Математические модели подготовки и проверки качества освоения компетенций в образовательном процессе
Аннотация
В работе рассмотрена оригинальная модель проверки качества компетентностного обучения, основанная на оценки латентных переменных, в том числе и в динамике, и предлагаются методики организации групповых занятий с оценкой их качества.
Ключевые слова
образование,
компетенции,
математическая модель,
групповые занятия,
латентные переменные,
Раш-анализ
Об авторах
С. А. Баркалов
Воронежский государственный архитектурно-строительный университет
Россия
Россия
факультет экономики, менеджмента и информационных технологий,
кафедра «Управление строительством»
д.т.н., профессор, академик РАЕН, почетный строитель РФ, почетный работник высшей школы, декан, заведующий кафедрой
С. И. Моисеев
Автономная образовательная негосударственная организация высшего профессионального образования «Институт менеджмента, маркетинга и финансов»
Россия
Россия
к.ф.-м.н., доцент
Н. С. Кочерга
Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Россия
Россия
Аспирант
www.mesi.ruЕ. В. Соловьева
Список литературы
1. Андреев А.Л. Компетентностная парадигма в образовании: опыт философско-методологического анализа // Педагогика. – 2005. – № 4. – С. 19–27.
2. Лебедев О.Е. Комптентностный подход в образовании // Школьные технологии. – 2004. – № 5. – С. 3–12.
3. Равен Дж. Компетентность в современном обществе: выявление, развитие и реализация / пер. с англ. – М.: Когито-Центр, 2002.
4. Хуторской А. Ключевые компетенции как компонент личностно-ориентированного образования // Народное образование. – 2003. –№ 2. – С. 58–64.
5. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. – Copenhagen: Danmarks Pedagogiske Institut, 1960.
6. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: монография. – Славянск-на-Кубани: Изд. центр СГПИ, 2006.
7. Васильев В.И., Красильников В.В., Плаксий С.И., Тягунова Т.Н. Статистический анализ многомерных объектов произвольной природы. – М.: ИКАР, 2004.
8. Andrich D. Advanced Social and Educational Measurement. – Perth: Murdoch University, 2001. – 128 p.
9. Wright B.D. Solving measurement problem with the Rasch model // Journal of Educational Measurements. – 1977. – V. 14, № 2. – P. 97–116.
10. Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютерах / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; под ред. В.Э. Фигурнова. – М.: ИНФРА-М, 1998.
11. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. – М.: Наука, 1970.
12. Баркалов С.А., Курочка П.Н., Колпачев В.Н. Определение внутренних цен на основе коалиционных игр // Современные сложные системы управления: сб. трудов межд. конф. – Липецк: ЛГТУ, 2001. – С. 9–13.
13. Мазалов В.В. Математическая теория игр и приложения. – СПб.; М.; Краснодар: Лань, 2010.
14. Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Санина Н.В. Квалиметрия: учебник. – Воронеж: Научная книга, 2013.
15. Моисеев С. И., Обуховский А.В. Математические методы и модели в экономике: учеб. пособие. – Воронеж: ИММиФ, 2007.
16. Математические основы управления проектами / под ред. В.Н. Буркова. – М.: Высшая школа,2005
17. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. – М.: Мир, 1971. Глава 5 Распределительные задачи: назначение и размещение ресурсов.
18. Kuhn Harold W. The Hungarian Method for the assignment problem // Naval Research Logistics Quarterly. – 1955. – № 2. – P. 83–97.
Рецензия
Для цитирования:
Баркалов С.А., Моисеев С.И., Кочерга Н.С., Соловьева Е.В. Математические модели подготовки и проверки качества освоения компетенций в образовательном процессе. Открытое образование. 2014;(2(103):9-16. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-2(103-9-16
For citation:
Barkalov S.A., Moiseev S.I., Kocherga N.S., Solovyeva E.V. MATHEMATICAL MODELS OF TRAINING AND EVALUATION OF COMPETENCE QUALITY ACQUISITION IN EDUCATIONAL PROCESS. Open Education. 2014;(2(103):9-16. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-2(103-9-16
Просмотров: 383
Послать статью по эл. почте 