Построение OLAP-модели компетентности для обеспечения педагогического управления на циклах последипломного образования врачей

УДК 378.046.4 ББК 74.5

Никитина Елена Юрьевна

доктор педагогических наук, профессор

кафедра русского языка, литературы и методики преподавания русского языка,

литературы

Челябинский государственный педагогический университет

г. Челябинск Овсяницкая Лариса Юрьевна

кандидат технических наук, доцент

кафедра прикладной информатики и математики Уральского социально-экономического института

ОУП ВПО «Академия труда и социальных отношений» г. Челябинск Nikitina Yelena Yuryevna Doctor of Pedagogics,

Professor

Chair of Russian and Literature and Methods of Teaching Russian and Literature Chelyabinsk State Pedagogical University Chelyabinsk Ovsyanitskaya Larisa Yurievna Candidate of Technical Science,

Assistant Professor Department of Applied Computer Science and Mathematics Ural Social-Economic Institute The affiliate of the Labour and Social Relations Academy Chelyabinsk elenaurievna@bk.ru

Построение OLAP-модели компетентности для обеспечения педагогического управления на циклах последипломного образования

врачей

The OLAP-model competence constructing for the pedagogical management at the doctors postgraduate education

В статье представлена идея формирования модели компетентности специалиста системы здравоохранения на основе OLAP-технологий, которая позволяет формировать объективное представление об уровне компетентности специалиста и оценивать воздействия различных факторов на результат обучения с целью осуществления педагогического управления.

The article presents the idea of the health professional competence model based on the OLAP-technologies, which allow to create an objective view about the doctors competence level and to evaluate various factors impacting for making the pedagogical management.

Ключевые слова: OLAP-технологии, OLAP-куб, педагогическое

управление, дополнительное и последипломное образование врачей.

Key words: OLAP-technology, OLAP-cube, pedagogical management, additional and postgraduate education of physicians.

Функционирование любой системы может быть успешным только

тогда, когда существует ее управление. Независимо от объекта (технические объекты или люди), система управления представляет собой систематизированный, строго определенный набор средств сбора сведений о подконтрольном объекте и средств воздействия на его поведение, предназначенный для достижения определенных целей.

Говоря о процессе последипломного обучения врачей, под главной целью мы понимаем подготовку специалистов, обладающих соответствующими знаниями, умениями, навыками и личностными характеристиками, позволяющими успешно решать задачи в области здравоохранения в рамках имеющихся компетенций.

Учитывая, что технологии и методы оценивания отдельно знаний, умений или навыков детально разработаны, наибольший интерес, на наш взгляд, представляет вопрос рассмотрения указанных выше количественных показателей учения и качественных характеристик личности в совокупности, неразрывно друг от друга.

Компетентность специалиста не может формироваться одномоментно, за учебный модуль, семестр или курс. Мы не можем сказать, что вчера человек был некомпетентным специалистом, а сегодня стал уже компетентным. Получаемые знания, умения и навыки надстраиваются на имеющийся фундамент личности. Переход к компетентностным моделям обучения выдвигает на передний план разработку технологии оценивания личностного и академического состояния студента, позволяющую оценить не

количество верных ответов на заданные вопросы, а определить, насколько он владеет данным вопросом в целом.

Никакие характеристики процессов, явлений или свойства предметов нельзя изучать изолированно. Любая попытка оценить уровни отдельно теоретических знаний или практических навыков несостоятельна, поскольку мы не в состоянии провести четкую грань между тем, где заканчивается сфера теории и начинается область практики.

Таким образом, приходим к выводу, что в настоящее время, несмотря на признание необходимости осуществления эффективного педагогического управления профессиональной подготовкой врачей к работе в условиях информатизации здравоохранения, существуют противоречия между:

- потребностью в объективной оценке уровня информационной компетентности и несовершенностью существующих систем оценочных показателей;

- потребностью в педагогическом прогнозировании, предвидении результата, возможных отклонений и нежелательных явлений, применении тех или иных методов, приемов и средств обучения, осуществляемом на научной основе [5, с. 44], и проведении занятий в жестком соответствии с предварительно намеченным планом;

- существованием доступных современных программных средств многомерного анализа данных и интеллектуальной обработки результатов, позволяющих оценить воздействия различных факторов на результат обучения с целью осуществления замкнутого управления, которое предполагает контроль каждого этапа обучения, оценки качества и, при необходимости, коррекции выполнения промежуточных заданий и дополнительных упражнений, и использованием результатов тестирования или выполнения других контрольных заданий исключительно для проведения итоговой аттестации.

По нашему мнению, решением существующих проблем может являться формирование идеальной модели компетентности, служащей для сравнения эталонных значений с реальными показателями учения, личностными, физиологическими и психологическими качествами специалиста. Идеальная модель должна отображать максимально возможное количество компонент, факторов, являющихся значимыми и оказывающими влияние на итоговый уровень компетентности специалиста здравоохранения.

Главная идея модели компетентности состоит в том, что все ее составляющие должны быть представлены в едином многомерном пространстве.

Попытки ученых продемонстрировать идеи единства мира известны давно. В 1928 г. в журнале Русского физико-химического общества была опубликована статья Г. Гамова, Д. Иваненко, Л. Ландау «Мировые постоянные и предельный переход». Статья была перепечатана в журнале «Ядерная физика» в 2002 году [2, с. 1406].

Основная идея, изложенная в статье, следующая: размерность любой физической величины может быть разложена на граммы, сантиметры и секунды. Таким образом, существуют только три независимые физические размерности. Одновременно, в физике существуют также три фундаментальные постоянные, каждая из которых важна для определенной группы физических явлений.

В статье был поставлен вопрос, что произойдет, если одна или несколько из этих констант не важны и могут быть проигнорированы. Какие теории тогда удалось бы построить?

Ответ на этот вопрос дал известный физик-астроном А.Л. Зельманов. Он впервые объединил разнородные фундаментальные величины, описывающие все процессы и явления (рис. 1). Главный смысл созданной визуализации следующий: если выпадает какое-либо измерение, описание

предмета исследования становится неполным, крайне ограниченным и не отражающим реальную действительность [3, с. 239].

Представив модель компетентности по аналогии с кубом физических теорий, мы сможем объединить разнородные показатели и категории и показать, что выпадение любого показателя учения или личностной характеристики из рассмотрения приводит к ограниченности оценки компетентности специалиста.

Рисунок 1. Куб физических теорий Зельманова

Идеальная модель компетентности должна обладать следующими свойствами:

1. Модель компетентности должна быть многомерной. Игнорирование любого параметра, измерения или попытка оценить компетентность по одномерной шкале приводит к тому, что теряется объективное представление о качествах специалиста, модель становится ограниченной и неполной.

2. Составляющие модели должны строиться по иерархическому принципу: итоговая модель делится на компоненты [6, с.21], компоненты - на составляющие и так далее.

3. Составляющие модели компетентности должны отображать не только результаты текущих контрольных мероприятий, но и результаты прошлых контрольных мероприятий. Подобные данные называются пролонгированными, и они являются необходимыми для построения прогнозных моделей.

Важным вопросом является математическая обработка полученных данных с целью получения не только визуального, но и числового результата оценивания. В 1993 году британский учёный Эдгар Кодд (Edgar Frank Codd) впервые предложил термин OLAP (англ. Online analytical processing -аналитическая обработка в реальном времени). OLAP - это технология обработки данных, позволяющая подготовить суммарную (агрегированную) информацию на основе имеющихся накопленных массивах данных [1, с. 40].

На рис.2. приведен пример OLAP-куба [4, с.18].

Анализируемые

показатели

Личностные

характеристики

Учебный модуль

Модуль 1

Модуль 2

Модуль 3

Студенческие группы

Студент 1 Студент 2— Студент I

3 группа

Рисунок 2. Пример OLAP-куба

Название «куб» отражает не геометрическую форму, а является указанием на трехмерную фигуру. Учитывая, что количество анализируемых показателей может быть любым, то геометрически OLAP-кубы практически всегда являются параллелепипедами. Ячейки OLAP-куба содержат соответствующие значения или ресурсы, которые чаще всего являются числовыми величинами. По принципу действия OLAP-куб напоминает известный кубик Рубика.

Элементы, представленные на рисунке 2, чаще всего являются составными: факультет состоит из студенческих групп, группы из студентов; этапы обучения можно поделить на годы, семестры, недели или на учебные модули, темы, задачи.

Анализируемые показатели могут представлять показатели учения (знания, умения, навыки), личностные и психологические характеристики, а также информацию об участии и полученных достижениях студентов в научных спортивных или творческих мероприятиях или олимпиадах.

При повороте по различным осям группы ячеек относительно друг друга можно отобразить оценить большое количество вариантов сочетания показателей в целом и различных элементов отдельно (рис. 3).

Рисунок 3. Варианты вращения слоев OLAP-куба

Совместное применение OLAP-технологий и методов

интеллектуального анализа данных, в совокупности с современными программными средствами, позволяют проводить многоуровневую обработку информации.

На сегодняшний день существует большое количество комплексных приложений, разрабатываемых лидерами компьютерной индустрии, широко используется служба Microsoft Analysis Services, включающая в себя набор средств для работы с OLAP, совместимая со всеми приложениями Microsoft Office. Для построения несложных кубов используются инструменты сводных таблиц, включенные в программу MS Excel.

Указанные программные приложения позволяют не только обрабатывать большие массивы многомерных данных, визуализировать полученные результаты, но и строить прогнозные модели, служащие рекомендациями для специалистов, работающих в области принятия решений. До настоящего времени OLAP-технологии использовались в области финансов, экономики и менеджмента.

Нами введен термин OLAP-педагогика - педагогическая система, целью которой является оптимизация учебного процесса на основе современных программных средств интеллектуального анализа данных. Исследования в области OLAP-педагогики носят междисциплинарный характер и занимают пограничное положение на пересечении сфер профессиональной педагогики, кибернетики, информационных технологий и математических методов обработки и анализа информации.

В рамках OLAP-педагогики мы рассматриваем педагогическую систему как множество элементов, связей и отношений, взаимодействие которых обусловливает ее целостность. Причем воздействие любых, казалось бы, маловажных факторов в любой момент времени может воздействовать на целостность системы и должно быть учтено.

Оценивание данных академического педагогического мониторинга с помощью разработанных средств OLAP-технологий позволяет выявлять факторы, оказывающие влияние на результат и корректировать как дальнейший ход учебного процесса, так и работу учебного заведения в целом.

На рис. 4 представлена модель информационной компетентности специалиста системы здравоохранения в рамках OLAP-педагогики.

Выводы

Предложенная модель компетентности специалиста, созданная на основе технологии OLAP-кубов, позволяет сформировать объективное представление об уровне компетентности специалиста и оценить воздействия различных факторов на результат обучения с целью осуществления педагогического управления.

Педагог, используя современные программные средства многомерного анализа данных и интеллектуальной обработки результатов, способен осуществлять на научной основе педагогическое прогнозирование с целью проведения своевременного корректирования хода учебного процесса для достижения главной цели - формирования высокого уровня информационной компетентности специалиста здравоохранения.

Вестник ЧГПУб'2014

Ценностно-

мотивационный

компонент

Профессионально-

деятельностный

компонент

Ценностно-мотивациотшы й компонент

Уровень

компетентности

Рефлексивно-;оммуиикативный юнент

/ Модуль З-

Рисунок 4, Формирование куба компетентности специалиста

ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ

Библиографический список

1. Барсегян, А.А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко И.И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.

2. Гамов, Г., Иваненко, Д., Ландау, Л. Мировые постоянные и предельный переход / Опубликовано в «Журнале Русского физико-химического общества. Часть физическая», T.LX, с. 13, 1928. Перепечатано в журнале «Ядерная физика», 2002, т.65.

3. Зельманов, А.Л. О бесконечности материального мира // Диалектика в науках о неживой природе. М.: Мысль, 1964. С. 227-269.

4. Овсяницкая, Л. Ю. Применение OLAP-технологий для построения трансферентной системы учебного процесса // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2014. № 5. С. 13-21.

5. Педагогика: Учебное пособие для студентов педагогических учебных заведений / В. А. Сластенин, И.Ф. Исаев, А.И. Мищенко, Е.Н. Шиянов. - М.: Школа-Пресс, 1997. - 512 с.

6. Темербекова, А.А. Формирование информационной компетентности учителя в региональной системе дополнительного профессионального образования // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора педагогических наук

Bibliography

1. Barseghyan, A.A. Technology data analysis: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A.A Barseghyan, M.S Kupriyanov, V.V Stepanenko, 1.1. Holod. - St. Petersburg.: BHV-Petersburg, 2007. - 384 p.

2. Gamow, G., Ivanenko, D., Landau L. World constants and limiting transition / Published in the «Journal of the Russian Physico-Chemical Society. Part physical». V. LX, p.13, 1928. Reprinted in the journal «Nuclear Physics», 2002, v.65.

3. Zelmanov, A.L. About the infinity of the material world // Dialectics in the sciences of inanimate nature. M: M’isl, 1964. P. 227-269.

4. Ovsyanitskaya, L.Y. The application of OLAP-technology in constructing a transference training process system // Bulletin of the Baltic Federal University named after I.Kant. 2014. № 5. P. 13-21.

5. Pedagogy: Textbook for student teachers / V.A Slastenin, I.F Isayev, A.I Mishchenko, E.N Shiyanov. - M.: School Press, 1997. - 512 p.

6. Temerbekova, A.A. The information competence of the teacher in the regional system of additional professional training formation // Dissertation for the degree of Doctor of Pedagogy (13.00.08).