Управление формированием и оценкой профессиональных компетенций в электронных образовательных системах на основе когнитивных моделей

05.13.00

УДК 004.9: 378.1

УПРАВЛЕНИЕ ФОРМИРОВАНИЕМ И ОЦЕНКОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ В ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

© 2017

Татьяна Михайловна Шамсутдинова, кандидат физико-математических наук,

доцент кафедры «Информатика и информационные технологии» ФГБОУ ВО Башкирский государственный аграрный университет, Уфа

Аннотация

Введение. Данная работа посвящена вопросам формирования и оценки профессиональных компетенций студентов в системах электронного обучения. При этом дается понятие компетенции, рассматривается структура ее компонент.

Материалы и методы. Исследование включает в себя построение модели системы управления обучением в электронной информационно-образовательной среде, разработку метода оценки уровня компетенций, а также онтологическое моделирование процесса формирования компетенций на примере учебного плана бакалавров направления подготовки «Бизнес-информатика» Башкирского государственного аграрного университета. Для создания когнитивных моделей использовался редактор онтологий Protégé, позволяющий моделировать онтологии на основе семантических сетей.

Результаты и обсуждение. На основе результатов онтологического моделирования был спроектирован электронный учебный курс, предназначенный для формирования и оценки профессиональных компетенций студентов. Данный курс был реализован в системе электронного обучения на базе LMSMoodle. Данная среда относится к классу систем управления обучением и позволяет, в том числе, реализовывать компетентностную модель образовательного процесса за счет введения показателей освоения отдельных компетенций в ходе изучения различных дисциплин. Далее было проведено экспериментальное исследование по проверке уровня компетенций бакалавров Башкирского ГАУ. Результаты исследования стали основой для определения текущего рейтинга студентов и построения их дальнейшей индивидуальной образовательной траектории. Заключение. Построенные модели управления обучением и спроектированный электронный курс предназначены для повышения эффективности образовательного процесса за счет усиления контроля над текущим уровнем сформированности профессиональных компетенций студентов и могут быть использованы в учебном процессе.

Ключевые слова: база знаний, когнитивные модели, компетенция, моделирование, образовательная траектория, образовательный стандарт, онтология, оценка знаний, профессиональная компетентность, семантические сети, системы управления, электронная информационно-образовательная среда, электронное обучение.

Для цитирования: Шамсутдинова Т. М. Управление формированием и оценкой профессиональных компетенций в электронных образовательных системах на основе когнитивных моделей // Вестник НГИЭИ. 2017. № 10 (77). С. 35-44.

MANAGEMENT OF FORMATION AND ASSESSMENT OF PROFESSIONAL COMPETENCE IN ELECTRONIC EDUCATIONAL SYSTEMS BASED ON COGNITIVE MODELS

© 2017

Tatiana Mikhailovna Shamsutdinova, Ph.D. (Phisics and Mathematics), The associate professor of the chair «Informatics and Information Technologies»

Bashkir State Agrarian University, Ufa

Abstract

Introduction. This article is about formation and assessment of professional competencies of students for e-learning systems. Also, the concept of competence is given; the structure of its components is examined. Materials and Methods. The study includes the construction of a model of a learning management system in an electronic information and educational environment, the development of a method for assessing the level of competences, as well as the ontological modeling of the process of formation of competencies in case of bachelor program «Busi-

ness-Informatics» of the Bashkir State Agrarian University. To create cognitive models, the Ontology editor Protégé was used. This editor is used to model an ontology based on semantic networks.

Results and Discussion. On the basis of the results of ontological modeling, an e-learning course designed for the formation and assessment of the students' professional competencies was designed. This course was implemented in the e-learning system based on LMS Moodle. This environment belongs to the class of training management systems and allows, among other things, to implement the competence model of the educational process by using the competence indicators in the study of various disciplines. Next, an experimental study was conducted to verify the level of competence of bachelors in the BSAU. The results of the study are used to determine the current ranking of students and the construction of their further individual educational trajectory.

Conclusions. The constructed models of management of training and the electronic training course are intended for increase of efficiency of educational process at the expense of strengthening of the control over current level of formation of professional competences of students and can be used in the educational process.

Keywords: knowledge base, cognitive models, competency, modeling, educational trajectory, educational stan-dard,ontology, knowledge assessment, professional competence, semantic networks, management systems, electronic educational environments -learning.

For citation: Shamsutdinova T. M. Management of formation and assessment of professional competence in electronic educational systems based on cognitive models. Vestnik NGIEI = Bulletin of NGIEI. 2017; 10 (77): 35-44.

Введение

Формирование и оценка профессиональных компетенций студентов - это одно из актуальных требований федеральных образовательных стандартов высшего образования поколения 3+. Под профессиональной компетентностью при этом понимается «интегральное свойство личности, характеризующее его стремление и способность (готовность) реализовать свой потенциал (знания, умения, опыт, личностные качества и др.) для успешной деятельности в определенной области» [1, с. 6-7].

Теоретическим и практическим вопросам реализации компетентностно-ориентированной модели образовательного процесса посвящены фундаментальные работы И. А. Зимней, Ю. Г. Татура, А. В. Хуторского, В. И. Байденко, С. Е. Шишова,

Э. Ф. Зеера, Н. Ф. Ефремовой и многих других, вопросам управления обучением в электронных средах - работы И. П. Норенкова, П. Л. Брусиловского, А. П. Карпенко, С. В. Тархова и др.

Тем не менее, нельзя сказать, что задача формирования и оценки профессиональных компетенций является полностью методически разработанной. Профессиональная компетенция выступает как сложная многопараметрическая система, имеющая ряд взаимосвязанных компонент - теоретических знаний, практических умений и навыков, а также определенного набора личностных качеств, необходимых для успешной адаптации в профессиональной среде. Все этот делает процесс оценки компе-те нций достаточно сложным, требующим специальных технологий и методик.

Рисунок 1 - Система управления обучением в электронной информационно-образовательной среде

Материалы и методы

В ходе данного исследования были изучены и проанализированы различные модели управления обучением в образовательных системах [2, с. 20-21; 3, с. 8-10; 4, с. 6-7; 5 и др.], в результате чего была разработана следующая модель системы управления (рисунок 1).

Устройство управления (УУ) получает информацию о параметрах внешней среды X = (х1, х2, ... Ху), об объекте управления (ОУ) У = (у1, у2, ... у„) и о ресурсах управляющей системы в виде ее базы знаний 2 = г2, ... zt). Также системе доступна информация от индикаторов текущего состояния электронной информационно-образовательной среды 1хи1У. Взаимодействие с моделью обучаемого позволяет при этом реализовывать выбор оптимальной образовательной траектории, обеспечивающей цели управления. Управляющее воздействие и преобразует текущие параметры обучаемого в соответствии с заданным критерием оптимизации.

В качестве цели обучения Р* при этом выступает максимальное достижение уровня профессиональной компетентности обучаемого в виде его знаний, умений и навыков. И задача управляющей системы - на основе оперативного анализа параметров управления обеспечить наилучшее значение обучения У*, т. е. <Х, У', 2 Р*>ч>ичУ*.

Отдельным вопросом при этом является проблема оценки текущего уровня сформированности компетенций у обучаемых, где компетенция выступает как комплексная, многокомпонентная система. Вопросы выделения компонент компетенции рассматриваются, например, в [6; 7; 8; 9 и др.].

В настоящий момент существует достаточно много разнообразных подходов к оценке уровня компетенций. Например, в работе [10, с. 24-25] предлагается идея тарификатора, состоящего из таксономических таблиц с описанием уровней компетентности, в работе [11, с. 11] говорится о возможности использования различных структурных матриц оценочных средств, в [12] предлагаются идеи квалиметрического подхода к оценке компетентности. Различные методики формирования оценочных средств рассматриваются, например, в работе [13], примеры оценки отдельных компонент компетентности приводятся в работах [14; 15] и др.

На основе анализа и обобщения изученных методик был сформулирован следующий метод оценивания.

Предположим, образовательным стандартом направления подготовки студентов предполагается освоение N профессиональных компетенций, каж-

дая из которых характеризуется своей знаниевой компонентой р1г, деятельностной компонентой р2 (умения и навыки), а также индивидуально-личностной компонентой р3г, отражающей личностные качества студента, где г меняется от 1 до N.

В этом случае итоговое интегративное значение компетентности Р будет вычисляться формуле

Р = I (к1Р1, +к2 Р27 + к3Ръг) ,

7=1

где к1, к2 и к3 - некоторые весовые коэффициенты, позволяющие преобразовать значения компонент компетенции к единой метрической шкале.

Если определить желаемый уровень каждой 7-й компетенции как некоторый эталонный показа-

тель Рг,

а минимально допустимо-приемлемый

(пороговый) уровень как Рг, принимает вид

Р(Р1г, Р2г, Р3г) ^ Шах

то цель обучения

Р < Р < Р

г шт г ~ г шик

где для всех г от 1 до N.

Очевидно, что каждая компетенция имеет междисциплинарный характер и формируется в процессе изучения целого ряда дисциплин. При этом можно составить матрицу компетентности, отражающую вклад каждой учебной дисциплины в формирование той или иной компетенции. Для N компетенций и М дисциплин получаем матрицу вида

где аг] - оценка ]-й дисциплины с точки зрения г-й компетенции, для всех г' от 1 до N, всех]от 1 до М.

На основе данной матрицы можно получить как итоговую суммарную оценку каждой компетенции Рг

N

Рг = IО] ,

г=1

М

А = I О] ,

]=1

где г меняется от 1 до N ]от 1 до М.

Далее рассмотрим прикладные аспекты оценки сформированности профессиональных компетенций на примере образовательной программы бакалавриата по направлению 38.03.05 Бизнес-информатика, реализуемой в Башкирском ГАУ. Учебный план данного направления подготовки содержит 78 дисциплин, в том числе 34 дисциплины

а

а

а

а

ЫМ

базовой части, 20 дисциплин вариативной части, 22 дисциплины по выбору и 2 факультатива. Кроме этого, в учебный план входят учебная, производственная и преддипломная практики, научно -исследовательская работа и государственная итоговая аттестация.

Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика [16] предусматривает освоение бакалаврами общекультурных компетенций ОК-1 - ОК-9, общепрофессиональных компетенций ОПК-1 - ОПК-3 и профессиональных компетенций ПК-1 - ПК-28, относящихся к различным видам профессиональной деятельности. Учебный план Башкирского ГАУ предусматривает подготовку бакалавров Бизнес-информатики в области проектной и научно-исследовательской деятельности, что соответствует профессиональным компетенциям ПК-12 - ПК-19.

Очевидно, что данная матрица носит относительно формальный характер и не учитывает индивидуального веса каждой дисциплины в формировании компетенции, отображая лишь наиболее «сильные» связи, причем только в бинарной форме (да/нет). Но тем не менее построенная матрица отражает некоторую объективную концепцию отношения сущностей «компетенции» - «учебные дисциплины» (хоть и в относительно упрощенном виде).

Для исследования данного отношения далее была построена онтологическая модель, отражающая иерархию и взаимозависимости параметров изучаемой предметной области. Для программной реализации онтологии был использован редактор онтологий Protégé [17], позволяющий моделировать базы знаний на основе семантических когнитивных моделей (рисунок 2).

Таким образом, 78 учебных дисциплин должны обеспечить подготовку студентов по 9 общекультурным, 3 общепрофессиональным и 8 профессиональным компетенциям. Очевидно, что каждая компетенция формируется в ходе междисциплинарного взаимодействия с учетом разнообразных межпредметных связей; высшей формой проявления соответствующей компетентности студента является выполнение им выпускной квалификационной работы, охватывающей практически все полученные в ходе учебы профессиональные компетенции.

Согласно современным требованиям к нормативным учебным документам, учебный план направления подготовки отражает, в том числе, и закрепление формируемых компетенций за определенными учебными дисциплинами. На основании данного учебного плана Башкирского ГАУ была построена матрица распределения компетенций, фрагмент матрицы представлен в виде таблицы 1.

Под моделью онтологии при этом будем понимать упорядоченную систему вида <С, Е, К>, где С - множество сущностей (классов) предметной области, Е - множество элементов классов, Я -множество отношений между классами и элементами онтологии.

Онтологическая модель позволяет в данном случае выявить основные взаимосвязи в исследуемой области, дать их интерпретацию в виде семантической сети (рисунок 3). В широком понимании этого слова под онтологией понимают определенную спецификацию заданной предметной области в виде ее формализованного представления, включающего в себя основные термины предметной области и логические связи между объектами [18].

Таблица 1 - Фрагмент матрицы распределения общепрофессиональных (ОПК) и профессиональных (ПК) компетенций

Шифр и наименование дисциплины Компетенции

ОПК-1 ОПК-2 ОПК-3 ПК-12 ПК-13 ПК-14 ПК-15 ПК-16 ПК-17 ПК-18 ПК-19

Б1.Б.11 Менеджмент 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Б1.Б.12 Экономика фирмы 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Б1.Б.13 Регламентация ИТ-инфраструктуры предприятия 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Б1.Б.14 Математический анализ 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0

Б1.Б.15 Дискретная математика 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0

Б1.Б.16 Дифференциальные и разностные уравнения 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0

Active Ontology х Entities * Classes x Individuals by class x OWL Viz x DLQuety x OntoGraf x SWRLTab

Classes | Object properties | Data properties | Annotation properties [Datatypes [individuals'] П K_13 — http://www. semanti cweb. огдД/ontol ogies/2017/9/untitl ed -ontol оду-5#П K_13

Class hierarchy: ПК 13

ИШВ1Н

Asserted

owhThing  • 111/;

Дисциплины Базовая_часть

Б1.Б.11_Менеджмент Б I.E. 12_Экономика_фирмы

Б1.Б.16 Лифференциальные_и_ра1ностиые_уравнения Б1.Б.17_Линейная_алге6ра

Б 1.Б. 13_Теория_вероятносгей_и_математическая_статистика Б1.Б.19_Общая_теория_информациониы>[_систем

Б1 .Б. 2 2_Архитектура_пре дп ри яти я

Б 1.Б.2б_Базы_данных

Б1.Б.27_Рын ки_ИКТ_и_орга и и з а ц и я_п р о д аж

Б1 .Б. 2 3_Э л ектрон н ы й_6изн ее

Б1.Б.ЗЗ_Стандартизация,_сертификация_и_управление_качест Б1.Б.34_Интеллектуальиые_информационные_си стены Вариативная_часть Дисциплиныповыбору Компетенции

•

•

•

9

•

•

•

ft

ír- •

*

в

•

•

•

•

•

•

•

•

•

•

ОПК ОПК_1 ОПК_2 ОПК_3

ПК

ПК 12

ПК_13

ПК_14 ПК_15 ПК_16 ПК_17

С1а55 Annotations Class Usage

тшевЕ

Show: 0 this 3 disjoints0 named sub/superdasses Found 22 uses of ПК 13

ПК13

ПК13 Range ПК_13

ПК_13

ПК_13 SubClassOf Б1.Б^4_Ущнвление_ .кизн ен н ы м_цикл о м_ИС ПК_13 SubClassOf Б1.Б.32_Систены_подцержки_принятия_реше ПК_13 SubClassOf ПК ПК_13 SubClassOf Б1.Б.2б_Базы_данных ПК_13 SubClassOf Е1.Б.31_Осноры_ _программиронания_н_1С ПК_13 SubClassOf Б1.Б.34_Инте^ектуа/1ьные_инфорпационные. • ::1с5 ПК_13

т фР1_Знания

фР1_Знания Туре ПК_13

Р 2_Ун е н ия_и_н а вы ки

фР2_Умения_и_навыки Туре ПК_13

Р 3_Л и ч н остн ые_качества

ф РЗ_Лимностные_камества Туре ПК_13

Description: ПК 13

Equivalent То 1

ис

Subclass 01 Q

Б1.Б.24_Управление_жизненным_циклом Б1.Б.26_Базы_данных Б1.Б.31_Основы_программирования_в_1С Б1.Б.32_Сисгемы_поддержки_принятия_решений Б1.Б.

3 4_Интелл екту ал ьн ы е_и н форн а ци dh ны е_си стен ы ПК

0ШННЕ

ОС DO О0ОО 0000

0000 0000

Рисунок 2 - Фрагмент построенной онтологии для взаимоотношения классов «Дисциплины» и «Компетенции» (вид окна редактора онтологий Protégé

Рисунок 3 - Пример графического отображения классов онтологии

39

Редактор Protégé позволяет задавать различные типы отношений между узлами сети (классами и элементами онтологии), описывая иерархию представления основных сущностей онтологии и их взаимосвязи.

В частности, на рисунке 4 представлен фрагмент онтографа, отражающего формирование профессиональной компетенции ПК-13 («умение про-

ектировать и внедрять компоненты ИТ-инфраструктуры предприятия, обеспечивающие достижение стратегических целей и поддержку бизнес-процессов» [16]). Как видим из рисунка, данная компетенция тесно взаимосвязана с такими дисциплинами учебного плана как «Интеллектуальные информационные системы», «Системы поддержки принятия решений», «Базы данных» и т. д.

Рисунок 4 - Фрагмент онтологии, отражающий модель формирования профессиональной компетенции учебными дисциплинами

Результаты и обсуждение

Построенные в ходе данного исследования когнитивные модели легли в основу электронного курса в Электронной информационно-образовательной среде Башкирского ГАУ, реализованной на базе LMSMoodle. Данная среда относится к классу систем управления обучением [19] и позволяет, в том числе, реализовывать компетентност-ную модель образовательного процесса за счет введения показателей освоения отдельных компетенций в ходе изучения различных дисциплин. На рисунке 5 представлен фрагмент окна настройки показателей в подсистеме «Управление оценками», иллюстрирующий добавление показателя освоения профессиональной компетенции ПК-13 в систему оценок дисциплины «Интеллектуальные информационные системы», изучаемой студентами направления подготовки Бизнес-информатика Башкирского ГАУ.

Далее было проведено экспериментальное исследование по оценке сформированности профессиональных компетенций у студентов, в частности, компетенции ПК-13. Для проверки знаниевой компоненты компетенции был разработан электронный междисциплинарный тест, включающий вопросы из дисциплин, наиболее тесно взаимосвязанных с формированием данной компетенции (согласно закреплению в учебном плане). Проверка деятельно-стной компоненты (умения и навыки) осуществлялась преподавателями учебных дисциплин путем анализа загруженных в электронную систему соответствующих проектных работ студентов - расчет-но-графических и курсовых работ. Индивидуально-личностная компонента (значимые для профессиональной деятельности личностные качества учащихся - ответственность, исполнительность, коммуникативность, лидерские качества и т.д.) оценивалась на основе отзывов научных руководителей студентов.

Тг Оценки: Показатели

^ (X) А https://edu.bsau.ru/grade/edit/outcome/edit.php

•с? е  + *

1_МЭ Башкирского ГАУ русский <ги)-

Шамсутдинова Татьяна Михайловна

В начало Учебный процесс Учебный год 2017-2018 Очная форма обучения 38-03.05 Бизнес-информатика 000001712_2014 - 2018 000001712_интеллекгуальные информационные системы Управление оценками Показатели

НАВИГАЦИЯ

нга

Редактировать показатели

В

В начало

Личный кабинет

Страницы сайта Текущая дисциплина

000001712_Интеллектуальн

информационные

системы

Участники

Значки Интеллектуальные

информационные системы (Шамсутдин

Самостоятельная работа

Лабораторные работы

Рубежный контроль

Мои дисциплины

Дисциплины

Добавить показатель

^ Показатели

Полное название* Профессиональная компетенция ПК-13

Краткое название' ПК-13

Стандартный показатель (?) О

Шкала« © Шкала компетенции по умолчанию добавить новую шкалу Описание

а

умение проектировать и внедрять компоненты ИТ-инфраструктуры предприятия обеспечивающие достижение стратегических цепей и поддержку бизнес-процессов (ПК-13)_

Рисунок 5 - Настройка показателей освоения компетенций в управлении оценками электронного курса в LMS Башкирского ГАУ

Таким образом, была проведена оценка уровня сформированности компетенции ПК-13 у 64 студентов-старшекурсников направления подготовки Бизнес-информатика. Оценка проводилась по 100-балльной шкале, далее она была нормирована в шкалу от 0 до 5 баллов (без округления дробной части оценок до целых чисел). Результаты проверки приведены на рисунке 6. Построенная диаграмма отражает процент студентов, попавших в тот или иной интервал квантования оценок. Как видим из диаграммы, 6,25 % студентов получили оценку, превышающую 4,5 балла. Еще 7,81 % сту-

дентов получили оценку от 4 до 4,5 балла, 42,19 % - оценку в диапазоне от 3,5 до 4 баллов и т. д. В целом, результаты данной проверки можно признать как удовлетворительные - большая часть студентов показала приемлемый уровень знаний, умений и навыков. Хотя надо заметить, что данные результаты (точнее их численное значение) сильно привязаны к выбору числовой шкалы оценивания. Но, тем не менее, они дают наглядную общую сравнительную картину и могут быть использованы, в частности, при составлении рейтинга студентов.

| 42,19 %0<64~1.

Меньше 1,5 1,5:2 2:2,5 2,5:1 3:5,5 3,5:= 4:4,5 Больше 4,5

Интервалы для '"Оценка'1

\Ш Меньше 1,5В 1,5:2  2:2,5  2,5:3  3:3.5  3,5:4  4:4,5  Еольше4,5|

Рисунок 6 - Результат проверки освоения компетенции ПК-13 у студентов направления подготовки Бизнес-информатика

Студенты, попавшие в группу с наиболее низкими показателями освоения компетенции, нуждаются в дополнительных занятиях и пока не могут переходить к следующим модулям обучения, как не

прошедшие пороговый уровень при оценке результатов обучения. По результатам проверки сформи-рованности компетенций далее строится индивидуальная образовательная траектория студента. Дан-

ная траектория включает в себя возможность выбора дисциплин вариативной части учебного плана и факультативов разного уровня сложности, содержит несколько вариантов заданий для проектных работ, адаптированных под различные уровни знаний и личностные предпочтения студентов и др.

К основным факторам, влияющим на выбор образовательной траектории, относят как глобальные факторы - актуальные вызовы и потребности современного общества с учетом социально-экономической ситуации в регионе, так и локальные - индивидуальные качества и предпочтения студента в виде его накопленного опыта, уровня образования, индивидуально-психологических способностей [20, с.79].

Заключение

Построенные модели управления обучением и спроектированный в LMSMoodle электронный учебный курс имеют практическую значимость и предназначены для повышения эффективности образовательного процесса за счет усиления контроля над текущим уровнем сформированности профессиональных компетенций студентов.

Обобщая всё вышесказанное, можно сделать следующие выводы:

- оценка степени сформированности компетенций является сложной, многопараметрической задачей, зависящей от большого числа компонент; данная оценка является одним из основных факторов для формирования индивидуальной образовательной траектории обучения студентов;

- предлагаемый в данной работе метод онтологического моделирования может быть использован при проектировании электронных образовательных ресурсов в системах управления обучением, а также при разработке и экспертной оценке учебных планов и образовательных программ дисциплин;

- решение задачи эффективного управления формированием и оценкой профессиональных компетенций в электронных образовательных системах возможно только с позиции разработки в вузе единой информационной среды, охватывающей все аспекты управления образовательным процессом и системой менеджмента качества обучения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Татур Ю. Г. Компетентностный подход в описании результатов и проектировании стандартов высшего профессионального образования // Материалы ко второму заседанию методологического семинара. Сер. Труды методологического семинара

«Россия в Болонском процессе: проблемы, задачи, перспективы». Москва, 2004. 17 с.

2. Тархов С. В. Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей : автореферат дис. ... д-ра техн. наук. Уфа, 2009. 34 с.

3. Уразбахтина Л. Р. Анализ и управление качеством обучения и компетенциями в образовательных системах на основе иерархических и когнитивных динамических моделей : автореферат дис. ... канд. техн. наук. Уфа, 2012. 19 с.

4. Сибикина И. В. Модели и алгоритмы формирования и оценки компетенций выпускника вуза : автореферат дис. ... канд. техн. наук. Астрахань, 2012. 16 с.

5. Зимняя И. А. Ключевые компетенции - новая парадигма результата образования // Высшее образование сегодня. 2003. № 5. С. 34-42.

6. Байденко В. И. Компетенции в профессиональном образовании (к освоению компетентност-ного подхода) // Высшее образование в России. 2004. № 11. С. 3-13.

7. Хуторской А. В. Ключевые компетенции как компонент личностно-ориентированной парадигмы образования // Народное образование. 2003. № 2. С. 58-64.

S. McEvoy G., Hayton J., Wrnick A., Mum-ford T., Hanks S., Blahna M. A competency-based model for developing human resource professionals // Journal of Management Education. 2005. Vol. 29. P. 383-402.

9. Татур Ю. Г. Как повысить объективность измерения и оценки результатов образования // Высшее образование в России. 2010. № 5. С. 22-31.

10. Зеер Э. Ф., Сыманюк Э. Э. Компетентно-стный подход как фактор реализации инновационного образования // Образование и наука. 2011. № 8. С.3-14.

11. Шихова О. Ф., Шихов Ю. А. Квалиметри-ческий подход к диагностике компетенций выпускников высшей школы // Образование и наука. 2013. № 4 (103). С. 40-57.

12. Ефремова Н. Ф. Подходы к оцениванию компетенций в высшем образовании. Учебное пособие / Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов Национального исследовательского технологического университетаМИ-СиС. Москва, 2010. 216 с.

13. Шамсутдинова Т. М. Формирование профессиональных компетенций студентов в контексте информатизации высшего образования // Открытое образование. 2013. № 6. С. 36-44.

14. Шамсутдинова Т. М., Прокофьева С. В. Оценка профессиональных компетенций студентов: междисциплинарный аспект (на примере направления подготовки бакалавров «Бизнес-информатика») // Открытое образование. 2014. № 2. С. 39-45.

15. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, утвержденный приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 11 августа 2016 г. № 1002.

16. Protégé [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://protege.stanford.edu/products.php

17. Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем // Новости искусственного интеллекта. 2003. № 2. С. 24-30.

18. Шамсутдинова Т. М., Прокофьева С. В. Пример формирования профессиональных компетенций студентов с использованием системы Moodle // Информатика и образование. 2016. № 1 (270). С. 29-32.

19. Зеер Э. Ф., Сыманюк Э. Э. Индивидуальные образовательные траектории в системе непрерывного образования // Педагогическое образование в России. 2014. № 3. С. 74-82.

REFERENCES

1. Tatur Ju. G. Kompetentnostnyj podhod v opi-sanii rezul'tatov i proektirovanii standartov vysshego professional'nogo obrazovanija (Competence approach in describing results and designing standards for higher professional education), Materialy ko vtoromu zaseda-niju metodologicheskogo seminara. Ser. Trudy metodo-logicheskogo seminara «Rossija v Bolonskom processe: problemy, zadachi, perspektivy». Moskva, 2004. 17 p.

2. Tarhov S. V. Metodologicheskie i teoreti-cheskie osnovy adaptivnogo upravlenija jelektronnym obucheniem na baze agregativnyh uchebnyh module (Methodological and theoretical bases of adaptive control of electronic learning on the basis of aggregative training modules), avtoreferat dis. ... d-ra tehn. nauk. Ufa, 2009. 34 p.

3. Urazbahtina L. R. Analiz i upravlenie kachest-vom obuchenija i kompetencijami v obrazovatel'nyh sistemah na osnove ierarhicheskih i kognitivnyh dina-micheskih modelej (Analysis and management of the quality of education and competencies in educational systems on the basis of hierarchical and cognitive dynamic models), avtoreferat dis. ... kand. tehn. nauk. Ufa, 2012. 19 p.

4. Sibikina I. V. Modeli i algoritmy formirovanija i ocenki kompetencij vypusknika vuza (Models and algorithms for the formation and evaluation of the competences of the graduate of the university), avtoreferat dis. ... kand. tehn. nauk. Astrahan', 2012. 16 p.

5. Zimnjaja I. A. Kljuchevye kompetencii - no-vaja paradigma rezul'tata obrazovanija (Key competences - a new paradigm of the result of education), Vysshee obrazovanie segodnja. 2003. № 5. pp. 34-42.

6. Bajdenko V. I. Kompetencii v professionnal'-nom obrazovanii (k osvoeniju kompetentnostnogo pod-hoda) (Competences in professional education (to master the competence approach)), Vysshee obrazovanie v Rossii. 2004. № 11. pp. 3-13.

7. Hutorskoj A. V. Kljuchevye kompetencii kak komponent lichnostno-orientirovannoj paradigmy obra-zovanija (Key Competences as a Component of the Personally Oriented Education Paradigm), Narodnoe obrazovanie. 2003. № 2. pp. 58-64.

8. McEvoy G., Hayton J., Wrnick A., Mum-ford T., Hanks S., Blahna M. A competency-based m o d el for developing human resource professionals, Journal of Management Education. 2005. Vol. 29. pp.383-402.

9. Tatur Ju. G. Kak povysit' ob'ektivnost' izmere-nija i ocenki rezul'tatov obrazovanija (How to increase the objectivity of measuring and evaluating the results of education), Vysshee obrazovanie v Rossii. 2010. № 5. pp. 22-31.

10. Zeer Je. F., Symanjuk Je. Je. Kompetent-nostnyj podhod kak faktor realizacii innovacionnogo obrazovanija (Competence approach as a factor in the implementation of innovative education), Obrazovanie i nauka. 2011. № 8. pp. 3-14.

11. Shihova O. F., Shihov Ju. A. Kvalimetri-cheskij podhod k diagnostike kompetencij vypusknikov vysshej shkoly (Kvalimetrichesky approach to the diagnosis of competencies graduates of higher education), Obrazovanie i nauka. 2013. № 4 (103). pp. 40-57.

12. Efremova N. F. Podhody k ocenivaniju kompetencij v vysshem obrazovanii (Approaches to the assessment of competences in higher education), Ucheb-noe posobie.Issledovatel'skij centr problem kachestva podgotovki specialistov Nacional'nogo issledova-tel'skogo tehnologicheskogo universiteta MISiS. Moskva, 2010. 216 p.

13. Shamsutdinova T. M. Formirovanie profes-sional'nyh kompetencij studentov v kontekste informa-tizacii vysshego obrazovanija (Development of students' professional competence in the context of higher education informatizaton processes), Otkrytoe obrazovanie. 2013. № 6. pp. 36-44.

14. Shamsutdinova T. M., Prokofeva S. V. Ocenka professional'nyh kompetencij studentov: mezhdiscipli-narnyj aspekt (na primere napravlenija podgotovki baka-lavrov «Biznes-informatika») (Assessment of students' professional competence: interdisciplinary aspects (in the case of bachelor program «Business-Informatics)), Otkry-toe obrazovanie. 2014. № 2. pp. 39-45.

15. Federal'nyj gosudarstvennyj obrazovatel'nyj standart vysshego obrazovanija po napravleniju podgotovki 38.03.05 Biznes-informatika (Federal state educational standard of higher education for bachelor program 38.03.05 Business Informatics), utverzhdennyj prikazom Ministerstva obrazovanija i nauki Rossijskoj Federacii ot 11 avgusta 2016 g. № 1002.

16. Protégé [Jelektronnyj resurs]. Rezhim dostu-pa: https://protege.stanford.edu/products.php

17. Gavrilova T. A. Ontologicheskij podhod k upravleniju znanijami pri razrabotke korporativnyh in-

formacionnyh system (Ontological approach to knowledge management in the development of corporate information systems), Novosti iskusstvennogo intellekta. 2003. № 2. pp. 24-30.

18. Shamsutdinova T. M., Prokof'eva S. V. Primer formirovanija professional'nyh kompetencij studentov s ispol'zovaniem sistemy Moodle (An example of the formation of professional competencies of students using the system Moodle), Informatika i obrazovanie. 2016. № 1 (270). pp. 29-32.

19. Zeer Je. F., Symanjuk Je. Je. Individual'nye obrazovatel'nye traektorii v sisteme nepreryvnogo obra-zovanija (Individual educational trajectories in the system of continuous education), Pedagogicheskoe obra-zovanie v Rossii. 2014. № 3. pp. 74-82.

Дата поступления статьи в редакцию 17.07.2017, принята к публикации 12.09.2017.