Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние проблемы отбора студентов в многоуровневой образовательной системе 11
1.1 Актуальность проблемы отбора на магистерские программы, реализуемые вузом 11
1.2 Анализ результатов исследований в области решения задачи отбора 19
1.3 Цель и задачи исследования 35
Выводы по разделу 38
2 Разработка концептуальной модели управления отбором студентов на магистерские программы в образовательной системе вуза 40
2.1 Отдел управления магистратурой как эффективный механизм в организационно-управленческой структуре вуза 40
2.2 Концептуальная модель управления отбором студентов на магистерские программы 48
2.3 Архитектура системы поддержки принятия решений 54
Выводы по разделу 60
3 Методика отбора студентов в магистратуру 62
3.1 Общий алгоритм процесса отбора студентов в магистратуру вуза 62
3.2 Обзор и обоснование методов решения задачи отбора студентов в магистратуру вуза 69
3.3 Математическое моделирование процесса отбора студентов в магистратуру вуза 75
3.3.1 Выбор профиля магистратуры на основе логического анализа 75
3.3.2 Классификация студентов на основе дискриминантного анализа 78
3.3.3 Формирование образовательного маршрута на основе комбинаторного анализа 84
Выводы по разделу 86
4 Информационно-аналитическая система поддержки принятия решений при отборе студентов на магистерские программы 88
4.1 Структура базы данных и базы знаний 88
4.2 Описание прототипа информационно-аналитической системы 97
4.3 Анализ адекватности алгоритмов отбора 109
Выводы по разделу 117
5 Примеры применения информационно-аналитической системы 118
5.1 Оценка эффективности функционирования информационно-аналитической системы при управлении отбором на магистерские программы 118
5.2 Примеры применения информационно-аналитической системы при определении профиля магистратуры 124
5.3 Примеры применения информационно-аналитической системы при классификации студентов на группы 131
5.4 Примеры применения информационно-аналитической системы при формировании образовательного маршрута 137
Выводы по разделу 144
Заключение 146
Список литературы 148
- Анализ результатов исследований в области решения задачи отбора
- Концептуальная модель управления отбором студентов на магистерские программы
- Формирование образовательного маршрута на основе комбинаторного анализа
- Описание прототипа информационно-аналитической системы
Введение к работе
Актуальность работы. В рамках реализации многоуровневой модели высшего профессионального образования (ВПО) актуальной задачей является эффективное управление процессом отбора студентов при переходе с одного образовательного уровня на другой. При этом сформированные на предыдущем образовательном уровне компетенции могут существенно влиять на систему отбора, что обусловливает необходимость их учета при формировании контингента вуза.
На сегодняшний день резко увеличилось число основных образовательных программ (ООП) как магистратуры, так и бакалавриата, в соответствии с которыми осуществляется подготовка в вузе (например, в Пермском национальном исследовательском политехническом университете (ПНИПУ) количество ООП бакалавриата составляет около 70, а магистратуры – около 50). Кроме этого, резко возрос интерес на магистерские программы (МП) вуза со стороны бакалавров других направлений, а также выпускников спе-циалитета, выпускников других вузов, работников предприятий, желающих повысить свой профессиональный уровень (в данной работе в контексте понятия «студент» рассматривается выпускник, окончивший одно из направлений бакалавриата или специалитета вуза, а в контексте «абитуриент» – выпускник другого вуза или работник предприятия), вследствие чего при поступлении часто не соблюдается профильность базового образования, что способствует еще большей разнородности исходных данных. Это обусловливает необходимость создания в вузах системы отбора студентов на МП, которая учитывала бы не только результаты конкурсных испытаний по программе бакалавриата, но и другие достижения, а также интересы поступающих.
Степень разработанности темы исследования. Увеличение объема аналитической работы людей, осуществляющих отбор студентов в магистратуру, требует необходимости внедрения современных информационных технологий и информационно-аналитической поддержки принятия решений (ППР). Актуальные методы ППР в организационных системах берут начало в работах таких российских и зарубежных ученых, как В. Н. Бурков, Л. Заде, К. Р. Нугаева, В. В. Подиновский, О. Н. Сметанина, С. В. Тархов, Л. Р. Черняховская, Р. А. Шкундина и др. Вопросами совершенствования управления образовательными процессами и изучения стратегии управления отбором студентов с использованием аналитических методов для ее реализации занимаются ведущие ученые: К. Адельман, М. Б. Гитман, О. А. Грачинина, С. А. Езопова, Н. Н. Матушкин, В. Ю. Столбов, В. Д. Черкасов и др. В тоже время недостаточно исследованной является проблема ППР при управлении конкурсным отбором в многоуровневой системе ВПО, в частности, в магистратуру, что обуславливает актуальность темы диссертационной работы.
Диссертационная работа выполнена в рамках приоритетного научного направления ПНИПУ «Моделирование и управление в социально-технических системах в условиях неопределенности».
Объект исследования. Система отбора на МП, реализуемые вузом.
Предмет исследования. Средства ППР при отборе абитуриентов в магистратуру вуза.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности принятия решений при организации процедуры приема абитуриентов на МП и формировании их образовательных маршрутов (ОМ) с учетом индивидуальных образовательных результатов и уровня внеучебных достижений на основе исследования и разработки математических моделей и алгоритмов управления процессом отбора.
Достижение цели потребовало решения следующих задач:
-
Построить концептуальную модель управления процессом отбора студентов в магистратуру вуза, направленную на повышение эффективности принятия решений при организации процедуры приема абитуриентов на МП и включающую структурно-функциональную схему взаимодействий всех активных элементов (агентов) системы отбора.
-
Разработать общую методику отбора студентов с учетом принятой концептуальной модели, в том числе методику оценки уровней сформиро-ванности компетенций бакалавра и внеучебных достижений, а также методику диверсификации МП по различным признакам.
-
Разработать алгоритмы и математические модели отбора абитуриентов на МП, включающие методы логического, дискриминантного и комбинаторного анализа.
-
Разработать структуру базы данных (БД) и базы знаний (БЗ), а также программное обеспечение (ПО) для реализации информационно-аналитической ППР при управлении процессом отбора абитуриентов в магистратуру вуза на основе принятой концептуальной модели и алгоритмов отбора. Исследовать адекватность принятия решений разработанной информационно-аналитической системой на реальных примерах.
5. Исследовать эффективность функционирования информационно-
аналитической системы поддержки принятия решений (СППР) при управле
нии отбором абитуриентов в магистратуру, а также продемонстрировать
практику применения разработанной СППР на примерах.
Методы исследования. Проведенные исследования базируются на реализации методов системного анализа, логического анализа с применением булевых функций, дискриминантного анализа, комбинаторного анализа, имитационного моделирования, мультиагентных технологий (МАТ).
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Концептуальная модель управления процессом отбора абитуриентов
на МП, реализуемые вузом.
2. Методика отбора абитуриентов в магистратуру вуза, включающая
методику оценки уровня сформированности компетенций бакалавра и уровня
внеучебных достижений, а также методику диверсификации МП по различ
ным признакам.
-
Математические модели отбора абитуриентов в магистратуру вуза, разработанные на основе методов логического, дискриминантного и комбинаторного анализа, и алгоритмы решения задачи отбора абитуриентов с учетом их индивидуальных образовательных результатов и уровня внеучебных достижений, базирующиеся на построенных математических моделях ППР.
-
Программное обеспечение для реализации информационно-аналитической ППР при управлении процессом отбора абитуриентов на МП в системе ВПО.
-
Результаты оценки эффективности функционирования информационно-аналитической СППР при управлении процессом отбора на МП, а также примеры применения информационно-аналитической СППР при организации процедуры конкурсного отбора абитуриентов в магистратуру вуза.
Соответствие диссертации паспорту специальности: п. 2. Разработка методов формализации и постановка задач управления в социальных и экономических системах; п. 5. Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в социальных и экономических системах; п. 9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации экономических и социальных систем.
Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Предложенная концептуальная модель управления процессом отбора
абитуриентов в магистратуру основана, в отличие от принятых на практике,
на комплексе моделей и алгоритмов ППР при управлении процедурой прие
ма абитуриентов на следующую образовательную ступень.
2. Предложенный оригинальный механизм в организационно-
управленческой структуре вуза – отдел управления магистратурой (ОУМ) –
представляет собой один из базовых элементов новой структуры образова
тельной системы и характеризует определенную ступень развития системы
магистерской подготовки в вузе.
-
Разработанная методика отбора абитуриентов, в отличие от применяемой на практике, предполагает использование СППР при управлении процедурой приема абитуриентов на МП, учитывающей уровень сформиро-ванности компетенций бакалавра и уровень внеучебных достижений, а также профильность (непрофильность) базового образования.
-
Разработанные оригинальные математические модели и алгоритмы решения задачи отбора абитуриентов на МП с использованием логического, дискриминантного и комбинаторного анализа позволяют осуществить диверсификацию подготовки магистров по программам различного уровня сложности и содержательной наполненности с учетом результатов индивидуальной подготовки выпускников на предыдущем образовательном уровне и достижений во внеучебной деятельности.
-
Разработанный прототип СППР, в отличие от традиционно применяемой технологии приема абитуриентов в магистратуру, оказывает инфор-
мационно-аналитическую поддержку сотрудникам приемной комиссии и позволяет принимать объективные решения о возможности или невозможности обучения студентов в соответствии с выбранной МП.
Практическую ценность представляют разработанные в процессе исследования:
-
Концептуальная модель управления процессом отбора абитуриентов в магистратуру вуза, построенная с использованием современных методологий проектирования информационных систем.
-
Единая технология отбора абитуриентов в магистратуру вуза на основе применения информационно-аналитической СППР, внедрение которой позволило усовершенствовать процедуру приема абитуриентов на вторую ступень ВПО с учетом их индивидуальных образовательных результатов и уровня внеучебных достижений.
-
Комбинированная математическая модель отбора абитуриентов, использующая методы логического, дискриминантного и комбинаторного анализа, позволяющая осуществить диверсификацию подготовки магистров по программам различного уровня сложности и содержательной наполненности с учетом результатов индивидуальной подготовки выпускников на предыдущих образовательных уровнях и достижений во внеучебной деятельности.
-
Алгоритмическое обеспечение ППР, позволившее разработать ПО для организации процедуры конкурсного отбора абитуриентов на МП.
-
Прототип информационно-аналитической системы отбора абитуриентов в магистратуру вуза, разработанный на основе предложенной концептуальной модели, математического и алгоритмического обеспечения, и позволяющий обеспечить информационно-аналитическую ППР в процессе управления процедурой приема абитуриентов на вторую ступень ВПО.
Реализация и внедрение результатов работы. Предложенная методика отбора применяется в ПНИПУ при приеме абитуриентов в магистратуру, что подтверждается актом о внедрении. Используемые в диссертационной работе прикладные методы математического моделирования, методологии функционального моделирования и проектирования СППР на основе МАТ включены в преподаваемые в Чайковском филиале ПНИПУ курсы профессиональных дисциплин «Инновации в информационных технологиях», «Интеллектуальные системы», «Проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления» и «Моделирование систем», что подтверждается актом об использовании результатов исследования.
Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на краевой конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» (Пермь, 2012); международных конференциях: «Интеллект и наука» (Железногорск, 2013), «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе «IT + S&E`13» (Ялта–Гурзуф, 2013), «Научная дискуссия: вопросы технических наук» (Москва, 2013), «Технические науки – основа современной инновационной системы» (Йошкар-Ола, 2013), «Теоретические и практиче-
ские проблемы развития современной науки» (Москва, 2013), «Образование и наука: современное состояние и перспективы развития» (Тамбов, 2013), «Современное образование: плюсы, минусы и перспективы» (Саратов, 2013), «Перспективы развития информационных технологий», «Актуальные проблемы естественных и математических наук» и «Проблемы и перспективы развития образования в России» (Новосибирск, 2013), «Перспективные исследования» (София, 2014); всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Уфа, 2013).
Публикации. По результатам исследований опубликовано 19 печатных работ, в том числе 5 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований. Разработанное ПО защищено свидетельством Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2013660924 от 25.11.2013.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Основное содержание работы изложено на 147 страницах машинописного текста, включая 32 рисунка и 21 таблицу. Список литературы содержит 141 наименование и занимает 15 страниц. Объем приложений составляет 22 страницы.
Анализ результатов исследований в области решения задачи отбора
Решению задачи отбора посвящено много работ российских и зарубежных ученых.
Всестороннее изучение стратегии управления отбором студентов, а также использование аналитических методов для ее реализации отражено в работах таких ученых, как К. Адельман, Е. К. Гитман, М. Б. Гитман, О. А. Грачинина, A. Н. Данилов, С. А. Езопова, А. М. Завьялов, Н. Н. Матушкин, В. Ю. Столбов, B. Д. Черкасов и др.
Для проведения процедуры отбора студентов может быть использована технология, разработанная такими учеными, как Е. К. Гитман, М. Б. Гитман и В. Д. Черкасов [11], которые предлагают внести некоторые изменения в процесс приема абитуриентов в аспирантуру с инновационной направленностью. По их мнению, существующая практика отбора предполагает оценку лишь знаниевого компонента абитуриентов, в то время как профессиональные навыки в виде готовности к инновационной деятельности не оцениваются. При этом под готовностью к инновационной деятельности следует понимать сформированность у абитуриентов системы профессионально и личностно значимых качеств, необходимых для разработки и внедрения инноваций. Поэтому перед экзаменационной комиссией должна быть поставлена задача профессионального отбора в аспирантуру.
Для оценки степени сформированности когнитивного, деятельностного и личностного компонента на уровне, достаточном для поступления в аспирантуру, авторы формулируют набор критериев.
Когнитивный компонент определяется уровнем сформированности и степенью владения системой базовых знаний и умений по специальности, знанием современного состояния и тенденций развития предметной и смежных областей. Деятельностный компонент определяет степень сформированности логического, алгоритмического и системного мышления, а также владение русским и английским языками на уровне, необходимом для оформления различного рода материалов, презентации результатов научных исследований. Личностный компонент определяется степенью мотивированности, креативности, активности и инициативности, настойчивости, трудолюбия и добросовестности, систематичности в работе, старательности, волевыми качествами, а также качествами лидера, умением работать в команде и т.п. Авторы подчеркивают, что состав этих критериев может быть дополнен. Разработка процедур оценивания характеристик претендента по обозначенным критериям является следующим шагом организации системы профессионального отбора в аспирантуру. Подобная система отбора аналогична западной модели, в которой помимо уровня освоения программы подготовки на предыдущем образовательном уровне также оцениваются и личностные качества студента. Критерии конкурсного отбора делятся на две группы: профессиональную (уровень освоения абитуриентом соответствующих учебных дисциплин, изученных им на предыдущем этапе профессиональной подготовки) и надпрофессиональную (уровень готовности претендента к обучению в аспирантуре и уровень некоторых его личностных качеств). По мнению авторов, данный подход можно привести в соответствие с подходом к профессиональному отбору в аспирантуру, определенному через степень готовности к инновационной деятельности. При этом когнитивный компонент будет соответствовать профессиональной группе критериев, а деятельностный и личностный – области надпрофессиональных критериев. Для повышения надежности системы отбора будущих аспирантов авторы предлагают делегировать полномочия по оцениванию уровня профессиональной подготовки в те учебные заведения, где эта подготовка происходила. При этом функция экзаменационной комиссии при приеме в аспирантуру заключается в фиксации наличия в приложении к диплому записи о факте изучения абитуриентом определенных учебных дисциплин или их эквивалентов. М. Б. Гитман, Е. К. Гитман и Н. Н. Матушкин в своей работе [12] приводят примеры организации приема в докторантуру образовательных заведений США. В итоге авторы приходят к выводам, что каждый университет, колледж или кафедра вправе устанавливать свои правила приема. Кроме этого, студент может быть зачислен и при наличии лишь степени бакалавра. Наличие профильности предыдущего образования также не требуется. В качестве вступительных экзаменов необходимо предоставить результаты стандартизированного теста. Большую роль при приеме в докторантуру играют рекомендации на кандидатов (обычно, 3 рекомендации), поэтому неудивителен тот факт, что каждое заявление подлежит подробному рассмотрению, после чего решаются вопросы о перезачете или эквивалентности прослушанных курсов, организации изучения недостающих курсов и т.д. Переходя к российской образовательной системе, авторы выделяют критерии организации конкурсного отбора в аспирантуру, аналогичные американскому опыту приема в докторантуру. Во-первых, будущий аспирант должен обладать определенными профессиональными знаниями, которые он получил при изучении соответствующих учебных дисциплин на предыдущем этапе подготовки. Для этого предлагается проводить анализ приложения к диплому каждого претендента и сравнение с перечнем учебных дисциплин, разработанных кафедрой по конкретной специальности аспирантуры и содержащее минимально допустимое количество часов, отведенное на изучение каждого предмета. Также возможно рассмотрение эквивалентов соответствующих дисциплин. Уровень освоения дисциплин должен определяться оценками, причем оценки могут быть двух типов: либо по всем предметам, либо по темам, которые вошли в список, отобранный кафедрой.
Для ранжирования учащихся может быть использован средний балл, который предлагается высчитывать одним из двух способов: традиционным (частное от деления суммы оценок по предметам на число этих предметов) и аналогичным GPA (Grade Point Average – это, с некоторой долей приближения, средний балл по предметам, указанным в приложении к диплому, учитывающий трудоемкость дисциплин).
Вследствие того, что кафедра вправе сама устанавливать список минимально допустимых дисциплин, не должно возникать вопросов о формальном соответствии специальности, полученной претендентом на предыдущем этапе, профилю аспирантуры. Нехватка дисциплин из этого списка может быть компенсирована дополнительным изучением предметов в рамках обучения в аспирантуре (через систему дополнительного образования, дистанционного обучения или экстернат).
Второй комплекс характеристик, который необходимо оценить у будущего аспиранта, – это навыки (умения применять имеющиеся знания). Для этого предлагается использовать специальную систему тестов. Причем задания должны быть выполнены быстро и правильно, а не просто правильно. Задания, предлагаемые американскими стандартизированными тестами, не очень сложны, но обладая только лишь знаниями, а не устойчивыми навыками, невозможно получить приличный результат. Поэтому, переводя этот опыт на российскую реальность, уровень сложности заданий должен определяться из минимально необходимого, а не максимально возможного.
Последний третий критерий приема в аспирантуру должен учитывать личностные качества претендента: творческий потенциал, трудолюбие, дисциплинированность, кругозор, ответственность, интерес к научным исследованиям, энтузиазм, самостоятельность, умение работать в команде, учение принимать решения и т.д. И единственный способ фиксации этих характеристик, по мнению авторов, – рекомендации экспертов (не менее двух для объективности).
А. М. Завьялов [13] также предлагает в качестве примера для российской системы ВПО, которая на данный момент не является совершенной, использовать модель отбора кадров для научной деятельности, принятую в США.
Методика оценки знаний, умений и владений, приобретенных студентами при освоении ООП ВПО, приведена в работе [14] М. Б. Гитмана, А. Н. Данилова и В. Ю. Столбова. Авторы предлагают осуществлять контроль уровня сформированности базовых компетенций (т.е. тех компетенций, которые указаны в базовых частях циклов содержания ООП в федеральных государственных образовательных стандартах (ФГОС) ВПО по укрупненным группам специальностей и направлений подготовки). В новых стандартах ВПО в содержании ООП по каждому учебному циклу приведены базовые дисциплины, заданы формируемые в этом цикле компетенции и их компоненты в форме ЗУВов (знать, уметь, владеть). Однако в ФГОС ВПО не указано распределение компетенций и ЗУВов по дисциплинам базовой части ООП ВПО. Поэтому целесообразно отдельно проверять уровень сформированности компетенций по каждому циклу в комплексе. Авторами предлагается оценивать уровень остаточных знаний и умений в форме компьютерного тестирования и отдельно – уровень сформированности владений в форме решения ситуационных заданий (кейсов), выполняемых студентами в ходе экспертизы за выделенное время. Подобным образом можно оценить уровень остаточных знаний и умений по всем дисциплинам базовой части каждого цикла ООП ВПО и уровень сформированности владений с помощью ситуационных заданий (кейсов) для каждого цикла дисциплин ООП ВПО. Для этих оценок может использоваться балльная шкала. Путем суммирования результатов контроля знаний, умений и владений для каждого студента возможно оценить уровень сформированности компетентности по каждому циклу ООП ВПО.
Концептуальная модель управления отбором студентов на магистерские программы
Применение компетентностного подхода к оценке результатов образования должно привести к формированию новой системы оценочных средств с переходом от оценки знаний к оценке сформированных в результате освоения ООП компетенций. Результаты образования – это ожидаемые и измеряемые конкретные достижения студентов (выпускников), которые определяют, что будет способен делать студент (выпускник) по завершении ООП.
На рисунке 2.2.1 представлена концептуальная модель управления процессом отбора абитуриентов в магистратуру, включающая СППР как механизм управления и описывающая способ решения задачи отбора.
Исходной информацией являются:
- диплом абитуриента, который отражает направление и профиль его подготовки, перечень учебных дисциплин, курсовых работ, проектов и практик с указанием их трудоемкости, а также данные о сформированных компетенциях и итоговых оценках по защите выпускной работы;
- результаты научно-исследовательской деятельности, представленные в виде грамот, дипломов, сертификатов, публикаций, тезисов и т.д. (на рисунке 2.2.1 обозначены как «НИРС»);
- трудовая книжка, отражающая стаж работы по выбранной специализации магистратуры;
- результаты вступительных испытаний в магистратуру; - ООП по направлению подготовки бакалавриата, реализуемая вузом и являющаяся базовой при формировании ОМ магистранта (на рисунке 2.2.1 обозначена как «ООП (Б)»).
Выходной информацией (на рисунке 2.2.1 обозначено как «Управляющее воздействие») является рекомендованный профиль по выбранному направлению подготовки и/или категория группы, в которой будет обучаться студент. Профиль и категория группы соответствуют конкретной ООП магистратуры. При несоответствии базового профиля бакалавриата выбранной специализации магистратуры в качестве выходной информации также рассматривается перечень дисциплин, которые студенту необходимо дополнительно освоить в процессе обучения в магистратуре. Все это формирует индивидуальный ОМ магистранта. Модуль поиска решений СППР включает в себя:
- модуль выбора МП;
- модуль классификации на группы;
- модуль формирования ОМ.
В соответствии с декомпозицией решаемой задачи разработана функциональная модель управления процессом отбора абитуриентов в магистратуру, представленная на рисунке 2.2.2 [40].
Процесс отбора абитуриентов на МП состоит из нескольких этапов. Первый этап отбора состоит в сборе информации об абитуриентах, в том числе данных о достижениях в учебной и внеучебной работе, а также данных об имеющемся опыте работы.
Второй этап предполагает анализ ООП, в соответствии с которыми обучались абитуриенты, участвующие в конкурсном отборе и успешно сдавшие вступительные экзамены по выбранной МП. При этом выделяются классы абитуриентов, прошедших обучение по одной и той же ООП и выбравших одно и тоже направление магистратуры. Для каждого из классов определяется наиболее подходящий профиль магистратуры. Поскольку направления магистратуры и бакалавриата могут иметь несколько профилей, задача СППР состоит в эффективном отборе абитуриентов для обучения по конкретным профилям магистратуры, наилучшим образом соответствующим их возможностям.
Третьим этапом отбора является вычисление СППР показателей уровня сформированности компетенций и уровня внеучебных достижений.
Входные данные для оценки индивидуальных результатов обучения абитуриентов представлены в таблице 2.2.1. Диапазон измерения оценок от 3 до 5 баллов.
Таблица 2.2.1 – Структура входных данных для оценки качества освоения программы бакалавриата
Наименование Диапазон
Оценки по дисциплинам [ 3 ; 5 ]
Оценки по практикам, курсовым работам и проектам [ 3 ; 5 ]
Оценка за защиту выпускной квалификационной работы [ 3 ; 5 ]
Для оценки уровня внеучебных достижений абитуриентов учитывается имеющийся опыт работы по выбранному направлению подготовки, а также результативность в научно-исследовательской работе (НИРС) за время обучения в бакалавриате (таблица 2.2.2). Предпочтение отдается тем претендентам, которые наиболее подготовлены к научно-исследовательской и научно-производственной деятельности.
Для обеспечения оптимальных условий учебной деятельности студентов перспективным шагом является деление абитуриентов в рамках одного профиля магистратуры на несколько групп в зависимости от качества их подготовки в бакалавриате, достижений во внеучебной деятельности и сложности уровня освоения компетенций в магистратуре. Например, для каждого профиля можно выделить две группы магистратуры:
- «базовая» (уровень освоения ООП бакалавриата средний, уровень освоения компетенций ООП магистратуры пороговый или высокий);
- «углубленная» (уровень освоения ООП бакалавриата выше среднего, уровень освоения компетенций ООП магистратуры высокий или продвинутый).
В связи с этим четвертым этапом отбора является классификация абитуриентов на группы по заранее заданным признакам в рамках выбранного на втором этапе профиля направления подготовки магистратуры. Для этих групп магистрантов реализуются ООП различного уровня сложности. Пятый этап отбора предполагает формирование индивидуального образовательного маршрута для тех абитуриентов, у которых в процессе обучения в бакалавриате сформированы не все компетенции, необходимые для обучения в магистратуре. При этом студенту предлагается дополнительно освоить требуемый набор дисциплин при обучении в магистратуре либо в форме дополнительного образования (экстерном, в дистанционном формате и т.д.), либо самостоятельно.
Формирование образовательного маршрута на основе комбинаторного анализа
Построение образовательного маршрута магистра с учетом несформированных компетенций бакалавра осуществляется на основе комбинаторного анализа, подразумевающего рассмотрение конечного числа состояний логической системы с целью выявления истинности логического утверждения посредством независимого анализа каждого состояния [103].
Для решения задачи отбора предлагается использовать перечислительную (исчисляющую) комбинаторику, которая рассматривает задачи о перечислении или подсчете количества различных конфигураций (например, перестановок), образуемых элементами конечных множеств, на которые могут накладываться определенные ограничения, такие как: различимость или неразличимость элементов, возможность повторения одинаковых элементов и т.п. Количество конфигураций, образованных несколькими манипуляциями над множеством, подсчитывается согласно правилам сложения и умножения. Типичным примером задач данного раздела является подсчет количества перестановок.
Предположим, что абитуриент с конкретным набором компетенций, сформированных в бакалавриате, планирует поступить на МП, не в полной мере соответствующую уровню его подготовки, т.е. у студента сформированы не все компетенции на уровне бакалавриата, являющиеся базовыми для формирования в дальнейшем компетенций магистра. В таком случае необходимо построить для него индивидуальный ОМ, учитывающий дисциплины, которые необходимо дополнительно изучить в магистратуре. На основании этого в качестве состояний рассматривается распределение заданных дисциплин по четырем семестрам магистратуры.
Построение ОМ магистра начинается с предварительного анализа компетенций, которые не сформированы в бакалавриате, но необходимы для дальнейшего обучения в магистратуре. Для каждой несформированной компетенции в соответствии с учебным планом и ООП бакалавра определяется перечень дисциплин, участвующих в ее формировании, и их трудоемкость. Если дисциплина участвует в формировании нескольких компетенций, то берется часть дисциплины (модуль) и кратная этой части трудоемкость (в зачетных единицах трудоемкости (ЗЕТ)).
Предполагается, что возможность образовательного процесса будет обеспечена, если сумма ЗЕТ по всем недостающим модулям дисциплин не превысит значения 6, причем на один год учебная нагрузка составляет не более 3 ЗЕТ (2 дополнительные недели обучения, т.к. трудоемкость учебной недели составляет 1,5 ЗЕТ). Таким образом, максимальная трудоемкость дисциплин за год в магистратуре составляет 63 ЗЕТ (или 42 недели), при этом 60 ЗЕТ (40 недель) - стандартная годовая учебная нагрузка магистра в соответствии с планом. Если это условие выполняется, то СППР производит распределение дисциплин (модулей) по семестрам посредством перебора и выбора наиболее оптимального состояния матрицы (таблица 3.3.3.1) с целью построения ОМ магистра для формирования компетенций.
Состояния матрицы описываются переменными су, где i = 1,r, г -количество дисциплин (модулей), подлежащих изучению в рамках магистерской программы, j = 1,4 - номера семестров магистратуры. Значение Сц равно трудоемкости /-ой дисциплины (модуля дисциплины), если она изучается в у-ом семестре, и 0 в противном случае.
Логические связи (ограничения) между дисциплинами и критерий оптимальности учитываются автоматически. Логические связи между дисциплинами устанавливаются по компетенциям. По заданным связям между компетенциями бакалавра и магистра устанавливаются зависимости между дополнительными дисциплинами и дисциплинами ООП магистратуры. Дополнительные дисциплины должны быть расположены в учебном плане раньше дисциплин, формирующих новые компетенции. В качестве критерия оптимальности ОМ выбрана равномерность по семестрам.
Таким образом, разработаны оригинальные математические модели для описания процесса отбора студентов в магистратуру вуза, составляющие математическое обеспечение СППР. Указанные модели построены с учетом функциональной декомпозиции общей задачи отбора.
Выводы по разделу
1. Приведен общий алгоритм процесса отбора в магистратуру и описаны оригинальные алгоритмы работы СППР при организации конкурсного отбора в системе управления многоуровневым ВПО с учетом функциональной декомпозиции общей задачи.
2. Для проектирования математических моделей были предложены три метода: логический анализ на основе применения булевых функций, дискриминантный и комбинаторный анализ. Проведенные исследования показали, что первый метод эффективен при выборе оптимального профиля магистратуры, второй метод – при распределении выпускников бакалавриата по программам магистратуры различного уровня сложности, а третий метод – при формировании образовательного маршрута магистра.
3. Разработаны оригинальные математические модели решения задачи отбора студентов на магистерские программы, реализуемые вузом, с использованием логического, дискриминантного, комбинаторного и экспертного анализа, позволяющие осуществить диверсификацию подготовки магистров по программам различного уровня сложности и содержательной наполненности с учетом результатов индивидуальной подготовки абитуриентов на предыдущих уровнях образования и достижений во внеучебной деятельности.
Описание прототипа информационно-аналитической системы
В СППР реализованы следующие функциональные возможности:
- автоматизированный ввод и хранение регистрируемой информации в БД;
- просмотр, редактирование и выполнение поисковых запросов к содержимому БД;
- автоматизированный ввод и хранение знаний в БЗ;
- организация входного контроля знаний абитуриентов: оценка уровня сформированности компетенций и уровня внеучебных достижений;
- определение оптимальной МП для группы абитуриентов, обучавшихся в соответствии с одной и той же ООП;
- классификация студентов на группы в рамках выбранного профиля МП;
- расчет показателей наполняемости академических групп магистратуры и построение на их основе сводных отчетных таблиц;
- построение индивидуальных ОМ магистрантов.
Для работы с СППР разработан интерфейс программы (рисунок 4.2.1).
Для наполнения БД информацией о направлениях подготовки магистратуры и бакалавриата используется меню «Направления подготовки». При вводе информации в БД необходимо указать шифр и название направлений подготовки бакалавриата и магистратуры (рисунок 4.2.2).
Для каждого направления подготовки (как бакалавриата, так и магистратуры) сотрудником ОУМ вводится информация по формируемым в соответствии с ФГОС ВПО компетенциям (общекультурным, профессиональным и профильно-специализированным). Для этого используется пункт главного меню «Компетенции». Для того чтобы наполнить БД информацией о компетенциях, необходимо указать шифр направления подготовки, код компетенции, а также ее содержание. Вся информация вводится согласно образовательным стандартам по направлениям подготовки для общекультурных и профессиональных компетенций, и компетентностным моделям выпускника – для профильно-специализированных компетенций (рисунок 4.2.4). Для работы с индивидуальными результатами обучения, отраженными в приложениях к дипломам выпускников-бакалавров, используется пункт главного меню «Структура ООП». Для заполнения БД информацией об изученных дисциплинах и пройденных за период обучения практиках пользователю (сотруднику ОУМ) необходимо перейти в подменю «ООП бакалавра», выбрав в нем раздел «Дисциплины» (рисунок 4.2.5) и «Практики» (рисунок 4.2.6) соответственно.
Для ввода информации о дисциплинах необходимо заполнить поля с такими данными, как шифр направления, название дисциплины, количество часов, вид итогового контроля, курсовой проект, курсовая работа и название компетенций, формируемых в процессе изучения описываемой дисциплины.
Для заполнения БД информацией о практиках вводятся следующие данные: шифр направления, тип практики, количество часов, отводимое на прохождение практики, форма аттестации и перечень компетенций, формируемых при прохождении практики.
Для заполнения БД информацией о дисциплинах, закрепленных в учебных планах по направлениям подготовки бакалавриата и утвержденных в университете, необходимо перейти в подменю «ООП вуза» (рисунок 2.4.7). Данная таблица используется для определения дисциплин и формирования ОМ для тех студентов, у которых имеются несформированные компетенции бакалавра.
Для осуществления процесса отбора студентов сотруднику ОУМ необходимо перейти в пункт основного меню «Магистерская программа». Далее выбирается направление бакалавриата, в соответствии с которым обучался выпускник, и направление магистратуры, на которое выпускник планирует поступать (рисунок 4.2.8).
Далее эксперт ОУМ указывает компетенции выпускников бакалавриата по соответствующему профилю направления подготовки и после обработки данных агентом-экспертом получает информацию о том, какие компетенции магистра могут быть у него сформированы (рисунок 4.2.10). На основании этих данных по каждому профилю агент-эксперт рассчитывает значение показателя (в %), характеризующего прогнозируемую успешность обучения выпускников бакалавриата в магистратуре.
