facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Wiki
Global international scientific
analytical project
GISAP
GISAP logotip
Перевод страницы
 

К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ И ПРИМЕНЕНИИ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ОСВОЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ КОМПЕТЕНЦИЙ

К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ И ПРИМЕНЕНИИ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ОСВОЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ КОМПЕТЕНЦИЙ
Владимир Фрейман, кандидат технических наук, доцент, докторант

Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет, Россия

Участник первенства: Национальное первенство по научной аналитике - "Россия";

УДК 004.02: 378.14

Показаны возможности, условия и ограничения  применения безусловных и условных алгоритмов для обнаружения и поиска элементов дисциплинарных компетенций с недостаточным уровнем освоения, которые могут быть использованы преподавателем для текущих и итоговой проверок, а студентом – для самоконтроля. Предложен алгоритм условной процедуры поиска и определения уровня освоения элементов, построенный на основе дихотомии, который позволяет осуществить пошаговый поиск недостаточно освоенных элементов среди полного множества контролируемых элементов. Разработана программа имитационного моделирования в среде Visual Basic for Application, интегрированной в пакет Microsoft Excel, результаты работы которой подтвердили корректность предлагаемого алгоритма.

Ключевые слова: тесты обнаружения и поиска неисправностей, безусловные и условные процедуры поиска, дихотомия, интегро-дифференциальный критерий оценки, весовые коэффициенты.

Opportunities, conditions and restrictions of unconditional and conditional algorithms for detection and search of disciplinary competences elements with development insufficient level application which can be used by the teacher for current and total checks, and the student – for self-checking, are shown. The algorithm of search and definition conditional procedure of elements development level, constructed on the basis «dichotomy», which allows to carry out step-by-step search not enough development elements among a full set of controlled elements is offered. The program of imitating modeling in the environment of Visual Basic for Application integrated into a Microsoft Excel package which results of work confirmed a correctness of offered algorithm is developed.

Keywords: faults detection and Search Tests, Unconditional and Conditional Search Procedures, Dichotomy, Integral-differential Assessment Criterion, Weight Coefficients.

Введение. Постановка задачи. Управление и контроль качества реализации учебного процесса всегда яв­ляются актуальными задачами высшего профессионального образования (ВПО) [1]. Анализ научно-методических публикаций, посвященных решению про­блем контроля уровня освоения компетенций как основного результата образо­вательной деятельности показал не­достаточность общих подходов и конструк­тивных решений указанной ком­плексной задачи. В частности, на наш взгляд, не хватает конкретных механизмов и методов оценки уровня освоения компетен­ций и их составляющих: дисципли­нарных компетенций(ДК) – частей компетен­ции, формируемых учебными дис­циплинами или разделами образовательной программы (ОП) (практиками, на­учно-исследовательской работой и т.п.). ДК, в свою очередь, состоит из компо­нентов: «знания», «умения», «владе­ния» (ЗУВ), каждая составляющая которых представляет собой элемент дисцип­линар­ной компетенции (ЭДК). ЭДК, по на­шему мнению, являются элементар­ными объектами формирования и контроля в соответствии с принятым в ФГОС ВПО компетентностным подходом к образо­ванию [2, 3, 4].

Для количественной оценки результатов контроля уровня освоения ком­понентов и элементов современной системы обучения предлагается применение интегро-дифференциального крите­рия оценки (ИДК) [5], который представляет собой многоуровневую систему линейных сверток. По ним определяется коли­чественная оценка, интегрирующая частные количественные оценки предыду­щих уровней. В качестве уровней в указанном выше многоуровневом подходе к вычислению ИДК предлагается рас­сматривать (в порядке уменьшения объекта контроля): компетенции; дисципли­нарные компетенции; компоненты дисципли­нарных компетенций; элементы компонентов дисциплинарных компетенций; тесты знаний, умений, владений.

На сегодняшний день одной из актуальных проблем является разработка методологической ос­новы контроля и оценивания результатов освоения ОП с применением систем­ного подхода и соответствующего математического и алго­ритмического аппа­рата. В решении указанной проблемы существенную помощь, по нашему мне­нию, может оказать применение хорошо проработанного и апро­бированного ап­парата технической диагностики [6, 7] с адаптацией его к рас­сматривае­мым объ­ектам исследования (компетенциям и их составляющим) и предметам исследова­ния (алгоритмам контроля, поиска и оценивания).

В работах [8–12] были предложены конструктивные методы и алго­ритмы формирования и контроля уровня освоения элементов дисциплинар­ных компетенций с использованием предложенного интегро-дифференциаль­ного критерия оценки. В настоящий момент разрабатываются и исследу­ются ал­горитмы реализации и дешифрации результатов обнаружения и поиска (безус­ловные и условные) ЭДК с недостаточным уровнем освоения.

Целью данной статьи является исследования вопросов реализации алго­ритма условного поиска недостаточно освоенных элементов дисциплинарных компетенций, используя при этом аппарат и методы техниче­ской диагностики, адаптированные к рассматриваемой предметной области.

1. Классификация и основные свойства алгоритмов обнаружения и поиска недостаточно освоенных элементов дис­циплинарных компетенций. В соответствии с положениями технической диагностики по организации и проведению тестового диагностирования можно ввести понятия «тест обнару­жения» и «тест поиска» элементов с дефектом, в данном случае – недостаточно освоенных элементов дисциплинарных компетенций (далее – нЭДК) [6]. Допуска­ется произвольная кратность нЭДК.

При реализации тестового диагностирования применяют безусловные или условные алго­ритмы обнаружения и поиска [7, 11]. Их названия опре­деляются по наличию или отсутствию зависимости перехода к следующему шагу (этапу) ди­агностирования от результатов предшествующего шага (этапа).

Для равнозначных (равновероятных с точки зрения сложности и трудоем­кости освоения) ЭДК (Эi) наиболее простым для реализации условным алгорит­мом поиска яв­ляется дихотомия(«деления надвое», «метод средней точки»). При этой условной процедуре на очередном шаге проверки подмножество кон­тролируемых каждым тестом ЭДК, по возможности, разбивается на две при­мерно одинаковые части. Все тестовые наборы соответст­вующего шага равно­значны и проверяют примерно одинаковое количество ЭДК (таблица 1).

Табл. 1.

Распределение тестов по шагам диагностирования

 

Т0

Т1.1

Т1.2

Т2.1

Т2.2

Т2.3

Т2.4

Т3.1

Т3.2

Т3.3

Т3.4

Т3.5

Т3.6

Т3.7

Т3.8

Т4.1

Т4.2

Э1

*

*

 

*

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

*

 

Э2

*

*

 

*

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

 

*

Э3

*

*

 

*

 

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

 

Э4

*

*

 

 

*

 

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

Э5

*

*

 

 

*

 

 

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

Э6

*

 

*

 

 

*

 

 

 

 

 

*

 

 

 

 

 

Э7

*

 

*

 

 

*

 

 

 

 

 

 

*

 

 

 

 

Э8

*

 

*

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

*

 

 

 

Э9

*

 

*

 

 

 

*

 

 

 

 

 

 

 

*

 

 

 

 

Шаг 1

Шаг 2

Шаг 3

Шаг 4

 

Количество шагов тестирования определяется как [log2h] (h– общее коли­чество контролируемых ЭДК, [ ] – операция округления в большую сторону). На каждом шаге (кроме последнего – для h≠ 2i, где i– целое положительное число) количество диагностических тестов удваивается. На последних шагах подаются тесты, контролирующие только один ЭДК в подозреваемом подмножестве, по­скольку проводится ло­кализация недостаточно освоенных ЭДК с заданной точ­ностью. Решение для ЭДК может приниматься по двоичной шкале («освоен/не освоен») или по выбранной k-ичной шкале на основании дешифрации результа­тов реализации тестов поиска. При этом количество шагов, а также реализуемых на каждом из них диагностических тестов, может быть уменьшено за счет при­менения предлагаемых ниже алгоритмов обработки и дешифрации. Оценка уровня освоения осуществляется в соответствии с предлагаемым интегро-диф­ференциальным критерием.

Вследствие линейного (аддитивного) формата ИДК возможно возникно­вение явления компенсации, заключающееся в том, что при суммировании высо­кие оценки компенсируют низкие, и наоборот. Таким образом, можно сделать вывод, что в результате реализации теста фиксируются три события:

  • – все контролируемые тестом элементы освоены (S1);
  • – ни один из контролируемых тестом элементов не освоен (S0);
  • – результат нуждается в уточнении тестами следующих шагов (S*).

Для каждого шага диагностирования результаты всех тестов проверяются на выполнение указанных условий. Если выполнены условия точного принятия решения (S1или S0), то процедура поиска для всех контролируемых тестом эле­ментов прекращается, рассчитывается ИДК и фиксируется уровень освоения по двоичной шкале («освоен/не освоен»). Если результат нуждается в уточнении, то проводятся тесты следующего шага диагностирования для контролируемых тес­том элементов. В разделах 3 и 4 настоящей статьи будет приведен алгоритм по­иска нЭДК и его реализация в среде имитационного моделирования.

2. Применение интегро-дифференциального критерия для оценки результа­тов условной процедуры поиска нЭДК, построенной на базе дихотомии. В работе [5] были исследованы проблемы составления и применения интегро-дифференциального критерия оценки уровня ос­воения ком­понентов и элементов компетенций. Оценка степени освоения каждого элемента дисциплинарной ком­петенции (по двухуровневой или многоуровневой шкалам) определяется с ис­пользованием многоуровневого ИДК. Он вычисляется по результатам тестов, проверяющих, в том числе, и данный ЭДК, на протяжении всех шагов диагно­стирования:

                                                                                                                                                                     (1)

где Оk– уровень освоения элемента Эk, нормализованный в диапазоне [0; 1]; N– количество шагов тестирования; Nj– количество тестов на i-м шаге тестирова­ния; Ri.j– результат реализации теста Тi.j(i– номер шага тестирования, j– номер теста на i-м шаге тестирования); λi.j– весовой коэффициент результата теста Тi.j; – коэффициент покрытия, принимающий следующие значения: 1, если эле­мент Эkконтролируется тестом Тi.j; 0, если Эkне контролируется тестом Тi.j. Для весовых коэффициентов выполняется условие нормирования

При определении весовых коэффициентов необходимо учесть тот факт, что результат теста не дешифрируется на составляющие, соответствующие каж­дому из контролируемых тестом элементов. Поэтому весовые коэффициенты дифференциальных оценок в составе ИДК (результатов тестов обнаружения и/или поиска, контролирующих данный ЭДК) предлагается определять в об­ратно пропорцио­нальной зависимости от общего количества ЭДК (Ni.j) контро­лируемых тестом Тi.j. Это предложение основывается на утверждении, что чем меньше ЭДК контролирует тест, тем больше глубина (точность) локализации, т.е. выше вероятность обнаружения элементов с недостаточным уровнем освое­ния (доказательство данного утверждения в работе не приводится). Следо­вательно, максимальный весовой коэффици­ент имеет тест, контролирующий только один элемент, и при его построении необходимо учитывать ограничения и рекомендации, изложенные в работе [9].

В соответствии с приведенным утверждением предлагается определять весовые коэффициенты результатов тестов при составлении интегро-дифферен­циаль­ного критерия оценки каждого ЭДК следующим образом:

                                                                                                                                                                                          (2)

Очевидно, что расчет ИДК по общим результатам тестов, а не по резуль­татам дешифрации относительно каждого контролируемого элемента, приводит к снижению точности вычислений. При использовании двоичной шкалы оцени­вания и предлагаемого подхода к определению весовых коэф­фициентов, как будет показано ниже, требуемая точность гарантировано будет обеспечена. Однако при переходе от двухуровневой к многоуровневым шкалам (например, традиционной четырехуровневой «5-4-3-2») вследствие возникнове­ния компенсации заданная точность определения оценки не может быть обеспе­чена, что потребует применения сложных процедур дешифрации. Далее в на­стоящей работе ограничимся двухуровневой  шкалой оценивания.

3. Разработка алгоритма условного поиска нЭДК с недостаточным уровнем освоения для способа тестирования на основе принципа дихо­томии. Перед разработкой алгоритмов поиска нЭДК необходимо отметить сле­дующие условия.

1. Для разработки и реализации алгоритмов диагностирования может по­требоваться пересмотр и изменение компонентной структуры дисциплинарных компетенций (увеличение или уменьшение их количества, коррекция формули­ровок и т.д.). При этом реализуется контролепригодная структура [13, 14], которая удобна для диагностирования, а также, при необходимости, трансформируется в исходный вариант.

2. Необходимо совместное (взаимоувязанное, итеративное) построение диагностических тестов (выбор формата таблицы соответствия, конструирова­ние составных и смешанных тестов с заданной покрывающей способностью и т.д.) и контролепригодного объекта диагностирования с требуемым содержа­нием и структурой компонентов и элементов дисциплинарных компетенций.

В данном разделе предлагается алгоритм условного поиска нЭДК с недос­таточным уровнем освоения для способа тестирования, построенного по прин­ципу дихо­томии (рис. 1). Исходными данными является общее количество равнозначных (равновероятных) ЭДК – h. Для них определяется количество ша­гов тестирова­ния Nт= [log2h] ([ ] – операция округления в большую сторону). Условия, по которым принимается решение о принадлежности результата к од­ному из вариантов (S1, S0или S*), рассматриваются в [15]. Для каждого шага определяется необходимое количе­ство тестов, причем количество тестов увеличивается, а ко­личество контроли­руемых элементов – уменьшается, примерно в 2 раза.

Реализация тестового диагностирования производится в соответствии с условной процедурой поиска [16]. Сначала реализуются тесты первого шага. Если результат теста принадлежит диапазонам S0или S1(ко­торые определяются для каждого теста, поскольку зависят от количества кон­тролируемых ими элементов), то имеются условия для уверенного принятия реше­ния. Если результат требует уточнения, то реализуются тесты второго шага и т.д. После реализации всех необходимых тестов проводится расчет уровня ос­воения каждого из hЭДК и оценивание его по двухуровневой шкале.

Применение предлагаемого алгоритма позволяет сократить количество шагов, а, соответственно, и реализуемых тестов поиска. С точки зрения умень­шения реализуемой длины тестовой последовательности эффективность алго­ритма может быть оценена коэффициентом эффективности

Kэ= (NтNд) / Nд· 100 %,                                                                                               (3)

где Nт– количество тестов, реализуемых в случае применения пред­лагаемого ал­горитма; Nд– подготовленное количество тестов при дихотомии. Очевидно, ко­эф­фициент эффективности зависит от распределения конкретных значений оце­нок каждого элемента (чем меньше разброс оценок элементов, тем больше ко­эффи­циент) и имеет случайный характер. Максимальное значение коэффициента эффективности соответствует минимальному количеству шагов, равному 1. Та­кая ситуация возможна в случаях, когда все элементы или имеют почти макси­мальный уровень (близкий к 1), или почти минимальный уровень освоения (близкий к 0), и решение принимается без необходимости дальнейшего поиска (на ранних шагах диагностирования).

4. Исследование свойств предложенного алгоритма условного поиска нЭДК с помощью программы имитационного моделирования. Для исследования возможностей алгоритма эффективно использовать мо­делирование. Оно позволяет выполнить имитацию исходных данных (например, уровня освоения ЭДК), выполнить расчет по заданному алгоритму и проанали­зировать полученные результаты. Поэтому была разработана программа имита­ционного моделирования в среде VisualBasicforApplication(VBA), интегриро­ванной в пакет MicrosoftExcel. Исходные данные для моделирования:

  • – заданное общее количество контролируемых элементов h;
  • – случайно выбранные значения уровня освоения ЭДК в диапазоне от 0 до 1;
  • – линейный формат интегро-дифференциального критерия;
  • – глубина локализации диагностирования до каждого ЭДК;
  • – произвольная кратность (количество) нЭДК;
  • – пороговое значение для принятия решения о том, освоен элемент или нет.

Применение разработанной программы моделирования условного алго­ритма поиска нЭДК с применением ИДК уровня освоения позволило решить следующие за­дачи:

  • 1. Построить таблицу соот­вет­ствия ЭДК и контролирующих их тестов (Ti.j, где i– номер шага тестирова­ния; j– номер теста на i-м шаге тестирования).
  • 2. Рассчитать в соответствии с ИДК значе­ния результатов тестов.
  • 3. Реализовать предложенный алгоритм условного поиска – дихотомию.
  • 4. Рассчитать весовые коэффициенты дифференциальных оценок (резуль­татов тестов поиска) для определения освоения ЭДК в соответствии с ИДК.
  • 5. Определить уровни освоения ЭДК с использованием результатов тес­тов, без детализации результатов каждого теста по контролируемым им ЭДК.

Результаты работы программы моделирования представлены на рис. 2. Таблица соответствия строится в предположении, что результат теста определя­ется как линейный интегро-дифференциальный критерий уровней освоения кон­тролируемых им равнозначных (равновероятных) ЭДК, каждый из которых имеет уровень освоения в диапазоне [0; 1]. Значения уровней каждого ЭДК за­даются случайным образом (столбец «То» – тест обнаружения, контролирующий все элементы). Далее по принципу дихотомии строятся все тесты поиска Тi.j, где i– номер шага диагностирования, j– номер теста на i-м шаге диагностирова­ния. Заданные случайным образом значения уровня освоения каждого элемента пе­реписываются в соответствующие ячейки контролирующих их тестов, но учи­тываются только при сравнении с рассчитанным по ИДК результатом (столбец «IDC»).

Рис. 2. Экранная форма программы моделирования

Вычисление результата после выполнения всех шагов тестирования осу­ществляется с использованием предложенного интегро-дифференци­ального кри­терия [5] – весовой коэффициент теста определяется количеством контролируе­мых им элементов по методике, предложенной в разделе 2. Если на определен­ном шаге результаты теста не требуют дальнейшего уточнения, т.е. выполня­ются условия точного определения (например, результат подачи теста Т2.3, от­меченный символом «0», соответствующий состоянию S0, показывает, что ни один из контролируемых тестом элементов точно не освоен), то далее дихотомия для проверки контроли­руемых им элементов (Э6, Э7 и Э8) не производится (тесты Т3.5 (контроль Э6 и Э7), Т.3.6 (контроль Э8), Т4.3 (контроль Э6) и Т4.4 (контроль Э7) не подаются). После реализации всех шагов диагностирования по каждому ЭДК определяется уровень освоения по двоичной шкале (0/1, столбец «IDC», дополнительно иллюстрированный цветом: красный – элемент не освоен, зеленый – элемент освоен).

Из сравнительного анализа столбцов «То» (исход­ные данные) и столбца «IDC» (результаты тестирования) можно сделать вывод, что тесты поиска позво­лили правильно определить уровень освоения всех элементов. Абсолютные зна­чения результатов вычисления ИДК не анализируются, поскольку решается за­дача поиска ЭДК с недостаточным уровнем освоения. Для точного вычисления необходима дешифрация результатов тестов по каждому элементу.

В общем случае уровень освоения можно выявить на тестах, контроли­рующих только один ЭДК. Однако с достаточно большой вероятностью может встретиться такое распределение ЭДК, что количество тестов может быть уменьшено. Например, на рис. 2 из заранее рассчитанных и подго­товленных 19 тестов было подано 15, что привело к уменьшению фактического количества реализованных тестов в соответствии с (3.1) на 21 %, а это значит, что уменьшились и ресурсы (временные, технические и т.п.), требуе­мые для реализации процедуры поиска нЭДК произвольной кратности. Тест каждого шага позволяет с большей глубиной и уровнем детализации выявить уровень освоения контролируемых им элементов. Естественно, это тре­бует усложнения процедуры формирования тестов, поэтому выявление уровня освоения ЭДК на ранних этапах диагностирования существенно повышает эф­фективность и снижает ресурсоемкость процедуры контроля.

Необходимо отметить, что предлагаемый алгоритм больше подходит для тестов знаний, поскольку тесты каждого уровня можно формировать из общей структурированной базы данных. Тест обнаружения, который контролирует, на­пример, все ЭДК одного типа, может содержать несколько вопросов общего характера (определения, терминология и т.п.). По отрицательному результату теста очевидно, что дальнейшее тестирование не имеет смысла, поскольку проверяе­мый не знает основ тематики. Применение указанного подхода позволяет построить тесты с максимальной эффективностью и экономичностью.

Тесты умений и владений, как правило, являются сложными и требуют детализированной дешифрации результатов по каждому ЭДК в рамках каждого реализованного теста. Поэтому необходимо адаптировать предлагаемые алго­ритмы поиска к контролю ЭДК разного вида.

Разработанные процедуры и алгоритмы диагностирования, а также про­грамма имитационного моделирования, будут включены в состав организационного (методического), математического, информационного и программного обеспечения автоматизи­рован­ной системы сопровождения учебного процесса, которая проектируется в Пермском нацио­нальном исследовательском политехническом университете.

Заключение. В настоящей статье представлены следующие основные результаты.

  • 1. Дана классификация и проведен анализ свойств безусловных и услов­ных алгоритмов обнаружения и поиска нЭДК.
  • 2. Предложена методика построения аддитивного интегро-дифференци­ального критерия оценки уровня освоения ЭДК с учетом особенностей приме­няемой условной процедуры поиска.
  • 3. Разработана методика определения весовых коэффициентов дифферен­циальных оценок (результатов тестов поиска при анализируемой условной про­цедуре диагностирования) в составе интегральной оценки (уровня освоения ЭДК).
  • 4. Предложен алгоритм реализации условной процедуры по­иска и опреде­ления уровня освоения ЭДК, построенный на основе дихотомии, который позво­ляет найти недостаточно освоенные ЭДК среди полного множества контроли­руемых элементов.
  • 5. Приведены результаты имитационного моделирования предлагаемого алгоритма в среде Visual Basic for Application (VBA), интегрированной в пакет MicrosoftExcel, что позволило подтвердить правильность работы алгоритма и корректность результатов моделирования.

 

Литература:

  • 1. Основные тенденции развития высшего образования: глобальные и Бо­лонские из­мерения / под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В. И. Байденко. –  М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. – 352 с.
  • 2. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Разработка и исследование подходов к управлению, контролю и оцениванию качества реализации компетентностно-ориентированных образовательных программ // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2015. № 3. С. 356-372.
  • 3. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Новые подходы к подготовке специалистов в области инфокоммуникаций // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2015. № 1 (25). С. 73-89.
  • 4. Фрейман В.И., Кон Е.Л., Южаков А.А. Подход к разработке образовательных программ подготовки магистров // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 2 (5). С. 29-34.
  • 5. Кон Е. Л., Фрейман В. И., Южаков А. А. Применение интегро-диффе­рен­циального критерия оценки ос­воения ком­понентов компетенций // Об­разова­ние и наука. 2013. № 6. С. 47–63.
  • 6. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Анализ возможности применения аппарата и методов технической диагностики для контроля и оценки результатов освоения компетентностно-ориентированных образовательных программ // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ. 2014. № 7. С. 66-71.
  • 7. Фрейман В.И. Применение методов и процедур технической диагностики для контроля и оценки результатов обучения, заданных в компетентностном формате // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ. 2014. № 6. С. 79-85.
  • 8. Кон Е. Л., Фрейман В. И., Южаков А. А. Оценка качества формирова­ния компетенций студентов технических вузов при двухуровневой системе обу­чения // Научные исследования труды SWorld. 2012. Т. 9. № 3. С. 39–41.
  • 9. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Количественная оценка результатов обучения, представленных в компетентностном формате // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2015. Т. 19. № 1. С. 206-212.
  • 10. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Применение аппарата нечеткой логики для контроля результатов обучения, заданных в компетентностном формате // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 12. С. 20-25.
  • 11. Фрейман В.И. Разработка метода дешифрации результатов диагностирования уровня освоения элементов компетенций с использованием нечеткой логики // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 12. С. 26-30.
  • 12. Фрейман В.И. К вопросу о формировании компетентностной модели выпускника // Прикладная фотоника. 2012. № 1-4. С. 43-55.
  • 13. Фрейман В.И. Разработка методики контролепригодного проектирования компонентной структуры дисциплинарной компетенции // Образование и наука. 2014. № 10 (119). С. 31-46.
  • 14. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Разработка подходов к формализованному описанию контролепригодной компонентной структуры дисциплинарной компетенции // Образование и наука. 2015. № 4 (123). С. 52-68.
  • 15. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Анализ и количественная оценка результатов реализации образовательных программ с использованием диагностических тестов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 756–763.
  • 16. Фрейман В.И. Реализация одного алгоритма условного поиска элементов компе­тенций с недостаточным уровнем освоения // Информационно-управляющие системы. 2014. № 2 (69). С. 93-102.
0
Ваша оценка: Нет Средняя: 7.3 (10 голосов)
Комментарии: 16

Кисамедин Гулжан

Очень познавательная статья, высоко оцениваю. С Уважением, Г.М.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемая Гулжан Мустахкызы! Спасибо за комментарии и оценку работы. Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Адамбаев Мурат Джамантаевич

Предлагаемые алгоритмы определения уровня усвоения элементов компетенции по изучаемым дисциплинам весьма интересен. Не совсем ясен ответ на вопрос о соотношении этой разработки по основным категориям получаемых компетенции обучающимся (знания, умения, навыки).

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Мурат Джамантаевич! Спасибо за комментарии. В заключительной части статьи я постарался уточнить, что предложенный способ органичнее подходит для тестов знаний, для его адаптации к тестам умений и владений нужно более строго формализовать их структуру. В своих примерах я стараюсь проверить в разных сочетаниях, работа - в процессе.Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Таратин Вячеслав Викторович

Работа очень хорошая и интересная. Показаны возможности, условия и ограничения применения безусловных и условных алгоритмов для обнаружения и поиска элементов дисциплинарных компетенций с недостаточным уровнем освоения, которые могут быть использованы преподавателем для текущих и итоговой проверок, а студентом – для самоконтроля. Предложен алгоритм условной процедуры поиска и определения уровня освоения элементов. Работа заслуживает высокой оценки. Автору хочется пожелать дальнейших творческих успехов!

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Вячеслав Викторович! Спасибо за комментарии, оценку и пожелания. Желаю Вам всего самого наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Хоботова Элина

Работа, безусловно, представляет интерес в условиях реформирования высшей школы и переходе на кредитно-трансферную систему обучения (в Украине). Представленный материал имеет не только фундаментальное значение, но, главным образом, прикладное: для повышения качества оценки знаний учащихся. С уважением проф. Э.Б. Хоботова

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемая Элина Борисовна! Спасибо за комментарии и оценку. Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Трещалин Михаил Юрьевич

Уважаемый Владимир Исаакович! Эта работа, как и предыдущая, логична и последовательна. С точки зрения системного анализа - прекрасно! Четкая взаимосвязь цели, постановки задачи, метода решения и полученного результата. Тем более Вы используете Excel, всем легко доступный. Есть у меня ощущение, что Вы (старательно) дистанцируетесь от параметров знаний студентов или освоения той или иной компетенции. Если такие параметры, т.е. степень освоения, разрабатывает каждый ведущий преподаватель каждой дисциплины каждого ВУЗа страны, то объективность будет стремиться к 0. Я преподаю 30 лет и при этом вряд ли смогу объективно раскрыть степень освоения каждой компетенции по моим дисциплинам. Повторюсь, предложенное Вами математическое решение - без претензий. Думаю, Вы продолжите цикл статей на эту тему и, в качестве пожелания, сделайте акцент на методических вопросах. На примере любой дисциплины. С уважением М.Ю. Трещалин

Фрейман Владимир Исаакович

Уважамый Михаил Юрьевич! Спасибо за комментарии и предложения. В работе сознательно не рассматривается построение самих тестов, поскольку это - задача педагога, который решает ее самостоятельно, полагаясь на свой опыт, квалификацию, внешние требования (например, работодателей) и т.п. Я рассматриваю возможности алгоритмов реализации тестирования, а также обработки и дешифрации результатов тестов. Согласен с Вами, что одна и та же компетенция, формируемая в разных образовательных программах разными преподавателями с помощью разных способов формирования и оцениваемая разными средствами контроля может быть и оценена по-разному. Как мне кажется, это есть следствие ухода от единого содержания стандартов (дидактические единицы для ГОС-2, минимум содержания базовой части ФГОС-3 и т.п.). За качество отвечает вуз, и конкретное содержимое (т.н. компонентная структура компетенции) для разных образовательных программ будет разная, т.к. требования отличаются. Поэтому понятие "объективности" имеет, на мой взгляд, в данном случае привязку к образовательной программе. На выходе - выпускник, его компетентность, представленная оценками уровня освоения набора компетенций, и оценивать ее будет свой работодатель, по своим критериям. Предлагаемый алгоритм, как и другие результаты работы, представленные в списке литературы, я стараюсь реализовать в своих дисциплинах ("проверено на себе"), результаты интересны, но требуют набора статистики. Обязательно воспользуюсь Вашим предложением раскрыть методический аспект полученных результатов в следующих работах. Примите наилучшие пожелания! С уважением, В.И. Фрейман

Симонян Геворг Саркисович

Уважаемый Владимир Фрейман! хорошая работа. Процесс образования, это обучение и контроль. Всегда обучение можно качественно организовать, а вот реализация качественного и оперативного контролья качества учебного процесса всегда яв­ляется актуальными задачами образования. Вами разоаботана научно-методический подход, посвященных решению про­блем контроля уровня освоения компетенций как основного результата образо­вательной деятельности. Также показана, что выявление уровня освоения элемента дисцип­линар­ной компетенции на ранних этапах диагностирования существенно повышает эф­фективность и снижает ресурсоемкость процедуры контроля.Удачи Вам. С уважениемк.х.н., доцентГеворг Саркисович.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Геворг Саркисович! Спасибо Вам за комментарии и оценку представленной работы. Примите самые лучшие пожелания! С уважением, В.И. Фрейман

Бабаев Накибулло Хабибуллаевич

Предложенные материалы интересны с точки зрения оценки знаний полученных студентами при обучении в Вузах и или других учебных заведениях с использованием тестов. Как отмечает уважаемый Горбийчук М.И. "...Разработан формальный аппарат такой оценки, исходя и идей технической диагностики...", однако не приводится сведения об адекватности предложенных моделей и алгоритмов. а также каким образом проверена их адекватность. Желаю дальнейших творческих успехов.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Накибулло Хабибуллаевич! Спасибо за комментарий. В представленной работе предложен и проанализирован один алгоритм условного поиска недостаточно освоенных элементов компетенций, построена математическая модель, затем - алгоритм, проверенный имитационным моделированием. Очевидно, что субъект диагностирования - обучаемый, и объекты диагностирования - его знания, умения и владения, имеют специфические свойства, и это обязательно учитывается при привлечении аппарата и методов технических наук (об этом, в частности, в работах 6 и 7). Адекватность предлагаемого метода доказывается путем анализа предложенной математической модели, а также обработкой результатов имитационного моделирования (второй абзац после рис. 2). Смыслом направления работ является создание инструментария (методического и программного) для помощи преподавателю в общей оценке уровня освоения элементов компетенций, а также помощь обучаемым при оценке результатов самостоятельной работы. Спасибо за пожелания, желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Михаил Иванович! Спасибо за комментарии. Согласен с Вами, что обеспечение качества тестов - важная составляющая процесса диагностирования, требующая специфических для каждой дисциплины (области знаний) требований и подходов оценки валидности. В работе предлагаются рекомендации по применению алгоритма (последовательности, условий перехода к следующему и т.д.) реализации тестов и обработки их результатов, не затрагивая само построение тестов. Это - задача педагога, ведущего дисциплину. Желаю Вам всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Горбийчук Михаил Иванович

Статья интересна с точки зрения оценки знаний с использованием тестов. Разработан формальный аппарат такой оценки, исходя и идей технической диагностики. На мой взгляд, методика оценки уровня освоения концепций должна включать и качество тестов, но тут возникает проблема разработки критериев такой оценки. Желаю успехов в Вашей научной деятельности. С уважением проф. М. Горбийчук
Комментарии: 16

Кисамедин Гулжан

Очень познавательная статья, высоко оцениваю. С Уважением, Г.М.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемая Гулжан Мустахкызы! Спасибо за комментарии и оценку работы. Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Адамбаев Мурат Джамантаевич

Предлагаемые алгоритмы определения уровня усвоения элементов компетенции по изучаемым дисциплинам весьма интересен. Не совсем ясен ответ на вопрос о соотношении этой разработки по основным категориям получаемых компетенции обучающимся (знания, умения, навыки).

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Мурат Джамантаевич! Спасибо за комментарии. В заключительной части статьи я постарался уточнить, что предложенный способ органичнее подходит для тестов знаний, для его адаптации к тестам умений и владений нужно более строго формализовать их структуру. В своих примерах я стараюсь проверить в разных сочетаниях, работа - в процессе.Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Таратин Вячеслав Викторович

Работа очень хорошая и интересная. Показаны возможности, условия и ограничения применения безусловных и условных алгоритмов для обнаружения и поиска элементов дисциплинарных компетенций с недостаточным уровнем освоения, которые могут быть использованы преподавателем для текущих и итоговой проверок, а студентом – для самоконтроля. Предложен алгоритм условной процедуры поиска и определения уровня освоения элементов. Работа заслуживает высокой оценки. Автору хочется пожелать дальнейших творческих успехов!

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Вячеслав Викторович! Спасибо за комментарии, оценку и пожелания. Желаю Вам всего самого наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Хоботова Элина

Работа, безусловно, представляет интерес в условиях реформирования высшей школы и переходе на кредитно-трансферную систему обучения (в Украине). Представленный материал имеет не только фундаментальное значение, но, главным образом, прикладное: для повышения качества оценки знаний учащихся. С уважением проф. Э.Б. Хоботова

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемая Элина Борисовна! Спасибо за комментарии и оценку. Желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Трещалин Михаил Юрьевич

Уважаемый Владимир Исаакович! Эта работа, как и предыдущая, логична и последовательна. С точки зрения системного анализа - прекрасно! Четкая взаимосвязь цели, постановки задачи, метода решения и полученного результата. Тем более Вы используете Excel, всем легко доступный. Есть у меня ощущение, что Вы (старательно) дистанцируетесь от параметров знаний студентов или освоения той или иной компетенции. Если такие параметры, т.е. степень освоения, разрабатывает каждый ведущий преподаватель каждой дисциплины каждого ВУЗа страны, то объективность будет стремиться к 0. Я преподаю 30 лет и при этом вряд ли смогу объективно раскрыть степень освоения каждой компетенции по моим дисциплинам. Повторюсь, предложенное Вами математическое решение - без претензий. Думаю, Вы продолжите цикл статей на эту тему и, в качестве пожелания, сделайте акцент на методических вопросах. На примере любой дисциплины. С уважением М.Ю. Трещалин

Фрейман Владимир Исаакович

Уважамый Михаил Юрьевич! Спасибо за комментарии и предложения. В работе сознательно не рассматривается построение самих тестов, поскольку это - задача педагога, который решает ее самостоятельно, полагаясь на свой опыт, квалификацию, внешние требования (например, работодателей) и т.п. Я рассматриваю возможности алгоритмов реализации тестирования, а также обработки и дешифрации результатов тестов. Согласен с Вами, что одна и та же компетенция, формируемая в разных образовательных программах разными преподавателями с помощью разных способов формирования и оцениваемая разными средствами контроля может быть и оценена по-разному. Как мне кажется, это есть следствие ухода от единого содержания стандартов (дидактические единицы для ГОС-2, минимум содержания базовой части ФГОС-3 и т.п.). За качество отвечает вуз, и конкретное содержимое (т.н. компонентная структура компетенции) для разных образовательных программ будет разная, т.к. требования отличаются. Поэтому понятие "объективности" имеет, на мой взгляд, в данном случае привязку к образовательной программе. На выходе - выпускник, его компетентность, представленная оценками уровня освоения набора компетенций, и оценивать ее будет свой работодатель, по своим критериям. Предлагаемый алгоритм, как и другие результаты работы, представленные в списке литературы, я стараюсь реализовать в своих дисциплинах ("проверено на себе"), результаты интересны, но требуют набора статистики. Обязательно воспользуюсь Вашим предложением раскрыть методический аспект полученных результатов в следующих работах. Примите наилучшие пожелания! С уважением, В.И. Фрейман

Симонян Геворг Саркисович

Уважаемый Владимир Фрейман! хорошая работа. Процесс образования, это обучение и контроль. Всегда обучение можно качественно организовать, а вот реализация качественного и оперативного контролья качества учебного процесса всегда яв­ляется актуальными задачами образования. Вами разоаботана научно-методический подход, посвященных решению про­блем контроля уровня освоения компетенций как основного результата образо­вательной деятельности. Также показана, что выявление уровня освоения элемента дисцип­линар­ной компетенции на ранних этапах диагностирования существенно повышает эф­фективность и снижает ресурсоемкость процедуры контроля.Удачи Вам. С уважениемк.х.н., доцентГеворг Саркисович.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Геворг Саркисович! Спасибо Вам за комментарии и оценку представленной работы. Примите самые лучшие пожелания! С уважением, В.И. Фрейман

Бабаев Накибулло Хабибуллаевич

Предложенные материалы интересны с точки зрения оценки знаний полученных студентами при обучении в Вузах и или других учебных заведениях с использованием тестов. Как отмечает уважаемый Горбийчук М.И. "...Разработан формальный аппарат такой оценки, исходя и идей технической диагностики...", однако не приводится сведения об адекватности предложенных моделей и алгоритмов. а также каким образом проверена их адекватность. Желаю дальнейших творческих успехов.

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Накибулло Хабибуллаевич! Спасибо за комментарий. В представленной работе предложен и проанализирован один алгоритм условного поиска недостаточно освоенных элементов компетенций, построена математическая модель, затем - алгоритм, проверенный имитационным моделированием. Очевидно, что субъект диагностирования - обучаемый, и объекты диагностирования - его знания, умения и владения, имеют специфические свойства, и это обязательно учитывается при привлечении аппарата и методов технических наук (об этом, в частности, в работах 6 и 7). Адекватность предлагаемого метода доказывается путем анализа предложенной математической модели, а также обработкой результатов имитационного моделирования (второй абзац после рис. 2). Смыслом направления работ является создание инструментария (методического и программного) для помощи преподавателю в общей оценке уровня освоения элементов компетенций, а также помощь обучаемым при оценке результатов самостоятельной работы. Спасибо за пожелания, желаю всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Фрейман Владимир Исаакович

Уважаемый Михаил Иванович! Спасибо за комментарии. Согласен с Вами, что обеспечение качества тестов - важная составляющая процесса диагностирования, требующая специфических для каждой дисциплины (области знаний) требований и подходов оценки валидности. В работе предлагаются рекомендации по применению алгоритма (последовательности, условий перехода к следующему и т.д.) реализации тестов и обработки их результатов, не затрагивая само построение тестов. Это - задача педагога, ведущего дисциплину. Желаю Вам всего наилучшего! С уважением, В.И. Фрейман

Горбийчук Михаил Иванович

Статья интересна с точки зрения оценки знаний с использованием тестов. Разработан формальный аппарат такой оценки, исходя и идей технической диагностики. На мой взгляд, методика оценки уровня освоения концепций должна включать и качество тестов, но тут возникает проблема разработки критериев такой оценки. Желаю успехов в Вашей научной деятельности. С уважением проф. М. Горбийчук
Партнеры
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.