Содержание к диссертации
Введение
1 Образование. качество образования. качество знаний. управление качеством образования 9
1.1 Основные проблемы школьного образования, влияющие на качество образовательного процесса 10
1.2 Современные подходы к оценке качества образовательного процесса и к качеству знаний 13
1.3 Система управлення качеством знаний учащихся 17
1.4 Постановка задачи 23
1.5 Выводы 27
2 Разработка метода» алгоритма, программмного обеспечения структурной идентификации качества знаний школьников 29
2.1 Методика структурной идентификации образовательных процессов 29
2.2 Алгоритм структурной идентификации качества знаний школьника 38
2.3 Программный комплекс структурной идентификации качества знаний школьника 45
2.4 Выводы 51
3 Исследование закономерностей образовательного процесса в муниципальных средних общеобразовательных учреждениях 52
3.1 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 73
им. А. Ф. Чернонога 53
3.2 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 65 61
3.3 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 34 67
3.4 Выводы 73
4 Реализация структурной идентификации социально-экономических систем общеобразовательных средних школ № 73,65 И 34 г. Воронежа при оптимизации процесса формирования качества знаний 75
4.1 Структурная идентификация процессов формирования качества знаний учащихся средних общеобразовательных школ № 73,65 и 34 г. Воронежа 75
4.2 Оптимизация процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ 102
4.3 Выводы 109
Заключение 110
Список используемых источников
- Современные подходы к оценке качества образовательного процесса и к качеству знаний
- Алгоритм структурной идентификации качества знаний школьника
- Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 65
- Оптимизация процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ
Введение к работе
Проблемы развития системы образования, как формирующей компоненты современного государства становятся все более актуальными в период формирования нового информационного общества. Ускорение темпов развития науки по экспоненциальным законам переводит категорию информации в разряд необходимейших атрибутов человеческого общества, формируя, таким образом, информационное общество, т.е. общество, основанное на знаниях. Технократический путь развития делает науку и основанные на ней высокие технологии основным фактором в трансформации экономических и политических отношений. Для формирования информационного общества, его развития и благосостояния населения необходима современная подготовка научных кадров, которая обеспечивается системой образования. По аналогии с глобальной компьютерной сетью "Интернет", базирующейся на оптоволоконных системах, которые составляют так называемый "спинной хребет", "позвоночник" (backbone) Интернета, спинным хребтом образования является средняя общеобразовательная школа, деятельность которой затрагивает практически все население нашей страны. От того, как работает школа, какое образование по качеству получают наши дети, зависит их стартовый базис во взрослую жизнь. Поэтому выбранная тема диссертационной работы, несомненно, актуальна
Решение сложных задач управления социально-экономическими системами, какими являются средние общеобразовательные учреждения, требует современного подхода к управлению образовательным процессом на основе системного анализа, применения современных информационных технологий для принятия управленческих решений. Значительный вклад в развитие и распространение системного подхода при исследовании качества обучения, оптимизации процесса обучения внесли работы таких ученых, как
В.П. Беспалько, АЛ. Аукумс, М.И. Воробьев, В,И. Касимов, Р.К.Грабарь, Н.М. Михеев, ГЛ. Александров, Ю.К, Бабанский и др.
Рассматривая социально-экономические системы средних общеобразовательных школ как сложные образования, открытые внешним воздействиям, следует научно обоснованно подходить к принятию управленческих решений- Такой подход, базирующийся на глубоком анализе социально-экономических систем, образовательного процесса, математическом моделировании и прикладных методах принятия управленческих решении, раскрывается на примере средних общеобразовательных школ №73,65 и 34 г, Воронежа.
Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой ИЛ\601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению ВФ РГСУ -иПроблемы коммуникации, обмена и анализа информации на современном этапе развития общества".
Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечения для оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях,
Для этого необходимо решить следующие задачи:
разработать методику моделирования процессов формирования успеваемости групп учащихся, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении - методе группового учета аргументов;
разработать эффективный алгоритм, реализующий основные положения методики структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ с выбором управляющих параметров;
создать программный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ в реальном режиме
времени и имеющий дружеский интерфейс;
провести эксперимент по структурной идентификации процессов формирования успеваемости трупп учащихся 2-11-х классов средних общеобразовательных школ № 73, 65 и 34 г. Воронежа и получения прогностических моделей, необходимых для анализа успеваемости и принятия управленческих решений по оптимизации образовательного процесса;
на основе анализа параметров прогностических моделей качества знаний групп учащихся 5-9-х классов средней общеобразовательной школы № 73, г- Воронежа оптимизировать параметры образовательного процесса с целью повышения успеваемости учащихся.
В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
> оригинальная методика структурной идентификации процессов
формирования успеваемости групп учащихся средних
общеобразовательных школ, отличающаяся предложенным структурно-
функциональным подходом для анализа параметров внутренних и
внешних факторов образовательного процесса;
класс моделей, описывающего формирование успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающийся учетом особенностей формирования внутренних и внешних параметров образовательного процесса;
алгоритм структурной идентификации формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающийся возможностью выбора управляющих параметров и рациональным вычислительным процессом в реальном режиме времени на основе оптимизации числа независимых переменных;
интегрированный программный комплекс, отличающийся реализацией управленческих решений по оптимизации параметров образовательного
процесса, направленных на повышение успеваемости учащихся средних общеобразовательных школ; > универсальные предлагаемые решения отличаются использованием оригинальных моделей и алгоритмов не только для управления успеваемостью групп учащихся, но и при соответствующих аппаратных средствах для управления качеством знаний отдельных школьников на базе постоянно действующих математических моделей социально-экономических систем средних общеобразовательных школ. На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация успеваемости во 2-8-х классах средней общеобразовательной школы №73 г. Воронежа. Решение систем уравнений, описывающих процессы формирования успеваемости групп учащихся, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики структурной идентификации, позволило более чем в 1,5 раза повысить успеваемость в самых неблагополучных классах.
Результаты диссертации, внедрены в образовательный процесс
средней общеобразовательной школы №73 г. Воронежа. Основные
методические и программные разработки диссертации используются в
учебном процессе студентов дневного отделения четвертого курса
лесоинженериого факультета Воронежской государственной
лесотехнической академии для оптимизации качества знаний, а также в учебном процессе Воронежского филиала Российского государственного социального университета при проведении лабораторных занятий по курсам "Информационные технологии в социальной сфере", "Социальная информатика" для студентов первого курса факультета социальной работы.
Результаты докладывались на Международной научно-практической конференции "Проблемы функционирования, стабилизации и устойчивости развития предприятий лесопромышленного комплекса в новом столетии"
(Воронеж, 2004), ІІІ-ей Всероссийской научно-технической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2004), и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава ВФ РГСУ (Воронеж, 2005,2006).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе в издании, рекомендованном ВАК для публикаций по докторским диссертациям, В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении научных исследований, включающих теоретические и практические разработки, в том числе и проведение расчетов на ЭВМ, обработке и анализе их результатов; внедрении результатов в учебный процесс.
Современные подходы к оценке качества образовательного процесса и к качеству знаний
Понятие качества образовательного процесса динамически изменяется в зависимости от политической, социальной и профессиональной составляющей общественной системы страны [4,5]. За последние годы поиск новых концептуальных идей приводил то к дифференциации, то к профилизации, то к интеграции, то к гуманизации образования [6.7], Такие научные и практические эксперименты нередко приводили совершенно к противоположным результатам, которые выражались в том, что общий уровень знаний учащихся, полученный в общеобразовательных учреждениях не соответствовал требованиям высших учебных заведений и требовался целый комплекс дополнительных образовательных услуг (от подготовительных факультетов до репетиторства по отдельным дисциплинам). При этом каждое образовательное учреждение старалось объективно доказать, что уровень предлагаемых ее образовательных услуг не хуже, чем у других.
Традиционное понимание качества образования есть соответствие некоторому стандарту [8] (аккредитация, аттестация учебного заведения, оценка результатов его деятельности инспекцией, внутренний контроль и т.д.[9])- Существует два концептуальных подхода к разработке стандарта качества образования [10]. В первом случае разработчиком процедур контроля качества становится государство, а во втором - общественные организации, производственные и коммерческие структуры- Для первого подхода характерны завышенные самооценки (наше образование самое лучшее) [11], Второй подход использует внешние критерии (внешнее дополнение), которые согласно теореме Геделя, позволяют получать объективную оценку [12,13]- Так по данным института высшего образования Шанхайского университета, использовавшего такие критерии, как число выпускников, удостоившихся Нобелевской премии или премии в области математики - Fields Medals; число преподавателей, получивших эти награды; частотность упоминания научных работ сотрудников университета; количество статей, опубликованных в журналах Nature и Science; работа в известных фирмах, а также другие параметры, из российских вузов в общий рейтинг 2005 года вошли два учебных заведения: МГУ им. Ломоносова, который занял 67 место, и Санкт-Петербургский государственный университет, оказавшийся на 343 строчке. В первую десятку традиционно вошли восемь вузов США и два - Великобритании, Среди них университеты Гарварда, Кембриджа, Стэнфорда, Беркли, Оксфорда и т, д.
Неоднозначность подходов к оценке качества обучения применима и к категории качество знаний. Неоднозначность здесь обусловлена следующим вопросом: "Как качество образования влияет на качество знаний?" [14].
Чтобы рассмотреть соотношение этих двух категорий сначала покажем структуры оценки каждой из них. Показателями качества среднего образования являются [15,16]: качество преподавания; качество преподавателей; качество учебных планов, программ; качество материально-технической базы; качество знаний учащихся; качество управления; качество научно-исследовательской работы,
В структуре качества среднего образования качество знаний школьников выступает одним из показателей, что говорит о некоторой подчиненности качества знаний качеству образования. Качество знаний индивидуума может рассматриваться с временных позиций [17]: текущие; остаточные; фундаментальные и с позиций соответствия требованиям или стандартам [18, 19].
Качество образования является необходимым условием получения качественных знаний. Достаточным условием является желание самого индивидуума учиться- Причем необходимые условия могут влиять на достаточные. Например, качественное образование может изменить отношение обучающегося к образовательному процессу и пробудить у индивидуума тягу к знаниям и наоборот, некачественное образование может привести к потере интереса к обучению у школьника.
Алгоритм структурной идентификации качества знаний школьника
При структурной идентификации сложных систем следует учитывать особенности их функционирования [83, 84, 85, 86,87]. Социальные системы -это системы, которые характеризуются быстрым изменением протекающих в них процессов под воздействием внутренних и внешних факторов, поэтому их можно отнести к динамическим системам. Учет особенностей функционирования динамических систем позволит успешно провести эксперимент по их структурной идентификации.
Реализацией методики структурной идентификации социальной системы средней школы является получение модели качества знаний школьника на основе модернизированного комбинаторного алгоритма метода группового учета аргументов, который базируется на индуктивном подходе к моделированию социально-экономических процессов.
На первом этапе алгоритма идет формирование зависимых и независимых переменных согласно (2.1).
Особенностью функционирования социальной системы школьного образования является своеобразие систем разных уровней подготовки. Это объясняется возрастом школьников, особенностями учебного плана, количеством параллельных классов и т,д. Исходя из этого, предлагается взять за основу в качестве таксона первого уровня класс. Для класса выделяют таксоны второго уровня - отличники, хорошисты, троечники, двоечники. Таким образом, для каждой таксона верхнего уровня (класса) мы получаем четыре модели таксонов нижнего уровня - модели количества отличников, хорошистов, троечников и двоечников. Формирование таблицы исходных данных следует проводить на основе временного критерия (таблица 2.1).
Для внешних параметров следует проводить их размножение в зависимости от количества параллельных классов на каждом уровне подготовки. Длина выборки фактических данных в общем случае будет определяться суммой всех параллельных классов за весь рассматриваемый временной интервал. Так для уровня 2-го класса длина выборки составит 56, а для уровня 3-го класса - 64 (таблица 2,1).
Учитывая цели и задачи работы по оптимизации качества знаний учащихся, на втором этапе выбираются управляющие параметры, не подлежащие исключению в процессе перебора моделей-претендентов (частных описаний)
Согласно принципу "свободы выбора решений" [65, 88, 89] методика моделирования социальных систем предполагает максимальный допуск к эксперименту по структурной идентификации как можно большего числа независимых параметров. Независимые параметры, выбранные для эксперимента, как правило, имеют разную размерность, что требует производить центрирование и нормирование исходных данных [90, 91, 92, 93], В работе для центрирования и нормирования исходной информации используется выражение [94] где XJp, - текущее значение переменной, І = 1, ... , N, где N - длина выборки, j = 1, ... , К, где К - количество переменных, Хс - среднее значение исходной переменной, Sc - среднеквадратическое отклонение исходной переменной.
Соблюдая принцип свободы выбора решений, и допуская к эксперименту по структурной идентификации оптимальной модели изучаемого процесса как можно больше моделей, мы не можем точно сказать, какие из выбранных параметров влияют на исследуемую систему, а какие есть производные первых. Чтобы исключить из эксперимента зависимые величины, которые влекут плохую обусловленность матрицы коэффициентов, используется алгоритм определения зависимых переменных на основе определения коэффициентов парной корреляции [94,95]
где МІ - начало выборки, а М2 - конец выборки. Коэффициент парной корреляции позволяет исключить из процесса идентификации модели с зависимыми переменными, т.е. с коэффициентом R0 0,7 [96,97, 98].
Режим реального времени определяется аппаратными средствами, которые позволяют в настоящее время просматривать полные описания, насчитывающие не более чем 25 независимых переменных. В случае, если полное описание исследуемого процесса включает более чем 25 независимых переменных следует использовать многорядные алгоритмы МГУА [78, 99], которые теоретически допускают пропуск искомой оптимальной модели. Чтобы этого не произошло, мы и используем комбинаторный алгоритм МГУА, который гарантирует просмотр всех возможных частных описаний.
Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 65
Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 65 было создано в 1964 г. по адресу: г. Воронеж, ул. Матросова, 2А.
Организационная структура школы аналогична школе №73 (рисунок 3.1) и включает: управленческий аппарат - директор -1, заместитель директора по воспитательной части - 1, заместители по учебно-воспитательной работе -4; хозяйственная часть - заместитель по административно-хозяйственному управлению - 1, рабочие по обслуживанию школьного здания — 19, гардеробщик-1; бухгалтерия - главный бухгалтер - 1, бухгалтер - 1; библиотека - библиотекари - 1; социальная часть - социальный педагог - 1, психолог - 1; столовая.
Педагогический коллектив школы насчитывает 83 человека. Квалификация педагогического коллектива школы показана в таблице 3,4, Заслуженным учителем является Дмитриева Л, С. и Богданов А. А. На ставку работают 129 человек и на 1,25 ставки - 5 человек.
В школе существуют специализированные классы 10-11 классы: математический; гуманитарный; военный; химический. Дошкольная подготовка годовая с 6,5 лет.
Результаты педагогической деятельности коллектива школы можно оценить количеством победителей олимпиад и медалистов, которые приведены в таблицах 3.5 и 3.6.
Поступление выпускников МОУ СОШ №65 в высшие учебные заведения сразу после школы составляет 98 %.
В школе активно проводится внеклассная работа. Учащиеся школы имеют возможность посещать следующие кружки, курсы и секции: легкая атлетика; баскетбол; волейбол; шахматы; кружок хорового пения; кружок прикладного искусства.
Характеристику качества знаний учащихся и предварительный анализ системных взаимосвязей образовательных процессов основывается на классных журналах школы за период с 1999-2000 учебного года по 2003-2004 учебный год, т.е. за 5 лет педагогической деятельности.
Количество учащихся в классе (рисунок 3,7) превышает допустимые значения (25 человек) в 1,36 раза, причем максимального значения этот показатель достигает в 8 и 11-х классах.
Большое число параллельных классов (рисунок 3,8) вместе с количеством учащихся в классе свидетельствуют о большой внешней нагрузке на педагогический коллектив средней школы №65, что говорит о несбалансированности экономико-географических решений в Ленинском районе г, Воронежа, к которому относится это общеобразовательное учреждение.
Анализ успеваемости по школе №65 за период с 1999-2000 учебного года по 2003-2004 учебный год (рисунок 3.9 - ЗЛО) показывает, что тенденция изменения успеваемости, отмеченная для школы №73, сохранятся и в школе №65. Заметим только, что количество отличников сравнивается с количеством двоечников, как и в школе №73 в 7-м классе, а хорошисты с троечниками - в 4-5 классе. Наибольшее суммарное количество двоечников и троечников отмечено в 8-м классе, а наибольшее количество хорошистов и отличников - во втором и третьем классах. Максимальное количество пропусков отмечается в восьмых - девятых классах (рисунок 3.11).
Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 34 было создано в 1963 г. по адресу: г. Воронеж, ул. Чапаева, 115
Организационная структура школы аналогична структуре школы №73 (рисунок 3.1) и включает: управленческий аппарат - директор -1, заместитель директора по воспитательной части - 1» заместители по учебно-воспитательной работе -З; хозяйственная часть - заместитель по административно-хозяйственному управлению - 1, рабочие по обслуживанию школьного здания - 3, сторож -3, уборщица - 6, гардеробщик - 2; бухгалтерия - главный бухгалтер 1, бухгалтер -1; библиотека - библиотекари - 2; социальная часть - социальный педагог - 1, психолог - 1, логопед - 1; столовая,
Педагогический коллектив школы насчитывает 58 человека. Квалификация педагогического коллектива школы показана в таблице 3.7. Заслуженным учителем является Карпова К С. На ставку работают 41 человек и на 1,25 ставки - 17 человек.
Оптимизация процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ
Анализ полученных в результате эксперимента по структурной идентификации моделей показал, что можно выделить общие для всех моделей тенденции, а также частные особенности моделей разных категорий учащихся для различных школ Среди общих свойств моделей различных категорий учащихся и школ можно выделить: тенденцию увеличения числа отличников и хорошистов и уменьшение числа троечников и двоечников в случае увеличения средней заработной платы педагогов; У прямую зависимость увеличения числа отличников от числа пропущенных ими занятий; У обратную зависимость уменьшения числа отличников от увеличения общего числа учащихся в классе (кроме 11 класса); У прямую зависимость увеличения числа пропущенных занятий хорошистами; обратные зависимости числа троечников и двоечников от числа пропусков занятий отличниками и хорошистами; прямые зависимости числа троечников и двоечников от количества пропусков ими занятий; У прямые зависимости числа троечников и двоечников от общего числа учащихся в классе; тенденцию отсутствия влияния внутренних факторов на количество троечников и в большей степени - двоечников.
Результаты эксперимента по структурной идентификации убедительно свидетельствуют, что полученные модели имеют малую погрешность прогноза (как правило, менее 5%), что позволяет их использование в задачах оптимизации процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ.
Основной целью структурной идентификации сложных процессов является управление [108] и оптимизация изучаемого процесса [109, 110]. Системы моделей, полученные в результате проведения эксперимента по структурной идентификации качества знаний учащихся (4.2-4.6), послужили основой для оптимизации успеваемости. Анализ успеваемости по школам №73, 65 и 34 показал, что успеваемость падает, начиная с 4 класса, и максимальное суммарное количество троечников и двоечников наблюдается в 8-м классах (рисунки 3,4 и 3.5). На основе этих показателей было решено провести эксперимент по оптимизации успеваемости сначала именно для 8-х классов общеобразовательной средней школы №73, а затем распространить его на все другие неблагополучные классы (5, 6, 7 и 9) [111]. В таблице 47 представлены модели успеваемости учащихся 8 класса школы №73, отобранные в результате эксперимента по структурной идентификации.
Для оптимизации успеваемости были выбраны модели с минимумом критерия эпигнозного прогноза, отмеченные в таблице 4,7 жирным шрифтом, 9 класс Ys = 0,051149х5-0,00882хп+0,00005х49 + 0,464 Y4 = 0,087905x7-0303284xe + 0,069916xl4- 0,50115х]6+ОДЮ04х4? +15,508 ,.-. У3=0,54526х5-0?06652х7+0,031229х3 + 0,033775х10-0,00003х49-3,31 Y2=-0,145lx2+0104469x9-0,0335xll-0,0865x]6"0,0001x,9+ 9,208 Алгоритм оптимизации успеваемости следующий [108]. 1 этап - минимизация двоечников х4 - 0: a) уменьшаем до стандартной нормы количество учащихся в классе Xg = 25; b) уменьшаем количество пропусков занятий двоечниками хд - 0; c) увеличиваем среднюю зарплату учителям Х49 с шагом 250 р. 2 этап и все последующие - минимизация троечников х3- 0 и т.д.: d) используем полученные с предыдущего этапа значения параметров количества учащихся в классе и средней зарплаты учителей, а также специфические параметры моделей качества знаний учащихся других классов и оптимизируем количество отдельных групп учащихся» выделяемых по успеваемости,
В результате проведенных исследования было установлено, что количество двоечников станет равным 0, если х5 = 25, Х9 = 4, Х49 = 4500, Полученные значения управляющих параметров были, затем использованы для оптимизации остальных групп учащихся, выделенных по успеваемости в 8-м и других неблагополучных классов (5, 6, 7 и 9), Значения параметров, входящие в оптимальные модели приведены в таблице 4.8, а результаты оптимизации в таблице 4.9 и на рисунке 4Л.
