CC BY
20
УДК 378.14
ДОМИНИРУЮЩАЯ КОМПЕТЕНЦИЯ В ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЕ
Гузель Шарипжановна Шкаберина, доцент Тел.: 8 908 209 26 08, e-mail: z_guzel@mail.ru Сибирский государственный технологический университет http://www.sibstu.kts.ru Галина Михайловна Рудакова, к.ф.-м.н., профессор Тел.: 8 983 150 75 29, e-mail: gmrfait@gmail.com Сибирский государственный технологический университет, http://www.sibstu.kts.ru
В статье идет речь о статистической значимости связи между временем освоения компетенции и весом компетенции на примере основной образовательной программы «Программная инженерия».
Ключевые слова: коэффициента корреляции Пирсона, критерий t-Стьюдента, компетенция, основная образовательная программа, рабочая программа дисциплины.
Согласно ГОС ВО направления подготовки 09.03.04 «Программная инженерия» (уровень бакалавриата), утвержденного приказом от 12 марта 2015 г. N 229 « ....в результате освоения программы бакалавриата у выпускника должны быть сформированы общекультурные, общепрофессиональные и профессиональные компетенции» [1].
Компетентностный подход - это подход к образовательному процессу, «в первую очередь, с позиции его ожидаемых результатов, выраженных в форме компетенций. .Компетенция = (Знание + Умение)х Отношение» [2].
Многолетний опыт подготовки специалистов в области ИТ отрасли, позволяет утверждать, что требования работодателей меняется как минимум раз в два года, а это значит, что и знаниевые компетенции устаревают, и следовательно надо уметь предвидеть появление новых компетенций, расставлять акценты на перспективные компетенции [3; 4].
Анализу состава компетенций в одной основной образовательной программе (ООП) посвящена данная работа.
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный технологический университет» реализует основную образовательную программу (ООП) по направлению «Программная инженерия».
При реализации ООП и ее освоения выпускник должен обладать 37 компетенциями, из них 9 общекультурными, 4 общепрофессиональными и 24 профессиональными. Проанализируем ООП в части составления учебного плана для выпускников 2015 года. Рассмотрим вопрос о статистической Г.М. Рудакова важности связи между временем освоения компетенции и её нормированным весом. С помощью коэффициента корреляции Пирсона определим силу и направление корреляционной связи между двумя признаками. С помощью критерия t-Стьюдента рассчитаем статистическую значимость полученного эмпирического значения коэффициента корреляции.
В связи с этим выдвигаем гипотезы о том, что:
1 Время на освоение компетенций в каждой конкретной дисциплине распределяется равномерно;
2 Корреляция между временем освоения компетенции и весом компетенции не отличается от нуля;
3 Корреляция между временем освоения компетенции и весом компетенции достоверно отличается от нуля.
В учебном плане по каждой дисциплине сформирован набор компетенций, который должны освоить студенты данного направления. Нами рассчитаны нормированные веса каждой компетенции, которые участвуют в освоении ООП (рис. 1).
Из анализа ООП следует, что наиболее значима и ценна компетенция ПК-12 (способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования), она должна быть освоена в 11 дисциплинах, и времени на ее освоение необходимо 1368 часов (38 ЗЕ). Менее значима компетенция ПК-9 (владение методами контроля проекта и готовностью осуществлять контроль версий), находится на последнем месте по значимости, осваивается она только в одной дисциплине, и для освоения необходимо студенту 18 часов.
Коэффициент корреляции Пирсона позволяет определить силу и направление корреляционной связи между двумя признаками, в нашем случае между временными затратами на освоение компетенции и весовым коэффициентом компетенции.
В общем виде формула для подсчета коэффициента корреляции такова:
(1)
где X! - значения временных затрат на освоение компетенции;
У! - значения нормированного веса компетенции;
п - объем выборки, взятой из таблицы.
В таблице представлены промежуточные значения переменных для расчета коэффициента корреляции: первоначальные значения х; и у;; произведения переменных X; и у;; квадраты переменных значений переменных X; и у;; суммы всех вышеперечисленных величин.
Далее вычисляем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле 1, подставляя значения из таблицы. Получаем величину гху=0.7725.
Затем определяем критические значения коэффициента корреляции г-Пирсона для п = 37, они составляют: гкр=0.325 для а<0,05, гкр=0.418 для а<0,01.
Эмпирическая величина коэффициента корреляции гху=0.7725 превышает критические значения для разных а, корреляция между временем освоения компетенции и весом компетенции отличается от нуля, в связи с этим гипотезу 2 отвергаем.
С помощью критерия 1-Стьюдента рассчитаем статистическую значимость полученного эмпирического значения коэффициента корреляции по формуле:
(2)
Получаем величину 1=7.196951.
Затем определяем критические значения критерия 1-Стьюдента для ё/=37-2=35, они составляют 1кр=2.030 для а<0,05, 1кр=2.724 для а<0,01.
Сопоставив статистическую значимость эмпирической величины коэффициента корреляции 1=7.196951 с критическими значениями для разных а, видим, что она превышает их, поэтому корреляция между временем освоения компетенции и весом компетенции отличается от нуля, в связи с этим гипотезу 2 отвергаем и принимаем гипотезу 3.
Делаем вывод, что связь между временем освоения компетенции и весом компетенции статистически важна (высокая значимая корреляция а<0,01) и корреляция положительна: чем весомее компетенция, тем больше необходимо временных затрат на ее осваивание, и наоборот. Также это подтверждается рисунком 2, на котором представлена прямо пропорциональная зависимость. Также необходимо сбалансировать вес компетенций таким образом, чтобы гипотеза 1 не была отвергнута, а принята.
Таблица
Промежуточные значения для расчета коэффициента корреляции
№ компетенции компетенции X У Х*У Х*Х У*У
1 ОК1 72 0,008333 0,6 5184 6,94444Е-05
2 ОК2 54 0,00625 0,3375 2916 3,90625Е-05
3 ОК3 132 0,015278 2,016666667 17424 0,00023341
4 ОК4 96 0,011111 1,066666667 9216 0,000123457
5 ОК5 684 0,079167 54,15 467856 0,006267361
6 ОК6 0 0 0 0 0
7 ОК7 180 0,020833 3,75 32400 0,000434028
8 ОК8 72 0,008333 0,6 5184 6,94444Е-05
9 ОК9 24 0,002778 0,066666667 576 7,71605Е-06
10 ОПК1 144 0,016667 2,4 20736 0,000277778
11 ОПК2 0 0 0 0 0
12 ОПК3 72 0,008333 0,6 5184 6,94444Е-05
13 ОПК4 324 0,0375 12,15 104976 0,00140625
14 ПК1 600,6 0,069514 41,75004167 360720,36 0,004832181
15 ПК2 615 0,071181 43,77604167 378225 0,005066671
16 ПК3 600,6 0,069514 41,75004167 360720,36 0,004832181
17 ПК4 450 0,052083 23,4375 202500 0,002712674
18 ПК5 129,6 0,015 1,944 16796,16 0,000225
19 ПК6 180 0,020833 3,75 32400 0,000434028
20 ПК7 42 0,004861 0,204166667 1764 2,36304Е-05
21 ПК8 144 0,016667 2,4 20736 0,000277778
22 ПК9 18 0,002083 0,0375 324 4,34028Е-06
23 ПК10 36 0,004167 0,15 1296 1,73611Е-05
24 ПК11 24 0,002778 0,066666667 576 7,71605Е-06
25 ПК12 1368 0,158333 216,6 1871424 0,025069444
26 ПК13 522 0,060417 31,5375 272484 0,003650174
27 ПК14 691,2 0,08 55,296 477757,44 0,0064
28 ПК15 214,2 0,024792 5,310375 45881,64 0,000614627
29 ПК16 223,2 0,025833 5,766 49818,24 0,000667361
30 ПК17 61,2 0,007083 0,4335 3745,44 5,01736Е-05
31 ПК18 0 0 0 0 0
32 ПК19 399,6 0,04625 18,4815 159680,16 0,002139063
33 ПК20 78 0,009028 0,704166667 6084 8,15008Е-05
34 ПК21 90 0,010417 0,9375 8100 0,000108507
35 ПК22 241,2 0,027917 6,7335 58177,44 0,00077934
36 ПК23 21,6 0,0025 0,054 466,56 0,00000625
37 ПК24 36 0,004167 0,15 1296 1,73611Е-05
Сумма 8640 1 579,0075 5002624,8 0,067014757
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Проведенные исследования позволяют сделать следующий вывод: необходимо хотя бы раз в пять лет серьёзно пересматривать ООП, дабы не прийти к однобокой подготовке бакалавров.
Компетенции могут менять свое доминирующее положение, могут смещаться по шкалам ранжирования, акцент же на одну компетенцию, наверное, возможен, но это тоже требует дополнительного исследования.
Литература
1. Портал федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования [Электронный ресурс]. - Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», 2016. URL: http://fgosvo.ru, свободный. - Загл. с экрана.
2. Богословский В.А. и др., Проектирование основных образовательных программ вуза при реализации уровневой подготовки кадров на основе федеральных государственных образовательных стандартов: Учебно-методическое пособие / Под ред. С.В. Коршунова. - М.: МИПК МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 212 с. URL: https://www.hse.ru/data/2011/05/05/1213526074/1
3. Пискунова Е.М. Определение компетенций в образовательных программах. URL: yspu.org/trn_level_edu/6/opred_komp.doc, свободный
4. Кох Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Обработка и дешифрация результатов контроля составляющих компонентной структуры компетенций // Образовательные ресурсы и технологии. 2015. № 4 (12). С. 50-56.
Dominant competence in the basic educational program
Guzel Sharipzhanovna Shkaberina, Associate Professor Galina Mikhailovna Rudakova, PhD, Professor
The article deals with statistically significant relationship between competence mastering time and competence weight by an example of the basic educational program "Software engineering".
Keywords - Pearson product moment correlation coefficient, Student's t-criterion, competence, the primary education program, the program of the discipline.
УДК 004.942
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОНСТРУКЦИИ АНОДНОГО УЗЛА АЛЮМИНИЕВОГО ЭЛЕКТРОЛИЗЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ САПР
Антон Викторович Завизин, аспирант Тел.: 8 902 980 8182, e-mail: zavizin.anton@yandex.ru Сибирский федеральный университет http://icmim.sfu-kras.ru Татьяна Валериевна Пискажова, д.т.н., зав. кафедрой Тел.: 8 963 267 1 709, e-mail:piskazhova@yandex.ru Сибирский федеральный университет http://icmim.sfu-kras.ru Алексей Викторович Линейцев, ст. преподаватель Тел.: 8 902 923 6268, e-mail: diksonavl@mail.ru Сибирский федеральный университет http://icmim.sfu-kras.ru
