WWW.OS.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Научные публикации
 


«ВЛИЯНИЕ ЛИЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СТУДЕНТА НА ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ И.В.Вешнева Институт ...»

ВЛИЯНИЕ ЛИЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СТУДЕНТА НА

ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ

КОМПЕТЕНЦИЙ

И.В.Вешнева

Институт дополнительного

профессионального образования

Саратовского государственного

университета им. Н.Г. Чернышевского

В современной мировой образовательной практике понятие

компетентности представляется в качестве «узлового». Понятие

компетентность, во-первых, объединяет в себе интеллектуальную и навыковую составляющую образования; во-вторых, в это понятие заложена идеология интерпретации содержания образования, формируемого «от результата» («стандарт на выходе»); в-третьих, компетентность обладает интегративной природой, включающей в себя ряд однородных умений и знаний, относящихся к профессиональной, информационной, правовой и другим сферам деятельности.

Изучение методов управления формированием компетенций показывает сложность, трудоемкость и дороговизну подобных оценок [1].



Внедрение подобных систем преследует цель достижения определенного управленческого и экономического эффекта в будущем времени. Ситуация проблемы их оценки осложняется не только необходимостью проводить оценку проявления компетенций в действии, но и перекрестностью самих компетенций (например, нельзя проявлять компетенции в решении задач по физике не проявляя набор инструментальных компетенций по математике, в ведении переговоров без проявления лингвистических компетенций и т.д.). Таким образом, мы должны признать, что оценки проявленных в некоторой ситуации (прецеденте) компетенций не могут быть сложены и усреднены. Поэтому задача минимизации риска неэффективного управления формированием компетенций замыкается на задачу снижения с неопределенности. В работах [ 2, 3 ] проведено исследование возможности использования методов нечеткой логики в системе управления качеством высшего образования. В работе [ 4 ] предложена концепция разработки модели экспертной системы управления качеством образования на основе ТНМ.

Для моделирования и прогнозирования результатов процесса обучения учтем, что до настоящего времени совокупность фундаментальных научных установок, представлений и терминов, принимаемая и разделяемая научным сообществом и консолидирующая большинство его членов в области образования основывалась на триаде Знания – Умения – Навыки (ЗУН). Закономерная смена образовательной парадигмы требует формирования компетентностного подхода к образованию, формирования методов проведения оценки компетенций, как некоторых факторов, влияющих на эффективность профессиональной деятельности. В основе формируемой компетентностной парадигмы лежит понятие компетенции, как личностного качества, включающего следующие компоненты: знания, опыт применения, эмоционально-волевая регуляция реализации соответствующей компетенции, ценностносмысловое отношение к содержанию компетенции, мобилизационная готовность реализации соответствующей компетенции.

Понятие компетенции значительно шире традиционной триады ЗУН, поскольку включает знания и опыт применения как часть и еще личностную (или мотивационную) составляющую владеющего компетенцией человека. При этом первая часть является измеримой в виде оценки (тесты, анкеты и т.п.) – это вспомогательные инструменты измерения компетенции. Вторая часть – готовность реализации соответствующей компетенции – представляется трудно измеримой.

Поскольку «могу сделать что-либо» и «хочу сделать что-либо» могут находиться в некоторых взаимоотношениях типа «могу, но не хочу».

Очевидно, что личностная составляющая компетенции при измерениях является в достаточной мере условной (кажущейся или мнимой) должна проявляться в действии.

Такие размышления позволяют выделить две основные составляющие части компетенции – измеряемую в виде оценок ЗУН и личностную, проявляемую в некоторых прецедентах, и только в них измеримую. Если разделить компетенции на две основные составляющие (ЗУН и мотивационная часть), то для оценки можно сформировать комплекснозначную функцию [ 5 ]. Квадрат модуля данной функции представляет функцию принадлежности, которая может быть сформирована с применением аппарата теории нечетких множеств (ТНМ) [ 6, 7 ]. Для комплексной части вводится множитель, соответствующий оценке активности студента.

Мы исследуем процесс формирования профессиональных компетенций в течение обучения. Получающий профессиональные знания и опыт субъект оценивается экспертом (преподавателем) только по внешним проявлениям его знаний и опыта в некоторый момент времени.

Накапливая данные оценок различных характеристик учащегося индивидуума мы можем узнать о текущем состоянии его знаний, умений и опыта (ЗУН). Однако компетенция включает в себя еще и скрытую оценку личностных человеческих качеств, которые могут быть проявлены только в действии. И математическое ожидание неотрицательной функции F(r) как результирующая оценка и сама функция F(r) не изменится, если к явно оцениваемым ЗУН присовокупить неявные знания об индивидуальных качествах. Это можно сделать, добавив к модифицированным ортонормированным знакопеременным функциям принадлежности фазовые множители [5]. Такой множитель вносит в полученные комплексные функции принадлежности зависимость от мотивации к реализации компетенции и эмоционально-волевой регуляции ее реализации. В квантовой механике такой множитель описывает импульс частицы, и содержит «скрытые» знания о ее будущем состоянии.





Основываясь на таких рассуждениях, реализуем следующий алгоритм действий для проверки рассуждений на практике:

1. Зададим наборы входных и выходных компетенций и их весовые коэффициенты.

2. Проведем оценку ЗУН части компетенции в лингвистических термах и введем соответствующие функции принадлежности, центрированные относительно нуля. Результирующая оценка может быть получена как математическое ожидание функции принадлежности, полученной как комбинация введенных функций принадлежности лингвистических термов оценок экспертов. Для составления результирующей функции принадлежности вводятся весовые коэффициенты. Возможно использование различных методов оценок весовых коэффициентов, в самом простом случае они определены преподавателем. Наряду с экспертными методами оценивания существуют и статистические, например, один из методов определения весовых коэффициентов компетенций основан на том, что вес отражает относительную частоту, с которой каждая компетенция различает лучших и средних студентов.

3. Введем систему ортогональных функций, получаемых как результат проведения процедуры ортогонализации Грамма-Шмидта [5].

Тогда функции принадлежности для лингвистических термов экспертных оценок, аналогичные функциям принадлежности ТНМ, образуют систему ортонормированных знакопеременных базисных функций.

4. Для представления мотивационной характеристики участника введены три уровня оценки пассивный, декларационный, активный, определяющие значение фазы «волны» определяющей значения компетенций исследуемого участника.

Будем использовать полученные «волновые» функции в качестве функций принадлежности, подобно методам, применяемым в теории нечетких множеств:

n k w j kj инд kj, (1) j 1 где w i – весовые коэффициенты компетенций (ЗУН); kj – функция принадлежности из ортонормированного базиса; инд k j

– фазовый множитель, характеризующий оценку мотивационной части jкомпетенции; n – число оцениваемых компетенций.

В результате спроектированной модели и эксперимента [5], проведенного в группе студентов 5 курса специальности медицинская физика, изучающих спецкурс «Матричная оптика» мы получили функции k. Они зависят от некоторой безразмерной координаты r. Было проведено два измерения перед началом изучения спецкурса и после него. Обе полученные функции представляют собой одну и туже функцию в разные моменты времени. Измеряемая функция в некотором смысле аналогична волновой функции квантовомеханической частицы.

Полученная функция распределения содержит полную информацию о нечетком множестве. Частичную информацию о ней дают следующие числовые характеристики [8].

1. Математическое ожидание указывает некоторое среднее значение, около которого группируются все возможные значения x. Математическое ожидание, представляет собой среднее значение случайной величины оценки уровня компетенций. Поскольку интервал изменения положения максимума ограничен пределами [0,3; 0,7], то легко перевести эту оценку в традиционные баллы. Например, введем четырех бальную систему оценок:

неудовлетворительно (максимум в пределах [0,3; 0,4[), удовлетворительно (максимум в пределах [0,4; 0,5[), хорошо (максимум в пределах [0,5; 0,6[), отлично (максимум в пределах [0,6; 0,7[). Аналогично может быть введена и другая система оценок.

2. Ширина распределения (разброса величины около среднего значения) – дисперсия (математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания) характеризует согласованность мнений экспертов.

3. Формы кривой: асимметрия и эксцесс. Если коэффициент асимметрии отрицательный, то это говорит о большом влиянии на величину оценки отрицательных отклонений. Возможно ли такое распределение для оценок формируемых компетенций? Это означало бы смещение оценок в сторону понижения максимума распределения. Как если в начале обучения человек имел исследовательский уровень инструментальных компетенций и способность решать нетривиальные задачи, а потом его уровень компетентностного набора сместился в сторону возможности только понимания того, о чем ему рассказывают.

Такое значение должно было бы однозначно свидетельствовать о необходимости срочного управленческого вмешательства в процесс формирования компетенций. Если коэффициент асимметрии положительный, а значит, преобладает влияние положительных отклонений, то кривая распределения более полога справа. Практически определяют знак асимметрии по расположению кривой распределения относительно точки максимума дифференциальной функции. Более неравномерному уровню для различных компетенций соответствует более высокое значение асимметрии. Эксцесс служит для сравнения данного распределения с нормальным, у которого эксцесс равен нулю.

Распределения более островершинные, чем нормальное, имеют эксцесс положительный, а более плосковершинные – имеют отрицательный эксцесс.

Данные характеристики вводятся для формирования гипотез о состоянии объекта и наиболее эффективно могут быть использованы во всем наборе числовых характеристик распределения. Например, по эксцессу возможно проведение более четкой интерпретации контрастности распределения. Высокая контрастность будет соответствовать более коррелированному распределению. Противоречивость и несогласованность мнений будет вести к «размазыванию» распределения и снижению его контрастности и эксцесса, что подтверждают результаты расчетов, представленные в работе [9].

Таким образом, мы получим набор числовых характеристик, по которым можно выстроить систему принятия управленческих решений по процессу формирования компетенций в процессе образования. Данный набор оценок является весьма информативным. Объединение данных характеристик в функцию аналогичную по технологии проектирования передаточной функции в технике [9] позволяет встраивать в информационную систему управления образованием не только оперативный операционный контроль изменением и возникновением новых компетенций в процессе образования, но и значительно более информативное их изучение и оценку. Такая процедура позволит сформировать эффективную систему управления формированием компетенций, за счет много аспектного рассмотрения всего процесса с целью его постоянного усовершенствования.

Приведем примеры формирования компетенций. Первый – позитивный. Позитивность процесса формирования профессиональных компетенций оценивается по значению моментов, характеризующих результирующее распределение: математическому ожиданию функции принадлежности набора выходных компетенций, дисперсии (математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания) и характеристиками формы кривой распределения (табл. 1). Для непосредственного формирования традиционных лингвистических оценок, таких как «отлично», «хорошо», «удовлетворительно» и «неудовлетворительно» самым очевидными представляется значение математического ожидания. Для этого нужно ввести значения диапазонов на оси условной координаты r и принадлежность значения математического некоторому диапазону будет представлять непосредственно оценку. Значения диапазонов целесообразно подобрать экспериментально, согласуясь с экспертными заключениями о подготовке студентов. По результатам табл. 1 видно, что для обоих рассматриваемых студентов значение математического ожидания сместилось в сторону более высоких значений, что означает соответствие результатов обучения целям спецкурса «Матричная оптика». Значение дисперсии увеличилось, что представляется скорее негативным знаком, поскольку ширина распределения характеризует равномерность оценок различных компетенций. Увеличение значения асимметрии говорит о преобладающем значении положительных отклонений. В большой степени, такое значение следует полагать нивелирующим увеличение ширины распределения, за счет включения положительно диапазона значений переменной r. Рост значения эксцесса, говорит о формировании более островершинного распределения, при этом растет контрастность изображения. Позитивная динамика говорит о наличии ожидаемого отклика обучающихся на процесс обучения, на соответствие результата поставленным целям.

Представим пример негативной динамики (см. табл. 1). В представленных случаях значении математического ожидания снижается, значение дисперсии растет.

Таблица 1 Изменение характеристик функций распределения В В конечный В начальный В конечный начальный момент момент момент Характеристик момент времени времени времени а времени Позитивная динамика Негативная динамика Математическ ое ожидание 0.01709580 Дисперсия 0.00528203 0.00832323 0.01434890 0.00654695 Асимметрия 0.00135685 0.00358164 0.00041628 0.00024082 Эксцесс 0.00013178 0.00041432 0.00116815 0.00016836 Негативное изменение характеристик распределения результирующей функции принадлежности сформированного в процессе обучения набора компетенций позволяет предположить, что в данном случае поставленные в процессе обучения цели подготовки по данному модулю либо недостигнуты, либо процесс обучения неэффективен – начальный ресурс был выше, чем достигнутый результат. Влияние побочных или неконтролируемых воздействий становится преобладающим.

Вообще говоря, это известные участникам процесса обучения ситуации. Сталкиваясь с личными проблемами, отнимающими большое количество времени, физических и моральных сил отдельные студенты в такие периоды времени проходят обучение в некотором смысле условно, на выходе пользуясь ранее накопленными знаниями и эрудицией. При этом жизненная ситуация на них воздействует значительно сильнее чем преподаватель. Такие воздействия невозможно учесть. При проектировании экспертной системы наблюдение для отдельного студента плохого достижения поставленных в процессе обучения целей в некоторый период времени не следует считать требующей управленческого вмешательства.

Другим примером неэффективности процесса обучения можно считать высокий уровень подготовки обучающегося и его уверенность, что больше чем он знает и умеет уже не требуется. В этом случае при возможном сохранении высоких или средних оценок в течение длительного периода обучения значения моментов будут постоянно говорить о недостаточном использовании имеющихся ресурсов. Для отдельного студента это говорит о необходимости управленческого воздействия на него, для большого количества студентов – о необходимости изменения преподаваемого курса или ведущего его преподавателя.

Для простого контроля правильного хода процесса формирования компетенций во время обучения предложено ввести некоторую функцию [8], объединяющую все введенные характеристики. Эта новая функция описывает один из методов обработки сигналов, который позволяет охарактеризовать «частотный» состав измеряемого сигнала. Вводимая новая комплексная переменная может быть интерпретирована как обобщенная комплексная переменная системы.

Для нахождения вида выходного сигнала входной сигнал трансформируется – представляется суммой гармонических составляющих

– спектром. Совершается диалектический переход «от живого созерцания»

временной функции к ее спектральному эквиваленту, и дальнейшие операции выполняются уже с новой конструкцией. Ход преобразований становится прозрачнее, нагляднее. Более или менее простые периодические функции, такие как биение сердца, вращение Земли и др.

представимы рядом Фурье, набором гармоник или попросту спектром. На самом деле такое преобразование гораздо более широко распространено, чем может показаться на первый взгляд. Например, человеческое слуховой аппарат выполняет преобразование Фурье всякий раз, когда мы слышим звук. Ухо автоматически выполняет вычисление, проделать которое наш сознательный ум способен лишь после нескольких лет обучения математике. Наш орган слуха строит преобразование, представляя звук в виде спектра последовательных значений громкости для тонов различной высоты. Мозг превращает эту информацию в воспринимаемый звук. В нашем случае сложной задачи моделирования процесса формирования компетенций данный метод также представляется оправданным.

По сути, мы получаем способ оценки не результативности (достижения запланированного результата), а эффективности (отношение между получаемыми результатами производства и затратами труда). Это один из наиболее важных показателей качества, однако, довольно трудно оцениваемый. Качество – атрибут образовательного процесса, его неотъемлемая часть, внутренне ему присущая. Важно то, что в данной модели оценки мы получили нечеткий вывод. Вообще, в случае применения нечетких чисел к прогнозу параметров от ЛПР требуется не формировать точечные вероятностные оценки, а задавать расчетный коридор значений прогнозируемых параметров. Тогда ожидаемый эффект оценивается экспертом так же, как нечеткое число со своим расчетным разбросом (степенью нечеткости). Здесь возникают инженерные преимущества метода, основанного на нечеткостях, т.к. исследователь оперирует не косвенными оценками (куда относим и вероятности), а прямыми проектными данными о разбросе параметров, что есть хорошо известная практика интервального подхода к проектным оценкам.

Данные работы предполагают последующее включение введенных в работе характеристик в информационную модель сбалансированной системы показателей управления высшим учебным заведением.

1 Метавер: истории об образовании будущего. http://metaver.ru/ 2 Вешнева И.В. Математические модели в системе управления качеством высшего образования с использованием методов нечеткой логики. Монография. Саратов: Саратовский источник, 2010. 187 с.

3 Вешнева И.В., Большаков А.А., Мельников Л.А., Перова Л.Г Применение математического аппарата теории нечетких множеств к задачам управления вузом на основе сбалансированной системы показателей. // Системы управления и информационные технологии (Воронеж), 1.1(43), 2011. С. 117-121 4 Вешнева И.В., Мельников Л.А. Концепция разработки модели экспертной системы управления качеством образования на основе теории нечетких множеств. Вестник СГТУ 2009. № 4 (43) Выпуск 2 С 195-198 5 Вешнева И.В., Мельников Л.А. Метод оценки предметных компетенций студентов вуза на основе системы ортонормированных функций принадлежности // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. В печати 6 Большаков А.А., Вешнева И.В., Мельников Л.А. Метод оценки предметных компетенций студентов вуза на базе комплексных функций принадлежности. // Сб. трудов Междун. научн. конф. «ММТТ-24», Саратов, 2011, Т. 12, С. 102 – 108.

7 Вешнева И.В., Мельников Л.А., Травина Т.Л Применение комплексных функций принадлежности для оценки предметных компетенций студентов вуза. // Сб. трудов Междун. научн. конф. «ММТТ-24», Саратов, 2011, Т. 12, С. 109 – 114.

8 Вешнева И.В., Л.А. Мельников Применение теории нечетких множеств к задачам оценки и управления формированием компетенций: Распознавание текущего состояния // Вестник СГТУ. № 2 (55). Вып. 1.

2011. С.181-189 9 И.В.Вешнева, Л.А. Мельников, Л.Г. Перова Применение теории нечетких множеств к задачам оценки и управления формированием компетенций: Описание проблемы и подход к ее разрешению. Вестник астраханского государственного технического университета. В печати.



Похожие работы:

«РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ В. Д. Бордунов МЕЖДУНАРОДНОЕ ВОЗДУШНОЕ ПРАВО Москва НОУ ВКШ «Авиабизнес» УДК [341.226+347.82](075) ББК 67.404.2я7+67ю412я7 Б 82 Рецензенты: Брылов А. Н., академик РАЕН, Заслуженный юрист РФ, кандидат юридических наук, заместитель Генерального директора ОАО «Аэрофлот – Российские авиалинии»; Елисеев Б. П., доктор юридических наук, профессор, Заслуженный юрист РФ, заместитель Генерального директора ОАО «Аэрофлот — Российские авиалинии», директор правового...»

«Вестник ВГУ. Серия: Право «ТВОЯ, ЮРФАК, СУДЬБА – МОЯ СУДЬБА» Светлой памяти декана юридического факультета Воронежского государственного университета Валентина Анатольевича Панюшкина 7 июля 2015 года на шестьдесят втором году жизни скоропостижно скончался Валентин Анатольевич Панюшкин – декан юридического факультета Воронежского государственного университета, кандидат юридических наук, профессор. Преподаватели, сотрудники, тысячи выпускников юридического факультета ВГУ, коллеги из других...»

«Центр проблемного анализа и государственноуправленческого проектирования Правовое противодействие расовой, национальной, религиозной дискриминации Москва Научный эксперт УДК 341.215.4 ББК 67.412.1 П 89 Авторский коллектив: В.И. Якунин, С.С. Сулакшин, В.Э. Багдасарян, А.В. Бутко, М.В. Вилисов, И.Ю. Колесник, О.В. Куропаткина, И.Б. Орлов, Е.С. Сазонова, А.Ю. Ярутич Правовое противодействие расовой, национальной, религиозной П 89 дискриминации. Монография — М.: Научный эксперт, 2009. — 224 с. ISBN...»

«Вильнюс УДК 316.77 ББК 85.382 У69 Рекомендовано к изданию Научным советом ЕГУ (протокол № 53-24 от 10.07.2012 г.) Рецензенты: Беше-Головко К., доктор публичного права Университета Монпелье 1 (Франция), президент Comitas Gentium France Russie, международный эксперт по конституционному праву; Павлова Л.В., кандидат юридических наук, профессор кафедры международного права факультета международных отношений Белорусского государственного университета Издание осуществлено при поддержке Трастового...»

«Эта книга подготовлена Axl-rose для всех нуждающихся в бесплатной литературе адрес для связи: axl-rose@ya.ru КОРПОРАТИВНОЕ ПРАВО УЧЕБНИК ДЛЯ СТУДЕНТОВ ВУЗОВ Ответственный редактор доктор юридических наук, доцент кафедры предпринимательского права юридического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова И.С. ШИТКИНА Рекомендовано Учебно-методическим объединением по юридическому образованию высших учебных заведений в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению...»

«Общероссийская общественная организация РОССИЙСКИЙ ФУТБОЛЬНЫЙ СОЮЗ «УТВЕРЖДЕНО» Постановлением Исполкома Общероссийской общественной организации «Российский футбольный союз» № 163/8 от «23» января 2015 г. РУКОВОДСТВО Российского футбольного союза по лицензированию футбольных клубов в Российской Федерации РЕДАКЦИЯ 7.0 2015 год ОГЛАВЛЕНИЕ ГЛАВА 1 Введение 3 ГЛАВА 2 Процедуры лицензирования 9 ГЛАВА 3 Лицензиар 11 ГЛАВА 4 Футбольный клуб – соискатель лицензии 13 и/или лицензиат ГЛАВА 5 Лицензия 15...»

«АННОТАЦИЯ Рассматриваются основные аспекты административного права как правовой отрасли и как отраслевой юридической науки, раскрываются основные принципы, понятия и категории административного права, место и роль административного права в правовой системе Российской Федерации. Содержатся примеры решения типовых задач, задания для самостоятельного решения, тесты для самоконтроля по каждой теме, итоговая контрольная работа, экзаменационные вопросы и список информационных источников....»

«ГОСУДАРСТВЕННАЯ ДУМА ФЕДЕРАЛЬНОГО СОБРАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ШЕСТОГО СОЗЫВА КОМИТЕТ ПО ПРИРОДНЫМ РЕСУРСАМ, ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЮ И ЭКОЛОГИИ Георгиевский пер., д. 2, Москва, 103265 Тел. 8(495)692-I8-94 Факс 8(495)692-49-63 Е-mui1: cnature@дита.уои.го 201 Уг. № 3.12/5РвГ Законодательные (представительные) и исполнительные органы государственной власти субъектов Российской Федерации В соответствии с решением Комитета Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации по природным...»



 
2016 www.os.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Научные публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.