Изучение качества обучения в вузе с применением методов системного анализа и информационных технологий

УДК 303.732.4+378.1

О.Н. Лучко, Омский государственный институт сервиса В.А. Маренко, Омский филиал Института математики

имени С.Л. Соболева СО РАН Л.Г. Лучко, Институт развития образования Омской области

ИЗУЧЕНИЕ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В статье рассматривается педагогический объект «качество обучения». Приведена структуризация информации на обобщающем и детализирующем уровнях. Освещены результаты экспериментов по определению интеллектуальной, рефлексивной и информационной компонент нечеткой модели «Когнитивная готовность» субъекта образовательного процесса. Рассмотрен вопрос автоматизации ввода и преобразования данных для имитационного эксперимента по улучшению качества процесса обучения.

Ключевые слова: системный анализ, структуризация информации, когнитивная карта, интеллект, рефлексия, модель, процесс обучения, нечеткое множество, семантический дифференциал.

В педагогической теории и практике применяются разнообразные подходы к оценке качества подготовки обучаемых, которые представлены в научных трудах В.И. Андреева, Н.Ф. Ефремовой, З.Д. Жуковской, И.А. Зимней, М.М. Поташника, С.А. Степанова и т.д. Наиболее известны кибернетический, экспертный, квалиметрический и другие подходы. Совокупность научно обоснованных представлений об оценке качества обучения как существенном компоненте системы образования опирается на методы системного анализа и современные информационные технологии, использование которых способствует совершенствованию известных методик и процедур оценки знаний. Образование необходимо рассматривать как сложную систему с последующим разделением ее на соответствующие компоненты. Авторами решается частная задача повышения эффективности процесса обучения в вузе с позиции системного анализа и информационных технологий.

Структуризация информации о процессе обучения. Обобщающий аспект

Предположим, что процесс обучения - компонент образовательной системы, на который оказывают большое влияние следующие педагогические объекты: преподавательский состав, содержание и технологии обучения, тесно связанные между собой. Специфика этих связей состоит в том, что они находятся под влиянием человеческого фактора, т.е. являются активными элементами, вносящими дополнительную неопределенность в нечеткость изучаемого процесса, зависящего в том числе от внешней среды. Перечисленные объекты образовательного процесса - это управляющие факторы, входящие в блок базовых факторов. Целевой фактор исследования - образование. Это выходной фактор формируемой модели. На рис. 1 представлен фрагмент обобщающей информации о процессе обучения с экспертными оценками степени влияния управляющих факторов.

Рис. 1. Фрагмент обобщающей информации о процессе обучения

Соответствующее образование субъекты получают в зависимости от потребностей общества и личностных свойств. Оно связано с процессом обучения через мотивацию. Поднимая престиж профессии, можно оказывать управляющее воздействие на процесс обучения. Образовательный процесс протекает под влиянием экономической и политической среды. Это воздействие может измеряться степенью стабильности, а выбор стратегии управления образовательным процессом варьироваться в соответствии со слабым, умеренным или высоким ее уровнями. Формализовать воздействие внешней среды можно с помощью лингвистических переменных, выражаемых словами или словосочетаниями естественного языка.

Личностные свойства субъекта образовательного процесса являются источником будущего профессионального развития, способствующего реализации профессиональных планов, поэтому их также необходимо учитывать в образовательном процессе как систему управляющих факторов.

Детализирующий аспект информации, необходимой для исследования процесса обучения и его качества

Первый или обобщающий уровень представления информации об исследуемом объекте - это когнитивная карта соответствующей предметной области. Второй уровень структуризации представляет собой детализирующую информацию, которой могут быть имманентные свойства объектов первого уровня иерархии. Например, личностные свойства субъекта образовательного процесса: его интеллектуальный потенциал (ИП), результаты ЕГЭ, самооценка, поведение, работоспособность, особенности восприятия информации и др.

С использованием интернет-теста В.Н. Бузина и Э.Ф. Вандерлика проведен эксперимент по определению интеллектуального потенциала студентов [1]. Данные представлены в виде нечеткого множества (рис. 2).

1

0.8 0.6 0.4 0.2 0

10 15 20 25 30 6™ Рис. 2. Нечеткое множество «интеллектуальный потенциал»

На оси абсцисс откладываются значения интеллектуального показателя в баллах, на оси ординат - степень выраженности исследуемого свойства.

Разработка нечеткой модели «Когнитивная готовность» студента

Интеллектуальный потенциал субъекта образовательного процесса - это компонент разрабатываемой нечеткой модели «Когнитивная готовность» студента. Кроме интеллектуального показателя структура модели включает интеллектуальную и рефлексивную составляющие (рис. 3).

Рефлексивный компонент (критическое мышление) - это личностное качество, помогающее осознавать содержание обучения за счет размышления над собственным познавательным процессом. Рефлексивный компонент состоит в том, что на личный жизненный опыт накладывается новая информация, предусматривающая оценочную деятельность [2]. Для выявления этого показателя в рамках компетентностного подхода применялось анкетирование, проведенное в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки 230700 - Прикладная информатика. Для получения численных значений использовался метод семантического дифференциала в виде нескольких п-балльных шкал. Каждая такая шкала соответствует п градациям степени выраженности исследуемого свойства. Задача опрашиваемого - зафиксировать свою оценку в виде отнесения ее к определенному полюсу шкалы с соответствующей градацией [3]. В анкете шкала представлена от min до max значений степени выраженности исследуемого свойства. В результате возникнет субъективный семантический профиль - ломаная линия, соединяющая все метки. В исследовании это семантический профиль субъекта, обладающего соответствующими профессиональными компетенциями. С помощью Microsoft SQL Server создана и пополняется база данных семантических профилей выпускников [4].

интеллектуальный компонент

Л/.

А

71

Ау

->

рефтекснвный компонент

/

/

информационный компонент

Рис. 3. Нечеткая модель «Когнитивная готовность» студента

Для уточнения рефлексивного аспекта, состоящего в том, что субъект обучения размышляет над своей образовательной деятельностью, анкетирование для каждой личности проводится в трех вариантах в соответствии с методикой В.А. Лефевра: что о себе думаю я; что обо мне думает другой человек; что думаю я о том, что обо мне думает другой человек [5]. Испытуемые осуществляли самооценку знаний. Затем проводилась оценка знаний испытуемого другим субъектом и самим испытуемым, ставшим на позицию стороннего наблюдателя. Значение для каждой компетенции - среднее по трем числам. Интегральный показатель - сумма средних баллов по всем компетенциям. По результатам анкетирования группы студентов строится нечеткое множество «рефлексивный показатель». На координатной оси «рефлексивный компонент» откладываются степени выраженности исследуемого свойства.

На кафедре прикладной информатики и математики Омского государственного института сервиса в настоящее время действует следующая система контроля качества образовательного процесса: текущая оценка знаний (выражена в виде рейтинга), рубежный контроль (зачеты и экзамены) и итоговый контроль (курсовое проектирование, государственный экзамен, дипломное проектирование). Введение дополнительного контроля, предлагаемого в виде индивидуального семантического профиля, позволит глубже оценить уровень подготовки студентов.

Информационный компонент выявляет совокупность способностей студента рационально добывать информацию, превращая ее в знания и компетенции, умение овладевать новыми технологиями переработки информации. Специалисты выделяют три уровня владения информационными компетенциями:

- базовый, предполагающий владение общими приемами создания, редактирования, сохранения, копирования и переноса информации;

- технологический, в виде оценки средств и ресурсов глобальной компьютерной сети;

- практический, предполагающий владение инструментами для осуществления информационной деятельности.

Численное значение информационного компонента устанавливается по каждому субъекту образовательного процесса экспертами - членами методического совета кафедры. Инте-

гральный индивидуальный показатель - сумма баллов по всем компетенциям. По результатам экспертного оценивания группы студентов строится нечеткое множество «информационный показатель».

Три характеристики субъекта процесса обучения составляют сформированную нечеткую модель «Когнитивная готовность», в которой каждый студент представлен точкой в трехмерном пространстве. Используя такую формализацию, можно проводить классификацию студентов по заданным признакам и рекомендовать соответствующим группам индивидуальные технологии обучения, различающиеся по степени интерактивности. Эффективность форм обучения с градациями интерактивности достигается не только за счет более полного воссоздания реальных условий профессиональной деятельности, но и за счет более полного личностного включения обучаемого в проблемную ситуацию, интенсификации межличностного общения, наличия эмоциональных переживаний успеха или неудачи в рамках исследуемого процесса обучения.

Основа модели - когнитивная пространственная модель учащегося, сформированная Е.М. Бершардским [6]. Модель отражает реальность в большей степени, т.к. она отличается от упомянутой тем, что содержат только личностные характеристики субъекта процесса обучения и одинаковые единицы измерения - степень выраженности исследуемого свойства в интервале от нуля до единицы.

Сформированную модель «Когнитивная готовность» студента можно применять не только для рекомендации методов обучения, но и для диагностики пригодности личности к определенной профессиональной деятельности. Определив возможности человека в отношении интеллектуальных, информационных и рефлексивных качеств, можно установить и пригодность его не только для данной конкретной специальности, но и для всех специальностей, деятельность которых требует такого же сочетания качеств.

Автоматизация подготовки данных

Построенная обобщенная структура предметной области в виде ориентированного графа преобразуется в когнитивную модель - функциональный граф, вершины которого представлены лингвистическими переменными. Например, «содержание» обучения с терм-множествами значений «сложное содержание», «очень сложное»; «преподавательский состав» с термами «квалифицированный», «не очень квалифицированный» и т.д.

Формализация когнитивной модели осуществляется в виде кортежа Ф = (G, Х, F), где G =< V, E > - ориентированный граф; Х - множество параметров вершин V; X : V ^ R, R -множество вещественных чисел; F = F (X, E) = F (х¡, Xj, ej - функционал преобразования дуг, ставящий в соответствие каждой дуге весовой коэффициент Wj [7].

С помощью когнитивной модели проводится имитационный эксперимент, воспроизводящий протекание изучаемого образовательного процесса с помощью программных средств. Он позволяет ответить на вопрос: «что будет, если..?». Имитационная модель реализует различные варианты процесса обучения [8]. Задача - найти решение, оцениваемое с помощью атрибутов Fj (x), ... , Fn (x), оптимизирующее заданные характеристики Fn (G) ^ opt и удовлетворяющее заданным ограничениям. Образовательная система должна функционировать с максимальной отдачей, т.е. целевой фактор «качество обучения» должен стремиться к максимальным значениям F (хц) ^ max, хц е Х. А наилучший расчетный результат должен реа-лизовываться на практике.

Рис. 4. Форма для ввода и преобразования данных в модуле «Эффективность обучения»

На рис. 4 приведена форма ввода и преобразования данных для проведения имитационного эксперимента.

Реализуется проект «Разработка информационной системы управления образовательным процессом» с модульной структурой. Функционируют два модуля: для расчета интеллектуального потенциала и построения семантического профиля.

В настоящее время проводится экспертное оценивание, устанавливаются степени согласованности мнений экспертов, осуществляется тестирование модуля «Эффективность обучения», ведется наблюдение за саморазвитием процесса обучения. Затем планируется серия имитационных экспериментов для получения вариантов образовательного процесса с управляющими факторами по отдельности и ожидание синергетического эффекта при интегральном сочетании факторов.

Завершающим этапом исследований будет выработка системы рекомендаций, позволяющих улучшить процесс обучения в высших учебных заведениях.

Библиографический список

1. Бузин, В.Н. Краткий ориентировочный тест [Электронный ресурс] / В.Н. Бузин, Э.Ф. Вандерлик. - Режим доступа: http://testoteka.narod.ru/int71/03.html (01.09.2012).

2. Загашев, И.О. Критическое мышление: технология развития / И.О. Загашев, С.И. Заир-Бек. - СПб. : Дельта, 2003. - 284 с.

3. Osgood, C.E. The Measurement of Meaning / C.E. Osgood, G. Suci, P. Tannenbaum. - University of Illinois Press, 1957.

4. Лупенцов, О.С. Применение семантического дифференциала для реализации компетентностного подхода в вузе / О.С. Лупенцов, О.Н. Лучко, В.А. Маренко // Информатизация образования и науки. - 2012. -№ 3 (15). - С. 128-134.

5. Лефевр, В.А. Формула человека. Контуры фундаментальной психологии : Пер. с англ. / В.А. Лефевр. -М. : Прогресс, 1991. - 108 с.

6. Бершадский М.Е. Когнитивная образовательная технология: построение когнитивной модели учащегося и ее использование для проектирования учебного процесса / М.Е. Бершадский // Школьные технологии. - 2005. - № 5. - С. 73-83.

7. Горелова, Г.В. Когнитивный подход к исследованию условий развития региональной системы / Г.В. Горелова, В.А. Верба, Е.Н. Захарова // Искусственный интеллект. - 2004. - № 4. - С. 313-320.

8. Вентцель Е.С. Исследование операций / Е.С. Вентцель. - М. : Советское радио, 1972. - 552 с.

O.N. Lucko, Candidate of Pedagogics, Professor Omsk State Institute of Service V.A. Marenco, Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor Omsky FGBUN branch of the Institute of Mathematics S.L. Soboleva

of the Russian Academy of Sciences L.G. Lucko, Candidate of Pedagogical Sciences, Assistant Professor Institute for the Development of Education in Omsk Region STUDY OF THE QUALITY OF EDUCATION IN HIGH SCHOOL USING THE SYSTEM ANALYSIS METHODS AND INFORMATION TECHNOLOGY The article considers to manage the process of study at the University. Shows the structuring of the information and a fragment of cognitive maps "learning Process". Presented the results of experiments on definition of intelligence and reflection as components of the fuzzy model "cognitive readiness" and automaton of data konvertering.

KeyWords: system analysis, structuring information, cognitive map, intellect, reflection, model, learning process, fuzzy set, semantic differential.

© Лучко О.Н., Маренко В.А., Лучко Л.Г., 2013

Авторы статьи:

Олег Николаевич Лучко, кандидат педагогических наук, профессор, Омский государственный институт сервиса, e-mail: o_luchko@rambler.ru;

Валентина Афанасьевна Маренко, кандидат технических наук, доцент, Омский филиал Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, e-mail: marenko@ofim.oscsbras.ru;

Лариса Геннадьевна Лучко, кандидат педагогических наук, доцент, Институт развития образования Омской области, e-mail: l_luchko@mail.ru.

Рецензент - Э.Б. Хвецкович, кандидат технических наук, доцент, Омская гуманитарная академия.