Информационно-коммуникационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в ВУЗе

Размещено на http://www.allbest.ru/

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Информационно-коммуникационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в ВУЗе

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Камальдинова Зульфия

Москва 2011

Работа выполнена на кафедре прикладной математики и вычислительной техники ГОУ ВПО Самарского государственного архитектурно-строительного университета (СГАСУ).

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Пиявский Семен Авраамович

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Минаев Владимир Александрович,

доктор технических наук, профессор

Макаров Алексей Алексеевич

Ведущая организация - ГОУ ВПО Московский авиационный университет (Государственный технический университет)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В стремительно меняющемся мире классическое университетское образование, основанное, в основном, на попредметно получаемых знаниях, перестает удовлетворять требованиям общества. Результаты образования, компетенции и компетентностный подход (обучение на основе компетенций) получают в образовании все большее значение. Это находит отражение, в частности, в официальных международных и российских документах, в переходе на стандарты третьего поколения, где основу составляют именно компетенции.

Проблеме реализации компетентностного подхода, качества образования, творческого развития личности посвящены работы таких авторов, как В.В. Альминдеров, В.И. Байденко, А.В. Брушлинский, Д.Б. Богоявленская, А.А. Вербицкий, Л.С. Выготский, И.Г. Галямина, Н.А. Гришанова, В.В. Давыдов, И.И. Дзегеленок, В.Н. Дружинина, И.А. Зимняя, И.Ф. Исаев, Д.А. Иванов, В.В. Ищенко, А.Г. Кириллов, Б.К. Коломиец, Б.Г. Литвак, А.М. Матюшкин, Д.А. Махотин, Н.Н. Нечаев, С.А. Пиявский, В.В.Рябов, З.С. Сазонова, Н.А. Селезнева, А.И. Субетто, Ю.Г. Татур, Ю.В. Фролов, М.А. Холодная, В.Д. Шадриков, Е.Н. Шиянов и др. В зарубежных исследованиях проблема нашла отражение в работах Р. Мартенса, У. Клемента, Р. Арнольда, М. Кунцмана, С. Тиманна, С. Адама и др.

Компетентностный подход заключается во всестороннем развитии личности обучаемого, что гарантирует ему успешную не только профессиональную деятельность в течение всей жизни, но и успешную жизнь в целом. Формирование компетенций требует комплексного подхода в управлении учебной и внеучебной деятельностью студента в период его обучения в вузе, а также использование информационно-коммуникационных технологий. Соответственно реализация компетентностного подхода в высшей школе предполагает учет и анализ значительно более широкого объема разнокачественной информации, чем традиционный «знаниевый» подход. Это требует активного привлечения возможностей предоставляемых современными информационно-коммуникационными технологиями.

Предметом настоящего исследования является комплексное управление учебной и внеучебной деятельностью студента на основе информационно-коммуникационных технологий.

Целью работы - повышение эффективности учебно-воспитательного процесса путем комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов на базе математического моделирования и информационно-коммуникационных технологий в телекоммуникационной среде вуза. Для этого необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать технологию комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента на основе ИКТ, включая организационные схемы, процедуры управления, методы измерения и мониторинга процессов, анализа результатов и установления обратной связи.

2. Разработать технологию количественной оценки уровня успешности академической и внеучебной составляющих деятельности студента в вузе, причем с объективностью и оперативностью, которые дали бы возможность оперативно воздействовать на этот процесс в течение семестра (т.е. с темпом обновления информации порядка одной недели).

3. Использовать ИКТ, в частности доступность и простоту ввода и анализа информации через Интернет для того, чтобы сделать студента сознательным соучастником процесса собственного развития.

4. Разработать математический аппарат для анализа огромного массива собираемой информации с тем, чтобы представить её в виде, который может использоваться всеми участниками учебно-воспитательного процесса для принятия методических и управленческих решений.

5. Внедрить разработанную информационно-аналитическую систему и оценить ее эффективность.

При решении этих задач используются методы системного анализа, теории оптимального управления, математического моделирования, численной оптимизации, кластеризации, проектирования информационных систем и реляционных баз данных.

Новые научные результаты:

· Информационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в семестре на основе ИКТ. Новизна состоит в том, что образовательный процесс рассматривается целостно, как взаимопроникающее единство учебной и внеучебной деятельности студента. На этой основе впервые осуществляются еженедельные комплексные управленческие воздействия на учебную и внеучебную деятельность студентов, базирующиеся на оперативной измеримой информации о результатах их деятельности.

· Основные проектные решения по автоматизированной информационной системе комплексного мониторинга деятельности студентов, которые обеспечивают в отличие от существующих информационных систем объективный и оперативный учет и анализ детальной информации о достижениях каждого студента в различных видах деятельности и их комплексную оценку.

· Математическая модель комплексной оценки деятельности студента, отличающаяся полнотой охвата всех сторон деятельности и высокой обоснованностью алгоритма свертывания разнокачественной информации.

· Математическая модель кластеризации студенческого коллектива на основе комплексного учета характеристик учебной и внеучебной деятельности.

Практическая значимость работы: создан инструмент для непрерывного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в вузе. Результаты работы используются на факультете информационных систем и технологий Самарского государственного архитектурно-строительного университета, а также в Самарском государственном университете, в Поволжской государственной социально-гуманитарной академии.

Апробация работы. Работа докладывалась на семи международных, семи Всероссийских и одной региональной конференциях. Ее результаты отражены в 20-ти публикациях автора, в том числе в двух изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав изложенных на 144 страницах, библиографического списка из 112 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, определены объект и предмет исследования, поставлены его цели и задачи, выбрана методика исследований, сформулирована научная новизна и практическая полезность работы. Приведены основные публикации, структура и объем работы, а также ее краткое содержание.

В первой главе анализируется опыт использования информационных систем в ряде вузов страны и обосновывается положение о том, что внедрение компетентностного подхода в высшей школе предполагает организацию управления всех видов деятельности студента в вузе: учебной, творческой и внеучебной (культурной, общественной, спортивной и т.п.).

Показано, что в условиях телекоммуникационной среды, информационная система комплексного мониторинга и управления развитием студента, должна удовлетворять следующим требованиям:

- осуществлять сопровождение как учебной, так и творческой и личностной деятельности студента в течение всего периода обучения;

- обеспечивать оперативность обновления информации не реже нескольких раз в месяц;

- обеспечивать открытость, гласность и доступность всей первичной информации для студентов, преподавателей, руководителей всех уровней, родителей и других заинтересованных лиц;

- иметь общественное согласие в отношении алгоритма получения интегральных оценок и механизмов использования этих оценок для принятия управленческих решений;

- использовать современные, наиболее выразительные средства представления информации для ее анализа и сопоставления всеми участниками учебно-воспитательного процесса;

- применять наукоемкие современные математические методы моделирования и принятия решений для максимально эффективного использования собираемой системой обширной, многоаспектной информации;

- оценивать эффективность принимаемых решений через систему реализации обратной связи;

- иметь возможность простой и быстрой модернизации при изменениях в характеристиках объекта управления.

В главе разрабатывается основанная на ИКТ технология комплексного управления деятельностью студента в вузе. Она охватывает три компонента деятельности студента в вузе: учебную, творческую и внеучебную. Формулируются цели, описываются организационные процессы и приводятся схемы управления различными видами деятельности студента в вузе.

Процесс управления учебной деятельностью студентов может быть представлен в виде организационной схемы, показанной на рисунке 1. Ее основной особенностью является высокая частота измерения состояния процесса и значительный объем измеряемых параметров, не реализованные ни в одной из существующих систем управления учебным процессом, а именно - еженедельно. Это достигается благодаря использованию автоматизированной информационной системы и алгоритму комплексной оценки хода учебного процесса. Такая полнота информации позволяет оперативно и эффективно управлять учебным процессом, не ожидая конца семестра причем лицу, принимающему решения, видна информация не только о деятельности студента, но и профессорско-преподавательского состава и таким образом имеется возможность корректировки работы в зависимости от ситуации (слабый набор студентов - нужны дополнительные занятия, малое количество контрольных точек - корректировка рабочей программы и т.п.)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Управление творческой деятельностью студентов отличается тем, что основано на введении наддисциплинарного курса «Технология исследовательской профессиональной деятельности», который ведется в течение всего времени обучения в вузе. В рамках этого курса каждый обучаемый входит не только в свою студенческую группу, вместе с которой он изучает учебные дисциплины, он также входит в какую-либо бригаду научной группы, занятой решением конкретной научной проблемы. Научную группу возглавляет ученый - специалист в соответствующей научной области. Решаемая научной группой проблема разбита на ряд задач, решение которых занимаются отдельные бригады. Бригада - это разновозрастный студенческий коллектив. Его возглавляет магистрант или пятикурсник. Этот коллектив включает цепочку студентов с первого по четвертый - пятый курсы, в которой старшие руководят младшими. Таким образом, творческой деятельностью студента руководит комплексный преподавательский коллектив в составе методического руководителя направления подготовки (заведующего выпускающей кафедрой), преподавателя, ведущего аудиторные занятия, руководителя научной группы и индивидуального научного руководителя.

Схема управления творческой деятельностью студентов показана на рисунке 2. Управление осуществляется на двух уровнях: стратегическом и тактическом. На стратегическом уровне научный руководитель осуществляет постановку и корректировку содержания работы, проводит индивидуальные консультации по вопросам, вызывающим затруднения у студентов. На тактическом уровне еженедельно студенту выдаются задания, по которым студент должен написать отчет и получить оценку. Имеется возможность прогнозировать и проектировать будущую оценку по творческой работе с помощью теста творческой квалификации.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Процесс управления внеучебной деятельностью студентов осуществляется по организационной схеме, представленной на рисунке 3. Эта схема базируется на разработанной нами не имеющей аналогов Интернет-системе, позволяющей отражать и учитывать конктретные достижения студентов в любых областях: науке, спорте, культурной и общественной деятельности. Оценка внеучебной деятельности осуществляется по записям, введенным в систему мониторинга достижений на портале ФИСТ. Любой член коллектива может через Интернет записать информацию о своих или чужих достижениях в различных сферах жизни. Информация немедленно становится видной всем. После того, как она оценивается по значимости членом студенческого совета, она автоматически учитывается при расчете рейтинга активности соответствующего студента. Значимость достижения со временем плавно убывает, таким образом, давние достижения имеют меньший «вес». Для успешной организации управления и мониторинга внеучебной деятельности на факультете в каждой группе избирается внеучебный аналитик, методическое руководство осуществляет руководитель внеучебной деятельности студентов. В результате процедуры согласования, в которой участвовали руководители факультета и студенты в лице членов студенческого совета, были установлены оценки значимости различных достижений во внеучебной деятельности студентов. Показатели этих оценок не являются раз и навсегда неизменными, они непрерывно анализируются, сравниваются, изменяются и дополняются. Таким образом, во-первых, удается привлечь внимание студентов к социальной значимости для них самих и для общества в целом их усилий и достижений в области науки, спорта, организационной деятельности. Выработать понимание, что в вузовский период их жизни эти стороны деятельности не менее важны и не менее оцениваемы руководителями факультета и вуза. Во-вторых, стимулировать воспитательную работу со студентами по различным направлениям, благодаря непрерывной оценке ее текущего уровня в зависимости от конкретных результатов проявившихся в деятельности каждого члена студенческого коллектива. В-третьих, разбудить здоровый соревновательный интерес студентов не только в сфере успеваемости и творческого развития, но и в сфере их личностного развития.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Управленческие воздействия на основе комплексной оценки

По итогам каждого семестра трем студентам, имеющим по состоянию на 15-ю неделю семестра наивысшие по факультету показатели комплексной оценки, присваивается звание «Лучший студент факультета информационных систем и технологий». Победители конкурса определяется на 16-й неделе каждого семестра. Победитель, имеющий наивысшую комплексную оценку, представляется к единовременной стипендии Ученого совета (стипендии ректора) за успехи в учебной и внеучебной деятельности. Групповой портрет победителей на весь период существования факультета вывешивается в кабинете декана и публикуется на портале ФИСТ. Делается соответствующая запись в их зачетных книжках. Они имеет право досрочной сдачи всех экзаменов и зачетов в течение двух ближайших сессий. По завершении каждой сессии определяются 10% студентов факультета, успешно сдавших ее и имеющих наивысшую комплексную оценку. В их зачетные книжки делается запись «по итогам семестра вошел в число 10% лучших студентов факультета». При вручении диплома специалиста студенту вручается его портфолио, заверенное деканатом, отражающее наивысшие достижения студента в период обучения в вузе. Кроме, того, проводится конкурс на звание «Лучшая студенческая группа факультета информационных систем и технологий». Ею признается группа, имеющая на 16-й неделе наивысшую среднюю (по студентам группы) комплексную оценку. Староста, профорг, учебный и внеучебный аналитики группы награждаются почетными грамотами факультета. Студенты лучшей группы имеют приоритет при распределении различных форм стимулирования студентов на факультете.

Во второй главе разработаны две новые математические модели:

- комплексной оценки деятельности студента,

- кластеризации студенческого коллектива.

Математическая модель комплексной оценки деятельности студента управление информационный коммуникационный

При расчете комплексной оценки используется большой объем разнокачественной информации. Для получения оценки требуется свертка различных показателей в одну оценку, схема свертки показана на рисунке 4.

Алгоритмы свертки показателей деятельности студента разрабатываются в стране уже около 20-ти лет назад с появлением автоматизированных систем управления высшими учебными заведениями. Так, в системе РИСК (рейтингово-информационная система контроля) Московского государственного института стали и сплавов используются суммируемые с разными коэффициентами оценки посещаемости, выполнения самостоятельных работ и тестового опроса. Расчет осуществляется два раза в семестр. Рейтинговая система Московского текстильного университета им. А.Н. Косыгина основывается на интегральной оценке различных видов учебной деятельности студентов: изучение учебных дисциплин, научно-исследовательская работа, прохождение практики. Оценка определяется по окончании каждого семестра. Существующие рейтинговые системы обладают общими недостатками:

· нет комплексной оценки деятельности студента в вузе, включающей внеаудиторную активность;

· используется лишь небольшое количество показателей, которые не могут полноценно охарактеризовать уровень развития тех или иных компетенций студента;

· частота проводимых измерений не позволяет в полной мере проводить управленческие воздействия;

· методы свертки показателей носят условный характер (например, весовые коэффициенты), в то время как существуют мощные математические методы определения весовых коэффициентов при разных уровнях значимости;

· зачастую рейтинг носит пассивно-отражающий характер, не достаточно активизирующий студента;

· не дает достаточно глубоких методов оценки коллектива, для принятия последующих эффективных управленческих решений.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Разработанный в диссертации метод комплексной оценки деятельности студентов в вузе лишен указанных недостатков благодаря тому, что, помимо большого объема информации, еженедельно поставляемого автоматизированной информационной системой, использует мощный аппарат современной теории принятия решений, а именно, методы АНР и ПРИНН.

Подход АНР (Analytic Hierarchy Process) основан на том, что ЛПР предлагается сравнить между собой каждую пару критериев по пяти уровневой шкале с фиксированными коэффициентами относительной значимости (например, равная значимость - коэффициент 1, очень большое превосходство - коэффициент 9). Таким образом, задаются коэффициенты учета сравнительной значимости критериев:

На их основе для каждого критерия рассчитывается параметр k_i:

и, наконец, его весовой коэффициент в линейной свертке

Если обозначить через значения частных критериев i = 1, …, n для различных альтернатив k = 1, …, K, то комплексная оценка эффективности F_k альтернативы k рассчитывается по формуле: .

Метод ПРИНН (ПРИнятие решений в условиях Неустранимой Неопределенности) отличается тем, что в минимально необходимой степени требует непосредственного участия ЛПР. Используемая в нем модель принятия решений содержит три множества: допустимых вариантов решений Y, неопределенностей X и допустимых способов учета неопределенности S и функцию обобщенных потерь f(x,y), выступающую в качестве локального обобщенного критерия оптимальности.

В случае многокритериальности эта функция имеет вид

где x_i - неопределенные «весовые коэффициенты» критериев.

Без ограничения общности эту функцию можно считать нормированной:

0 <= f(x,y) <= 1.

Выбор наилучшего решения в данных условиях является прерогативой ЛПР и сводится:

1) к уменьшению неопределенности за счет субъективной информации, если ЛПР считает это целесообразным;

2) к выбору одного из научно обоснованных способов учета неопределенности для окончательного принятия решений в условиях неопределенности;

3) к применению этого способа учета неопределенности и оценки полученного результата.

Для всестороннего учета неопределенности требуется:

1) описать все множество допустимых способов учета неопределенности;

2) выделить в нем наиболее представительный набор способов учета неопределенности, который и будет использован для выбора решений.

Показано, что при нескольких достаточно обоснованных постулатах способы учета неопределенности задаются некоторой «функцией построения» . Тогда можно вычислять H -обобщенные потери по формулам:

для X={x_i} , i=1, …, N

(1)

для X - области конечномерного Евклидова пространства

(2)

где S_X - мера области X.

Метод ПРИНН позволяет обоснованно решить основную проблему мониторинга: получение количественной итоговой оценки при «размытой» исходной информации типа «лучше-хуже» или оценки по качественной порядковой шкале. Показано, что, например, при двухкритериальной оценке эффективности решения y, при котором критерий f¹ является более значимым, чем f². Соотношение (2) принимает вид:

Пусть мы рассматриваем качественный критерий, т.е. переменную, принимающую не континуальное множество числовых значений, а конечный набор упорядоченных значений, например: “плохо”, “средне”, “хорошо”, “отлично”. Обозначим через k число уровней значимости этого критерия и пронумеруем их в порядке возрастания значимости номерами s =1,...,k. Осуществим переход к его адекватной количественной оценке, т.е. к некоторому количественному критерию, принимающему числовое значение F_s, когда исходный критерий находится на уровне s. Тогда Н-обобщенные потери равны:

(3)

В диссертации предложена иерархическая, древовидную модель расчета рейтинга, где:

i - уровень ( i =0, 1, 2, 3) ( номер вида первичной информации);

j_i - номер вершины на уровне i ( номер подвида первичной информации);

(i, j) - вершина;

a_i,j - вес вершины;

j₁ = 1, …, 6 (контрольные точки),

j₂ = 1, …, 17 ( контрольные точки, аттестованные на отлично),

j₃ = 1, …, 17 (процент пропусков по неуважительной причине),

j₄ = 1, …, 9 - функции научной квалификации,

j₅ = 1, …, 5 - виды внеучебной деятельности,

- компоненты первичной информации.

Введем оператор над компонентами первичной информации, который осуществляет перевод вектора первичной информации в числовую характеристику. Обозначим его как . Оператор можно вычислять различными способами.

Пусть - группы значимости, R_i - рейтинг студента по i-му виду информации. Тогда рейтинг вычисляется по формуле: .

Таким образом, ключевой проблемой модели является поэтапное «свертывание» информации в агрегированные показатели - рейтинги.

При расчете рейтинга внеучебной активности вводится коэффициент устаревания значимости достижения. Достижения оцененные более года назад, сохраняются в системе и видны пользователям, но не учитываются в рейтинге.

Для оценки научной квалификации пользователю предлагается ответить на тестирующие вопросы, выбрав ответ из предложенных вариантов или вписав текст с ответом. Все ответы переводятся в числовые значения от 0 до 3. На основе заложенного в системе математического аппарата осуществляется оценка научной квалификации студента в виде девяти функций исследовательской деятельности.

Пусть вопрос из тестового набора, оценивающего научную квалификацию по S-й функции исследовательской деятельности, , где - количество тестирующих вопросов по S-й функции исследовательской деятельности, S=1…9.

- номер ответа на вопрос , указанный пользователем в процессе опроса. Ответ дается по порядковой шкале 0, 1, 2, 3, позволяющей рассматривать его как значение некоторого качественного критерия в методе ПРИНН (ПРИнятие решений в условиях Неустранимой Неопределенности).

- важность вопроса с позиций оценки научной квалификации участвующего в опросе пользователя по S-й функции исследовательской деятельности .

Параметры являются настраиваемыми параметрами алгоритма оценки научной квалификации по методу ПРИНН. Они задают так называемую политику выбора.

Сам алгоритм представляет собой задачу многокритериальной оценки по методу ПРИНН для S-й функции исследовательской деятельности 3-х альтернатив:

· Ответы текущего пользователя

· Наихудший вариант

· Наилучший вариант

Результатом решения этой многокритериальной задачи по методу ПРИНН является эффективность каждой S-й исследовательской функции. На основе уровней квалификации по отдельным функциям исследовательской деятельности рассчитывается итоговая квалификация по формуле

(4)

где - коэффициенты относительной значимости различных функций исследовательской деятельности.

Разработанная математическая модель реализуется компьютерной программой, входящей в информационную систему поддержки разработанной технологи управления. Однако важную роль играет понятность результатов, получаемых на базе этой модели для всех участников учебно-воспитательного процесса, в первую очередь студентов и их родителей. Поэтому в диссертационном исследовании разработана упрощенная модель расчета комплексной оценки, дающая результаты, близкие к результатам полной математической модели, однако имеющие простое объяснение. Расчет комплексной оценки деятельности студента (КОДС) производится по формуле:

КОДС = 30 + ВР + 0,2 * КТ₂ - НЗ - КТ₀, где

30 баллов - первоначальный бонус,

ВР - внеучебный рейтинг,

КТ₂ - контрольные точки зачтенные с оценкой «отлично»,

НЗ - процент непосещений занятий по неуважительным причинам,

КТ₀ - процент неатттестованных точек.

Структура формулы носит достаточно естественный характер и она понятна студенту. Входящие в формулу два числовых коэффициента обосновываются анализом статистики за предыдущий годичный период и согласовываются со студсоветом.

Математическая модель кластеризации студенческого контингента

В диссертационном исследовании кластеризация используется при разбиении на бригады для ведения научно-исследовательских работ, т.е. определения (закрепления) научного руководителя из числа старшекурсников над младшекурсниками. Известные методы кластеризации, такие как алгоритмы семейства k-средних, невозможно напрямую использовать для решения поставленной задачи, так как, помимо расстояния между кластеризуемыми объектами необходимо учитывать ряд жестких ограничений на совместное включение в кластеры некоторых малых групп объектов (например, студентов из одной местности, дружеской группы, спортивной команды, творческого коллектива и т.п.) Поэтому необходимо создание специальной оптимизационной математической модели. Эту задачу решаем с помощью системы дополнительных ограничений. При вычислении расстояний или степени близости между студентами используем информацию о достижениях в учебе и внеучебной деятельности. Поставим задачу кластеризации в общем виде.

Будем рассматривать объекты кластеризации и потенциальные центры кластеров. Например, в задаче организации индивидуального шефства студентов над студентами объектами кластеризации являются студенты младших курсов, а центрами - старшекурсники.

Пусть i - номер объекта кластеризации, i = 1,…, K, а j - номер центра, j = 1, …, M. Обозначим через R_ij - расстояние от i - го объекта кластеризации до j - го центра. Расстояние может рассчитываться через отдельные характеристики объектов кластеризации и центров такие как значения различных рейтингов (учебного и внеучебного), увлеченность теми или иными направлениями внеучебной деятельности и пр.

Введем максимально допустимый радиус кластера б. Тогда определяется признак ?_ij возможного отнесения элементов i, j - к одному кластеру,

Пусть N_max - максимально разрешенное количество элементов в кластере;

q_j - признак того, что j -й элемент является центром кластера,

q_{j =} ,

x_ij - признак включения i -го объекта в кластер с центром j.

x_ij= .

(x_ij, q_j - булевы переменные).

Введем ограничения, отражающие требования, предъявляемые к задаче кластеризации:

1. Каждый объект кластеризации должен попасть ровно в один кластер:

, i = 1,…, K; , j=1,…, M;

2. В кластере расстояния объектов кластеризации до центра кластера не должны превосходить максимально допустимого значения б:

, i = 1,…, K; j=1,…,M;

3. Накладываем ограничение на количество элементов в кластере, оно не должно превышать N_max. В нашем примере это означает, что за руководителем должно быть закреплено не более N_max подшефных: , j = 1, …, M;

Общее количество кластеров N_общ определяется формулой

N_общ =.

Теперь задача оптимальной кластеризации формулируется как задача булева линейного программирования при критерии .

Кластеризация студенческого коллектива в рамках разработанной технологии комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью требует учета нестандартных ограничений, когда необходимо учитывать ряд жестких ограничений на совместное включение в кластеры некоторых малых групп объектов (например, студентов из одной местности, дружеской группы, спортивной команды, творческого коллектива и т.п.). Учет этих ограничений возможен лишь на основе специальной математической модели, расширяющей изложенную постановку.

Пусть при формировании кластеров требуется учесть принадлежность, как объектов кластеризации, так и центров кластеризации некоторым общностям. Пусть R - число общностей, а K_r, r=1,…,R - множество номеров объектов, входящих в эти общности: K_r= {g₁, g₂, …, g_Nr}. Введем матрицы признаков и принадлежности объектов кластеризации и центров этим общностям

, i=1,…,K, r=1,…R,

, j = 1,…M, r = 1,…R.

Рассмотрим различные случаи соотношения размеров общностей и кластеров. Пусть размер общности s не превосходит заданный максимальный размер кластеров. В этом случае естественно поставить условие, что все объекты общности должны быть включены в один и тот же кластер. Чтобы отразить это условие, ведем дополнительные булевы переменные , удовлетворяющие условию . Значение этой переменной равно единице для кластера, в который вошла общность s. Тогда требование реализуется условием

, i = 1,…, K, j = 1,…, M.

Если же размер общности s превосходит заданный максимальный размер кластеров, отнести все объекты общности к одному кластеру невозможно. В этом случае нужно стремиться уменьшить количество кластеров, в которые включены эта общность. Для подсчета числа таких кластеров используются признаки . Их сумма уже не должна быть равна единице. Если потребовать выполнения неравенств

,

то равна числу кластеров, в которые вошли объекты из общности s. Эта величина подлежит минимизации. С учетом требования минимизации общего числа кластеров, приходим к задаче векторной оптимизации, которая решается методом ПРИНН. При этом в процессе решения используем готовый и распространяемый в свободном доступе пакет для решения задач целочисленного и смешанного целочисленного линейного программирования LP_Solve.

В третьей главе приводится описание информационной системы, реализующей необходимую поддержку разработанной технологии.

Информационная система реализована на языке C# с использованием технологии ASP.NET, СУБД SQL Server 2005 и размещена на портале www.sciyouth.ru. Системой охвачены 42 дисциплины, она содержит около 50-ти подрежимов. На систему целиком ориентировано управление всей учебно-воспитательной работой на факультете. В среднем количество обращений к порталу в сутки около полусотни. Основными функциональными режимами системы являются:

Мониторинг учебной деятельности:

§ выбор информации (курс, группа, дисциплина);

§ ввод информации (отметка о посещении занятия, отметка о полученной оценке);

§ расчеты (рейтинга студента на текущей неделе, процент успеваемости по дисциплине);

§ представление информации (учебные планы, содержание лабораторных работ, контрольные точки).

Мониторинг творческой активности:

§ журнал исследовательских работ (экран хода выполнения, сводная ведомость, журнал творческих работ, контроль выставления оценок).

§ оценка научной квалификации (история оценок, оценить на основе 15 критериев, анализ ответов).

Мониторинг внеучебной деятельности:

§ аутентификация пользователей;

§ ввод достижения любым зарегистрированным пользователем;

§ оценка достижения ответственным пользователем;

§ ведение справочников;

§ доска почета;

§ портфолио студентов.

Комплексная оценка деятельности студента:

§ расчет и визуализация комплексного рейтинга;

§ расчет и визуализация кривых роста (выбор курса, группы, студента).

Информационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в полном объеме последовательно внедрялась в СГАСУ начиная с 2003 года.

В четвертой главе приводится описание и анализ результатов внедрения разработанной информационной технологии на факультете информационных систем и технологий (ФИСТ) СГАСУ, а также Самарском государственном университете и в Поволжской государственной социально-гуманитарной академии.

Основной характеристикой эффективности управления учебно-воспитательным процессом на основе разработанной технологии является динамика комплексной оценки студентов в семестре, представленная на рисунке 5. Видно, что после начала занятий значение комплексной оценки падает, это становится заметно органам принятия решений и в результате проведения определенных мероприятий (беседы по выяснению причин, организация дополнительных занятий и т.п.) ситуация начинает выправляться. Исключением из этой схемы является динамика комплексной оценки 3-го курса в осеннем семестре у которого тоже вначале произошел небольшой спад, затем пошло возрастание оценки и достигнув своего максимального значения на 12-й неделе семестра, оценка стала падать и достигнув минимума на 14-й неделе не изменилась.

Рисунок 5 - Динамика комплексной оценки в 2009/10 уч. году

Для проведения исследования по эффективности управления учебной деятельностью проведем сравнительный анализ результатов успеваемости по итогам сессии на различных факультетах СГАСУ. Из тактических соображений мы не можем привести конкретные цифры, прозвучавшие на Ученом совете СГАСУ в октябре 2010г. Приведем данные по нашему факультету и таблицу расчета разности конкретных величин по абсолютной и качественной успеваемости на различных факультетах СГАСУ по отношению к ФИСТ (таблица 1). Показатели абсолютной и качественной успеваемости на ФИСТ растут. Для абсолютной успеваемости это 92% в 2009г. и 97% в 2010г., для качественной успеваемости - 47 и 57% соответственно.

Абсолютная успеваемость на всех факультетах ниже, чем на ФИСТ от 10% на СТФ до 37% на ФИСПОС. Показатели качественной успеваемости выше в 2010г. на ФТГС. Этому факту есть объяснение, если мы рассмотрим данные об ЕГЭ по математике поступивших абитуриентов на различные факультеты СГАСУ. Средний балл ЕГЭ на этих факультетах выше, чем у студентов ФИСТ и логично предположить, что отлично обучавшиеся школьники не станут «двоечниками» в студенческой среде.

Таблица 1 - Разница в процентах показателей успеваемости на факультетах СГАСУ от ФИСТ

Факультеты	Абсолютная	Качественная
	на 30.06.09	на 30.06.10	на 30.06.09	на 30.06.10
ИЭФ	-25%	-21%	8%	-3%
ФПГС	-32%	-33%	-4%	-11%
ФТГС	-24%	-11%	1%	5%
ФИСПОС	-37%	-24%	-7%	-9%
СТФ	-25%	-10%	-5%	-14%
ФИСТ	0%	0%	0%	0%

Разработанная в диссертационном исследовании модель кластеризации студенческого коллектива позволяет решить не простую задачу распределения подшефных студентов-младшекурсников по студентам старших курсов для выполнения исследовательских работ. При кластеризации учитывается комплексная оценка студентов, которая позволяет сгруппировать в одну команду наиболее близких «по духу», для оптимального решения поставленных задач.

Первоначально рассчитывается матрица расстояний, рассмотрим результаты решения задачи при гарантированном расстоянии, равном 10-ти. Получаем двадцать кластеров, в каждом кластере не более двух руководимых. Сравнительные данные с результатами распределения с использованием математической модели и без него приведены на рисунке 6.

Средние показатели	Диаграмма распределения подшефных
до оптимизации после оптимизации расстояние>10 44% 0 Среднее расстояние 9,9 6,0

Рисунок 6 - Результаты решения задачи кластеризации

Использование разработанной технологии управления исследовательской деятельности студентов под руководством преподавателей приводит к значительному повышению уровня сформированности их компетенций. На рисунке 7 показаны уровни сформированности компетенций по 9-ти описанных выше функциям исследовательской деятельности (их среднее значение по балльной шкале) для студентов 1-го и 4-го курсов.



Рисунок 7 - Средняя исследовательская компетентность студенческого потока

Сами значения достигнутой квалификации по функциям исследовательской деятельности приведены в таблице 2. Видно, что среднее значение по всем компонентам исследовательской деятельности уровень сформированности компетенций студентов с 1-го по 4-тый курс возрос в среднем в 1,5 раза, в том числе по формированию творческих идей - в 1,6 раза, по созданию и освоению исследовательских средств - в 2,2 раза, по реализации плана исследования - 2,6 раза, по синтезу результатов исследования - в 1,6 раза.

Таблица 2 - Конкретные значения квалификации по функциям исследовательской деятельности

Курсы	Функции исследовательской деятельности	Среднее значение
	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1 курс	7	9	6,2	5	3,7	6,2	10,2	9	8	7,1
4 курс	7,5	10	9,7	11	9,7	10	11	11,2	10,5	10,1
увеличение, раз	1,1	1,1	1,6	2,2	2,6	1,6	1,1	1,2	1,3	1,54

По результатам исследования проводимого администрацией вуза студенты факультета информационных систем и технологий из года в год значительно опережают студентов других факультетов по всем показателям внеучебной деятельности (таблица 3). Процент студентов факультета, получивших в 2009г. и в первом полугодии 2010г. единовременные стипендии Ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе составил соответственно 33% и 26%, в то время как на других факультетах он составил максимально 20%.

Таблица 3 - Поощрение студентов за успехи в учебе, спорте и общественной работе (стипендия Ученого совета)

Факультеты	Число номинированных	% к числу студентов факультета
		2009 г.	2010 г.
ИЭФ	81	23%	16%
ПГС	100	19%	15%
ТГС	50	16%	13%
ФИСПОС	145	19%	14%
СТФ	72	20%	20%
ФИСТ	33	33%	26%
ИТОГО:	570	19%	15%

В феврале 2010г. был проведен анонимный опрос студентов факультета ФИСТ (с 1 по 4-й курсы). Его результаты сравнили с результатами анонимного опроса проведенного в 2007г.

Опрос показал, что степень одобрения студентами системы, с некоторыми замечаниями, вырос с 65% до 74%. Процент студентов регулярно интересующимися результатами мониторинга через интернет и на информационной доске возрос 27% до 84%. Доля студентов регулярно интересующихся результатами мониторинга через интернет или на информационной доске близка к 100% (выросла с 90% до 96%). По-прежнему результатами мониторинга интересуются порядка 50% родителей, причем доля родителей самостоятельно использующих для этого интернет выросла с 9,5% до 24%. 72% студентов считают, что рейтинг стимулирует вовремя сдавать лабораторные и практические работы (в 2007г. их было 47,6%).

Выводы

1. В диссертации разработана и успешно внедрена новая технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе структурной модернизации организации и управления учебной, творческой и внеучебной деятельностью студентов, использования информационно-коммуникационных технологий, разработанных математических моделей комплексной оценки деятельности студента и кластеризации студенческого коллектива.

2. Реализация разработанной технологии позволила обеспечить еженедельный темп анализа состояния учебной, внеучебной и творческой деятельности каждого обучаемого, своевременную выработку и реализацию необходимых управленческих воздействий.

3. Разработана новая модель комплексной оценки деятельности студентов, отличающаяся от существующих более высокой степенью обоснованности за счет использования современных многокритериальных методов принятия решений, не требующих задания большого количества субъективной информации (типа весовых коэффициентов).

4. Впервые предложена модель кластеризации студенческого коллектива по совокупности характеристик, учитывающих внеучебную и творческую деятельность его членов, отличающаяся от известных методов кластеризации новыми типами ограничений.

5. Впервые предложена система организации учебно-воспитательного процесса, обеспечивающая еженедельный темп анализа и выдачи управленческих воздействий всеми субъектами управления (деканат, преподаватели, студенты, семья) на основе сбора исчерпывающей информации о различных видах деятельности студента.

6. В результате внедрения диссертации возросла эффективность учебной деятельности студентов. Это нашло отражение в практически 100%-ной абсолютной успеваемости на всех курсах факультета на момент завершения сессии, что на 25-30% превосходит соответствующий показатель для всех других технических факультетов вуза при том, что исходный уровень подготовки студентов, измеряемый по результатам ЕГЭ, на этих факультетах несколько выше.

7. Получили интенсивное развитие исследовательские компетенции студентов. По всем компонентам исследовательской деятельности уровень сформированности компетенций студентов с 1-го по 4-тый курс возрос в среднем в 1,5 раза, в том числе по формированию творческих идей - в 1,6 раза, по созданию и освоению исследовательских средств - в 2,2 раза, по реализации плана исследования - 2,6 раза, по синтезу результатов исследования - в 1,6 раза. В результате студенты факультета, по численности составляющие 3,2% от общего числа студентов СГАСУ очной формы обучения, завоевали более 30% наград на региональных, всероссийских и международных конференциях и конкурсах исследовательских работ.

8. Существенно активизировалась внеучебная деятельность студентов. Процент студентов факультета, получивших в 2009г. и в первом полугодии 2010г. единовременные стипендии Ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе составил соответственно 33% и 26%, в то время как на других факультетах он составил максимально 20%.

9. Внедрением в Самарском государственном архитектурно-строительном университете в течение 4-х лет (2006-2010гг.) выдвинутых в диссертации положений доказана их эффективность в плане повышения качества управления учебным процессом.

Основные положения диссертации опубликованы в работах

1. В изданиях, определенных ВАК РФ для публикации диссертационных работ:

1.1 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А Информационно-аналитическая система комплексного мониторинга развития студентов в условиях телекоммуникационной среды. // ИКТ, Том 5, № 4, 2007. - С. 101-105.

1.2 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Информационно-коммуникационная технология комплексного управления деятельностью студентов. // Программные продукты и системы, №2 (94), 2011. - С. 133-138.

2. В прочих изданиях:

2.1 Камальдинова З.Ф., Леман В.А. Качество образования студентов в аспекте устойчивого развития региона. Материалы 61-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР СамГАСА за 2003г. Часть 1. - Самара: СамГАСА, 2004. - с. 71-72.

2.2 Камальдинова З.Ф., Кудейкина Е.А. Информационно-аналитическая система мониторинга развития творческих способностей студентов ФИСТ. Материалы 62-й Всероссийской научно-технической конференции по итогам НИР 2004г. Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Часть 1. - Самара: СГАСУ, 2005. - с.175.

2.3 Камальдинова З.Ф., Кудейкина Е.А Разработка АИС мониторинга развития студентов. Материалы V международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 4-7 октября 2005г. Т.2. - Самара: Изд-во Самарского научного центра РАН, 2005. - с. 294 -298.

2.4 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Мониторинг качества учебной деятельности студентов с использованием информационной системы. Современные диагностические оценочные средства для аттестации качества образования и применение компьютерно-информационных технологий - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. - с. 50-54.

2.5 Камальдинова З.Ф., Нетребский Л.С. Разработка системы комплексного мониторинга формирования IT-специалиста в вузе: Материалы Международной научно-технической конференции «Проблемы развития одаренной молодежи в информационном обществе». - Самара: СГАСУ, 2006. - с. 279-286.

2.6 Камальдинова З.Ф. Использование ИКТ при реализации компетентностного подхода в образовании. Естественнонаучное образование в вузе: проблемы и перспективы: сборник трудов Всероссийской научно-методической конференции (18-19 декабря 2006 г.) / СГАСУ. Самара, 2006. - с. 175-178.

2.7 Камальдинова З.Ф. Система комплексного мониторинга учебно-воспитательного процесса в вузе. Материалы XII международной научно-методической конференции «Проблемы многоуровневого образования» /. Нижний Новгород: ННГАСУ, 2007. - с. 32-34.

2.8 Камальдинова З.Ф., Нетребский Л.С. Реализация информационной системы комплексного мониторинга развития студентов. Материалы 64-й Всероссийской научно-методической конференции по итогам НИР университета за 2006г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика». - Самара: СГАСУ, 2007. С.114-115.

2.9 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Математические модели информационной технологии мониторинга формирования компетенций студентов. Материалы 64-й Всероссийской научно-методической конференции по итогам НИР университета за 2006г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика». - Самара: СГАСУ, 2007. с. 127-128.

2.10 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Проблемы комплексного мониторинга развития студентов в вузе в условиях телекоммуникационной среды. Компьютерные технологии в образовании: межвузовский сборник научных трудов/ Самарский государственный архитектурно-строительный университет. - Самара, 2007. с. 25-33

2.11 Камальдинова З.Ф. Комплексный мониторинг развития студента в вузе. Материалы Поволжской олимпиады-конференции исследовательских работ учащихся и молодых ученых «Компьютерные исследования»/ Самарский государственный архитектурно-строительный университет. - Самара, 2007.

2.12 Камальдинова З.Ф. Эффективность ИКТ при мониторинге развития студентов. Материалы 65-й Всероссийской научно-методической конференции по итогам НИР университета за 2007г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика». - Самара: СГАСУ, 2008. с. 119-120.

2.13 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Информационная технология комплексного мониторинга. Материалы VI - ой международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 16-17 октября 2008 года. Т.2. - Самара: Изд-во ГОУ СИПКРО, 2008. с. 98-105.

2.14 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Математические модели комплексного мониторинга. Материалы VI - ой международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 16-17 октября 2008 года. Т.2. - Самара: Изд-во ГОУ СИПКРО, 2008. с. 105-112.

2.15 Камальдинова З.Ф. Методика комплексного мониторинга и управления деятельностью студента в вузе. Материалы 67-й Всероссийской научно-технической конференции по итогам НИР университета за 2009г. «Традиции и инновации в строительстве и архитектуре». - Самара: СГАСУ, 2010. с. 142-144.

2.16 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Управление учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе информационно-коммуникационных технологий. Труды Международной конференции с элементами научной школы для молодежи. Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010).- Самара, 2010. с. 204-208.

2.17 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Разработка и опыт использования информационно-коммуникационной технологии комплексного управления деятельностью студентов в вузе. Материалы Международной научно-технической интернет-конференции «Информационные системы и технологии ИСиТ'2011» г. Орел, апрель-май 2011. Том 1. - С. 43-49.

2.18 Камальдинова З.Ф. Математическая модель комплексной оценки деятельности студента. 16-я Международная научная конференция «Системный анализ, управление и навигация». Сборник тезисов докладов. Крым, Евпатория 03 июля -10 июля 2011 года - М.: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2011. - С. 169-170.

Размещено на Allbest.ru

...