CC BY
56
УДК 378+650+65.012.25
ОПТИМАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ И ОБОБЩЕННЫЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ
© А.А. Арзамасцев, Т.Ю. Китаевская
Arzamastsev A.A., Kitaevskaya T.Yu. Optimal planning and raising efficiency in higher education system: problem statement and generalized solution algorithm. Optimal design of teaching process in higher school is realized to a considerable extent intuitively or on the basis of expert evaluations. Such an approach allows to achieve an approximate solution of the problem only. The experimental study of the teaching process and learners’ characteristics, computer-aided technologies of statistical processing of experimental data, computer simulation of the educational process, computer analysis of simulation results are proposed as methodology of this problem solution.
1. ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ И ИДЕИ
Проектирование учебного процесса образовательного учреждения (университета, института) является задачей, с необходимостью решения которой сталкиваются как сами университеты, так и административные органы системы высшего образования и учебно-методических объединения.
Решение этой задачи на рубеже третьего тысячелетия становится особенно актуально в связи с бурными темпами роста информационных потоков практически по всем видам учебных дисциплин (что требует частого пересмотра требований к наполнению отдельных учебных курсов и постоянной коррекции учебных программ) и появлением новых специальностей практически во всех областях системы образования (что требует разработки новых учебных программ).
В настоящее время решение этой задачи осуществляется в значительной степени интуитивно, базируясь на экспертных оценках, которые часто не учитывают местных и начальных (соответствующих начальному уровню образования) условий [1, 2]. Такая технология позволяет получить лишь приближенный учебный план, распределение тем по учебным курсам и время на их усвоение в случае доработки специальности и вообще не позволяет осуществлять правильное планирование учебного процесса, если речь идет о планировании новой специальности [6-13].
Указанные трудности не позволяют в настоящее время в полной мере выполнять основные положения статьи 43 Конституции России, излагающей содержание и гарантии права на образование на основе образовательных стандартов. Невозможность оперативной коррекции существующих образовательных стандартов и упорядочения разработки новых противоречит также статье 13 Международного пакта об экономических, социальных и культурных правах.
Главная цель данной работы - разработка новой технологии оптимального планирования учебного процесса в сфере высшего образования (университетах и институтах). Она базируется на применении новых информационных технологий: методов компьютерного имитационного моделирования, компью-
терных методах тестирования обучаемых и статистической обработки экспериментальных данных по овладению учебным материалом.
Разработка такой технологии невозможна без решения комплекса задач, в который входят:
1. строгая постановка и решение задач оптимального проектирования последовательности изучения тем в учебном процессе;
2. разработка методологии выделения групп тем в учебные курсы;
3. разработка компьютерных систем тестирования обучаемых на входе в учебный процесс и в ходе учебного процесса; разработка соответствующих алгоритмов и программного обеспечения;
4. экспериментальное исследование: входного уровня абитуриентов; распределений времени изучения отдельных тем и всего курса для некоторых специальностей в этих странах;
5. строгая постановка и решение двух задач оптимизации учебного процесса на основе экспериментального материала: минимизация времени обучения при заданном квалификационном уровне специалиста (задача 1); максимизация достигнутого уровня обучения при фиксированном времени учебного процесса (задача 2); разработка соответствующих алгоритмов и программного обеспечения;
6. тестирование всей технологии, алгоритмов и программного обеспечения в университетах России и выдача рекомендаций к их использованию в системе высшего образования.
2. ИСПОЛЬЗУЕМАЯ МЕТОДОЛОГИЯ
В настоящее время технология оптимального проектирования учебного процесса в высшей школе базируется в основном на экспертных оценках, что привносит значительную долю субъективизма и осложняет процесс принятия решений.
Мы предлагаем решение этой проблемы на основе следующих приемов:
- экспериментальное изучение базовых характеристик учебного процесса и самого обучаемого, базируемое на компьютерной технологии анкетирования представительных групп;
Рис. 1. Схема прохождения обучаемого по «древовидному» пути учебного процесса. Буквами обозначены: А (линия со стрелкой) -процесс изучения отдельной учебной темы или небольшого курса; В (кружок) - состояние, соответствующее окончанию усвоения темы; С (замкнутая область) - несколько взаимосвязанных тем, обособленных от других частей графа, представляют собой учебную дисциплину
- статистическая обработка наблюдаемых результатов;
- компьютерная имитация (компьютерное моделирование) учебного процесса; использование методологии структурного анализа и декомпозиции больших систем для выделения отдельных учебных курсов; решение оптимизационных задач методами математического программирования.
Программное обеспечение, пригодное к использованию в системе высшего образования:
- компьютерная система для автоматизированного тестирования уровня абитуриентов и студентов;
- программа построения графа учебного процесса, выделения групп тем в отдельные учебные курсы, оптимизации учебного процесса (задачи 1 и 2).
3. ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Объектом исследования, оптимального проектирования и оптимизации является учебный процесс, схема которого приведена на рис. 1. Он представляет собой направленный граф, элементами которого является прохождение обучаемого через определенные учебные курсы или темы.
Первоначально уровень обучаемого соответствует состоянию 1, обобщенно характеризующему интеллектуальные, творческие и иные способности будущего студента. Задачей образовательной деятельности является перевод обучаемого из состояния 1 в состояние 2, характеризующее уровень квалификационных требований к специальности.
Элементами объекта (рис. 1), позволяющими достичь оптимизации или повышения эффективности процесса, являются: время обучения; качество обучения, проявляющееся в более глубоком понимании учебных тем или курсов; распределение общего времени между отдельными курсами и в зависимости от данного контингента студентов; выделение обособленной группы взаимосвязанных тем в самостоятельный учебный курс.
В настоящее время проектирование процесса обучения осуществляется в значительной степени интуитивно или на основе экспертных оценок, что привносит значительный элемент субъективизма и неопределенности как в формирование отдельных курсов или дисциплин, так и в их взаиморасположение в
графе. Вместе с тем эти факторы оказывают существенный вклад как в достижение обучаемым необходимого уровня, так и в общее время обучения. Возможные технологии повышения эффективности продвижения по графу в процессе обучения описаны в работах [3-5].
Трудности проектирования учебного процесса заключаются в следующем:
1. Принято считать, что, сдав вступительные конкурсные экзамены в университет, абитуриент показывает определенный уровень, на который в дальнейшем ориентируются при составлении плана учебного процесса. На деле вместо фиксированного уровня имеет место некоторая случайная характеристика, распределение которой (по девятибалльной шкале) для одной из специальностей Тамбовского государственного университета показано на рис. 2.
2. Граф учебного процесса, построенный интуитивно или на основе экспертных оценок, часто имеет следующие недостатки:
- в нем не в полной мере учитывается необходимое предшествование учебных тем и курсов; ведь некоторые из курсов должны обязательно опираться на другие курсы, в то время как другие могут опираться исключительно на уровень абитуриента;
- время изучения отдельной темы обычно предполагается фиксированным, и его значение обычно отображается в учебном плане; вместе с тем совершенно очевидно, что время изучения отдельного курса является индивидуальной характеристикой обучаемого и в предположении неиндивидуального обучения также является случайной величиной, распределенной по некоторому закону (рис. 3);
- формирование учебных тем в отдельные курсы происходит в значительной степени субъективно, что, с одной стороны, не исключает повторения некоторых тем в различных курсах, в тоже время другие темы могут быть изучены в недостаточном объеме из-за того, что лекторы или преподаватели понадеялись друг на друга.
3. При планировании общего времени учебного процесса в расчете на «среднего студента» возникают следующие парадоксальные ситуации:
- сильные студенты быстро осваивают отведенный курс и откровенно «скучают» на оставшихся занятиях;
- слабые студенты не успевают освоить курс в запланированное время и не сдают зачет или экзамен
Рис. 2. Распределение начального уровня подготовки абитуриентов одного из университетов России. Оценка уровня подготовки определена по девятибалльной шкале. Пунктирной линией показан уровень подготовки, соответствующий зачислению абитуриента на первый курс университета
(что дает очень высокий процент отсева и экономически невыгодно как вузу, так и государству в целом); альтернативой этому является нередкая в вузах практика, когда оценка за экзамен или зачет ставится не вполне обоснованно (это в итоге приводит к невыполнению уровня квалификационных требований на выпуске из вуза);
- общее время обучения принимается обычно равным пяти годам, в то время как нет никакой разумной необходимости готовить специалиста, ориентируясь именно на этот срок; вполне возможно, что для овладения одной специальностью необходимо учить лишь четыре года и семь месяцев, в то время как другой - пять лет и девять месяцев; вполне возможно также, что даже по одной и той же специальности необходимо учить разное время, учитывая возможный входной уровень абитуриента.
4. ОБОБЩЕННЫЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА
Мы предлагаем следующий подход, базируемый на использовании новых информационных технологий в образовании, компьютерных методах тестирования обучаемых и компьютерном имитационном моделировании.
Шаг 1. Проводим тестирование входного уровня студентов (абитуриентов). На этом этапе используем систему баллов, полученных ими на вступительных экзаменах, известные программы профессионального тестирования (например, ММР1), в результате чего получаем распределение, подобное показанному на рис. 2, но отражающее реально существующую действительность.
Шаг 2. Составляем тематический план (список изучаемых тем) для данной специальности с учетом их предшествования. Полный список тем имеется в стандарте по выбранной специальности, однако предшествование тем определяем на основе опроса
Рис. 3. Распределение необходимого времени на изучение одной и той же темы для студентов Тамбовского государственного университета. Стрелкой показано время изучения этой же темы по учебному плану
экспертов; в ходе выполнения проекта мы предполагаем разработать компьютерную программу для решения этой проблемы с учетом мнений экспертов.
Шаг 3. На основе тематического плана составляем возможные графы учебного процесса (подобные рис. 1) с учетом предшествования тем. Таких графов может быть несколько. На этом этапе важно также отобрать те из возможных графов, для которых общее количество изучаемых одновременно тем не превышает заданного, т. к. обучаемые могут изучать параллельно лишь ограниченное количество курсов.
Шаг 4. Используя известную технологию декомпозиции больших систем, выделяем из графа (рис. 1) относительно независимые, но внутренне взаимосвязанные области, которые объединяем в учебные дисциплины (курсы). Такие курсы являются, естественно, целостными.
Шаг 5. Осуществляем выбор графа учебного процесса, приемлемого по соображениям количества одновременно изучаемых тем, общего количества курсов и т. д.
Шаг 6. Осуществляем опрос представительных групп обучаемых по каждой теме, с целью определения индивидуального времени изучения этой темы; строим эмпирические распределения времени изучения каждой из тем учебного процесса (рис. 1 и рис. 3).
Шаг 7. Осуществляем имитационное моделирование на компьютере каждого из эмпирических распределений, полученных на шаге 6.
Шаг 8. Осуществляем сложение случайных распределений для времени изучения отдельных тем, полученных в ходе моделирования на шаге 7, и получаем статистику общего времени обучения в университете по выбранной специальности. На ее основе строим распределение общего времени обучения.
Шаг 9. Для полученного в ходе выполнения шагов 7 и 8 распределения общего времени обучения в университете решаем две альтернативные задачи оптимизации учебного процесса: 1) минимизация общего времени на обучение по данной специальности (минимизация ресурсов) при выполнении уровня квалификационных требований и процента отсева неус-
Рис. 4. Блок-схема обобщенного алгоритма решения задачи оптимального проектирования и повышения эффективности учебного процесса
певающих студентов в ходе учебной деятельности (задача 1); 2) максимизация уровня обучения (максимизация качества обучения) при фиксированном или заданном времени обучения и при выполнении уровня квалификационных требований и процента отсева неуспевающих студентов в ходе учебной деятельности (задача 2).
Достоинствами такой технологии (рис. 4) является алгоритмичность разработки учебного процесса (плана образовательной деятельности), естественное разбиение всего учебного процесса на учебные курсы, оптимизация качественных и временных характеристик учебного процесса, непременное соответствие выпускника-специалиста уровню квалификационных требований по специальности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Автоматизированная система оптимизации последовательности учебных модулей: Лекция-докл. / И.Б. Моргунов, Б. С. Мастрю-ков, В.Б. Бычков, Т.В. Нерсесов. М., 1998. 24 с. (Шк.-семинар «Создание единого информ. пространства системы образования»).
2. Аношкин А.П. Педагогическое проектирование систем и технологий обучения: Учеб. пособие / А.П. Аношкин; М-во общ. и проф. образования РФ. Ом. гос. пед. ун-т. Омск: Изд-во ОмГПУ, 1997. 138 с.
3. Китаевская Т.Ю. Диалоговый подход при изучении информационных технологий // Вестник ТГУ. Сер. Естеств. и технич. науки. Тамбов, 1999. Т.4 .Вып. 3. С. 371-372.
4. Китаевская Т.Ю. Модульное программирование в обучении информатике // Информатизация Тамбовской области: Сб. материалов науч,-практич. конф. работников образования. Тамбов: Компьютерный центр, 1995. С. 71-72 .
5. Китаевская Т.Ю. Представление моделей объектов с помощью структур данных // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий: Материалы I Тамбовской городской науч. конф. Тамбов: ТГУ, 1997. С. 17-18.
6. Пастущак Т.Н. Оптимизация автоматизированных систем управления обучающими структурами методами имитационного моделирования: Автореф. дис. ... канд. техн. наук: СПб, 1998. 23 с.
7. Попов В.Б. Оптимальное проектирование технологии образовательного процесса в условиях компьютеризации и дифференциации обучения: Дис. ... канд. техн. наук: Воронеж, 1994. 175 с.
8. Селезнева Н.А. Проектирование квалификационных требований к специалистам с высшим образованием: Учеб. пособие / Селезнева Н.А., Татур Ю.Г. М., 1991. 63 с. (Тр. Исслед. центра / Исслед. центр Гособразования СССР по проблемам упр. качеством подготовки специалистов.)
9. Caribbean Region: Access, Quality, and Efficiency in Education (A World Bank Country Study) (1993)
10. Hufner K. et al. Efficiency in Higher Education: An Annotated Bibliography (Okonomische Theorie Der Hochschule, Band 2) (1988)
11. McMahon W.W. An Efficiency-Based Management Information System (Fundamentals of Educational Planning-49) (1994)
12. Windham D.M., Chapman D.W. Evaluation of Educational Efficiency: Constraints, Issues, and Policies (Advances in
Educational Productivity. V. 1) (1990)
13. Crabbs L.M. Measuring Efficiency in Supervision and Teaching (Columbia University Teachers College Contributions to Education № 175) (1925)
Поступила в редакцию 15 октября 1999 г.
