Оптимальное управление процессом приобретения и оценивания компетенций студентов вуза


https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-2-37-44

Полный текст:


Аннотация

Цель исследования. В федеральных государственных образовательных стандартах высшего образования (ФГОС ВО РФ) основополагающая роль отводится необходимости приобретения студентами в процессе обучения указанной совокупности компетенций. В то же время вузы в соответствии с законом

«Об образовании в Российской Федерации» должны учитывать также требования профессиональных стандартов, по освоению учащимися трудовых функций, требуемых при работе по выбранной профессии. Задача вуза при планировании учебного процесса состоит в формировании необходимого набора учебных дисциплин и практик, рациональном распределении между ними количества зачетных единиц (ЗЕ) и установлении порядка изучения этих дисциплин по времени (по семестрам). Эта задача традиционно решается вузами экспертным путем на основе нормативных документов и имеющегося опыта разработки учебных планов. При этом, как правило, количественно не оценивается ни эффективность составленных рабочих учебных планов в целом, ни влияние отдельных решений и помех на эту эффективность. Следующей задачей является оценка эффективности реализации рабочего учебного плана, т.е. управление ходом образовательного процесса с учетом непредвиденных и случайных факторов. Эта задача решается путем осуществления контроля текущей успеваемости студентов, однако степень достижения требуемого уровня компетенций и трудовых функций при этом обычно не оценивается. Поэтому задача оперативной оценки фактического уровня требуемых компетенций и проведения необходимых корректирующих воздействий также является актуальной.

Материалы и методы. В работе предпринята попытка формализовать указанные выше задачи и описать процесс приобретения компетенций в виде динамической системы, подверженной помехам. Управление процессом обучения формулируется как задача аналитического конструировании оптимального регулятора (АКОР) А.М. Летова [1], а оценка состояния в условиях помех осуществляется с помощью фильтра Р. Калмана [2].

Результаты. Предложена методика расчета оптимальных траекторий нарастания компетенций в процессе обучения и управляющих воздействий по реализации этих траекторий. Методика позволяет на основе когнитивной модели учебного процесса и при задании приоритетов рассчитать оптимальный план нарастания уровня компетенций и владения трудовыми функциями, а также распределения для этой цели зачетных единиц. При реализации учебного плана рассчитывается корректировка управляющих воздействий в зависимости от фактического состояния учебного процесса. Приводится пример синтеза оптимальной динамики нарастания по семестрам трех групп компетенций (общекультурных – ОК, общепрофессиональных-ОПК и профессиональных – ПК) и необходимых для этого ресурсов в виде количества зачетных единиц при планировании учебного плана подготовки бакалавров. Показано качественное совпадение результатов расчетов с традиционным планированием, а также устойчивость процесса управления компетенциями к возникающим помехам. 

Заключение. Понятно, что окончательное принятие решений при проектировании учебного процесса осуществляется работниками вуза, экспертами в данной области знаний и педагогической деятельности. Однако предлагаемая теория позволяет быстро определить структуру решений, оценить приоритеты и влияние различных параметров процесса на качество принимаемых решений, что особенно важно при частом изменении учебных планов. Достоинством методики, на взгляд авторов, является также то, что можно легко варьировать степень подробности учета компетенций и трудовых функций – от суммарного учета всех компетенций, учета по их видам – ОК, ОПК и ПК, до произвольной их группировки, вплоть до выделения отдельных или даже всех компетенций. Методика основана на матричной математике, поэтому увеличение размерности задачи не вызывает изменения алгоритмов расчета.


Об авторах

Г. А. Доррер
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева; Сибирский федеральный университет
Россия

Георгий Алексеевич Доррер – доктор технических наук, профессор 

Красноярск



А. Г. Доррер
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева
Россия

Александра Георгиевна Дорреркандидат технических  наук 

Красноярск



Г. М. Рудакова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева
Россия

Галина Михайловна Рудаковакандидат физико-математических наук, профессор, кафедра информационный технологий 

Красноярск



Список литературы

1. Летов А. М. Аналитическое конструирование регуляторов // Автоматика и телемеханика. 1960. Т. 21. № 4. С. 436–441.

2. Kalman R. New Approach to Linear Filtering and Prediction // Transaction ASME Journal of Basic Engineering. 1960. № 86. P. 35–45.

3. Петухова Т.П. Современная парадигма проектирования образовательных программ высшего образования // IT&SE-15. Гурзуф, 2015

4. Профессиональные стандарты. URL: http://www.apkit.ru/default.asp?artID=5573

5. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. 160 с.

6. Баркалов С.А., Моисеев С.И., Кочерга Н.С. Математические модели подготовки и проверки качества освоения компетенций в образовательном процессе // Открытое образование. 2014. № 2 (103). С. 9–16.

7. Солодов А.А., Солодова Е.А. Анализ динамических характеристик случайных воздействий в когнитивных системах // Открытое образование. 2017. № 1. С. 4–13.

8. Доррер Г.А., Рудакова Г.М. Технология моделирования и разработки учебных электронных изданий. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2006. 272 с.

9. Фрейман В.И., Кон Е.Л., Южаков А.А. Разработка подходов к управлению качеством реализации компетентностно-ориентированных образовательных программ // Информационные технологии в науке, образовании и управлении: труды конференции IT + S&E`15. Гурзуф, 2015. С. 324–329.

10. Тельнов Ю.Ф. Казаков В.А., Козлова О.А. Динамическая интеллектуальная система управления процессами в информационнообразовательном пространстве высших учебных заведений // Открытое образование. 2013. № 1 (96). С. 40–49.

11. Баркалов С.А., Моисеев С.И., Кочерга Н.С. Математические модели подготовки и проверки качества освоения компетенций в образовательном процессе // Открытое образование. 2014. № 2(103). С. 9–16.

12. Шамсутдинова Т.М., Прокофьева С.В. Оценка профессиональных компетенций студентов: междисциплинарный аспект (на примере направления подготовки бакалавров «бизнесинформатика») // Открытое образование. 2014. № 2(103). С. 39–45.

13. Dorrer G.A., Moscalyova S.S., Rudakova G.M., Cognitive model of the educational processes // Innovative Technologies and Didactics in Teaching: Materials of conference ITDT 7–13 May 2013. Calp, Spain. P. 30–36.

14. Moshkin V., Zarubin A., Koval A., Filippov A. Fuzzy Ontology-Based Approach to Analyzing the Free-form Answers // 2nd RussianPacific Conference on Computer Technology and Applications RPC 2017, Vladivostok.

15. Доррер Г.А., Москалева, С.С. Модель управления образовательным процессом на основе компетентностного подхода // Инновационная деятельность в системе образования. Монография. Часть VII. М.: Издательство «Перрон», 2013. 203 с.

16. Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М.: Логос, 1998. 280 с.

17. Checland P. Models Validation in Soft Systems Practice // System Research. 1995. V. 12. № 1. P. 47–51.

18. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. Шк., 1998. 574 с.

19. Перепелкин Е.А. Основы теории управления: Учебное пособие. / Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2001. – 115 с.

20. Доррер Г.А. Модель управления процессом приобретения и оценивания компетенций студентов вуза // Проблемы информатизации региона. ПИР-2015. Красноярск. ИВМ СО РАН. 2015. С. 57–64.

21. Stratonovich R.L. Conditional Markov Processes // Theory of Probability and its Applications. 1960. № 5. P. 156–178.

22. Grewal М., Andrews A. Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB. М. Grewal York. 2001.

23. Sorenson H. W. Least–squares Estimation: From Gauss to Kalman // IEEE Spectrum. 1970.№ 7. P. 63–68.

24. Welch G., Bishop G. An Introduction to the Kalman Filter. Department of Computer Science. UNC-Chapel Hill. TR 95-041. 2006. 16 p.

25. Namvaran M., Negarestani A. Noise Reduction in Radon Monitoring Data Using Kalman Filter and Application of Results in Earthquake Precursory Process Research // Act. Geophys. Vol. 63. Iss. 2, 2015. P. 329–351.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Доррер Г.А., Доррер А.Г., Рудакова Г.М. Оптимальное управление процессом приобретения и оценивания компетенций студентов вуза. Открытое образование. 2018;22(2):37-44. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-2-37-44

For citation: Dorrer G.A., Dorrer A.G., Rudakova G.M. Optimal management of the acquiring and evaluating the competencies process of university students. Open Education. 2018;22(2):37-44. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-2-37-44

Просмотров: 265

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)