Современные информационные технологии. Компьютерная  инженерия.

Дубовик Т.Н., Кучерявая У.В.

Украинский государственный химико-технологический университет

Разработка алгоритмов оценки объёмов учебной работы при усваивании дисциплин учебной программы по специальности СКС

Важной составляющей процесса обучения в высшей школе является разработка учебных планов и распределение учебных часов по различным видам учебной деятельности (аудиторные занятия, лекции, самостоятельная работа и т.д.). В зависимости от типа дисциплин необходимо варьировать распределение часов. Цель этой работы заключается в том, чтобы разработать критерии оценки продолжительности каждого вида учебной деятельности внутри отведённых на дисциплину часов с целью улучшения восприятия материала. Для этого проводилось тестирования студентов с помощью опросных листов с целью определения желаемой длительности каждого вида учебной нагрузки. Затем опросные листы заполняют преподаватели.

Вначале каждого тетраместра проводилось повторное тестирование с целью выявления изменений в результатах предыдущих тестов [1,2,3]. Дисциплины распределяются по кластерам на основе выводов локального феноменологического анализа. Кластеры дисциплин являются неизменными на протяжении всего исследования, они являются результатом классификации.

Разработан программный исследовательский модуль, который позволяет оценить зависимость рейтинга студентов от объёмов учебной работы. Благодаря результатам исследования преподаватель может принять решение о корректировке учебного курса для достижения лучших результатов обучения.

Тестовые результаты, полученные с помощью программного модуля, являются надёжными, т.к. обеспечивается стабильность распределения часов при повторном тестировании в одной и той же группе исследуемых и близкие значения дисперсии результатов при тестировании в параллельных группах [2,4,5,6].

Алгоритм оценки объёмов учебной работы:

1) на основе феноменологического анализа строятся кластеры дисциплин по объединяющему признаку;

2) формируются таблицы рейтингов учебных дисциплин на основе обработки ведомостей успеваемости по дисциплинам учебной программы. Данное исследование включает анализ рейтингов группы СКС 2009 - 2014 годов обучения;

3) вычисляются рейтинги дисциплин по средним значениям;

4) вычисляются рейтинги для каждого из кластеров по средним значениям рейтингов дисциплин;

5) проводится электронный опрос студентов и преподавателей по оценке времени работы; при этом количество часов, отведённых на дисциплину, не меняется;

6) вычисляется коэффициент линейной корреляции между рейтингами и объёмами учебной работы для каждой из дисциплин;

7) вычисляется коэффициент линейной корреляции между оценками объёмов учебных программ студентами и преподавателями;

8) проводится вычисление коэффициентов линейной корреляции для каждого из кластеров;

9) проводится проверка статистических гипотез о принадлежности выборок к одной генеральной совокупности или о равенстве средних. Проверяется достоверность по t-критерию Стьюдента (для оценки выборок по средним значениям) и по F-критерию Фишера (для оценки выборок по их дисперсиям);

10) строятся законы распределения (гипотеза - нормальный) и сравниваются характеристики законов распределения оценок дисциплин для существующей учебной программы для опросных листов студентов и преподавателей;

11) на основе полученных результатов разрабатываются критерии выбора продолжительности для каждого вида учебной нагрузки внутри дисциплины.

Разработанный алгоритм оценки объёмов учебной работы для каждого вида учебной деятельности позволяет повысить качество обучаемости следующих поколений студентов и проанализировать необходимое соотношение различных видов учебной деятельности в зависимости от того, к какому кластеру принадлежит данная учебная дисциплина.

Литература:

1) Алпатов, А. П. Интеллектуальные управляющие информационные системы [текст] / А.П. Алпатов, Ю. А Прокопчук., В. В Костра., И. А Пилипченко

// Автоматика – 2000: Сб. трудов межд. конф. – Львов: ГосНИИ информационной

инфраструктуры, 2000.– Т.6. – С. 20–24.

2) Дубовик Т.Н., Сергеева О.В., Дубовик Д.Д. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕСТОВЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ Materiały VIII Międzynarodowej naukowi-praktycznej konferencji «Nauka: teoria i praktyka - 2012» Przemyśl Nauka i studia. 2012 - 88 str. –С. 31– 33.

3) Дубовик, Т.Н. Особенности разработки адаптивных компьютерных тренажеров [текст]/ Т.Н. Дубовик // Вестник Черкасского государственного технологического университета, –№4.–2010. –С. 98–105.

4) Аванесов В.С., Хохолова Т.С., Ступак Ю.А., Потап О.Е., Чернявский В.Г., Плискановський С.А. Педагогические тесты. Вопросы разработки и примменения [Текст] Пособия для проподавателей / В.С. Аванесов, Т.С. Хохолова, Ю.А. Ступак, О.Е. Потап, В.Г. Чернявский, С.А. Плискановський – Дніпропетровськ: Пороги, 2005. – 64 с.

5) Дубовик Т.М., Курта А, Бєкєдова С. Информационные технологии в управлении сложными системами. [текст]/ Т.Н. Дубовик // Материалы научной конференции 2011, Днепропетровск, Изд. «Свидлер А.Л.», – С 375 – 377.

6) Дубовик Т.М., Семьонов В.А. К вопросу об адаптации и настройке моделей обучения [текст]/ Т.Н. Дубовик //Региональный межвузовский сборник научных работ «Системные технологии» 3(86) 2013. – С.19–28.