CC BY
14
МОДЕЛИРОВАНИЕ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ПОДХОДЫ В ИССЛЕДОВАНИЯХ
5. Бернулли Я. Сочинения. «Ars conjectandi». СПб., 1913. С. 1.
6. Гегель Г. В. Ф. Сочинения. М. : Госиздат, 1930. Т. 1. 243 с.
7. Курно Ог. Указ.соч. С. 85-86.
8. Смолуховский М. О понятии случайности и о происхождении законов вероятностей // Успехи физических наук. 1927. Т. 7, вып. 5. С. 330.
9. Борель Э., Костицин В. А. Случай. М. : Госиздат, 1923. С. X.
10. Смолуховский М. Указ. Соч. 332 с.
11. Пуанкаре А. О науке. М. : Наука, 1983. 332 с.
12. Мизес Р. Вероятность и статистика. М. : Госиздат, 1930. Т. 1. С. 20-21.
13. Математика, ее содержание, методы и значение / редкол. : А. Д. Александров, А. Н. Колмогоров. М. : Изд-во АН СССР, 1956. Т. 2. 275 с.
14. Колмогоров А. Н. Основные понятия теории вероятностей. 2-е изд. М. : Наука, 1974. 119 с.
15. Гегель Г. В. Ф. Наука логики : в 3 т. М. : Мысль, 1970. Т. 1. 108 с.
16. Гегель Г. В. Ф. Наука логики : в 3 т. М. : Мысль, 1972. Т. 3. 291 с.
17. Колмогоров А. Н. Вероятность // Большая Советская Энциклопедия. 3-е изд. Т. 4. С. 544.
18. Сачков Ю. В. Указ.соч. С. 18-19.
19. Хинчин А. Я. Математические основания статистической механики. М. : Гостехиздат, 1943. 7 с.
20. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М. : Иностр. лит., 1963. 405 с.
21. Гейзенберг В. Физика и философия. М. : Иностр. лит., 1963. 26 с.
22. Франк Ф. Философия науки. Связь между наукой и философией. М. : Иностр. лит., 1960. 373 с.
23. Борн М. Физика в жизни моего поколения. М. : Иностр. лит., 1963. 75 с.
24. Czuber E. Die philosophischen Grundlagen die Wahrscheinlichkeitsrechnung. Leibzig und Berlin, 1923. 23 p.
25. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М. : Иностр. лит., 1959. 232 с.
26. Фейнберг Е. Л. Жизнь и деятельность Нильса Бора // Успехи физических наук. 1963. Т. 80., вып. 2. С. 202.
27. Фок В. А. Об интерпретации квантовой механики. // Философские проблемы современного естествознания. М. : Изд-во АН СССР, 1959. 664 с. ; Блохинцев Д. И. Принципиальные вопросы квантовой механики. М. : Наука, 1966. 160 с.
28. Колмогоров А. Н. Вероятность // Большая Советская Энциклопедия. 3-е изд. Т. 4. С. 544.
Кузьмин О. В., Бочко С. Б.
УДК 378.147
ТЕСТИРОВАНИЕ, КАК СПОСОБ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛИСТОВ
Деятельность любого образовательного учреждения направлена на совершенствование образовательного процесса в условиях непрерывного образования на основе единых методологических и технологических подходов, усиления общенаучной и профессиональной подготовки студентов и предполагает использование профессиональной и социально-ориентированной стратегии обучения [1, 2]. Решение этих задач может осуществляться за счет:
• перехода на новые инновационные технологии;
• внедрения интерактивных форм обучения, основанных на коммуникативно-диалоговых и коллективных способах обучения;
• совершенствования технологий модульного и проектного обучения;
• использования современных информационных технологий;
иркутским государственный университет путей сообщения
• развития критического мышления как у студентов, так и у преподавателей;
• привлечения технологий педагогических мастерских;
• разработка структуры и стратегии управления качеством обучения.
Представляя вуз в виде большой, сложной, динамической, вероятностной, производственной, социально-экономической, многокритериальной системы следует сделать вывод о том, что система управления ею не может быть простой. Она по сложности должна быть соизмерима с управляемой системой. Создание единой, глобальной модели как системы управления вузом, тем более отражающей и ее деятельность, невозможно из-за сложности объекта управления. Выходом из этой ситуации является представление системы управления в виде иерархии подсистем, отражающих процесс принятия решений в основных центрах системы управления. В каждой такой подсистеме строится локальная модель, отражающая суть принятия решений по той или иной функциональной проблеме деятельности учреждения. Таким образом, при построении подобных систем управления можно использовать композиционный подход, когда для подсистем строятся специальные модели, а в целом для системы формулируется единая цель ее развития.
При построении такой модели следует учитывать следующие условия и положения:
• использование оптимизационных, имитационных моделей необходимо для повышения качества системы управления (достижение системности и принятии решений);
• использование наиболее важной информации (но без агрегации данных) при постановке задач и принятия решений, что позволяет существенно уменьшить размерность решаемых задач без потери адекватности модели реальным процессам;
• цель функционирования организации должна быть количественно определена, иначе возникает неопределенность при принятии решений;
• взаимодействие локальных задач просматривается как проблема согласования управляющих параметров.
Управление и регулирование любых процессов, в том числе и образовательных, основаны на принципе обратной связи. Учитывая базовые положения современных представлений теории отражения - рост роли прогнозирования и интеллектуализацию систем управления (СУ) - структура такой СУ может быть представлена в виде схемы, показанной на рис. 1.
Для СУ качеством обучения в вузе первый контур обратной связи (КОС) соответствует верхнему уровню управления - выработка стратегии управления (ректорат): определение номенклатуры специальностей, перечня дисциплин вузовского компонента, условий приема, назначение льгот и стипендий и т.д. Второй КОС соответствует промежуточному уровню управления - выработка тактики управления (деканат): представление к стипендиям; определение сроков, очередности и порядка повышения квалификации преподавателей и т.д. Третий КОС соответствует нижнему уровню управления - уровень исполнения (выпускающие кафедры): определение содержания учебных дисциплин; выявления индивидуальных особенностей студентов, «тонкая подстройка» процесса обучения.
Одной из задач, возникающих при проектировании подобных систем, является проблема разработки согласованной системы управления. Причем, имеется в виду не только согласование решений функциональных задач, но и используемых при этом показателей. Выходом из этой сложнейшей ситуации может быть использование экономиче-ско-математических моделей, в которых отражается функционирование и развитие организации. В модели осуществляется согласование наиболее важных задач и показателей с ориентацией на основной показатель оптимизации. В качестве одного из таких показателей могут использоваться результаты оценки качества обучения. Ниже дается описание модели трехуровневой иерархической системы мониторинга качества обучения. При этом возникает проблема качества модели, её просторы и реальности, адекватности модели реальным процессам. Слишком упрощенная модель не отвечает на поставленные вопросы, а построение полностью адекватной модели затруднено по различным причинам.
К тестированию первого уровня могут привлекаться все студенты, основная функция этого уровня - текущий контроль и мониторинг. К тестированию второго уровня могут быть допущены только студенты успешно прошедшие тестирование первого уровня (например, если сумма набранных баллов по всем тестам больше эталонного значения или на каждом из тестов было получено баллов больше /-ого эталона, где / - номер теста). К тестированию третьего уровня могут быть допущены студенты успешно прошедшие тестирование второго уровня, тестирование этого уровня можно организовать в форме обсуждения курсовых работ, эссе, подготовленных студентом, ошибок, допущенных на первых двух этапах тестирования.
МОДЕЛИРОВАНИЕ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ПОДХОДЫ В ИССЛЕДОВАНИЯХ
входной сигнал (внешняя среда)
текущее состояние ОУ
Рис. 1. Структурная схема интеллектуальной системы управления: ОУ - объект управления, УЗ - управляющее звено, БП - блок прогнозирования, БПР - интеллектуальный блок принятия решения, БД - база данных, БЗ - база знаний, БЦ - база целей, КОС - контур обратной связи.
Для оценки результатов тестирования (ЯТ) предлагается использовать следующую формулу:
N
ЯТ = £аг *Фг *рг(фг),
(1)
7=1
Ф/
а/ / Ь/'
где 7 - индекс, соответствующий номеру задания; N - количество заданий теста; а7 - сложность 7-ого задания, р/ - коэффициент, учитывающий время ответа на 7-ое задание; ф7/ - вес /-ого ответа в 7-ом задании, ф7 - оптимальное время ответа на 7-ое задание.
Чтобы исключить фактор случайного «попадания» на правильный ответ, ф/ можно задать следующим образом
0, если выбран ответ ="не знаю", (2)
если выбран правильный ответ, - с/ / Ь/, если выбран неправильный ответ, где а/ - количество правильных ответов; Ь/ - общее количество ответов; с/ - количество неправильных ответов.
Чтобы учесть время ответа, р7 можно задать следующим образом
1, если время ответа <ф7, 0.5, если время ответ > 3* ф, /ф7)-1, во всех остальных случаях, где ti - время ответа на 7-ое задание, ф - эталонное время ответа.
Р,(Ф,) =
(3)
Предложенная модель оценки результатов тестирования обладает рядом достоинств, к которым, в первую очередь, можно отнести:
• исключается фактор случайного «попадания» на правильный ответ;
• учитывается время ответа (скорость ответа);
• при увеличении выборки N (количество заданий) увеличивается надежность и валидность теста, например, при использовании заданий, предполагающих ответ «да» или «нет» и использующие вопросы одинаковой сложности 5, в предположении, что испытуемый выбирает ответы случайным образом, традиционные методики оценки результатов тестирования дают величину 5*М2; оценка выполненная по нашей методике дает величину 0;
• увеличивается шкала оценки результатов, например, для теста, описанного в предыдущем пункте, традиционные методики оценки задают эту шкалу отрезком [0, №5], при использовании нашей методики эта шкала задается отрезком [-2*4*5, 2*14*5].
Для оценки надежности предложенной методики использовались результаты, полученные при тестировании в учеников старших классов средних школ и лицеев, студентов Братского педагогического колледжа (БПК), Братского государственного университета (БрГУ) и Братского филиала Иркутского государственного университета.
иркутский государственный университет путей сообщения
Одним из самых больших недостатков традиционных методик тестирования является то, что результаты таких тестов используются только для оценки уровня/степени подготовки тестируемого. В тоже время, они могли бы использоваться для выработки рекомендаций как самому тестируемому, так и тем, кто проводит тестирование. Например, за счет введения для каждого вопроса, использованного в тесте, специального дескриптора с полями -«раздел», «тип вопроса» (теоретический, практический и т.п.) - причем, это не потребует больших затрат как на этапе разработки теста, так и на этапе обработки.
Наиболее оптимальной по отношению качество/цена, как нам видится, является трехуровневая система оценки результатов и качества обучения/подготовки студентов в вузах:
• на первом уровне (соответствует первому КОС) используются тесты типа «выбор ответа», что обеспечит простоту разработки таких тестов, проведения самой процедуры тестирования и, самое главное, автоматическую обработку результатов;
• на втором уровне (второй КОС) возможно расширение типов используемых тестов («определить значение», «дополнить фразу», «построить связи» и т.д.) и привлечение человека (эксперта/специалиста) к обработке результатов (автоматизированная обработка);
• на третьем уровне (третий КОС) предлагается использовать традиционный подход оценивания «преподаватель-студент», для снижения субъективности возможно привлечение нескольких экспертов (комиссия).
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Соколов А. В. Долгосрочное прогнозирование тенденций развития образования методами Форсайт // Вопр. образования. 2004. № 3. С. 66-76.
2. Краковский Ю. М., Яхина А. С. Прогнозирование динамики развития регионального рынка образовательных услуг // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 2. С. 180-184.
Свитачев П. А., Свитачев А. И.
УДК 330.4
ОБ ОДНОМ ИЗ ПОДХОДОВ К СРАВНЕТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ ПОКАЗАТЕЛЯМ НА ОСНОВЕ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА
Индивидуальная оценка производственно-экономической эффективности работы предприятия может быть не совсем определенной. Проведение анализа результатов работы предприятия в сравнении с индивидуальными характеристиками различных предприятий или групп предприятий, выделенных, например, по отраслевому признаку или по формам собственности, намного повысит качество оценки, ее информированность и объективность. В результате анализа целесообразно выявить группы предприятий, имеющие общие характеристики, сформировать рейтинг предприятий по принятым критериям. В работе предлагается
один из методов проведения сравнительной оценке эффективности работы предприятий по производственно-экономическим показателям на основе дисперсионного анализа.
В российской практике управленческого учета нет пока четких рекомендации по использованию определенных показателей для оценки эффективности деятельности предприятия. В США предлагаемые для использования показатели изложены в стандарте управленческого учета "Измерение эффективности предприятия" (Statement on Management Accounting "Measuring entity performance"; SMA 4D).
