К.е.н. Гіковатий В.М.

Харківський національний економічний університет

Підхід до формування навчальних програм за фахом

В сучасних умовах ринку праці, соціальної відповідальності системи освіти перед суспільством, поява нових інформаційних технологій і ряд інших обставин створили передумови до перетворень навчальних процесів у вищих навчальних закладах, цілями яких є, насамперед, підвищення якості освіти й забезпечення його доступності. Під якістю освіти розуміється така підготовка фахівців, при якій їхнє становлення як професіоналів відбувається в навчальному закладі, а не на робочому місці, як було в минулому й існує сьогодні. Доступність освіти повинна забезпечуватися не тільки можливістю одержання вищої освіти як такої, але й можливістю, поповнення й відновлення знань протягом всього життя шляхом перекваліфікації та самоосвіти.

Для досягнення цієї мети необхідно забезпечити відповідність між знаннями, уміннями та навичками необхідними у реальних умовах, і тими, які надаються в вищих навчальних закладах.

У матеріал «Болонський процес: плюси й мінуси, за й проти» [3] відзначається, що «в ідеалі саме із з'ясування відповідних завдань повинне починатися проектування навчальної програми, що веде до одержання того або іншого академічного ступеня: необхідно (чинностями експертів, із залученням потенційних роботодавців та інших зацікавлених осіб) визначити, по можливості, повний набір знань, умінь та навичок, якими повинен володіти випускник, освоївши програму» [3]. Таким чином, один з шляхів це залучення до формування програми експертів. Зазначеної мети можна досягти й другим шляхом, суть якого полягає у наступному.

Функціонування підприємства з однаковим або подібним видом діяльності, для яких підготовляються фахівці, являють собою виробничо-економічні системи. Функції цих систем добре відомі. Також відомі й типові завдання, які необхідно вирішувати в рамках цих функцій. Найчастіше ці завдання носять комплексний характер и для їх рішення залучаються знання з різних предметних областей. Фахівці, які підготовляються у вузах, насамперед, повинні вміти вирішувати саме такі завдання. Перелік типових завдань на підприємстві кінцевий і відносно не великий. Оскільки ці завдання доводитися вирішувати постійно, то алгоритм їхнього рішення, а також необхідні знання й уміння добре відомі. Якщо зробити декомпозицію алгоритму рішення завдання з метою вичленовування всіх значень й умінь, то після виконання такої роботи буде отримано вичерпний перелік використаних знань необхідних при рішенні завдання. Декомпозиція декількох завдань дає сукупність, використовуваних для їхнього рішення знань. Однак яким би великим не було число завдань, що піддані декомпозиції, бути впевненим до кінця, що отримано всю сукупність потрібних для рішення завдань знань, не можна.

Таким чином, необхідний ще один механізм, за допомогою якого можна було б установити всю повноту знань необхідних для рішення типових завдань конкретному виді діяльності. Аналог такого механізму розглядається в роботі [2] «Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах», в основі якого лежить база даних. У ній всі знання й уміння з різних предметних областей представлені виді семантичної мережі графів і логічних зв'язків між об'єктами бази знань. Таким чином, мережа знань буде являти собою карту знань.

Якщо на карту знань накласти ті знання, які були отримані при декомпозиції типового завдання, то на карті залишиться «відбиток» цих знань. Відновивши на цьому «відбитку» всі відсутні вузли й зв'язки шляхом запозичення їх з існуючої карти одержимо всю сукупність знань необхідних для рішення типового завдання. Повторивши, описану процедуру з множиною типових завдань одержимо сукупність знань необхідних фахівцеві в його реальній діяльності. Отримана сукупність знань є основою для формування навчальної програми, навчального курсу по підготовлюваній спеціальності. Для її остаточного формування необхідно з'ясувати потенціал наявних знань у того, якого навчають, на вході, що б установити з яким вузлом семантичної мережа починати навчальну програму й задати той потенціал знань, що буде придбаний у результаті навчання.

Для кількісної оцінки потенціалу знань повинен бути використаний показник, який би інтегрував в собі два істотних фактори, що впливають на якість підготовки фахівця:

- ступінь абстракції, на якому представляються знання;

- ступінь засвоюваності цих знань;

Такий показник можна розробити, ґрунтуючись на відповідних показниках, розглянутих при аналізі системи знань КАДИС [1]. Сформуємо матрицю, у якій найменуванням рядків будуть характеризувати ступінь абстракції подання знань, а найменуваннями рядків будуть відбивати ступень засвоюваності навчального матеріалу (табл. 1).

Таблиця 1

Розрахунок значень кількісної оцінки потенціалу знань

Засвоюваність (aотн) Абстракція (bотн)	Розуміння (0)	Упізнання (0,25)	Відтворення (0,5)	Застосування (0,75)	Творчість (1)
Описова (0,25)	0,25	0,5	0,75	1	1,25
Аналітико-синтетична (0,5)	0,5	0,75	1	1,25	1,5
Математична (0,75)	0,75	1	1,25	1,5	1,75
Аксіоматична (1)	1	1,25	1,5	1,75	2

Далі для того, що б система відповідала для показників абстракції й засвоюваності були розмірні розрахуємо їх щодо найбільшого значення.

Тоді b_отн =(0,25; 0,5; 0,75; 1), а a_отн = (0; 0,25; 0,5; 0,75; 1)

У кожнім полі матриці на перетинанні відповідних рядків і стовпців запишемо одиницю значень відносних показників, які приймає рядок і стовпець. З матриці видно, що значення сум змінюються від 0,25 до 2 із кроком 0,25 і відображають собою сумарна якість двох факторів.

Позначимо показник потенціалу знань

l = (0,25; 0,5; 0,75; 1,0; 1,25; 1,5; 1,75; 2).

Аналізуючи матрицю можна побачити, що уздовж діагоналей значення показників (однакові вони утворять лінію базових знань). Лінія характеризує глибину підготовки фахівця. Наприклад, лінія з потенціалом знань l = 1,25 свідчить про те, що той, якого навчають, може ідентифікувати отримані знання на рівні математичної абстракції, застосовувати на рівні аналітико-синтетичної абстракції й генерувати ідеї на описовому рівні абстракції.

Уведений показник потенціал знань l і відповідна йому лінія базових знань дозволяє оцінити початкові знання того, якого навчають, і задати рівень підготовки за різними курсами, що входять в цикл дисциплін навчальної програми підготовки фахівця.

Після введення у відібрану сукупність знань обмежень, які накладаються показником l, із сукупності відбирається те семантична мережа, що повинна входити в навчальну програму підготовки того, якого навчають, по заданому фаху.

В результаті виконання роботи отриманні наступні результати.

Запропоновано спосіб формування навчальної програми курсу та/або спеціальності, при якому знання, вміння та навички, що отримує той, кого навчають, в повній мірі ідентичні потребам в реальній практичній діяльності. Обсяг знань, наданих в рамках курсу (спеціальності) відповідає умові необхідності та достатності.

Розроблено кількісний показник для оцінки потенціалу знань того, кого навчають, завдань в навчальній програмі, та рівня наданих знань.

Література

1. Інтернет: http://informika.ru. Проектирование комплексов автоматизированных дидактических средств.

2. Інтернет: www.rabinovitch.ru/public/art02_2002_04_10.pdf. І. А. Башманова, П. Д. Рабиновича. Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах.

3. Інтернет: www.relga.ru Болонский процесс: плюсы и минусы, за и против....