Содержание к диссертации
Введение
Глава I "Особенности и задачи управления учебным процессом"
1.1 Структуры систем образования в различных странах 15
1.2 Состояние отечественных разработок в области управления учебным процессом 24
1.3 Постановка задачи управления в современных условиях 30
Глава II. "Матемагические модели и методы оценки уровня знаний студентов"
2.1 Методы определения уровня знаний студентов в различных странах43
2.2 Формализация целей процесса обучения 49
2.3 Методы свертывания иерархических критериев оценки знаний студентов ,58
2.4 Методы оценки качества подготовки специалистов 67
Глава III "Способы повышения эффективности процесса обучения".
3.1 Определение "начального потенциала" студентов 77
3.2 Подходы к формированию студенческих групп 95
3.3 Организация самостоятельной работы студентов 101
3.4 Прогнозирование и оценка результатов экзаменационной сессии 106
Заключение 113
Литература 115
Приложения
Приложение I "Исследование динамики впугригруппового общения"... 125
Приложение 2 "Построение десятичных кодов с сигнальной избыточностью" 129
- Состояние отечественных разработок в области управления учебным процессом
- Формализация целей процесса обучения
- Методы оценки качества подготовки специалистов
- Подходы к формированию студенческих групп
Введение к работе
Одной из важнейших проблем общества является подготовка кадров. Особенно актуальной она становится в наши дни в связи с изменением общей ситуации в стране. Система формирования человека, его воспитания и обучения — это гигантская индустрия со своими проектами и технологиями, со своей большой наукой. Народное образование, обучение, воспитание людей, их профессиональная подготовка - это область абсолютного приоритета инвестиций, область, куда вкладывать средства важнее всего и выгоднее всего.
В пятидесятые годы по ассигнованиям на образование, по его качеству и темпам развития, по согласованности звеньев системы наша страна была на одном из первых мест в мире. Согласно оценкам ЮНЕСКО, коэффициент интеллектуальности молодежи у нас был третьим после США и Канады. С успехами в образовании связывались наши успехи в развитии науки, культуры и техники. Сейчас наши передовые позиции утрачены.
Резко снизился общественный статус ученых. В настоящее время по общему объему финансирования науки Россия выведена на одно из последних мест в мире. Страна потеряла и продолжает терять научные и преподавательские кадры. В результате в ближайшие годы может появиться проблема недостатка квалифицированных кадров 72.
Если рассматривать один из аспектов интеллектуального потенциала — количество выпускников вуза на 10 тыс. населения, — то Россия отстает более, чем в 2 раза по этому показателю от США (28 по сравнению с 58). Однако, к этому нельзя относиться только отрицательно, т.к. доля студентов инженерных специальностей составляла ранее половину от общего объема всех поступивших, а теперь — треть (соотношение, характерное для развитых стран). Академическая самостоятельность вузов не гарантируется их экономической самостоятельностью: объем госбюджетных ассигнований падает, выделяются они не в полном объеме и с опозданием. Замедление развития науки и образования приводит общество в состояние, на выход из которого потребуются десятилетия.
Общеизвестно, что главный фактор стабильного развития и процветания любого государства -это высокий образовательный уровень населения. Новизна современной образовательной ситуации состоит в переходе от плановой
подготовки специалистов к личностно-ориентированному обучению, которое своеобразно реализовано в различных странах.
Можно определить запас квалификации через количество задач, которые могут быть решены на данном уровне квалификации специалистов, а уровень квалификации считать мерой ожидаемой эффективности решения этих задач. Тогда системная функция вуза, который является звеном в общей инфраструктуре хозяйства, состоит в изменении общего запаса квалификации в системе более высокого уровня, т.е. в общественном хозяйстве.
Вопросы управления и своевременного совершенствования управления имеют ключевое значение для развития экономики любой страны. Став более 90 лет назад лидером в области производительности труда, США до некоторых пор эту позицию сохраняли 22. Это устойчивое явление было достигнуто за счет лучшего управления производством, сферой услуг, наукой, образованием.
Известно, что совершенствование управления хозяйством (образованием, как элементом хозяйственной системы, обеспечивающим воспроизводство общественной жизни), дает существенно больший эффект, чем простое расширение производства. Управление высшим образованием неизбежно испытывает на себе влияние новой ситуации, связанной с переходом к рыночной экономике в нашей стране. Применение различных форм высшего образования, в том числе появление таких учебных заведений, как технические, экономические и другие профильные университеты, привело к концепции многоуровневого обучения и непрерывного профессионального образования. Постоянно возрастающая сложность задач, стоящих перед вузами, учет требований научно-технического прогресса, необходимость повышения уровня подготовки специалистов диктуют новые приемы управления вузом, базирующиеся на системно-аналитических методах принятия решений. Более рациональному принятию решений способствует сочетание методов, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов, с формализованным описанием систем. Реализация новых требований к функционированию высшей школы возможна в условиях расширения прав вузов, предоставления им значительной самостоятельности в формировании учебных планов и программ и их выполнении, повышения эффективности процесса обучения студентов.
Анализ современного состояния управления вузом позволяет сделать вывод, что наиболее актуальной является следующая группа проблем:
• до сих пор не определена государственная концепция высшего образования в стране, что порождает массу проблем внутри вуза;
• многоуровневое обучение в настоящее время — это смешение разных систем образования: не до конца разрушена старая образовательная система, новая форма системы образования требует совершенствования, появился рынок образовательных услуг;
• рассогласованы государственные стандарты на подготовку бакалавров, специалистов, магистров и т.д.;
• ведется безадресная подготовка бакалавров (дается широкое образование) и магистров: подготовка в вузе специалиста за один год на базе бакалавриата нереальна, а предприятия не готовы доучивать у себя до уровня специалистов;
• потребности регионов в новых специальностях вызывают необходимость гибкой подготовки специалистов, что входит в противоречие с жесткой регламентацией государственных стандартов;
• появление человека на рынке труда и снижение уровня жизни у большинства населения вызывает стремление к увеличению доходов путем повышения квалификации, т.е. увеличения своей потребительной стоимости. С одной стороны, повышается интерес у молодежи к получению высшего образования, а с другой стороны, ограничивается возможность вузов удовлетворить этот спрос, т.к. большинство их расширяет прием лишь по финансовым договорам;
• недостаточное финансирование вузов вызывает необходимость расширения набора абитуриентов по финансовым договорам. Студенты, принятые по финансовым договорам, имеют другой статус в сравнении со студентами, принятыми по госбюджету. Большой конкурс на госбюджетные места позволяет отобрать студентов с очень высоким уровнем подготовки. Студенты, принятые по финансовым договорам, как правило, имеют более низкий уровень подготовки. Унификация требований в процессе обучения к этим различным студентам противоречит сложившейся ситуации;
• привычные баллы для оценки знаний студентов и специалистов в условиях функционирования разнообразных колледжей, высших школ, институтов, университетов, академий и их филиалов с различными дипломами и сертификатами, удостоверяющими знания в определенных областях, теряют
свою значимость. Если судить по оценкам в дипломах (аттестатах), можно не тревожиться по поводу недостаточного уровня образования. Однако уже появляются специалисты с уровнем обученное™ ниже приемлемого. Необходимо выработать критерии оценки знаний. Это важно и при отборе абитуриентов, и при отборе студентов для дальнейшего обучения в магистратуре, и при оценке качества подготовки специалистов;
• для выпуска специалистов с существенно различными уровнями знаний необходимо предусмотреть дифференциацию дипломов, т.е. необходимо давать дипломы различных уровней квалификации;
• расширение социального заказа на подготовку профессионалов-специалистов, перечень должностей которых требует разного уровня как образования, так и квалификации; гуманизация высшего образования, выражающаяся в реализации потребности личности в высшем образовании и эффективном решении проблемы общекультурной подготовки специалистов, усиливают интерес к проблеме повышения эффективности работы высшей школы;
• проблема объективной оценки деятельности вузов и определения их рейтинга приобретает особую важность в связи с введением системы аттестации и аккредитации вузов.
Целью работы является построение моделей идеального студента для каждого вуза, объективного экзаменатора, эффективного учебного процесса, специалиста-выпускника вуза, процедур принятия решений при автоматизированном получении формализованных оценок в условиях современной образовательной ситуации на базе математического моделирования и ПЭВМ.
Достижение указанной цели потребовало решения ряда задач :
1. Анализа образовательных систем в различныхетранах и особеннстей системы образования в условиях переходного периода в российской экономике.
2. Аназиза существующих подходов к определению уровня обучаемого контингента, разработанных как в нашей стране, так и за рубежом.
3. Анализа оценки эффективности работы приемной комиссии в}..-.; в целом и предметных комиссий в частности, которая наиболее соответствует современной образовательной ситуации.
4. Анализа способов формирования учебных групп в целях получения максимального уровня обученности студентов.
5. Разработки методики сбора информации по самостоятельной работе студентов.
6. Оценки степени загрузки студента самостоятельной работой и контроля организации учебного процесса.
7. Построения моделей абитуриента и специалиста, которые позволяют учитывать не только уровень знаний (профессиональной подготовки), но и его личностные качества в виде задач математического программирования.
8. Проведения расчетов и анализа по разработанной модели прогнозирования экзаменационной сессии в виде задачи соответствия пргноза реальности.
9. Анализа существующих методов повышения достоверности информации, обрабатываемой в автоматизированных системах.
10. Проведения моделирования на ЭВМ работы корректирующих кодов для подтверждения их работоспособности.
Объектом исследования является вуз как образовательная система. В работе используется представление о полиструктурности вуза — системы с выделением функциональной, организационной, целевой и технологической структур. Основное внимание уделяется технологическим вопросам, главным из которых является образовательный процесс.
Методология исследования. Методологической и теоретической основой диссертации явились труды российских и зарубежных ученых, применялась методология системного подхода, экономико-математического моделироввания развития и функционирования сложных социально-экономических систем, методы математической статистики, общая теория передачи информации, теория помехоустойчивого кодирования. В качестве информационного обеспечения работы использовались отчетные данные приемных комиссий вузов Н. Новгорода в разные периоды их работы, отчетные данные по Нижегородскому госуниверситету за ряд лет, в частности по экономическому факультету. При выполнении работы применялись методы математического программирования. Расчеты проводились с использованием ЭВМ различных типов.
Научная новизна результатов и исследований. Предложена новая технология анализа и оценки специфической (образовательной) деятельности вуза по всем этапам технологического цикла:
1. Предложена модель "идеального" студента, позволяющая оценить эффективность работы приемных комиссий вузов и уровень рассогласования в требованиях предметных комиссий к абитуриентам и конкретных школ к своим выпускникам.
2. Предложена система оценок качества усвоения знаний студентов, позволяющая на основе постоянного мониторинга координировать организацию учебного процесса в направлении его интенсификации и внедрения новых технологий обучения.
3. Предложена модель эффективного учебного процесса, позволяющая оценить уровень загрузки студента самостоятельной работой, обоснованность планируемых и реальных заданий, выдаваемых студенту.
4. Предложена модель экзаменатора, позволяющая оценить уровень его объективности или слабые места в организации учебного процесса.
5. Предложена методика формирования коллективов академических групп и оценка уровня работы по развитию личности с учетом различных направлений этой работы. Определяется эффективность проводимых мероприятий, в том числе по гуманитарной подготовке студентов.
6.Предложена информационная модель специалиста, позволяющая учитывать не только уровень знаний (профессиональной подготовки), но и его личностные качества
7. Предложены методы повышения достоверности информации на основе использования кодов, исправляющих ошибки. Разработаны матрицы, позволяющие строить корректирующие коды с минимальной избыточностью. Традиционная двоичная система заменена десятичной, применяемой в эргатических системах. Практическая ценность работы.
1. На основе предложенных измерителей могут быть разработаны самостоятельные методики аттестации вузов, обеспечена координация целей профессионального и фундаментального обучения, созданы условия для текущей корректировки учебных планов и организации преподавания отдельных курсов, согласованных как по показателю накапливаемого качества знаний, так и по показателям контроля загрузки самостоятельной работой.
2. Предложены рекомендации отделам народного образования по повышению уровня подготовки выпускников школ и других учебных заведений среднего звена,
3. Разработана система повышения надежности передачи информации при ее автоматизированной обработке (десятичные коды с сигнальной избыточностью), которая может иметь самостоятельную ценность, а не только в данной конкретной области.
Реализация работы. Предложенные в диссертации методы, алгоритмы, методики расчетов, анализа и модельного исследования были использованы при анализе результатов приема в восемь вузов г. Н. Новгорода в течение двух периодов; при разработке и сопровождении межсессионной информационно-справочной системы, обеспечивающей планирование, контроль и управление самостоятельной работой студентов; при оценке уровня учебной работы преподавателей, факультетов и вуза в целом; при оценке качества специалистов экономического факультета Нижегородского университета с учетом успеваемости и личности выпускников.
Результаты этих исследований были использованы комиссией по профориентации и проведению приема в вузы при Совете ректоров Нижегородского вузовского центра, областным управлением народного образования, руководстом Нижегородского госуниверситета и ряда других вузов, руководстом экономического факультета ННГУ.
Результаты диссертации нашли отражение в спецкурсе "Защита и г. формации в АСУ", который читался автором в течение нескольких лет, в научно-методических разработках, отчетах по госбюджетным НИР (номера государственной регистрации 0182.4.001929 и 0182.3.010300), а также в выступлениях на научно-методических конференциях и семинарах различного уровня и публикациях автора.
По материалам исследования под руководством автора студентами Нижегородского университета выполнялись дипломные, курсовые, научно- и учебно-исЛедовательские работы.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на Втором Всесоюзном научно-практическом совещании "Проблемы дистанционного сбора, передачи и отображения данных в информационных системах" (Киев, 1977),
региональном научно-техническом семинаре (Таганрог, 1977), Всесоюзной научно-технической конференции "Оптимизация автоматизированных систем управления" (Москва, 1978), Всесоюзном научно-техническом семинаре "Вопросы преобразования информации" (Таганрог, 1978), Московской научно-технической конференции, посвященной Дню Радио (Москва, 1979), Всероссийской совещании по профориентации молодежи (Кемерово, 1980), Всесоюзной конференции "Научная организация учебного процесса в вузах Министерства гражданской авиации" (Киев, 1980), региональной научно-методической конференции "Проблемы активизации самостоятельной работы студентов" (Горький, 1980), координационном совещании по проблеме "Прогнозирование, перспективное планирование и цели подготовки специалистов с высшим образованием" (Ленинград, 1981), Всесоюзной конференции "Методы и средства построения систем подготовки, обработки и передачи информации в АСУ" (Севастополь, 1981), региональных научно-методических конференциях "Оптимизация учебного процесса" (Горький, 1982, 1984, 1986), координационных совещаниях в НИИ ВШ (Москва, 1982, 1987), координационном совещании по проблеме "Применение системного анализа при исследовании социально-экономических проблем" (Полтава, 1983), и других межвузовских НМК и НТК (Ижевск, 1979, Горький, 1980, 1982, 1983), на республиканской научно-методической конференции "Основные направления повышения качества подготовки инженерных кадров в свете перестройки высшего образования" (Ленинград, 1988), на международной научной конференции " Системный анализ и экономические стратегии управления" (Спб, 1994), а также на научных и научно-методических конференциях профессорско-преподавательского состава ННГУ им. Н.А. Лобачевского, начиная с 1970 г. и по настоящее время.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 27 работ, среди которых 2 депонированных отчета, приравненных к монографиям (12 п.л.), 2 статьи, опубликованные в центральных издательствах, 4 депонированные статьи и 5 статей в межвузовских сборниках. Имеется 2 публикации совместно со студентами.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и 2 приложений, изложена на/39 страницах машинописного текста.
II
Основной текст занимает ill страниц, содержит 12 рисунков и 14 таблиц. Приложения занимают 11 страниц. Библиография содержит 121 наименование.
Содержание работы.
Во введении обоснована актуальность темы, определены объект, цель и задачи исследования, раскрывается научная новизна и практическая ценность работы, излагается структура диссертации.
В первой главе работы рассматриваются структуры систем образования в странах Западной Европы, Великобритании, Канаде, США, Японии; оценивается состояние отечественных разработок в области управления учебным процессом; определяются задачи управления в условиях использования современных информационных технологий. В силу исторических, социально-экономических, политических, демографических и прочих условий представление о роли, назначении высшего образования, способах оценки его качества и эффективности существенно различается. Поэтому и существует разнообразие структур высшего образования.
Во второй главе дается сравнение математических моделей и методов оценки уровня знаний студентов и качества подготовки специалистов, применяемых в различных странах. Дана характеристика интегральных оценок уровня обученности группы, применяемых в нашей стране. Выявлены преимущества предложенных автором методов оценки качества подготовки выпускников, в том числе бакалавров и магистров.
Предложенный метод оценки с помощью иерархического дерева оценок обладает достаточной разрешающей способностью. Потенциал группы — показатель, который позволяет сделать вывод о познавательной способности группы студентов.
Информационная модель специалиста может быть применена для определения потребности в специалистах, для совершенствования существующей системы аттестации в процессе обучения путем определения потенциала студента, сопоставления и ражирования специалистов через определение потенциала специалиста.
В третьей главе дается описание способов повышения эффективности процесса обучения на основе информации о начальном и текущем потенциале студенческой группы с учетом личностных характеристик студентов. Рассмотрен вопрос организации самостоятельной работы студентов и прогнозирования
результатов сессии. Предложена модель идеального студента, которая может быть использована для анализа работы приемных комиссий вуза и отделений довузовской подготовки, и модель эффективного учебного процесса, которая может быть применена для правильной организации его и для обнаружения различных отклонений и нарушений графика учебного процесса. Демонстрируется работа модели объективного экзаменатора на примере оценки результатов экзаменационной сессии.
В приложении 1 приведены результаты исследований динамики внутри-группового общения для конкретной студенческой группы, которые могут быть основой дл я составления программы самовоспитания студента.
В приложении 2 дано описание метода, позволяющего повысить достоверность информации при автоматизированной ее обработке. Приводятся матрицы, которые обеспечивают построение корректирующих кодов, способных находить и исправлять ошибки в сообщениях длиной от 2 до 130 цифр.
Основные результаты опубликованы в следующих работах:
1. Некоторые вопросы контроля текущей успеваемости студентов /Математика как метод исследования и изучения в естественных и гуманитарных науках и некоторые вопросы методики преподавания. — Горький, 1973 — с. 82-84 — Уч. записки ГГУ, вып. 186 (Совместно с Павловой Л.Я.)
2. Об особенности организации п/с "Абитуриент" ГГУ им. Н.А.Лобачевского /Состояние разработки подсистемы "Абитуриент". Серия: Актуальнее проблемы учебного процесса. Реферативная информация. — М.: ИЦВШ — с. 41-43 (Совместно с Павловой Л.Я.)
3. Некоторые вопросы систематического учета успеваемости студентов /Вопросы совершенствования учебного процесса в высшей школе. — Горький, 1975 - Сб. статей изд-ва ГГУ - с. 81-82
4. Повышение достоверности при обработке информации в АСУ /Проблемы дистанционного сбора, передачи и отображения данных в информационных системах. Тезисы докл. Второго Всесоюзн. научно-техн. совещ. — М.: 1977 — с, 127
5. Экспериментальная проверка работы корректирующих десятичных кодов для ввода в ЭВМ постоянной информации. Вып. 1: Материалы Всесоюзн. научно-метод. семинара. — Таганрог: ТРТИ, 1978 — с. 79-82 (Совместно с Лещинским М.М.)
6. Совершенствование учебного процесса в университете. Разработки по внедрению межсессионной информационно-справочной системы. — Горький: ГГУ, 1978 — 27 с. (Совместно с Доброхотовым И.С., Агеевым В.В.)
7. Совершенствование учебного процесса в университете. Рекомендации куратору но МИСС. — Горький: ГГУ, 1979 — 8 с. (Совместно с Доброхотовым И.С, Агеевым В.В.)
8. Оценка эффективности десятичных кодов Хэмминга, применяемых для повышения достоверности при обработке информации в АСУ. /Оптимизация автоматизированных систем управления. Тезисы докл. Всесоюзн. научно-метод. конф. — М.: 1978 — с. 19-20 (Совместно с Лещинским М.М.)
9. Применение корректирующих кодов для ввода в ЭВМ постоянной информации /Анализ и моделирование экономических процессов. Межвуз. сборник — Горький: ГГУ, 1979 - с. 148-153
10. Применив десятичных кодов Хэмминга при обработке информации в АСУ. /Радиотехника — 1980, Т. 35, №8 — с. 60-62 (Совместно с Лещинским М.М.)
11. Результаты приема в вузы г. Горького в 1979 г. — Горький: ГГУ, 1980 — 62 с. (Совместно с Куровым И.Е., Агеевым В.В)
12. Об одном варианте построения технологического процесса обработки технико-экономической информации /Анализ и моделирование экономических процессов. Межвуз. сборник — Горький: ГГУ, 1980 — с. 108-113
13. Управление деятельностью вуза по подготовке специалистов в структуре АСУ Горьковского университета /Научная организация учебного процесса в вузах Министерства гражданской авиации. Тез. докл. Всес. конф. — Киев: 1980 — с. 72 (Совместно с Агеевым В.В.)
14. Применение статистических критериев для обработки данных в подсистеме "Абитуриент". /Информационное и математическое обеспечение АСУ. Горький, 1981 - Ден. в ОНТИ НИИ ЦСУ СССР 22.01.81, № 6 - с. 17-21 (в соавторстве)
15. Информация и ее измерение — Горький: ГГУ, 1981 — 28 с. (в соавторстве)
16. О согласовании требований вузов и школ на конкурсных экзаменах. Отчет о НИР (промежуточный) /Горький: ГГУ, 1982 — 8 с. (в соавторстве)
17. Оценка уровня подготовки абитуриентов в п/с "Абитуриент". /Вопросы обработки экономической информации. Горький, 1983 — Деп. в ОНТИ НИИ ЦСУ СССР 24.11.83, № ЗІ Ф/У — с. 34-40 (в соавторстве)
18. Применение целевою подхода для оценки качества усвоения студентами учебного материала. /Вопросы обработки экономической информации. Горький, 1983 - Деп. в ОНТИ ПИИ ЦСУ СССР 24.11.83, №31 Ф/У - с. 21-30 (в соавторстве)
19. Расчет бюджета времени студентов на ЭВМ ЕС-1020 /Информационные модели и алгоритмы обработки экономической информации. Горький, 1984 — Деп. в ЦНИИ ТЭИ приборостроения 07.08.84, № 2521 — с. 14-19 (в соавторстве)
20. Статистический анализ приема студентов в Горьковский госуниверситет. - Горький, 1985 - 182 с. - Деп. в ВНТИЦ 1985, № 0285.0С60 100 (в соавторстве)
21. Контроль и управление самостоятельной работой студентов. Общее описание подсистемы — Горький: ГГУ, 1985 — 16 с.
22. Рузультаты деятельности приемных комиссий вузов г. Горького — Горький: ГГУ, 1986 - 85 с. - Деп. в ВНТИЦ 1986, № 0286.0106 666 (в соавторстве)
23. Оценка качества подготовки специалиста по его информационой модели /Анализ и моделирование экономических процессов. Межвузовский сб. — Горький: ГГУ, 1987 — С. 116-122 (в соавторстве)
24. Оценка работы приемных комиссий вузов по обобщенному критерию качества /Анализ и проектирование систем управления производством. Межвузовский сб. — Горький: ГГУ, 1988 — С. 111-117
25. Комплексная оценка качества организации учебного процесса в студенческой группе /Основные направления повышения качества подготовки инженерных кадров в свете перестройки высшего образования. Тез. докл. республик, науч.-метод, конф. — Л.:ЛПИ, 1988 — С. 12
26. Комплексная автоматизированная система управления деятельностью вуза /Системный анализ и экономические стратегии управления: Тез. докл. Международ, науч. конф. - СПб: СПбГТУ, 1994 - С. 174
27. Об экономике высшего образования региона /Проблемы региональной экономики. Межвузовский сб. — Н.Н.: ННГУ, 1997 — С. 6-9.
Состояние отечественных разработок в области управления учебным процессом
Общество все больше осознает особую роль системы образования в современном и будущем прогрессе человечества. Высшая школа — часть системы образования в нашей стране. Согласно 99 вуз рассматривается в четырех планах: как педагогическая система, для которой ведущим системообразующим фактором является педагогический процесс в широком смысле, как научная организация, обеспечивающая развитие науки, осуществляющая научные, опытно-конструкторские разработки и проектирование, как экономическая система, для которой системообразующим фактором является производство товара как социальная система, обеспечивающая жизнеобеспечение и соответствующее качество жизни работающим и учащимся в вузе.
Ведущей является педагогическая целевая система, т.к. в ней реализуется педагогический процесс в виде триады процессов: образования, обучения, воспитания.
Главная цель системы образования — обеспечить воспроизводство "человека развивающегося". Осуществление этой цели в большой степени зависит от качества отбора на первый курс, от уровня педагогического мастерства коллектива преподавателей, качества учебных планов, методики обучения, активизации научной работы студентов и уровня их самостоятельной работы, степени технического оснащения лабораторий и учебных заведений и т.д. Однако важную роль играет правильная организация и управление учебным процессом. Одним из средств повышения эффективности деятельности вуза является создание автоматизированных систем управления. Вся система ВУЗ разбита на ряд комплексов: учебный, кадровый, научно-исследовательский и материально-финансовый. Естественно, что такое разбиение условно и может быть подвергнуто критике, но, принимая такую условность, мы можем объединить в один комплекс многообразие подсистем, которые решают проблему повышения эффективности обучения и качества подготовки специалистов. Обзоры, которые были сделаны в разные годы, по анализу состояния разработок АСУ ВУЗ 1, 16, 35, 74, 87, исследованию функциональных подсистем 6, 17. 38, 881 позволяют выделить такие комплексы.
Отечественный [14, 23, 24, 29, 37, 62, 103, 104 и зарубежный опыт 4, 34, 94 показывает, что создание одной глобальной модели для иерархической организационной системы не обеспечивает решения задач на всех уровнях, т.к. эти задачи требуют различной чувствительности моделей и взаимодействия между органами управления 95. В силу этого целесообразно создавать комплекс моделей, которые на каждом уровне управления обеспечивают процесс принятия решений.
При анализе влияния на эффективность обучения учебного комплекса АСУ ВУЗ используется элиминирование — прием, при котором для определения влияния на изучаемое явление каждого фактора в отдельности не учитывается влияние всех остальных. Наиболее результативно решают поставленную задачу следущие подсистемы: "Абитуриент", "Сессия", "Текущая успеваемость", как вариант "Оперативный межсессионный контроль", "Контингент студентов" и комплекс мероприятий по формированию личности студентов. Все эти подсистемы функционируют на базе ЭВМ.
Эффективность применения ЭВМ связана с автоматизацией процессов принятия решений на основе применения математических моделей. В настоящее время только 3-5% задач, решаемых в процессе управления в вузах, включают в себя модели, остальные задачи относятся к расчетным или учетно-отчетным и сводятся к простой обработке данных 36, 95. Как известно, проблема управления возникает, если есть рассогласование желаемого и фактического состояния объекта. Процесс принятия решения включает ряд этапов: анализ проблемной ситуации, содержательная постановка задачи, определение альтернатив, их анализ и оценка, выбор наилучшего решения, учет и контроль выполнения решения. Часть этих функций реализуется с помощью ЭВМ, а часть, в силу невозможности или нецелесообразности передачи их ЭВМ, человеком. Активный характер процессов в вузе и управления им, изменчивость целей, сознательное или непреднамеренное искажение информации делают предпочтительной человеко-машинную процедуру принятия решений. В случае, если сроки решения ограничены (например, зачисление студентов), требуется смена условий задачи (изменение суждений о сложности экзаменов) и корректировка исходных данных (результаты экзаменационной сессии), диалог необходим. Автоматизация процессов взаимодействия сотрудников аппарата управления с моделью и базой данных путем создания диалоговых процедур — один из эффективных методов преодоления трудностей, возникающих в связи с активным характером управления в вузе 111, 86.
Основная задача подсистемы "Абитуриент" — это обработка сведений о поступлении заявлений, приеме, результатах вступительных экзаменов, выдача данных о контингенте поступающих в вуз по содержащимся в анкете сведениям личного дела, т.е. это рационализация и автоматизация делопроизводства. Именно по такому принципу шла разработка подсистем "Абитуриент" в разных вузах (МЭСИ, МЭИ, ТПИ, КГУ). Одной из самых распространенных аналитических задач традиционно является задача определения зависимостей оценок, полученных абитуриентами на вступительных экзаменах от среднего балла аттестата по различным категориям абитуриентов с модификациями этой задачи: зависимость от среднего балла аттестата, оценки на первом вступительном экзамене, суммы оценок на экзаменах по профилирующим предметам вуза, суммы оценок на вступительных экзаменах по всем предметам и т.д. Анализ результатов вступительных экзаменов и работы приемной комиссии [41] при таком подходе оказывается информационным. Получаемая информация нгпользуется для анализа и принятия решений. С нашей точки зрения целесообразно формальную, т.е. строго регламентированную сторону управления, полностью автоматизировать, а неформальную — представить набором моделей, взаимодействуя с которыми лицо, принимающее решение (ЛПР), может выбрать приемлемый вариант на основе человеко-машинной советующей системы. В частности, по мере развития подсистемы "Абитуриент" в нее включались задачи анализа и подготовки решений. Наиболее интересными и значительными работами в этом направлении были разработки МИЭТ. ЛПИ, КАИ, ННГУ.
На основе тщательной обработки информации в течение многих лет исследователи в разных вузах пришли к следующему выводу: при громадной экономии времени, средств, труда, энергии абитуриентов и преподавателей-экзаменаторов без ущерба для качественного набора студентов число вступительных экзаменов можно сократить 43.
Основной задачей подсистемы "Сессия" является выдача руководству факультета и вуза сведений об итогах экзаменационной сессии по предметам, преподавателям, группам, курсам, факультетам, в целом по вузу. Решаются задачи выявления характера распределения студентов, получивших неудовлетворительные оценки, успешно сдавших все экзамены и сдавших экзамены только на "хорошо" и "отлично". Все перечисленные задачи относятся к расчетным или учетно-отчетным. В качестве характеристики успеваемости используется средний балл. Основным недостатком этого критерия является его слабая чувствительность.
Формализация целей процесса обучения
Расширение автономии вузов делает более актуальной проблему введения и использования оценочных подходов и процедур в системе образования. Поиск приемлемых показателей для оценки результатов деятельности вузов представляет собой нелегкую задачу. Показатели оценки результатов и системы стимулирования должны занять более важное место в отношениях между университетами и их социальными партнерами по сравнению с традиционной системой, основанной на выполнении определенных директив в жестких иерархических рамках и на контроле соответствия содержания и методов обучения установленным нормами и требованиям. Не претендуя на полноту определения , сформулируем некоторые цели высшего образования: передача накопленных человечеством знаний; систематизация и развитие этих знаний, открытие новых знаний и их распространение; решение прикладных проблем с использованием научного потенциала вуза; создание предпосылок для всестороннего развития личности; усвоение знаний на творческом уровне.
Знания, соответствующие творческому уровню усвоения, оцениваются на "отлично". Система обучения должна обеспечить формирование профессиональных знаний в сочетании с высоким теоретическим уровнем, позволяющим решать познавательные и практические задачи в новых видах профессиональной деятельности. Эта цель требует обеспечить усвоение знаний не ниже аналитического уровня. Если оценивать знания в традиционной системе, то это соответствует оценкам "отлично" и "хорошо".
Требуется подготовка специалистов, обладающих достаточными знаниями в области фундаментальных, естественнонаучных и других дисциплин (в зависимости от области подготовки) и способных к самостоятельной деятельности. Система обучения должна обеспечить формирование умений и навыков в той или иной области профессиональной деятельности. Это предполагает возможность усвоения знаний на формальном уровне, что соответствует удовлетворительной оценке.
Если рассмотреть обычную академическую группу, то в ней почти всегда есть часть студентов, которые усваивают учебную информацию на творческом уровне. Мы отождествляем их с числом студентов, имеющих только отличные оценки.
Очевидно, что частные критерии оптимальности, входящие в (2.3) или в (2.4) при выполнении условия (2.2) являются противоречивыми, т.к. увеличение одного из них приводит к уменьшению хотя бы одного другого.
Множественность показателей (мер качества), характеризующих какие-либо объекты, не позволяет сравнивать эти объекты между собой без дополнительного анализа информации (например, без знания предпочтительности этих показателей). Различные способы их объединения (агрегирования), осуществляемые по тем или иным правилам, называются свертыванием (или сверткой векторного критерия, компонентами которого являются различные показатели). Одним из способов решения задачи векторной оптимизации является свертка векторного критерия в скалярный обобщенный критерий, который изложен в работах 7, 8. Типология моделей свертывания, наряду с анализом теорий квалиметрических шкал, наиболее полно и подробно изложена в работе 131.
Согласно системе понятий квалиметрии вводятся понятия двух классов свертывания: операционные свертывания, формирующие комплексные, групповые показатели из разнородных простых или сложных показателей (мер), статистические, формирующие обобщенные показатели из однородных показателей или мер. Классы свертывания конкретизируются через типы свертывания, которые сведены в таблицу [3. В нашем случае, когда в виде векторного критерия выступают выражения (2.4) или (2.3), можно использовать тип свертывания, названный сепарабельным (частный случай — аддитивное свертывание по Ю. Гермейеру).
Если цель обучения сформирована как задача А (2.3), тогда она сводится к максимизации обобщенного критерия Za , имеющего вид: Za = ocTvT + aava -сіфУф - aHvH (25) где (X,., аа, (Хф, а„ — коэффициенты, характеризующие важность частных критериев. Обычно требуется выполнение условий: от 0 аа 0 аф 0 aH 0 (2-6) Критерий Za позволяет сравнивать между собой по успеваемости различные группы студентов (академические группы, курсы, факультеты и т.д.): группа студентов 1, уровень знаний которой характеризуется вектором vl=(v1T,vla,vl(„vlII) является лучше группы студентов 2, уровень знаний которой характеризуется вектором V2=(v2.,.,V2a,V2(„V2ll) только тогда, когда Z.,1 Za2 , т.е. (aTv T + хау а - ОфУ ф - ану н) (оцу2т + aav2a - афУ2ф - анУ2н) При использовании обобщенного критерия типа Za основная трудность заключается в нахождении численных значений весовых коэффициентов (оц., гха, аф ан) Если цель обучения сформулирована как задача В (2.4), то формально она сводится к максимизации обобщенного критерия, имеющего вид: ZB=PT VT+pa уа+рф уф (2-7 как и в случае критерия Za, критерий Z„ позволяет сравнивать между собой по успеваемости различные группы студентов.
Методы оценки качества подготовки специалистов
Рассмотрим пекоторые методы оценки качества подготовки специалистов. Один из наиболее раенрострапетшх методов оценки - апкетировапие [33,70]. Метод предусматривает разработку специальной анкеты, позволяющей выявить интересующие исследователя характеристики и качестаа специалиста. Если обследование проводится среди выпускников ВУЗов (молодых специалистов), то может быть произведена оценка качества подготовки но объему и содержапию информации, а также оценка практических навыков, сообщаемых студенту в ипсти іугс, по уровпям усвоения в процессе обучения. К сожалению, эти сведения отражают лишь потенциальные возможности будущего специалиста, которые не всегда реализуются на практике. К достоинствам метода можно отнести легкость составления и корректировки апкет, возможность быстрой реализации (простое апкеїирование проводится среди страшекурсников во многих ПУЗах); относительную простоту статистической обработки собраппых анкет.
Интересный опыт обработки апкет описан в [3 5] на базе использования пакета прикладных программ (ППП) СОМИ. Метод экспертных оцепок предусматривает разработку определений и оценок личностных и деловых качеств специалистов, достаточных для объективного суждепия об их способностях, и реализуемых в сфере производства и общественной жизни трудового коллектива. Например, качества, характеризующие специалиста, разбивают на группы: - организаторские способности, - уровень зпаний, - умение руководить, - дисциплина и отпошепис к труду. За оспову оценки качества и ірупнн качеств можно взяп 5-бальную систему. Достоинства метода: сравпение полученных оценок (особенно при сравнении их с нормативными) за ряд лет могут дать более верную оцепку качестаа подготовки специалиста, позволяет веста целевую подготовку специалистов с учетом требований предприятий. К недостаткам следует отнести большие затраты временных и людских ресурсов. Метод нецелесообразно нримепять многократно, оп хорош при проведении единичпых обследований.
Обычпо УКі соответствует среднему баллу. ЇКІ учитывает степень самостоятельности и творческой активности студентов и складывается из оценок работы в НСО, учатия в работе научных конференций, семинаров и паучпых групп на кафедрах, в предметных олимпиадах и конкурсах. МТК определяется с учетом участия студента в общественно-полезной деятельности, а также в художественной самодеятельпости, спорте и т.д. Для опрсделепия ТКІ и MTKi нужпо учитывать масштабы участия, качество работы, степень отдачи будущего специалиста. Дос" тпетвом метода является то, чго характеристика складывается за весь период обучения и; следовательно, степень подготовленности специалиста к будущей работе оценивается достаточно объективно. Недостатком метода является сравнительно слабая разработанность системы оценок ГКІ и МТК і. Методы прогнозирования позволяют предвидеть результаты обучения и активно вмешиваться в учебпый процесс с целью своевременного изменения его для получения требуемого конечного результата [103]. Для обеспечения надежности прогнозов примепяют методы экстраполяции, которые основываются па причиппо-следствеїпюй зависимости действующих тенденций. Примером может служить метод "корреляции тенденций". Для прогнозирования успеваемости студептов используются вероятностные модели, дисперсионный апализ, рантовая корреляция и т.д. Недостатки метода: каждая прогнозирующая система пригодна для решепия своих частных вопросов; системы либо не замкпуты по отпошению к результатам прогнозирования, либо существуют лишь локальные обратные связи.
К недостаткам метода можно отнести его неконструктивность и сложности в реализации, связанные с проблемой трудоустройства молодых специалистов. Достаточно перспективно использование в практике оценивания качества подготовки специалистов нескольких методов, например, интегрального критерия оценки, сопровождаемого параллелъпым проведением анкетирования студентов па каждом курсе для самооценки, самокоіпроля будущих специалистов. Сравпенне этих результатов с оценкой преподавателей позволяет провести двухсторошпою оценку качества.Возможпо сочетание социально-педагогических тесто» и экспертных оценок. Оценка качества по информационной модели специалиста [23,25]. Описываемый подход позволяет провести анализ качества подготовки специалистов, получить количественные характеристики, па оспове которых можно выработать рекомендации по управлению. Информационная модель специалиста может быть применена для определения потребности в специалистах, для совершепствовапия существующей системы аттестации в процессе обучения, сопоставления и ранжировапия специалистов (например, при их трудоустройстве в соответствии с характером будущей работы). Для : специалиста определяют его потепциал Н . II = - log (1 - р), (2.20) где р - степень соответствия требованиям НТП.
Такая оцепка потенциала хорошо иптерпретируется содержатслъпо: если степещ соответствия знаний специалиста требованиям паучпо-техішчсского прогресса стремится к (идеальный вариант) единице, то потенциал II специалиста стремится к бесконечности; папротив, если знания безнадежно отстали от совремешшых требований, т.е. вероятность решения им актуальных задач близка к пулю, то нотепциал специалиста равен нулю; в случае 50% соответствия зпапий специалиста требованиям современности II = 1 бит при условии, что в формуле (2.20) используются двоичные логарифмы.
На первый взгляд существует очевидное соответствие между р и обычными экзаменационными оценками зпапий по четырехбалыгой системе, когда с учетом разброса в 0,5 балла, оценке "отлично" соответствует р = 7/8 и II = 3 бит, а оценке "неудовлетворительно" соответствует р =1/8 и II =0,2 бит. Это было бы справедливо в том случае, когда бы оцепки выставлялись достаточно компетентной и независимой комиссией, что редко имеет место. Обычно оцепка энапнй студента производится теми же преподавателями, которые сообщили ему эти знания, и при современном положепии дел в высшей школе эта оцепка поневоле выступает как самооценка преподавателями результатов своего труда, чю ведет к ее систематическому завышению. Экзаменационная оценка могла бы использоваться для измерения потенциала специалиста лигаь при условии бесконечною потенциала самого экзаменатора ( р = 1), что трудно реализуемо. Таким образом экзаменационные оценки могут использоваться для определения потенциала специалиста лишь в грубого приближения на первый случай.
Все сказанное справедливо лишь при определении потенциала конкретного специалиста. Если говорить о потенциале абстрактного среднего выпускника учебного заведения, то в характеристике усредняются не только индивидуальные шл епциалы конкретных специалистов, по и индивидуальные ошибки и отклопепия, допускаемые при аттестации конкретных специалистов. Опыт показывает, что средпий выпускник специального учебного заведения имеет достаточную информацию для решения примерно 75% задач, которые могут перед пим возникнуть, что соответствует II = 2 бит [23]. Согласно (2.20) потенциал хорошо подготовленного специалиста, который может решить пе только тривиальные, по и относительно редкие задачи, многократно (в десятки и сотни раз) превосходит потепциал средпего специалиста.
Подходы к формированию студенческих групп
Система образования играет роль решающего фактора в ускорении темпов социального и научно-технического прогресса, т.к. изменяет место и роль человека в системе производительных сил общества. Повышение эффективности производства связано с развитием творческих возможностей, трудовых способностей работников, с повышением уровня знаний, умений, навыков специалистов, поставляемых народному хозяйству через систему образования.
Отсев студентов (до недавнего времени он составлял около 4 тыс. за учебный год, из них 1,5 тыс. с дневного отделения), неудовлетворительные оценки (более 2 тыс. студентов получали их в экзаменацинную сессию по городу в целом), наличие противоправных поступков среди студенчества — все это заставляет серьезно отнестись к проблеме формирования студенческих групп. Необходимо, чтобы академическая группа наилучшим образом выполнила задачу воспитания специалиста, положительно влияла на взгляды, настроения, помогала гражданскому, нравственному взрослению каждого студента. В социальной психологии известен эффект группового давления, поэтому очень важно, чтобы создавалась среда увлеченных, целеустремленных людей, способных превращать свои знания в убеждения и применять их в жизни. Наряду с проведением воспитательной работы со студентами, нужно обратить внимание на психологические и психофизиологические их особенности. Для характеристики личности в целом наиболее существенное значение имеет ее отношение к себе, к обществу и выполняемой деятельности, поэтому выделяются три основных вида направленности личности: личная, коллективистическая и деловая. Изучение этих видов направленности у студентов мы проводили с помощью тестов, приведенных в [89]. Разумно определять направленность личности у абитуриентов с тем, чтобы при формировании студенческих групп в состав каждой вошли те (или хотя бы один), у кого ярко выражена деловая направленность. Обычно такой человек стремится сотрудничать с коллективом и добивается наибольшей продуктивности группы. Более высокие оценки успеваемости получают студенты, характеризующиеся деловой направленностью, что было подтверждено в результате исследований, проводимых на экономическом факультете ННГУ в течение ряда лет. Одним из важных пунктов исследования свойств личности являются, согласно современным представлениям, ее потребности. Провести изучение потребности в достижениях, в общении помогают тесты, приведенные в [85, 89]. Потребность в достижениях — стремление человека превзойти уже достигнутый уровень исполнения — положительно связана с академической успеваемостью студентов. Важным является изучение уровня тревожности, т.к. это качество позволяет прогнозировать поведение человека в стрессо-подобной ситуации. Учет преподавателями психологических особенностей студентов при приеме экзаменов может резко уменьшить количество низких оценок, т.к. дает возможность студенту максимально проявить себя. В процессе обучения происходят изменения в структуре личности, которые могут быть замечены при повторном анкетировании студентов.
Изучение особенностей личности позволяет не только определить социально-психологический портрет созданной академической группы, но помогает формировать группы с заданными свойствами, облегчает поиск неформальных лидеров, с целью сделать их формальными. Учет такого подхода к формированию академических групп меняет и функции куратора, среди которых важнейшими останутся целеобразование, организация коллектива, стимулирование деятельности студентов.
В настоящее время, несмотря на известные недостатки, оценка успеваемости является показателем и качества выпускаемых специалистов, поэтому формирование студенческих групп с использованием оценки успеваемости как основного параметра оправдана. На экономическом факультете ННГУ был поставлен эксперимент по формированию академических групп с разными принципами, но с учетом стандартных параметров: пол, изучаемый иностранный язык и алфавит в фамилиях студентов. Успешность обучения студентов оценивалась при помощи характеристики "потенциал" (специфический средний балл) для каждой группы и для специальности на каждом курсе.
1. Приведенные в таблице потенциалы вычислены после всех пересдач экзаменов и не учитывают отчисленных по разным причинам, в том числе и по академической неуспеваемости.
2. Принцип формирования, обозначенный как I - равные потенциалы групп, был реализован следующим образом." в группах 1-3 было приблизительно равное количество медалистов, людей с хорошим аттестатом и успешно сдавших конкурсные экзамены (ранее их называли зачисленные "по эксперименту), а также людей с полупроходным баллом. Считалось, что в среднем такие группы равны по своим возможностям осваивать учебный материал. Группа 4 комплектовалась в основном из выпускников подготовительного отделения (ранее рабфак), 2-3 человека из числа зачисленных по общему конкурсу и 1 человек имел диплом с отличием или был медалистом.
3. Принцип формирования групп, обозначенный как II -равные потенциалы студентов в группе, был реализован следующим образом: в первой группе были одни отличники, во второй-хорошисты (зачисленные по эксперименту), в третьей- зачисленные по общему конкурсу, в четвертой-выпускники отделения довузовской подготовки.
Анализ приведенной таблицы позволяет сделать некоторые выводы: ? различные принципы формирования академических групп не очень сильно влияют на средний потенциал группы в целом, особенно на старших курсах. На младших курсах эти различия в потенциалах заметны. Отсев студентов по академической неуспеваемости из групп с более низким потенциалом высок; ? группы, сформированные по принципу равного потенциала групп, легче обучать, т.к. при определенном уровне требований со стороны преподавателя можно изменять уровень трудности заданий с учетом потенциала студентов. Методика проведения практических и лабораторных работ в разных по потенциалу группах должна отличаться; ? статистика, накопленная за 10 лет показала, что преподаватели, принимающие экзамены по своему предмету в группах со столь значительными расхождениями в потенциалах (принцип II), изменяют требования к оценке знаний в каждой группе, используя "ползучий уровень". Унификация уровня требований к оценке знаний студентов в этот период становится необходимой; ? эксперимент показал, что возможно разноообразие принципов формирования групп. Если требуется группа для целевой интенсивной подготовки специалистов, то это должна быть группа по II принципу формирования (типа 1 группы), которая обеспечивает стабильно самый высокий потенциал на курсе, начиная с 1 и кончая 5 курсом.
