CC BY
19
7. Лютов А. А. Корпоративная социальная ответственность и американские ТНК / А. А. Лю-тов // США-Канада. Экономика, политика, культура. - 2010. - № 8. - С. 117-126.
8. Elkington J. Cannibals with Forks: The Triple Bottom Line of the 21st Century Business / J. El-kington // Capstone Publishing, 2000. - 162 p.
9. Freeman R. Edward. Corporate Stakeholder Responsibility: A New Approach to CSR / Freeman R. Edward, S. Ramakrishna Velamuri, Brian Moriarty // Business Roundtable Institute for Corporate Ethics, 2006. - 77 p.
10. Воробей В. Корпоративна сощальна вщповщальшсть чи вигода? / В. Воробей // Киево-Могилянська Бiзнес Студш. - 2005. - № 10. - С. 25-36.
Маврина А. О., Войцеховская Ю.В., КопецГ.Р. Социальная ответственность бизнеса: зарубежный опыт
Рассмотрены основные подходы к сущности социальной ответственности бизнеса, экономические причины её формирования и развития, а также современные концепции корпоративной ответственности. Аргументированы позитивные эффекты и противоречия внедрения корпоративной социальной ответственности для организаций и общества. Показана зависимость между уровнем и размером предоставляемых компаниями социальных благ и размером и эффективностью их экономической деятельности. Акцентировано внимание на необходимости внедрения концепции социальной ответственности в бизнес-стратегию компании.
Ключевые слова: социальная ответственность бизнеса, корпоративная социальная ответственность, заинтересованные стороны, стейкхолдеры, этика бизнеса, корпоративное гражданство, социальные инвестиции.
MavrinaA.O., Voytsekhovska Yu.V., Kopets G.R. Business Social Responsibility: Foreigne Experience
The main aspects of business social responsibility are considered along with economic reasons of its forming and development and modern conceptions of corporate responsibility. Positive effects and contradictions from corporate social responsibility introduction are developed both for organizations and society. The relation between the level and volume of companies' responsibility is shown, depending on company size and efficiency of its economic activity. The attention is payed to the need to introduce the concept of social responsibility in business strategy.
Keywords: business social responsibility, corporate social responsibility, stakeholders, business ethics, corporate citizenship, social investment.
УДК 004.42 Доц. М.С. Пасека, канд. техн. наук -
1вано-Франшвський НТУнафти iгазу
ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ АДАПТИВНОГО НАВЧАННЯ I ТЕСТУВАННЯ СТУДЕНТ1В ВИЩОГО НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ
Розглянуто особливост побудови моделей адаптивного навчання i контролю знань у вищих навчальних закладах. Представлено найпростгш та необхщш процедури опрацювання даних результапв навчання й тестування знань. Використано шнова-цшний шдхщ до адаптивного конструювання теспв, представлений у сучаснш теори тестування. Запропоновано використовувати адаптивну система навчання й тестування для шдвищення якосй навчання i основi компетентшсного шдходу. Впровадження адаптивних алгоритмов дасть змогу формувати послiдовнiсть подання навчального ма-терiалу - програму основного та повторного навчання, вщповщно до поточних компе-тендiй студенпв.
Ключовi слова: адаптивний тест, опрацювання даних тесйв, параметрична оцшка, яюсть тесту, моделi адаптивного тестування.
Актуальнкть. Сучасне тестування е комплексом стандартизованих методов вишрювання латентних (тобто недоступних для безпосереднього спосте-
реження) параметрiв людини
шсть освiтнiм стандартам у когнiтивнiй обласп знань
ристовують математичнi методи планування та оброблення результат
вання, а також сучасш технологií оброблення шформацп
Об'ективний контроль знань дань нашого часу. Його вдаеться виконати при критерiально терпретацií тестування. Критерiально тальки для оцiнювання рiвня знань сягнень вщносно певного критерiю на mдставi логiко завдань. Важливою задачею е вибiр технологií та архiтектурного шдход дав би змогу створити гнучку платформу побудови систем тестуванн легкого íх налаштування на будь
платформи без обмеження на види тестування чи на типи тестових питань форматав тестiв. Така платформа повинна мати чико визначений опис штер фейсiв й основних компонентiв системи
якими системами навчання без необхвдноста вносити змiни у вих теми тестування.
Окрш цього, важливою також е можливкть автоматизацií побудови тес тових завдань з орiентацiею на побудову валвдних
повних тестав [1, 3]. Для визначення цих характеристик застосовують певне ста тистичне оброблення матерiалiв навчання
тичними методами дае змогу отримати iнформацiю про íх прихован що не можуть бути виявленi за допомогою експертних методiв
Типи тес™. Тести можуть розрiзнятися за орiентованiстю та за типом побудови тестових питань. орiентований тест i нормативно
вважають тест, що призначений для вимiру тiеí частини навчального матерiалу яка засвоена студентом або для визначення ввдповщноста студента критерда. Обидва типи можуть мктити однаковi завдання опрацюваннi та штерпретацц результатiв
няють два види тестав, що е завжди незмiнними та генеруються за допомогою генератора випадкових чисел iз сховища бази питань бiр чiтко визначених питань,
римуе цей тест без змiн. Такий тест дощльно використовувати у процес зас воення знань для самоконтролю та промiжного контролю студентiв чальних закладш. Тест дае змогу побачити ршень успiшностi групи загалом i прогалини викладача пiд час викладання матерiалу неруються випадковим чином
пiд час створення яких задаеться тематика цього тесту з кожно!' теми, час на проходження тесту на складностi питань (адаптивш тести статичних або адаптивних даних
комп'ютерний тест за умови великого банку даних питань 1000 питань гарантуе генеращю практично повнiстю рiзних тестав рюе значнi труднощi пiд час формування питань i варiантiв ввдпо зручно застосовувати для контрольних теспв
но побудувати iндивiдуальнi тести для кожного студента i перевi
власний рiвень знань. Рiзновидом статичного тесту е адаптивний тест з адап-тивним алгоритмом формування тестових питань, тобто тест, завдання якого пред'являються студенту залежно вiд того, як вш виконав попередне завдання або сукупшсть попереднiх завдань [4, 5]. Загальне правило адаптивного тесту: ефективне виконання кiлькох завдань е пiдставою для пред'явлення наступного пулу завдань складшших, а неефективне виконання пулу завдань - тдставою для пред'явлення менш складного завдання, тобто порядок питань залежить вiд попереднiх вiдповiдей студента. Таким чином, адаптивний тест е варiант авто-матизовано'! системи тестування зi заздалегiдь вiдомими параметрами складнос-тi, що, своею чергою, дае змогу викладачевi зменшити кiлькiсть тестових питань до 300 з обов'язковою розбивкою питань за складшстю.
Багаторiвнева адаптивна модель складностi тестових завдань. Модель адаптивного представлення знань передбачае структуризацгю знань та й формалiзацiю. Проблеми проектування адаптивних тестових завдань станов-лять головне завдання тд час розроблення автоматизованих адаптивних тестових систем i розроблення багаторiвнево! моделi контролю знань (рис. 1).
Кшьюсть рiвнiв деталiзащ! складностi iерархiчно! моделi знань предметно! обласп залежить вiд ступеня детаизаци понять. Такий пiдхiд до оргашзаци адаптивних тестових систем дае змогу значно скоротити час тестування, змен-шити обсяг пам'ятi, займаних базою знань i даних [4]. В якосп адаптивно! траектори компетенци студента когштивно! областi пропонуються: класифка-ц1я типГв об'ектiв (творчий, вмшня, вiдображення, впiзнання), видiлення деяких фундаментальних видГв зв'язкГв мГж об'ектами.
Рис. 1. Модель адаптивного представлення знань
Прикладом використання iepapxÍ4HOÍ структури у тестовш системi е INDIGO (Indigo Software Technologies) [1], яка складаеться з питань i груп питань. На цей час в адаптивних тестових системах доступш п'ять типiв питань: вибip одного ваpiанта вiдповiдi, множинний вибip правильно! вщповщ, введения вщ-повiдi з клавiатуpи, установка вiдповiдностi, розстановка у потpiбному порядку.
Опрацювання результатiв тестування. Система опрацювання даних pезультатiв оцiиювания знань реаизуе тестування студентiв вищих навчальних закладiв за iидивiдуальною тpаeктоpieю для формовано! компетенци. Процес тестування реаизуеться вщповщно до адаптивно'! моделi тестування. 1ндивщу-альна тpаeктоpiя тестування мютить тестовi завдання 3-х piвнiв складности оцiнка знання модуля на "3", "4", "5". Ця шкала е ушверсальною, так Г! можна записати i у виглядi 100-бально'! шкали оцiиювания, розбиваючи результати на дiапазони, якi будуть ставитися до представлених piвиями складностi.
Для кожного тестового завдання вводиться штегрований коефiц знання що враховуе як засвоення поточного матерiалу пiнь освоення матерiалу, ваговий коефщент вiдповiдi ювання порогово'1 величини рiвня складностi проходження зав ного проходження певного рiвня складностi тестового завдан римати коефiдiент 2 > 0,7. Таким чином надавати рiзнi рiвнi складностi тестових завдань
Розглянемо адаптивну модель тестування на основi автоматизов шдходу, задану кортежом: А
вень, який вiдображае значення результату рiвня складносп тестових з
Х0 - результат тесту при значенш
0,8; Х2 - результат тесту при значенш
вень, який вщображае значення результату тесту
оцшка 3; У4 - оцшка 4; У5 - оцшка
сташв, який вщображае рiвень складностi тестових завдань i точку зупин теми; Б - зупинка роботи системи складшсть питань на оцшку 4, вий стан системи (у момент часу
траектори навчання, групи питань для визначення наступного рiвня складностi тестових завдань; ¿(Бь X) -
вхiдного значення рiвня перехiд до наступного рiвня складно
дань або завершення тесту; X
значення рiвня оцiнки, зароблено'' студентом
Модель опрацювання даних воображено на рис. 2. Адаптивна система дае змогу виявляти ступiнь вивчення навчального модуля на виходi результат засвоення ристовуватися для ршення про перехщ до нас тупного етапу навчання.
Описана модель тестування дае змогу оп тимзувати час навчання, оскшьки стан орiентований на iнтегрований показник успiш носи i за нього вiн може отримати оцiнки вiд двох до чотирьох.
Таким чином, якщо в станi переходить в стан i на виходi видаеться результат тестовi завдання вищо! складностi й оцiнюються знання на ощн цьому випадку прогнозуе вихщний сигнал
стан зберiгаеться у динамiчному профiлi студента i може використовув як вхщний рiвень для моделi переходiв мiж модулями знань
Модель оцшювання знань студент1в рахунку пiдсумковоl оцiнки в адаптивних тестах
компетенци студента, пропонуемо використати модель контролю знань у кшька кроюв (рис. 3).
Крок перший - вхщний контроль знань дисциплiни студенти мають пройти тест вхiдного контролю
питання з попередньо'* (сумiжно'í) дисциплiни, якi е необхiдними для успiшного засвоення поточно'' дисциплши. Тест складаеться з п-но'' кiлькостi питань. Для оцiнювання знань на цьому кроцi використовуемо класичну формулу тдрахун-ку балiв за кожну правильну/неправильну вiдповiдь:
п
X = I * , (1)
г
де хг - бал за конкретне питання вщповщ для Х-го питання.
Пiдсумкову суму балiв розраховуемо як суму балiв за кожну отриману вiдповiдь на X питання:
п
X = X хг, (2)
г=1
де X - сума баив за п-ну кiлькiсть питань тесту.
Зважаючи на те, що знання студента зi сумiжного предмета е необхщни-ми для устшного освоення поточно'' дисциплши, використаемо таку шкалу оць нювання знань:
3
• якщо X = — п, то студент усшшно пройшов вхiдний контроль i мае необхiднi
4
знання для вивчення дисциплiни, що вивчаеться;
• якщо — п < X п, у такому випадку пропонуеться ще раз пройти вхщний
5 4
контроль знань, вказавши на допущеш помилки. У разi повторного отримання 3 3
балiв у межах (— п ^ — п) студент зобов'язаний повторити базовий курс сумiж-54
но'1 дисциплiни самостiйно; 3
• якщо X < — п, то базовi знання студента не достатш для успiшного вивчення
поточно'1 дисциплши. Студент зобов'язаний повторити базовий курс сумiжноl дисциплши самостшно.
Крок другий - поточний контроль знань. У разi устшного складання вхiдного контролю знань студент може проходити поточний контроль за темами, що вивчаються. Надаи формування оцiнки % з будь-яко'' теми ново'' дис-циплiни Т будемо проводити зпдно з формулою (2), враховуючи коефщент
складностi питання: 3
• якщо > — п, студент усшшно склав Т■ тему та мае право на складання нас-
4
тупно1 Т+1 теми;
• якщо — п < ^ ^ — п, студент за допомогою модуля пояснень (рис. 3) проходить
54
цей тест у режимi навчання, а потiм знову у режимi тестування, отримуючи питання з I та II рiвнiв складностц 3
• якщо Яг > — п, студенту пропонуеться повторне вивчення теми.
Рис. 3. Модель адаптивного навчання i тестування знань студента
Крок третт - тдсумковий контроль знань дисциплши студенти проходять тдсумковий контроль знань юсть балiв розраховуемо за такою формулою
де Ук - бал за вiдповiдь на «-ну ктьюсть питань
За шкалою оцшювання пiдсумкових знань виставляють таю ощнк
9
• якщо — п < У < п, студент отримуе оцiнку
3 9
• якщо — п < У < — п, студент отримуе оцшку
33
• якщо — п < У < — п, студент отримуе оцшку
5 4
3
• якщо У < — п, за допомогою модуля адаптивного прийняття ршень проводит
ся аналiз тем, яю студент знае погано складання тесту.
Пiдсумковий контроль компетенцiй студенпв вищих навчальних з дiв вщображае адаптивний варiант питань попереднiх теспв цювання даних адаптивного навчання та тестування ки знань студенлв виставляе тдсумкову оцiнку студенту
таточна. Розроблена модель адаптивного навчання й тестування передбачае ви-конання головно! вимоги до контролюючо! системи: гнучкiсть програми контролю i достатне охоплення предмета системою питань.
Висновок. Запропонована адаптивна система навчання i тестування мо-же використовуватися для шдвищення якостi навчання на основi компетентшс-ного пiдходу. Застосування репозиторiю тестових ресурсiв дасть змогу накопи-чувати тестовi завдання та результати тестування для необхвдних компетенций i на 1х основi будувати iндивiдуальнi тести й проводити системний аналiз тестових питань. Використання ще! системи дасть змогу адаптивно формувати посль довнiсть подання навчального матерiалу - програму основного та повторного навчання, ввдповвдно до поточних компетенцiй студеипв.
Адаптивна система навчання i тестування частково дае змогу ощнити са-мостiйно отриманi знання студента протягом семестру за рахунок рефератив-них та уточнюючих питань, що ввдображаеться в сумарнiй кiлькостi отриманих ним балш.
До переваг тако! адаптивно!' шформацшноьаналиично! системи можна вiднести: можливкть редагування банку тестш; зменшення навантаження на викладача за рахунок передачi частини функцiй адаптивнiй пiдсистемi контролю знань, а саме: швидке отримання результатiв випробування i звшьнення викладача вiд трудомiсткоí роботи з опрацювання результатiв тестування; об'ектив-нiсть в оцiнцi; конфiденцiйнiсть при аношмному тестуваннi; тестування на комп'ютерi цiкавiше порiвняно з традицiйними формами опитування, що ство-рюе позитивну мотивацiю у студештв.
Структура желектуально! адаптивно! пiдсистеми контролю знань е уш-версальною i не залежить вiд 11 наповнення. Пiдсистему можна використовува-ти в рiзних адаптивних iнформацiйних системах без iстотних змш.
Лiтература
1. "INDIGO" - программа дая создания тестов и тестирования. [Электронный ресурс]. -Доступный с http://indigotech.ru / - Загл. с экрана.
2. Глибовець M.M. Проблема оргашзаци навчальних ресурсов: побудова депозитарвд / M.M. Глибовець, В. Яцевський // Теоретичнi та прикладш аспекти побудови програмних систем : матер. М1жнар. конф. - К. : Вид-во "Либщь", 2005 С. 49-61.
3. Pasyeka M.S. Adaptive Model Evaluation Test Tasks Of Universities, As An Element Of Improving The Quality Of Education / M.S. Pasyeka, N.M. Pasyeka, V.M. Yurchyshyn, O.F. Kozak, V.V. Bandura // Computer Science & Information Technologies CSIT'2014, 22-24 Nov. 2014, Lviv, Ukraine, NAC. University "Lviv. Polytechnic". - Lviv : Printing Center of Publishing House of Lviv Polytechnic National University, 2014. - Pp. 122-125.
4. Pasyeka M. Mathematical model of adaptive knowledge testing / M. Pasyeka, T. Sviridova, I. Kozak // Perspective technologies and methods in MEMS: proceedings of the Fifth international. proc. young doctrine. MEMSTECH2009, 22-24 APR. 2009, Lviv, Polyana, Ukraine / NAC. University "Lviv. Polytechnic. - Lviv : HP Tower and Co, 2009. - Pp. 96-97.
5. Weiss D.J.(Ed) New Horizons in Testing: Latent Trait Test Theory and Computerised Adaptive Testing. - New York, Academic Press, 1983. - 345 p.
Пасека Н. С. Обработка данных адаптивного обучения и тестирования студентов высшего учебного заведения
Рассмотрены особенности построения моделей адаптивного обучения и контроля знаний в высших учебных заведениях. Представлены самые простые и необходимые процедуры обработки данных результатов обучения и тестирования знаний. Использован инновационный подход к адаптивному конструирования тестов, представленный в
современной теории тестирования
чения и тестирования для повышения качества обучения на основе ко хода. Внедрение адаптивных алгоритмов позволит формировать после подачи учебного материала - программы основного и повторного обучения ствии с текущими компетенциями студентов
Ключевые слова: адаптивный тест оценка, качество теста, модели адаптивного тестирования
Pasyeka M.S. Data Processing of Adaptive Learning and Testing St of Higher Educational Institutions
Some features of the construction of models of adap gement in higher educational institutions are studi res of data processing of the results of training a novative approach to adaptive design of tests prese adaptive system of training and testing to enhance ach is proposed to be used. Implementation of adapt of applying the training material - basic and recur competencies of students.
Keywords: adaptive test, data test, parametric evaluation, th del of adaptive testing.
УДК 331.105.5
ПОНЯТТЯ "ЕЛЕКТРОННИЙ ФР1ЛАНС" У ПРЕДМЕТНОМУ ПОЛ1 ОНЛАЙН ОСВ1ТИ
Розглянуто роль електронного фршансу в поширенш гнучких i не форм зайнятосй. Розкрито змют категорп понять "онлайн-репетитор", "тьютор
печний пошук освггян вщповщного профшю потрiбно проводити н 1нтернет^ржах фршансу, на яких розмщуються портфолю претендентiв з детальним описом шформацп про них. Визначено причини
електронним фрiлансом, та обгрунтовано негативнi наслiдки тако! дiяльностi Ключовi слова: електронний фршанс
Постановка проблеми
воджуеться звуженням сфери повно1 зайнятостi бiлiзацií й дестандартизацií, нестандартних форм зайнятостi су в рамках робочого дня, тижня
Саме тому дедалi бiльшою популярнiстю у розвинених крашах к фрiланс як вшьна форма органiзацií трудового процесу без юр млення зобов'язань сторiн, основною характеристикою яко1 е вiдокремлення ви конавця вiд отримувача послуг
Анашз останнгх дослщжень та публiкацiй мслв представлено у роботах Е
розглядають фршанс у контекстi експортоорiентованоí сфери пос сшських вчених науковi пiдвалини розвитку теорií фршансу ганiзацií працi та зайнятосп населения
Одними з перших про використання електронних фршансерш винт практицi та його майбутне заговорили С
