_______МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №7/2015 ISSN 2410-700Х______
УДК 378
Нуриев Наиль Кашапович
д.п.н., профессор, заведующий кафедрой информатики и прикладной математики КНИТУ,
г. Казань, РФ, E-mail: nurievnk@mail.ru Старыгина Светлана Дмитриевна к.п.н., доцент, доцент кафедры информатики и прикладной математики КНИТУ,
г. Казань, РФ, E-mail: svetacd_kazan@mail.ru Гибадуллина Эндже Анваровна студентка КНИТУ, г. Казань, РФ E-mail: rainy_happiness@bk.ru
ОЦЕНКА КОМПЕТЕНТНОСТИ ЧЕРЕЗ КАЧЕСТВА ВЛАДЕНИЯ КОМПЕТЕНЦИЕЙ
Аннотация
В новых стандартах требуется оценить академическую компетентность студента. Предлагается алгоритм, который на основе тестирования позволяет с требуемой надежностью оценить эту компетентность на основе оценки глубины усвоенных студентом знаний.
Ключевые слова
компетентность, АВС-способности, глубина знаний, полнота знаний, целостность знаний Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ (проект № 15-07-05761)
Как известно [1-4] любую проблему человек решает через три макрооперации: 1) формализует проблему в когнитивной сфере и трансформирует ее в задачу; 2) конструирует план (алгоритм) решения этой задачи; 3) реализует (исполняет) этот план на практике. Все эти операции человек делает лучше или хуже в зависимости от развития своих способностей (умений) на фоне усвоенных им знаний. При этом умения рассматриваются как практическое проявление его способностей и знаний, т.е. чем выше уровень развития способностей и наличия знаний, тем больше умений он проявляет в деятельности. Модель взаимосвязи в деятельности способностей человека, его знаний, а также других ресурсов приводится на рис.1.
Рисунок 1 - Инвариантная схема разрешения проблем определенной сложности
По этой модели деятельность человека происходит следующим образом: ВХОД (проблема сложности S) трансформируется в ВЫХОД (в результат) под управлением (АВС - способностей) с помощью механизма (знания и другие ресурсы).
145
_______МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №7/2015 ISSN 2410-700Х____
Из модели следует, что эффективность разрешения человеком проблемы корреляционно (KF) зависит (как минимум) от шести параметров, которую формально можно записать:
Э = KF (A, B, C, POL, CHL, S)
Через A, B, C - соответственно обозначены формализационные, конструктивные и исполнительские способности человека, POL и CHL- полнота и целостность усвоенных им знаний, S - сложность решаемой проблемы. Очевидно, что чем выше значения параметров A, B, C, POL, CHL, тем больше (по вероятности) значение параметра Э. В то же время чем больше значение параметра S, тем меньше (по вероятности) значение показателя Э, т.е. на практике проявление способностей и знаний человека компенсируются сложностью решаемой им проблемы. Рассмотрим ситуацию: допустим в рамках какой-то компетенции на специально разработанной шкале, которая называется шкала качества владения компетенцией (KBK [1]) отобразим значения параметров A, B, C, POL, CHL двух специалистов (рис 2.) Например,
Специалист 1: A=a1; B=b1; C=c1; POL=pol1; CHL=chl1;
Специалист 2: A=a2; B=b2; C=c2; POL=pol2; CHL=chl2;
Рисунок 2 - Модели состояния развития двух специалистов на шкале KBK
Как следует из модели, эти специалисты обладают разным деятельностным потенциалом [5], т.е. специалист 2 способен решить круг проблем гораздо большей сложности, чем специалист 1.
На практике принято, что компетентность специалиста оценивают исходя из сложности круга проблем, которую он способен разрешить. Поэтому комплекс параметров <A, B, C, POL, CHL> с конкретными их значениями вполне может характеризовать компетентность или некомпетентность специалиста. Очевидно, что в любой сфере деятельности существует «порог сложности проблем», за которым специалист считается компетентным, т.е. его компетентность проявляется в том, что он способен разрешать проблемы выше этой пороговой сложности.
Из данных статистики следует [6,7], что уровень развития ABC способностей «сильно» (почти линейно) зависит от глубиной усвоенных знаний [8] специалиста (коэффициент корреляции в среднем к = 0,87), поэтому на практике можно использовать этот факт и построить следующий алгоритм оценки академический компетентности студентов. Поясним этот алгоритм на примере. Пусть имеется база вопросов тестового контроля знаний из определенной компетенции, где часть вопросов предназначены для выяснения полноты усвоенных знаний, а другая часть вопросов для выяснения целостности усвоенных знаний будущего инженера. Допустим, тестируемый студент правильно ответил на 8 из 10 вопросов на полноту и на 7 из 10 вопросов на целостность усвоенных знаний. Исходя из этого, величина глубины усвоенных знаний студента в рамках осваиваемой компетенции оценивается, как GLB = 0,8 * 0,7 = 0,56, т.е. можно утверждать, что им освоено только 56% компетенции из 100% с надежностью к = 0,87 (87%).
Список использованной литературы:
1. Старыгина, С.Д. Подготовка инженера в метрическом компетентностном формате в рамках профессионально-ориентированной дисциплины / С.Д. Старыгина, Н.К. Нуриев, Л.Н. Журбенко //
146
________МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №7/2015 ISSN 2410-700Х_____________________________
Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2008. - V.11. -№ 3. - С. 296-318. ISSN 1436-4522
2. Нуриев, Н.К. Подготовка инженеров в дидактических системах нового поколения / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Титов, Е.В. Пашукова // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2011.- V.14. - N 4. - С. 386-403. - ISSN 14364522
3. Нуриев, Н.К. Проектирование дидактических систем нового поколения с использованием облачных технологий / Н.К. Нуриев, С.Д.Старыгина, Г.М. Ильмушкин, Н.К. Шайдуллина // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2013. - V. 16. - № 4. - С. 412-429. ISSN 1436-4522
4. Гибадуллина, Э.А. Организация в компетентностном формате базы учебных задач по дисциплине «Вычислительная математика» / Э.А. Гибадуллина // Наука: прошлое, настоящее, будущее: сборник статей Международной научно-практической конференции. - Часть 1. - Уфа: Аэтерна, 2015. - С. 139-144.
5. Нуриев, Н.К. Цифровая модель деятельностного потенциала инженера / Н.К.Нуриев, С.Д. Старыгина // Альма-Матер - 2011. - № 10. - С.49-55.
6. Нуриев, Н.К. Дидактическая инженерия: проектирование техногенной образовательной среды быстрого развития / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Нуриев, О.Н. Зайцева - Материалы VII Международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2015» (ИКТ в образовании: технологические, методические и организационные аспекты их использования) - Казань: ЮНИВЕРСУМ, 2015 - C. 429-435.
7. Старыгина, С.Д. Дидактическая инженерия как метрико-ориентированная методология
инженерного образования / С.Д. Старыгина, Н.К. Нуриев // Международный электронный журнал “Образовательные технологии и общество (Education Technology & Society)”
(http://ifets.ieee.org/russian/periodical/joumal.html). - 2014 - V.17. - N 3. - С. 569 - 582. - ISSN 1436-4522.
8. Нуриев, Н.К. Дидактическая инженерия: логистика профессионального развития на основе
обучения / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, Д.А. Ахметшин // Международный электронный журнал “Образовательные технологии и общество (Education Technology & Society)”
(http://ifets.ieee.org/russian/periodical/joumal.html). - 2015. - V.18. - N 2. - С. 576-589. - ISSN 1436-4522.
© Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, Э.А. Гибадуллина, 2015
УДК 378.1; 371.3
Обидин Сергей Витальевич,
студент 3 курса факультета физической культуры, Новокузнецкий филиал-институт ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»,
г. Новокузнецк, Российская Федерация Бойкова Ирина Васильевна, аспирант,
Новокузнецкий филиал-институт ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»,
г. Новокузнецк, Российская Федерация Ffk-nauka@ya.ru
НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО СТАНОВЛЕНИЯ ПЕДАГОГА В СИСТЕМЕ ДЕТЕРМИНАЦИИ И ВЕРИФИКАЦИИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ СОВРЕМЕННОГО
ВОСПИТАНИЯ
Аннотация
В статье описана практика реализации условий продуктивного становления будущего педагога по
147