Конкурс «Лучший преподаватель медицинского вуза» Номинация «За внедрение высоких технологий в образовательный процесс»
| Вид материала | Конкурс |
- Конкурс «Лучший преподаватель медицинского вуза» Номинация 3: «За внедрение новых методик, 56.7kb.
- Конкурс «лучший преподаватель медицинского вуза» Номинация 5: «За внедрение новых методик, 67.5kb.
- Конкурс «Лучший преподаватель медицинского вуза» Номинация 7: «За верность профессии», 129.04kb.
- Конкурс «лучший преподаватель медицинского вуза» номинация, 77.95kb.
- И. Н. Чайникова Номинация 2 «За внедрение высоких технологий в образовательный процесс», 57.56kb.
- Заявка на участие в конкурсе «Лучший преподаватель медицинского вуза. Золотые кадры, 337.13kb.
- Номинация «За внедрение высоких технологий в образовательный процесс» Шаймиева Наиля, 47.77kb.
- Конкурс: Лучший преподаватель медицинского вуза Номинация 1: За подготовку научно-педагогических, 74.29kb.
- Показатели деятельности номинанта на конкурс «Лучший преподаватель медицинского вуза», 194.32kb.
- Конкурс: «Лучший преподаватель медицинского вуза» Заведующий кафедрой анестезиологии, 260.92kb.
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Ижевская государственная медицинская академия»
Министерства здравоохранения и социального развития
Российской Федерации
Конкурс «Лучший преподаватель медицинского вуза»
Номинация 2. «За внедрение высоких технологий
в образовательный процесс»
Номинант: Снигирева Т.А., д.п.н., профессор кафедры физики с курсом высшей математики
КВАЛИТАТИВНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ СТРУКТУРЫ ЗНАНИЙ ОБУЧАющихся КАК СОСТАВНАЯ
ЧАСТЬ педагогической когнитологии
- Описание высокой (новой) педагогической технологии
Концепция модернизации российского образования в настоящее время основными целями развития образования определяет повышение его качества, доступности и эффективности. Это способствует внедрению в образовательный процесс новых форм, методов, технологий обучения и контроля знаний обучающихся. Инновационный характер образования не только предусматривает пересмотр концептуальных взглядов на качество подготовки специалистов, но и способствует созданию позитивной ориентации молодежи на образование. Именно поэтому вопросы разработки нового научного направления в системе педагогических наук – педагогической когнитологии, и связанной с ним проблемы повышения качества и эффективности учебного процесса, приобретают сейчас особую значимость.
Когнитология, как наука о знаниях (cognito – знание, logos – наука), подразделяется на психологическую и педагогическую. Если психологическая когнитология изучает проблемы усвоения знаний с позиций психологии (развитие памяти и мышления обучающихся), то педагогическая – проблемы формирования знаний и последующей их диагностики на основе таксономических моделей обучения.
Известно достаточно большое количество исследований по психологической когнитологии. Можно отметить таких авторов как П.Я. Гальперин, В.И. Гинецинский, Б. Блум и др., работы которых носят в основном теоретический характер. В единственной работе по педагогической когнитологии В.И. Гинецинского «Знание как категория педагогики: опыт педагогической когнитологии», изданной в Ленинградском государственном университете в 1989 году рассмотрены самые общие вопросы.
Необходимость дальнейшего развития этого направления педагогической науки связана с разработкой Национальной системы оценки качества образования, введением в стране государственных образовательных стандартов и ЕГЭ, вхождением России в единое европейское образовательное пространство.
Определение реально достигнутого уровня знаний, получение информации о степени сформированности запланированной структуры знаний позволяет педагогам выявить пробелы (и их причины) в подготовке обучаемых. Научно разработанная и организованная диагностика сформированных и усвоенных знаний может стать индикатором не только качества подготовленности обучающихся, но и объективным показателем преимуществ или недостатков организации учебного процесса.
Объективную оценку качества подготовки обучающихся можно получить на основе педагогических технологий, разработанных на базе квалиметрического и тезаурусного подходов – так называемых квалитативных технологий.
Квалитативная технология формирования и диагностики структуры знаний обучающихся – совокупность методов, разработанных на основе тезаурусного и квалиметрического подходов, с использованием тестовых измерителей, позволяющих проводить формирование структуры знаний и оценку качества подготовки обучающихся.
Тезаурусный подход предполагает использование таксономической модели структуры знаний и позволяет на ее основе разрабатывать тезаурус любой учебной дисциплины, а также осуществлять отбор содержания материала для формирования заданной структуры знаний на фиксированное учебное время и разрабатывать педагогические тестовые материалы с последующей диагностикой знаний.
Квалиметрический подход обеспечивает научность и технологичность процедуры за счет применения математического аппарата педагогической квалиметрии, а также позволяет составлять педагогические тестовые материалы, учитывая не только требования государственных образовательных стандартов учебной дисциплины, но и опыт ведущих специалистов (учителей, преподавателей и т.д.) (Черепанов В.С. Основы педагогической экспертизы: учеб. пособ. – Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2006. – 124 с.).
Содержание разработанной квалитативной технологии формирования и диагностики структуры знаний обучающихся представлено на рис. 1.
Рис. 1. Содержание квалитативной технологии формирования и диагностики структуры знаний обучающихся
2. Новизна технологии, авторский вклад
1. Предложено новое научное направление педагогики – практическая педагогическая когнитология, суть которой заключается в том, что оценку качества подготовки обучающихся необходимо проводить на основе таксономических моделей обучения с учетом разработанного классификатора знаний и способностей, учебных тезаурусов и мониторинга учебных достижений.
2. Создана и обоснована комплексная технология, позволяющая:
· формировать и диагностировать структуру знаний обучающихся на основе методов образовательной квалитологии, педагогической квалиметрии и тезаурусного подхода;
· отбирать содержание материалов для формирования структуры знаний на фиксированное учебное время методом групповых экспертных оценок;
· конструировать педагогические тестовые материалы для диагностики качества знаний.
3. Предложены на основе ГОС авторские методики оценки качества знаний обучающихся (уровня сформированности и «полноты» структуры, объема и скорости «забывания») и сопоставительного анализа уровня сформированности структуры и усвоения знаний учащихся, студентов.
4. Разработана концепция квалитативной технологии формирования и диагностики структуры знаний обучающихся, позволяющая осуществлять мониторинг «полноты» структуры знаний на предметно-содержательном уровне и «прочность» знаний» на содержательно-деятельностном уровне.
- Значимость, воспроизводимость, возможность применения технологии в других предметных областях
Под структурой знаний в нашем исследовании понимается устойчивая и упорядоченная связь между знаниями определенного вида, соотнесенными с содержанием изучаемой учебной информации и классификатором знаний в рамках выбранной модели обучения. Структура знаний определяется в зависимости от категорий обучающихся, а так же специфики их подготовки в образовательном учреждении.
Теория и практика исследований в когнитологии показывает, что качество знаний рассматривается на нескольких уровнях. На предметно-содержательном уровне качество знаний может характеризоваться полнотой, обобщенностью и системностью; на содержательно-деятельностном уровне – прочностью, мобильностью и действенностью. На содержательно-личностном уровне качество знаний должно отражать те свойства личности, которые она приобретает под влиянием воспитания.
Диагностировать одновременно все уровни качества знаний с помощью существующих методов педагогического контроля практически пока невозможно. В рамках проведенного исследования выделим основными критериями на предметно-содержательном уровне – «полноту» структуры знаний, которой соответствует определенный «уровень структуры знаний», на содержательно-деятельностном уровне – «прочность» знаний.
« Полнота» структуры знаний определяется необходимым и достаточным количеством градаций уровней умений и числом видов знаний, необходимых для учебной или иной деятельности обучающегося (учащегося, студента и др.). Под «прочностью» знаний рассматривается результат запоминания, удержания в памяти, сохранение определенных видов знаний. Прочность знаний характеризует скорость «забывания» знаний, которая может быть определена теоретически или экспериментально.
В качестве диагностических средств оценки вышеперечисленных критериев качества структуры знаний в нашем исследовании были выбраны педагогические тесты (как наиболее современные, объективные и достоверные), обеспечивающие реализацию всех основных дидактических принципов.
Разработанная технология универсальна, она может быть использована при диагностике структуры знаний по любому учебному предмету. В табл. 1-4 приведены таксономические модели структуры знаний по физике и органической химии и структуры тестов, разработанные в соответствии с моделями.
Таблица 1. Таксономическая модель структуры знаний по предмету
«Медицинская и биологическая физика»
| № | Виды знаний | Классы дескрипторов | Уровни усвоения дескрипторов |
| 1 | Фактуальные | Понятия | I – III |
| 2 | Сравнительные | Свойства и явления | I – III |
| 3 | Классификационные | Классификации | I – III |
| 4 | Системные | Формулы | I – III |
| 5 | Системные | Законы | I – III |
| 6 | Алгоритмические | Графические объекты | I – III |
| 7 | Ассоциативные | Модели | I – III |
| 8 | Технологические | Методы | I – II |
| 9 | Технологические | Физиопроцедуры | I – II |
| 10 | Технологические | Приборы | I – III |
При разработке модели для отбора знаний использовался классификатор знаний Б. Блума – Р. Гагна – В.С. Аванесова, уровни усвоения соответствуют первым трем уровня таксономии Б. Блума: I – «знание»; II – «понимание»; III – «применение». Выбор трехуровневой системы обусловлен спецификой преподавания дисциплины.
Таблица 2. Таксономическая модель структуры знаний по предмету
«Органическая химия»
| № | Виды знаний | Классы дескрипторов | Уровни усвоения дескрипторов |
| 1 | Фактуальные | Понятия | I-III |
| Формулы веществ | I-III | ||
| 2 | Классификационные | Классификации | I-III |
| 3 | Сравнительные | Свойства и явления | I-III |
| 4 | Алгоритмические | Модели (схемы), механизмы | I-III |
| 5 | Технологические | Методы | I-III |
| Реактивы (приборы, оборудование) | I-III | ||
| 6 | Математически-прикладные | Расчетные формулы | I-III |
| 7 | Обобщенно-абстрагированные | Законы и правила Номенклатура | I-III |
| 8 | Причинно-следственные | Причины | I-III |
При разработке модели для отбора знаний использовался классификатор знаний Б. Блума – Р. Гагна – В.С. Аванесова, уровень усвоения дескрипторов определялся на основании первых трех уровней таксономии В.П. Беспалько. Выбор трехуровневой системы обусловлен спецификой преподавания курса органической химии.
Таблица 3 . Структура теста «Механические свойства биологических тканей»
| № п/п | Виды диагностируемых знаний | Классы дескрипторов | Всего дескрипторов в тезаурусе / в тесте | Количество ТЗ по уровням сложности | |||
| I | II | III | |||||
| 1 | Фактуальные | Понятия | 12 | 9 | 20 | | |
| 2 | Сравнительные | Свойства и явления | 4 | 3 | 12 | | |
| 3 | Классификационные | Классификации | 2 | 2 | 4 | | |
| 4 | Системные | Формулы | 4 | 4 | | 8 | |
| 5 | Системные | Законы | 1 | 1 | | 8 | |
| 6 | Алгоритмические | Графические объекты | 7 | 6 | | 16 | |
| 7 | Ассоциативные | Модели | 5 | 4 | | 12 | 16 |
| Общее количество | 35 | 29 | 36 | 44 | 16 | ||
Таблица 4. Структура теста «Базовые знания по органической химии»
| № п/п | Виды диагностируемых знаний | Классы дескрипторов | Всего дескрипторов в тезаурусе / в тесте | Количество ТЗ по уровням сложности | |||
| I | II | III | |||||
| 1 | Фактуальные | Понятия | 51 | 33 | 2 | 12 | |
| Формулы веществ | 84 | 40 | | | | ||
| 2 | Сравнительные | Свойства и явления | 38 | 34 | | 4 | |
| 3 | Классификационные | Классификации | 31 | 24 | | 6 | 8 |
| 4 | Алгоритмические | Модели (графики) | 17 | 5 | | 4 | |
| Механизмы | 12 | 9 | 4 | 2 | 6 | ||
| 5 | Технологические | Методы | 13 | 6 | 4 | 2 | 8 |
| Реактивы (приборы) | 18 | 9 | 2 | 2 | 2 | ||
| 6 | Математические | Расчетные формулы | 8 | | | | |
| 7 | Обобщенно-абстрагированные | Законы и правила | 8 | 1 | 2 | | |
| Номенклатура | 5 | 3 | | 4 | | ||
| 8 | Причинно-следственные | Причины | 7 | 4 | 2 | 2 | 4 |
| Общее количество | 292 | 168 | 16 | 38 | 28 | ||
В таблицах 3 и 4 и далее по тексту ТЗ – тестовые задания.
Приведем описание математического аппарата для определения численных значений критериев качества знаний.
1. Оценка уровня структуры знаний (УСЗ) обучающихся производится на основании критерия и определяется по формуле
, (1)где – критерий уровня структуры знаний;
– весовые коэффициенты ТЗ I, II … n-го уровней сложности, которые определяются на основании метода групповых экспертных оценок (ГЭО); 
(условие нормировки); 
– число правильных ответов; 
– число ТЗ I, II … n-го уровней сложности.Если 0,9 ≤ ≤ 1, это соответствует «полному» УСЗ; если 0,75 ≤ < 0,9 – «достаточному»; 0,5 < < 0,75 – «удовлетворительному»; ≤ 0,5 – «неудовлетворительному» УСЗ.
2. Определение «полноты» структуры формируемых знаний.
«Полноту» структуры знаний по i-й теме изучаемой дисциплины у k-го обучающегося можно оценить по формуле
, (2)где
– коэффициент сложности диагностируемых знаний при изучении i-й темы, устанавливаемый методом групповых экспертных оценок или по формуле
, (3)где
– число ТЗ, необходимых для проверки определенных видов знаний (по классификатору знаний) на -ом уровне усвоения; 
– то же, но для изучения на предыдущем уровне (например, на первом уровне); У – число уровней усвоения в таксономической модели структуры знаний; Дi – общее количество дескрипторов, изучаемых в i-й теме дисциплины.В формуле (2) –
, (4)где
– число диагностируемых видов знаний по i-й теме; 
– общее число видов знаний, входящих в таксономическую модель структуры знаний дисциплины.Учитывая, что тестируемый может выполнить только z% ТЗ, в формулу (2) вводится коэффициент z, который определяется по формуле
, (5) где
– число правильно выполненных ТЗ k-м тестируемым.Средняя «полнота» структуры знаний выборки обучающихся, имеющих одинаковый уровень структуры знаний, определяется по формуле
, (6)где
– относительная частота «полноты» структуры знаний в выборке r тестируемых, имеющих одинаковый уровень структуры знаний.3. «Прочность» знаний выявляется на основе сравнения объема усвоенных знаний непосредственно после изучения темы (раздела дисциплины) с объемом знаний через несколько месяцев по описанному ниже алгоритму:
Пусть
– объем сформированных знаний по i-й теме k-го обучающегося, который можно определить по формуле
, (7)где
– число базовых дескрипторов i-й темы, усвоенных обучающимся при выполнении теста, который вычисляется по формуле
, (8)где
– число базовых дескрипторов тезауруса учебной дисциплины, определяющих содержание теста по i-й теме; 
– число ТЗ; 
– число правильных ответов тестируемого при выполнении теста; 
– общее число дескрипторов i-й темы (определяется на основании требований ГОС или нормам, установленным в образовательном учреждении).4. Объемы сформированных знаний (
и 
) связаны со скоростью «забывания» формулой
, (9)где
– объем сформированных знаний k-го студента с учетом фактора забывания знаний, который рассчитан аналогично по формулам (8-9) по результатам повторного тестирования; 
– фактор забывания; 
– скорость «забывания» знаний, определена экспериментально на основании формулы (10); 
– время забывания знаний. 
(10); 
, (11)где
– средняя скорость «забывания» [мес-1]; 
– относительная частота скорости «забывания» каждого тестируемого в исследуемой выборке.4. Степень внедрения технологии. Результаты внутренней оценки эффективности технологии
Диагностикой структуры знаний студентов на основе квалитативной технологии обучающихся занимаются на кафедре физики ИГМА более десяти лет. Основным «инструментарием» диагностики является система тестов, которая позволяет качественно и количественно отражать уровень усвоения наиболее важных, базовых, элементов образовательных стандартов (физических явлений, законов, закономерностей, постулатов, понятий, определений и т.п.).
В основу разработки тестов положены научные принципы дидактической тестологии. Содержательную область теста определяет учебный тезаурус медицинской и биологической физики.
Результативность разработанной технологии неоднократно подтверждалась исследованиями качества формируемой структуры знаний студентов первого курса, обучающихся на кафедре физики, практически по всем изучаемым разделам: «Кинематика колебаний», «Волны», «Механические свойства биологических тканей», «Тепловое излучение», «Рентгеновское излучение» и т.д., кафедре общей и биоорганической химии, а также учащихся 10-11-х классов медицинского направления Ижевской гимназии № 56.
В качестве примеров приведем некоторые результаты многочисленных исследований качества формируемой структуры знаний студентов I-го курса по химии и физике в Ижевской государственной медицинской академии.
Рис. 2. Диаграммы формирования структуры знаний студентов первого курса по теме «Кинематика колебаний»
Анализ уровня сформированности структуры знаний студентов по теме «Кинематика колебаний» на основании критерия приведен в табл. 5 (номера ТЗ на рис. 2 соответствуют определенным видам диагностируемых знаний).
Таблица 5. Анализ уровня сформированности структуры знаний студентов
| Виды диагностируемых знаний (классы дескрипторов) | Уровень усвоения (по Б. Блуму) | № ТЗ | Средний уровень сформированности структуры знаний () | |
| Классификационные (классификации) | знание (I) | 1 | полн. | 0,91 |
| Фактуальные (понятия) | знание (I) | 2-9 | дост. | 0,78 |
| Алгоритмические (граф. объекты) | знание (I) | 10 | удов. | 0,64 |
| Алгоритмические (граф. объекты) | понимание (II) | 11, 16, 19 | удов. | 0,65 |
| Системные (формулы) | понимание (II) | 12-15, 17, 18 | удов. | 0,69 |
| Системные (законы) | понимание (II) | 20, 21 | удов. | 0,55 |
| Системные (законы) | применение (III) | 22-25 | удов. | 0,60 |
| Алгоритмические (граф. объекты) | применение (III) | 26-30 | удов. | 0,66 |
На рис. 3 и в табл. 6 приведены сопоставительные данные оценки уровня структуры знаний и среднего объема сформированных знаний студентов первого курса ИГМА непосредственно после изучения определенных тем по органической химии и физики (I тестирование) и через пять месяцев по этим же темам (II тестирование). Анализ данных показывает на закономерное снижение уровня структуры знаний и уменьшение объема знаний студентов через пять месяцев по обоим предметам, при значительно отличающихся показателях I-го тестирования.
Рис. 3. Диаграмма распределения студентов по уровню структуры знаний по химии и физике
Таблица 6. Оценка среднего объема сформированных знаний
| Уровень структуры знаний | Средний объем сформированных знаний | |||
| I тестирование (  ) | II тестирование (  ) | |||
| химия | физика | химия | физика | |
| полный | 0,57 | 0,77 | 0 | 0,71 |
| достаточный | 0,44 | 0,66 | 0,46 | 0,58 |
| удовлетворит. | 0,37 | 0,55 | 0,35 | 0,48 |
| неудовлетворит. | 0,26 | 0,46 | 0,25 | 0,39 |
В табл. 7 и 8 приведены данные оценки средней скорости «забывания» знаний по химии (фрагмент) и физике студентов первого курса ИГМА
Таблица 7. Оценка средней скорости «забывания» знаний по химии студентов первого курса ИГМА
| № п/п | Виды диагностируемых знаний (уровень сложности) | I тестиров. | II тестиров. | Ср. скорость «забывания» знаний | |||
| Средний уровень структуры знаний () | |||||||
| 1 | Фактуальные (I) | неуд. | 0,46 | неуд. | 0,44 | 0,006 | |
| 2 | Фактуальные (II) | удов. | 0,69 | удов. | 0,59 | 0,033 | |
| 3 | Сравнительные (II) | удов. | 0,56 | удов. | 0,56 | 0,003 | |
| 4 | Сравнительные (III) | удов. | 0,59 | удов. | 0,54 | 0,012 | |
| 5 | Классификационные (II) | удов. | 0,60 | удов. | 0,54 | 0,022 | |
| 6 | Алгоритмические (модели) (II) | удов. | 0,73 | удов. | 0,65 | 0,050 | |
| 7 | Алгоритмические (механизмы) (I) | удов. | 0,60 | неуд. | 0,45 | 0,005 | |
| 8 | Алгоритмические (механизмы) (II) | дост. | 0,90 | полн. | 0,91 | -0,020 | |
| 9 | Алгоритмические (механизмы) (III) | неуд. | 0,50 | неуд. | 0,44 | 0,042 | |
| 10 | Технологические (методы) (I) | удов. | 0,68 | удов. | 0,56 | 0,047 | |
| 11 | Технологические (методы) (II) | неуд. | 0,39 | неуд. | 0,23 | 0,106 | |
| . | … | … | … | … | … | … | |
| 18 | Причинно-следственные (I) | удов. | 0,66 | дост. | 0,81 | -0,042 | |
| 19 | Причинно-следственные (II) | неуд. | 0,45 | неуд. | 0,35 | 0,050 | |
| 20 | Причинно-следственные (III) | удов. | 0,57 | неуд. | 0,48 | 0,039 | |
Как показывает анализ табл. 7, наибольшая скорость «забывания» по химии у технологических (методы) знаний
= 0,106 (ТЗ II-го уровня сложности). Это проверка знаний не только химических свойств определенных классов органических веществ, но и представление о сущности методов их идентификации: этапов, преимуществ перед другими методами, внешнего проявления. Наименьшая скорость «забывания» у причинно-следственных знаний = - 0,042 (ТЗ I-го уровня сложности), – это знание принципов действия наиболее часто применяемых в бытовых ситуациях лекарственных веществ. К этой же категории относятся алгоритмические (механизмы) знания (ТЗ II-го уровня сложности) = - 0,02, – это знание стадий механизмов химических реакций, процессов, происходящих на этих стадиях и их значения. Эти результаты говорят о пролонгированной актуализации знаний и их практической значимости для студентов в перспективе будущей профессии. Таблица 8. Оценка средней скорости «забывания» знаний по физике студентов первого курса ИГМА
| № п/п | Виды диагностируемых знаний (уровень сложности) | I тестиров. | II тестиров. | Ср. скорость «забывания» знаний | ||
| Средний уровень структуры знаний () | ||||||
| 1 | Фактуальные (I) | дост. | 0,77 | удов. | 0,70 | 0,10 |
| 2 | Сравнительные (I) | дост. | 0,77 | удов. | 0,59 | 0,27 |
| 3 | Классификационные (I) | дост. | 0,88 | дост. | 0,76 | 0,15 |
| 4 | Системные (формулы) (I) | удов. | 0,67 | удов. | 0,58 | 0,14 |
| 5 | Системные (законы) (I) | удов. | 0,69 | удов. | 0,52 | 0,28 |
| 6 | Системные (законы) (II) | удов. | 0,56 | неуд. | 0,48 | 0,15 |
| 7 | Системные (законы) (III) | удов. | 0,68 | удов. | 0,59 |  0,14 |
| 8 | Алгоритмические (I) | дост. | 0,82 | удов. | 0,60 | 0,31 |
| 9 | Алгоритмические (II) | дост. | 0,82 | удов. | 0,69 | 0,17 |
| 10 | Алгоритмические (III) | неуд. | 0,50 | неуд. | 0,45 | 0,11 |
| 11 | Ассоциативные (I) | удов. | 0,62 | неуд. | 0,42 | 0,39 |
| 12 | Ассоциативные (II) | удов. | 0,67 | неуд. | 0,44 | 0,42 |
| Средняя скорость «забывания» знаний | 0,24 | |||||
Анализ данных табл. 8 показывает, что наибольшая скорость «забывания» по физике у ассоциативных знаний
= 0,39; 0,42 (ТЗ I и II-го уровней сложности), – это проверка знаний не только свойств изучаемых моделей (гладких, скелетных мышц, костной ткани и т.п.), но и сопоставительный анализ графиков изменения действующей силы и относительной деформации в зависимости от времени. Наименьшая скорость забывания – у фактуальных знаний = 0,10 (ТЗ I-го уровня сложности). Это знание понятий деформации, упругой, неупругой деформации и т.п. Достаточно высокая скорость забывания у сравнительных знаний = 0,27 (ТЗ I-го уровня сложности). Эти данные позволяют говорить об отношении студентов первого курса ИГМА к значимости данных предметов для овладения будущей профессией, – логическим продолжением общей и биоорганической химии на старших курсах являются предметы биохимия, фармакология, патофизиология и др. Кроме того, объяснение данному факту заложено в программе вступительных экзаменов в медицинские вузы, где предмет химия является профильным, и ему при подготовке уделяется должное внимание, а по физике учитывается лишь оценка в аттестате наряду с другими общеобразовательными предметами.
Проблема получения достоверных и сопоставимых данных о качестве подготовки обучающихся является актуальной и основополагающей в образовательном процессе.
Разработанная квалитативная технология формирования и диагностики структуры знаний обучающихся, автоматизированная с помощью статистических программ обработки данных, позволяет:
▪ провести анализ качества формируемой структуры знаний студентов на основе таксономической модели учебной дисциплины, выявить пробелы в усвоении отдельных видов знаний;
▪ количественно оценить уровень сформированной структуры знаний обучаемых (полный, достаточный, удовлетворительный, неудовлетворительный) на основании критерия уровня сформированности структуры знаний;
▪ провести оценку объема сформированных знаний, «полноты» структуры знаний, «прочности» структуры знаний, определить скорость «забывания» знаний каждого студента или группы студентов;
▪ внести изменения в методику проведения практического занятия (семинара) на основе данных о скорости «забывания» знаний;
▪ наметить пути для дальнейшего совершенствования качества и результативности учебного процесса.
Определение квалиметрических показателей формирования знаний обучающихся дает возможность получать объективную, полную, достоверную информацию о состоянии учебного процесса в режиме реального времени.
- Распространение технологии (патенты, публикации, мастер-классы и т.д.)
Основные положения и результаты исследования нашли отражение более чем в 70 публикациях автора, среди них:
I. Монографии
1. Снигирева Т.А. Структура знаний обучаемых: концептуально-программный подход / под ред. В.С. Черепанова. – Ижевск: Экспертиза, 2004. – 84 с. (с грифом Уральского отделения Российской академии образования)
2. Снигирева Т.А. Основы квалитативной технологии диагностики структуры знаний обучаемых / под ред. В.С. Черепанова. – М. – Ижевск: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, Экспертиза, 2006. – 128 с.
3. Любимова О.В., Снигирева Т.А. Основы педагогической когнитологии и образовательной нормологии: монография. – Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. – 124 с. – (Курс теоретической и экспериментальной педагогики / под общ. ред. В.С. Черепанова. Образовательная нормология. В 4 ч. Ч 3)
II. Публикации в изданиях, включенных в реестр ВАК РФ
4. Снигирева Т.А. Технологии оценки качества структуры знаний обучаемых // Образование и наука. – 2005. – 6(36). – С. 30-37.
5. Снигирева Т.А. Диагностика «нормативной» структуры знаний // Интеграция образования. – 2005. – №4 (41). – С. 55-58.
6. Снигирева Т.А., Ворсина Е.В. Мониторинговые исследования при диагностике структуры знаний обучаемых // Интеграция образования. – 2005. – №1/2. – С. 20-24.
7. Снигирева Т.А. Нормированная структура знаний // Школьные технологии. – 2005. – №2. – С. 124-127.
8. Снигирева Т.А. О формировании и диагностике структуры знаний учащихся по физике в профильных классах медицинского направления // Наука и школа. – 2006. – №7. – С. 24-26.
9. Снигирева Т.А. Оценка «прочности» структуры знаний обучаемых // Вестник ВГТУ. – Серия «Проблемы качества повышения специалистов». – Воронеж, 2006. – С. 37-40.
10. Снигирева Т.А. Интерпретация результатов диагностики структуры знаний обучаемых // Вестник ИжГТУ. – 2006. – №1(29). – С. 106-109.
11. Снигирева Т.А. Методика определения надежности тестовых результатов // Вестник ИжГТУ. – 2006. – №2(30). – С. 93-95.
12.Черепанов В.С., Снигирева Т.А., Комкова О.Г. Методика оценки уровней незнания обучаемых // Образование и наука. – 2006. – №6 (42). – С. 28-37.
13. Снигирева Т.А., Комкова О.Г. Диагностика «прочности» структуры знаний обучаемых // Интеграция образования. – 2006. – № 4. – С. 38-42.
14. Снигирева Т.А. Алгоритм квалитативной технологии диагностики структуры знаний обучающихся // Педагогический журнал Башкортостана. – №6(19). – 2008. – с. 26-34.
15. Станкевич Т.Г., Снигирева Т.А. Результаты диагностики уровня обученности студентов с использованием многовариантных тестовых заданий // Вестник Костромского гос. ун-та им. Н.А. Некрасова. Серия: Педагогика. Психология. Социальная работа. Ювенология. Социокинетика. – 2008. Т. 14. – № 6. – С. 67-71.
16. Снигирева Т.А., Комкова О.Г. Особенности диагностики структуры знаний обучающихся в педагогической когнитологии // Образование и наука. – 2009. – № 6(63). – C. 44-49.
17. Черепанов В.С., Снигирева Т.А., Станкевич Т.Г. О необходимости применения различных подходов к оцениванию результатов тестирования с использованием заданий с выбором нескольких правильных ответов // Педагогический журнал Башкортостана. – 2010. – № 1. – С. 85-91.
18. Снигирева Т.А., Комкова О.Г., Баранова Л.В. Структурирование как фактор повышения качества формирования знаний студентов // Вестник ВГТУ. – Серия «Проблемы качества повышения специалистов». Т. 6 – №10 – Воронеж, 2010. – С. 104-110.
III. Учебные пособия, методические разработки
19. Снигирева Т.А., Ворсина Е.В., Баранова Л.В. Учебный тезаурус курса медицинской и биологической физики. Механические колебания и волны: учеб.-метод. пособ. – Ижевск: ИГМА, 2006. – 52 с.
20. Снигирева Т.А. Технология разработки педагогических тестовых материалов: науч.–метод. пособие / под ред. В.С. Черепанова. – Ижевск: ИГМА, 2006. – 22 с. (с грифом Уральского отделения Российской академии образования)
21. Снигирева Т.А. Методика диагностики структуры знаний обучаемых на основе квалитативной технологии: науч.–метод. пособие / под ред. В.С. Черепанова. – Ижевск: ИГМА, 2006. – 30 с. (с грифом Уральского отделения Российской академии образования)
6. Общественное признание технологии (победы в конкурсах, дипломы и т.д.)
1. Разработка квалитативной технологии была выполнена в рамках научно-исследовательской программы «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инновации» в соответствии с планом важнейших НИР Уральского отделения РАО на 2006-2010 гг. (разд. 3, п. 3.21 «Разработка теоретических основ и квалитативной технологии формирования и диагностики структуры знаний обучаемых»).
По итогам реализации «Комплексной программы научно-исследовательских работ УрО РАО «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций»(2006-2008гг.) за успешную многолетнюю научно-организационную работу и достигнутые научно-практические результаты Снигирева Т. А. награждена грамотой (приказ №_007-Н от 24 ноября 2009 г. «О награждении грамотами Учреждения Российской академии образования «Уральское отделение» научных, педагогических и руководящих работников – активных участников реализации «Комплексной программы научно-исследовательских работ УрО РАО «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций»).
2. Монография «Основы педагогической когнитологии и образовательной нормологии» (авторы Любимова О.В., Снигирева Т.А.), представленная на первый Сибирский региональный конкурс «Университетская книга – 2009», организованный Омским гос. ун-том им. Ф.М. Достоевского, награждена Дипломом в номинации «Лучшее научное издание по педагогическим наукам» как одна из книг в серии «Образовательная нормология», изданная в четырех частях.