Методика формирования структурных групп кандидатов при поступлении в магистратуру с прогнозируемой успешностью их обучения

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мохова М.Н. Активные методы в смешанном обучении в системе дополнительного педагогического образования: Дис.... канд. пед. наук. М., 2005. 155 с.

2. Капустин Ю.И. Педагогические и организационные условия эффективного сочетания очного обучения и применения технологий дистанционного образования: Дис. ... докт. пед. наук. М., 2007. 419 с.

3. Ширшов Е.В., Ефимова Е.В. Организация учебной деятельности в вузе на основе электронных информационно-образовательных технологий: Монография. Архангельск: Иза-во Арханг. гос. техн. ун-та, 2006. 208 с.

4. Ветринский Ю.А., Никитин А.Б., Сороц-кий В.А., Цикин И.А. Программные средства поддержки учебного процесса в информационно-образовательной среде университета // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2008. № 3 (60). Информатика. Телекоммуникации. Управление. С. 256-264.

5. Ветринский Ю.А., Никитин А.Б., Сороц-кий В.А., Цикин И.А. Работа с информационными ресурсами в типовой информационно-образовательной среде: Учеб.-метод, пособие / Под ред. И.А. Цикина. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008. 44 с.

УДК 355.4.6(2).301

Н.Б. Кунтурова

МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУРНЫХ ГРУПП КАНДИДАТОВ ПРИ ПОСТУПЛЕНИИ В МАГИСТРАТУРУ С ПРОГНОЗИРУЕМОЙ УСПЕШНОСТЬЮ ИХ ОБУЧЕНИЯ

Проблема обеспечения требуемого качества государственного кадрового заказа обусловливает необходимость построения эффективной системы управления качеством функционирования системы непрерывной подготовки кадров силовых структур. Данная система позволит на основе системного подхода получить адекватный аппарат для решения задач кадрового отбора и получения магистерского образования с учетом фактора профессиональной компетентности кадров. Это поможет на более качественном уровне решать задачи прогнозирования тенденций развития системы непрерывной подготовки специалистов силовых структур при том или ином воздействии, а также планирования процесса управления системой. Только при решении проблемы кадрового отбора кандидатов с учетом фактора профессиональной компетентности возможна разработка современной модели управления качеством системы непрерывной подготовки специалистов силовых структур, обеспечивающей эффективное выполнение государственного кадрового заказа.

Сущность процесса кадрового отбора кандидатов в магистратуру в соответствии с уров-

нем профессиональной компетентности состоит втаком целенаправленном изменении состояний подсистем подготовки и профессионального использования, которое обеспечивает достижение системой заданных целей функционирования — выполнение государственного кадрового заказа с требуемым качеством.

Достижение заданных целей функционирования системой непрерывной подготовки кадров силовых структур при том или ином варианте управления возможно только на основе использования методов моделирования.

Целью проведенной автором работы была разработка методики формирования структурных групп кандидатов, поступающих в магистратуру, с прогнозируемой успешностью их обучения.

На основе интегративного структурно-функционального подхода разработана методика фор-мирования набора кандидатов для получения магистерского образования с учетом фактора их профессиональной компетентности.

На первом этапе сбора информации о кандидатах их результаты, характеризующие уровень теоретической и практической подготовки,

Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании^

такие, как экспертные опенки, заносятся в матрицу экспертных оценок.

На втором этапе при помощи кластерного анализа все кандидаты распределяются натри структурные группы. Они различаются: по личностным качествам; качествам, характеризующим специфические способности кандидатов (склонности) к профессиональной деятельности.

При этом целенаправленно выявлены уровни профессиональной компетентности кандидатов (высоко-, средне-, малоуспешные) с целью формирования рекомендаций руководству вуза по приему слушателей в магистратуру. Этап реализуется в следующей последовательности:

1. Определяются численные значения показателя качества подготовки кандидатов к решению профессиональных задач — коэффициента профессиональной компетентности.

2. Обрабатывается информация матрицы экспертных оценок методом кластерного анализа в качественные показатели, такие, как высоко-, средне- и малоуспешные.

3. Формулируются рекомендации руководству вуза по использованию полученных качественных показателей кандидатов для формирования набора с прогнозируемым уровнем успешности дальнейшего обучения.

Разработка методики определяется необходимостью практической реализации разработанной ранее модели (рис. 1) с целью возможно более полного учета информации, имеющейся о каждом поступающем в магистратуру, и осуществления прогноза успешности обучения каждого слушателя.

Для реализации поставленной задачи была составлена матрица (? экспертных оценок кандидатов. В нее вошли:

коэффициент профессиональной компетентности;

уровень профессиональной подготовленности;

сред11ий балл диплома; категория профессиональной пригодности; коэффициент интеллекта (10), вычисленный с помощью теста Айзенка;

МНОЖЕСТВО КАНДИДАТОВ

Начало работы приемной комиссии

Дт

С:

Дт

С:

Конец работы приемной комиссии

Уровень профессиональной компетентности

Проведение

Анализ професс попал ьного

личных лсл психологического

отбора

Определение уровни профессиональной подготовленности

Определение

уровня РАСЧЕТ Я

физической

полготовки

Формирование интегральных оценок кандидата /, у - номер выпускника; к - вид контроля

Расчет групп распределения кандидатов с прогнозируемой успешностью обучения КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

Высокоуспешные

Среднеуспешные

Малоуспешные

СТРУКТУРНЫЕ

ГРУППЫ

МАНДАТНАЯ КОМИССИЯ

МНОЖЕСТВО СЛУШАТЕЛЕЙ

Рис. I. Организация кадрового набора офицеров с прогнозируемой успешностью дальнейшего обучения

уровень физической подготовленности; дисциплинарная практика (взыскания, поощрения).

При помощи метода кластерного анализа множество поступающих было разделено на три структурные группы (высоко-, средне- и малоуспешные). Кластерный анализ используется при построении разбиения, удовлетворяющего некоторому критерию оптимальности. Этот критерий представляет собой некоторый функционал, выражающий уровни желательности разбиений, который называют целевой функцией.

В качестве целевой функции была взята внуг-ригрупповая сумма квадратов отклонения

* = 1 ,

где Xj представляет собой измерения j-го объекта.

Объекты /-й иу'-й попадают в один кластер, когда расстояние (отдаленность) между точками Xj и Xj достаточно мало, и в разные кластеры, когда это расстояние достаточно велико. Значение d{xn Xj) для х, и Xj — расстояние между х, и Xj и эквивалентно расстоянию между /-м иу'-м объектам и с соответствен н ы м и характеристи кам и ( Fx, F2, F3,..., Fp). Расстояния между парами векторов d(xh Xj) могут быть представлены в виде сим-мегричной матрицы расстояний Ù.

' 0 dn ••A.Ï

D = d2i 0 -dn

к dn2 ... 0 J

Суть данного метода в том, что два объекта -кандидата, принадлежащих одной и той же группе (кластеру), имеют коэффициент сходства, который меньше некоторого порогового значения. В терминах евклидова расстояния ¿/это означает, что расстояние между двумя точками (объектами) кластера не должно превышать некоторого порогового значения А. Таким образом, Л определяет максимально допустимый диаметр подмножества, образующего кластер.

Положив расстояние между кластером /' +у'и некоторым другим кластером к, равным минимальному из этих расстояний

= +

получим первый шаг работы агломеративного иерархического алгоритма.

Последующие шаги аналогичны. Тогда формула перерасчета расстояний принимает вид

-d* +-

и, +nj

àjk-

В данном случае расстояние между двумя кластерами на каждом шаге работы алгоритма оказывается равным среднему арифметическому из расстояний между всеми такими парами элементов, что один элемент пары принадлежит к одному кластеру, другой — к другому. Процесс объединения идет до тех пор, пока количество групп не станет равным трем (высоко-, средне-, малоуспешные). При этом мерой различия служит квадрат евклидова расстояния:

d(x,,xj) =

*=i

Чтобы устранить неоднородность измерения исходных данных, все их значения предварительно нормируются. Нормирование исходных данных для кластерного анализа исследуемого процесса проводится посредством деления исходных величин на среднеквадратичное отклонение соответствующих показателей:

z=V-£

где xi — значение; х — среднее; а — стандартное отклонение.

Стандартизация позволяет сравнивать наблюдения из различных распределений. Методы нормирования означают признание всех признаков равноценными с точки зрения выяснения сходства рассматриваемых объектов.

При анализе результатов, полученных слушателями на вступительных экзаменах, и показателей их успешности в процессе обучения на факультете была выявлена высокая степень связи результатов слушателей с принадлежностью их к выделенным структурным группам. Исследование кандидатов на поступление с различным характером успешности (высоко-, средне- и малоуспешные) выявило значимые различия междуслушателями из числа принятых кандидатов, что свидетельствует о широком разбросе возможностей выпускников с различными показателями коэффициента профессиональной компетентности.

192

Г

Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании

Рис. 2. Реальная успешность в обучении Кш — критериальная тестовая мера

Рис. 3. Методика кадрового отбора кандидатов с прогнозируемой успешностью обучения

Рассмотрим реальный процесс: при осуществлении приема на обучение в магистратуру претендентов 80 человек, набирают же всего 50 слушателей (рис. 2).

1. При наборе без методики формирования структурных групп кандидатов на поступление в магистратуру с прогнозируемой успешностью результата их обучения взяли бы всех — 80 человек. Из них 42 + 14 = 56 человек будут успешно обучаться, т. е. коэффициент успешности у = 56/80 = 0,7.

2. При наборе с учетом методики формирования структурных групп кандидатов на поступление в магистратуру с прогнозируемой успешностью результата их обучения: 42 + 8 = 50; из них успешно обучающиеся составляют 38 человек, а коэффициент у = 42/50 = 0,84.

Методика распределения кандидатов на поступление в магистратуру на структурные группы значительно увеличивает качество приема на факультет.

Принадлежность слушателей к структурным группам - важный фактор, определяющий ус-

пех обучения и воспитания в магистратуре вузов силовых структур.

Значительное место в методике (рис. 3) занимает выбор способа формализации информации, полученной о каждом из кандидатов. В качестве аппарата формализации основных отношений структуры используется матричный метод.

Исследование кандидатов на поступление с различным характером успешности (высоко-, средне- и малоуспешные) выявило значимые различия между слушателями из числа принятых кандидатов, что свидетельствует о различных возможностях выпускников с разными показателями коэффициента профессиональной компетентности.

Предлагаемая методика обеспечивает структурирование группы кандидатов, принимающих участие в отборе, на группы (высоко-, средне-, малоуспешные). Существенное отличие предлагаемого подхода к набору слушателей в магистратуру вузов силовых структур — использование современного математического аппарата обработки информации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

I. Беспалько В.П. Элементы теории управления процессом обучения. Ч. 1,2. М.: Знание, 1980. 81 с.

2. Суходольский Г.В. Математико-психологические модели деятельности. СПб., 1994. 62 с.

УДК 355.4.6(2).301

Н.Б. Кунтурова

ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БУДУЩИХ СПЕЦИАЛИСТОВ

В ПРОЦЕССЕ ИХ ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ

Развитие профессиональной компетентности будущего специалиста происходит в процессе его обучения и саморазвития в вузе. Изучение процессов и результатов собственной деятельности обусловливает образование у обучаемых свойств, способствующих формированию их готовности к самостоятельному решению предстоящих задач, требующих компетентности и мастерства. Профессиональная компетентность как определенный процесс имеет стадии, или

фазы: начало, развитие (экстенсивное, интенсивное, стагнация, деградация и др.), окончание.

В современной психолого-педагогической литературе вопрос исследования профессиональной компетентности связывают с уровнем подготовки специалиста. Причем и уровень подготовки определяют как уровень усвоения компетентности: максимально возможный, достаточный, необходимый. Но измерений уровня профессиональной компетентности, ос-

Г