Бершадский Александр Моисеевич ( bam@stup ac ru ), Бождай Александр Сергеевич ( bozhday@yandex ru ), Эпп Виталина Викторовна ( penzado@stup ac ru ). Пензенский государственный университет Аннотация Вдоклад
| Вид материала | Доклад |
- Александр Сергеевич Пушкин Руслан и Людмила «Александр Сергеевич Пушкин. Собрание сочинений, 1040.95kb.
- Информационная среда мониторинга деятельности кафедры бершадский А. М. (bam@pnzgu ru),, 74.61kb.
- Александр Сергеевич Пушкин план I биография, 361.63kb.
- Паволоцкий Александр Владимирович ( apavolotsky@mail ru ) Московский Педагогический, 109.29kb.
- Александр сергеевич даргомыжский, 101.98kb.
- Биография пушкин александр Сергеевич (1799 — 1837), 202.17kb.
- Лобанов Александр Моисеевич Судебно-медицинская оценка последствий физического насилия, 363.29kb.
- Горе от зеленого, или Прости, Александр Сергеевич, 35.16kb.
- Пузанов Александр Сергеевич. Он рассказывал о том, что наша планета постепенно переходит, 54.47kb.
- Программа программный комитет исаев Александр Сергеевич, академик ран, д б. н., научный, 427.64kb.
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ В ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ.
Волчихин Владимир Иванович (rectorat@penzgu.ru), Бершадский Александр Моисеевич (bam@stup.ac.ru), Бождай Александр Сергеевич (bozhday@yandex.ru), Эпп Виталина Викторовна (penzado@stup.ac.ru).
Пензенский государственный университет
Аннотация
В докладе рассматриваются такие направления научной деятельности вуза как: разработка методов статистического анализа и прогнозирования деятельности системы образования; разработка концепции мониторинга комплексной инфраструктуры территории; разработка методик оценки потребностей в специалистах для регионального рынка труда; разработка системы компьютерного тестирования знаний.
Структурные и поведенческие характеристики образовательных систем (ОС) различного уровня и территориального охвата зависят от целого ряда факторов и процессов. Несмотря на унифицированную организационно-правовую основу ОС в масштабах всей Российской Федерации, специфические особенности для различных регионов страны могут существенно различаться. Эти различия касаются многих аспектов функционирования ОС: форм и программ обучения, организационного обеспечения образовательного процесса, материально-технического оснащения учебных заведений, взаимосвязи между учебными заведениями различного уровня, связи образовательной системы и рынком труда, привязки к территориальному аспекту и т.п.
На протяжении последнего десятка лет, группой разработчиков Пензенского государственного университета ведутся интенсивные работы по информатизации процессов управления образовательными процессами с учетом специфических особенностей Пензенской области. В качестве основных направлений проводимых научно-практических разработок можно выделить:
- Разработка информационно-математических моделей и концепции мониторинга комплексной инфраструктуры территории (КИТ), под которой понимается совокупность социально-экономических (в т.ч. и образовательной) систем региона, взаимосвязанная в системном единстве за счет привязки к территориальному аспекту.
- Разработка методов статистического анализа и прогнозирования деятельности системы образования с использованием методов экстраполяции, моделирования и интеллектуального анализа (Data Mining).
- Разработка методик среднесрочного прогноза потребности в специалистах для регионального рынка труда.
- Разработка и внедрение системы компьютерного тестирования знаний.
Разработка информационно-математических моделей и концепции мониторинга КИТ.
Территория, на которой функционирует та или иная ОС, является одним из основных факторов, определяющих характер протекающих в ней процессов. Образовательные процессы тесно взаимосвязаны с другими аспектами социально-экономического и промышленного развития территории. Отдельно взятый пространственный участок, даже не большой протяженности, может одновременно включать большое количество естественно-географических, социально-экономических, культурных, промышленных, административных систем, как взаимосвязанных, так и разрозненных. Вся совокупная целостность территориальной инфраструктуры определяющим образом влияет на особенности и закономерности развития образовательной системы данного региона. Таким образом, понятие КИТ позволяет рассматривать в системном единстве всю совокупность естественно-природных, антропогенных и техногенных систем, объединяя их в единую инфраструктуру.
Для реализации компьютерных методов поддержки процесса управления, необходимо формализованное представление КИТ или, иными словами, математические модели, отражающие структурные и поведенческие особенности исследуемой ОС в составе общей социально-экономической инфраструктуры. Предложены три принципиально различных подхода:
- Обобщенная гиперграфовая модель – упрощенное математическое описание ОС на основе теории графов без явного учета влияния смежных социально-экономических слоев.
- Редукционный подход, основанный на описании структурных аспектов ОС с учетом тесных взаимосвязей со смежными социально-экономическим слоями территории.
- Подход на основе целостного анализа, предназначенный для задач, связанных с рассмотрением поведенческого аспекта ОС в составе сложных открытых КИТ.
Разработка методов статистического анализа и прогнозирования деятельности системы образования с использованием методов экстраполяции, моделирования и интеллектуального анализа (Data Mining).
Данное направление работ подразумевает два основных аспекта. Во-первых, разработка многомерной информационной модели данных (многомерного информационного куба), необходимой для реализации хранилища образовательной и социально-экономической статистики. Построение такого хранилища осуществлялось с использованием OLAP-технологии и являлось ключевой задачей, связанной с информационным обеспечением процессов управления ОС. Разработанные механизмы доступа к данным позволяют пользователю получать различные срезы и выборки данных в удобном для дальнейшей обработки виде. Во-вторых, разработка методов анализа и прогнозирования деятельности ОС. В состав разработанных алгоритмов входят алгоритмы статистического анализа на основе предсказательных моделей (модели временных рядов, классификационные модели и т.д.) и алгоритмы статистического анализа на основе описательных моделей (регрессионные модели, модели кластеризации, модели ассоциативных правил. Результаты анализа и прогнозирования, представленные в классическом табличном виде, зачастую, трудны для восприятия и быстрого принятия эффективных решений. С этой целью были использованы геоинформационные технологии, с помощью которых, громоздкие числовые массивы преобразуются в наглядные картографические атласы. Кроме этого, арсенал геоинформационных систем (ГИС) позволяет решать задачи пространственного моделирования и оптимизации структуры ОС (на основе методов пространственного зонирования, сетевого анализа, моделирования поверхностей). Объединение технологий OLAP и ГИС в рамках единой системы мониторинга раскрывает обширные возможности информационной поддержки процесса управления ОС.
Разработка методик среднесрочного прогноза потребности в специалистах для регионального рынка труда.
Актуальная и достоверная информация о потребностях рынка труда в образованных специалистах является крайне полезной с точки зрения управления ОС. Она, фактически, диктует характер и целесообразность подготовки специалистов тех или иных отраслей и специализаций.
На сегодняшней день широко употребляются три основных подхода в исследованиях проблематики прогнозирования потребности рынка труда в квалифицированных специалистах: «технологическая» методика (или «методика сверху»), «социологическая» методика (или «методика снизу»), экспертно-аналитическая методика.
В масштабе Пензенской области была разработана методика прогноза потребности в кадрах с различным уровнем образования с использованием сочетания экспертно-аналитической и «технологической» методик. Из первого метода взята идея модели многомерного прогнозирования и использование ГИС-технологии, а из второго — математическая модель прогнозирования. Осями многомерного куба послужили основные атрибуты согласованного выпуска специалистов различного уровня образования с потребностями рынка труда региона: демографическая статистика; состояние рынка труда, занятости и безработицы; статистика по рынку образовательных услуг; прогноз потребности в специалистах по отраслям экономики; связи высшего профессионального образования и рынка труда; матрицы соответствия структуры подготовки специалистов с высшим, средним и начальным профессиональным образованием (по 28 группам и структуры отраслей народного хозяйства по 14 отраслям с детализацией промышленности по 15-ти подотраслям); коэффициенты ротации для занятого населения. После получения среднесрочного прогноза, его результаты могут быть соотнесены с результатами краткосрочного прогноза (составляемый службой занятости методом опроса представителей предприятий и организаций). Выявленные расхождения предлагается устранять переподготовкой специалистов или перепрофилированием студентов в процессе обучение на основе содержательного анализа программ обучения.
Разработка и внедрение системы компьютерного тестирования знаний.
Компьютерное тестирование это единственная форма контроля знаний позволяющая объективно, своевременно и качественно, с приемлемыми временными и трудовыми затратами, оценить состояние процесса обучения для принятия управленческих решений. Реализация тестирования в виде программных систем, позволяет освободить педагогический персонал от рутинной работы, автоматизировать подготовку тестов, проводить массовое тестирование, внедрить передовые методологии тестирования, требующие существенных вычислительных затрат.
Разработанная программная реализация компьютерной системы тестирования, имеет в своем составе подсистему формирования тестовых материалов, подсистему тестирования, подсистему анализа результатов тестирования и подсистему администрирования пользователей. В качестве основных достоинств и отличий от существующих аналогов можно выделить: фреймовую модель тестового задания, модель хранилища тестовых заданий, гетерогенный адаптивный алгоритм тестирования (позволяющий повысить эффективность тестирования путем минимизации количества тестовых заданий), метод политомической оценки ответов, новые типы тестовых заданий.
Постоянный контроль уровня знаний учащихся и степени освоения учебного материала позволяет строить индивидуальные образовательные траектории (для отдельных студентов), добиваться лучшего усвоения материала (для групп студентов), оперативно контролировать ход учебного процесса и осознанно принимать управляющие решения (для руководства факультета или вуза).
Перспективы дальнейшей работы.
Достигнутые результаты приносят существенный эффект при решении отдельных, частных задач управления ОС. Основной целью дальнейших работ в данном направлении является достижение системного единства разрабатываемых информационных технологий, построение единой комплексной системы мониторинга региональной ОС, тесно связанной со смежными социально-экономическими системами и территориальной спецификой, опирающейся на многомерное представление образовательной статистики и строгие формализованные методы анализа и прогнозирования образовательных процессов.