Моделирование оценки качества формирования профессиональных компетенций обучающихся

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Профессиональная подготовка специалистов в различных областях нацелена на формирование в процессе обучения комплекса качеств, компетенций, необходимых для будущей профессиональной деятельности. Перечень профессиональных и общих компетенций регламентирован государственным образовательным стандартом. Оценка уровня освоения компетенций является мерой качества профессиональной подготовки выпускника. Оценка качества формирования компетенций является мерой эффективности работы учебного заведения и его структурных подразделений. Она необходима для внутреннего и внешнего мониторинга, корректировки педагогического процесса, рейтинговой оценки. Это определяет важность задачи достоверного и информативного анализа степени влияния формирующих факторов на конечный результат обучения. В статье предложен аналитический метод определения весового коэффициента каждого формирующего фактора в общей оценке уровня освоения профессиональных компетенций. Обоснована возможность его использования в целях анализа проблем обучения на индивидуальном и групповом уровнях. Предложено использовать для обработки статистических данных матричную форму представления информации и элементы матричного и векторного анализа. Разработана математическая модель, описывающая комплексный процесс формирования профессиональных компетенций в высших учебных заведениях. Формирующими факторами в данной модели являются кафедры вуза. Обсуждаются возможности применения модели. Указаны способы устранения проблемы несоответствия размерностей матриц при решении матричных уравнений. Приведены примеры использования предложенной модели в других аспектах исследования качества обучения. Предложен способ определения интегрального показателя качества подготовки по всем дисциплинам. Основные выводы и результаты исследования могут быть использованы непосредственно в учебном процессе, в сфере управления образованием, в методической работе.

Об авторах

Сергей Иванович Макаров

Самарский государственный экономический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: matmaksi@yandex.ru

доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой высшей математики и экономико-математических методов

Россия, Самара

Список литературы

  1. Севастьянова С.А. Формирование профессиональных математических компетенций у студентов экономических вузов: дис. … канд. пед. наук: 13.00.01. Самара, 2006. 237 с.
  2. Соловьев И.В., Филатов С.В. Интегральные оценки качества образования // Интеграция образования. 2014. Т. 18, № 2 (75). С. 14–19.
  3. Цветков В.Я., Оболяева Н.М. Использование интегрального показателя успеваемости для оценки управления качеством образования // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 6. С. 23–26.
  4. Оболяева Н.М. Управление качеством образования на основе информационных технологий // European Researcher. 2012. Vol. 36, № 12–1. P. 2146–2149.
  5. Еремина Н.Ю., Кислова Н.Н. Высшее образование сегодня: к вопросу о требованиях к качеству // Поволжский педагогический вестник. 2016. № 2 (11). С. 20–24.
  6. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
  7. Цифровизация как приоритетное направление модернизации российского образования: монография / под ред. Н.В. Горбуновой. Саратов: Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2019. 152 с.
  8. Makarov S.I., Sevastyanova S.A. Information modeling of the students' residual knowledge level // Digital Transformation of the Economy: Challenges, Trends and New Opportunities / eds. S. Ashmarina, A. Mesquita, M. Vochozka. Vol. 908. Springer, Cham, 2020. P. 502–509.
  9. Прахова М.Ю., Заиченко Н.В., Закирничная М.М., Павлова З.Х. Система оценивания компетенций выпускников вуза // Проблемы современного педагогического образования. 2017. № 57–12. С. 237–243.
  10. Мартыненко О.О., Якимова З.В., Николаева В.И. Методический подход к оценке компетенций выпускников // Высшее образование в России. 2015. № 12. С. 35–45.
  11. Данилов А.Н., Гитман М.Б., Столбов В.Ю., Гитман Е.К. Система подготовки инженерных кадров в современной России: образовательные траектории и контроль качества // Высшее образование в России. 2018. Т. 27, № 3. С. 5–15.
  12. Чубарова О.И., Мокина Л.В., Фатхинуров А.Р. Оценка уровня сформированности компетенций студентов с применением метода взвешенных оценок // Наука и образование: новое время. 2015. № 5. С. 98–104.
  13. Ратинская Е.В. Применение аппарата нечетких множеств к оценке уровня сформированности компетенций обучающихся // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2017. Т. 2. С. 175–179.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1 – Трехмерный куб результатов мониторинга сформированности компетенций выпускников


© Макаров С.И., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».