CC BY
9УДК 378
В.П. Соловьев,
Старооскольский технологический институт - филиал Национального исследовательского технологического университета «МИСиС»
О фундаментальной подготовке линейных инженеров
Старооскольский технологический институт - филиал Национального исследовательского технологического университета «МИСиС»
Приношу свои извинения за то, что взялся написать о фундаментальной подготовке линейных инженеров, не будучи математиком или физиком. Но всю свою жизнь я оставался инженером. Почти пять лет проработал на Ленинградском труболитейном заводе, пройдя путь от мастера плавильного цеха до его руководителя. А затем - в Московском институте стали и сплавов, где уже сам готовил инженеров-литейщиков для нашей промышленности. У нас никогда не прерывалась связь с производством. Она поддерживалась посредством научных исследований, практик студентов, участия в
© Соловьев В.П., 2015
различных конференциях, семинарах, проводимых на предприятиях.
Сейчас появился новый термин - линейные инженеры. Кого же они из себя представляют? Скорее всего, это специалисты, которые находятся непосредственно рядом с рабочими в металлургических, машиностроительных цехах, на строительных площадках, в шахтах и на многих других предприятиях. Конечно, речь идет о производственных инженерах. Так было и в наше время.
Однако в уровневой системе подготовки инженеров первый уровень заканчивается присвое-
нием квалификации «бакалавр», а не «инженер». Создалось такое впечатление, что инженеров современная техническая высшая школа не готовит. На наш взгляд, при двухуровневой подготовке по техническим направлениям производственными (линейными) инженерами станут прежде всего прикладные бакалавры, возможно академические. Они постоянно будут находиться не только в каком-то технологическом процессе, но и руководить рабочими. Все это уже неоднократно обсуждалось на страницах журнала «Высшее образование сегодня» [2,6]. Конечно, работодатели озабочены качеством подготовки специалистов первичного инженерно-технического звена, так как именно они в дальнейшем будут управлять технологическими процессами. Это звучало и на заседании Совета при Президенте по науке и образованию 23 июня 2014 года.
Президент Российской Федерации В.В. Путин в своем выступлении на заседании Совета отметил, что «навыки, компетенция, знания линейных инженеров во многом определяют надежность, эффективность производственного процесса, внедрение новых технологий, качество конечного продукта» [7].
Новая парадигма российской системы образования предполагает, что образование, получаемое в вузе, это лишь начальный этап формирования специалиста. Поэтому очень важно ре-
ВИКТОР ПЕТРОВИЧ СОЛОВЬЕВ
кандидат технических наук, профессор Старооскольского технологического института - филиала Национального исследовательского технологического университета «МИСиС», академик Академии проблем качества, лауреат премии Президента Российской Федерации в области образования. Сфера научных интересов: менеджмент качества, организация учебно-методической деятельности вуза. Автор более 200 публикаций
Рассматривается проблема подготовки линейных инженеров для современной отечественной экономики, которые непосредственно участвуют в осуществлении технологических процессов. Предлагается для оптимизации учебных планов и программ использовать анализ логических связей содержания всех учебных дисциплин. Ключевые слова: линейный инженер, бакалавр, логические связи, качество образования, фундаментальная подготовка.
The article considers the problem of training linear engineers for modern economy of the country, those who are directly takes part in the technological process. The author presents his ideas about the fundamental training of such specialists. It is proposed to use the analysis of the logical relationships of all academic disciplines.
Key words: linear engineers, bachelor, logical relationships, the quality of education, fundamental training.
шить, в каком объеме и на каком уровне преподавать фундаментальные дисциплины (не все сразу, учитывая, что еще предстоит пройти большой путь в дальнейшем). Все фундаментальные дисциплины должны быть связаны с будущей профессиональной деятельностью, т.е. доведены до применения. Разумно строить так учебный процесс, чтобы фундаментальные знания применялись как можно быстрее.
Как показал многолетний опыт, подготовка специалистов в высшей школе будет результативной, если все учебные дисциплины будут взаимосвязаны по содержанию. Они должны быть выстроены так в учебном плане, чтобы обеспечить не столько накопление знаний обучаемыми, сколько непрерывное повышение уровня готовности решения ими разнообразных проблем на основе синтеза знаний. Именно это требуется для линейного инженера.
При рассмотрении образовательного процесса как обычного технологического необходимо, естественно, выделить вначале этап проектирования, а внутри данного этапа - основополагающий элемент проекта - разработку учебного плана и подготовку программ учебных дисциплин. Особенно важное значение этот этап
приобретает в вузах при открытии подготовки по новым образовательным программам в условиях отсутствия конкретного опыта.
На этапе проектирования новых образовательных программ целесообразно провести анализ междисциплинарных связей содержания учебных дисциплин, изложенного в рабочих программах.
Анализ междисциплинарных связей имеет большое значение в первую очередь для образовательных программ бакалавров, в которых большое число учебных дисциплин и сокращен срок обучения.
Суть анализа состоит в разработке объективных количественных критериев для определения логических взаимосвязей содержания учебных дисциплин в профессиональных образовательных программах [4].
С этой целью содержание всех дисциплин разбивается на учебные единицы (рекомендуется в объеме двухчасового занятия).
Модель оценки включает определение значимости каждого учебного курса, которая складывается из двух составляющих: внешней - значение этого учебного курса для профессиональной деятельности молодого специалиста и внутренней - значение материала этой дисциплины
для изучения других учебных курсов, предусмотренных учебным планом. Внутренняя значимость определяется путем установления логических связей между этим учебным курсом и всеми другими курсами направления подготовки на основе содержания учебных программ.
Суммирование этих двух составляющих значимости по разработанной методике и дает общую оценку значимости дисциплины. Такая оценка каждой дисциплины учебного плана является основанием для распределения часов теоретического обучения по образовательной программе между дисциплинами учебного плана пропорционально общей значимости каждой дисциплины. Чем выше общая оценка значимости дисциплины, тем больше часов отводится на ее изучение в оптимизированном учебном плане.
Процедура анализа предусматривает исключение лектора учебного курса в определении значимости своей дисциплины. Оценку осуществляют внешние эксперты. Это сделано в целях устранения субъективного преувеличения преподавателем значимости своего учебного курса. Лектор каждого учебного курса устанавливает логические связи своего курса только с другими курсами, на которых базируется изучение его курса. Суммирование матриц логических связей каждой учебной дисциплины в сводной матрице направления подготовки позволяет объективно определить, где используется каждая учебная единица всех дисциплин.
Матрицы являются методическим средством отображения логических связей учебного материала всей образовательной программы. Под логической связью понимается взаимосвязь содержания этой учебной единицы с содержанием других учебных единиц своего или других курсов, которые необходимы для изучения нового учебного материала.
Таблица 1
Матрица внутридисциплинарных связей
Номера занятий (учебные единицы) 1 2 3 4 5 6 Всего ссылок
1 •
2 •
3 •
4 •
5 •
6 •
Таблица 2
Матрица междисциплинарных связей учебных дисциплин
Учебные единицы предшествующей (параллельной) дисциплины Учебные единицы анализируемой дисциплины Всего ссылок
1 2 3 4 5 ...
1
2
3
4
5
Таблица 3
Сводная матрица использования материала учебной дисциплины
Последующие (параллельные) дисциплины учебного плана Учебные единицы предшествующей дисциплины ( Математический анализ) Всего ссылок
1 2 3 4 5 ...
Физика
Прикладная механика
Материаловедение
Физическая химия
Теплофизика
Организация эксперимента
Итого ссылок
Установление связи, как указывалось, оформляется таблицей (матрицей) логических связей разделов этого учебного курса с разделами других курсов учебного плана. При составлении такой рабочей таблицы лектор курса никакой дополнительной работы не выполняет, кроме систематизации знаний по своему учебному курсу в отношении его логических связей с курсами, на которые он опирается в преподавании (в матрице такая связь отмечается каким-либо знаком). Вначале составляются матрицы внутри-дисциплинарных связей (табл. 1), которые позволяют оценить внутреннюю логику изучения каждой учебной дисциплины.
Затем все преподаватели, ведущие учебные курсы проводят анализ связей содержания своей дисциплины с содержанием дисциплин уже изученных студентами или изучаемых параллельно (табл. 2).
Фундаментальные дисциплины технических направлений подготовки изучаются на младших курсах, поэтому прежде всего их содержание становится основой междисциплинарных связей последующих (параллельных) дисциплин. Рассмотрим формирование таких связей на примере базовой дисциплины - математики. Большинство дисциплин будут использовать знания высшей математики. Таким образом, появится большое число матриц логических связей (ссылок) различных дисциплин с математикой (аналогично табл. 2).
Составленные матрицы позволят «увидеть» использование знаний и умений математики за весь период обучения. Так, в табл. 3 показан пример использования содержания курса «Математический анализ» в других дисциплинах учебного плана данного направления подготовки. Суммирование ссылок по каждому предмету ( по горизонтали) показывает использование конкретных тем матема-
тики в данной дисциплине, а суммирование по столбцам ( по вертикали) показывает применение планируемого содержания математики в различных дисциплинах, т.е. его значимость.
Чем больше ссылок на те или иные темы математического анализа, тем они значимее (нужнее). Если ссылки на какую-то тему отсутствуют, то необходимо разобраться в целесообразности введения ее в программу учебной дисциплины. Возможно, эта тема необходима для понимания самого курса, что следует из анали-
за внутридисциплинарных связей (табл. 1). Конечно, такого формального анализа междисциплинарных связей недостаточно. Необходимо определить требуемый уровень освоения тем курса «Математический анализ» для последующих дисциплин, особенно для дисциплин, формирующих профессиональную компетентность выпускника. Но и этого недостаточно. Нужно провести анализ использования математических знаний непосредственно в профессиональной деятельности. Целесообразно, чтобы это сдела-
Таблица 4
Сводная матрица междисциплинарных связей учебной дисциплины
Предшествующие дисциплины учебного плана Учебные единицы анализируемой дисциплины (Теория литейных процессов) Всего ссылок
1 2 3 4 5 ...
Векторная алгебра
Математический анализ
Неорганическая химия
Физика
Сопромат
Физическая химия
Итого ссылок
ли выпускники вуза, проработавшие несколько лет на производстве в различных должностях. После такого всестороннего анализа придется провести коррекцию рабочей программы курса «Математический анализ».
Для того чтобы установить «фундаментальность» профилирующей дисциплины, необходимо составить сводную матрицу логических связей этой дисциплины с предшествующими фундаментальными, материал которых используется при обучении, как это показано в табл. 4.
Благодаря составлению матриц логических связей разделов учебных дисциплин получаем сведения, которых не имели до сих пор. Теперь в матрице можно видеть, в каких учебных дисциплинах используется каждый раздел предшествующих дисциплин. Для этого надо только просмотреть целиком каждый вертикальный столбец матрицы (табл. 3).
Очевидно, что, анализируя число логических связей разделов учебных дисциплин в матрице, можно судить об использовании материала предыдущих курсов.
Содержание всей подготовки по каждому направлению (специальности) можно четко подразделить на профессиональные знания, которые необходимы для успешной профессиональной деятельности после окончания вуза, и на знания, необходимые для по-
лучения профессиональных знаний. На основе матриц логических связей появилась возможность отбирать профессиональные знания, необходимые в данном направлении (специальности) подготовки. В результате создается основа для управления математическим, физическим, химическим и другими циклами учебных дисциплин направления (специальности), контролируется объем использования и закрепления знаний фундаментальных дисциплин в других учебных дисциплинах. Все это необходимо для обеспечения качества подготовки выпускников (качества образования).
Возвращаясь в целом к высшей математике, хотел бы высказать некоторые соображения о ее изучении в бакалавриате. Практика сегодняшних дней и собственный производственный опыт свидетельствуют о малом использовании элементов высшей математики линейными инженерами. Тогда и подготовка их по математике должна быть направлена в основном на формирование общих представлений, но в то же время она должна обеспечить освоение необходимых разделов высшей математики при дальнейшем обучении в магистратуре, самообучении при повышении квалификации. А вот методами математической статистики бакалавры должны овладеть и уметь использовать.
Именно будущим линейным инженерам важно освоить методы математической статистики, так как в практической деятельности они будут иметь дело с результатами различных измерений. А все результаты измерений - случайные величины. Особенно важное значение имеет это в металлургической отрасли, где состав сплавов и достигнутые механические и другие характеристики должны соответствовать требованиям заказчиков. Следовательно, эти характеристики постоянно контролируются. Инженер должен уметь представить результаты в виде таблиц, графиков, математических зависимостей. Нужно освоить проведение дисперсионного и корреляционного анализов, осуществлять аппроксимацию результатов математическими моделями. Для этого нужно научиться пользоваться компьютерными расчетными программами.
При осуществлении и контроле технологических процессов целесообразно использовать разработанные в системе менеджмента качества следующие методы математической статистики и факторного анализа:
- построение факторной диаграммы (диаграмма Исикавы);
- проведение SWOT-анализа;
- построение диаграммы Па-рето;
- группировка и представление массива (множества) случайных величин (результатов измерений), сопоставление эмпири-ческих(реальных) распределений со стандартными;
- статистический анализ результатов контроля (нахождение доверительных интервалов, оценка промахов, сравнение выборок);
- установление тесноты связи между случайными величинами (показателями качества);
- выявление факторов изменчивости на основе дисперсионного анализа;
- аппроксимация (описание) результатов контроля математи-
ческими моделями на основе регрессионного анализа.
Все эти методы доступны для использования, описаны во многих отечественных изданиях, изучаются в технических вузах в таких дисциплинах, как «Теория вероятности», «Математическая статистика», «Управление качеством», «Метрология» [1, 5]. Однако, системное применение этих методов на наших предприятиях осуществляется крайне редко. На наш взгляд, это связано с тем, что эти математические методы не используются в других дисциплинах, на практике, в дипломных проектах. Зачастую преподаватели выпускающих кафедр сами не владеют этими методами. Вот для чего нужен анализ логических связей содержания учебных дисциплин.
В Национальном исследовательском технологическом университете «МИСиС» еще в 1980-е годы прошедшего столетия по инициативе проректора по учебной работе В.А. Роменца для усиления математической подготовки инженеров была введена дисциплина «Организация эксперимента». Обучение студентов по этой дисциплине было поручено выпускающим кафедрам, которые направили по одному-двум преподавателям на стажировку
И.И. Симонов. Литейщики (1959 г.)
на кафедру высшей математики (в их число попал и автор данной статьи). Цель этой дисциплины была определена как подготовка студентов к использованию методов математической статистики непосредственно в практической деятельности. В этом курсе начали готовить студентов к использованию методов математического планирования эксперимента. Но широкого распространения в вузах страны эта новация не получила.
К сожалению, и сейчас нередко приходится встречать в различных документах, статьях и даже в диссертациях неправильное использование методов математической статистики. Типичная ошибка в использовании корреляционного анализа - расчет коэффициента линейной корреляции между не случайными величинами. А ведь известно, что этот метод применяется только для установления тесноты связи между случайными величинами.
Приведу пример, который часто встречается при использовании компьютерных расчетных программ. В одной статье были приведены результаты обработки экспериментальных результатов:
«Соответственно получена зависимость твердости (HB) от раз-
мерности дендритов (D) и температуры миксирования (Т):
НВ = -133,21900 - 2,10522D + + 0,19829Т, R2 = 0,9636».
Кроме линейной зависимости приведено значение R2 без объяснений его смысла. Все, кто проводил расчеты с использованием какой-либо компьютерной программы, знают, что при регрессионном анализе обязательно рассчитывается значение R2. Неоднократно встречал в публикациях утверждение, что это - коэффициент корреляции. Это свидетельствует о плохом знании математической статистики. На самом деле R2 является некоторой характеристикой уравнения регрессии, рассчитывается как отношение суммы квадратов отклонений единичных экспериментальных результатов от расчетных к сумме квадратов отклонений единичных экспериментальных результатов от среднего значения всех экспериментальных результатов (Е( Ъ э - Y^ р)2 / (Щэ - Yэ)2. В какой-то мере эта характеристика заменяет расчет дисперсии адекватности, если значение R2 близко к единице, то линейная связь между параметром и факторами справедлива [3]. У нас это, как правило, не применяется, мы проводим оценку на адекватность (а расчетные программы иностранные). Поэтому приводить значение R2 не следует.
Все результаты технических измерений являются случайными величинами,так как на ихзначения влияют ошибки, погрешности, неодинаковость образцов и многое другое. Вот почему для определения какого-либо показателя необходимо провести как минимум три измерения, рассчитать среднее значение показателя и доверительный интервал, в котором с выбранным уровнем значимости (вероятности) будет находиться истинное значение искомого показателя. А если значений показателя достаточно много (боль-
ше 10), то целесообразно оценить значимость «крайних» результатов, т.е. определить, принадлежат ли минимальное и максимальное значения данной выборке. К сожалению, это чаще всего не делается, что снижает точность и надежность получаемых результатов.
Современная инновационная экономика, основанная на высоких технологиях и интеллектуальном труде, потребует специалистов с различным уровнем компетентности. Как показал опыт ряда вузов страны, механическое разделение существующей инженерной подготовки на 2 этапа не привело к положительным результатам.
Втиснуть в прокрустово ложе 4-х лет обучения старую пятилетнюю образовательную программу дипломированного специалиста невозможно. Следовательно, без изменений привычных и даже нормативно установленных требований не обойтись. Внедрение двухуровневой подготовки предполагает концептуально новые подходы к формированию содержания образования, методам обучения и контроля.
Не исключено, что некоторые непрофильные для инженеров дисциплины гуманитарного цикла, дублирующие содержание соответствующих дисциплин среднего образования, потребуется вынести за пределы образовательной программы бакалавров, некоторым - дать статус факультативных. Возможно перемещение некоторых разделов естественнонаучной подготовки в образовательную программу магистров. Старый подход к бакалавру как специалисту с фундаментальной подготовкой и общим профессиональным образованием неприемлем. Такой специалист в реалиях нашей страны не востребован на рынке труда. Приводимый иногда в качестве убеждающих доводов опыт ряда западных стран для России не подходит. В этих странах существует разви-
тая система корпоративного профессионального обучения, в которой бакалавр, получивший общее образование, проходитспециали-зацию. Сегодня в России в большинстве отраслей корпоративное обучение отсутствует. Наши предприятия сегодня требуют специалиста, готового после кратковременной адаптации на конкретном рабочем месте полноценно функционировать. Поэтому образовательная программа бакалавров должна максимально удовлетворять требованиям работодателей.
На одном из заседаний Совета ректоров вузов страны ректор Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова В.А. Садовничий сказал: «Если система образования не будет меняться, то она все больше будет уязвима для критики».
Разработанная в Национальном исследовательском технологическом университете «МИСиС» система проектирования структуры и содержания профессиональных образовательных программ относится как раз к таким изменениям, которые позволят вузам:
- создавать оптимальные учебные планы и быстро реагировать на запросы потребителей;
- обеспечить снижение трудоемкости учебных планов, особенно за счет оптимизации подготовки по фундаментальным дисциплинам;
- обеспечить востребованность выпускников уровня линейных инженеров в условиях рыночных экономических отношений.
Литература
1. Адлер Ю.П., Полховская Т.М., Нестеренко П.А. Управление качеством. Семь простых методов. Ч.1. М.: МИСиС, 1999. 158 с.
2. Григораш О.В. Система подготовки высококвалифицированных специалистов технических направлений // Высшее образование сегодня. 2014. № 7. C. 41- 49.
3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ // Финансы и статистика. М., 1986. 364 с.
4. Карабасов Ю.С., Роменец В.А., Соловьев В.П., Моргунов И.Б. Научно-методическая система проектирования структуры и содержания профессиональных образовательных программ // Известия Международной академии высшей школы. 2004. № 3 (29). С. 33-50.
5. Круглов М.Г., Шишков Г.М. Менеджмент качества как он есть. М.: ЭКСМО, 2006. 539 с.
6. Соловьев В.П. Система управления, ориентированная на достижение качества образования выпускников вузов // Высшее образование сегодня. 2014. № 2. C. 11-18.
7. Заседание Совета по науке и образованию. 23.06.2013. URL: http:// news.kremlin.ru/news/45962.
