Educational Technology & Society 12(1) 2009

ISSN 1436-4522

МОДЕЛЬ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРА НА ОСНОВЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА И ПРИНЦИПА ПРИРОДОСООБРАЗНОСТИ

Н.К.Нуриев

профессор, д.п.н., заведующий кафедрой информатики и прикладной математики,

Казанский государственный технологический университет,

ул. К.Маркса, 68, г. Казань, 420015, (843)2314119

nurievnk@mail.ru

Аннотация

В монографии построена модель подготовки инженеров на основе компетентностного подхода и принципа природосообразности. В рамках модели спроектированы структура содержания дисциплины, квалиметрическая шкала оценки качества подготовки, а также автоматизированные технологии обучения, мониторинга процесса развития проектно-конструктивных способностей и процесс освоения знаний.

Спроектированные дидактические системы, реализующие подготовку инженеров в рамках модели по разным дисциплинам неизменно показывают высокие результаты на практике.

In the monography the model of preparation of engineers on the basis of the competent approach and a principle of conformity to the nature is constructed. Within the limits of model the structure of the maintenance of discipline, a metric scale of an estimation of quality of preparation, and also the automated technologies of training, monitoring of development of design-constructive abilities and process of development of knowledge are designed. The designed didactic systems realising preparation of engineers within the limits of model on different disciplines invariably show good results in practice.

Ключевые слова

компетентность, проектно-конструктивные способности, полнота знаний, целостность знаний, квалиметрическая шкала, модель подготовки, дисциплина, дистанционные технологии

competence, design-constructive abilities, completeness of knowledge, integrity of knowledge, a metric scale, preparation model, discipline, remote technologies

1. Введение. Основные понятия (модели понятий) с комментариями

1.1. Владеть компетенцией означает быть способным решать проблемы в определенной области деятельности.

 

Рис. 1. Модель понятия владения компетенцией

Комментарий. В любой области деятельности инженер некоторые проблемы способен (умеет) решать (на рис. 1: проблема 1, проблема 2, проблема 3, …, проблема n), а некоторые не умеет. В основном способность решать те или иные связана со сложностью проблем, т.е. чем сложнее проблемы способен решать инженер, тем выше качество владения им этой компетенцией. Поэтому на практике качество самого инженера как специалиста оценивают через качество владения им компетенцией. При этом возникает вопрос, а какие показатели, т.е. личностные свойства и какие уровни развития этих свойств потенциально гарантирует высокое качество владения инженером компетенции.

 

1.2. Быть компетентным означает обладать способностью решать проблемы требуемой сложности за требуемое время, т.е. компетентность это качество владения компетенцией.

 

Рис. 2. Модель понятия устойчиво компетентного инженера

Комментарий. На практике существует множество проблем (разной сложности), которые компетентный инженер обязан надежно решать (круг проблем из должностных обязанностей или множество проблем из области его компетенции). Причем, по ходу деятельности (в рамках компетенции) проблемы находятся в динамике и взаимосвязи, т.е. одни проблемы «стареют» и «умирают» другие «рождаются» или модифицируются. Разумеется, в этих условиях обязательным условием компетентности инженера является устойчивость этой компетентности в ходе его трудовой деятельности. Таким образом, если инженер, владеет компетенцией, но не способен решать проблемы требуемой сложности за требуемое время, то качество владения им компетенцией недостаточно, чтобы считать его компетентным. При этом возникает вопрос, а где «порог» компетентности (некомпетентности) и как он задается.

 

1.3. Внутренняя, внешняя деятельность и АВС–способности инженера как технологии внутренней деятельности.  В теории деятельности (Л.С.Выготский, С.Л.Рубинштейн, А.Н.Леонтьев) различают внутреннюю и внешнюю деятельности. В отношении этих форм активности выдвигается тезис. Деятельность внутренняя имеет принципиально то же строение, что и внешняя. Различие состоит лишь в том, что действия производятся не с реальными объектами, а с их образами – моделями.

В большей части профессиональная деятельность инженера состоит из внутренней проектно-конструктивной деятельности. Поддерживающие проектно-конструктивную деятельность проектно-конструктивные способности – это естественные способности человека. Все проблемы человек решает, используя эти способности как технологии в следующей последовательности: А – формализация (понимание) проблемы; В – конструирование решения проблемы; С – исполнение решения проблемы. Таким образом, решение проблемы в последовательности действий А, В, С – это личностная технология решения проблем в целом человеком и это личностная технология составлена из А – технологии (способности) формализации, В – технологии (способности) конструирования решения, С – технологии (способности) исполнения решения проблемы. В результате имеем, что ПК способности составлены из АВС способностей.

Очевидно, чем сложнее проблема, тем выше требуется уровень развития АВС–способностей для ее решения. Следует отметить, что результат решения проблемы – это результат внутренней (мыслительной) деятельности и внешней (во взаимодействии с другими объектами внешней среды) деятельности инженера. Поэтому, особенностью С – способностей является то, что они во многом являются технологией воздействия «внутреннего мира» инженера на «внешний мир» (рис. 3).

Рис. 3. Модель процесса трансформации инженером ПРОБЛЕМЫ в РЕЗУЛЬТАТ через АВС – способности

Комментарий. Так как проектно-конструктивные или АВС способности – это естественные способности человека, то они могут быть рассмотрены как общие, так и специальные [6, 8, 13, 18]. Поэтому одной из основных компонентов в цели подготовки инженеров является развитие АВС–способностей, как специальных способностей инженера, с помощью специально созданных баз знаний и баз учебных проблем в рамках какой-то дисциплины.

 

1.4. Формат и уровень развития АВС – способностей инженера. Практический каждый инженер имеет определенный устойчивый порядок доминирования АВС – способностей, т.е. у некоторых инженеров доминируют А – формализационные, у других В или С способности. На рис. 4 приведены все возможные варианты доминирования или А, или В, или С способностей. Порядок доминирования АВС, АСВ, ВАС, ВСА, СВА, САВ назовем форматом проектно-конструктивных способностей инженера, а значения их метрик – уровнем развития.

Рис. 4. Модель шести возможных форматов проектно-конструктивных способностей инженера с разными уровнями их развития

Комментарий. Как показывает опыт в процессе развития, как правило, формат способностей не меняется, а меняется только уровень их развития. Известным педагогом Яном Коменским (1592 – 1670) был сформулирован принцип природосообразности, который предписывал в рамках дидактических систем развивать то, к чему имеются у обучающихся задатки к развитию от природы [3, 21, 34].

 

1.5. Знания инженера – это его ментальная модель (паттерн), т.е. модель реального мира в сознании инженера. С точки зрения деятельности это операционная среда внутреннего мира в которой инженер реализует свои АВС технологии (способности) по решению проблем. Разумеется, чем валиднее ментальная модель реальному миру, тем «мощнее» операционная (знаниевая) среда и более «продвинуты» в ней технологии (выше уровень развития АВС способностей). В целом, требования сбалансированности метрик взаимосвязанных понятий: знания инженера, уровень развития его АВС – способностей, допустимая сложность решаемых им проблем дают возможность построить модель их взаимоотношений (рис. 5). Эффективность Э результата решения проблем зависит от: уровня развития ментальной модели (ММ), уровня развития АВС–способностей, уровня сложности проблемы (Р).

Рис. 5. Модель эффективности результат решения проблемы в зависимости от значений метрик характеризующих параметров

Комментарий. Одной из классификаций принятой в инженерии знаний является деление знаний на декларативные «я знаю, что» и процедурные «я знаю, как». Например,

ü  я знаю, что такое гипотенуза;

ü  я знаю, что такое катет;

ü  я знаю, как вычислить гипотенузу, если известны катеты.

Учебная дисциплина рассматривается как проект организации учебной деятельности, в которой предусмотрена определенная система знаний, предназначенная в качестве заготовки для формирования профессионально-ориентированной ментальной модели (паттерна) инженера. Поэтому профессионально-ориентированные знания будем рассматривать как информационно-логическую модель определенной предметной области, т.е. основными характеристиками качества освоенных знаний инженера будут полнота (параметр POL) и целостности (параметр CHL) этих знаний.

Таким образом, в рамках дисциплины знания условно разделяются на знания-факты и знания-связи, и качество владения знаниями оценивается в зависимости от значений параметров POL и CHL (рис. 6).

Рис. 6. Модель оценки качества интериоризованных знаний

Комментарий. В системах подготовки, основанных на компетентностном подходе при диагностике качества освоенных в рамках дисциплины знаний необходимо тестировать состояние знания как паттерна, а не знания как склада (рис. 7).

Рис. 7. Модели организации валидного и инвалидного тестов инженера

1.6. Сложность проблемы и ее формат. Это интеллектуальная (когнитивная) сложность решения проблемы или сложность решения проблемы через внутреннюю деятельность. Сложность проблемы будем оценивать через трудность решения ее экспертом. В свою очередь трудность решения проблемы оценим значением производительности труда эксперта (например, «чемпиона»). Рассмотрим проблему Х сложности Р(Х) раб/час эксперта, например, Р(Х)=0,5 (раб/час). Это означает, что эксперт может за 1 час через внутреннюю (интеллектуальную) деятельность решить только половину проблемы Х и это характеризует ее сложность (рис. 8).

Рис. 8. Модель оценки сложности проблемы через трудность ее решения экспертом

Причем, если значения производительности труда инженера u1(раб/час), u2(раб/час), uk(раб/час) близки к значениям производительности труда эксперта р1(раб/час), р2(раб/час), рk(раб/час) в определенной области деятельности (компетенции), то инженер считается компетентным, в противном случае – инженер недостаточно качественно владеет компетенцией. Очевидно, мера близости значений производительности инженера и эксперта характеризует конкурентоспособность инженера в рассматриваемой компетенции [1, 2, 7, 14].

При таком подходе к оценке сложности проблемы получается так, что чем сложнее проблема, тем меньше значение показателя производительности умственного труда эксперта, а это непривычно и неудобно. Поэтому на практике за оценку сложности проблемы примем обратную величину значения производительности труда, т.е. (1/Р(Х)) час/раб.

В сущности сложность Р(Х) час/раб проблемы Х может быть разложена экспертом на составляющие сложности: формализации Р(А) час/раб; конструирования Р(В) час/раб; исполнения решения Р(С) час/раб проблемы. Причем Р(Х)=Р(А)+Р(В)+Р(С). На практике после экспертизы множество проблем с определенной сложностью могут быть представлены в формате, как показано на рис. 9.

 

ПРОБЛЕМЫ

Общая сложность

Сложность формализации

Сложность формализации

Сложность формализации

Х1

Р1 (час/раб)

а(1)Р1

b(1)Р1

c(1)Р1

Х2

Р2 (час/раб)

а(2)Р2

b(2)Р2

c(2)Р2

Хk

Рk (час/раб)

а(k)Рk

b(k)Рk

c(k)Рk

a(i), b(i), c(i) – веса сложности

Рис. 9. Формат прошедших экспертизу на сложность проблем

Комментарий. Рассмотрим проблему: Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) объект «ТЕСТ1», удовлетворяющее следующим требованиям:

1.       Случайным образом формируется билет из двух вопросов.

2.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

3.       Идентифицируется правильность ответа и организуется запись в протокол.

Экспертная оценка сложности решения проблемы проектирования ПО ИС объекта «ТЕСТ1» имеет формат сложности

 

Содержание проблемы «ТЕСТ1»

3

(час/раб)

0,5

(час/раб)

1

(час/раб)

1,5

(час/раб)

 

Усложним проблему проектирования ПО ИС «ТЕСТ1» и рассмотрим следующий прототип проблемы: Построить ПО ИС «ТЕСТ2», удовлетворяющий следующим требованиям:

1.       Идентифицируется фамилия (производится ввод фамилии)

2.       Случайным образом формируется билет из трех вопросов.

3.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

4.       Идентифицируется правильность ответа и организуется запись в протокол.

5.       Сохраняется архив тестируемых с указанием даты тестирования.

Решение проблемы «ТЕСТ2» имеет формат сложности

Содержание проблемы «ТЕСТ2»

3,6

(час/раб)

1,1

(час/раб)

1,9

(час/раб)

 

Все значения метрик представлены в шкале отношений, поэтому можно утверждать, что проблема построения объекта «ТЕСТ2» сложнее проблемы построения объекта «ТЕСТ1» в 1,2 раза или на 20%.

 

1.7. Зона ближайшего развития (ЗБР) инженера. Допустим на актуальный момент времени t1, инженер в профессиональной области деятельности способен решить проблемы не более Р1 (раб/час) сложности. В своем развитии осваивая знания и развивая АВС способности на момент времени t2, он будет способен решить проблемы не более Р2 (раб/час) сложности (Р1(раб/час) < Р2(раб/час) и т.д. В этом итеративном процессе выражается суть профессионального роста, т.е. переход инженера на новые уровени владения компетенцией на базе старого (рис. 10).

Комментарий. Термин «зона ближайшего развития» ввел известный психолог Выготский Л.С. Естественный прогрессивный путь развития человека от простого к сложному. В контексте рассматриваемой модели это выглядит так: из ЗР инженеру, доступна только ЗБР. Освоив ЗБР инженер превращает ее в ЗР. После этого ему становится доступной ЗПР и т.д. Таким образом, в процессе профессионального совершенствования существуют некоторые условные «ступеньки» освоения сложности во времени t1, t2, …, tk на пути к вершине (к акме). В стремление к ак3ме – суть акмеологического подхода и реализации тезиса «образование через всю жизнь».

 

Рис. 10. Модель профессионального развития инженера

1.8. Функциональная (деятельностная) модель инженера. Модель внутренней деятельности инженера по решению профессиональных проблем представим в виде контекстной модели (рис. 11), принятой в стандарте IDEF(0).

 

Рис. 11. Модель профессиональной деятельности инженера

Очевидно, значения показателю Э эффективности преобразования ВХОД в ВЫХОД будет зависит от качества УПРАВЛЕНИЯ и МЕХАНИЗМА, т.е. чем выше показатели качества управления и механизма, тем выше качество результата. Качество УПРАВЛЕНИЯ определяется уровнем развития АВС–способностей, как личностных технологий по решению проблем. Качество МХАНИЗМА определяется качеством освоенных знаний, т.е. их полнотой (POL) и целостностью (CHL).

Таким образом, можно записать, что значение эффективности Э результата (выходного продукта) зависит от состояния значений следующих параметров

Э=ФУНКЦИЯ (А, В, С, POL, CHL).

Комментарий. Разумеется, с увеличением сложности потока проблем значение показателя эффективности результата падает. Если значение Э находится в каком-то интервале от Э(min) до Э(max), то это устраивает работодателя с точки зрения поддержки бизнес-процесса (рис. 12).

 

Рис. 12. Модель значений показателей эффективности инженеров S1, S2, S3, S4

1.9.       Квалиметрическая шкала инженера. Шкала качества владения компетенцией (КВК). Доказано, что значения показателей эффективности результатов работы инженера (его качества как работника) в основном характеризуется состоянием значений комплекса параметров (метрик владения компетенцией). Состояние значений этих параметров можно отложить на пятимерной квалиметрической шкале качества владения компетенцией (шкала КВК). В шкале КВК определенное направление свойства (параметры) инженера обозначается вектором, причем все вектора имеют единое начало и на них отложены актуальные значения метрик инженера (рис. 13).

Рис. 13 Актуальное состояние развития двух инженеров на шкале КВК

На рис. 13 через параметры А, В, С обозначены направление и состояния развития формализационных, конструктивных и исполнительских способностей двух инженеров, а также объемы владения их знаниями в полноте (pol) и целостности (chl), т.е. S1=<a(1), b(1), c(1), pol(1), chl(1)>, S2=<a(2), b(2), c(2), pol(2), chl(2)>.

Причем, уровень развития АВС – способностей и сложность проблем (оценки эксперта) измеряется в единицах производительности труда (раб/час) по решению профессиональных проблем, а полнота (pol) и целостность (chl) в процентах (%) владения профессионально-значимыми объемами знаний [19, 22-24].

Очевидно, чем сложнее профессиональная проблема, тем более развитыми АВС – способностями и большими объемами освоенных знаний (потенциально) должен обладать инженер, для того, чтобы решить проблему. Таким образом, качество инженера (качество обладания компетенцией) зависит от того, до какой сложности проблемы в бизнес-процессе может решать инженер [5, 9, 17].

Комментарий. На практике на большой выборке N>500 статистическим способом проверялась гипотеза Н0: В рамках параметров показателей качества владения компетенцией <a1, b1, c1, 75, 75> решит с вероятностью (надежностью) Р=0,95 любую проблему сложности <a2, b2, c2>, если a1³a2, b1³b2, c1³c2.

Проверка показала, что нет оснований опровергать гипотезу Н0.

Таким образом, достаточное качество владения компетенцией с высокой надежностью гарантирует высокое качество результата.

1.10.    Взаимосвязанность внутренней и внешней деятельности. Деятельность внутренняя протекает из внешней путем ее интериоризации, так что для успешного воспроизведения какого-то действия в уме нужно обязательно освоить его реально и получить реальный результат. Вместе с тем при интериоризации деятельность внешняя принципиально не изменяет свое строение, сильно трансформируется, особенно это относится к ее операциональной части (Л.С.Выготский, С.Л.Рубинштейн, А.Н.Леонтьев). В принятой нами модели связь (обратная связь) внутренней и внешней деятельностей выглядит так, как показано на рис. 14.

Рис. 14. Модель внутренней деятельности как основа быстрой самоорганизующейся системы в когнитивной сфере инженера

Комментарий. Таким образом, внутренняя и внешняя деятельности соединены только как взаимовлияющие процессы, т.е. соединены синапсообразной связью.

 

1.11.    Доступная сложность проблем. Для того чтобы инженер с большой надежностью был способен решить проблемы определенной сложности необходимо:

1.       Чтобы формат АВС–способностей инженера (сплошной контур) совпадал с форматом сложности проблемы (штриховой контур).

2.       Уровень развития АВС–способностей инженера был бы выше уровня сложности проблемы.

Эти требования продемонстрируем на шкале качества владения компетенцией (КВК). На рис. 15 приводятся примеры доступной (вариант 1) и недоступной (вариант 2) для инженера сложности проблемы.

Рис. 15. Модели доступности и недоступности инженеру сложных проблем

Комментарий. Для оптимального развития АВС–способностей и освоения знаний в интервале времени [t1, t2] инженеру необходим поток проблем не выше и не ниже определенной сложности, т.е.

.

Таким образом, в процессе развития инженера в интервале времени [t1, t2] существует поток проблем сложности [S1, S2], который создает оптимальную проблемную среду для его развития.

2. Проектирование учебной дисциплины как информационной и деятельностной моделей предметной области

2.1.  Учебная дисциплина – это проект организации учебой деятельности, реализуемый с целью повышения уровня АВС–способностей и освоения знаний инженером для подготовки его к профессиональной деятельности. Все проектируемые на основе компетентностного подхода системы подготовки принципиально направлены на форматирование компетентного инженера (рис. 16).

 

 

Рис. 16. Модели систем, основанных на компетентностном подходе

Разумеется, при этом учебная дисциплина рассматривается как подсистема подготовки инженеров в определенном направлении деятельности. Дисциплины также условно кластеризуются на профессиональные (ПД) и поддерживающие (ДП) дисциплины.

В рамках дисциплин, построенных на компетентностном подходе (по критерию используемой там техники оценки качества владения компетенцией) будем различать системы подготовки в неметрическом компетентностном формате (НКФ) и в метрическом компетентностном формате (МКФ). При этом экспериментально установлена высокая эффективность систем подготовки в МКФ в рамках дисциплин класса ПД [4, 10, 11].

 

2.2.  Модель подготовки в МКФ в рамках дисциплины строится на основе моделей 1.1-1.11 (рис. 17).

Рис. 17. Архитектура проекта подготовки в МКФ

Комментарий. Разумеется, на базе одной модели подготовки в МКФ можно построить множество реальных систем подготовки в рамках различных дисциплин с разными значениями показателей эффективности.

 

2.3.  Информационно-логическая модель системы подготовки в МКФ приводится на рис. 18.

В целом, модель подготовки инженера в метрическом компетентностном формате функционирует следующим образом: из блока 1 (база проблем) поступает проблема типов А, В или С, при этом сложность проблемы соответствует зоне ближайшего развития будущего инженера, т.е. соответствует уровню развития проектно-конструктивных способностей и объемам усвоенных им знаний [12, 15, 25, 30, 32].

 

 

 

 

Рис. 18. Модель системы подготовки в МКФ


Используя интериоризованные и неинтериоризованные ресурсы (база знаний – блок 3) и развитые на актуальный момент времени АВС способности (блок 2), инженер через свою деятельность решает проблему и получает результат. При этом в процессе деятельности через обратную связь будущий инженер получает приращение к своим способностям, т.е. величина нового значения А равна величине старого значения А плюс величина значения приращения DА. Аналогично изменяются значения величин (метрик) В и С. По такому же механизму неинтериоризованные знания становятся интериоризованными. Когда значения метрик А, В, С, POL, CHL у будущего инженера (штриховой профиль) становятся близкими к экспертному (сплошной профиль), то достигается точка целеполагания, т.е. обучающийся владеет компетенцией на уровне академической компетентности, в рамках профессиональных дисциплин.

Система подготовки в МКФ позволяет: 1) создать оптимально-доступный, индивидуализированный, управляемый режим (среду) развития АВС – способностей и освоения требуемых для эффективной деятельности объемов знаний; 2) формализовать процесс подготовки и, тем самым, сделать этот процесс технологическим, позволяющим интенсифицировать его через автоматизацию. Причем, для автоматизации обучения и мониторинга обучения технология подготовки в МКФ предусматривает наличие специально созданного виртуального кабинета преподавателя в среде MOODLE с разработанным содержанием дисциплины и технологией его освоения, а также с диагностикой состояния уровня достижения академической компетентности; 3) оценить качество владения компетенцией, выраженной в социально-значимой метрической шкале и, тем самым, обеспечить объективность этой оценки.

В настоящее время в рамках системы подготовки к будущему инженеру предъявляются в основном два требования:

1.       Чтобы он мог освоить большие объемы знаний за ограниченное время.

2.       Чтобы он в результате подготовки был способен (мог) решать сложные профессиональные проблемы.

Система подготовки считается эффективной, если в рамках этой системы как можно больше студентов одновременно выполняют эти условия.

На учебную дисциплину преподаватель и обучающиеся смотрят с разных точек зрения:

1.       С аспекта преподавателя дисциплина – это проект организации учебной деятельности с целью освоения знаний и развития проектно-конструктивных способностей студента, которые ему необходимы для решения проблем из определенной области деятельности.

2.       С аспекта обучающегося учебная дисциплина – это информационная модель части предметной области, в которой он (инженер) будет заниматься профессиональной деятельностью.

Рассмотрим дисциплину с аспекта обучающегося (рис. 19).

 

Рис. 19. Разные варианты представления и взаимодействия с дисциплиной

Комментарий. Варианты представления дисциплины как информационной модели предметной области отличаются и по форме и по содержанию. Виды взаимодействия студента с дисциплиной также может быть организовано в разных вариантах, т.е. с технологиями 1) преподаватель-учитель; 2) преподаватель-тьютер; 3) преподаватель-контролер и т.д.

Эффективность результата подготовки (например, в рамках дисциплины) в основном зависит от трех факторов:

1.       От начального состояния подготовленности будущего инженера, а также свойств характера подготавливаемого.

2.       От количества одновременно подготавливаемых в рамках системы инженеров.

3.       От форм и сложности представления материалов, а также  от организации и ведения самого процесса подготовки инженеров.

Рассмотрим влияние на эффективность подготовки инженера первого фактора, т.е. начального состояния подготовленности будущего инженера (рис. 20).

Рис. 20. Квалиметрическая шкала для оценки качества владения компетенцией

Комментарий 1. Проектно-конструктивные (ПК) способности или АВС–способности это естественные (природные) способности человека, поэтому они могут рассматриваться как общие способности, так и специальные способности [2,3]. На рис. 2 штрих–контуром обозначено качество владения компетенцией будущим инженером на момент начала изучения дисциплины. Разумеется, полнота и целостность (характеризующие параметры POL и CHL) владения знаниями в рамках дисциплины на этот момент у студента (как показано на рисунке) близки к нулю. В тоже время высоко развитые АВС–способности как общие способности делают студента способным осваивать достаточно сложный материал, т.к. он способен понимать достаточно сложные излагаемые (например, на лекции) модели и конструкты решений.

Комментарий 2. Механизм понимания или непонимания определенной сложности проблемы студентом основывается на  следующем:

Сложность любой проблемы оценивается через трудоемкость этой проблемы экспертом. В качестве метрики оценки сложности проблемы берется значение показателя производительности труда эксперта [4].

.

Таким образом, сложность проблемы измеряется в физических единицах, т.е. масштабирована в реальном мире и поэтому является социально значимой (природосообразной) единицей. В тоже время практическая работа с этой единицей вызывает затруднения, т.к. чем больше сложность проблемы, тем меньше значение показателей производительности  труда эксперта. Поэтому на практике легче пользоваться обратной величиной, т.е.

.

Так как человеком сложность проблемы оценивается через трудность, то сложность также разлагается по трем составляющим векторам (рис. 21).

Рис. 21. Схема разложения сложной проблемы на составляющие

Таким образом, можно говорить о АВС - сложности проблемы (познания, решения и исполнения), т.е. практически это А – сложность познания проблемы через ее формализацию, В – сложность конструирования решения проблемы и С – сложность исполнения решения проблемы. Для решения проблемы АВС – сложности природа наделила человека АВС – способностями, т.е. способами проектирования, конструирования, исполнения или по другому интеллектуальными инструментальными средствами, которые у него развиваются в процессе познания  (рис. 22).

Рис. 22. Модель соответствия уровня развития АВС–способностей уровням сложности решаемых проблем

На рис. 23 на единую квалиметрическую шкалу нанесены качество владения студентом компетенцией и сложность проблемы из этой компетенции.

Рис. 23. Модель состояния качества владения компетенцией и сложности проблемы

В зависимости от уровня развития АВС–способностей с надежностью Р=0,8 эмпирически установлены критерии доступности (недоступности) по АВС–сложности учебного материала при разных режимах работы с этим материалом (группа из 20 студентов, дисциплина «Управление данными»).

 

 

Комментарий 3. Два процесса освоения знаний и развития АВС–способностей при подготовке инженера зависимы между собой (коэф. кор. » 0,7). Также экспериментально установлено, что необходимым и достаточным условием развития АВС–способностей (как специальных) является одновременное приобретение (освоения) знаний и деятельность по решению потока проблем, причем для наискорейшего развития каждая следующая решаемая проблема на 20% должна быть сложнее предыдущей.

Комментарий 4. Очевидно, что значение показателя эффективности результата подготовки зависит от свойств характера подготавливаемого, т.е. от интеллектуальных и психологических особенностей обучающегося (рис. 24).

Рис. 24. Информационная модель достижения цели преподавателем с использованием метода манипулирования

В этой модели считается, что обучающиеся обладают одним и тем же набором свойств характера, но эти свойства отличаются количественно (законом распределения), т.е. значения показателей метрик у всех разные. Опытный преподаватель целенаправленно манипулирует на этих свойствах и добивается эффекта (состояния целеполагания). Разумеется, если компьютер в какой-то мере будет выступать «заменителем» преподавателя, то для этого необходимо разработать сложное квазиинтеллектуальное программное обеспечение (программную оболочку - продукт искусственного интеллекта) для достижения эффекта преподавателя.

Что качается второго фактора, т.е. зависимости эффективности результата подготовки от количества одновременно подготавливаемых инженеров, то ответ тут очевиден. Увеличение количества одновременно подготавливаемых студентов на одного преподавателя однозначно приводит к ухудшению качества этой подготовки.

Рассмотрим с точки зрения автоматизации третий фактор, т.е. зависимость эффективности результата от формы и сложности представления материала, а также от организации и ведения процесса подготовки инженеров.

3. Формализация принципа природосообразности как средства обеспечения доступности в дистанционных технологиях обучения

Рассмотрим две системы подготовки: 1) система подготовки основанной на «живой» технологии; 2) система подготовки основанной на дистанционной (D) технологии (рис. 25).

Рис. 25. Две модели систем подготовки

Эффективность дидактических систем построенных на принципе природосообразности отмечал Ян Коменский (1592-1670). С того времени до наших дней каждый педагог (в той или иной мере) использует этот принцип в системе подготовки по своему разумению и опыту, т.е. использует этот принцип на интуитивно-эвристическом уровне. На современном этапе развития педагогических систем возникает потребность в формализованном использовании этого принципа в автоматизированных технологиях подготовки инженеров. Разумеется, формализованное внедрение принципа природосообразности в технологии осуществляется с целью повышения эффективности дистанционных технологий обучения, т.к. эти технологии, как правило, страдают неконкурентоспособностью с «живыми»  технологиями (методиками) преподавателей при подготовке инженеров.

При формализации принцип природосообразности может быть реализован через определенный комплекс правил, соблюдение которых являются необходимым условием эффективности дидактической системы, построенной на этом принципе (рис. 26).

Рис 26. Схема формализации принципа природосообразности

Комментарий 1. Важно подчеркнуть, что эти правила только в комплексе через D-технологию решают проблему использования принцип природосообразности при дистанционном образовании и делают этот процесс достаточно эффективным. Разумеется, соблюдение этих же правил в «живой» технологии делает эту технологию высокоэффективной [16, 20, 26].

Таким образом, дидактическим условием повышения значения показателя эффективности (Э) обучения с использованием дистанционной технологии (с целью приближения D-технологии по эффективности к живым методикам) является внедрение всех правил от 1 до 7 в комплексе, т.е.  формализованного внедрения принципа природосообразности в эту технологию.

Комментарий 2. На практике внедрения этого комплекса привил (1-7) реализуется через определенную псевдостандартизацию (формализацию) представления учебного материала и правил взаимодействия с этим материалом (рис. 27).

Рис. 27. Модели стандартизованных дидактических форм представления материалов и организации взаимодействия по D-технологии

Комментарий 3. Принципиальным отличием преподавания по «живой» технологии и D-технологии при подготовке инженеров является следующее. По D-технологии (в начале подготовки) студент получает задание-проект «презентация дисциплины Х». В рамках проекта студент должен представить свой вариант презентации дисциплины как информационную модель изучаемой предметной области Х. Созданный вариант презентации дисциплины будет отражать (принятым в инженерии способом) уровень развития проектно-конструктивных (АВС) способностей инженера, а также объемов освоенных им знаний полученных при проектировании презентации.

Такой способ обучения принятый в D-технологии реализует принцип «Обучаться через обучение».

Распишем реализацию правил (1-7) в D-технологии с комментариями.

ПРАВИЛО 1. В D-технологии учебный материал представляется в контексте практической значимости и формируется для познания в направлении от явления к сущности.

Комментарий. Познание в направлении от явления к сущности это естественный путь познания человека. Согласно этому правилу в D-технологии весь учебный процесс должен быть представлен в двух дополняющих друг друга видах:

1.       Компьютерного анимированного представления (презентации) дисциплины, которое в основном должно ответить на вопросы:

            Для решения каких профессиональных проблем необходим изучаемый материал как инструментальное средство.

            Для чего и какие основные понятия вводятся в рамках дисциплины (с анимированным представлением их взаимосвязей).

            Какие основные проблемы рассматриваются и как решаются в рамках дисциплины (с анимированным представлением проблемных ситуаций, и их решений).

            На все ли поставленные вопросы в презентации может ответить пользователь после интерактивного взаимодействия с презентацией.

2.       Электронного текстового и  графического материалов, рассматриваемых в рамках дисциплины в полноте и целостности согласно ГОС ВПО.

Итак, согласно правилу 1 учебный материал должен быть представлен в определенной форме, которую мы назовем первой стандартизованной дидактической формой (1 СДФ) представления учебного материала в D – технологии (рис. 28).

Рис. 28. Модель преставления учебного материала в D-технологии в первой стандартизованной дидактической форме (1 СДФ)

Ожидаемые результаты: Правило 1 представления материала в D-технологии формирует: 1) мотивы необходимости для познания дисциплины; 2) представление (общий образ) дисциплины с взаимосвязанными понятиями и проблемами). Все это, в конечном счете, формирует у обучающегося основу для познания дисциплины как сущности, необходимой для профессиональной деятельности [27-29].

ПРАВИЛО 2.  В D-технологии учебный материал в рамках дисциплины представляется в иерархическом структурированном виде.

Комментарий.  По своей природе человек при организации (синтезе) любой системы, как правило, закладывает иерархическую структуру в виде дерева. При изучении (анализе) объекта, он по своей природе также пытается выделить иерархически организованную структуру системы (систему знаний в рамках дисциплины). Разумеется, иерархически организованная в виде дерева структура изложения знаний приводит к многократному повторению многих понятий на разных секторах дерева, но как показывает опыт это только «улучшает» процесс освоения материала (понимание материала) (особенно это касается структуры организации презентаций). Поэтому в рамках (внутри) 1 СДФ создается вторая стандартизованная  дидактическая форма (2 СДФ) представления учебного материала (рис. 29).

 

Рис. 29. Модель представления учебного материала в D-технологии во второй стандартизованной дидактической форме (2 СДФ)

Ожидаемые результаты. Правило 2 совместно с правилом 1 в D-технологии делает интеллектуально и физически доступным весь учебный материал за разумный интервал времени его освоения, т.е. для освоения материала становится достаточным работать в интерактивном режиме с компьютером.

ПРАВИЛО 3. В D-технологии учебный материал кластеризуется по типу сложности и ранжируется по качеству сложности.

Комментарий. Правило 3 совместно с правилами 1, 2 в D-технологии делают учебный материал доступным, полным и целостным (согласно ГОС ВПО). Комментарий. Модель предметной области (образ среды деятельности) в D – технологии создается с помощью комплекса информационных моделей:

1. База знаний (рис. 30).

2. База проблем (рис. 31).

 

Рис. 30. Модель организации базы знаний

Комментарий. Пример проектирования презентации дисциплины «Управление данными».

 

Цель создания презентации дисциплины «Х».

При компетентностном подходе к подготовке инженера, освоенные им из  знания из определенной предметной области рассматриваются как внутренняя (ментальная) модель (паттерн) реального мира в сознании инженера. Установлено, что для быстрого освоения знаний как средства поддержки успешной деятельности необходимо создание каркаса (остова) знания как паттерна, т.е. создание целостного образа предметной области в когнитивной сфере инженера с взаимосвязями понятиями и проблемами. Разумеется, презентация дисциплины это далеко неполное изложение ее содержания и это представление недостаточно для развития способностей, позволяющих ему решать проблемы самостоятельно, но она делает доступной по сложности тот учебный материал, который необходим для успешного решения проблем. Таким образом, презентация это средство реализации принципа доступности сложного учебного материла, т.е. средство помогающие будущему инженеру перешагнуть порог сложности и достичь уровня академической компетентности. 

1.       Требования к формату презентации дисциплины «Х» (коротко к ИС(Х)).

            Презентации дисциплины «Х» состоит из двух блоков модулей:

                  Блок модулей «Основные понятия с комментариями» (Блок 1).

                  Блок модулей «Основные проблемы с комментариями» (Блок 2).

            Каждый модуль работает в двух режимах: 1) статический; 2) динамический. Причем, статический поддерживается по умолчанию, динамический – в интерактиве с пользователем.

            Каждый модуль многослойный (многокадровый) мультимедийный информационный объект связанных понятий или проблем. Причем, первый слой считается главным, начиная со второго слоя содержатся комментарии (однослойные или многослойные). Каждый кадр не должен быть информативно перегружен или недогружен. В последнем кадре содержаться вопросы для самоконтроля качества освоенных знаний в рамках модуля.

            Класс модулей «Основные понятия с комментариями» размещают в системе MOODLE и организуют базу знаний (БЗД) в рамках дисциплины «Х».

            Класс модулей «Основные проблемы с комментариями» размещают в системе MOODLE и организуют базу проблем (БПД) в рамках дисциплины «Х».

            Презентации должны быть представимы в твердой копии.

2.       Требования к содержанию презентации дисциплины «Управление данными».

Блок 1. Основные понятия (модели понятий) с комментариями.

1.1.       Информационная система (ИС).

1.2.       Размещение ИС на компьютерной технике.

1.3.       Предметная область и ее информационная модель.

1.4.       Различные модели представления данных (модель данных).

1.5.       Реляционная модель и базы данных (БД).

1.6.       Нормализация БД.

1.7.       Проектирование многотабличной базы данных.

1.8.       Автоматизация создания баз данных средствами СУБД.

1.9.       Запросы как приложения ИС.

1.10.    Логические условия выбора данных.

1.11.    Язык SQL – язык для организации запросов.

1.12.    Информационные технологии решения проблем с помощью инструментальных средств СУБД.

Блок 2. Основные проблемы (модели проблемных ситуаций, конструкты решений, реализации решений) с комментариями.

                  Проблемы формализации. Построение информационно-логических моделей предметных областей разной сложности.

                  Проблемы конструирования несетевых и сетевых БД как ИС с помощью инструментальных  средств (в среде СУБД).

                  Проблемы освоения  полученных навыков работы с СУБД как инструментальных средств для профессиональной деятельности.

3.       Оценка трудоемкости проектирования презентации дисциплины «Управление данными».

                  Трудоемкость формализации представления учебного материала как информационной модели предметной области (сложность формализации) – 120 (час/раб).

                  Трудоемкость конструирования эпизодов (кадров) представления учебного материала – 50 (час/раб).

                  Трудоемкость реализации на компьютере интерактивной анимированной презентации дисциплины – 50 (час/раб)

 

 

Рис. 31. Модель организации базы проблем сортированных по типу (АВС) и качеству сложности

3.1. Пример организации работ по проектированию программного обеспечения объекта «ТЕСТ».

Проекты

Сложность

общая

(час.раб)

Сложность

формализа-ции

(час.раб)

Сложность

конструи-рования

(час.раб)

Сложность

исполне-ния

(час.раб)

ТЕСТ

(Прототип 0)

3

0,5

1

1,5

ТЕСТ

(Прототип 1.1)

3+3*0,2

=3,6

0,6

1,1

1,9

ТЕСТ

(Прототип 2.1)

3,6+3,6*0,2

=4,32

0,8

1,52

2

ТЕСТ

(Прототип 3.1)

4,32+4,32*0,2

=5,2

1

1,9

2,3

ТЕСТ

(Прототип 4.1)

5,2+5,2*0,2

=6,24

1,24

2

3

ТЕСТ

22,36

4,14

7,52

10,7

Примечание: Сложность каждого последующего прототипа увеличивается от предыдущего на 20 %

Рис. 32. Пример расчета сложности проблем в МКФ

ПРОТОТИП 0 (вариант примитив – алгоритм решения проблемы задается преподавателем)

Проблема. Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) – объект «ТЕСТ», обладающий следующими свойствами:

Требуемая спецификация свойств:

1.       Случайным образом формируется билет из двух вопросов.

2.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

3.       Идентифицируется правильность ответа и организуется запись  в протокол.

 

Требуемая среда разработки: EXCEL (VBA).

Экспертная оценка сложности (трудоемкость) - 3 (час.раб):

А = 0,5 (час.раб); В = 1 (час.раб); С = 1,5 (час.раб).

 

Задание 1.0. Создать репродукт «ПРОТОТИП 0» на компьютере. Сдать электронный вариант работающей системы.

 

Решение (алгоритм решения)

Краткое описание деятельности по созданию информационной системы в среде EXCEL.

1.       Переименовать листы EXCEL.

«Лист 1» переименовать на «Вопросы».

«Лист 2» – «Билет».

«Лист 3» – «Протокол».

2.       На лист «Вопросы»: В столбец «А» внести 20 вопросов. В столбец «В» - 20 ответов на поставленные вопросы. Сделать ширины столбца «В» таким, чтобы правильные ответы не были видны, и  защитить лист «Вопросы».

На листе «Билет» формируются вопросы, и помешается 3 кнопки «ПУСК», «ПРОВЕРКА», «ВЫХОД». Ответы на вопросы помещаются в столбец «В».

На листе «Билет» в ячейку «А1» записать: Вопрос, в ячейку «В1» - Введите ответ.

3.       На листе «Протокол» в ячейку «А1» записать: Правильный ответ», в ячейку «В1» - Ответ тестируемого, в ячейку «С1» - Балл за ответ

4.       Создать макрос.

 

 

ПРИМЕР СОДЕРЖАНИЯ МАКРОСА

Private Sub CommandButton1_Click() ‘ (кнопка ПУСК)

'Очистка содержимого окна "Билет" и "Протокол"

Sheets("Билет").Select         'Активация листа "Билет"

Range("A2:В3").Select         'Активация ячеек "А2-В3" на листе "Билет"

Selection.ClearContents        'Очистка ячеек "А2-В3"

Sheets("Протокол").Select

Range("A2:B3").Select

Selection.ClearContents

 

'Генерация первого вопроса и соответствующего ответа

Sheets("Вопросы").Select                   'Активация листа "Вопросы"

1:   i = Int(Rnd * 10)                            'Генерация номера вопроса

If i <= 0 Then GoTo 1                          'Проверка номера

Range("A" & i).Select                          'Выбор ячейки

Selection.Copy                                     'Копирование содержимого ячейки

Sheets("Билет").Select                         'Активация листа "Билет"

Range("A2").Select                              'Выбор ячейки

ActiveSheet.Paste                                 'Вставка содержимого ячейки

   

‘Вставка правильного ответа в Протокол

Sheets("Вопросы").Select                   'Активация листа "Вопросы"

Range("B" & i).Select                          'Выбор ячейки

Selection.Copy                                     'Копирование содержимого ячейки

Sheets("Протокол").Select                  'Активация листа "Протокол"

Range("A2").Select                              'Выбор ячейки

ActiveSheet.Paste                                 'Вставка содержимого ячейки

 

'Генерация второго вопроса и соответствующего ответа

Sheets("Вопросы").Select

2:   i = Int(Rnd * 20)

If i <= 10 Then GoTo 2

Range("A" & i).Select

Selection.Copy

Sheets("Билет").Select

Range("A3").Select

ActiveSheet.Paste

 

‘Вставка правильного ответа в Протокол

Sheets("Вопросы").Select

Range("B" & i).Select

Selection.Copy

Sheets("Протокол").Select

Range("A3").Select

ActiveSheet.Paste

Sheets("Билет").Select

End Sub

 

Private Sub CommandButton2_Click() ‘ (кнопка ПРОВЕРКА)

'Выборка ответа проставленного экзаменующемуся

Sheets("Билет").Select

Range("B2").Select

Selection.Copy

Sheets("Протокол").Select

Range("B2").Select

ActiveSheet.Paste

Sheets("Билет").Select

Range("B3").Select

Selection.Copy

Sheets("Протокол").Select

Range("B3").Select

ActiveSheet.Paste

'Сравнивание правильного ответа с ответом тестируемого и установка количество баллов

If Range("A2") = Range("B2") Then

                                                        Range("C2") = 2.5

Else

                                                        Range("C2") = 0

End If

If Range("A3") = Range("B3") Then

                                                         Range("C3") = 2.5

Else

                                                         Range("C3") = 0

End If

Sum = Range("C2") + Range("C3")

Sheets("Билет").Select

MsgBox "Наша оценка равна=" & Sum

End Sub

 

Private Sub CommandButton3_Click()

Me.Application.ActiveWorkbook.Save   'Сохраняет файл  (кнопка ВЫХОД)

Me.Application.Quit                                 Закрывает EXCEL

End Sub

 

ПРИМЕЧАНИЯ.

1.       Допускается вариации кода.

2.       С  Office  2003 код изменен, например,  реализация кода «Вставка правильного ответа в Протокол» будет реализована так:

Sheets("Протокол").Range("A2")= Sheets("Вопросы"). Range("B" & i)

 

ПРОТОТИП 1. Вариант 1.

Проблема. Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) – объект «ТЕСТ1», обладающий следующими свойствами:

Требуемая спецификация свойств:

1.       Идентифицируется фамилия (производится вывод фамилии)

2.       Случайным образом формируется билет из трех вопросов.

3.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

4.       Идентифицируется правильность ответа и организуется запись в протокол.

5.       Сохраняется архив тестируемых с указанием дат тестирования.

 

Требуемая среда разработки: EXCEL(VBA)

Экспертная оценка -  3,6 (час.раб):                           

А = 0,6 (час.раб);    В = 1,1 (час.раб); С = 1,9 (час.раб).

 

Задание 1.1. Сдать электронный вариант работающей системы.

 

Указание к решению

Краткое описание деятельности по созданию информационной системы.

1.       Переименовать листы EXCEL.

«Лист 1» переименовать на «Вопросы».

«Лист2» – «Билет».

«Лист3» – «Протокол».

«Лист4» – «Архив».

2.       На лист «Вопросы»: В столбец «А» внести 30 вопросов. В столбец «В» - 30 ответов на поставленные вопросы. Сделать ширины столбца «В» таким, чтобы правильные ответы не были видны, и  защитить лист «Вопросы».

3.       На листе «Билет» формируются вопросы и помещаются 3 кнопки «ПУСК», «ПРОВЕРКА», «ВЫХОД». Ответы на вопросы помещать в столбец «В».

4.       На лист «Протокол» в ячейку «А1» записать: Фамилия тестируемого, а в ячейку «В1» -Количество баллов за ответы.

5.       На листе «Архив» должен храниться весь список тестируемых по датам прохождения теста.

 

ПРОТОТИП 2. Вариант 1.

Проблема. Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) – объект «ТЕСТ2», обладающий следующими свойствами:

Требуемая спецификация свойств:

1.       Идентифицируется фамилия (производится вывод фамилии)

2.       Случайным образом формировать билет, состоящий не менее чем из 5 вопросов.

3.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

4.       Идентификация правильного ответа.

5.       Сохранение архива тестируемых.

6.       Наличие интерфейса, размещенного на форме.

7.       Графическое представление архива в виде таблицы с датами и лепестковой диаграммы среднего состояния  «успехов» в группе.

 

Требуемая среда разработки: EXCEL (VBA).

Экспертная оценка сложности (трудоемкость) -  4,32 (час.раб):

А = 0,8 (час.раб);    В = 1,52 (час.раб); С = 2 (час.раб).

 

Задание 1.2. Сдать электронный вариант работающей системы.

 

ПРОТОТИП 3. Вариант 1.

Проблема. Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) – объект «ТЕСТ3», обладающий следующими свойствами:

Требуемая спецификация свойств:

1.       Идентифицируется фамилия (производится вывод фамилии)

2.       Случайным образом формировать билет, состоящий не менее чем из 5 вопросов.

3.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

4.       Идентификация правильного ответа.

5.       Сохранение архива тестируемых.

6.       Наличие интерфейса, размещенного на форме.

7.       Графическое представление архива в виде таблицы с датами и лепестковой диаграммы среднего состояния  «успехов» в группе.

8.       Содержится обработчик статистических данных (средний  балл, дисперсия, гистограмма распределения).

 

Требуемая среда разработки: EXCEL (VBA).

Экспертная оценка сложности (трудоемкость) -  5,2 (час.раб):

А = 1 (час.раб);    В = 1,9 (час.раб); С = 2,3 (час.раб).

 

Задание 1.3. Сдать электронный вариант работающей системы.

 

ПРОТОТИП 4. Вариант 1 (сетевой вариант)

Проблема. Построить программное обеспечение (ПО) информационной системы (ИС) – объект «ТЕСТ4», обладающий следующими свойствами:

Требуемая спецификация свойств:

1.       Идентифицируется фамилия (производится вывод фамилии).

2.       Случайным образом формировать билет, состоящий не менее чем из 5 вопросов.

3.       Поддерживается ввод ответов тестируемого.

4.       Идентификация правильного ответа.

5.       Сохранение архива тестируемых.

6.       Наличие интерфейса, размещенного на форме.

7.       Графическое представление архива в виде таблицы с датами и лепестковой диаграммы среднего состояния  «успехов» в группе.

8.       Содержится обработчик статистических данных (средний  балл, дисперсия, гистограмма распределения)

9.       Поддерживается в сети.

Требуемая среда разработки: (.NET Framework или PHP)

Экспертная оценка сложности (трудоемкость) – 6,24 (час.раб):

А = 1,24 (час.раб); В= 2 (час.раб); С= 3 (час.раб).

3.2. Система диагностики в среде Moodle.

Диагностика состояния освоенных знаний проводится при помощи базы вопросов (рис. 33).

 

Рис. 33. Модель организации системы диагностики

Комментарий. Пример представления базы проблем и организации работ по проектированию программного обеспечения объекта «ТЕСТ».

3.3. Структура организации содержания дисциплины

В целом, структура организации дисциплины приводится на рис. 34.

Согласно правилам 4-7 строится технология организации учебной деятельности. Технологический маршрут пути овладения компетенцией и освоения знаний показан на рис. 35.

Для реализации подготовки инженеров по D-технологии в Web-сети создается виртуальный кабинет преподавателя (ВКП) [27, 29]. На кафедре информатики и прикладной математики КГТУ ВКП созданы на базе системы дистанционного обучения MOODLE (www.moodle.ipm.kstu.ru) . С точки зрения преподавателя ВКП – это эффективное инструментальное средство обучения, а с точки зрения студента, ВКП – это среда для учебной деятельности, организованная для освоения знаний и развития проектно-конструктивных способностей во многом самостоятельно.

 

 

Рис. 34 Структура организации содержания дисциплины

 

 

Рис. 35. Маршрут овладения компетенцией инженером по D-технологии (технологический маршрут)

 

 


3.3. Подготовка инженеров с использованием дистанционных технологий

При подготовке инженеров с использованием дистанционных технологий необходимо иметь (рис. 36):

1.       систему дистанционного образования (средство ДО – «железо» и программное обеспечение);

2.       специально разработанное в рамках определенной модели, например, компетентностной модели для ДО содержание (контент) дисциплин;

3.       группу обучающихся;

4.       подготовленного преподавателя (тьютера), способного реализовать процесс подготовки по определенной технологии, спроектированной согласно ФГОС ВПО и получить результат не ниже требуемого качества.

Рис. 36. Модель комплекса технических и программных средств для ДО

Комментарий. Понятие сервер интерпретируется двояко:

1. Сервер – «железо», т.е. компьютер в составе компьютерной сети, осуществляющий управление этой сетью или ее частью. Сервер предоставляет свои ресурсы (память, принтеры, модемы, программы, данные и пр.) в коллективное пользование.

  2. Сервер – программа, т.е. это специальная программа, развернутая на сервере – «железо» и на компьютерах клиентов. Сервер обеспечивает хранение основных данных и выполняет задания клиентов (в конкретном случае сервер ДО выполняет задания клиентов – обучающихся рис. 37).

Рис. 37. Модель архитектуры «клиент-сервер»

В целом, сервер-программа предоставляет клиенту множество виртуальных кабинетов – шаблонов (рис. 38), которые необходимо заполнить содержанием.

Рис. 38. Модель виртуального кабинета шаблона

Разумеется, заполнить виртуальный шаблон можно по-разному, т.е. развернуть представления учебного материала в разной форме и содержанию (оформить кабинеты в разных форматах). От форматов организации кабинетов во многом зависит доступность учебного материала, а, следовательно, значение показателя эффективности его использования. На рис. 39 предлагается n форматов представления учебного материала, причем каждый последующий формат имеет большую трудоемкость и в тоже время большее значение показателя эффективности, т.е. Э1≤Э2≤Э3≤…≤Эn.

 

Рис. 39. Модель организации виртуальных кабинетов разных форматов

В целом, полностью укомплектованная образовательная система с использованием дистанционных технологий в учебном процессе приводится на рис. 40.

Рис. 40. Модель укомплектованной системы ДО

В зависимости от сложности формата контента растет и трудоемкость создания этого контента. На рис.41 приводится экспертная оценка трудоемкости создания формата 1 и формата 8.

Рис. 41. Экспертная оценка трудоемкости создания форматов

3.4. Виртуальный кабинет (ВК) как инструментальное средство познания и поддержки учебной деятельности в рамках дисциплины.

 

Подготовка инженера в МКФ предполагает обязательное наличие виртуального кабинета в Web-сети [33]. В целом виртуальный кабинет преподавателя по технологии подготовки в МКФ несет большую функциональную нагрузку (рис. 42). Виртуальный кабинет организован на базе системы дистанционного образования MOODLE.

 

Рис. 42. Функциональная модель процесса подготовки в МКФ

MOODLE – это оболочка (заготовленная структура дидактической системы без содержания), предназначенная для поддержки образовательного процесса дистанционно. На рис. 43 представлена структура кабинета.

Рис. 43. Структура виртуального кабинета преподавателя (оболочки MOODLE)

Учебный процесс можно вести при помощи Moodle по принципиальной схеме представленной на рис. 44.

Рис. 44. Принципиальная схема использования системы MOODLE в учебной деятельности

Комментарий. Через виртуальный кабинет реализуется принцип доступности и как следствие обеспечивается интенсивность подготовки инженера к профессиональной деятельности.

Рис. 45. Модель взаимодействия с виртуальным кабинетом как с инструментальным средством познания и поддержки учебной деятельности

Основные составляющие виртуального кабинета в среде MOODLE

1.       Лекционный курс

 

 

 

 

 

 

 

2.       Лабораторные работы

 

 

 

 

 

 

 

 

3.       Система диагностики и мониторинга

 

4. Модель организации команды для реализации учебных проектов.

На основе многолетних исследований установлено, что значения показателей эффективности результатов работы инженера (его качества как работника) в основном характеризуется состоянием значений комплекса параметров (метрик владения компетенцией). Состояние значений этих параметров можно отложить на пятимерной квалиметрической шкале качества владения компетенцией (шкала КВК). В шкале КВК определенное направление свойства (параметры) инженера обозначается вектором, причем все вектора имеют единое начало и на них отложены актуальные значения метрик инженера (рис. 46).

Рис. 46. Актуальное состояние развития двух инженеров на шкале КВК

На рис. 46 через параметры А, В, С обозначены направление и состояния развития формализационных, конструктивных и исполнительских способностей двух инженеров, а также объемы владения их знаниями в полноте (pol) и целостности (chl), т.е. S1=<a(1), b(1), c(1), pol(1), chl(1)>, S2=<a(2), b(2), c(2), pol(2), chl(2)>.

Причем, уровень развития АВС – способностей и сложность проблем (оценки эксперта) измеряется в единицах производительности труда (раб/час) по решению профессиональных проблем, а полнота (pol) и целостность (chl) в процентах (%) владения профессионально-значимыми объемами знаний.

Очевидно, чем сложнее профессиональная проблема, тем более развитыми АВС – способностями и большими объемами освоенных знаний (потенциально) должен обладать инженер, для того, чтобы решить проблему. Таким образом, качество инженера (качество обладания компетенцией) зависит от того, до какой сложности проблемы в бизнес-процессе может решать инженер.

На этом рисунке качество владения компетенцией инженера S2 значимо выше чем у инженера S1 (периметр пентагона имеет большее значение). Практически это означает, что инженер S2 способен решать проблемы сложности Р2 (раб/час), а инженер S1 способен решать проблемы сложности не более чем Р1 (раб/час). В этом контексте шкала КВК является внешней социально-значимой объективной шкалой оценки качества владения компетенцией.

Рассмотрим  вопрос об эффективности кооперативной деятельности инженеров.

На рис. 40 приведены профили (пентагоны) S1 и S2 двух инженеров с разными значениями метрик характеризующих параметров, т.е.

S1: A = a(1), B = b(1), C = c(1), POL = pol(1), CHL = chl(1)

S2: A = a(2), B = b(2), C = c(2), POL = pol(2), CHL = chl(2)

и соответствующие им пентагоны их развития.

Рис. 47. Пентагоны развития двух инженеров

При оптимально конструктивной самоорганизации основанной на принципе взаимодополняющей кооперации, инженеры S1 и S2 будут действовать по следующему сценарию: так как сложную профессиональную проблему более валидно формализует инженер S2 (за счет более высокого уровня развития формализационных  (А) способностей (рис.2)), проблема будет понята в формате его ментального представления и рассмотрена, как общая. Инженер S1, используя советы S2 как обладателя больших объемов знаний, сконструирует и исполнит найденное решение в реале, т.к. у него выше развиты способности типов В, С (рис. 47). Описанный сценарий коперативного решения проблемы раскрывает суть механизма их коллективного потенциала. Формально потенциал способностей команды по решению проблем можно описать через алгоритм, основанный на принципе Парето, т.е. два инженера в содействии будут иметь следующий кооперативный пентагон способностей (рис. 48) со значениями метрик:

a(3) = max(a(1), a(2)) = a(2), b(3) = max(b(1), b(2)) = b(1), c(3) = max(c(1), c(2)) = c(1),

pol(3) = max(pol(1), pol(2)) = pol(2), chl(3) = max(chl(1), chl(2)) = chl(2)

Рис. 48. Кооперативный пентагон развития двух (команды) инженеров

Таким образом, чем больше кооперативный пентагон команды, тем выше шансы успешности команды в деятельности. В тоже время эффективность результатов работы команды во многом зависит от метрик совместимости характеров (свойств) членов команды. В качестве значимых в кооперативной деятельности свойств членов команды рассмотрим следующие: 1) мотив деятельности, 2) темперамент, 3) стиль интеллекта. Причем, если свойства членов команды совместимы, то  в результате деятельности проявится положительный эффект синергии, в противном случае этот эффект будет отрицательный. Флуктуации профиля кооперативного пентагона за счет синергии свойств членов команды в деятельности, т.е. дивергентное поле возможных профилей команды в зависимости от совместимости их свойств, показаны на рис. 49. Алгоритм выявления совместимости характеров состоит в следующем:

1.      Вводится понятие характер, профессии «Х» (профессия рассматривается как абстрактный объект), которое задается законом распределения требуемых человеческих свойств достаточных для успешной деятельности в профессии (разработана методика построения этого закона распределения).

Рис. 49. Гистограмма свойств профессии «Х»

2.      По специально разработанной методике (приводится ниже) строится закон распределения свойств претендента в команду, например, инженера S.

 

Рис. 50. Гистограмма свойств инженера S

3.      Из базы претендентов по критерию «сумма наименьших квадратов»  производится сортировка (ранжирование) претендентов.

4.      С учетом трех критериев (Парето, «суммы наименьших квадратов» и объема требуемой работы) по специально разработанной методике формируется команда [31, 32].

Для построения закона распределения свойств инженера предлагается следующая методика.

Рассмотрим первый фактор - мотивы, поддерживающие профессиональную деятельность. В качестве инвариантных относительно поиска целей в деятельности, функционально-автономных, по Оллпорту, мотивов можно взять комплекс (добавив принцип удовольствия из теории Фрейда): 1) удовольствие от процесса (деятельности); 2) удовольствие от результата деятельности; 3) удовольствие от морального поощрения; 4) удовольствие от материального поощрения.

Для определения конкретных метрик, представим эти мотивы как две пары дуалов (противоположных начал) (рис. 51).

 

Рис. 51. Полюса удовольствий от деятельности инженера

По представлению этих полюсов в модели возможно четыре типа инженеров по мотивам, т.е. инженер типа ML, инженер типа MK, инженер типа OL и инженер типа OK. Разумеется, любой инженер с разной мерой несет в себе все эти типы.

Например, рассмотрим диаграмму состояния мотивов в профессиональной деятельности двух инженеров S1 и S2 и построим законы распределения их свойств (рис. 52).

Рис. 52. Диаграмма состояния комплекса мотивов двух инженеров S1 и S2

Считается, что инженер S1 мотивирует свою деятельность всеми четырьмя типами мотивов, т.е. существует закон распределения у инженера S1 типов мотивов (рис. 53).

 

Номер типа мотивации

1

2

3

4

Аббревиатура типа

ML

MK

OL

OK

Вероятность принадлежности к типу

14/100

56/100

6/100

24/100

Рис. 53. Закон распределения типов мотивов в инженере S1

Закон распределения типов мотивов у инженера S2 будет изображен на рис. 54.

 

Номер типа мотивации

1

2

3

4

Аббревиатура типа

ML

MK

OL

OK

Вероятность принадлежности к типу

15/100

5/100

60/100

20/100

Рис. 54. Закон распределения типов мотивов в инженере S2

В качестве второго фактора рассмотрим темперамент. Темперамент – это индивидуальные свойства психики, определяющие динамику психической деятельности человека, особенности поведения и степень уравновешенности реакций на жизненные воздействия.

Имеется достаточно много методик определения типов темперамента личности.

Очевидно, что на практике инженера с «чистым» темпераментом, как правило, не бывает, т.е. нет чистых сангвиников, холериков, меланхоликов, флегматиков (Гиппократ, И. Кант).

Рассмотрим следующие признаки темперамента (рис. 55).

 

Рис. 55. Полюса признаков типов темперамента у инженера

По представлению этих полюсов в модели возможны четыре типа инженеров по темпераменту, т.е. DH - флегматик, DG - меланхолик, AH - сангвиник, AG – холерик (рис. 56).

Рис. 56. Диаграмма темпераментов с двумя различными профилями

Считается, что каждый инженер это комбинация всех этих типов темперамента, метрика который может выступать закон распределения типов темперамента (рис. 57).

 

Номер типа темперамента

1

2

3

4

Аббревиатура типа

АН

АG

DG

DH

Вероятность принадлежности к типу

6/100

14/100

56/100

24/100

Рис. 57. Закон распределения типов темперамента в инженере S1

Аналогично, вычисляется закон распределения типов темперамента у инженера S2.

В качестве следующего фактора влияющего на эффективность кооперативного труда рассмотрим стиль интеллекта. Для этого построим пары полюсов с доминированием свойств стилей интеллекта (рис. 58). Разумеется, что каждый инженер обладает всеми четырьмя свойства одновременно, но в разной степени.

Рис. 58. Полюса признаков стиля интеллекта у инженера

По представлению этих полюсов в модели возможны четыре типа инженеров по стилю интеллекта, т.е. RP, RS, VP, VS (рис. 59).

Рис. 59. Диаграмма стилей интеллекта с двумя различными профилями

Считается, что каждый инженер обладатель всех этих стилей интеллекта, метрикой который может выступать закон распределения (рис. 60).

 

Номер типа стиля интеллекта

1

2

3

4

Аббревиатура типа

RP

RS

VP

VS

Вероятность принадлежности к типу

9/100

21/100

21/100

49/100

Рис. 60. Закон распределения стилей интеллекта в инженере S1

Разумеется, закон распределения разных стилей интеллекта у инженера S2 вычисляется аналогично.

Очевидно, что каждый инженер в разной мере сочетает в себе четыре типа мотивов, четыре типа темперамента и является обладателем четырех типов разных стилей интеллекта. В результате характер инженера задается законом распределения всех его свойств вместе со своими метриками (вероятностями проявления их в деятельности). Например, характер инженера S1 задается законом распределения (рис.61).

Рис. 61. Гистограмма распределения свойств инженера S1

С помощью виртуальной Web-лаборатории установлены свойства характера профессии инженер по направлению «Информационные системы» и составлены таблицы соответствия метрик совместимости характеров (свойств) членов команды, обеспечивающих положительную синергию при работе в команде.

Среди студентов по направлению подготовки «Информационные системы» проводился педагогический эксперимент, который состоял в следующем. В первой группе для выполнения курсового проектирования студенты организовали команды (не более чем из пяти человек) по своему усмотрению (стихийно организованные). Во второй группе  команды были специально организованы согласно описанной модели. Команды должны были спроектировать программные обеспечения информационных систем (ПОИС) по возрастанию сложности, т.е. сложности Р1(раб/час), Р2(раб/час), Р3(раб/час) и т.д. Эксперимент повторялся многократно. В целом, результаты специально-организованных команд (вторая группа) оказались в 1,5 раза выше, чем у стихийно-организованных команд.

 

 


Литература

1. Иванов В.Г., Нуриев Н.К. Диагностика конкурентоспособности специалистов в области программной инженерии // Вестник Казан. гос. технол. ун-та. – 2005. – № 1. – С. 449 – 453.

2. Иванов В.Г., Нуриев Н.К. Формирование конкурентоспособности профессиональной команды для информационно-интеллектуальной подготовки бизнес процессов // Дополнительное профессиональное образование. – 2005. –  №6 [18]. – C. 24 – 27.

3. Иванов В.Г., Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Подготовка и переподготовка устойчиво компетентных специалистов с соблюдением принципа природосообразности // Дополнительное профессиональное образование– 2006. - № 9 (33). – С. 30 – 34.

4. Нуриев Н. К. , Журбенко Л. Н., Старыгина С.Д. Подготовка инженера в рамках дисциплины из профессионально-ориентированного класса в метрическом компетентностном формате // Математика и образование: сб. статей. Вып. 4. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2008. – С.131 –144.

5. Нуриев Н.К. Онтология дидактики программной инженерии.     //Educational Technology & Society 5 (4) 2004. -      http://ifets.ieee.org/russian/depository/v_6_i4/html/2.html, 40 с.

6. Нуриев Н.К. Оценка уровня конкурентоспособности специалиста // Высшее образование в России. – 2005. – № 12. – С. 109 – 113.

7. Нуриев Н.К. Специфика подготовки конкурентоспособных специалистов в области программной инженерии // Интеграция образования. – 2005. –  № 3. – С. 175 – 178.

8. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н. Интеллектуальная ориентация специалиста и закономерности развития его проектно-конструктивных способностей // Интеграция образования. – 2006. –  № 3. – С. 13 – 17.

9. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н. Методологические основы и технологии обучения инженерной деятельности в университете инновационного типа // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2006. - № 2 (33). – С. 55 – 71.

10. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д.  Проектирование интеллектуальной образовательной среды в виртуальном пространстве // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2007. - № 1 (38). – С. 55 – 63.

11. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Двухуровневая образовательная система, это благо или вред, проблемы и реализация // Educational Technology & Society – 2007 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.10. - N 4. - 16 c. – ISSN 1436-4522.

12. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Двухуровневая образовательная система: благо или вред? // Высшее образование в России. – 2008. – № 2. – С. 83 – 91.

Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Ключевые способности поддержки деятельности и формализованные условия потенциальной компетентности специалиста // Вестник Казанского технологического университета. - № 5. – Казань: Изд-во Казан. гос. технол. ун-та, 2007. – С. 199-205.

13. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Модели профессиональной деятельности, эффективности деятельности, компетентность специалиста // Формирование профессиональных стандартов по направлению «Химическая технология» в компетентностном формате. Материалы Всероссийского семинара КГТУ. – Казань: Изд-во Казан. гос. технол. ун-та, 2007. – С. 26-36.

14. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Модель системы подготовки  компетентных инженеров // Кадровое обеспечение инновационных процессов в экономике и образовании России. Социальное партнерство в системе непрерывного образования: мат. IX Всерос. конф. и Всерос. форума по дополнительному образованию. – Казань: Центр инновационных технологий, 2008. – С. 501-503.

15. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Проектирование web – психодидактических систем  // Educational Technology & Society – 2007 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.10. - N 3. - 23 c. – ISSN 1436-4522.

16. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Системный анализ деятельности специалиста в области программной инженерии // Educational Technology & Society – 2008 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html) - V.11. - N 4. - 23 c. – ISSN 1436-4522.

17. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Типометрика и факторный анализ деятельности специалиста // Математика и образование: сб. статей. Вып. 3. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2007. – С.220 –240.

18. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д. Эффективность деятельности и метрики компетентности инженера // Проблемы разработки учебно-методического обеспечения перехода на двухуровневую систему в инженерном образовании: Материалы Межвузовской науч.-метод. конф. – М.: МИСиС, 2007. – С. 150-159.

19. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д., Фатыхов Р.Х. Проектирование квазиинтеллектуальных образовательных систем нового поколения // Educational Technology & Society – 2006 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical /journal.html) - V.9. - N 4. - 14 c. – ISSN 1436-4522.

20. Нуриев Н.К., Иванов В.Г. Инварианты подготовки конкурентоспособных специалистов // Высшее образование в России. – 2005. – № 5. – С. 53 – 56.

21. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Алгоритм подготовки инженеров в проблемно- деятельностном пространстве в метрическом компетентностном формате // Инновационные технологии организации обучения в техническом вузе: на пути к новому качеству образования: материалы межд. науч.-метод. конф. – Пенза: ПГУАС, 2008. – Ч.3. – С. 80-86.

22. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Проектирование дидактических систем на основе кибернетического подхода с использованием информационно-коммуникационных технологий // Аудиовизуальные информационные и коммуникационные технологии в образовании: глобальные тенденции развития: Материалы научно-практической конференции. – Казань: Полимедиа-Казань, 2007. – С. 148-154.

23. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Проектирование измерительной системы оценки конкурентоспособности специалиста в области программной инженерии // Вестник МГПУ. Серия «Информатика и информатизация образования». № 1 (8). – Казань: Изд-во «Фолиантъ», 2007. – С. 309-313.

24. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Формирование компетентного специалиста на основе синергетического подхода // Educational Technology & Society – 2007 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.10. - N 3. - 19 c. – ISSN 1436-4522.

25.  Нуриев Н.К., Фатыхов Р.Х., Старыгина С.Д. Основы проектно-деятельностного образования // Educational Technology & Society – 2006 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical /journal.html) - V.9. - N 2. - 15 c. – ISSN 1436-4522.

26. Старыгина С.Д., Нуриев Н. К. Виртуальный кабинет как инструментальное средство преподавателя нового типа // Образовательная среда сегодня и завтра: Мат. V Всероссийской науч.-практ. конф. – М.: Рособразование, 2008. – С. 413 – 416.

27. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Математическая модель расчета циклов устойчивой компетентности специалистов в области программной инженерии // Вестник Чувашского университета. - 2006. - № 5. - С.262 – 265.

28. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Проектирование Web-психодидактической технологии подготовки компетентных специалистов по направлению «Информационные системы» с учетом индивидуальных особенностей обучающихся // Educational Technology & Society – 2007 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.10. - N 3. - 6 c. – ISSN 1436-4522.

29. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Формирование и развитие компетенции инженера в рамках учебной дисциплины в метрическом компетентностном формате // Educational Technology & Society – 2008 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.11. - N 1. - 10 c. – ISSN 1436-4522.

30. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н. Анализ результатов реализации подготовки студентов в метрическом компетентностном формате // Educational Technology & Society – 2008 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html)  - V.11. - N 3. - 10 c. – ISSN 1436-4522.

31. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н. Подготовка инженера в метрическом компетентностном формате в рамках профессионально-ориентированной  дисциплины // Educational Technology & Society – 2008 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html) - V.11. - N 3. - 13 c. – ISSN 1436-4522.

32. Фатыхов Н.К., Нуриев Н.К. Математическое и программное обеспечение дидактической системы инновационной подготовки специалистов в области программной инженерии // Вестник Чувашского университета. - 2006. - № 5. - С.234 – 241.

33. Фатыхов Р.Х., Нуриев Н.К., Старыгина С.Д.  Проектирование Web-психодидактической технологии подготовки компетентных специалистов торгово-экономического профиля с учетом индивидуальных особенностей обучающихся // Исследования в сфере коммерческой деятельности: теоретические и практические аспекты. Сб. науч. труд. Казанского института РГТЭУ. Выпуск 2. – Казань: Отечество, 2008. – С. 259-264.