CC BY
25
Методика оценки знаний студентов медиасферы
М.С. Гречкосий,
ассистент кафедры МСиТ
В даннойй статье рассматривается специфика методики оценки знанийй студентов, а также выпускников медиасферы.
В настоящее время для оценки знаний или, если оперировать терминами стандарта третьего поколения, для определения компетенций, разработаны различные методы, автоматизированные системы, критерии и показатели, но в большинстве они рассчитаны на тестирование цикла общепрофессиональных дисциплин. Подобное обстоятельство значительно ограничивает возможность их применения, поскольку, по ФГОС-3, подготовка бакалавра по каждому из направлений предполагает еще и получение специфических компетенций, характерных для той или иной сферы деятельности, определяемой профилем направления.
Контроль соответствия компетенций стандарту необходимо проводить посеместрово, в течение всего периода обучения, чтобы иметь возможность формирования недостающих при изучении соответствующих дисциплин. Таким образом, вся ответственность за формирование и контроль полученных компетенций ложится на выпускающие кафедры.
Согласно ФГОС 3, студент уже на 3 курсе частично переходит от изучения общепрофессиональных дисциплин к изучению специ-алитета и специализации, чтобы по окончанию 4 курса написать квалификационную работу, подтверждающую уровень его компетенций и позволяющую получить степень бакалавра. В данной статье речь пойдет о возможных способах оценки компетенций студентов и выпускников, медианаправления, поэтому следует, немного рассказать о специфике профильной части.
В цикле профессиональных дисциплин студенты начинают изучать основы различных языков программирования, языков гипер-
текстовой разметки, получают навыки работы со специальными программами (пакет Adobe Master Collection, программы по обработке цифровых растровых и векторных изображений, по созданию электронных журналов, изданий, различных статичных и динамичных сайтов, обработки аудио-, видеоцифровой информации, 3D моделей и т. д.). Студенты изучают дисциплины фундаментальной инженерии и общекультурной тематики.
Как и при обучении по другим направлениям, медиасфера предполагает различные формы освоения учебных материалов, среди которых следует отметить основные: лекции, лабораторные и практические занятия и самостоятельная работа.
1. Лекционные занятия: преподаватель излагает новый материал, приветствуется использование презентационного материала, в виде реальных примеров, открытый диалог со студентами и внедрение других интерактивных форм обучения. Поскольку медиасфера изначально предполагает разработку и использование различных информационных технологий, интерактивных систем, то на лекциях для живого примера необходимо использовать интерактивные формы обучения, позволяющие не только на словах, но и в действии увидеть изученный материал, поучаствовать в его освоении, что, несомненно, мотивирует студента к обучению.
2. Лабораторные или лабораторно-практические занятия: позволяют студенту проявить себя, создать что-то самостоятельно под руководством преподавателя. В лабораторной работе обязательным является изложение теоретического обоснования и пояснение выполнения практической части (пример создания с пояснением, если это допустим, касается разработки сайта или программы, или же описание интерфейса и функций программы, также с примером их использования и демонстрацией результата). Особенность подобных занятий в том, что каждому дается индивидуальное задание, где студент должен проявить теоретические знания и практические навыки, он должен усвоить техническую составляющую задания, алгоритм выполнения и проявить, помимо инженерных, свои творческие способности.
3. Самостоятельная работа предполагает изучение и представление своих проектов, творческих работ, освоенных и выполненных самостоятельно, на тему, выбранную самостоятельно или преподавателем.
Исходя из вышесказанного целесообразно выделить пять основных форм контроля знаний:
1) оценка выполнения лабораторных работ. Практически каждая лабораторная работа представляет собой минипроект, то оценивать следует:
- практическую составляющую (умение работать с программой, знать ее функции и решать с помощью нее поставленные задачи, уметь изложить процесс создания проекта);
- теоретическую составляющую (знания в соответствующей
области);
- индивидуальную составляющую (насколько качественно выполнена работа, как студент подошел к ее выполнению и проявил творческие способности;
2) оценка самостоятельной работы студента. Активность на лекционных занятиях, подготовка и выступление с рефератами на тему, предложенную преподавателем или выбранную самим учащимся, создание проектов;
3) оценка усвоенных материалов путем тестирования, которое может быть как итоговым, так и промежуточным. Тесты могут строиться только на основе лекционных либо практических занятий, так и путем их интеграции. Такой метод позволяет наиболее полно определить, как студент усвоил весь курс;
4) оценка посещаемости студентом занятий (возможно исключить, поскольку присутствие не всегда означает освоение материалов);
5) итоговый экзамен или зачет. Может проводиться по билетам или в виде собеседования.
Таким образом, методы оценки знаний можно разделить на текущие (работа студента в течение семестра), итоговые (контрольные или тестовые задания, экзамен, зачет и т. д.).
Рассмотрим более подробно существующие итоговые методы оценки знаний на основе тестов или контрольных заданий, используемых при проведении итоговой оценки знаний. На рис. 1 представлена типовая модель системы тестирования знаний студента.
Рис. 1. Модель контроля знаний студента
В модели блок «Алгоритм контроля» выполняет функции:
- управления процессом контроля, на основе выбранного
метода;
- определения результатов контроля;
- выставления оценки знаний.
База знаний содержит различные методы контроля, а также совокупность знаний по данному предмету. База данных содержит вопросы и задания для проведения проверки знаний студентов.
Блок «Модель студента» содержит информацию о студенте.
Формировщик задач используется для формирования вопросов студенту [1].
Методы организации итогового контроля знаний можно разделить на: неадаптивные, частично адаптивные методы и полностью адаптивные методы.
К неадаптивным методам относится:
1. Строгая последовательность. Набор заданий формируется заранее, до начала их выполнения и помещается в базу данных (БД) системы. Как правило, это одинаковые наборы заданий, разбитые на несколько вариантов.
2. Случайная выборка. В БД системы хранится определенное количество заданий, которые могут пополняться. Набор заданий для проведения контроля формируется непосредственного перед началом выполнения, то есть выборка ^-случайных заданий, хранящихся в БД. Основное достоинство - формирование нескольких вариантов заданий.
3. Комбинированный метод. Это сочетание рассмотренных ранее двух методов «строгой последовательности» и случайной выборки. Преподаватель формирует ряд обязательных заданий, а остальные формируются как в методе случайной выборки.
К частично адаптивным методам относятся:
1. Случайная выборка с учетом отдельных параметров модели студента. Метод аналогичен неадаптивному методу случайной выборки: набор заданий генерируется случайно, но при этом учитываются отдельные способности студента, уровень его текущей подготовленности, успеваемость, скорость выполнения заданий и т. д. Все эти параметры можно выявить с помощью текущих оценок знаний студентов в течение семестра.
2. Контроль на основе ответов студентов, когда следующий вопрос формируется на основе ответа студента, и так происходит с каждым последующим вопросом.
3. Модульно-рейтинговый контроль, при котором учебный материал делится на отдельные блоки или модули и для каждого модуля заранее подготавливается набор заданий. В процессе контроля сту-
денту сначала предоставляется вопрос из первого блока. После каждого ответа вычисляется рейтинг студента. Переход к вопросам следующего модуля осуществляется при достижении определенного заранее установленного рейтинга.
Адаптивные методы максимально используют информацию из модели студента и/или учебного материала, т. е. контроль по модели студента, при этом учитываются многие параметры модели студента, в особенности такие как:
- уровень подготовленности студента (это влияет на трудность предлагаемых заданий);
- направленность личности (влияет на формулировку текста выдаваемого задания);
- уровень беспокойства-тревоги (определяет как наличие обратной связи, так и форму, и детальность комментариев);
- особенности памяти (являются условием для определения времени выполнения задания и контрольной работы в целом);
- ответ студента, точнее, правильность ответа влияет на выбор следующего контрольного задания.
Сценарий контроля обычно формируется динамически в процессе тестирования, хотя набор сценариев для различных групп студентов может быть создан и заранее, аналогично методу «Контроль по ответам студента».
Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что для проведения итогового контроля студентов медиасферы старших курсов целесообразно использовать частично адаптивные методы, это позволит учитывать индивидуальные особенности студента, которые несложно определить в течение проведения текущего контроля (рис. 2).
Следующим этапом для объективной оценки знаний студентов является формирование системы баллов. Данная система должна учитывать как теоретические знания, так и прикладные навыки.
Рис. 2. Модель проведения текущего контроля
Рис. 3. Модель проведения итогового контроля
Далее рассмотрим вариант балльной оценки компетенций
студента.
1. Оценка выполнения лабораторных работ.
Как уже было сказано ранее, лабораторные работы имеют три составляющие показателя: теоретическая, практическая и индивидуальная.
Допустим, выполнение всей лабораторной работы оценивается в 10 баллов. Основной составляющей является «практическая», максимально за нее можно получить 5 баллов, за «теоретическую» 3 балла и «индивидуальная» составляющая - 2 балла. Если студент не набрал хотя бы три балла за практическую составляющую, он не может приступить к защите теоретической составляющей, индивидуальная выставляется на усмотрение преподавателя, поскольку это субъективная оценка, она не сильно влияет на общий балл. Таким образом, минимальная оценка, которую должен набрать студент - это три балла за техническую составляющую, 2 балла за теоретическую составляющую и 1 балл за индивидуальную составляющую. В итоге минимальное количество баллов, которое возможно набрать за выполнение лабораторной работы - 6 баллов. Если в цикле дисциплины 8 лабораторных работ, то минимально необходимое - 48.
В основе оценки лекционного материала лежит учет (на усмотрение преподавателя). Если в семестре 20 лекционных занятий, сту-
дент должен набрать не менее 12 баллов (60%) за посещаемость. Компенсировать эти баллы самостоятельной работой студент не имеет право.
Что же касается баллов за посещаемость, если преподаватель считает целесообразным их учитывать, то например, оценка самостоятельной работы. В зависимости от качества реферата, работы или проекта студент может получить от 5 до 10 баллов. Студент, получивший баллы за реферат или проект, при желании подготовки дополнительных работ, за каждую последующую максимально может получить на 2 балла меньше от 10 по убыванию.
Промежуточные тестирования преподаватель проводит на свое усмотрение и сам определяет, как набранные баллы учитывать при допуске студента до итоговой аттестации по дисциплине.
Количество баллов за итоговую аттестацию по курсу определяет сам преподаватель в зависимости от формы контроля, но, как показывает опыт других ВУЗов, это число целесообразно принимать от 25 до 30 баллов.
Таким образом, в качестве заключения или выводов можно отметить следующее:
- для оценки компетенций учащихся по медианаправлению целесообразно использовать адаптивные методы;
- формы занятий определяются учебным планом и преподавателем индивидуально; в зависимости от особенностей читаемой дисциплины;
- критерии оценки формируются преподавателем с учетом его методики преподавания;
- при разработке рабочей программы по дисциплине необходимо сразу учитывать все используемые в курсе формы занятий и методы их оценки.
Библиографический список
1. Зайцева Л.В. Проблемы компьютерного контроля знаний / Л.В. Зайцева, Н.О. Прокофьева // Proceedings. IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2002). 9-12 September 2002. Kazan, Tatrstan, Russia, 2002. - Р. 102-106.
2. Прокофьева Н.О. Алгоритмы оценки знаний при дистанционном обучении / Н.О. Прокофьева // Образование и виртуальность -
2001. Сборник научных трудов 5-й Международной конференции. -Харьков : Ялта : УАДО, 2001. - С. 82-88.
3. Прокофьева Н.О. Сравнительный анализ алгоритмов оценки знаний / Н.О. Прокофьева // Интернет - Образование - Наука -
2002. Сборник научных трудов 3-й Международной научно-практической конференции. - Винница: ВГТУ, 2002. - С. 85.
