Цель исследования. Исследование направлено на создание комплексного подхода к оценке образовательных результатов, закладываемых разработчиками в образовательную программу. Такой подход может дополнить балльно-рейтинговую систему для обеспечения более детализированной и многогранной оценки, особенно в рамках электронных обучающих курсов и, как следствие, всей электронной-образовательной среды в целом.

Материалы и методы. В качестве основного методологического подхода в исследовании применяется компетентностный подход, в рамках которого оценка образовательных результатов ориентирована на степень сформированности компетенций, проектируемых в каждой дисциплине, реализуемых в образовательной программе. В качестве материалов были проанализированы рабочая программа учебной дисциплины, а также электронный обучающий курс, реализованный для выполнения самостоятельной работы по дисциплине на базе LMS. Использовались данные электронного журнала оценивания, формируемые по результатам контроля успеваемости студентов. Для анализа и последующей структуризации результатов обучения использована таксономия образовательных целей Б. Блума. Для обработки и сопоставления данных был применен метод матричного моделирования. Также из использованных методов исследования можно выделить анализ и синтез, экспертное оценивание, методы математической статистики (в обработке полученных матриц), а также сравнительный анализ эмпирических данных.

Результаты. В рамках исследования осуществлена аналитика возможностей БРС для оценки образовательных результатов. Для объективизации процесса измерения образовательных результатов в рамках дисциплины предложено использовать структурированную модель, основанную на таксономии образовательных целей Б. Блума.

Данный процесс реализуется следующим образом: электронный журнал курса импортируется в виде матрицы, в которой строки соответствуют студентам, а столбцы — элементам

оценивания (тесты, задания, проекты и т.д.). Параллельно формируется таксономическая (экспертная) матрица курса, где каждому элементу оценивания присваивается вес, отражающий уровень по таксономии Блума его вклада в достижение определенных компетенций. Операция умножения матрицы журнала оценок на таксономическую матрицу позволяет агрегировать индивидуальные достижения студентов с учетом уровней сформированности компетенций по каждому из уровней таксономии. Разработан алгоритмический подход к организации комплексного процесса оценки образовательных результатов, который включает этапы автоматизированного экспорта данных из LMS Moodle, формирования матриц, их последующего перемножения и визуализации полученных оценок в виде матрицы результата. Это не только обеспечивает объективизацию процедуры балльно-рейтинговой оценки, но и позволяет проводить регулярный мониторинг достижения запланированных образовательных результатов.

Проведена эмпирическая валидация предлагаемой методики на материале одной из учебных дисциплин, ведущейся с применением электронного обучающего курса. Сопоставление результатов, полученных с помощью предложенного алгоритмического подхода, с итоговыми результатами свидетельствует о практической состоятельности предложенной схемы и ее потенциале для масштабирования в других курсах и образовательных программах.

Заключение. Предложенный комплексный подход к оценке образовательных результатов обеспечивает сквозную прослеживаемость формирования компетенций и способствует повышению объективности, а также прозрачности процедуры контроля качества обучения.