CC BY
8
О повышении качества образовательных технологий на примере курса дисциплин направления «Информатика и вычислительная техника»
Афонин Виктор Васильевич доцент, к.т.н., доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и
управления,
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им.
Н.П. Огарёва
ул. Большевсистска, 68, г. Саранск, 430005, (8342) 290602 vvafonin53@yandex.ru
Федосин Сергей Алексеевич профессор, к.т.н., заведующий кафедрой автоматизированных систем обработки
информации и управления,
Национальный исследовательский Мордовский государственный Университет им.
Н.П. Огарёва
ул. Большевсистска, 68, г. Саранск, 430005, (8342) 478691 fedosinsa@mrsu.ru
Савкина Анастасия Васильевна доцент, к.т.н., доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и
управления,
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им.
Н.П. Огарёва
ул. Большевсистска, 68, г. Саранск, 430005, (8342) 290701 av-savkina@yandex.ru
Аннотация
В статье описывается комплексный подход к проведению экзаменационного тестирования с применением модифицированной формы экзаменационных билетов, и оценке его эффективности при помощи статистических методов. Для уменьшения субъективной компоненты при проведении контактного экзамена с преподавателем, разработаны предложения по модернизации проведения экзамена со студентами очной формы обучения. Рассматриваются предпосылки предлагаемой модернизации, приводится ряд примеров модернизированного подхода подготовки тестирующего материала по базовым дисциплинам направления «Информатика и вычислительная техника».
На основе определения количественных статистических характеристик предлагается оценивать тенденции в степени усвоения материала студентами по итогам проведенного тестирования. В качестве примера применения предложенного подхода рассмотрены статистические изменения в приобретении знаний по ряду академических дисциплин, таких как программирование, информатика, операционные системы. The article describes an integrated approach to the examination testing using a modified form of examination tickets, and evaluation of its effectiveness using statistical methods. To reduce the subjective component during the contact exam with the teacher, developed proposals for the modernization of the exam with fulltime students. The prerequisites of the proposed modernization are considered, a number of examples of the modernized approach of preparation of the testing
material on the basic disciplines of the direction "computer Science and engineering" are given.
Based on the definition of quantitative statistical characteristics, it is proposed to assess the trends in the degree of learning by students depending on the outcome of the testing. As an example of application of the proposed approach, statistical changes in the acquisition of knowledge for a number of academic disciplines, such as programming, computer science, operating systems are considered.
Ключевые слова
модернизация экзаменов, студенты, преподаватели, тестирование exam upgrades, students, teachers, testing
Введение
Стремительное развитие информационных технологий (ИТ) предъявляет определенные повышенные требования к процессу подготовки бакалавров, специалистов, магистров. Процессу обучения уделяется большое внимание со стороны государства, со стороны руководства высших учебных заведений. В связи с этим возникает необходимость совершенствования учебного процесса как такового, и в частности по инженерным направлениям, таким как «Информатика и вычислительная техника». В Мордовском госуниверситете им. Н.П. Огарёва это направление много лет развивается в рамках института электроники и светотехники. Подготовка бакалавров и магистров ведется по профилю «Автоматизированные системы обработки информации и управления» на соответствующей кафедре с тем же названием. Предусмотрена только очная форма обучения. Традиционно учебный процесс включает в себя лекционные и лабораторно-практические занятия с заключительным тестированием в форме зачетов и экзаменов. Преподаватели осуществляют контроль знаний в различных формах, но традиционно базовой формой является экзамен. При этом следует отметить, что для большинства студентов экзамен представляет собой определенную психологическую нагрузку. В связи с чем экзаменатору приходиться определенным образом выбирать формы проведения экзамена, чтобы его дополнительные вопросы носили не субъективный характер. Результаты элементов модернизации проведения экзаменов прослеживаются по результатам независимого тестирования по ряду дисциплин.
Структурная модернизация проведения экзаменационного тестирования
Вопросам экзаменационного и иного тестирования студентов посвящено достаточно много работ. Здесь отметим [1-3]. Немало работ посвящено повышению качества высшего образования [4-8]. Развитие дистанционных образовательных технологий все же не заменяет проведения контактного экзамена, который призван сформировать твердые остаточные знания. Вариация экзаменационного тестирования зависит от конкретного изучаемого предмета. В связи с тем, что по плану учебной нагрузки на проведение экзамена отводится максимум треть часа, то задания на решение задач, программирование, выполнение письменных заданий становится затруднительно для экзаменуемых. В тоже время преподавателю практически невозможно уследить за возможной неиндивидуальной подготовкой к проработке ответов экзаменационных вопросов. С одной стороны, нетактично со стороны преподавателя указывать на возможное обращение, например, к Интернету, с другой
стороны следует учитывать определенные психологические особенности каждого экзаменуемого. Также необходимо стимулировать студентов к закреплению знаний, которые проверяются на экзаменах.
Все это приводит к необходимости модернизировать форму проведения экзаменационного тестирования. Известная форма тестирования, когда, на поставленный вопрос дается несколько ответов, среди которых есть один или несколько правильных, не всегда оправдывает себя, поскольку в сознании обучаемого закрепляются также и неправильные ответы. При этом статистически возможно получить положительную результирующую оценку даже если ответы выбираются произвольно. При обычном проведении экзамена предполагаются дополнительные вопросы. Этот момент может быть крайне щепетильным: преподаватель может быть обвинен в субъективном и предвзятом отношении к тому или иному студенту. С учетом активности родителей, это может приводить к конфликту, в котором преподаватель, экзаменатор становится априори виновной стороной. Чтобы максимально ослабить существующие риски подобных непониманий, предлагается изменить саму форму экзаменационного билета. Ниже приводится разработанная авторами форма, которая на кафедре автоматизированных систем обработки информации и управления используется в последние несколько лет.
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет
_им. Н. П. Огарёва_
Институт электроники и светотехники Кафедра «Автоматизированные системы обработки информации и
управления»
Дисциплина Программирование (программирование на языке С)
Код и наименование ОПОП 090301 Информатика и вычислительная техника
Курс 1 Семестр 2
БИЛЕТ № _3_
1. Стили программирования, их характеристика. Структурный стиль программирования. Базовые конструкции структурного программирования. Особенность базовых конструкций структурного программирования.
2. Структуры стандарта С11.
3. Задание, выполняемое перед экзаменатором.
Заведующий кафедрой_Федосин С. А.
Экзаменатор_Афонин В. В.
Экзаменационные билеты утверждены на заседании кафедры от «15» февраля 2018 г. (протокол № 2)
В предложенной форме экзаменационного билета ключевым моментом является его третий пункт - «Задание, выполняемое перед экзаменатором». Все такие задания оформляются отдельно, в обязательном порядке утверждаются на заседании кафедры и подписываются заведующим кафедрой. При этом такие задания не предполагают предварительной подготовки, и должны выполняться непосредственно перед экзаменатором. Они требуют определенной широты знаний студентов, которые хотят учиться и повышать свои интеллектуальные способности. Но самое главное, экзаменатор уже не задает от себя вопросы, глядя на студента, который может считать,
что к нему относятся предвзято по сравнению с другими. Примеры заданий по таким дисциплинам, как информатика, программирование (программирование на языке С), операционные системы приводятся ниже.
№1. Вопрос, выполняемый перед экзаменатором, по дисциплине _«Информатика»_
Переключательная схема, состоящая из двух параллельных ветвей, имеет вид
и описывается функцией F(x,y,Z) = Z • (х V у) V (z V X • у) Будет ли она тождественна схеме
Если это так, объясните, почему.
Зав. кафедрой АСОИУ, профессор _Федосин С. А.
Экзаменатор, доцент кафедры АСОИУ_Савкина А. В.
Дополнительные вопросы утверждены на заседании кафедры от «15» февраля 2018 г. (протокол № 2)
№2. Вопрос, выполняемый перед экзаменатором, по дисциплине _«Программирование»_
Будет ли компилироваться, и работать программа в MS Visual Studio 2017? Объясните.
#include <stdio.h> #include <conio.h> ; int
main(void){
int M[20] /*myk-myk*/,i = 0;
for(i = (sizeof(M) / sizeof(M[3])) - 1; i >= 0; --i)
M[i] = (i - 7); for (i = 0; i < 15; ++i) {
if (~M[i]) printf_s("\n Result1: %-7i\n", M[i]); else
fprintf_s(stdout, "\n\a Result2: %+7d\n", M[i]);
}
printf_s("\n Press any key to exit: "); _getch();
}
Зав. кафедрой АСОИУ, профессор__Федосин С. А.
Экзаменатор, доцент кафедры АСОИУ_Афонин
В. В.
Дополнительные вопросы утверждены на заседании кафедры от «15» февраля 2018 г. (протокол № 2)
Возможный дополнительный вопрос по операционным системам:
№3. Вопрос, выполняемый перед экзаменатором, по дисциплине _«Операционные системы»_
Позволит ли следующий набор команд в консоли Ореи8и8Б создать следующую структуру каталогов и файлов. Если нет, внесите изменения.
studentplinuK studentfll iiux studentllinux' studentfll imn student|liraix "l
ll)+ Stopped studentfllimj* л2
[2jt Stopped stud en (.01 iiiux
[31+ Stopped
vsqi:--/Рабочий стол>
wsqi : -/Рабочий с юл:» akdit" Student
Msqi:-/Рабочий стал:» eltdir LESSON
wsqi;-/Рабочий <лол> etidir EIAHPLE
wsqi;-/Рабочий стол> cat>pr_l
cat > pr.1 wsqi:-/Рабочий стол> cat>l{ib_l
cat >
wsqi:-/Рабочий стол=- tat>lab2 cat > Iab2
X
STUDENT
pr_l
.../Рабочий стол □-
т
LESSON
1аЬ 1
EXAMPLE
1аЬ 2
Зав. кафедрой АСОИУ, профессор _Федосин С. А.
Экзаменатор, доцент кафедры АСОИУ_Савкина А. В.
Дополнительные вопросы утверждены на заседании кафедры от «15» февраля 2018 г. (протокол № 2)
Надо заметить, что ответы на типовые вопросы, предлагаемые в качестве тестовых вопросов, выполняемых непосредственно перед экзаменатором, можно найти, например, в [9-16]. Предлагаемые вопросы достаточно быстро могут быть проверены в случае, когда экзаменуемый может не согласиться с мнением преподавателя. Возможно, за правильный ответ на третий вопрос билета следует добавить количество баллов по сравнению с первыми двумя вопросами.
Рассмотренная форма проведения экзамена требует обоюдного повышения знаний как студентов, так и преподавателей, поскольку предполагается, что дополнительные вопросы следует постоянно обновлять.
В данном разделе представим результаты Федерального интернет-экзамена для выпускников бакалавриата 2017 г. по дисциплине «Программирование» для студентов, обучавшихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» в МГУ им. Н.П. Огарёва (табл. 1).
Таблица 1
Количество именных сертификатов, выданных студентам МГУ им. Н.П.
Огарёва и вузов-участников
Уровень сертификата Количество сертификатов Процент сертификатов студентов МГУ им. Н.П. Огарёва от общего числа сертификатов по направлению «Информатика и вычислительная техника»
вуз вузы-участники
Золотой 5 19 26,3%
Серебряный 3 29 10,3%
Бронзовый 1 47 2,1%
Сертификат 9 87 10,3%
участника
Всего 18 182 9,9%
Результаты в целом хорошие. Однако по числу золотых сертификатов студенты по направлению «Информатика и вычислительная техника» продемонстрировали отличный результат.
Статистический анализ результатов тестирования
Как известно, федеральное и региональное тестирование знаний студентов осуществляется регулярно. При этом тестирование бывает на входе обучающего процесса, т. е. сразу после окончания, например, средней школы, перед началом первого учебного семестра в вузе. Традиционно распределение успеваемости подчиняется нормальному закону. Для оценки экспериментального распределения могут применяться критерии согласия различного вида [17]. Косвенными оценками принадлежности экспериментального или выборочного распределения, например, по оценкам тестирования знаний, могут выступать такие показатели как асимметрия и эксцесс. Кроме того, могут быть применены приведенные значения асимметрии и эксцесса, которые называются характер асимметрии и характер эксцесса, соответственно. Приведение асимметрии и эксцесса осуществляется по следующим выражениям [17]:
Б1дтаК =
М
6(п — 1)п
(п — 2)(п+1)(п + 3)'
Б1дтаЕ =
N
24п(п — 2)(п — 3)
(п — 1)2(п + 3)(п + 5)'
1 П
^=7^3 / (хк—Х)3'>
ПБ3 ¿—I
к=1
п к = 1
М
характер асимметрии: Абс = —
характер эксцесса: Екс = —
Б1дтаА'
т
51дтаЕ'
где п - размер выборки данных, 5 - стандартное отклонение выборки данных, х -среднее арифметическое выборки данных, - асимметрия (коэффициент
асимметрии) выборки данных, Ек - эксцесс (коэффициент эксцесса) выборки данных.
Коэффициент асимметрии Ж характеризует асимметричность («скошенность») распределения признака в совокупности. Коэффициент эксцесса
^представляет собой отклонение вершины эмпирического распределения вверх или вниз (т. е. «крутость») от вершины кривой нормального распределения.
Если характер асимметрии Ase больше 2, то это свидетельствует о существенном характере асимметрии. В нашем случае будут заметны изменения результатов тестирования в плане того, что чем меньше характер асимметрии, тем степень усвоения учебного материала увеличивается.
Если характер эксцесса Екс больше 3, то это свидетельствует о существенном характере эксцесса. Это будет свидетельствовать о росте процента правильных ответов при тестировании студентов по тому или иному учебному материалу.
На кафедре автоматизированных систем обработки информации и управления за последние годы проводилось несколько тестов для студентов уровня бакалавриата. Результаты тестирования 18 студентов, указано в табл. 1. Гистограмма распределения ответов по баллам показана на рис. 1.
Рис. 1. Гистограмма распределения тестовых баллов по программированию
На рис. 2 приведены гистограммы распределения тестовых баллов по информатике за 2018 г. студентов 1 курса направления «Информатика и вычислительная техника в начале 1 -го семестра и на 27.11.2018 г.
а) Тест 19.09.2018 б) Тест 27.11.2018
Рис. 2. Результаты тестирования 25 студентов по информатике
Из рис. 2 видно, что «качество» знаний студентов по величине набранных баллов сдвинулось в положительную сторону, на что указывает частота правильных ответов - больший столбец гистограммы пункта б.
По данным, которые использовались для построения гистограмм, рассчитаем характер асимметрии и характер эксцесса. Поскольку эти показатели зависят от числа признаков (студентов) выборки (группы), то расчеты выполним по результатам тестов одной группы студентов по информатике.
На рис. 3 показано изменение характера асимметрии по двум тестам по информатике.
Рис. 3. Характер асимметрии по данным тестирования по информатике
Как видно из рис. 3, характер асимметрии в обоих случаях тестирования меньше величины 2, что означает малую значимость асимметрии. При этом характер
асимметрии во второй половине семестра уменьшился по сравнению с началом семестра. Такое поведение характера асимметрии указывает, что распределение результатов тестирования по баллам приближается к нормальному закону, когда имеется симметрия относительно среднего значения результатов тестирования.
В предлагаемой авторской трактовке уменьшение характера асимметрии указывает на улучшение качества знаний студентов за исследуемый период - это улучшение выражается числовой метрикой в виде характера асимметрии.
На рис. 4 приводится диаграмма изменения в течение семестра характера эксцесса. Характер эксцесса по представленной зависимости на рис. 4 находится ниже величины 3, что указывает на несущественный характер эксцесса. Однако данные тестирования в конце семестра указывают на увеличение «крутости» относительно вершины кривой нормального распределения. В данном случае указывает на улучшение знаний по информатике за исследуемый период. Увеличение «крутости» характера эксцесса здесь трактуется как увеличение числа студентов с большим процентом набранных баллов, которые в идеале будут стремиться к 100 баллам, соответственно, к 100%.
1.4
Сентябрь Ноябрь
Рис. 4. Характер эксцесса по данным тестирования по информатике
Заключение
Описанный подход к оценке знаний студентов по результатам тестирования дает возможность количественно отмечать улучшение знаний или его отсутствие. Эти количественные оценки определяются с помощью таких статистических показателей, как характер асимметрии и характер эксцесса. Приведенные числовые характеристики позволяют отмечать даже незначительные изменения в усвоении учебного материала, по которым можно отмечать динамику качества знаний. Более наглядное, возможно нелинейное, изменение этих характеристик, очевидно можно получить для большего
числа экспериментальных данных, а именно для большего числа тестирований, включая итоговую аттестацию на экзамене. Предложенная форма проведения экзамена позволяет надеется, что студенты будут готовиться более основательно, заранее закрепляя остаточные знания. Не сильно усложненные тесты, проводимые в течение семестра или учебного года, могут развить способность закреплять остаточные знания.
Приведенный подход, как в проведении экзамена, так и в статистической оценке знаний может быть распространён на все учебные дисциплины, возможно, и на другие направления подготовки бакалавров и магистров. Актуальность подготовки кадров на основе повышения качества образования на сегодняшний день очевидна.
Литература
1. Об электронной образовательной среде и системе оценки качества образовательной деятельности в Тверском государственном университете /О.Н. Медведева, Н.П. Супонев, И.С. Солдатенко [и др.] // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. Т. 17, № 4. С. 610-624.
2. Ядровская М.В. Использование результатов тестирования для изучения уровня подготовленности обучающихся // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)».
2017. Т. 20. № 3. С. 342-352.
3. Захарова И.В. О разработке фондов оценочных средств в области ИКТ с учетом профессиональных стандартов // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)».
2018. Т. 21. № 1. С. 322-335.
4. Ерофеев В.Т., Афонин В.В. Проблемы повышения качества подготовки инженерных кадров и пути их решения // «Инновационное направление учебно -методической и научной деятельности кафедр материаловедения и технологий конструкционных материалов». Материалы Всероссийского совещания с международным участием зав. кафедрами материаловедения и технологий конструкционных материалов. 2016. С. 16-19.
5. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Параметрический портрет достижений преподавателя в контексте развития его интеллектуально-деятельностного потенциала // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. Т. 17, №4. С. 662-675.
6. Валитова Н.Л., Новикова С.В., Кремлева Э.Ш. Разработка электронного образовательного ресурса в поддержку курса SOFTWARE AND SYSTEMS ENGINEERING на платформе BLACKBOARD для студентов Германо-Российского института новых технологий // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2018. Т. 21. № 1. С. 305-321.
7. Савкина А.В., Савкина А.В., Федосин С.А. Виртуальные лаборатории в дистанционном обучении // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. Т. 17. № 4. С. 507-517.
8. Файзиев Р.М. Концепция дуального обучения - основа подготовки конкурентноспособного специалиста // Приоритетные направления развития современного образования: сборник статей II Межрегиональной научно-практической конференции. 10 апреля 2018 г., г. Астрахань - Астрахань: Издательский дом "Астраханский университет", 2018. С. 132-135.
9. Александров Э.Э. Программирование на языке С в Microsoft Visual Studio 2010: учеб. пособие / Э.Э. Александров, В.В. Афонин. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2010. 424 с.
10. Прата С. Язык программирования С. Лекции и упражнения: пер. с англ. / С. Прата. - 6-е изд. М. : Вильямс, 2015. 928 с.
11. Керниган Б.У. Язык программирования С : пер. с англ. / Б.У. Керниган, Д.М. Ритчи. - 2-е изд., перераб. и доп. М.; СПб. Киев: Вильямс, 2017. 288 с.
12. Савкина А.В. Операционные системы [Электронный ресурс]: учеб. -метод. комплекс / А.В. Савкина, А.В. Нуштаева; ФГБОУ ВО «Нац. исслед. МГУ им. Н. П. Огарева». - Электрон, дан. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2017. - 1 электрон. опт. диск (CD-R). - (Электронные образовательные ресурсы МГУ им. Н. П. Огарева). - Систем. требования: MS Windows XP и выше; привод CD-ROM; Internet Explorer 8.0 и выше. - Загл. с домашней страницы Интернета. -Операционные системы. - 100,00.
13. Синицын С.В. Операционные системы: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования / С.В. Синицын, А.В. Батаев, Н.Ю. Налютин. -3-е изд., стер. М.: Издательский центр «Академия», 2013. 304 с.
14. Акулов О.А. Информатика: базовый курс: учеб. для студ. вузов, бакалавров, магистров, обуч. по напр. «Инофрматика и выч. техника» / О.А. Акулов, Н.В. Медведев. - 7-е изд., стер. - М.: Омега-Л, 2012. - 574 с.
15. Алексеев А.П. Информатика 2015: учеб. пособие / А.П. Алексеев. М.: СОЛОН-Пресс, 2015. 400 с.
16. Гуриков С.Р. Информатика: учеб. для студ. образоват. учреждений высш. образования / С.Р. Гуриков. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2014. 464 с.
17. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
