CC BY
25
УДК 004.94
И.В. Вешнева РАЗРАБОТКА БАЗЫ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ И ОБЩЕКУЛЬТУРНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ ВУЗОВ
Созданы модели оценок профессиональных и общекультурных компетенций с использованием метода комплексно-значных статусных функций для мониторинга процесса формирования компетенций. Использована двойная оценка каждой компетенции в основных составляющих схемы: знания - умения - навыки и мотивации. Предложены схемы лингвистических оценок.
Нечеткие множества, статусные функции, компетенции, качество, качество образования, информационная система мониторинга
I.V. Veshneva
THE DEVELOPMENT OF THE MODEL OF INTELLECTUAL SYSTEM OF THE FORMATION OF PROFESSIONAL AND TRANSCULTURAL COMPETENCES OF UNIVERSITIES STUDENTS MONITORING PROCESS
Two estimation models of professional and transcultural competences with using the complex-valued status functions are suggested for monitoring the process of competences formation. The scheme system of double estimation of each competency in general knowledge and psychology. Schemes of linguistic estimations are suggested.
Fuzzy sets, status functions, competence, quality, quality of education, information system monitoring
Введение
бедует отметить возникновение теорий и принципов психодиагностики с начала XX века, которые привели к определению успешности обучения, к признанию способностей как фактора индивидуальных различий, обеспечивающего эффективность деятельности [1]. В работе [2] отмечается сложившийся консенсус исследователей в отношении признания вклада интеллекта в успешность обучения. Во многих исследованиях, например [3], установлено, что именно психолого-интеллектуальные способности личности являются ключевыми характеристиками прогнозирования успешности обучения. Следует отметить, что представления о способностях как факторах успешности учебной деятельности развиваются преимущественно за рубежом в психологии способностей и психологии образования [4, 5]. Единство персональных психологических характеристик и общих приобретаемых субъектом знаний (или ЗУН) хорошо обосновано [6] и требует разработки моделей устанавливающих связь между интеллектом и обучением концептуальных взаимосвязей, выходящих за пределы непосредственно наблюдаемых в эмпирических исследованиях закономерностей.
В работе [7] нами введены статусные функции (СФ), позволяющие объединить составляющие компетенций двух блоков: ЗУН и личностная, или мотивационная составляющая. Такое представление соответствует конструктивистскому подходу к решению этой проблемы разработки моделей связи личностных психологических особенностей и приобретаемых в процессе обучения знаний представлен работами [8, 9], в которых проводится обоснованное соотнесение когнитивных теорий интеллекта (psychology) со специфическими механизмами приобретения навыков и знаний (general knowledge).
В данной статье введены основные модели, выступающие в качестве предиктора результатов обучения, включенные в архитектуру информационной системы (ИС) мониторинга профессиональных и общекультурных компетенций и системы поддержки принятия решений (ППР). Для всех представленных моделей в математической составляющей соответствует следующая логика развития операций ТНМ примененная к использованию СФ.
Для одномерных моделей для лингвистической переменной, характеризующей оцениваемый параметр или компетенцию вводится базовая переменная, от которой зависит СФ. Кроме того, используется множитель, задающий «градиент» изменения СФ. Таким образом, в наиболее простом случае используется две оценки для каждой из оцениваемых компетенций, образующие элементарную СФ. Полный набор компетенций участника получается как сумма всех оценок с соответствующими весами.
Все представленные модели предназначены для решения задачи синтеза архитектуры интеллектуальной системы мониторинга процесса формирования профессиональных и общекультурных компетенций студентов вузов, которая требует использования большого числа оцениваемых характеристик и оценок.
Постановка задачи
Для описания процесса формирования профессиональных и общекультурных компетенций используем понятие компетенции, как личностного качества, включающего два блока компонент. Первый, который будем называть его амплитудной частью СФ, включает знания и опыт применения. Второй, фазовая часть - эмоционально-волевая регуляция реализации, ценностно-смысловое отношение к содержанию и мобилизационная готовность реализации соответствующей компетенции. В одномерных моделях применяется схема формирования элементарной СФ из двух оценок амплитудной и фазовой части каждой компетенции. Фазовая часть СФ функции не измеряется в реальных экспериментах, однако она вносит вклад в результат, подобно фазе колебания. Для ее оценки введены три уровня - пассивный, декларативный, активный. Кратко опишем вкладываемый смысл. Пассивный - низкий уровень оценки, вялый, бездеятельный, безучастный к окружающему. Следующий уровень - декларационный, содержащий общие положения и заявления без их обоснования и конкретизации. Это уровень оценки соответствующий стилю поведения «не быть, но казаться». Активный -энергично проявляет себя, обнаруживает знания и силы, интересуется многими вопросами, характеризуемой стремлением и желанием действовать, целеустремлённостью и настойчивостью, энергичностью и инициативой.
Оценка амплитудной части изменяется в зависимости от количества введенных лингвистических оценок компетенции, которое определяется требованиями конкретной ситуации. Каждая компетенция из заданного набора при этом должна быть оценена по набору восходящих уровней. Рекомендуемое количество уровней от 3 до 7. Ниже представим выражения для амплитудной части СФ, полученные после их ортогонализации в результате процедуры Грамма-Шмидта. Графики амплитудной части СФ представлены на рис 1.
Для оценок компетенций менеджеров коммерческой компании использован набор 3 лингвистических оценок {низкий, средний, высокий}.
Амплитудная часть СФ после ортогонализации:
¥низКий = 2,73549 (-0.34884 е-34,7222 г 2 + е-61,7284 (0,2+г )2 ¥средний = 2,16831 е-34,7222 г\
¥высоиии = 0,0436249 е(-24,6914-61,7284 г) г + 0,235654 е(24’6914-61,7284 г) г
т высоиии 7 7
(1)
(2)
-1,15079 е-34,7222 г2, (3)
\ 42 :
\ /
V''
/ \ 1-
\
\
X \
-О 2 \ \
а
2
'\ Л 3 1 і / \
' і / \ / '/ '/
{ *
Л Л1
-О 5 -О 28 4) 1Д- \ \ О
О 5
} 14 О 28 О 5
Л Л 3 / \ /і
/ \ / / \ , 1
/ \ ' '
1 \ : \2 / ' ' \
/ ; ' Iх!
/ 1 ' і \ , '
/ \/ 1 / ' ■ '
V 1'1 V ;
А / \ ;\ *
’ \ 1 \ х '
,._.ч \_/ Ч , V \
-О 5 -О 28 "" -09:4' ""'О .О93 О 28 О 5
' /
'2;
/
\
-О 5 -О 28Об ОО6 О 17 О 28 О 5
' ' '' V \ /
' 4 .-л 3 ; \/ \Л У ( \''2 : ' М. АХ>чХг ,ГХ ‘ ' ' / \ ( ' ^ ' V ч \ ■ N Гч К \ ' N ; \ 1 \ ' / Л 4 I \ 4 / \ г- \/ \ \ у< ч.
-о 5 28-/2-1ачХ- 'Ау О 12 О:20'28 о 5
\ '// \ * ~Ч ,чч і
У-'ЧУ V7
\ -2 /
д
Рис. 1. Графики амплитудной части СФ, полученной в результате процедуры ортогонализации по алгоритму Грамма-Шмидта: а - для 3-х уровней оценки ЗУН; б - для 4-х уровней оценки ЗУН; в - для 5-и уровней оценки ЗУН; г - для 6-и уровней оценки ЗУН; д - для 7-и уровней оценки ЗУН
129,444 г \ (-103,611-138,889 г)г
Для обработки данных журнала 4: {плохо, посредственно, хорошо, отлично}, что соответствует традиционно установившейся в школе системе оценок 2, 3, 4, 5, обозначающих лингвистическое значение оцениваемой переменной состояния обучаемого - знаний. Амплитудная часть СФ после ортогонализации:
9 ' 3 889 (4)
(5)
(6)
=1-4,042839-10-"е—' + 0,00744898 е' —' - (7)
¥шохо = (0,0000574594 е25’8333 г - 0,0823285 е77’7778 г + 0.00739106 е129,444 г)
ш д = 3,06646 е-138,889 (0,093+г)
г посредственно ’
о = 3.07909 (е-138889 (-0 093+г)2 - 0.0904 : (-4,042839 -10-8 е25’8333г + 0,00744898 е
77,7778 г
3
б
3
г
в
- 0,0823337е129444 г + 0,0000574594 е181389 г) е(-103611-138889 г) г.
При этом СФ для набора 5 лингвистических оценок: {познавательный, практический, репродуктивный, продуктивный, исследовательский} амплитудные части СФ имеют вид: у . = 0,0000594546 е(-77,7778-138,889 г> г - 0,0614885 е(-38,8889-138,889 г> г
г познавательный ^ ^ ^^>./
0,0823337е129444г + 0,0000574594 е181389 г) е(-103611-138889 г)г
_ е-78,125 г2 + 3 2975 е-138.889 (0,14+г)
' практический
(8)
е
у . = -1,05013 е-78Д25 г2 + 3,2975 е-138 889 (0Д4+г)2, (9)
практический
У репродуктивный = 2,65563 е-78,125 Г , (10)
упрдУу_1й = 0,0331911 е<-38,“,889 г) г + 0,219267 е(38’8889-138,889 г) г - 1,22319 е-78125 г , (11)
У исследовательский = 4,68394-10-7 е 633 681 г2+г (-77,7778+494,792 г > - 0,00806272 е 633,681 г2+г (-38»494,792 г)
- 0,0615501 е-633,681 г2+г (38,8889+494,792 г > + 0,0000594565е-633 681 г 2+г (-77,7778+494,792 г > (12)
+ 0 283229 е'633’681 г2+г(—1,4210910-14+555,556 г)
Тогда 6 уровней оценки компетенций могут быть оценены, например, в лингвистической трактовке согласно компетентностной модели выпускника вуза, представленной в работе [10]. В этой модели выделяются шесть уровней освоения компетенций и для каждого уровня определяются способы его достижения. Эти шесть уровней представляют последовательность повышения уровня глубины сформированности компетенции: 1) формирование знания; 2) формирование понимания; 3) способность применения; 4) способность осуществлять анализ; 5) способность осуществлять синтез; 6) способность оценивать.
Модель основана на классической системе иерархии учебных целей, разработанной в Америке более 50 лет назад Б. Блумом. Она наиболее полно отражает уровни развития математических компетенций. Достижение конкретного уровня знаний связано с разработкой учебных целей, направленных на запоминание элементов учебной информации в данной предметной области. К целям этого уровня относится формирование знаний трех типов: специальные, процедурные, абстрактные.
Уровень понимания включает учебные цели трех видов:
- перевод (например, умение перевести практическую задачу на язык математики или программирования);
- интерпретация (например, умение объяснить полученное математическое решение на практическом примере);
- экстраполяция (например, умение перенести полученные знания в подобную, похожую ситуацию).
Уровень применения предполагает сформированность прикладных умений обучаемого по использованию полученного социального опыта в практической ситуации: применение методов, алгоритмов, теоретических знаний, реализацию концептов.
Уровень анализа характеризуется учебными целями следующих видов:
- анализ элементов (расчленение, распределение целого на части);
- анализ отношений (установление связей между элементами);
- анализ принципов (систематизация элементов).
Уровень синтеза включает учебные цели по формированию умений составлять целое из отдельных частей: 1) синтез идеи (поиск решения проблемы); 2) синтез процедуры (разработка плана, последовательности операций по решению задач); 3) синтез структуры (построение функции, множества, группы изучаемых объектов).
Уровень оценки предполагает сформированность диагностических умений и следующую демонстрацию: успешное выполнение внешних (практических) и внутренних (умственных) действий, предусмотренных образовательной компетенцией [11].
(13)
= (-1,46713 е-138,889 (°,°6+г)2 + 3,39936 е-138,889 (0Д7+г)2), (14)
(16)
Для 6 уровней оценки компетенций амплитудная часть СФ после ортогонализации:
У _________ 0 0000647301 е63’^^ г+(-141,667-138,889 г) г __0 0327533 е94,4^44 г+(-141,667-138,889 г) г +
' знание ^ ^
+ 0 452968 е125. г+('141,667-138,889 г) г - 01 39406 е158,333 г+(-141,667-138,889 г) г
У понимание _ (-1,46713 е-
у _ 3,06646 е'1^ ^+гг, (15)
г применение 5 ’
У _ 0 00989017 е16’6667 г+(-63,8889-138,889 г) г - д 888634 е47,2222 г+(-63,8889-138,889 г) г +
' анализ ^ ^
+ 2 02594 е8°’5556 г+(-63,8889-138,889 г) г
У 1 92121 10-6 е63,8889 г+(-141,667-138,889 г) г 0 00525846 е^"’^"^ г+(-141,667-138,889 г) г +
синтез ^ ^
+ 0,406805 е125' г+(-141'667-138>889 г) г -1,04906 е158’ш г+(-141,667-138,889 г) г + (17)
+ 0,0623689 е188,889 г+(-141,667-138,889 г) г ,
Уоценка _ 3,4699 е-13М89(-°,28+г)2 -1,82258 е-138,889 (-0Д7+г)2 +
+ 0,770049 е-138 889 (-0,06+г)2 - 0,290891 е-138 889(0,06+г)2 + (18)
+ 0,125769 е-13,889(0,17+г)2 - 0,0444377 е-138,889 (0,28+г)2.
При этом 7 уровней оценки компетенций основаны на постнеклассической модели образовательных процессов, представленной [12, 13] в виде двойной восходящей спирали, связанной семью уровнями - «перемычками». Каждая из спиралей символизирует изменение уровня компетенции преподавателя или обучаемого. Уровни модели («перемычки») интерпретируются как совместные циклы трансформации участников процесса обучения, в результате которых становится возможным повышение уровня.
1 уровню соответствует формирование стереотипов и формирование деятельностных процессов типа «делай как я». Обучаемый на данном уровне представляется как «Ведомый».
2 уровень - «Обучаемый»: при этом на основе передаваемых образов формируются устойчивые навыки.
3 уровень - «Учащийся»: на основе сформулированных представлений и образов проявляются самостоятельные умения.
4 уровень - «Осведомленный»: в результате полученных сведений развита мотивация, стандартизирована деятельность.
5 уровень - «Ученик»: развивается способность структурировать новые знания, формировать контенты. Данный уровень может быть назван вторым рождением компетенции.
6 уровень - «Сведущий»: развиты профессиональные и общекультурные компетенции. Размышления позволяют раскрывать вложенные смыслы. Сформированы метазнания, или знания о знании и о возможностях работы со знанием.
7 уровень - «Творец»: воспитаны системные моральные ценности и когнитивные компетенции, способность созидать идеи. На данном уровне обучаемый и обучающий достигают совместного творчества. Амплитудная часть СФ после ортогонализации:
Уведомый _ 0,0000111738 е(-77,7778-138,889 г) г - 0.00476541 е(-55,5556-138,889 г) г +
+ 0,392237 е(-33,3333-138,889 г) г + 0,593141 е(33>3333-138,889 г) г - 2,9169 е-4и223 г2,
(19)
У обучаем* _ -1,58283 е-41-3223 г + 4,82226 е'1да’88У г> - 2,54221 в1*'™ ^+г> , (20)
У учащийся _-1,58283 е-41,3223 г2 + 4,82226 е-138,889 (0,12+г )2 - 2,54221 е-т889 (0,2+г)2, (21)
¥0сеедомленный _ 2,26473 е-41,3223 г\ (22)
Уученик _ 0,0000111738е(-77,7778-138,889 г) г -0,00476541 е(-55,5556-138,889 г) г + + 0,392237 е(-333333-138889 г) г + 0,593141 е(333333-138889 г) г - 2,9169 е-413223 г
= 4,2967 е™№2+г)2 -3,46354 е-138,889 (-0,12 + г)2 +1,06208 е'413223 г2 - 0,994953 е'138да (0Д2+г)2 + (25)
+ 0,396691 е'138,889 (0,2+г)2 - 0,194722 е'138,889 (0,28+г>2, утворец = 4,47846 е'138,889 ('0,28+г)2 - 4,27011 е'138,889 №2+г)2 +
+ 2,65751 е'138,889 ('0Д2+г)2 - 0,881084 е'413223 г2 + 0,8344 е'138,889 (0Д2+г)2 - (26)
- 0,336918 е'138,889 (а2+г )2 + 0,16504 е'138,889 (а28+г)2.
Знакопеременные функции формируют амплитуду статусной функции. Элементарная статусная функций представляется как произведение ортонормированный знакопеременных функций принадлежности рис. 1 и е1кг:
V» (г) = її (г)ехр(г'2лкг), (27)
где к = - 1, 0, 1 - оценка личностной характеристики участника; ї - уровень оценки (от 3 до 7 в зависимости от выбранной модели); fl (г) - ортонормированная функция принадлежности; г - введенная базовая переменная.
Алгоритм конструирования СФ для реализации оценки по схеме 1:1 одномерной модели
1. Зададим наборы входных и выходных компетенций при обучении определенного контингента некоторой дисциплине (специальности, направлению подготовки, и т.п.). Определим весовые коэффициенты для каждой компетенции из введенного набора. Возможно использование различных методов оценок весовых коэффициентов, в наиболее простом случае они определены преподавателем.
2. Будем проводить оценку уровней компетенций, используя методы теории нечетких множеств (ТНМ), позволяющей использовать понятие нечеткой и лингвистической переменной. Введем лингвистические термы, описывающие уровни ЗУН от низкого к высокому, как части компетенции. Зададим для каждого из лингвистических термов элементарную СФ. На этом этапе получаются результирующие распределения комбинаций СФ для последующей их обработки и распознавания текущего состояния компетенций для формирования рекомендаций принятия управленческого решения по совершенствованию процессов образования для достижения заданных характеристик участников процесса. Эти распределения будут представлять сумму квадратов амплитуд «волновых функций» каждой из оцениваемых компетенций:
|2
где І - номер компетенции; п - число компетенций; w1 - весовой коэффициент компетенции (сумма всех весовых коэффициентов оцениваемых компетенций равна 1), V1агк. - функция принадлежности, соответствующая лингвистической оценке данной компетенции. Полученная в итоге суммирования функция Vтагк - является СФ суммарной оценки. Для них могут быть введены числовые характеристики оценки невыпуклых нечетких множеств результирующих функций принадлежности уровней [14].
3. Vіагк представляют собой функции, по которым проводится разложение всех возможных оценок. Введем систему ортонормированных базисных функций. Для этого проведем процесс ортогонализации Г рамма-Шмидта. В результате получим ортогональную систему знакопеременных функций V1.
4. Введем оценку мотивационной части компетенции. В работе [7] впервые предложено ввести комплексный множитель функции принадлежности для мотивационной (мнимой) части компетенции. Введены три уровня оценки (см. таблицу).
Таблица
Уровни и функции принадлежности мнимой части
Оценки Пояснения Функция принадлежности
Пассивный (Па) Слабо мотивирован цПа = Exp(inkr), k = -1
Декларационный (Де) Мотивирован на активное позиционирование себя цДе = Exp(inkr), k = 0
Активный (Ак) Испытывает потребность в постоянном самосовершенствовании цАк = Exp(inkr), k = 1
5. Функция принадлежности суммарной оценки получена как сумма квадратов амплитуд отдельных оценок (квадратов амплитуд) компетенций. Ее исходным значением является волновая функция:
¥ m
¥1
2
¥1
инд '
mark
где ¥1 - знакопеременная базисная функция принадлежности действительной (ЗУН) части соответствующей компетенции; ¥1нд - функция принадлежности мнимой (мотивационной) части соответствующей компетенции.
Выводы
В действительности невозможно получить оценку компетенций или знаний прямым непосредственным измерением. Оценка получается на основе косвенного опыта, и представляется результатом взаимодействия испытуемого и испытующего при непосредственном контакте (как на устном экзамене) или при использовании измерительных приспособлений (тестов) или иными способами. При этом определяем вероятность соответствия уровня оцениваемых характеристик зафиксированным результатам:
_¥ ¥,
где через ¥* обозначена величина, комплексно сопряженная ¥. Таким образом, следует полагать, что при оценивании результатов образования используем величину, аналогичную плотности вероятности. В теории вероятностей принято вероятность достоверного события считать равной 1. Следовательно, проведенная процедура нормализации, генерирующая систему ортонормированных функций, в смысле интегрирования представляется закономерным, логически оправданным действием. Кроме графиков для ФП и ортонормированной амплитудной части СФ представлены соответствующие графики 1у! .
В данной схеме 1:1 для каждой компетенции выставляется 2 оценки для амплитудной и личностной составляющей. Последняя оценивается по 3-х уровневой шкале лингвистических меток пассивный, декларационный, активный. При проведении верификации схема показала хорошее соответствие мнению высококвалифицированного эксперта. К недостаткам модели следует отнести ее повышенную трудоемкость при проведении двойной оценки.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект РФФИ 12-07-00598-а).
2
ЛИТЕРАТУРА
1. Neisser U., Boodoo G., Bouchard T.J. et al. Intelligence: Knowns and unknowns // American Psychologist. 1996. V.51. P.77-101.
2. Корнилов С.А. Самооценка интеллекта и успешность обучения: мини метаанализ // Вестник Моск. Ун-та. Сер. 14. Психология. 2011. № 3. С.56-66.
3. Gottfredson L.S. Schools and the g factor // The Wilson Quarterly. 2004. NS. P.35-45.
4. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. СПб., 2007.
5. American Competitiveness Initiative. American competitiveness initiative: Leading the world in innovation. Washington, DC: Domestic Policy Council Office of Science and Technology, 2006.
6. Yekovich F. Current issues in research on intelligence. Washington, DC, 1994.
7. Veshneva I., Melnikov L. The method of the students’ competence rating: knowledge, abilities, skills and personal characteristics // Social and Natural Sciences Journal. 2012. V.5. P.1-6.
8. Ackerman P.L. Learning and individual differences: An ability/information processing framework for skill acquisition. Final Report, Contract N00014-89-J-1974, Arlington, VA: Office of Naval Research, 1993.
9. Lohman D.F. Teaching and testing to develop fluid abilities // Educational Researcher. 1993. V.22. N7. P.12-23.
10. Гаспариан М.С. Развитие профкомпетенций студентов по направлению «Прикладная информатика». 2010 г. - URL: http://rc.edu.ru/rc/ (дата обращения: 23.03.2010).
11. Гаспариан М.С. Развитие профкомпетенций студентов по направлению «Прикладная информатика». 2010 г. - URL: http://rc.edu.ru/rc/ (дата обращения: 23.03.2010).
12. Дахин А.Н. Педагогическое моделирование и компетентность участников образования. «Школьные технологии». № 6. 2007.
13. Меськов В.С., Мамченко А.А. Когнитивно-компетентностная парадигма образования // Школьные технологии. №3. 2011.
14. Меськов В.С., Мамченко А.А. Образование для обществ знания: когнитивно-компетентностная парадигма образовательных процессов // Ценности и смыслы. №3(6). 2010.
15. Зимняя И. А. Ключевые компетенции - новая парадигма результата образования // Высшее образование сегодня. 2003. № 5. С.41-47.
Вешнева Ирина Владимировна -
кандидат физико-математических наук, доцент, докторант кафедры «Приборостроение» Саратовского государственного технического университета имени Г агарина Ю. А.
Статья поступила в редакцию 3.02.12, принята к опубликованию 12.03.12
