WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |

n1 и n2 – количество обученных сотрудников КП и ТП.

После детализации и преобразований получены зависимости, связывающие показатель качества продукции с уровнем компетенций сотрудников:

( (1- к ) - dk ) bk к К = Yk - Ykk k ( (1- т ) - dт ) bт т К = Yт - Ym, т т где k и т – коэффициенты, выражающие рост уровня качества продукции от повышения квалификации персонала;

bk и bт – коэффициенты изменения квалификационного уровня (уровня компетенции) персонала;

dk = bk Yk 0,dт = bт Yт0 – весовые коэффициенты.

Область компромисса при распределении ресурсов для КП и ТП определяется из решения систем уравнений при фиксированном значении к и т:

К К Y = 0 Y = k т К К = 0 ; = 0.

m к Y Y К К = 0 = m к Результаты, полученные при решении данных систем, определяют допустимое значение уровня компетенции работников КП и ТП, которое при экономии выделенных ресурсов обеспечит достижение заданного уровня качества продукции (К) при минимизации затрат.

Затраченная на это доля средств к и т является оптимальной с точки зрения обеспечения выпуска продукции требуемого качества К.

Таким образом, предложенный экономико-математический механизм позволяет определить границы области компромисса для ПЦ при распределении инвестиционных средств (пц, к, т, Ук, Ут). Здесь пц – общий объем инвестиций в работы по повышению качества продукции; к, т – доля затрат на обучение персонала КП и ТП; Ук, Ут – оптимальные с точки зрения получения прибыли уровни компетенций персонала. Эти данные позволяют определить заказ вузу на целевое обучение кадров.

При формировании оптимального по соотношению «цена – качество» заказа на обучение и проектирования рационального образовательного процесса необходимо количественно оценить уровень и значимость, как элементных компетенций, так и итоговый интегральный уровень квалификации специалиста в компетентностном формате. Для этого разработан математический инструментарий количественной оценки уровня сформированности компетенции при обучении по образовательной программе в составе УПК. Предложена методика, основанная на составлении профиля элементных компетенций образовательной программы, определении их значимости в общем результате обучения и нахождении зависимости, связывающей эти параметры. Эта методика реализована в виде модели интегральной компетентностной оценки эффективности квалификации специалиста.

Модель имеет вид регрессионной зависимости, выражающей достигнутый уровень квалификации специалиста как сумму факторов, характеризующих уровни сформированности элементных компетенций. С использованием модели можно оценить эффективность компетенций с учетом их значимости (веса) в общей структуре требований к результату обучения и на этой основе рационально распределить образовательные ресурсы. При декомпозиции модели и формировании подмоделей по каждому фактору в их структуру могут включаться другие оценочные критерии. Значимость компетенции определяется на основе статистической обработки данных экспертного исследования.

Общая структура модели следующая:

К0 = 1УК + 2ПК, где К0 – показатель, оценивающий квалификацию специалиста как интегральную эффективность применения набора его компетентностей в профессиональной деятельности;

УК и ПК – значения факторов, определяющих интегральный уровень универсальных (общекультурных) и профессиональных компетенций в соответствии с их составом;

1 и 2 – коэффициенты, характеризующие значимость соответствующего набора компетенций.

В свою очередь факторы представляют собой совокупность критериев, определяющих по каждой компетенции согласованные требования стандарта и работодателей. Критерии связаны с параметрами образовательного процесса, формирующего соответствующие компетенции.

Значение фактора ПК определяет зависимость p ПК = Pi, i i=где p – количество профессиональных компетенций, заложенных в образовательный стандарт или норматив;

Pi – критерий значимости компетенции в составе ПК;

i – коэффициент, характеризующий степень влияния соответствующего критерия на итоговый фактор.

Значение фактора УК определяется зависимостью u УК = wU, i i i=где u – количество универсальных (общекультурных) компетенций, заложенных в образовательный стандарт или норматив;

Ui – критерий значимости компетенции в составе УК;

wi – коэффициент, характеризующий степень влияния соответствующего критерия на итоговый фактор.

Каждая компетенция из приведенного набора формируется в ходе обучения по образовательной программе, состоящей из учебных модулей. Модуль определяет образовательную траекторию. В состав модуля входят учебные единицы:

лекционные курсы, практические задания, семинары, практики, деловые игры, в том числе с использованием активных и интерактивных форм обучения. Часть модуля, обеспечивающую получение законченного промежуточного результата, обозначим как базовый образовательный элемент (БОЭ). Его учебное и ресурсное содержание определяют учебно-методические и организационнораспорядительные документы. Набор БОЭ меняется в зависимости от содержания той или иной компетенции. Каждый БОЭ имеет свой весовой коэффициент, характеризующий степень влияния БОЭ на уровень формирования компетенции (величину критерия).

В рассматриваемой математической модели БОЭ определяют третий уровень декомпозиции модели.

m – количество дисциплин или их разделов, используемых в учебном модуле;

i – весовой коэффициент значимости дисциплины или её раздела для формирования компетенции.

Критерием рационального управления является обеспечение следующих равенств по каждому из факторов ПК и УК:

m m i = или wi =, i i i=1 i=где m – количество дисциплин или их разделов, используемых в учебном модуле;

i – весовой коэффициент значимости дисциплины или её раздела для формирования компетенции.

Оценка коэффициентов модели, определяющих степень значимости соответствующего критерия, производится на основании статистического анализа результатов экспертного исследования.

В работе приведены результаты исследования эффективности компетенций в работе специалиста-менеджера. В наборе элементных компетенций проекта стандарта третьего поколения по направлению «Менеджмент» выделено 11 групп однородных компетенций. Общий вид модели:

K = ( ONK + 2 IK + 3 SLK + 4 PDK + 5OPK + 6 PRK + + + + PRSK PKK 7 9PPK + 10 PSK + 11 KNM ) где ONK – фактор общенаучных компетенций;

IK – фактор инструментальных компетенций;

SLK – фактор социально-личностных и общекультурных компетенций;

PDK – фактор должностных компетенций, обеспечивающих работу с организационными структурами и должностными документами;

OPK – фактор общепредметных компетенций, позволяющих проводить интегрирование и обобщение знаний;

PRK – фактор предметных компетенций, обеспечивающих реализацию функции управления в соответствующих организационных структурах;

PRSK – фактор предметно – специфических компетенций, обеспечивающих деятельность в конкретной области;

PKK - фактор кросс – функциональных компетенций в области коммуникаций;

PPK – фактор профильных компетенций по инновационным разработкам в управлении;

PSK – фактор профессионально – специализированных компетенций, как способности к эффективному управлению;

KNM – фактор ключевых навыков менеджера;

- нормированная значимость фактора, которая определяется экспертным путем по анкетному опросу, i (0,1),i = 1, M.

Выполнена декомпозиция модели по каждому из составляющих ее факторов с учетом набора элементных компетенций, которые формируют интегральную компетенцию, например, для ONK:

ONK i ONK = Y, i i=где i - пороговый уровень компетенции (определяется паспортом компетенции);

УiОНК - значения уровня i-ой компетенции из набора общенаучных компетенций в интервале (0;1) (определяется по результатам аттестации или по расчетным формулам).

Предложена методика определения субъектами рынка труда значимости компетенций в математической модели. Она основана на экспертной оценке факторов тремя группами экспертов (работодатели, выпускники вуза, преподаватели) с использованием методов вероятностного анализа анкетных данных.

Построение выборки анкетного опроса осуществлялось по неслучайному стратифицированному принципу. Социально-демографические характеристики выборки в основном соответствуют данным общей статистики по генеральной совокупности.

Расчет оценочных коэффициентов, определяющих значимость факторов эффективности компетенций, велся по формуле:

i' = xсрi / n, где хсрi - среднее значение уровня компетенции;

n – число экспертов, оценивающих данную компетенцию.

В таблице 1 приведены нормированные значения коэффициентов, опредеi' ленные по формуле i =, где N – количество факторов в оценке уровня компеN тенции (N=11).

Таблица Нормированные значения коэффициентов значимости факторов Факторы i для гр. 1 i для гр. 2 i для гр. компетенций (работодатели) (преподаватели) (выпускники вузов) ONK 0,064 0,071 0,IK 0,086 0,084 0,SLK 0,076 0,077 0,PDK 0,078 0,076 0,OPK 0,060 0,079 0,PRK 0,075 0,075 0,PRSK 0,067 0,065 0,PKK 0,080 0,081 0,PPK 0,076 0,074 0,PSK 0,073 0,072 0,KNM 0,081 0,078 0, Экспериментальные данные обработаны методами статистического анализа с использованием пакета программного обеспечения SPSS.

В итоге получены три оценочные модели. Например, по группе работодателей модель имеет вид:

= (0,064ONK + 0,086 + 0,076 + 0,078 + 0,060OPK + K IK SLK PDK + 0,075 + 0,067 + 0,080 + 0,076 + 0,073PSK + PRK PRSK PKK PPK + 0,081KNM ) Данные модели являются рабочим математическим инструментом при проектировании образовательной программы и принятия решений по распределению ресурсов при управлении учебным процессом компетентностной направленности.

В третьей главе представлены результаты исследований, направленных на повышение эффективности компетентностно-ориентированного образовательного процесса на основе оптимизации затрат ресурсов.

Оптимизация затрат на обучение связана прежде всего с выявлением резервов такого важного ресурса как трудозатраты на образовательный процесс. Для решения этой задачи была разработана математическая модель процесса обучения, адекватная современному компетентностному подходу к результатам обучения.

Анализ используемых в высшей школе образовательных технологий показал, что наибольшая эффективность обучения достигается при сочетании в нем этапов итеративного и креативного содержания, что в свою очередь связано с использованием информационно-рецептивных (усвоение знаний – Н) и креативноформирующих (выработка умений и способностей – К) форм освоения учебного материала. Тогда состав учебного модуля (УМ), при реализации которого формируется компетенция, можно представить в следующем виде:

УМ = (Н1 + К1) + (Н2 + К2 ) +...(Нm + Кm ), где m – число БОЭ в УМ; Н1, Н2,…, Нm – разделы УМ, обеспечивающих усвоение знаний; К1, К2, …, Кm – разделы УМ, формирующих креативные способности.

Для моделирования этапа усвоения знаний (Н) выбрана экспоненциальная зависимость замедленно-асимптотического характера, как наиболее полно отражающая динамику обучения на этом этапе:

y = y1 + (y0 - y1) e-t, или y = y1 + ( y0 - y1) e- k, где (4) y0, y, y1 – начальный, текущий и пороговый уровень обученности;

t и k – показатели трудоемкости (время, количество этапов обучения, число зачетных единиц);

– параметр, характеризующий уровень обучаемости (типологию) личности.

В модели креативно-формирующего этапа обучения (К), основанного на активных и интерактивных формах, использована логистическая зависимость:

y(t) = y0 y1 /( y0 + (y1 - y0 ) e- t или y(k) = y0 y1 /( y0 + ( y1 - y0 ) e- k. (5) Динамика процесса обучения студента при формировании компетентности как изменение уровня обученности в образовательном процессе представлена на рисунке 3.

У(t)-уровень обученности У У Типология I - УТипология IIУt-трудоемкость Yобучения t2 t1 II t3 tti Рисунок 3 - Динамика процесса обучения студента при формировании компетенции Затраты образовательных ресурсов на достижение уровня обученности У зависят от начального уровня обученности и уровня обучаемости (типологии личности). Кривые I и II на рис. 3 показывают, что различие в типологиях ведет к перерасходу ресурсов t = t1II - t1I.

Использование инновационных образовательных технологий, основанных на активном взаимодействии обучаемых, например, выполнении проектных заданий в командах, позволяет приблизить все кривые обучения к оптимальной с точки зрения трудозатрат на формирование компетенции.

При моделировании процесса обучения в рамках БОЭ и УМ приняты следующие обозначения:

n=1,…,N - количество обучаемых в учебной группе;

i=1,…,I - количество УМ (компетенций) в образовательной программе;

m=1,…,Mi - количество БОЭ в i-том УМ;

l=1,…L - количество учебных единиц (лекция, семинары) в БОЭ; при этом l=1,…,l1 - участок итеративного научения Н, l=l1+1,…,L – участок креативного обучения К;

l ym - уровень обученности на итерации l после освоения учебного элемента, как доля освоенных зачетных единиц, соответствующих трудоемкости учебного l элемента; ym [0,1];

l rm - объем учебной работы в зачетных единицах (плановая трудоемкость), соответствующий l-му БОЭ;

l zm – результат обучения – объем успешно выполненной учебной работы при l l l освоении БОЭ; zm = ym rm.

ij 0 - параметр, выражающий эффективность взаимодействия членов учебной группы (команды) при освоении образовательной программы (влияние jтого обучения на i-того, i, j N ).

После преобразований зависимостей (4) и (5), приняв за трудоемкость обучения затраты, которые выражают нарастание объема освоенных зачетных единиц, получим математическую модель изменения уровня обученности n-го студента при освоении им содержания типового БОЭ, входящего в один из УМ.

lN N L l (6) y = y' - (у' - y0)exp(-n ) + y0 y' / (y0 + ( y' - yn )exp(-n rl )) ij r ij n=1 l=1 n=1 l=l1+Данная математическая модель позволяет спроектировать образовательный процесс, оптимальный с точки зрения затрат на достижение результата обучения в виде заданного уровня компетенций. Она используется как при организации рационального компетентностно-ориентированного учебного процесса, так и при проектировании ресурсосберегающих образовательных процессов (ОП).

В работе предложена методика организации учебного процесса, направленная на выявление резервов по трудозатратам. При этом учитывается индивидуальный характер образовательных траекторий и эффект от активных форм обучения. Для управления образовательными ресурсами разработан алгоритм, основанный на прогнозе индивидуальной динамики процесса формирования компетенции.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.