CC BY
34
© И.О. Темкин, А.В. Леонтьева, 2011
И. О. Темкин, А.В. Леонтьева
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Рассмотрен мультиагентный подход к моделированию процессов в системе образования. Разработана методика оценки высшего профессионального образования. Предложен перечень параметров и набор основных индикаторов, характеризующих систему высшего профессионального образования.
Ключевые слова: социально-экономическая система, система образования, высшее профессиональное образование, мультиагентное моделирование.
Доссийская система высшего профессионального образова--яГ ния - один из важнейших элементов социальноэкономической сферы страны. Являясь фундаментом формирования качественных высококвалифицированных кадровых ресурсов для промышленности и науки, система образования вносит существенный вклад в развитие отечественной экономики.
В современной России процессы трансформирования системы высшего профессионального образования и ее адаптации к социально - экономическим реалиям проходят болезненно. Это во многом связано с историческими особенностями становления и развития российского и советского образования. Вот уже почти 20 лет система образования находится в состоянии перманентного реформирования. Действительно, реформа такой сложной системы - непростая задача. Однако, ее решение было осложнено и тем, что, к сожалению, многие решения принимались без четкого планирования и обоснованных количественных прогнозных оценок. В результате образовательная система России стала постепенно утрачивать свойственную ей фундаментальность, а уровень образования и, следовательно, профессиональный уровень выпускников стремительно снижается [6, 7].
Система высшего профессионального образования - это система с большим количеством сложных функциональных элементов и нелинейных связей. Аналитические модели описания этих
элементов и их взаимодействий практически отсутствуют. Поэтому предсказание поведения и формальное описание состояний системы высшего профессионального образования является непростой задачей [2-4]. Кроме того, основные элементы системы образования - это активные элементы с частично предсказуемым поведением («элементы со свободной волей»). Динамика поведения подобных систем в условиях внешних воздействий чаще всего непредсказуема и конечное ее состояние не может быть прогнозируемо из начального с помощью аналитических выражений или простых формул, так как оно является результатом многошагового взаимодействия активных элементов системы и окружающей среды [5].
Изучение динамики поведения основных параметров в таких системах возможно только при помощи моделирования. Действительно, в последние годы наблюдается повышенный интерес к моделированию различных процессов - экономических, гео-климатических, социально - политических, играющих важнейшую роль в современном глобализирующемся мире.
Одним из наиболее эффективных инструментов изучения процессов в различных активных системах являются т.н. мультиагент-ные модели, которые могут быть использованы и при решении нашей задачи [8, 9].
Показатели и индикаторы оценки системы образования
Суть мультиагентного подхода к рассматриваемой проблеме заключается в представлении системы высшего профессионального образования в виде многих отдельно специфицируемых активных подсистем, называемых агентами. Для корректного выбора агентов и определения набора «разумных» индикаторов, характеризующих каждый тип агентов рассмотрим общую классификацию показателей, принятых в системе высшего профессионального образования. Показатели могут быть отнесены к одной из следующих 4 групп:
• Образовательные процессы;
• Научная деятельность;
• Администрирование;
• Общественный статус.
Каждое из этих направлений в очень грубом приближении может описываться одним показателем.
Выбирать показатели необходимо в соответствии с их значимостью и обоснованностью. Выбор показателей должен быть осно-
ван на оценке способности каждого показателя представлять качество, а также сильные и слабые стороны процессов в системе высшего профессионального образования. Должно быть понятно, почему используются именно эти показатели и какие качественные признаки они должны представлять. Показатели на входе отражают общее состояние системы высшего профессионального образования. Показатели на выходе обеспечивают более точную оценку положения и/или качества системы высшего профессионального образования.
В качестве информации, используемой для описания показателей системы высшего профессионального образования, могут использоваться:
I. Статистические данные из официальных источников, сгруппированные по следующим разделам:
1. Материально-техническая инфраструктура;
2. Учебно-методическая база, методическое обеспечение;
3. Социально-культурное развитие;
4. Интегральные характеристики человеческого потенциала;
5. Внешние связи;
6. Научно-исследовательская работа.
II. Данные, полученные при проведении анкетирования среди абитуриентов, обучающихся (студентов, аспирантов, докторантов), профессорско-преподавательского состава (доцентов и профессоров);
III. Результаты экспертного оценивания.
В качестве примера можно привести примерный перечень параметров и набор основных индикаторов, на основе которых можно построить интегральные количественные показатели, характеризующие систему высшего профессионального образования. При перечислении параметров будет использоваться предложенная выше классификация (1-6).
1. Материально-техническая инфраструктура вуза:
• общий объем финансирования;
• количество рабочих мест в специально оборудованных классах, аудиториях и кабинетах;
• максимальное суммарное количество посадочных мест в аудиториях, классах, кабинетах, лабораториях;
• количество компьютеров в вузе;
• количество компьютеров, установленных в вузе за последние 3 года;
• количество компьютеров, подключенных к Интернету, со свободным доступом к сети в урочное и внеурочное время.
В качестве индикаторов могут выступать: базовая компьютеризация учебного процесса, интернетизация учебного процесса, загрузка учебных лабораторий, обновление компьютерной базы.
2. Учебно-методическая база, методическое обеспечение вуза:
• количество учебников и учебных пособий, изданных сотрудниками подразделения за последние 3 года;
• количество специальных авторских курсов;
• количество методических материалов по учебным и производственным практикам;
• количество предприятий и организаций, где осуществляются практики студентов.
Основные индикаторы: валовой показатель методической работы профессорско-преподавательского состава, методический уровень профессорско-преподавательского состава, методическая обеспеченность практик.
3. Социально-культурное развитие вуза:
• общее число студентов, магистров и аспирантов, проживающих в общежитиях;
• количество собственных спортивных, художественных коллективов и других самодеятельных коллективов;
• победители российских и международных творческих конкурсов, спортивных турниров;
• участники телевизионных научно-популярных программ и общественных мероприятий.
Индикаторами могут быть: массовость социально-культур-ной работы, результативность социально-культурной работы, многогранность социально-культурной активности.
4. Интегральные характеристики человеческого потенциала:
• Общее количество абитуриенты;
• Количество студентов, магистров, аспирантов;
• Количество доцентов, профессоров, докторантов.
Возможные индикаторы: нагрузка на профессорско-
преподавательский состав, качественный состав профессорско-преподавательского состава, уровень профилирования.
5. Международные контакты вуза:
• количество международных форумов, конференции, в которых приняли участие сотрудники вуза;
• количество участников международных конференций за последний год;
• число ППС, направленных на стажировки в другие страны за последние 2 года;
• число студентов, аспирантов, участвовавших в международных обменах за последние 2 года;
В качестве индикаторов будут: миграционная международная активность, баланс международных обменов.
6. Научно-исследовательская работа вуза:
• количество докторских и кандидатских работ, выполненных под руководством профессоров вуза;
• количество премий в сфере науки и техники, полученных профессорско-преподавательским составом за последние 5 лет;
• общее количество научных публикаций за последние два года;
• количество конференций, в которых приняли участие сотрудники и студенты вуза.
Индикаторы: научная известность и признанность, научная активность обучающихся на фоне всего учреждения, эффективность научных исследований.
Краткая характеристика мультиагентного подхода
Конструируемые индикаторы должны представлять собой выражения, включающие параметры из различных разделов нашей классификации. Для корректного использования значений индикаторов потребуется их нормирование. Вычисление индикаторов необходимо для того, чтобы определить правдоподобные начальные значения элементов вектора внутреннего состояния для каждого агента.
На следующем этапе необходимо определить множество интеллектуальных агентов, описывающих систему высшего профессионального образования.
Agents ={ag1, ag2,...,agn}, где agj - множество интеллектуальных агентов.
Каждый агент имеет внутреннее состояние и свои правила поведения.
AgS1=<B1, ^, PL1, Sn1, Еу!>; 1=1,п [5],
где В1={Ь11, Ь12,...} - база знаний 1-го агента, Ь - j-я область знаний, ^=^п, g12,.} - множество целей glk (к-я цель 1-го агента), PL1={ptl11, р^12,...} - банк моделей (планов поведения) р^к1 (1-й план достижения к-й цели 1-го агента),
Е1={е1,., еп} - вектор параметров эмоционального состояния таких, как эмоциональная разрядка и напряженность в балльной шкале от максимума положительных до максимума отрицательных эмоций,
Sn1={pl1, р12,...}- структура намерений (список планов поведения р1к, выбираемых агентом ag1 для достижения цели glk еG),
Еу1={ Еу1 (ag1), Еу1 ^2),..., Еу1 ^_]),...} - описание внешних связей агентов, взаимодействующих с ag1.
На каждом этапе взаимодействия 1-й агент ag1 выбирает или корректирует цель glk и составляет план действий р1к для ее достижения.
Агентами могут быть отдельные личности, группы людей, профессиональные и социальные сообщества, организации или различные понятийные категории. Например, для системы высшего профессионального образования в качестве агентов могут выступать: студенты, преподаватели, абитуриенты, вузы, министерство образования и науки, промышленность и наука в целом, иные формы профессиональной активности. Средой взаимодействия агентов выступает социально-экономическая сфера страны.
На следующем шаге требуется определить поведение агента: внутреннее состояние агента, как агент взаимодействует с другими агентами, как меняется поведение агента при взамодействии со средой [1, 5]. Поведение агентов описывается путем формализации субъективного представления изучаемой предметной области, а именно, наделением агентов соответствующими им атрибутами, описанием функциональных и логических зависимостей между агентами и атрибутами агентов. Создаваемая модель отражает понимание автором предметной области, исходя из интуитивных соображений, а также из экспертных оценок.
Дальнейшая задача заключается в построении адекватной мультиагентной модели описания процессов в системе российского высшего профессионального образования, вычисления с ее помо-
щью различных интегральных оценок системы образования и исследования динамики.
--------------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гуц А.К., Коробицын В.В., Фролова Ю.В. Компьютерное моделирование. Инструменты для исследования социальных систем, учебное пособие. Омск, 2001.
2. Гуц А.К., Фролова Ю.В. Математические методы в социологии. Москва: издательство ЛКИ, 2007.
3. Гуц А.К., Фролова Ю.В. Математические методы социальных систем, учебное пособие. Омск, 2000.
4. Гуц А.К., Фролова Ю.В. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование, учебное пособие. Омск, 2000.
5. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем, учебное пособие. Москва: МГУПБ, 2008.
6. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего, изд. 3-е. Москва: издательство УРСС, 2003.
7. Стриханов М.Н., Трубецков Д.И. Высшая школа России с позиции нелинейной динамики. Москва: Физматлит,2007.
8. Темкин И.О, Леонтьева А.В. Моделирование процессов в системе образования. Информатизация образования - 2010: материалы международной научно - методической конференции, г. Кострома, 14-17 июня 2010 г. - Кострома: КГУ им. Н.А.Некрасова, 2010. - 514-519 с.
9. Темкин И.О., Леонтьева А.В. «Моделирование количественных и качественных параметров, характеризующих функционирование региональной системы общего образования». Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня: Информатизация и управление. Отдельный выпуск №5. Москва: издательство «Горная книга», 2010 г. шгд=1
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -------------------------------------------------------
Темкин Игорь Олегович - профессор, доктор технических наук, кафедра АСУ, Леонтьева Альбина Валерьевна - аспирантка 1 года обучения, кафедра АСУ, Московский государственный горный университет,
Moscow State Mining University, Russia, [email protected]
