Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор и постановка задачи на исследование 9
1.1 Роль психологических тестов в решении задач профессиональной ориентации абитуриента 9
1.2 Анализ методов и средств ранней диагностики и оценки адаптационных резервов организма 22
1.3 Цель и задачи исследования 33
2. Разработка моделей, методов и алгоритмов управления профессиональной ориентацией абитуриента 37
2.1 Методика отбора тестов профессиональной ориентации абитуриентов...37
2.2 Меридианные рефлексологические модели для оценки физиологических затрат организма при реализации процесса обучения 41
2.3 Метод и алгоритм синтеза решающих правил принятия решений о профессиональной ориентации абитуриентов по направлениям обучения...58
3. Разработка системы принятия решений по управлению профессиональной ориентации абитуриента 69
3.1 Описание системы принятия решений о профессиональной ориентации абитуриента по направлениям обучения 69
3.2 Автоматизированная подсистема проведения психодиагностического исследования 73
3.3 Синтез решающих правил диагностики и прогноза заболеваемости 87
4. Результаты экспериментальных исследований 97
4.1 Разведочный анализ результатов работы автоматизированной подсистемы психодиагностического тестирования 97
4.2 Анализ структуры факторного пространства 105
4.3 Оценка успешности обучения и возможных физиологических затрат 125
Заключение 142
Литература 144
Приложения 159
- Анализ методов и средств ранней диагностики и оценки адаптационных резервов организма
- Меридианные рефлексологические модели для оценки физиологических затрат организма при реализации процесса обучения
- Автоматизированная подсистема проведения психодиагностического исследования
- Анализ структуры факторного пространства
Введение к работе
Актуальность темы. В условиях быстрых преобразований социальных отношений в стране возрастают требования к адекватности принятия управленческих решений в системе непрерывного образования подготовки специалиста, разработке соответствующих информационных и компьютерных технологий и АСУ, включая управление процессом профориентации абитуриента высшей школы.
В частности, при приеме в высшие учебные заведения используются тесты, определяющие интеллектуальные способности абитуриентов типа: ММРІ, Kettel, «Бланк профессиональных интересов», АСПД, АИПС, АСПА, АСМАС и др.(Белюк А.В., Богданов В.А., Богоявленский Д.Б.). Анализ указанных систем показывает, что они ориентированы в основном на определение общего интеллектуального потенциала, не давая рекомендаций по выбору направления обучения в конкретном учреждении с учетом прогноза физиологических затрат (приобретения заболеваний в процессе освоения выбранной специальностью) и оценками успешности овладения соответствующими знаниями и навыками. В существующих системах анализа функционального состояния абитуриента по энергетическим характеристикам биологически активных точек (БАТ) не осуществляется формирование рекомендаций о правильности выбора им специальности (Каргаполова Е.А.). Между тем, учет комплекса указанных характеристик позволит отрицательный социальный эффект в системах образования, возникающий, в том числе, из-за проблем трудоустройства специалиста в силу его недостаточной профессиональной подготовленности или уровнем здоровья после окончания ВУЗа.
Следовательно, разработка и применение методов и алгоритмов автоматизированного управления профориентацией абитуриента с учетом таких факторов как уровень педвузовской подготовки, психологические и психические свойства личности, наличие и прогноз патологических состояний определенных физиологических систем, выявленных в процессе тестирования абитуриента, является актуальной задачей, решение которой позволит уменьшить неопределенность прогноза профориентации, возникающей вследствие сложного социально-технического эффекта взаимодействия абитуриента с различными тестирующими (в том числе автоматизированными) системами в процессе выбора правильной образовательной траектории.
Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем» и одним из научных направлений КурскГТУ «Разработка медико-экологических информационных технологий».
Объект исследования: абитуриент технического вуза с учетом прогноза физиологических затрат на процесс обучения.
Предмет исследования: методы и алгоритмы анализа психического, психологического, физиологического и образовательного статусов абитуриента, влияющие на правильность выбора им специальности, успешности обучения и возникающих физиологических затратах.
Цель работы: повышение качества управления и социального прогноза процесса профориентации абитуриента с учетом оценки физиологических затрат, путем разработки моделей, методов и алгоритмов для автоматизированного управления.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
- разработка методов синтеза решающих правил формирования профориентационных рекомендаций абитуриенту по различным направлениям обучения с учетом прогноза возможности приобретения заболеваний;
- разработка метода синтеза решающих правил прогноза физиологических затрат в процессе обучения с применением меридианной рефлексологической модели оценки состояния организма;
- формирование валидного набора нагрузочных тестов, оценивающего психическое и психологическое состояние абитуриента; - синтез решающих правил оценки правильности выбора специальности, прогноза успешности обучения абитуриента, возможностей приобретения заболеваний на основе теории нечетких множеств и само организационного моделирования.
Методы исследования основываются на математической статистике, теорий нечетких множеств и автоматического управления, методов классификации и само организационного математического моделирования, математическом анализе в социологии, рефлексологии и психологии.
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
- методы синтеза решающих правил для прогнозирования успешности освоения образовательных программ различных направлений, отличающиеся учетом разнородной системы признаков, характеризующих интеллектуальные, психологические и физиологические компоненты личности абитуриента;
- решающие правила прогнозов успешности обучения, правильности выбора специальности и приобретения заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССС) и желудочно-кишечного тракта (ЖКТ), отличающиеся одновременным применением функций уверенности и классификационных коэффициентов, полученных в процессе самоорганизационного моделирования;
- метод синтеза решающих правил прогноза приобретения в процессе обучения заболеваний ЖКТ и ССС, отличающийся применением межмеридианной рефлексологической модели, иерархически связывающей функционирование органов и систем с проекционными зонами (БАТ); алгоритм формирования рекомендательного заключения абитуриенту по различным направлениям обучения, отличающийся учетом прогноза физиологических затрат в процессе обучения.
Основные положения, выносимые на защиту
1. Методы синтеза решающих правил, основанные на коэффициентах уверенности функций принадлежности, позволяющие получать адекватные правила прогноза успешности обучения с учетом физиологических затраты по информации психодиагностического тестирования и реакции биологически активных точек (БАТ) до и после тестирования;
2. Методы синтеза решающих правил прогноза правильности выбора специальности, успешности обучения и физиологических затрат, основанные на классификационных коэффициентах, рассчитываемыми в процессе самоорганизационного математического моделирования, учитывающие результаты психодиагностического тестирования, психологические свойства личности, уровень знаний и реакцию БАТ абитуриента.
3. Метод прогнозирования физиологических затрат организма в процессе обучения, основанный на регистрации информация об энергетическом состоянии дигностически значимых точек БАТ до и после тестирования абитуриента.
4. Решающие правила формирования рекомендаций профориентации абитуриента по правильности выбора специальности, успешности обучения и прогноза приобретения заболеваний ССС и ЖКТ.
Практическая значимость и результаты внедрения работы. Практическая значимость работы определяется тем, что разработанные модели, методы, алгоритмы и решающие правила составили основу разработки обобщенной схемы автоматизированной информационно-аналитической системы управления выбором абитуриентом направлений обучения в вузах. Полученные решающие правила в процессе тестирования позволяют соотносить уровень знаний, психические, психологические и физиологические особенности личности абитуриента с выбором им определенного направления обучения (классифицировать по различным уровням правильности выбора специальности, успешности обучения, заболеваниям ССС и ЖКТ). Разработанная система позволяет тем самым снизить психологические и физиологические нагрузки на учащегося и при необходимости формировать рекомендации по проведению лечебно-оздоровительных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей организма. Разработанная модель взаимодействия органов и функциональных систем со «своими»
проекционными зонами обеспечивает получение статистически значимой информации для построения решающих правил прогноза физиологических потерь в процессе обучения.
Результаты работы внедрены на кафедре Биомедицинской инженерии КурскГТУ, в средней школе №54 г. Курска и используются в научных исследованиях Курского государственного медицинского, Курского государственного университетов.
Апробация. Результаты работы докладывались на Всероссийской конференции «Здоровье населения в современных условиях» (Курск, 2000), на VIII Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2001), на IV, V международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2001, 2002), на VI международной конференции «Распознавание - 2001» (Курск, 2001), на Всероссийской научно-практической конференции «Активизация творческого, научного потенциала первокурсников как одна из форм гражданско-патриотического воспитания молодежи» (Екатеринбург, 2002), на научно-технических семинарах в Курском государственном техническом, Курском государственном медицинском, Курском государственном университетах.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ. Личный вклад автора: В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [2] автором предлагается методика установления связи между результатами тестирования с возникающим напряжением в процессе обучения (60%), в [3] — обосновывается необходимость использования блоков формирования номинальных энергетических состояний в меридианных моделях взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами (40%), в [5] - автор предлагает в алгоритме формирования рекомендаций освоения образовательной траектории «ветвь» оценки физиологических затрат на процесс обучения (50%), в [6,8,9] предлагается методика синтеза решающих правил прогнозирования успешности обучения с учетом психологической и физиологической компонент (30%), в [11] - рассматриваются вопросы выбора информативных признаков при прогнозе успешности обучения (70%).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, указателя литературы и приложений, изложена на 158 страницах основного текста, содержит 31 рисунок и 23 таблицы, 176 наименований библиографии.
Основное содержание работы
Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, приводятся цели и задачи исследования, определяется научная новизна и практическая значимость работы, кратко излагается содержание основных глав диссертации.
Глава 1 посвящена характеристике состояния вопроса в области профориентации абитуриента. Показывается, что большинство разработанных методик профориентации ориентированы на применение психологических характеристик не всегда надежных по отношению к современным специальностям и не учитывают физиологическое состояние испытуемого. Рассматриваются недостатки существующих автоматизированных подсистем тестирования состояния абитуриента в процессе его профориентации. Определяются пути и средства повышения качества управления профессиональной ориентацией абитуриентов технических вузов.
В главе 2 разрабатываются методы и алгоритмы автоматизированного управления профориентацией абитуриента вузов. Показывается, что использование информации с проекционных зон человека позволяет оценивать его физиологические затраты, необходимые на реализацию образовательного процесса по выбранному направлению обучения.
Глава 3 посвящена разработке основных элементов информационно-аналитической системы принятия решений по управлению профориентацией абитуриента; рассматривается обобщенная схема системы.
В главе 4 обсуждаются результаты экспериментальных исследований.
Анализ методов и средств ранней диагностики и оценки адаптационных резервов организма
В настоящее время вопросы оценки физиологических затратах конкретного индивидуума, которые требуются при изучении дисциплин различной ориентации разработаны недостаточно полно. Отсутствие данной информации не позволяет определить ту «цену» связанную со здоровьем обучающегося, которую придется «заплатить» в процессе освоения определенных программ обучения. При этом следует иметь в виду, что будущие физиологические затраты должны быть определены за достаточно короткий промежуток времени, связанный с тестированием абитуриента при минимальных технико-экономических затратах.
С этой точки зрения, логично предположить, что хорошим индикатором будущих физиологических затрат могут служить изменения ряда физиологических и (или) психических показателей при выполнении тестовых заданий, специфических для выбранной траектории обучения.
Анализ многочисленной медицинской и психофизиологической литературы показывает, что в качестве исследуемых физиологических показателей могут выступать кожно-гальваническая реакция испытуемых, ритмокардиограмма, энцефолограмма и ряд других [72, 73, 110, 136, 172].
При этом следует заметить, что такие показатели как кожно-гальваническая реакция, изменения на электроэнцефалограмме несут информацию о смешанных сдвигах в организме. Дифференцированно оценить, какие из систем и тем более органов подвергаются большей или меньшей нагрузке при выполнении тех или иных заданий весьма сложно и в большинстве случаев практически невозможно.
В работе [18] степень напряжения функциональных структур организма предлагается оценивать по адаптационным возможностям с использованием индекса функциональных изменений (ИФИ), определяемого в соответствии с выражением: ИФИ=0.011 ЧП -0,014 САД +0,008 ДАД +0,014 В +0,009 МД +0,009 Р -2,7 (1.1),
В этой формуле: ЧП - частота пульса, САД и ДАД - соответственно, систолическое и диастолическое артериальные давления, В - возраст, МТ -масса тела, Р - рост человека.
Здесь следует отметить, что выполнение достаточно коротких тестовых заданий не приводит к значительным сдвигам в ИФИ. Поэтому для адаптации данной формулы к решаемым в диссертации задачам необходимо произвести изменения классов состояний, что требует проведения специальных исследований. С другой стороны, индекс функциональных изменений отражает в основном степень напряжения функционирования сердечно-сосудистой системы и через нее, косвенно и весьма обобщенно напряжения других функциональных систем.
В то же время, в рамках современной рефлексологии хорошо изучены индикаторы состояния различных органов и функциональных структур на соответствующих проекционных зонах (ПЗІІ гДе номер органа, j - номер проекционной зоны. В работах [73, 76] показано, что энергетические характеристики проекционных зон изменяют свои значения даже при весьма слабых сдвигах в функционировании соответствующих структур.
Обоснование этого факта с точки зрения современных медицинских знаний приводится в ряде работ [7, 8, 10, 174], в которых предлагаются различные модели и аналитические соотношения, описывающие взаимодействие внутренних органов и функциональных систем с соответствующими «своими» проекционными зонами в виде систем автоматического регулирования с соответствующими передаточными функциями и в виде графов.
Пример варианта схемы управления эффекторной клеткой по работе [25] показан на Рис. 1.1. На этой схеме введены следующие обозначения:- W„ - передаточная функция исследуемого органа (Oj) по управляющему сигналу;- FKII0 - органный корректирующий сигнал по парасимпатическим каналам вегетативной нервной системы (ВНС);- Foci - коэффициент предачи канала от Oj к микрозоне ретикулярной формации спинного мозга (МРФСІ );- Wi, W2, W3, W4, W6 - передаточные функции по сигналам помех FII0 (на орган), F1I0j (на канал Koci), FMMi (на МРФСІ), FMllJ (на канал передачи от мультиплексора к проекционной зоне), F„.,ij (на ri3jj);- W Mp(„ W"Mp,, - передаточные функции входа и выхода МРФСІ;- WK - обобщенная передаточная функция по корректирующим (управляющим) сигналам FK ={FKll, FKC0, FKI, FKT}, где FKll - управление от центральных структур, FKC0 - от систем и органов, работающих сопряжено с Oi; FKI - от гуморальных систем; FKT - от терминальных структур, обслуживающих и взаимодействующих с МРФСІ;- W5 - передаточная функция по корректирующему воздействию FKI1 на проекционную зону, включая воздействие парасимпатических колец различного уровня;- KIICjj коэффициент передачи канала от МРФСІ к ПЗ ;- W Mj, W"irj -передаточные функции входа и выхода проекционной зоны ПЗІ; ;- J - сигнал реакции на j-ой проекционной зоне от і-го органа.- WMJ, W"II3 - передаточные функции входа и выхода проекционной зоны;- 3jj - сигнал реакции на j-ой проекционной зоне от і-го органа.(В этих и последующих обозначениях передаточных функций, с целью упрощения рисунков и записей формул, не указан аргумент, представляющий собой обозначение оператора Лапласа.)
Меридианные рефлексологические модели для оценки физиологических затрат организма при реализации процесса обучения
Анализ результатов специально проведенных исследований показал, что при проведении тестов, ориентированных на реализацию фрагментов будущей деятельности (включая основные элементы обучающих программ) и на активизацию определенных психических функций, которые подвергаются наибольшей нагрузке при изучении тех или иных дисциплин, происходят определенные сдвиги в энергетических характеристиках проекционных зон. При этом, величина и характер сдвигов носят ярко выраженный индивидуальный характер.
Учитывая, что в процессе обучения такие сдвиги осуществляются регулярно и на протяжении достаточно длительного времени, следует ожидать появления «энергетических разбалансов» в меридианных энергетических системах, что, по данным многочисленных исследований, приводит к истощению адаптационных резервов и в конечном итоге появлению заболеваний [18, 19, 23, 56, 61].
Таким образом, существует потенциальная возможность решать задачи прогноза истощения адаптационных ресурсов и прогнозирования возможности развития заболеваний, развивающихся в процессе обучения по изменениям энергетических характеристик проекционных зон, происходящих при выполнении специально подобранных тестовых заданий.
Особенностью решаемой задачи является то, что в сил кратковременности тестовых заданий энергетические сдвиги точек меридиан и автономных БАТ будут иметь относительно небольшие величины с небольшие временем существования, а прогноз производится на длительный, псОТНОШеНИЮ КО Времени ТеСТОВОГО ВОЗДеЙСТВИЯ, ПерИОД. В ЭТИХ УСЛОВИЯХ ДЛ5достижения приемлемой точности прогноза необходимо обеспечить построение 42моделей, учитывающих множественные существенные составляющие, формирующие энергетику меридианных и внемеридианных проекционных зон.
Однако, следует иметь в виду, что в известных меридианных моделях недостаточно точно учитываются временные энергетические меридианные сдвиги, энергетическое влияние центральных управляющих структур, гуморальной системы, взаимовлияние парных сопряженных меридиан и т.д. Для обеспечения учета этих и ряда других составляющих предлагается при исследовании соответствующих меридианных моделей ввести соответствующие блоки и связи с возможностью контроля соответствующих параметров.
В работах отечественных и зарубежных исследователей показано, что энергетическая активность двенадцати главных меридиан циклически меняется во времени с возможной точкой отсчета от меридиана желчного пузыря, активность которого максимальна в 00 часов (Московского времени). Временные сдвиги сопряженных нормально работающих меридиан составляют 2 часа. Известны работы, в которых при построении соответствующих меридианных моделей учет энергетических меридианных «сдвигов» предлагается осуществлять с использованием кусочно-линейных моделей с неизменной «энергетикой» в период двухчасовой минимальной и максимальной активностей. В остальные промежутки времени показатели, описывающие энергетические характеристики меняются линейно. Для задач диагностики с явно выраженными патологическими процессами подобные модели «работают» достаточно точно и находят практическое применение Однако в исследуемых задачах, когда анализируется изменение энергетическго характеристик проекционных зон под воздействием небольших і кратковременных тестовых нагрузок, требуется построение более точных и, каї показали результаты исследований, существенно нелинейных моделей.
Применяя МНК, нами было установлено, что достаточно хорошей приближения удается достичь при использование моделей вида: График изменения энергетических характеристик меридиан h (h=l,...,H) в соответствии с приведенной формулой представлен на Рис. 2.1.
Термины «энергетическое состояние», «энергетическое напряжение» меридиан заимствованы из работ [66, 73]. При оценке энергетического состояния (напряжения) в реальных системах используются разнообразные косвенные показатели: электрические сопротивления на постоянном и переменном токах, электрическое напряжение, количество теплоты, выделяемое проекционными зонами меридиан и т.д.
В приведенной формуле и на Рис. 2.1 использованы следующие обозначения: h - номер меридиана или его идентификатор, 3hH(t) - текущее энергетическое состояние меридиана, работающего в нормальном (номинальном) состоянии; Э mjn , Э тах - энергетическое состояние меридианасоответственно в период его минимального и максимального энергетическогс
Автоматизированная подсистема проведения психодиагностического исследования
Как отмечалось ранее (см. гл. 1,2) в качестве основных психических характеристик абитуриента, влияющих на успешность освоения им определенных уровней образовательной траектории по выбранной специальности могут быть использованы различные методики, позволяющие в метрической форме представить параметры внимания и мышления. Проведенные нами исследования со студентами КурскГТУ на специальностях юридического, экономического, строительного, машиностроительного и приборостроительного направлений позволили сформировать батарею тестов валидных по отношению к решаемым задачам. К эти тестам, в частности относятся - исследования селективности, устойчивости, перкелючаемости внимания, поиска сигнала в шуме, воспроизведения числового ряда, опознания, определения отсутствующей цифры, оценки величины геометрических размеров, эффективность манипулирования образами, тест Люшера, тест «Несуществующее животное». Выбор указанных методик обусловлен следующими факторами: рекомендациями работы [106], простой реализуемостью на ЭВМ, хорошо зарекомендовавшей интерпретацией результатов в смысле поставленных в диссертации задач, простотой (для тестируемого) экспериментальных исследований (процесса тестирования), отражением в указанных методиках необходимых свойств психики. Рассмотрим реализацию указанных методик подробнее.1. Селективность внимания
При оценке селективности внимания испытуемому, в выбранном экспериментатором темпе в случайном порядке, предъявляется последовательность цифр натурального ряда, на которую он реагирует нажатием соответствующей клавиши. На втором этапе эксперимента испытуемому предъявляется последовательность цифр натурального ряда, но на мониторе вместе с цифрами появляется визуальное зашумление (степень которого задается), затрудняющие определение цифр.
Расчет показателя селективности внимания осуществляется поформуле:где п - количество предъявлений; сп - количество ошибок с шумом; с0 - количество ошибок без шума; tos - среднее время реакции без шума; ton -среднее время реакции с шумом.2. Устойчивость внимания При определении устойчивости внимания испытуемому предъявляется случайная последовательность цифр натурального ряда, и он должен, при появлении четной цифры, нажать на клавишу "1", а при появлении нечетной цифры - на клавишу "2". Темп предъявления цифр определяется экспериментатором, причем смена информации может производиться автоматически или по реакции испытуемого. Расчет показателя устойчивости внимания осуществляется по формуле:где n - количество предъявлений; с - количество ошибок; t - среднее время реакции.
При определении переключаемости внимания испытуемому в темпе, заданном экспериментатором, заданное число раз предъявляется в случайном порядке два предупредительных сигнала - цифры "О" и "1". Длительность предъявления 500+50 мс - по рекомендации [106]. Через интервал времени (500+50 мс) появляется изображение символа « ». При появлении в качестве предупредительного сигнала цифры «1» испытуемый должен реагировать нажатием на соответствующую клавишу в момент появления светового стимула « », а при предупредительном сигнале в виде цифры «0» - в момент прекращения светового стимула. Случайное чередование предупредительных сигналов требует гибкой смены установок деятельности. Расчет показателя переключаемости внимания осуществляется поформуле:где п - количество предъявлений; с - количество ошибок; ts - среднее время реакции.4. Поиск сигнала в шуме
В соответствии с этой методикой в заданном экспериментатором темпе предъявляется цифра натурального ряда, выполняющая роль инструкции и определенным образом зашумленная. Испытуемый должен определить, какая эта цифра и нажать соответствующую клавишу на клавиатуре.Расчет показателя поиска сигнала в шуме осуществляется по формуле:
Испытуемому вначале предъявляется последовательность натуральных неповторяющихся цифр - стимулов, после которых следуют цифры -инструкции. Испытуемый нажатием на клавиши «Y» (да) или «N» (нет) должен отметить, присутствовала ли цифра-инструкция в стимульной последовательности.
При реализации данной методики тестируется состояние кратковременной памяти и операции повторения. При проведении теста на мониторе испытуемому предъявляется случайная неповторяющаяся последовательность цифр натурального ряда. От него требуется после паузы воспроизвести этот ряд с клавиатуры в том же порядке.Расчет показателя воспроизведения осуществляется по формуле:
Анализ структуры факторного пространства
Для решения задачи построения решающих правил, определяющих правильность выбора абитуриентом специальности (трудоустройство по данному направлению после окончания ВУЗа) и его возможные физиологические затраты (приобретение патологий сердечно-сосудистой системы и желудочно-кишечного тракта) на основании результатов разведочных исследований, рассмотренных в предыдущем разделе, сформировано следующее факторное пространство: XI - средний балл (вступительных экзаменов или сессии); Х2 - индекс функциональных изменений (ИФИ) по Баевскому - формула (1.1 ); ХЗ - показатель селективности внимания; Х4 - показатель переключаемости внимания; Х5 - показатель устойчивости внимания; Х6 - показатель воспроизводимости ; Х7 - показатель результатов тестирования по «Люшеру»; Х8 - показатель «агрессия» в тесте «Несуществующее животное»; Х9 - показатель «опора» в тесте «Несуществующее животное»; XI0 - значение коэффициента уверенности приобретения заболеваний ССС, рассчитанное по приведенной в разделе 3.3 методике по показателям БАТ; XII - значение коэффициента уверенности приобретения заболеваний ЖКТ, рассчитанное по приведенной в разделе 3.3 методике по показателям БАТ; XI2 — наличие или отсутствие заболеваний сердечно-сосудистой системы по клиническим данным амбулаторных исследований; XI3 - наличие или отсутствие заболеваний желудочно-кишечного тракта по клиническим данным амбулаторных исследований; XI4 - «восстановление пропущенной цифры». (Смена идентификаторов регистрируемых показателей в данном случае проведена с целью облегчения понимания дальнейшего материала и упрощения математической обработки результатов эксперимента - теперь идентификаторы регистрируемых показателей следуют «подряд».) Информация по приведенным показателям регистрировалась в течении 5 лет по окончании учебного года и в момент поступления в ВУЗ и сравнивалась с функцией отклика. В качестве функции отклика нами было предложено использовать понятие коэффициента правильности выбора специальности - Кпвс - с тремя смысловыми значениями: «неправильный выбор», «возможно правильный выбор», «правильный выбор». Численный расчет Кпвс осуществляется с помощью бальных оценок по параметру А, определяемому формулой: где Ь; - количество баллов по каждом из пяти факторов, определяемых по критерию правильности выбора специальности: - bi=8 баллам - выпускник работает в том же направлении после окончания ВУЗа, по которому проходил обучение;- Ь2=9 баллам - студент работает в том же направлении во время учебы;- Ьз=6 баллам - «агрессия» по мере обучения статистически значимо не возрастает;- Ь4=5 баллам - характеристики психики в процессе обучения не ухудшаются более, чем на 10%;- Ь5=7 баллам - учеба статистически значимо не ухудшается на протяжении прохождения образовательной траектории.(В выборе факторов b и их балльной оценке принимало участие 12 экспертов: 2 кандидата технических наук, 3 доктора технических наук, 1 доктор физико-математических наук, 1 доктор психологических наук, 1 доктор педагогических наук, 2 старших преподавателя высшей школы, 1 преподаватель средней школы - зам. директора по учебно-воспитательной работе в системе школа-ВУЗ, заслуженный работник образования РФ, 1 психолог.)
С учетом рассчитанного для каждого исследуемого параметра А численное значение Кпвс определяется по формуле: ±\ ппг Указанные в формуле пороги соответствуют постепенному «сужению» области по принципу «золотого сечения».
В Приложении 1 приведена информация о выполненных наблюдениях над абитуриентами (вначале) и студентами (их обучением в дальнейшем) по следующим направлениям обучения в Курском государственном техническом университете: строительные специальности - 16 человек, юридические специальности - 22 человека, экономические специальности - 20 человек, приборостроительные специальности - 30 человек, машиностроительные специальности - 46 человек. Таким образом, на протяжении 6 лет было обследовано 134 студента (примерно 25% плана приема), т.е. размерность факторного пространства составила 14 факторов на 804 измерения, что достаточно репрезентативно представляет контингент студентов и их движение по образовательной траектории в рассматриваемом учебном заведении (Курском государственном техническом университет - дневная форма обучения). Исследование в каждой группе специальностей (по направлениям) закона распределения зарегистрированных показателей позволило сделать вывод о принадлежности их к нормальному распределению с несколько менее острыми «пиками» - оценка проводилась по вычислению ассиметрии, эксцесса и вспомогательных коэффициентов по методике, изложенной в [41].
Для анализа структуры связей указанного факторного пространства был проведен регрессионный анализ между факторами по различным направлениям обучения в области нелинейных математических взаимосвязей на уровне статистической значимости р 0.05 математических моделей, представленных в Таблице 4.5.
Приведенный в таблице набор для рассмотрения линейных и нелинейных регрессионных структур математических моделей позволяет проанализировать типовые для медико-биологических систем закономерности согласно собственным исследованиям и литературным источникам, например [16, 73].
Результаты математического анализа представлены в соответствующих матрицах функциональной связности - элемент матрицы указывает номер математической модели (Таблицы 4. 6 - 4.10), для которой на экзаменационной выборке среднеквадратичное отклонение аппроксиманта от действительного значения была минимальной (наиболее адекватная математическая модель с
