CC BY
52
Утенин М.В.
Оренбургский государственный университет
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ ГУМАНИТАРНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ УНИВЕРСИТЕТА
В данной статье представлен анализ исследования уровня информационной компетентности студентов гуманитарных специальностей Оренбургского государственного университета. Представлен обзор методов математической обработки материала, включая факторный и дискриминантый анализ. Исследование проводилось по 55 параметрам информационной компетентности.
В последние десятилетия мировое сообщество переживает переход от «индустриального общества» к «обществу информационному». Современные процессы информатизации характеризуются пониманием информации как ресурса, постоянным возникновением и развитием новых технологий хранения, обработки и передачи информации, возникновением информационной среды - киберпространства [7, с. 3]. Переход к информационному обществу определяет необходимость подготовки студентов к профессиональной деятельности, которая будет связана с информацией и коммуникациями. В настоящее время в системе образования усиливается противоречие между традиционным темпом обучения человека и постоянно ускоряющимся темпом появления новых знаний в результате того, что все большая часть человечества занимается их производством. Отмеченное противоречие носит фундаментальный характер. Именно поэтому большинство стран привлекают в систему образования новые информационные технологии и технические средства информатики. Применение информационных технологий в образовательном процессе -один из основных приоритетов в развитии высшей школы, качественно новый этап для всей системы высшего образования, перспективное направление повышения эффективности процесса обучения в высшей школе [6]. Информатизация общества предъявляет новые требования к общему и профессиональному образованию, результатом которого должны стать развитие способностей к освоению, расширению и совершенствованию новых видов деятельности и соответствующих им новых знаний, умений и навыков. Информационная компетентность человека является важной составляющей современного обра-
зованного человека, поэтому важной является подготовка не технолога-исполнителя, умеющего действовать по заранее заданным технологиям, а аналитика-технолога, умеющего приспосабливаться к новым условиям постоянно меняющегося мира. В то же время проблема использования информационных технологий в учебном процессе высшей школы является более чем актуальной в современной науке. В высшей школе имеются определенные достижения в практическом применении информационных технологий в образовании, но практика российского образования еще отстает в этом аспекте от мирового уровня [1].
Существует различная трактовка понятия «компетенция». Как правило, под компетенцией понимают способность реализации знаний и умений в определенной ситуации. Компетенция - это свойство личности, основанное на знаниях, личном опыте, включает теоретическую и практическую подготовленность к профессиональной деятельности. Чаще всего это понятие употребляется для выражения высокого уровня квалификации и профессионализма. В системе уровней профессионального мастерства компетентность находится между исполнительностью и совершенством [11, с. 21-29].
Информационная компетентность означает овладение знаниями, умениями, правилами и нормативами в сфере компьютеризации и информатизации. Информационная компетентность определяется возможностью гражданина информационного общества обеспечить себе свободный доступ к информации, не являющейся тайной, а также способностью:
- публиковать и разглашать собственную информацию в нецензурированном виде;
- обеспечить себе право свободного выбора источника, формата, стандарта, программы и технологии работы с информацией;
- реализовать доступные в обществе возможности относительно производства, передачи, распространения, использования, копирования, уничтожения всей доступной ему информации, включая и его собственную информацию [4].
Информационная компетентность может быть охарактеризована как эффективность, конструктивность информационной деятельности [2, с. 50-51]. В условиях информатизации образования возрастает роль таких качеств, как владение методами и технологией работы с информацией, приобретение умений и навыков поиска, передачи, обработки и анализа информации, ее использования для решения профессиональных задач [9, с. 155]. В связи с этим актуальным становится выделение критериев и признаков информационной компетентности.
Основными умениями в области информационной грамотности, которые должен освоить студент в процессе обучения, являются:
- умение эффективно получить доступ к необходимой информации;
- умение критически оценивать как саму информацию, так и ее источники;
- умение правильно ввести полученную информацию в систему собственных знаний;
- умение эффективно применять информацию для решения специализированных задач;
- понимание проблем, связанных с использованием информации.
Обеспечение формирования этих умений и лежит в основе стандартов информационной грамотности [5]. Данное мнение поддерживают и другие авторы, которые считают, что студент должен знать:
- основные понятия электронно-вычислительной техники (алгоритм, программа, архитектура ЭВМ);
- основные алгоритмические структуры;
- языки программирования;
- уметь пользоваться программным обеспечением широкого профиля (текстовый редактор, графический редактор, электронные таблицы, базы данных);
- использовать специализированное программное обеспечение, ориентированное на конкретную специальность [3, с. 17-18].
В ряде источников в качестве составляющих информационной компетентности предлагаются следующие признаки:
- мотивация, потребность и интерес к получению знаний, умения и навыки в области технических, программных средств и информации;
- совокупность общественных, естественных и технических знаний, отражающих систему современного информационного общества;
- знания, составляющие информативную основу поисковой познавательной деятельности;
- опыт поисковой деятельности в сфере программного обеспечения и технических ресурсов;
- опыт отношений «человек - компьютер».
Информационная компетентность может
быть охарактеризована как эффективность, конструктивность информационной деятельности. В условиях информатизации образования возрастает роль таких качеств, как владение методами и технологией работы с информацией, приобретение умений и навыков поиска, передачи, обработки и анализа информации, ее использования для решения профессиональных задач. В связи с этим актуальным становится не только выделение критериев и признаков информационной компетентности, но и анализ ее уровня.
В результате данного исследования получен уровень информационной компетентности студентов Оренбургского государственного университета. В исследовании участвовало 910 студентов ОГУ, из них студентов экономических специальностей - 134, гуманитарных -227, инженерно-технических - 387, обучающихся информационным технологиям - 108.
По результатам анкетирования был установлен базовый уровень информационной компетентности студентов. Анкетирование проводилось по разработанной анкете, составленной на основании 55 признаков информационной компетентности. Все признаки, обозначенные в анкете, были сгруппированы в вариационные ряды.
Для каждого вариационного ряда было вычислено среднее значение (М) по формуле: Е V
М = -
(1)
где V - суммарный объем исследований, п -количество наблюдений.
Показатель «средней ошибки» (т) вычисляется по формуле:
а
т -л (2)
Требуемое число наблюдений рассчитывалось по формуле:
1;2хрхд
п = ■
Д2
(3)
где п - требуемое число наблюдений, 1 - критерий достоверности (при р = 95%, 1 = 2), р -показатель распространенности по данным литературы; если р в%, то д = 100-р, А2 - доверительный интервал.
Для сравнения вариационных рядов использован 1-критерий Стьюдента. Для вычисления 1-критерия Стьюдента и определения на его основе достоверной разницы в средних величинах определялись выборочные дисперсии для сравниваемых выборок. Затем рассчитывался показатель 1. Если полученный показатель будет > 2, то полученные результаты статистически достоверно отличаются друг от друга.
Формула критерия Стьюдента:
1М1 -М2 |
і =
-у/|Ші2 -Ш22|
(4)
где М1 - среднее значение переменной по одной выборке данных;
М2 - среднее значение переменной по другой выборке данных; т12 и т22 - интегрированные показатели отклонений частных значений из двух сравниваемых выборок от соответствующих им средних величин.
Методы математической обработки материала условно делятся на первичные и вторичные. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в эксперименте измерений. Соответственно под первичными статистическими показателями имеются в виду те, которые применяются в самих методиках и
являются итогом начальной статистической обработки результатов диагностики (итоги результата анкетирования). Вторичными называются методы математической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляются скрытые статистические закономерности [8].
Факторный анализ позволяет провести анализ внутренней структуры изучаемого явления. Статистический смысл факторного решения состоит в том, что матрица коэффициентов корреляции разделяется на несколько факторов. Первый фактор имеет самое высокое процентное значение (удельный вес) и вбирает в себя максимум информации о взаимных связях изучаемых признаков. Второй фактор с меньшим удельным весом включает в себя максимум информации об исходных признаках, за исключением той, которая входила в первый фактор. Статистический смысл третьего и каждого из последующих факторов определяется аналогично. Сумма всех факторов составляет 100%. Удельный вес фактора - показатель вклада, который вносило его влияние в интегральную характеристику взаимных связей изучаемых признаков, складывающуюся из всех факторов. Каждый фактор характеризуется факторными нагрузками признаков. Решение задачи сводится к нахождению факторных нагрузок и показателей и основных факторов, влияющих на уровень информационной компетентности. Проведенный анализ позволил интерпретировать статистические факторы и дать им название. Поскольку первые три фактора вносят решающий вклад в интегральные изменения изучаемых признаков, интерпретация последующих факторов ввиду их малого вклада не проводилась. Основные результаты факторного анализа выражаются в наборах факторных нагрузок и факторных весов. Факторная нагрузка - это значения коэффициентов корреляции каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов. Факторный вес - это количественные значения выделенных факторов для каждого из имеющихся объектов. Объекту с большим значением факторного веса присуща большая степень проявления свойств, определяемых данным фактором.
п
Дискриминантный анализ является разделом многомерного статистического анализа, который позволяет изучать различия между двумя и более группами объектов по нескольким числовым характеристикам объекта одновременно. Дискриминантный анализ - это раздел математической статистики, содержанием которого является решение задачи различения объектов наблюдения по определенным признакам - дискриминантам. Дискриминантная функция есть функция от числовых характеристик объекта, значение которой дает возможность отнести объект к одной из групп. Дискриминантный метод более информативен и определяет величину влияния конкретных факторов, что позволило в нашем случае построить модель информационной компетентности. По данным математической обработки были выделены главные информативные признаки информационной компетентности для студентов разных специальностей. На основании главных информативных признаков составлены модели информационной компетентности.
Анализ уровня развития
информационной компетентности
студентов гуманитарных специальностей
Опытными пользователями были 25,42±19,78% из 227 опрошенных студентов, 70,25± 19,48% считают себя начинающими пользователями, не умели работать на компьютере - 4,33±4,33% студентов. Большинство студентов хорошо владеют компьютерными терминами, им известны термины «программа, операционная система, cd-rom, принтер», при этом 31,17±12,96% допускают ошибки в терминах. Совершенно незнакомы с компьютерной терминологией 31,31±11,84% студентов. Термин «видеокарта» известен лишь 1,8±2,16% студентам. Следует отметить, что программы Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Internet Explorer используют в своей работе 71,86±20,16% студентов. В то же время программы проектирования и автоматизации обсчета данных - AutoCAD, MathCAD, 3DStudio знают лишь 2,61 %±3,13%. Абсолютно не знакомы с программами 23,72±16,53% (табл. 1). Самостоятельно выделить программы для решения какой-либо задачи могут 41,26±12,76%; ровно столько же затруднились
ответить на данный вопрос; 16,79±8,57% не способны выполнить такую задачу самостоятельно. Большинство студентов (более 60%) знает от 1 до 6 компьютерных программ, знание 7-9 программ отмечают 1,26±1,77% студентов. Среди электронных средств обучения предпочтение Интернету отдают 24,6±12,05% студентов. Такая же часть студентов пользуется электронными учебниками и энциклопедиями. Более 30% студентов не используют электронные средства обучения в своей работе (37,55±6,95%) (табл. 1).
В качестве дополнительных источников информации лидирует Интернет, составляя 46,37± 12,72%. Обучающие программы используют 4,31±4,29% студентов, электронные учебники - 6,83±6,8%. Библиотекой пользуется 1/3 студентов, составляя 32,88± 15,19%. Наряду с этим 25,97± 10,32% студентов не использует в своем обучении перечисленные источники информации.
Более половины студентов (53,61±22,88%) обладают опытом анализа информации, процессом разработки компьютерных программ владеют лишь 3,81±5,33% студентов. Большая часть студентов (58,43±11,97%) знакома с процессом разработки программного обеспечения в общих чертах и совсем не владеют данным процессом (37,76± 13,16%). Самостоятельно найти информацию в Интернете могут 61,46±16,98% студентов. Не могут найти информацию в Интернете - 8,33±6,79% студентов. Испытывают трудности в процессе поиска информации в Интернете 30,22±12,20% студентов. Отмечают применение информационных технологий в своей будущей профессии 22,39±16,69%> студентов, 12,67±4,24% студентов затруднились ответить на данный вопрос, 64,94± 18,71% студентов не связывают свою профессию с информационными технологиями.
Таким образом, большинство студентов гуманитарных специальностей относятся к начинающим пользователям информационных технологий, что, по их мнению, связано с невысоким уровнем информатизации их будущей профессиональной деятельности. Однако следует отметить что 16,41 ±7,39% студентов знают языки программирования, 12,05±3,65% умеют работать в графических
Таблица 1. Среднестатистические значения показателей информационной компетентности студентов гуманитарных специальностей
Показатели M±m
1 2
1. Наличие навыка работы на компьютере:
Отсутствует 1,4±1,56/4,33±4,33
Начинающий пользователь 14,6±7,24/70,25±19,48
Опытный пользователь 6,7±6,18/25,42±19,78
2. Знание компьютерных терминов:
Программа, СУБД, операционная система 3,1±1,94/15,07±9,69
Материнская плата, процессор 4,7±3,64/22,12±16,15
Сё-гош, Принтер, Монитор, другие комплектующие 8,2±5,12/33,59±12,33
Память (ИАМ, ИОВ) 4,5±2,8/20,23±9,81
Файл, скрипт, драйвер 3,1±2,54/14,79±10,78
Форматирование, копирование, архивирование и др. 2,7±2,24/13,01±9,61
Видеокарта 0,6±0,72/1,8±2,16
Знание других терминов 7,9±4,9/32,1±12,39
Отсутствие знания терминов 6,7±3,3/31,81±11,33
Количество терминов:
0 6,6 ± 3,4/3 1,31 ±11,83
1-3 7,1 ±4,1 2/29,96±8,67
4-6 5,9±3,0 8/26,14±7,5 1
7-9 3±2,6/11, 8 3 ± 7,41
Ошибки в терминах 6,4±2,6/31,17±12,97
3. Знание компьютерных программ:
Microsoft W ord, Excel, Access, Internet Explorer 14,4±4,8/71,86±20,16
Языки программирования (Pascal, C++) 3,6±2,2/16,41±7,39
Редакторы Photoshop, Coreldraw, Flash 2,7±1,44/12,05±3,65
Far, rar, проводник и др. менеджеры 2,2±2,72/10,12±12,61
Autocad, Mathcad, 1C Бухгалтерия, 3Dstudio 0,4±0,48/2,61±3,13
Знание других программ 2,2±0,96/11,13±5,65
Отсутствие знания программ 6,8±6,52/23,72±16,53
Количество программ:
0 6,6±6,64/22,77±1 7,29
1-3 13,3±4,64/62,35±11,86
4-6 2,8± 1,04/14,71 ±5,5
7-9 0,3 ±0,42/1,2 6± 1,77
4. Использование электронных средств обучения:
Интернет 4,7±2,3/24,6±12,05
Электронные энциклопедии 4,5±2,6/18,42±7,41
Электронные учебники 6,4±4,08/25,44±11,09
Специальные программы, тренажеры 3,7±2,1/17,21±8,59
Использование других электронных средств обучения 1,7±1,72/8,35±8,63
Не используют 7,9±2,7/37,55±6,95
S. Использование дополнительных источников информации:
Интернет, электронная почта 9,9±4,28/46,37±12,72
Электронные энциклопедии, справочники 1,9±0,92/13,47±10,63
Электронные учебники, сё-гош 1,2±1,08/6,83±6,9
Обучающие программы 0,8±0,64/4,31±4,29
Библиотека, рефераты 7,1±3,3/32,88±15,2
Использование других источников информации 0,3±0,48/1,33±2,13
Не используют 6,5±4,7/25,97±10,32
Продолжение таблицы 1
1 2
6. Навык анализа информации:
Имеется 10,2±3,24/53,61±22,88
Отсутствует 12,5±8,9/46,39±22,88
7. Знание процесса разработки программ:
Нет 9,5±6,8/37,76±13,16
В недостаточном объеме 12,1±4,32/58,43±11,97
Да 1,1±1,56/3,81±5,33
8. Навык самостоятельного поиска информации в интернет:
Отсутствует 2,6±2,84/8,33±6,79
В недостаточном объеме 7,3±4,96/30,22±12,2
Да 12,8±5,16/61,46±16,98
9. Связь профессии с информационными технологиями:
Да 4,8±3,2/22,3 9± 16,69
Нет 14,9±8,46/64,94± 18,71
Затруднились ответить 3±1,8/12,67±4,24
10. Навык поиска и применения программ:
Да 9,3±4,3/41,26±12,76
Нет 4,4±3,36/16,79±8,57
Затрудняюсь ответить 9±3,4/41,95±9,53
Примечание: в числителе М - средняя величина, т -т - ошибка относительной величины
дизайнерских программах, что свидетельствует о положительных тенденциях в плане повышения информационной компетентности.
Проблема дидактических измерений сложна. Эта сложность заключается прежде всего в многообразии учебной и обучающей деятельности и ее результатов, в объекте измерения, находящемся в состоянии непрерывного изменения. Вместе с тем введение количественных показателей оценки эффективности является необходимым компонентом получения объективных данных о состоянии и результатах использования информационных технологий в учебном процессе. При исполь-
ошибка средней величины, в знаменателе Р±т, где Р -%,
зовании подобных подходов широко применяются методы математической статистики, теории информации, теории вероятностей, математического моделирования.
Использованные методы математической обработки материала позволили дать глубокую характеристику информационной компетентности студентов Оренбургского государственного университета и определить ее уровень. Методами одномерной и многомерной статистики подтверждена объективность исследования и доказана необходимость системного подхода к комплексной оценке информационной компетентности.
Список использованной литературы:
1. Гуторова Л.Е. Информатика и информационные технологии в вузе // Педагогика и информатика. - 2003. - №2. - С. 21-31.
2. Каракозов С.Д. Информационная культура в контексте общей теории культуры личности // Педагогическая информатика. - 2000. - №2. - С. 41-55.
3. Макарова Л.Н., Шаршов И.А., Г апонова Т.К. Компьютерная культура будущих специалистов в контексте их личностного развития // Педагогическая информатика. - 2003. - №3. - с. 17-23
4. Ракитов А.И. Философия компьютерной революции. - М.: Дело, 1991. - 217 с.
5. Романенко В.Н., Никитина Г.В. Зарубежные стандарты информационной грамотности учащихся // Педагогическая информатика. - 2002.- №2. - С. 3-6.
6. Садовничий В.А., Тихонов А.Н. Компьютерные технологии в высшем образовании. М.: Изд-во Московского университета, 1994. - 375 с.
7. Сытник А.А., Папшев С.В., Гельбух С.С. Информатизация региональной образовательной среды // Технологии интернет на службу обществу: Сборник материалов межрегион. научн.-практ. конф. Под ред. О.А. Панина. - Саратов: изд-во СГТУ, 2002. -150 с. - с. 3-7.
8. Тернет Д. Вероятность, статистика и исследование операций. М.: Статистика, 1976. - 431 с.
9. Ткаченко А., Нестерова Л. Информационная культура будущих инженеров // Высшее образование в России. - 2003. -№1. - с. 153-158.
10. Чошанов М.А. Дидактическое конструирование гибкой технологии обучения // Педагогика. - 1997. - №2. - С. 21-29.
