CC BY
44
СИНТЕЗ ОБОБЩЕННЫХ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ GENERALIZED MODELS SYNTHESIS OF DISTRIBUTED EDUCATIONAL STRUCTURE FOR CONTINUING PROFESSIONAL EDUCATION
Новиков Алексей Васильевич / Alexey V. Novikov ,
проректор по информационным технологиям Московского государственного университета экономики, статистики, информатики, vice-Rector for information technology of MESI,
Аннотация
Рассмотрена распределенная образовательная структура - открытая информационно-образовательная среда непрерывного профессионального образования МЭСИ. Синтез обобщенных моделей используется в качестве методологической базы оптимизации управления процессом подготовки специалистов распределенной образовательной структуры МЭСИ.
Annotation
Consider the distributed educational structure - an open educational environment for continuing professional education MESI. Generalized models synthesis is used as a methodological basis to optimize the management of training distributed educational structure MESI.
Распределенные образовательные структуры, непрерывное профессиональное образование, сложные системы, АСУ, модель профессиональной деятельности специалиста, системы поддержки и принятия решений, качество подготовки, востребованность выпускников, комплексная оценка результатов, множественный регрессионный анализ.
Distributed educational structures, continuing professional education, complex systems, automated control systems, model of professional activity, of the expert support systems and
1
decision-making, quality of training, demand for graduates, integrated assessment results, multiple regression analysis.
1. Актуальность
Основные направления развития образования в контексте компетентностно-ориентированных федеральных государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) требуют модернизации образовательного процесса в вузах на уровне основных образовательных программ (ООП) с целью повышения качества образования и подготовки высококвалифицированных конкурентоспособных специалистов. Проектирование ООП в компетентностном формате основано на реализации одного из ведущих принципов - ориентации на потребителей: обучающихся и работодателей. Результатом этого должно стать обновление содержания образования соответствующего уровня, образовательных технологий, использование инновационных методов обучения, обеспечение условий для гармоничного развития личности. Происходит смещение акцентов на результаты образования: знания, умения, навыки, компетенции.
Работодатели принимают все более активное участие в разработке ООП, их корректировке согласно требованиям, предъявляемым к потенциальным работникам, организации подготовки специалистов по образовательным программам для конкретных предприятий или групп предприятий одного профиля. В Министерстве образования и науки РФ при участии представителей объединений работодателей постоянно обсуждаются вопросы по координации действий в сфере образования и науки, направленные на повышение устойчивости развития российской экономики и снижение напряженности на рынке труда. При Российском союзе промышленников и предпринимателей действует комиссия по профессиональному образованию для содействия реформированию системы образования, взаимодействию бизнеса и сферы образования [1].
Одним из основных факторов, определяющим основную тенденцию развития современных систем подготовки специалистов, является усложнение производственных и экономических систем, и вследствие этого усложнение ООП соответствующих специальностей и направлений подготовки и их информационно-методического обеспечения (ИМО).
Доступность, качество и непрерывность профессионального обучения специалистов, удовлетворяющих потребности современной инновационной экономики в высо-
2
коквалифицированных кадрах, обеспечивают распределенные образовательные структуры (РОС) с соответствующей информационно-образовательной средой (ИОС).
2. Открытая ИОС непрерывного профессионального образования
МЭСИ
Одной из крупнейших распределенных образовательных структур РФ является открытая ИОС непрерывного профессионального образования Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) [2], в которой используются дистанционные технологии обучения. ИОС МЭСИ ориентирована на максимальное обеспечение доступности и качества образовательных услуг для различных категорий населения на основе современных информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) [3, 4]. МЭСИ является членом Европейской Ассоциации международного образования, Европейской Ассоциации университетов дистанционного образования и др.
В МЭСИ действует корпоративный портал, основная задача которого - формирование и поддержание функционирования единой интегрированной ИОС МЭСИ для обеспечения работы обучающихся и сотрудников МЭСИ со всеми информационными ресурсами: хранилищами данных, информационными системами (ИС), разнообразными приложениями. Данные на корпоративном портале МЭСИ по мере изменения исходной информации постоянно обновляются различными службами и подразделениями: деканатами, управлениями, отделами и т.д. В МЭСИ создана и постоянно развивается система информационных сервисов и инструментов автоматизации и управления процессами РОС, обеспечивающая эффективное исполнение бизнес-процессов: образовательного, научного, управления деятельностью сотрудников и студентов и т.д. Автоматизированы практически все процессы вуза.
Основные компоненты единой ИОС МЭСИ (портал):
Электронный кампус - обучение в сети. Репозитарий учебных объектов http://study.mesi.ru.
Сайт МЭСИ - учебно-методические комплексы (УМК) на сайте http://mesi.ru.
ИЦД - среда для работы распределенных кафедр.
КИС МОДУС - региональный документооборот.
Обеспечены групповая работа с документами, портальная технология, вебдоступ http://sр.mesi.ru; on-line-коммуникации, видеоконференции, совместная работа с приложениями http://liveserv.corp.mesi.ru; документооборот, контроль прохождения документа, контроль исполнения.
3
Ввиду сложности всех направлений деятельности РОС МЭСИ, в т.ч. образовательного процесса, для исследования процессов используется технология с применением моделей (model-based development - MBD). Ее универсальность позволяет оптимизировать процессы, в т.ч. основной процесс - образовательный процесс подготовки специалистов.
3. Моделирование «больших» сложных) систем и процессов
Моделирование является основным методом исследования сложных социальноэкономических, производственных, технологических систем и процессов. Моделирование используется в целях: анализа деятельности системы или процесса; поиска оптимальных значений и прогнозирования значений параметров системы или процесса.
В процессе моделирования сложных систем и процессов используют различные типы моделей. Нормативные (прескриптивные) модели позволяют выбрать лучший вариант управленческого поведения. Реализация таких моделей позволяет представить рекомендации по оптимальным решениям. Аналитические (дескриптивные) модели на основе известных или предполагаемых значений (оценок) некоторых ведущих факторов позволяют указать ожидаемые значения результативных факторов.
Основные принципы разработки моделей - это адекватность и системность. Адекватность модели означает требование максимального приближения теоретической модели к устойчивым, существенным характеристикам и закономерностям исследуемой системы или процесса.
Система обладает свойством целостности: это совокупность взаимосвязанных элементов, образующих единое целое, направленная на достижение единой цели.
Организации и предприятия, в которых имеются образовательные, научные, производственные, управленческие процессы относятся к сложным, «большим» системам, включающим людей как составные элементы [5]. К таким системам относится РОС МЭСИ.
Для «больших» систем характерно наличие выделяемых частей - подсистем, вероятностный характер их взаимодействия с внешней средой, системный эффект, когда совокупность объектов, объединенная в систему, вызывает появление новых свойств, эмерджентностъ. Эмерджентностъ выражается в том, что свойства «большой» системы это не простое объединение свойств отдельных ее подсистем, а появление свойств, не присущих ни одному из ее элементов.
4
Системный подход является основным научным принципом анализа и синтеза «больших» систем и их подсистем и состоит во взаимосвязанном рассмотрении всех элементов (подсистем) системы.
В соответствии с системным подходом РОС МЭСИ как исследуемый объект рассматривается, с одной стороны, как единое целое, а с другой, - как совокупность относительно самостоятельных подсистем каждая из которых обладает своими собственными целями: Достичь общих целей всей организации можно только в том случае, если исследовать взаимодействие всех ее подсистем. Критерием выбора оптимального решения является максимум эффекта для всей системы в целом, а не для отдельных подсистем.
Практическая реализация этого принципа предполагает создание моделей, которые бы соответствовали содержанию каждой отдельной подсистемы и одновременно позволяли бы построить целостную картину возможного развития системы и процессов, в ней протекающих, в будущем [6].
Для реализации системного подхода необходимо:
1) определить цели развития системы для правильного формирования критерия оптимального функционирования, учитывая требования более общей системы, частью которой она является;
2) провести структурный анализ системы, раскрывающий характер взаимосвязи и назначение каждой подсистемы;
3) исследовать особенности управления и механизм обратных связей для наилучшей реализации управленческого решения;
4) определить характер и степень влияния на систему условий ее функционирования (среды) для повышения надежности управленческих решений;
5) исследовать процессы принятия и реализации решений в каждом блоке системы с учетом его взаимодействия с другими подсистемами и его места в системе в целом.
Особенности «больших» (сложных) систем определяют особенности системного анализа. Прикладная направленность системного анализа приводит к необходимости использования всех современных средств научных исследований - математики, вычислительной техники, моделирования, натурных наблюдений и экспериментов.
Методы системного анализа применяются в «больших» системах при перспективном и текущем планировании, управлении основными процессами, распределении
5
ресурсов, сбора информации в АСУ. При решении задач системного анализа наряду с математическим аппаратом применяются эвристические методы.
Моделирование создает методологическую базу оптимизации управления процессом подготовки специалистов в РОС МЭСИ.
АСУ РОС МЭСИ является средством реализации миссии и целей РОС МЭСИ по обеспечению высокого качества непрерывной подготовки специалистов, высокого уровня востребованности выпускников.
Развитие АСУ РОС МЭСИ позволяет решать основные задачи организации: реализация стратегии развития, управление образовательной деятельностью, управление научной деятельностью, увеличения персональной эффективности профессиональной деятельности преподавателей и сотрудников.
4. Разработка модели профессиональной деятельности специалиста
Важная составная часть «большой», сложной системы РОС МЭСИ - ИОС, составными элементами которой являются ООП, разработанные вузом и содержащие учебно-методические комплексы (УМК) по специальностям подготовки. К этим УМК в ИОС посредством современных ИКТ предоставляется удаленный доступ для обеспечения доступности образования. УМК специальности создается в соответствии с моделью профессиональной деятельности специалиста (ПДС) в целях обеспечения подготовки компетентностных выпускников, востребованных инновационной экономикой.
Модель ПДС как элемент ИОС РОС, определяющий содержание образовательного процесса по ООП специальности, относится к эргатическому виду сложных систем, в которых человек рассматривается как важнейший элемент [7].
Модель ПДС используется в процессе учебной и научно-исследовательской работы студентов с целью отработки знаний, умений, навыков для эффективной практической деятельности специалиста, формирования профессиональных компетенций [8]. Профессиональные компетенции структурируются в соответствии с основными видами профессиональной деятельности: проектный, производственно-технологический, организационно-управленческий, аналитический, научно-исследовательский.
Компетентностный подход позволяет устранить расхождение между образовательной программой и реальными потребностями специалистов и работодателей.
Разработка модели ПДС вызывает необходимость решения задач идентификации анализируемой процедуры технологического или бизнес-процесса из практической деятельности и процедуры, используемой в процессе практико-ориентированного обучения. Если такая процедура не может быть отнесена с достаточной степенью вероят-
6
ности ни к одной из известных, то она может быть подвергнута экспертной оценке. Если эксперты - проектировщики практико-ориентированного обучения признают данную процедуру уникальной и важной, то она может быть включена в модель ПДС и далее использоваться в процессе обучения.
Обобщенная процедура создания модели ПДС (рис.1) предполагает следующие
этапы:
- анализ соответствующей предметной области;
- исследование бизнес-процессов предприятия;
- выявление ключевых показателей эффективности выполняемых процессов;
- определение внешних и внутренних значимых факторов.
uc Моделирование профессиональной деятельности специалиста
Рис. 1. Use case Diagram процедуры создания модели ПДС При идентификации бизнес-процессов необходимо, чтобы полученная информация отражала процесс принятия решения и соответственно содержала:
- описание предмета воздействия и технологию действий исполнителя;
- перечень используемых средств;
- список исполнителей с указанием выполняемых работ;
7
- этапы, сроки, ожидаемые результаты;
- технологию контроля за ходом выполнения решения;
- формы отчетности.
На рис.2 представлена Activity Diagram процедуры разработки модели ПДС. Модель ПДС специалистов представляет собой многопараметрическую систему, адаптируемую к целям и задачам подготовки специалистов в соответствующих сферах деятельности [9]. 8
Рис.2. Activity Diagram разработки модели ПДС 5. Обеспечение процесса принятия управленческих решений по основным бизнес-процессам РОС
Сложные системы, к которым относится РОС МЭСИ, требуют постоянного информационного сопровождения процесса принятия управленческих решений по основным и вспомогательным бизнес-процессам РОС с целью подготовки востребованных высококвалифицированных специалистов, повышения эффективности управления .
8
Формирование обратных связей в структуре РОС позволяет оперативно скорректировать модели ПДС, и соответственно, УМК специальности, ООП и весь процесс подготовки специалистов под динамично изменяющиеся социально-экономические условия в целях повышения качества подготовки кадров для инновационной экономики. Укрупненная структура процессов РОС МЭСИ представлена на рис.3. Эта структура соответствует ГОСТ Р ИСО 9004-2001 «Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности». 9
9
Требования потребителей
>s
о
С,
О
I-
X
ю
о
о.
I-
о
л
h
о
о
X
X
о
о.
о
h
О
ц
ш
о
10
Методы системного анализа применяются в АСУ РОС МЭСИ для сбора и анализа информации для организации управлении основными бизнес-процессами. При решении этих задач наряду с математическим аппаратом применяются эвристические методы. Используется сочетание статистико-математических методов и неформализуемых знаний специалистов-экспертов, что достигается в системах поддержки и принятия решений (СППР). При организации практико-ориентированных образовательных процессов с использованием современных ИКТ в рамках РОС могут быть выделены отдельные сложные ситуации, информация о которых консолидируется и используется для принятия решений с помощью СППР [10].
Необходимо избегать двух крайностей при создании СППР:
- предпочтение формальных (оптимизационных) моделей принятия решений, при этом человек малоактивен;
- предпочтение неформальных (эвристических) моделей принятия решений, при этом компьютер вместе с мощным аппаратом математики используется в качестве «подсобного средства».
Кроме известных требований к ИС, СППР должны обладать свойствами:
- возможностью выработки вариантов решений для специальных ситуаций;
- возможностью адаптации моделей, применяемых в системах, к конкретной, специфической реальности;
- возможностью интерактивного генерирования моделей.
СППР должны иметь возможность адаптироваться к изменению используемых моделей, представлять результаты в такой форме, которая способствовала бы более глубокому пониманию результатов.
В СППР используются следующие информационные технологии.
Технология интеллектуального анализа данных (Data Mining - DM). Интеллектуальный анализ данных позволяет получать зависимости из разнородных баз знаний. В этом процессе автоматически формируются модели, правила или функциональные зависимости. В основе этой технологии - использование хранилища данных - предметно-ориентированного, интегрированного, неизменяемого и поддерживающего хронологию набора данных, специфическим образом организованного для целей поддержки принятия решений.
Системы поддержки принятия и исполнения решений (EPSS).
Мультиагентные системы (MA).
11
Следующим уровнем развития СППР стали системы формирования решений, которые используют констатирующие, моделирующие, советующие и обучающие информационные технологии. Одним из принципов непрерывного открытого образования РОС МЭСИ является обеспечение обучающимся индивидуальной траектории обучения посредством составления индивидуальной программы обучения из предложенного набора курсов. Системы формирования решений обеспечивают реализацию принципов открытого образования, повышение эффективности обучения вследствие адаптивности ИОС РОС МЭСИ в целях обеспечения высокого уровня востребованности выпускников.
В результате практико-ориентированного обучения у выпускников вузов должны быть сформированы базовые компетенции:
- способность правильно использовать методы и технические средства в рамках отдельных составляющих профессиональной деятельности;
- способность воспринимать и использовать новую информацию в избранной профессиональной сфере, что позволяет легко в ней ориентироваться, в будущем продолжать свое образование на протяжении всей трудовой деятельности;
- умение продемонстрировать понимание общей структуры ИС профессиональной сферы выбранной специальности и связей между ее составными частями;
- способность оценить качество исследований и информации в данной предметной области, понимать и использовать методы анализа и развития теорий;
- способность осуществлять профессиональную деятельность в быстро меняющихся социально-экономических условиях информационного общества.
Быстрое развитие технологического и информационного элементов производственной деятельности на современном этапе инновационного развития экономики, процессы глобализации требуют существенного увеличения объемов знаний, умений, навыков и компетенций будущих специалистов. Постоянно возникают и развиваются новые сложные специализации, учебно-методическое обеспечение которых как компоненты ИОС РОС должно непрерывно актуализироваться.
АСУ РОС, обеспечивающая управление бизнес-процессами, в т.ч. процессом подготовки специалистов в соответствии с моделями ПДС для формирования необходимой компетентности специалистов и достижения высокого качества подготовки, представляет сложную подсистему РОС. 12
12
Образовательный процесс РОС должен своевременно корректироваться с целью обеспечения востребованности выпускников, удовлетворенности потребителей. Проблемы и сложности многоуровневой подготовки специалистов в рамках РОС, развития опережающего обучения, обеспечения трудоустройства выпускников делают необходимым проведение в рамках АСУ образовательным процессом РОС МЭСИ оценки качества подготовки специалистов и формирование канала обратной связи для корректировки образовательного процесса.
Основным критерием высокого качества подготовки выпускников является высокий уровень востребованности выпускников. АСУ РОС формирует управляющие воздействия по оперативной корректировке процесса подготовки специалистов. СППР реализует комплексную оценку результатов образовательной деятельности РОС, оценку «рейтинга» специалиста - выпускника РОС с использованием методов экспертной оценки.
6. Комплексная оценка результатов образовательной деятельности
Для комплексной оценки результатов образовательной деятельности РОС используется описательная и аналитическая статистика.
Одним из методов Data Mining является факторный анализ. Использование Data Mining позволяет проводить аналитическое исследование больших массивов данных (экспертных оценок) с целью выявления определенных закономерностей и систематических взаимосвязей между переменными. Экспертные оценки формируются экспертами из числа менеджеров высшего и среднего звена организаций и предприятий при проведении образовательного аудита РОС.
При проведении факторного анализа определяются подкритерии, которые можно отнести к одному фактору, на основе коэффициентов корреляции. В заключении факторного анализа проводится анализ выявленных факторов и входящих в них признаков (переменных). Таким образом, на основе факторного анализа определяются обобщающие факторы.
В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете разработана «Модель совершенствования деятельности образовательного учреждения» (ОУ). Это совокупность критериев и составляющих, характеризующих основные компоненты деятельности ОУ с позиций менеджмента качества, а также описание «уровней совершенства» (квалиметрических шкал в виде матриц) всех составляющих, которые в совокупности определяют все процессы ОУ, направленные на достижение требуемых результатов по качеству [11].
13
Для комплексной оценки результатов образовательной деятельности РОС МЭСИ проводится множественный регрессионный анализ, где в качестве значимых факторов Xi используются основные показатели результативности:
- результаты итоговой государственной аттестации выпускников,
- показатели востребованности (трудоустройства) выпускников,
- показатели компетентности выпускников;
- удовлетворенность потребителей образовательных услуг (выпускников и работодателей).
Для оценки востребованности выпускников определяются значения показателя трудоустройства: сколько выпускников работает по специальности, по заявкам предприятий, работает не по специальности, не работает.
Для определения степени удовлетворенности выпускников определяется доля выпускников, которые при опросе заявили, что они удовлетворены качеством образовательных услуг. Для определения удовлетворенности работодателей эксперты устанавливают, наличие положительных отзывов на выпускников от организаций и предприятий, в которых они работают, и наличие рекламаций на выпускников.
При проведении регрессионного анализа задается определенный временной интервал (например, последние 5 лет), и обеспечивается выполнение закона больших чисел: исследуемый массив должен быть однородным, одинакового качества, т. е. должны использоваться многочисленные, однородные и независимые данные.
На основе полученных данных - результатов образовательного аудита РОС проводится множественный регрессионный анализ, в результате которого получается уравнение множественной линейной регрессии, показывающее, какие факторы xi определяют увеличение значения результативного признака - «рейтинга» специалиста У = f( xb x2v-xn ).
Инструментальными средствами реализации факторного и регрессионного анализа являются специальные пакеты прикладных программ: MS Excel с программной надстройкой «Пакет анализа», Statistica, SPSS [12]. Множественная регрессия исследует влияние независимых переменных (факторов) на выбранный критерий - «рейтинг специалиста» как комплексную оценку качества подготовки.
Коэффициенты уравнения множественной регрессии определяются по методу наименьших квадратов. Необходимо провести проверку адекватности полученной регрессионной модели. На этапе прогнозирования оценить надёжность модели можно с
14
помощью статистических показателей. Для количественной проверки гипотезы об адекватности модели можно использовать критерий Фишера (F-критерий). Если регрессия оказывается значимой, то анализ продолжается, используя t-тесты для отдельных коэффициентов регрессии. При проведении множественного регрессионного анализа кроме коэффициентов регрессии определяются коэффициент множественной корреляции и коэффициент детерминации R . Критерием качества приближения обычно является среднеквадратичная ошибка.
Множественный регрессионный анализ позволяет использовать большое количество независимых переменных, но необходимо использовать только те переменные, которые оказывают значительное влияние на критерий. В процедуру множественной регрессии SPSS включены методы, позволяющие проводить отбор в регрессионное уравнение только значимых независимых переменных.
Результаты факторного и регрессионного анализа позволяют принимать оптимальные решения по бизнес-процессам РОС, достигать общих целей системы.
При переходе от модели к организации образовательного процесса в РОС необходимо выделять состав и содержание управляющих воздействий, способствующих быстрому установлению высокой степени «рейтинга» специалистов при высоком уровне востребованности выпускников. Менеджмент образовательного процесса РОС в целях реализации миссии и целей образовательного учреждения по качественной подготовке высококвалифицированных кадров включает инжиниринг бизнес-процессов с помощью СППР. АСУ РОС обеспечивает повышение эффективности управления, совершенствование бизнес-процессов РОС.
Литература
1. http://mon.gov.ru/
2. http://www.mesi.ru/
3. Новиков А.В. Информационная система МЭСИ как элемент информационнообразовательной среды: Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: Труды международной научно-технической конференции. - Пенза: ПГТА, 2009. - С. 120 - 123.
4. Новиков А.В. Информационная система МЭСИ: Современные проблемы профессионального технического образования: Материалы международной научно-
методической конференции. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2009. - С. 329 - 332.
15
5. Антонов А.В. Системный анализ: учеб. для вузов / А.В.Антонов. - 3-е изд. -М.: Высш. Шк., 2008. - 454 с.: ил.
6. Новиков А.В. Теоретико-множественный подход к формированию структурных моделей сложных информационных систем обучения / А.В. Новиков, А.Б. Щербань // Открытое образование. - 2009. - №5. - С.30-35.
7. Новиков А.В. Моделирование профессиональной деятельности специалиста по направлению подготовки «Информационные системы»: Современные информационные технологии: Труды международной научно-технической конференции. - Пенза: ПГТА, 2009. - С. 26 - 31.
8. Новиков А. В. Проектно-ориентированные технологии обучения в рамках концепции «Виртуальное предприятие» / Новиков А.В., Михеев М.Ю. // Надежность и качество: Труды Международного симпозиума. Т. 1. - Пенза: ИИЦ ПГУ, 2009. - С. 175 -180.
9. Новиков А.В. Обобщенные семантические модели виртуальных образовательных структур / А. В. Новиков, А. Б. Щербань // Открытое образование . - 2009. - №6. -С.32-37.
10. Новиков А.В. Использование систем поддержки и принятия решений для моделирования профессиональной деятельности специалиста в процессе практикоориентированного обучения / Новиков А.В., Михееев М.Ю. // Надежность и качество: Труды Международного симпозиума. Т. 1. - Пенза: ИИЦ ПГУ, 2009. - С. 174 - 175.
11. http://www.eltech.ru/
12. Наследов А.Д. SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. - СПб.: Питер, 2005. - 416 с.
16
