Исследование и разработка аппарата информационных технологий для повышения эффективности обучения в вузах тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Исследование и разработка аппарата информационных технологий для повышения эффективности обучения в вузах"

На правах рукописи

^ УДК 378.1.147

Спешилова Наталья Викторовна

¿Я °

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АППАРАТА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ В ВУЗАХ (на примере экономических специальностей)

Специальность 08.00.13 - «Экономико-математические методы»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Оренбург - 2000

Работа выполнена на кафедре «Прикладной информатики» в Оренбургском государственном университете.

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Защита состоится «30» ноября 2000 года в 14:00 часов на заседании диссертационного совета К 053.19.03 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан « 30 » октября 2000 г.

Ученый секретарь

Дегтярева Татьяна Дмитриевна

Алферова Зоя Васильевна

кандидат экономических наук Лебедев Константин Валерьевич

Ведущая организация: Московский государственный технический

университет им. Н.Э. Баумана, факультет «Инженерный бизнес и менеджмент»

диссертационного совета

к.э.н., доцент

Киселева И. А.

У.р^З.Ч)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Астуальность исследования. Новые задачи высшей школы, ее непрерывное развитие предъявляют к учебному процессу возрастающие требования, к которым можно отнести, с одной стороны, требования к совершенствованию содержания, форм и методов, а, с другой стороны. - к его рациональной организации и управлению.

В настоящее время совершенно очевидно, что прежняя организация учебного процесса явно устарела и пришла в противоречие с жизнью. Рассчитанный на слабого середнячка учебный процесс сдерживает индивидуальное развитие остальных и общую эффективность процесса обучения в целом.

Еще в 1976 году С.И. Архангельский отмечал, что для того чтобы система обучения действительно была рациональной, необходимо, чтобы в се организации были заложены качества и средства предвидения оптимальных путей ее функционирования и развития, с учетом сложных, противоречивых ситуаций и возможностей их разрешения.

Учебный процесс эффективен только в том случае, если у преподаватели есть надежный способ достижения целей, а он. в свою очередь, требует их четкости, возможности сопоставить достигнутое с желаемым.

Педагогическая технология предполагает формулировку целей через результаты обучения, выраженные в действиях учащегося, надежно осознаваемых или определяемых.

Таким образом, повышение эффективности процесса обучения тесно связано с внедрением в него новых гибких технологий обучения, в основе которых лежит процесс оптимизации с использованием математического инструментария.

Теоретические и методологические аспекты повышения эффективности процесса обучения на современном этапе разработаны недостаточно, что обусловливает актуальность выбранной темы.

Эффективность и качество процесса обучения в вузе должны неизменно расти, если, выявив, на основе аппарата математического моделирования и методов математической статистики, комбинации взаимозависимости и воздействия компонентов, оказывающих непосредстЕ>снное влияние на процесс

ооучения каждого отдельного студента, организовать построение стратегии обучения с внедрением новых информационных технологий и использованием дифференциации на основе разбиения студенческих групп по принципу мобильности и максимальной степени близости к индивидуальным траекториям развития каждого, с учетом оптимального перераспределения временного фактора.

Цель и задачи4 исследования. Основной целью диссертации является ис-

(

следование и разработка математического аппарата информационных технологий для повышения эффективности оказания образовательных услуг и качества подготовки специалистов в высших учебных заведениях (на примере экономических специальностей).

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

- провести анализ факторов, влияющих на обучение; выбрать существенные факторы с точки зрения результата обучения; построить модель, отражающую количественные соотношения между выделенными факторами и итогом обучения;

- исследовать влияние временного фактора и индивидуализации процесса обучения на результат усвоения знаний;

- проанализировать существующие методы экономико-математического моделирования и программные продукты, выбрать наиболее приемлемые из них для использования в аспекте достижения поставленной цели;

- выявить возможности повышения эффективности процесса обучения в вузе, разработать информационную технологию организации учебного процесса с учетом индивидуальных траекторий усвоения знаний и провести ее апробацию на основе дидактического эксперимента;

- разработать алгоритм и на его основе создать программный продукт, способствующий повышению эффективности проведения контрольных мероприятий по выявлению уровня усвоения учебного материала, с учетом требований научной организации контроля;

- для наполнения программного продукта разработать блок тестового материала по основным вопросам и разделам экономической теории с соблю-

дением принципов формирования тестовых заданий с последующей их проверкой на надежность.

Объектом исследования являются высшие учебные заведения, рассматриваемые как организационные системы, предназначенные для удовлетворения общественной потребности - оказания образовательных услуг с целью подготовки специалистов.

Предмет исследования - совокупность теоретических, методических и практических разработок по совершенствованию организации учебного процесса в системе высшего образования с учетом его многоуровневого и многоаспектного характера.

Теоретическом и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных авторов по экономико-математическому моделированию, теории измерений, работы по организации и совершенствованию учебного процесса в вузах, по методам оптимального планирования эксперимента.

Научная новизна заключается в новом решении актуальной задачи разработки методов повышения эффективности подготовки специалистов в вузах.

В рамках решения этой задачи:

- на основе проведенного детального анализа факторов, влияющих на обучение и на степень усвоения знаний, установлено, что за счет варьирования времени обучения отдельных студентов и групп можно повысить эффективность их подготовки;

- впервые установлена форма связи итога обучения и входного контроля. взятого в качестве отправной точки обучения, и определена количественная мера его влияния на конечный результат на основе статистической модели зависимости итога обучения от выбранных, на основе логико-профессионального анализа, факторов;

- построена новая технология и разработан алгоритм организации процесса обучения на основе модели формирования «плавающих» групп на потоке в рамках одной дисциплины; возможно се расширение на совокупность

дисциплин одного потока и вуза в целом; проверена эффективность предложенной технологии;

- обоснована необходимость применения научных принципов для формирования контрольных заданий по проверке знаний студентов, модифицирована соответствующая совокупность показателей и способов их расчета с учетом накопления статистической информации, разработан блок создания, проверки и корректировки тестовых заданий на ЭВМ;

- создана информационная технология организации многоаспектного педагогического контроля и самоконтроля обучающихся с использованием алгоритма формирования тестовых заданий с включением блока помощи, разработанного на основе применения гипертекста.

Практическая значимость. Построение обучения на основе разработанной информационной технологии и реализация мобильности студенческих групп (формирование последних с учетом индивидуальных траекторий развития и рациональным перераспределением времени обучения) повышают эффективность и качество обучения в вузе.

Диссертационная работа выполнялась в рамках темы: «Исследование, анализ, проектирование и оценка эффективности управления организационными системами» (государственный регистрационный номер 01.9.80.002953).

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывались на научных конференциях Оренбургского государственного университета (ОГУ) и Оренбургского государственного аграрного университета (1997 - 2000 г.г.), на международной научно-практической конференции «Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века» (1998 г.). в рамках конференции, проводимой Оренбургским областным институтом повышения квалификации работников образования (2000 г.).

На основе разработанной программной тестовой оболочки создан блок тсстов по экономической теории, используемый в учебном процессе в Оренбургском государственном аграрном университете и в Оренбургском филиале Уральской академии государственной службы при президенте Российской Федерации. Реализованные в программе возможности способствуют

повышению научного уровня статистического учета успеваемости и позволяют своевременно корректировать учебный процесс.

Разработанные модели зависимости итогов обучения и технологии индивидуального подхода при формировании групп применялись в учебном процессе экономических специальностей в ОГУ с 1995 г. по настоящее время.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, общим объемом 0,9 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (156 наименований) и шести приложений.

В работе представлены 8 таблиц, 23 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, сформулированы цель и задачи, выбраны объект и предмет, определены методические и теоретические основы исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Обучение. Современное состояние вопроса» проанализированы основные направления активизации учебного процесса (как с точки зрения его содержания, так и организации) и повышения уровня подготовки специалистов.

Высшие учебные заведения рассматриваются нами как организационные системы, предназначенные для удовлетворения общественной потребности -оказания образовательных услуг с целью подготовки специалистов. При этом одним из основных ресурсов является время обучения.

На современном этапе развития высшей школы в условиях рыночной экономики сформировались принципиально новые требования, предъявляемые к организации и содержанию подготовки и переподготовки специалистов по управлению, менеджменту, маркетингу, экономике VI моделированию процессов и систем, что находит свое отражение в содержании образования.

Последнее - это такая категория, которая имеет свойство стареть, становиться неактуальной и не отвечать изменяющимся запросам личности, общества и государства. Поэтому постоянное обновление содержания образования

является существенным моментом, определяющим его качество. В последнее время получили большое развитие нестандартные формы проведения занятий как факторы, мотивирующие активность учебной деятельности студентов. Эти направления, с одной стороны, обеспечивают возможность получения студентами глубоких фундаментальных знаний, с другой, - изменив подходы к организации стандартных форм работы и, добавив к ним новые, -повышают качество обучения, развивают творческие способности студентов, их стремление к приобретению новых знаний.

Для построения теоретических основ самого учебного процесса существенное значение имеют результаты, полученные при исследовании на основе моделей обучения. Неотъемлемым звеном процесса моделирования является использование математического инструментария. В рамках взаимопроникновения таких наук как: педагогика, математика, статистика, психология, теория вероятности, экономико-математическое моделирование и пр. рассматривались работы Е.В. Адамовой, С.И. Архангельского, Дж. Гласса и Дж. Стенли, М.И. Грабаря, К. Ингенкампа, Л.Б. Ительсона, В.И. Михеева, Н.М. Розен-берга, И.М. Чередова и других.

В соответствии с поставленной целью диссертации представляет интерес выбор и обоснование факторов, влияющих на процесс обучения в целом. Однако, несмотря на довольно широкие исследования в данной области, ни одна из приведенных работ не содержит конкретных математических моделей, способствующих повышению эффективности процесса обучения в виде относительно целостной структуры. Проведенный анализ показывает, что вопросам моделирования учебного процесса в высшей школе с точки зрения создания прогностических функций на основе факторизации и взвешивания признаков, влияющих на обучение, уделено недостаточное внимание. Этим и обоснован наш интерес к данному вопросу. На наш взгляд, целесообразно перераспределять время обучения с учетом индивидуальных особенностей обучаемых и факторов, влияющих на успеваемость, в совокупности со специфическими особенностями формирования высококвалифицированных специалистов в высших учебных заведениях.

Во второй главе «Моделирование усвоения знаний и организация контроля» отмечается, что основные закономерности внимания, мышления и процесса приобретения и формирования понятий являются необходимым условием для выявления глубинной сути познания. Проведенный в данной главе анализ служит отправной точкой в определении путей индивидуализации обучения.

Анализ всевозможных уровневых моделей усвоения затрагивает, с одной стороны, вопросы стандартизации образования с точки зрения разнобоя применяемых терминов и понятий, имеющего место в настоящее время, а, с другой стороны, - способствует выбору и конструированию тестового материала с учетом его изложения в соответствии с данными уровнями, а, значит, и возможностью формирования стандартных критериев оценок.

Так как научная организация педагогического контроля в вузе должна опираться на научные методы, то созданная в рамках данного диссертационного исследования информационная технология тестового контроля реализована на базе использования алгоритма формирования заданий (в том числе в фасетной^ форме) на основе научного подхода к системе тестирования. Предусмотрена возможность проверки тестообразующих свойств и накопление статистической информации, как содержательного, так и корректирующего характера. Блок-схема алгоритма организации использования многофункциональной тестовой оболочки представлена на рис.1. Описание основных моментов содержательной и инструментальной стороны данного вопроса, а также анализ различных подходов к организации и проведению тестового контроля нашли свое отражение во второй главе.

Третья глава «Измерения в педагогике. Построение моделей обучения» посвящена теоретическому построению математических моделей на основе

1' Фасет - это форма записи нескольких вариантов одного и того же задания, за счет которой достигается их параллельность по содержанию и форме; при подборе заданий одинаковой трудности, они становятся полностью идентичными.

С Начало])

Рисунок

отбора ([¡акторов, влияющих на результаты обучения, и разработке новой технологии организации учебного процесса в вузе.

Исследуя взаимовлияние выделенных факторов, получаем, что чем выше начальный уровень знаний (X), лучше способность к обучению (в), больше времени (Т) на изучение определенного материала, тем выше итоговый уровень знаний (У) при одинаковой, фиксированной трудности данного материала (О), в представлена как функция от показателей, отображающих интеллектуальное развитие каждого отдельного человека (О), объем и концентрацию внимания (Ув, Кв), оперативную память (РМ), гибкость мышления, внимания, усердие (усидчивость), физическое состояние и т.п.2) В первом приближении при фиксированной Б примем линейную форму связи У = Ф(Х,С,Т): ,

У = сею + <Хц Х + (Х12 в + СС1зТ, Л _ _ '

где а^>0, ] = 1,3, а!Ь а)2 ,а13- весовые коэффициенты, в = Р ( О, Ув, Кв, РМ.....).

Из формулы видно, что, определив изначально значения X и в и задав уровень итогового достижения через У, можно вычислить необходимое для обучения время Т. Причем, чем выше X и О, тем меньше требуется времени, а чем ниже X и С, тем, соответственно, больше для достижения того же итогового уровня У. То есть:

_т_=р10-р„х -р12о + р13у,

где р^> 0. ] = 1,3, Рп, р,2. Рп-весовые коэффициенты, в = Р (<3, Ув, Кв, РМ.....).

Исходя из того, что в общем случае более высокий балл на экзамене заработать труднее, чем низкий, и в соответствии с предположением Ганса Ю. Айзенка получаем формулу зависимости У = Ф (X, в, Т) в несколько измененном варианте (не умоляя общности, примем к использованию натуральный логарифм 1п):

У = 0.20 + «21 X + Й22 в + а23 1пТ.

2)В психологии разработаны методики измерения этих параметров. ,'

Вид кривой, получаемый на основе данной формулы, согласуется с формой кривой научения и графиками: зависимости скорости усвоения от времени; количеством информации, усвоенной обучающимися в процессе непрерывного обучения, и временем.

Следует также отметить, что чем труднее предлагаемый для изучения материал, тем больше затруднений в его изучении (т.е. с ростом Б падает У), а, значит, и больше затрачиваемое время (т.е. с ростом Б растет Т). Таким образом, снимая ограничения по О, выведенные ранее формулы примут соответственно вид: х

I " ~~ Л

( ' У = а30 + а31 X + а32 в + а33 Т - а34 Б,

где щ > О, j = 1,4, а31, а32, а33, а34- весовые коэффициенты.

Т = Р20-Р21Х -Р22С + р2зУ + р24В> где Рч>0, ^ = 1,4, Р21, Р22, Р23, Р24- весовые коэффициенты.

За счет введения по всем параметрам индекса ¡, отождествляемого с каждым отдельным обучаемым, приведенные выше модели принимают частный характер, нацеленный на осуществление прогнозирующей функции приведенных формул.

В результате проведенного анализа входящих в модели факторов, установлено, что время является связующим звеном между итоговым результатом обучения и остальными выделенными компонентами.

Исходя из значений начального уровня знаний - X (или Х„ где 1 - конкретный студент) и способности к обучению - в (или С, соответственно), обучаемому 0.) нужно то или иное количество времени Т (Т;) для усвоения заданного материала на определенном уровне. Ясно, что время усвоения у каждого студента свое (т.е. ТО, но с учетом агрегирования на основе кластеризации объектов «студент» по X, и в! можно получить определенное количество классов, в которых элементы наиболее близки друг к другу. Количест-

- л '

во таких групп можно задать заранее.

В связи с действующими образовательными стандартами поиск лучших форм организации учебного процесса не может выйти за их пределы без специального на то разрешения. Поэтому количество групп разбиения предлагаем задавать согласно исходному числу групп, сформированных изначально

при наборе (отклонения могут быть вызваны лишь некоторыми исключениями). Тогда, при заданном числе групп на потоке их внутренняя гетерогенная структура будет стремиться к гомогенной за счет перераспределения в них студентов с учетом значений X¡ и G,.

Таким образом, подходим к необходимости учета индивидуальных особенностей студентов и формированию на этой основе групп обучающихся на потоке с разным временем обучения по предмету каждой такой группы, но с общим суммарным временем, соответствующем учебному плану. Тогда, если на потоке сформированы h0 групп (lio >3), то при помощи кластеризации по данным X¡ и G¡ можно перераспределить в них студентов на основе большей плотности объектов внутри кластера, чем вне его. Количество обучающихся в каждой новой группе может быть неодинаковым, в отличие от исходного распределения. Время на внутривузовское обучение складывается в основном из количества часов, выделенных на лекции (Тл) и практические занятия (Т„р) (также и лабораторные, но в нашем исследовании их ие рассматриваем). Тогда: Т = Тл + Тп,„ Если исходить из того, что лекции на потоке студентам всех ho групп, как правило, читает один преподаватель на едином занятии, то Тл не будем подвергать трансформации, а вот Т1]р на потоке выглядит как и используется в перераспределении.

hO

Задавая конечный уровень обучения в виде Y по одной из изложенных выше формул, можно рассчитать необходимое для этого агрегированное время (Таь) для каждой вновь созданной группы h (рассчитывается на основе обработки данных каждого отдельного студента).

Как правило, для «высоких» групп ТА(, < Т„р, а для более «низких» -Тдь > Тпр. Тогда, изъяв у групп первого типа «лишние» часы, можно передать их группам второго типа, причем чем «ниже» группа, тем больше часов она получает. Данная работа производится на основе оптимизационных процессов с учетом того, что сумма часов по всем вновь созданным группам (h) должна быть равна ^ т^ и при этом условииh —>~max. h ' h

В качестве минимального критерия необходимого количества часов для усвоения материала на соответствующем или более высоком уровне целесообразно принять количество часов, выделяемое на обзорные занятия по данной дисциплине для соответствующей специальности при заочном обучении.

Каждый студент обучается по траектории, максимально приближенной к его возможностям. Чем больше групп на потоке, тем тоньше процесс дифференциации.

Если Ьо < 2, то возможно объединение нескольких потоков данной специальности или даже привлечение групп смежных направлений. В данном случае, объем и уровень трудности изучаемого предмета должны быть для них одинаковыми.

Однако, если такое разбиение в течение длительного отрезка времени (семестр) останется стационарным, получим тс же недостатки, которые свойственны дифференциальному подходу в средней школе при формировании профильных классов. Поэтому предлагаем разбить семестр на части (в первом приближении соответствующие временным отрезкам (модулям) в рамках рейтингового контроля, имеющего место во многих вузах, ц = 1,М):

где 2С и Ъу, - соответственно количество недель в семестре и модуле.

Для каждого следующего временного участка обучения в качестве «входа» можно использовать «выход» предыдущего (в связи с чем, каждый раз формируется несколько измененный состав групп) и прогнозировать результат обучения на конец ц-го модуля.

Стратегия движения по предложенной траектории обучения отражена на рис. 2.

Таким образом, получаем достаточно динамичную систему. Придание указанным конструктам положения мобильности относительно перемещения по ним студентов определенное количество раз за семестр, наряду с идеей индивидуализации обучения и близости се траектории к зоне ближайшего

М

Рисунок 2 - Схема построения учебного процесса с использованием «плавающих» групп применительно к одной дисциплине.

развития учащихся, способствует повышению мотивации учения. Это в совокупности с методикой преподавания и организацией контроля обучения с использованием надежного и валидного инструментария способствует повышению эффективности процесса обучения.

Группы получили название «плавающих», а созданная методика организации процесса обучения - технологии с использованием «плавающих» i

групп.

Опыт работы в вузе позволяет принять в качестве Xt результат по входному контролю знаний студентов по соответствующей учебной дисциплине. В начале траектории обучения «низкие» группы - Гр. 1, Гр. 2, ... - будут отличаться значительно большей наполняемостью, чем «высокие» -Гр. (h - 1), Гр. h. В процессе обучения, этот акцент смещается вправо, за счет чего выравнивается общая нагрузка на преподавателей, ведущих практические занятия на потоке.

Возможно расширение модели «плавающих» групп сначала по отношению к циклу дисциплин (где такое внедрение видится рациональным) на том же потоке, а затем и распространение его на всю вузовскую структуру. В работе представлены две схемы реализации данной идеи, построенные с учетом преемственности. х

Экономико-математический инструментарий работы с «плавающими» группами состоит из моделей для конкретного студента, для группы студентов и потока в целом. Время, необходимое для усвоения знаний j-ому студенту ho-ой группы (индекс «О» означает, что группа сформирована изначально при наборе) на уровне утах, определяется на основе модели

' tjh = ф (Упгах, Xjho, gjho) mill,

О < Xjho - Xfiiax', -V.'.lIX — Ушах?

gjho = f (q,ho, VBjho, kbjho, pnijh0,...) > 8min; Xjho eXr; g^o e G,

где h0 - номер группы, h0 = 1,H; H - число групп на потоке; jhn - конкретный студент группы h0, jh0 = l,niiK); mi,0 - число студентов в отдельной группе h„ данного потока; г - число отметок входного контроля; Хг - подмножество

отметок входного контроля; С - множество состояний категории «способность к обучению»; хпшх, уП1ах - соответствуют верхним границам выбранных шкал отметок входного контроля и экзамена соответственно; 5тш - минимальная способность к обучению.

После проведенга кластеризации (число кластеров равно Н) модель для 11-ой группы студентов записывается следующим образом:

П

У;'Ь ) / Шн—гпах,

}Ь= 1

у^ = со (Ть, о (х,ь,

Тзаоч. — Ть ^ Тцорма загр.)

Ль е\Уа;

О < у^ < угаах, _

где Ь - номер группы после кластеризации, Ь = 1,Н; ,]Ъ - конкретный студент группы Ь, ^ = 1,01),; Ш|, - число студентов в отдельной группе Ь данного потока; с! - число экзаменационных отметок; Ть - подмножество часов, отводимых на изучение данной дисциплины в Ь-ой группе; Тзаоч - количество часов, выделяемое на обзорные занятия при заочном обучении; ТНС1рмз загр - максимально возможное количество часов в соответствии с нормативами охраны труда.

Тогда модель для потока будет иметь вид: Н

н 11=1

Ть ~~ Тплан ,

ь = 1

V БтьЬ ф 0;

Бт^к п втД = 0, к ^ 1; н „ , и ат^ = п,

где п - число студентов на потоке; к, 1 - номер группы, к, 1 = 1,Н; БтьЬ, Бт^к, Бт,! - подмножества студентов отдельных групп, Тщ,™. - количество часов,

выделяемое на рассматриваемую дисциплину на потоке в соответствии с учебным планом.

На основе созданного экономико-математического инструментария разработан эвристический алгоритм и методика организации обучения на основе технологии «плавающих» групп.

В рамках учебного процесса для большинства студентов эффективность обучения растет с увеличением Ть. Следовательно, весь фонд часов ТШ1а1[. должен быть полностью реализован. В первом приближении полагаем, что все функции (Ти) возрастающие. Тогда, эффективность обучения для потока студентов будет равна:

Н 11= 1

Кроме того, ч/ь зависит от начального состояния Ь-ой группы обучаемых, которое представляет собой функцию от Хь и Сь. Х[Л - начальный уровень знаний, умений и навыков - выражается в виде средней арифметической отметок входного контроля группы И и изменяется в диапазоне от 0 до Хтах, в зависимости от выбранной шкалы отметок является непрерывной или дискретной величиной, йь - «способность к обучению» - также средняя величина по 1ьой группе, определяется на основе измерения свойств памяти, внимания, мышления и пр., в > 0.

В свою очередь, Х|, и вь являются функциями времени, то есть ^ (Ть, Хь(Ть), вь (0(Т,,), Ув(Ть), Кв(Ть), РМ(Т„), ...)).

Для ц-го модуля, длительность которого Ъ^. распределение объема часов по дисциплине между группами на потоке преследует цель максимизации эффективности обучения, т.е.

Н

ч>ь(Ть, ХьГГь), О, (РСТь), Ув(Ть), Кв(Ть), РМ(ТЬ), ... )) - шах.

Ь = 1

Для упрощения модели, реальную зависимость Хь и вь от Ть в пределах модуля не учитываем. При этом допущении математическая модель примет вид:

н

iF= 2 Vh (Th, Хы Gb (Q, Vb, Kb, PM, ...))-> max, H h = 1

Xj Th = Тплан.;

h = 1 _

Th>o, ь=Хн;

Xi„ G|, - const.

Модель представляет нелинейную задачу математического программирования с одним ограничением. При заданном виде функции \|/ь нахождение, по крайней мере, локального максимума осуществляется с использованием множителя Лагранжа.

В общем случае в результате достаточно сложного функционала, его нелинейности, содержания показателей, зависящих от времени и имеющих открытую структуру, задача оптимизации трудноразрешима.

При наличии строгих рамок учебного процесса задача в частных случаях может быть разрешена. При проведении дидактического эксперимента, описываемого в четвертой главе, изложена соответствующая методика. . '

Поскольку существующая шкала балльных оценок'является малосодержательной, целесообразно введение многобалльной шкалы отметок в течение всего обучения. Это расширяет возможности дифференциации студентов по уровню знаний, что способствует более тонкому их ранжированию.

Выявлены пять типов студентов по склонностям к изучению того или иного научного направления и проведен анализ влияния построения процесса обучения на основе «плавающих» групп по отношению к каждом}' такому типу обучаемых.

Разработана общая методика построения учебного процесса с использованием «плавающих» групп на потоке. Предложено два подхода. Проанализированы достоинства и недостатки данной технологии.

Четвертая глава «Экспериментальные исследования» состоит из двух частей. Определяются формы связей между элементами учебного процесса.

Проверяется эффективность внедрения предложенной в третьей главе технологии на основе дидактического эксперимента.

Исследование представлено на материале выбора студентов разных специальностей, поступивших в ОГУ в 1999 году. Оно велось с использованием ЭВМ и применением программного комплекса БиШБЦса 5. Сбор данных осуществлялся на основе материалов предмета «Высшая математика».

Начальный потенциал знаний оценивался на основе результатов входного контроля. Выбор последнего обусловлен тем, что имеющиеся в наличии у каждого студента две отметки (первая в аттестате об окончании средней школы и вторая - набранный балл при поступлении) не могут сравниваться с итоговой экзаменационной отметкой в вузе ввиду различных требований и сибтем шкалирования.

На основе использования корреляционно-регрессионного анализа, примененного к данным репрезентативной выборки совокупности обучаемых, определена форма связи между' начальным уровнем знаний X (оценкой входного контроля), временем Т, отведенным на изучение дисциплины (в соответствии с учебным планом), и итоговым результатом обучения У (в виде экзаменационной отметки за первый семестр). Уравнение множественной регрессии имеет вид:

Ухт= 1,005 + 0.595 * X + 0,01 * Т .

Коэффициент корреляции Яу/х = 0,64 свидетельствует о существовании средней валидности между оценками входного и экзаменационного контроля, то есть в 64 % случаев по входному контролю можно предсказать значение итоговой аттестации.

Полученный коэффициент корреляции Лу/х выше, чем подобные коэффициенты, рассматриваемые как показатели связи между средним баллом учебы студента в институте и в аттестате о среднем образовании для математических предметов и приведенные в ряде других работ. Кроме того, там же показана слабая связь между сдачей вступительных экзаменов в вуз и успеваемостью студентов при дальнейшем их обучении. Это является дополнительным обоснованием выбора входного контроля в качестве отправной точки обучения.

Коэффициент корреляции между временем изучения дисциплины и экзаменационной отметкой в конце данного отрезка времени равен 0,18, что соответствует слабой валидности (при статистической значимости). Данная величина получена при неявном учете дополнительных ограничений. Однако, принимая во внимание то, что успеваемость студентов формируется под воздействием большого числа факторов, многие из которых преподаватель не может контролировать, выявленная причина представляется достаточно весомой. Нельзя пренебречь фактором, значимость которого составляет 18%. К тому же не исключено, что другие контролируемые причины могут иметь тесноту связи еще меньше.

За счет модификации модели на основе ослабления случайных флуктуа-ций при организации выборки (в соответствии с методами оптимального планирования эксперимента) постепенно получаем модели, согласующиеся с теоретическими выкладками (как в линейной, так и в нелинейной интерпретации) и дающие явный акцент смещения в сторону увеличения тесноты связи между У и Т (вплоть до 43%):

1. Ухт = 0,841 +0,501* Х +0,015* Т. , >

2. Ухт = 0,936 + 0,434 * X + 0,015 * Т. 4 ~

3. Ухт = - 4 + 0,2 * X1-" + 1,5 * 1пТ.

На основе применения кластерного анализа проведено детальное исследование зависимости итогов обучения от входа внутри каждой статистической совокупности по всему временному диапазону. Это позволило выявить предпосылки для проведения дидактического эксперимента.

Анализ зависимости между суммарным количеством часов, отводимым программой на весь курс «Высшая математика» по различным экономическим специальностям, и итогами Государственной аттестационной экспертизы, проводимой в 1999 - 2000 гг. в рамках аттестации кафедр ОГУ в виде среза остаточных знаний студентов старших курсов, даст коэффициент линейной корреляции, равный 0,15. Хотя величина и небольшая, но статистически значимая. К тому же она подтверждает предположение о том, что чем большее количество часов отведено на обучение определенной дисциплины, тем дольше срок службы полученной информации.

\

Во второй части данной главы описана организация дидактического эксперимента и его итоги.

В эксперименте принимали участие студенты двух групп первого курса. Приняли, что: первая группа будет носить контрольный характер, а вторая -экспериментальный. Стратегия обучения строилась на основе кластеризации студентов экспериментальной группы с учетом перераспределения времени согласно рассмотренным выше моделям. Оценка эффективности предлагаемой технологии обучения на основе различных подходов показала ее несомненное преимущество по сравнению с традиционной. В частности коэффициент эффективности, вычисленный для экспериментальной группы, на 22% выше, чем для контрольной.

Подробное описание эксперимента дано в диссертации.

В заключении диссертации обобщены результаты исследования.

/'

(

Основные результаты исследования и выводы:

1. В работе проведен подробный анализ научно-образовательной системы - как типичного представителя открытого класса динамических, самоорганизующихся и саморазвивающихся больших и сложных систем с поли-ерархической структурой.

2. На основе анализа компонент, влияющих на успех обучения, выделены: начальный уровень знаний, способность к обучению (носящая многофакторный характер), трудность изучаемого материала и время, отведенное на его изучение. С использованием данных характеристик построены теоретические модели обучения в общем виде, получившие дальнейшую конкретизацию при машинном эксперименте на статистическом материале, отвечающем всем необходимым требованиям.

3. Впервые установлена форма связи итога обучения и входного контроля, в качестве отправной точки, установлена направленность действия и определена количественная мера влияния данного фактора на конечный результат на основе статистических данных. Установлена форма связи между

показателем начального уровня знаний, временем, отведенным учебным пла-

- - - \ '

ном на изучение дисциплины и итоговой оценкой знании, умении и навыков. 22

Построенные модели дают возможность получения опережающей информации о наиболее вероятном исходе обучения.

4. Введен термин «плавающая» группа, отражающий характерную особенность новой технологии обучения. Разработан экономико-математический инструментарий работы с «плавающими» группами и представлена методика использования в процессе обучения «плавающих» групп на основе применения алгоритма их формирования на потоке.

За счет агрегирования модели «плавающих» групп, предложенная схема построения учебного процесса применительно к одной дисциплине преобразована сначала в схему по отношению к циклу дисциплин на одном потоке, а затем и к обучению в вузе.

5. Выделены существенные преимущества предлагаемой структуры организации учебного процесса по отношению к традиционным формам обучения, эксперимент показал увеличение эффективности обучения на 22% по сравнению с традиционными формами. Эксперименты, проведенные в 1995 - 1998 г.г., привели к сходным результатам с разницей ± 6%, которая обусловлена невозможностью создания двух абсолютно одинаковых выборок и условий проведения эксперимента,

6. Разработан алгоритм и его программная реализация (многофункциональная тестовая оболочка в среде Inprise Delphi 5.0 под Windows) для проверки и самопроверки усвоения материала в разных областях знаний. Создан блок тестового материала по основным разделам и темам курса экономической теории, отвечающий требованиям объективности, дифференцирующей способности, надежности (г = 0.857 + 0,03) и валидности.

7. Результаты диссертации используются с 1995 г. по настоящее время при организации учебной работы в вузах г. Оренбурга, о чем имеется три документа о внедрении.

Основное содержание диссертации и научные результаты опубликованы в следующих работах:

1. АОС в преподавании экономических дисциплин. // Технологии образовательного процесса / Тез. докл. межвуз. научно-методической конференции. - Оренбург: Изд-во ОГУ - 1997. - С.20. (в соавт.) 14

2. Инновации в подготовке квалифицированных специалистов эконо-

номнке России на пороге XXI века / Тез. докл. международной научно-практической конф. - Ч. 1. - Оренбург: Изд-во ОГУ - 1998. - С. 124. (в соавт.)

3. Автоматизированная обучающая система по изучению механизмов рыночной экономики. // Возрождение села - фактор укрепления экономики: сб. научных трудов. - Оренбург: Изд-во ОГАУ - 1998. - С.343-349. (в соавт.)

4. Пути организации повышения эффективности процесса обучения. Стабилизация и перспективы развития экономики / //Тез. докл. межвузовской научно-практической конф. - Оренбург: Изд-во ОГАУ-1999. -С.66-67.

5. Проблема контроля знаний в системе дистанционного обучения. // Проблемы и практика дистанционного образования / Тез. докл. межвузовской научно-методической конф. - Оренбург: Изд-во ОГУ - 2000. - С.35-37. (в соавт.)

6. Разработка контрольно-тестовых^заданий и программ как альтернатива традиционным формам проверки знаний. // Развитие личности как цель образовательного процесса в учреждениях НПО. / Под ред. Л.Н. Лунгалиной. - Оренбург: Изд-во ООИПКРО - 2000. - С.23-26.

7. Один из аспектов подготовки специалистов в профессиональных учебных заведениях'. // Основы управления качеством профессионального образования в регионе: сб. статей. / Под ред. Ю.И. Безуглова. - Оренбург:

мического профиля. // Инновационные процессы в образовании, науке и эко-

\

Изд-во ООИПКРО - 2000. - С.35-37.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Спешилова, Наталья Викторовна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I ОБУЧЕНИЕ. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА

1.1 Вуз как элемент рыночной экономики.

1.2 Основные направления активизации учебного процесса и повышения уровня подготовки специалистов в условиях рынка.

1.3 Анализ математических моделей обучения.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II МОДЕЛИРОВАНИЕ УСВОЕНИЯ ЗНАНИЙ И ОРГАНИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ

2.1 Модели усвоения нового материала.

2.2 Организация педагогического контроля.

2.3 Автоматизация тестового контроля на основе многофункциональной тестовой оболочки.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III ИЗМЕРЕНИЯ В ПЕДАГОГИКЕ. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ

3.1 Постановка задачи дифференцированного подхода к обучению в высшей школе.

3.2 Модели итогового уровня знаний.

3.3 Организация «плавающих» групп с целью повышения эффективности процесса обучения. Ю

3.4 Разработка экономико-математического инструментария технологии «плавающих» групп на потоке. 1 1 '

3.5 Методика реализации в процессе обучения технологии «плавающих» групп.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА IV ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1 Разработка модели усвоения знаний общего вида.

4.2 Модификация модели за счет ослабления случайных флуктуаций при организации выборки.

4.3 Дидактический эксперимент.

4.4 Оценка эффективности предлагаемой технологии обучения.

Выводы по четвертой главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Исследование и разработка аппарата информационных технологий для повышения эффективности обучения в вузах"

Актуальность исследования. Новые задачи высшей школы, ее непрерывное развитие предъявляют к учебному процессу возрастающие требования, к которым можно отнести, с одной стороны, требования к совершенствованию содержания, форм и методов, а, с другой стороны, - к его рациональной организации и управлению.

В настоящее время совершенно очевидно, что прежняя организация учебного процесса явно устарела и пришла в противоречие с жизнью. Рассчитанный на слабого середнячка учебный процесс сдерживает индивидуальное развитие остальных и общую эффективность процесса обучения в целом.

Еще в 1976 году С И. Архангельский отмечал, что для того чтобы система обучения действительно была рациональной, необходимо, чтобы в ее организации были заложены качества и средства предвидения оптимальных путей ее функционирования и развития, с учетом сложных, противоречивых ситуаций и возможностей их разрешения.

Учебный процесс эффективен только в том случае, если у преподавателя есть надежный способ достижения целей, а он, в свою очередь, требует их четкости, возможности сопоставить достигнутое с желаемым.

Педагогическая технология предполагает формулировку целей через результаты обучения, выраженные в действиях учащегося, надежно осознаваемых или определяемых.

Таким образом, повышение эффективности процесса обучения тесно связано с внедрением в него новых гибких технологий обучения, в основе которых лежит процесс оптимизации с использованием математического инструментария.

Теоретические и методологические аспекты повышения эффективности процесса обучения на современном этапе разработаны недостаточно, что обусловливает актуальность выбранной темы.

Эффективность и качество процесса обучения в вузе должны неизменно расти, если, выявив, на основе аппарата математического моделирования и методов математической статистики, комбинации взаимозависимости и воздействия компонентов, оказывающих непосредственное влияние на процесс обучения каждого отдельного студента, организовать построение стратегии обучения с внедрением новых информационных технологий и использованием дифференциации на основе разбиения студенческих групп по принципу мобильности и максимальной степени близости к индивидуальным траекториям развития каждого, с учетом оптимального перераспределения временного фактора.

Цель и задачи исследования. Основной целью диссертации является исследование и разработка математического аппарата информационных технологий для повышения эффективности оказания образовательных услуг и качества подготовки специалистов в высших учебных заведениях (на примере экономических специальностей).

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

- провести анализ факторов, влияющих на обучение; выбрать существенные факторы с точки зрения результата обучения; построить модель, отражающую количественные соотношения между выделенными факторами и итогом обучения;

- исследовать влияние временного фактора и индивидуализации процесса обучения на результат усвоения знаний;

- проанализировать существующие методы экономико-математического моделирования и программные продукты, выбрать наиболее приемлемые из них для использования в аспекте достижения поставленной цели;

- выявить возможности повышения эффективности процесса обучения в вузе, разработать информационную технологию организации учебного процесса с учетом индивидуальных траекторий усвоения знаний и провести ее апробацию на основе дидактического эксперимента;

- разработать алгоритм и на его основе создать программный продукт, способствующий повышению эффективности проведения контрольных мероприятий по выявлению уровня усвоения учебного материала, с учетом требований научной организации контроля;

- для наполнения программного продукта разработать блок тестового материала по основным вопросам и разделам экономической теории с соблюдением принципов формирования тестовых заданий с последующей их проверкой на надежность.

Объектом исследования являются высшие учебные заведения, рассматриваемые как организационные системы, предназначенные для удовлетворения общественной потребности - оказания образовательных услуг с целью подготовки специалистов.

Предмет исследования - совокупность теоретических, методических и практических разработок по совершенствованию организации учебного процесса в системе высшего образования с учетом его многоуровневого и многоаспектного характера.

Теоретической и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных авторов по экономико-математическому моделированию, теории измерений, работы по организации и совершенствованию учебного процесса в вузах, по методам оптимального планирования эксперимента.

Научная новизна заключается в новом решении актуальной задачи разработки методов повышения эффективности подготовки специалистов в вузах.

В рамках решения этой задачи:

- на основе проведенного детального анализа факторов, влияющих на обучение и на степень усвоения знаний, установлено, что за счет варьирования времени обучения отдельных студентов и групп можно повысить эффективность их подготовки;

- впервые установлена форма связи итога обучения и входного контроля, взятого в качестве отправной точки обучения, и определена количественная мера его влияния на конечный результат на основе статистической модели зависимости итога обучения от выбранных, на основе логико-профессионального аншшза, факторов;

- построена новая технология и разработан алгоритм организации процесса обучения на основе модели формирования «плавающих» групп на потоке в рамках одной дисциплины; возможно ее расширение на совокупность дисциплин одного потока и вуза в целом; проверена эффективность предложенной технологии;

- обоснована необходимость применения научных принципов для формирования контрольных заданий по проверке знаний студентов, модифицирована соответствующая совокупность показателей и способов их расчета с учетом накопления статистической информации, разработан блок создания, проверки и корректировки тестовых заданий на ЭВМ;

- создана информационная технология организации многоаспектного педагогического контроля и самоконтроля обучающихся с использованием алгоритма формирования тестовых заданий с включением блока помощи, разработанного на основе применения гипертекста.

Практическая значимость. Построение обучения на основе разработанной информационной технологии и реализация мобильности студенческих групп (формирование последних с учетом индивидуальных траекторий развития и рациональным перераспределением времени обучения) повышают эффективность и качество обучения в вузе.

Диссертационная работа выполнялась в рамках темы: «Исследование, анализ, проектирование и оценка эффективности управления организационными системами» (государственный регистрационный номер 01.9.80.002953).

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывшшсь на научных конференциях Оренбургского государственного университета (ОГУ) и Оренбургского государственного аграрного университета (1997 - 2000 г г.), на международной научно-практической конференции «Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века» (1998 г.), в рамках конференции, проводимой Оренбургским областным институтом повышения квалификации работников образования (2000 г.).

На основе разработанной программной тестовой оболочки создан блок тестов по экономической теории, используемый в учебном процессе в Оренбургском государственном аграрном университете и в Оренбургском филиале Уральской академии государственной службы при президенте Российской Федерации. Реализованные в программе возможности способствуют повышению научного уровня статистического учета успеваемости и позволяют своевременно корректировать учебный процесс.

Разработанные модели зависимости итогов обучения и технологии индивидуального подхода при формировании групп применялись в учебном процессе экономических специальностей в ОГУ с 1995 г. по настоящее время.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, общим объемом 0,9 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (156 наименований) и шести приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Спешилова, Наталья Викторовна

Выводы по четвертой главе

1. В результате машинного эксперимента были получены практические модели обучения на базе эмпирических данных (собранных на основе организации репрезентативных выборок, созданных с учетом сочетания случайного и целенаправленного принципов), полученных по материалам входного контроля и экзаменационных ведомостей по «Высшей математике» с учетом количества часов, отводимых для различных специальностей на изучение дисциплины в первом семестре (учебный план, дневное отделение).

2. Полученные модели подтвердили реальность существования теоретических зависимостей, представленных в третьей главе, и, в результате количественного определения весовых коэффициентов, сделали их применимыми на практике (с некоторыми ограничениями, также описываемыми в данной главе).

3. Подтверждено наличие существенной, статистически значимой связи между итоговой экзаменационной отметкой, временем, отведенным на обучение до экзамена, и степенью начального уровня знаний, умений и навыков по соответствующему предмету изучения.

4. Проведен подробный анализ зависимости У от X для каждого кластера категории «ВРЕМЯ» и в результате выделены закономерности, положенные в основу способа разбиения и формирования групп, и нашедшие свое непосредственное применение в дидактическом эксперименте.

5. Определена мера зависимости между временем изучения дисциплины и уровнем остаточных знаний (разрыв в пределах одного года) по данному предмету.

6. Проверка эффективности предложенной технологии обучения, на основе проведенного дидактического эксперимента, показала ее увеличение на 22 % по сравнению с традиционными формами организации.

7. Эксперимент доказал необходимость учета временного фактора при построении групп обучения с целью его рационального перераспределения между «сильными», «средними» и «слабыми» студентами, что в итоге приводит к повышению уровня знаний обучаемых.

8. Исследован вопрос «последействия» дидактического эксперимента, что лишний раз подтвердило эффективность новой технологии обучения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для активизации профессиональной подготовки и повышения квалификации специалистов, необходим качественно новый подход к организации процесса обучения в вузе.

Принцип гибкости требует построения обучения в соответствии с обеспечением возможности приспособления его содержания и путей его усвоения на основе индивидуализации учебного процесса.

Эффективным педагогический процесс будет при условии, если сам обучающийся максимально активен, а преподаватель вооружен необходимой информацией как диагностического, так и прогностического характера и строит процесс с учетом дифференциации, используя качественный вспомогательный инструментарий в виде различного рода программных продуктов.

Результаты диссертационного исследования заключаются в следующем:

1. В работе проведен подробный анализ научно-образовательной системы - как типичного представителя открытого класса динамических, самоорганизующихся и саморазвивающихся больших и сложных систем с полиерархической структурой.

2. На основе анализа компонент, влияющих на успех обучения, выделены: начальный уровень знаний, способность к обучению (носящая многофакторный характер), трудность изучаемого материала и время, отведенное на его изучение. С использованием данных характеристик построены теоретические модели обучения в общем виде, получившие дальнейшую конкретизацию при машинном эксперименте на статистическом материале, отвечающем всем необходимым требованиям.

3. Впервые установлена форма связи итога обучения и входного контроля, в качестве отправной точки, установлена направленность действия и определена количественная мера влияния данного факгора на конечный результат на основе статистических данных. Установлена форма связи между показателем начального уровня знаний, временем, отведенным учебным планом на изучение дисциплины и итоговой оценкой знаний, умений и навыков. Построенные модели дают возможность получения опережающей информации о наиболее вероятном исходе обучения.

4. В качестве основного пути осуществления дифференциации обучения (с целью повышения эффективности процесса), которая может проявляться в самых разных формах, было выделено формирование мобильных групп по критерию достижения ими уровня обязательной подготовки. Учитывался начальный уровень знаний, на основе варьирования временного параметра. Недостаточный учет последнего, при предъявлении учебного материала, может привести к нарушению обратной связи с основной массой учащихся, пассивности их и, в итоге, потере интереса к учебному предмету, что незамедлительно сказывается на итогах обучения.

Введен термин «плавающая» группа, отражающий характерную особенность новой технологии обучения. Разработан экономико-математический инструментарий работы с «плавающими» группами и представлена методика использования в процессе обучения «плавающих» групп на основе применения алгоритма их формирования на потоке.

За счет агрегирования модели «плавающих» групп, предложенная схема построения учебного процесса применительно к одной дисциплине преобразована сначала в схему по отношению к циклу дисциплин на одном потоке, а затем и к обучению в вузе.

Разработан экономико-математический инструментарий работы с «плавающими» группами, осуществляемый на основе теоретического подхода, и представлена общая методика использования в процессе обучения «плавающих» групп с непосредственным применением алгоритма альтернативного подхода к их формированию на потоке.

5. Выделены существенные преимущества предлагаемой структуры организации учебного процесса по отношению к традиционным формам обучения, эксперимент показал увеличение эффективности обучения на 22% по сравнению с традиционными формами. Эксперименты, проведенные в 1995 - 1998 г.г., привели к сходным результатам с разницей ± 6%, которая обусловлена невозможностью создания двух абсолютно одинаковых выборок и условий проведения эксперимента.

Выявлены пять типов студентов по склонностям к изучению того или иного научного направления и проведен анализ влияния построения процесса обучения на основе «плавающих» групп по отношению к каждому такому обучаемому.

6. Разработан алгоритм и его программная реализация (многофункциональная тестовая оболочка в среде Inprise Delphi 5.0 под Windows) для проверки и самопроверки усвоения материала в разных областях знаний. Создан блок тестового материала по основным разделам и темам курса экономической теории, отвечающий требованиям объективности, дифференцирующей способности, надежности (г = 0,857 ± 0,03) и валидности.

7. Результаты диссертации используются с 1995 г. по настоящее время при организации учебной работы в вузах г. Оренбурга, о чем имеется три документа о внедрении.

Таким образом, результаты исследования дают основание сделать вывод, что поставленные задачи решены. Однако, выполненная работа не исчерпывает все возможности в направлении разработки путей повышения эффективности обучения, а является одной из возможных альтернатив. Дальнейшее исследование по проблеме может быть продолжено в следующих направлениях: исследование вопросов оптимального сочетания различных средств и методов обучения в единой модели; поиск новых путей активизации учебной деятельности; дальнейший поиск закономерностей и связей в обучении с целью реализации прогностических функций для своевременной коррекции траекторий обучения (как индивидуальных, так и целостных); разработка единых критериев в подходе к оценке различных составляющих учебного процесса.