CC BY
14
УДК 37.022 DOI: 10.31862/2218-8711-2021-2-168-173
ББК 74.489
МОДЕЛИ СТУДЕНТА КАК ИСТОЧНИКА РИСКОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ
THE MODELS OF STUDENT AS A RISKS ORIGIN OF THE EDUCATIONAL ENVIRONMENT
Лялюк Александр Викторович
Доцент кафедры экономической безопасности, Кубанский государственный технологический университет, кандидат педагогических наук, доцент
E-mail: fskn_lav@mail.ru
Lyalyuk Alexander V.
Assistant Professor at the Department of Economic Security, Kuban State Technological University, PhD in Education, Associate Professor E-mail: fskn_lav@mail.ru
Аннотация. В статье обосновано, что математические методы: теории множеств и отношений, линейной алгебры и теории пределов - могут применяться для моделирования студента как источника рисков, а также для диагностики рискологического потенциала его личности. Приведены примеры применения методики интерпретации (обработки) первичной информации методами «каменистой осыпи», математической теории пределов, теории графов. Методика может стать составляющей как психолого-педагогического, так и социально-педагогического мониторинга (мониторинга личностно-профессионального развития студента и мониторинга образовательной среды в высшем учебном заведении).
Abstract. The article substantiates that mathematical methods - theories of sets and relations, linear algebra and the theory of limits, can be used to model a student as a source of risks, as well as to diagnose the risk-based potential of their personality. It gives the examples of applying the methods of interpreting (processing) primary information using the following methods: "scree", the mathematical theory of limits, the graph theory. The technique can become an element of both psychological and pedagogical as well as social and pedagogical monitoring (monitoring of student's personal and professional development and monitoring of the educational environment in a higher educational institution).
Ф 1 Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
© Лялюк А. В., 2021
Ключевые слова: риск, студент, модель, источник, образовательная среда, математические методы.
Keywords: risk, student, model, origin, educational environment, mathematical methods.
Цифровая трансформация, необходимость перехода на дистанционный формат обучения, вызванная пандемией, экономический кризис и другие явления оказывают непосредственное воздействие на образовательную среду [1; 2]. Психолого-педагогические исследования признают среду одним из ведущих факторов развития личности. Существуют различные научные подходы в выявлении сущности и определении понятия «образовательная среда».
В концепции психологической безопасности И. А. Баева дает следующее определение этому понятию: «Образовательная среда есть психолого-педагогическая реальность, содержащая специально организованные условия для формирования личности, а также возможности для развития, включенные в социальное и пространственно-предметное окружение, психологической сущностью которой является совокупность деятельностно-коммуникативных актов и взаимоотношений участников учебно-воспитательного процесса. Фиксация данной реальности возможна через систему отношений участвующих в ней субъектов» [3].
Основываясь на данной концепции, наиболее перспективным для исследования образовательной среды нам представляется использование субъектного, в частности субъектно-бытийного, подхода. Субъектно-бытийный подход к личности акцентирует внимание на способности человека изменять внешнее по законам внутреннего, переустраивать бытие в соответствии со структурой сложившихся личностных смыслов, то есть так преобразовывать реальность внешнего мира, что он становится следствием объективирования субъективного, продолжением личности [4]. Образовательная среда в данном подходе выступает в качестве объективной предпосылки развития личности и в то же время создается самим индивидом.
Важным и не полностью изученным остается вопрос о всех факторах риска образовательной среды [5]. Понятие «риск» является междисциплинарным, используемым в общественных и естественных науках. Психологическая наука определяет риск как состояние, связанное с необходимостью совершать некоторые действия, поступки в ситуации с неоднозначным исходом, то есть чем выше риск, тем выше вероятность неудачного развития событий. Риски задают точки бифуркации для системы высшего образования [6].
В современной психологии и педагогике образования существуют различные типологии рисков образовательной среды, классифицируемые по ряду оснований: по источнику их возникновения (К. Журдан-Ионеску, Е. Б. Лактионова), по локализации педагогических проблем в широком социальном контексте (Б. М. Бим-Бад, А. А. Романов), с позиции возможности преодоления психологических барьеров (Ж. Р. Гардано-ва, В. А. Манина), исследование социального здоровья и развития личности (Л. А. Бай-кова, О. С. Васильева, В. А. Ясвин), по выработке стратегий преодолевающего (копинг) поведения студентов (К. С. Карвер, М. Ф. Шреер, Дж. К. Вейнтрауб, Т. С. Пилишвили,
И. В. Малышев ), организации и особенностей проведения психологической экспертизы и преодоления стресса (И. А. Баева, Т. Г. Бохан). В последнее время актуальным становится изучение вызовов в управлении высшим образованием в условиях пандемии, глобальные и цифровые риски (М. В. Богуславский, Е. В. Неборский, Н. С. Ладыжец, М. Н. Дудин, Е. В. Кононова).
Обучающийся - ключевой элемент образовательной среды (социальной системы), который может быть как объектом, так и субъектом рисков (угроз). Он может быть источником угроз не только для образовательной среды в целом, но и для самого себя. На проблему влияет взаимодействие внутренних и внешних факторов, то есть личностных и социально обусловленных.
Существующие концепции безопасности образовательной среды, методы выявления рисков и способов защиты от них основаны на материалах исследования образовательной системы школ, проблема безопасности образовательной системы вуза и модели студента как источника рисков еще не получили широкого обсуждения. Для поиска комплексного их решения мы предлагаем использовать математические методы: статистический метод каменистой осыпи, метод теории пределов, многопараметрический анализ систем, которые для диагностики рискологического потенциала личности применяются редко. Так, для ин-тегративной оценки рискологического потенциала личности (если рассматривать «значение для себя») возможно применить метод каменистой осыпи и методы теории пределов.
Пусть N - число компетенций или личностно-профессиональных качеств, которые должны быть сформированы у студента к определенному этапу обучения (профессиональной подготовки), - степень сформированности (в процентах от должного уровня) г-й компетенции, тогда степень несформированности г-й компетенции д, = 100 - zi, если < 100, и дл = 0, если > 100. Очевидно, что сформированность компетенции (личностно-профессионального качества) может быть и более 100%. Например, уровень сформированности иноязычной компетенции студента может значительно превосходить уровень, требуемый в «неязыковом» вузе. В соответствии со статистическим методом каменистой осыпи индекс рискологического потенциала недостаточной образованности равен D, если не менее чем D процентов компетенций имеют степень несформированности не менее чем D каждая.
Например, к определенному этапу обучения у студента должны быть сформированы 20 компетенций. Степени сформированности компетенций у студента составляют (в %) 60, 18, 82, 120, 140, 88, 65, 52, 34, 72, 80, 150, 45, 87, 67, 94, 90, 58, 95 и 77. Соответственно, степени несформированности равны (в %) 40, 82, 18, 0, 0, 12, 35, 48, 66, 28, 20, 0, 55, 13, 33, 6, 10, 42, 5 и 23. Сортируем в порядке убывания (обязательный этап в методе каменистой осыпи): 82, 66, 55, 48, 42, 40, 35, 33, 28, 23, 20, 18, 13, 12, 10, 6, 5, 0, 0, 0. В итоге индекс рискологического потенциала недостаточной образованности равен 35, так как восьмая компетенция (40% от их числа) не сформирована «лишь» на 33%.
Если степень несформированности компетенций выразить в единицах (преобразование осуществляют по формуле di = 0,01-5,), то возможно вычислить степень риско-
N
логического потенциала недостаточной образованности: р = ^^ .
г=\
Степень рискологического потенциала недостаточной образованности возможно оценивать на основе математической теории пределов. Это обосновано следующими обстоятельствами. Во-первых, преодолеть несколько небольших недоработок (в сфор-мированности компетенций) значительно проще, чем одну крупную, так как развитие компетенций и личностно-профессиональных качеств подчиняется законам синергетики: чем выше уровень, тем легче (при прочих равных условиях) достичь одного и того же прироста в сформированности [7].
Так, например, воспитать нравственным человека, у которого интолерантность -базовое свойство личности, значительно труднее, чем восполнить небольшие «пробелы» в десяти компетенциях. Во-вторых, один «крупный недостаток» личности - гораздо больший фактор риска, чем несколько небольших. Например, индивид, у которого правовой нигилизм - базовое свойство личности (противоположность правовой компетентности, как приобщенности к нормам права), имеет высокий риск не только деви-антного поведения, но и вовлечения в преступную деятельность [8].
В соответствии с теорией пределов степень рискологического потенциала недостаточной образованности
Здесь: п и п - число компетенций, у которых степень несформированности соответственно не ниже и ниже порогового значения, ш - пороговое значение.
Возникает вопрос: каким должно быть граничное значение? С нашей точки зрения - 30%, так как, согласно современным воззрениям, 70% уровня сформированности компетенции достаточно, чтобы было возможно саморазвитие.
Продолжим предыдущий пример. Если у индивида несформированность компетенций составляет 0,82, 0,66, 0,55, 0,48, 0,42, 0,4, 0,35, 0,33, 0,28, 0,23, 0,2, 0,18, 0,13, 0,12, 0,1, 0,06, 0,05, 0, 0 и 0, то степень рискологического потенциала недостаточной образованности
Когнитивной моделью рискологического потенциала личности можно считать ориентированный граф, в котором первый слой вершин - множество факторов риска недостаточной образованности, второй слой - множество самих рисков, связи - детерминация рисков соответствующими факторами [9]. Так, например, от вершины, означающей низкий уровень социальной компетентности, будут идти стрелки ко многим рискам. Или, например, к вершине, означающей риск вовлечения в информационную зависимость, идут стрелки от таких факторов, как низкий уровень информационной компетентности, низкий уровень социальной компетентности и низкий уровень физической культуры личности. Математическая модель такого графа:
$ = 0,82 + 0,66 + 0,55 + 0,48 + 0,42 + 0,40 + 0,35 + 0,33 + А = 4,61. А = 0,28 • (1 - 0,3)0 + 0,2 3 • 0 , 71 + 0, 2 • 0,72 + 0,1 8 • 0,73 = 0,6 .
у= Я Ь),
где F - множество вершин, обозначающих факторы риска, R - множество вершин, обозначающих риски (как риски для себя, так и окружающей социальной среды), L - множество связей между ними.
Потенциал недостаточной образованности для конкретного риска
M
*=П(1+d Г,
i =1
где М - число факторов для анализируемого риска, wt - значимость (весовой коэффициент) г-го фактора, d. - величина г-го фактора.
Рекомендуемые градации весового коэффициента: 1 - принципиально важный фактор, 0,5 - важный фактор, 0,25 - малозначимый. Например, если для вовлечения в информационную зависимость низкий уровень физической культуры личности - важный фактор, низкий уровень социальной и информационной компетенций - критические факторы, а степени несформированности данных компетенций у студента соответственно 0,82, 0,55, 0,66, то рискогенный потенциал его вовлечения в информационную зависимость ю = VÏ82 -1,66 -1,55 = 3,473. Для сравнения: если бы у индивида фактором риска вовлечения в информационную зависимость был только низкий уровень информационной компетентности, то ю = 1 • 1,66 • 1 = 1,66.
Перспективы дальнейшего развития темы данного исследования заключаются в создании информационно-вероятностных моделей взаимодействия студента с социальной средой, а также его личностно-профессионального развития и информационно-вероятностных моделей взаимосвязи между различными рисками и их факторами.
Список литературы
1. Переход на дистанционное обучение в условиях COVID-19 в оценках профессорско-преподавательского состава / Е. В. Неборский, М. В. Богуславский, Н. С. Ладыжец [и др.] // Перспективы науки и образования. 2020. № 4 (46). С. 99-110. DOI: https://doi. org/10.32744/ pse.2020.4.6.
2. Boguslavsky M. V., Lelchitsky I. D., Neborsky E. V. Elaboration of compétitive educational products by Russian universities: Problems and prospects // Revista Espacios Digital. 2018. Vol. 39, No. 2. P. 17.
3. Баева И. А. Психологическая безопасность в образовании. СПб.: Союз, 2002. 271 с.
4. Рябикина З. И., Танасов Г. Г. Субъектно-бытийный подход к личности и анализу ее со-бытия с другими (конструктивная версия постмодернистских настроений) // Человек. Сообщество. Управление. 2010. № 2. С. 4-19.
5. Лялюк А. В., Тучина О. Р. Социальные представления абитуриентов и студентов о рисках образовательной среды современного вуза // Высшее образование в России. 2019. Т. 28, № 11. С. 56-67. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2019-28-11-56-67.
6. Неборский Е. В. Сегодняшнее завтра: глобальные риски как фактор трансформации высшего образования // Отечественная и зарубежная педагогика. 2020. Т. 1, № 4 (69). С. 62-74.
7. Изотова Л. Е., Романов Д. А. Модели факторов риска недостаточной образованности // Уч. зап. ун-та им. П. Ф. Лесгафта. 2014. № 4 (110). С. 56-59.
8. Лялюк А. В. Компьютерная поддержка антинаркотической профилактики в структуре профессиональной педагогической деятельности // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 5. URL: http://www.science-education.ru/105-7197 (дата обращения: 30.09.2020).
9. Диагностика неоднородности образовательной среды на основе оценки ее рисков / Т. Л. Шапошникова, В. Г. Миненко, К. В. Хорошун, М. Л. Романова // Уч. зап. ун-та им. П. Ф. Лесгафта. 2020. № 6 (184). С. 389-395.
References
1. Neborskiy E. V., Boguslavskiy M. V., Ladyzhets N. S. et al. Perekhod na distantsionnoe obuchenie v usloviyakh COVID-19 v otsenkakh professorsko-prepodavatel'skogo sostava. Perspektivy nauki i obrazovaniya. 2020, No. 4 (46), pp. 99-110. DOI: https://doi.org/10.32744/ pse.2020.4.6.
2. Boguslavsky M. V., Lelchitsky I. D., Neborsky E. V. Elaboration of competitive educational products by Russian universities: Problems and prospects. Revista Espacios Digital. 2018, Vol. 39, No. 2, pp. 17.
3. Baeva I. A. Psikhologicheskaya bezopasnost' v obrazovanii. St. Petersburg: Soyuz, 2002. 271 p.
4. Ryabikina Z. I., Tanasov G. G. Subyektno-bytiynyy podkhod k lichnosti i analizu ee so-bytiya s drugimi (konstruktivnaya versiya postmodernistskikh nastroeniy). Chelovek. Soobshchestvo. Upravlenie. 2010, No. 2, pp. 4-19.
5. Lyalyuk A. V., Tuchina O. R. Sotsial'nye predstavleniya abiturientov i studentov o riskakh obrazovatel'noy sredy sovremennogo vuza. Vysshee obrazovanie v Rossii. 2019, Vol. 28, No. 11, pp. 56-67. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2019-28-11-56-67.
6. Neborskiy E. V. Segodnyashnee zavtra: global'nye riski kak faktor transformatsii vysshego obrazovaniya. Otechestvennaya i zarubezhnaya pedagogika. 2020, Vol. 1, No. 4 (69), pp. 62-74.
7. Izotova L. E., Romanov D. A. Modeli faktorov riska nedostatochnoy obrazovannosti. Uch. zap. un-ta im. P. F. Lesgafta. 2014, No. 4 (110), pp. 56-59.
8. Lyalyuk A. V. Komp'yuternaya podderzhka antinarkoticheskoy profilaktiki v strukture professional'noy pedagogicheskoy deyatel'nosti. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2012, No. 5. Available at: http://www.science-education.ru/105-7197 (accessed: 30.09.2020).
9. Shaposhnikova T. L., Minenko V. G., Khoroshun K. V., Romanova M. L. Diagnostika neodnorodnosti obrazovatel'noy sredy na osnove otsenki ee riskov. Uch. zap. un-ta im. P. F. Lesgafta. 2020, No. 6 (184), pp. 389-395.
Интернет-журнал «Проблемы современного образования» 2021, № 2
Статья поступила в редакцию 04.10.2020 The article was received on 04.10.2020
