CC BY
46
УДК 377.5.02.37.016
ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ УЧАЩИХСЯ ТЕХНИЧЕСКОГО КОЛЛЕДЖА СРЕДСТВАМИ ОПТИМИЗАЦИИ СОДЕРЖАНИЯ И ГРАФИКА ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИН ОБЩЕПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ЦИКЛА
З.Д. Жуковская, И.С. Проскурина
Статья посвящена описанию методологии исследования и результатов проектирования содержания учебных дисциплин информационного цикла на основе ценностного подхода к учебной информации
Ключевые слова: информационная компетентность, ранговая корреляция, коэффициент конкордации
Среднее профессиональное образование является важной составной частью российского непрерывного профессионального образования. Оно призвано удовлетворять потребностям личности, общества и государства в получении профессиональной квалификации специалиста среднего звена. Специалисты со средним профессиональным образованием - это работники преимущественно интеллектуального труда, в основе деятельности которых лежит решение алгоритмизированных задач, требующих оценки, выбора и реализации наиболее эффективного и качественного решения. Для решения таких задач необходимы специалисты с высоким уровнем информационной компетентности, что в свою очередь требует изменений в содержании, методике преподавания учебных дисциплин информационного цикла.
В рамках нашего исследования была выдвинута гипотеза о том, что качество подготовки учащихся среднего профессионального образования в области информационно-
коммуникационных технологий зависит от соответствия содержания дисциплин, последовательности и технологий их преподавания целям профессиональной подготовки. Для подтверждения гипотезы нами был организован комплексный педагогический эксперимент, целью которого являлось, изучение влияния компе-тентностного и ценностного подходов к проектированию содержания дисциплин общепрофессионального цикла на следующие
показатели:
- качество обученности учащихся СПО дисциплинам общепрофессионального цикла;
- уровень мотивации к изучению ОПД информационного цикла;
- уровень сформированности информационной компетентности выпускников;
Жуковская Зоя Дмитриевна - ВГТУ, д-р пед. наук, профессор, тел. (473) 255-28-83
Проскурина Ирина Станиславовна - ЕТК ВГТУ, соискатель, тел. (473) 249-68-21
- степень готовности выпускников СПО к профессиональной деятельности и продолжению обучения в вузах на специальностях, где необходима соответствующая подготовка по ИКТ.
При конструировании учебного предмета необходимо учитывать, чтобы содержание и технологии преподавания дисциплины удовлетворяли требованиям научности, практической значимости; укладывались в рамки отведенного на изучение дисциплины времени; соответствовали уровню подготовленности учащихся.
Для эксперимента были выбраны три дисциплины информационного цикла, изучаемые студентами специальности «Вычислительные машины, системы, комплексы и сети» на 2, 3 и
4 курсах. В статье подробно рассмотрена предложенная методика на примере дисциплины «Математические и логические основы вычислительной техники» (МиЛО ВТ). Для того, чтобы структурировать материал учебной дисциплины, вводим понятие блока учебной информации (БУИ). Блоком УИ мы называем структурную компоненту учебной дисциплины, содержащую одну или несколько тем, завершенную в процессе изучения в теоретическом и практическом отношениях и заканчивающуюся одним из видов контроля качества усвоения учебной информации.
Окончательное конструирование учебной информации проводилось на основе ценностного подхода к проектированию содержания учебной информации [2],[3].
Основу программы по дисциплине МиЛО ВТ составили учебные блоки, входящие в структуру учебной дисциплины. Названия блоков приведены на рисунке. Оценка значимости каждого блока учебной информации проводилась по четырем признакам: внутрипредметная значимость, межпредметная значимость, значимость для формирования информационной компетентности, трудность усвоения. В ходе исследования использовались: экспертные
оценки, метод ранговой корреляции (метод априорного ранжирования), метод парного логи-
ческого сравнения, факторный анализ[4].
Для определения внутрипредметной значимости каждого блока дисциплины были установлены логические связи между ними (входящие и выходящие) в зависимости от того, какую роль играет блок по отношению к сравниваемым с ним, данный блок необходим для изучения других блоков, либо для его изучения необходимо знание других блоков.
При дальнейшем анализе рассматривалась степень связности каждого блока с другими блоками по двум видам связей.
Затем полученные результаты перегруппировали и расположили блоки в ранговой последовательности (табл. 1). При статистической обработке данных (в табл. 1) использовалось не само ранговое место, а процентный ранговый показатель (персентиль), определяемый по формуле
2*Я -1
РЯ =----------*100, где
2* N
Я - относительное ранговое место;
N - максимальное количество мест.
Таблица 1
Таблица ранговой последовательности
№ п/п № блока Связность вершины Кол - во баллов Абсолютное Ранговое Место Относительное ранговое место Процентный ранговый показатель персентиль
1 14 0 0 1 1 2,5
2 16 1 4 2 3 12,5
3 17 1 4 3 3 12,5
4 18 1 4 4 3 12,5
5 19 2 9 5 5,5 25
6 20 2 9 6 5,5 25
7 5 3 14 7 8 37,5
8 7 3 14 8 8 37,5
9 11 3 14 9 8 37.5
10 1 4 21 10 11,5 55
11 10 4 21 11 11,5 55
12 12 4 21 12 11,5 55
13 13 4 21 13 11,5 55
14 3 5 25 14 14,5 70
15 9 5 25 15 14,5 70
16 6 6 31 16 16,5 80
17 8 6 31 17 16,5 80
18 2 7 35 18 18,5 90
19 15 7 35 19 18,5 90
20 4 10 38 20 20 97,5
Наибольшие ранговые места занимают блоки, связанные с большим числом других блоков дисциплины, они же имеют наибольший процентный ранговый показатель. На основании полученной ранговой последовательности проведена уровневая группировка блоков дисциплины МиЛО ВТ по внутрипредметной значимости. При определении наиболее значимых блоков мы опирались на работы Г.А. Сатарова, Б.Г. Миркина, И.И. Елисеевой [1], [5], [8].
Выделены следующие группы блоков: высокого уровня значимости, составляющие 1/3 от общего количества блоков, среднего уровня значимости, составляющие также 1/3 и низкого уровня значимости - все остальные.
Наиболее значимыми являются блоки 2,3,4,6,8,9,15,4. Средний уровень значимости имеют блоки 1,5,7,10,11,12,13. Остальные темы
имеют низкий уровень внутрипредметной значимости. Следующим критерием определения ценности учебной информации является его межпредметная значимость. Для ее определения был изучен учебный план подготовки по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» и на его основе составлен список учебных дисциплин (рисунок). Преподавателям этих дисциплин была предложена анкета, в которой необходимо проанализировать блоки дисциплины МиЛО ВТ в соответствии с их значимостью для изучения этих дисциплин.
Преподавателям дисциплин информационного цикла предлагалось отметить те дисциплины, которые необходимы для изучения блоков нашей дисциплины. Полученные данные представлены на рисунке.
Список дисциплин, изучаемых на специальности ВКС
Математика
МНТТ
Электротехника
Электронная техника
Информационные технологии в профессиональной деятельности
Операционные системы и среды
Программирование на языке высокого уровня
Компьютерные сети
Цифровая схемотехника
Системы информационной безопасности
Микропроцессорные системы
Переферийные устройства
Техническое обслуживание и ремонт СВТ
Системы автоматизированного проектирования
Конструирование СВГ
Блоки дисциплины МиЛО ВТ
1. Функциональная и структурная организация ЭВМ
2. Архитектура микропроцессора
3. Представление информации в вычислительных системах
4. Системы счисления
І5. Правила недесятичной арифметики
6. Дополнительный и обратный коды числа
7. Числа с фиксированной и плавающей запятой
8. Логические операции
9. Формулы логики
10. Законы алгебры логики
11. Элементарные логические элементы и их таблицы истинности
12. Основные принципы построения карт Вейча-Карно
13. Переключательные схемы
14. Основные понятия теории множеств, операции над множествами
15. Понятие алгоритма, свойства алгоритма, общие принципы построения алгоритмов
16. Основные алгоритмические конструкции
17. Абстрактные машины Поста и Тьюринга
18. Эволюция языков программирования, их классификация, понятие системы программирования
19. Виды сигналов. Временные и спектральные диаграммы. Каналы передачи информации
20. Методы повышения помехоустойчивости передачи и приема данных
Схема межпредметных связей
На основе данных построена матрица парного сравнения и соответствующая ранговая последовательность, аналогично табл. 1, на основе которой произведена группировка блоков по уровню их межпредметной значимости. Наиболее значимыми по данному показателю являются блоки 3,1,4,8,5,15. Средний уровень значимости имеют блоки 2,6,7,10,20. Остальные блоки имеют низкий уровень значимости.
Для решения управленческих и оптимизационных задач в экономике, медицине, в социологических и педагогических исследованиях широко используются экспертные оценки. Для обработки полученных данных в таких случаях пользуются методами ранговой корреляции, которые позволяют расширить возможности регрессионного анализа.
Наиболее широко используемым является метод априорного ранжирования, основанный на экспертной оценке специалистов, компетентных в исследуемой области[9].
При решении задачи такого типа возникает необходимость оценки согласованности мнений экспертов. Для оценки согласованности применяется коэффициент согласия, или коэффициент конкордации Кендэла (лат. Concordia -согласие)[4]. Значение коэффициента конкор-дации может изменяться в диапазоне от 0 до 1.
Для определения вклада каждого блока дисциплины в формирование информационной компетентности учащихся колледжа нами было проведено исследование мнений экспертов -компетентных судей. В опросе приняли участие выпускники колледжа специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», которым в профессиональной деятельности необходим высокий уровень информационной компетентности.
Все эксперты подтвердили целесообразность изучения предложенных блоков дисциплины. Экспертам было предложено расположить блоки дисциплины в порядке убывания их значимости в формировании информационной компетентности учащихся колледжа.
Результатом обработки анкет, заполненных экспертами, явилась матрица априорного ранжирования. Поскольку строки матрицы содержали одинаковые ранги, для дальнейшей обработки ее необходимо было привести к нормализованному виду (табл. 2).
По данным таблицы провели оценку согласованности экспертов с помощью коэффициента конкордации [4]:
W
S (d2)
, где
12
m
(n3 - n) - mZ T.
j=1
S (d2) - сумма квадратов рангов по столбцам матрицы,
d = Z
a
j=1
1 m(n +1).
2
п - число входных факторов (блоков), т - число опрошенных специалистов,
m
Z
j=1
a, - суммарная ранжировка по столбцам,
Tj - величина, определяемая по формуле:
T,
—Z t3 -1, 12^ 1 1
где
ї і - число повторений каждого ранга в _)-й строке.
В нашем случае значение коэффициента конкордации составило 0,793
Для установления существенности коэффициента конкордации ", т.е. наличия объективной связи между мнениями экспертов, при п>7 необходимо провести его оценку по
Срасч (критериию Пирсона) с числом степеней
свободы у=п-1, , определяемое по формуле:
_ 5 (й2)
С
1
12
mn(n -1) ■
і m
—Z t,
n -1 j=1 1
Если критическое значение критерия Пирсона меньше расчетного, то гипотеза о наличии согласия экспертов подтверждается[7],[9]. В нашем случае табличное значение коэффициента Пирсона равно 14,067 с числом степеней свободы равным 7 и вероятностью 5%, расчетное значение равно 43,025.
После установления статистической существенности коэффициента конкордации W были определены относительные ранговые места блоков дисциплины. Для этого применяется метод упорядочения, основанный на том, что меньший ранг присваивается блоку, имеющему меньшую сумму рангов. Результаты проведенного ранжирования позволили сгруппировать блоки дисциплины по уровню их значимости. Наиболее значимыми оказались блоки
2,9,10,11,12,14,15. Средний уровень значимости имеют блоки 6,7,8,10,13,16,18. Остальные блоки имеют низкий уровень значимости.
Метод априорного ранжирования был использован и при анализе степени трудности усвоения блоков дисциплины.
1
Таблица 2
Нормализованная матрица ранжирования блоков дисциплины по степени значимости для формирования информационной компетентности
№ темы № эксперта 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 г Т
1 2,0 10,0 1,0 3,0 4,0 5,5 5,5 7,0 8,0 9,0 11,0 16,0 17,0 15,0 12,0 13,0 20,0 14,0 18,0 19,0 2,0 0,5
2 2,0 3,0 1,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 11,0 15,0 14,0 13,0 12,0 12,0 16,0 17,0 18,0 19,0 2,0 0,5
3 1,0 14,0 2,0 2,0 4,0 3,0 5,0 6,0 8,0 7,0 9,0 10,0 17,0 11,0 12,0 13,0 18,0 15,0 19,0 20,0
4 14,0 16,0 1,0 2,0 10,0 11,0 18,5 3,0 8,0 9,0 4,0 12,0 13,0 5,0 6,0 7,0 15,0 20,0 17,0 18,5 2,0 0,5
5 1,0 10,0 2,0 3,0 6,0 5,0 4,0 9,0 8,0 7,0 11,0 13,0 12,0 16,0 14,0 15,0 17,0 18,0 19,0 20,0
6 1,0 5,0 4,0 2,0 3,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 11,0 13,0 12,0 14,0 15,0 16,5 20,0 19,0 16,5 18,0 2,0 0,5
7 6,0 16,0 1,0 5,0 2,0 3,0 4,0 7,0 8,0 9,5 9,5 11,0 12,0 13,0 14,0 15,0 17,0 18,0 19,0 20,0 2,0 0,5
8 3,0 15,0 2,0 1,0 4,5 4,5 6,0 7,5 7,5 9,0 10,0 11,0 12,0 13,0 14,0 14,0 16,0 17,0 18,0 19,0 2+2 1,0
Сумма рангов 30,0 89,0 14,0 22,0 38,5 44,0 57,0 55,5 65,5 70,5 76,5 101,0 109,0 100,0 99,0 105,5 139,0 138,0 144,5 153,5 82,6
Отклонение от средней суммы -52,6 6,4 -68,6 -60,6 -44,1 -38,6 -25,6 -27,1 -17,1 -12,1 -6,1 18,4 26,4 17,4 16,4 22,9 56,4 55,4 61,9 70,9
Квадрат откло- нения 2766,76 40,96 4705,96 3672,36 1944,81 1489,96 655,36 734,41 292,41 146,41 37,21 338,56 696,96 302,76 268,96 524,41 3180,96 3069,16 3831,61 5026,81 = 33726,8
Ранговый ряд 16 2 19 17 13 12 9 11 5 3 1 7 10 6 4 8 16 14 18 20
Для этого были сформированы три группы экспертов. В первую группу вошли учащиеся колледжа специальности «Вычислительные машины, системы, комплексы и сети», во вторую - выпускники колледжа по этой специальности, работающие с применением информационных технологий, в третью - преподаватели различных учебных заведений СПО города Воронежа, которые преподают дисциплины информационного цикла. Результаты анкетирования трех групп экспертов представлены в виде матриц априорного ранжирования. Коэффициенты конкордации оказались: 0,826 для выпускников, 0,726 для преподавателей и 0,713 для студентов колледжа. Более низкие значения коэффициента конкордации у педагогов и студентов можно объяснить тем, что в разных учебных заведениях одни и те же темы изучаются на разных уровнях сложности, с применением различных педагогических технологий, у студентов 2 курса сказывается различный уровень подготовки. Поэтому педагоги и студенты
2 курса, по-разному оценивают уровень труд-
ности усвоения одних и тех же блоков.
В дальнейшем анализе и при проектировании содержания дисциплины мы брали за основу ранжирование блоков, проведенное выпускниками колледжа, как мнение более согласованной группы экспертов.
Наиболее значимыми оказались блоки
10,11,12,13,15. Средний уровень значимости имеют блоки 2,3,4,6,7,14. Остальные блоки имеют низкий уровень значимости.
Полученные результаты исследования приведены в табл. 3. По данным таблицы наглядно видно, какой блок является наиболее значимым и по каким критериям. Например, 15 блок по всем 4 критериям имеет высокий уровень значимости, а 19 блок - низкий уровень значимости. А вот 16 блок имеет высокий уровень значимости по критерию «Трудность усвоения» и низкий уровень значимости по остальным критериям. Из этого следует сделать вывод при организации изучения этого блока и особенно при организации контроля качества его усвоения.
Таблица 3
№ Блока Критерии значимости
Внутрипредметная значимость Межпредметная значимость Практическая значимость Трудность усвоения
1 11,5 19 16 19
2 18,5 12 2 13 ЯШИ!!
3 15,5 20 19 8
4 20 18 17 11
5 8 16 13 НИИ 15
6 16,5 12 12 12 И1111111
7 8 12 9 1111ш 10
8 16,5 17 11 2
9 14,5 6,5 5 17
10 11,5 12 НИ!!! 3 5
11 8 6,5 1 1
12 11,5 2 7 3
13 11,5 3 10 иии 4
14 1 6,5 6 9
15 18,5 15 4 6
16 3 6,5 8 7
17 3 2 15 20
18 3 16,5 14 15
19 5,5 6,5 18 16
20 5,5 12 1111111 20 18
Высокий уровень значимости Средний уровень значимости
Низкий уровень значимости Аналогичные исследования были проведены по остальным двум дисциплинам информа-
ционного цикла «Программирование на языке высокого уровня» и «Инструментальные сред-
ства разработки АПС». Изучение дисциплин происходит последовательно на 2, 3, и 4 курсах. В ходе исследования было подтверждено, что порядок изучения дисциплин является оптимальным, но ряд тем из этих дисциплин повторяется, а некоторые темы желательно изучить раньше. В процессе исследования установлено, в какой дисциплине целесообразно уделить больше внимания таким-то темам или перенести их в другую дисциплину. Так, например, 15 блок из дисциплины МиЛО ВТ содержит лишь общие сведения об алгоритмах. Когда же учащиеся начинали изучение программирования, возникали трудности при составлении алгоритмов решения задач. Проведенное исследование позволило выявить такие «узкие места» и внести коррективы в учебные программы.
Полученные результаты были положены в основу распределения учебного времени, отводимого для изучения каждого блока и каждой темы дисциплины, определения уровня изложения материала, выбора технологий обучения. Результаты эксперимента использовались для проектирования содержания и форм проведения промежуточного и итогового контроля.
Результатом практически любого педагогического исследования является и совершенствование деятельности педагога. Внедрение результатов данного исследования обеспечивает не только формирование информационной компетентности, и повышение качества подготовки учащихся колледжа; совершенствование
профессионального мастерства преподавателя дисциплин информационного цикла, но и вносит определенный вклад в теорию и практику профессионального образования.
Литература
1. Елисеева И. И. Группировка, корреляция, распознавание образов / И. И. Елисеева, В. О. Рукавишников. М.: Статистика, 1977. 144 с.
2. Жуковская З.Д. Методика ценностного подхода к конструированию учебной информации на всех этапах обучения будущего специалиста // Вопросы совершенствования подготовки специалистов в вузе. Сборник научных трудов.-Волгоград: Изд-во ВПИ, 1984, с.148-156.
3. Жуковская З.Д. Методологические основы и технологии разработки и функционирования комплексной системы контроля качества подготовки специалистов в вузе: дис... д-ра пед. Наук /З.Д. Жуковской. СПб.,1994. 386 с.
4. Кендалл М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл А. Стьюарт / Наука, 1973. 880 с.
5. Миркин Б. Г. Проблемы группового выбора / Б. Г. Миркин. М.: Наука. 1974. 256 с.
6. Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980. 166 с.
7. Ромашкина Г.Ф., Татарова Г.Г. Коэффициент конкордации в анализе социологических данных / Г. Ф. Ромашкина, Г. Г. Татарова // Социология: методология, методы, математические модели. 2005. № 20.
8. Сатаров Г.А., Каменский В.С. Общий подход к анализу экспертных оценок методами неметрического многомерного шкалирования / Г.А. Сатаров, В.С. Каменский. - В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. 250 с.
9. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко. СПб.:ООО «Речь», 2003. 350 с.
Воронежский государственный технический университет
Естественно-технический колледж Воронежского государственного технического университета
FORMING OF INFORMATIVE COMPETENCE STUDENTS OF TECHNICAL COLLEGE MEANS OF OPTIMIZATION OF THE CONTENTS AND SCHEDULE OF STUDYING OF DISCIPLINES OF THE GENERAL PROFESSIONAL CYCLE
Z.D. Zhukovskaya, I.S. Proskurina
Article is devoted to the description of methodology of research and results of design of the content of subject matters of information cycle on the basis of a valuable approach to educational information
Key words: information competence, correlation of ranks, concordance coefficient
