CC BY
30
Chekhovsky Dmitry Valerievich, candidate of technical science, dmi-chekh@,gmail. com, Russia, Tula, Tula State University,
Tsudickov Mikhail Borisovich, candidate of technical science, docent, tsudick-ov. mb@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.891.1
МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ
ВЫПУСКНИКОВ
А. А. Фомичев, З.Ю. Филиппова
Предложены модель и алгоритм оценки конкурентоспособности выпускников вузов в рамках компетентностного подхода. В основу предложенного алгоритма положен механизм нечетких выводов. Модель и алгоритм протестированы для студенческой группы по итогам освоения программы бакалавриата.
Ключевые слова: компетенция, компетентностная модель, лингвистические переменные, конкурентоспособность, профессиональная пригодность.
Сегодня от выпускника вуза требуются не только знания и умения, но и способности к их применению на практике с использованием накопленного опыта профессиональной деятельности. Задачей высшего образования на сегодняшний день является внедрение нового Федерального государственного стандарта 3-го поколения (ФГОС ВПО-3).
В связи с внедрением ФГОС-3 оцениванию подлежит не только академическая успеваемость студента, а также его способности к различным видам деятельности, или компетенции, умения и навыки, которых в дальнейшем потребует их профессиональная деятельность.
Одним из важных критериев деятельности является качество выпускаемого продукта, товара - выпускника - будущего специалиста.
Ключевым понятием, выражающим сущность рыночных отношений, является понятие конкуренции. В настоящее время, в период кризисного этапа развития народного хозяйства, и в ближайшем будущем на рынке труда, по прогнозам специалистов, будет иметь место превышения предложения над спросом. Фактом является то, что динамика спроса на специалистов определенного профиля и квалификации в современной России на рынке труда вступила в противоречие с традиционно сложившейся структурой их подготовки, с номенклатурой специальностей и специализаций, с длительным периодом подготовки конкретного специалиста. Последнее проявляется в том, что студенты хотят получить дополнительные умения. Их интересы смещаются в область экономики, менеджмента, юриспруденции, иностранных языков.
Реагируя на эти требования, изучая конъюнктуру рынка труда, учебные заведения должны исследовать не только экономические, но и социальные, психологические, политическиефакторы [1]. То же самое приходится сейчас делать каждому человеку, особенно выпускнику ,на индивидуальном уровне в силу ситуации, сложившейся на рынке труда.
Вышесказанное даёт основание для исследования проблемы, выделения и формирования комплекса качеств будущего специалиста, который позволил бы ему эффективно конкурировать на региональном рынке труда и реализовать свой потенциал.
Решение этой проблемы возможно, когда в образовательном процессе будет сознательно развиваться комплексная личностная потребность в соединении узкого профессионализма и универсализма. Такое сочетание может обеспечить личности и будущему специалисту конкурентоспособность на рынке труда, а учебным заведениям - конкурентоспособность на рынке производителей образовательных услуг.
Если проблема профессионализма всегда была в центре внимания отечественной системы образования, то другие параметры успешного поведения, в числе которых и конкурентоспособность, не были предметом целенаправленного формирования и развития в профессиональной школе.
В данной работе предложены модель и алгоритм оценки конкурентоспособности выпускников ВУЗа на рынке труда. Для начала рассмотрим предложенную нами модель оценивания конкурентоспособности выпускника.
Модель оценивания уровня конкурентоспособности выпускника вуза. На основе проведенного анализа рынка труда, выпускник должен обладать конкурентоспособностью, которая складывается из ряда весомых компетенций (рис. 1).
Рис. 1. Модель оценивания конкурентоспособности выпускника вуза
211
Рассмотрим каждую компетенцию по составляющим ее компонентам.
1. Профессиональная компетенция - способность успешно действовать на основе практического опыта, умения и знаний при решении профессиональных задач. Состоит из общепрофессиональной, общекультурной и специальной компетенции.
2. Личностная компетенция отражает интегральные свойства человека, связанные с тем, как он строит отношения с другими людьми, как ставит перед собой цели, как решает задачи и обращается с информацией, и какой уровень саморегуляции ему доступен [2]. Состоит из:
- компетенции ориентации на результат и эффективность - выпускник стремится совершенствоваться в своей деятельности, достигать лучших результатов, превосходить других, достигать значительных успехов, решать сложные задачи, соответствовать высоким требованиям, проявлять инициативу и придумывать в работе что-то новое;
- воздействие и влияние на других людей - студент способен убеждать, уговаривать, производить хорошее впечатление, добиваться того, чтобы окружающие люди повели себя согласно его ожиданиям, владеет множеством приемов аргументации;
- когнитивная компетенция- системное мышление; умение отыскивать, обрабатывать, интерпретировать и представлять информацию; критическое мышление; развитые навыки планирования; умение анализировать проблемы; способность и желание обучаться.
3. Информационная компетенция - основной целью формирования информационной компетентности является развитие информационной культуры профессионала. Под информационной культурой понимается составная часть базисной культуры личности как системной характеристики человека, позволяющей ему эффективно участвовать во всех видах работы с информацией: получение, накопление, кодирование, переработка любого рода, создание на этой основе качественно новой информации, ее передача, практическое использование [4]. Состоит из:
- владения навыками работы с различными источниками информации: книгами, учебниками, справочниками, энциклопедиями, каталогами, словарями, CD-Rom, Интернет;
- самостоятельного поиска, систематизирования, анализа и отбора необходимой для решения учебных задач информации, организовывать, преобразовывать, сохранять и передавать ее;
- ориентации в информационных потоках, умении выделять в них главное и необходимое.
4. Коммуникативная компетентность - это владение сложными коммуникативными навыками и умениями, формирование адекватных умений в новых социальных структурах, знание культурных норм и ограничений в общении, знание обычаев, традиций, этикета в сфере общения,
соблюдение приличий, воспитанность, ориентация в коммуникативных средствах, присущих национальному, сословному менталитету и выражающихся в рамках данной профессии. В состав коммуникативной компетенции входят следующие виды компетенций:
- лингвистическая (языковая) компетенция - это владение знанием о системе языка, о правилах функционирования единиц языка в речи и способность с помощью этой системы понимать чужие мысли и выражать собственные суждения в устной и письменной форме;
- речевая компетенция означает знание способов формирования и формулирования мыслей с помощью языка, а также способность пользоваться языком в речи;
- социальная компетенция проявляется в желании и умении вступать в коммуникацию с другими людьми, в способности ориентироваться в ситуации общения и строить высказывание в соответствии с коммуникативным намерением говорящего и ситуацией.
5. Способность к трудоустройству - проявление своих личных качеств, знаний и профессиональных навыков при устройстве на работу:
- умение написать резюме;
- опыт в прохождении собеседования с работодателем;
- опыт в прохождении тестирования на собеседовании.
Такие компоненты вместе с показателями позволяют спрогнозировать уровень конкурентоспособности выпускника в будущем еще на раннем этапе обучения.
Определение лингвистических переменных.
Лингвистические переменные - переменные, которые нельзя описать с помощью математического языка, т.е. им сложно придать точную (объективную) количественную оценку. Например, понятия «малый» и «средний» (говоря о бизнесе), «высокая» или «низкая» (о процентной ставке) не имеют четкой границы и не могут быть представлены точным математическим описанием.
Согласно Л. Заде, лингвистической переменной называется такая переменная, значениями которой являются слова или предложения естественного языка. В литературе нечетких множеств лингвистические переменные также называют терм-множествами (от англ. term - называть).
В системах нечеткого вывода лингвистические переменные, которые используются в нечетких высказываниях подусловий нечетких продукций, часто называют входными лингвистическими переменными, а переменные, которые используются в нечетких высказываниях подзаключе-ний правил нечетких продукций, часто называют выходными лингвистическими переменными.
Таким образом, при задании или формировании правил нечетких продукций необходимо определить множество входных и выходных лингвистических переменных.
Входная или выходная лингвистическая переменная считается заданной или определенной, если для нее определено базовое терм-множество с соответствующими функциями принадлежности каждого терма [3].
Конкурентоспособность формируется из четырех компетенций: профессиональная, личностная, информационная, коммуникативная, и способность к трудоустройству, каждая из которых формируется с помощью трех компонентов.
Примем обозначение компетенций как К^Ь = 1 ...5, где / - номер компетенций слева на право. Тогда компоненты компетенций примут следующие обозначения: = 1... 5,у = 1... 3, где у - номер компоненты слева на право. В качестве входных лингвистических переменных, мы будем рассматривать показатели компонентов формирования компетенций Кц, К12 . . .К53 . Т.к. формирование оценки конкурентоспособности с помощи показателей компетенция, дадут нам неполный результат. В качестве выходных лингвистических переменных, мы будем использовать показатели компетенций К± ,К2 , К3 , К4, К5.
Выбор алгоритма нечетного логического вывода. Этапы нечеткого вывода могут быть реализованы неоднозначным образом: агрегирование может проводиться не только в базисе нечеткой логики Заде, активизация может проводиться различными методами нечеткой композиции, на этапе аккумуляции объединение можно провести отличным от шах-объединения способом, дефаззификация также может проводиться различными методами. Таким образом, выбор конкретных способов реализации отдельных этапов нечеткого вывода определяет тот или иной алгоритм нечеткого вывода. В настоящее время остается открытым вопрос критериев и методов выбора алгоритма нечеткого вывода в зависимости от конкретной технической задачи [3]. Наибольшее применение среди существующих алгоритмов нечеткого вывода получили алгоритмы Мамдани, Цукамото, Ларсена, Сугено, которые отличаются друг от друга применяемыми в них методами реализации этапов нечеткого вывода.
Алгоритм Мамдани наиболее подходит для решения задачи оценивания уровня сформированности компонент компетенций, так как применяемые в нем методы адекватно отражают особенности рассуждений преподавателя, оценивающего качественные параметры результатов обучения студента. Сформированная нечеткая база знаний содержит правила, где посылки объединены при помощи логических связок «И», а заключения имеют вид нечетких термов. Этот факт также свидетельствует в пользу использования в качестве алгоритма нечеткого вывода алгоритма Мамдани. Рассмотрим более подробно методы выбранного алгоритма [5].
- формирование базы правил системы нечеткого вывода осуществляется в виде упорядоченного согласованного списка нечетких продукционных правил в виде «IF A THEN B », где антецеденты ядер правил нечеткой продукции построены при помощи логических связок «И», а консек-венты ядер правил нечеткой продукции простые;
- фаззификация входных переменных осуществляется описанным выше способом, так же, как и в общем случае построения системы нечеткого вывода;
- агрегирование подусловий правил нечеткой продукции осуществляется при помощи классической нечеткой логической операции «И» двух элементарных высказываний A, B : T(A П B) = min{ T(A);T(B) };
- активизация подзаключений правил нечеткой продукции осуществляется методом min-активизации ^ (y) = min{c; ^ (x)} , где ^ (x) и c - соответственно функции принадлежности термов лингвистических переменных и степени истинности нечетких высказываний, образующих соответствующие следствия (консеквенты) ядер нечетких продукционных правил;
- аккумуляция подзаключений правил нечеткой продукции проводится при помощи классического для нечеткой логики max-объединения функций принадлежности x G X ^AB(x) = max{^A (x); ^B(x)};
- дефаззификация проводится методом центра площади.
База правил нечеткого вывода оценки уровня данной компоненты, представлена девятью правилами вида «если-то», содержащими подусло-вия в виде высказываний первого вида « ß есть a », объединенные логической связкой «И». Для всех правил сформирована матрица знаний.
Цель дефаззификации заключается в том, чтобы, используя результаты аккумуляции всех выходных лингвистических переменных, получить обычное количественное значение каждой из выходных переменных, которое может быть использовано специальными устройствами, внешними по отношению к системе нечеткого вывода.
В работе в качестве метода дефаззификации используется метод
центра тяжести, которому соответствует формула
Max
J x m( x)dx
y _ Min_
У Max '
J m( x)dx
Min
где y - результат дефаззификации; x - переменная, соответствующая выходной лингвистической переменной w, m( x) - функция принадлежности
нечеткого множества, соответствующего выходной переменной w, после этапа аккумуляции, Min и Max - левая и правя точки интервала носителя нечеткого множества рассматриваемой выходной переменной w .
Апробация разработанного алгоритма оценивания конкурентоспособности студентов. Описанный алгоритм оценивания конкурентоспособности студенты был реализован в мощном пакете программ fuzzy ТЕСНи применен для данных об успеваемости студентов направления подготовки бакалавров (по итогам 2015 года): «Управление в технических системах» (9 человек).
На рис. 2 представлена модель оценивания уровня сформированно-сти конкурентоспособности выпускника.
Рис. 2. Модель оценивания уровня сформированности конкурентоспособности выпускника
На вход подаются пять переменные: уровень сформированности профессиональной компетенции, уровень сформированности личностной компетенции, уровень сформированности информационной компетенции, уровень сформированности коммуникативной компетенции и уровень сформированности способности к трудоустройству компетенции. Функции принадлежности для терм-множеств, заданных для входных лингвистических переменных представлены в колоколообразной форме (рис. 3).
Рис. 3. Функции принадлежности для терм-множеств, заданных для входных лингвистических переменных
216
Зададим базу разработанных знаний в виде списка нечетких продукционных правил в виде «IF A and B and C and D and E THEN F», указанных на рис. 4, для определения уровня конкурентоспособности выпускника.
й IF in1 in2 in3 in4 in5 THEN DoS out
1 low low low low low Oi.ooQ low
2 low low low low medium Oi.ooQ low
3 low low low low high Oi.ooQ low
4 low low low medium low □i □□□ low
5 low low low medium medium □i □□□ low
6 low low low medium high Oi.ooQ low_medium
7 low low low high low O1.00O low
8 low low low high medium O1.00O low_medium
9 low low low high high O1.00O low_medium
10 low low medium low low O1.00O low
11 low low medium low medium O1.00O low
12 low low medium low high □1.00П low_medium
13 low low medium medium low □1.00П low
14 low low medium medium medium □1.00П low_medium
15 low low medium medium high D1.00Q low_medium
1G low low medium high low D1.00Q low_medium
17 low low medium high medium D1.00Q low_medium
18 low low medium high high D1.00Q medium
19 low low high low low 01.ODD low
20 low low high low medium 01.ooQ low_medium
21 low low high low high 01.ooQ low_medium
22 low low high medium low Oi.ooQ low_medium
23 low low high medium medium Oi.ooQ low_medium
24 low low high medium high Oi.ooQ medium
25 low low high high low Di.ooQ low_medium
26 low low high high medium Oi.ooQ medium
27 low low high high high Oi.ooQ medium
28 low medium low low low Oi.ooQ low
29 low medium low low medium O1.00D low
3114 high high medium high medium O1.00D medium_high
3115 high high medium high high O1.00D high
3116 high high high low low O1.00D medium
3117 high high high low medium O1.00D medium_high
3118 high high high low high O1.00O medium_high
3119 high high high medium low O1.00O medium_high
3120 high high high medium medium O1.00O medium_high
3122 high high high medium high O1.00O high
3123 high high high high low □1.00П medium_high
3124 high high high high medium U1.00U high
3125 high high high high high U1.00U high
Рис. 4. Список нечетких продукционных правил
Алгоритмом работы системы нечеткого логического вывода является алгоритм Мамдани. Функции принадлежности для терм-множеств, заданных для выходных лингвистических переменных представлены в коло-колообразной форме. Для дефаззификации выходных лингвистических переменных используем метод центра площади, результат представлен на рис. 5. FuzzyTECHпредставляет возможное множество решений выходной лингвистической переменной от двух входных лингвистических переменных (рис. 6).
Исследовав экспертные данные по группе студентов, на основе данного алгоритма можно оценить, каким уровнем конкурентоспособности обладает студент. Полученные результаты представлены на рис. 7 и выглядят следующим образом:
Студент №1: Уровень конкурентоспособности - высокий (81,798 %). Студент №2: Уровень конкурентоспособности - средний (49,918 %). Студент №3: Уровень конкурентоспособности - высокий (87,876 %). Студент №4: Уровень конкурентоспособности - средний (49,948 %). Студент №5: Уровень конкурентоспособности - выше среднего (66,27%). Студент №6: Уровень конкурентоспособности - высокий (93,572 %). Студент №7: Уровень конкурентоспособности - выше среднего (66,228 %). Студент №8: Уровень конкурентоспособности - высокий (92,974 %). Студент №9: Уровень конкурентоспособности - высокий (93,566 %).
low lo'.'V_rnediurn medium medium_high high
-- \ \ / \ f \ / \ / /
\ \ 1 1 / 1 / /
\ 1 1
\ 1 1 1 /
\ 1 /
\ \ ! 1 i /
\
\ 1 \ / \ /
\ / \ \ /
\ ! \ /
\ / Л \ / V -
Рис. 5. Результат дефаззификации
Рис. 6. Зависимость выходной переменной от двух входных переменных
218
Уровень конкурентоспособности выпускников группы
Рис. 7. Результаты оценивания конкурентоспособности выпускников
На основе полученных результатов можно сделать вывод, что у группы из 9 человек уровень конкурентоспособности выглядит следующим образом:
- высокий - 56 %;
- выше среднего - 22 %;
- средний - 22 %;
- ниже среднего - 0 %;
- низкий - 0 %.
Заключение. В данной работе были представлены ряд показателей, характеризующих уровень сформированности конкурентоспособности. Данные показатели не всегда можно оценить количественными шкалами, так как они описываются качественно, в терминах лингвистических переменных. Разработаны также алгоритмы нечеткого вывода, позволяющие вести оценивание на основе качественной информации. Разработанные алгоритмы делают возможной автоматизацию процесса оценивания конкурентоспособности.
Предполагается, что при проведении процедуры оценки на протяжении нескольких лет могут быть собраны дополнительные материалы для корректировки компонент выделенных компетенций.
Корректность применения предложенного метода обусловлена рядом ограничений, при нарушении которых следует считать, что рассматриваемая задача переходит разряд плохо обусловленных и требует дополнительных исследований, например, в области социологии.
Список литературы
1. Ангеловский А.А. Формирование конкурентоспособности студентов в процессе профессиональной подготовки в вузе: автореф. дис. ... канд. пед. наук. Магнитогорск, 2004. 24 с.
2. Ефремова Н.Ф. Формирование и оценивание компетенций в образовании. Ростов-на-Дону: Аркол, 2010. 386 с.
3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
4. Малахов Ю.А. Формирование инновационных компетенций студентов технических вузов // Управление интеллектуальной собственностью ИнВестРегион. 2009. № 3. С. 23-29.
5. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ - Винница, 1999. 320 с.
Фомичев Александр Александрович, д-р физ.-мат. наук, проф., zoyafillarambler.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Филиппова Зоя Юрьевна, ведущий специалист отдела поддержки 1С, zOy yafillaram bler. ru, Россия, Тула, ГАУ ТО «ЦИТ»
MODEL OF ESTIMATION OF COMPETITIVENESS OF GRADUATES A.A. Fomichev, Z. Yu. Filippova
The model and algorithm of assessment of competitiveness of university graduates within competence-based approach are offered. The mechanism of indistinct outputs is the basis for the offered algorithm. The model and an algorithm are tested for student's group following the results of mastering of the program of a bachelor degree.
Key words: competence, competence-based model, linguistic variables, competitiveness, professional suitability.
Fomichev Alexander Aleksandrovich, doctor of physical and mathematical sciences, professor, z(>y yafillaram bler. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Filippova Zoya Yurevna, leading expert of department of support 1C, zoya-fillarambler.ru, Russia, Tula, GAUTHAT "TsIT"
