Разработка методов и моделей оценки качества образовательной деятельности в высшем учебном заведении

По результатам анализа динамики значений степени реализации составляющих были сделаны выводы о том, что:

• отрицательная динамика составляющей «Управление ППС» указывает на то, что ВУЗу необходимо обратить внимание на данную область своей деятельности, а также разработать стратегию улучшения в области управления ППС;
• ВУЗу также необходимо увеличить финансирование закупок современного компьютерного оборудования, что позволит вывести процесс проведения занятий на новый качественный уровень;
• ВУЗ активно ведет научно-исследовательскую деятельность, что отражается на постоянном росте значения степени реализации составляющей «Научная деятельность» и позволяет привлечь в ВУЗ дополнительные инвестиции;
• значения степени реализации таких составляющих как «Управление административным составом», «Учебно-методическое обеспечение», «Финансовая деятельность» и «Маркетинговая деятельность» за рассматриваемый период изменялись не сильно. Полученные данные отражают то, что деятельность в рамках данных направлений ведется на высоком уровне;
• несмотря на проблемы с ППС и техническим обеспечением значение степени реализации составляющей «Учебный процесс» постоянно росло, начиная с 2001 года, что указывает на стремление ВУЗа дать качественные знания своим студентам.

Последним этапом проведения эксперимента было обучение нейронной сети и проверка результатов её обучения. На основании значений компетенций выпускников и значений показателей деятельности ВУЗа за период с 2001 по 2007 год было проведено обучение сети, имеющей следующую структуру:

1. Имеет четыре слоя – с восемью нейронами в первом слое, с шестью - в выходном и с десятью нейронами в третьем и четвертом.
2. Содержит логистические функции во всех слоях.
3. Использует алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Принимает на вход вектор из восьми элементов и генерирует на выходе вектор из шести элементов.

Структура нейронной сети, полученной в ППП MATLAB представлена на рис.2.

Рис.2 Структура нейронной сети, полученной в ППП MATLAB

Для того чтобы проверить результативность обучения на вход сети был подан лишь вектор значений показателей деятельности ВУЗа за 2008 год. По результату работы сети был получен прогнозируемый уровень значений групп компетенций выпускников. Сопоставив полученный вектор с имеющимся (табл. 3), было выявлено, что отклонение между значениями данных векторов составило не более 3-5%, что указывает на то, что нейронная сеть действительно была обучена, а оценка качества образования на основании разработанной модели возможна.

табл. 3

Сравнение фактических и спрогнозированных значений достижения студентами компетенций за 2008 год

Значения компетенций за 2008 год
Группы компетенции	Имеющиеся данные	Спрогнозированные данные
Общие компетенции	0.56345	0.61819
Личностные компетенции для всех специальностей	0.66485	0.66002
Личностные компетенции для направления	0.54182	0.67087
Дополнительные компетенции	0.40364	0.44618
Специальные компетенции для направления (Теоретические)	0.46182	0.58376
Специальные компетенции для направления (Практические)	0.51364	0.56391

Погрешность в вычислении, полученная в результате работы нейронной сети, обусловлена тем, что данные об уровне значений групп компетенций за последний год, на основе которых происходила проверка результатов обучения нейронной сети, были получены путем тестирования студентов. В свою очередь обучение сети происходило на основе данных, которые были получены путем анализа успеваемости студентов.

Проведенный эксперимент подтвердил, что использование данной модели позволит прогнозировать уровень компетенций студентов в зависимости от качества организации учебного процесса, а также определять области деятельности организации, требующие улучшения и способные повлиять на формирование заданного уровня компетенций.

В заключении приведены научные выводы, результаты и рекомендации, полученные в ходе выполнения исследования.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана комплексная модель оценки качества деятельности ВУЗа на основании нейросетевого подхода, компетентностного подхода и ССП. Разработанная модель оценки качества образовательной деятельности легко адаптируется к специфическим требованиям ВУЗов за счет возможности изменения шаблона ССП, дерева компетенции, а так же структуры нейронной сети.
2. Сочетание компетентностного подхода и ССП позволяет прогнозировать уровень компетенций студентов в зависимости от различных вариантов организации деятельности ВУЗа. Это позволит выстроить процессы деятельности ВУЗа таким образом, чтобы компетенции студентов по окончанию обучения отвечали требованиям как образовательных стандартов, так и рынка труда.
3. Сформулирован набор показателей и система целеполагания, входящие в состав ССП. Предложенная структура ССП направлена на реализацию стратегии по повышению качества образовательной деятельности в ВУЗе, позволяет учесть разные направления деятельности ВУЗа, осуществлять контроль качества каждого из этих процессов, а также выявлять недостатки в процессах учебного заведения и их причины.
4. Разработана структура дерева компетенций, направленная на оценку знаний студентов, отражающая как моноподготовку студентов, так и двухуровневую систему образования. Сформированный шаблон дерева компетенций позволяет определять состав и содержание знаний, умений и навыков студентов основываясь не только на положениях государственных образовательных стандартов, но и с учетом потребностей рынка труда.
5. Разработанная четырехслойная нейросетевая структура на основе логистической функции позволяет производить обучение нейронной сети при наличии семи и более обучающих примеров.
6. Математическая модель оценки качества образования на основании нейронной сети предоставляет возможность оценивать уровень компетенций студентов в зависимости от состояния деятельности ВУЗа с погрешностью от 3 до 5%.
7. Модель оценки качества образовательной деятельности позволяет определять причины проблем в процессах деятельности ВУЗа, снижающие уровень компетенций студентов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ:

1. Козлов А.Н., Математическая модель оценки качества образования в ВУЗе на базе компетентностного подхода, карты сбалансированных показателей и нейронных сетей, Науно-информационный журнал Экономические науки, 2008 7(44), Издательство «24-Принт».
2. Козлов А.Н., Компетентностная модель студента как инструмент оценки качества образования, Науно-информационный журнал Экономические науки, 2007 6(31), Издательство «24-Принт».
3. Козлов А.Н., Модель оценки качества образовательной деятельности ВУЗа, основанная на компетентностном подходе и взаимосвязанной сети показателей качества, Сборник материалов шестой Всероссийской научно-практической конференции «Управление качеством», 12-13 марта 2007 года, М.: ИТЦ ГОУ ВПО «МАТИ» Российского государственного технологического университета им. К.Э. Циолковского, 2007, 256 с./
4. Диго С.М., Козлов А.Н., Оценка качества обучения в ВУЗе на основе компетентностного подхода, Труды 9-ой научно-практическая конференция. «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-2006) (26-27 апреля 2006 г.), Сборник докладов, Москва 2006.
5. Козлов А.Н. Система мониторинга показателей аттестации, лицензирования и государственной аккредитации ВУЗа, как необходимая компонента обеспечения качества образовательных услуг (статья), Технологии интегрированных автоматизированных систем в науке, производстве и образовании: Сборник статей/ Под ред. А.В. Цыркова – М.: Издательско-типографский центр МАТИ, 2005. 240 с..
6. Козлов А.Н., Разработка методов и моделей оценивания качества образовательной деятельности (статья), Технологии интегрированных автоматизированных систем в науке, производстве и образовании: Сборник статей. Выпуск № 2/ Под ред. проф. А.В. Цыркова – М.: Издательско-типографский центр МАТИ, 2005. 182 с..
7. Гедро Г.К., Козлов А.Н., Романова Е.В., Задачи применения нейронных сетей в образовательном процессе, Труды 7-ой научно-практическая конференция. «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-2004) (14-15 апреля 2004 г.), Сборник докладов, Москва 2004.
   
   
   Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 |

   4

   |