CC BY
18
университета и его соответствии европейским стандартам и рекомендациям в области
качества высшего образования.
Литература
1. Гусаков, Ю.А. Европейская организация качества: новый этап развития [Текст]/ Ю.А. Гусаков // Стандарты и качество. - 2006. - № 5. - С. 5-7.
2. Гуськова, Н., Митрохин, В., Салимова, Т., Еналеева, Ю. Применение самооценки в деятельности вуза [Текст]/ Н. Гуськова [и др.] // Стандарты и качество. - 2006. - № 4. - С. 62-66.
3. Кабаков, Ю. Построение системы менеджмента организации [Текст]/ Ю. Кабаков // Стандарты и качество. - 2006. - № 4. - С .70-75.
4. Мотова, Г.Н., Наводнов, В.Г. Экспертиза качества образования: европейский подход [Текст]/ Г.Н. Мотова. - Йошкар-Ола: Учебно-консультационный центр, 2008. - 106 с.
5. Мотова, Г.Н., Наводнов, В.Г. Модели аккредитации за рубежом: научное издание [Текст]/ Г.Н. Мотова, В.Г. Наводнов. - 2-е изд., испр. и доп. - Йошкар-Ола: Центр государственной аккредитации, 2005. - 112 с.
6. Стандарты и рекомендации для гарантии качества высшего образования в европейском пространстве [Текст]// Аккредитация в образовании. - Йошкар-Ола, 2008. - 58 с.
Макарчук Т.А., Юрьева Т.А., Лебедь О.А.
Методологические проблемы обучения прикладной статистике бакалавров гуманитарных направлений
В современном мире специалист, бакалавр, магистр гуманитарных направлений подготовки готов участвовать в решении комплексных задач в системе народного хозяйства, образования, здравоохранения, управления, социальной помощи населению, выполнение которых невозможно без использования методов прикладной статистики. Термин «прикладная статистика» вошел в широкое употребление только в 80-е гг. XX в. (Айвазян С.А. [1], Орлов А.И. [5] и др.). В российских вузах на гуманитарных факультетах прикладные математико-статистические дисциплины массово появились в конце 90-х гг. ХХ в. с введением ГОС ВПО. С позиции гуманистических систем ценностей в образовании содержание и методика обучения прикладной статистики требуют переосмысления: минимизация «ручных» методов расчета, доказательств и подробных алгоритмов расчета при выделении главного в дисциплине - методологии анализа данных и интерпретации полученных результатов.
Процесс математизации наук, возникший еще в древности из практических потребностей человека, в настоящее время заметно ускоряется, проникая в гуманитарные науки. Постановка гуманитарных задач прикладного характера требует не только глубоких знаний, относящихся непосредственно к математической науке, но и к той области, к которой принадлежит изучаемая задача.
Однако по мере проникновения математических знаний в гуманитарные науки изменялись требования к математическому обучению студентов с учетом доминирующих
в общественном сознании экономических, прагматических, социокультурных и идеологических установок [3].
Отличительной особенностью российского профессионального образования XVII-XIX веков был доминантный характер обучения математике, в том числе и на гуманитарных факультетах, который усиливался совместно с развитием капиталистических отношений. Значительная трансформация целей математического обучения в России произошла в 2060-е гг. ХХ в. в связи с преобладанием идеологических установок общества. В эти годы главной целью высшего образования была подготовка узко профессиональных специалистов, что привело к минимизации, а иногда и к исчезновению естественнонаучной составляющей в учебных планах гуманитарных факультетов при осознании главенствующей роли математики как фундамента для изучения всех без исключения технических дисциплин в высшей школе. Математическое обучение было направлено только на формирование умений и навыков в рамках элементарной математики, что было достаточно специалисту-гуманитарию в государстве с низким уровнем образованности.
В 70-е гг. ХХ в. усиление социокультурных общественных установок привело к изменению приоритетов в целях математического обучения: овладение математическими знаниями для подготовки к профессиональной деятельности и интеллектуальное развитие личности. Прикладная направленность обучения математике в последующие годы усиливалась.
В постиндустриальном (информационном) обществе прикладная направленность обучения математике становится все более необходимой и неотъемлемой частью общеобразовательной подготовки высококвалифицированных специалистов всех уровней, что связано с превалирующими общественными установками: взаимозависимая глобальная экономика; большая скорость изменения знаний при усилении научного и технологического прогресса; гуманизация образования.
В 90-е гг. с появлением ГОС ВПО 1-го поколения цикл математических и естественнонаучных дисциплин был закреплен как обязательный компонент высшего образования для всех специальностей гуманитарных направлений. Образовательными стандартами первого и второго поколений в общекультурный блок введены математические курсы практически по всем гуманитарным специальностям, согласно которым целью обучения математике студентов-гуманитариев явилось развитие, углубление, уточнение целостной естественнонаучной картины мира, истории развития человеческого знания и взаимосвязи существующих наук. Содержание таких курсов включает вопросы истории развития математики, методов математики, приложений математики в гуманитарных науках, элементов математической логики и теории множеств, элементов стохастики, математических методов обработки информации.
В начале XXI в. усиливается внедрение количественных методов в целом ряде направлений гуманитарных дисциплин. Экономика, социология, психология, педагогика и другие науки сегодня все теснее связываются с математикой. Происходящие в информационном обществе изменения приоритетов, представлений о социокультурной ценности знаний, экономической значимости математического образования приводят к изменениям в образовательных ориентирах как на уровне методологии определения и решения стратегических задач, так и на парадигмальном уровне.
С учетом гуманистической парадигмы образования в концепции модернизации российского образования на период до 2010 года одним из направлений является обновление содержания и структуры математического образования в соответствии с требованиями основных отраслей промышленности, сферы услуг, культуры, армии,
государственной службы и др. [2].
В настоящее время традиционный курс вузовской математики для гуманитариев перегружен устаревшими сведениями, не соответствующими современным социально-экономическим и научно-техническим требованиям общества. Основу курса математики составляют понятия и методы, полученные в конце 19 - начале 20 веков. Курс математики для бакалавров гуманитарных специальностей необходимо переосмыслить с позиции наполнения его содержания новыми современными направлениями развития математики, часто выступающими в виде самостоятельных наук.
В настоящее время вполне очевидно выраженное размежевание научных направлений анализа эмпирических данных: математическая статистика, общая статистика, прикладная статистика. В системе современных научных знаний под статистикой понимают науку, изучающую количественные методы сбора, обобщения и анализа данных, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям окружающего мира. Рассматривая с количественной стороны происходящие в обществе массовые социально-экономические явления и процессы, статистика раскрывает их внутренние особенности и свойства, выявляет и количественно выражает присущие им закономерности и тенденции развития.
Математическая статистика - это направление математики, которое опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала. Например, оценить необходимый объём выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании. Математическая статистика решает ограниченное количество задач: описание данных, оценивание и проверка гипотез. Курс математической статистики состоит в основном из доказательств теорем и содержит задачи теоретического характера.
В курсе общей теории статистики изучаются наиболее общие принципы, правила и законы количественного освещения социально-экономических явлений. Общая статистика при помощи системы количественных показателей дает конкретную цифровую характеристику состояния и динамики национальной экономики и всех ее звеньев (отраслей, секторов, отдельных хозяйствующих субъектов), анализирует структуру общества, уровень и качество жизни людей. Предмет познания общей статистики обусловливает её специфические черты и особенности. Основные из них заключаются в том, что общая статистика рассматривает только социально-экономические явления и процессы, имеющие количественное выражение (население, труд, производство, распределение и потребление материальных благ, финансовые потоки, инфляцию и т.д.). Сведения нечислового характера (например, нечеткие множества, интервальные данные, качественные показатели и др.) предметом общей статистики не являются.
С развитием кибернетики рождается особый класс так называемых междисциплинарных направлений, применяемых в качестве «сквозных» в различных дисциплинах, что способствует появлению и развитию новой науки «прикладная статистика». Прикладная статистика как прикладная наука рассматривает вопросы приложения всей совокупности статистических методов к конкретному объекту исследования. Прикладная статистика в гуманитарных исследованиях раскрывает сущность и методологию исчисления показателей, используемых при статистическом изучении явлений и процессов, протекающих в экономике и социальной сфере.
С каждым годом расширяется область применения прикладной статистики в науке
и практической деятельности людей. Проникновение прикладной статистики в различные области науки и в практику имеет неравномерный характер. Процесс проникновения зависит от возможностей абстрагирования объекта изучения, от выделения логической схемы абстрактных понятий, более или менее точно отражающих реальное содержание рассматриваемых процессов и явлений.
Методологический фундамент прикладной статистики в экономических и гуманитарных исследованиях составляет система научных категорий, теоретических положений и методов статистического исследования экономики и социальной сферы. Развитие прикладной статистики в гуманитарных науках связано с рядом методологических проблем: представление данных, математический анализ данных, математическое моделирование.
Мощное влияние на осмысление методологии прикладной статистики оказывает информатика: организация компьютерной обработки данных, в том числе разработка и использование баз данных и электронных таблиц, статистических программных продуктов.
Решение методологических проблем прикладной статистики возможно только после выявления области соприкосновения математики и гуманитарной науки, позволяющей использовать статистический аппарат как средство познания социальных явлений.
С позиции научно-технических требований к подготовке бакалавров гуманитарных направлений методы прикладной статистики используются на всех этапах жизненного цикла системы: моделирование, прогнозирование и проектирование; оценка надежности и качество проекта; внедрение и эксплуатация (общепрофессиональная компетентность). Научно-технические требования нашли свое отражение в системе международных стандартов (МС) ИСО 9004, основанной на статистических методах управления, для оценки качества, сертификации и классификации продукции и услуг. Согласно принципам менеджмента качества в МС ИСО 9004 руководителям всех уровней управления организации необходимо усвоить основы «статистического мышления» [6].
Социально-экономические аспекты применения прикладной статистики в гуманитарных исследованиях выдвигают требования формирования правовой и экономической компетентностей при подготовке бакалавров: освоение правил и норм базовых социальных практик организации прикладных исследований и анализ экономической эффективности информационных процессов.
При применении методов прикладной статистики к конкретным областям знаний происходит выделение приоритетных направлений использования этих методов в соответствующих науках, что, в свою очередь, определяет целесообразность их изучения на гуманитарных факультетах вузов. Например, работа по применению прикладной статистики в психологии развивается в следующих направлениях:
- решение проблем методологии исследования (выборка, анализа данных, измерение, моделирование);
- расширение сферы и отраслей психологических знаний, в которых возможно использование математических методов;
- увеличение количества средств и методов и их модификаций из всевозможных разделов математики, которые применяются при исследованиях;
- создание собственных математических методов в психологии;
- организация компьютерной обработки данных, разработка и использование статистических программных продуктов.
Эти пять направлений представляют единый процесс, ни одно не существует вне других. Поиск нового математического формализма происходит не абстрактно, а на базе уже имеющегося аппарата и одновременно в ходе решения одной из методологических проблем исследования - выборки, анализа данных, измерения или моделирования.
Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач, поэтому в ней возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Тенденция перехода от «мертвых», замкнутых на себе математических наук к «живым» [5], реально развивающимся, подтверждается и изменениями, происходящими в содержании стандартов дисциплин математика и математические методы в психологии: происходит уменьшение объема разделов классической математики в пользу методов прикладной статистики.
Психолог сталкивается в своей деятельности не только с числовыми данными, методы математического анализа которых разработаны в наибольшей степени, но и объектами нечисловой природы и случайными процессами. Необходимость включения новых направлений прикладной статистики в содержание математического обучения студентов-психологов является объектом дискуссии научных конференций и семинаров.
Методы статистики объектов нечисловой природы (бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), нечеткие множества, последовательности символов (тексты)) до конца XX в. были объектом рассмотрения только узких специалистов. Объекты нечисловой природы нельзя складывать и умножать на числа, не теряя при этом содержательного смысла. Этим они отличаются от издавна используемых в прикладной статистике (в качестве элементов выборки) чисел, векторов и функций. Современная разработка и доступность методов статистики объектов нечисловой природы допускает их включение в содержание математического обучения студентов -психологов.
В настоящее время анализ временных рядов применяется в психологических исследованиях ограниченно. Тем не менее анализ последовательностей психологических измерений, упорядоченных в неслучайные моменты времени, является актуальным. В отличие от анализа случайных выборок анализ временных рядов основывается на предположении, что последовательные значения данных наблюдаются через равные промежутки времени, тогда как в других методах нам не важна и часто не интересна привязка наблюдений ко времени.
Рассматривая содержание профессионально-направленного обучения математике студентов-психологов в проекции содержания прикладной статистики на психологию, как на конкретную область гуманитарного знания, нами выделены сквозные линии, лежащие в основе профессиональных математических компетенций психолога и проходящие через содержание математических дисциплин:
- математико-статистическое описание числовых (случайных) величин;
- математическое моделирование случайных процессов;
- статистический анализ и обработка объектов нечисловой природы.
Градация осуществляется на основе классификации методов прикладной статистики. Например, для многомерных конфигураций (матрицы, векторы) выделяются: методы экстраполяции (множественный регрессионный анализ, канонический анализ); методы структуризации (факторный анализ, компонентный анализ); методы классификации данных (кластерный анализ, дискриминантный анализ). Для бинарных отношений (разбиения, ранжировки) выделяются: анализ дихотомических данных;
анализ предпочтений; методы экспертных оценок; ранговые корреляции и т.д.
Проведенная структуризация содержания курса математики осуществляется не за счет сокращения объема и облегчения учебного материала, а за счет изменения номенклатуры вопросов курса при сохранении некоторых традиционных общеобразовательных тем. На основании проведенного анализа содержания прикладной статистики для бакалавров гуманитарных направлений выявлен положительный эффект в повышении профессиональной направленности студентов.
Литература
1. Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики [Текст]/ С. А. Айвазян, В С. Мхитарян. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1024 с.
2. Концепция модернизации отечественного образования на период до 2010 года. Электронный ресурс: http://www.edu.ru/db/mo/Data/d 02/393.html.
3. Лодатко, Е. Трансформация целей математического образования в контексте построения социалистического общества (исторический опыт целеполагания). Электронный ресурс: http://www. relga. ru/Environ/WebObj ects/tgu-www. woa/wa/ Main?textid
4. Орлов, А.И. Прикладная теория измерений [Текст]// Прикладной многомерный анализ. - М.: Наука, 1978. - С. 68-138.
5. Орлов, А.И. Современная прикладная статистика [Текст]// Высокие статистические технологии. Электронный ресурс: http ://orlovs.pp.ru
6. Система международных стандартов ISO серии 9000 версии 2000 года. Электронный ресурс: http: //quality. eup. ru/GO ST/st. htm
Современные технологии обучения
Кагосян А. С.
Педагогические условия реализации личностно-развивающего потенциала образовательных технологий в профессиональном образовании
Определение и обоснование личностно-развивающего потенциала образовательных технологий в профессиональном образовании определяется нами в контексте анализа и разрешения противоречий и соответствующих недостатков традиционного образования, которое в современных педагогических исследованиях получило определение как авторитарно-технократическая образовательная модель подготовки специалистов. Среди основных противоречий традиционной модели авторитарно-технократического образования мы определили следующие:
- противоречие между экзистенциальной, творческой сущностью личности будущего специалиста и невозможностью в полной мере реализовать творческий потенциал студентов в условиях внешней жесткой регламентации процесса профессиональной подготовки, то есть его антисвободной сущности;
- между необходимостью удовлетворения будущими специалистами своих образовательных потребностей и депривационной сущностью жестко
