CC BY
32
Юдина Т.Н.1, Богомолова А.В.2, Дышкант Н.Ф.3, Петухова О.В.4
1 Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ имени М.В. Ломоносова, ведущий научный сотрудник, руководитель проекта УИС РОССИЯ, yudina@ srcc . msu . ru, 2 Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, доцент, anna. bogo@ gmail . com
3 Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ имени М.В. Ломоносова,
научный сотрудник
4 Центральный экономико-математический институт, ведущий научный сотрудник
Современное статистическое образование: опыт зарубежных стран. Инициативы в России
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Статистическое образование, образовательные стандарты, информационная инфраструктура.
АННОТАЦИЯ:
Важность статистического просвещения давно признана международным образовательным сообществом. Федеральные государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования также предусматривают акцент на знание студентами статистики и усиление навыков расчетно-экономической и аналитической деятельности. В статье рассматривается международный и российский опыт построения информационной инфраструктуры для обеспечения статистической грамотности общества.
Знание основ статистики и умение грамотно работать со статистическими данными во всём мире рассматривается как необходимая предпосылка компетентности нового поколения специалистов, способных обеспечить качественно иной уровень управления, основанный на системном анализе данных статистики, обоснованном прогнозе, исследовании и моделировании факторов риска при принятии управленческих решений. Именно поэтому статистическое образование рассматривается сегодня в мировой практике как основное направление статистического просвещения общества (подробнее см. в [1]). В 1994 году повышение статистической грамотности граждан было объявлено приоритетом ООН. Под эгидой ЮНЕСКО была создана международная ассоциация по статистическому образованию / International Association on Statistical Education, цель которой - координация деятельности стран-участниц по повышению уровня преподавания статистики на всех ступенях образовательной вертикали, начиная с начальной школы http://iase-web.org/. Среди основных направлений деятельности Ассоциации - издание журнала, проведение международных олимпиад по статистике для школьников и студентов, программы повышения квалификации для
преподавателей школ и университетов, ведение модуля «лучших практик преподавания». Ассоциации оказывает содействие в разработке новых образовательных стандартов для каждой ступени образовательной вертикали в части статистики и количественных методов анализа.
Новые международные образовательные стандарты предполагают обучение методам статистического анализа на всех учебных дисциплинах, где возможно использование статистики. Такой подход требует скоординированных усилий специалистов ИТ и соответствующих предметных областей. Первоочередная задача - формирование и поддержание специальной многофункциональной информационной инфраструктуры, в основе которой - качественные статистические ресурсы. Одновременно должна быть обновлена методика преподавания статистики и методов количественного анализа для направлений, в состав учебных программ по которым входит статистика, а также должна быть разработана методика преподавания статистики и методов количественного анализа для дисциплин, для которых статистика - новый тип источников, а количественный анализ - новый инструментарий исследования. Университетские научные сообщества развитых стран задачу формирования инфраструктуры решают сходными путями. Учитывая наукоемкость разработки и трудоемкость поддержания и развития ресурса, оптимальным решением признано целенаправленное и скоординированное формирование сети корпоративных ресурсов для коллективного доступа национальных университетов. Наиболее развита сеть корпоративных ресурсов в США. Формирование такой сети инициировал и финансирует Национальный научный фонд США (www.nsf.gov). Координирует деятельность по созданию распределенной сети Мичиганский межуниверситетский консорциум по социальным и политическим исследованиям (http://www.icpsr.umich.edu). Напомним, что Мичиганский межуниверситетский консорциум по социальным и политическим исследованиям был создан в 1962 году как корпоративный статистический ресурс, методологический центр и образовательная структура для университетов США. Впоследствии доступ к ресурсам архива по подписке был открыт для университетов зарубежных стран, и содержание коллекций расширяется за счет статистических массивов по другим странам. Консорциум является самым крупным архивом мира по гуманитарным наукам, центром разработки новых технологических решений, ориентированных на задачи исследований и учебные программы. Ресурсы Консорциума стали частью национальной информационной инфраструктуры США. Мичиганский Консорциум был и остается примером, за которым следуют университетские сообщества других стран, решая задачу формирования информационной, методологической и организационной структуры для инновационных учебных курсов по статистике.
Опыт США и других стран показал, что продвижение статистического
мышления в гуманитарных науках сталкивается с существенной проблемой освоения новой методики преподавателями, особенно преподавателями новых с точки зрения изучения статистики дисциплин. С начала 2000 годов в США было проведено несколько исследований, в ходе которых анализировалась ситуация с преподавательским корпусом, динамика изменений и проблемы. Одно из последних по времени - специальное исследование с участием 227 преподавателей вводного курса по статистике в бакалавриате из университетов США и 24 других стран (Канада, Великобритания, Австралия, Голландия). Выбирались преподаватели со стажем не менее 10 лет на факультетах психологии и медицинских факультетах. Исследование показало, что проблема остается, и требуются постоянные и долговременные усилия [2]. Для обсуждения подходов к организации преподавания в Калифорнийском университете с 2007 года издается журнал «Technological Innovations in Statistics Education / Технологические инновации в преподавании статистики» http://escholarship.org/uc/uclastat_cts_tise, в публикациях журнала анализируется весь спектр вопросов преподавания статистики, опыт разных стран. Выполняя функцию национального координатора, Мичиганский Консорциум инициировал создание портала Teaching With Data www.teachingwithdata.org. Портал ориентирован на помощь преподавателям университетов и студентам. Главная задача портала -предоставление тематических статистических подборок, методологических материалов и лучших практик - примеров и моделей системного и сравнительного анализа с использованием статистических массивов, ориентированных на конкретные учебные курсы с учетом требований национальных образовательных стандартов в части знаний и компетенций выпускников.
Интересен и поучителен опыт Великобритании [3]. В результате ряда обследований, проведенных с 2000 года по нескольким проектам уровень преподавания статистики на всех ступенях обучения и в университетах, причем и на гуманитарных факультетах, и на естественных был признан неудовлетворительным. В 2010 году Королевское статистическое общество предложило программу статистического просвещения страны, рассчитанную на 10 лет. Программа включает несколько направлений. Во-первых, создан специальный портал GETSTARTS http://www.getstats.org.uk как точка входа в национальную статистическую среду. Портал содержит разделы, ориентированные на граждан, органы управления, бизнес, исследователей, журналистов, учителей и школьников. Для каждой целевой аудитории разработан комплекс статистических ресурсов и методических материалов. В рамках проекта издается журнал «Significance/Значение»http://www.significancemagazine.org/view/index.html, на страницах журнала ведется дискуссия по проблемам статистического образования в стране, анализируется зарубежный опыт. Особое внимание уделяется программам статистического образования в университетах.
Признано, что первоочередной задачей является повышение квалификации преподавателей статистики и фактически заново должен быть сформирован корпус преподавателей статистики для гуманитарных дисциплин. По грантам Национального совета по экономическим и социальным наукам создается корпоративная сеть ресурсов и методологических материалов для гуманитарных дисциплин. Базой сети выбран Эдинбургский университет http://aqmen.ac.uk/node/38. Активно действуют в направлении продвижения статистического образования Финляндия, Австралия, Сингапур.
Новые ФГОС в РФ
Необходимость повышения уровня статистического образования признана и в России, что нашло отражение в ФГОС ВПО. Так, по направлению «Экономика», «Менеджмент», другим смежным дисциплинам в части профессиональной деятельности и бакалавров, и магистров ФГОС предусматривают расчетно-экономическую и аналитическую деятельность с использованием социально-экономической статистики. Для бакалавров стандарты предусматривают
а) расчетно-экономическую деятельность, включая: подготовку исходных данных для проведения расчетов экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов; проведение расчетов экономических и социально-экономических показателей на основе типовых методик с учетом действующей нормативно-правовой базы; разработку экономических разделов планов предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств и т. д.;
б) аналитическую, научно-исследовательскую деятельность, в том числе обязательные навыки квалифицированной работы со статистическими данными.
Программа бакалавриата вуза должна включать лабораторные практикумы и практические занятия по таким дисциплинам (модулям) базовой части ОПП как эконометрика и статистика.
Задачи профессиональной подготовки магистров включают аналитическую деятельность, в том числе: поиск, анализ и оценка информации для подготовки и принятия управленческих решений; анализ существующих форм организации управления; разработка и обоснование предложений по их совершенствованию; анализ и моделирование процессов управления.
Требования к результатам освоения образовательных программ содержат, среди прочих компетенций, способность использовать количественные методы исследования статистических данных для управления бизнес-процессами.
Новое содержание российских стандартов отражает общемировую тенденцию на целенаправленное повышение уровня статистической грамотности на всех ступенях учебной вертикали, начиная с младших
классов. Роль лидеров должны играть университеты.
Инициативы в МГУ имени М.В. Ломоносова
Как показывает зарубежный опыт, новый подход к преподаванию статистики предполагает формирование информационной инфраструктуры, основанной на качественных статистических ресурсах. ФГОС ПВО предусматривают, что реализация основных образовательных программ должна обеспечиваться доступом каждого обучающегося к современным профессиональным базам данных, информационным и поисковым системам (7.17 ФГОС (бакалавриат) и 7.18 ФГОС (магистратура)13.
Разработка комплекса ресурсов для поддержки инновационных учебных курсов по статистике уже несколько лет ведется в МГУ имени М.В.Ломоносова в рамках проекта «Университетская информационная система РОССИЯ» (УИС РОССИЯ http://uisrussia.msu.ru) совместными усилиями Экономического факультета и Научно-исследовательского вычислительного центра. УИС РОССИЯ создана и целенаправленно развивается как тематическая электронная библиотека и база для исследований и учебных курсов в области экономики, управления социологии, лингвистики, философии, филологии, международных отношений и других гуманитарных наук. С 2000 года УИС РОССИЯ открыта для коллективного доступа университетов, вузов, специалистов России. Доступ предоставляется всем образовательным и научным учреждениям, государственным и негосударственным некоммерческим организациям и публичным библиотекам по обращению Руководителя и предварительной регистрации. С УИС РОССИЯ работают более 300 коллективных пользователей - университеты, институты, колледжи, академии, учреждения РАН, государственные ведомства, исследовательские центры, а также отдельные исследователи из всех регионов страны.
В составе УИС РОССИЯ создан и поддерживается комплекс баз данных «Регионы России», «Города», «Муниципалитеты» и «Оперативная статистика» на основе статистики Росстата и других государственных ведомств. Базы данных ориентированы на задачи учебного процесса и поддержку процесса обучения и овладения студентами профессиональными компетенциями, предусмотренными ФГОС ВПО по соответствующим направлениям. Показатели в базах данных сопровождены методологическими пояснениями, включая формы федерального статистического наблюдения (первичные формы отчетности).
Для баз данных реализованы процедуры отбора, расчета, представления и анализа показателей с использованием основных (классических) методов, применяемых в практической статистике для характеристики совокупности данных в созданной пользователем таблице,
13 Заметим, что определение понятия «профессиональная база данных» в стандартах Министерства образования не дано.
в том числе: отбор по критерию; расчет элементов описательной статистики (среднего значения, суммы, стандартного отклонения, стандартной ошибки, дисперсии, минимума, максимума, размаха, эксцесса (вариации), асимметрии); построение вторичных переменных вариационных рядов; построение вторичных переменных рядов динамики; вычисление показателей корреляции; выявление сезонных колебаний и их устранение в рядах с ежемесячными или квартальными данными; построение индексов (расчет стоимостных показателей в ценах базисного года); построение прогнозов.
Все вычисляемые значения снабжены справкой (определение, алгоритм (формула) вычисления, области, особенности и примеры применения) (см. рис.1)._
Б
Регионы. Ежегодное обновление показателей
[ Гкжкк
Показатели (X : очистить всё
Основные характеристики субьектов Российской Федерации
Население
Труд
Уровень жизни населения В
Правонарушения В
Окружающая среда в
Валовой региональный продукт в
Национальное богатство в
Предприятия и организации в
Промышленность в
Сельское хозяйство в
Строительство в
Связь
Торговля и услуги населению в
Наука и инновации в
Финансы
Инвестиции в
Цены и тарифы в
Внешнеэкономическая деятельность в
Образование в
Здравоохранение в
Сервис расчета показателей корреляции О
I Вернуться к таблице
Средний размер вклада в Сберег
банке Российской Федерации,
Вычислять корреляцию ш ® за все периоды по региону [нижегородская область Q © по всем регионам за период | 1995 г. | 1
Длина выборки Уравнение perpet.
у = 1,049х + 13,К
еорегическое корреляционное
О.ОЭБ •1,000
Коэффициент Спирие
Корреляция Единица измерения: руб
Коррелировать
У
Коэффициент Спирмэна "
Народу с линейным коэффицлентом корреляции г для измерения тесноты связи между двумя коррелируемыми признаками часто используются менее точные, но более простые по расчету непараметрические показатели, к числу которых относятся коэффициент Фехнера и коэффициенты корреляции рангов (или ранговые коэффициенты корреляции) Спирмэна и Кендзла. Ранговые коэффициенты основаны на корреляции не самих значений коррелируемых признаков, а их рангов. Ранг - это порядковый номер, присваиваемый каждому индивидуальному значению лги к (отдельно) в ранжированном ряду. Оба признака необходимо ранжировать (нумеровать) в одном и том же порядке: от меньших значений к большим или наоборот. Чаще нумерация (присвоение ранга) от 1 до лидет по возрастанию значений признака. Если встречают« несколько одинаковых значений л1 (или у), то каждому из них присваивается ранг, равный частному от деления суммы рангов (мест в ряду), приходящихся на эти значения, на число равных значений. Коэффициент корреляции рангов СПирнэна :
максимально тесную прямую связь. Равенство между лги ^отсутствует,
где d - разность рангов лги у, л- число наблюдаемых пар значений хну.
Коэффициент корреляции рангов Спирмэна мажет приеммать значения от -1 до +1. Если =1, то это означает максимальн характеризует полную (максимально теогую) обратную связь мекду изменениями значений хм у. Если же связь между лги . Следует теть в виду, что, поскольку коэффициент Спирмэна учитывает разность только рангов, а не самих значений хи коэффициентом. Поэтому его крайние значения (1 или О) нельзя безоговорочно расценивать как свидетельство функциона! зависимости хч у. Во всех других случаях, т.е. когда он не при-ммает крайних значений, он довольно бичзок к г.
Рис.1. Сервис расчета показателей корреляции в базе «Регионы России. Ежегодное обновление показателей». Выбраны показатели из рубрики «Уровень жизни населения»:
«Средний размер вклада в Сберегательном банке Российской Федерации» и «Потребительские расходы в среднем на душу населения», корреляции рассчитаны за все периоды по Нижегородской области. Справка по коэффициенту Спирмэна
Реализованы инструменты визуализации данных средствами деловой графики и картографии.
В рамках проекта реализуется процедура содержательной интеграции показателей в базах социально-экономических данных и тематических аналитических публикаций средствами онтологии. Для начальной стадии эксперимента выбрана предметная область «государственное управление» и разработана онтология. Тестирование показало удовлетворительный результат и определило направления доработки и онтологии, и процедуры поиска. Отдельное направление эксперимента также на ресурсах в составе УИС РОССИЯ - реализация
онтологии как средства поиска в базе данных «Дети России» и по тематическим публикациям, исследующим функции государства в этой области. Ведутся работы по включению в онтологию терминов, уточняющих функции государства в области поддержки детей.
Поддержка в преподавании статистики выполняется по нескольким направлениям. Как первый шаг, разработана база данных «Дети России», база включает показатели, характеризующие положение детей от 0 до 18 лет и семей с детьми в регионах. На основе базы разрабатываются примеры аналитической обработки показателей.
Одновременно разрабатывается обучающий комплекс -многоступенчатый учебный курс в виде комплекса последовательно усложняющихся модулей, начиная с введения в теорию вероятностей и статистику. Разделы учебного курса ориентированы на овладение профессиональными компетентностями и навыками использования потенциала государственной статистики для конкретной задачи управления территорией. Создан первый электронный урок с подробным методическим сопровождением сервисов анализа данных.
Интерактивный комплекс на основе реальной государственной статистики, детализированной до муниципалитетов, обеспечивает решение задач на основе социально-значимых данных. Такой подход определяет инновационный характер курса. Формируемая современная инфраструктура позволит дополнить изучаемые в вузах теоретические курсы теории вероятностей и социально-экономической статистики прикладными разделами. Модуль поддержки преподавателей поможет дополнить теоретические сведения занятиями, ориентированными на решение значимых экономико-математических примеров и задач по анализу реальных данных.
Работы в МГУ имени М.В. Ломоносова ведутся с 1997 года по грантам Российского гуманитарного научного фонда, текущие гранты №12-02-12021в «Дети России: информационная система для мониторинга и системного анализа положения детей в регионах страны» и 11-02-12012в «Информационная система для поиска данных и документов и интеграции знаний предметной области «государственное управление» средствами тематической онтологии».
Литература
1. Юдина Т.Н., А. В. Богомолова, Дышкант Н.Ф., Петухова О.В. Университетская информационная система РОССИЯ для современного статистического образования // Прикладная информатика. 2010. № 3(27). С. 44-53.
2. Faculty Attitude towards Technology-Assisted Instruction for Introductory Statistics in the Context of Educational Reform. Technology Innovations in Statistics Education (TISE) volume 7, issue, 2, 2013.
3. Getting Real Statistics into all Curriculum Subject Areas: Can Technology Make this a Reality? Электронный ресурс. Режим доступа http://iase-web.org/documents/papers/rt2012/IASE2012_Nicholson_Ridgway.pdf
