Геоинформационный мониторинг образовательного риска в учебных заведениях высшего образования

Эффект, полученный человеком и обществом от освоения основных профессиональных образовательных программ, проблематично оценить количественно, что приводит к появлению риска, который характеризует качество процедур принятия управленческих решений по реализации образовательного процесса в учреждениях высшего образования с точки зрения уровня достижения поставленной критериев и показателей.
Целью работы является разработка технологии мониторинга образовательного риска на основе геоинформационного подхода и методов интеллектуального анализа данных. Оценку образовательного риска предлагается реализовать через мониторинг качества реализации основных профессиональных образовательных программ учреждения. Под мониторингом образовательного риска при реализации образовательного процесса в учреждениях высшего образования понимается сбор, каталогизацию, предварительную обработку, анализ и визуализацию данных, нацеленные на повышение эффективности и качества предоставления образовательных услуг. Для выполнения поставленной цели применяются следующие методы и подходы: геоинформационный подход, кластерный анализ, теория вероятностей, методы классификации данных, методы прогнозирования, прогнозирование, технологии визуализации данных. Рассмотрены научно-методические аспекты развития методического, информационного и инструментального обеспечения системы управления образовательным риском в учебных заведениях высшего образования. По результатам выполнения работы выявлено, что использование геоинформационных технологий повышает эффективность управления за счет автоматизации сбора, обработки и анализа данных о реализации образовательных программ. Современные геоинформационные технологии предоставляют возможность создания и интеграции системы, имеющей инновационный аналитический функционал, и реализующей новые эффективные технологии, методы и алгоритмы в задачах мониторинга образовательных программ. Использование геоинформационных технологий обеспечит комплексирование атрибутивных и пространственно-временных данных с учетом географической привязки к картографической основе от подразделений образовательных учреждений, позволит оперативно моделировать процессы и производить оценку реализации ОП. Разработаны математическая модель, метод и алгоритм оценки эффективности реализации образовательных программ в образовательных учреждениях. Оценка характеристик направлений подготовки осуществляется за счет применения метода классификации, используется алгоритм дерева принятия решений, которое позволяет упорядочивать множество специальностей и направлений подготовки в иерархическую, последовательную структуру по установленным правилам. Предлагаемая модель оценки образовательного риска в учебных заведениях позволит всесторонне подойти к оценке процессов, происходящих в подразделениях, поскольку учитывает педагогические, экономические и социальные аспекты. Проведен анализ компонентов и функций образовательного риска. Выполнена программная реализация предлагаемых подходов в системе управления базой данных. Для реализации приложения используются следующие средства разработки: система управления базами данных PostgreSQL; интегрированная среда разработки Microsoft Visual Studio Community 2015; технология создания веб-приложений ASP.NET 5; языки программирования SQL, C#, JavaScript.
Приведены результаты апробации предложенной технологии на основе данных приемной комиссии учебного заведения. В заключении можно отметить, что научный подход к оценке образовательного риска приводит к существенным обобщениям в области результата реализации образовательных программ в высших учебных заведениях.

1. Глебова Л.Н., Кузнецова М.Д. Мониторинг качества высшего педагогического образования. М.: Логос, 2012. 368 с.

2. Чубарова О.И. Образовательный риск как экономическая категория, его сущность // Ползуновский вестник. 2005. № 1. С. 199–208.

3. XIN Tao, LI Feng & LI Ling-yan An International Comparison of Elementary Education Quality Assessment // Journal of Beijing Normal University (Social Science Edition). 2007. P. 5–10.

4. Brown G. The Quality of Learning of Learning and How to Assess it // Lifelong Learning in Europe. 1999. Vol. 4. Issue 1. P. 47–54.

5. Dohmen G. Lifelong Learning for All – innovative perspectives of continuing education // Lifelong Learning in Europe. 1999. Vol. IV. Issue 3. P. 154–158.

6. Dinham S. The quality teaching movement in Australia encounters difficult terrain: a personal perspective // Australian Journal of Education. 2013. № 57. P. 91–106. DOI: 10.1177/0004944113485840.

7. Гуров В.С., Корячко В.П., Таганов А.И., Моисеенко В.П., Таганов Р.А. Опыт создания и применения ресурсов электронной информационно-образовательной среды по направлению ИПИ (CALS) и CASE (САПР) – технологий // Труды VII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика-2010». 2010. Том 1. С. 166–167.

8. Heyneman S.P., Lee B. The impact of international studies of academic achievement on policy and research // Handbook of international large-scale assessment: Background, technical issues and methods of data analysis. 2014. P. 37–72.

9. Kamens D.H., McNeely C.L. Globalization and the growth of international educational testing and national assessment. Comparative Education Review. 2009. № 54. P. 5–25. DOI: 10.1086/648471.

10. Таганов А.И., Таганов Р.А. Методические основы создания информационных систем сферы образования. Рязань: РГРТУ, 2006. 342 с.

11. Attfield I., Vu B.T. A rising tide of primary school standards: The role of data systems in improving equitable access for all to quality education in Vietnam // International Journal of Educational Development. 2013. № 33. P. 74–87. DOI: 10.1016/j.ijedudev.2012.02.003.

12. Колесенков А.Н. Таганов А.И. Концепция геоинформационной технологии мониторинга образовательных программ онлайн-обучения // Открытое и дистанционное образование. 2015. Вып. № 60. С. 69–73.

13. Колесенков А.Н. Информационная поддержка принятия решений при организации и построении систем дистанционного обучения // Дистанционное и виртуальное обучение. 2016. № 5 (107). С. 62–68.

14. Колесенков А.Н., Таганов А.И. Применение геоинформационных технологий в задачах управления образовательным процессом вуза // Управление качеством инженерного образования. Возможности ВУЗов и потребности промышленности: Тезисы докладов второй международной научно-практической конференции. 2016. С. 121.

15. Костров Б.В., Баранчиков А.И. Теория и методы исследования моделей и алгоритмов представления данных для предметных областей с ранжируемыми атрибутами // Вестник РГРТУ. 2013. № 5. выпуск 47. С. 59–64.

16. Барсегян А., Куприянов М., Холод И., Тесс М., Елизаров С. Анализ данных и процессов. СПб: БХВ-Петербург, 2009, 544 с.

17. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: ФиС, 1996, 192 с.

18. Чернова Г.В., Кудрявцева А.А. Управление рисками. М.: Из-во Проспект, 2003. 160 с.

19. Вяткин В.Н., Вяткин И.В., Галуза В.А. Риск менеджмент. М.: Дашков и К, 2003, 512 с.

20. Саркисян С.А. Теория прогнозирования и принятия решений. М: Высшая школа, 1977, 351 с.