Планирование и организация учебного процесса в вузе на основе информационной технологии индивидуализированного обучения

Необходимость повышения качества учебного процесса в современных условиях является объективной необходимостью [1]. В настоящее время общепризнано, что одним из основных средств повышения качества учебного процесса в высшей школе является индивидуализация обучения [2, 3, 4, 5, 6]. Так, в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 29 декабря 2001 года № 1756 —р об одобрении Концепции модернизации российского образования на период до 2010 г. [7, 8, 9] предусматривается профильное обучение и ставится задача создания «системы специализированной подготовки (профильного обучения), ориентированной на индивидуализацию обучения». Информатизация вузов открывает в этом направлении новые, ранее не использованные, возможности. Хотя широкое применение АСУ-вуз и тестирующих систем позволяет получить подробную информацию о ходе учебной деятельности каждого студента [10, 11, 12, 13], в настоящее время эта информация используется, в основном, только на «первом уровне» системы обучения — в непосредственном учебном процессе «преподаватель-студент». Она не оказывает влияния на планирование и организацию самого учебного процесса. Причина этого кроется в отсутствии необходимых достаточно сложных математических моделей и реализующих их комплексов программ [3].

Между тем, индивидуализация, а, следовательно, и качество учебного процесса возрастут, если:

• последовательность преподавания дисциплин, без нарушения их структурно-логической связи, будет определяться с учетом готовности конкретного потока к их освоению с тем, чтобы использовать оставшееся до изучения «отодвинутых» на более поздний срок дисциплин время для дополнительной подготовки к ним студентов;

• студенты смогут более эффективно распределять свое время между учебной, трудовой и иными видами деятельности;

• студенты получат возможность индивидуализации сроков промежуточной аттестации в семестре с учетом их интересов и доминирующих целей, если это не повлечет за собой нарушение логики учебного процесса.

Реализация указанных возможностей требует учета огромного количества факторов, что невозможно без применения довольно сложных оптимизационных математических моделей, баз данных и информационных технологий.

Цель диссертации состоит в совершенствовании управления учебным процессом в вузах путем индивидуализации процесса обучения за счет использования математического моделирования и информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) [14, 15] в условиях* телекоммуникационной среды (ТКС) вуза [16, 17, 18].

Ее актуальность определяется необходимостью повышения качества подготовки специалистов. Подготовка специалистов по любому направлению имеет свою специфику. Безусловно, эти особенности должны быть учтены при разработке математических моделей и комплексов программ, направленных на повышение качества подготовки специалистов в соответствующих областях. Для апробирования создаваемой технологии выбрана сфера подготовки специалистов в области инфокоммуникаций [19, 20]. В качестве основных специфических моментов подготовки специалистов в области инфокоммуникаций можно выделить следующие [21]:

• высокая компьютерная вооруженность и компетентность каждого обучаемого в данной области,.

• обусловленное этим интенсивное использование ИКТ в процессе обучения,.

• индивидуальный темп овладения инфокоммуникационными технологиями,.

• освоение большого числа дисциплин, предусматривающих создание законченных продуктов деятельности.

Важно, что эффективная система подготовки таких специалистов может быть организована в рамках существующей в вузах поточной системы обучения и не требовать при этом кардинальной ломки сложившегося учебного процесса. Однако для этого необходимо решение ключевых задач.

1. Разработка организационно-методической структуры планирования и организации индивидуализированной подготовки специалистов с активным применением ИКТ в условиях ТКС вуза.

2. Обоснование необходимости математического моделирования при реализации разработанной системы индивидуализированной подготовки специалистов и разработка оптимизационных математических моделей индивидуализированной их подготовки.

3. Разработка информационной системы и комплекса программ для исследования и поддержки индивидуализированной подготовки специалистов.

4. Внедрение результатов и анализ их эффективности.

Задача индивидуализированной подготовки студентов может быть формализована с использованием терминологии многокритериальных систем (МС) [22]. Пусть множество студентов является внешним множеством по отношению к образовательной системе, в то время как ее множество стратегий представляет собой совокупность альтернативных обучающих проектов, например, вариантов учебного графика или технологической карты освоения учебной дисциплины. В этом случае функция локальной эффективности /(х, у) определяет эффективность подготовки студента х еХ по учебному графику у еУ. Индивидуализация обучения состоит в оптимальном выборе некоторого подмножества проектов А={у1}1=1.т с У и определенной на X распределяющей функции Е (х), сопоставляющей каждому студенту х еХ номер того элемента А, за которым студент закреплен.

Эффективность образовательной системы, рассматриваемой в рамках гарантирующей многокритериальной системы (ГМС), характеризуется в этом случае минимальным гарантированным качеством освоения учебного материала по всему контингенту студентов, то есть качеством подготовки самого «слабого» студента. Образовательная система, рассматриваемая в рамках интегральной многокритериальной системы (ИМС), характеризуется средним уровнем подготовки по всему контингенту. Очевидно, что оба подхода страдают однобокостью. Как минимум, их необходимо рассматривать одновременно, добавив еще и критерий, определяющий максимальную подготовку, например, наиболее «сильного» студента. Такая присоединенная задача является задачей векторной оптимизации. Она, в свою очередь, может быть представлена как задача оптимизации расширенной многоцелевой системы с внешним множеством Храсш = Х*К, где К — множество неопределенных значений весовых коэффициентов в линейной свертке частных критериев. Указанный подход лежит в основе математических моделей, разработанных в настоящей диссертации, при этом понятия теории МС интерпретируются в соответствии со спецификой решаемой задачи.

В процессе работы над диссертацией использовались следующие методы исследования:

• методы системного анализа и теории оптимального управления,.

• методы линейного программирования,.

• методы целочисленной оптимизации,.

• методы проектирования информационных систем и реляционных баз данных,.

• технологии сетевого программирования,.

• методики определения достоверности и валидности результатов тестирования [23, 24, 25].

В диссертации получены следующие новые научные результаты: • предложена новая технология подготовки специалистов, отличающаяся индивидуализацией учебных графиков, технологических карт и непосредственного процесса обучения на основе комплекса специальных математических моделей и программ,.

• впервые разработана математическая модель формирования оптимального распределения дисциплин по циклам обучения на основе учета кластерной готовности обучаемых,.

• впервые предложена математическая модель оптимального формирования индивидуализированных технологических карт дисциплин в семестре,.

• разработана новая информационная технология непрерывного дистанционного мониторинга индивидуальной учебной деятельности обучаемых с кластеризацией потока, отличающаяся тесной интеграцией с учебным планом отдельных дисциплин и рабочим графиком обучения.

Практическим результатом диссертации является разработка информационная системы поддержки индивидуализированного обучения в вузе. Разработанный при этом банк тестовых заданий по дисциплине «Корпоративные информационные системы» сертифицирован для проведения аттестации учреждений высшего образования Российской Федерации (Сертификат № 382 834 от 29.06.2007 органа по сертификации программно-дидактических тестовых материалов и технологий компьютерного тестирования «ТЕСТ-Профобразование») [26]. Результаты внедрены в учебный процесс на факультете информационных систем и технологий (ИСТ) Самарского государственного архитектурно-строительного университета (СГАСУ).

Работа докладывалась на трех международных и семи Всероссийских научных конференциях в Москве, Уфе, Нижнем Новгороде и Самаре. Основные результаты диссертации представлены в 20-ти публикациях, в числе которых числе три в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций.

ВЫВОДЫ.

В диссертации разработана новая технология подготовки специалистов, позволяющая повысить эффективность функционирования управления учебным процессом, отличающаяся индивидуализацией учебных графиков, технологических карт и непосредственно процесса обучения на основе комплекса специальных математических моделей и программ и получены следующие результаты.

1. Применение разработанной математической модели формирования оптимального распределения дисциплин по циклам обучения на основе учета кластерной готовности обучаемых позволила повысить общую готовность студенческого потока по варьируемым дисциплинам с 3.8 до 4.3 балла.

2. Применением предложенной математической модели оптимального формирования индивидуализированных технологических карт при освоении дисциплин в семестре удалось достичь снижение пика недельной нагрузки при промежуточной аттестации в среднем на 40%.

3. Использование в учебном процессе модели динамической кластеризации студенческой группы позволяет консолидировать группу в процессе обучения и минимизировать количество студентов, систематически не выполняющих учебную нагрузку.

4. Использование в учебном процессе информационной модели непрерывного дистанционного мониторинга позволило обеспечить уровень академической успеваемости на момент завершения семестра на уровне 80% в среднем по группе с максимальным разбросом в 20%.

5. Опытным внедрением в Самарском государственном архитектурно-строительном университете и Самарском государственном университете путей сообщения, выдвинутых в диссертации положений, доказана их эффективность в плане повышения качества управлением учебным процессом.