«Современные практики формирования профессиональных компетенций и освоения российскими вузами инновационных продуктов и технологий Научно-методические материалы 1 УДК 378.147 ББК 74 С56 Издается в рамках Программы ...»

В организации индивидуальной работы с кадрами будущий менеджер может опираться на работы по теории интегральной индивидуальности В. С. Мерлина, теории мотивации, темпераментов, психологии творческой уникальности человека, теории социальной перцепции [3].

Составляющие технологии индивидуальной работы с персоналом связаны с техникой принятия решений, стимулирования инициативы, разрешение конфликта, мотивации и др. Кроме того, здесь должны учитываться методы сбора информации с человека («чтение с лица»), умение вести переговоры и т. п.

В индивидуальной работе с работниками трудно обойтись без использования психодиагностических методик. В полной мере менеджерами, руководителями не используются психологический инструментарий. Психодиагностика может стать основой и искусством проницательности для хорошего управленца-менеджера. Тем более, что сейчас есть достаточно хорошо разработанный и апробированный инструментарий для исследования индивидуальных особенностей персонала. Например, опросник темперамента Я. Стреляу, методики комплексного тестирования – 16-факторный опросник Р. Кеттела, тест Г. Айзенка, тест Лири, тест «Ценностные ориентации руководителя» Кабаченко Т. С., тест Куна «Кто Я?» (М. Кун, Т. Макпартленд; модификация Т. В. Румянцевой) и др.

Технология индивидуальной работы с персоналом может стать одной из составных частей технологий профессионализации. Это ведет к эффективному управлению кадрами, использованию и раскрытию способностей людей, к достижению ими своего акме, достижению вершин в жизни и профессиональной деятельности [1].

В настоящее время индивидуальная работа становится доминантой в управлении персоналом. Работу с персоналом часто рассматривают как личностно формирующую работу на основе «индивидуализированного «прикосновения» к каждому человеку» (личностный подход).

Индивидуальная работа позволяет раскрыть в каждом работнике специфические качества и способности (его потенциал), стимулировать его профессиональную деятельность.

Одна из главных составляющих управленческой деятельности менеджера организации: работа с конкретным специалистом, работником.

Для будущего менеджера необходимо научиться выявлять и анализировать потребности и желания работника, ориентироваться на развитие его как личности и как специалиста. Следует находить наиболее оптимальные сферы приложения его профессионального опыта.

При таком подходе будущий менеджер может значительно влиять на повышение эффективности труда, способствовать развитию профессиональных возможностей работника. Очевидно, что в процессе индивидуальной работы с персоналом и сам молодой специалист будет совершенствоваться и развиваться.

Талант менеджера организации – сгусток способностей. Одна из них – видеть в каждом человеке его индивидуальную самобытность.

Важно уметь проникать в личностную суть другого человека. Схватить направленность развития его жизненных устремлений.

Это возможно лишь в том случае если будущий менеджер будет обладать развитым акмеологическим (человековедческим) мышлением, человековедческой компетентностью, то есть знаниями, умениями, навыками работы с разными людьми. Способен видеть в каждом работнике как субъекте деятельности – интегральную индивидуальность, сложный синтез свойств личности: индивидных, личностных и профессиональных.

Подлинный специалист знает, чувствует профессиональный и личностный ресурс своих работников; пределы их возможностей в конкретный данный момент. Менеджер может вести своих подчиненных по максимуму их возможностей; по верхнему барьеру компетентности.

Важное направление деятельности будущего менеджера связано с формированием команды единомышленников. У каждого человека деловой команды формируется и воспитывается «чувство победителя»

(психология победителя). С этим связано стремление к постоянному личностному и профессиональному развитию.

Дальновидный менеджер терпим к неудачам своих сотрудников.

Неудачи могут служить толчком для мысли, для поиска новых решений.

Право на ошибку имеет каждый специалист. Вместе с тем, менеджер должен предупредить о нежелательности допускать одну и ту же ошибку дважды.

У многих начинающих менеджеров есть негативная установка. Они замечают только отрицательные стороны работника, могут быть предвзятыми в оценках его личностных особенностей и деятельности. Научиться видеть хорошее в работе людей это – сознательная управленческая задача. Этот управленческий прием можно назвать «знаки внимания» (психология прикосновений, поглаживаний). Через этот прием складывается социально-психологическая общность коллектива (деловой команды), повышается удовлетворенность специалиста организацией всей работы.

Опытные менеджеры уже давно заметили, что мастера, высокие профессионалы рождаются командами. Говорят же: «команда мастеров». На вопрос: «В чем причина ваших успехов?». Менеджеры отвечают чаще всего одинаково: «Мы опирались на умных, талантливых, самостоятельно мыслящих людей».

Методы управления, используемые будущим менеджером, должны включать такой элемент, как «просьбу дать ему совет». Существует заблуждение, что менеджер обязан знать ответы на любые вопросы, обязан лично найти выход из любого сложного положения. Есть вещи, которые он знает или знает не в полном объеме. Это естественно и признание своих ошибок, сомнений вызывает доверие сотрудников. Молодой специалист делает большую ошибку, если пытается казаться всезнающим и все понимающим. В своей работе будущий менеджер организации должен ориентироваться на простые управленческие правила. К ним можно отнести стремление быть самостоятельным в тех областях, где он компетентный и уверенный. В иных случаях нужно использовать знания и опыт других людей.

Выработка управленческого решения – дело профессионалов. Нужно признать, что не всегда коллективное решение эффективно. Принятие окончательного решения – прерогатива лидера, обладающего стратегическим видением. Отличительной особенностью, которого является нестандартность мышления и неожиданные управленческие решения. Сотрудников с разным жизненным и профессиональным опытом можно рассматривать как своеобразный банк информации, знаний и умений.

Будущий менеджер может использовать разнообразные формы работы с индивидуализирующим воздействием. К ним можно отнести делегирование полномочий, квалификационные собеседования, личностную мотивацию (индивидуально направленную).

Подводя итоги, можно сформулировать главную задачу будущего менеджера в работе с кадрами, в организации индивидуального воздействия на персонал. Нужно способствовать развитию профессионализма, создавать такую систему, в которой у каждого есть возможность реализовать себя и почувствовать свою ценность, как личности, так и специалиста.

1. Бодалев А. А. Вершина в развитии взрослого человека, характеристики и условия достижения / А. А. Бодалев. – М. : Флинта : Наука, 1998. – 168 с.

2. Кочеткова А. И. Введение в организационное поведение и организационное моделирование. / А. И. Кочеткова. – 3-е изд. – М. : Дело, 2007. – 944 с.

3. Мерлин В. С. Очерк интегрального исследования индивидуальности / В. С. Мерлин. – М. : Педагогика, 1986. – 254 с.

4. Селигман Мартин Э. П. Новая позитивная психология: Научный взгляд на счастье и смысл жизни : пер. с англ./ Э. П. Мартин Селигман. – М. : Изд-во «София», 2006. – 368 с.

5. Сосланд А. И. Фундаментальная структура психотерапевтического метода, или как создать свою школу в психотерапии / А. И. Сосланд. – М. : Логос, 1999. – С. 300–313.

6. Чиксентмихайи М. Поток. Психология оптимального переживания : пер. с англ. / М. Чиксентмихайи. – М. : Смысл: Альпина нон-фикшн, 2011. – 461 с.

7. Шепель В. М. Человековедческая компетентность менеджера. Управленческая антропология / В. М. Шепель. – М. : Дом педагогики, 2000. – 544 с.

8. Штайнер К. Сценарии жизни людей. Школа Эрика Берна / К. Штайнер. – СПб. : Питер, 2003. – 416 с.

(Иркутский государственный университет, г. Иркутск) Особенности формирования профессиональных компетенций у студентов начальных курсов юридических специальностей в процессе преподавания общетеоретических правовых дисциплин: заметки преподавателя Проблемы становления юридического мировоззрения и сознания относятся к числу весьма актуальных не только для теории, но и для практической деятельности. Рассмотрение и разрешение соответствующих вопросов может быть положено в основу разработки специальных педагогических методик, направленных на формирование профессиональной компетенции у студентов юридических специальностей и содействующих выработке рекомендаций по модернизации учебного процесса [1, с. 186–192].

Оценивая значение профессиональных компетенций, Е. А. Оробинская небезосновательно отмечает: «Компетенции как результат образования, компетентностный подход получают в образовании все больший статус, благодаря расширяющемуся употреблению, в том числе в официальных российских и международных документах… Сформированность компетенций… у выпускника определяет его адаптации к профессиональной деятельности» [2, с. 47–48]. Заслуживает внимания вывод Е.

В. Кузнецовой о том, что в условиях компетентностного подхода ценности, цели, смысл образования, идеал профессионализма личности задается извне, т. е. компетентностный подход в образовании не может рассматриваться как доминирующий, а только как дополнительный [3, с. 82].

Подобно большинству отечественных исследователей под компетентностью мы пониманием обладание знаниями, умениями, опытом, которые необходимы для профессионального исполнения должностных полномочий (В. М. Шепель, работа «Управленческая антропология: человековедческая компетентность менеджера»).

Изучение общетеоретических правовых дисциплин (прежде всего – теории государства и права, философии права, социологии права) студентами начальных курсов юридических специальностей оказывает первичное воздействие на становление профессионального сознания у будущих специалистов. Это воздействие относится к числу весьма специфичных, обладает рядом характеристик и особенностей:

1. Особенности объекта воздействия – студенты начальных (традиционно – первых) курсов, не имеющие стойких знаний, умений и навыков в правовой сфере, часто не включенные в глубинную систему студенческой (юридической) коммуникации;

2. Особенности содержания правовых дисциплин общетеоретического характера – вопросы, изучаемые в рамках данных дисциплин, раскрывают правовые явления с позиции их теоретических (часто отвлеченных от практики) моделей и состояний, концентрируют в себе правовые закономерности предельно общего порядка, сопровождаются базовой юридической терминологией;

3. Особенности преподавания общетеоретических правовых дисциплин – основываются на свойствах объекта воздействия, нацелены на конкретное (категоричное) изложение проблемных вопросов при реализации принципа «от простого – к сложному», подразумевают привязку общетеоретических правовых закономерностей к практическим примерам, исходят из обязательности развития у студентов абстрактного мышления [4, с. 25–30].

Ценность изучения общетеоретических правовых дисциплин как основа выработки профессиональной компетенции у будущих юристов по нашему мнению заключается в следующем:

усвоение базовой юридической терминологии, содержания центральных категорий правоведения («государственная власть», «политический режим», «норма права», «правоотношение», «реализация права», «юридическая ответственность» и т. д.);

познание системы и постулатов юриспруденции через законы формальной логики, теории правовой аргументации, как следствие – «вызревание» аналитико-правового мышления;

обогащение правосознания и общей правовой культуры у студентов за счет полученных знаний;

создание предпосылок для саморефлексии, влекущей осознание студентом окружающей правовой действительности.

Результатом комплексного влияния постижения студентами общетеоретических правовых дисциплин является формирование логикоинтеллектуальной, коммуникативно-аналитической и ценностноориентационной компетенций, которые, в свою очередь, создают необходимые условия для образования социально-ориентационной и социально-практической компетенций.

Безусловно, актуализация потенциала изучения общетеоретических правовых дисциплин возможна лишь при наличии высокого уровня их преподавания, что подразумевает наличие комплексного взаимодействия преподавателя и студентов на основе межличностных отношеяий.

Как верно замечают Н. В. Дерябина и И. Н. Кокорина: «…В процессе обучения перед преподавателем стоит сложная проблема: найти сочетание способов и методов управления воспитательно-образовательным процессом, которое обеспечивает формирование познавательной активности и самостоятельности будущих специалистов, приобретение профессиональных компетенций, а также их творческое использование» [5, с. 23].

Педагогическая методология охватывает множество апробированных подходов, средств и приемов, которые могут быть использованы в преподавательской деятельности. Подавляющая их часть относится к общедоступным, известным. Это: задания для самостоятельного выполнения, вопросы преподавателя, визуализация лекции (медиасопровождение), индивидуальная работа студентов с литературой, конспектирование, составление и решение тематических задач, практические примеры, подготовка студентами докладов по проблемным вопросам для их представления на конференции или на научном кружке и многое другое.

Представляется, что выбор действенных методик, применяемых при изучении общетеоретических правовых дисциплин должен производиться с учетом психофизиологических особенностей личности студента младшекурсника, а также с учетом сложности и высокой степени теоретизации и абстракции учебных курсов. В этой связи, укажем на простейшие педагогические приемы, оказывающие наибольший положительный эффект при ведении общетеоретических дисциплин правового профиля: системное повторение пройденного материала; возвращение к общим положениям той или иной темы; подробное разъяснение каждого признака (функции, принципа, свойства); использование практических примеров; акцентирование внимания на наиболее важных положениях (прежде всего – дефинициях); периодические паузы на учебных занятиях для краткосрочного отдыха.

Таким образом, на основании изложенного, мы можем заключить, что формирование профессиональных компетенций у студентов начальных курсов юридических специальностей в процессе преподавания общетеоретических правовых дисциплин имеет существенную специфику и зависит от ряда факторов, которые следует учитывать.

1. Кондратьева Е. В. Юридическое образование как фактор повышения правосознания молодежи / Е. В. Кондратьева // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Гамунитарные науки. – 2011. – Т. 99, № 7. – С. 186–192.

2. Оорбинская Е. А. Компетенции как наиболее адекватный язык для описания результатов образования / Е. А. Оорбинская // Инновационное образование и экономика. – 2007. – Т. 1, № 1–1. – С. 47–50.

3. Кузнецова Е. В. Проектирование процесса преподавания учебной дисциплины в условиях нового образовательного стандарта / Е. В. Кузнецова // Сиб. пед.

журн. – 2011. – № 6–6. – С. 81–88.

4. Шрайбер Е. Г. Компетентностный подход в воспитании профессионально значимых личностных качеств будущих юристов / Е. Г. Шрайбер // Вестн. ЮжноУрал. гос. ун-та. Сер. Образование. Педагогические науки. – 2010. – № 12 (188). – С.

25–30.

5. Дерябина Н. В. Взаимодействие преподавателя и студентов на основе межличностных отношений в воспитательно-образовательном процессе вуза / Н. В. Дерябина, И. Н. Кокорина // Социогуманит. вестн. – 2012. – № 1. – С. 23–26.

(Иркутский государственный университет, г. Иркутск), (Восточно-Сибирский институт МВД России, г. Иркутск) Методика создания ситуации экзистенциального Рассматривая вопрос о педагогических условиях, способствующих актуализации экзистенциальных качеств личности курсанта, следует в первую очередь определиться с оценкой реальной педагогической ситуации, а потом предложить модель гипотетического характера, способствующую выходу внутренних экзистенций вовне.

Наряду с этим, следует также учитывать тенденцию избегания экзистенциальных качеств, их «сбрасывания» (В. Франкл).

Учет этих двух факторов должен привести к созданию объективных условий, способствующих актуализации экзистенциальных качеств личности курсанта.

Начнем с анализа педагогической ситуации в вузе МВД. Анализ ситуации следует проводить на основании положения Жана-Поля Сартра, определившего ситуацию следующим образом: «Ситуация – это … сами вещи и я сам среди вещей» [Цит. по: 2, с. 140]. В данном случае вещи выступают как символы некой сформированности системы, образцы поведения, как овеществленные принципы педагогического взаимодействия. Цель педагогического процесса в такой ситуации либо подготовить личность к адаптации в этой системе вещей, либо к самостоятельному выбору всей полноты самобытия через опрокидывания структур, основанных на незыблемости системы вещей.

Т. М. Тузова так определяет ситуацию бытия: «Ситуация есть «сплав субъективного и объективного, «двусмысленный феномен», в котором оказывается практически невозможно различить «вклад», «долю»

субъективности и объективности…» [2, с. 140]. В связи с этим, экзистенциальное качество свободы и предусматривает постоянное определение объективности через субъективный выбор, то есть опыт. Экзистенциальный кризис по большому счету выступает как результат подавленности «объективностью», как результат неразличаемости чьей-то субъективной воли быть за счет лишения этой воли быть другого.

В связиcэтим, блокировка экзистенциальных качеств – это ситуация, когда констатация факта невозможности изменять мир у личности курсанта начинает быть отправной точкой дляего самовосприятия. Он готов принимать, но не готов к свободному выбору и самостоятельной трансляции знания, его добыванию через опыт.

Скорее всего, педагогическую ситуацию стандартного типа следует определять как: «Система вещей, фактов, «объективных» формул и расколов и меня самого там нет». Парадоксально то, что нет, не только личности курсанта, но и личность педагога тоже нет. Опасность этой ситуации состоит в том, что сам педагог стремится переложить груз десубъективирующей субъективности на плечи курсанта путем интеллектуального насилия или манипуляции. При этом он не часто не рассматривает даже того, что «кризис бытия», переложенный на плечи курсанта (формирования) не решает его бытийственных проблем. Смысл бытия через педагогическое насилие не приходит.

Причина возникновения такой педагогической ситуации кроется в том, что, во-первых, в вузе МВД изучается в качестве основного блока юридических дисциплин, который не предусматривает (в современных условиях) причастности к производству законодательных норм, а вовторых, постоянное господство насилия, как способа сохранения свободы, – это насилие и вызывает. Наряду с этими двумя причинами можно указать третью. Она заключается в том, что сам термин «педагогическое насилие» в нашем педагогическом сообществе знаком немногим. Поэтому, первым наиболее важным условием, которое должно быть принято как основное, на наш взгляд, заключается в том, чтобы констатация факта ситуации экзистенциального отсутствия и ограниченности практик самоактуализации личности была воспринята в качестве объективной парадигмы направленности педагогического процесса в вузе МВД.

Следует отметить, что директивный характер управления учебным процессом в современных условиях эту ситуацию усугубляет в разы.

Причина того, что это усугубление не остановить сразу кроется, на наш взгляд, в постоянной нацеленности личности учащегося на рыночный успех. Этот успех считается мерилом лидерства, ответственности, свободы, интеллекта. Можно сказать, что «рыночный успех» выступает неким самым главным, определяющим – экзистенциальным качеством.

Даже само качество образования сегодня измеряется «рыночным успехом». Однако не следует забывать предостережения Э. Фромма, который констатировал, что в ситуации, когда превратности рынка «выступают мерилом ценности человека, чувства собственного достоинства и самоуважения улетучиваются» [3, с. 110].

Констатация факта «исчезновения» чувства собственного достоинства и самоуважения есть отправная точка педагогического поиска, ведущего к смене ситуации.

Для пробуждения самоактуализации личности, как процесса применения экзистенциальных качеств в приобретении опыта бытия, нам необходимо помнить, что внутри каждого человека присутствует «безличное», «неличностное в себе». Это, по мнению Т. М. Тузовой представляет «условие и уже возможность нашего первого мага на пути самоосвобождения» [2, с. 33].

В педагогическом пространстве это и есть первая диссонансная ситуация, которую нужно решить путем демонстрации собственного опыта обнаружения наличия детерминант блокировки экзистенциальных качеств. Необходимо, на наш взгляд, создать условия при которых учащийся вдруг осознает, что его жизненная ситуация уникальна, но не единична.

Для создания диссонансной реальности в первую очередь необходимо дать почувствовать личности курсанта всю полноту наслаждения этапом «первичной компетентности». Пусть на этом этапе все задачи экзистенциального характера будут решаемы с позиций «а ларчик просто открывался!». Здесь удобно принять суждения личности курсанта о том или ином вопросе, как путь свободы.

Иначе говоря, курсант достаточно естественно усматривает в общении с педагогом не только значимость, но и ценность своего опыта, ограниченную набором привычных социальных ролей. В такой ситуации экзистенциальные качества не нужны, ибо здесь господствует привычная ситуация «транслятор» – «приемник». Курсант привычно транслирует информацию, считая ее результатом своего опыта. Привычные мыслительные практики и практики общения на данном этапе не обеспечивают понимание истинного положения личности курсанта в мире.

Он считает, что у него достаточно свободы и он достаточно ответственен и креативен. Смысл освобождения в данном случае ему еще не открыт. «Если на первом этапе гуманитарная система определяет себя как компетентную по целому ряду наиболее важных степеней свободы, то на субъективном уровне она оценивает успешным свое существование в целом…» [1, с. 34].

Здесь следует отметить, что не только сам курсант поддерживает себя как гуманитарную систему в состоянии «гомеостаза», но и многие педагоги представляют из себя подобные гуманитарные системы. Поэтому они не чувствуют уже состоявшегося насилия. Один к нему привык, а второй приспособился (адаптировался). Реальность вполне приемлема, но не требует всего себя.

Самосознание, самоосвобождение, самоосмысление пока неведомы.

Поэтому на первом этапе следует постоянно проводить такие деловые игры, когда социальные роли для личности привычны, а сам педагогический процесс как социодрама не вызывает сомнений в успехе. Действия по инструкции должны пока приносить хорошие социальные результаты, то есть обеспечивать положение «звезды» в социальном окружении.

Межчеловеческие отношения на данном этапе должны быть обозначены нам «образцовые».

Можно сказать, что первым условием актуализации экзистенциальных качеств должно выступать раскрытие этапа первичной компетентности в рамках привычной схемы педагогического общения. Это вполне приемлемо для курсанта, но неприемлемо для педагога, нацеленного на актуализацию его экзистенциальных качеств. Однако без осмысления всего ролевого набора личности курсанта, без его репрезентации, создание второго этапа «кризиса компетентности» будет весьма малопродуктивным. Первичность внешних стимулов над внутренней мотивацией часто обедняет ролевой набор личности, закрывая ее внутренний мир и выключая его из процесса образования. Дан и опыт педагога в данном случае не реализует себя совсем, он тоже закрыт.

1. Завьялов А. Н. Проблемы становления личности в вузах МВД в контексте экзистенциальной педагогики : монография / А. Н. Завьялов, А. И. Бобков, В. П.

Удилов. – Иркутск : ВСИ МВД России. – 134 с.

2. Тузова Т. М. Жан-Поль Сартр / Т. М. Тузова. – Минск : Кн. дом, 2009. – 256 с.

3. Фромм Э. Человек для себя. Исследование психологических проблем этики / Э. Фромм / пер. с англ. и послесл. Л. А. Чернышевой. – Минск : Коллегиум, 1992. – 253 с.

4. Холл К. Теории личности / К. Холл, Г. Линдсей ; пер. с англ. И. Б. Гришпун. – М. : Эксмо, 2000. – 592 с.

5. Binswanger L. ThecaseofEllenWest / L. Binswanger // Existence. – N. Y.: BasicBooks, 1958.

6. Binswanger L. Being-in-the-world: selectedpapersofLudwigBinswanger / L.

Binswanger. – N. Y. : BasikBooks, 1963.

Об использовании систем компьютерной алгебры С появлением компьютеров для большинства исследователей научные вычисления стали являться синонимом численных расчетов. На современном этапе все большую популярность представляют аналитические или алгебраические вычисления на компьютере. Благо за последние полтора-два десятилетия появилось несколько инструментальных средств, облегчающих исследователю процесс научного познания. Разработка, развитие и даже использование этих средств постепенно выделились в автономную научную дисциплину – «компьютерная алгебра»

[1; 2]. Отношение компьютерной алгебры к таким математическим дисциплинам как информатика, алгебра, анализ, численный анализ рассмотрено в [2]. Таким образом, компьютерной алгеброй называется технология символьных преобразований математических формул, а также проведение операций с целыми, рациональными, вещественными и комплексными числами с неограниченной точностью. В нашей стране 15– лет назад эту дисциплину чаще называли «символьными преобразованиями или аналитическими вычислениями на ЭВМ».

Проблемы достоверности, точности вычислений и некоторые другие вопросы вычислительной математики, а также вопросы ускорения и наглядности исследовательского процесса, могут быть частично сняты, если в качестве инструмента решения задач выбрана система компьютерной алгебры (СКА). СКА уже давно перешли в разряд рабочих вычислительных методов с широкими и разнообразными приложениями. С их помощью получен ряд фундаментальных научных результатов [3].

Ежегодно проходят международные конференции по использованию СКА в научных вычислениях (Computer Algebra in Scientific Computing, Applications of Computer Algebra, International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation и другие).

Опыт разработки и применения СКА. Автор имеет многолетний опыт сотрудничества по разработке алгоритмов и автоматизации исследования динамики систем взаимосвязанных твердых и деформируемых тел в символьном виде на ЭВМ. Для машин серии ЕС ЭВМ был разработан пакет прикладных программ (ППП) символьных вычислений «Механик» [4]. В основе алгоритмов, которые реализованы в этом пакете [5, 6], лежат классические методы аналитической механики и теории устойчивости:

1. Вычисление лагранжиана (кинетической энергии и силовой функции) по геометрическому описанию механической системы взаимосвязанных тел.

2. Вывод дифференциальных уравнений движения в различных формах (Лагранжа 2-рода, Эйлера-Лагранжа, Гамильтона, Рауса).

3. Поиск и построение первых интегралов специального вида для нелинейных уравнений движения или условий их существования.

4. Вывод уравнений стационарных движений и нахождение их решений.

5. Получение достаточных условий устойчивости стационарных движений по алгоритму теоремы Рауса-Ляпунова.

6. Вывод уравнений первого приближения в окрестности заданного (или найденного) движения.

7. Получение условий устойчивости заданного движения по уравнениям первого приближения (критерии Рауса-Гурвица, ЛьенараШипара, критерий вещественности и отрицательности корней полинома и другие).

8. Исследование устойчивости по структуре сил для уравнений движения с выделенной линейной частью.

9. Параметрический анализ систем алгебраических неравенств.

Символьные преобразования данных в ППП выполнялись с помощью, разработанной в соавторстве, проблемно-ориентированной системы аналитических вычислений (САВ). САВ позволяла выполнять: раскрытие скобок, приведение подобных, замены и подстановки; тригонометрические преобразования; операции матрично-векторной алгебры;

частное дифференцирование функций и разложение их в ряд Тейлора;

вычисление определителей матриц и их главных диагональных миноров;

символьно-численный интерфейс.

На современном этапе «эры персональных компьютеров» практически весь этот научный задел реализован на базе СКА «Mathematica» [7–9].

Производительность СКА и эффективность их использования существенно возрастают в связи с увеличением быстродействия и оперативной памяти современных компьютеров, позволяющих обрабатывать большие объемы символьной информации. Тем не менее, при громоздких математических расчетах по-прежнему приходится работать в пакетном режиме. Вместе с тем во многих случаях наилучших результатов исследований удается добиться в режиме диалога с компьютером, когда видны результаты каждого небольшого шага, используемые для решения последующего шага. Этот интерактивный режим, наиболее приемлемый для персональных компьютеров, позволяет экономить ресурсы компьютера, избегая иногда больших и напрасных расчетов. Когда становится затруднительным проводить исследование исключительно в символьном виде, можно перейти к "означиванию" некоторых (или всех) параметров рассматриваемой задачи и тем самым снять вопрос об ошибках округления. Это позволяет исследователю по возможности глубже проникнуть в качественную природу процессов и переходить к количественной (численной) оценке на более позднем этапе.

Сравнение современных СКА. Классифицируя СКА, обычно выделяют два их типа: специализированные (или проблемно-ориентированные) и универсальные. Как известно, учет специфики предметной области позволяет конкретизировать класс обрабатываемых аналитических выражений, что часто дает в свою очередь ряд преимуществ проблемноориентированных СКА над универсальными. Этот факт был в свое время экспериментально подтвержден на ЕС ЭВМ при тестировании и сравнительном анализе модулей представленной выше САВ и аналогичных функций Reduce 3.0.

Среди наиболее известных универсальных СКА можно выделить:

Reduce, Macsyma, Axiom, Derive, MuPAD, Maple V, Mathematica. Автор намеренно вычленил из этого рассмотрения такие пакеты как MathCAD и MatLAB, так как ядром символьных преобразований этих пакетов служит сокращенная версия ядра Maple V. Хотя они являются очень хорошими математическими пакетами для численных расчетов с инженерным уклоном. Еще 7–8 лет назад в нашей стране не было издано ни одной книги, описывающей предысторию развития и характеристики той или иной СКА (кроме Reduce). Поэтому, учитывая скромный интерфейс DOS-версий и англоязычную справочную систему, приходилось изучать их возможности методом «проб и ошибок». В настоящее время благодаря активной издательской деятельности В. П. Дьяконова, В. З. Аладьева и других этот пробел восполнен и налицо всевозрастающая популярность этих систем в научных вычислениях и образовании.

Сравнительные оценки, достоинства, недостатки (смотрите, например, [10]) и даже результаты тестирования (смотрите, например, www.scientek.com/macsyma/mxtests.htm) систем компьютерной алгебры, как правило, субъективны и быстро устаревают с появлением на рынке очередных улучшенных версий этих систем. Традиционно сравнительные показатели СКА (автор выстроил их по субъективным приоритетам) выглядят следующим образом: полнота системы (функциональные возможности ядра, пакеты расширения, внешние библиотеки); интерфейс и справочная система; графические возможности; язык программирования; производительность (скорость алгоритмов) систем для простых и средних операций; доступность на отечественном рынке; аппаратные требования и стоимость.

Какую из систем компьютерной алгебры выбрать для научных вычислений? Чтобы ответить на этот вопрос, надо ответить сначала на другой: В каком качестве Вы собираетесь ее использовать?

Как видно из публикаций, иногда имеет место подход к использованию СКА в качестве калькулятора для решения отдельно взятой задачи. В отличие от языков программирования, в которых синтаксические тонкости требуют тщательного изучения, в этом случае пользователь может быстро разобраться, как представляются и обрабатываются данные. Существует и другой подход, когда на базе внутреннего языка программирования выбранной СКА разрабатывается программное обеспечение (ПО) (или «пакет расширения») для решения определенного класса задач. Очевидно, что создание подобного ПО не снимает с пользователя-исследователя проблему «осмысления» полученных на ЭВМ промежуточных и конечных результатов. Тем самым может быть поставлена задача интеллектуализации работы этого ПО, прежде всего за счет предоставления диалоговых средств.

С точки зрения второго подхода, учитывая мощь и развитость языка программирования, целесообразнее, по-видимому, остановиться на одной из двух систем Mathematica или Maple V.

Отметим также, что в [11] представлен подход к разработке новой СКА, основанной на объектно-ориентированном программировании с использованием языка C++, с целью наделения популярных языков программирования высокого уровня способностью обрабатывать символьные выражения.

О возможности использования СКА в учебном процессе. Основная цель доклада – привлечь внимание преподавателей (прежде всего математического профиля) к сравнительно новым компьютерным технологиям, какими являются СКА на предмет включения их в учебный процесс. Конкретизируя эту часть, отмечу следующие аспекты:

1. СКА получили широкое распространение в образовательных системах многих стран мира [10]. Лидерство здесь, по-видимому, принадлежит системам Derive и MuPAD. За рубежом появилось уже много учебников, в которых изучение математики базируется на постоянном общении с СКА. В странах «ближнего зарубежья» очень серьезное внимание применению СКА (причем на всех этапах образования) уделяется в Республике Беларусь. Об этом свидетельствуют, например, материалы международной конференции «Computer algebra in fundamental and applied research and education».

2. В России до недавнего времени больше превалировала полемическая сторона этого вопроса (смотрите [10, 12], где это достаточно образно представлено). В настоящий момент, благодаря преподавателямэнтузиастам в некоторых университетах обучение основам работы с математическими пакетами не ограничивается MathCAD. На уровне среднего образовании этот мощный инструмент (СКА) практически не используется, хотя причины этой ситуации хорошо известны и объяснимы.

3. Открывая Web-сайты компаний, разрабатывающих представленные системы, можно найти на них массу Internet-страниц, посвященных исключительно образованию. Существуют даже версии этих систем для студентов (Mathematica) или специальные пакеты для изучения математики и программирования (Maple V). В конце 2000 г. эксклюзивный дистрибьютор этих компаний в России фирма SoftLine открыла «Образовательный математический сайт» (www.exponenta.ru). На страницах этого сайта студенты и преподаватели могут ознакомиться с электронными учебниками, справочниками, примерами и методическими материалами по использованию математических пакетов (в том числе и рассмотренных в этом обзоре) в учебном процессе. Может оказаться полезен сайт: International School for Scientific Computing (issc.rau.ac.za).

4. Хочу подчеркнуть, что наилучшей областью применения СКА в учебном процессе, по-видимому, является графическая визуализация решения математических задач.

В заключении выскажу спорную («крамольную») мысль. Автору представляется, что часто бесплодные попытки обучения практическим основам «высшей математики» современных студентов многих (прежде всего гуманитарных) специальностей, целесообразнее перевести на рельсы обучения символьным возможностям самих СКА при решении математических задач. Думается, что этот процесс будет для студентов (и даже школьников) более увлекателен и значим.

1. Компьютерная алгебра: Символьные и алгебраические вычисления : пер. с англ. / под ред. Б. Бухбергера, Дж. Коллинза, Р. Лооса. – М. : Мир, 1986. – 392 с.

2. Дэвенпорт Дж. Компьютерная алгебра: Системы и алгоритмы алгебраических вычислений : пер. с фр. / Дж. Дэвенпорт, И. Сирэ, Э. Турье. – М. : Мир, 1991. – 352 с.

3. Компьютерная алгебра в научных и инженерных приложениях / Н. Н. Васильев, В. П. Гердт, В. Ф. Еднерал, Д. В. Ширков // Программирование. – 1996. – № 6. – С. 34–47.

4. Пакет символьных вычислений «Механик». Задачи и структура / А. В.

Банщиков, Л. А. Бурлакова, Г. Н. Иванова, С. А. Симонов // Пакеты прикладных программ. Итоги и применения. – Новосибирск : Наука, 1986. – С. 96–105.

5. Алгоритмы качественного исследования сложных систем / А. В. Банщиков, Л. А. Бурлакова, В. Д. Иртегов, М. А. Новиков // Кибернетика и системный анализ. – 1992. – Вып.1. – С. 138–148.

6. Банщиков А. В. Некоторые алгоритмы качественного анализа дифференциальных уравнений Эйлера-Лагранжа в квазискоростях / А. В. Банщиков // Интеллектуализация программных средств. – Новосибирск: Наука, 1990. – С. 123–131.

«Устойчивость» / А. В. Банщиков, Л. А. Бурлакова // Изв. РАН. Теория и системы управления. – 1996. – № 2. – С. 13–20.

8. Банщиков А. В. Об алгоритмах символьных вычислений при исследовании устойчивости / А. В. Банщиков, Л. А. Бурлакова // Программирование. – 1997. – № 3. – С. 72–80.

9. Иртегов В. Д. О моделировании и исследовании некоторых задач с помощью компьютерной алгебры / В. Д. Иртегов, Т. Н. Титоренко // Программирование. – 1997. – № 1. – С. 68–74.

10. Дьяконов В. П. Компьютерная математика. Теория и практика / В. П. Дьяконов. – М. : Нолидж, 2001. – 1296 с.

11. Тан К. Ш. Символьный С++: Введение в компьютерную алгебру с использованием объектно-ориентированного программирования : пер. с англ. / К. Ш. Тан, В. Х. Стиб, Й. Харди. – М. : Мир, 2001. – 622 с.

12. Очков В. Блеск и нищета символьной математики / В. Очков // Компьютер Пресс. – 1995. – № 6. – С. 50–57.

Построение индивидуальной траектории обучения в средах дистанционного обучения В современной системе образования широко используются различные формы обучения, одной из наиболее перспективных и интенсивно развивающихся выступает форма дистанционного обучения (ДО), обладающая явными достоинствами и в той или иной степени позволяющими реализовать личностно ориентированный подход, учитывающий индивидуальные особенности обучаемого, для быстрого и успешного овладения новыми знаниями. Для повышения эффективности прохождения курсов ДО можно использовать адаптивный подход к построению траектории обучения. Для этого необходимо формальное описание оптимизации процесса прохождения курса. Для решения поставленной задачи построим графовую модель структуры деятельности обучаемого и улучшим эту модель (идея об оптимизации прохождения дерева за счет использования количественных показателей обучения).

Современные тенденции в образовании и ряд особенностей дистанционного обучения требуют от разработчиков СДО (Система дистанционного обучения) и проектировщиков курсов возможности реализации адаптации к обучаемому.

Для реализации адаптации процесса обучения существуют различные методы [1]: последовательности обучения (Curriculum sequencing);

адаптивное представление информации (Adaptive presentation); интеллектуальный анализ решений (Intelligent analysis of student solutions);

диалоговая поддержка решения задач (Interactive problem solving support); адаптивная поддержка в навигации (Adaptive navigation support); решение задач на примерах (Example-based problem solving); адаптивная поддержка сотрудничества (Interactive collaboration support).

Рассмотрим построение навигации по учебным элементам курса с учетом адаптации к обучаемому исходя из модели обучаемого, специфики курса и ряда других характеристик.

Рассмотрим «тривиальную навигацию» по курсу – при данном типе навигации обучаемому доступен любой элемент обучения в дереве курса, процесс навигации не регламентируется ни курсом дистанционного обучения, ни тьюторами и авторами курса. Обучаемый не ограничен во времени, не анализируется текущая успеваемость и т. д. Любой элемент доступен в любой момент времени.

Модель данного типа навигации можно представить в виде неориентированного графа следующего вида: G = (V, E), множество вершин данного графа соответствует тематическим единицам курса (SCO – элементы в аннотации SCORM модели), Е V V – множество пар вершин графа, представляющих собой отношение – «перейти к изучению», т.е. E = {(vi, v j ) | после vi переходим к изучению v j } – множество ребер графа.

Второй индекс вершины – это уровень научности, рассматриваемый ниже в статье.

Рис. 1. Граф отношения «Изучить после»

При изучении курса, представленного данной моделью обучаемый свободен в выборе следующего элемента обучения, но при этом не определены параметры достижения учебных целей, время прохождения курса и т. д. Для достижения операциональных целей обучения необходимо посетить все вершины графа, при этом на путь по графу не налагается никаких ограничений.

Обозначим l (u, v) = (u, x1,..., xt, v) траекторию обучаемого от первого изучаемого учебного элемента курса до последнего изучаемого элемента, при этом последний элемент не обязательно последняя тема курса, так как обучаемый может завершить изучение курса на любом другом элементе (изучаемые темы зависят от индивидуальных целей обучаемого), | l (u, v) | – количество элементов курса, входящих в траекторию обучения. Введем L(u, v) – множество всех траекторий обучения, которые начинаются в вершине u и заканчиваются в вершине v графа G. Таким образом, отдельный курс дистанционного обучения можно изучить множеством учебных траекторий – L(u, v) – это множество вариантов назовем пространством решений. Перед нами стоит задача отыскать «наилучшую траекторию» исходя из характеристик элементов курса и модели обучаемого.

Для построения индивидуальной траектории каждый элемент курса может быть представлен следующим кортежем:

где d (difficultiy) – сложность, n (number) – количество попыток, t (trend) – направление навигации, r (result) – уровень достижения учебных целей, a (accessibility) – доступность других элементов курса (не только логически следующих за изучением текущего учебного элемента), а обучаемый, в свою очередь будет характеризоваться следующими показателями:

здесь ml – успешность овладения темой, nl – число совершенных попыток обучения, ol – индивидуальная цель обучаемого, которая и определит d (difficultie) – сложность изучаемых обучаемым элементов, tl (time) – общее время изучения курса студентом.

Сложность (difficultiy) – характеристика учебного элемента, которая определяет различные уровни абстракции в описании самого содержания, различают четыре формы представления (изложения) учебного материала:

1. Феноменологическая (описательная) ступень, на которой с использованием обычного естественного языка лишь описывают, констатируют факты, явления, процессы. Иногда дают их классификацию.

2. Аналитико-синтетическое описание (ступень качественных теорий), в котором на естественно-логическом языке излагают теорию частных явлений, что создает предпосылки для предсказания исходов явлений и процессов на качественном уровне.

3. Математическое описание (ступень количественных теорий), в котором на математическом языке излагают теорию частных явлений.

Применение математических моделей создает при этом возможность для прогнозирования исходов явлений и процессов на количественном уровне. Аксиоматическое описание, в котором формулируют законы, обладающие междисциплинарной общностью. Примеры таких описаний можно встретить в кибернетике, философии, теории систем.

4. Четвертый уровень (творческая деятельность) – это такой уровень владения учебным материалом темы, при котором учащийся способен создавать объективно новую информацию (ранее неизвестную никому).

Примечание: четвертый уровень абстракции содержания в виду своей неоднозначности (отсутствие методики отнесения контента к непосредственной реализации творческой деятельности) использовать не будем.

Таким образом, учебная траектория l (u, v) представляет собой путь графа li (vi ( d1, n1, t1, r1, a1 ),.. vm ( d m, nm, tm, rm, am )), где m общее количество учебных единиц, необходимый для изучения курса.

Сформулируем ограничения для множества учебных траекторий D(l), i – нумерация одной из возможных траекторий, k= 1, m, где m– количество учебных элементов в траектории (т.е. ограничения берутся из модели обучаемого).

Класс допустимых решений обозначим через S:

где D(l) означает, что траектория l удовлетворяет ограничениям D.

Определим критерии «качества» стратегий Q = {Q j }m=1 из множества j S (многокритериальная оптимизация):

1. Критерий достижения учебных целей Q1 : S R, максимизировать Q1 (l ) = | r x rl | min, m – количество учебных единиц в траектоx = рии.

2. Критерий «лени» – минимизировать число попыток прохождения курса (по аналогии с предыдущим), n (number).

Q2 (l ) = nx min, x =1, 2 …m, m – количество элементов в учебx = ной траектории l.

3. Критерий «экономии времени» – минимизировать общее время изучения отдельной учебной единицы (возможно несколько попыток изучения) Q3 (l ) = t x min, x =1, 2 …m, m – количество элементов в учебной траектории l.

Для отыскания решений многокритериальной задачи оптимизации Q = {Q j }3j =1 необходимо учитывать все вышеперечисленные критерии Смысл оптимизационной задачи с единственным критерием Q – “достижение учебной цели” однозначен. Требуется найти среди всех возможных учебных траекторий l такую траекторию l*, которая оптимизирует значение Q(l), т.е. определить траекторию, на которой обучаемый достигнет наибольшей формальной оценки обучения:

Для данной простой оптимизационной задачи < L, D, Q > может, вопервых, не существовать оптимального решения (данная ситуация возможна, когда знаний обучаемого не достаточно для прохождения данного курса), во-вторых, существовать единственное оптимальное решение;

в-третьих, существовать более чем одно оптимальное решение.

Обозначим через S Q множество оптимальных Q решений:

Если 1) S Q =, то задача не имеет решения.

2) S Q = 1, то для данной задачи найдется единственная траектория.

3) S Q > 1, то существует не единственная оптимальная траектория.[3] Для нашей задачи оптимизации необходимо найти решение оптимальное по трем критериям. Но данные критерии не являются согласованными для нашей оптимизационной задачи < L, D, Q = {Q j }3j =1 >, такой набор критериев порождает отображение:

которое каждому допустимому решению (траектории обучения) l S ставит векторную оценку по всем критериям одновременно. Поскольку пространство R n не является естественно упорядоченным при n > 1, то возникает проблема сравнения двух любых траекторий l1 и l2 по их векторным оценкам Q(l1) и Q(l2).

Правила, с помощью которых определяется, какое из двух решений l1 и l2 более предпочтительно, называются решающими правилами. Определим их:

1. Правило Парето. Будем считать l1 более предпочтительным, т. е. критерий Q1 – критерий достижения учебных целей – будем считать наиболее приоритетным, затем идет Q2 – число попыток прохождения курса, Q3 – критерий «экономии времени». Это приводит к решающему правилу, упорядочивающему множество решений S по лексикографическому порядку их векторных оценок, т.е. l1 предпочтительнее l2, k, Qi (l1 ) = Qi (l2 ) для всех i k и Qk +1 (l1 ) < Qk +1 (l2 ). Это правило приводит к последовательности (сужающейся) решений.

3. Отыскание квазипотенциального решения. В данном подходе вместо нахождения оптимального критерия по всем критериям (идеальный, и, как правило, нереализуемый случай) ведется поиск так называемого квазиоптимального[3] решения, которое обладает близкими данными к оптимальному значению по каждому критерию. Для каждого критерия Qi задается число > 0, представляющее максимально допустимое отклонение от оптимального значения по этому критерию. Решение l* называется i – оптимальным относительно критерия Qi | Qi ( x * ) optQi |< i, где optQi – оптимальное значение Qi на S.

Пусть ={1, 2, 3} – набор допустимых отклонений.

1. 1j ( j = 1, m количество элементов в учебной траектории) – отклонение от «пороговой оценки» (значение константы «пороговой оценки» определяется экспертным путем автором курса для каждого отдельного элемента курса) 2. 2j ( j = 1, m) – отклонение от максимально допустимого числа попыток 3. 3j ( j = 1, m) – время прохождения одного элемента курса Назовем траекторию l* – оптимальной по каждому критерию из ={ 1, 2, 3 }, если оно i – оптимально по каждому критерию Qi. Класс где SQ – класс оптимальных решений относительно Qi.

Таким образом наша задача с критериальными ограничениями принимает вид:

где = { j }nj=1 – семейство допустимых отклонений по каждому критерию от оптимального значения. Требование оптимизации – найти l* квазипотенциальное решение относительно Q при критериальных ограничениях Рассмотрим алгоритм отыскания оптимальной траектории обучения – используя метод квазипотенциального решения.

Как уже говорилось ранее, пространство решений данной оптимизационной задачи состоит из множества путей взвешенного графа, на каждой вершине графа мы не можем сказать, каким будет конечный путь, потому что выбор каждой последующей вершины определяется текущими показателями обучаемого (уровень достижения учебной цели, количество попыток уже предпринятых для изучения каждого отдельного учебного элемента), анализируя вышесказанное можно рассмотреть следующие возможные ситуации:

1. Уровень научности для учебного (вершина графа) элемента превышает уровень научности, предложенный куратором для каждого конкретного обучаемого, таким образом из пути по графу нужно исключить все ребра входящие или исходящие из вершины с более высокой степенью научности (сложности).

На рис. 2 исключаем ребра вершины V1.3 для правил навигации по курсу, которые исключают вершины со сложностью d >= 2.

2. Обучаемый не достиг оценки, требуемой для успешного изучения данного элемента курса – ml < mi ( ml - оценка обучаемого, mi – требуемая оценка), данная ситуация определяет петли графа и возвраты к уже изученным элементам:

3. Направление движения может быть либо односторонним – простое лексико-графическое упорядочивание помеченных вершин, либо разрешены возвраты к уже пройденному материалу.

Возможны и другие варианты развития сценария обучения, определяющиеся показателями обучающегося (2).

Для отыскания оптимальное траектории будем использовать так называемый поисковый метод.

Конечную структуру искомого решения (пути на графе) будем строить последовательно, начиная с некоторого l0 - ребра, связывающего первый учебный элемент v0 с некоторым последующим элементом li, последовательно укрупняя фрагмент решения.

Шаг 1. Определить v0 – первый учебный элемент.

Шаг 2. Удалить вершины со сложностью превышающей уровень сложности, определенный для обучаемого d l < d i.

Шаг 3. Определить окрестности текущей вершины, которые определят «фрагменты решения» – частичные пути графа, среди которых с учетом (3) выбрать наиболее оптимальные.

Шаг 4. Проверить, существуют ли допустимые решения данного фрагмента.

Шаг 5. Для всех возможных вариантов полученной окрестности, учитывая показатели обучаемого S ={ml, nl, ol, tl}, и постановку задачи (3) и решающее правило (4) – определим наилучший вариант. Этот наилучший вариант будет служить новым расширенным фрагментом решения.

Процесс продолжаем до тех пор, пока не получится решения, удовлетворяющего ограничениям, либо на каком – то шаге перестанет выполняться одно из этих ограничений. Тогда выберется новый начальный фрагмент, для которого повторятся все предыдущие шаги.

Рис. 5. Пространство решений и фрагментов Реализация этого метода порождает последовательность l0, l1, …, ln = l и фрагментов решения li, где l0 – начальный фрагмент, ln = l*- конечный, представляющий собой полученное оптимальное решение. Обозначим через Y класс всех возможных фрагментов для всех решений из L.

Ясно что L Y. Переход от фрагмента li, к следующему расширенному фрагменту задается оператором F : L Y, который выбирает новый фрагмент li +1 в зависимости от результата анализа окрестности V (li ) предыдущего фрагмента li. Итак, li +1 V (li ) Y и yi +1 = F ( yi ) – наилучший из всех фрагментов в окрестности V ( yi ) (рис. 5).

Таким образом, для повышения качества курсов СДО и реализации построения индивидуальной траектории обучения для каждого отдельного обучаемого можно использовать рассмотренную выше методику отыскания оптимального траектории, учитывающей личностные предпочтения и характеристики студента, а также жестко регламентированные правила обучения, формулируемые преподавателем.

1. Brusilovsky P. Adaptive Educational Systems on the World-Wide- Web: A Review of Available Technologies / P. Brusilovsky // Proceedings of Workshop «WWWBased Tutoring» at the 4th International Conference on Intelligent Tutoring Sysytems (ITS’98). – San Antonio.

2. Курс «Информационные технологии дистанционного обучения»: путеводитель по курсу // Самар. обл. центр новых информ. технологий при аэрокосм. ун-те (ЦНИТ СГАУ) [Электронный ресурс]. – URL: http://cnit.ssau.ru/ito/index.htm.

3. Магрупов Т. М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения / Т. М. Магрупов. – Ташкент : Фан, 1990. – 120 с.

Исследование качества образовательных услуг с помощью специальных программно-математических В последние годы в России активно осуществляется программа модернизации системы высшего профессионального образования. Одним из направлений является внедрение мониторинга. Мониторинг – это специальный инструмент измерения и прогнозирования состояния сложных систем, важнейшими функциями которого являются наблюдение, оценка и предупреждение нежелательных отклонений в деятельности управляемой системы от траектории, заданной управляющей системой. Таким образом, основными функциями мониторинга является сбор и анализ данных, результаты которого должны повысить качество управленческих решений.

Возможность проведения мониторинга образования определяется основными законодательными и нормативными актами, определяющими и регулирующими эту сферу деятельности. Среди них можно выделить Закон РФ «Об образовании», Федеральный закон «О высшем и послевузовском профессиональном образовании», Концепцию модернизации российского образования на период до 2010 года, Национальную доктрину образования в Российской Федерации и др.

Мониторинг, как это подчеркивается в материалах Государственной Думы, необходим для обеспечения реализации гражданами Российской Федерации конституционного права на образование – получение качественного образования на всех уровнях и во всех образовательных учреждениях независимо от их организационно-правовой формы.

Образовательные учреждения (вузы) принимают активное участие на рынке образовательных услуг во взаимодействии с рынком труда.

Поэтому дополнительно необходимо исследовать и эти рынки [1]. С помощью специальных методов определяются конкурентные преимущества объектов, исследуются спрос и предложение, перспективы развития в том или ином направлении, производится стратегическое позиционирование, планирование и т. д. Так как процесс расчёта тех или иных показателей при исследовании рынка достаточно трудоёмкий, то чаще для такого анализа используются специально разработанные программные продукты: БЭСТ-Маркетинг, КонСи-SWOT анализ, МаркетингМикс 3, SPSS и др.

В работе [3] дано обоснование и описание использования программного обеспечения для исследования рынка образовательных услуг, разработанного собственными силами. Основной упор в данном программном комплексе делается на наиболее популярную многофакторную модель оценки стратегических позиций объектов бизнеса – модель МакКинси.

Вузы являются объектами двух взаимодействующих рынков: рынка образовательных услуг и рынка труда. Поэтому предложено формализовать вузы как двухмерные объекты W(P,K), где Р – показатель привлекательности на рынке образовательных услуг, К – показатель конкурентоспособности специалистов на рынке труда. Особенностью этих показателей является их зависимость от множества факторов, поэтому они определяются либо по аддитивной (1), либо по мультипликативной (2) моделям:

Здесь Pj и Kj – значение показателей привлекательности и конкурентоспособности для j-го объекта; j = 1, J, J – число объектов; xi – значение весового коэффициента i-го фактора; fij – значение i-го фактора для j-го объекта; i = 1, n, n – число факторов.

Определение весовых коэффициентов осуществляется методом анализа иерархий [2]. В этом методе важной компонентой являются матрицы суждений, которые подготавливаются экспертами:

где aij – число (суждение), соответствующее значимости одного объекта (i).

В работе [4] проведено исследование рынка образовательных услуг среди вузов Иркутской области, которые занимаются подготовкой специалистов по специальности «Прикладная информатика». В процессе исследования были определены факторы, влияющие на показатели привлекательности и конкурентоспособности. Далее были привлечены эксперты для анализа вузов по предложенным факторам. Результаты исследования также приведены в [4].

Для позиционирования вузов использовался метод анализа иерархий. Этот метод позволяется работать не только с двумерными матрицами, но и с матрицами большей размерности. Поэтому и в разработанный программный комплекс была заложена поддержка таких многомерных оценок. Однако в ходе проведённого исследования использование такой возможности не потребовалось.

Далее предлагается провести новое исследование, в котором будут рассматриваться вузы Иркутской области сразу по нескольким направлениям подготовки, а для оценки их стратегических позиций привлечь уже несколько различных групп экспертов, и оценивать вузы с точки зрения качества подготовки выпускников.

Все специальности в соответствии с ГОСТами ведут подготовку по нескольким направлениям циклов дисциплин:

– общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины (ГСЭ);

– общие математические и естественно-научные дисциплины (ЕН);

– обще-профессиональные дисциплины (ОПД);

– специальные дисциплины (СД);

– дисциплины специализации (ДС).

Качество подготовки выпускников по циклам дисциплин может дать более чёткую картину об их подготовленности по направлению в целом, что также будет влиять и на показатели привлекательности вуза на рынке образовательных услуг и конкурентоспособности выпускников вуза на рынке труда.

Дальнейший анализ полученных показателей может дать более чёткую картину не только по вузу в целом, но и по каждой отдельной специальности и даже по каждому отдельному направлению циклов дисциплин. Это позволит более чётко выделить наиболее уязвимые места подготовки выпускников, определить дисциплины, по которым имеются проблемы в подготовке, либо же наоборот, выявить более успешные направления подготовки. Так, например, если для какой-либо специализации наиболее “успешными” окажутся направления подготовки по циклам ГСЭ, ЕН или ОПД, а по циклам СД и ДС показатели будут крайне низкими, то говорить о качественной подготовке выпускника будет затруднительно. Однако, выяснение такого факта имеет и положительную сторону – вовремя определив проблему её можно оперативно решить и скорректировать дальнейшую подготовку выпускников. При этом выявление причин таких фактов – предмет другого исследования.

Для каждой специализации набор дисциплин для каждого из циклов различен, и порой одна и та же дисциплина для одной специализации может относиться к одному циклу, а для другой – к другому. Поэтому нужно более чётко определить, проводить ли исследование по циклам дисциплин в целом, либо же по каждой дисциплине в отдельности, а затем объединять их по циклам дисциплин. Первый вариант проще реализовать – циклов дисциплин всего 5, и анализировать их гораздо проще.

Если же остановить свой выбор на втором варианте, то в реализации он гораздо сложнее, так как дисциплин для каждой специализации может быть достаточно большое количество. Однако этот вариант поможет при анализе причин неудовлетворительных результатов по тому или иному циклу дисциплин, так как можно будет однозначно определить дисциплины, по которым качество подготовки оставляет желать лучшего.

При выборе любого из вариантов анализа, в результате мы получим показатели по 5 циклам дисциплин. Далее предлагается ввести весовые коэффициенты для каждого из циклов дисциплин – циклы ДС и СД в большей степени направлены на формирование специальных знаний, умений и навыков, а значит, и в большей степени влияют на подготовку узкого специалиста; однако циклы ГСЭ, ЕН и ОПД направлены на формирование всецело развитого выпускника. Поэтому данный вопрос требует более детального анализа.

Также возможно использование метода анализа иерархий для вычисления этих весовых коэффициентов каждым из экспертов в отдельности (подобно вычислению весовых коэффициентов для факторов).

Помимо многомерности показателей и факторов, дополнительно предлагается ввести многомерность и среди экспертов. Например, можно рассмотреть три категории экспертов, которые предполагается привлечь для дальнейшего проведения анализа качества подготовки выпускников.

Первая категория – это сами выпускники и студенты, которые могут оценить качество собственной подготовки по отдельным дисциплинам (а, значит, и по циклам дисциплин в целом). Это «оценка изнутри».

Такая группа экспертов позволит более объективно определить возможные недоработки в подготовке по той или иной дисциплине.

Вторая категория – это преподаватели. Каждый преподаватель может выявить направления, по которым студенты не получили должной подготовки для изучения своей дисциплины. При этом преподаватель может либо сам оценить и выявить такие направления, либо можно воспользоваться учебными планами или программами, в которых указана взаимосвязь дисциплин – в каждой рабочей программе указывается, на основании подготовки по каким дисциплинам изучается данный предмет.

И, наконец, третья категория – это привлечённые эксперты. Подобно предыдущему исследованию, среди таких экспертов могут быть, например, потенциальные работодатели, которые имеют опыт работы с бывшими выпускниками вуза и могут оценить качество подготовки специалистов того или иного учебного заведения. В качестве экспертов могут выступать и представители государственной власти, занимающиеся вопросами высшего образования. В эту группу могут входить также и иные исследователи, занимающиеся вопросами повышения качества образовательных услуг.

Желательно, чтобы полученные оценки имели объективный характер. Но каждый из экспертов может, конечно, выразить и своё субъективное мнение. Однако, в целом, полученная картина должна носить объективный характер. Ведь предусмотренные в программном комплексе методы математического анализа позволяются выделить оценки, резко отличающиеся от остальных. Также в разработанном программной обеспечении предусмотрен механизм отбора экспертов в группы, что также может позволить объединять всех экспертов по «схожести» их суждений. Все эти методы направлены в итоге на получение наиболее объективных данных.

Для работы с экспертами дополнительно предлагается разработать специальные опросники или анкеты, которые могут способствовать формированию более качественных и объективных оценок экспертов.

Данная проблема возникла в ходе проведения предыдущего исследования, когда необходимо было проводить индивидуальную работу с каждым экспертом в отдельности, на что тратилось много времени. Разработка предлагаемых анкет и опросников должна упростить процедуру работы с экспертами и сократить время получения необходимых для дальнейшего анализа оценок.

Подводя итог, важно отметить, что подобные исследования необходимы для повышения качества подготовки будущих выпускников. Поскольку государство заинтересовано в реформации системы образования, то и участники самого процесса образования должны быть в этом заинтересованы. Ведь только совместные усилия обучаемых, преподавателей, руководителей структурных подразделений вузов и представителей государственной власти могут привести в итоге к формированию более оптимальной и эффективной системы высшего образования Российской Федерации.

1. Краковский Ю. М. Методы анализа и обработки данных для мониторинга регионального рынка образовательных услуг / Ю. М. Краковский, В. К. Карнаухова. – М. : Издат. центр МарТ, 2007. – 240 с.

2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати / пер. с англ.

Р. Г. Вачнадзе. – М. : Радио и связь, 1993. – 320 с.

3. Тюрнев А. С. Программный комплекс для стратегического позиционирования образовательных объектов / Ю. М. Краковский, А. С. Тюрнев // Вестн. развития науки и образования. – М. : Наука, 2007. – № 6. – С. 28–32.

4. Тюрнев А. С. Разработка программно-математического обеспечения комбинационного моделирования для ранжирования вузов : дис. … канд. техн. наук :

05.13.18 / А. С. Тюрнев. – Иркутск, 2008. – 144 с.

Применение модульно-рейтинговой технологии при преподавании дисциплины Б.1.Б.2. «Философия»

в условиях введения уровневого высшего педагогического образования (на примере КузГПА, г. Новокузнецк) Поиск возможных путей повышения качества образования выводит на идею целесообразности использования для этих целей модульного обучения. Зародившись в конце 60-х годов прошлого столетия, образовательная модель дискретного типа с базовым элементом в виде учебного модуля стремительно обрела популярность в англоязычных странах.

В сентябре 2003 года Россия подписала Болонскую декларацию и в мае 2004 года протокол о сотрудничестве с Европейской комиссией по основным направлениям развития, в том числе в области права, науки и образования. Концепцией российского образования, в контексте вхождения России в Болонский процесс и поэтапного введения уровневого высшего профессионального образования, были определены основные задачи профессионального образования – подготовка квалифицированного, компетентного, конкурентноспособного на рынке труда работника, готового к постоянному профессиональному росту и самообразованию, лично ответственного за уровень своих компетенций.

В условиях введения уровневого высшего профессионального, в том числе педагогического, образования необходимо:

1) разработать систему организации ритмичной и продуктивной учебной деятельности студентов, формирующий опыт самостоятельной работы и самообразования;

2) создать эффективную систему контроля и оценки успешности продвижения студентов в образовательном пространстве, которая могла бы легко адаптироваться к международным требованиям;

3) сформировать единую методическую и информационную базу вузов России, обеспечивающую мобильность всех участников образовательного процесса высшей школы.

Эффективную реализацию этих задач позволит обеспечить модульно-рейтинговая технология обучения (МРТО).

В сентябре 2008 г. коллектив преподавателей кафедры «философии и политологии» (с 2010 г. кафедры «всеобщей истории, философии и социальных наук») КузГПА приступил к внедрению в учебный процесс модульно-рейтинговой технологии обучения (МРТО). Суть модульного построения учебного процесса по этой технологии заключался в следующем:

• Единицей и основой планирования изучения каждой учебной дисциплины является модуль – логически завершенный, информационно и методически обеспеченный блок учебной программы.

• Учебный процесс организуется в форме последовательного продвижения по модулям.

Организация рейтинговой системы оценки по дисциплине:

• Преподаватель перед началом семестра разрабатывает рейтингплан по дисциплине и на первом занятии доводит его до сведения студентов.

• Рейтинг-план представляет собой технологическую карту дисциплины, в которую включены все виды и формы деятельности студентов и их оценка в баллах (см. приложение).

• Успешность работы студента в семестре по каждой дисциплине оценивается исходя из того, что максимальное количество баллов принимается за 100 %, из которых: 70 % – текущая работа и её контроль, 30 % – итоговый контроль.

Текущая работа включает:

• формы приобретения теоретических знаний (посещение лекций и семинарских занятий; написание конспектов, разработка презентаций, составление словаря-навигатора по темам, рефератов по тематике курса;

составление списка литературы, в том числе интернет-ресурсов; и др.) – 20 % от общего рейтинга;

• формы выработки практических умений, в т.ч. надпредметных (выступление на занятии (с учетом формы представления), оппонирование по теоретическим сообщениям, выполнение заданий диагностического характера и др.) – 20 % от общего рейтинга;

• формы, отражающие наличие компетенций как умения решать профессиональные и жизненные проблемы (участие в конференциях, конкурсе студенческих научных работ, олимпиаде, участие в организации занятия (со-преподавание)) – 30 % от общего рейтинга.

Итоговый контроль включает:

• устный /письменный ответ на вопросы, тестирование и др. – не должен превышать 30 % от общего рейтинга.

Студент, набравший максимальное количество баллов за текущую работу, может выполнить творческую работу, предложенную преподавателем (дополнительные задания повышенной сложности, внепрограммные индивидуальные задания по предмету и др.) Данная работа составляет 30 % от общего рейтинга и может заменить форму итогового контроля. В зависимости от результатов текущей работы студента дифференцируются условия проведения итогового контроля по дисциплине (см. табл. 1).

Зависимость условий проведения итогового контроля по дисциплине от результатов Рейтинг текущей работы в % от общего Условия проведения итогового контроля 4. 70–85 % Автоматическое получение отметки «хорошо», либо сдача экзамена с целью повышения отметки Изучение каждого модуля заканчивается промежуточным контролем, форма которого в зависимости от выбора преподавателем содержания и метода изучения может быть как классическим (коллоквиум, зачет, тестирование, контрольная работа), так и инновационной (творческая работа). Рейтинг студента есть комплексная мера качества подготовки специалистов. Рейтинг выражается в баллах. В любой точке образовательной траектории он представляет сумму баллов, полученных студентом в результате прохождения контрольных испытаний. Рейтинговая система оценки знаний позволяет вести мониторинг процесса овладения студентом текущего материала, своевременно выявляя «пробелы» в его знаниях. Виды рейтингового контроля (входной, текущий, промежуточный, заключительный) учебной деятельности студентов определены с учетом целей их осуществления и значимости результатов в накопленном (кумулятивном) рейтинге студента. Операционная система формирования рейтинга студента учитывает все стороны учебной деятельности: посещение и активность на учебных занятиях; ритмичность и качество самостоятельной работы; объём и качество усвоенных знаний;

творчество (эссе по изучаемой теме) и т. д. Это позволяет студенту самому выстроить свою индивидуальную образовательную траекторию, исходя из своих способностей, возможностей и предпочтений.

Основные принципы формирования рейтинговой оценки:

1. Максимальная сумма рейтинговых баллов, полученных студентом по результатам любого вида контроля и в целом по всей учебной дисциплине в семестре, составляет 100 баллов (100 процентов успеха!).

2. Пересчет оценки в баллах по любому виду контроля в академическую оценку осуществляется по единой методике на основе специально разработанной интервальной шкалы перевода.

3. Итоговая академическая оценка студента по дисциплине за семестр определяется общей рейтинговой оценкой. Общая рейтинговая оценка студента по учебной дисциплине за семестр складывается из накопительного рейтинга, который формируется в процессе учебной деятельности студента в семестре, и экзаменационного рейтинга (экзаменационная оценка в баллах).

В свою очередь, формирование накопительного рейтинга, также осуществляется по двум составляющим: текущий рейтинг (активность аудиторной и ритмичность самостоятельной работы), промежуточный рейтинг (объём и качество усвоения учебного материала модуля, оценка работы над заданиями творческой компоненты (эссе)).

4. Индивидуальный итоговый рейтинг студента в группе, на курсе определяется на основе его общих рейтинговых оценок по всем дисциплинам, с учетом принадлежности каждой дисциплины к циклу дисциплин учебного плана (ГОС ВПО) и значимости этого цикла в формировании профессиональной компетенции будущего учителя.

5. За особые творческие успехи студентам начисляются поощрительные баллы (Пб). По результатам успешной и ритмичной учебной деятельности в течении семестра студентам может быть выставлена оценка по дисциплине без сдачи зачета или экзамена (оценка – «автомат»).

6. Критерии оценивания различных видов учебной деятельности студентов по дисциплине разрабатываются кафедрой, по единой для всего вуза методике.

Система МРТО обеспечивает доступность информации об успешности каждого студента на любом этапе образовательной траектории.

Процесс внедрения и адаптации МРТО в учебный процесс на факультете «Дошкольной и коррекционной педагогики и психологии» (ФДиКПиП) обеспечен системой организационно-нормативной документацией, определяющей роль, место и функциональные обязанности каждого участника этого процесса (студента, преподавателя, методиста, деканата).

Опыт показал, что студенты с интересом занимаются по модульнорейтинговой системе.

Основные преимущества системы МРТО:

• Непрерывный контроль знаний стимулирует студента к регулярной учебной работе на протяжении всего семестра как в аудитории, так и самостоятельно (что особенно важно); побуждает студентов к формированию объективной мотивации продуктивной учебной деятельности (мотивационная составляющая).

• Включение в рейтинг студента оценки активности учебной работы и оценки творческой работы в модуле позволяет осуществлять непрерывное формирование творческой активности студентов (творческая составляющая).

• С помощью системы снижается «проблема стресса», получаемого студентом в период сессии, поскольку ему предоставляется возможность получения оценки – «автомат» (валеологическая составляющая).

• Использование 100-бальной шкалы обеспечивает более высокую степень дифференциации оценки успеваемости студентов. 100-бальная система оценки успешности обучения делает наглядным и понятным для студентов процесс оценивания. Она позволяет ранжировать оценки студентов по более чувствительной шкале, что повышает их объективность (объективная составляющая).

• Преподаватель может своевременно определить проблемы обучаемого и скорректировать как его, так и свою деятельность, может выделить талантливых студентов и помочь им наиболее полно реализовать свои потенциальные возможности.

Не стоит думать, что модульно-рейтинговая система лишена недостатков, и может сразу заменить классические формы обучения. Основные трудности студентов связаны с отсутствием навыков работы по самостоятельному овладению знаниями, низким уровнем ответственности и самодисциплины. Модульное обучение связано с большой долей самостоятельной работы студентов, такой этап учебного процесса является существенным отличительным признаком данной образовательной модели. Таким образом, внедрение модульного обучения требует определённой организационной перестройки учебного процесса. Она касается планирования работы преподавателей, разработка соответствующего методического обеспечения, организации контрольных проверок знаний.

Разработанная и внедрённая на факультете ДиКПиП КузГПА модульнорейтинговая технология обучения, позволила сделать выводы и внедрить данную технологию обучения на факультетах КузГПА. С сентября 2009 года. все кафедры КузГПА, отдел мониторинга, деканаты, учебнометодическое управление, ректорат включены в единую компьютерную сеть, обеспечивающую оперативное управление учебной деятельностью вуза. Внедрённая в КузГПА модульно- рейтинговая технология обучения позволила повысить качество обучения студентов. МРТО открывает возможность адаптации оценок, полученных студентом в своём вузе, к системе критериев и оценок любого другого высшего учебного заведения, а значит открывает возможность мобильности студентов в межвузовском образовательном пространстве.

ФГБОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия Факультет дошкольной и коррекционной педагогики и психологии Дополнительная часть учебно – методического комплекса дисциплины Направление: специальное дефектологическое образование 1 Корректирующие мероприятия: Технологическая карта дисциплины

I МОДУЛЬ

Лекции – 8 часов № темы Вид деятельности студентов макс. кол-во баллов Тема 1. Предмет, структура, специфика и функции философского знания..…. Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………………….. Тема 2. Философия Древнего мира (Древняя Индия и Древний Китай)….…….. Обязательные задания:

Презентация по теме:………………………………………………………………. Тема 3. Древнегреческая философия. ………………………………………...…... Обязательные задания:

Презентация по теме………………………………………………...……………... Тема 4. Философия Средневековья и Возрождения…………………..…………. Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………….……… Тема 5. Философия Нового Времени (Ф.Бэкон, Р.Декарт), Философия эпохи Просвещения………………………………………………………………………... Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………...………… Тема 6. Немецкая классическая философия (И.Кант, Г.В.Ф. Гегель) …………. Обязательные задания:

Презентация по теме…………………………………………………………...…… Тема 7. Современная западная философия…………………………………….… Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………………….. Итого по модулю: ………………………………………………………….……….

II МОДУЛЬ

I. Лекции – 4 часов Тема 8. Отечественная философия……………………………………………….. Обязательные задания:

Презентация по теме………………………………………………………………. Тема 9. Бытие как философская проблема…………………………………….….. Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………………..…. II. Семинарские занятия – 8 часов Тема 3. Древнегреческая философия………………………….…………….……. Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………….…… Тема 6. Немецкая классическая философия……………………………….….. … Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………………. Тема 7. Современная западная философия…………………………………..…. Обязательные задания:

Текущий контроль………………………………………………………………… Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Аннотация одного из предложенных произведений…………………………... Тема 8. Отечественная философия………………………………………………… Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………………. Уровневые задания (Задания накопительной системы) Реферат по предложенной теме…………………………………………………… Итого по модулю…………………………………………………………………..

III МОДУЛЬ

Тема 14. Человеческое общество. Структура, функционирование и развитие... Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………...………………………………… Тема 15. Проблема человека в философии и психоанализ…………………..… Обязательные задания:

Презентация по теме……………………………………………………………… Тема 16. Основы теоретической этики и философия политики………..…… ….. Обязательные задания:

Презентация по теме…………………………………………………………….. Тема 17. Понятие культуры. Культура и цивилизация. Глобальные проблемы Современности……………………………………………………………….. … Обязательные задания.:

Презентация по теме…………………………….. II. Семинарские занятия – 16 час.

Тема 9. Бытие как философская проблема………………………………………. Обязательные задания.

Текущий контроль………………………………………………………………… Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Аннотация одного из предложенных произведений…………………………... Тема 12. Самосознание как философская проблема…………………………… Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………………. Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Контрольная работа–эссе по методическому пособию Мельниковой Е.И.

«Самосознание как философская проблема»…………………………………… Тема 13. Вопросы гносеологии и философии науки………………………….. … Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………………. Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Реферат на одну из предложенных тем………………………………………….. Тема 14. Человеческое общество. Структура, функционирование и развитие.. Обязательные задания:

Текущий контроль…………………………………………………………………. Уровневые задания (Задания накопительной системы)?

Эссе на одну из предложенных тем…………………………………………….. Тема 15. Проблема человека в философии и психоанализ ……………………… Обязательные задания:

Текущий контроль………………………………………………………………… Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Домашняя контрольная работа…………………………………………………… Тема 17. Понятие культуры. Культура и цивилизация. Глобальные проблемы Современности………………………………………………………………….. Обязательные задания:

Текущий контроль………………………………………………………………… Уровневые задания (Задания накопительной системы):

Эссе по теме……………………………………………………………………… Итого по модулю………………………………………… Всего в семестре……………………………………………………………… Материалы III Итоговой научно-практической конференции по результатам производственных социологических практик «Приоритетные направления сотрудничества вуза с работодателями по развитию многоуровневой системы организации производственных практик студентов-социологов»

Инновационные продукты и технологии в системе высшего профессионального образования (по направлению подготовки «Социология»): мнение студента как субъекта образовательного процесса В настоящее время создание, внедрение и распространение инновационных продуктов и технологий в различных сферах общества является одним из приоритетных направлений в развитии государств, находящихся в условиях модернизации. Инновации с каждым годом охватывают все больше видов профессиональной деятельности. Инновационный процесс не обошел стороной и систему высшего профессионального образования. В образовательном процессе преподавателями и студентами используются инновационные технологии, которые являются на данный период необходимым атрибутом для эффективности и оперативности выполнения работ.

Обозначим инновационный аспект профессиональной подготовки в вузе по направлению «Социология». В образовательный процесс в рассматриваемом случае включено освоение студентами компьютерных программ, позволяющих с максимальной оперативностью и эффективностью проводить обработку и анализ социологических данных. Одной Научные статьи студентов подготовлены при поддержке доктора социологических наук, профессора Т. И. Грабельных. Авторское право на результаты исследования, отраженные в статьях в рамках проектов «Разработка оптимальной модели партнерских отношений образовательных систем и субъектов регионального развития» (подтемы: «Мониторинг абитуриентов ИСН ФГБОУ ВПО «ИГУ» «Социальный портрет современного абитуриента», «Мониторинг выпускников ИСН ФГБОУ ВПО «ИГУ» «Профессиональные планы и ориентации выпускников вуза с учетом ситуации на региональном рынке труда», «Мониторинг работодателей «Технологии социального партнерства вуза с работодателями») и «Интегративные факторы формирования гражданского общества в России», сохраняется за Социологической лабораторией региональных проблем и инноваций ИСН и НИЧ ФГБОУ ВПО «ИГУ».

их таких программ является SPSS, на основе которой возможно проведение углубленного дифференцированного анализа. Помимо компьютерных программ, обеспечивающих производство инновационных продуктов, внимание заслуживает и система мотивации студентов по данном направлению подготовки, которые сами являются носителями инновационных продуктов. В результате обеспечения необходимых условий для овладения профессиональными навыками возможно производство инновационных продуктов соответствующего уровня.

Каждый день студенты-социологи, затрагивая проблемные вопросы, осуществляя в их рамках исследовательскую деятельность и применяя творческий подход, создают новые продукты – мысли, гипотезы, выводы, позволяющие взглянуть на проблему с другой, еще не рассмотренной стороны. Появление и распространение инновационных компьютерных программ в образовательном процессе студентов-социологов, с одной стороны, в некоторой степени снизило уровень сложности осуществления исследования, обеспечило эффективность и высокую ступень качества; с другой, не все студенты способны оперативно усвоить данные программы. Их постижение и осмысление приходит у многих только с опытом работы в них, что препятствует скорейшему созданию инновационных продуктов.

Инновационные технологии в системе высшего профессионального образования, безусловно, мотивируют обучающихся на продуктивную работу, создание креативных идей, которые открывают им новые возможности в образовательном процессе. Владение инновационными технологиями и продуктами обеспечивает конкурентоспособность обучающихся по специальности «Социология» на рынке труда. Таким социологам отдается больший приоритет при трудоустройстве.

Высшие учебные заведения, уделяющие внимание развитию инновационных технологий и созданию инновационных продуктов в учебной деятельности студентов, обеспечивают содействие в развитии творческой стороны обучающихся, их самореализации и самоутверждении личности. Инновационные технологии и продукты в системе высшего профессионального образования являются показателем качественного развития образования.

Необходимость внедрения новейших технологий в учебный процесс при подготовке кадров За последние несколько десятилетий мы наблюдаем существенные изменения, как по всему миру, так и в России. Процессы глобализации, происходящие в российском обществе, настраивают на постоянную готовность к нововведениям, модификациям и всеобщей мобильности общества, а особенно молодежи. Надо сказать, последняя имеет большие шансы не отставать от всего мира, благодаря системе образования существующей сейчас в России. В настоящее время в университетах, в частности в иркутских вузах, реализуются различные программы, по которым студенты могут обучаться не только на лекциях и семинарских (практических) занятиях, но и вне учебное время. Для этого многие университеты приглашают лекторов из других вузов, городов, а иногда и стран. Это позволяет студентам узнавать о различных новшествах не только от своих преподавателей, но и от тех, которые обучают в других вузах или которые работают по необходимой специальности, рассказывают непосредственно о практических навыках владения данной специальности. Все это нацелено на межвузовский дискурс и накопление у студента-социолога наиболее полного представления о специализации, которую он получает. Не малую роль здесь также играют конференции, проводимые различными вузами, министерствами и ведомствами. Все эти действия весьма ощутимы и преподавателями, и студентами, они необходимы для полноценного обучения студента.

В данной статье мы хотели бы поставить вопрос ещё об одном немаловажном, с нашей точки зрения, критерии сегодняшнего вузовского и послевузовского образования, а именно о внедрении в учебный процесс в вузах необходимых инновационных продуктов и технологий. Появление таких продуктов привело к обширному обсуждению процесса введения их в учебный процесс. Хотелось бы в первую очередь указать на то, как за последнее время изменилась в целом система взаимодействия в учебном процессе благодаря новым технологиям. В настоящее время появилась возможность изменить содержание и характер деятельности обучаемого и преподавателя (например, во многих учебных заведениях используется дистанционное обучение).

Дистанционное обучение подразумевает под собой технологию обучения и организацию образовательного процесса, базирующуюся на принципе самостоятельной работы обучающегося. Среда обучения при этом характеризуется тем, что обучающийся в основном, отдален от педагога физически (как во времени, так и в пространстве), но в то же время он может поддерживать живой диалог со своим преподавателем в online режиме, а также со своими сокурсниками, с иностранными студентами и проч. Очень важно здесь, на наш взгляд, подчеркнуть именно тот момент, что может присутствовать диалог со студентами других вузов, из других городов и стран. Особенно следует заострить внимание на взаимодействии студентов из других стран, так как студенты обсуждают вопросы не только по своей специализации, но и изучают язык или совершенствуют знание иностранного языка. Дистанционное обучение весьма полезно для социологов с познавательной точки зрения. Однако мы хотели бы выделить у такого вида обучения как плюсы, так и минусы. Эти плюсы и минусы мы относим к разным направлениям подготовки специалистов.

Выделим главное из плюсов такого обучения: 1) быстрота – возможность получать образование (вузовского/послевузовского) за достаточно короткие сроки, что позволяет сохранить огромное количество времени; 2) массовость – по одной и той же программе могут обучаться сотни или тысячи человек одновременно; 3) гибкость – человек сам решает, когда ему начать образование, сам выделяет для себя время для изучения определенной дисциплины, в целом образования; 4) совместимость с другой деятельностью, чем может являться параллельная учеба, так и работа; 5) технологичность – использование в образовательном процессе новейших технологий, библиотек и проч.; 6) социальное равноправие – в дистанционном образовании все равны, здесь не могут возникать возражения типа: мне занизили баллы по какой-либо личной неприязни. Также при помощи дистанционного образования могут обучаться люди из разных социальных слоев, люди с разными доходами, а главное могут обучаться люди с ограниченными возможностями, для которых редко появляется возможность обучения в обычном вузе.

Однако при всех этих плюсах, можно выделить и некоторые минусы подобного образования, а именно свертывание социальных контактов, сокращение социального взаимодействия и общения, индивидуализм. Индивидуализация ограничивает живое общение преподавателя и обучаемых, учащихся между собой предлагая им общение в виде «диалога с компьютером». Также существует целый ряд индивидуальнопсихологических условий. Так для получения дистанционного образования необходима регулярная жесткая самодисциплина, а результат обучения напрямую зависит от самостоятельности, способностей и осознания студентом этого процесса. Для России остается проблемой наличие необходимых средств. Нужен постоянный доступ к источникам получения образовательных материалов (электронных учебников, видеоматериалов и т. д.). Для этого нужна хорошая техническая оснащенность дома, но не все желающие получить образование имеют компьютер и доступ к Интернету. Одним из важных минусов дистанционного обучения является отсутствие практических занятий, необходимых для закрепления теории и более качественного усвоения знаний. Важным недостатком является тот факт, что обучающие электронные программы и курсы не всегда хорошо разработаны и удовлетворяют всем международным требованиям из-за недостаточной квалификации специалистов, создающих подобные учебные пособия, так как на сегодняшний день это ещё новое и недостаточно изученное направление. И последний минус, который хотелось бы выделить, связан с тем, что обучение ведется в основном в письменной форме. Для некоторых студентов, а особенно социологов, отсутствие возможности и требований излагать свои знания в устной форме может повлечь за собой некачественное усвоение знаний и множество других проблем Но, не смотря на все перечисленные минусы, дистанционному образованию во всем мире уделяется огромное внимание, и идеи связанные с таким образованием поддерживаются на государственном уровне.

Дистанционное образование рассматривается как перспективное направление получения дипломированного и недипломированного образования, а также постоянного повышения квалификации. Правительства многих зарубежных стран объявили развитие дистанционного образования как приоритетное направление развития образования в целом и каждый год на развитие такого образования выделяются огромные средства.