Энтропийный подход к выбору экспертов при оценке качества педагогической деятельности в области информационной безопасности

тков, собственная оценка способности к распознаванию своих и чужих эмоций практически не отличается, а в отдельных случаях выше оценки данных способностей подростков, воспитывающихся в семье. Возможно, данный факт обусловлен современной ситуацией развития подростков, когда при сохранении значимости общения со сверстниками, межличностное взаимодействие осуществляется, как правило, посредством современных информационных технологий, что исключает возможность непосредственно наблюдать за эмоциональными проявлениями собеседника. В то время как воспитанники детского дома, как правило, лишены подобной возможности и в силу специфики воспитательного учреждения находятся в постоянных множественных социальных контактах.

Заключая анализ результатов исследования характеристик социоэмоционального развития старших подростков, лишенных родительского попечительства, можно сделать выводы о том, что

Библиографический список

для воспитанников интерната наиболее типичны противоречивость в межличностных отношениях; низкий уровень самоот-ношения и самооценки; среднеслабый уровень выраженности способности к познанию поведения других людей; преобладание стенических эмоций (гнев, страх) в общем эмоциональном фоне, при высокой эмоциональной возбудимости, длительности переживания эмоций и негативного влияния эмоциональных проявлений на деятельность; высокая оценка способности понимать свои эмоции и способности к управлению данными эмоциями).

Полученные в ходе нашего исследования результаты и сформулированные на их основе выводы определяют направление дальнейших исследований, в частности, особый интерес представляет разработка программы формирования социоэмо-циональной культуры старших подростков, воспитывающихся вне семьи.

1. Рубченко, А.К. Самоотношение и отношение юношей и девушек к родителям при семейной депривации: автореф. ...канд. психол. наук. -Москва, 2007.

2. Пономарева, М.С. Возрастно-половые особенности эмоциональности школьников 9-17 лет и ее восприятие учителями: автореф. .канд. психол. наук. - Санкт-Петербург, 2005.

3. Пацявичус, И.В. Эмоциональность и самооценка организации деятельности // Вопросы психологии. - 1985. - № 4.

4. Маликов, Л.В. Эмоциональное развитие подростков, воспитывающихся вне семьи: Монография. - Оренбург: Издательство ОГПУ, 2000.

5. Неволина, В.В. Психологические условия развития способности к эмоциональному взаимодействию младших школьников, воспитывающихся вне семьи: автореф. .канд. психол. наук. - Самара, 2008.

6. Пашина, Е.П., Рязанова, А.Х. Особенности эмоциональной сферы у воспитанников и сотрудников детского дома / Е.П. Пашина, А.Х. Рязанова // Психологический журнал. - 1993. - № 1.

Статья поступила в редакцию 23.08.10

УДК 681.3.067

А.Б. Архипова, асп. АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Барнаул; В.М. Белов, проф. АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Барнаул, E-mail: arhipova_ab@mail.ru

ЭНТРОПИЙНЫЙ ПОДХОД К ВЫБОРУ ЭКСПЕРТОВ ОРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

В работе приведены основные подходы оценки качества педагогической деятельности. Рассмотрен подход с использованием нечеткой логики на базе экспертных оценок.

Ключевые слова: подготовка специалистов, выбор экспертов, энтропийный подход.

Одним из ведущих противоречий в современном образовании является необходимость обеспечения соответствия качества профессионального образования меняющимся потребностям личности, общества, рынка труда и недостаточная теоретическая и методическая разработанность аппарата диагностики развития вузов, в том числе и оценки качества деятельности преподавателей высшей школы. Данное противоречие позволило сформулировать проблему исследования, которая заключается в разработке системы оценки качества деятельности профессорско-преподавательского состава (далее - ППС) в вузе при подготовке специалистов в области информационной безопасности (далее - ИБ).

Выделяют следующие подходы оценки качества деятельности ППС:

- учет мнения студентов о качестве преподавания [1];

- учет результатов обучения студентов [2; 3];

- рейтинговая система [4-6];

- деятельность ППС как компонент при оценке качества работы учебного подразделения (кафедры, факультета и т.д.) [7].

Однако, на наш взгляд, рассматриваемые подходы не являются достаточно объективными и не дают надежных оценок и показателей педагогического труда в силу их количественного и формального характера. Наиболее предпочтителен подход, использующий в своей основе нечеткую логику на базе экспертных оценок. Таким образом, возникает проблема выбора экспертов в области информационной безопасности, т.е. выбора из

некоторого множества специалистов (кандидатов в эксперты) лиц, наиболее компетентных в области информационной безопасности, педагогики и психологии, и составления из них экс-перт-ных групп.

В [8-11] описывают два подхода к выбору экспертов при оценке качества деятельности ППС:

1. Априорный - заключается в оценке компетентности до начала экспертизы и направлен на выбор экспертов и формирование экспертных групп.

2. Апостериорный - направлен на определение компетентности по результатам экспертизы и нацелен на учет компетентности при обработке данных опроса и на отбор экспертов для будущих экспертиз.

В рамках данных подходов существуют различные методы оценки компетентности. На наш взгляд, интерес представляют методы номинальной классификации, в частности метод построения классов, основанный на энтропии, в связи с его ориентацией на качественные характеристики экспертов. Результатом классификации является упорядоченный набор классов, каждый из которых описывают как можно большим числом дедуктивных высказываний, наилучшим образом отражающих характеристики индивидов данного класса.

Несмотря на наличие работ в ряде областей, например [12; 13], методы классификации, основанные на энтропии для выбора экспертов при оценке качества ППС в области информационной безопасности, в литературе отмечены не были. В большин-

стве случаев на начальном этапе выбор экспертов проводился на основе объективной оценки и самооценки эксперта.

Поэтому на сегодняшний день актуально адаптировать существующий энтропийный подход к задаче выбора экспертов при оценке качества деятельности ППС в области информационной безопасности.

Алгоритм выбора экспертов, основанный на энтропийном подходе [9], состоит в построении однородных классов с типичными последовательностями значений по минимальному числу тестов. Входными данными являются ответы кандидатов в эксперты на вопросы тестов. На выходе всех кандидатов разбивают на классы, определенные на основе тестов с максимально различающей способностью.

В качестве эксперимента авторами были составлены следующие тесты (Т^ для опроса 30 кандидатов:

1) уровень образования: высшее и ученая степень (+), высшее (-);

2) наличие научных работ в области ИБ: есть(+), нет (-);

3) стаж работы в области ИБ: 5 лет и более (+), менее 5 лет (-);

4) возраст: 30-60 (+), 22-29 (-);

5) занимаемая должность: руководящий состав (+), среднее звено (-);

6) частота участия в конференциях, семинарах по ИБ: часто (+), редко или никогда (-);

7) частота участия в других экспертизах: часто(+), редко или никогда (-);

8) специализацию в ИБ: техническая направленность (+), организационно-правовая направленность (-);

9) педагогическое образование: есть (+), нет (-);

10) наличие научных работ в области педагогики: есть (+), нет (-).

Результаты тестирования сведены в таблицу 1.

Обозначим число положительных ответов через п.(+), отрицательных - п.(-), число кандидатов - п, представляющее собой сумму п.(+) и п.(-).

Этап отбора наиболее информативных тестов реализуют посредством выполнения последовательных шагов путем вычисления энтропии каждого теста, общей и условной энтропии, коэффициента влияния.

Энтропия каждого теста (Н. ) представляет выражение следующего вида:

Н,= - П ^2 п - Я,

п

где т - количество тестов.

Причем выбор основания логарифма обусловлен дихотомическими ответами (+, -) на тесты.

Взаимное влияние тестов Т. и Т. определяют путем построения двумерной номинальной переменной. Ее вид представлен в таблице 2.

Полученные результаты позволяют вычислить общую энтропию (H;;):

ч

Hи = — [n log 2 n - n(++) log 2 n(++) - n(+-) log 2 n(+-) - n(-+) log 2 n(-+) - n(—) log 2 n(—)] (2) n

Причем H и принимает значения на интервале (0,2). Минимальное значение H и достигает при отсутствии дисперсии, а максимальное - в случае равенства всех nu n/4.

Следующий шаг реализации алгоритма - это вычисление условной энтропии hu .

У

hj = H + Ни - Hij.

Показателем информативности тестов считают величину I,-, представляющую собой:

Z hj

I =j------.

i Z Hu

j*i

Тест, имеющий максимальное значение I, является наиболее информативным по отношению к остальным и позволяет разбить множество индивидов на два класса: класс лиц, дающих на выбранный вопрос ответ (+), и класс лиц, отвечающий на данный вопрос (-).

Таким, образом, этап выявления наиболее информативных тестов можно считать реализованным.

Далее следует этап проверки классов на однородность.

Обозначим через ги(к), j=1,....,m число наиболее частых ответов на вопрос Ти в k-ом классе. Тогда вероятность ошибочной классификации для каждого теста n кандидатов оценивают следующим образом:

n -Z rj

Р. =—-------------.

n

Средняя вероятность ошибочной классификации по всему набору тестов имеет вид:

ZPj nm -ZZrj

p --------=----------J—-------.

m nm

В результате однородность класса, определенную по формуле l - p , сравнивают с некоторым произвольно выбранным уровнем однородности. В случае неоднородности классов процесс продолжают циклически с переходом на (m+l) тест.

В общем виде [9] при рассмотрении комбинации из s тестов для вычисления уровня однородности используют следующие формулы:

h(il,...,is ) * = Hil,.,is + Hg - Hil,..,isg ;

Z )g

I = g *К..Л* .

Z H (4.л).

g *4...is

І ...

Таблица 1

Матрица ответов 30 кандидатов на 10 вопросов

Таблица 2

Двумерная номинальная переменная

Т,

№

кандидата

1

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Т2

Тз Т4

+ +

+ +

Т5 Тб

+ +

+

+

Т7

Т8

Т9

+

+

Ответы на Ті Ответы на Т Маргинальное распределение Т

+ -

+ пі

- пІ

Маргинальное распределение Т, п(+) п<-) п

Таблица 3

Наиболее частые ответы на вопрос Т. в к-ом классе

Классы к Ті Т2 Тз Т4 Т5 Тб Т7 Т Т9 Тіо ЕЕг (к) І к

1 (-) 13 16 7 19 16 21 14 10 16 15

2 (+) 6 6 23 6 4 4 6 5 5 5

Ег (к) к 19 22 30 25 20 25 18 15 21 20 215

Процедура классификации подходит к концу, как только достигнут желаемый уровень однородности.

Приведем расчет цикла выявления наиболее информативных тестов по данным таблицы 1.

Выберем, например, уровень однородности 0,85%.

По формуле (1) рассчитаем Н.

Н1 = 0,918295; Н2 = 0,996791; Н3 = 0,783776; Н4 = 0,970951; Н5 = 1; Н6 = 0,948078; Н7 = 0,996791; Н8 = 0,970951; Н9 = 0,783776; Н10 = 1.

Далее рассчитаем Н. в соответствии с формулой (2).

Н12 = 1,834771; Н13 = 1,432872; Н14 = 1,752911; Н15 = 1,903792; Н16 = 1,782798;

Н17 = 1,873909; Н18 = 1,829473; Н19 = 1,662154; Н110 = 1,903795; Н2 3 = 1,636452; Н2 4 = 1,941345; Н2 5 = 1,983871; Н2 6 = 1,934451; Н2 7 = 1,989898; Н2 8 = 1,889246;

Н2 9 = 1,889246; Н210 = 1,877468; Н3 4 = 1,664853; Н3 5 = 1,779284; Н3 6 = 1,693344; Н3 7 = 1,779284; Н3 8 = 1,556676; Н3 9 = 1,463458; Н310 =1,662154; Н45 = 1,957543;

Н4 6 = 1,416685;Н4 7 = 1,941345;Н4 8 = 1,932914;Н4 9 = 1,742402; Н410 = 1,970952;

Н5 6 = 1,9446238; Н5 7 = 1,8774682; Н5 8 = 1,9575437; Н5 9 = 1,7424026;

Н510 = 1,970951; Н6 7 = 1,934451; Н6 8 = 1,916716; Н6 9 = 1,728282; Н610 = 1,944623; Н7 8 = 1,962898; Н7 9 = 1,750792; Н710 = 1,996792; Н8 9 = 1,687454;

Н810 = 1,846439;Н9 10 = 1,662154.

На основании значений Н1 Н. рассчитаем hij в соответствии с формулой (3).

h12 = 0,080316;^ 3 = 0,269195;h1 4 = 0,136334А 5 = 0,014501; h16 = 0,083575; h1 7 = 0,041178;h1 8 = 0,059773;^ 9 = 0,039917;h1 10 = 0,014501; ^ 3 = 0,144115;

^ 4 = 0,026396;h2 5 = 0,012921; ^ 6 = 0,010418;h2 7 = 0,003685; ^ 8 = 0,078495; h2 9 = 0,001284; ^ 10 = 0,119323;^ 4 = 0,089874;hз 5 = 0,004492;hз 6 = 0,038511; h3 7 = 0,001284^ 8 = 0,198051;hз 9 = 0,104095;^ 10 = 0,121622; ^ 5 = 0,0134068; h4 6 = 0,5023432;h4 7 = 0,0263968;^ 8 = 0,0089866; ^ 9 = 0,0123248; h4 10 = 0,000111^ 6 = 0,003455^ 7 = 0,119323; h5 8 = 0,013406^ 9 = 0,041374;

^ 10 = 0,029049;h6 7 = 0,010418; ^ 8 = 0,002312;^ 9 = 0,003572;h6 10 = 0,003458;

^ 8 = 0,004844; ^ 9 = 0,029775;h7 10 = 0;h8 9 = 0,067272;h8 10 = 0,124511; h9 10 = 0,121622.

По формуле (4) рассчитаем показатель I.:

II = 0,046273; 12 = 0,028277; 13 = 0,066213; 14 = 0,0500011; 15 = 0,0147176;

16 = 0,0403818; 17 = 0,0138486; 18 = 0,0336354; 19 = 0,0276796; 110 = 0,031723.

Из анализа рассчитанных значений показателя следует, что наибольшее информационное содержание имеет тест Т3, который отражает стаж работы кандидата в облас-

ти ИБ. На основании этого теста можно построить два класса: в один войдут лица со стажем работы 5 лет и более, а в другой - со стажем работы менее 5 лет. Учитывая наиболее частые ответы, получим таблицу 3, в которой указаны значения г(к).

По формуле (5) рассчитаем среднюю вероятность ошибочной классификации р:

р = (300-215)/300=0,283.

Получили однородность классов -

0,717. Так как был выбран уровень однородности 85%, то есть вероятность ошибки 0,15, то эти классы нельзя считать однородными. Поэтому процесс выявления набора из наиболее информативных тестов необходимо продолжить.

В результате расчета четырех циклов получен набор наиболее информативных тестов - Т,Т„Т,П,Т,, и, соответственно, 16

6 7 107 3 7 7

классов, имеющих однородность 0,86. Например:

1. Лица, имеющие техническую специализацию в области ИБ, со стажем работы 5 лет и более, с высоким уровнем компетентности в области ИБ, часто принимающие участие в конференциях и семинарах по ИБ, имеющие педагогическое образование.

2. Лица, имеющие техническую специализацию в области ИБ, со стажем работы 5 лет и более, с высоким уровнем компетентности в области ИБ, редко принимающие участие в конференциях и семинарах по ИБ, имеющие педагогическое образование.

Таким образом, в статье рассмотрен энтропийный подход к выбору экспертов в области информационной безопасности. Он позволяет выбирать из некоторого множества специалистов лиц, наиболее компетентных в данной области. Именно такие специалисты способны дать объективную оценку качества педагогической деятельности в области информационной безопасности.

Т

Т

+

+

+

+

5

+

+

9

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Библиографический список

1. Прудникова, М.М. Один из аспектов социологического мониторинга качества образования в университете // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды: материалы 3-й Всероссийской научно-практической конференции 25-26 сентября 2008 года / под ред. А.Г Овчаренко; Алт. гос. техн. ун-т, БТИ. - Бийск: Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2008.

2. Пантилеенко, В. Критерии оценки труда преподавателя / В. Пантилеенко, В. Пантелеев // А1таМа1ег. - 1991. - №2.

3. Соловьев, В. В поисках эффективности преподавательского труда / В. Соловьев [и др.] // Высшее образование в России. - 1997. - №1.

4. Кругликов, В. Рейтинговая система диагностики учебного процесса в вузе // Высшее образование в России. - 1996. - № 2.

5. Мищенко, С. В. К вопросу о введении рейтинговой системы оценки качества работы преподавателей университета // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды: Материалы третьей межрегиональной научно-практической конференции 29-30 июля 2005 г. -Алт. гос. тех. ун-т, БТИ. - Бийск: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, 2005.

6. Тихонов, Н.А. Оценка работы преподавателей как составная часть управления качеством обучения в вузе // Качество образования: проблемы, опыт, находки: Материалы Региональной научно-методич. конференции / под общ. ред. А.Ю. Тимофеева. - Сыктывкар: Изд-во Сыктывкарского университета, 2003.

7. Федоров, В.А. Оценка качества педагогической деятельности в вузе: проблемы измерения / В.А. Федоров, Е.Д. Колегова, Л.Н. Мазаева // Материалы XI Симпозиума "Квалиметрия в образовании: методология, методика и практика" / под науч. ред. д-ра техн. наук, профессора Н.А. Селезневой и д-ра филос. и экон. наук А.И. Субетто. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006.

8. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г Гурвич - М.: Наука, 1980.

9. Мёллер, Ф. Роль энтропии в номинальной классификации // Математика социологии. Моделирование и обработка информации / под ред. А. Аганбегяна, Х. Блейлока, Ф. Бородкина, Р. Будона, В. Капекки. - М.: Мир, 1977.

10. Панкова, Л.А. Организация экспертизы и анализ экспертной информации / Л.А. Панкова, А.М. Петровский, М.В. Шнейдерман. - М.: Наука, 1984.

11. Шибанов, ГП. Информационные технологии // Порядок формирования экспертных групп и проведения коллективной экспертизы. - 2003 -№12.

12. Болотов, В.А. Система оценки качества образования: учебное пособие / В.А. Болотов, Н.Ф. Ефремова. - М.: Университетская книга; Логос, 2007.

13. Васильева, Е.Ю. Рейтинг преподавателей, факультетов и кафедр в вузе / Е.Ю. Васильева, О.А. Граничина, С.Ю. Трапицын. - Спб.: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2007.

Статья поступила в редакцию 23.08.10

УДК З71.З

Т.А. Обухова, асп. РГПУ им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург, E-mail: tata22)g85@mail.ru

ШОРМИРОВАНИЕ КУЛЬТУРЫ БЕЗОПАСНОГО ПОВЕДЕНИЯНА УРОКАХ ОБЖ

В статье дается анализ понятий "культура безопасности", "культура безопасности жизнедеятельности", "культура личной безопасности" и "культура безопасного поведения". Предлагается разработка урока для учащихся 5-х классов в школьном курсе ОБЖ с использованием метода анализа конкретных ситуаций.

Ключевые слова: культура безопасности, культура безопасности жизнедеятельности, культура личной безопасности, культура безопасного поведения.

Несмотря на осуществление в последние годы широкого спектра законодательных, нормативных, правовых, организационных, инженерно-технических и других мероприятий в области обеспечения безопасности жизнедеятельности, устойчивой тенденции к уменьшению размеров людских потерь и материального ущерба от аварий, катастроф, стихийных бедствий, различных опасных ситуаций в быту, социальной сфере и на производстве не наблюдается [1]. Необходимо эффективное управление безопасностью человека, которое не должно сводиться только к формированию у людей совокупности знаний и умений. Нужно создавать новую парадигму образования, развивать систему ценностей и мировоззрение, позволяющее ориентироваться в самой разнообразной обстановке, анализировать опасные объекты и явления, оценивать риски, формировать безопасное поведение. Одним из путей достижения этого является воспитание соответствующей культуры.

Необходимо отметить, что на современном этапе не только отсутствует строгое и научное понятие такой культуры, но и наблюдаются разночтения в терминологии. Так, например, в публикациях зарубежных авторов используются термины "security culture" (безопасности культура) [2], "culture for survival" (культура выживания) [3] и "culture of security" (культура безопасности) [4]. Отечественные ученые применяют понятия "культура безопасности" (В.В. Сапронов), "культура безопасности жизнедеятельности" (Ю. Репин и Г. Чеурин) и "культура личной безопасности" (А. В. Генералов).

На основе анализа данных дефиниций, мы выявили, что существуют разнообразные варианты использования и определения понятий "культура безопасности", "культура безопасности жизнедеятельности" и "культура личной безопасности". Данные представлены в таблице.

По нашему мнению, в данном содержательном аспекте недостаточное внимание уделено процессу формирования безопасного поведения, в связи с этим целесообразно ввести термин "культура безопасного поведения". Под культурой безопасного поведения (далее КБП) мы понимаем часть личностной культуры, которая включает ценностное отношение к безопасности, а также систему знаний и умений безопасной реализации деятельности.

Объектом формирования КБП выступают школьники, как социально уязвимая группа населения. В связи с этим в педагогическом процессе реализуется стратегическая задача - подготовка школьников к самосовершенствованию безопасной жизнедеятельности на основе присвоения КБП. Данная задача включает в себя формирование:

1. ценностного отношения к своей безопасности, безопасности других и окружающей природной среде;

2. системы знаний в области безопасности жизнедеятельности;

3. системы умений готовности к безопасности жизнедеятельности.