Использование технологии обратных вычислений при мониторинге качества дополнительного образования в вузе

УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 004.942:378.14.015.62 ББК 32.88

О. В. Виштак, И. А. Штырова

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАТНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ КАЧЕСТВА ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗЕ

O. V. Vishtak, I. A. Shtyrova

USE OF TECHNOLOGY OF INVERSE CALCULATIONS WHEN MONITORING THE QUALITY OF ADDITIONAL TRAINING AT THE UNIVERSITY

Способность вуза обеспечивать высокое качество обучения по программам профессиональной переподготовки, повышения квалификации, довузовской подготовки является одним из факторов, определяющих его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. В связи с этим обоснована актуальность создания системы мониторинга качества дополнительного образования в вузе. Определена иерархическая система показателей качества дополнительного образования в вузе. Показана актуальность использования технологии обратных вычислений при принятии управленческих решений на основе результатов мониторинга. Приведен алгоритм выполнения обратных вычислений. Рассмотрены различные случаи агрегирования показателя высшего уровня с учетом разных знаков прироста показателей качества низшего уровня. Проведен расчет необходимого прироста показателей первой группы для увеличения на заданное значение интегрированного показателя качества дополнительного образования в вузе.

Ключевые слова: дополнительное образование в вузе, управление качеством дополнительного образования в вузе, система показателей качества дополнительного образования в вузе, обратные вычисления.

As one of the factors determining the competitiveness of the university on the market of educational services is to provide high quality of training on programs of professional training, mastering of skills, preliminary training. The necessity of monitoring the quality of additional education at the university is substantiated. A hierarchical system of the quality of additional education at the university is defined. The urgency of the use of the technology of inverse calculations when making managerial decisions based on the results of monitoring is shown. The algorithm to perform the inverse calculations is presented. Various cases of the higher level aggregation taking into account different parameters of growth of the quality of the low level are considered. The calculation of the required rate of indicators of the first group to increase the quality of the integrated additional education at the university by a predetermined value are made.

Key words: additional education at the university, management of the quality of the additional education at the university, system of indicators of the quality of the additional education at the university, inverse calculations.

Введение

В настоящее время одним из приоритетных направлений деятельности вузов является развитие дополнительного образования. Способность вуза обеспечивать высокое качество обучения по программам профессиональной переподготовки, повышения квалификации, дополнительным предпрофессиональным программам является одним из факторов, определяющих его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. В связи с этим возникает необходимость формирования системы управления качеством вузовского дополнительного образования, которая ориентирована на удовлетворение требований потребителей, переподготовку специалистов по направлениям, соответствующим требованиям рынка, и позволяет занять лидирующие позиции на рынке образовательных услуг.

Для решения стратегических и оперативных задач управления качеством дополнительного образования в вузе необходимо наличие объективной информации о процессах и результатах деятельности подразделений вуза, реализующих дополнительные образовательные программы, что, в свою очередь, требует создания и поддержки в актуальном состоянии системы мониторинга качества образовательных услуг. Информационные объекты мониторинга - данные о слушателях, об организации учебного процесса, информация по учебно-методическому и нормативному обеспечению, финансовые сведения. Полученная информация является основанием для принятия управляющих решений, которые позволяют повысить результативность работы подразделения вуза, реализующего дополнительные образовательные программы.

Анализ исследований в области оценки качества вузовского образования представлен в трудах В. А. Болотова, А. А. Большакова, Л. Б. Железновой, А. А. Захарова, А. М. Новикова,

Н. А. Селезневой, Г. А. Шапоренковой и др. Авторы отмечают сложность оценки качества и проведения мониторинга мониторинга дополнительного образования на основе традиционно сложившихся подходов, т. к. нет федеральных образовательных стандартов, регламентирующих ведение деятельности по дополнительным образовательным программам.

Таким образом, актуальной является задача разработки системы показателей качества, модели и методики оценки качества дополнительного образования в вузе и соответствующего этой задаче алгоритмического и программного обеспечения.

Постановка задачи исследования

При формировании управленческих решений по повышению качества дополнительного образования в вузе будем использовать методику, основанную на технологии обратных вычислений, которая позволяет получать значения приростов аргументов прямой функции на основании ее задаваемого значения и дополнительной информации, поступающей от лица, принимающего решение.

Показатели, полученные в ходе мониторинга качества дополнительного образования в вузе, представляем в виде дерева показателей (рис. 1), где выделены следующие агрегативные группы: показатели конечных результатов образовательного процесса (доля слушателей, успешно окончивших обучение; доля слушателей, окончивших обучение на отлично; доля слушателей, устроившихся на работу (поступивших в вуз) по профилю обучения; доля слушателей, продолживших обучение по другим образовательным программам; доля слушателей, удовлетворенных обучением и др.); показатели качества реализации образовательного процесса (осте-пененность преподавательского состава; количество сертифицированных преподавателей; рейтинг преподавателей на основе анкетирования слушателей; использование современных технологий обучения; модульность образовательных программ и др.); показатели качества управления деятельностью подразделения (востребованность образовательных программ; организация контроля и диагностики результатов обучения; проведение мониторинговых исследований рыночных потребностей; организация повышения квалификации преподавателей и др.); показатели ресурсного обеспечения (количество специальностей, направлений подготовки; доля приведенного контингента; показатели сохранности контингента; динамика спроса на обучение; размер финансовых вложений для организации обучения; наличие необходимой материальнотехнической базы и др.) [1, 2].

D2 D2 D2 D2 D2

В11 D12 D13 D14 D15

D2 В1 D2 В1 D2

D41 В42 В43 В44 В45

Рис. 1. Иерархическая структура показателей

На основании анализа результатов мониторинга проводится оценка деятельности вузовского подразделения, реализующего дополнительные образовательные программы. Как показывает практика, актуальной задачей после проведения этого анализа является повышение качества дополнительного образования в вузе. При этом возникает необходимость определить приросты терминальных вершин дерева целей на основании прямых зависимостей показателей; информации о желаемых направлениях в изменениях показателей; информации о приоритетности в изменениях показателей; информации о желаемом приросте.

Алгоритм анализа результатов мониторинга на основе технологии обратных вычислений

Проводим формирование дерева целей, на котором направление изменения показателей отражаем, используя знаки «+» или «-» (увеличение или уменьшение), а приоритетность целей -с помощью их коэффициентов относительной важности (рис. 2).

I)"

В В В В В

В11 В12 В13 В14 В15

В2 В2 В2 В2 В2

41 ^^2 ^43 ^44 ^45

Рис. 2. Иерархическая структура показателей в стандартном виде для метода обратных вычислений

С учетом вышесказанного алгоритм выполнения обратных вычислений будет представлен следующим образом [3]:

Определяем новые значения показателей качества первого уровня (В\ ± Л/У ) на основе

заданного прироста качества показателя нулевого уровня (Л/0), приоритетности показателей первого уровня (а;), информации о направлениях в изменении показателей качества.

Определяем новые значения показателей качества второго уровня (/2 ± Л) на основе

новых значений показателей первого уровня, приоритетности показателей второго уровня (аД информации о направлениях в изменении показателей качества.

Для упрощения процесса обратных вычислений производим свертку дерева целей. При этом вводим фиктивные переменные, которые объединяют блоки по два аргумента [4]. Рассмотрим данную процедуру на примере первого иерархического уровня (рис. 3).

д1,

В

к1

Рис. 3. Группировка критериев с введением фиктивных переменных

Производим последовательное попарное объединение аргументов в группы. Полученные пары обозначаются как новые идентификаторы (рис. 4). Если знаки приростов полученных пар аргументов являются одинаковыми, то общий знак прироста будет тот же, что и аргументов. Если знаки приростов полученных пар аргументов неодинаковы, то общий знак прироста определяется знаком аргумента, имеющего больший коэффициент относительной важности. Коэффициент относительной важности объединенной группы определяется как сумма коэффициентов относительной важности аргументов.

В

Рис. 4. Попарное объединение соседних групп

Так как сумма коэффициентов относительной важности должна равняться единице, то при развертке каждой фиктивной переменной выполняем нормирование коэффициентов относительной важности для отдельных аргументов, которое осуществляется по следующим формулам:

, а! , а2

а1 =--!—, а2 =-------2— .

а! + а2 а! + а2

Например, рассчитаем новые коэффициенты относительной важности для группы показа-

, а, 0,4

а1 =-------1— =----------------= 0,67 .

а1 + а2 0,4 + 0,2

а2 = а2 =——— = 0,33 .

а1 + а2 0,4 + 0,2

Аналогичным образом производим свертку/развертку показателей второго иерархического уровня.

При агрегировании показателя высшего уровня из двух показателей низшего уровня возникает проблема учета разных знаков прироста показателей качества. Обозначим через а1 и а2 приоритеты показателей (коэффициенты относительной важности).

При совпадении знака желаемого прироста функции со знаками аргументов (рис. 5) и при наличии аддитивной функции решение производим следующим образом.

к

Рис. 5. Агрегирование показателей

Прирост функции следует разделить пропорционально коэффициентам знаки приростов полученных пар аргументов а1 и а2, в результате чего получим:

ЛК/ = а1 -ЛВ0, ДК2= а2 -ЛВ0

откуда

к;+лк; = а1 • (лв0 + к;),

К2 +ЛК2 = а2 • (ЛВ0 + К2).

Аналогично решается задача, если знаки приростов всех аргументов и функции отрицательны. Второй случай - прирост показателя ЛВ0 осуществляется за счет прироста только одного аргумента, например показателя К[ (рис. 6).

к1

Рис. 6. Агрегирование показателей

Для вычисления прироста аргументов в этом случае получим следующую обобщенную формулу:

ЛВ'+ДВ, + ЛВ, -а2В^/О; -В^.

Рассмотрим третий случай, когда прирост ЛВ0 происходит за счет приращения первого аргумента и уменьшения второго (рис. 7).

к1

Рис. 7. Агрегирование показателей (вариант 3) Получим следующую систему уравнений:

В0 + АО° = а!

лк;

лк 2

а

а

Решая данную систему, определяем значения приращений:

В обобщенном виде приросты показателей нижнего уровня определяем по формуле

ЛВг1+1 = ак - Щ /

Рассмотрим пример использования технологии обратных вычислений при проведении мониторинга качества дополнительного образования в вузе. В результате мониторинга было получено значение интегрального показателя качества дополнительного образования - 0,72. Определим необходимый уровень повышения показателей первой группы для достижения значения интегрального показателя 0,8 (рис. 8).

В°= 0,72

к1 = 0,8 к2 = 0,6

Рис. 8. Повышение уровня показателей первой группы

Так как знаки аргументов совпадают со знаком желаемого прироста функции, то воспользуемся соотношением

в0 + лв0 = а12 (к;+лк; )+а34 к'2 ,

откуда

0,8 = 0,6(0,8 + лк; ) + 0,4 • 0,6,

лк; = 0,13.

Проводя аналогичные вычисления для следующего уровня иерархии, получаем значение прироста показателей нижнего уровня. Так, например, необходимый прирост доли слушателей, успешно окончивших обучение, составил ЛВ2 = 0,11.

Заключение

Таким образом, своевременное проведение мониторинга качества вузовского дополнительного образования является важной составляющей управления подразделением вуза, реализующим дополнительные образовательные программы, а также всей системы управления в вузе. Предложенный подход к мониторингу качества вузовского дополнительного образования позволяет учесть его особенности. Внедрение технологий обратных вычислений в процедуру формирования управленческих решений предоставляет возможность выявления «слабых» сторон образовательного процесса и управления качеством вузовского дополнительного образования за счет фиксации уровня качества одних элементов и изменения уровня качества других элементов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Большаков А. А. Создание системы управления качеством образования вуза с использованием сбалансированной системы показателей и интеллектуальных методов / А. А. Большаков, К. Н. Золотько // Вестн. Сарат. гос. техн. ун-та. 2008. № 2 (33), вып. 2. С. 234-344.

2. Виштак О. В. Критерии оценки деятельности вузовского центра дополнительного образования / О. В. Виштак, И. А. Штырова // Фундаментальные исследования. 2013. № 4. С. 555-559.

3. Квятковская И. Ю. Теория принятия решений / И. Ю. Квятковская. Астрахань: ООО «ЦНТЭП», 2002. 99 с.

4. Одинцов Б. Е. Обратные вычисления в формировании экономических решений: учеб. пособие / Б. Е. Одинцов. М.: Финансы и статистика, 2004. 192 с.

REFERENCES

1. Bol'shakov A. A., 3olot'ko K. N. Sozdanie sistemy upravleniia kachestvom obrazovaniia vuza s is-pol'zovaniem sbalansirovannoi sistemy pokazatelei i intellektual'nykh metodov [Designing of the system of management of quality of university education using the balanced system of indicators and intellectual methods]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2008, no. 2 (33), iss. 2, pp. 234-344.

2. Vishtak O. V., Shtyrova I. A. Kriterii otsenki deiatel'nosti vuzovskogo tsentra dopolnitel'nogo obrazovaniia [Criteria of evaluation of the activity of the university center of further education]. Fundamental'nye issledovaniia, 2013, no. 4, pp. 555-559.

3. Kviatkovskaia I. Iu. Teoriiapriniatiia reshenii [Theory of decision making]. Astrakhan, OOO «TsNTEP», 2002. 99 p.

4. Odintsov B. E. Obratnye vychisleniia v formirovanii ekonomicheskikh reshenii [Inverse calculations in formation of economic decisions]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2004. 192 p.

Статья поступила в редакцию 5.07.2013

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Виштак Ольга Васильевна - Балаковский институт техники, технологии и управления (филиал) ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина»; д-р пед. наук, канд. техн. наук, доцент; зав. кафедрой «Информационные системы и технологии»; Kafist2007@mail.ru.

Vishtak Olga Vasilievna - Balakovo Institute of Techniques, Technology and Management (Branch) Saratov State Technical University named after Yu. A. Gagarin; Doctor of Pedagogics, Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor; Head of the Department "Informational Systems and Technologies"; Kafist2007@mail.ru.

Штырова Ирина Анатольевна - Балаковский институт техники, технологии и управления (филиал) ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина»; ассистент кафедры «Информационные системы и технологии»; irina-shtyrova@mail.ru.

Shtyrovа Irina Anatolievna - Balakovo Institute of Technic, Technology and Management (Branch) Saratov State Technical University named after Yu. A. Gagarin; Assistant of the Department "Informational Systems and Technologies"; irina-shtyrova@mail.ru.