Методика оценки академической и исследовательской компетентности при отборе в магистратуру

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методика оценки академической и исследовательской компетентности при отборе в магистратуру

Э.И. Закирова, канд. техн. наук, доцент,

кафедра автоматизации, информационных и инженерных технологий, Чайковский филиал Пермского национального исследовательского политехнического университета, г. Чайковский, Россия

Актуальной задачей любого вуза является результативное управление процедурой конкурсного отбора абитуриентов. Уровень их подготовки к обучению на последующих образовательных уровнях может существенно влиять на результаты отбора. Это объясняет необходимость учета исследовательской и академической компетентности поступающих при организации набора в магистратуру. С переходом на многоуровневую систему высшего образования резко увеличилось и число образовательных программ бакалавриата и магистратуры. Например, Пермский национальный исследовательский политехнический университет готовит специалистов по 80 и более программам бакалавриата и 60 - магистратуры. В связи с этим необходимо разработать независимую и объективную систему отбора абитуриентов в магистратуру, учитывающую уровень сформированности различных компетенций. Автор приводит теоретическое обоснование и описывает методику оценки академической и исследовательской компетентности абитуриентов с применением информационно-аналитической системы поддержки принятия решений, в основу работы которой положены алгоритмы дискриминантного анализа. Эта методика позволяет организовать информационную поддержку принятия решений при отборе в магистратуру на основе экспертных данных, что обеспечивает повышение эффективности и качества магистерской подготовки. Полученные результаты дают основание говорить об успешности применения подобной методики при проведении процедуры отбора на магистерские программы.

Ключевые слова: образовательная программа, бакалавриат, магистерская программа, компетенция, абитуриент, уровень сформированности, экспертные данные, система поддержки принятия решения, дискриминантный анализ

Переход системы высшего образования на многоуровневую подготовку специалистов обусловил возникновение ряда проблем, одной из которых является совмещение различных образовательных программ и совершенствование процедуры отбора абитуриентов для обучения в вузе. В соответствии с современными стандартами в области высшего образования в процессе обучения выпускник должен сформировать определенный набор компетенций, характеризующий его и как личность, и как специалиста в выбранной им предметной области. При этом прослеживается взаимосвязь между образовательными уровнями: в бакалавриате закладывается «фундамент» для формирования компетенций в магистратуре.

На сегодняшний день отсутствует единая методика оценки академической и исследовательской компетенции при отборе абитуриентов в магистратуру1. В соответствии с приказом Министерства образования прием на обучение по программам магистратуры проводится по результатам вступительных испытаний, установление перечня и проведение которых осуществляется вузом самостоятельно2. Поэтому некоторые вузы проводят дополнительные вступительные экзамены, предварительные собеседования научного руководителя с абитуриентами, составляют различные рекомендации по организации процесса отбора и т. д.3, что требует дополнительных организационных затрат как для абитуриентов, поступающих в магистратуру, так и для сотрудников приемной комиссии учебного заведения.

Кроме того, необходима эффективная диверсификация реализуемых программ - в рамках одного направления подготовки магистратуры - по уровню сложности. В этой связи актуальной задачей является оптимальное решение вопроса об отборе абитуриентов для продолжения обучения в магистратуре путем классификации на группы в зависимости от уровня их подготовки в бакалавриате.

Задача отбора характеризуется значительным разнообразием параметров для оценки качества предшествующей подготовки: опыта, возможностей, способностий и знаний, которые получены и накоплены студентом за предшествующий период обучения в вузе, выражаемых количественными и качественными переменными4. Современное решение этой задачи предполагает применение информационно-аналитических технологий, позволяющих провести независимую оценку сформированности в бакалавриате исследовательской и академической компетентности.

Таким образом, выявляется потребность в совершенствовании методики оценки исследовательской и академической компетентности абитуриентов, поступающих на магистерские программы, в направлении большего использования информационно-аналитических технологий. Поэтому автором, помимо теоретического обоснования, предлагается разработка методики проведения отбора студентов в магистратуру с использованием системы поддержки принятия решений (СППР), в алгоритмах которой реализуются известные технологии, основанные на математических методах дискриминантного анализа5. Это позволяет, на основе многомерного статистического анализа по принципу максимального сходства при наличии обучающих признаков, классифицировать группы выпускников бакалавриата по нескольким показателям.

В качестве обучающих признаков предлагается использовать:

- уровень исследовательской компетентности или, другими словами, уровень внеучебной работы (показатель y1);

- уровень академической компетентности, в том числе результаты вступительных испытаний в магистратуру (показатель y2);

- уровень сформированности компетенций на предыдущем образовательном уровне (показатель y3).

Для расчета уровней сформированности компетенций за основу принята 100-балльная система.

Параметр, характеризующий уровень исследовательской компетентности (внеучебных достижений), определяется с помощью следующей формулы:

оценка отбор магистратура абитуриент

где Ка, Кb - коэффициенты уровня внеучебных достижений; ОLа - число участий в олимпиадах, конкурсах и проектах w-го уровня; PLb - количество публикаций w-го уровня; w - количество уровней для ранжирования6.

В зависимости от оценок, отраженных в дипломе поступающего в магистратуру абитуриента, и трудоемкости учебных разделов образовательной программы уровень сформированности компетенций рассчитывается по следующей формуле:

де Dq - оценка по q-ой дисциплине; d - количество дисциплин; TDq - трудоемкость q-ой дисциплины; Pl - оценка по l-му виду практики; v - количество практики; TPl - трудоемкость l-ой практики; VKR - оценка за защиту выпускной квалификационной работы7.

Алгоритм работы СППР предполагает, что в процессе отбора необходимо разделить всех абитуриентов на две группы, первая из которых соответствует программе базового уровня магистратуры, а вторая - углубленной программе.

Исходные данные представлены в виде матриц X(1), X(2) и X(0) размером (nkх3):

где nk - количество обучающих комбинаций оценок академических и исследовательских компетенций, характеризующих класс Х(1) (при k=1), соответствующий группе с базовой программой магистратуры, и класс Х(2) (при k=2), соответствующий группе с углубленной программой магистратуры, а также количество комбинаций оценок уровня сформированности компетенций, уровня внеучебной работы и результатов вступительных испытаний, соответствующих числу выпускников (группа Х(0)), поступающих в магистратуру и подлежащих классификации (при k=0). Первый столбец матриц соответствует показателям y1, второй - показателям y2, третий - показателям y3.

В качестве примера рассмотрим классификацию четырех абитуриентов на две группы в соответствии с уровнем сложности магистерских программ:

Значения, представленные в данной матрице, свидетельствуют о том, что оценка уровня исследовательской компетентности (или уровня внеучебной работы), к примеру, первого абитуриента (первая строка матрицы) составляет 25 баллов, оценка уровня сформированности компетенций в бакалавриате (специалитете) - 86 баллов, вступительный экзамен в магистратуру сдан на оценку «отлично» (5 баллов). Оценки второго, третьего и четвертого абитуриентов представлены второй, третьей и четвертой строками матрицы Х(0) соответственно.

Для группы с обучением по базовой магистерской программе задано четыре обучающих объекта, а для углубленной - пять:

В результате работы СППР и метода дискриминантного анализа, мы классифицируем абитуриентов на группы на основе обучающих признаков (строки матриц Х(1) и Х(2), соответствующие шаблонным комбинациям оценок для базовой и углубленной групп магистратуры соответственно). Эти результаты позволяют нам определить уровень академической и исследовательской компетентности и, соответственно, программу последующего обучения - двум абитуриентам будет предложено обучаться в базовой группе магистратуры (второй и четвертый объекты матрицы Х(0)), а двум другим (первый и третий объекты матрицы Х(0)) - в углубленной.

Таким образом, представленная методика позволяет организовать информационную поддержку принятия решений при отборе в магистратуру на основе экспертных данных. Результаты работы СППР демонстрируют успешность применения подобного расчета при проведении процедуры отбора на магистерские программы ввиду объективности принимаемых решений и возможности более мотивированного подхода абитуриентов к выбору профиля магистратуры по конкретному направлению подготовки, что способствует повышению эффективности и качества магистерской подготовки в вузе.

Литература

1. Лукашенко С.Н. Развитие исследовательской компетентности студента вуза в условиях многоуровневой подготовки специалистов // Казанский педагогический журнал. 2010. № 3. C. 11-18.

2. Приказ Минобразования РФ от 28 июля 2014 г. № 839 «Об утверждении Порядка приема на обучение по образовательным программам высшего образования - программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры на 2015/16 учебный год» [Электронный ресурс]. URL: http://guu.ru/files/norm/2015/pr839.pdf (дата обращения 20.09.2015).

3. Петров В.Ю., Кузнецова Т.А. Диверсификация российских программ подготовки магистров // Высшее образование в России. 2007. № 11. C. 17-25.

4. Закирова Э.И. Информационная поддержка принятия решений при отборе студентов в магистратуру вуза на основе компетентностного подхода: дис. ... канд. тех. наук. Чайковский, 2014. С. 14.

5. Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. 2003. № 16. C. 25-35.

6. Закирова Э.И. Информационная поддержка принятия решений при отборе в магистратуру на основе интеллектуальных технологий // Научно-технический вестник Поволжья. 2013. № 4. С. 151-153.

7. Там же.

Размещено на Allbest.ru