22
Рисунок 1. Взаимосвязь основных участников учебного процесса
Обобщенную модель процесса образования на уровне преподаватель - обучаемый можно анализировать, используя кибернетический подход к описанию функционирования сложной системы управления. В данной модели процесса обучения и воспитания управляемой величиной (Хвых) являются знания, умения, навыки и компетенции, которые приобретает обучаемый. В качестве входной величины (Хвх) служат: государственные образовательные стандарты (ГОС ВПО), учебные планы, программы учебных дисциплин, другие нормативные и методические материалы вуза, определяющие содержание подготовки обучаемого.
В качестве элемента управления выступает преподаватель, который трансформирует требования ГОС ВПО в знания, умения, навыки и компетенции, которые должны приобрести обучаемые в ходе обучения, и передает им эти знания (управляемую величину) путем прямого воздействия на обучаемого или через технические средства обучения (ТСО). Преподаватель оценивает отклонение управляемой величины от заданного уровня, путем прямого общения с обучаемым или с использованием технических средств контроля (ТСК). При этом он воздействует на обучающихся таким образом, чтобы свести это отклонение к нулю: ДХ = Хвх- Хвых > 0.
Преподаватель в процессе трансформации требований нормативных документов, информации различных источников по конкретной дисциплине, фактически производит добавочную ценность, которая в итоге аккумулируется в виде знаний, умений, навыков и компетенций у конкретного студента - носителя человеческого капитала.
Важную роль в управлении качеством образования играют рейтинговые системы, стимулирующие познавательную деятельность и творческую активность студентов, так как пополнение человеческого капитала студентов происходит не «само по себе», а при определённых их интеллектуальных усилиях. Иными словами, студенты также производят добавочную ценность, совместно с преподавателем, под его руководством и контролем, пополняя свой человеческий капитал.
Во втором параграфе первой главы проведён исторический обзор концепций «человеческого капитала». Существует большое количество определений человеческого капитала. В дальнейшем «человеческий капитал» понимается как определенный «запас» здоровья и совокупности способностей, знаний, навыков, компетенций и мотиваций, применение которых способствует росту производства каждого экономического субъекта страны и её национального богатства в целом. Предполагается также, что человеческий капитал влияет на рост доходов (заработков) своего носителя, получившего то или иное образование. По мнению, удостоенного Нобелевской премии по экономике в 1979 г., Т.Шульца: «Образование - это одна из форм человеческого капитала. Она является человеческой, потому что становится частью человека, и она - капитал, поскольку представляет собой источник будущих удовлетворений или будущих заработков, либо того и другого вместе».
Очевидно, что образование - самый весомый актив человеческого капитала, поскольку качество образования переходит в качество человека и «отпечатывается» в нем, превращаясь в человеческий капитал. Качество образования по конкретной основной образовательной программе выражается через требования к образовательной среде и к обучающемуся, представленные в форме комплекса обязательных компетенций, знаний, умений и навыков выпускника вуза.
Коллегия Минобрнауки России в своем решении от 01.02.2007 предложила ректорам вузов «развернуть работу по совершенствованию технологий реализации образовательных программ, ориентированных на гарантии качества подготовки специалистов на основе создания механизмов эффективного освоения студентами компетенций, необходимых в профессиональной деятельности».
Анализ международных и российских нормативных документов в области образования показывает, что при формировании человеческого капитала на этапе обучения его носителя в вузе, существенными являются два взаимосвязанных механизма действующих в вузе: 1) механизм управления качеством вуза, включающий в себя систему измерения и оценивания качества различных компонентов учебного процесса; 2) механизм активизации и повышения эффективности текущей учебы обучающихся, в том числе балльно-рейтинговые системы.
Первый механизм направлен на формирование научно-образовательной, профессиональной и социокультурной среды, создающей условия, необходимые для профессионального образования и всестороннего развития личности, т.е. на создание необходимой внешней среды, окружающей обучающегося. Второй же механизм направлен на стимулирование личности к постоянному, активному освоению образовательной программы и на поддержанию интереса (мотивации) к учебе, т.е. на создание соответствующей внутренней среды в сознании обучающегося.
В данном параграфе обосновывается также компромиссный подход к формированию среды, в которой находится студент во время его обучения в вузе, путем постепенного наращивания системы управления качеством вуза модулями, представляющими собой локальные системы качества (ЛСК) с ограниченными целями, выполненными в виде экономико-математических моделей различных компонентов учебного процесса. Компактность ЛСК модульной организации позволяет их внедрять различным структурным подразделениям вуза (факультетам, кафедрам) по мере готовности подразделений к внедрению данной системы качества. Набор таких модулей должен перекрывать по целям всё множество целей, преследуемых вузом.
В третьем параграфе первой главы обосновывается необходимость создания системы измерений качества компонентов образовательного процесса. Обосновывается использование для измерения качественных характеристик (показателей) компонентов учебного процесса ординальных шкал (шкал порядка). Результаты измерений должны в максимально возможной степени исключать неоднозначность их интерпретации. Для этого измеряемый процесс (вид деятельности, объект, образовательная программа) должен быть представлен в виде иерархии более детальных уровней, на которых получение однозначных оценок не представляет трудности.
С учётом Берлинского (2003 г.) Коммюнике, характеризуются нынешнее состояние внешней и внутренней оценки деятельности вузов, проводится анализ существующих моделей управления качеством подготовки специалистов и показываются различие и общие принципы, характерные для систем менеджмента качества и моделей совершенства, используемых в вузах. Приведена характеристика используемых в вузах видов оценок и показана их взаимосвязь с рейтинговыми системами как элементом второго механизма, ответственного за качество среды обучения, используемыми для оценки различных видов деятельности вуза, а также текущей, промежуточной и итоговой работы студентов.
Во второй главе на конкретных примерах оценки качества объектов образовательного процесса демонстрируется применение различных (альтернативных) классов моделей обработки измерений (оценки) качества сложных систем (объектов), основанных на агрегировании (свёртке) показателей, характеризующих эти объекты.
В первом параграфе второй главы описывается содержание задач оценки качества деятельности кафедр, качества магистерских программ, а также задачи построения рейтингов компонентов образовательного процесса. Для оценки учитываемых видов деятельности кафедр разработаны квалиметрические шкалы с различным количеством опорных точек, для которых устанавливается соответствие между качеством того или иного вида деятельности и числом (оценкой). Измерение в данном случае заключается в подборе правила, наиболее реально отражающего качество рассматриваемого вида деятельности.
Здесь же приведены формы для сбора информации о магистерских программах (МП) и набор правил, с помощью которых осуществляется оценивание МП по квалиметрическим шкалам.
Во втором параграфе второй главы описан порядок построения разработанных автором различных матричных моделей, в частности, модели оценки качества деятельности кафедр и модели оценки качества магистерских программ с демонстрацией их работы на тестовых примерах.
Анализ работы экспертов по эвристическому подбору весов видов деятельности, весов оценок при решении задачи оценки качества деятельности кафедр, весов показателей качества МП, а также неоднократное моделирование ситуаций с данными наборами весов для выбора их оптимального соотношения, показал, что это достаточно сложные и трудоемкие процедуры. Кроме того, необходимость использования самих экспертов, их предварительное обучение, также затрудняет применение матричных моделей. Выбор весовых коэффициентов является наиболее ответственным и трудным этапом построения сводного показателя качества так как, обычно, исследователю не известны точные числовые значения весов. В последнее время для решения этой задачи всё более часто привлекается разработанный профессором СПбГУ Н.В. Ховановым общий метод рандомизированных сводных показателей (МРСП), являющийся обобщением и развитием рассмотренного выше метода сводных показателей (МСП) А.Н. Крылова.
Поэтому в третьем параграфе второй главы обосновывается возможность применения МРСП для решении задач оценки качества компонентов образовательного процесса. МРСП позволяет моделировать неопределенность выбора вектора весовых коэффициентов из множества всех допустимых весовых векторов при помощи вектора случайных весовых коэффициентов, распределение которых зависит от учитываемой нечисловой экспертной информации . Подставляя случайные «веса» в формулу аддитивного сводного показателя, получаем для каждого вектора значений отдельных показателей качества -го объекта (j-го компонента образовательного процесса) рандомизированный сводный показатель качества.
С помощью МРСП возможно моделирование ситуации при дефиците информации, включая случаи полной неопределенности, на всех этапах синтеза оценок. Обычно у исследователя имеется некоторая информация о значимости отдельных показателей, входящих в сводный показатель. Наиболее устойчивой и простой для восприятия является нечисловая ординальная (порядковая) информация, формализуемая при помощи системы равенств и неравенств вида , , для весовых коэффициентов . Другой вид информации, иногда доступной эксперту, есть неточная (интервальная) информация, формализуемая при помощи неравенств вида aiiвi, i=1,…m, где 0aiвi1.
Наличие дополнительной, в том числе, и нечисловой информации, позволяет существенно повысить точность сводной оценки и сократить время решения задачи.
В третьей главе приводится разработанная на основе моделей измерения и оценки качества компонентов образовательного процесса, описанных в параграфе 1.3 и главе 2, модель оценки качества этих компонентов (см. §3.1). Демонстрируется также (на примере оценки магистерских программ) работа конкретной методики построения сводной оценки качества компонентов образовательного процесса (см. §3.1 и Приложение). Обсуждаются вопросы построения рейтинговых систем (для целей совершенствования образовательного процесса, повышения его эффективности, результативности и качества), а также проблемы построения сводных показателей для иерархических систем индексов качества компонентов образовательного процесса (см. §3.2).
В первом параграфе третьей главы автором разработана модификация метода рандомизированных сводных показателей, отличающаяся от известной простейшей модели МРСП использованием схемы последовательного синтеза сводных показателей качества, представленных в виде иерархической системы исходных характеристик и индексов качества. Там же приводится конкретная методика построения сводной оценки качества компонентов образовательного процесса по иерархической системе оценок.
Применение в диссертационной работе нормирующих функций и иерархической системы анализа сводных показателей, позволило впервые (в данной предметной области) реализовать в рамках единой модели возможность учета как числовых, так и квалиметрических показателей компонентов учебного процесса.
Методической основой создания такой синтезирующей модели послужило использование нормализации исходных данных (что дало возможность обрабатывать данные разнообразной природы и размерности), а также применение рандомизированных весовых коэффициентов, максимально приближаемых по значениям к представлениям экспертов, за счет использования их дополнительной информации о предпочтениях.
Числовые значения исходных квалиметрических характеристик объектов преобразуются в нормированные оценки , а затем в агрегированные (средние) оценки , при этом нормирование осуществляется по простейшей формуле
(1)
полученной из общей формулы (2.25), приведенной в §2.3 диссертации. Здесь L - количество экспертов. При этом агрегирование отдельных оценок качества происходит по формуле
==, (2)
где - исходные характеристики (показатели) качества объектов нулевого уровня (нормированные и агрегированные), I - количество квалиметрических характеристик (показателей). В результате получаются относительные квалиметрические оценки в интервале от 0 до 1.