CC BY
48
Библиографический список
1. Гуревич, К. М. Дифференциальная психология и психодиагностика : избран. тр. / К. М. Гуревич. — СПб. : Питер, 2008. - 336 с.
2. Ильин, Е. П. Дифференциальная психофизиология / Е. П. Ильин. - СПб. : Питер, 2001. - 464 с.
3. Ильин, Е. П. Психомоторная организация человека / Е. П. Ильин. - СПб. : Питер, 2003. - 384 с.
4 Об утверждении Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования по специальности 23.02.03. Техническое обслуживание и ремонт автомобильного транспорта [Электронный ресурс] : приказ М-ва образования и науки [от 22.04.2014 г. № 383]. — Режим доступа : http://www.edu.ru/db-mon/mo/Data/d_14/ m383.pdf. — Заглавие с экрана (дата обращения: 23.06.2015).
5. Глемба, К. В. Влияние пертинентности информационного поля на безопасность дорожного движения / К. В. Глемба // Вестник ЧГАА. - Челябинск. - 2014. - Т. 68. - С. 7-13.
6. Романов, А. Н. Транспортная психология : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / А. Н. Романов. - М. : Издат. центр Академия, 2002. - 224 с.
7. Гладышева, Д. В. Определение профессионально значимых качеств водителя с помощью метода экспертных оценок /
Д. В. Гладышева, Ю. Я. Комаров // Известия ВолгГТУ. гоград, 2014. - Т. 8, № 3 (130). - С. 71-74.
Вол-
БЕБИНОВ Сергей Евгеньевич, кандидат педагогических наук, доцент (Россия), доцент кафедры физического воспитания Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии (СибАДИ), г. Омск.
Адрес для переписки: [email protected]; ЖИГАДЛО Александр Петрович, доктор педагогических наук, доцент (Россия), декан факультета автомобильного транспорта СибАДИ, г. Омск. ЗУЕВА Лилиана Владимировна, аспирантка кафедры эксплуатации и ремонта автомобилей СибАДИ, г. Омск.
УГРЮМОВ Сергей Викторович, директор Омского колледжа профессиональных технологий. Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 06.07.2015 г. © С. Е. Бебинов, А. П. Жигадло, Л. В. Зуева, С. В. Угрюмов
УДК 378.147.88:519.86
П. В. КИЙКО
Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КАК МЕТОД РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ВУЗОВ И ПОВЫШЕНИЕ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТОВ_
В связи с реформой российского образования перед вузами стала проблема конкуренции на глобальном рынке образовательных и исследовательских программ. В статье рассмотрены критерии, которые в той или иной мере влияют на конкурентоспособность вуза. Для того чтобы определить факторы, оказывающие наибольшее влияние на конкурентоспособность вузов, автор предлагает студентам исследовать рынок образовательных услуг и в междисциплинарном сотрудничестве, либо на этапе обучения, или в качестве научно-исследовательской работы, курсового проекта построить математическую модель повышения конкурентоспособности вуза.
Ключевые слова: конкурентоспособность вузов, анализ математической модели, дорожная карта.
Вхождение России в Болонский процесс и раз- В настоящее время подход к оценке конкурен-
витие рыночных отношений коренным образом из- тоспособности ориентирован на проведение са-
менили условия функционирования системы выс- моаттестации вузов, которым предстоит государ-
шего образования. ственная аттестация или аккредитация. Если для
Эти условия характеризуются нестабильностью ведущих российских вузов, согласно реформам РАН
и неопределенностью внешней среды, существен- 2013 года, ставится задача войти в топ-100 мирового
ной нехваткой бюджетного финансирования выс- рейтинга университетов, то для остальных вузов —
шей школы, усилением конкуренции на рынке об- не быть реорганизованными в ПТУ или вовсе ока-
разовательных услуг. заться закрытыми [1].
Важнейшей проблемой системы высшего профессионального образования в современных условиях является снижение спроса потребителей образовательных услуг. Анализ статистических данных о численности выпускников школ, зачисленных в вузы, подтверждает избыточное количество мест в высших учебных заведениях страны. Несмотря на то что в России, в связи с демографическим спадом рождаемости населения, идет значительное снижение количества абитуриентов, мы, напротив, видим увеличение числа вузов и филиалов крупных вузов. Высшее образование в настоящее время является чрезмерно доступным, и, как следствие этого, вузы всех категорий вынуждены действовать в условиях жесточайшей конкуренции рынка образовательных услуг.
По показателям мониторинга эффективности деятельности вузов слабыми звеньями выступают образовательная, научно-исследовательская деятельность и трудоустройство. Приходим к выводу — конкурентоспособность выпускников вузов напрямую зависит от конкурентоспособности вуза [2].
Рособрнадзор принимает решение о понижении планки количества баллов, необходимых для оценки «удовлетворительно» на ЕГЭ и получения аттестата. В вузы с приоритетными специальностями поступают дети с более высокими баллами ЕГЭ (а это отнюдь не означает высокого уровня знаний), а оставшийся контингент поступает туда, где остались бюджетные места. Отсюда, как следствие, в таких вузах низкий уровень ЕГЭ и низкие результаты образовательной деятельности, хотя к концу обучения средний балл выравнивается, а качество образования повышается. Таким образом, статус вуза и наличие бюджетных мест также влияют на его конкурентоспособность.
Актуальной на сегодняшний день также является проблема кадрового потенциала в вузах. Ассистенты и молодые преподаватели, не имеющие степень кандидата или доктора, из-за низкой заработной платы не могут себе позволить повышение квалификации в другом городе или за рубежом. Защита диссертационной работы также требует вложения больших средств, и у молодого специалиста возникает вопрос — будут ли оправданы эти затраты. Для профессорско-преподавательского состава увеличивается аудиторная нагрузка, повышаются требования по составлению нескольких версий одних и тех же программ. Вместо разработки лекционных и практических курсов ошалевшие преподаватели львиную долю своего времени тратят на заполнение нового индивидуального плана. Кандидаты и доктора наук старшего поколения остаются либо на неполную ставку, либо совсем покидают работу, в связи с чем резко падает показатель остепенен-ности штатов.
Еще одной проблемой системы высшего профессионального образования является недостаточное финансирование вузов. Увеличение бюджетных расходов государства на высшее образование не обеспечивает экономическую устойчивость вузов. Сегодня финансовое положение вуза с учетом модернизации системы высшего профессионального образования напрямую зависит, во-первых, от количества абитуриентов, зачисленных на первый курс, и, во-вторых, от качества образования студентов первого курса, которое в дальнейшем определяет численность студентов вуза и, как следствие, размер его финансирования. Бюджетные средства обычно выделяются вузам в зависимости от фак-
тического выпуска студентов и аспирантов. Вузам невыгодно отчислять студентов-задолжников — в результате видим, что большинство оценок завышены, техническая цель создания единых критериев оборачивается изрядным обессмысливанием процесса: неважно, что ты знаешь, что ты умеешь, важно, сколько кредитов проставлено у тебя в зачетном листе; неважно, какой теме посвящена твоя дипломная работа, важно, каков твой формальный рейтинг.
Оптимизация логической структуры содержания дисциплин, уменьшения трудоемкости работы преподавателя, рационализация учебной деятельности студента требуют разработки проекта профессиональной подготовки специалистов, которые на рынке труда становятся конкурентоспособными мастерами, — все это направлено на повышение конкурентоспособности вуза. Этот проект можно представить в виде математической модели со всеми составляющими, которые влияют на повышение конкурентоспособности вузов, с разработкой атласа технологических карт с методическим содержанием.
Главными параметрами этой модели можно назвать необходимость разработки мероприятий по повышению конкурентоспособности, составление программ выхода на новые рынки, формирование стратегических задач по привлечению максимального количества потребителей образовательных услуг. Достижение этой цели возможно лишь при наличии оперативной и объективной методики оценки конкурентоспособности, на базе которой возможно было бы не только оценивать деятельность вуза и представляемые им образовательные услуги, но и предлагать конкретные мероприятия по повышению его конкурентоспособности, т.е. нужна дорожная карта с методическим содержанием [3].
Анализируя вышесказанное, приходим к тому, что для обеспечения конкурентоспособности вузов, а следовательно, и выпускников, нужна модель содержания профессиональной подготовки специалистов, основными идеями которой являются идеи прикладной направленности общеобразовательных дисциплин (проектная деятельность в профессиональной среде; математические модели, позволяющие оценить конкурентоспособность вуза и направления подготовки (специальности) с учетом потребительских параметров, влияющих на абитуриента при выборе вуза; построение моделей для описания и прогнозирования различных явлений и т.д.)
В качестве такой модели можно предложить математическую модель множественной или (многофакторной) регрессии. Множественная регрессия позволяет исследователю задать вопрос (и, вероятно, получить ответ) о том, «что является лучшим предиктором для...». Например, исследователь мог бы пожелать узнать, какие факторы являются лучшими предикторами успешной конкурентоспособности вузов. На занятиях по математике, эконометрике, статистике, экономико-математическому моделированию студенты могут использовать эту модель в качестве обучающей, как один из методов статистического и регрессионного анализа, способа исследования какого-либо экономического явления либо самостоятельного проекта с поставленной задачей.
Множественная регрессия дает пользователю «соблазн» включить в качестве факторов все
о
от
Е
Т
переменные, какие только можно, в надежде, что некоторые из них окажутся значимыми. Это происходит из-за того, что извлекается выгода из случайностей, возникающих при простом включении возможно большего числа переменных, рассматриваемых в качестве предсказателей другой, представляющей интерес переменной. Эта проблема возникает тогда, когда к тому же и число наблюдений относительно мало. Едва ли можно получить достоверные результаты из анализа вопросника со 100 пунктами на основе ответов 10 респондентов. Большинство авторов советуют использовать, по крайней мере, от 10 до 20 наблюдений (респондентов) на одну переменную, в противном случае оценки регрессионной линии будут, скорее всего, статистически незначимыми [4].
Показатели оценки выбираются исходя из задач, стоящих перед исследователями. Для конкурентоспособности вуза (Competitiveness) (зависимая переменная) можно определить следующие факторы:
— образовательная деятельность (Educational activity);
— научно-исследовательская деятельность (Research activity);
— трудоустройство (Work placement);
— финансовая обеспеченность вуза (Financial security);
— кадровый потенциал вуза: количество аспирантов, соискателей, кандидатов и докторов наук (Personnel potential);
— материально-техническая база: библиотечный фонд, количество компьютеров и др. (Material base);
— уровень информатизации вуза (Informatization level);
— качество образовательных услуг вуза (Quality of educational services);
— стоимость обучения в вузе (Training cost);
— научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (далее — НИОКР) (Research and development);
— инновационная деятельность (Innovative activity).
Факторы постоянно отслеживаются исследователями в динамике, и по каждому из показателей прогнозируется основная тенденция изменения. На основе построенной модели можно сделать перспективный анализ и прогноз, а в дальнейшем разработать дорожную карту с методическим содержанием развития конкурентоспособности вуза.
Таким образом, получаем модель множественной регрессии:
Competitiveness = а0 + at • Educational activity +
+ а2 • Research activity + а3 • Work placement + + а4 • Financial security + a5 • Personel potential +
+ a8 • Quality of educational services + + ag • Traning cost + a10 • Research and development + + аи • Innovative activity + s
В качестве самостоятельной работы или выполнения какого-либо статистического проекта студентам нужно произвести поиск эмпирических данных для построения модели, в результатах аккредитаци-онных показателей, мониторингов вузов, а также интернет-тестирований и т.п. Далее продолжить построение модели на занятиях эконометрики, информатики, экономико-математического моделиро-
вания, статистики, либо применять межпредметные связи этих дисциплин. Для нахождения параметров регрессионной модели можно использовать различные прикладные пакеты, такие как: табличный процессор MS Excel (вставка Анализ данных), математические пакеты Mathematica, Mathcad, система для статистического анализа данных Statistica и др. [5].
Эти данные могут оцениваться различными единицами измерения: балльные, денежные, штучные, процентные и т.д. Можно все показатели факторов перевести в одну систему измерений, например, в проценты или баллы, мы оставим все эмпирические значения без изменений, а в дальнейшем — дадим им экономическую интерпретацию.
Определив коэффициенты модели, мы проводим статистический и экономический анализ. Для определения наибольшего влияния на зависимую переменную (конкурентоспособность вуза) различных объясняющих переменных (факторов), когда последние выражаются разными единицами измерения, используем стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности. Стандартизированные коэффициенты регрессии показывают, насколько изменится разброс значений факторов в представленном множестве со средней величиной результативного признака, а коэффициенты эластичности — на сколько процентов в среднем изменится зависимая переменная, если интересующий нас фактор увеличится на один процент.
В своих исследованиях студенты смогут определить не только высокие показатели, но и установить слабые стороны в их деятельности и своевременно принимать качественные, обоснованные управленческие решения по ее конечному совершенствованию на основе целенаправленного и выборочного воздействия на те показатели, которые вызывают снижение конкурентоспособности вузов. Адекватность модели показывает, с какой степенью точности на ее основе можно реально оценивать не только экономическую эффективность проводимых образовательных процессов и текущий уровень конкурентоспособности, но и перспективность новых, управленческих, организационных, педагогических и других направлений на стадии их формирования и внедрения. На этом этапе студенты учатся моделировать, анализировать, строить прогнозы для правильного решения проблемы, у них повышается интерес к научно-исследовательской деятельности.
На конечном этапе, опираясь на статистически значимые коэффициенты построенной модели, обучающиеся определяют комплексный показатель конкурентоспособности вуза и разрабатывают дорожную карту — наглядное представление пошагового сценария развития конкурентоспособности вуза. Исходя из интерпретации коэффициентов, которые имеют высокие оценки и статистически значимы на 5 % уровне, каждый фактор необходимо рассмотреть с наибольшего и наименьшего влияния на результативный признак — конкурентоспособность. Для разработки дорожной карты составляем вспомогательную таблицу (табл. 1), где рассматриваем виды деятельности по улучшению результативного признака при положительном и отрицательном влиянии фактора на этот признак.
Таким образом, из построенной математической модели мы выделяем факторы для возможных альтернатив развития конкурентоспособности и упрощения принятия управленческих решений.
+ а6 ■ Material base + а7 • Informatization level +
Таблица 1
Шаги для улучшения конкурентоспособности вуза
Фактор Шаги для улучшения признака при положительном влиянии фактора Шаги для улучшения признака при отрицательном влиянии фактора
Образовательная деятельность Укрепить методические основы формирования показателя вуза по образовательным программам и специальностям Разработать предложения по повышению эффективности образовательной деятельности вуза
Научно-исследовательская деятельность Создать условия для сохранения научного потенциала университета Расширить выполнение фундаментальных и прикладных научных исследований, использование новейших научных достижений и технологий в обучении
Трудоустройство Расширить сеть информационных ресурсов, предоставляющих актуальную информацию о рынке труда и подготовке кадров системой профессионального образования Разработать программы по качественным практикам и стажировкам во время обучения
Финансовая обеспеченность Регулировать процесс государственного финансирования: объемы и порядок распределения, использования учебными заведениями и научными учреждениями финансовых ресурсов Начать перепроектирование экономической деятельности вуза для достижения оптимальных основных показателей его деятельности: стоимости, качества услуг, скорости их предоставления
Кадровый потенциал Поддерживать реализацию программ развития и повышения квалификации всех групп персонала Разработать системы оценки и стимулирования научно-педагогических работников и административного персонала
Материально-техническая база Сохранять и развивать материально-техническую базу в соответствии с требованиями государственных образовательных стандартов Переходить на новые нормативы и механизмы оснащения инвентарем, учебно-наглядными пособиями, лабораторным оборудованием, ЭВМ и множительной техникой, печатной учебно-методической продукцией, с использованием современных форм хозяйствования в виде запроса котировок цен и торгов
Уровень информатизации Развивать и удовлетворять информационные потребности учебных кафедр, научных подразделений и студенческих групп Начать проектирование, поэтапное создание и развитие компонент автоматизированной системы управления вузом, качеством подготовки специалистов и учебным процессом
Качество образовательных услуг Регулярно повышать уровень профессиональной компетентности профессорско-преподавательского состава Увеличить материально-техническое обеспечение образовательного процесса, перспективы выпускников, профильное обучение, качество преподавания и т.д.
Стоимость обучения Продолжать работу по заключению договоров с организациями, с которыми студенты видят своё будущее Использовать занижение цены, которая предназначена для захвата определенной доли рынка
НИОКР Расширять влияние технико-технологических нововведений современных фирм, иметь собственный научный задел и развитую сеть НИОКР Применять метод проектного управления, создавать временные проектные команды, позволяющие совершенствовать инновационный процесс в крупных компаниях
Инновационная деятельность Повышать инновационный потенциал результатов фундаментальных и поисковых исследований подразделений вуза Создавать новые или модернизировать существующие образовательные технологии, продукты, оборудование, учебно-методическое обеспечение и средства учебно-образовательного профиля, структурные и инфраструктурные нововведения в сфере образования
о
от
Е
Т
По каждому фактору разрабатываются необходимые шаги на уровне учебных подразделений и университета, показываются ожидаемые результаты.
Студенты выступают не только участниками образовательного процесса, исследователями рынка образовательных услуг, но и могут выдвигать предложения по повышению конкурентоспособности вузов - явными конкурентоспособными специалистами. Разработка и анализ модели помогают им овладеть современными методами поиска, обработки и использования информации, освоить некоторые методы научно-исследовательской деятельности, определиться в своей позиции, умение отстаивать и защищать её, что, в конечном счете, помогает развить у специалистов творческое отношение к своей профессии. Непосредственное участие студентов в научных исследованиях значимо не только для получения фундаментального образования, но, прежде всего, для воспитания специалистов, обладающих профессиональной культурой.
Библиографический список
1. Акутина, С. П. Психолого-педагогическое обеспечение образовательно-воспитательного процесса в высшей школе на современном этапе его реформирования [Электронный ресурс] : лекции семинара / С. П. Акутина ; Центр научной
мысли. — Режим доступа : http://tagcnm.ru/images/polsem1. pdf (дата обращения: 15.05.2014).
2. Айтмухаметова, И. Р. Высшее образование как фактор экономического развития России / И. Р. Айтмухаметова // Экономика образования. — 2008. — № 4 (47). — С. 39 — 48.
3. Кийко, П. В. Основные направления в совершенствовании конкурентоспособности специалистов экономического профиля / П. В. Кийко // Естественные науки в ОмГАУ. Современное состояние и перспективы развития : сб. науч. ст. преподавателей и аспирантов цикла естественных дисциплин ОмГАУ. - Омск : ОмГАУ, 2005. - Вып. 2. - С. 105-107.
4. Симанчук, Н. В. Модели и методы повышения конкурентоспособности высшего учебного заведения на региональном рынке образовательных услуг : автореф. дис. ... канд. эконом. наук / Н. В. Симанчук. - Самара, 2010. - 24 с.
5. Данилова, С. В. Статистика: российское образование в цифрах [Электронный ресурс] / С. В. Данилова // Основы экономики, управления и права. - 2013. - № 3 (9). - Режим доступа : http://institutanaliza.ru/LocalSrc/journal/2013_03.pdf (дата обращения: 20.02.2015).
КИИКО Павел Владимирович, кандидат педагогических наук, доцент кафедры математических и естественнонаучных дисциплин. Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 28.05.2015 г. © П. В. Кийко
УДК 378.i47:i°i.2 Н. Г. КРАСНОЯРОВА
Омский государственный педагогический университет
ИСТОРИЯ ФИЛОСОФИИ КАК ОПЫТ ВОЗМОЖНОГО МЫШЛЕНИЯ_
Статья посвящена особенностям преподавания истории философии (на примере изучения наследия Гераклита) в вузе в условиях формирования нового типа рациональности в современной культуре, которому присуще включение исследования объекта в социокультурный контекст. Понимание философских учений как форм размышления, возможной формы мысли позволяет приблизить учения столь давних времен как открытых для диалога форм философского творчества.
Ключевые слова: философия, время, возможный опыт мышления, Гераклит, метафоры, прочтение текста.
Преподавание философии в вузе включает знакомство с историей философии. На вопрос «зачем?» не только философия в вузе, но еще и история философии, можно дать такой ответ: философские знания, оформленные в учения, остались в истории философии не просто как когда-то что-то и кем-то сказанное, но как открытия, идеи и образы, относящиеся к сфере мышления. Сфера мышления — не столько сфера уже сложившегося знания, сколько сфера возможностей мышления, того, как можно мыслить о чем-то. Философия представляет мысль в ее универсальной и возможной форме. В этом смысле философия похожа на искусство, которое универсализирует опыт чувствования, переживания и сопереживания, рас-
ширяя наш ограниченный опыт до полноты опыта возможного. Первые философские учения интересны в этом отношении, потому что в них «изобретаются» или открываются «архетипы» способов помыслить о том, что не дано непосредственно в созерцании, но что можно охватить мысленно — мир в целом, космос, единое, бытие, и т.д. За вроде бы наивными и странными ответами первых философов интересно увидеть прорыв мысли за пределы привычного и обычного. Гераклит интересен тем, что открывает до предела сжатую форму мысли, такой своеобразный чип, понятный, скорее, нам, чем его современникам, в которой не устанавливается ничего окончательного. Парменид или Эм-педокл продумывают мир в других возможных
