CC BY
86
ки в кадрах с профессиональным образованием // Проблемы прогнозирования. 2007. №6. С. 91-108. Англоязычная версия статьи: Gurtov V.A, Pitukhin E.A, Serova L.M. Modeling the Economy's Need for Professionally Trained Personnel // Studies on Russian Economic Development. 2007. Vol. 18. No. 6. Pp. 622-633.
7. Сигова С.В, Гуртов В.А. Бюджетное финансирование науки и образования в субъектах Российской Федерации. М.: Экономика, 2008. 688 с.
8. Гуртов В.А, Серова Л.М. Проведение прогностических исследований выпусков системой ВПО в 2014-2015 гг. при «ступенчатом» в 2010 г. и «растянутом» в 20092015 гг. переходе на прием по двухуровневому высшему образованию // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Планирование подготовки специалистов в условиях уровне-вого высшего образования» (15-17 апреля 2009 г.). Петрозаводск: Изд-во Петр-ГУ, 2009. С. 4-9.
GURTOV V., SEROVA L. PROJECTING THE ENROLLMENT OF BACHELORS, MASTERS AND SPECIALISTS
The formation of admission quotas based on projected demand of regional economy in personnel with different level of higher vocational education (bachelor, master and specialist) in section of 28 aggregate groups for the period from 2010 to 2015 taking into account the transition of Russian educational system in 2010 to level training is reviewed.
Keywords: system of higher vocational education, bachelors, masters, economic demands, monospecialities.
A.А. ШЕХОНИН, профессор
B.А. ТАРЛЫКОВ, профессор Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики
Оценивание компетенций в сетевой среде вуза
Представлена векторная модель оценивания компетенций, основанная на использовании понятия «мотивация обучающихся». Модель построена на основе данных мониторинга результатов обучения с учетом личностных качеств обучающихся и возможности ее реализации в сетевой среде вуза.
Ключевые слова: компетенция, мотивация, личностные качества, оценивание.
Бурный рост новых знаний и информационных потоков, сопоставимый с эффектом «информационного взрыва», с одной стороны, а также стремление снизить стоимость подготовки компетентных специалистов - с другой, требуют существенного пересмотра подходов к учебно-методической работе, к методам планирования и подготовки учебного процесса [1, 2]. Компетентностный подход в образовании требует переориентации технологий обучения на самостоятельную исследовательскую работу, развитие
творческих качеств у студента, что, в свою очередь, требует инновационной методологической перестройки оценки качества усвоенных знаний, навыков и способностей.
Ключевыми в образовании становятся технологии самостоятельной работы, оценивания результатов обучения и информационные. При этом последние служат технологической основой современного образовательного процесса. Они позволяют эффективно работать в условиях массового обучения, обеспечивая базу для проведе-
ния аудиторных занятий и самостоятельной работы студента, разнообразие педагогических технологий обучения и оценивания, предоставляя информацию о результатах обучения каждого студента по всем этапам и видам учебных занятий.
Практика профессионального образования на основе компетентност-ного подхода показывает, что подготовка «знающего» специалиста связана с обращением к его профессиональной области (знаний,умений, навыков) и к когнитивно-личностной составляющей (памяти, восприятия, мышления). Подготовка же «компетентного» специалиста дополнительно требует развития у него личностно-психологичес-ких качеств (мотивации, заинтересованности в результатах учебной и профессиональной деятельности, профессионального самосознания, организованности и др.).
Компетенциям (компетентности) невозможно научить, их можно только сформировать у обучающихся на основе приобретения ими знаний, умений, навыков и развития личностных качеств. Переход к компетентностно-ориентированному обучению требует создания соответствующей образовательной среды вуза, включающей прежде всего новое формулирование целей и результатов обучения, новых технологий обучения, преподавания, оценивания, а также новых способов взаимодействия между преподавателем и студентом и между самими студентами, стимулирующих их личностное развитие.
Если в качестве задачи обучения рассматривать достижение гарантированного результата, мы неизбежно приходим к модели «обучения как технологического процесса» [3], где вся последовательность процессов заранее прописывается и регламентируется. Всякий технологический процесс
для достижения гарантированного успеха - выпуска продукции заданного качества - должен быть обеспечен технологической документацией, регламентирующей все промежуточные этапы достижения заданного качества продукции. Обязательной составляющей процесса является промежуточный контроль, осуществляемый как в процессе выполнения каждого этапа, так и после его завершения.
Необходимо также пересмотреть сложившуюся систему экспертной оценки на основе четырехбалльной шкалы и рассмотреть возможность введения в контрольно-оценочную сферу педагогических измерений, обеспечивающих многомерную оценку качества ожидаемых учебных достижений. Кроме того, следует принять во внимание, что эффективность диагностирования зависит от технологии описания результатов изучения модуля (дисциплины), выраженных в необходимом уровне усвоения учебного материала. Оценочные средства должны позволять измерять степень достижения (превышения) установленных результатов и являться элементом, содержащим норму качества образования.
Одним из важных параметров технологического подхода к обучению является заранее заданная периодичность контроля. В этом случае проявление студентом таких личностных качеств, как умение и готовность самостоятельно планировать свое рабочее время и к заданному (установленному) сроку демонстрировать уровень владения изучаемым материалом, способствует формированию его социально-личностных компетенций. Оценивая регулярность выполнения учебных заданий в соответствии с рабочим графиком освоения модуля или конкретной дисциплины, можно планировать выставление студенту оценки, харак-
теризующей его личностные качества - социально-личностную компетентность, которая так же, как знани-евая компонента, должна оцениваться в баллах.
Одним из наиболее важных моментов в системе образования являются психологические условия учебного процесса, обеспечение формирования у обучаемого ясного понимания конечной цели обучения. Для этого необходимо, чтобы все элементы образовательного процесса были нанизаны на нить осознанной мотивации получения знаний, умений, развития личностных качеств, которые в совокупности определяют формирование компетенций.
Мотивация - побуждение к действию определенным мотивом. Она объясняет целенаправленность действия. Основной предпосылкой, позволяющей сформировать положительную мотивацию, является создание системы подготовки, в которой предусмотрена и спланирована самостоятельная работа студентов и обеспечен контроль за результатами этой работы [4].
Социально-личностные компетенции характеризуют такие личностные качества человека, как ответственность, инициативность, исполнительность, целеустремленность, организованность, самостоятельность и т. д. Это индивидуальные особенности обучаемого, включающие их деловые качества и свойства личности, не имеющие непосредственного отношения к выполняемой профессиональной деятельности. Процесс их накопления (приобретения) можно объяснить значимостью, приписываемой субъектом ценностным диспозициям, обозначаемых понятием «мотивы». Понятие «мотив» в данном случае включает такие понятия, как «потребность», «побуждение», «влечение»,«склонность»,
«стремление» и т.д. [5]. Таким образом, мы выделили две основные составляющие образовательного процесса: личностные качества (социально-личностные компетенции) и «знания» (знания, умения, навыки). Воедино их связывает мотивация достижения, ориентированная на определенную цель (цели обучаемого могут быть разными: получение знаний, приобретение диплома, получение престижной профессии и т. п.). Мотивация достижения, таким образом, по сути своей ориентирована на цель [6].
Процессы накопления информации и демонстрации знаний, как любые процессы, имеют временной отсчет. При этом время как количественная величина может быть использовано для косвенной оценки сформированной компетенции [7-9].
Связующим звеном между учебным процессом, протекающим во времени, и достигаемыми результатами обучения за заданный интервал времени является мотивация. Таким образом, умение студента самостоятельно планировать свое рабочее время и в заданный момент времени демонстрировать уровень владения изучаемым материалом показывает уровень развития его социально-личностных компетенций при освоении конкретных дисциплин, практических заданий, курсовых проектов, УИРС и т. д.
Все эти факторы позволяют говорить о возможности оценивания компетенций на основе информационных технологий, оценивания знаний, умений и навыков (ЗУН) в электронной среде, фиксации временного интервала их достижения.
Результирующую величину можно представить в виде вектора ЗУН:
ЗУН = З + У+Н \ЗУН\ = л/ З2 + У2 + Н2.
Но ЗУН - только одна из составляющих компетентности. Вторая ее со-
ставляющая - это личностные качества (ЛК) субъекта. Соединение ЗУН и ЛК дает вектор компетентности К=ЗУН+ЛК (рис. 1). Модуль вектора зависит от величин его составляющих.
ется срок прохождения аттестации и осуществляется оценивание достигнутых результатов обучения.
Для проверки связи между мотивацией достижения и уровнем демонст-
ЗУН
Рис. 1. Векторное представление компетенции
При одном и том же уровне знаний студент, продемонстрировавший более высокий уровень личностных компетенций, должен с точки зрения общей компетентности быть оценен более высоко, т.е. его вектор компетентности имеет большую величину.
И если мы знаем, как численно оценивать ЗУН, то ЛК численно оценить сложнее. В качестве измеряемой величины для оценивания ЛК предлагается использовать временной интервал (интервал времени, необходимый для демонстрации достигнутого уровня знаний).
Таким образом, численная величина вектора ЛК должна быть равна временному интервалу, умноженному на масштабный множитель, учитывающий значимость величины ЛК: \ЛК\ = Ш .
Величина масштабного множителя k устанавливается (подбирается) по согласованию с научно-методическим советом вуза на основе эмпирических данных.
В Санкт-Петербургском государственном университете информационных технологий, механики и оптики построена система дистанционного обучения (СДО) AcademicNT (http:// de.ifmo.ru), в среде которой фиксиру-
рируемых знаний мы проанализировали статистические данные результатов периодической аттестации студентов, которую они проходят в системе СДО. Были выбраны дисциплины гуманитарного и естественно-научного циклов, которые студенты изучают на первом-втором курсах университета.
По всем дисциплинам гуманитарного, естественно-научного и математического циклов в университете введена система периодической аттестации теоретических знаний студентов. В этом случае в векторной модели величина ЗУН будет соответствовать только знаниевой компоненте.
Условия прохождения аттестации и получения итоговой оценки задает ведущий преподаватель (кафедра). Мы сопоставили три дисциплины, для которых был реализован разный подход к оцениванию результатов обучения. При прохождении аттестации по дисциплинам «Отечественная история» и «Физика» оговаривались только сроки аттестации и число попыток (не более трех) до получения первой положительной аттестации при прохождении каждой аттестации.
По дисциплине «Информатика» были сформулированы более жесткие
условия: максимальное количество баллов может быть получено только при условии прохождения аттестации в установленные сроки. Система начисления баллов построена так, что максимального уровня можно достигнуть только при условии получения дополнительных баллов за «личностные качества» (дисциплинированность, организованность и т. п.), способствующие прохождению аттестации в установленные сроки и выставляемые только при прохождении аттестации в срок; при этом последующая аттестация возможна только после прохождения предыдущей. Число попыток до получения первой положительной аттестации не ограничивалось.
Сопоставление результатов аттестаций (общее число студентов, пришедших на аттестацию и получивших оценку) показало, что мотивация достижения наиболее ярко выражена по дисциплине «Информатика» (рис. 2).
чалу 8-й недели (плановый срок второй аттестации) только около 60% студентов прошли аттестацию или предприняли попытку ее прохождения, а по «Физике» ко второй плановой аттестации только 50% прошли первую аттестацию или предприняли неудачную попытку.
Если рассмотреть корреляцию между сроком сдачи и числом аттестаций в неделю, то по «Информатике» коэффициент корреляции г приближается к единице (максимальное число студентов постаралось пройти аттестацию в установленный срок - 5-я неделя), по «Отечественной истории» он составляет 0,82, а по «Физике» - 0,74. Таким образом, «мера хаоса» (1 - г) по дисциплинам «Отечественная история» и «Физика» составляет величину порядка 20%.
Достаточно сложно обстоят дела и со сроками прохождения аттестации с точки зрения уровня продемонстрированных знаний (рис. 3).
о4
а а н о и н н ев О
Ч и
70 60 50 40
30 20
10 -I-
0
Информатика Отечественная история Физика
7
8
Неделя
Рис. 2. Распределение относительного числа аттестаций по неделям (установленный срок первой аттестации - 5-я неделя)
Все студенты прошли аттестацию по данной дисциплине или предприняли попытку ее прохождения в течение трех недель после установленного срока.
По «Отечественной истории» к на-
В сроках прохождения аттестации, если их рассматривать с учетом результатов учебы, наблюдается еще больший «хаос». Статистический анализ результатов периодической атте-
15 10 5 0
Отечественная история
I-I Сдавших на отлично
1—1 хорошо
удовлетворительно неу довлетворительно
Неделя
25
20
15
10
Физика
I I Сдавших на отлично I I хорошо I I удовлетворительно неудовлетворительно
Неделя
30
25
20
15
10
0
Информатика
I I Сдавших на отлично I I хорошо
удовлетворительно неудовлетворительно
т
5 6 7 8 Неделя
Рис. 3. Распределение оценок по дням недели, начиная с 5-й недели
6
7
8
5
5
0
стации студентов по уровню знаний (отлично, хорошо, удовлетворительно и неудовлетворительно) показал, что существует связь между интервалом времени, в который они демонстрируют определенный уровень знаний, и установленным сроком аттестации. Студенты, продемонстрировавшие отличный и хороший уровень знаний, более внутренне организованны в своем стремлении к успешной учебной деятельности, чем студенты, успевающие на удовлетворительно. Это наглядно видно из результатов статистической обработки данных аттестации по дисциплинам. Чем меньше уровень знаний у испытуемых, тем больше степень их неупорядоченности по срокам прохождения периодической аттестации. Степень неупорядоченности можно оценить с помощью разных параметров, например с помощью коэффициента корреляции между сроком сдачи и полученной оценкой или величиной энтропии - мерой хаоса в управлении своими личностными качествами, направленными на достижение результата.
Персональное поэтапное оценивание учебных достижений и формирование компетенций при массовом обучении может быть реализовано только в сетевой среде вуза на основе современных информационных технологий.
Проведенный предварительный анализ показывает возможность использования времени в качестве параметра оценивания уровня достигаемой компетентности. Полученные статистические данные говорят о том, что включение личностных качеств в структуру уровня достигнутых результатов обучения подтверждает возможность «управлять» мотивацией достижения и тем самым формировать и оценивать величину требуемой
компетенции в данной области знания.
«Управляя » мотивацией, преподаватель приучает студента демонстрировать свои личностные качества, такие как способность организовывать и планировать свое личное время, ответственность, исполнительность и т.п.
Особенно важно структурировать учебный процесс на младших курсах, поскольку резкий переход от регламентированного школьного учебного процесса многими студентами воспринимается как ничем не ограниченная «свобода». А это, как правило, приводит к печальным результатам. Наибольшее число задолжников, как правило, приходится на 1-2-й курс обучения.
Вероятно, проявляется и тот факт, что сформировавшаяся в школьные годы учебная мотивация, являющаяся одним из важнейших компонентов в структуре временной перспективы старшеклассников, продолжает и в вузе выступать одним из основных критериев разделения студентов на группы с высоким, средним и низким уровнем успешности учебной деятельности. Это, в частности, проявляется в затягивании сроков прохождения аттестации в группах студентов со средним и низким уровнем успеваемости.
Психологи давно обратили внимание на следующий факт: «выраженный мотив достижения должен проявляться в предпочтении такой деятельности (он занимается ею дольше и упорнее), которая не слишком легка, не слишком трудна и результат которой больше зависит от собственной сноровки, чем от случая» [5]. Завышение или занижение требований, предъявляемых к уровню результатов обучения, сразу же сказывается на качестве учебного процесса и, как правило, приводит к негативным последствиям.
Литература
1. Сальников Н, Бурухин С. Реформирова-
ние высшей школы: концепция новой образовательной модели // Высшее образование в России. 2008. № 2. С. 3-11.
2. Сенашенко В.С. О компетентностном под-
ходе в высшем образовании // Высшее образование в России. 2009. № 4. С. 18-24.
3. Кларин М.В. Инновационные модели обу-
чения в зарубежных педагогических поисках. М.: Арена, 1994.
4. См.: Активизация самостоятельной рабо-
ты студентов в техническом вузе (методические рекомендации) / Сост. Е.С. Саб-лин. Л.: ЛИТМО, 1988. 88 с.
5. См.: Хекхаузен Х. Мотивация и деятель-
ность. Т. 1. М.: Педагогика, 1986.
6. См.: Хекхаузен Х. Психология мотивации
достижения. СПб.: Речь, 2001.
7. Васильев В.Н, Шехонин А.А., Тарлыков В.А. Комплексное оценивание результатов обучения в среде электронного учеб-
но-методического комплекса // Всеросс. науч.-практ. конф. - XIII Академические чтения «Роль современного технического университета в формировании экономики знания»: Тезисы докладов, 18-20 сентября. Новочеркасск, 2007. С. 50-53.
8. Васильев В.Н, Шехонин А.А., Тарлыков
B.А. Модель оценивания компетенций обучающихся в сетевой среде университета // Тезисы Международной науч.-практич. конф. - XIV Академические чтения МАН ВШ «Качество подготовки специалистов и научные исследования в вузах». Псков: Изд-во ППИ , 2008.
C. 6-9.
9. Шехонин А.А, Тарлыков В.А. Оценивание
компетенций обучающихся в сетевой среде университета // Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке: Материалы XVI Международной науч.-метод. конф. 13-14 февраля 2009. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. С. 85-86.
ПЕРЕЧЕНЬ
ведущих научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК
Высшее образование в России
Педагогика
Социологические исследования
73060
71020 70934
45490
Философские науки Человек 71076
Эпистемология и философия науки 46318
по философии, социологии и культурологии по педагогике и психологии по истории
по педагогике и психологии по философии, социологии и культурологии по философии, социологии и культурологии по философии, социологии и культурологии
по философии, социологии и культурологии
SHEHONIN A.A., TARLYKOV V.A. COMPETENCE ASSESSMENT IN THE UNIVERSITY NETWORK ENVIRONMENT
A vector model for assessment of the competence based on motivation factor of students is presented. Monitoring data of educational achievements taking into consideration personal abilities and possibility of realization in the university network environment form the model. Keywords: competence, motivation, personal abilities, assessment.
