, системы управления. Объективные, достоверные теоретически обоснованные измерения и оценки результатов обучения могут дать педагогам информацию о ходе педагогического процесса, учебных достижениях каждого обучаемого, выявить влияние тех или иных факторов на ход обучения и его результаты.
В основе квалиметрического подхода к современному тестированию лежат идеи использования математических моделей конструирования и параметризации тестов по методологии IRT (Item Response Theory), получившей развитие в трудах зарубежных ученых [34]. Основным предположением IRT является наличие взаимосвязи между наблюдаемыми результатами учебных достижений, латентными свойствами самих тестируемых (подготовленность по предмету на момент тестирования) и характеристиками используемых тестовых заданий (уровнями трудности) [82,85].
При относительно легких заданиях значения индивидуальных баллов испытуемых получаются высокими, при трудных - низкими. Аналогичным образом зависит и оценка самих тестовых заданий: в сильной группе трудность этих заданий оказывается заниженной, в слабой - завышенной. Параметр qt характеризует положение і-го испытуемого, а значение Ь, положение j-ro задания на шкале логитов. Чем ближе значения bj и qt друг к другу, тем j-e задание считается более адаптированным к уровню обученности і-го тестируемого. Значения параметров q и Ь могут меняться в интервале: от -оо до +оо. Однако на практике этот интервал рекомендуется уменьшить до [-3, +3].
Для создания адаптивного теста необходимо иметь хороший банк тестовых заданий с известными уровнями трудности (калиброванных заданий). Множество В назовем банком заданий. Уровень сложности каждого задания устанавливается преподавателем. Применение аппарата теории нечетких отношений позволяет отразить субъективное мнение педагога о степени сложности задания. Преподаватель оценивает степень сложности каждого задания на отрезке [0,1], формируя, таким образом, нечеткое отношение S czB, S = {b,ju (b)} - «сложное задание». Поскольку носитель данного нечеткого отношения конечен, дискретен и с относительно небольшим числом элементов, то нечеткое отношение S задается преподавателем в форме списка путем явного перечисления всех кортежей и соответствующих им функций принадлежности.
Поскольку для определения вероятности правильного ответа испытуемого на задание теста его сложность должна измеряться в логитах, то на основе экспертных оценок строится график функции принадлежности для нечеткого множества .
Поскольку термы лингвистической переменной определяются самим преподавателем или экспертами, то для их представления целесообразно использовать трапециевидную или П-образную функцию принадлежности. Однако при использовании трапециевидного представления функций принадлежности значений лингвистических переменных в любой форме будет требоваться ввод как нижнего, так и верхнего модальных значений каждого из термов, также не вполне удобна сама форма трапециевидного представления в виде выражения «условие, накладываемое на переменную -значение функции». Рассмотрим класс функций, относящихся к П-образным функциям. Проведя анализ наиболее часто используемых П-образных функций, следует отметить колоколообразную функцию. П-образное представление функций принадлежности в форме колоколообразной функции требует от преподавателя (экспертов), в отличии от других типов П-образных функций, лишь введения точек перехода лингвистических переменных, обеспечивая при этом нормальность термов. Следует также отметить удобство записи колоколообразной функции, определяемой аналитическим выражением, не содержащим условий, накладываемых на переменную. Следовательно, целесообразно определить функции принадлежности значений лингвистической переменной в форме колоколообразной функции.
Таким образом, преподаватель, исходя из собственного опыта, формирует банк тестовых заданий, субъективно присваивая каждому из них определенную степень сложности. Для отражения уровня подготовленности испытуемого преподаватель определяет термы лингвистической переменной «уровень подготовленности». Затем в соответствии с методикой осуществления адаптивного тестирования для испытуемого подбираются такие задания, которые в наибольшей степени соответствуют его уровню. Это в свою очередь позволяет наиболее точно, беспристрастно и объективно оценить уровень знаний учащихся.
Развитие современных тестовых методов и технологий оценки качества подготовки учащихся и студентов ставит вопрос о необходимости шкалирования результатов тестирования и расчета окончательного балла с учетом уровня трудности заданий теста. Точное определение уровня знаний испытуемого становится возможным только в случае детального изучения процесса тестирования с помощью адекватных моделей. Для представления процесса тестирования будем использовать скрытую марковскую модель (СММ), в которой наблюдаемая последовательность - это результат двух случайных процессов. Первый - скрытый процесс - его никак нельзя зарегистрировать, но его можно охарактеризовать с помощью другого случайного процесса, который предоставляет нам набор сигналов -наблюдаемую последовательность ответов тестируемого [2,9, 7].
Разработка информационного обеспечения мониторинга деятельности преподавателей
На основе концептуальной модели деятельности преподавателя, разработанной во второй главе, с учетом требований предложенного метода ее оценки, построена информационная модель ОБД «Преподаватель». Модель разработана в стандарте IDEF1X, представлена на логическом и на физическом уровне. На рисунке 4.2 приводится логическая модель ОБД «Преподаватель».
Опишем компоненты модели, представленной на рисунке 4.2. Объект КАФЕДРА предназначен для хранения административных данных кафедр вуза. В качестве первичного ключа данной сущности выступает аббревиатура кафедры - Кафедра_Ю. Аббревиатуры кафедр в пределах вуза не повторяются, поэтому она полностью идентифицирует запись.
Объект ППС необходим для хранения личных данных профессорско-преподавательского состава. Первичным ключом данной сущности является табельный номер сотрудника ППС_ГО, обеспечивающий уникальную идентификацию записи. Объект СТАТЬЯ_ППС представляет собой именующую сущность, не имеющую собственных атрибутов и состоящую из атрибутов родительских сущностей, мигрировавших в качестве внешних ключей. Необходима для того, чтобы показать, что именно этот преподаватель написал эту статью. Объект ТИП РУКОПИСИ - это список типов рукописей, учитываемых при расчете рейтинга и количество рейтинговых баллов, выставляемых за 1 рукопись данного типа. Объект РУКОПИСИ - выходные данные рукописи: автор, название, издательство и т.д. Объект РУКОПИСЬ_ППС - именующая сущность, связывающая данные преподавателя с выходными данными рукописи. Объект ВИДЫ ТЕЗИСОВ представляет собой список видов тезисов, учитываемых при расчете рейтинга и количество рейтинговых баллов, выставляемых за 1 тезис данного типа. Объект ТЕЗИСЫ - выходные данные тезисов: автор, название, издательство и т.д. Объект ТЕЗИС_ППС - именующая сущность, связывающая данные преподавателя с выходными данными тезисов. Объект ТИП ИЗДАНИЯ - это список типов собственных изданий преподавателя, учитываемых при расчете рейтинга и количество рейтинговых баллов, выставляемых за 1 издание данного типа. Объект СОБСТВЕННЫЕ ИЗДАНИЯ - выходные данные собственных изданий преподавателя: Ф.И.О. редактора, название, издательство и т.д. Объект ИЗДАНИЕ__ППС - именующая сущность, связывающая данные преподавателя с выходными данными его собственных изданий. Объект ВИДЫ МОНОГРАФИЙ - это список видов монографий, учитываемых при расчете рейтинга и количество рейтинговых баллов, выставляемых за 1 монографию данного типа.
Объект МОНОГРАФИИ - выходные данные монографии: автор, название, издательство и т.д. Объект МОНОГРАФИЯ_ГТПС - именующая сущность, связывающая данные преподавателя с выходными данными его монографий. Объект УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ РАБОТА - это список видов учебников, учебных пособий и другой методической документации, учитываемых при расчете рейтинга и количество рейтинговых баллов, выставляемых за 1 пособие данного типа. Объект УЧЕБНЫЕ ИЗДАНИЯ - выходные данные учебных изданий: автор, название, издательство и т.д. Объект УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ РАБОТА_ППС - именующая сущность, связывающая данные преподавателя с выходными данными его учебных изданий. Объект НАГРАДЫ - список видов наград, учитываемых при расчете рейтинга преподавателя и количество баллов, выставляемых за 1 награду. Объект НАГРАДА_ППС предназначен для связи данных преподавателя с данными о его наградах. Объект ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ - это список возможных видов повышения квалификации, учитываемых при расчете рейтинга преподавателя и количество выставляемых баллов. Объект ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о его повышении квалификации. Объект УЧЕБНАЯ РАБОТА хранит сведения о возможных типах учебной работы преподавателя, учитываемых при расчете рейтинга и количество выставляемых баллов за одну работу. Объект УЧЕБНАЯ РАБОТАППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о проделанной им учебной работе.
Объект НАУЧНАЯ РАБОТА - это список видов научной работы, учитываемых при расчете рейтинга преподавателя и количество баллов, выставляемых за эту работу. Объект НАУЧНАЯ РАБОТА_ППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о проделанной им научной работе. Объект НИРС - это список возможных видов научно-исследовательской работы, проводимой со студентами и количество выставляемых баллов за каждый вид работ. Объект НИРС_ППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о его НИРС. Объект ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКАЯ РАБОТА - это список возможных видов организационно-методической работы преподавателя, учитываемых при расчете рейтинга и количество выставляемых баллов за каждый вид работы. Объект ОРГ-МЕТОДИЧЕСКАЯ РАБОТА_ППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о организационно-методической работе. Объект КВАЛИФИКАЦИЯ - это список возможных званий и должностей преподавателя, учитываемых при расчете рейтинга и количество выставляемых баллов. Объект КВАЛИФЖАЦИЯ_ППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о его квалификации. Объект ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ предназначен для хранения сведений о штрафных санкциях, применяемых к преподавателям за недостоверные сведения, за невыполнение приказов и т.д. Объект ДОП ПОКАЗАТЕЛИ_ППС предназначен для связи данных преподавателя со сведениями о применяемых к нему штрафных санкциях. Перед проектированием таблиц и полей физической базы данных была проведена нормализация БД, что необходимо для избежания избыточности и аномалий. Физическая модель ОБД «Преподаватель» приводится в приложении 5.
Таким образом, описанная реляционная модель ОБД «Преподаватель» позволяет хранить показатели, учитываемые при расчете рейтинга преподавателя. Представленные частные показатели характеризуют все основные направления деятельности преподавателя, выделенные в качестве макропроцессов в главе 2, позволяет в свою очередь получить полную и достоверную оценку его труда.
